Skip to main content

Education 4.0. Smarte (IoT- und KI-gestützte) Hochschulbildung

  • Chapter
  • First Online:
Künstliche Intelligenz in der Bildung

Zusammenfassung

Die Corona-Pandemie wirkte mit ihrer Herausforderung, Hochschule ohne Präsenzlehre zu gestalten, als Beschleuniger für Digitalisierung und Innovation in der Hochschulbildung. Um den Lernerfolg in den Modulen Mathematik sowie Informations- und Wissensmanagement zu steigern, setzt die TH Deggendorf in den Prozessen des Blended-Learnings schon länger Methoden der KI wie Benutzermodellierung, Adaptivität, maschinelle Lernverfahren, Chatbots als Teletutoren und semantische Texterkennung ein und erprobt diese.

Nun wurde ein Internet of Things (IoT)-Framework für Sensordaten von Smartphone oder Smartwatch für die Lehre entwickelt. Die IoT in Education 4.0-Architektur liefert Echtzeitdaten über die Lernumgebung und die Empfindungen der Studierenden bei der Durcharbeitung bestimmter Lerneinheiten, die für die Gestaltung eines Education 4.0 Learning Labs ausgewertet werden können.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 59.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as EPUB and PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD 74.99
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Literatur

  • Andone, D., & Mihăescu, V. (2019). Blended learning with MOOCs in technical higher education. In Proceedings of the, 2019 IEEE 19th international conference on advanced learning technologies (ICALT) (S. 6–10), Maceio, Brazil. https://doi.org/10.1109/ICALT.2019.00010.

  • Andone, D., Mihăescu, V., Vert, S., Ternauciuc, A., & Vasiu, R. (2020). Students as OERs (open educational resources) co-creators. In Proceedings of the 2020 IEEE 20th international conference on advanced learning technologies (ICALT) (S. 34–38), Tartu, Estonia. https://doi.org/10.1109/ICALT49669.2020.00017.

  • Assante, D., Caforio, A., Flamini, M., & Romano, E. (2019). Smart education in context of Industry 4.0. In Proceedings of the IEEE global education engineering conference (EDUCON) (S. 1140–1145), 9.–11. April, Dubai, UAE. https://doi.org/10.1109/EDUCON.2019.8725057.

  • Assante, D., & Fornaro, F. (2019). An educational IoT-based indoor environmental monitoring system. In Proceedings of the IEEE global education engineering conference (EDUCON) (S. 1475–1479), 9.–11. April, Dubai, UAE. https://doi.org/10.1109/EDUCON.2019.8725262.

  • Bates, T., Cobo, C., Mariño, O., & Wheeler, S. (2020). Can artificial intelligence transform higher education? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17(1), 42. https://doi.org/10.1186/s41239-020-00218-x.

    Article  Google Scholar 

  • Ciolacu, M. I., Binder, L., & Popp, H. (2019a). Enabling IoT in education 4.0 with biosensors from wearables and Artificial Intelligence. In Proceedings of the IEEE 25th international symposium for design and technology in electronic packaging (SIITME) (S. 17–24), Cluj-Napoca, Romania. https://doi.org/10.1109/SIITME47687.2019.8990763.

  • Ciolacu, M. I., Binder, L., Svasta, P., Stoichescu, D., & Tache, I. (2019b). Education 4.0 – Jump to innovation with IoT in higher education. In Proceedings of the IEEE 25th international symposium for design and technology in electronic packaging (SIITME) (S. 135–141), Cluj-Napoca, Romania. https://doi.org/10.1109/SIITME47687.2019.8990825.

  • Ciolacu, M. I., Svasta, P., Hartl, D., & Görzen, S. (2020a). Education 4.0: Smart blended learning assisted by Artificial Intelligence, biofeedback and sensors. In Proceedings of the international symposium on electronics and telecommunications (ISETC) (S. 1–4). Timisoara, Romania. https://doi.org/10.1109/ISETC50328.2020.9301034.

  • Ciolacu, M. I., Tehrani, A. F., Svasta, P., Tache, I., & Stoichescu, D. (2020b). Education 4.0: An adaptive framework with Artificial Intelligence, Raspberry Pi and Wearables – Innovation for creating value. In Proceedings of the IEEE 26th International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging (SIITME) (S. 298–303). Pitesti, Romania. https://doi.org/10.1109/SIITME50350.2020.9292148.

  • Ciolacu, M. I., & Svasta, P. (2021). Education 4.0: AI empowers smart blended learning process with biofeedback. In Proceedings of the IEEE global education engineering conference (EDUCON) (1443–1448), Vienna, Österreich. https://doi.org/10.1109/EDUCON46332.2021.9453959.

  • Forschungsunion Wirtschaft – Wissenschaft (2013). Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0: Abschlussbericht des Arbeitskreises Industrie 4.0. H. Kagermann, W. Wahlster & J. Helbig [Hrsg.]. Berlin: Promotorengruppe Kommunikation der Forschungsunion Wirtschaft – Wissenschaft. http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-275303.html. Zugegriffen: 25. Okt. 2021.

  • Haus, K. M., Held, C., Kowalski, A., Krombholz, A., Nowak, M., Schneider, E., Strauß, G., & Wiedermann, M. (2016). Praxisbuch Biofeedback und Neurofeedback. Springer.

    Book  Google Scholar 

  • Heise, M., (2015). Sensoren für Fitnessanwendungen. Den Puls mit Licht messen. https://www.elektroniknet.de/elektronik/messen-testen/den-puls-mit-licht-messen-123600.html. Zugegriffen: 20. Apr. 2021.

  • Ifenthaler, D., & Drachsler, H. (2020). Learning Analytics: Spezielle Forschungsmethoden in der Bildungstechnologie. In H. Niegemann & A. Weinberger (Hrsg.), Handbuch Bildungstechnologie. Springer, S. 315–335, https://doi.org/10.1007/978-3-662-54368-9_42.

  • Jokic, S., Jokic I., Krco, S., & Delic, V. (2016). ECG for Everybody: Mobile based telemedical healthcare system. In: S. Loshkovska & S. Koceski (Hrsg.), ICT innovations 2015, Emerging technologies for better living (89–98). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-25733-4_10.

  • Landmann, M., Perels, F., Otto, B., Schnick-Vollmer, K., & Schmitz, B. (2015). Selbstregulation und selbstreguliertes Lernen. In E. Wild & J. Möller (Hrsg.), Pädagogische Psychologie (2. Aufl., S. 45–65). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-41291-2_3.

  • Leibniz-Institut für Wissensmedien (2017). Blended learning. e-teaching.org. https://www.e-teaching.org/lehrszenarien/blended_learning. Zugegriffen: 26. Okt. 2021.

  • Pauschenwein, J., Brunner, U., Unger, K., Janser-Munro, G., Psonder, T., & Kaltenegger, S. (2019). HDW2: Gute Online-Unterrichtspraxis. In J. Pauschenwein & R. Gutounig (Hrsg.), Online-Didaktik – der Vielfalt der Lernenden gerecht werden, Tagungsband zum 18. E-Learning Tag der FH JOANNEUM am 12.09.2019 (S. 63–75). Graz: FH JOANNEUM Gesellschaft.

    Google Scholar 

  • Popp, H., Beer, R., & Ciolacu, M. I. (2018). Blended Learning 4.0 – KI-unterstützte digitale Lehre. In F. Waldherr & C. Walter (Hrsg.): Forum der Lehre: Digitale Akzente setzen, Tagungsband zum Forum der Lehre an der TH Ingolstadt, 16. April 2018 (S. 72–78). https://diz-bayern.de/Tagungsband/FdL_2018. Zugegriffen: 26. Okt. 2021.

  • Popp, H., & Reitmaier, M. (2014). Mathematik an der Hochschule. Die Potenziale virtuellen Lernens und die Bedeutung von Learning Analytics. DNH – Die neue Hochschule, 2014(4), 130–133.

    Google Scholar 

  • Popp, H., Semke, E., & Ciolacu, M. (2015). Virtueller, wissensbasierter und analytischer MINT-Coach (VWA-MINT). In Bayerisches Staatsministerium für Bildung und Kultus, Wissenschaft und Kunst (Hrsg.), Erfolgreicher MINT-Abschluss an bayerischen Hochschulen (72–81).

    Google Scholar 

  • Porter, M. E., & Heppelmann, J. E. (2015). How smart, connected products are transforming companies. Harvard Business Review, 92(11), 64–88.

    Google Scholar 

  • Quade, S. (2017). Blended Learning in der Praxis: Auf die richtige Mischung aus Online und Präsenz kommt es an. Hochschulforum Digitalisierung. https://hochschulforumdigitalisierung.de/de/blog/blended-learning-praxis. Zugegriffen: 2. Nov. 2021.

  • Wikipedia. (o. J.). Pepper (Roboter). Wikipedia – Die freie Enzyklopädie. https://de.wikipedia.org/wiki/Pepper_(Roboter). Zugegriffen: 2. Nov. 2021.

  • de Witt, C., Rampelt, F., & Pinkwart, N. (Hrsg.) (2020). Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung [Whitepaper]. KI-Campus. https://ki-campus.org/publications/whitepaper-ki-hochschulbildung?locale=de. Zugegriffen: 29. Okt. 2021.

  • World Economic Forum (WEF). (2016). The future of jobs. employment, skills and workforce. Global challenge insight report 1. WEF.

    Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to Monica Ioniță Ciolacu .

Editor information

Editors and Affiliations

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2023 Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature

About this chapter

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this chapter

Ciolacu, M.I., Popp, H. (2023). Education 4.0. Smarte (IoT- und KI-gestützte) Hochschulbildung. In: de Witt, C., Gloerfeld, C., Wrede, S.E. (eds) Künstliche Intelligenz in der Bildung. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-40079-8_12

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-40079-8_12

  • Published:

  • Publisher Name: Springer VS, Wiesbaden

  • Print ISBN: 978-3-658-40078-1

  • Online ISBN: 978-3-658-40079-8

  • eBook Packages: Education and Social Work (German Language)

Publish with us

Policies and ethics