Zusammenfassung
Der Beitrag stellt vor, wie mithilfe von KI-Methoden non-formale Lernprozesse in der Musik durch automatisierte Auswertungen von Bildschirmaufzeichnungen (screen recordings) untersucht werden können. Ausgehend von einem Lernangebot zum Songwriting, das als Blended-Learning-Arrangement in der Erwachsenenbildung umgesetzt wurde, werden Chancen und Grenzen KI-gestützter Methoden aus musikpädagogischer, technischer und forschungsethischer Perspektive beleuchtet. Als Ergebnis zeigt sich erstens das Potenzial der automatischen Auswertung von Screen Recordings zur Rekonstruktion von Lernprozessen. Zweitens liefert der Beitrag Erkenntnisse zur Stärkung der Nutzerinnen und Nutzern beim Umgang mit ihren Daten und damit zu zentralen Fragen von Privacy und Empowerment im Kontext des Einsatzes von KI in der Bildung.
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Musicalytics: Laufzeit 2017–2021, Förderkennzeichen 01JKD1709.
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Breiter, A., Krieter, P., Lehmann-Wermser, A., Viertel, M., Weyel, B. (2023). KI-Unterstützung in der Kulturellen Bildung. Potenziale von Learning Analytics für Musiklernen am Beispiel automatisierter Auswertungen von Bildschirmaufzeichnungen. 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_18
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