Grundlagenwissen zu Künstlicher Intelligenz von angehenden Lehrkräften
Modellbasierte Testentwicklung und Validierung
| dc.contributor.author | Schmidt, Jacqueline M.-C. | |
| dc.contributor.editor | Friese, Marianne | |
| dc.contributor.editor | Seeber, Susan | |
| dc.date.accessioned | 2024-05-10T05:32:19Z | |
| dc.date.available | 2024-05-10T05:32:19Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.uri | https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/90140 | |
| dc.description.abstract | In der Dissertation von Frau Dr.in Schmidt wird ausgehend von der zunehmenden Relevanz von Kunstlicher Intelligenz (KI) im Rahmen digitaler Transformationsprozesse ein Strukturmodell fur KI-bezogene Kompetenzfacetten (angehender) Lehrkrafte im berufsbildenden Bereich entwickelt. Das Wissen zu KI nimmt dabei in Anlehnung an die Professionalisierungsforschung eine zentrale Rolle ein. Im Rahmen der Arbeit wird der Frage nachgegangen, wie das Grundlagenwissen (angehender) Lehrkrafte theoretisch modelliert und empirisch erfasst werden kann. Das entwickelte Testinstrument wurde anhand eines quantitativen Studiendesigns umfassend validiert. | |
| dc.language | German | |
| dc.subject.classification | bic Book Industry Communication::J Society & social sciences::JN Education::JNP Adult education, continuous learning | |
| dc.subject.other | Education | |
| dc.subject.other | Adult & Continuing Education | |
| dc.title | Grundlagenwissen zu Künstlicher Intelligenz von angehenden Lehrkräften | |
| dc.title.alternative | Modellbasierte Testentwicklung und Validierung | |
| dc.type | book | |
| oapen.identifier.doi | 10.3278/9783763976539 | |
| oapen.relation.isPublishedBy | wbv Media | |
| oapen.relation.isFundedBy | b818ba9d-2dd9-4fd7-a364-7f305aef7ee9 | |
| oapen.relation.isbn | 9783763976522 | |
| oapen.collection | Knowledge Unlatched (KU) | |
| oapen.imprint | wbv Media GmbH & Co. KG | |
| oapen.identifier | https://openresearchlibrary.org/viewer/0478f962-143a-4b53-8a37-ea0f7cb20d6d |
