Keynotes
Wie in jedem Jahr freuen wir uns, Ihnen mitteilen zu können, dass auch in diesem Jahr wieder zwei fesselnde Keynotes auf Sie warten. An beiden Konferenztagen werden renommierte Expertinnen und Experten der Bildungstechnologien das Podium betreten, um Ihnen Einblicke, Erkenntnisse und Inspiration zu bieten. Die Keynotes sind ein Höhepunkt der Konferenz und bieten Ihnen die Möglichkeit, neueste Trends, Ergebnisse und Entwicklungen aus erster Hand zu erfahren und zu diskutieren.
Wir freuen uns Prof. Oleksandra Poquet und Prof. Johan Jeuring begrüßen zu dürfen!
Sie haben keine Chance persönlich zur DELFI 2023 zu kommen? Dann nutzen Sie unser Keynote-Streaming-Angebot.
Beide Keynotes finden in englischer Sprache statt.
Prof. Oleksandra Poquet
Learning analytics in the age of AI: Will we see the promised learning revolution?
With the development of technologies, data have become an essential element of our daily lives. In this talk, I will argue that current advances in generative AI represent a paradigm shift for educational technology. Current affordances of AI change our perceptions of what can be possible, prompting us to re-evaluate research questions, interventions, and applications in the field of educational technology. Against this backdrop, I will focus on learning analytics, an applied domain centered on the collection of data about learners, their processes, and the artefacts they produce, and uses these data to improve teaching and learning. I will take a historical perspective and position learning analytics in relation to existing educational technology paradigms. I will discuss its achievements, as well as its current challenges, such as reproducibility, equity, and adoption. Finally, I will reflect on the role and forms of learning analytics for education in the age of AI, highlighting the adjacent possible for the future development. The talk will primarily draw on the work outside the EU, highlighting tensions and alignments with the European views wherever possible.
Oleksandra Poquet (Sasha Poquet) ist Professorin für Learning Analytics an der School of Social Sciences and Technology der Technischen Universität München. Professor Poquet leitet die LEAPS-Forschungsgruppe, die sich mit LEarning Analytics and Practices in Systems beschäftigt. Professorin Poquet ist ein Kernmitglied des Munich Data Science Institute und thematische Leiterin für die Nutzung von Lernprozessdaten am TUM EdTech Centre. Außerdem ist sie externes Mitglied des Centre for Change and Complexity in Learning an der University of South Australia. Von 2017 bis 2021 war sie Mitglied des Leitungsgremiums der Society for Learning Analytics Research (SoLAR), von 2019 bis 2021 als deren Vizepräsidentin. Professorin Poquet hat eine Reihe von Workshops über Netzwerke in Learning Analytics ausgerichtet und im Journal of Learning Analytics eine Sonderausgabe zu diesem Thema herausgegeben.
Prof. Johan Jeuring
Automatic feedback and hints on steps students take when learning how to program
Every year, millions of students learn how to write programs. Learning activities for beginners almost always include programming tasks that require a student to write a program to solve a particular problem. When learning how to solve such a task, many students need feedback on their previous actions, and hints on how to proceed. For tasks such as programming, which are most often solved stepwise, the feedback should take the steps a student has taken towards implementing a solution into account, and the hints should help a student to complete or improve a possibly partial solution. There are many environments that support beginners learning how to program, including intelligent tutoring systems, online coding environments, tools based on large language models such as ChatGPT and Github Copilot, and educational games. Some of these learning environments give immediate automatic feedback on potentially partial student solutions, and hints on how to proceed with a partial solution. Feedback and hints need to be of good quality to support learning. But when do students need feedback and hints when learning how to program, how should it be given, and how can it be automatically calculated? Designers of learning environments make different choices here. How can we evaluate the quality of the feedback and hints provided by the different learning environments? In this talk I will give an overview of the approaches to automatic feedback and hints on programming steps, discuss our research on how to evaluate the quality of feedback and hints, and how to calculate them automatically. I will also take the opportunity to involve the audience in some of the dilemmas we are facing.
Johan Jeuring ist Professor für Software Technology for Learning and Teaching am Department of Information and Computing Sciences und am Freudenthal Institute der Utrecht University. Außerdem ist er nebenberuflich CSO von DialogueTrainer, einem Unternehmen, das Software zum Üben von Kommunikationsfähigkeiten entwickelt. Er untersucht verschiedene Aspekte der Informatikbildung, entwickelt Softwaretechnologien zur Unterstützung des Lernens und Lehrens, wie z. B. Feedback in Tutorensystemen für Programmierung, Mathematik und Logik, und entwickelt die KI in mehreren Projekten im niederländischen Labor für KI in der Bildung. Seine Arbeit wird in verschiedenen Lernumgebungen sowohl in den Niederlanden als auch in anderen europäischen Ländern eingesetzt.
Hinweis: Diese Keynote findet am gemeinsamen DELFI & HDI Konferenztag (13.09.2023) statt und adressiert somit Themen, die für beide Communities interessant sind.