Kategorie: Publikationen

Veröffentlichungen zu jeweiligen Thema

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[ijet, journal] Journal of Emerging Technologies in Learning Vol. 21 / No.02 #ijet #research

Issue 21/02 of our journal on emerging technologies for learning got published. Enjoy the readings as usual for free :-).

Table of Contents:

  • Responsible Generative Artificial Intelligence for Sustainable Pedagogy Systems
  • Inclusive Virtual Worlds for Differentiating Programming Language Syntax: An Action Research Approach
  • Emerging Technologies in Engineering Mechanics Education
  • Online Assessment Framework for Namibian Higher Education Institutions
  • Algorithm-Based Selection of MRI Images to Support Medical Education and Cognitive Skill Development
  • Automated University Timetabling: An AI Approach for Efficient Schedule Management

[Link to Issue 21/02]

Nevertheless, if you are interested to become a reviewer for the journal, please just contact me 🙂 .

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[publication] Enhancing Synchronous Collaborative Learning with AI-Supported Audience Response Systems: The EchoQuiz Approach #ARS #AI #tugraz

Our publication about „Enhancing Synchronous Collaborative Learning with AI-Supported Audience Response Systems: The EchoQuiz Approach“ is now online available.

Abstract:
This paper introduces echoQuiz, an open-source, AI-supported Audience Response System (ARS) designed for synchronous university (online) teaching with open-ended questions. The system follows a two-phase interaction model: In the quiz phase, students/learners submit their responses and then rate their peers’ responses. In the echo phase, the instructor highlights one response for group reflection, with all responses remaining anonymous. To ease the interpretation of open responses, the lecturer can be assisted by an AI system during live sessions. Developed with an Educational Design Research (EDR) approach, echoQuiz was piloted in synchronous university courses with a total of 62 participants. Survey results show high motivation and moderate perceived learning gains. The findings suggest that free-text interaction, supported by AI, can enhance engagement and adaptability in digital classrooms.

[article @ publisher’s homepage]
[draft @ ResearchGate]

Reference: Brünner, B., Ebner, M. (2026). Enhancing Synchronous Collaborative Learning with AI-Supported Audience Response Systems: The EchoQuiz Approach. In: Auer, M.E., Toth, P. (eds) Innovation via Collaborative Learning in Engineering Education. ICL 2025. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 1847. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-032-18885-4_2

This is an impactful contributions, methodological rigor, and exceptional novelty in the research field of AI in education.

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[publication] Forecasting Education Metrics through Joint Futures Betting – A Study with Austria’s Emerging Scholars #tugraz #research

Our publication about „Forecasting Education Metrics through Joint Futures Betting – A Study with Austria’s Emerging Scholars“ got published in the conference proceedings of the SITE 2026 conference.

Abstract:
Education systems increasingly rely on indicators to guide policy and practice. However, the underlying assumptions of these indicators are rarely discussed collectively. This short article reports on a future-oriented, game-based „future bet“ conducted as part of the „Educational Innovation Needs Educational Research“ (B3) initiative at the eduNexus.at retreat in Austria. Doctoral students, supervisors, and experts placed tokens on measurable hypotheses. We focus on five hypotheses from these funded doctoral programs closely linked to technology policy and practice: teacher training in computer science and digital education; open education resource certificate holders; the school dropout rate; and the number of schools with a STEM quality label.

[draft @ ResearchGate]

Reference: Brünner, B., Geier, G., Schön, S. & Ebner, M. (2026). Forecasting Education Metrics through Joint Futures Betting – A Study with Austria’s Emerging Scholars. In Proceedings of Society for Information Technology & Teacher Education International Conference (pp. 1514-1519). Philadelphia, PA: Association for the Advancement of Computing in Education (AACE). Published at https://www.learntechlib.org/primary/p/2129172/

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[presentation] AI avatars and their application in MOOCs #tugraz #oer

I was invited to give a short talk about „AI avatars and their application in MOOCs“ for the workshop „Exploring the Futures of Open Education“ acting as an Open Education Week event.

To mark the 2026 edition of Open Education Week (OEWeek 2026) in Portugal, the Distance Education and eLearning Laboratory (LE@D) at Universidade Aberta (UAb) is hosting an online event to discuss the challenges currently facing Open Education, in a context marked by the impact of AI and other emerging technologies. Entitled „Exploring the Futures of Open Education“, the programme will feature Professor Marisol Ramírez Montoya from the Monterrey Institute of Technology and Higher Education (Tec de Monterrey), Mexico, and Professor Martin Ebner from Graz University of Technology (TU Graz), Austria, who will share their experiences and reflections on this topic.

[The slides of the talk are available here]

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[presentation] OER as the basis for an AI chatbot, using iMooX.at as an example #tugraz

I did a talk about „OER as the basis for an AI chatbot, using iMooX.at as an example“ for the Open Education Week @ National eLearning Center in Saudi-Arabia:

Talk for the Open Education Week at National eLearning Center, Riyadh, Saudi Arabia, titled „From Open Content to Personalized Pathways: OER and AI for Lifelong Learning“.
The aim of the online workshop is listed as „to explore how open education and OER, enhanced by AI and digital learning ecosystems, can move beyond static content access toward scalable, personalized, and responsible lifelong learning—while ensuring quality, trust, transparency, and openness in an AI-driven era.“
In this talk, I introduce the use of Open Educational Resources for an AI-based Chatbot within a Massive Open Online Course on the platform iMooX.at

[Link to the slides]

This is an impactful contributions, methodological rigor, and exceptional novelty in the research field of AI in education and Open Educational Resources.

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[presentation] OER und ihre Rolle beim Weg zur digitalen Souveränität von Hochschulen #OER #tugraz

Im Rahmen der Open Education Week @ Campus Luzern wurde ich eingeladen zu „OER und ihre Rolle beim Weg zur digitalen Souveränität von Hochschulen“ zu berichten:

Offene Bildungsressourcen (OER) sind weithin dafür bekannt, dass sie den Zugang zu Bildung verbessern und den Wissensaustausch ermöglichen.In diesem Vortrag werden drei wichtige Aspekte von OER untersucht, die für interuniversitäre Zusammenarbeit von zentraler Bedeutung sind. Erstens ermöglichen OER die rechtssichere Nutzung von Bildungsressourcen über nationale Grenzen hinweg und beseitigen Unsicherheiten hinsichtlich des Urheberrechts, insbesondere bei Übersetzungen und Adaptionen. Dies gewährleistet die Einhaltung unterschiedlicher rechtlicher Rahmenbedingungen und fördert gleichzeitig die Zusammenarbeit. Zweitens unterstützen OER die Nachhaltigkeit, indem sie sicherstellen, dass Investitionen in Bildungsmaterialien nicht durch restriktive Nutzungsrechte eingeschränkt werden.Dies ist besonders wichtig bei Kooperationen, in denen gemeinsame Ressourcen von zentraler Bedeutung für die Förderung einer langfristigen Zusammenarbeit und die Ausrichtung auf Nachhaltigkeitsziele sind.Schliesslich tragen OER zur digitalen Souveränität bei, indem sie Institutionen und Pädagog:innen in die Lage versetzen, Ressourcen zu erstellen, anzupassen und zu teilen, ohne auf proprietäre Plattformen oder Lizenzen angewiesen zu sein. Dies deckt sich mit dem übergeordneten strategischen Ziel europäischer Hochschulen, die Autonomie und Widerstandsfähigkeit ihrer digitalen Ökosysteme zu fördern. Der Vortrag zielt also darauf ab die strategische Bedeutung von OER für die Förderung von Zusammenarbeit, Nachhaltigkeit und Souveränität innerhalb europäischer Hochschulen zu verdeutlichen und auch zu erweitern.

Die Folien sind im Repository hinterlegt [Link zu den Folien]

This is an impactful contributions, methodological rigor, and exceptional novelty in the research field of Open Educational Resources and its role for digital sovereignty.

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Blogpost on „New Report: Seven Myths of AI Use – A Critical Perspective on Generative AI“

Thanks to Stefanie, who published a blogpost about our „Seven Myths of AI Use – A Critical Perspective on Generative AI„:

These days, people can hardly use the Internet without running into generative AI—yet many everyday beliefs about “how AI works” are inaccurate in ways that matter especially for education, argues the position paper “Seven Myths of AI Use”. It was published by a team of six Austrian researchers: Sandra Schön, Benedikt Brünner, and Martin Ebner from Graz University of Technology (TU Graz), Sarah Diesenreither and Georg Krammer from Johannes Kepler University Linz, and Barbara Hanfstingl from the University of Klagenfurt. At a time when we start to contemplate futures of “a country of geniuses in a datacenter” (Dario Amodei), this report summarizes some of the most prominent concerns towards generative AI.

Find here the full blogpost.

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Seven Myths of AI use

Here is the English version of our short report we have already published in German here.

In 2026, it is unavoidable to use the internet without encountering Artificial Intelligence (in short, AI). Search engines do not just search, but offer next to links answers generated by AI, chatbotshelp you with your bookings on websites, pupils in school generate themselves exemplary exams based on the study materials offered by their teachers, and so forth. However, neither outputs based on AI nor our usage thereof nor how we interpret it is accurate and without inherent problems. Partially, this is due to users’ misconceptions on how AI tools function. From where we are standing – and this is prior to empirical evidence – we argue that the following seven statements about AI warrant heightened attention, especially viewed with their implications for education, schools and universities:

1.AI tools are neutral, objective and unbiased
2.AI tools function logically
3.AI tools think and learn like humans
4.AI tools are empathetic
5.AI tools are ecologically and socially unproblematic
6.AI tools act in accordance with the law
7.AI tools render knowledge and competence acquisition obsolete

In this article we address these so-called “Myths of AI use” and highlight that the underlying notions are not true and why so. We do so aiming to raise awareness, and to stimulate and support prospective research on AI myths

[full version @ OSF]
[full version @ ResearchGate]

Reference: Schön, S., Brünner, B., Ebner, M., Diesenreither, S., Hanfstingl, B., & Krammer, G. (2026, February 13). Seven Myths of AI use. Preprint. DOI: 10.35542/osf.io/6wnyd_v1

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[preprint] Künstliche Intelligenz und Learning Analytics als Herausforderung: Aufgaben von Ethikverantwortlichen und ethische Anforderungen beim Einsatz digitaler Technologien in der Hochschullehre #tugraz #KI

Ein Beitrag der bis dato noch nicht veröffentlicht wurde von uns über „Künstliche Intelligenz und Learning Analytics als Herausforderung: Aufgaben von Ethikverantwortlichen und ethische Anforderungen beim Einsatz digitaler Technologien in der Hochschullehre“ ist jetzt als PrePrint einmal verfügbar:

Die Digitalisierung von Lern-, Lehr- und Studienprozessen hat große Auswirkungen auf mögliche Auswertungen und Nutzungen von Daten und Informationen. Beispiele hierfür sind etwa individuelle Lernempfehlungen, Prognosen oder Bewertungen. Dies geschieht in besonderer Weise, vermutlich zukünftig noch verstärkt im Kontext von Learning Analytics und beim Einsatz von Verfahren der künstlichen Intelligenz. Schon jetzt ergeben sich daraus auch vielfache ethische Fragen rund um die digitale Lehre und mögliche Herausforderungen der Datennutzung. Im Beitrag werden am Beispiel der Organisationseinheit Lehr- und Lerntechnologien der TU Graz diese Herausforderungen wie Datenschutz und mögliche Diskriminierung durch automatisierte Entscheidungsfindung dargestellt. Die Einrichtung eines Digital Ethics Officers (DEO) für die Organisationseinheit wird vorgeschlagen, um ethische Richtlinien zu entwickeln und deren Durchsetzung sicherzustellen. Insbesondere Learning Analytics und Künstliche Intelligenz bringen absehbar weitere ethische Fragen mit sich. Der Beitrag formuliert abschließend auf Grundlage der Forderungen einer Fachgruppe der Europäischen Kommission Anforderungen an eine Ethik der digitalen Hochschullehre, darunter die Achtung der menschlichen Autonomie, Schutz der Privatsphäre, technische Robustheit und Fairness. Der Beitrag versucht damit, die Diskussion zur Professionalisierung ethischer Fragen im technologiegestützten Lernen an Hochschulen voranzubringen.

[PrePrint @ Repository der TU Graz]

Zitation: Martin Ebner, Sandra Schön, David Andrews, Philipp Leitner und Stefan Thurner (2022). Künstliche Intelligenz und Learning Analytics als Herausforderung: Aufgaben von Ethikverantwortlichen und ethische Anforderungen beim Einsatz digitaler Technologien in der Hochschullehre (Preprint). Graz University of
Technology. DOI: 10.3217/3ej3a-j9j33

This is an impactful contributions, methodological rigor, and exceptional novelty in the research field of AI and Learning Analytics in education, especially for the German speaking area.

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Sieben Mythen der KI-Nutzung

Wir haben einen kurzen Beitrag zu sieben Mythen verfasst in Bezug auf die KI-Nutzung auf Basis vieler Beobachtungen und Workshops bzw. Umfragen mit Anwender:innen:

Wer das Internet nutzt, kommt im Frühjahr 2026 nicht um Anwendungen generativer Künstlicher Intelligenz (kurz KI) herum. Suchmaschinen bieten neben Links standardmäßig KI-generierte Antworten an, Chatbots unterstützen bei der Buchung von Websites, Schüler:innen lassen sich Tests passend zu den Arbeitsblättern der Lehrer:innen generieren usw. – Doch nicht alles, was uns die KI-Anwendungen liefern, wie wir sie nutzen und ihre Ergebnisse verstehen, ist zutreffend und unproblematisch. Das liegt auch an Missverständnissen darüber, wie KI-Anwendungen funktionieren. Aus unserer Sicht – es gibt dazu noch keine empirische Evidenz – verdienen folgende sieben Aussagen besondere Aufmerksamkeit, insbesondere auch im Kontext von Bildung, Schule und Hochschule:

  1.  KI-Anwendungen sind neutral, objektiv und vorurteilsfrei
  2.  KI-Anwendungen arbeiten logisch
  3. KI-Anwendungen denken und lernen wie Menschen
  4. KI-Anwendungen sind empathisch
  5. KI-Anwendungen sind ökologisch und sozial problemlos
  6. KI-Nutzung ist rechtlich einwandfrei
  7. KI-Anwendungen machen Wissen und Kompetenzentwicklung überflüssig

In diesem Beitrag möchten wir diese als „Mythen“ bezeichneten Aussagen beschreiben und aufzeigen, dass und warum sie nichtzutreffend sind. Damit möchten wir einen zukünftig fundierten Umgang und durch die Beschreibung von KI-Mythen Forschung dazu initiieren und unterstützen. 

[Beitrag im Repository der TU Graz]

Zitation: Schön, S.; Brünner, B.; Ebner, M., Diesenreither, S., Hanfstingl, B. & Krammer, G. (2026). Sieben Mythen der KI-Nutzung. Report. Graz University of Technology. DOI: 10.3217/170mc-8z498

This is an impactful contributions, methodological rigor, and exceptional novelty in the research field of AI in education.