Schlagwort: KI

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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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Digitaler nachhaltiger Unterricht – (wie) geht das? – Umfrage! #tugraz #survey

Im März hatten wir unsere Kick-Off Veranstaltung für die neue DigiSET-Initative die Themen Nachhaltigkeit, digitalen Unterricht, KI und OER zusammenzubringen. Wir freuen uns natürlich sehr, dieses Vorhaben unterstützen zu können: Denn genau diese Themen gehören zusammen – aktueller geht es kaum. 

Damit wir nicht irgendetwas machen, möchten wir ein klares Bild vom Status Quo, insbesondere zu den bisherigen Erfahrungen und Kompetenzen von (angehenden) Lehrkräften gewinnen. Wir sind natürlich auch schon sehr gespannt, ob die langjährigen Initiativen in Österreich rund um Bildung für Nachhaltige Entwicklung, digitalen Unterricht, insb. die Einführung des Schulfachs Digitale Grundbildung, und seit einigen Jahren verstärkte (biildungs-)politische Initiativen zu Künstlicher Intelligenz und Offenen Bildungsressourcen im Unterricht sich auch im europäischen Vergleich der Daten zeigen werden.

Aufruf an alle (angehenden) Lehrkräfte in Österreich! 

Gestalten Sie die Zukunft der Lehrer:innenbildung mit, indem Sie Ihre Sicht auf nachhaltigen, digitalen Unterricht teilen. Auf Grundlage Ihrer Rückmeldung gestalten wir mit Partnern aus 8 Ländern im Projekt DigiSET Materialien und Trainings zur Nutzung digitaler Technologien – insbesondere von AI – zur Gestaltung von offenen Bildungsressourcen für nachhaltigen Unterricht und Bildung für Nachhaltige Entwicklung. Dabei wird u.a. auch der ressourcenschonenden Einsatz von IT, der Gender-Bias von AI und Möglichkeiten für inklusiven Unterricht adressiert.

Vielen Dank für Ihre/Eure Unterstützung! – Teilen ist natürlich sehr erwünscht 

Über Kontaktaufnahme von bestehenden Gruppen und ähnlichen Initiativen in Österreich freuen wir uns natürlich ebenso, damit das Ganze dann auch gut passt und umgesetzt werden kann.

Dauer: 15–20 Minuten.

[Link zur Umfrage]

Mehr zur Initiative DigiSET: https://digisetproject.eu/

Partner in Österreich sind u.a. die TU Graz sowie die Universität für Weiterbildung Krems

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[workshop] Lerndesign mit Künstlicher Intelligenz – Beispiele und Erfahrungen an der TU Graz #tugraz #AIinEducation

Im Rahmen der Veranstaltung „Tag der Lehre 2026“ an der FH Kärtnen hab ich einen Workshop zu „Lerndesign mit Künstlicher Intelligenz – Beispiele und Erfahrungen an der TU Graz“ gehalten. Dabei konnte ich abgeschlossene und laufenden Initiativen an der TU Graz rund um das Thema AI in Education vorstellen bzw. diskutieren.
Hier gibt es die Folien dazu:

[Link zu den Folien]

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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

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[podcast] KI-gestützte Lehre #tugraz

Quelle

Es freut uns, dass wir nun den 25. Teil unserer Podcast-Serie „Lehren – Lernen – Lauschen“ auf der TELucation-Webseite zur Verfügung stellen können. Diesesmal spricht Benedikt Brünner zu „KI-gestützte Lehre„:

In dieser Folge spricht Benedikt Brünner vom Institute of Human-Centred Computing über seine Forschung zu digitaler Bildung und den verantwortungsvollen Einsatz von KI im Lehr- und Lernprozess. Er gibt Einblicke in seinen Weg vom Lehramt zurück an die TU Graz, erläutert Chancen und Grenzen von KI in der Hochschullehre und zeigt, wie KI-Tutor:innen, gezieltes Prompting und KI-gestützte Lernmaterialien Lehrende und Studierende unterstützen können.

[#27 – Benedikt Brünner zu KI-gestützte Lehre]

Und nicht übersehen – der Podcast ist auch in allen gängigen Portalen verfügbar:

Damit möchte ich mich auch in die Weihnachtspause 2025 verabschieden und mich gleichzeitig bedanken, dass so viele Personen hier mitlesen. Ich darf allen ein schönes Weihnachtsfest 2025 wünschen, sowie ein gutes und gesundes Jahr 2026.
Im Jänner 2026 beginn ich gerne wieder mit alter Frische.

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[recording] Online-Fachtagung: OER im Zeitalter von KI #OER #tugraz

Die Aufzeichnung zu meinem Vortrag ist nun online [Link]

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Die Folien wurden bereits hier veröffentlicht.

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[publication] Exploring genAI Chatbots in MOOCs: Analyzing Student Interactions and Self-Regulated Learning Behaviors #imoox #tugraz #research

Our publication about „Exploring genAI Chatbots in MOOCs: Analyzing Student Interactions and Self-Regulated Learning Behaviors“ got published.

Abstract:
The integration of generative AI (genAI) chatbots into Massive Open Online Courses (MOOCs) presents new opportunities for supporting self-regulated learning (SRL). This study examines 1,302 chat-bot interactions from two Austrian blended MOOCs, where a retrieval-augmented generation (RAG) chatbot based on GPT 4o-mini was deployed to assist students. Using the process-action framework by Lai (2024), we categorize chatbot interactions into key SRL processes: defining , seeking, engaging, and reflecting. Results show that students predominantly use the chatbot for information retrieval, content summarization, and quiz-based reinforcement, with 41% of interactions classified as information search queries and 17% as rehearsal. However, engagement with metacognitive SRL strategies, such as goal setting and self-evaluation, remains low. Additionally, non-learning interactions, including humor-driven conversations, functional queries, and prompt injection attempts, showcase ways students interact with AI in educational settings. Based on our findings, we propose refinements to the existing SRL process-action framework, incorporating new categories to better account for genAI chatbot-specific interactions, such as Evaluation of Information Quality and Reformatting. We discuss implications for chat-bot integration in MOOCs, emphasizing AI-generated quizzes, structured feedback, and safeguards against misuse.

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

Rerence: Brünner, B., Ebner, M., Schön, S. (2025). Exploring GenAI Chatbots in MOOCs: Analyzing Student Interactions and Self-regulated Learning Behaviors. In: Hamonic, E., Sharrock, R. (eds) Digital Education: Shaping Sustainable Lifelong Learning for All in the Era of AI. EMOOCS 2025. Lecture Notes in Computer Science, vol 15733. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-032-00056-9_2

This is an impactful contributions, methodological rigor, and exceptional novelty in the research field of AI in education using a Chatbot within a MOOC-platform (iMooX.at)