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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] Developing and Testing a Peer-Review Process for Content Quality Assurance in MOOCs: A Case Study on an E-Assessment Course #eassessment #tugraz

Our publication about „Developing and Testing a Peer-Review Process for Content Quality Assurance in MOOCs: A Case Study on an E-Assessment Course“ got published now.

Abstract:
This contribution presents the development and testing of a peer-review process for content quality assurance in MOOCs, implemented in the course “E-Assessment – auf Kurs gebracht”. The process was evaluated regarding complexity, duration, collaboration with external reviewers, and learners’ perception. Results show that the procedure can be smoothly integrated into MOOC development. Reviewers contributed beyond expectations by providing materials, didactic advice, and legal-ethical reflections. Learners rated the videos (very) positively (92.7% positive ratings, 100 participants, n = 812 answers), especially for structure and coherence. Slightly lower ratings for ‘visual appearance’ and ‘use of supportive linguistic elements’ can be explained by the course’s retro video design and the viewers’ understanding of how linguistic devices can be effectively used in educational videos. The study confirms peer review as a feasible and effective quality assurance approach that supports both collaboration and content improvement.

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

Reference: Loitzenbauer, J., Ebner, M., Schön, S., Brünner, B. (2026). Developing and Testing a Peer-Review Process for Content Quality Assurance in MOOCs: A Case Study on an E-Assessment Course. 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_26

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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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[publiation] AI-Powered Chatbots for Education Using RAGs #tugraz

Our publication about „AI-Powered Chatbots for Education Using RAGs“ got published right now.

Abstract:
This study examines the use of Retrieval-Augmented Generation (RAG) in AI-powered educational chatbots, focusing on embedding efficiency, large language model (LLM) performance, and context integrity. Implemented within the MOOC Informatik-Fit at TU Graz, the system supports scalable, curriculum-aligned self-paced learning. Three embedding models were evaluated, with text-embedding-ada-002 offering the best balance between semantic quality and cost-efficiency. Subsequently, three LLMs—GPT-3.5 Turbo, GPT-4o, and GPT-4o mini—were compared, revealing GPT-4o mini as the most cost-effective option while maintaining high accuracy and contextual coherence. Ethical robustness was assessed using 30 adversarial prompts, demonstrating strong resistance to jailbreaking in both GPT-4o and GPT-4o mini, supporting their suitability for secure and pedagogically reliable MOOC applications.
The paper also presents a replicable framework for the implementation of RAG-based systems, with the objective of promoting personalized, ethical, and accessible digital education on a large scale.

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

Reference: Brünner, B., Deutschmann, F., Etzelstorfer, S., Lechner, A., Schön, S. & Ebner, M. (2029) “AI-Powered Chatbots for Education using RAGs: A Study on Embedding Efficiency, LLM Performance, and Context Integrity”. In: Transforming Education with Singularity Technologies: Lifelong Learning from Childhood to Adulthood (1st ed.). Uğur, S. (Ed.) Chapman and Hall/CRC. Chapter 9. 21 pages https://doi.org/10.1201/9781003584339

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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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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.

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[publication] Digitale Souveränität & OER – Chancen und Verantwortung der Hochschulen #tugraz #OER

Für das letzte fnma-Magazin haben wir noch einen kurzen Beitrag rund um das Thema Digitale Souveräntität und OER geschrieben.

Auf der Tagung Campus Innovation 2021 präsentierten wir, dass die Kombination aus offenen Lehrmaterialien und selbstverwalteten digitalen Infrastrukturen die Unabhängigkeit von externen Anbieter:innen und somit die digitale Souveränität stärkt (Ebner & Schön, 2021). In einem aktuellen Beitrag (Schön & Ebner 2025) haben wir dies erneut aufgegriffen und als einen der Vorteil von OER beschrieben.

[article @ ResearchGate]
[fnma Magazin 04/25]

Referenz: Ebner, M., Schön, S. (2025) Digitale Souveräntität & OER – Chancen und Verantwortung der Hochschulen. fnma Magazin 04/25. S. 31-34. [draft]

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[publication] Massive Open Online Courses (MOOCs) in der Hochschullehre: Potenziale, Herausforderungen und didaktische Innovationen #mooc #imoox

Mein Beitrag über „Massive Open Online Courses (MOOCs) in der Hochschullehre: Potenziale, Herausforderungen und didaktische Innovationen“ ist nun erschienen.

Zusammenfassung:
Die Digitalisierung und Globalisierung haben die Hochschullehre in den letzten Jahren grundlegend verändert. Massive Open Online Courses (MOOCs) stellen dabei ein innovatives und prägendes Format dar, das flexible, interaktive und breit zugängliche Lernangebote ermöglicht. Dieser Artikel basiert auf einem Interview im Rahmen des LectureCast und beleuchtet die Entwicklung, Definition, Anwendungsbeispiele sowie didaktische Einsatzszenarien von MOOCs. Dabei wird gezeigt, wie MOOCs als Bestandteil von unterschiedlichen Lehr- und Lernformaten den Theorie-Praxistransfer fördern und zur Kooperation zwischen Institutionen beitragen können.

[draft @ ResearchGate]
[full chapter @ publisher’s homepage]

Referenz: Ebner, M. (2025). Massive Open Online Courses (MOOCs) in der Hochschullehre: Potenziale, Herausforderungen und didaktische Innovationen. In: Hebbel-Seeger, A. (eds) Hochschullehre lernen, verstehen und gestalten. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-48999-1_33

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[publication] Offene Bildungsressourcen (OER) und Bildung für Nachhaltige Entwicklung (BNE) an österreichischen Hochschulen

Unser Beitrag zu „Offene Bildungsressourcen (OER) und Bildung für Nachhaltige Entwicklung (BNE) an österreichischen Hochschulen“ ist nun veröffentlicht – viel Spaß beim Lesen 🙂

Zusammenfassung:
Die Technische Universität Graz (TU Graz) und die Kirchliche Pädagogische Hochschule (KPH) Wien/Niederösterreich positionieren sich klar im Bereich der Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) und den Sustainable Development Goals (SDG), insbesondere auch durch den Einsatz von Open Educational Resources (OER). Beide österreichischen Hochschulen haben sich ambitionierte Nachhaltigkeitsziele gesetzt, wie etwa die Klimaneutralität der TU Graz bis 2030, und verfügen über eigene OER-Policys sowie Maßnahmen zur Weiterqualifizierung von Hochschullehrenden in diesem Bereich. Dabei stellt sich die Frage, warum OER für die Erreichung der SDGs – insbesondere SDG 4, das inklusive und chancengerechte Bildung betont – von Bedeutung sind. OER erleichtern den Zugang zu Bildungsressourcen, da sie offen zugänglich und an den eigenen Kontext und Bedürfnisse anpassbar sind, z. B. sind Übersetzungen und Veränderungen erlaubt. Besonders im Bereich einer nachhaltigen Bildung können sie helfen, mehrperspektivische Ansätze zu fördern. Im Beitrag werden Beispiele und Erfahrungen der beiden Hochschulen vorgestellt. Zudem wird überlegt, welche Faktoren sich hinsichtlich des Beitrags von OER zur Chancengerechtigkeit als hinderlich erweisen könnten.

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[full paper @ ResearchGate]

Referenz: Jakob, J., Schön, S., Ebner, M., Gabriel, S., Liebhart-Gundacker, M., Ruffeis, D. (2025). Offene Bildungsressourcen (OER) und Bildung für Nachhaltige Entwicklung (BNE) an österreichischen Hochschulen. In: Leal Filho, W. (eds) Innovative Ansätze für die Nachhaltigkeitslehre und Forschung in der Hochschulbildung. Theorie und Praxis der Nachhaltigkeit. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-71601-4_13

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

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[publication] Empowering Non-specialist Teachers and Students in Coding: A Case Study of a Python MOOC in an Austrian High School

Our publication titled „Empowering Non-specialist Teachers and Students in Coding: A Case Study of a Python MOOC in an Austrian High School“ was published.

Abstract:
This paper explores the integration of a Massive Open Online Course (MOOC) into the computer science curriculum of fifth-grade classes at an Austrian high school (so called “Gymnasium”) to introduce students to Python programming. A total of 42 students were surveyed, and two non-specialist teachers with no to little programming experience were interviewed to assess the MOOC’s impact and practical feasibility. While the MOOC provided a valuable entry point for many students in programming and online learning, the results also highlighted several challenges. Although over half of the students (57%) rated the MOOC as ‘very useful’ or ‘useful’, motivation for further self-learning was moderate, and only a subset expressed interest in continuing coding independently. Teachers appreciated the structured content and expert-led videos, which enabled them to facilitate programming instruction despite their limited technical background. However, they also reported difficulties in meeting the diverse pacing needs of students. These findings indicate that while MOOCs can offer accessible resources for both students and non-specialist teachers, their effectiveness depends on thoughtful integration and scaffolding. The study offers insights into the conditions under which MOOCs may support secondary level coding education, particularly in contexts with limited access to qualified computer science educators.

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[full paper @ ResearchGate]

Reference: Wolf, D., Ebner, M. (2026). Empowering Non-specialist Teachers and Students in Coding: A Case Study of a Python MOOC in an Austrian High School. 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_7

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