@article{VladovaGronau2022,
  author    = {Vladova, Gergana and Gronau, Norbert},
  title     = {KI-basierte Assistenzsysteme in betrieblichen Lernprozessen},
  series = {Industrie 4.0 Management : Gegenwart und Zukunft industrieller Gesch{\"a}ftsprozesse},
  volume    = {38},
  journal   = {Industrie 4.0 Management : Gegenwart und Zukunft industrieller Gesch{\"a}ftsprozesse},
  number    = {2},
  publisher = {GITO mbH Verlag f{\"u}r Industrielle Informationstechnik und Organisation},
  address   = {Berlin},
  issn      = {2364-9216},
  doi       = {10.30844/I40M_22-2_11-14},
  pages     = {11 -- 14},
  year      = {2022},
  abstract  = {Assistenzsysteme finden im Kontext der digitalen Transformation immer mehr Einsatz. Sie k{\"o}nnen Besch{\"a}ftigte in industriellen Produktionsprozessen sowohl in der Anlern- als auch in der aktiven Arbeitsphase unterst{\"u}tzen. Kompetenzen k{\"o}nnen so arbeitsplatz- und prozessnah sowie bedarfsorientiert aufgebaut werden. In diesem Beitrag wird der aktuelle Forschungsstand zu den Einsatzm{\"o}glichkeiten dieser Assistenzsysteme diskutiert und mit Beispielen illustriert. Es werden unter anderem auch Herausforderungen f{\"u}r den Einsatz aufgezeigt. Am Ende des Beitrags werden Potenziale f{\"u}r die zuk{\"u}nftige Nutzung von AS in industriellen Lernprozessen und f{\"u}r die Forschung identifiziert.},
  language  = {de}
}
@article{BaberowskiLeonhardtRentschetal.2023,
  author    = {Baberowski, David and Leonhardt, Thiemo and Rentsch, Susanne and Bergner, Nadine},
  title     = {Aufbau informatischer Kompetenzen im Kontext KI bei Lehramtsstudierenden des Faches Politik},
  series = {Hochschuldidaktik Informatik HDI 2021 (Commentarii informaticae didacticae)},
  journal   = {Hochschuldidaktik Informatik HDI 2021 (Commentarii informaticae didacticae)},
  number    = {13},
  publisher = {Universit{\"a}tsverlag Potsdam},
  address   = {Potsdam},
  isbn      = {978-3-86956-548-4},
  issn      = {1868-0844},
  doi       = {10.25932/publishup-61599},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-615995},
  pages     = {189 -- 209},
  year      = {2023},
  abstract  = {Lehrkr{\"a}fte aller F{\"a}cher ben{\"o}tigen informatische Kompetenzen, um der wachsenden Alltagsrelevanz von Informatik und aktuell g{\"u}ltigen Lehrpl{\"a}nen gerecht zu werden. Beispielsweise verweist in Sachsen der Lehrplan f{\"u}r das Fach Gemeinschaftskunde, Rechtserziehung und Wirtschaft am Gymnasium mit dem f{\"u}r die Jahrgangsstufe 11 vorgesehenem Thema „Digitalisierung und sozialer Wandel" auf K{\"u}nstliche Intelligenz (KI) und explizit auf die Bedeutung der informatischen Bildung. Um die n{\"o}tigen informatischen Grundlagen zu vermitteln, wurde f{\"u}r Lehramtsstudierende des Faches Politik ein Workshop erarbeitet, der die Grundlagen der Funktionsweise von KI anhand von {\"u}berwachtem maschinellen Lernen in neuronalen Netzen vermittelt. Inhalt des Workshops ist es, mit Bezug auf gesellschaftliche Implikationen wie Datenschutz bei Trainingsdaten und algorithmic bias einen informierten Diskurs zu politischen Themen zu erm{\"o}glichen. Ziele des Workshops f{\"u}r Lehramtsstudierende mit dem Fach Politik sind: (1) Aufbau informatischer Kompetenzen in Bezug zum Thema KI, (2) St{\"a}rkung der Diskussionsf{\"a}higkeiten der Studierenden durch passende informatische Kompetenzen und (3) Anregung der Studierenden zum Transfer auf passende Themenstellungen im Politikunterricht. Das Evaluationskonzept umfasst eine Pre-Post-Befragung zur Zuversicht zur Vermittlungskompetenz unter Bezug auf maschinelles Lernen in neuronalen Netzen im Unterricht, sowie die Analyse einer abschließenden Diskussion. F{\"u}r die Pre-Post-Befragung konnte eine Steigerung der Zuversicht zur Vermittlungskompetenz beobachtet werden. Die Analyse der Diskussion zeigte das Bewusstsein der Alltagsrelevanz des Themas KI bei den Teilnehmenden, aber noch keine Anwendung der informatischen Inhalte des Workshops zur St{\"u}tzung der Argumente in der Diskussion.},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Dannenmann2023,
  author    = {Dannenmann, Barbara},
  title     = {K{\"o}nnen technologiegest{\"u}tzte Verhandlungstrainings unter Einsatz von K{\"u}nstlicher Intelligenz und Virtueller Realit{\"a}t das Vertriebstraining verbessern?},
  doi       = {10.25932/publishup-57737},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-577378},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {245},
  year      = {2023},
  abstract  = {Digitale und gesellschaftliche Entwicklungen fordern kontinuierliche Weiterbildung f{\"u}r Mitarbeiter im Vertrieb. Es halten sich in dieser Berufssparte aber immer noch einige Mythen zum Training von Vertriebsmitarbeitern. Unter anderem deshalb wurde in der Vergangenheit der Trainingsbedarf im Vertrieb stark vernachl{\"a}ssigt. Die Arbeit befasst sich deshalb zun{\"a}chst mit der Frage, wie der Vertrieb in Deutschland aktuell geschult wird (unter Einbezug der Corona-Pandemie) und ob sich aus den Trainingsgewohnheiten erste Hinweise zur Erlangung eines strategischen Wettbewerbsvorteils ergeben k{\"o}nnten. Dabei greift die Arbeit auf, dass Investitionen in das Training von Vertriebsmitarbeitern eine Anlage in die Wettbewerbsf{\"a}higkeit des Unternehmens sein k{\"o}nnten. Automatisierte Trainings, beispielsweise basierend auf Virtual Reality (VR) und K{\"u}nstlicher Intelligenz (KI), k{\"o}nnten in der Aus- und Weiterbildung des Vertriebs einen effizienten Beitrag in der Sicherstellung eines strategischen Wettbewerbsvorteils leisten. Durch weitere Forschungsfragen befasst sich die Arbeit anschließend damit, wie ein automatisiertes Vertriebstraining mit KI- und VR-Inhalten unter Einbeziehung der Nutzer gestaltet werden muss, um Vertriebsmitarbeiter in einem daf{\"u}r ausgew{\"a}hlten Verhandlungskontext zu trainieren. Dazu wird eine Anwendung mit Hilfe von Virtual Reality und K{\"u}nstlicher Intelligenz in einem Verhandlungsdialog entwickelt, getestet und evaluiert. Die vorliegende Arbeit liefert eine Basis f{\"u}r die Automatisierung von Vertriebstrainings und im erweiterten Sinne f{\"u}r Trainings im Allgemeinen.},
  language  = {de}
}