Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (MP4)

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (MP4)

Bisher haben wir uns mit eher technischen Themen (z. B. Verfahren, Evaluation) beschäftigt, die bei Prognosemodellen relevant sind. In diesem Video liegt der Fokus nun auf anderen Aspekten, die bei der Verwendung von Modellen zur Leistungsprognose, worunter auch Studienabbruchsprognosen fallen, von Bedeutung sind. Wir diskutieren, wie Studierende möglicherweise solche Prognosen wahrnehmen und welche Auswirkungen diese auf sie haben könnten. Darüber hinaus besprechen wir auch weitere Themen wie Fairness, Vertrauen, Transparenz und Erklärbarkeit an.

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Herkunftsnachweis: "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (MP4)" von , lizenziert unter CC BY 4.0
Original-URL: https://moodle.ki-campus.org/course/view.php?id=111

Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Dr. Katja Theune

AI, Artificial Intelligence, Erklärbarkeit, Fairness, Informatik, KI, Leistungsprognose, Prognosemodell, Technologie, Transparenz, Vertrauen, eLearning, künstliche Intelligenz

Lernressource	Video, Kurs
Lizenz	CC BY 4.0
Zusätzliche Lizenzinformationen	Das Material ist Bestandteil vom KI-Campus Kurs "KI für Alle 2: Verstehen, Bewerten, Reflektieren". Gefördert durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt sowie durch das Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen.
Sprache	Deutsch

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