- Authors
- Heike Messemer
- Walpola Layantha PereraTechnische Universität Dresden, Medienzentrum
- Matthias HeinzTechnische Universität Dresden, Medienzentrum
- Florian Niebling
- Ferdinand Maiwald
- title
- Supporting Learning in Art History – Artificial Intelligence in Digital Humanities Education
- Please use the following URL when quoting:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-735534
- conference
- Gemeinschaften in Neuen Medien. Dresden, 07. - 09.10.2020
- original_in_proceeding00000
- Gemeinschaften in Neuen Medien. Von hybriden Realitäten zu hybriden Gemeinschaften : 23. Workshop GeNeMe'20 Gemeinschafen in Neuen Medien
Herausgeber: Prof. Dr. Thomas Köhler, Prof. Dr. Eric Schoop, Prof. Dr. Nina Kahnwald
Erscheinungsort: Dresden
Verlag: TUDpress
Erscheinungsjahr: 2020
Seiten: 28-35
ISBN: 978-3-95908-21-1 - publication_date
- 2020
- Abstract (EN)
- In recent years and especially in the context of the coronavirus pandemic, digital distance learning increases. But for academic students, the selection of adequate learning materials for educational purposes is becoming more and more complex. This marks only one starting point where the use of artificial intelligence (AI) offers additional value. AI has a great potential to enhance and support research and education in the field of digital humanities (DH). As international organisations have just expressed their thoughts on the subject, AI is the topic par excellence and will decisively shape the future development of educational processes.
- otherVersion00000
- Im Druck erschienen im Konferenzband 'Gemeinschaften in neuen Medien. Von hybriden Realitäten zu hybriden Gemeinschaften' bei TUDpress.
- Keywords (DE)
- GeNeMe 2020, Einfluss der Digitalisierung auf Bildung, Forschung und Gesellschaft, Digitaler Wissenstransfer, Mediennutzungskonzepte
- Keywords (EN)
- GeNeMe 2020, Impact of digitization on education, research and society, Digital knowledge transfer, Media usage concepts
- Classification (DDC)
- 330
- Classification (RVK)
- QR 760
- Publishing house
- TUDpress, Dresden
- corporation_other
- Technische Universität Dresden, Dresden
- version
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-735534
- Qucosa date of publication
- 28.01.2021
- Document type
- in_proceeding
- Document language
- English
- licence
- CC BY 4.0