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Datenvisualisierungen und Infografiken sind spätestens seit Ausbruch der Corona-Pandemie in aller Munde oder besser gesagt "in aller Augen". Kaum ein News-Portal, kaum eine Online-Ausgabe renommierter Zeitungen kommt ohne die fast schon obligatorische interaktive Datenvisualisierung über den Verlauf der Pandemie, die Entwicklung der Infektionszahlen oder einen Ländervergleich aus. Der vorliegende erste Sammelband zum Thema möchte (interaktive) Datenvisualisierung praxisorientiert aufgreifen, um sowohl die grundlagen-orientierte wie auch die angewandte Forschung zu inspirieren, näher zusammenzuführen, zukünftige Forschung zu unterstützen sowie für offene Fragen in diesem dynamischen Prozess zu sensibilisieren.:O. Tabino, C. M. Stützer & A. Wachenfeld-Schell, Editorial Board: Data Visualization and Information Design: Bringing Data to Life B. Wiederkehr: Interactive Things Data Visualization for Exploration and Explanation S. Sieben & P. Simmering, Q | Agentur für Forschung GmbH: Storytelling vs. Dashboards – Wie Sie die richtige Methode zur Datenvisualisierung auswählen M. Bonera, The Visual Agency | Politecnico di Milano: Data Visualization as a Tool to Access Leonardo da Vinci's Greatest Work: The Codex Atlanticus P. Blau, GIM Gesellschaft für Innovative Marktforschung mbH: Visualisierung qualitativer Daten: Die Komplexität des Einfachen ; Since the outbreak of the Corona pandemic at the latest, data visualisations and infographics have been on everyone's mind, or rather 'in everyone's eyes'. Barely any news portal or online edition of well-known newspapers can do without the almost obligatory interactive data visualisation on the path of the pandemic, the development of infection figures or a comparison of countries. This first volume on this topic aims to take up (interactive) data visualisation in a practice-oriented way in order to inspire both fundamentally-oriented and applied research, to bring it closer together, to support future research as well as to sensitise for open questions in this dynamic process.:O. Tabino, C. M. Stützer & A. Wachenfeld-Schell, Editorial Board: Data Visualization and Information Design: Bringing Data to Life B. Wiederkehr: Interactive Things Data Visualization for Exploration and Explanation S. Sieben & P. Simmering, Q | Agentur für Forschung GmbH: Storytelling vs. Dashboards – Wie Sie die richtige Methode zur Datenvisualisierung auswählen M. Bonera, The Visual Agency | Politecnico di Milano: Data Visualization as a Tool to Access Leonardo da Vinci's Greatest Work: The Codex Atlanticus P. Blau, GIM Gesellschaft für Innovative Marktforschung mbH: Visualisierung qualitativer Daten: Die Komplexität des Einfachen

aus dem Inhalt: "Spätestens seit Ausbruch der Corona-Pandemie sind Datenvisualisierungen und Infografiken in aller Munde oder besser gesagt «in aller Augen ». Kaum ein News-Portal, kaum eine Online-Ausgabe renommierter Zeitungen kommt ohne die fast schon obligatorische interaktive Datenvisualisierung über den Verlauf der Pandemie, die Entwicklung der Infektionszahlen oder einen Ländervergleich aus."

Inwieweit KI das neuartige universitäre Lehren und Lernen wirksam begleiten kann, wird im BMBF-Verbundprojekt 'tech4comp: Personalisierte Kompetenzentwicklung durch skalierbare Mentoringprozesse' untersucht. Gemeinsam beforscht man soziotechnische Artefakte für personalisiertes digital-gestütztes Mentoring für Studierende. Hierzu werden u.a. Rahmenbedingungen und (soziale) Kontextfaktoren erforscht, um die Implementierung von KI in der Hochschulbildung zu unterstützen. Es wird davon ausgegangen, dass unabhängig von der Art der Technologie und vom pandemischen Kontext, insbesondere die Akzeptanz und Bereitschaft der beteiligten Stakeholder zum erfolgreichen Einsatz intelligenter Bildungstechnologien beiträgt. Das ZQA/KfBH der TU Dresden widmet sich unter der Leitung von Dr. Cathleen M. Stützer im Forschungsprojekt der Elaboration von Handlungsfeldern, die sich aus einer soziotechnischen Beforschung von KI in der Hochschulbildung ergeben. Fallstudien hierzu stellen sich u. a. Fragen zu Gelingensbedingungen und Wirksamkeit digitaler Hochschulbildung, um (prospektiv) eine erfolgreiche Implementierung KI-gestützter adaptiver Mentoringsysteme mit evidenten Forschungsberichten zu unterstützen.