Free-text tasks, where students need to write a short answer to a specific question, serve as a well-established method for assessing learner knowledge. To address the high cost of manually scoring these tasks, automated scoring models can be used. Such models come in various types, each with its own strengths and weaknesses. Comparing these models helps in selecting the most suitable one for a given problem. Depending on the assessment context, this decision can be driven by ethical or legal considerations. When implemented successfully, a scoring model has the potential to substantially reduce costs and enhance the reliability of the scoring process. This article compares the different categories of scoring models across a set of crucial criteria that have immediate relevance to model employment in practice.

ZusammenfassungLesen eröffnet in allem Bildungsbereichen einen zentralen Zugang zu Wissen. In diesem Beitrag wird der Einsatz verschiedener Verfahren der künstlichen Intelligenz in einer Anwendung beschrieben, die Studierende beim Lesen längerer Studientexte innerhalb eines Lernmanagementsystems unterstützt. Diese Lernumgebung erfüllt zwei wichtige Funktionen für den Einsatz von KI in der Hochschulbildung: Erstens sammelt sie umfangreiche Daten zu rezeptiven und produktiven Lernprozessen und ermöglicht so umfassende Analysen durch Data-Mining-Verfahren. Diese Erkenntnisse können in die Bewertung des Lernverhaltens, der Lehrstrategien und Gestaltungsentscheidungen der Lernumgebung einfließen. Zweitens integriert sie KI-Tools wie adaptive Visualisierungen, Leseverständnistests und Empfehlungssysteme, die Studierende bei der Auseinandersetzung mit dem Text unterstützen.

ZusammenfassungIn diesem Artikel übertragen wir psychologische und neurologische Erkenntnisse und Strömungen zur Gesellschaft und Kriminalität auf Cybercrime. Wie ziehen Theorien aus der forensischen Psychologie, Kindheit und Erziehung und Autismus heran und bringen sie in Beziehung mit den Erkenntnissen aktueller kriminologischer Forschung am Bundeskriminalamt (BKA) oder des Kriminologischen Forschungsinstitut Niedersachsen e. V.. Der prozentuale Anteil von Taten zu Cybercrime im Innenbereich ist 40–70 %. Die Kenntnis von psychologischen und neurologischen Erkenntnissen und Strömungen, Kommunikation und Kommunikationsarten, das Erkennen von Lügen und Manipulation können Taten im Cybercrime wie Social Engineering oder Phishing, welche Innentäter:innen im Innenbereich von Unternehmen oder Behörden ausüben, verringern.