AnnoPy – Potenziale von KI-basierter Learning Analytics für die Förderung wissenschaftlicher Textkompetenz
O. Scholle, S. Rezat, S. Rezat, D. Niehus, in: J. Leschke, R. Queckenberg, M. Persike (Eds.), Learning Analytics, Artificial Intelligence und Data Mining in der Hochschulbildung: Beiträge zur Learning AID 2025, transcript, Bielefeld, 2026, pp. 171–182.
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Leschke, Jonas;
Queckenberg, Robert;
Persike, Malte
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AnnoPy ist ein digitales Werkzeug, um kollaborativ Texte zu lesen, zu erschließen und zu analysieren. Es ist für die Präsenzlehre konzipiert und unterstützt Lehrende dabei, den Übergang von der individuellen Auseinandersetzung mit wissenschaftlichen Texten hin zu einer kollaborativ-sozialen Aushandlung des Gelesenen in Lehrveranstaltungen zu organisieren und zu strukturieren. Im Beitrag wird das digitale kollaborative Tool AnnoPy vorgestellt und gezeigt, welche Potenziale sich für die Analyse von Daten über Lernende durch die Integration von KI-basierter Learning Analytics in das Tool ergeben. Anhand von exemplarischen Daten aus einer Vorlesung der Mathematikdidaktik wird zunächst vorgestellt, wie in AnnoPy eine algorithmisch-händische Analyse und Datenauswertung erfolgte, um dann diese Art der Auswertung mit einer KI-gestützten Auswertung, bei der ein MCP-Server eingebunden wurde, zu vergleichen.
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Learning Analytics, Artificial Intelligence und Data Mining in der Hochschulbildung: Beiträge zur Learning AID 2025
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171–182
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Scholle O, Rezat S, Rezat S, Niehus D. AnnoPy – Potenziale von KI-basierter Learning Analytics für die Förderung wissenschaftlicher Textkompetenz. In: Leschke J, Queckenberg R, Persike M, eds. Learning Analytics, Artificial Intelligence und Data Mining in der Hochschulbildung: Beiträge zur Learning AID 2025. transcript; 2026:171–182. doi:10.14361/9783839458761
Scholle, O., Rezat, S., Rezat, S., & Niehus, D. (2026). AnnoPy – Potenziale von KI-basierter Learning Analytics für die Förderung wissenschaftlicher Textkompetenz. In J. Leschke, R. Queckenberg, & M. Persike (Eds.), Learning Analytics, Artificial Intelligence und Data Mining in der Hochschulbildung: Beiträge zur Learning AID 2025 (pp. 171–182). transcript. https://doi.org/10.14361/9783839458761
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Scholle, Oliver, Sara Rezat, Sebastian Rezat, and Dominik Niehus. “AnnoPy – Potenziale von KI-basierter Learning Analytics für die Förderung wissenschaftlicher Textkompetenz.” In Learning Analytics, Artificial Intelligence und Data Mining in der Hochschulbildung: Beiträge zur Learning AID 2025, edited by Jonas Leschke, Robert Queckenberg, and Malte Persike, 171–182. Bielefeld: transcript, 2026. https://doi.org/10.14361/9783839458761.
O. Scholle, S. Rezat, S. Rezat, and D. Niehus, “AnnoPy – Potenziale von KI-basierter Learning Analytics für die Förderung wissenschaftlicher Textkompetenz,” in Learning Analytics, Artificial Intelligence und Data Mining in der Hochschulbildung: Beiträge zur Learning AID 2025, J. Leschke, R. Queckenberg, and M. Persike, Eds. Bielefeld: transcript, 2026, pp. 171–182.
Scholle, Oliver, et al. “AnnoPy – Potenziale von KI-basierter Learning Analytics für die Förderung wissenschaftlicher Textkompetenz.” Learning Analytics, Artificial Intelligence und Data Mining in der Hochschulbildung: Beiträge zur Learning AID 2025, edited by Jonas Leschke et al., transcript, 2026, pp. 171–182, doi:10.14361/9783839458761.
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