Dein Suchergebnis zum Thema: Model

IPN-Kolloquium zum Modellieren und Simulieren im Studium: Wie lassen sich Studierende wirksam unterstützen? – Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik

https://www.leibniz-ipn.de/de/das-ipn/aktuelles/aktuelle-meldungen/ipn-kolloquium-zum-modellieren-und-simulieren-im-studium-wie-lassen-sich-studierende-wirksam-unterstuetzen

Am 26. Juni begrüßt die Arbeitsgruppe Didaktik der Informatik am IPN Dr. Alejandra J. Magana, Professorin für Computer and Information Technology sowie für Engineering Education an der Purdue University (USA).
For this, students need to be able to understand the behavior of a model by connecting

Neue Folge des IPN-Podcasts "Im Dialog" jetzt online: Large Language Models und ihre

https://www.leibniz-ipn.de/de/das-ipn/aktuelles/aktuelle-meldungen/neue-folge-des-ipn-podcasts-im-dialog-jetzt-online-large-language-models-und-ihre-potenziale-im-bildungssystem

Dialog" diskutieren hochkarätige Expert:innen das Potenzial von Large Language Models – Wissenschaftlichen Diskussion (SWK) kürzlich veröffentlichte Impulspapier „Large Language Models
Meldungen Neue Folge des IPN-Podcasts "Im Dialog" jetzt online: Large Language Models

ASLAN at BEA 2026 Shared Task 2: Voting across scoring paradigms – Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik

https://www.leibniz-ipn.de/de/forschen/publikationen/aslan-at-bea-2026-shared-task-2-voting-across-scoring-paradigms

prompts observed during training, we compare question-specific and generic scoring models – For the unseen questions track, where models must generalize to previously unseen – Our experiments show that similarity-based models outperform instance-based models – and LLMbased models in the unseen answers setting. – In addition, we find that ensemble methods improve robustness over individual models
prompts observed during training, we compare question-specific and generic scoring models

ASLAN at BEA 2026 Shared Task 2: Voting across scoring paradigms – Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik

https://www.leibniz-ipn.de/de/forschen/publikationen/aslan-at-bea-2026-shared-task-2-voting-across-scoring-paradigms?show_navhelper=1

prompts observed during training, we compare question-specific and generic scoring models – For the unseen questions track, where models must generalize to previously unseen – Our experiments show that similarity-based models outperform instance-based models – and LLMbased models in the unseen answers setting. – In addition, we find that ensemble methods improve robustness over individual models
prompts observed during training, we compare question-specific and generic scoring models