Humboldt-Universität zu Berlin - Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Didaktik der Informatik | Informatik und Gesellschaft

Leo Sylvio Rüdian, M.Sc.

Leo Sylvio Rüdian, M.Sc.   Adresse: Rudower Chaussee 25, Raum 3.416
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Leo Sylvio Rüdian hat Informatik an der Humboldt Universität studiert. Sein Schwerpunkt liegt im Bereich des Maschinellen Lernens. Im Rahmen seiner Masterarbeit beschäftigte er sich mit dem Fingerprinting von Daten im sozialen Netzwerk Facebook, durch welche Personen deanonymisiert werden können. Im Oktober 2017 wurde ihm der akademische Grad Master of Science verliehen.

Herrn Rüdian ist dem Lehrstuhl im Herbst 2017 als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Rahmen des Weizenbaum-Instituts für die vernetzte Gesellschaft (Deutsches Internet-Institut) beigetreten. Seit 2020 unterstützt er das KI-Campus-Projekt des Deutschen Forschungszentrums für künstliche Intelligenz (DFKI). Seit April 2022 ist er Teil des Projekts IMPACT und untersucht Möglichkeiten, formatives Feedback automatisiert abzuleiten.

Während seiner Studien beschäftigt er sich mit Verfahren des maschinellen Lernens und der Adaption von Lernumgebungen (Learning Analytics und Educational Data Mining). Seine aktuellen Forschungen fokussieren den Bereich der Personalisierung auf verschiedenen Ebenen, um Onlinekurse an die individuellen Bedürfnisse der Nutzer automatisiert anzupassen. Hierzu untersucht er kulturelle und persönliche Eigenschaften sowie Lernpräferenzen; und deren Modellierung und Nutzung innerhalb von Lernumgebungen.

Vorher untersuchte er die Generierung von Onlinekursen, um deren Erstellung durch maschinelle Lernverfahren zu vereinfachen. Dabei entwickelt er aktuell Konzepte und Prototypen für den Bereich des Sprachenlernens und erforscht neue Ansätze, um Lehrende zu unterstützen.

Veröffentlichungen

S. Rüdian, M. Dittmeyer, and N. Pinkwart. Sprachenlernen per KI. Möglichkeiten und Grenzen in der Praxis. Künstliche Intelligenz in der Bildung, Springer, pages 357-376, 2023. S. Rüdian and N. Pinkwart. Performance-Differences in Groups based on Preferences in a Language Learning Online Course. IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT), pages 63-65, 2023. S. Rüdian and N. Pinkwart. Auto-generated language learning online courses using generative AI models like ChatGPT [Best Paper Award Winner]. DELFI 2023 - Die 21. Fachtagung Bildungstechnologien, pages 65-76, September 2023. S. Rüdian and N. Pinkwart. LSTM Cocktail to generate merged Strategies for Sequencing. International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT23), IEEE, July 2023. S. Rüdian and N. Pinkwart. Performance by Preferences – An Experiment in Language Learning to argue for Personalization. International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED), volume 24, July 2023. S. Rüdian, J. Kuzilek, C. Schumacher, and N. Pinkwart. Pre-selecting Text Snippets to provide formative Feedback in Online Learning. International Conference on Educational Data Mining (EDM23), July 2023. S. Rüdian, C. Schumacher, and N. Pinkwart. Computer-Generated formative Feedback using pre-selected Text Snippets. International Conference on Learning Analytics and Knowledge, Arlington, TX, USA, 13-03-2023, volume 13, pages 129-131, March 2023. S. Rüdian and N. Pinkwart. Game-Centered Language Learning based on Tasks, Dialogs and Cheating. International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT22), July 2022. S. Rüdian and N. Pinkwart. Predicting Preferences in Online Courses. International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT22), July 2022. S. Rüdian and N. Pinkwart. Generating Sequences for Online Courses using a GAN based on a small Sample Set. International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT22), July 2022. S. Rüdian and N. Pinkwart. Do learners really have different preferences? International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT22), July 2022. S. Rüdian, J. Haase, and N. Pinkwart. Predicting Creativity in Online Courses. International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT22), IEEE, volume 22, July 2022. S. Rüdian, M. Dittmeyer, and N. Pinkwart. Challenges of using auto-correction tools for language learning. International Conference on Learning Analytics & Knowledge (LAK22), April 2022. S. Rüdian, J. Haase, and N. Pinkwart. The relation of convergent thinking and trace data in an online course. Die 19. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), GI, September 2021. S. Rüdian, M. H. Khan, and N. Pinkwart. Using H5P in Exams: A Method to prevent Cheating. International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT 2021), IEEE, volume 21, July 2021. S. Rüdian and N. Pinkwart. Generating adaptive and personalized language learning online courses in Moodle with individual learning paths using templates. International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT 2021), IEEE, volume 21, July 2021. B. Paaßen, A. Bertsch, K. Langer-Fischer, S. Rüdian, X. Wang, R. Sinha, J. Kuzilek, S. Britsch, and N. Pinkwart. Analyzing Student Success and Mistakes in Virtual Microscope Structure Search Tasks. International Conference on Educational Data Mining (EDM21), volume 14, July 2021. S. Rüdian and N. Pinkwart. Using Data Quality to compare the Prediction Accuracy based on diverse annotated Tutor Scorings. International Conference on Educational Data Mining (EDM21), volume 14, July 2021. S. Rüdian and N. Pinkwart. Finding the optimal topic sequence for online courses using SERPs as a Proxy. International Conference on Educational Data Mining (EDM21), volume 14, July 2021. S. Rüdian and G. Vladova. Kostenfreie Onlinekurse nachhaltig mit personalisiertem Marketing finanzieren - Ein Vorschlag zur synergetischen Kombination zweier datengetriebener Geschäftsmodelle. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, Datengetriebene Geschäftsmodelle, Springer, volume 58, issue 3, June 2021. S. Rüdian, J. Gundlach, and N. Pinkwart. 10 Items Questionnaire for Norms and Values in Education. International Conference on Learning Analytics & Knowledge (LAK21), volume 11, pages 73-75, April 2021. S. Rüdian and J. Gundlach. The country of origin as indication for cultural norms and values to personalize online courses: A recommendation for future studies. International Conference on Learning Analytics & Knowledge (LAK21), volume 11, pages 67-69, April 2021. G. Vladova and S. Rüdian. From Learners to Educators - Development of Online Courses by Students for Students. 10th International Conference The Future of Education, volume 10, 2020. S. Rüdian and N. Pinkwart. Is the context-based Word2Vec representation useful to determine Question Words for Generators? Die 18. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), Raphael Zender et. al. (Hrsg.), GI, volume 18, September 2020. S. Rüdian, A. Heuts, and N. Pinkwart. Educational Text Summarizer: Which sentences are worth asking for? Die 18. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), Raphael Zender et. al. (Hrsg.), Gesellschaft für Informatik e.V., volume 18, pages 277-288, September 2020. S. Rüdian, J. Quandt, K. Hahn, and N. Pinkwart. Automatic Feedback for Open Writing Tasks: Is this text appropriate for this lecture? Die 18. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), Raphael Zender et. al. (Hrsg.), GI, volume 18, September 2020. N. Pinkwart and S. Rüdian. Die Vermessung des Lernens. Personalmagazin, pages 31-35, February 2020. G. Vladova, J. Haase, S. Rüdian, and N. Pinkwart. Educational Chatbot with Learning Avatar for Personalization. AMCIS 2019 Proceedings, 2019. S. Rüdian and N. Pinkwart. Towards an Automatic Q&A Generation for Online Courses - A Pipeline Based Approach. Artificial Intelligence in Education (AIED), Springer, volume 20, pages 237-241, June 2019. S. Rüdian, G. Vladova, J. Gundlach, G. Kazimzade, and N. Pinkwart. Predicting Culture and Personality in Online Courses. SLLL@AIED 2019, June 2019. Z. Liu, C. Yang, S. Rüdian, S. Liu, L. Zhao, and T. Wang. Temporal emotion-aspect modeling for discovering what students are concerned about in online course forums. Interactive Learning Environments, 27:5-6, pages 598-627, April 2019. S. Rüdian, N. Pinkwart, and Z. Liu. I know who you are: Deanonymization using Facebook Likes. Workshops der INFORMATIK 2018 - Architekturen, Prozesse, Sicherheit und Nachhaltigkeit, Köllen Druck+Verlag GmbH, 2018. Z. Liu, S. Rüdian, C. Yang, J. Sun, and S. Liu. Tracking the dynamics of SPOC discussion forums: a temporal emotion-topic modeling approach. 7th International Conference of Educational Innovation, IEEE, 2018. S. Rüdian, Z. Liu, and N. Pinkwart. Comparison and Prospect of Two Heaven Approaches: SVM and ANN for Identifying Students' Learning Performance. 7th International Conference of Educational Innovation, IEEE, 2018. S. Rüdian. Master Thesis: Deanonymisierung durch soziale Netzwerke am Beispiel Facebook. 2017. S. Rüdian. Bachelor Thesis: Browser - History - Stealing: Ein Angriff auf die Privatsphäre. 2014.

kl