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Generative AI in Adult Online Learning

A Systematic Review of Current Research and Practice
Songhee Han, Jiyoon Han, Jueun Shin, Min Liu
Zu finden in: Handbook of Generative AI in Education (Seite 399 bis 419), 2026 local web 
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iconZusammenfassungen

Handbook of Generative AI in EducationGenerative artificial intelligence (GenAI) tools are rapidly changing adult online learning environments. This systematic literature review synthesized 31 empirical studies on GenAI use in adult online learning and examined implementation contexts, reported outcomes, authors’ perspectives, and the roles attributed to GenAI. Drawing on peer-reviewed empirical studies published between 2020 and 2025, the findings indicated that most implementations embedded ChatGPT-based tools into online or hybrid courses for undergraduate, postgraduate, and preservice teacher populations. These tools positioned GenAI as a tutor, simulator, feedback provider, and course assistant. Outcomes are generally positive; the effectiveness of GenAI varied considerably, depending on the learning contexts, task designs, and model capabilities. A concerning trend was also detected, where GenAI tools were largely concentrated around models developed by OpenAI, reflecting limited diversity in the tools explored. The GenAI uses were generally correlated with improved learning performance, motivation, and self-efficacy, though concerns about accuracy, bias, and over-reliance persist in the reviewed literature. Overall, the findings suggest GenAI implementation is promising but cautionary, emphasizing the need for responsible and transparent integration.
Von Songhee Han, Jiyoon Han, Jueun Shin, Min Liu im Buch Handbook of Generative AI in Education (2026) im Text Generative AI in Adult Online Learning

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Personen
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Maria Bannert , Daryna Dementieva , Frank Fischer , Urs Gasser , Georg Groh , Stephan Günnemann , Eyke Hüllermeier , Gjergji Kasneci , Enkelejda Kasneci , Stephan Krusche , Stefan Küchemann , Jochen Kuhn , Gitta Kutyniok , Tilman Michaeli , Claudia Nerdel , Jürgen Pfeffer , Oleksandra Poquet , Michael Sailer , Albrecht Schmidt , Tina Seidel , Kathrin Sessler , Matthias Stadler , Jochen Weller

Begriffe
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Chat-GPT , Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)computer-generated text , GMLS & Bildung , Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence , LehrerInteacher , Lernenlearning , Motivationmotivation , Selbstwirksamkeitself efficacy
icon
Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2023 local web  ChatGPT for Good? (Enkelejda Kasneci, Kathrin Sessler, Stefan Küchemann, Maria Bannert, Daryna Dementieva, Frank Fischer, Urs Gasser, Georg Groh, Stephan Günnemann, Eyke Hüllermeier, Stephan Krusche, Gitta Kutyniok, Tilman Michaeli, Claudia Nerdel, Jürgen Pfeffer, Oleksandra Poquet, Michael Sailer, Albrecht Schmidt, Tina Seidel, Matthias Stadler, Jochen Weller, Jochen Kuhn, Gjergji Kasneci) 7, 4, 4, 1, 2, 7, 1, 6, 8, 24, 28, 8 39 18 8 207

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