Jennifer Landes

• Jennifer Landes absolvierte einen Master in Wirtschaftsinformatik an der Universität Mannheim und sammelte anschliessend Berufserfahrung an der Universität Heidelberg. An der Hochschule Neu-Ulm arbeitet Sie als Lehrbeauftragte für IT-Grundlagen und Python Programmierung. 
• Ihre Forschungsinteressen sind: Mathematische Modelle des Machine Learning, Data Science und Künstliche Intelligenz.
• Ihr Promotionsthema befasst sich mit dem Preprocessing und der Analyse und Prognose von Eye-Tracking Daten mittels maschineller Methoden . 

• SoSe 2023: IT-Grundlagen 1 und Programmierung (zusammen mit Prof. Sonja Köppl)
• WiSe 2023/24 : IT-Grundlagen 1 und Programmierung (zusammen mit Prof. Sonja Köppl)
• SoSe 2024: IT-Grundlagen 1 und Programmierung
• WiSe 2024/25: IT-Grundlagen 1 und Programmierung

• SoSe 2022: Kevin Knöpfle: Die Entwicklung eines Chatbot-Prototyps zur automatisierten Beantwortung von Studierendenfragen zu Vorlesungsinhalten
• WiSe 2022/2023: Stefanie Wittgens: Untersuchung von Täuschungsverhalten in digitalen Prüfungen - Identifikation von Einflussfaktoren mithilfe von maschinellem Lernen
• SoSe 2024: Christian Cucupal: Digitale Integrität: Untersuchung von Schummeldynamiken in digitalen Prüfungen durch Eye-Tracking und statistischer Auswertung
• SoSe 2024: Lukman Breuer: Vorhersage von Betrugsversuchen nach einer Prüfung durch Auswertung von Eye-Tracking Daten mithilfe von Machine Learning in Python

Influence Factors on Academic Integrity revealed by Machine Learning Methods (öffnet neues Fenster)

Proceedings of the 34th GI-Workshop Grundlagen von Datenbanken

Calw, Germany, June 7-9, 2023.

Data Processing Pipeline for Eye-Tracking Analysis (öffnet neues Fenster)

Proceedings of the 35th GI-Workshop Grundlagen von Datenbanken

Herdecke, Germany, May 22-24, 2024.