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Ulrike Padó
Zeitschriftenartikel
- P. Lange, P. Kurrle und U. Pado. Prädiktionsgüte der Rückfederung in der Blechbearbeitung. WT Werkstattstechnik Bd. 114(3). 2024
- U.Pado, Y. Eryilmaz und L. Kirschner, Short-Answer Grading for German: Addressing the Challenges. Int J Artif Intell Educ. 2023.
- U. Pado und S. Pado, Determinants of Grader Agreement: An Analysis of Multiple Short-Answer Corpora. Language Resources and Evaluation. 2021.
- U.Pado, Freitextfragen digital. Bewertung und Bewerterunterstützung im Bereich der educational applications. Themenheft "Prüfungsformate". Hrsg. Torsten Mergen. Mitteilungen des Deutschen Germanistenvereins, 67(2), 211-222. 2020. Auf Einladung des Herausgebers.
- C. Kiefer und U. Pado, Freitextaufgaben in Online-Tests: Bewertung und Bewertungsunterstützung. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 52(1), 96-107. 2015. (.pdf, pre-final version)
- K. Erk, S. Pado und U. Pado, A Flexible, Corpus-driven Model of Regular and Inverse Selectional Preferences. Computational Linguistics, 36(4), 723-763. 2010. (.pdf)
- U. Pado, M. Crocker und F. Keller, A Probabilistic Model of Semantic Plausibility in Sentence Processing. Cognitive Science 33, pp. 794-838. 2009. (.pdf, pre-final draft)
Buchkapitel
- Pado, U., Knebusch, A., Mehmedovski, K. (2025). Computer-Based Methods for Adaptive Teaching and Learning. In: Vendrell Vidal, E., Cukierman, U.R., Auer, M.E. (Hrsg.) Advanced Technologies and the University of the Future. Lecture Notes in Networks and Systems, Bd. 1140. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-71530-3_19. Online seit dem 17.12.2024
Konferenz- und Workshop-Publikationen
- U. Pado, K. Mehmedovski und A. Knebusch, Turning CAT into MOUSE: Adaptive Mechanisms in Student Exercise Selection. In Proceedings of AIET, München, 2025
- B. Pampel, S. Martin und U.Pado, Regaining Control: Enabling Educators to Build Specialized AI Chat Bots with Retrieval Augmented Generation. In Proceedings of CSEDU, Porto, 2025
- A. Knebusch und U. Pado, Working at Your Own Pace: Computer-based Learning for CL. KONVENS, Ingolstadt, 2023
- N. Willms und U. Pado, A Transformer for SAG: What Does it Grade?. NLP4CALL, Leuven, 2022
- U.Pado, Assessing the Practical Benefit of Automated Short-Answer Graders. AIEDProceedings Vol. 2, p.555-559. 2022
- M. Mieskes and U. Pado, Summarization Evaluation meets Short-Answer Grading. NLP4CALL, Turku, 2019 (.pdf)
- M. Mieskes und U. Pado, Work Smart - Reducing Effort in Short-Answer Grading. NLP4CALL at SLTC, Stockholm, 2018 (.pdf)
- U. Pado, Question Difficulty - How to Estimate Without Norming, How to Use for Automated Grading. BEA-12 auf der EMNLP, Kopenhagen, 2017 (.pdf)
- U. Pado, Get Semantic With Me! The Usefulness of Different Feature Types for Short-Answer Grading. COLING, Osaka, 2016 (.pdf)
- U. Pado und C. Kiefer, Short Answer Grading: When Sorting Helps and When it Doesn't. 4th NLP4CALL workshop, Nodalida, Wilna, 2015 (.pdf)
- N. Ortiz Suarez, J. Lemcke und U. Pado, Labelling Business Entities in a Canonical Data Model, KONVENS, Hildesheim, 2014 (.pdf)
- J. Bernstein, M. Suzuki, J. Cheng und U. Pado, Evaluating Diglossic Aspects of an Automated Test of Spoken Modern Standard Arabic. SLaTE 2009, Birmingham, UK, 2009 (.pdf)
- J. Cheng, J. Bernstein, U. Pado und M. Suzuki, Automatic Assessment of Spoken Modern Standard Arabic. 4th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications, NAACL-HLT, Boulder, CO, 2009. (.pdf)
- S. Pado, U. Pado und K. Erk, Flexible, Corpus-Based Modelling of Human Plausibility Judgements. EMNLP, Prag, 2007. (.pdf)
- U. Pado, M. Crocker und F.Keller, Modelling Semantic Role Plausibility in Human Sentence Processing. EACL, Trento, 2006 (.pdf).
- U. Pado, F. Keller und M. Crocker, Combining Syntax and Thematic Fit in a Probabilistic Model of Sentence Processing. CogSci, Vancouver, 2006. (.pdf)
- U. Baldewein, K. Erk, S. Pado und D. Prescher, Semantic Role Labeling with Chunk Sequences. CoNLL-2004, Boston, MA, 2004. (.ps.gz)
- U. Baldewein, K. Erk, S. Pado und D. Prescher, Semantic Role Labelling With Similarity-Based Generalisation Using EM-based Clustering. SENSEVAL-3, Barcelona, 2004. (.ps.gz)
- U. Baldewein und F. Keller, Modelling Attachment Decisions with a Probabilistic Parser: The Case of Head-Final Structures. CogSci, Chicago, IL, 2004. (.ps.gz)
Konferenz- und Workshop-Vorträge
- U. Pado, Bewerterunterstützung für Freitextaufgaben, Digitales Lehren und Prüfen, Tagung der Hochschulföderation SüdWest, Stuttgart, 2016
- C. Kiefer und U. Pado, Gute Frage! Manuelle Korrektur von Freitextfragen optimieren. 44. DGHD-Jahrestagung, Paderborn, 2015.
Doktorarbeit