Christian Gold
Foto: Henrik Schipper
Christian Gold (PhD)
Wissenschaftlicher Mitarbeiter der Forschungsprofessur Computerlinguistik (derzeit in Elternzeit)
E-Mail: christian.gold
Universitätsstraße 27 – PRG / Gebäude 5
Raum B 116 (1. Etage)
58097 Hagen
Was ist meine Rolle in CATALPA ?
Als akademischer Forscher in der Bildverarbeitung verbinde ich die Bildverarbeitung mit der Computerlinguistik und untersuche die Möglichkeiten und Grenzen der automatischen Handschriftenerkennung im Bildungsbereich für Lernende und verbessere insbesondere die Bildaufbereitung unter Verwendung von künstlicher Intelligenz.
Warum CATALPA ?
Mit der gut organisierten, stark vernetzten und kreativen Arbeitsumgebung mit moderner Arbeitsplatzeinrichtung, sehe ich mich bei CATALPA in meinem Ziel, eine vollständige Bewertungspipeline von der Abgabe einer handgeschriebenen Klausur bis zur automatischen Punktevergabe aufzubauen, unterstützt und gut aufgehoben.
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- Wissenschaftlicher Mitarbeiter in CATALPA an der Fernuniversität Hagen (seit 04/2022)
- Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Language Technology Lab an der Universität Duisburg-Essen (02/2019 - 04/2022)
- Promotionsstudent an der Universität Duisburg-Essen (seit 2019)
- Projektingenieur in der Bildverarbeitung (2015-2019)
- MSc in Optotechnik und Bildverarbeitung an der Hochschule Darmstadt (2014-2015)
- BSc in Optotechnik und Bildverarbeitung an der Hochschule Darmstadt (2010-2014)
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Handschriftenerkennung, motiviert aus der eigenen Ahnenforschung
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Neuronale Netze
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Bildverarbeitung, weil wir viel mehr aus Bildern herauslesen können als uns bewusst ist.
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Ich arbeite derzeit in unterschiedlichen Projekten der Forschungsprofessur "Computerlinguistik".
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2023
Konferenzbeiträge
- Gold, C., Laarmann-Quante, R., & Zesch, T. (2023a). Preserving the Authenticity of Handwritten Learner Language: Annotation Guidelines for Creating Transcripts Retaining Orthographic Features. 1st Computation and Written Language (CAWL) Workshop at ACL.
- Gold, C., Laarmann-Quante, R., & Zesch, T. (2023b). Recognizing Learner Handwriting Retaining Orthographic Errors for Enabling Fine-Grained Error Feedback. Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA) Workshop at ACL.
2022
Konferenzbeiträge
- Gold, C., & Zesch, T. (2022, Dezember). CNN-based Ruled Line Removal in Handwritten Documents. Proceedings of the 18th International Conference on Frontiers of Handwriting Recognition (ICFHR 2022).
2021
Konferenzbeiträge
- Gold, C., Boom, D. van den, & Zesch, T. (2021). Personalizing Handwriting Recognition Systems with Limited User-Specific Samples. Proceedings of the 16th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR 2021).
2020
Zeitschriftenartikel
- Wahlen, A., Kuhn, C., Zlatkin-Troitschanskaia, O., Gold, C., Zesch, T., & Horbach, A. (2020). Automated Scoring of Teachers’ Pedagogical Content Knowledge - A Comparison between Human and Machine Scoring. Frontiers in Education. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/feduc.2020.00149/pdf
Konferenzbeiträge
- Gold, C., & Zesch, T. (2020). Exploring the Impact of Handwriting Recognition on the Automated Scoring of Handwritten Student Answers. Proceedings of the 17th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR 2020). https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9257760
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