DIGITALISATION AT UNIVERSITIES AND ITS CONDITIONS FOR SUCCESS
Opportunities and challenges of digital higher education
Stützer, Cathleen M. (2022). Künstliche Intelligenz in der Hochschullehre. Empirische Untersuchungen zur KI-Akzeptanz von Studierenden an (sächsischen) Hochschulen. Ein Beitrag aus dem tech4comp–Verbundprojekt (BMBF:16DHB2103), 28.02.2022, 88 Seiten, Forschungsbericht, Open Access, https://doi.org/10.25368/2022.12 , Technische Universität Dresden, Zentrum für Qualitätsanalyse (ZQA) | Kompetenzzentrum für Bildungs- und Hochschulforschung (KfBH).
Stützer, C. M., Gaaw, S., Herbst, S., & Pengel, N. (voraussichtl. 2022). Ménage à trois. Zur Beziehung von Künstlicher Intelligenz, Hochschulbildung und Digitalität. In T. Schmohl, & A. Watanabe (Eds.), Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung, Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens. Transcript (in press).
Stützer, C. M., & Kravčík M. (voraussichtlich 2022). Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung. Bildungssoziologische Perspektiven und Herausforderungen. In C. de Witt, C. Gloerfeld, & S. E. Wrede (Eds.). Künstliche Intelligenz in der Bildung. Wiesbaden: Springer Verlag (in press).
Stützer, C. M., & Herbst, S. (2021). KI-Akzeptanz in der Hochschulbildung. Zur Operationalisierung von Einflussfaktoren auf die Akzeptanz intelligenter Bildungstechnologien. Bildung in der digitalen Transformation, Vol. 78. GMW - Medien in der Wissenschaft: Waxmann-Verlag.
Gaaw, S., & Stuetzer, C. M. (2020). A proactive perspective on the future of Learning Analytics: A systematic literature review. Companion Proceedings of the 10th International Conference on Learning Analytics & Knowledge LAK20, 74–76. Retrieved from https://www.solaresearch.org/wp-content/uploads/2020/06/LAK20_Companion_Proceedings.pdf
Gaaw, Stephanie/ Wifek, Jonas (2020):
Selbstreguliertes Lernen hoch zwei.
In: Potentiale und Herausforderungen Digitaler Hochschulbildung. (2), 3-13.Selbstreguliertes Lernen hoch zwei (pdf)
Stützer, Cathleen M./ Frohwieser, Dana/ Lenz, Karl (2020):
Was digitale Lehre zur „guten“ Lehre macht.
In: Potentiale und Herausforderungen digitaler Hochschulbildung, Diskussionspapier 01/2020 (pdf). Dresden.
Virtual teaching during the corona pandemic
Karl Lenz und Stephanie Gaaw (2021):
Digitales Prüfen im Wintersemester 2020/21 - Ergebnisse der Begleitstudie.
Bericht zur Begleitstudie (pdf)
Karl Lenz, Dana Frohwieser, Stephanie Gaaw, Pauline Dunkel, Jonatan Möller, Lars Oertel (2021):
Hochschullehre in der Corona-Pandemie – Umstellung auf die virtuelle Lehre an der TU Dresden im Sommersemester 2020 aus Sicht der Studierenden und Lehrenden. Bericht zur 3. Welle und Gesamtbericht.
Ergebnisse der dritten Befragungswelle und Gesamtbericht (pdf)
Dana Frohwieser, Stephanie Gaaw, Stephanie Hartmann, Marcel Jablonka, Karl Lenz, Jonatan Möller, Johannes Winter (2020):
Lehre in der Corona-Pandemie – Überblicksauswertung der zweiten Befragungswelle. Befragung von Lehrenden und Studierenden zur coronabedingten Umstellung auf virtuelle Lehre im Sommersemester 2020.
Ergebnisse der zweiten Befragunswelle im Juli 2020 (pdf)
Frohwieser, Dana/ Gaaw, Stephanie/ Hartmann, Stephanie/ Lenz, Karl/ Möller, Jonatan (2020):
Zwischen „Was am meisten fehlt, ist Zeit.“ und „Danke, dass ein Studium möglich gemacht wird.“ Befragung von Lehrenden und Studierenden zur coronabedingten Umstellung auf virtuelle Lehre im Sommersemester 2020.
Ergebnisse der ersten Befragungswelle im April 2020 (pdf)
Digital transformation - Impact evaluation and conditions for success
Stützer, C. M. (2020). Innovative Forschungsmethoden in der Evaluation. Text Mining und Data Analytics zur Erfolgsmessung und Wirksamkeitsanalyse. Zukunft der Marktforschung: Marktforschung für die Smart Data World. Wiesbaden: Springer Gabler.
Stützer, C. M., Wachenfeld-Schell Alexandra, & Oglesby Stefan (Eds.). (2019). Kompendium der Online-Forschung. Vol. 1. (Intelligentes) Text Mining in der Marktforschung. Köln. (zum Download)
Stuetzer, C. M., Welker, M., & Egger, M. (Eds.). (2018). Neue Schriften zur Online-Forschung. Vol. 15. Computational Social Science in the Age of Big Data: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications. Köln: Herbert von Halem Verlag. (zum Download)
Stuetzer, C. M., Welker, M., & Egger, M. (Eds.). (2018). Big Data Analytics. Obstacles and Opportunities for Social Science. Computational Social Science in the Age of Big Data: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications. Neue Schriften zur Online-Forschung (15), 9-14, Köln: Herbert von Halem Verlag.
Stützer, C. M., & Gaaw, S. (2018). Zur Leistungsfähigkeit von Blended Learning im Zeitalter der Digitalisierung. Gemeinschaften in neuen Medien. Forschung zu Wissensgemeinschaften in Wissenschaft, Wirtschaft, Bildung und öffentlicher Verwaltung, 53–61. (zum Download)
Gaaw, S., & Stützer, C. M. (2017). Learning und Academic Analytics in Lernmanagementsystemen (LMS). Herausforderungen und Handlungsfelder im nationalen Hochschulkontext. Wissensgemeinschaften in Wirtschaft, Wissenschaft und öffentlicher Verwaltung, 20. Workshop GeNeMe'17 Gemeinschaften in Neuen Medien, 145–161. (zum Download)
Guest presentations, conference papers, presentations etc.
Stuetzer, C. M., & Gaaw, S. (2019, June). Impact Evaluation by Using Relational Approaches in Web Surveys. International Network for Social Network Analysis (INSNA). SUNBELT XXXIX, Montreal, CA. Retrieved from https://sunbeltconference2019.sched.com/event/Pu5c/using-network-research-for-impact-evaluation-pm1 (08.08.2019).
Stuetzer, C. M., & Jablonka, M. & Gaaw, S. (2019, March). Impact evaluation by using text mining and sentiment analysis. Deutsche Gesellschaft für Online-Forschung e.V. (DGOF). 21th General Online Research Conference (GOR). Proceedings, Köln. Retrieved from https://www.gor.de/archive.html (08.08.2019).
Stützer, C. M. (2018, December). Beziehungen in digitalen Lernwelten: Herausforderungen und Potenziale von (relationalen) Datenanalysen zur Bemessung der Wirksamkeit digitaler Hochschulbildung. Schader Stiftung. Das Paradigma der Relationalität, Darmstadt. Retrieved from https://www.schader-stiftung.de/veranstaltungen/aktuell/artikel/das-paradigma-der-relationalitaet (08.08.2019).
Stützer, C. M., & Gaaw, S. (2018, October). Zur Leistungsfähigkeit von Blended Learning im Zeitalter der Digitalisierung. GeNeMe'18 Gemeinschaften in Neuen Medien, Dresden. Retrieved from https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-336567 (08.08.2019).
Gaaw, S., & Stützer, C. M. (2017, October). Learning und Academic Analytics in Lernmanagementsystemen (LMS): Herausforderungen und Handlungsfelder im nationalen Hochschulkontext. GeNeMe'17 Gemeinschaften in Neuen Medien, Dresden. Retrieved from https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-234425 (08.08.2019).
Stützer, C. M. (2017, February). Spring School "Networks Newbies" 2017. Spring School 2017, Mainz. Retrieved from https://netzwerkforschung-lernen.soziologie.uni-mainz.de/spring-school-2017 (08.08.2019).
Stuetzer, C. M. (2017, Januar). Analyzing “Big Data”: Obstacles and opportunities for communication science, TU Illmenau.