tech4compKI – Mentoring-Unterstützungswerkzeuge, organisationale Implementierung und Wirksamkeit
Ziel
Das Verbundprojekt tech4comp ist zum 01. Oktober 2018 gestartet und wird seit September 2022 unter dem Titel „Personalisierte Kompetenzentwicklung und hybrides KI-Mentoring“ fortgesetzt. Es beschäftigt sich mit der Leitfrage „Wie müssen Gestaltungskonzepte aussehen, die die Qualität von digital-gestützten, intelligenten mentoriellen Prozessen studienbegleitend innerhalb eines intelligenten Bildungsnetzwerks skalierbar machen? Es werden Konzepte für personalisierte Lernumgebungen und digitales Mentoring für die Studierenden von heute und morgen beforscht.
Die Wissenschaftler:innen am ZQA nehmen in ihren Teilprojekten "Wirksamkeit", "Verteilte Datenanalysen" und "KI-basierte Adaptivität" insbesondere die Fragen nach der Wirksamkeit digitaler Hochschulbildung sowie die Gelingensbedingungen für die erfolgreiche Implementierung KI-basierter adaptiver Mentoringsysteme in den Fokus ihrer Forschung. Neben der inhaltlichen Bewertung wird vor allem auf eine methodische Weiterentwicklung von digitalen Erhebungsinstrumenten sowie Datenanalyseverfahren zur Bewertung der Güte und Leistungsfähgkeit gezielt. In der Analyse wird ein Methoden-Mix aus reaktiven (u.a. Chatbot-Befragungen) und non-reaktiven (u.a. Data Analytics, Network Analytics) Erhebungs- und Auswertungsverfahren in Online- (und Offline-) Kontexten eingesetzt.
Laufzeit
Förderphase 2: 09.2022 - 09.2024
Förderphase 1: 10.2018 - 08.2022 Projekt "tech4comp - Personalisierte Kompetenzentwicklung durch skalierbare Mentoringprozesse"
Förderprogramm
Das Forschungsvorhaben ist eines der geförderten BMBF-Projekte, die in der Förderlinie Innovationspotenziale digitaler Hochschulbildung in interdisziplinären Forschungskonsortien didaktische, technologische und organisationale Gestaltungsaspekte der Hochschulbildung näher beleuchten, um zur nachhaltigen Entwicklung der Hochschullandschaft beitragen zu können. In seiner ersten und zweiten Förderphase wird das Gesamtprojekt mit mehr als 11 Millionen Euro vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.
Verbundpartner:innen
Das Verbundprojekt wird von acht Instituten resp. Hochschulen aus ganz Deutschland getragen. Gemeinsam mit Wissenschaftler:innen des CODIP an der TU Dresden, der Universität Leipzig, RWTH Aachen, Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), TU Chemnitz, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, HTWK Leipzig und FU Berlin wird das übergreifende Thema bearbeitet.
Projektleiterin
Wissenschaftliche Mitarbeiter:innen
© Stephanie Gaaw
Projekt tech4compKI
NamePetko Maznev , M.A.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Eine verschlüsselte E-Mail über das SecureMail-Portal versenden (nur für TUD-externe Personen).
Zentrum für Qualitätsanalyse
Zentrum für Qualitätsanalyse
Besuchsadresse:
Falkenbrunnen, Raum 213 Chemnitzer Str. 48a
01187 Dresden
© Marko Ott
Studiengangsevaluationen
NameDipl.-Soz. Stephanie Gaaw
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Eine verschlüsselte E-Mail über das SecureMail-Portal versenden (nur für TUD-externe Personen).
Zentrum für Qualitätsanalyse
Zentrum für Qualitätsanalyse
Besuchsadresse:
Falkenbrunnen, Zi. 205 Chemnitzer Str. 48a
01187 Dresden
Assoziierte Kollegen:innen
Ehemalige Mitarbeiter:innen
Sabrina Herbst, Jonas Wifek, Leon Schemm, Stephanie Hartmann, Marcel Jablonka, Johannes Winter, Markus Herklotz, Paulo Emilio Isenberg-Lima, Norman Zidlicky, Lisa Grzonkowski
Pressemitteilungen
Lernen, Mentoring, Künstliche Intelligenz: Forschungsverbund „tech4comp“ untersucht Lernprozesse im digitalen Zeitalter (08.03.2019, TUD)
Publikationen
Sammelbände
Stützer, C. M., Frohwieser, D., & Lenz, K. (Eds.) (2020). Potentiale und Herausforderungen digitaler Hochschulbildung. Dresden: open access. Retrieved from https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-720292
Zeitschriftenaufsätze, Buchbeiträge, Proceedings etc.
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. (2023). 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.
Stützer, C. M., & Kravčík M. (2023). 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.
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
Stützer, C. M., Frohwieser, D., & Lenz, K. (2020). Was digitale Lehre zur „guten“ Lehre macht. Potentiale Und Herausforderungen Digitaler Hochschulbildung. (1), 3-10. Retrieved from https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-720372
Stützer, C. M., Winter, J., & Jablonka, M. (2020). Blended Learning Analytics (II) - Text als Wissensspeicher. 18. Workshop on E-Learning - Tagungsband. (134), 126–132. Retrieved from https://zfe.hszg.de/fileadmin/NEU/Redaktion-Zfe/Dateien/wel/wel20/Tagungsband_WeL20.pdf
Stützer, C. M. (2020). Innovative Forschungsmethoden in der Evaluation – Text Mining und Data Analytics zur Erfolgsmessung und Wirksamkeitsanalyse. In B. Keller, H.-W. Klein, A. Wachenfeld-Schell, & T. Wirth (Eds.), Marktforschung für die Smart Data World (pp. 157–175). Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-28664-4_12
Stützer, C. M., Gaaw, S., & Lenz, K. (2019). Bedarfserhebung zur Digitalisierung an Hochschulen. tech4comp-Studierendenbefragung (Dokumentation). open access: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-755844 Dresden: Open Access
Stuetzer, C. M., Welker, M., & Egger, M. (2018). Big Data Analytics: Obstacles and Opportunities for Social Science. In C. M. Stuetzer, M. Welker, & M. Egger (Eds.), Neue Schriften zur Online-Forschung: Vol. 15. Computational Social Science in the Age of Big Data: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications (pp. 9–16). Köln: Herbert von Halem Verlag. https://www.halem-verlag.de/wp-content/uploads/2017/03/9783869622675_le.pdf
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. (978-3-95908-145-0), 53–61. Retrieved from https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-336567
Konferenzbeiträge, Präsentationen etc.
Diesner, J., & Stützer, C. M. (2021, September 6). Potentiale und Herausforderungen soziotechnischer Ansätze im Digitalen. Deutsche Gesellschaft für Netzwerkforschung e.V. (DGNET). Arbeitskreistagung der DGNet 2021 „Digitale Netzwerke oder Netzwerke im Digitalen?“, Bayreuth.
Stützer, C. M., & Kravčík, M. (2021, September 6). Soziale Mechanismen als Erklärungsansatz soziotechnischer Ungleichheiten: Ein Beitrag zu Künstlicher Intelligenz an der Schnittstelle zwischen Bildungsforschung und Techniksoziologie. Deutsche Gesellschaft für Netzwerkforschung e.V. (DGNET). Arbeitskreistagung der DGNet 2021 „Digitale Netzwerke oder Netzwerke im Digitalen?“, Bayreuth.
Gaaw, S., Stuetzer, C. M., Hartmann, S., & Winter, J. (September 2020). „Magic methods“, bigger data and AI: Do they endager quality criteria in online surveys? Deutsche Gesellschaft für Online-Forschung e.V. (DGOF). 22th General Online Research Conference (Virtual GOR 20), Virtual. Conference Proceedings
Stuetzer, C. M., Klamma, R., & Kravcik, M. (2020, September). A Framework for Predicting Mentoring Needs in Digital Learning Environments. 22th General Online Research Conference (Virtual GOR 20), Virtual. Conference Proceedings YouTube - Virtual Presentation
Stützer, Cathleen M., Stephanie Gaaw (2020, March). Zur Zukunft der Netzwerkforschung in den Sozialwissenschaften. Schader Stiftung. Warum Netzwerkforschung?, Darmstadt. Retrieved from Conference Proceedings Interaktive Visualisierung
Stützer, Cathleen M., Wachenfeld-Schell Alexandra (2020, February). Zur Rekonstruktion von Qualität und Güte in der (angewandten) Online-Forschung. GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, ADM Arbeitskreis Deutscher Markt- und Sozialforschungsinstitute e.V., Deutsche Gesellschaft für Online-Forschung e.V. (DGOF), Universität Mannheim. Neue Entwicklungen in der Onlineforschung: Möglichkeiten und Grenzen von River-Sampling, Mannheim.Bericht
Stuetzer, C. M., & Gaaw, S. (July 15th, 2020). Project effectiveness: Conceptual Framework for Impact Evaluation by Using Social Network Instruments. International Network for Social Network Analysis (INSNA). VIRTUAL) SUNBELT XXXX 2020 – July 15th, 2020, Montreal, CA. Retrieved from Conference Proceedings
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 Conference Proceedings
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 Conference Proceedings
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 Conference Proceedings
Eingeladene Gastvorträge
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Stützer, C. M. (2021, November 1). Zur Soziologie des Digitalen: Fallstudien zu Beziehungen in digitalen Welten. Ringvorlesung Soziologie 2021, Dresden.
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Stützer, C. M. (2021, September 16). Potentiale und Herausforderungen soziotechnischer Ansätze zur Erforschung des Digitalen: Keynote-Vortrag. STUFOEXPO 2021, Virtual.
Workshops
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Stützer, C. M. (2022, October 14). PhD Workshop: Doktorand:innen-Workshop der DGOF/ DGPuK, Virtual.
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Stützer, C. M. (2020, November 18). PhD Workshop: Doktorand:innen-Workshop der DGOF/ DGPuK, Virtual.
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Stützer, C. M. (2020, November). Virtual PhD-Workshop. DGOF 2020, Virtual. (18.11.2020, upcoming).
Programme & Session Chair
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Stuetzer, C. M., Diesner, J., & Gaaw, S. (2022). Impact assessment and network analysis: 2022 Sunbelt Social Networks Conference. Australia. Hybrid.
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Stuetzer, C. M., & Klamma, R. (2022). SocioTechNet: Socio-technical Network Research: 2022 Sunbelt Social Networks Conference. Australia. Hybrid.
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Stützer, Cathleen M., Jana Diesner & Stephanie Gaaw (2020). Using Network Research for Impact Evaluation. XXXX Sunbelt Social Networks Conference. Virtual. Retrieved from Session plan
- Stützer, Cathleen M. & Stephanie Gaaw (2019). Using Network Research for Impact Evaluation (I-IV). XXXIX Sunbelt Social Networks Conference. Montreal, CA. Retrieved from Session plan (08.08.2019).
- Stuetzer, Cathleen M. & Holger Lütters (2019). 4-to-the-floor: Text Analytics (D16). GOR 2019 – 21th General Online Research Conference. Köln. Retrieved from Session plan (08.08.2019).
- Stuetzer, Cathleen M. (2019). Opportunities and Challenges of Digitalization (B7). GOR 2019 – 21th General Online Research Conference. Köln. Retrieved from Session plan (08.08.2019).