tech4compKI - Mentoring support tools, organizational implementation and effectiveness.
Goal
The joint project tech4comp started on 01 October 2018 and will be continued since September 2022 under the title "Personalized competence development and hybrid AI mentoring". It deals with the guiding question "What must design concepts look like that make the quality of digitally-supported, intelligent mentoring processes scalable during studies within an intelligent education network?". Concepts for personalized learning environments and digital mentoring for the students of today and tomorrow are being researched.
In their subprojects "effectiveness", "distributed data analyses" and "AI-based adaptivity", the scientists at ZQA are focusing their research in particular on the questions of the effectiveness of digital higher education as well as the conditions for the successful implementation of AI-based adaptive mentoring systems. In addition to impact assessments, the main focus is on the methodological development of digital survey instruments as well as data analysis procedures for the evaluation of quality and performance. In the analysis, a method mix of reactive (e.g., chatbot surveys) and non-reactive (e.g., data analytics, network analytics) survey and evaluation procedures in online (and offline) contexts will be used.
Duration
Funding phase 2: 09.2022 - 09.2024
Funding phase 1: 10.2018 - 08.2022 "tech4comp - Personalized Competence Development through Scalable Mentoring Processes"
Funding program
The research project is one of the BMBF-funded projects that examine the didactical, technological and organizational aspects of digital higher education in interdisciplinary research consortia in the funding line Innovation Innovationspotenziale digitaler Hochschulbildung in order to be able to contribute to the sustainable development of the higher education landscape. In its first and second funding phase, the overall project is being funded with more than 11 million euros by the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF).
Associated universities
The joint project is supported by eight institutes or universities from all over Germany. Together with scientists at CODIP TU Dresden, University of Leipzig, RWTH Aachen, German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI), TU Chemnitz, Martin Luther University Halle-Wittenberg, HTWK Leipzig and FU Berlin, the overarching topic is being worked on.
Project manager
Scientific staff
© Stephanie Gaaw
Research project tech4compKI
NamePetko Maznev , M.A.
Research Associate
Send encrypted email via the SecureMail portal (for TUD external users only).
Centre for Quality Analysis
Centre for Quality Analysis
Visiting address:
Falkenbrunnen, Room 213 Chemnitzer Str. 48a
01187 Dresden
© Marko Ott
tech4compKI
NameDipl.-Soz. Stephanie Gaaw M.A.
Research Associate
Send encrypted email via the SecureMail portal (for TUD external users only).
Centre for Quality Analysis
Centre for Quality Analysis
Visiting address:
Falkenbrunnen, Room 205 Chemnitzer Str. 48a
01187 Dresden
Associated colleagues
Former staff
Sabrina Herbst, Jonas Wifek, Leon Schemm, Stephanie Hartmann, Marcel Jablonka, Johannes Winter, Markus Herklotz, Paulo Emilio Isenberg-Lima, Norman Zidlicky, Lisa Grzonkowski
Press releases
Lernen, Mentoring, Künstliche Intelligenz: Forschungsverbund „tech4comp“ untersucht Lernprozesse im digitalen Zeitalter (08.03.2019, TUD)
Publications
Edited Volumes
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
Journal articles, book chapters, 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
Conference papers, presentations, 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
Invited guest lectures
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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).