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Sitzungsübersicht
Sitzung
Session V-G: KI und Social Media
Zeit:
Donnerstag, 12.09.2024:
9:00 - 11:00

Chair der Sitzung: Robert Jahn, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
Ort: 01/106


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Präsentationen

Computerlinguistische Analyse der Kommunikation des betrieblichen Bildungspersonals in Online-Foren

Robert Jahn

Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Deutschland

Ausbilder:innen in Betrieben sind zusammen mit Lehrkräften an berufsbildenden Schulen zentrale Akteure in der Beruflichen Bildung. Während Berufsschullehrkräfte vergleichsweise stark professionalisiert sind, absolvieren Ausbilder:innen i. d. R. lediglich eine Prüfung nach Ausbildereignungsverordnung (AEVO). Neben der vergleichsweisen geringen formalen pädagogischen Qualifikation besteht ein Professionalisierungsproblem darin, dass sie als pädagogische Fachkräfte selten in professionelle betriebliche Gemeinschaften von Ausbilder:innen (vergleichbar mit Lehrkräftekollegien) eingebettet sind, was eine wichtige Ressource informellen Lernens darstellt. Um das Fehlen solcher Kommunikationsräume (i. S. v. communities of practice, Wenger, 2003) zu kompensieren suchen sich Ausbilder:innen alternative Öffentlichkeiten (Pappert & Roth, 2019) und nehmen bspw. an der Kommunikation in Online-Foren teil, um Erfahrungen auszutauschen, Entwicklungen zu diskutieren und Anregungen bei Problemen zu erhalten (Jahn & Goller, 2012; Jahn & Geisser, 2021). Die Öffentlichkeit dieser Kommunikation erlaubt wiederum deren empirische Analyse.

Im Beitrag wird untersucht,

1) welche Themen in Ausbilder:innen-Foren identifiziert werden können,

2) wie sich deren relative Bedeutung im Zeitverlauf verändert und

3) welche Zusammenhänge zu bildungspolitischen und ausbildungsmarktlichen Entwicklungen bestehen.

Zur Beantwortung der Fragestellungen erfolgt eine computerlinguistische Analyse des Forums foraus.de, dem größten Forum für Ausbilder:innen im deutschsprachigen Bereich (vgl. Jahn & Geisser, 2021; Kupfer, 2015). Dieses enthält Beiträge von 2000 bis heute (N = 4.729 Beiträge). Mithilfe des structured topic modeling können in Sprachkorpora induktiv Themen identifiziert und quantifiziert werden. Topic modeling identifiziert solche Themen auf Basis latenter semantischer Strukturen, indem statistisch auffällige Muster von Wortkombinationen aufdeckt werden (Jahn et al., 2021, Goldenstein & Poschmann, 2019a, b; Hannigan et al. 2019; Mohr & Bogdanov 2013).

Im Ergebnis wurde ein Themen-Modell errechnet (k = 16), welches zeigt, dass sich die Kommunikation zum einen auf typische Handlungsfelder (Bewerber:innenauswahl, Vorbereitung und Durchführung der Ausbildung, Prüfung) von Ausbilder:innen konzentriert. Zum anderen werden berufsbildungspolitische und berufspolitische Problemstellungen artikuliert. Dieser Befund ist für die Validität des Modells bedeutsam, da demnach zentrale Problem- und Handlungsfelder des betrieblichen Bildungspersonals abgebildet werden und überdies die (menschlich hergestellte) Forenstruktur von foraus.de z. T. rekonstruiert wird. Dies ist für die erziehungswissenschaftliche Forschung an sich relevant, da somit auch eine Übertragbarkeit des Designs auf andere vergleichbare Kommunikationsformate (bspw. für Lehrer:innen) angenommen werden kann.

Weiterhin zeigen sich Themenkonjunkturen. So ist mit der Umkehr der Machtverhältnisse am Ausbildungsmarkt (vom Lehrstellenmangel hin zu Besetzungsschwierigkeiten) eine relative Zunahme des Topics (Probleme mit Auszubildenden) (ab ca. 2010) festzustellen. Analog zeigt sich, dass das Topic zu Bewerber:innenauswahlverfahren (u. a. durch Tests und Assessmentcenter) an relativer Bedeutung verliert. Auch die AEVO-Prüfung wird als eigenständiges Topic identifiziert, das mit bildungspolitischen Entscheidungen verbunden ist. Dieses Thema spielte Anfang der 2010er Jahre eine geringe Rolle, erfährt dann insb. 2009/2010 sehr große Aufmerksamkeit und bleibt dann auf mittlerem Niveau bedeutsam. Dies dürfte damit zusammenhängen, dass die AEVO seit 2003 ausgesetzt, 2009 schließlich novelliert und wieder aktiviert wurde. Damit entstanden formale Qualifizierungsnotwendigkeiten, die zu erheblichen Unsicherheiten und Informationsbedarfen führten, die in den Daten sichtbar werden.

Limitationen, Desiderata und Anschlussfragen werden im Beitrag abschließend diskutiert.



Kompetenzen für eine durch künstliche Intelligenz geprägte Lebenswelt

Ulf-Daniel Ehlers, Emily Rauch

Duale Hochschule Baden-Württemberg, Deutschland

Das Kompetenzmodell AIComp (Artificial Intelligence Competences) resultiert aus einer empirischen Studie mit Berufstätigen, die die notwendigen Kompetenzen im Umgang mit der wachsenden Präsenz von KI untersucht (Ehlers et al., 2024). Es handelt sich um das erste deutschsprachige KI-Kompetenzstrukturmodell und umfasst drei Ebenen:

1. Drei Kompetenzbereiche

2. 12 Kompetenzfelder

3. Wissen, Fähigkeiten und Werte: Kenntnisse, Fertigkeiten und Werte für jedes der 12 Kompetenzfelder.

Kompetenzen werden als Handlungsdispositionen verstanden, die sich in tatsächlicher Handlung zeigen (Erpenbeck, 2017). Sie bestehen aus Wissen, Fertigkeiten und inneren Haltungen.

Methodik: Die Entwicklung des Modells basierte auf einem kombinierten qualitativen und quantitativen Forschungsansatz. Ein Inventar von 160 KI-Kompetenz-Items wurde inhaltsanalytisch auf Kompetenzfelder reduziert und in Experteninterviews validiert. Die anschließende quantitative Studie mit über 1644 Berufstätigen in Baden-Württemberg ermöglichte durch Hauptkomponentenanalyse die Konstruktion des endgültigen Modells. Im Ergebnis identifizierte die Studie wichtige Wissensgebiete, Fähigkeiten und Werte in Bezug zu KI Kompetenzen.



 
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