Promotionsverfahren und die aktive Beteiligung daran spielen eine entscheidende Rolle für die Forschungsaktivitäten an Hochschulen und prägen damit maßgeblich die deutsche Forschungslandschaft. Insbesondere kann die damit verbundene wissenschaftliche Qualifikation die Stellen im Wissenschaftlichen Mittelbau an den entsprechenden Hochschulen attraktiv machen. Da die meisten HAW kein eigenes Promotionsrecht haben, sind kooperative Promotionen zusammen mit Universitäten – neben den aktuell nur vereinzelt vorhandenen Promotionszentren – die gängige Praxis, die zudem wissenschaftliche Akteure wie der Wissenschaftsrat oder die Hochschulrektorenkonferenz als erstrebenswert einstufen (Meurer, 2018). Kooperative Promotionsverfahren können allgemein beschrieben werden als die Promotionen an einer Universität, an denen mindestens ein Akteur einer anderen Hochschule mit einer bestimmten Rolle (etwa Betreuung, Begutachtung oder Mitglied in einem Prüfungsausschuss) offiziell beteiligt werden (Kessl, 2013).

Wegner (2022) hat die Intensität und Stabilität der Betreuung sowie die Unterstützungsbedingungen in Promotionsverfahren untersucht und dabei insbesondere die in Deutschland steigende Beteiligung von HAW an Promotionsverfahren als Determinante mit einbezogen (Fröhlich & Kortmann, 2019). Meurer (2018) betrachtet die Bedingungen für kooperative Promotionsverfahren auf Basis der Landeshochschulgesetze (LHG) sowie der Promotionsordnungen (PO) der Universitäten. Allerdings führt ihre Analyse der LHG lediglich zu einer Hand voll Eckpunkten und die dort vorgefundenen Regelungen werden im weiteren Verlauf nicht in Kontext zu den Regelungen der PO hinsichtlich kooperativer Promotionsverfahren gesetzt, die wiederum die Vorgaben des jeweils gültigen Landesrechts an den Universitäten umsetzen sollten.

Unser Poster präsentiert die Ergebnisse unserer Untersuchung, die einerseits systematisch die formalen Regelungen und Rechtsnormen der LHG zur kooperativen Promotion zwischen HAW und Universitäten und andererseits die formalen Regelungen in den Promotionsordnungen von Universitäten – insbesondere auch im Kontext des geltenden Landesrechts – in den Blick nimmt. Eine derartige Untersuchung wurde in der akademischen Literatur bislang nicht präsentiert.

Insgesamt haben wir alle 16 Landeshochschulgesetze und insgesamt 81 Rahmen- und Fakultäts- bzw. Fachbereichspromotionsordnungen von insgesamt 42 Universitäten im gesamten Bundesgebiet einbezogen. Dabei ergeben sich interessante, aber auch widersprüchliche Konstellationen: Die meisten LHG fordern durch verschiedene Rechtsnormen konkrete Regelungen und die Schaffung von Möglichkeiten zu kooperativen Promotionsverfahren zwischen HAW und Universitäten. Die Ausgestaltungen der untersuchten PO spiegeln dies allerdings nicht immer entsprechend wieder, sondern verhindern durch die getroffenen Regelungen teilweise sogar eine Beteiligung von HAW-Akteuren bzw. i.d.R. HAW-Professor:innen an Promotionsverfahren. Eine formale Offenheit würde vorliegen, wenn die Voraussetzungen, Möglichkeiten sowie Bedingungen für eine kooperative Promotion konkret durch die Promotionsordnungen geregelt wären und HAW-Professor:innen dabei die Promotionsbeteiligung grundsätzlich gewährt wird.

Fröhlich, H. & Kortmann, G. (2019). Auf der Suche nach einer zielführenden Lösung. Über den aktuellen Stand zu Praxis, Regelungen und Konzepten für einen offenen Zugang der Hochschulen für Angewandte Wissenschaften (HAW) zu Promotionsverfahren in Baden-Württemberg. duz Wissenschaft & Management, 6/ 2019, 23–29.

Kessl, F. (2013). Kooperatives Promovieren in der Sozialen Arbeit – dominante und wenig beleuchtete Entwicklungs- und Diskussionslinien. Soziale Passagen 5(1), 123–128.

Meurer, P. (2018). Zugang von FH-/HAW Absolventinnen und -Absolventen zur Promotion, kooperative Promotionen und Promotionsrecht. Studien zum deutschen Innovationssystem 16/ 2018.

Wegner, A. (2022). Viele Wege führen zur Promotion – Betreuungs- und Qualifizierungsbedingungen Promovierender an Hochschulen für angewandte Wissenschaften im Vergleich. Beiträge zur Hochschulforschung, 44(1), 10–28.

Hochschulstrukturen sind komplex und umfassen verschiedene Entscheidungsebenen mit unterschiedlichen Interessen. Datengetriebene Ansätze sind dabei entscheidend, um diese Komplexität zu bewältigen. Durch die Nutzung von Daten können Hochschulen effizienter arbeiten, Ressourcen besser zuweisen und fundierte Entscheidungen treffen, was letztendlich die Qualität von Lehre, Forschung und Verwaltung verbessern kann.

Eine evidenzbasierte Universitätsentwicklung erfordert hierzu eine strukturierte „Toolbox“, um verwertbare Daten zu generieren, die fundierte Einsichten liefern. Die Implementierung innovativer Methoden schafft eine solide Grundlage für Entscheidungen, die es Hochschulleitungen ermöglicht, auf dynamische Herausforderungen zu reagieren und zukunftsorientierte Strategien zu entwickeln.

Der vorliegende Beitrag basiert auf Ergebnissen aus einem Pilotprojekt an einer großen deutschen Universität. Es wird die Fragestellung in den Blick genommen, welche innovativen Steuerungsmechanismen für die zukünftige Entwicklung des Hochschulsektors geeignet sind. Basierend auf einem „3-Säulen-Modell“ soll diskutiert werden, wie es gelingen kann, die Anpassungsfähigkeit und Reaktionsfähigkeit der Hochschulen zu stärken, um zur Flexibilisierung der Governance-Strukturen beitragen zu können. Abschließend soll aufgezeigt werden, wie evidenzbasierte Ansätze systematisch implementiert werden können, um Hochschulsteuerung an aktuelle Bedürfnisse anzupassen und Weiterentwicklungen zu fördern.

Die Bedeutung datengetriebener Ansätze für die Steuerung von Hochschulen nimmt stetig zu. Während Hochschulen durch die Integration datenbasierter Ansätze effektiver auf die sich wandelnden Anforderungen der Gesellschaft reagieren können, ergeben sich dennoch auch neue Herausforderungen, die besondere Aufmerksamkeit erfordern. Erste Evaluationsergebnisse dazu zeigen auf, dass u.a. ein „Datenkulturwandel“ in den Hochschulverwaltungsstrukturen zwingend erforderlich ist, um den Umgang mit neuen Formen der Datenanalytik zu verbessern und eine nachhaltige und zukunftsorientierte Data Literacy in der Entscheidungsarbeit zu unterstützen. Zudem zeigt sich, dass die Qualität der Daten von entscheidender Bedeutung ist. Es genügt nicht länger, Daten u.a. für Zielvereinbarungen, Strategieentwicklungen zu sammeln – sie müssen belastbar, kontextbezogen und sehr nah am Verwendungszweck ausgerichtet sein, um effektiv zur Entscheidungsfindung beizutragen. Weiterführend dazu besteht der Anspruch, die Leistungsfähigkeit einer Hochschule mit Bezug zur Wirksamkeitsbewertung (u.a. zu Zielen, Maßnahmen etc.) abbilden zu können. Angesichts der dafür notwendigen unterschiedlichen Daten-Inputs (Hochschulstatistiken, Befragungsstatistiken, Forschungsdatenbanken etc.) gilt es, bestehende Standards weiterzuentwickeln, um ein grundständiges Datenqualitätsverständnis zweckorientiert und nah an der Realität sicherzustellen.

Die Transformation hin zu einer evidenzbasierten Universitätsentwicklung eröffnet neue Möglichkeiten für innovative Forschungsansätze der Hochschulforschung. Entscheidungsträger sind mehr denn je gefordert, dass ihre Hochschulen nicht nur reagieren, sondern proaktiv die Zukunft gestalten, um weiterhin eine Schlüsselrolle in der Gesellschaft einzunehmen.

Literaturverzeichnis:

Baepler, P., & Murdoch, C. J. (2010). Academic Analytics and Data Mining in Higher Education. International Journal for the Scholarship of Teaching and Learning, 4(2), Article 17.

Campbell, J. P., & Oblinger, D. G. (2007). Academic Analytics. Educause Article.

Forti, M. (2012, May 23). Six Theory of Change Pitfalls to Avoid. Stanford Social Innovation Review. http://ssir.org/articles/entry/six_theory_of_change_pitfalls_to_avoid

Milner, J., & Eldridge, M. (2016). From Evidence to Outcomes: Using Evidence to Inform Pay for Success Project Design. Urban Institute. http://urbn.is/2bY8Ddh

Tatian, P. A. (2016). Performance Measurement to Evaluation. Urban Institute. http://www.urban.org/research/publication/performance-measurement-evaluation-0

Einleitung, Forschungsfragen und Relevanz

Hochschulen werden nicht nur mit Krisen von außen, sondern auch mit gestiegenen Herausforderungen durch Digitalisierung und eine sich ändernde Arbeitskultur konfrontiert. Dieser steigende Druck drängt die Verwaltungen der Hochschulen, ihr Wissen effektiver zu verwenden, um flexibler, anpassungsfähiger und resilienter zu sein (analog zu Hill 2016). Daher kann es für Hochschulen hilfreich sein, auf das Wissen aller Bereiche der Einrichtung und damit stärker auf ihre eigene Expertise zurückzugreifen. Hochschulen sind hochkomplexe „multiple Hybridorganisationen“ (Banscherus 2018), von denen erwartet wird, dass sie tagtäglich Wissen produzieren. Eine der wichtigsten Quellen für dieses Wissen ist der Forschungsbereich. Um zukunftsfähig zu bleiben, kann dieses Wissen jedoch nicht nur nach außen getragen, sondern auch intern angewandt werden. Beispielsweise gibt es Möglichkeiten, das Wissen der eigenen Forschung dort einzubeziehen, um Arbeitsabläufe in der Hochschulverwaltung im Sinne einer Ambidextrie zu analysieren und gewohnte Prozesse zu hinterfragen (Sengupta & Ray 2017). Auch in der Hochschulverwaltung ist Fachwissen verortet - Fachgebiete, die als Wissensproduzent jedoch oft übersehen werden. Um in der Forschung von diesem Wissen zu profitieren und es nutzen zu können, bedarf es eines Austausches zwischen hochschuleigener Forschung und Hochschulverwaltung, der über den Austausch alltäglicher Prozesse hinausgeht. Bisher existieren nur wenige Studien zum Wissensaustausch im öffentlichen Bereich (Beutel 2015). Wie das kollektive Wissen in Hochschulen aufgebaut und im Sinne des Wissensmanagements genutzt werden kann, wird in dem vom BMBF geförderten Projekt „AGICA - Agiler Campus - Universitätsinterner Wissenstransfer zwischen Wissenschaft und Verwaltung“ (siehe www.agica.de) erforscht.

Methodisches Vorgehen

An drei Hochschulen (zwei Volluniversitäten, eine HAW) wird im Frühjahr 2024 ein Online-Survey unter allen Beschäftigten durchgeführt, der den hochschulinternen Wissensaustausch beleuchtet und Fragen zur Kommunikation zwischen unterschiedlichen Hochschulbereichen (zentrale und dezentrale Hochschulverwaltung, Wissenschaft (Forschung und Lehre) und Hochschulleitung) sowie zum spezifischen hochschulinternen Austausch über berufliche Praxis und hochschuleigene Forschung beinhaltet.

Zu erwartende Ergebnisse

Wir erwarten von den im Sommer 2024 geplanten Analysen des Datensatzes Einblicke in den Status Quo des Wissensaustausches und erste Antworten auf die Fragen, welche Bereiche der Hochschule bereits ihr Wissen austauschen und wer diesen Austausch vornehmlich initiiert. Wir gehen davon aus, dass diese deskriptive Analyse bereits erste Hinweise für die Governance von Hochschulen zulässt: Welche Bereiche der Hochschule haben besonderes Potenzial zum Wissensaustausch? Wie können Hochschulleitungen hochschulinternen Wissensaustausch fördern und damit ihre Hochschule zukunftsfähiger gestalten? Erste Ergebnisse und Antworten auf diese und andere Fragen sollen in diesem Beitrag vorgestellt werden.

Ausgewählte Literatur

Banscherus, U. (2018) Wissenschaft und Verwaltung an Hochschulen. Ein spannungsreicher Antagonismus im Wandel. die hochschule 1-2/2018. 87-100.

Beutel, R. (2015). Wissensmanagement im Demografischen Wandel. In C. Verenkotte, R. Christian Beutel & T. Bönders (Hrsg.) Change management. Baden-Baden: Nomos, 125-129.

Hill, H. (2016). Innovation Labs. Neue Wege zu Innovation im öffentlichen Sektor. Die Öffentliche Verwaltung. 69. Jahrgang. Heft 12, 493-501.

Sengupta, A. & Ray, A. (2017). University research and knowledge transfer: A dynamic view of ambidexterity in British universities. Research Policy 46(5), 881-897.

Reflected in the United Nation’s action plan for people, planet, and prosperity, research-derived knowledge is described as an essential component in achieving the 17 goals for sustainable development, addressing the world’s economic, social, and environmental future. This sentiment is echoed in the European Union’s knowledge valorization policy, wherein the European Commission aims to support the effective transformation of research results into actionable solutions that create societal value and impact.

However, despite recognizing the potential of research for innovation and addressing societal challenges, knowledge transfer activities within research institutions often lack sufficient support (Alexander et al., 2020). This has sparked discussions among scholars, policymakers, and practitioners regarding the most effective model for fostering knowledge transfer. While some advocate for an entrepreneurial university model, others argue that this approach primarily benefits elite institutions and is inadequate for publicly funded universities (Compagnucci & Spigarelli, 2020; Meek & Gianiodis, 2023). Instead, there are calls to more broadly consider knowledge transfer as part of a third mission of universities, acknowledging academic engagement and the importance of a socially engaged university (Berghaeuser & Hoelscher, 2020; Perkmann et al., 2021). Similarly, this is reflected in the European Union’s provision of codes of practice for topics ranging from intellectual property to startups, joint research, and citizen engagement.

The poster presents the initial results of a study of German universities that comprehensively examines how knowledge transfer is integrated into a university’s strategies, structures, and practices. A content analysis of strategy documents and data on the administrative structure of universities highlight the nature and the extent of transfer activities. An outline of ongoing case studies from various universities will be presented, focusing on the role of strategies and structures in fostering knowledge transfer, the process of knowledge transfer, and its impact on the involved actors. Additionally, these studies will examine the effects of transfer office governance and their integration within the universities.

References

Alexander, A., Martin, D. P., Manolchev, C., & Miller, K. (2020). University–industry collaboration: using meta-rules to overcome barriers to knowledge transfer. The Journal of Technology Transfer, 45(2), 371–392. https://doi.org/10.1007/s10961-018-9685-1

Berghaeuser, H., & Hoelscher, M. (2020). Reinventing the third mission of higher education in Germany: Political frameworks and universities’ reactions. Tertiary Education and Management, 26(1), 57–76. https://doi.org/10.1007/s11233-019-09030-3

Compagnucci, L., & Spigarelli, F. (2020). The Third Mission of the university: A systematic literature review on potentials and constraints. Technological Forecasting and Social Change, 161. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120284

European Commission. EU valorisation policy: making research results work for society: What EU valorisation policy is, why we need it, what the EU is doing. https://research-and-innovation.ec.europa.eu/research-area/industrial-research-and-innovation/eu-valorisation-policy_en#intermediaries-and-knowledge-transfer

Meek, W. R., & Gianiodis, P. T. (2023). The Death and Rebirth of the Entrepreneurial University Model. Academy of Management Perspectives, 37(1), 55–71. https://doi.org/10.5465/amp.2020.0180

Perkmann, M., Salandra, R., Tartari, V., McKelvey, M., & Hughes, A. (2021). Academic engagement: A review of the literature 2011-2019. Research Policy, 50(1), 104114. https://doi.org/10.1016/j.respol.2020.104114

United Nations. (2015). Transforming our world: The 2030 agenda for sustainable development. Retrieved January 25, 2024 from https://sdgs.un.org/sites/default/files/publications/21252030%20Agenda%20for%20Sustainable%20Development%20web.pdf

In the realm of any organizational change, work culture emerges as a formidable force, often impeding even the most well-crafted strategies. This paper explores the potentials of storytelling-based scenarios to not only navigate change but also to foster an environment conducive to innovation. Moreover, the study delves into the transformative power of storytelling and narratives to (re-)shape organizational futures. Developed and put to the test within a teaching innovation project at the University of St. Gallen, Switzerland, a participatory approach emerges as a vital requirement in this endeavor. By actively engaging all stakeholders and prioritizing psychological safety, diverse narratives coalesce to form a cohesive framework revealing a spectrum of opportunities and risks. This participatory process nurtures a culture of possibilities in which decision-makers and stakeholders collaboratively prepare themselves for the complex and uncertain future. The outcome of this approach extends beyond mere strategy formulation; they let ownership and commitment flourish among participants, facilitating smoother implementation and fostering resilience facing change-barriers. Thus, storytelling-based scenarios provide a lean yet powerful tool for leaders and change agents seeking to proactively navigate complexity and drive meaningful transformation within their organizations.

Relevance

The fulfilment of SDG 4 requires the scaling up of easily accessible and free digital higher education programmes to ideally provide all people with access to higher education (Aagard & Lund, 2022). Despite various supposedly freely available educational programmes, we are still a long way from freely accessible education.

Summary

Education can in some ways be seen as a club collective good, as certain educational resources may only be available to paying members or to those who join certain educational institutions (Chohan & D’Souza, 2020).

The organisation of digital higher education in a zero marginal cost society (Rifkin, 2015), presents an interesting challenge. Institutions that structure higher education as a true club collective good aim to create exclusivity. We examine membership models, differentiation models, scaling models, unique attributes and distinguishing features models, partnership and sponsorship models, freemium models as well as crowdfunding and community models.

However, digital (higher) education is also a public good, as many digital educational resources are also publicly accessible and funded by society. We examine full state funding, the right to education, infrastructure and accessibility, universality and inclusivity, quality assurance, integration of research and teaching, democratisation of educational institutions, concepts of lifelong learning and international cooperation.

Research questions

RQ 1: How is digital higher education currently organised as club collective good in a zero marginal cost society to create and maintain exclusivity?

RQ 2: How can digital higher education be organised as a public good in a zero marginal cost society to achieve the goals of SDG 4 by creating non-exclusivity?

Methodological approach

Empirical (case-based) social research (Yin, 2018)

Expected results

RQ 1: Our research into digital higher education's exclusivity expects to uncover four key instruments: membership models, value-added services, technological barriers, and distinction based on quality and reputation. These findings could spark policy discussions on the balance between exclusivity and accessibility and initiate debates over the ethics of exclusivity in an era of low distribution costs.

RQ 2: Additionally, we anticipate that increased government intervention, the expansion of Open Educational Resources (OER), the application of Universal Design for Learning (UDL) principles (Rose et al., 2005), and partnerships for accessibility will emerge as vital strategies. These results could provide policymakers with a framework for using digital education as a catalyst for educational reform.

References

Aagard, T., & Lund, A. (2022). Digital agency in higher education: Transforming teaching and learning. ROUTLEDGE.

Chohan, U. W., & D’Souza, A. (2020). Club Theory: A Contemporary Economic Review. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3512557

Rifkin, J. (2015). The zero marginal cost society: The internet of things, the collaborative commons, and the eclipse of capitalism (First palgrave Macmillan Trade paperback edition). Palgrave Macmillan.

Rose, D. H., Meyer, A., & Hitchcock, C. (2005). The Universally Designed Classroom: Accessible Curriculum and Digital Technologies. Harvard Education Press.

Yin, R. K. (2018). Case study research and applications: Design and methods (6^th ed.). SAGE.