“Das Bildungswesen in Deutschland. Bestand und Potenziale” – ab 25.11.19 im Handel erhältlich

Der Leibniz-Forschungsverbund Bildungspotenziale fasst Bildung als einen lebenslangen Prozess auf, dessen Komplexität und Vielfalt nur durch gemeinsame interdisziplinäre Forschungszusammenarbeit erschlossen werden kann.

Über den aktuellen Stand des Bildungswesens in Deutschland gibt das Werk “Das Bildungswesen in Deutschland. Bestand und Potenziale” einen ebenso umfassenden wie detaillierten Überblick. Dabei bietet besonders die bewertende Reflexion über Herausforderungen und Strategien von Bildungspotenzialen die große Chance, diese sowohl für den Einzelnen wie auch für die Gesellschaft besser nutzbar zu machen.

Die Publikation “Das Bildungswesen in Deutschland – Bestand und Potenziale” herausgegeben von Olaf Köller, Marcus Hasselhorn, Friedrich W. Hesse, Kai Maaz, Josef Schrader, Heike Solga, C. Katharina Spieß und Karin Zimmer ist am 25. November 2019 beim utb-Verlag erschienen.

Einen ersten Einblick ins Buch gibt es unter www.bildungswesen-deutschland.de

Eine*n wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in für Projekt zur Extremismusprävention

zum nächstmöglichen Zeitpunkt, Vollzeit, befristet bis zum 31. Dezember 2021, Vergütung nach EG 13 TV-H, Dienstort: Frankfurt am Main, Bewerbungsfrist: 21. April 2020

Bundeswettbewerb Künstliche Intelligenz startet in die nächste Runde

Am 30. März geht der Bundeswettbewerb Künstliche Intelligenz (BWKI) in die nächste Runde: Schülerinnen und Schüler können ‒ allein oder im Team ‒ Projektideen für Algorithmen einreichen und bis Oktober 2020 an ihren kreativen Lösungen für die Herausforderungen unserer Zukunft arbeiten. Neben vielen attraktiven Preisen gibt es einen Besuch bei der Konferenz AI Con zu gewinnen, ermöglicht durch die Firma Bosch.

Im BWKI entwickeln Schülerinnen und Schüler Algorithmen mit ökologischem, medizinischem, technischem oder gesellschaftlichem Anwendungspotential. Nach einer hohen Resonanz mit mehr als 2500 Teilnehmenden im Vorjahr, wird der Wettbewerb in diesem Jahr zum zweiten Mal durchgeführt. Die Veranstalter sind das Tübingen AI Center der Universität Tübingen und das Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Kooperation mit der Cyber Valley Initiative.

Der BWKI bietet allen Interessierten ab April die Möglichkeit, über social media Kanäle (facebook, instagram und twitter) eine sog. Programmieraufgabe der Woche zu lösen.

Erstmals gibt es zudem die Möglichkeit, einen umfangreichen KI-Kurs online zu besuchen. In diesem werden die Grundlagen Künstlicher Intelligenz durch Programmier-Tutorials vermittelt und eine Auseinandersetzung mit ethischen Grundfragen angeboten. Abschließend können Teilnehmende sich an einem der Finalisten- Projekte des Vorjahres ausprobieren. Der Kurs eignet sich besonders für Schulen und bietet die Möglichkeit, zukunftsweisende Methoden in den Schulalltag einzubinden. Die Schule mit den meisten und aktivsten Teilnehmenden am KI-Kurs wird im November zur KI-Schule des Jahres ernannt und erhält Bionik-Bildungsbaukästen (bionics4education), gestiftet von der Firma Festo.

Im November werden die Finalisten zur Preisverleihung an das Max- Planck-Institut für Intelligente Systeme eingeladen. Die nominierten Projekte werden dort einer hochrangigen Jury mit Vertretern aus Wissenschaft, Wirtschaft und Medien vorgestellt. Zu den diesjährigen Jurymitgliedern gehört unter anderem der Wissenschaftsjournalist Ranga Yogeshwar und international bekannte KI-Forscher (https://bw-ki.de/jury/). Die Veranstaltung wird wieder durch Fernsehmoderator und Webvideoproduzent Philip Häusser moderiert.

Der Wettbewerb steht unter der Schirmherrschaft der baden-württembergischen Wissenschaftsministerin Theresia Bauer. Die Carl-Zeiss-Stiftung ist Hauptförderer des Wettbewerbs. Weitere Unterstützer sind die Unternehmen Bosch, Amazon, Festo und NVIDIA.

Informationen und Anmeldung unter https://bw-ki.de  und https://ki-kurs.org 

Evaluationsergebnisse für Twinning veröffentlicht – GESIS gehört zu den Begünstigten

Gute Nachrichten für Projekte mit deutscher Beteiligung: Die Evaluationsergebnisse für Twinning (H2020-WIDESPREAD-05-2020) berücksichtigen zahlreiche Forschungseinrichtungen aus Deutschland. Diese erhalten zusammen eine Förderung von rund 6,5 Millionen Euro (Gesamtbudget: 69 Millionen Euro). Noch bessere Nachrichten für GESIS: Unser Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften gehört neben Institutionen wie u.a. der Technischen Universität München, der Charité Universitätsmedizin Berlin, dem Europäischen Laboratorium für Molekularbiologie Heidelberg (EMBL), dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz Kaiserslautern (DFKI), dem Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf sowie dem Hasso-Plattner-Institut für Digital Engineering Potsdam zu den Begünstigten 

Insgesamt standen 439 Projektanträge zur Wahl, wovon 77 final ausgewählt wurden. Deutsche Einrichtungen sind in 35 Projekten mit insgesamt 46 Beteiligungen vertreten.

Wie erleben Familien die Schulschließungen und Kontaktsperren – Online-Studie sucht Teilnehmende

Lernen zuhause, eine bedrohliche Gesamtsituation, ein engeres Miteinander: Die wegen des Coronavirus beschlossenen Schulschließungen und Kontaktsperren bringen ganz neue Herausforderungen und Belastungen für Familien mit sich. Eine neue psychologische Studie des DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation möchte erfahren, wie die Familien damit umgehen und wie sie ihren veränderten Alltag erleben. Die Studie erfolgt über online durchgeführte Befragungen eines Elternteils. Es werden noch Teilnehmende gesucht.

Web-Entwickler*in

zum nächstmöglichen Zeitpunkt, Vollzeit, befristet auf 36 Monate, Vergütung nach EG 11 TV-H, Dienstort: Frankfurt am Main, Bewerbungsfrist: 10. Mai 2020

Digitales Unterrichten leicht gemacht

Auf der ganzen Welt sind derzeit Lehrkräfte und Lernende vor die Herausforderung gestellt, von heute auf morgen online unterrichten oder lernen zu müssen. Tipps im Internet dazu gibt es zahlreiche, doch sind diese unstrukturiert und fokussieren meist nur einen bestimmten Teilbereich. Das LEAD Graduate School & Research Network an der Universität Tübingen veröffentlicht nun in Kooperation mit dem Online Learning Research Center (OLRC) an der University of California, Irvine auf der Webseite LEAD.schule evidenzbasierte Anleitungen, wie Unterrichten und Lernen online strukturiert angegangen werden kann. 

Die Anleitungen zeigen beispielsweise, wie man Kursmaterialien aufbereitet und übersichtlich gestaltet, Kurse für die Lernenden strukturiert oder mit ihnen kommunizieren und sie in ihrer Selbstregulation unterstützen kann. Alle Erkenntnisse stützen sich auf Studienergebnisse des OLRC und des Hector-Instituts für Empirische Bildungsforschung der Universität Tübingen. Für Lernende an Schulen und Universitäten gibt es Tipps, wie sich das Lernen zu Hause organisieren lässt. Die Webseite orientiert sich an der amerikanischen Seite des OLRC. Das Angebot wurde übersetzt, die Verlinkungen führen zu den englischsprachigen Seiten. Die Inhalte sollen nach und nach um deutschsprachige Angebote ergänzt werden. 

Website der Universität Tübingen: https://lead.schule/digitales-lernen/ 
Website der amerikanischen Bildungsforscher: https://www.olrc.us/  

MINT-Berufe: Workshops mit Rollenvorbildern können Geschlechterstereotype reduzieren

Für besseres Lehren und Lernen an der Hochschule: Studierendendaten verantwortungsvoll einsetzen

Mit neuen Techniken können Hochschulen inzwischen Daten, die Studierende während digitaler Lernprozesse generieren, dazu einsetzen, die Lernenden beim Erreichen ihrer Studienziele zu unterstützen. Dieses Vorgehen wird Learning Analytics genannt. Es erfordert jedoch einen verantwortungsbewussten und ethisch angemessenen Umgang mit den Daten. Dabei kann eine Selbstverpflichtung helfen. Hierfür stellen das DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, die Goethe-Universität Frankfurt und die TU Darmstadt interessierten Hochschulen jetzt eine strukturierte Vorlage bereit: den „Verhaltenskodex für Trusted Learning Analytics“.

Das Elternhaus spielt bei Geschlechterstereotypen im MINT-Bereich eine wichtige Rolle: Interview

Neue Publikation erschienen: Ethnic and Social Class Discrimination in Education

Wenz, S. E., & Hoenig, K. (2020). Ethnic and Social Class Discrimination in Education: Experimental Evidence from Germany. Research in Social Stratification and Mobility, Online first. https://doi.org/10.1016/j.rssm.2019.100461

Experimentelle Forschung zu Diskriminierung im Bildungswesen hat bisher vor allem ethnische Diskriminierung in den Blick genommen, obwohl die soziale Herkunft der Schüler*innen für den Bildungserfolg in den meisten Ländern ausschlaggebender ist. Wir untersuchen sowohl ethnische als auch soziale Diskriminierung durch Grundschullehrkräfte in Deutschland. Wir konzeptionalisieren Diskriminierung als kausalen Effekt von Signalen und zeigen mittels Directed Acyclic Graphs (DAGs) wie soziale und ethnische Diskriminierung konfundiert sind und wie sie in Experimenten getrennt werden können. Wir untersuchen ethnische und soziale Diskriminierung im deutschen Bildungssystem anhand einer Zufallsstichprobe von Grundschullehrkäften, die einen kurzen Aufsatz eines Viertklässlers lesen und bewerten. In einem mehrfaktoriellen 2x2x3 Design variieren wir die Qualität des Aufsatzes, das Geschlecht des Kindes sowie dessen ethnischen und sozialen Hintergrund mittels unterschiedlicher Vornamen. Während die Benotungen der Aufsätze keine Hinweise auf Diskriminierung liefern, zeigen sich bei den Erwartungen zukünftiger Leistungen am Gymnasium Unterschiede, die auf Diskriminierung sowohl aufgrund der Ethnie als auch der sozialen Klasse hindeuten. Diese Unterschiede beobachten wir nur für den besseren der beiden Aufsätze. Unsere Befunde interpretieren wir als Evidenz für Modelle, die situationale Moderatoren wie Grad der Informiertheit oder Unklarheit der Situation berücksichtigen, insbesondere formale Modelle statistischer Diskriminierung. Die Ergebnisse sprechen eher gegen einfachere Modelle vorurteilsbasierter Diskriminierung wie in der Theorie der sozialen Identität oder dem Modell der Taste Discrimination.

Ein offen zugänglicher Postprint des Artikels ist verfügbar unter https://osf.io/preprints/socarxiv/3g4hb/