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Employees of the public employment services (PES) are street-level bureaucrats who shape activation policy on the ground. This paper examines how PES staff use enhanced discretion in an innovation project carried out by the German Federal Employment Agency. Applying a bottom-up perspective, we reconstruct PES employees’ logic of action and the dilemmas they face in improving counselling and placement services. According to our findings, placement staff use enhanced discretion to promote more individualised support and an adequate matching of jobseekers and employers. The use of discretion is framed by organisational norms and reward mechanisms and by the current labour market situation. Our analyses are based on qualitative interviews and group discussions with placement staff.
Beschäftigte der Sozialen Arbeit, Gesundheit und Pflege stehen vor Chancen und gleichzeitig Risiken des digitalen Wandels. Technologien in diesen personenbezogenen sozialen Dienstleistungen bringen spezielle Spannungsfelder mit sich, wie etwa soziale Teilhabe und auch Spaltung. Um die Chancen für die Sozialwirtschaft fruchtbar zu machen, sollten daher Beschäftigte wie Adressat*innen systematisch in die Technik-Entwicklungen einbezogen werden, um sowohl Professionskriterien als auch ethischen Implikationen den nötigen Stellenwert zu geben. Diesen Ideen widmet sich der Beitrag und führt inhaltlich in den vorliegenden Band ein.
Arbeitsvermittler*innen im Jobcenter sollen mit Arbeitsuchenden eine Eingliederungsvereinbarung abschließen. Der mit diesem öffentlich-rechtlichen Vertrag verbundene Beratungsprozess beinhaltet die Chance einer kooperativen Erarbeitung von Zielen, jedoch auch die Gefahr, bestehende Machtasymmetrien zu zementieren.
Wirkungen im Blick - so lautete das Motto einer Transferkonferenz am Institut für Praxis- forschung und Evaluation (IPE) der Evangelischen Hochschule Nürnberg im Februar 2021 zu den Ansätzen und aktuellen Herausforderungen der Wirkungsorientierung in der Sozialen Arbeit und der Sozialwirtschaft. Es entstand ein anregender und konstruktiver Dialog auf Augenhöhe zwischen Vertreter*innen der Praxis, der Verbände und der Politik einerseits sowie Akteur*innen aus Forschung, Lehre und Sozialwissenschaften.
In den insgesamt elf Beiträgen, die Gegenstand dieses Tagungsbandes sind, wurde die große Bandbreite der inzwischen differenzierten empirisch-methodischen, praktisch-konzeptionellen sowie der strategischen und sozialpolitischen Debatten zu diesem Themenkreis deutlich.
Im BMBF-Verbundprojekt HAnS entwickeln und implementieren neun Hochschulen sowie drei hochschulübergreifende Einrichtungen ein intelligentes Hochschul-Assistenz-System als Open-Source-Lösung. Videobasierte Lehrmaterialien werden verschriftlicht und durch eine Indexierung Stichwortsuchen ermöglicht; geplant ist, über einen KI-Tutor automatisiert Übungsaufgaben zu generieren. Studierende sollen so in ihrem Selbststudium digital unterstützt werden. Die technische Entwicklung wird interdisziplinär – auch sozialwissenschaftlich und pädagogisch – begleitet und in einem iterativen Vorgehen evidenzbasiert entsprechend Design-Based-Research angepasst. Wissen und Wertesystem der Anwender*innen, Didaktik, Ethik, Akzeptanz und Datenschutz werden dabei im Entwicklungsprozess einbezogen.
This paper presents the ongoing development of HAnS (Hochschul-Assistenz-System), an Intelligent Tutoring System (ITS) designed to support self-directed digital learning in higher education. Initiated by twelve collaborating German universities and research institutes, HAnS is developed 2021–2025 with the goal of utilizing artificial intelligence (AI) and Big Data in academic settings to enhance technology-based learning. The system employs AI for speech recognition and the indexing of existing learning resources, enabling users to search and compile these materials based on various parameters. Here, we provide an overview of the project, showcasing how iterative design and development processes contribute to innovative educational research in the evolving field of AI-based ITS in higher education. Notwithstanding the potential of HAnS, we also deliberate upon the challenges associated with ensuring a suitable dataset for training the AI, refining complex algorithms for personalization, and maintaining data privacy.