Evangelische Hochschule Nürnberg
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In der sozialarbeitswissenschaftlichen Diskussion gibt es vergleichs-
weise wenig empirische Erkenntnis darüber, wie Fachkräfte Theorien wahrnehmen, verstehen und auf sie in ihrer professionellen Urteilsbildung Bezug nehmen. An diesem Desiderat setzt das hier vorgestellte Forschungsprojekt an. In einem qualitativen Setting wurden dazu Sozialpädagog:innen im Handlungsfeld der Kinder- und Jugendhilfe befragt. Zentrales Ergebnis ist, dass die befragten Fachkräfte ihr Handeln – entgegen des gängigen Vorurteils von der theorielosen Praxis – durchaus theoretisch begründen. Allerdings erfolgt diese Rahmung nicht immer über eine explizit sozialarbeits-wissenschaftliche Orientierung. Für die Hochschuldidaktik ergibt sich die Aufgabe, ein nachhaltigeres Theorieverständnis anzulegen, das über lange Zeiträume der Berufsbiografie tragen kann.
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.