Evangelische Hochschule Nürnberg
Im Initiativprogramm BayernMINT fördert der Freistaat Bayern Maßnahmen zur Senkung der Studienabbruchquoten. An der Technischen Hochschule Nürnberg wird ein regelgeleiteter Chatbot als niedrigschwellige Kommunikationstechnologie zur Lernunterstützung konzipiert und implementiert. Auf Grundlage der Ergebnisse eines testpsychologisch fundierten Allgemeinen Studierfähigkeitstests unterstützt dieser Chatbot Studieninteressierte und vor allem Studienanfänger:innen individuell bei ihren Lernaktivitäten. Winkler und Söllner (2018) zeigen, dass der Einsatz von Chatbots einen signifikant positiven Einfluss auf den Lernerfolg verspricht. Nach erfolgreicher Pilotphase soll die Lehrinnovation in den Regelbetrieb an der Technischen Hochschule Nürnberg übernommen werden. Im aktuellen Chatbot werden KI-Technologien zum Verstehen natürlicher Sprache verwendet. Darüber hinaus bietet der Einsatz von KI weitere Potenziale für die Hochschulbildung, wie z.B. KI-ba-sierte Analysen der Kompetenzen von Studieninteressierten als Grundlage für Empfehlungen für die Studiengangspassung.
Angesichts der durch die Corona-Pandemie vorangetriebenen Digitalisierung des Studiums der Sozialen Arbeit wird im vorliegenden Beitrag nach den Herausforderungen für den Bildungsauftrag der Hochschulen für angewandte Wissenschaften gefragt. Hierbei werden drei Rahmen-bedingungen näher beschrieben:
1) Die digitale Transformation der Gesellschaft hat für
die Adressat*innen der Sozialen Arbeit mitunter gravierende Folgen.
2) Das Substituierbarkeitspotenzial der Profession Sozialen Arbeit durch digitale Technologie ist vergleichsweise gering.
3) Auf die Digitalisierung bezogene Kompetenzen sind bei Studierenden generell eher gering ausgeprägt. Diese
Befunde bedingen mehrere grundlegende Perspektivenwechsel, die auf die Notwendigkeit einer mehrperspektivischen und intensivierten Bildung in der digitalen Transformation im Hochschulkontext verweisen.
This paper takes up ongoing discussions on the inequality of educational opportunities and formulates a conceptual model to link separate lines of research. Our particular focus is on combining motivational and structural approaches into a mediation model that explains differences in academic achievement. In the literature, four main mechanisms of social reproduction are discussed. Two main pathways refer to (1) parents’ expectations regarding their children’s academic success and (2) replicating cultural capital through intra‐familial cultural practices. (3) Parents’ perception of children’s abilities depends on social position and is influential for expectations of success. (4) For all three pathways, we expect effects on students’ motivational characteristics, which in turn influence academic achievement. We test our conceptual model by structural equation modelling using longitudinal data from primary school students in Germany. Empirical evidence is in line with the assumptions in the model. Cultural reproduction and expectations of success can be seen as the key components of the model. However, both chains of reproduction are related to each other by parents’ perception of child’s ability, and their effects are mediated by child’s motivational characteristics.