Digital Education: Gamification F.4 / Aus Punkt 1 Einleitung und Motivation: Wir leben im digitalen Zeitalter und befinden uns in einer sogenannten Informationsgesellschaft (Lemke & Brenner, 2014). Neue Technologien, wie z.B. Big Data oder Blockchain, entwickeln sich rasant und transformieren nahezu alle Lebensbereiche (Lemke & Brenner, 2014). Die Nachfrage nach Fachkräften ist dementsprechend hoch und steigt stetig. Allein Ende 2022 gab es 136.000 offene Stellen für Informatiker:innen in Deutschland (Bitkom, 2022). Informatik ist allerdings aufgrund hoher Abstraktheit schwer zu erlernen und beizubringen (Beckwith & Ahmed, 2018). Die Abbruchquote im Informatikstudium beträgt 42 Prozent (Heublein et al., 2022). Zu den häufig genannten Herausforderungen des Informatikstudiums zählen schlecht gestalteter Unterricht und hohe Anforderungen. Gamification, also die Integration einzelner Spielelemente, hat das Potenzial den hohen Abbruchquoten entgegenzuwirken und das Informatikstudium abwechslungsreicher und spaßiger zu gestalten (Iyawa et al., 2019).

Digital Education: AI (2) G.1 / Pedagogical conversational agents (PCAs) are intelligent dialog systems that communicate with their users in natural language, either text-based (as chatbots) or speech-based (as voice assistants) (Hobert & Meyer von Wolf, 2019). Due to technical advances, they are getting better at processing natural language. ChatGPT, for example, shows that chatbots are already widely used to support everyday life and digital learning. However, users often perceive PCAs as not motivating (Nißen et al., 2021; Wellnhammer, Dolata, Steigler & Schwabe, 2020). According to a recent practice analysis by Janssen, Grützner & Breitner (2021), this is a common reason why learners do not use them, and PCAs fail. Combining PCAs with game-based approaches is one way to counteract this issue (Benner, Schöbel, Süess, Baechle & Janson, 2022; Schöbel, Schmidt-Kraepelin, Janson & Sunyaev, 2021).

Digital Education: AI (2) G.2 / Aus Punkt 1 Kursspezifische Chatbots an Hochschulen: Chatbots werden im Hochschulkontext zunehmend für studienorganisatorische Zwecke eingesetzt, während der inhaltliche Einsatz noch wenig verbreitet ist (Winkler & Söller, 2018, S. 3). Als Grund dafür kann der hohe Erstellungsaufwand von maßgeschneiderten KI Systemen mit großen Datensätzen benannt werden (Caldarini, Jaf & McGarry, 2022, S. 15). Dennoch konnte bereits der positive Einfluss von inhaltlichen Chatbots auf den Lernerfolg von Studierenden belegt werden (Winkler & Söller, 2018, S. 15f). Die Ergebnisse der Forsa-Umfrage, bei der 43% der 16 bis 35-jährigen angaben, ChatGPT bereits ausprobiert zu haben (Shahd, 2023), lassen vermuten, dass eine signifkante Anzahl von Studierenden bereits kommerzielle Chatbots für das Studium nutzt. Bei kursspezifischen Bots müssen daher Performance und Einsatzszenarien gegenüber Tools wie ChatGPT abwägt werden, da diese als Nachschlagetool oder Textgenerator deutlich überlegen sind.

Digital Business & Administration E.1 / Aus der Einleitung: Die Arbeitswelt ist einem fortwährenden Wandel unterzogen, der nicht nur das strukturelle Umfeld betrifft, sondern auch die Ansprüche der Arbeitnehmer:innen hinsichtlich Kultur, Flexibilität und Entwicklungsmöglichkeiten im Unternehmen (Irby et al., 2017; Kao et al., 2020). In diesem Zusammenhang gewinnen Mentoring- und Tandemprogramme zunehmend an Relevanz (Niebuhr, 2023) und rücken vermehrt in den Fokus wissenschaftlicher Untersuchungen. Diese Programme stellen vielversprechende Ansätze dar, um den Anforderungen der sich wandelnden Arbeitswelt gerecht zu werden und ein förderliches Umfeld für individuelle Weiterentwicklung und berufliches Wachstum zu schaffen. Sie fördern die Autonomie der Mitarbeiter:innen und leisten damit einen wertvollen Beitrag zum Wissens- und Community-Management (Allen et al., 2004; Ghosh & Reio, 2013). Doch nicht nur Einzelne können von ihnen profitieren, sondern auch die Unternehmen als Ganzes.

Digital Education: AI (2) G.3 / Aus Punkt 1 Einleitung: Das Aufkommen von Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) oder maschinellem Lernen (ML) hat zu tiefgreifenden Veränderungen in vielen Bereichen unseres Lebens geführt. Durch den Einsatz entsprechend leistungsfähiger Hardware ist es heute möglich, große Datenmengen zu analysieren - im Hochschulbereich wird das bspw. mit Learning Analytics (LA) möglich (Long & Siemens, 2011; Ferguson, 2012; Lang et al., 2017). Diese Technologien können z. B. dazu beitragen, das Lernverhalten, die Lernmuster oder den Lernfortschritt der Lernenden zu erfassen, zu analysieren, zu bewerten und an die Lernenden zurückzumelden, damit diese z. B. ihr Lernen selbst regulieren können (Mattingly, Rice & Berge, 2012; Wong, 2017; Avella et al., 2016; Pintrich, 2000; Zimmerman, 2000). Dies kann insbesondere in Online-Studiengängen sinnvoll sein, da die Studierenden in diesem Format weniger direkten Kontakt zu Lehrenden oder Mitstudierenden haben (Erichsen & Bolliger, 2011; Gillett-Swan, 2017). Zudem hat die Verbreitung von Online-Studiengängen und insbesondere die Nutzung digitaler Lernplattformen in den vergangenen Jahren zugenommen (Barbour & Plough, 2009; Allen & Seaman, 2017; Göbel et al., 2023). Zur Förderung und Unterstützung des Online-Lernens, das häufig isoliert und selbstständig erfolgt (Gillett-Swan, 2017), gewinnen Learning Analytics Dashboards (LADs) zunehmend an Bedeutung (Siemens, 2013; Ramaswami et al., 2022).

Digital Education: OER H.1 / Aus Punkt 1 Einführung: Im Kontext gesellschaftlicher Veränderungsprozesse in einer immer stärker vernetzten und digital gestützten Wissenskultur gewinnt die gleichberechtigte Teilhabe an lebenslanger Bildung gleichermaßen an Bedeutung. Hochschulen können dazu beitragen, indem sie ihre Bildungsmaterialien – u. a. für sozial, wirtschaftlich oder geografisch benachteiligte Menschen – öffnen, als Open Educational Resources (OER) bereitstellen und dabei eine bedarfsgerechte Anpassung und Nachnutzung ermöglichen.

Digital Education: OER H.2 / Aus Punkt 1 Open Educational Resources (OER) im inklusiven Unterricht: Offene Bildungsressourcen (OER) sind gemeinfreie oder offen lizenzierte, kostenlose Unterrichtsmaterialien (UNESCO, 2022), die zunehmend im Unterricht genutzt werden (Brandhofer & Wiesner, 2018; Brüggemann, 2019). Sie eignen sich besonders im inklusiven Unterricht für die Individualisierung und Differenzierung von Lernsettings (Müller, 2021; Thiele & Bosse, 2019; Ebner et al., 2016). Das Potential, das der Verwendung von OER im inklusiven Unterricht zugesprochen wird, ergibt sich nach Zhang et al. (2020) aus den Charakteristika von OER. OER dürfen verwahrt, vervielfältig, verwendet, verarbeitet, vermischt und verbreitet werden (Muuß-Merholz, 2015). Aufgrund der offenen Lizenzierung werden rechtliche Hindernisse in Bezug auf Anpassung und Modifikation von OER aus dem Weg geräumt. Idealerweise werden diese angepassten Materialien wieder als OER veröffentlicht und tragen so zu einem wachsenden Angebot differenzierter, qualitativ hochwertiger Materialien für den inklusiven Unterricht bei (Zimmermann, 2018).

Digital Education: OER H.3 / From Point 1 Introduction: Social integration is regarded as one of the most decisive factors for students’ retention (Isleib, Woisch & Heublein, 2019; Tinto, 1975). This is especially challenging in distance education settings. Due to COVID-19 it gained importance to all higher educational institutions (Rinn et al., 2022). The high investments in digitalization are one reason why there will be no complete return to the classroom. Rather the quick turn to online teaching in the course of the pandemic has to be replaced by elaborated concepts (Luebcke, Bosse, Book & Wannemacher, 2022). In conclusion, the relevance of social integration at a distance has increased.

Digital Interaction I.1 / Aus Punkt 1 Einleitung: Die Fähigkeit zur Selbstregulation und zum selbstgesteuerten Lernen sind unerlässlich für den Erfolg von Online-Studierenden (P21 – Framework, 2015). Es erfordert ein hohes Maß an Selbstdisziplin und Organisation, um den Anforderungen des Online-Studiums gerecht zu werden (Minks et al., 2011). Faktoren wie intrinsische Motivation, eigenständige Zielsetzung und Eigenverantwortung sind entscheidend, um ein Studienmodul erfolgreich abzuschließen (Abuloha et al., 2019). Studierende benötigen jedoch oft Unterstützung der Lehrkräfte, um motiviert zu bleiben. In diesen Situationen kann das Verhalten von Studierenden eingeschränkt sein, bspw. durch mangelnde Selbstbeherrschung oder eingeschränkte Aufmerksamkeit. Diese Faktoren können negative Auswirkungen auf die Entscheidungen der Online-Studierenden haben, was zum Studienabbruch führen kann (Diaz, 2002).

Digital Interaction I.2 / Aus Punkt 1 Einleitung: Unter Studierenden findet der Informatikbereich zunehmend mehr Anklang, weshalb sich dieser im Jahr 2022 auf dem zweiten Platz der beliebtesten Studiengänge befand. Seit 2008 konnte die Anzahl der Studierenden in Deutschland gesteigert werden, jedoch ist seit dem Wintersemester 2022/23 ein Rückgang der Einschreibungen an Universitäten festzustellen (Rudnicka 2022). Um dieser Entwicklung entgegenzuwirken und dafür zu sorgen, dass das Interesse der jeweiligen Hochschule oder Universität gefördert wird und diese für potenzielle Studierende attraktiver wird, könnten Hochschulinformationsstände auf Messen Potenzial bieten.