Bildung in der digitalen Gesellschaft erforschen: Theoretische, methodische und methodologische Perspektiven

Info

Bildung in der digitalen Gesellschaft erforschen:

Theoretische, methodische und methodologische Perspektiven

Hochschule München in Kooperation mit der 

DGS-Sektion Bildung und Erziehung

Frühjahrstagung für Wissenschaftler:innen in Qualifikationsphasen

21.–22. Mai 2026 | Hochschule München

Campus Pasing, Kapelle (Raum 127)

PROGRAMM

Freitag, 22. Mai

ABSTRACTS

Keynotes und Interaktive Workshops

Prof. Dr. Sigrid Hartong (Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg)

Bildung in der (post)digitalen Gesellschaft aus bildungssoziologischer Perspektive erforschen

Ausgehend von drei Kernbegriffen - Bildung, (post)digitale Gesellschaft und Bildungssoziologie - skizziert der Eröffnungsvortrag aktuelle Forschungsentwicklungen im Feld und diskutiert deren Chancen und Herausforderungen anhand unterschiedlicher Beispiele. In diesem Kontext wird insbesondere herausgearbeitet, wie sich die Veränderung von Bildungspraktiken, die Transformation von Bildungsorganisationen, Macht- und Ungleichheitsverhältnisse sowie methodologischer Wandel wechselseitig bedingen und somit nur gemeinsam bildungssoziologisch adressiert werden können.

Im Anschluss an den Vortrag haben die Teilnehmenden Gelegenheit, ihre eigene Forschung zu verorten und zu diskutieren.

Prof. Dr. Isabel Steinhardt (Universität Paderborn)

Workshop: Qualitative und soziotechnische Perspektiven 

In diesem Workshop erhalten Sie einen Überblick darüber, wie große Sprachmodelle und darauf basierende Chatbots für die qualitative Forschung eingesetzt werden können.

Darüber hinaus werden neue methodische Ansätze in der Co-Creation vorgestellt, darunter das axiale Codieren (Dröge) sowie die Idee eines neuen Paradigmas, das ohne Codieren auskommt (Friese). Vorgestellt werden zudem KI-Assistenten in QDA-Programmen sowie QDA-Programme, die im Zuge der KI-Entwicklung entstanden sind.

Der Schwerpunkt wird darauf liegen, zu diskutieren, was unter ethischen, datenschutzrechtlichen und kreativen Gesichtspunkten möglich ist und wo Risiken liegen.

Dr. Oliver Wieczorek (Universität Kassel/International Center for Higher Education Research)

Workshop: Quantitative Textanalyse in Python mithilfe von Large Language Models

Der Workshop bietet eine Einführung in das sog. Neural Topic Modeling mithilfe von BERTopic in der Programmiersprache Python an.

Dieses Verfahren dient dazu, mithilfe von lokal laufenden Large Language Models (LLMs)– hier Bidirectional Encoder Representation from Transformers – Muster in großen Textmengen zu erkennen, die ihrerseits Kandidaten für menscheninterpretierbare Themen sind. Anhand der von KI-Agenten auf Moltbook gehaltenen Diskurse über Wissenschaft und Forschung werden die Vor- und Nachteile dieses Verfahrens vorgestellt und verdeutlicht, dass Topic Modeling – insbesondere, wenn LLMs verwendet werden, immer menschliche, qualitative Interpretationsleistung erfordern.

Einblicke in Qualifikationsprojekte

1 Verena Häseler (Universität Hildesheim)

Kann es digitale Bildungsereignisse geben?

Ein radikal humanistischer, andersanfänglicher Zugang zum Anderen. 

2 Johanna Deuke (Universität Duisburg-Essen) 

Habitusspezifische Nutzungsmuster (digitaler) Medien und Technologien über die Lebensspanne und ihr Bezug zu studentischen Praktiken im Feld der Hochschule

3 Selina Gartner (Universität Wien) 

Re-)Connected Learning

Creating Community in Basic Digital Education Classes

4 Lea Biere (Universität Paderborn) 

Quantitative Einblicke in den Zusammenhang von KI-Technologien, sozialer Ungleichheit und Studienerfolg in der Hochschulbildung 

5 Dario Nitschke & Janna Teltemann (Universität Hildesheim) 

Der Einfluss früher Gliederung auf sozioökonomische Ungleichheiten in digitalen Kompetenzen

im internationalen Vergleich

6 Lynn van Staa (Technische Hochschule Köln)

Medienhandeln Jugendlicher mit dialogorientierten KI-Technologien. Eine qualitative Untersuchung von Alltags- und Lernpraktiken unter Berücksichtigung sozialer Ungleichheit

7 Manuel Bruns (Technische Universität München)

Künstliche Intelligenz als Chance für mehr Bildungsgerechtigkeit?

Quantitative Evaluierung von Lehr-Lernsettings mit einer Lese-App im Grundschulunterricht 

8 Dominik Theis (Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg)

Intelligente Tutorielle Systeme in der Schule

Evidenzreview zu Lernwirkungen, psychosozialen Effekten und sozialer Einbettung 

9 Janna Gutenberg (Technische Universität Chemnitz)

Regionale Netzwerke zur Implementation von Bildungsinnovationen im Bereich der sprachlichen Bildung unter den Bedingungen der Digitalität