Judith Hartstein

Künstliche Intelligenz hält rasant Einzug in Hochschulen und Wissenschaft – begleitet von großen Versprechen, aber oft geringer Evidenz. Der vorliegende Artikel zeigt, warum es jetzt eine nüchterne, empirisch fundierte Auseinandersetzung braucht, um technologische Heilsnarrative von realen Potenzialen und Risiken zu unterscheiden. Die Autor*innengruppe entwickelt zehn Thesen zu den zukünftigen Aufgaben der Hochschulforschung: von Fragen der Agency über Veränderungen in Forschung, Lehre und Governance bis hin zu infrastrukturellen Herausforderungen. Im Zentrum steht die Rolle der Hochschulen als Orte kritischer Reflexion. Der Artikel bietet Orientierungswissen, das hilft, KI verantwortungsvoll und wissenschaftsbasiert zu gestalten.

Die Trendumfrage Forschungsdateninfrastrukturen 2024 (Umfrage FDI 2024) ist Teil der Begleitforschung zu den Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI)-Basisdiensten (Base4NFDI). Die Umfrage FDI 2024 erfasst die Wahrnehmung, Nutzung und Bewertung bestehender und neuer Dateninfrastrukturen und Dienste in der deutschen Forschungslandschaft. Der Fokus liegt auf der Perspektive der (potenziellen) Nutzenden.

Die Trendumfrage Forschungsdateninfrastrukturen 2024 (Umfrage FDI 2024) ist Teil der Begleitforschung zu den Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI)-Basisdiensten (Base4NFDI). Die Umfrage FDI 2024 erfasst die Wahrnehmung, Nutzung und Bewertung bestehender und neuer Dateninfrastrukturen und Dienste in der deutschen Forschungslandschaft. Der Fokus liegt auf der Perspektive der (potenziellen) Nutzenden.

Die Trendumfrage FDI 2024 ist Teil der Begleitforschung zu den NFDI-Basisdiensten (Base4NFDI). Wir betrachten in der vorliegenden Umfrage Wahrnehmung, Nutzung und Bewertung bestehender und neuer Dateninfrastukturen und Dienste in der deutschen Forschungslandschaft. Die Trendumfrage adressiert die Perspektive der (potentiellen) Nutzenden.

In diesem Open-Access-Sammelband werden verschiedene Leistungsdimensionen und Datenzugänge für die Abbildung medizinischer Forschung empirisch dargestellt und diskutiert. Leitfragen sind dabei: Wie identifizieren wir Qualität in der medizinischen Forschung? Unter welchen Bedingungen lassen sich medizinische Themen bestmöglich beforschen, um das Patientenwohl und die öffentliche Gesundheit zu fördern sowie Wissenschaft und Gesellschaft voranzubringen?

Medizinische Fakultäten in Deutschland müssen ihre strategischen Kalkulationen auf mehrere Wettbewerbe beziehen. Der vorliegende Beitrag greift die intra-fakultäre Perspektive heraus und versteht die Sicherstellung von Effizienz als zentrale Aufgabe des Controllings durch Dekanate. Empirisch wird untersucht, ob an die an den Fakultäten gehaltenen Daten für die Betrachtung von Effizienz geeignet sind. Die Voraussetzungen der Effizienzmessung werden dafür als Modellannahmen für die lineare Regression verstanden und exemplarisch diskutiert. Neben den etablierten Variablen wissenschaftliche Beschäftigte (Input) und Publikationen (Output), werden jüngst auch Drittmittel sowohl als Input- als auch als Outputvariablen vorgeschlagen.

Die Befragung wissenschaftlicher und administrativer Beschäftigter an medizinischen Fakultäten in Deutschland war Teil des Moduls 7 „Praktikabilität, Akzeptanz und Verhaltenswirksamkeit“ im Verbundprojekt „Qualitätsmaße zur Evaluierung medizinischer Forschung“ (QuaMedFo). Sie wurde in enger Zusammenarbeit des Deutschen Zentrums für Hochschul- und Wissenschaftsforschung (DZHW) und der Universitätsmedizin Göttingen (UMG) im ersten Halbjahr 2021 geplant und durchgeführt. Die Datenaufbereitung wurde im zweiten Halbjahr 2021 abgeschlossen. Von den über verschiedene Verteiler erreichten 1.591 TeilnehmerInnen wurden schließlich 516 Rückmeldungen im Analysedatensatz berücksichtigt. https://doi.org/10.21249/DZHW:qmf2021:1.0.

Many journals now rely on editorial management systems, which are supposed to support the administration and decision making of editors, while aiming at making the process of communication faster and more transparent to both reviewers and authors. Yet, little is known about how these infrastructures support, stabilize, transform or change existing editorial practices. By exploring process generated data from a publisher’s editorial management system, we investigate the ways by which the digital infrastructure is used and how it represents the different realms of the process of peer review. How does the infrastructure support, strengthen or restrain editorial agency for administrating the process?

In diesem Beitrag fragen wir danach, welche Rolle digitale Infrastrukturen für die Soziologie des Wertens und Bewertens spielen. Dazu diskutieren wir erstens, welche Formen von Bewertung durch welche Formen von digitaler Infrastruktur ermöglicht werden, indem wir eine Typologie von mittelbarer und unmittelbarer Bewertung in und durch digitale Infrastrukturen entwickeln. Die Typologie stellt einen Vorschlag für eine Heuristik dar, die es ermöglicht, die unterschiedlichen Bewertungsmomente in diesen Infrastrukturen in den Blick zu nehmen. Daran anschließend gehen wir zweitens darauf ein, dass Bewertungen nicht nur durch digitale Infrastrukturen vorgenommen werden, sondern bereits in sie selbst eingeschrieben sind. Anhand von fünf Analysedim..

R (Ihaka & Gentleman (1996)) ist eine wissenschaftliche Programmiersprache, deren Quelltexte in Pakete zusammen gefasst werden kann um von anderen weiter genutzt zu werden. Das Comprehensive R Archive Network (CRAN, URL: https://cran.r-project.org/) ist ein kontrolliertes Repositorium für R-Pakete und besteht seit 1997. Die Software auf CRAN ist Open-Source-lizensiert. Der hier zur Verfügung gestellte Datensatz besteht aus am 1. Januar 2021 verfügbaren "description"-Daten für R-Pakete auf CRAN.