Veröffentlichungen

Die Veranstaltung diente einer Einführung in den KDSF-Standard. Darüber hinaus wurden das Arbeitsprogramm und aktuelle Schwerpunkte der Kommission für Forschungsinformationen in Deutschland (KFiD) sowie die aktuellen Pläne zur strukturellen Weiterentwicklung des KDSF vorgestellt. Die Veranstaltung bot auch Gelegenheit, Themen und spezifische Anliegen der Teilnehmer*innen aufzugreifen und zu vertiefen.

Der Beitrag nimmt Studierende mit gesundheitlicher studienerschwerender Beeinträchtigung an deutschen Hochschulen in den Blick. Mit Daten von „Die Studierendenbefragung in Deutschland: best: Studieren mit gesundheitlicher Beeinträchtigung“ werden Ergebnisse zur Zusammensetzung, zur Studienabbruchintention sowie zu Diskriminierungserfahrungen von Studierenden vorgestellt. Innerhalb dieser Gruppe zeigen sich beachtenswerte Unterschiede nach Art und Ausmaß der studienerschwerenden Beeinträchtigung.

The COVID-19 pandemic accelerated the digitalisation of higher education, presenting both opportunities and challenges. It acted as a universal catalyst for digitalization. This (forced) boost of digitalisation creates both: Possibilities for increased inclusion of underrepresented student groups in higher education on the one hand, and challenges with regards to an inflexible overreliance on digital formats for other student groups on the other hand. This report examines the interplay between institutional services, student needs, and study modes, aiming to understand their impact on satisfaction and success in higher education.

Early-life environments can have long-lasting effects on individuals’ later life courses. Interestingly, research on the effects of school reforms has hardly adopted this perspective. Therefore, we investigate a staggered school reform that reduced the number of school years and increased weekly instructional time for secondary school students in most German federal states. We analyze this quasi-experiment in a difference-in-differences framework using nationally representative large-scale survey data on 69,513 students who attended university between 1998 and 2016. Using both TWFE and weighted-group ATT estimators, we find negative effects of reform exposure on hours spent attending classes and on self-study.

This work proposes using the feature of large language models (LLMs) to learn about the "data bias" injected by diverse SDG classifications into bibliometric data by exploring five SDGs. We build a LLM that is fine-tuned in parallel by the diverse SDG classifications inscribed into the databases' SDG classifications. Our results show high sensitivity in model architecture, classified publications, fine-tuning process and natural language generation. The wide arbitrariness at different levels raises concerns about using LLM in research practice.

Nacaps steht für „National Academics Panel Study“ („Nationales Akademikerpanel“) und ist eine vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderte Längsschnittstudie zu Promovierenden und Promovierten in Deutschland. Ziel des Projekts ist es, sowohl deutschlandweit repräsentative Querschnittsdaten zu den Qualifizierungsbedingungen als auch Längsschnittdaten zu den individuellen Erwerbs- und Karriereverläufen Promovierender und Promovierter innerhalb und außerhalb der Wissenschaft zu erheben. Die Nacaps-Studienreihe ist dabei als Multi-Kohorten-Panel-Design konzipiert. Nacaps 2018 bildet als erste Kohorte den Auftakt dieser Studienreihe. [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:nac2018:2.0.0