Sie sind auf der Suche nach einer spannenden Promotionsstelle an der Schnittstelle Digitale Arbeit, Digitales Lernen und Künstlicher Intelligenz? In unserem Forschungsprojekt „Hybridisierung von Menschlicher und Künstlicher Intelligenz in der Wissensarbeit ( HyMeKI )“ arbeiten wir an der Entwicklung und Erprobung von digitalen Assistenzsystemen und innovativen digitalen Zusammenarbeitsformen, die das menschliche und maschinelle Lernen fördern. 

Im Forschungsprojekt HyMeKI sind zwei Promotionsstellen zu besetzen:

• Stellenprofil "Digitale Assistenzsysteme für KI-basierte Lehr-Lernformate" fokussiert u.a. auf die Personalisierung von menschlichen Lernprozessen auf Basis von Lernpfaden, Lerntypen und Vorkenntnissen des Lernenden.

• Stellenprofil "Lernende digitale Assistenzsysteme" fokussiert u.a. auf prozessintegrierte Learning-by-Feedback Ansätze mit denen sowohl die Wissensbasis des Systems als auch des Endnutzers erweitert können.

Rahmendaten

• Einstellungsbeginn: 01.01.2022 oder nach Vereinbarung
• Entgeltgruppe: EG 13 TV-H
• Beschäftigungsumfang: Vollzeit (derzeit 40 Wochenstunden)
• Befristung: die Stellen sind zunächst bis 30.09.2024 befristet

Das erwartet Sie…

• Vielfältige persönliche Entwicklungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten
• Forschen und Arbeiten in einem interdisziplinären, dynamischen Team mit angenehmem Arbeitsklima
• Einbindung in eine Forschungsgruppe mit intensiver Promotionsbetreuung
• Eigenverantwortliche Projektarbeit in einem Forschungsbereich von hoher theoretischer und praktischer Relevanz
• und vieles mehr…

Für Rückfragen stehen Dr. Sarah Oeste-Reiß (oeste-reiss[at]uni-kassel[dot]de) und Prof. Dr. Jan Marco Leimeister (leimeister[at]uni-kassel[dot]de) gerne zur Verfügung.

Hier finden Sie die Stellenanzeige "Lernende digitale Assistenzsysteme", Fokus u.a. auf prozessintegrierte Learning-by-Feedback Ansätze mit denen sowohl die Wissensbasis des Systems als auch des Endnutzers erweitert können (Kennziffer 34519) zum Download.

Hier finden Sie die Stellenanzeige "Digitale Assistenzsysteme für KI-basierte Lehr-Lernformate", Fokus u.a. auf die Personalisierung von menschlichen Lernprozessen auf Basis von Lernpfaden, Lerntypen und Vorkenntnissen des Lernenden (Kennziffer 34520) zum Download.