Publikationen

Despite the increasing use of the statistical programming language R in statistics and data analysis (SDA), its implementation in communication science education is limited. Experiences, recommendations, and a critical exchange are therefore scarce. The following contribution addresses this very gap. At the Department of Journalism and Communication Research of the Hanover University of Music, Drama and Media, we have transitioned the SDA education to R. We share our concept and demonstrate its success. The results of an online survey indicate that students perceived most teaching elements as helpful, recognizing both opportunities and challenges. We present key learnings designed to assist others in integrating R into SDA education.

Das Projekt Berufungsverfahren unter Beobachtung (BerBeo) ist ein vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördertes Forschungsprojekt, das vom Deutschen Zentrum für Hochschul- und Wissenschaftsforschung GmbH (DZHW) durchgeführt wurde. Das Projekt untersuchte die (Verfahrens-)Qualitätssicherung in Berufungsverfahren an deutschen (staatlichen) Hochschulen durch Berufungsbeauftragte. Unter Berufungsbeauftragten werden dabei Personen verstanden, die für die prozedurale Qualitätssicherung von Berufungsverfahren verantwortlich sind und – je nach Ausgestaltung ihrer Stelle – ggf. weitere Aufgaben zur entscheidungsvorbereitenden Unterstützung von [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:berbeo:1.0.0

Auf der Basis einer Analyse maximal kontrastierender Fälle (Hochschulen, Fächer) wurde untersucht, wie sich der Wandel des Berufungsverfahrens auf das Verhältnis der beteiligten Akteur*innen und ihr Enactment institutioneller Logiken auswirkt. Dazu wurden acht Universitäten und vier Fachhochschulen unterschiedlichen Profils ausgewählt. Die Analyse konzentriert sich auf die Fächer Soziologie/Sozialwissenschaften (Universitäten und Fachhochschulen), Maschinenbau (Universitäten und Fachhochschulen), Physik (Universitäten) und Medizin (Universitäten), um fächerspezifische Unterschiede (bzgl. Aufgaben, Arbeitsprozessen, Ausstattung der Professur, disziplinärer [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:lib2016:2.0.0

Die DZHW-Wissenschaftsbefragung 2023 ist eine Onlinebefragung des hauptberuflichen wissenschaftlich-künstlerischen Personals an deutschen Universitäten und gleichgestellten Hochschulen mit Promotionsrecht. Sie wird als Trendstudie zur Erforschung der Arbeits- und Forschungsbedingungen an deutschen Universitäten und gleichgestellten Hochschulen in regelmäßigen Abständen wiederholt. Die DZHW-Wissenschaftsbefragung 2023 wurde von Januar bis März 2023 durchgeführt. Die Befragten blicken also retrospektiv auf ihre Arbeits- und Forschungsbedingungen während der Covid-19-Pandemie sowie auf ihre aktuelle postpandemische Situation. [...] Vollständiger Abstract: https://doi.org/10.21249/DZHW:scs2023:1.0.0

Die Forschungsdateninfrastruktur „Higher Education Analytical Data System“ (HEADS) ist ein nachhaltiges, flexibles und ausbaufähiges digitales Informationssystem, das die Befragungsergebnisse und Bildungsindikatoren des DZHW webbasiert zugänglich macht und perspektivisch als gemeinsames Portal für die Präsentation der Ergebnisse aller DZHW-Befragungen dient. Für verschiedene Stakeholder und die interessierte Fachöffentlichkeit sind die Ergebnisse in unterschiedlichen Formaten abrufbar. Das aufgebaute technische Gesamtsystem besteht aus zwei Infrastrukturelementen: (1) einem webbasierten Informationsportal und (2) einem Teilbereich des geplanten DZHW-DataWarehouses sowie des HEADS-Berichtssystems für die DZHW-Befragungsstudien.

Cardiovascular diseases continue to be the leading cause of mortality worldwide, claiming a significant number of lives each year. Despite the advancements in predictive models, including logistic regression, neural networks, and random forests, these techniques often lack transparency and interpretability, limiting their practical application in clinical settings. To address this challenge, this research introduces EPFHD-RARMING, an innovative approach designed to enhance the understanding and predictability of heart disease through the discovery of rare and meaningful patterns. EPFHD-RARMING utilizes rare association rule mining to [...] Full Abstract: https://www.nature.com/articles/s41598-024-69071-6#citeas

Menschen mit Legasthenie und Dyskalkulie sind an deutschen Hochschulen stark unterrepräsentiert und die Forschung zu diesem Thema ist rar. Eine gleichberechtigte und diskriminierungsfreie Teilhabe von Studierenden mit studienerschwerenden Beeinträchtigungen gemäß der UN-Behindertenrechtskonventionen kann durch die Hochschulen allerdings nur sichergestellt werden, wenn wissenschaftlich fundierte Ergebnisse in den Prozess bis hin zur 2009 von der Hochschulrektorenkonferenz geforderten „Hochschule für alle“ einfließen. In diesem Buch wird untersucht, wie sich der Tertiärbereich Studium in der Bildungskarriere von Personen mit den Teilleistungsstörungen Legasthenie oder Dyskalkulie gestaltet und gibt damit erstmals einen Überblick [...]