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(Geschlossen)DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in zur Promotion Zentrum für Technologie­basiertes Assessment (TBA)

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Über

75 % der regelmäßigen wöchentlichen Arbeitszeit; befristet auf drei Jahre; Vergütung nach EG 13 des Tarif­vertrages für den öffentlichen Dienst des Landes Hessen (TV-H)
Der Dienstort ist Frankfurt am Main.
Am TBA-Zentrum wird die Plattform für lern­begleitende Diagnostik »alea.schule« betrieben, über welche der »Mathe sicher können - Online-Check« als digitales formatives Assessment bereitgestellt wird. In dem von der Leibniz-Gemeinschaft geförderten Transfer-Projekt ALwAI (Assessment for Learning with AI) werden in Wissenschafts-Praxis-Kooperationen Erweiterungen dieser Plattform unter Nutzung von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) in enger Zusammen­arbeit mit Schulen entwickelt und erprobt. Diese Stelle ist maßgeblich in die Entwicklung und Erforschung dieser KI-Erweiterungen eingebunden, welche die Hindernisse für die Nutzung lern­begleitender Diagnostik reduzieren und die Rückmeldungen für die weitere Förderung verbessern sollen. Diese Stelle ist am Standort DIPF in Frankfurt angesiedelt und in das Projektteam von »alea.schule« eingebunden. Im Rahmen der wissen­schaftlichen Nachwuchs­förderung bieten wir intensive Betreuung sowie vielfältige Weiter­bildungs­möglichkeiten (Teilnahme am koordinierten Promotions­begleit­programm des DIPF, Kolloquien, Workshops).
Ihre Aufgaben
Mitarbeit bei der Entwicklung und Erprobung von KI-Erweiterungen in den Bereichen Item-Design, automatisierte Bewertung und Feedback
Aufbereitung und Auswertung von (Trainings-)Daten (Ergebnis- und Prozessdaten) in R
Eigenständige Forschung im Rahmen einer Dissertation innerhalb des Projekt­kontexts (z. B. zur ko-konstruktiven Entwicklung, Akzeptanz, pädagogisch-diagnostischen Umsetzung und Evaluation einer KI-Erweiterung)
Publikation von Forschungs­ergebnissen (Konferenz­beiträge, englisch­sprachige Fachartikel, Forschungs­berichte)
Voraussetzungen
Sehr guter wissenschaftlicher Hochschul­abschluss in Psychologie, Erziehungs­wissenschaften, Bildungs­wissenschaften, Informatik oder Data Science bzw. einer verwandten Disziplin
Gute Kenntnisse in Testtheorie / -entwicklung, im maschinellen Lernen sowie in quantitativen Forschungs- und Analyse­methoden
Erfahrung in der eigenständigen Analyse empirischer Daten (z. B. mit R, Mplus)
Vertiefte Kenntnisse in den Bereichen lern­begleitende Diagnostik und lern­förderliches Feedback und/oder Erfahrung in der Nutzung von Large-Language-Modellen (z. B. Training in Python) erwünscht
Selbstständiges Arbeiten, hohes persönliches Engagement, Kommunikations- und Kooperations­fähigkeit sowie inter­disziplinäre Zusammen­arbeit
Sehr gute Deutsch- und Englisch­kenntnisse (in Wort und Schrift)
Bereitschaft zur Weiterbildung in Bezug auf die gestellten Anforderungen und zu Dienstreisen
Die »Kita im DIPF« und flexible Arbeitszeiten ermöglichen gute Voraussetzungen für die Vereinbarkeit von Beruf und Familie. Ebenso ist mobiles Arbeiten innerhalb Deutschlands unter den Bedingungen der jeweils geltenden Dienst­vereinbarung nach Absprache mit dem Vorgesetzten möglich. Es besteht die Möglichkeit, ein vergünstigtes JobTicket Deutschland zu erwerben.
Das DIPF ist zertifiziert mit dem Siegel audit berufundfamilie +vielfalt, fördert die Gleichstellung aller Mitarbeiter*innen und begrüßt Bewerbungen unabhängig von ethnischer, kultureller oder sozialer Herkunft, Alter, Religion, Welt­anschauung, Behinderung, Geschlecht und sexueller Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung besonders berücksichtigt. Die Reduzierung der Arbeitszeit ist unter Berücksichtigung dienstlicher Belange grundsätzlich möglich.
Nähere Auskünfte zur Stelle erteilt Ihnen Dr. Ulf Kröhne unter der E-Mail-Adresse
Ihre schriftliche Bewerbung mit den üblichen Unterlagen senden Sie bitte in elektronischer Form und zusammengefasst in einem PDF-Dokument unter Angabe der Referenz-Nr. LLiB 7111-25-01 bis zum 19.03.2025 an:
PD Dr. Ulf Kröhne, Zentrum für Technologiebasiertes Assessment (TBA)
DIPF | Leibniz-Institut für Bildungs­forschung und Bildungs­information
Rostocker Straße 6, 60323 Frankfurt am Main
Datenschutzhinweis
Erstinformationen zum Datenschutz über die Verarbeitung Ihrer Daten nach Art. 13 DSGVO (PDF)

Wünschenswerte Fähigkeiten

  • R
  • Python
  • Germany

Berufserfahrung

  • Data Engineer
  • Machine Learning
  • Data Analyst
  • Data Scientist

Sprachkenntnisse

  • German