Veranstaltungsprogramm

Future skills refer directly to those skills and competencies that are likely to be in high demand in the coming years as society and the workplace evolve and adapt to technological advances and the changing economic landscape. Academics and practitioners agree that these skills will enable graduates to meet the challenges of the future in the best possible way (Ehlers, 2020). The authors of this paper wish to present in this article the following aspects: (1) the scientific arguments that support a project about future skills in companies from Saxony (Germany); (2) to present a model and framework of future skills based in the previous works of Ehlers (2020, 2022) and Kotsiou et al. (2022) among others; and (3) the first results of a survey aimed at obtaining current and relevant information and data on future competences/skills and will map trends and needs of various production and service sectors in the Saxony region.

<p>Bewerbungsprozesse stellen Arbeitssuchende vor ein Dilemma: Sie müssen umfangreiche persönliche Daten preisgeben, verlieren dabei jedoch die Kontrolle über deren Verwendung, Speicherung und Weitergabe. Dies widerspricht dem Prinzip der Datensouveränität, das Individuen das Recht einräumt, selbstbestimmt über ihre eigenen Daten zu verfügen [2]. Darüber hinaus fungieren Bewerberportale als zentralisierte Datensilos, in denen sensible Informationen ohne ausreichende Transparenz oder Nutzerkontrolle verarbeitet werden (können) [7].</p>

<p>Unser Vorschlag adressiert die Problematik mangelnder Datensouveränität von Bewerbenden durch die Entwicklung eines dezentralisierten Bewerbungssystems [9], das auf Verifiable Credentials (VC), digitalen (dezentralen) Identitäten (DID) und Self-Souvereign Identity (SSI)-Prinzipien beruht (siehe Abb. 1). Dieses strebt danach, den Inhabern der Daten (holder) Mechanismen an die Hand zu geben, ihre Daten zu schützen. So sollen diese ihre Daten in persönlichen digitalen Wallets verwalten und selektiv mit potenziellen Arbeitgebenden teilen können [2]. Die Integration von KI-basierten Agenten [4] optimiert den Bewerbungsprozess unter Gewährleistung von Datensouveränität. Im Gegensatz zu anderen Verfahren, die bisher auf Seite der Arbeitgebenden ‑ in ihrer Rolle als Datenempfangende und -prüfende (verifier) – ansetzen oder sich auf organisatorische Compliance konzentrieren [7], fokussiert der Ansatz erstmalig die Perspektive der Nutzenden.</p>

<p>Das System wird unterstützt durch sechs spezialisierte KI-Agenten:</p>

<ol start="1" type="1">

<li>Der <strong>VC-Validator-Agent</strong> verifiziert die Authentizität digitaler Nachweise (z. B. Bildungsabschlüsse, Arbeitszeugnisse) und stellt Konformität mit Standards sicher.</li>

<li>Der <strong>GDPR-Compliance-Agent</strong> stellt sicher, dass alle Datenverarbeitungsvorgänge den Anforderungen der DSGVO entsprechen [3, 7].</li>

<li>Der <strong>Skills-Matching-Agent</strong> analysiert Kompetenzen aus VCs und Lebensläufen [1, 8] und transformiert diese in standardisierte Taxonomien (z. B. ESCO), um Vergleichbarkeit zu gewährleisten.</li>

<li>Der <strong>Redaction-Agent</strong> entfernt kritische persönliche Informationen aus Bewerbungsunterlagen, die für den spezifischen Bewerbungsprozess nicht relevant sind [7, 8].</li>

<li>Der <strong>Generation-Agent</strong> adaptiert Lebenslauf und Anschreiben an konkrete Stellenausschreibungen unter Berücksichtigung der freigegebenen VCs.</li>

<li>Der <strong>Judge-Agent</strong> überprüft final sowohl die Einhaltung der Datenschutzstandards als auch potenzielle algorithmische Verzerrungen [1, 6].</li>

</ol>

<p>Dieses System adressiert mehrere aktuelle Herausforderungen: Es minimiert das Risiko algorithmischer Diskriminierung [1, 6], stärkt die Datensouveränität der Bewerbenden und reduziert den Verwaltungsaufwand für Arbeitgebende.</p>

<p>Im Rahmen dieses Work-in-Progress-Beitrags werden ausgehend von den Anforderungen der Datensouveränität sowohl die konzeptionelle Architektur als auch erste Überlegungen zur technischen Implementierung vorgestellt und eine Einordung in rechtliche und organisatorische Prozesse [2, 7, 9] vorgenommen.</p>

<p>Die fortschreitende Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Bildungskontexten transformiert die Hochschullehre grundlegend und wirft zentrale Fragen bezüglich der Rolle der Lehrenden sowie der Gestaltung digitaler Lernräume auf. Auf Grundlage einschlägiger Literatur aus den Bereichen KI, Didaktik, Philosophie und Hochschulforschung untersucht der vorliegende Beitrag sowohl theoretische als auch empirische Perspektiven auf die Chancen und Herausforderungen von KI-Technologien in der universitären Bildung. Besonderes Augenmerk gilt dabei den ethischen Dimensionen des KI-Einsatzes, insbesondere der Frage, wie sich der KI-Einsatz auf die Autonomie der Lernenden auswirkt.</p>

<p>Zudem ist eine Umfrage unter Lehrenden, Studierenden und weiteren Hochschulangehörigen geplant, die sowohl deren Wissen über Bias (algorithmische Verzerrungen) und ethische Herausforderungen erfasst als auch ihre Einschätzungen zum Einsatz von KI in der Lehre beleuchtet. Ziel der Befragung ist es, zu ermitteln, inwieweit Lehrende die ethischen Aspekte der Nutzung von KI-gestützten Werkzeugen reflektieren und welche Bedenken und Erwartungen sie dabei haben.</p>

<p>Frühere Studien betonen unterschiedliche Aspekte dieses Themenfelds. Chan (2023) problematisiert die ambivalente Rolle von KI als potenziellem Ersatz oder Ergänzung von Lehrenden, wobei einerseits das Risiko eines Verlusts menschlicher Empathie besteht und sich andererseits Chancen für personalisierte, adaptive Lernförderung eröffnen. Chukwuere (2024) hebt die Bedeutung generativer KI-Chatbots als dialogbasierte Werkzeuge hervor, die die Wissensvermittlung und Interaktion in der Hochschulbildung neu gestalten können, und betont die unverzichtbare soziale Verantwortung der Lehrenden in diesem Kontext.</p>

<p>Aufbauend auf einem systemischen Ansatz zeigt Katsamakas (2024) die transformative Wirkung von KI auf Hochschulen sowohl als Bildungsinstitutionen als auch als soziale Organisationen auf. Die strategische Implementierung von KI-gestützten Lösungen umfasst dabei sowohl die Automatisierung administrativer Prozesse als auch die Neugestaltung von Lehr- und Lernmethoden. Gleichzeitig offenbaren Befragungen unter Lehrenden ein breites Spektrum an Einstellungen gegenüber dieser Transformation: Einige unterstreichen das Potenzial für individualisierte Lernprozesse, während andere befürchten, dass KI die menschliche Beziehung zwischen Studierenden und Lehrenden beeinträchtigen könnte.</p>

<p>Vor diesem Hintergrund wird diskutiert, welche didaktischen Prinzipien und ethischen Leitlinien für eine verantwortungsvolle Integration von KI in die Hochschullehre entwickelt werden müssen. Durch die Verknüpfung theoretischer Annahmen mit den Perspektiven der Lehrenden soll aufgezeigt werden, wie ein sozialverträglicher Einsatz von KI in der Hochschulbildung im digitalen Zeitalter gestaltet werden kann.</p>

Das Horizon-Europe-Projekt DIGICHer adressiert die Digitalisierung des kulturellen Erbes ethnischer und kultureller Gemeinschaften zur Förderung von Gleichberechtigung und Teilhabe. Der Beitrag stellt den aktuellen Entwicklungsstand des darin zu entwickelnden Monitoring-Tools zur Analyse von Förder- und Forschungslandschaften im Bereich der Kulturerbedigitalisierung vor. Eine exemplarische thematische Analyse ausgewählter EU-Projekte der CORDIS-Datenbank eröffnet Einblicke in das Potenzial möglicher Untersuchungen damit. Neben der Darstellung der aktuellen Funktionen der Webanwendung werden geplante Erweiterungen, etwa die Anbindung von weiteren Metadaten, skizziert. Die angeschlossene Befragung erhebt partizipativ Feedback, um das Tool inklusiv weiterzuentwickeln.

<p>Zwei Jahre nach dem offiziellen Ende der COVID-19 Pandemie hat sich das ortsflexible Arbeiten (i e. das Home-Office (HO) als zusätzlicher Arbeitsort) mittlerweile fest etabliert. Aktuelle Daten aus Amerika (Bloom, 2025), Deutschland und Europa (Burke, 2024) zeigen, dass ca. 20-25% der Erwerbsbevölkerung mittlerweile hybrid arbeiten. Diese neue Form der Zusammenarbeit ermöglicht zahlreiche (neue) Gestaltungsoptionen der Kollaboration, die Vor- (z.B. Autonomie) aber auch potentielle Nachteile (z.B. Entgrenzung der Arbeitszeiten) für die Beschäftigten, die Teams und die Unternehmen mit sich bringen (Overbeck-Gurt et al. 2023).</p>

<p>Unternehmen stehen hierbei vor der Herausforderung, „passende“ Regelungen zu entwickeln, welche dem neuen hybriden Modell der ortsflexiblen Zusammenarbeit gerecht werden, indem sie potentielle Vorteile ermöglichen, gleichzeitig aber das Auftreten potentieller Nachteile minimieren (Gajendran et al., 2024).</p>

<p>Im Rahmen der vorliegenden Querschnittsstudie werden hybrid arbeitende Beschäftigte (n=108) zu den vorliegenden HO-Regelungen in ihrem Unternehmen befragt. Dabei werden die Intensität des HO (Anzahl der Tage pro Woche im HO), die Regelungsebene (Organisation, Team, Führungskraft), die Klarheit &amp; Transparenz (Information) und die Flexibilität von HO-Regelungen erfragt, um deren Relevanz für das Erleben und Verhalten der hybrid arbeitenden Beschäftigten zu überprüfen.</p>

<p>Mittels etablierter Skalen auf der individuellen Ebene werden Zusammenhänge zur erlebten Selbstwirksamkeit (Doll et al., 2021) und Gesundheit (Goldberg, 2011) der Beschäftigten untersucht. Auf der kollektiven Ebene werden Bezüge zur Team-Resilienz (Sweetman et al., 2022) analysiert. Die Ergebnisse werden in den aktuellen Forschungsstand eingeordnet und praktische Hinweise für die konkrete Ausgestaltung von HO-Regelungen aus Unternehmens- und Mitarbeitersicht abgeleitet.</p>