@article{62948,
  author       = {{Pollmeier, Pascal and Ponath, Jonas and Bohrmann-Linde, Claudia and Rubner, Isabel and Sommer, Katrin and Fechner, Sabine}},
  journal      = {{CHEMKON}},
  keywords     = {{Digital, Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, KI, Messsensoren, Fortbildung, Lehrkräfte, Chemie}},
  title        = {{{Digital und praxisnah: Was Chemielehrkräfte sich von (digitalisierungsbezogenen) Fortbildungen wünschen}}},
  year         = {{2026}},
}

@inbook{62947,
  author       = {{Grandrath, Rebecca and Cornelius, Soraya and Pollmeier, Pascal and Fechner, Sabine and Bohrmann-Linde, Claudia and Rubner, Isabel}},
  booktitle    = {{Sammelband MINT in der Buchreihe Kompetenzzentren für digital gestützte Schul- und Unterrichtsentwicklung}},
  keywords     = {{Bildung für nachhaltige Entwicklung, BNE, Nachhaltigkeit, Digitalisierung, Digital, KI, Künstliche Intelligenz, Chemie, Chemieunterricht}},
  title        = {{{Beiträge des ComeNet Chemie zur digitalen Transformation des Chemieunterrichts}}},
  year         = {{2026}},
}

@article{58650,
  abstract     = {{Technical systems are characterized by increasing interdisciplinarity, complexity and networking. A product and its corresponding production systems require interdisciplinary multi-objective optimization. Sustainability and recyclability demands increase said complexity. The efficiency of previously established engineering methods is reaching its limits, which can only be overcome by systematic integration of extreme data. The aim of "hybrid decision support" is as follows: Data science and artificial intelligence should be used to supplement human capabilities in conjunction with existing heuristics, methods, modeling and simulation to increase the efficiency of product creation.}},
  author       = {{Gräßler, Iris and Pottebaum, Jens and Nyhuis, Peter and Stark, Rainer and Thoben, Klaus-Dieter and Wiederkehr, Petra}},
  issn         = {{2942-6170}},
  journal      = {{Industry 4.0 Science}},
  keywords     = {{AI, artificial intelligence, Data Science, decision support, extreme data, Künstliche Intelligenz, product creation, product development}},
  number       = {{1}},
  publisher    = {{GITO mbH Verlag}},
  title        = {{{Hybrid Decision Support in Product Creation - Improving performance with data science and artificial intelligence}}},
  doi          = {{10.30844/i4sd.25.1.18}},
  volume       = {{2025}},
  year         = {{2025}},
}

@inproceedings{62951,
  author       = {{Pollmeier, Pascal and Bohrmann-Linde, Claudia and Cornelius, Soraya and Grandrath, Rebecca and Rubner, Isabel and Siepmann, Karin and Sommer, Katrin and Fechner, Sabine}},
  booktitle    = {{Jahrestagung der Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik e.V. (GDCP)}},
  keywords     = {{Digital, Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, KI, Messsensoren, Fortbildung, Lehrkräfte, Chemie}},
  location     = {{Frankfurt am Main}},
  title        = {{{Evaluation digitalisierungsbezogener Fortbildungen für Chemielehrkräfte}}},
  year         = {{2025}},
}

@inproceedings{62949,
  author       = {{Fechner, Sabine and Cornelius, Soraya and Pollmeier, Pascal and Siepmann, Karin and Rubner, Isabel}},
  booktitle    = {{Digitale Transformation für Schule und Lehrkräfteausbildung gestalten}},
  keywords     = {{Digital, Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, KI, Messsensoren, Fortbildung, Lehrkräfte, Chemie}},
  location     = {{Potsdam}},
  title        = {{{Digitalisierungsbezogene Kompetenzen im Chemieunterricht fördern – Ein Kurs für Lehrkräfte}}},
  year         = {{2025}},
}

@inproceedings{62952,
  author       = {{Pollmeier, Pascal and Ditter, David and Weiser, David and Siepmann, Karin and Ditter, Rebecca and Rubner, Isabel and Ponath, Jonas and Fechner, Sabine and Hoffmann, Adrian and Sommer, Katrin and Grandrath, Rebecca  and Bohrmann-Linde, Claudia}},
  booktitle    = {{16th Conference of The European Science Education Research Association (ESERA)}},
  keywords     = {{Digital, Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, KI, Messsensoren, Fortbildung, Lehrkräfte, Chemie}},
  location     = {{Copenhagen}},
  title        = {{{Fostering digitalisation-related competences of chemistry teachers}}},
  year         = {{2025}},
}

@inbook{61239,
  abstract     = {{In diesem Beitrag wird ein Überblick gegeben, welche Forschung zu Digitalisierung und künstliche Intelligenz (KI) in den Bereichen Verwaltung, Forschung, Studium und Lehre sowie Governance von Hochschulen besteht. Der Fokus liegt hierbei auf aktuellen Forschungsergebnissen seit der Coronapandemie. Zentral sind Fragen nach Effektivität und Effizienz durch Digitalisierung und KI und danach, wie Verbesserungen angestoßen werden können.}},
  author       = {{Steinhardt, Isabel}},
  booktitle    = {{Hochschulforschung}},
  editor       = {{Pasternach, Peer and Reinmann, Gabi and Schneijderberg, Christian}},
  isbn         = {{9783748943334}},
  keywords     = {{Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, Forschung, Lehre, Governance, Verwaltung}},
  pages        = {{197--206}},
  publisher    = {{Nomos}},
  title        = {{{Digitalisierung und Künstliche Intelligenz}}},
  doi          = {{10.5771/9783748943334-197}},
  year         = {{2025}},
}

@inproceedings{62954,
  author       = {{Ponath, Jonas and Pollmeier, Pascal and Fechner, Sabine}},
  booktitle    = {{Jahrestagung der Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik e.V.}},
  keywords     = {{Digital, Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, KI, Messsensoren, Lehrkräfte, Chemie, Kompetenzen}},
  location     = {{Bochum}},
  title        = {{{Erhebung und Förderung digitalisierungsbezogener Kompetenzen von Chemielehrkräften}}},
  year         = {{2024}},
}

@inproceedings{36866,
  abstract     = {{Die additive Fertigung bietet die Möglichkeit, digitale Prototypen dank der
Besonderheit der werkzeuglosen Fertigung schnellstmöglich in reale Strukturen
umzusetzen. Dieses Verfahren kann jedoch nur dann mit optimaler Geschwindigkeit
genutzt werden, wenn Engpässe wirksam vermieden werden können. Einer dieser
Engpässe ist der Konstruktionsprozess. Gerade im Bereich der additiven Fertigung
sind in letzter Zeit immer leistungsfähigere Softwarelösungen erschienen, die das
Design für die additive Fertigung, einschließlich der meisten Computer-Aided-Design
(CAD)-Aufgaben, beschleunigen. In vielen Bereichen wird daher bereits versucht, so
viele Schritte wie möglich zu automatisieren, nicht selten unter Verwendung
neuronaler Netze und künstlicher Intelligenz. Dieser Beitrag zeigt am Beispiel einer
automatisierten Strukturoptimierung eines Stuhls, warum das Nutzen neuronaler
Netze im Konstruktionsprozess sinnvoll ist, um die Bereiche der konventionellen
Topologieoptimierung und des Generative Design weiter zu verknüpfen und somit die
Produktentwicklungszeit zu reduzieren.}},
  author       = {{Ott, Manuel and Meihöfener, Niclas and Koch, Rainer}},
  booktitle    = {{Bericht 407 - 7. Tagung des DVM-Arbeitskreises Additiv gefertigte Bauteile und Strukturen}},
  keywords     = {{Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze, 3D-Druck, Design for Additive Manufacturing}},
  location     = {{Berlin}},
  pages        = {{91--106}},
  title        = {{{Neuronale Netze in der Konstruktion zur Ausschöpfung der Potentiale additiver Fertigungstechnologien}}},
  doi          = {{10.48447/ADD-2022-014}},
  volume       = {{7}},
  year         = {{2022}},
}