@article{63181, abstract = {{ Purpose This study aims to explore the current state of generative artificial intelligence (genAI) in the workplace and discuss a potential digital divide in relation to genAI. Design/methodology/approach Using a quantitative approach, we study career-relevant predictors – family socio-economic status, education and work characteristics – and their relationship with different indicators of digital divide – access, genAI use, attitude toward AI and perceived AI literacy. To test our hypothesis, we used logistic and linear regression analyses. Additionally, latent profile analysis was conducted to identify patterns regarding work characteristics within the sample. Findings Among the 1,341 participants, 326 individuals were genAI users. Our results show that higher family socio-economic status, education and enriched and demanding work can be linked to a more positive attitude toward AI and higher perceived AI literacy. In the case of access and frequency of use, the results were mixed. Originality/value Our findings offer a novel contribution by examining a potentially upcoming digital divide in the case of genAI. We focus on how the career adaptation of the workforce might develop in the age of genAI. Importantly, we highlight that not all individuals may have an equal opportunity to adapt to genAI, which could hinder their future career development and reinforce patterns of inequality. Future research should address how to promote inclusivity and consider individual differences in adapting to genAI. }}, author = {{Neufeld, Katharina and Ohly, Sandra and Sedefoglu-Ulucak, Didem and Steinhardt, Isabel and Mauermeister, Sylvi}}, issn = {{1362-0436}}, journal = {{Career Development International}}, pages = {{1--19}}, publisher = {{Emerald}}, title = {{{Analyzing the role of family socio-economic status, education and work characteristics in times of generative artificial intelligence and digital divide}}}, doi = {{10.1108/cdi-10-2024-0442}}, year = {{2025}}, } @inproceedings{56739, abstract = {{Spätestens mit ChatGPT haben Large Language Models und darauf basierende KI-Tools Einzug in die Hochschulen gehalten. KI ist eines der derzeit zentralen Zukunftsthemen in Hochschulen, das eine disruptive Wirkung entfalten kann. Bisher ist allerdings noch wenig über die Effekte bekannt, es zeigt sich aber, dass Studierende KI-Tools zur Ideenfindung, zum Schreiben, Korrigieren und Forschen bereits nutzen. Wie bei der Einführung anderer Informations- und Kommunikationstechnologien (ICT) ist zu erwarten, dass es auch bei der Nutzung, Akzeptanz, dem Wissen über und der Kompetenz im Umgang mit KI-Tools Unterschiede gibt, die stark mit sozialen und kulturellen Faktoren zusammenhängen. Um diese Unterschiede zu untersuchen, wird das Konzept der digitalen Spaltung verwendet (van Deursen & van Dijk, 2019; Zillien & Marr, 2013). Dem Konzept der digitalen Spaltung liegen drei Annahmen zugrunde. Erstens, dass der Zugang zum Internet und anderen ICT ungleich verteilt sind und in hohem Maße von sozialen Faktoren abhängen. Zweitens, dass die Nutzung und die damit verbundenen Kenntnisse und Fähigkeiten im Umgang mit ICT ungleich verteilt sind und drittens, dass dies zu Unterschieden bei der gesellschaftlichen Teilhabe führt, die soziale Auswirkungen haben (van Deursen & van Dijk, 2019; Zillien & Marr, 2013). Auf der Grundlage dieser Annahmen untersuchen wir die Ebenen der Digitalen Spaltung in Bezug auf KI-Tools von Studierenden: Erstens den Zugang zu KI-Tools unter Rückgriff auf Bourdieus Kapitalsorten (Bourdieu, 1984). Zweitens, die Nutzung von KI-Tools basierend auf der Kompetenzselbsteinschätzung und die Akzeptanz von KI-Tools. Drittens, die im Zusammenhang von Digitalisierung und Teilhabe antizipierten, gesamtgesellschaftlichen Veränderungen, mit denen hochschulische Lehre in der Zukunft konfrontiert ist. Um die digitale Spaltung bei Studierenden im Hinblick auf KI-Tools zu analysieren, wurde ein Fragebogen entwickelt. Dabei kamen zum einen etablierte Skalen zum Einsatz (z.B. sozialer Hintergrund, KI-Kompetenzen), zum anderen wurden eigene, spezifisch auf KI-Tools bezogene Skalen entwickelt und getestet (z.B. Nutzungsverhalten). Daten liegen aus einer Preteststudie mit Studierenden und einer Absolventenbefragung vor. Die vorliegenden Ergebnisse haben damit eine mittlere Reichweite. Deshalb werden sie mit einer umfassenden internationalen Literaturstudie zum aktuellen Stand von Digitaler Spaltung und KI im Hochschulkontext gerahmt, um die empirischen Ergebnisse diskutieren und einordnen zu können. Bourdieu, P. (1984). Distinction: A social critique of the judgment of taste. Harvard University Press. Marr, M., & Zillien, N. (2019). Digitale Spaltung. In W. Schweiger & K. Beck (Hrsg.), Handbuch Online-Kommunikation (S. 283–306). Springer Fachmedien. https://doi.org/10.1007/978-3-658-18016-4_12 van Deursen, A. J., & van Dijk, J. A. (2019). The first-level digital divide shifts from inequalities in physical access to inequalities in material access. New Media & Society, 21(2), 354–375. https://doi.org/10.1177/1461444818797082 Zillien, N., & Marr, M. (2013). The Digital Divide in Europe. In M. Ragnedda & G. W. Muschert (Hrsg.), The Digital Divide: The Internet and Social Inequality in International Perspective (S. 75–86). Routledge.}}, author = {{Steinhardt, Isabel and Mauermeister, Sylvi and Biere, Lea}}, location = {{Hagen}}, title = {{{Digitale Spaltung im Studium auch durch KI?. }}}, year = {{2024}}, } @article{57892, abstract = {{The present paper discusses the extent to which Large Language Models (LLMs) may affect the scientific enterprise, reinforcing or mitigating existing structural inequalities expressed by the Matthew Effect and introducing a “bot delusion” in academia. In a theory-led thought experiment, we first focus on the academic publication and citation system and develop three scenarios of the anticipated consequences of using LLMs: reproducing content and status quo (Scenario 1), enabling content coherence evaluation (Scenario 2) and content evaluation (Scenario 3). Second, we discuss the interaction between the use of LLMs and academic (counter)norms for citation selection and their impact on the publication and citation system. Finally, we introduce communal counter-norms to capture academics’ loyal citation behavior and develop three future scenarios that academia may face when LLMs are widely used in the research process, namely status quo future of science, mixed-access future, and open science future.}}, author = {{Wieczorek, Oliver and Steinhardt, Isabel and Schmidt, Rebecca and Mauermeister, Sylvi and Schneijderberg, Christian}}, issn = {{0016-3287}}, journal = {{Futures}}, keywords = {{Large Language Models, Matthew Effect, Academic Publishing and Citation Systems, Scientific Norms, Thought Experiment}}, publisher = {{Elsevier BV}}, title = {{{The Bot Delusion. Large language models and anticipated consequences for academics’ publication and citation behavior}}}, doi = {{10.1016/j.futures.2024.103537}}, volume = {{166}}, year = {{2024}}, } @article{51020, abstract = {{Der Hoffnung auf einen nachhaltigen Digitalisierungsschub von Studium und Lehre an Hochschulen in Corona-Zeiten folgte vielerorts Ernüchterung. Die fast vollständige und überwiegend begrüßte Rückkehr zur Präsenzlehre führte dazu, dass wenig darüber reflektiert wurde, welche Erfahrungen mit der Online-Lehre gemacht wurden und worauf sich aufbauen lässt. Im Frühjahr 2023 wurde ein Open-Space-Workshop zur Unterstützung der (digitalen) Lehre durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen: Den Lehrenden kommt eine zentrale Rolle für die weitere Digitalisierung zu.}}, author = {{Mauermeister, Sylvi and Steinhardt, Isabel and Bloch, Roland and Lohner, David and Schulz, Anja}}, issn = {{0340-8469}}, journal = {{Sozialmagazin}}, pages = {{66 -- 72}}, publisher = {{Beltz Juventa}}, title = {{{"Immerhin wurden Erfahrungen mit digitalen Tools gemacht"}}}, doi = {{10.3262/SM2312066}}, volume = {{11}}, year = {{2023}}, } @article{45604, author = {{Steinhardt, Isabel and Mauermeister, Sylvi and Schmidt, Rebecca}}, issn = {{0023-8333}}, journal = {{Language Learning}}, keywords = {{Open Science, Open Science Practices, Cultural Change}}, publisher = {{Wiley}}, title = {{{Open Research Practices and Cultural Change: A Commentary on “(Why) Are Open Research Practices the Future for the Study of Language Learning?”}}}, doi = {{10.1111/lang.12583}}, year = {{2023}}, } @unpublished{45402, abstract = {{

The reproduction of social inequalities through artificial intelligence (AI) and machine learning via artificial neural networks (ANN) has been demonstrated empirically in various areas of society, for instance in policing and personnel hiring decisions. Yet, a broader discussion is missing to what extent ANN technological developments may affect the scientific enterprise and reinforce or mitigate existing structural inequalities in academia. Focusing on publications and citations as main currencies in science, the anticipated consequences of ChatGPT on the research communication of existing and new knowledges are discussed in three scenarios, which echo the social structures in academia.

}}, author = {{Wieczorek, Oliver and Steinhardt, Isabel and Schneijderberg, Christian and Schmidt, Rebecca and Mauermeister, Sylvi}}, publisher = {{Center for Open Science}}, title = {{{The Bot Delusion. ChatGPT and anticipated consequences for research communication}}}, year = {{2023}}, } @misc{47143, author = {{Mauermeister, Sylvi}}, booktitle = {{Research Ideas and Outcomes }}, title = {{{Review of: Open Citizen Science: fostering open knowledge with participation.}}}, doi = {{10.3897/rio.9.e96476.r391541}}, volume = {{9}}, year = {{2023}}, } @article{47141, abstract = {{The development of good conditions for research is an essential task of research institutions, which in practice is nowadays mostly performed by science managers. Research in the field of science management in Germany mainly refers to developments at universities, whereas little is known about the situation at so called non-university research organisations. At the same time, there are hardly any statistics on the size of the science management in Germa-ny. In order to take first steps towards exploring these parallel universes, this article presents a comparative mapping of science management at universities and non-university research organisations for Germany by drawing on a special analysis of the German Federal Statistical Office and an online survey.}}, author = {{Schneider, Sebastian and Mauermeister, Sylvi and Henke, Justus and Aust, Robert}}, journal = {{Hochschulmanagement. Zeitschrift für die Leitung, Entwicklung und Selbstverwaltung von Hochschulen und Wissenschaftseinrichtungen.}}, number = {{18}}, pages = {{1--8}}, title = {{{Parallele Universen des Wissenschaftsmanagements? Ein Vergleich des Wissenschaftsmanagements an Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen in Deutschland.}}}, volume = {{1}}, year = {{2023}}, } @inbook{47142, author = {{Göbel, Claudia and Henke, Justus and Mauermeister, Sylvi and Pasternack, Peer}}, booktitle = {{Wissenschaftskommunikation, neu sortiert.}}, editor = {{Pasternack, Peer}}, isbn = {{978-3-658-39177-5}}, pages = {{195--204}}, publisher = {{Springer Fachmedien}}, title = {{{Citizen Science: Laien-Partizipation an Forschung}}}, doi = {{https://doi.org/10.1007/978-3-658-39177-5}}, year = {{2023}}, } @article{47139, author = {{de Angelis, Moira and Harles, Dorothea and Mauermeister, Sylvi and Aust, Robert}}, issn = {{0018-2974}}, journal = {{Das Hochschulwesen}}, number = {{71}}, pages = {{6--17}}, title = {{{Gesellschaftlich-demokratische Teilhabe: trotz hochschulischer oder durch hochschulische Bildung?}}}, volume = {{1+2}}, year = {{2023}}, } @phdthesis{47145, abstract = {{Hochschulische Bildungsverläufe und -erfolge sind in Deutschland anhaltend maßgeblich von der sozialen Herkunft beeinflusst. Gleichzeitig bestehen Anforderungen an moderne Gesellschaften, Unterschiede in den bildungsbezogenen Chancen abzuschaffen, die nicht aus Leistungsunterschieden, sondern aus der Zugehörigkeit zu bestimmten sozialen Gruppen resultieren. Auch angesichts der hohen Bedeutung der Studieneingangsphase für den Studienerfolg stellt sich die Frage, wie sich Unterschiede in den ökonomischen und kulturellen Ressourcen der Herkunftsfamilie auf den Verlauf der Studieneingangsphase auswirken. Welche Unterschiede zeigen sich in den Bedingungen des Studienverbleibs, der Ausstattung mit studienverbleibsrelevanten Ressourcen und dem Umgang mit Problemen? Die Untersuchung zeigt vor allem zweierlei: Zum einen sind die Schwierigkeiten mit den universitären und fachspezifischen Bedingungen, die bereits nach dem ersten Studiensemester sichtbar werden, stark abhängig von der Fächergruppe, in der studiert wird. Zum anderen ist für das Gelingen der Studieneingangsphase das kulturelle Kapital der Herkunftsfamilie von größerer Bedeutung als das ökonomische Kapital. Die Ergebnisse sind gleichermaßen für die Bildungs- wie die Ungleichheitsforschung relevant und erlauben es, Handlungsoptionen zur Gestaltung der Studieneingangsphase abzuleiten. }}, author = {{Mauermeister, Sylvi}}, pages = {{390}}, publisher = {{BWV – Berliner Wissenschafts Verlag}}, title = {{{Eingeschrieben und Geblieben. Herkunftsgruppenspezifische Bedingungen des Studienverbleibs nach der Studieneingangsphase an Universitäten.}}}, year = {{2022}}, } @techreport{47144, author = {{Schneider, Sebastian and Mauermeister, Sylvi and Aust, Robert and Henke, Justus}}, isbn = {{978-3-937573-85-4}}, pages = {{114}}, publisher = {{Institut für Hochschulforschung (HoF) an der Martin-Luther-Universität}}, title = {{{Paralleluniversen des Wissenschaftsmanagements: Ein Vergleich zwischen Hochschulen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen.}}}, volume = {{119}}, year = {{2022}}, } @inbook{47904, author = {{Mauermeister, Sylvi and Ratzlaff, Olaf and Erdmann, Melinda}}, booktitle = {{Entwicklungen im Feld der Hochschule – Grundlegende Perspektiven, Steuerungen, Übergänge und Ungleichheiten}}, editor = {{Bremer, Helmut and Lange-Vester, Andrea }}, isbn = {{978-3-7799-6536-7}}, pages = {{277--293}}, publisher = {{Beltz Juventa}}, title = {{{Should I stay or should I go? Der Studienabbruch als Indikator des Studien(miss)erfolgs - institutionelle und individuelle Perspektiven. }}}, year = {{2021}}, }