PhD Researcher: AI for Semantic Structures, Reasoning Flows & Personalized Content Generation

Über die Position

Sie werden zur Entwicklung international sichtbarer, grundlegender Forschung im Bereich der KI-gesteuerten semantischen Strukturauswertung, automatisierten Modellierung von Denkflüssen und adaptiver Inhaltserzeugung beitragen. Die Forschung konzentriert sich auf Methoden zur Analyse und Darstellung tiefgreifender semantischer und pädagogischer Strukturen in wissenschaftlichen und bildungsbezogenen Materialien; hochpräzise Extraktion konzeptioneller und denkender Blöcke; Generierung von Begründungen zur Inferenzzeit; und adaptive, lernende Inhaltssequenzierung. Dies umfasst Arbeiten zu semantischem Parsing, strukturiertem NLP, graphbasierten neuronalen Modellen, metakognitiven Aufforderungen, Ontologieanpassung über Disziplinen hinweg und Optimierung mit Mensch-in-der-Schleife.

In diesem Kontext wird interdisziplinäre Forschung stark gefördert – insbesondere Kooperationen, die Informatik, computerlinguistische, kognitive Wissenschaften und Lernwissenschaften umfassen. Sie werden zur Entwicklung von Datensätzen, Basismodellen, personalisierten Lernmaschinen, Darstellungen von Denkgraphen, Algorithmen zur bereichsübergreifenden Zuordnung und RLHF-ähnlichen Feedbackschleifen beitragen, die die Systeminterpretierbarkeit und die Qualität des Unterrichts verbessern. Der erfolgreiche Kandidat wird auch zu hochwertigen Publikationen beitragen, Forschungsprototypen veröffentlichen und Demonstratorsysteme unterstützen, die strukturierte semantische Extraktion, begründungsbewusste Inhaltserzeugung und bereichsübergreifende Übertragung von Denkstrukturen liefern.

Darüber hinaus wird vom erfolgreichen Kandidaten erwartet, dass er Lehrtätigkeiten in Bereichen wie Maschinelles Lernen, Natürliche Sprachverarbeitung, KI in der Bildung, Wissensrepräsentation und Python-basierten analytischen Seminaren auf Bachelor-, Master- und Doktoratsniveau unterstützt. Zu den Aufgaben gehören die Unterstützung bei der Kursdurchführung, die Beratung von Studierenden, die Betreuung von Bachelor-/Masterarbeiten und die Mitwirkung an methodologischen Innovationen für Online-, Hybrid- und Präsenzlernformate. Die Universität bietet starke Unterstützung für Nachwuchswissenschaftler, einschließlich Mentoring, administrativer Unterstützung, Zugang zu Rechenressourcen, Konferenzfinanzierung und Möglichkeiten zur Zusammenarbeit mit anderen Forschungsgruppen und Industriepartnern, die an der Schnittstelle von KI und digitaler Bildung arbeiten.

Erforderliche Qualifikationen

• Master- oder Doktortitel in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen, Computerlinguistik oder einem verwandten Bereich.
• Starkes Forschungsinteresse und praktische Erfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche:

• semantisches Parsing und strukturiertes Repräsentationslernen
• Wissensgraphen oder graphbasiertes Denken
• Transformermodelle, Sequenzmodellierung oder GNNs
• natürliche Sprachgenerierung und Erklärbarkeit
• Bildungs-KI, Personalisierungsalgorithmen oder kognitive Modellierung

Finanzierung & Anstellungsbedingungen

Die Anstellung bietet eine vollständige finanzielle Abdeckung durch ein spezielles Stipendium, das Folgendes umfasst:

• Monatliches Stipendium von 1.650 €
• Monatliche Forschungsaufwandsentschädigung von 100 € (Forschungskostenpauschale)
• Krankenversicherungszuschuss von 100 € pro Monat
• Zusätzliche 550 € Mini-Job-Zulage zur Unterstützung einer parallelen Teilzeitanstellung (optional)

Bewerbungspaket muss enthalten:

• Akademische Transkripte
• Ein detailliertes Motivationsschreiben, das Forschungsinteressen und Karriereziele umreißt

Bewerbungen werden fortlaufend geprüft. Kurzfristig ausgewählte Kandidaten werden zu Vorstellungsgesprächen eingeladen.