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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze die Entwicklung innovativer Studiengänge und digitale Lernmodelle.
- Arbeitgeber: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg mit Fokus auf Studienerfolg.
- Mitarbeitervorteile: 30 Tage Urlaub, tarifliche Gehaltserhöhung und betriebliche Altersversorgung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Lehre mit KI und digitalen Tools.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss und sehr gute Deutschkenntnisse erforderlich.
- Andere Informationen: Möglichkeit zur Promotion und individuelle Stellenkombination.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 40000 - 60000 € pro Jahr.
Ihr Arbeitsplatz
Die Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) hat sich darauf verständigt, den Studienerfolg ihrer Studierenden aktiv zu steigern. Das von der Stiftung Innovation in der Hochschullehre geförderte Projekt „FAUstairs“ möchte sich dieser Herausforderung annehmen. Dazu suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt Wissenschaftliche Mitarbeitende (m/w/d, 6x E13 50%), um die Umsetzung der entwickelten Konzepte und Technologien zu unterstützen. Im Rahmen des Projekts soll der Studienerfolg durch den Einsatz von formativem Assessment und unterstützenden KI-basierten Systemen gesteigert werden.
Aufgaben
- Studiengangsanalyse und -modellierung (Digital Twins): Im Rahmen der Studiengangsanalyse und -modellierung werden für die beteiligten Studiengänge digitale Repräsentationen erstellt. Diese Digital Twins beinhalten sowohl die organisatorischen Strukturen, die Lehrveranstaltungen, wie auch die inhaltlichen Wissensstrukturen. Diese müssen in Zusammenarbeit mit den Studiengängen erhoben und kuratiert werden. Ebenso werden hochschuldidaktische und assessmentbezogene Potenziale analysiert. Dazu werden fundierte Grundlagenkenntnisse über die beteiligten Studiengänge beziehungsweise die typischen Lehrformen, Denkmuster, Vorgehensweisen, Inhalte, Herausforderungen, Fachkulturen etc. der Studiengänge in den jeweiligen Fakultäten benötigt. Hierbei sind ein philosophisch-sozialwissenschaftliches, ein naturwissenschaftliches und ein technisches Schwerpunktprofil angedacht, um alle Fakultäten der FAU zu überdecken.
- Technische Umsetzung der datengetriebenen Mehrwertdienste: Die Stellen setzen die im Projekt auf der Basis der Digital Twins konzeptionierten Mehrwertdienste und Werkzeuge zur Unterstützung der Studiengangsmodellierung um. Dies umfasst unter anderem die Umsetzung angewandter Wissensrepräsentation, die Implementierung von Webanwendungen (integriert in ILIAS/StudOn), sowie Interaktionsdesign und User Experience (UX).
- Enge Zusammenarbeit mit Studiengangsverantwortlichen, Lehrenden, Studierenden und Fakultäten: Erhebung, Formalisierung, Modellierung und digitale Repräsentation von Studiengangs-, Lehr- und Prüfungsstrukturen (Digital Twins); Mitwirkung an der Konzeption und Umsetzung datenbasierter Assessment‑Ansätze (insb. formative Assessments) aus dem Assessment Lab; Modellierung von Wissens-, Kompetenz- und Lehr‑Lern‑Konzepten und -Praktiken der beteiligten Studiengänge; Mitwirkung bei der Konzeption und Umsetzung datengetriebener Mehrwertdienste für Studium und Lehre.
Grundsätzlich ist für alle Arbeitsbereiche eine Offenheit bzw. Erfahrung bezüglich Digitalisierung der Lehre, formativem Assessment und Wissensrepräsentation erforderlich.
Ihr Profil
- Mit gutem Erfolg abgeschlossenes wissenschaftliches Universitätsstudium (Master oder äquivalenter Abschluss)
- Eigeninitiative und Fähigkeit zum systematischen und selbstständigen Arbeiten
- Fähigkeit und Bereitschaft, sich auch in bisher unbekannte interdisziplinäre Thematiken einzuarbeiten
- (für 1.) Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C2‑Niveau) in Wort und Schrift
- Gute Englischkenntnisse (mind. B2‑Niveau) in Wort und Schrift
- Proaktive Arbeitsweise und Hands‑On‑Mentalität
Unsere Benefits
- Regelmäßiger Stufenanstieg und steigendes Gehalt nach Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV‑L) beziehungsweise Besoldung nach BayBesG sowie zusätzliche Jahressonderzahlung
- Urlaubsanspruch von 30 Tagen pro Kalenderjahr bei fünf Arbeitstagen pro Woche, mit zusätzlichen freien Tagen am 24. und 31. Dezember
- Betriebliche Altersversorgung sowie vermögenswirksame Leistungen
- Intensive Begleitung in der wissenschaftlichen Qualifikationsphase
- Umfassende Einarbeitung durch engagiertes Team
- Gemeinsame Aktivitäten im Team
Stellenzusatz
Eine eigene wissenschaftliche Qualifizierung in Form einer Promotion (Qualifikationsziel) ist möglich und erwünscht. Bei positiver Bewertung des Projekts besteht die Möglichkeit der Verlängerung um 1,5 Jahre. Bei Vorliegen der persönlichen Voraussetzungen können Stellenanteile individuell kombiniert werden.
EntgeltTV-L E 13 Arbeitszeit Voll- oder Teilzeit
Wissenschaftliche Mitarbeit – Studiengangsentwicklung & Modellierung (m/w/d) Arbeitgeber: FAU Erlangen-Nürnberg
Kontaktperson:
FAU Erlangen-Nürnberg HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Wissenschaftliche Mitarbeit – Studiengangsentwicklung & Modellierung (m/w/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das kann dir helfen, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine Antworten klar strukturierst. Zeig, dass du die Anforderungen der Stelle verstehst und wie du zur Umsetzung der Konzepte beitragen kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Warte nicht darauf, dass die perfekte Gelegenheit zu dir kommt – mach den ersten Schritt!
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für die digitale Lehre und formative Assessments. Teile Beispiele von Projekten oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen unter Beweis stellen. Das wird dich von anderen Bewerbern abheben!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Wissenschaftliche Mitarbeit – Studiengangsentwicklung & Modellierung (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir suchen nach Menschen, die authentisch sind und ihre Leidenschaft für das Thema zeigen. Zeig uns, warum du für die Stelle brennst!
Mach es konkret!: Vermeide allgemeine Floskeln und sei spezifisch. Erkläre, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten direkt zu den Aufgaben passen, die in der Stellenbeschreibung genannt werden. Das macht es für uns einfacher, dich einzuschätzen.
Achte auf die Details!: Korrekte Rechtschreibung und Grammatik sind ein Muss. Nimm dir die Zeit, deine Bewerbung gründlich zu überprüfen. Ein kleiner Fehler kann einen großen Eindruck hinterlassen – und nicht immer den besten.
Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles reibungslos läuft und wir deine Unterlagen schnellstmöglich bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei FAU Erlangen-Nürnberg vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Aufgaben passen. Bereite konkrete Beispiele vor, die zeigen, wie du in der Vergangenheit ähnliche Herausforderungen gemeistert hast.
✨Bereite Fragen vor
Zeige dein Interesse an der Position, indem du Fragen vorbereitest. Frag nach den Zielen des Projekts ‚FAUstairs‘ oder wie die Zusammenarbeit mit den Fakultäten aussieht. Das zeigt, dass du dich mit dem Thema auseinandergesetzt hast und aktiv an der Entwicklung teilnehmen möchtest.
✨Präsentiere deine interdisziplinären Fähigkeiten
Da die Stelle interdisziplinäres Arbeiten erfordert, sei bereit, deine Fähigkeit zur Einarbeitung in neue Themen zu demonstrieren. Erkläre, wie du in der Vergangenheit erfolgreich in verschiedenen Fachbereichen gearbeitet hast und welche Methoden du genutzt hast, um dich schnell einzuarbeiten.
✨Zeige deine Hands-On-Mentalität
Die Stelle erfordert eine proaktive Arbeitsweise. Teile Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, wo du selbstständig Lösungen entwickelt oder Projekte initiiert hast. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch bereit bist, praktisch anzupacken.