Auf einen Blick
- Aufgaben: Wissenschaftliche Auswertung von PISA-Daten und Mitgestaltung von Publikationen.
- Unternehmen: Renommierte Universität mit Fokus auf Bildungsforschung.
- Vorteile: Befristete Stelle mit Möglichkeit zur Verlängerung, Sozialleistungen und geregelte Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Engagiertes Team und vielfältige Kooperationsmöglichkeiten in Forschung und Praxis.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Bildung durch innovative Forschungsprojekte.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Masterstudium in relevanten Bereichen und Kenntnisse in quantitativen Forschungsmethoden.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
- Academic staff
- 04.09.2026
Am Lehrstuhl für Educational Monitoring und Effektiveness und dem Zentrum für Internationale Bildungsvergleichsstudien (ZIB) e.
V. der TUM School of Social Sciences and Technology suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine*n Doktorand*in oder Post-Doktorand*in PISA (m/w/d) in Vollzeit (100%, E13 TV-L).
Die Professur Educational Monitoring and Effectiveness beschäftigt sich mit individuellen, schulischen und systemischen Gelingungsaspekten von Bildung.
Sie leitet den ZIB-Standort München, der u. a. die wissenschaftliche Umsetzung der internationalen Bildungsmonitoringstudie PISA in Deutschland verantwortet.
In PISA werden alle vier Jahre die Kompetenzen fünfzehnjähriger Schüler*innen in Lesen, Mathematik und Naturwissenschaften sowie in wechselnden zusätzlichen Domänen erhoben.
Die ausgeschriebene Stelle ist projektübergreifend angelegt und verbindet zwei PISA-Begleitforschungsprojekte: (1) PISA Innovative Domains in Time (in DIts), das erstmals horizontale Vergleiche zwischen innovativen Domänen und vertikale Trendanalysen über mehrere PISA-Erhebungsrunden ermöglicht, und (2) FLA-Unterricht, das die in PISA 2025 erstmals international erhobene Fremdsprachenkompetenz Englisch mit Merkmalen des Englischunterrichts, der Lehrkräfte und der schulischen Rahmenbedingungen verknüpft.
Die Stelle soll beide Projekte wissenschaftlich bearbeiten; Aufgaben und projektspezifische Anforderungen sind nachfolgend getrennt ausgewiesen.
- Anforderungen
- Projektübergreifend
- Abgeschlossenes Masterstudium oder vergleichbare Qualifikation (Diplom, M.
A., Staatsexamen) in Erziehungswissenschaft, Psychologie, Bildungswissenschaften, Lehramt oder einem verwandten Gebiet.
- Sehr gute Kenntnisse in quantitativen Forschungsmethoden und Datenanalyse; Erfahrung mit komplexen survey- oder kompetenzbezogenen Daten ist von Vorteil.
- Vorkenntnisse in Large-Scale-Assessment und/oder internationalen Vergleichsstudien sind von Vorteil.
- Fähigkeit zu selbstständigem und strukturiertem Arbeiten, hohes persönliches Engagement, Team- und Kooperationsfähigkeit sowie Verantwortungsbewusstsein.
- Gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in deutscher und englischer Sprache.
- Für das Projekt in DIts
- Ausgeprägtes Interesse an innovativen PISA-Domänen und an der Analyse von Kompetenzen, die für lebenslanges Lernen bedeutsam sind.
- Interesse an psychometrischen Fragestellungen, insbesondere an Trend-, Linking- und Vergleichsanalysen sowie an der Untersuchung von Kompetenzprofilen und relevanten Subgruppen.
- Für das Projekt FLA-Unterricht
- Ausgeprägtes Interesse an Fremdsprachenkompetenz Englisch, Englischunterricht und Bedingungen lernförderlichen Unterrichts.
- Interesse an der Verknüpfung von Schüler*innen-, Lehrkräfte- und Schulleitungsdaten sowie an Mehrebenenanalysen zur Untersuchung schulischer und unterrichtlicher Wirkfaktoren.
- Kenntnisse im Bereich Fremdsprachendidaktik, Unterrichtsforschung oder Lehrkräftekompetenzen sind von Vorteil.
- Aufgaben
- Projektübergreifend
- Wissenschaftliche Auswertung der bereits erhobenen PISA-2025-Daten und aktive Mitgestaltung der Publikations- und Transferphase beider Projekte.
- Erstellung wissenschaftlicher Publikationen, Vorträge und adressatengerechter Ergebnisaufbereitungen für nationale und internationale Zielgruppen, darunter Forschung, Bildungspraxis und Bildungspolitik.
- Kooperation mit nationalen und internationalen Projektbeteiligten sowie Mitwirkung an der projektbezogenen wissenschaftlichen Abstimmung.
- Eigene Forschung im Rahmen der wissenschaftlichen Weiterqualifikation (Promotion bzw. weitere wissenschaftliche Profilbildung) ist ausdrücklich erwünscht.
- Administrative und unterstützende Aufgaben im Projektkontext sowie universitäre Lehre nach Absprache.
- Aufgaben im Projekt in DIts
- Psychometrische Auswertung der in DIts-Daten aus PISA 2025 einschließlich der Vorbereitung und Durchführung von Linking- und Trendanalysen zu Problemlösen (2003) und kreativem Denken (2022).
- Durchführung horizontaler Vergleiche zwischen Problemlösen, kreativem Denken, Lernen in der digitalen Welt (2025) und den PISA-Hauptdomänen.
- Analyse von Kompetenzprofilen und relevanten soziodemografischen Subgruppen sowie Bearbeitung methodischer Fragestellungen, beispielsweise zu Linkingfehlern bei langfristigen Trends oder zu Moduseffekten.
- Vorbereitung und Umsetzung wissenschaftlicher Veröffentlichungen zu den vertikalen und horizontalen Vergleichen.
- Aufgaben im Projekt FLA-Unterricht
- Analyse der in PISA 2025 erhobenen Fremdsprachenkompetenz Englisch in den Bereichen Lesen, Hören und Sprechen unter Einbezug der nationalen Ergänzungen.
- Verknüpfung und gemeinsame Auswertung von Angaben der Schüler*innen und Englischlehrkräfte, unter anderem zu Unterrichtsmethoden, Technologieeinsatz, Lehrerfahrung und Einstellungen.
- Untersuchung des Zusammenhangs zwischen fachdidaktischem Wissen der Lehrkräfte und den Englischkompetenzen der Schüler*innen mittels geeigneter Mehrebenenmodelle.
- Analyse differentieller Zusammenhänge für Teilbereiche der Englischkompetenz sowie für Gruppen von Schüler*innen, insbesondere hinsichtlich sozioökonomischem Status, Geschlecht und Migrationshintergrund.
- Einbezug schulischer und institutioneller Rahmenbedingungen und Ableitung wissenschaftlich fundierter Impulse für Bildungspolitik und Unterrichtspraxis; Mitwirkung an einem peer-reviewten Artikel und einer transferorientierten Ergebnisaufbereitung.
- Wir bieten
- Eine Stelle im Umfang von 100 % (E13 TV-L), zunächst befristet bis zum 31.12.2027; eine Verlängerung ist geplant und Mittel hierfür sind vorhanden.
- Einen abwechslungsreichen, gut ausgestatteten Arbeitsplatz an einer renommierten Universität und die Mitarbeit an national und international sichtbarer Bildungsforschung.
- Sozialleistungen, Altersversorgung und geregelte Arbeitszeiten entsprechend den Bestimmungen der Technischen Universität München.
- Unterstützung bei der eigenen wissenschaftlichen Profilbildung und Qualifikation, insbesondere im Rahmen einer Promotion bzw. postdoktoralen Weiterqualifikation.
- Gewachsene Verbindungen zu internationalen Partnern und vielfältige Kooperationsmöglichkeiten in Forschung, Praxis und Politik.
- Mitarbeit in einem engagierten und sich dynamisch entwickelnden Team sowie Integration in eine aktive Forschungsgruppe mit vielfältigem Tätigkeitsprofil.
Die TU München strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an, qualifizierte Frauen werden deshalb nachdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben.
Schwerbehinderte werden bei im Wesentlichen gleicher Eignung und Qualifikation bevorzugt.
The position is suitable for disabled persons. Disabled applicants will be given preference in case of generally equivalent suitability, aptitude and professional performance.
Bei inhaltlichen Rückfragen wenden Sie sich bitte gerne an Prof. Dr. Samuel Greiff (samuel. greiff@tum. de).
Data Protection Information
When you apply for a position with the Technical University of Munich (TUM), you are submitting personal information.
With regard to personal information, please take note of the Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. (data protection information on collecting and processing personal data contained in your application in accordance with Art. 13 of the General Data Protection Regulation (GDPR)).
By submitting your application, you confirm that you have acknowledged the above data protection information of TUM.
- Kontakt: bewerbung. zib@sot. tum. de
- #J-18808-Ljbffr
Doktorand*in oder Post-Doktorand*in PISA (m/w/d) in München Arbeitgeber: Technische Universität München (Technical University of Munich)
Die Technische Universität München (TUM) bietet als Arbeitgeber ein inspirierendes Umfeld für Techniker/innen, die in einem dynamischen Team an innovativen Forschungsprojekten im Bereich Pflanzenwissenschaften arbeiten möchten. Mit einer unbefristeten Anstellung, attraktiven Vergütungen nach TV-L und umfangreichen Fortbildungsangeboten fördert die TUM nicht nur die berufliche Entwicklung ihrer Mitarbeitenden, sondern auch eine kollegiale und unterstützende Arbeitsatmosphäre in Freising, die den Austausch von Ideen und Wissen schätzt.
Kontaktdaten:
Technische Universität München (Technical University of Munich) Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Doktorand*in oder Post-Doktorand*in PISA (m/w/d) in München erhalten könntest
✨Mach mit bei E-Learning-Events!
Such nach Konferenzen oder Webinaren, die sich mit E-Learning und digitaler Bildung beschäftigen. Dort kannst du nicht nur neue Trends erfahren, sondern auch mit Branchenexperten ins Gespräch kommen und eventuell Kontakte knüpfen, die dir bei Technische Universität München (Technical University of Munich) helfen können.
✨Engagiere dich in Online-Communities
Schau dir Foren und soziale Medien an, die sich mit E-Learning beschäftigen, wie z.B. LinkedIn-Gruppen oder Facebook-Communities. Poste Fragen oder teile deine Meinungen – so bekommst du nicht nur Sichtbarkeit, sondern auch wertvolle Insights und vielleicht sogar direkte Jobangebote.
✨Nutze deine Unis Ressourcen
Wenn du gerade studierst oder frisch von der Uni kommst, vergiss nicht, die Karrierezentren und Alumni-Netzwerke deiner Hochschule zu nutzen. Diese Ressourcen können dir helfen, Stellenangebote in der E-Learning-Branche zu finden, speziell bei Unternehmen wie Technische Universität München (Technical University of Munich).
✨Direkt bewerben bei Technische Universität München (Technical University of Munich)!
Wir bei StudySmarter wissen, wie wichtig es ist, den direkten Draht zu suchen. Bewirb dich auf unserer Website und nutze die Möglichkeit, dein Interesse an Doktorand*in oder Post-Doktorand*in PISA (m/w/d) klar und direkt zu zeigen. So bist du einen Schritt näher dran, Teil unseres Teams zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Doktorand*in oder Post-Doktorand*in PISA (m/w/d) in München mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeige dein Interesse an digitaler Bildung:In deiner Bewerbung solltest du klar machen, warum du Leidenschaft für e-Learning und digitale Bildung hast. Vielleicht hast du bereits Erfahrungen mit Online-Lernplattformen gemacht oder selbst digitale Bildungsprojekte initiiert? Teile deine Motivation und wie du bei Technische Universität München (Technical University of Munich) einen Unterschied machen kannst!
Relevante Erfahrung betonen:Formuliere deinen Lebenslauf so, dass deine bisherigen Erfahrungen in der digitalen Bildung klar hervorgehoben werden. Das können Praktika, Projekte oder Studiengänge sein. Zeige direkte Zusammenhänge zwischen deinen Fähigkeiten und den Anforderungen von Doktorand*in oder Post-Doktorand*in PISA (m/w/d).
Visuelle Unterlagen einfügen:In der Welt der digitalen Bildung kann es hilfreich sein, visuelle Beispiele deiner Arbeit beizufügen. Wenn du an E-Learning-Plattformen oder Lernmaterialien gearbeitet hast, kannst du Links oder Screenshots in deiner Bewerbung einfügen. Mach es der Personalabteilung von Technische Universität München (Technical University of Munich) leicht, deine Kreativität und Fähigkeiten zu erkennen.
Klarheit über deine Verfügbarkeit:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, stelle sicher, dass du in deinem Anschreiben deutlich machst, welche Zeiträume du zur Verfügung stehst. Zeige, dass du bereit bist, dich voll und ganz in das Team von Technische Universität München (Technical University of Munich) einzubringen und langfristige Ziele zu verfolgen.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Technische Universität München (Technical University of Munich) vorbereitet
✨Mach dich mit den neuesten Trends vertraut
In der E-Learning-Branche ist es super wichtig, die neuesten Trends und Technologien zu kennen. Schau dir an, welche Tools und Plattformen aktuell populär sind und überlege, wie diese in die Strategien von Technische Universität München (Technical University of Munich) passen könnten. Das zeigt, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch bereit bist, innovativ zu denken!
✨Portfolio, das begeistert
Stell sicher, dass du ein schönes Portfolio hast, das deine besten Arbeiten im Bereich digitale Bildung zeigt. Such dir ein paar Projekte aus, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung von Lerninhalten oder -architekturen demonstrieren. Die Interviewer bei Technische Universität München (Technical University of Munich) werden von konkreten Beispielen und Ergebnissen beeindruckt sein, die deine Herangehensweise an E-Learning zeigen.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Technische Fragen sind in dieser Branche nicht ungewöhnlich. Sei bereit, Fragen zu beantworten, die sich auf deine Kenntnisse bezüglich Learning Management Systems (LMS), Content-Management-Systeme oder sogar UX/UI-Design beziehen. Das wird dir helfen zu zeigen, dass du das technische Know-how hast, um bei Technische Universität München (Technical University of Munich) erfolgreich zu sein.
✨Engagement für lebenslanges Lernen
Da die Rolle in einem Vollzeitjob angesiedelt ist, wird dein Engagement für kontinuierliche Weiterbildung entscheidend sein. Mach dir Gedanken über deine eigene Lernreise und wie du dieses Engagement in die Kultur von Technische Universität München (Technical University of Munich) einbringen kannst. Zeig, dass du aktiv daran interessiert bist, dich weiterzuentwickeln, sodass du nicht nur jetzt, sondern auch in Zukunft einen Wert bringst!
