Forschungsgruppen

Die Forschungsgruppe „Advanced Robotics“ an der IU legt den Schwerpunkt auf zwei Forschungsbereiche der modernen Robotik mit dem Ziel, Robotik-Anwendungen für schwierige aber gleichzeitig sehr wichtige Bereiche wie die Pflege zu erschließen.
Der erste Bereich bestehet aus der Forschung über innovative Aktoren- und Sensorentechnologien, welche den Aufbau und den Betrieb von sogenannten Soft-Robotern ermöglichen werden. Soft-Robotern weisen auf Grund des besonderen Aufbaus eine höhe Nachgiebigkeit auf, die die Interaktion mit Menschen und insbesondere mit pflegebedürftigen Menschen erleichtert. Die Forschung ist in Kooperation mit dem Lehrstuhl für intelligente Materialsysteme der Universität des Saarlandes durchgeführt.
Der zweite Bereich besteht aus der Forschung über innovative Mensch-Maschine Interaktionsansätze, welche die effektive Interaktion zwischen dem Roboter und dem pflegebedürftigen Menschen gewährleisten können. Um eine erfolgreiche Anwendung in der Pflege auszulegen ist es unabdingbar, einen hochwertigen nutzerzentrierten Gestaltungsprozess für die Entwicklung umzusetzen. Wichtige Aspekte sind hier z. B. die User-Experience, die Sprach- und Gestensteuerung, Computer Vision und Künstliche Intelligenz, und die Möglichkeit, solche Eingänge in der Regelung des Roboters miteinzubeziehen.

Die Forschungsgruppe AI in Education befasst sich mit der Frage, wie künstliche Intelligenz genutzt werden kann, um die Aus- und Weiterbildung allgemein und insbesondere an der IU zu verbessern. Der inhaltliche Schwerpunkt liegt aktuell auf der Analyse von Texten wie z.B. der Generierung von Frage-Antwort-Paaren aus Studienskripten sowie der Auswertung von Videos durch maschinelles Lernen.

Anonymisierung von Daten dient dazu, bei Daten, die sich auf bestimmte Personen beziehen, diesen Personenbezug wieder zu entfernen. Dies ist in erster Linie dann nötig, wenn Daten aus dem Produktivbetrieb für statistische Auswertungen und andere Datenanalysen genutzt werden sollen, beispielsweise bei der Veröffentlichung von Gesundheitsdaten für Forschungszwecke, oder der Auswertung von Kunden- und Bestelldaten. Die Forschungsgruppe beschäftigt sich mit den Herausforderungen und Lösungsansätze, die sich bei der praktischen Umsetzung der Anonymisierung ergeben, wobei als Anwendungsgebiete in erster Linie das Gesundheitsmanagement sowie Learning Analytics betrachtet werden.

Die Forschungsgruppe Diversity and Education in the Digital Age setzt sich aus internationaler sowie transdisplinärer Perspektive mit den sozialen und kulturellen Transformationsprozessen im Kontext von Bildungsprozessen auseinander.
Die Komplexität der Digitalisierung in einer sich zunehmenden ausdifferenzierenden Gesellschaft restrukturiert auch das Feld der Bildung. Bildung wird dabei sowohl als
· Selbstentfaltung im sozialen Kontext im Sinne Humboldts sowie als
· zentrale Ressource in wissensbasierten Gesellschaften in globalen Wandel verstanden.
Dieser offene Bildungsbegriff ermöglicht eine transdisziplinäre Perspektivierung, die der Komplexität des Forschungsgegenstandes gerecht wird.

Die Munich Tourism Research Group beschäftigt sich sowohl mit regionalen als auch mit internationalen Fragen des Tourismus. Themen betreffen unter anderem die Bereiche Tourismusmanagement, Hospitality Management sowie Destinationsmanagement. Ein kontinuierlich laufendes Forschungsprojekt ist der Kulturtourismus im Kontext internationaler Reiseströme - eine empirische Untersuchung von Quellmärkten und deren Auswirkungen auf das Reiseverhalten am Beispiel Münchener Kultureinrichtungen.

Der Wandel von Inhaltsorientierung zur Kompetenzorientierung in der Hochschullehre wurde durch die Bologna-Reform sowie durch einen Mangel an Anwendungs- und Praxisorientierung forciert („shift from teaching to learning“).
Gefordert sind lehr-lern-theoretische Ansätze, die es Studierenden ermöglichen, ihr theoretisches Wissen in der Praxis fundiert anzuwenden, zu reflektieren und weiterzuentwickeln. Die Professionalisierung der praxisorientierten Lehre und die Bedeutung der Ermöglichungsdidaktik durch Verzahnung von theoretisch-wissenschaftlicher Wissensvermittlung und praktischen Erfahrung stehen somit zunehmend im Fokus des didaktischen Handelns von Hochschuldozierenden.
Das Spektrum öffentlich publizierter Diskussionsbeiträge über den Einsatz unterschiedlicher Lehrmethoden in Verbindung mit Praxisinstitutionen ist bisher nicht sehr umfangreich. Hieraus ergeben sich auf dieser Themenlandkarte einige weiße Flecken, die in dieser Forschungsgruppe beleuchtet werden sollen. Erste Ergebnisse sind im Sammelband: „Insights in innovative sowie digitale Lehrkonzepte und Kooperationen mit der Wirtschaft (in print)“ zusammengefasst.

Die voranschreitende Digitalisierung der Arbeitswelt erfolgt entlang der gesamten unternehmerischen Wertschöpfungskette und ist ursächlich für eine Vielzahl unstrukturierter Rohdaten, welche die klassische Datenhaltung, -verarbeitung und -analyse durch konventionelle Hardware übersteigt. Diese großen unstrukturierten Datenmengen (Big Data) können mittels moderner Methoden des Data Science zu Smart Data weiterentwickelt werden. Aufgrund ihrer intelligenten und qualitätsorientierten Aufbereitung bringen Smart Data für die Unternehmenssteuerung neue Führungs- und Entscheidungsinformationen hervor, die den Unternehmen vielfältige strategische Unterstützungs- und Gestaltungsmöglichkeiten eröffnen. Sie gelten daher zurecht als das Öl unserer Zeit und sind eine wichtige Ressource wissensorientierter Unternehmen.
Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich die Arbeitsgruppe „Smart Data Analytics“ im Wesentlichen mit der Frage, welche Daten für ein Unternehmen wertvoll sind und wie diese sinnvoll zur Erhöhung des wirtschaftlichen Unternehmenspotenzials genutzt werden können. Diese Fragestellung wird einerseits in Bezug auf Branchenspezifika untersucht und andererseits mit Blick auf einzelne, zentrale Unternehmensfunktionen wie Human Resources, Controlling oder Marketing betrachtet.
Im Bereich des Human Resources wird der Untersuchungsgegenstand unter den Begriff People Analytics subsumiert. In diesem Kontext umfasst das Betätigungsfeld der Forschungsgruppe die Erforschung aller erdenklichen Verhaltensweisen von Menschen im organisationalen Kontext unter besonderer Berücksichtigung digitaler Daten. Dabei werden verhaltensbezogene Rollenspezifika von Fach- und Führungspositionen mittels Smart Data ebenso analysiert wie die datengetriebene Optimierung von HR-Prozessen sowie die Steigerung der Agilität im Workforce Management. Zudem sollen im Rahmen des strategischen Workforce Managements Methoden zur Bestimmung der optimalen Personalstruktur erforscht werden.

Die Lebenssituationen von Kindern, Jugendlichen, (jungen) Erwachsenen und älteren Menschen unterliegen gesellschaftlichen Wandlungsprozessen, die wiederum Auswirkungen auf die Soziale Arbeit und ihre Aufgabenfelder haben. Die Forschungsgruppe „Übergänge und Krisen in der Lebensspanne“ erforscht gegenwärtige Lebenssituationen und Übergänge (z. B. nach der Schule in das Studium oder in eine Ausbildung, vom Studium in die Berufstätigkeit oder der Berufstätigkeit in den Ruhestand) und nimmt u. a. Folgen der Corona-Pandemie in den Blick. Chancen und Risiken - wie Überforderung, Ausgrenzung, Einsamkeit, Zukunftssorgen oder finanzielle Nöte - aber auch Möglichkeiten der Digitalisierung und (intergenerationellen) Solidarisierung in Zeiten einer Pandemie werden betrachtet. Wie wird soziale Ungleichheit möglichweise verschärft oder wie entstehen Strategien in Krisenzeiten? Wie kann Soziale Arbeit aktiv einwirken und auf die jeweiligen Herausforderungen eingehen?
Studierende werden aktiv mit eigenen Forschungsbeiträgen einbezogen.

Die Forschungsgruppe Verfahrenstechnik erforscht und entwickelt Mikrostrukturen mit einem stark vergrößertem Oberflächen- zu Volumenverhältnis. Diese Prozessintensivierung ermöglicht innovative chemische Betriebsführungen durch nahezu gradientenfreie Mischvorgänge und optimierte Stoff- und Wärmetransportvorgänge. Die Anwendung ermöglicht Lösungsansätze für beispielsweise die globalen Herausforderungen der Substitution fossiler Rohstoffe, der Kohlenstoffdioxidreduzierung und der Energiespeicherung.