[InetBib] Stelle: Software-Entwickler/in für Learning-Analytics-basierte digitale Lehr-Lernsysteme

[CeDiS Kommunikation via InetBib <inetbib@xxxxxxxxxx>]

Universitätsbibliothek - Center für Digitale Systeme (CeDiS)
Software-Entwickler/in für Learning-Analytics-basierte digitale 
Lehr-Lernsysteme Vollzeitbeschäftigung befristet bis 31.03.2022 
(Projektende) Entgeltgruppe 13 TV-L FU Kennung: CeDiS_EL_tech4comp_2018_01 

Bewerbungsende: 11.02.2019
Das Center für Digitale Systeme (CeDiS) unterstützt als Bereich der 
Universitätsbibliothek alle Einrichtungen der Freien Universität beim 
Einsatz digitaler Medien und Technologien in Lehre und Forschung. 
Bestandteile des Service-Angebots sind die Konzeption und Implementierung 
von technologiegestützten Lehr-, Lern- und Prüfungsszenarien, webbasierten 
Publikationslösungen und elektronischen Forschungsumgebungen sowie die 
Bereitstellung von zentralen Systemen wie CMS, LMS, Blogs und Wikis. Das 
CeDiS bietet zudem umfangreiche Beratungs-, Fortbildungs- und 
Medienservices an. Weitere Informationen unter 
http://www.cedis.fu-berlin.de.
Das internationale CeDiS-Team ist an vielen interdisziplinären 
Drittmittelprojekten beteiligt. Ein Fokus liegt dabei auf dem 
Bund-Länder-Programm "Digitale Hochschulbildung" (
https://www.bmbf.de/de/digitale-hochschullehre-2417.html). Die innerhalb 
dieses Programms von der Freien Universität zu entwickelnden Konzepte 
zielen auf die Verbesserung des Kompetenzerwerbs der Studierenden durch 
den Einsatz von Data Analytics in computergestützten Lehr-, Lern- und 
Prüfungsszenarien.
Bei dem Projekt „Personalisierte Kompetenzentwicklung durch skalierbare 
Mentoring-Prozesse - tech4comp“ handelt es sich um ein Verbundprojekt 
unter der Leitung der Universität Leipzig. Das Projekt verfolgt das Ziel, 
ein klassisches, individuell abgestimmtes Mentoring unter Zuhilfenahme von 
Data Analytics digital neu zu konzipieren, um die Vorteile von 
individuellem Mentoring für große Gruppen von Studierenden verfügbar zu 
machen. 
Das vom CeDiS der Freien Universität durchzuführende Teilvorhaben 
„tech4comp - Datenanalyse und Implementierung“ zielt darauf ab, einerseits 
die hochschulorganisationalen Bedingungen zu eruieren, um ein digitales 
Mentoring-System nachhaltig an einer Hochschule einsetzen zu können und 
andererseits ein digitales Mentoring-System didaktisch und technisch zu 
konzipieren, pilotiert zu entwickeln und zu evaluieren. Zur Annäherung an 
das klassische Mentoring sollen Daten (u.a. Learning Analytics, 
Administrative Analytics) aus unterschiedlichen bereits an der Freien 
Universität im Einsatz befindlichen Lehr-Lern- und Prüfungssystemen 
aufbereitet werden. Lernenden sollen diese Daten insbesondere als 
deskriptive, diagnostische, prädiktive oder sogar präskriptive Analytics 
zur Verfügung gestellt werden. Perspektivisch soll das Mentoring System 
dabei die Flexibilität haben, dass es fächerübergreifend einsetzbar ist.
Wir bieten Ihnen als Software-Entwickler/in an einer Exzellenzuniversität 
die Möglichkeit, dieses Projekt gemeinsam mit einem interdisziplinären 
Team aktiv mitzugestalten.
Aufgabengebiet:
- Identifikation der Daten in den an der Freien Universität im Einsatz 
befindlichen computergestützten Lern- und Prüfungssystemen, die sich für 
Data-Analytics-Auswertungen (z.B. Learning Analytics, Administrative 
Analytics) eignen;
- Spezifikation, Konzeption und prototypische Entwicklung von 
Schnittstellen zur Extraktion der identifizierten Analytics-Daten;
- Spezifikation, Konzeption und prototypische Entwicklung einer Analytics 
Plattform (z.B. Sensor Fusion Plattform) für Studierende und Lehrende;
- Identifikation von auf dem Markt verfügbaren digitalen Plattformen (z.B. 
Personal Learning Environments, Learning Management Systems), die sich zur 
Weiterentwicklung für (semi-)automatisiertes Mentoring auf Basis von 
Analytics-Daten eignen;
- Unterstützung von Ansätzen zur organisationalen Integration von 
Analytics-Verfahren in den Hochschulbetrieb;
- Mitwirkung am wissenschaftlichen Austausch mit den Partnern im 
Verbundprojekt.
 
Einstellungsvoraussetzungen:

Wissenschaftlicher Hochschulabschluss (Diplom, Master, Magister, 
Staatsexamen) in den Fächern Informatik, Wirtschaftsinformatik oder in 
Studiengängen mit einem informatiknahen Schwerpunkt oder gleichwertige 
Fähigkeiten und Erfahrungen
 
Erwünscht:

•           Erfahrungen in der Konzeption, Implementation und Anwendung 
von Tools für
            Knowledge Discovery in Databases, Data Mining, Data Analytics, 
Learning Analytics,
Machine Learning;
•           Profunder Umgang mit Software-Entwicklungs-Tools und 
-Frameworks (PHP, Ruby
on Rails, Ajax, R u.ä.);
•           Erfahrungen in der Konzeption und Implementation von 
Web-Schnittstellen;
•           Erfahrungen mit Sensor-Fusion-Plattformen;
•           Erfahrungen in der Projektarbeit mit interdisziplinären Teams;
•           Eigeninitiative und Teamfähigkeit;
•           Pragmatische sowie zielorientierte Arbeitsweise;
•           Gute Englischkenntnisse.
Weitere Informationen erteilt Herr Alexander Schulz (
aschulz@xxxxxxxxxxxxxxxxxx / +49.30.838-52844).
Weitere Informationen
Bewerbungen sind mit aussagekräftigen Unterlagen unter Angabe der Kennung 
im Format PDF (vorzugsweise als ein Dokument) elektronisch per E-Mail zu 
richten an Herrn Dr. Albert Geukes: cedis@xxxxxxxxxxxx oder per Post an 
die
 
Freie Universität Berlin
Universitätsbibliothek
Center für Digitale Systeme (CeDiS)
Herrn Dr. Albert Geukes
Ihnestr. 24
14195 Berlin (Dahlem)
Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber/in Ihr 
Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert 
werden.
Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung 
auf elektronischem Wege von Seiten der Freien Universität Berlin keine 
Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen 
werden kann.