Beschreibung einzelner Lerneinheiten (ECTS-Lehrveranstaltungsbeschreibungen) pro Semester

Bei den teilnehmenden Studierenden wird wissenschaftliches Interesse und die Fähigkeit zu eigenständigem Arbeiten und Fragestellen vorausgesetzt. Die Auswahl erfolgt daher auf Basis eines Bewerbungsschreibens und eines damit verbundenen Auswahlgesprächs.

Bewerbungsfrist: September bis 31.10.2025. 

Senden Sie die schriftliche Interessensbekundung (Inhalt: Wer bin ich? Warum interessiert mich die Forschung in diesem Bereich?) an sabrina.schneider@fhv.at.

Die Auswahl der Studierenden für das Forschungsprojekt erfolgt auf Basis eines persönlichen Gesprächs. 

Die Zu- oder Absage erfolgt spätestens bis 15.11.2025. 

Bei einer Zusage ist ab Dezember das Forschungsprojekt gemeinsam mit den anderen Lehrveranstaltungen auf Ihrem A5 Portal unter "Noten". Damit ist mit 12 ECTS das gesamte Kontextstudium festgelegt und gebucht. 

Bei einer Absage stehen bis 25.11.2025 andere Lehrveranstaltungen für das Sommersemester 2026 mit 3 oder 6 ECTS im Wahlfachbereich auf dem A5 Portal zur Auswahl. 

Die Terminplanung erfolgt mit den Verantwortlichen des Forschungsprojekts. 

Kurskosten: Für evtl. beabsichtigte Besuche von wissenschaftlichen Konferenzen werden die anfallenden Reisekosten bzw. Teilnahmegebühren von den Studierenden getragen.

Nachhaltigkeit: SDG 9 - nachhaltige Industrialisierung

FHV Future Skills: Appropriate Application, Foster Critical Thinking, Create Environmental & Sustainable Awareness

Voraussetzung für die Belegung dieser Lehrveranstaltung ist die Bereitschaft, das im Sommersemester begonnene Projekt über zwei Semester mit jeweils 6 ECTS durchzuführen und im folgenden Wintersemester fortzusetzen. Bei nicht ausreichendem Studienerfolg erfolgt eine Fortsetzung des Kontextstudiums im Wintersemester außerhalb der Lehrveranstaltung.

Eine Fortsetzung des Forschungsprojektes im Rahmen einer Masterthesis wird angestrebt. Zielsetzung ist eine Veröffentlichung der Forschungsergebnisse im Rahmen einer Publikation, eines Forschungsberichts, eines Konferenzbeitrages, eines Videos o.Ä.

Aufgrund der geforderten Voraussetzungen besteht kein Anspruch von Studierenden auf eine Aufnahme in die Lehrveranstaltung.

Projekt 1: Status Quo der digitalen Transformation in Vorarlberg

Die digitale Transformation verändert alle Lebens- und Arbeitsbereiche – von Unternehmen über Politik und Gesundheit bis hin zur Bildung. Für Vorarlberg stellt sich die spannende Frage: Wo stehen wir aktuell in diesem Wandel, und welche Chancen und Herausforderungen ergeben sich daraus? Mit diesem Forschungsprojekt hast Du die Möglichkeit, aktiv Antworten darauf zu finden und Dich in einem hochaktuellen gesellschaftlichen Zukunftsthema einzubringen.

Im Rahmen des Projekts führst Du eine qualitative Studie durch – von der Literaturrecherche über die Entwicklung der Datenerhebungsinstrumente bis hin zur Datenerhebung, -auswertung und Aufbereitung der Ergebnisse. Dabei kannst Du selbst mitgestalten, ob Dein Fokus z. B. auf Unternehmen, Politik, Gesundheitswesen oder Bildung liegt.

Du arbeitest eng mit unserer motivierten Forschungsgruppe Digital Business Transformation zusammen, entwickelst eigene Forschungskompetenzen und gewinnst tiefe Einblicke in die Praxis wissenschaftlicher Arbeit. Deine Ergebnisse fließen nicht nur in eine gemeinsame Publikation mit unserem Team ein, sondern werden auch von Dir im Rahmen einer öffentlichen Abendveranstaltung präsentiert. So trägst Du aktiv dazu bei, die digitale Zukunft Vorarlbergs mitzugestalten.

Projekt 2: Zukunft 2040 – Wie Künstliche Intelligenz uns in Vorarlberg verändert

Künstliche Intelligenz (KI) gilt als eine der prägendsten Technologien unserer Zeit. Doch wie wird sie unsere Zukunft bis 2040 beeinflussen? Welche Chancen und Risiken ergeben sich – etwa für Gesundheit, Produktion, Bildung, Politik oder unseren Alltag? Dieses Forschungsprojekt lädt Dich ein, in die Zukunft zu blicken und aktiv mitzugestalten, welche Szenarien für Vorarlberg und darüber hinaus denkbar sind.

Im Mittelpunkt steht eine Delphi-Analyse: Nach einer fundierten Literaturanalyse entwickelst Du erste Projektionen über mögliche Zukunftsbilder, die anschließend von einem Panel aus Expert:innen bewertet werden. So entstehen differenzierte und wissenschaftlich fundierte Einschätzungen über die Auswirkungen von KI in unterschiedlichen Lebens- und Arbeitsbereichen. Den konkreten thematischen Schwerpunkt – ob z. B. Gesundheit, Produktion, Lernen oder andere Felder – kannst Du aktiv mitgestalten.

Du arbeitest eng mit unserer engagierten Forschungsgruppe Digital Business Transformation zusammen, erwirbst wertvolle methodische und inhaltliche Kompetenzen und sammelst Erfahrung in einem zukunftsweisenden Forschungsfeld. Deine Ergebnisse fließen in eine gemeinsame Publikation mit unserem Team ein und werden von Dir im Rahmen einer öffentlichen Abendveranstaltung vorgestellt – ein direkter Beitrag zur Diskussion über unsere digitale Zukunft im Jahr 2040.

Allgemeine Lernergebnisse von Forschungsprojekten:

• Studierende erstellen eine wissenschaftliche Arbeit, indem sie eine Forschungsfrage entwickeln, eigenständig bearbeiten und beantworten.
• Studierende kennen Eckpfeiler und Meilensteine eines Forschungsprojektes (Forschungsfrage bzw. -ziele, Thesen, Falsifikation, Experimente, Gütekriterien, etc.).
• Studierende lernen je nach Forschungszentrum bzw. -gruppe verschiedene Forschungsmethoden – von qualitativen / quantitativen Methoden, Verstehen und Bedienen von Programmen und Fertigungsanlagen bis hin zur Nutzung konkreter IT-Tools u.a. – kennen.
• Studierende können relevante Aspekte von Forschungsethik und Datenschutz in Forschungsprojekte integrieren.
• Studierende können Forschungsinhalte im Rahmen von Teammeetings, Veranstaltungen oder Veröffentlichungen präsentieren. 
• Studierende kennen ihre Kompetenz und Leidenschaft für Forschung und wissen um ihre nächsten Schritte in der Vertiefung ihrer Forschungskompetenz inkl. PhD-Optionen.
• Studierende kennen Elemente der interdisziplinären Zusammenarbeit.
  
  

Spezifische Lernergebnisse von Forschungsprojekten:

Studierende lernen inhaltliche Aspekte aktuell laufender Forschungsprojekte der Forschungsgruppe Digital Business Transformation kennen.

Die detaillierten, wissenschaftlichen Lernergebnisse werden individuell mit den Studierenden vor Beginn der Lehrveranstaltung im Rahmen der Formulierung ihrer Forschungsfragen vereinbart und dokumentiert.

Aktivierung: Die Studierenden übernehmen Mitverantwortung für den Forschungs- und Lernprozess, indem sie in der gemeinsam besprochenen Forschungslandkarte (Kontext) eigene Sichtweisen einbringen und Fragen aufwerfen können. Dabei sollen ihre eigenen Ideen in die behandelte Forschungsfrage mit einfließen können.

Handlungsorientierung: Die Studierenden erkennen bei der Hinführung zum Thema die Diskrepanz zwischen ihrem aktuellen Kenntnisstand und dem Zielzustand. Gleichzeitig wird der Blick auf die für die Bearbeitung der Fragestellung notwendigen Methoden und Fertigkeiten gelenkt, sodass ein gezielter Erwerb der notwendigen Verfahren durch die Studierenden erfolgen kann.

Willensbasierte Umsetzung: Vereinbarung von Rahmenbedingungen und Verhaltensweisen, die das Unternehmen möglich und erfolgversprechend machen. Dazu gehören gemeinsamen Regeln und Erwartungen, Meilensteine, der Umgang mit dem Scheitern und einem Neubeginn, die Vereinbarung, wofür die Studierenden Verantwortung übernehmen und worüber sie wann Rechenschaft geben.

Einbettung: Ansprechpersonen und Erreichbarkeiten im Forschungsteam aufzeigen und insbesondere Mentor:innen seitens der Hochschule benennen. Bedingungen schaffen, unter denen im Arbeitsprozess ein ausreichender Kontakt zu den Studierenden garantiert wird und die es ermöglichen, den Austausch zu pflegen und laufend Feedback zu geben. Insbesondere sollen Studierende, welche die Selbststudienleistung nicht erbracht haben, dabei Gelegenheit haben zu erkennen, dass sie den Anschluss zu verlieren drohen.

Die Begleitung durch Forschende der FHV erfolgt durch Coaching, Unterweisung, Teilnahme an Diskussionen und Seminaren sowie durch begleitetes Selbststudium.

Erreichungsgrad vorab im Gespräch definierter Lern- und Arbeitsziele mit Bezug zu den Vorkenntnissen des/der Studierenden. Dokumentation der Lernergebnisse und Projektumsetzung

Veröffentlichung der Forschungsergebnisse im Rahmen einer Präsentation im Wintersemester, einer Publikation, eines Forschungsberichts, eines Konferenzbeitrages, eines Videos o.Ä.

Die Lehrveranstaltung „Forschungsprojekt: Digital Business Transformation“ wird unter derselben Bezeichnung im kommenden Wintersemester fortgeführt.

Anthony, C., Bechky, B.A., Fayard, A.-L. (2023). Collaborating” with AI: Taking a System View to Explore the Future of Work, Organization Science, 34(5):1672-1694. https://doi.org/10.1287/orsc.2022.1651

Berente, N., Gu, B., Recker, J. Santhanam, R. (2021). Managing artificial intelligence, MIS Quarterly, 45(3), 1433-1450.

Choudhary, V., Marchetti, A., Shrestha, Y. R., & Puranam, P. (2023). Human-AI ensembles: When can they work? Journal of Management, 51(2), 536-569. https://doi.org/10.1177/01492063231194968

Csaszar, F. A., & Steinberger, T. (2022). Organizations as Artificial Intelligences: The Use of Artificial Intelligence Analogies in Organization Theory. Academy of Management Annals, 16(1), 1–37. https://doi.org/10.5465/annals.2020.0192

Ostheimer, J., Chowdhury, S., & Iqbal, S. (2021). An alliance of humans and machines for machine learning: Hybrid intelligent systems and their design principles. Technology in Society, 66, 101647.

Wade, M., Trantopoulos, K., Navas, M., Romare, A. (2025, July 08). How to scale GenAI in the workplace, MIT Sloan Management Review. https://sloanreview.mit.edu/article/how-to-scale-genai-in-the-workplace/

Spezifische Literatur je nach Forschungsprojekt in Rücksprache mit den Betreuenden.

• Selbstorganisiertes Lernen und eigenständiges Arbeiten gem. den Standards in der jeweiligen Forschungsunit
• Mitarbeit und Präsenz im Team sowie Mitwirkung in Arbeitsgruppen
• Coaching und Anleitung
• Experimente, Feldforschung, Laborarbeit u.Ä.
• Moderation- und Präsentationstechniken
• Projektabschluss im Rahmen einer Publikation, eines Forschungsberichts, eines Posters, Videos o.Ä.