Tagung am 18. & 19.09.2025

Tagungsprogramm am Donnerstag, 18.09.2025

13:30 - 15:00

Workshop I

Befragungsergebnisse als Dashboard in Excel anlegen
(Dr. Maren Kandulla, Leibniz Universität Hannover)

In dem Workshop wird gezeigt, wie sich Befragungsergebnisse in Excel als Dashboard aufbereiten lassen. Wenn keine modernen BI-Tools zur Verfügung stehen, bietet Excel Lösungen, um eine Vielzahl von Befragungsergebnissen graphisch darzustellen, diese flexibel und schnell zielgruppenspezifisch anzupassen und miteinander zu vergleichen. Im Workshop wird ein Testdatensatz zur Verfügung gestellt und die Arbeitsroutine (SPSS: collapse, Excel: Pivot Tabelle, Graphik, Datenschnitt) gemeinsam erarbeitet. Lösungen für Sonderfälle (Vergleich mit Ergebnissen insgesamt, 2-Fach-Studiengänge, Mehrfachantworten) werden vorgestellt. Schwachstellen (z.B. keine automatisierte Kontrolle bei Ergebnissen < 5 Befragte) werden aufgezeigt. Teilnehmer:innen sollten ein eigenes Notebook mit der Software Excel mitbringen, um an dem Workshop aktiv teilzunehmen. Die wenigen Arbeitsschritte in SPSS werden visualisiert. 

Session I

Das Visualisierungskonzept des Kenndatenportals der Universität Bonn
(Stefan Krüger; Daniel Pickert, Universität Bonn)

Der 1. Beitrag beschreibt das Visualisierungskonzept des Kenndatenportals der Universität Bonn, das entwickelt wurde, um komplexe Studienverlaufsdaten grafisch aufzubereiten und so das Qualitätsmanagement zu unterstützen. Ein zentrales Element ist die dezentrale Verfügbarkeit von aggregierten, grafisch aufbereiteten studiengangsbezogenen Analysen, die intuitiv verständlich sind und interaktive Funktionen für tiefere Analysen bieten. Das Portal wurde in die Qualitätssicherungsverfahren integriert und es wurde ein Werkzeugkasten für Qualitätsmanagement-Beauftragte entwickelt, der die Nutzung des Portals und die Durchführung von Analysen niedrigschwellig beschreibt.

 

Design eines Managementberichts für Fakultäten
(Richard Meyer-Eppler; Dr. Frank Wissing, Ruhr-Universität Bochum)

Der 2. Beitrag der Ruhr-Universität Bochum beschreibt das neue Managementdashboard für Fakultäten, das entwickelt wurde, um Dekan*innen und Geschäftsführer*innen einen umfassenden Überblick über zahlreiche Kennzahlen ihrer Fakultät zu bieten. Während bisherige Berichte vor allem gute Druckbarkeit und einfache Weiterverarbeitung fokussierten, ist dieses Dashboard für die ausschließlich digitale Betrachtung optimiert. Der Beitrag betont die damit verbundenen Vorzüge: z.B. durch die Entwicklung eigener JavaScript Visualisierungen, die Verwendung von Tooltips mit ausführlichen Detailinformationen, oder die effektive Verdichtung von zeitlichen Entwicklungen über lange Zeiträume.

 

Vom Daten-Dschungel zum ansprechenden Schnellüberblick! – Eine „Wegbeschreibung“
(Elke Thiele, Universität Duisburg-Essen; Dr. Daniel Quathamer, Fa. Memtext)

Der 3. Beitrag der Universität Duisburg-Essen, Universität zu Köln und der Fa. Memtext dreht sich um die Entwicklung eines Management Cockpits, das durch ansprechende Visualisierungen einen schnellen Überblick über relevante Kennzahlen bieten und Entscheidungsprozesse erleichtern soll. Der Prozess von der Idee bis zur technischen Umsetzung erfordert die Berücksichtigung verschiedener Erwartungen, CI-Vorgaben und die Auswahl geeigneter Diagrammtypen und wird durch Kooperationen mit anderen Hochschulen unterstützt. Das Projekt ist fortlaufend in Entwicklung, um das Management Cockpit mit weiteren Dashboards für unterschiedliche Bereiche und Zielgruppen kontinuierlich zu erweitern.

Session II

Evaluationsbericht 2.0 –Datenfriedhof oder Kommunikationsanlass auf der Ebene des Top-Managements?
(Patrick Sturtz-Klose, Deutsche Hochschule der Polizei)

Der 1. Beitrag zeigt den Evaluationsbericht 2.0 der Deutschen Hochschule der Polizei, der umfassend überarbeitet wurde, um als Entscheidungsgrundlage für das Top-Management zu dienen und gleichzeitig als Kommunikationsanlass zwischen verschiedenen Führungsebenen zu fungieren. Der Bericht wurde so gestaltet, dass er durch evidenzbasierte und zielgruppenspezifische Dialogformate die Effizienz und Effektivität der Informationsvermittlung steigert, indem er komplexe Daten visuell klar und verständlich präsentiert. Das neue Reporting soll den Wandel von einem traditionellen Berichtswesen hin zu einem dynamischen Kommunikationsprozess unterstützen, der nachhaltige Qualitätsentwicklungen fördert.

 

Kennzahlenreport in der praktischen Anwendung
(Dario Schnabel; Gregor Maas; Dr. Nina Westerheide, Universität Bielefeld)

Im 2. Beitrag geht es um den Kennzahlenreport der Universität Bielefeld, der im Qualitätsmanagement in Studium und Lehre eingesetzt wird, um Kommunikationsanlässe zwischen Fakultäten, Rektorat und Verwaltung zu schaffen. In ihm werden Befragungsdaten mit statistischen Daten kombiniert, um so eine umfassende Datensammlung als Indikator für Entwicklungspotentiale zu nutzen und Maßnahmen zur Weiterentwicklung der Studiengänge zu vereinbaren. Der Vortrag erläutert den gesamten Prozess vom Konzipieren über das Entwickeln bis zur Nutzung der Kennzahlenreporte und die damit verbundenen inhaltlichen und technischen Herausforderungen sowohl aus zentraler wie aus dezentraler Perspektive.

 

I canseeclearlynow: Das Qualitätsdatenblatt im Hochschulalltag
(Dr. Antje Wöhl; Dr. Tina Wolf; Jan Plötner, Friedrich-Schiller-Universität Jena)

Im Beitrag der Universität Jena wird das Qualitätsdatenblatt vorgestellt, das ausgewählte studiengangbezogene Daten aus der Statistik und aus Studiengangbefragungen bündelt und nutzerorientiert aufbereitet. Es dient der kontinuierlichen Beobachtung der Lehr- und Studiensituation und wird für die zyklisch stattfindenden Studiengangreviews verwendet. Darüber hinaus wird das Qualitätsdatenblatt für anlassbezogene strategische Gespräche genutzt und unterstützt ein datenbasiertes Monitoring durch zentrale Qualitätssicherungseinrichtungen. Im Vortrag werden die Entwicklung, Struktur und Nutzung des Qualitätsdatenblattes vorgestellt und demonstriert, wie die Brücke zwischen Komplexität und relevanten entscheidungsvorbereitenden Informationen geschlagen werden kann. Anhand eines Beispiels wird gezeigt, wie gezielt ausgewählte quantitative und qualitative Daten so aufbereitet werden, dass sowohl detaillierte Einblicke als auch übergeordnete Zusammenhänge schnell erfassbar sind und Entwicklungen über die Zeit sichtbar werden.

Workshop II

Eine Frage der Datenkultur - Notwendigkeit und Nützlichkeit von BI-Systemen
(Anja Gehrcken, Bauhaus-Universität Weimar, Dr. Marlon Jopp, Universität Duisburg-Essen)

Wie datenbasiert steuern Hochschulen wirklich? Trotz wachsender Verantwortung und komplexer Entscheidungsprozesse fehlt es vielerorts an systematischer und kompetenter Datennutzung. Während einige Hochschulen bereits mit Business Intelligence (BI)-Systemen arbeiten, sehen andere Hochschulen die Notwendigkeit nicht oder stehen vor technischen und organisatorischen Hürden.

In diesem Beitrag diskutieren Vertreter:innen der Universität Duisburg-Essen (mit BI-System) und der Bauhaus-Universität Weimar (ohne BI-System) gemeinsam mit dem Publikum Chancen, Herausforderungen und konkrete Nutzungsmöglichkeiten datenbasierter Steuerung. Im Fokus stehen dabei Fragen zur Datenverfügbarkeit, zur Vergleichbarkeit zwischen Hochschulen sowie zur Entwicklung tragfähiger Datenstrategien.

Der Austausch lädt ein, eigene Erfahrungen einzubringen und Perspektiven für eine zukunftsfähige Datennutzung an Hochschulen zu beleuchten.

 

Der Workshop hat eine Höchstzahl an Teilnehmenden.

 

15:30 - 17:00

Session III

Technische Perspektiven der Datenmodellierung und -visualisierung –Einschreibedaten als Grundlage für tiefgehende Studienverlaufsanalysen
(Sven Heuer, Philipps-Universität Marburg)

Der 1. Beitrag der Philipps-Universität Marburg beschreibt die technische Infrastruktur für die effektive Nutzung von Hochschuldaten zur Analyse von Studienverläufen, wobei Einschreibedaten mit Absolvent*innendaten verknüpft werden, um umfassende Analysen zu ermöglichen. Ein Data Warehouse und Business Intelligence (BI)-Tools wie Power BI werden genutzt, um Rohdaten durch Filter- und Aggregationsprozesse aufzubereiten und in aussagekräftige Visualisierungen umzuwandeln, die Entscheidungsträg*innen interaktive Analysen ermöglichen. Diese technischen Lösungen reduzieren die Datenkomplexität und unterstützen fundierte, datengestützte Entscheidungen zur Verbesserung der Studiengänge und des Studienerfolgs.

 

Die richtige Wahl des Data-Delivery-Ansatzes: eine systematische Entscheidungshilfe
(Mag. Dr. Karl Ledermüller; Mag. Markus Schelenz, Wirtschaftsuniversität Wien)

Im 2. Beitrag der Wirtschaftsuniversität Wien werden die grundlegenden Überlegungen zur Wahl des Data-Delivery-Ansatzes für die datengestützte Informationsaufbereitung beschrieben, wobei vier Dimensionen berücksichtigt werden: Skalierbarkeit des Datenbedarfs, Zweck der Anwendung, Typologie und Tiefe der analytischen Fragestellung sowie Datengebundenheit und Verfügbarkeit. Diese Dimensionen bestimmen, ob Ad-hoc-Abfragen, automatisierte Reports oder Dashboards sinnvoll sind und welche Tools am besten geeignet sind, um die analytische Tiefe von Descriptive bis Prescriptive Analytics zu unterstützen. Der Vortrag vermittelt anhand von Beispielen wie diese Überlegungen in der Praxis umgesetzt werden.

 

Studiengänge im Blick durch Nova Monitoring
(Dr. Torsten Bergt; Nikolai Wagner, Universität Hildesheim)

Der 3. Beitrag beschreibt das Nova Monitoring System der Universität Hildesheim, das entwickelt wurde, um die Verwaltung und das Management von Studiengängen an Hochschulen zu vereinfachen, indem es eine zentrale Plattform für alle studiengangsrelevanten Informationen bietet. Es fokussiert auf zentrale Funktionen wie zentrale Verwaltung, Benutzerfreundlichkeit, Anpassungsfähigkeit und kontinuierliche Weiterentwicklung, um datenbasierte Entscheidungsprozesse effizient zu unterstützen. Datenvisualisierung, Interaktivität sowie die zugrunde liegende technische Infrastruktur sollen diskutiert werden.

Workshop III

Datenbasierte Entscheidungen in Hochschulen gestalten
(Thomas Lipke, Universität Duisburg-Essen; Dr. Philipp Adler, rheform)

Session IV

Brücken bauen zwischen Daten und Entscheidungen –Perspektiven und Praxis in der Studiengangsentwicklung
(Johanna Bachmeier; Désirée Bender; Daniel Haupt; Lena Olejniczak, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen Nürnberg)

Der 1. Beitrag der FAU Erlangen-Nürnberg beschreibt die Herausforderungen und Ansätze zur datenbasierten Entscheidungsfindung in der Studiengangsentwicklung an Hochschulen, wobei der Fokus auf der zentralen Datenbereitstellung und der dezentralen Weiterverarbeitung liegt, um sowohl tiefgehende Analysen als auch schnelle Überblicksmöglichkeiten zu bieten. Im Rahmen eines Workshops werden Visualisierungsansätze und die Balance zwischen Detailtiefe und Übersichtlichkeit diskutiert, um datenbasierte Entscheidungsprozesse zu verbessern und Spannungsfelder wie die Berücksichtigung unterschiedlicher Stakeholder-Perspektiven zu adressieren. Der Beitrag richtet sich an Qualitätsmanagement-Mitarbeitende und Entscheidungsträger*innen, die datengestützte Strategien fördern möchten, und bietet Einblicke sowie die Möglichkeit zum Austausch über praxisnahe Lösungen und Erfahrungen.

Vom Auftrag zum Report –wie entsteht ein nützliches Format für die Hochschulleitung
(Dr. Tina Ruschenburg; Catharina Otto; Meike Guzy, Universität Bielefeld)

Der 2. Beitrag beschreibt die Entwicklung eines Reports an der Universität Bielefeld, der die Fakultätsleitungen und das Rektorat bei Entwicklungsgesprächen unterstützt, indem er Stärken und Entwicklungspotentiale der Fakultäten klar und übersichtlich darstellt. Der Prozess umfasst die Identifikation von Anforderungen, die Datenbeschaffung und -analyse, die Gestaltung des Berichts, das Einholen von Feedback und die Nutzung des Berichts für fundierte Entscheidungen. Es soll ein umfassender Überblick über diesen Entwicklungsprozess vermittelt werden, um die Entscheidungsfindung und Weiterentwicklung der Fakultäten optimal zu unterstützen.

Session V

„Den zielgerichteten und kontinuierlichen Qualitätsdiskurs schätzen wir mehr als die reine Analyse von Kennzahlen.“ –Evidenzbasierte Entscheidungsfindung an der Hochschule Niederrhein
(Frederike Königs; David Peters, HS Niederrhein)

Die Hochschule Niederrhein hat im Rahmen der Entwicklung ihres Qualitätsmanagementsystems für Studium und Lehre eine Qualitätspolitik verabschiedet, die auf fünf Grundsätzen basiert und von der Philosophie des Agilen Manifests inspiriert ist. Ein zentraler Aspekt ist der Fokus auf Qualitätsdiskurse zur Weiterentwicklung von Studium und Lehre, bei denen neben quantitativen Daten auch qualitative Informationen und Erfahrungswissen berücksichtigt werden, um Entscheidungen in einem umfassenden, evidenzbasierten Diskurs zu treffen. Der Bericht betont die Bedeutung von Kommunikationsformaten, die qualitativ hochwertige und akzeptanzfördernde Entscheidungen unterstützen, obwohl sie ein hohes Maß an Kommunikation und Moderation erfordern.

 

Wie werden Daten des Qualitätsmanagements von Studium und Lehre interpretiert? Theoretische und praktische Reflexionen
(Christian Maxwill; Benjamin Ditzel, HAW Hamburg)

Der 2. Beitrag der HAW Hamburg setzt sich ausgehend von steuerungstheoretischen Überlegungen und praktischen Erfahrungen an der HAW Hamburg mit unterschiedlichen Formen der Interpretation von Daten zur Qualität von Studium und Lehre auseinander. So können Daten als Grundlage für eine Leistungsbewertung dienen oder die Aufmerksamkeit der Handelnden orientieren. Auch kann sich Reflexion auf den Abgleich zwischen Soll- und Istwerten oder auf zugrundeliegende Ziele, Wertvorstellungen und Denkweisen beziehen. Mit dem Ziel, dies zu veranschaulichen verdeutlicht der Erfahrungsbericht die praktischen Herausforderungen und divergierenden Sichtweisen im Umgang mit QM-Daten.

 

Daten für die Hochschulsteuerung –Pharmakon oder Placebo?
(Jürgen Reimann, Robert Schumann Hochschule Düsseldorf)

Der 3. Vortrag der Robert Schumann Hochschule Düsseldorf untersucht, ob Daten in der Hochschulsteuerung eher als wirksames Mittel (Pharmakon) oder als wirkungsloses Mittel (Placebo) fungieren, indem er die Rolle von Entscheidungsprämissen und etablierten Kommunikationsformaten in Organisationen beleuchtet. Durch die Verbindung systemtheoretischer Überlegungen von Luhmann mit Argyris' Konzepten des Single- und Double-Loop-Lernens wird ein theoretischer Rahmen geschaffen, der die Komplexität im Umgang mit Daten sichtbar macht und durch einen OPDCA-Zyklus unterstützt wird. Die Erfahrungen an einer Kunst- und Musikhochschule dienen als konkretes Beispiel, um zu zeigen, wie skeptisch-kreative Ansätze gegenüber empirischen Daten den Entscheidungsprozess beeinflussen können, was auch auf andere Hochschulen übertragbar sein könnte.

Tagungsprogramm am Freitag 19.09.2025

08:30 - 09:00

Ankommen

09:00 - 10:30

Session VI

Die Nutzung von Power BI zur Erstellung eines Datenreports entlang des „Student Life Cycle“
(Dr. Melanie Unbehend; Simone Wittmann, HS München)

Im 1. Beitrag gibt die Hochschule München einen Einblick in das BI-Tool "Power BI", das zur Erstellung eines datenbasierten Lehrberichts eingesetzt wird. Dieser ermöglicht den Studiendekan*innen, Entwicklungen in Fakultäten zu verfolgen und Maßnahmen strategisch anzupassen. Informationen zum "Student Life Cycle" auf Fakultäts- und Studiengangsebene werden zwar derzeit als PDF bereitgestellt, aber die Automatisierung durch "Power BI" hat den Arbeitsaufwand reduziert, die Visualisierung verbessert und Fehler minimiert. Zukünftige Pläne umfassen einen automatisierten Datenimport, um die Effizienz weiter zu steigern und die Nutzung von Daten für Qualitätsaspekte der Hochschule zu optimieren.

 

Forschungsleistungen messbar machen –Anforderungen an einer privaten Fachhochschule und deren Umsetzung mit Hilfe von Power Apps
(Kerstin Janson; Pavisanth Pathmarajah, IU Internationale Hochschule)

Der 2. Beitrag beschreibt, wie die IU Internationale Hochschule ihre Forschungsleistungen durch eine maßgeschneiderte Datenbank und ein interaktives Dashboard auf Basis von Microsoft Power Apps und SharePoint erfasst und quantifiziert. Diese Lösung unterstützt die Hochschule bei der strategischen Planung und Entscheidungsfindung und bietet Funktionen wie automatische Datenaktualisierung und KPI-Auswertung über Power BI. Die Vorteile und Herausforderungen dieser Eigenentwicklung gegenüber kommerziellen Forschungsinformationssystemen sollen diskutiert werden.

Business Intelligenceim Hochschulkontext am Beispiel der Fachhochschule Dortmund
(Stefan Tünnerhoff, Fachhochschule Dortmund)

Im 3. Beitrag erläutert die Fachhochschule Dortmund die Implementierung eines Business Intelligence (BI)-Systems, um datenbasierte Entscheidungsprozesse effizienter, transparenter und zielgruppenorientiert zu gestalten, indem es eine zentrale Anlaufstelle für kennzahlengestützte Analysen bietet. Mittels moderner Self-Service-BI-Technologien, insbesondere Qlik Sense, werden große Datenmengen interaktiv analysiert und in Form von benutzerfreundlichen Dashboards visualisiert, die auf die spezifischen Bedürfnisse der Hochschul- und Fachbereichsleitungen sowie anderer Nutzergruppen zugeschnitten sind. Der Beitrag thematisiert die Herausforderungen und Lösungen bei der Implementierung dieses Systems und zeigt, wie der Einsatz von BI-Technologien die Verwaltungsmodernisierung und Prozessoptimierung an der Hochschule unterstützt.

Session VII

Entwicklungen messen -Benchmarking als Entscheidungsgrundlage der Hochschulleitung
(Dr. Bernd Klammer, Universität Münster)

Der 1. Beitrag der Universität Münster thematisiert die Herausforderung der Ressourcenverteilung an Hochschulen und hebt die Bedeutung von klaren Kriterien zur Entscheidungsfindung hervor. Die Universität Münster nutzt Benchmarking, indem sie ihre Fächer und Fachbereiche mit anderen Universitäten in NRW vergleicht, um auf Basis von statistischen Daten begründete Entscheidungen zu treffen. Diese Methode soll in einem Vortrag vorgestellt werden, um deren Stärken, Schwächen, Chancen und Grenzen zu diskutieren und Alternativen zu eher klassischen Ressourcenverteilung zu bieten.

 

Benchmarking an Hochschulen -Herausforderungen und Möglichkeiten
(Dr. Anke Watenphul; Dr. Birgitta Zielbauer; Dr. Svenja Schramm; Dr. Markus Müller, TU Darmstadt)

Der 2. Beitrag der TU Darmstadt diskutiert Herangehensweisen für ein methodisch fundiertes Benchmarking an Hochschulen. Im Fokus stehen die Auswahl passender Indikatoren und die Sicherung der Vergleichbarkeit – etwa bei Datenquellen, Definitionen oder Vergleichsgruppen. Je nach Fragestellung kommen Kennzahlen zu Ressourcen, Studienerfolg oder Forschung zum Einsatz.  Ziel ist es, die Leistungsfähigkeit der Hochschulen fundiert einzuordnen und Strategieprozesse zu unterstützen.

Vergleich von Studienverlaufsdaten in der Hanse University Alliance
(Tobias Kirschner, CAU Kiel; Michael Koch; Katharina Krohmer, Universität Rostock; Christian Weßels, Universität Bremen)

Der 3. Beitrag zeigt die Anstrengungen der Hanse University Alliance, durch die Analyse und den Vergleich von Studienverlaufsdaten die Qualität in Studium und Lehre zu sichern und Synergien zu schaffen, wobei ein besonderer Fokus auf die Entwicklung gemeinsamer Standards und Definitionen für die Datenverarbeitung in der Allianz gelegt wird. Durch den Vergleich von fachlich ähnlichen Studiengängen über Universitätsgrenzen hinweg sollen Unterschiede und Gemeinsamkeiten herausgearbeitet werden, um Erkenntnisse zur Weiterentwicklung der Studienprogramme zu gewinnen. Durch Beispiele wird gezeigt, wie wichtig ein detaillierter und vergleichender Ansatz sein kann.

Workshop IV

„Closing theLoop“: Die Applikation Studienverlaufsanalysen der Universität Graz
(Dr. Alexander Loder PhD; Dr. Gudrun Salmhofer; Dr. Michaela Hohenwarter, Karl-Franzens Universität Graz)

Im Workshop wird Ihnen die „Applikation Studienverlaufsanalysen“ der Universität Graz nach dem Hands-On Prinzip vorgestellt. Nach einer kurzen Einleitung zur Applikation, ihrer Implementation an der Universität und Kommunikation intern werden wir gemeinsam die unterschiedlichen Möglichkeiten des Tools durchleuchten. Sie werden verschiedene Auswertungen zu Studienverläufen, Lehrveranstaltungen und anderen Steuerungsebenen sehen und selbst interessensgeleitet Auswertungen mit dem Dashboard durchführen. Bitte bringen Sie dazu einen eigenen Laptop mit.

11:00 - 12:00

Workshop V

Personal-und Budgetplanung an der BUW: Unterstützung für Entscheidungsträger*innen dank PBP
(Eva Fischer; Angelique Schneller, Bergische Universität Wuppertal)

Durch die webbasierte Software PBP können Entscheidungsträger*innen jederzeit alle notwendigen Informationen zum Monitoring und zur Steuerung der Budgetverwendung und zur Planung und Umsetzung von Personal- und Investitionsmaßnahmen aufrufen. PBP verknüpft eigene Dateneingaben mit Daten aus der Finanz- sowie der Personalsoftware und präsentiert diese graphisch und tabellarisch. Das System verschlankt die Kommunikation zwischen Wissenschaft und Verwaltung und liefert zu jeder Zeit aktuelle Informationen über Beschäftigungsverhältnisse und Finanzen.

Im Rahmen des Workshops wird PBP aus Sicht von Entscheidungsträger*innen live im System vorgestellt. Es können Fragen und Fallbeispiele der Teilnehmenden durch die Referentinnen im Demo-System bearbeitet werden. 

Session VIII

Komplexitätsreduktion durch Data Storytelling: Wie aus Daten Geschichten werden
(Collin Feuerstein, Universität Potsdam)

In dieser Session wird das Konzept des Data Storytelling für die Datenkommunikation praxisnah beleuchtet. Durch die Verbindung von Datenanalyse, visueller Gestaltung und narrativen Elementen lassen sich Daten in einprägsame und entscheidungsunterstützende Geschichten übersetzen. Das erleichtert die Kommunikation datenbasierter Maßnahmen und Veränderungsprozesse. Der anwendungsorientierte Vortrag zeigt Ansätze zur effektiven Gestaltung von Datenvisualisierungen, gestützt auf wahrnehmungspsychologischen Grundlagen, visuellen Erzählmustern und bewährten Designkonzepten. Die Session richtet sich an alle, die Daten beispielsweise im Qualitätsmanagement einsetzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Session IX

Zwischen Anspruch und Wirklichkeit: Herausforderungen und Potenziale der Nutzung von Befragungsdaten für strategische Prozesse an Hochschulen
(Bianca Burkert; Dr. Maike Reimer, Bayerisches Staatsinstitut für Hochschulforschung und Hochschulplanung IHF; Dr. Matthias Wolf, Kompetenz-und Servicestelle CEUS an der Universität Bamberg)

Der 1. Beitrag analysiert die Nutzung von Absolventenbefragungsdaten, insbesondere durch die Bayerische Absolventenstudie (BAS), um strategische Entscheidungen an Hochschulen zu unterstützen, wobei Herausforderungen wie Nachhaltigkeit, Komplexität und Datenkontextualisierung diskutiert werden. Die Ergebnisse der BAS werden über das CEUS-Data-Warehouse-System bereitgestellt, das flexible Analysen und Vergleiche ermöglicht, jedoch wird eine stärkere Integration der Daten in Entscheidungsprozesse durch gezieltere und visuell ansprechendere Berichte gewünscht. Die BAS-Daten sind besonders für Qualitätsmanagement, Akkreditierungen und strategische Entwicklungen nützlich.

HEPS– Higher Education Analytical Data System für Hochschulen
(Dr. Anja Gottburgsen, Deutsches Zentrum für Hochschul-und Wissenschaftsforschung GmbH (DZHW))

Der 2. Beitrag vermittelt das HEADS-System (Higher Education Analytical Data System). Es bietet webbasierte Zugänge zu Befragungsergebnissen großer bundesweiter Surveys des DZHW, speziell für Entscheidungsträger in der Hochschul- und Wissenschaftspolitik. Es ermöglicht teilnehmenden Hochschulen, über einen geschützten Zugang ihre spezifischen Ergebnisse mit bundesweiten und länderspezifischen Referenzwerten zu vergleichen, um das eigene Reporting zu verbessern. Mit interaktiven Dashboards, vielfältigen Filtermöglichkeiten und Exportoptionen könnte HEADS die Hochschulen zusätzlich bei der Gründung von Benchmarking-Clubs und anderen Vergleichsoptionen unterstützen.

Session X

Netzwerkanalysen als Entscheidungsgrundlage -Kommunikationsstrukturen an Hochschulen
(Katrin Koeppl, TU Darmstadt)

Der 1. Beitrag der TU Darmstadt betont die Bedeutung von interner Kommunikation in Hochschulen, die sich zunehmend an betriebswirtschaftlichen Prinzipien orientieren müsse, um im Wettbewerb zu bestehen, und hebt die Vernachlässigung dieses Aspekts hervor. Aufgrund ihrer dezentralen Strukturen gelten Hochschulen oft als schwer reformierbar, wobei die informellen internen Kommunikationsstrukturen wenig erforscht sind. Netzwerkanalysen können helfen, diese Strukturen durch die Visualisierung von Akteur*innen und Beziehungen zu verstehen und so wertvolle Erkenntnisse für organisatorische Innovationen und Entscheidungsprozesse zu liefern.

Datenbedarfe und -nutzung im Hochschulkontext: Ein Vergleich zwischen Universitäten des Netzwerks Quality Audit
(Dr. Carolin Krumm, DSHS Köln; Gina Wommelsdorf, Universität Siegen; Frank Niedermeier, Universität Potsdam)

Der 2. Beitrag des Netzwerks „Quality Audit" reflektiert eine zunehmende Anerkennung der Wichtigkeit von kollektiven Anstrengungen zur Verbesserung der Qualitätsmanagementsysteme (QM) in Hochschulen, indem er den Austausch von Best Practices und die gemeinsame Weiterentwicklung erläutert. Diese Initiative zeigt, wie Hochschulen durch Zusammenarbeit und den Einsatz von Daten als strategisches Instrument in der Lage sind, ihre internen Prozesse zu optimieren und effektiver auf externe Anforderungen zu reagieren. Die Arbeit der Arbeitsgruppe verdeutlicht auch den wachsenden Bedarf an individualisierten und flexiblen Ansätzen zur Datennutzung, um den vielfältigen Anforderungen der Stakeholder gerecht zu werden und die Relevanz und Wirksamkeit von QM-Maßnahmen nachhaltig zu steigern.

13:00 - 14:30

Workshop VI

Von der Zahl zur Maßnahme: Dateninterpretation und Entscheidungsprozesse an Hochschulen
(Axel Munt; Kathrin Munt, Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften)

An der Hochschule Ostfalia wurde vor zwei Jahren ein Business Intelligence (BI) System eingeführt, das allen Mitarbeiter*innen der Hochschule zugänglich ist. Ein abgestuftes Berechtigungskonzept stellt sicher, dass relevante Daten für unterschiedliche Nutzergruppen zielgerichtet zur Verfügung stehen. Der Beitrag zeigt Strategien zur Sicherstellung konsistenter und verlässlicher Daten und stellt geeignete Kommunikationsformate zur Nutzung von BI-Systemen vor. Zudem werden Herausforderungen und Lösungsansätze für die erfolgreiche Implementierung eines hochschulweiten BI-Systems diskutiert. Im Workshop werden zwei oder drei Berichte herausgegriffen und die Aussagen/Ergebnisse der Berichte gemeinsam mit dem Publikum erörtert. Es soll ein Bewusstsein geschaffen werden, wie herausfordernd die Deutung der Daten und die Transferierung in Maßnahmen sein kann. Der Workshop wird von zwei Personen geleitet, die aus unterschiedlichen Arbeitsbereichen der Hochschule kommen – Qualitätsmanagement und Lehrdidaktik. Dadurch können verschiedene Perspektiven auf die Nutzung von Berichten und die Entscheidungsfindung in Hochschulen eingebracht werden. Diese unterschiedlichen Sichtweisen bereichern die Diskussion und bieten Teilnehmenden einen umfassenderen Blick auf das Thema.

Workshop VII

Wissenschaftlich fundiert zur effektiven Datenvisualisierung
(Dr. René Michel, Universität Münster)

Sollte ich das Balkendiagramm besser durch eine andere Visualisierung ersetzen? Und wie sollte ich die Unsicherheit der Messwerte darstellen, damit Entscheidungsträger*innen diese angemessen berücksichtigen – ohne sie zu überfordern?

Um Datenvisualisierungen effektiv und verzerrungsfrei zu gestalten, müssen sich Analyst*innen bei solchen Fragen häufig auf ihre Erfahrung oder ihr Bauchgefühl verlassen.

Dieser Workshop soll einen wissenschaftlich fundierten Ansatz aufzeigen, um die Vor- und Nachteile von Darstellungsformen und deren Wirkung auf die menschliche Wahrnehmung abzuschätzen. Dazu werden forschungsbasierte Empfehlungen für Datenvisualisierungen vorgestellt sowie relevante Studienergebnisse diskutiert. Anschließend sollen die Erkenntnisse in Gruppenarbeiten an einem Fallbeispiel aus dem Hochschulkontext angewendet werden (keine Programmierkenntnisse notwendig).

 

Der Workshop hat eine Höchstzahl an Teilnehmenden.

Session XI

Die HTWK Leipzig: Auf dem Weg zum datenbasierten Studiengang-Monitoring
(Sebastian Rahtjen; Steffi Pietschmann, HTWK Leipzig)

Im 1. Beitrag stellt die HTWK Leipzig ihren Ansatz zur Etablierung eines digitalen Lehrberichtsportals vor, das studiengangsspezifische Kennzahlen über ein Dashboard zur Verfügung stellt und ein digitales Reporting ermöglicht. Der Vortrag fokussiert auf den Entwicklungsprozess des Portals und stellt Herausforderungen und erste Erfolge vor. Es wird aufgezeigt, wie das Tool die Kommunikation zwischen den Entscheidungsebenen durch optimierte Datenvisualisierungen verbessert und welche zukünftigen Erweiterungen mit detaillierteren Einblicken den Weg zu einem Studiengangsmonitoring als integralen Bestandteil des Qualitätsmanagements vorantreiben sollen.

Studiengansmonitoring und Studiengangsanalysenals unterstützendes Format für strategische Entscheidungen der Studiengangsverantwortlichen
(Dr. Christina Kummert, FernUniversitätin Hagen)

Der 2. Beitrag der FernUniversität in Hagen beschreibt das Format des Studiengangsmonitorings und der Studiengangsanalysen, um die Qualitätssicherung und strategische Entscheidungen der Studiengangsverantwortlichen zu unterstützen. Durch die Integration von Studierendendaten, Evaluationsergebnissen, Akkreditierungsberichten und Benchmarks wird eine fundierte Grundlage für Qualitätsdiskussionen geschaffen, die durch multiperspektivische Zusammenarbeit und verschiedene Methoden, bspw. die Nutzung eines Data Warehouse, ergänzt wird. Der Vortrag veranschaulicht dies an einem Beispielstudiengang und zeigt auf, wo tiefere Analysen und die Identifizierung von Entwicklungspotentialen möglich sind.

Die Informationsplattform für Studierende –das interaktive, personalisierte Studienberatungstool
(Nadine Schröter, Georg-August-Universität Göttingen)

Im 3. Beitrag wird die interaktive Plattform für Studierende (IPS2) der Georg-August-Universität Göttingen vorgestellt. Dieses Tool erleichtert die Studienplanung durch Digitalisierung und Automatisierung, indem es eine nutzerfreundliche Semester- und Studienverlaufsplanung ermöglicht und Szenario-basierte Empfehlungen bietet. IPS2 integriert sich mit bestehenden Systemen wie Stud.IP und FlexNow, ermöglicht personalisierte Informationen und zielgerichtete Kommunikation, um Studierende bei der Erreichung ihrer akademischen Ziele zu unterstützen. Dieses Tool erhöht die Transparenz in der Studienorganisation, verbessert die Datenverfügbarkeit für Entscheidungsträger*innen und stärkt die digitale Zukunftsfähigkeit der Hochschulen.