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Künstliche Intelligenz (KI) in der Berufs-, Studien- und Laufbahnberatung (BSLB) : Perspektiven, Herausforderungen und Handlungsfelder
Get PDFDie vorliegende Masterarbeit untersucht den aktuellen Stand der Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI) in der Berufs-, Studien- und Laufbahnberatung (BSLB) sowie die Wahrnehmung von Chancen und Herausforderungen durch Berufs- Studien- und Laufbahnberatende (BSL-Beratende). Im Rahmen der Untersuchung nahmen 130 BSL-Beratende aus der Schweiz an einer Onlinebefragung teil. Erfasst wurden die Häufigkeit und Routine der KI-Nutzung, derzeitige Einsatzbereiche für KI in der BSLB und Einflussfaktoren auf individueller und organisationaler Ebene. Die Ergebnisse zeigen, dass KI-Tools insbesondere zur Textgenerierung, für die Recherche und zur Ideengewinnung genutzt werden, während ihr Einsatz in der direkten Beratung bislang eher zurückhaltend erfolgt. Die Nutzung variiert stark in Abhängigkeit von individuellen Faktoren wie der KI-Akzeptanz und des wahrgenommenen Nutzens sowie von organisationsbezogenen Rahmenbedingungen. Beratende sehen Potenziale der Nutzung von KI-Tools in der Effizienzsteigerung bei Routineaufgaben und in der Qualitätssicherung, äussern jedoch Bedenken insbesondere hinsichtlich des Datenschutzes, aber auch bezüglich der Transparenz und der Nachvollziehbarkeit der KI-generierten Inhalte. Die Ergebnisse verdeutlichen zudem, dass organisationale Faktoren, wie eine positive Haltung und Kommunikation der Führung sowie die koordinierte Implementierung von KI in der Organisation eng mit der Nutzung verbunden sind. Die Studie hebt hervor, dass eine übergeordnete Strategie zur Implementierung von KI in der BSLB erforderlich ist. Diese umfasst eine bewusste Integration von KI in bestehende Organisationsstrukturen, die transparente Kommunikation von Richtlinien für den verantwortungsvollen Einsatz sowie die Schaffung geeigneter Weiterbildungsangebote. Als ein hilfreiches Assistenzsystem kann KI in der BSLB einen wertvollen Beitrag zur Professionalisierung und Qualitätssteigerung leisten. Die Arbeit betont, dass KI – strategisch eingesetzt – ein unterstützendes Werkzeug sein kann, das Beratende in ihrer Arbeit ergänzt, ohne die persönliche Interaktion und fachliche Expertise zu ersetzen.This master's thesis examines the current status of the use of artificial intelligence (AI) in career counseling as well as the perception of opportunities and challenges by career counselors. In an online survey, 130 career counselors from Switzerland were asked about their AI use. The survey recorded the frequency and routine of AI use, areas of application and influencing factors at an individual and organizational level.
The results show that AI tools are used in particular for text production, information searches and idea generation, while their use in one on one counseling has so far been rather restrained. Usage varies greatly depending on individual factors such as AI acceptance and perceived usefulness as well as organizational conditions. Career counselors see potential in the use of AI tools to increase efficiency in routine tasks, but express concerns, particularly with regard to data security, but also with regard to the correctness and transparency of AI-generated content. The results also show that organizational factors, such as a positive attitude and communication from management as well as the coordinated implementation of AI, are closely linked to the frequency of use.
The study emphasizes that an overarching strategy for the implementation of AI in the career counseling sector is required. This includes the development of clear guidelines for a responsible use of AI, the creation of suitable further training opportunities and the conscious integration of AI into existing organizational structures. As a helpful assistance system, AI can make a valuable contribution to professionalization and quality improvement in the BSLB. The paper emphasizes the need to consider AI as a supportive tool that complements advisors in their work without replacing personal interaction and professional expertise
Erste Berufswahl in Zeiten von künstlicher Intelligenz : eine quantitative Analyse über den Einsatz von KI bei Jugendlichen
Get PDFKünstliche Intelligenz ist, spätestens seit der Einführung von ChatGPT im Jahr 2022, in aller Munde. In den Medien werden die verschiedenen Tools und Einsatzmöglichkeiten, aber auch mögliche Prognosen und Einflüsse auf die Arbeitswelt diskutiert. Auch während der Berufswahl kann KI eingesetzt werden, beispielsweise bei der Recherchearbeit von Berufen, als Unterstützung bei der Erstellung der Bewerbungsunterlagen oder als Vorbereitung für ein Vorstellungsgespräch. In Anbetracht der rasanten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz stellt sich die Frage, wie diese Technologien den Berufswahlprozess von Jugendlichen unterstützen oder verändern können. Denn jährlich schliessen rund 80‘000 Jugendliche die obligatorische Schulzeit in der Schweiz ab und stehen vor einem Übertritt in eine Anschlusslösung. Bevor sie diese Anschlusslösung antreten können, steht ihnen die Berufswahl bevor. Die vorliegende Arbeit geht der Frage nach, wie künstliche Intelligenz von Lernenden im ersten Lehrjahr während der Berufswahl eingesetzt wurde. Für die theoretische Basis der Arbeit wurde der Fokus auf die Berufswahl und künstliche Intelligenz gelegt. Mithilfe eines quantitativen Fragebogens wurden 41 Lernende aus den Berufen Fachperson Gesundheit EFZ und Kaufmann/Kauffrau EFZ zum Nutzungsverhalten von KI während der Berufswahl befragt. Dabei zeigte sich, dass lediglich ein Viertel der Befragungspersonen KI während der Berufswahl eingesetzt hat. KI-Tools wurden dabei für die Informationssuche über die verschiedenen Berufe am häufigsten eingesetzt, darauf folgte die Erarbeitung der Bewerbungsunterlagen für Schnuppereinsätze. Dreiviertel der Befragungspersonen haben keine KI-Tools für die Berufswahl eingesetzt. Der häufigste Grund dafür ist, dass die Befragungspersonen KI-Tools nicht oder zu wenig kannten. Der zweitmeistgenannte Grund war fehlendes Vertrauen. Es konnte festgestellt werden, dass keine der befragten Jugendlichen durch eine Berufsberatungsperson über den Einsatz von KI-Tools für die Berufswahl informiert wurde. Diesbezüglich besteht ein beträchtliches Potenzial, dies proaktiv in der Beratung zu thematisieren. Zusammenfassend hat die Umfrage gezeigt, dass KI-Tools bisher noch wenig im Berufswahlprozess eingesetzt wurden. Wenn sie jedoch eingesetzt wurden, zu hoher Zufriedenheit. Die Auseinandersetzung mit KI in der Berufswahl beziehungsweise im Beratungssetting ist auch für Berufsberatungspersonen sehr empfehlenswert. Wichtig ist dabei, sich über die Risiken und Voraussetzungen bewusst zu sein, damit KI als zusätzliche Unterstützung dient
Non-linear finite element damage modeling after multiple cyclic loading of rubberlike materials
Get PDFThis study presents a numerical implementation concept for elastomeric components under cyclic loading conditions at finite strains. Initial material damage is considered that is widely known as Mullins effect. A comprehensive quasi-static model is introduced and prepared for finite element implementation, covering both initial and subsequent loading cycles, converging to equilibrium. The combination of a non-linear relaxation-based hyperelastic model with selected damage functions allows for an accurate quantitative description of arbitrary elastomeric components. The study demonstrates the integration of the relaxed Modified Extended Tube Model (METM) in combination with Advanced Mullins Damage Modeling (AMDM) into a 3D finite element framework. Parameter studies and a relevant example from engineering practise prove the robustness of the finite element implementation and the applicability of the material modeling concept for virtually optimizing customized rubber compounds based on predefined elastomeric component properties
Do pre-market notifications and stock volatility trigger circuit breakers? Evidence from Turkish post-IPO stocks
Get PDFUnderstanding how the arrival of pre-market information triggers intraday circuit breakers in post-IPO stocks is central to analyzing market behavior in emerging markets, where information asymmetry and heightened volatility are common. Using data on newly listed stocks from the Turkish stock exchange, this paper examines the drivers of circuit breaker activations in the first year following IPOs. We find that pre-market notifications significantly increase the likelihood of a trading halt, with the magnitude of this effect being moderated by stock-level volatility. Our findings have important policy implications for assessing how pre-market disclosures interact with volatility thresholds to prevent unintended trading halts in fragile market environments
Nackenschmerzen : Symptom oder Ursache von Kopfschmerzen?
Get PDFNackenschmerzen gehören zum physiotherapeutischen Alltag – doch hinter scheinbar isolierten Beschwerden kann sich eine Kopfschmerzerkrankung verbergen, die Patient:innen selbst kaum ansprechen. Umso wichtiger ist es, dass Physiotherapeut:innen frühzeitig erkennen, wann mehr dahintersteckt
Hounsfield unit ranges as inductive bias for intra-clinical learning of data-efficient CT segmentation models
Get PDFAutomated tissue segmentation in medical imaging plays a critical role in clinical AI-assisted decision-making, and particularly in the assessment of body composition from CT scans. However, acquiring data and annotations of sufficient quality to train deep-learning models is expensive and timeconsuming. In this work, we propose a novel approach to improve data efficiency and model accuracy by leveraging domain knowledge about biologically relevant tissue-specific Hounsfield unit (HU) ranges as an inductive bias for learning. Specifically, we extend the input representation of deep learning-based segmentation models with binary masks indicating potential tissue types, where each binary mask is created from thresholds derived from medical literature. Our method not only enhances segmentation performance by up to 5 % for intramuscular adipose tissue but surpasses the performance of the baseline model with 50 % of the training data. Our easy-to-apply method thus improves data efficiency and facilitates the development and use of segmentation models in resource-constrained clinical settings
"Multi-Beings" : a theoretical discourse on the caring relationship between nurses and patients
No full textBackground and Objectives: A wide range of requirements influence nurses and people in need of care in shaping their relationship. However, current literature focuses on singular aspects and lacks a comprehensive approach. This theoretical discourse aims to gain a deeper understanding of the nurses’ and patients’ role, thereby considering the broader context and its effects on the caring relationship.
Design and Methods: Kenneth Gergen's concept of multi-beings is used for this purpose. It is based on the idea of reality as a social construction in which individuals derive their understanding of the world from social interactions. Accordingly, Gergen considers the individual as being shaped by a multitude of past relationships and interactions. These leave traces, including in the form of experiences and habits. The diverse potentials or facets are in turn brought into current social interactions, which illustrates the ‘multi-being’ and the relational character of the individual.
Results: The nurses’ multi-being is based on the different levels of training (unskilled, one to several years, academic) and work experience, their values and own attitude towards the profession. Patients are shaped by their respective illnesses, a changing social environment and their need for care. For both, the individual contexts (e.g. migration and cultural background) represent further facets. As both are individual multi-beings consisting of countless facets, this shows the heterogeneity of the individual and thus the uniqueness of the encounter. The nursing relationship is therefore a dynamic process that results from the relationships and interactions that each of them has had individually and with each other in the past.
Nurses experience discrepancies between expected professional behaviour, their own professional identity and actual care practice within their multi-being. Thus, they are caught between the expectations placed on them by patients, their own idea of the relationship, legal requirements and guidelines and the relationship that is actually possible.
Conclusions: Transferring Gergen’s concept of multi-beings to the nursing context illustrates the complexity within which both parties act and shape their relationship together. Nurses should be supported to take a step back and explore factors contributing to their own or the patients' multi-being that may have a confluence in the relationship. This can lead to a deeper reflection of shaping the relationship
Content Marketing Studie 2025 : Einsatz und Verbreitung des Content Marketing in der Schweiz
Get PDFDie vorliegende Studie untersucht zum vierten Mal die Nutzung und Verbreitung von Content Marketing in der Schweiz und zeigt einen deutlichen Trend: Content Marketing gewinnt kontinuierlich an Bedeutung. Die Studie basiert auf einer im Januar 2025 durchgeführten Online-Befragung von 924 Schweizer Unternehmen, verschiedenster Grössen und Branchen. Die aktuelle Untersuchung liefert erstmals umfassende Einblicke in den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Content Marketing.
Die Ergebnisse zeigen, dass mittlerweile 66% der befragten Unternehmen Content Marketing aktiv nutzen. Auch Unternehmen, die bisher kein Content Marketing betreiben, planen mehrheitlich dessen Einführung. Dies spiegelt sich in den Marketingbudgets wider: Durchschnittlich fliessen nahezu 40% des gesamten Budgets in Content-Marketing-Massnahmen. Unternehmen mit mehrjähriger Erfahrung weisen eine höhere Zufriedenheit mit den erzielten Ergebnissen auf. Dies unterstreicht die strategische Relevanz von Content Marketing, dessen Erfolge sich in der Regel erst mittel- bis langfristig zeigen.
Ein zentraler Befund der Studie ist die zunehmende Professionalisierung des Content Marketings. Die Mehrheit der Unternehmen arbeitet mit klar definierten Strategien, die Zielgruppen, Themen und Formate präzise festlegen. Zudem sind Zuständigkeiten für das Content Marketing meist geregelt und viele Unternehmen nutzen Content-Management-Tools für die Planung, Erstellung und Distribution von Inhalten. Dennoch bestehen weiterhin Herausforderungen: Besonders die Content Erstellung wird als aufwendig empfunden und viele Unternehmen sehen in diesem Bereich noch erheblichen Nachholbedarf. Während einige Unternehmen auf interne Kompetenzentwicklung setzen, lösen andere das Problem durch den verstärkten Einsatz externer Dienstleister.
Daten spielen eine immer grössere Rolle im Content Marketing. Unternehmen nutzen sie vorrangig, um das Verhalten und die Interessen ihrer Zielgruppen besser zu verstehen und die Wirksamkeit von Content Formaten zu analysieren. Dennoch schöpfen viele Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten noch nicht aus. Gerade im Bereich der datenbasierten Optimierung und der Personalisierung von Inhalten besteht Entwicklungspotenzial. Die Unternehmen setzen auf eine breite Vielfalt an Content Formaten. Während Social-Media-Posts und Artikel auf der Unternehmenswebsite am häufigsten genutzt werden, gelten aufwendigere Formate wie Podcasts, White Papers oder Best-Practice-Studien als besonders effektiv. Die Wahl der Distributionskanäle erfolgt zunehmend zielgruppenspezifisch.
Die eigene Unternehmenswebsite und Social Media, insbesondere LinkedIn und Instagram, werden als besonders relevante Kanäle betrachtet. Interessant ist, dass Unternehmen, die datengetrieben arbeiten, deutlich gezielter in die Content Distribution investieren und dabei insbesondere auf «Owned Media» und «Shared Media» setzen.
Ein weiteres zentrales Thema der Studie ist der Einsatz von KI im Content Marketing. Während der Einsatz in vielen Unternehmen noch am Anfang steht, integrieren insbesondere grössere Unternehmen KI zunehmend in ihre Content-Prozesse. Der häufigste Einsatzbereich ist die automatisierte Texterstellung, gefolgt von der Content Optimierung und datengetriebenen Analysen zur Erfolgsmessung. Auch KI-gestützte Tools zur Personalisierung von Inhalten sowie zur automatisierten Content Distribution gewinnen an Bedeutung. Unternehmen, die bereits Erfahrung mit KI im Content Marketing gesammelt haben, berichten von Effizienzsteigerungen und verbesserten Zielgruppenansprachen. Gleichzeitig bremsen fehlendes Fachwissen, unzureichende interne Strukturen und Unsicherheiten bezüglich der Qualität und Glaubwürdigkeit KI-generierter Inhalte die breite Adaption. Zudem wird der Einfluss von KI auf Kreativität und Authentizität kontrovers diskutiert. Während einige Unternehmen KI als unterstützendes Werkzeug betrachten, das menschliche Kreativität ergänzt, sehen andere Risiken einer zu starken Automatisierung. Trotz dieser Herausforderungen erwarten viele Unternehmen, dass KI in den kommenden Jahren eine Schlüsselrolle im Content Marketing spielen wird
Karriereressourcen in der letzten Berufsphase : im Kontext der Lebensspanne, von Entwicklungsaufgaben und des Arbeitsmarkts
Get PDFDie vorliegende Masterarbeit untersucht die Rolle und Relevanz von Karriereressourcen in der letzten Berufsphase im Kontext der Lebensspanne, von Entwicklungsaufgaben und des Arbeitsmarkts. Die Fragestellung lautet: (a) Welche Rolle spielen Karriereressourcen für eine erfolgreiche Gestaltung der letzten Berufsphase im Kontext der Lebensspanne, von Entwicklungsaufgaben und des Arbeitsmarkts? Welche Relevanz haben die einzelnen Karriereressourcen in der letzten Berufsphase? Gegenstand der Untersuchung sind die Ressourcen des Karriere-Ressourcen-Fragebogens (CRQ). Die Arbeit soll einen Beitrag für das Verständnis der Rolle und Relevanz von Karriereressourcen in der letzten Berufsphase leisten. Konkretes Produkt ist eine Beratungshilfe für die ressourcenorientierte Laufbahnberatung. Als Erhebungsverfahren diente die qualitative Untersuchung einer Stichprobe. Es wurden fünf problemzentrierte Leitfadeninterviews mit fünf erwerbstätigen Personen im Alter von 56 bis 59 Jahren geführt und durch eine qualitative Inhaltsanalyse ausgewertet. Diese Altersgruppe ist zumindest in der öffentlichen Laufbahnberatung nur schwach vertreten und entsprechend ist die Beratungserfahrung mit diesen Personen eher gering. Mit den demographischen Veränderungen sind erfolgreiche späte Laufbahnen aus gesellschaftlicher, volkswirtschaftlicher und wirtschaftlicher Perspektive jedoch von hoher Bedeutung. Die Laufbahnberatung kann hier einen positiven Beitrag leisten. Die untersuchten Karriereressourcen wurden von den Interviewpersonen insgesamt als sehr bedeutend für die erfolgreiche Gestaltung und Bewältigung der letzten Berufsphase erachtet. Wichtigste Karriereressourcen waren die beruflich / fachliche Expertise, die emotionale Verbundenheit mit der Arbeitsrolle und die Arbeitsherausforderung. Expertise und langjährige Berufserfahrung werden zu wichtigen Faktoren beruflicher Identität. Der steten Aktualisierung der Expertise wurde hohe Bedeutung beigemessen. Berufliche Weiterentwicklung war den älteren Erwerbstätigen sehr wichtig. Die Forschung betont stärker den Erhalt des bisher Erreichten. Karriereressourcen gewinnen mit dem Fortgang der Laufbahn tendenziell an Bedeutung, besonders bei beruflichen Veränderungen. Vorhandene Karriereressourcen werden oft erst dann aktiviert, wenn ein Nutzen darin gesehen wird. Subjektiver Berufserfolg wie Sinnhaftigkeit, Erfüllung, Zufriedenheit mit der Arbeit und Teamerfolg wurde viel stärker gewichtet als objektiver Erfolg. Emotionale Ziele gewinnen mit der Perspektive auf die begrenzte Zeit im Beruf an Bedeutung. Laufbahnziele wirken sich stark auf die Rolle und Relevanz von Karriereressourcen aus. Älteren Erwerbstätigen bieten sich im aktuellen Unternehmen oft keine Entwicklungsmöglichkeiten mehr. Fehlen Entwicklungsmöglichkeiten, wird ein Stellenwechsel oder eine Neuorientierung in Betracht gezogen
