Forschung & Transfer

Ausgangslage

Die DHBW zeichnet sich seit über 40 Jahren durch ihre enge Bindung an den Arbeitsmarkt aus, weshalb dessen Globalisierung die DHBW in besonderem Maße tangiert. Von Absolventinnen und Absolventen wird erwartet, dass sie in diesem multinationalen Arbeitsumfeld effektiv und erfolgreich agieren, wodurch die Entwicklung interkultureller Kompetenz von Studierenden zunehmend wichtiger wird. Interkulturelle Kompetenz wird außerdem fachübergreifend als Schlüsselkompetenz für das 21. Jahrhundert und damit auch als entscheidender Faktor für die Beschäftigungsfähigkeit der Absolventen genannt.

Interkulturelle Kompetenz ist ein äußerst komplexes Konstrukt, was die Aufgabe der Hochschulen umso schwieriger werden lässt. Es handelt sich hierbei nämlich nicht nur um Wissen, was Studierende erlernen müssen, sondern auch Fähigkeiten und Einstellungen, die benötigt werden, um in interkulturellen Situationen effizient und angemessen zu interagieren.
Lediglich wenn alle drei Komponenten vorliegen, kann von einer Kompetenz gesprochen werden. Diese Tatsache wirkt sich vor allem auf die Machbarkeit von validem Assessment dieser Kompetenz aus, da das Vorhandensein aller drei Komponenten durch traditionelle Methoden (bspw. Test) nahezu unmöglich erfasst werden kann.

Inhalt und Forschungsziele

In diesem Forschungsprojekt wird zunächst ein Assessment-Instrument entwickelt, welches sich aus quantitativen und qualitativen Methoden zusammensetzt und so der oben erläuterten Komplexität des Konstruktes gerecht werden soll. Dieses Instrument wird anschließend genutzt, um DHBW Studierende zu begleiten, die ein Theoriesemester an einer ausländischen Partneruniversität absolvieren.

Folgende Forschungsfragen werden bearbeitet:

• Wie lässt sich interkulturelle Kompetenz als Outcome von Studierendenmobilität effektiv beurteilen?
• Wie wirkt sich interkulturelle Kompetenz auf die Beschäftigungsfähigkeit von Absolventinnen und Absolventen der DHBW aus?
• Wie können Internationalisierungsmaßnahmen an der DHBW im Hinblick auf die Entwicklung interkultureller Kompetenz effektiver gestaltet werden?

Umsetzung des Forschungsprojekts

Dieses kooperative Promotionsprojekt läuft als Teil des Projektes „HAW.International“ und startete im Mai 2020. Die Forschung wird in Kooperation mit der pädagogischen Hochschule Heidelberg betrieben und dort von Prof. Dr. Karin Vogt in der Fakultät für Kultur- und Geisteswissenschaften betreut.
Das Assessment-Instrument wird im Zuge der ersten Erhebung im Sommersemester 2021 präzisiert und fertig entwickelt. In den folgenden zwei Semestern (WS 21/22; SS 22) werden zwei weitere Erhebungsrunden durchgeführt, um die Entwicklung interkultureller Kompetenzen von Studierenden, die sich an Partneruniversitäten auf der ganzen Welt befinden, exakt beschreiben zu können. Das Projekt läuft bis Ende 2023.

Beteiligung an den Forschungsvorhaben

Das Projekt zeichnet sich insbesondere dadurch aus, dass mit allen 9 Standorten der DHBW zusammengearbeitet wird. Das in Deutschland außergewöhnliche State University System der DHBW wird hier zu Gunsten der Forschung genutzt. Die Fach- und Forschungskompetenz kann so in Mosbach sitzen, trotzdem werden aber alle Studierenden der DHBW in die Studie miteinbezogen. Gleichermaßen werden selbstverständlich auch die Erkenntnisse des Forschungsprojektes regelmäßig mit Auslandsbeauftragten der Standorte geteilt, um gemeinsam Handlungsimplikationen für die Zukunft zu erkennen und zu diskutieren.

Nach deduktiver Vorbereitung des Assessment-Instrumentes wurde im Sommersemester 2021 die erste Stichprobe von insgesamt 17 Studierenden, die ein Semester an einer ausländischen Partnerhochschule absolvieren, begleitet. Hierdurch wurde das Assessment-instrument induktiv verfeinert und steht für das Wintersemester 2021 / 2022 bereit, um weitere 12 Studierenden zu begleiten.

Bei weiteren Fragen zum Forschungsprojekt steht Ihnen Moritz Brüstle sehr gerne zur Verfügung.

Prof. Dr. Axel Gerloff
Leiter Internationalisierung, Auslandskoordination
Telefon +49 (0) 711 320660 50
E-Mail gerloff@dhbw.de

The task of detecting the semantic type of data is crucial for data discovery in Data Lakes. As such, in the last years various approaches for automated semantic type detection have been proposed. Whereas existing commercial products mainly rely on simple search based solutions such as regular-expressions and dictionary look ups, more recent approaches use machine learning. While initial results of these learned approaches are promising, unfortunately a learned approach that was trained for data in one data lake cannot be used out-of-the-box for new unseen data sources in a different data lake, even if both data sources cover the same semantic types.

The reasons are that the data characteristics in the new (unseen) data lake might be completely different or even worse new semantic types occur that the model has not seen during training. Hence, the performance of a learned model trained for one data lake might be completely different on the new unseen data lake. To overcome this problem, we therefore propose STEER which implements data programming for semantic labeling to adapt existing learned models for extracting semantics to unseen data lakes with minimal cost. STEER can not only significantly boost the performance of models on new unseen data lakes with the same types, but also helps us to re-train a model to detect types on a data lake that comes with unseen semantic types.

At its core, STEER involves a novel training data generation process called Steered-Labeling. The intuition is that in Steered-Labeling we separate the process into two subsequent steps: STEER first labels the non-numerical columns that are easier to label. Afterwards, STEER then uses these labels to “steer” the labeling of the numerical columns. With this, STEER is able to not only generate high quality training data of textual columns but also to semantically label numerical data with a very high precision. Which is a problem in existing approaches and has not been addressed sufficiently so far.

Finally, we provide an extensive evaluation of STEER on four different data lakes with different characteristics that in total contain more than 643.500 columns. These data lakes vary in the semantic types and cover a wide spectrum of numerical and non-numerical data types. Moreover, in our evaluation we also show that our approach can be used across models that implement different learning approaches. In particular, we use SATO which relies on a classical supervised training approach and TURL that uses the pre-training/fine-tuning paradigm. The results of this experiments demonstrate that STEER works for both model architectures. Overall, each experiment shows that STEER can generate training data that allows a learned model to provide high performance. Thereby we not only highlight the performance of the re-trained end model, but also the quality and quantity of the generated training data by STEER.

Ausgangslage

Mit der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD, (EU) 2022/2464) wird die Nachhaltigkeitsberichterstattung deutlich ausgeweitet. Waren nach der NFRD zunächst wenige KPI zu bestimmten Themen anzugeben, sind die Berichtspflichten mittlerweile derart ausgedehnt worden, dass eigenständige Standards hierfür etabliert wurden – die sogenannten ESRS (European Sustainability Reporting Standards). Die Erweiterung bezieht sich aber nicht nur auf inhaltliche Aspekte, sondern ebenfalls auf den Anwenderkreis. So sind nach der CSRD erstmals kapitalmarktorientierte kleine und mittelgroße Unternehmen (KMU) zur Berichterstattung verpflichtet. Die Berichtspflichten greifen mit dem sogenannten „Trickle-Down-Effekt“ aber viel weiter durch. Denn die berichtspflichtigen Unternehmen haben die gesamte Wertschöpfungskette zu betrachten. Dadurch werden zunehmend Unternehmen mittelbar zur Weitergabe von Nachhaltigkeitsinformationen verpflichtet, die darauf teils gar nicht vorbereitet sind. Kleine und mittelgroße Unternehmen, die den Kapitalmarkt gerade nicht in Anspruch nehmen, stehen vor der Hürde, vielfältige Nachhaltigkeitsinformationen zu erheben und an die Interessengruppen weiterzugeben. Zu diesen Interessengruppen zählen neben Kunden und Lieferanten insbesondere auch kreditgebende Banken.

Inhalt und Forschungsziele

Während große, kapitalmarktorientierte Unternehmen bereits seit 2017 zur Nachhaltigkeitsberichterstattung verpflichtet sind, werden Nachhaltigkeitsinformationen von kleinen und mittelgroßen Unternehmen erst mit Aufkommen der CSRD vermehrt nachgefragt. Die Organisation der KMU steht, im Gegensatz zu teils schon etablierten Prozessen und vorhandenem Personal, vor der Herausforderung einerseits die Informationsbedürfnisse der Interessengruppen zu befriedigen, anderseits aber auch den organisatorischen Aufwand von der Datenerhebung bis zum Reporting zu bewältigen. In der Organisationsforschung wird der organisatorische Wandel in Bezug auf die Nachhaltigkeitsberichterstattung gerade von kleinen und mittelgroßen Unternehmen bislang nur unzureichend berücksichtigt.  Hier setzt das Forschungsprojekt an und untersucht den Implementierungsprozess der Nachhaltigkeitsberichterstattung in kleinen und mittelgroßen Unternehmen.

Umsetzung des Forschungsprojekts

Das kooperative Promotionsprojekt startete in 2022 und wird in Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl von Herrn Prof. Dr. Dr. h.c. Jochen Zimmermann von der Universität Bremen durchgeführt. Im Rahmen der Forschung werden Interviews mit kleinen und mittelgroßen Unternehmen geführt, die sich aktuell im Implementierungsprozess der Nachhaltigkeitsberichterstattung befinden. Die direkte Form der Datenerhebung in den Unternehmen ermöglicht es, die Herausforderungen, Treiber und Schritte der Implementierung zu erforschen.

Parallel wird gemeinsam mit der DIHK und dem DRSC ein Pilotprojekt zum VSME ED (Voluntary Smalland-Medium-Sized Entities Exposure Draft) durchgeführt. In dessen Rahmen wurde von Jonas Dickel eine informelle Übersetzung des VSME-Entwurfs (abrufbar unter: www.josucon.de) erstellt, die auch die EFRAG aufgegriffen hat. Ziel des Pilotprojekts ist, die Einschätzungen/Erfahrungen von Erstanwendern bei der Einführung des VSME zu erfragen und unabhängig voneinander eine Stellungnahme an die EFRAG zu formulieren.

Bisherige Veröffentlichungen und Vorträge im Rahmen des Forschungsprojekts

Schütte, Jens/Dickel, Jonas (2024): Freiwilliger europäischer Berichterstattungsstandard für nicht-berichtspflichtige kleine und mittelgroße Unternehmen (VSME-Standard) im Kontext von ESRS und DNK, eingereicht und begutachtet.

Dickel, Jonas/Schütte, Jens (2024): Nachhaltigkeitsberichterstattung in KMU: Einordnung der Konsultationsentwürfe der EFRAG, in: DStR - Deutsches Steuerrecht, 62. Jg., Heft 23 (im Erscheinen).

Schütte, Jens/Dickel, Jonas (2024): Europäische Nachhaltigkeitsberichterstattung in kapitalmarktorientierten kleinen und mittelgroßen Unternehmen am Beispiel umweltbezogener Angaben, in: KoR - Kapitalmarktorientierte Rechnungslegung, Heft 4, S. 149-152.

Schütte, Jens/Dickel, Jonas (2023): Nachhaltigkeitsberichterstattung in kleinen und mittelständischen Unternehmen, in: Weber, Joachim (Hrsg.): Tagungsband zum Forschungstag 2023 "Nachhaltigkeit gestalten: Gesellschaft, Gesundheit, Technologien und Märkte" am 6. Juli 2023 an der DHBW Stuttgart, DHBW Stuttgart, S. 184-185.

Beteiligung an dem Forschungsvorhaben

Sie befinden sich als KMU selbst im Implementierungsprozess der Nachhaltigkeitsberichterstattung und haben Interesse im Forschungsprojekt mitzuwirken und Ihre Fortschritte zu diskutieren?

Wenden Sie sich gerne an Herrn Jonas Dickel, akademischer Mitarbeiter im Bereich Wirtschaft, oder an Herrn Prof. Dr. Jens Schütte, Professor für Finanz- und Rechnungswesen sowie Controlling am Campus in Bad Mergentheim.