Am Institut für Datenwissenschaften in Jena beschäftigen wir uns damit, das Datenrückgrat für alle Anwendungsbereiche des DLR (Luftfahrt, Raumfahrt, Energie, Verkehr, Sicherheit) Realität werden zu lassen. Dafür entwickeln und erforschen wir in interdisziplinärer Arbeit Methoden mit Fokus auf Anwendungen z. Bsp. für nachhaltige und kreislaufgerechte Prozesse, resiliente Lieferketten, datengetriebene Wertschöpfungsketten oder robuste Entscheidungsunterstützung. Die so entwickelten Methoden werden in Kooperation mit anderen DLR-Instituten und externen Partnern zur Anwendung gebracht, sei es im Rahmen gemeinsamer Projekte oder im Rahmen von Technologietransferaktivitäten.
Das erwartet dich
Die Gruppe Prozess- und wissensbasierte Datenexploration hat die wissenschaftliche Zielstellung, eine Brücke zwischen Prozesswissen und Datenanalyse zu schaffen, um datengesteuerte Entscheidungsfindung zu fördern. Ihre Methoden umfassen die nahtlose Integration von Domänen- und Prozesskenntnissen in die Datenexploration, insbesondere durch die Analyse von Zeitreihendaten, die Integration physikalischer Modelle und die Entwicklung von Bildmustererkennungsverfahren.
Deine Aufgaben
* Literaturrecherche zum Thema Technikakzeptanz
* Unterstützung bei der Vorbereitung und Durchführung von Umfragen und Fokusgruppen in einem Projekt zur Akzeptanz von telemedizinischen Anwendungen in Thüringen (Projekt MED4YOU)
* Unterstützung bei der qualitativen Auswertung der Fokusgruppendaten
* Unterstützung bei der quantitativen Auswertung
* Verschriftlichung von Forschungsergebnissen
Das bringst du mit
* laufendes Studium der Psychologie, Human Factors oder vergleichbar (mind. 4 erfolgreich abgeschlossene Semester)
* gute Kenntnisse in statistischer Auswertung mit R oder SPSS
* Kenntnisse über qualitative Forschungsmethoden (Fokusgruppen, Interviews) und Auswertung qualitativer Daten
* schnelle Auffassungsgabe mit zielorintierter und selbstständiger Arbeitsweise
* sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Position (Kennziffer 3187) beantwortet dir gerne:
Clemence Dubois
Tel.: +49 3641 30960 190