Medical products such as mesh implants should demonstrate high material quality and long service life in different
environments over several years. Polypropylene (PP) is a thermoplastic widely used for medical applications due to its
mechanical properties, biocompatibility, and chemical resistance. This study examines the effect of thermal treatment on
the mechanical, thermal, and chemical properties of polypropylene homopolymer (PP-H) and random copolymer (PP-
RC), with and without the addition of palmitic acid (PA) to simulate lipid exposure during implantation. Mechanical and
thermal properties of PA-treated PP-H as analysed by tensile test, differential scanning calorimetry, and thermogravimetric
analysis, showed a higher tensile strength, elastic modulus, and thermal stability than PP-RC. Fourier-transform-infrared
spectroscopy detected no significant chemical changes after thermal treatment, whereas in Raman spectroscopy changes in
the intensity of the peaks and new peaks due to PA were visible. In conclusion, PA incubation accelerated material deg-
radation, with PP-H demonstrating superior stability in the mechanical and thermal properties under the tested conditions.

Employing classical and behavioral decision theories, this article explores, based on decision cases, how decisions by AI and humans might differ in the context of top management decision-making in projects. Based on a phenomenological analysis of 37 top managers’ responses and corresponding answers provided by artificial intelligence (AI), findings indicate that, as project decision-making becomes hybrid, systematic differences in important dimensions have the potential to steer projects into different directions. Aimed at provoking thought, this pioneering article proposes a conceptual framework for project decision-making in the age of generative AI (GenAI) and highlights theoretical and practical implications of carelessly delegating big decisions to AI.

Der Beitrag stellt den Entwicklungsprozess des im Projekt LeadCom entstandenen Selbstlernkurses Videokonferenznutzung zur kollegialen Kommunikation und Kooperation dar und zeigt auf, warum diese Fortbildung zum Thema Videokonferenzen in außerunterrichtlichen Situationen für eine zeitgemäße Schulentwicklung relevant ist. Einerseits wurde der Kurs mit dem Ziel konstruiert, durch eine kompetente Nutzung von virtuellen Meetings im Schulkontext, eine moderne und effektive Zusammenarbeit im Lehrerkollegium zu fördern und so den sich verändernden Ansprüchen einer zunehmend digitalisierten Welt gerecht zu werden. Andererseits soll die Nutzung des Selbstlernkurses auch dazu beitragen, dass Lehrkräfte und Schulleitungen sich digital kompetent und selbstwirksam im Umgang mit digitalen Kommunikationsmedien erleben. Als Transferziel sollten die Einstellungen und Erwartungen von Lehrkräften gegenüber Informations- und Kommunikationstechnologien (ICT) und die Nutzung von ICT für schulinterne Kooperation die Nutzung von ICT im Unterricht sowie die digitale Kompetenzentwicklung von Schülerinnen und Schülern positiv beeinflussen (u.a. Drossel et al., 2016; Fraillon et al., 2020). Die Entwicklung des Selbstlernkurses fußte dabei unter anderem auf dem weiterentwickelten Technologieakzeptanzmodell von Venkatesh et al. (2003, 2012), der Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). In einer eng mit dem Entwicklungsprozess der Fortbildungseinheit durchgeführten quantitativen Studie wurden anhand des UTAUT-Modells Einstellungen und Erwartungen von Lehrkräften in Bezug auf die Nutzung von Videokonferenzen in außerunterrichtlichen Kommunikations- und Kooperationssituationen untersucht. Der Beitrag wird aufzeigen, wie sowohl die theoretischen Überlegungen aus dem UTAUT-Modell als auch in Teilen die Ergebnisse der Studie in die Konstruktion des Selbstlernkurses eingeflossen sind.

Systemic and learning resource-oriented talent development emphasizes interplays of resources such as the law of the minimum, which states that the least resource limits talent development. In the present study, 1693 Sudanese students completed the Questionnaire for Educational and Learning Capital. First, the factorial validity was confirmed. Subsequently, four hypotheses regarding the law of the minimum were tested and partially confirmed: (1) The minimum of exogenous learning resources (in the environment of the students) explained substantial proportions of the variance of endogenous learning resources (within the students). (2) The minimum exogenous resource explains a similar amount of variance within endogenous learning resources than a mean of several minimum scores. (3) Additional compensation possibilities did explain significantly more variance of the endogenous resources than just the law of the minimum. (4) In line with the law of the minimum paradox, a cluster analysis identified a group of students with higher correlated learning resources (less well adapted system) than a second group of students. The results are discussed to encourage further research into systemic interplays of learning resources and ideas toward a systemic gifted and talented education.

Entrepreneurial ecosystems thrive on the contributions of diverse actors, among whom entrepreneurs play a pivotal role. Interestingly, previous research on entrepreneurial ecosystems has remained silent on how to encourage entrepreneurs to “give back” to their ecosystem. This study probes the phenomenon of downward causation, aiming to unravel the motivations and mechanisms driving entrepreneurs to actively contribute to the evolution and stability of their ecosystems. Drawing on qualitative analyses of 32 in-depth interviews with startup entrepreneurs in Germany, our findings unveil the characteristics of contribution behavior and highlight the heterogeneous nature of entrepreneurs’ motivations. Reciprocal motivation emerges as a central driver, influenced by a complex interplay of interactions. Experiences with ecosystem actors shape diverse interpersonal relationships, impacting entrepreneurs’ gratitude and fostering a sense of affiliation. Individual characteristics, such as entrepreneurial passion and altruism, along with the situational context, can reinforce or constrain this motivation. These insights converge into a dynamic model, enhancing theoretical foundations of downward causation within entrepreneurial ecosystems.

Mit der Auszeichnung "Professor/-in des Jahres" ehrt die Unicum Stiftung seit nun 20 Jahren Professorinnen und Professoren, die ihre Studierenden in besonderer Weise bei der Berufsvorbereitung unterstützen. "Professor/-in des Jahres" ist also nicht ein Preis für gute Lehre, sondern für herausragendes Engagement der Lehrenden darüber hinaus: Für die Zusammenarbeit mit Arbeitgebern in Forschung und Lehre, die Vermittlung von Praktika und Einstiegspositionen, die Organisation von berufskundlichen Orientierungsangeboten und Jobmessen und das Angebot bewerbungsrelevanter persönlicher Kompetenzen. Die Preisträgerinnen und Preisträger der vergangenen Jahre finden Sie in unserer Hall of Fame!

Generative KI-Tools wie ChatGPT eröffnen neue Möglichkeiten für das Lernen – von schnellen Erklärungen bis hin zu personalisierter Unterstützung. Für erfolgreiche Lernprozesse sollten Lernende aber nicht alle Denkprozesse auslagern (cognitive offloading), den eigenen Lernfortschritt im Blick behalten (metacognitive laziness) und die KI als aktiven Lernpartner nutzen – nicht nur als Suchmaschine (co-creation). Im Vortrag wird vorgestellt, wie diese KI-Interaktionen im Projekt SekoKI beforscht werden.

Selective Laser Sintering of Polymers is a widely used Additive Manufacturing technology that involves a laser to selectively sinter layers of a powder bed, with Polyamide 12 being a common material choice. Despite its favourable processability and component performance, the printing process leaves a significant amount of unsintered powder that undergoes heat treatment due to temperature gradients during printing, leading to material degradation over time. A deep comprehension of the aging behaviour in the powder for rightly planning the successive building process is thus necessary to define the proper recycling methods. This paper presents a comprehensive study of the thermal and structural characteristics of Polyamide 12 after five successive reusing cycles, as well as the dimensional accuracy and the mechanical strength of the corresponding printed parts. The study includes tests on the powder that underwent successive printing, and the parts manufactured using this powder. The results were compared to those obtained from virgin powder. These results were used to justify the differences in mechanical, macro-geometrical, and micro-geometrical performance between virgin and multiple reused powder parts. The results indicate that the powder degradation causes a significant reduction of the mechanical strength, and the texture quality of parts made from reused powder, while the dimensional accuracy remains very high.

Individuell und komplex: Lernressourcenregulation im Lernprozess - Eine temporale Netzwerkanalyse am Einzelfall

Theoretischer Hintergrund: Lernprozesse finden nicht isoliert statt, sondern innerhalb eines vernetzten Systems aus Ressourcen, deren Zusammenspiel ein Lernender zu steuern versucht. Bisherige Theorien und empirische Befunde verweisen zwar auf die Bedeutung der Ressourcenverfügbarkeit im lernenden System, die Ressourcenregulation wird jedoch zu wenig beachtet. Es ist ein sehr individuelles Ressourcennetzwerk zu erwarten, das über den Lernprozess hinweg und situationsabhängig angepasst werden muss.

Fragestellung: Die Studie untersucht an einem Einzelfall die komplexe, individuelle Ressourcenregulation im zeitlichen Verlauf, um bei diesem Einzelfall stabile Muster im Zusammenwirken der Ressourcen zu identifizieren und Vorhersagen für die Ressourcenkonstellation zur nächste Lernepisode zu machen.

Methode: Das Vorgehen ist analog zur Entwicklung personalisierter Psychotherapiepläne auf Basis von Symptom-Zeitreihenerhebungen (Epskamp et al., 2018). In einem Zeitreihen-Lernexperiment über 50 Tage wurden täglich die Ressourcen, operationalisiert über die Lern- und Bildungskapitale (Ziegler & Stoeger, 2011), für das Erlernen von Vokabeln bei einer Studentin (N = 1) erfasst. Zusätzlich wurde die Leistung, Lerndauer und das Stresslevel täglich erhoben. Die multivariate Zeitreihe wurde netzwerkanalytisch mit einem graphical vector autoregressive model ausgewertet, das ein Netzwerk für die gleichzeitig auftretenden Effekte und eines für die zeitliche Dynamik von Tag zu Tag schätzt (Epskamp, 2017; Epskamp et al., 2018).

Ergebnisse: Die Netzwerkanalysen zeigten auf, welche Ressourcen besonders relevant für die Regulation des Lernprozesses und der Leistung, Lerndauer und Stresserleben der Studentin waren. Es fielen Ressourcen auf, die (1) besonders stark mit anderen interagierten, (2) die eine mediierende Rolle zwischen anderen Ressourcen einnahmen, und (3) die homöstatisch das System stabilisierten.

Diskussion: Die Ergebnisse einer Einzelfallanalyse lassen keine Generalisierung zu, erlauben jedoch erste theoretische Rückschlüsse. Da die Befunde teils theoretischen Annahmen widersprechen (z.B. dem law of the minimum, der besonderen Bedeutung von Protokapitalen), ist eher von individuellen Regulationsgefügen auszugehen als von allgemeingültigen, über Personen hinweg bestehende Mustern. Darüber hinaus liegt der Mehrwert der Netzwerkbasierten Einzelfallanalyse in einem detaillierten Einblick in ein individuelles Ressourcengefüge, der fundierte und effektive Fördermöglichkeiten eröffnet.

Implikationen für Theorie und Praxis: Die Methode der Einzelfallzeitreihe erlaubt es in der Praxis eine auf den Fall zugeschnittene Förderung zu entwickeln, wobei die Netzwerkmethode nicht nur die Schwierigkeiten visualisiert, sondern auch die effektivsten Ansatzstellen für Interventionen identifiziert. Weitere Untersuchungen zur Individualität der Ressourcenregulation sind angezeigt, um weiterführende theoretische Ableitungen vorzunehmen.

Literatur

Epskamp, S. (2017). graphicalVAR: Graphical VAR for experience sampling data (R package version 0.3.4). http://CRAN.R-project.org/package=graphicalVAR

Epskamp, S., van Borkulo, C. D., van der Veen, D. C., Servaas, M. N., Isvoranu, A. M., Riese, H., & Cramer, A. O. J. (2018). Personalized Network Modeling in Psychopathology: The Importance of Contemporaneous and Temporal Connections. Clin Psychol Sci, 6(3), 416-427. https://doi.org/10.1177/2167702617744325

Ziegler, A., & Stoeger, H. (2011). Expertisierung als Adaptions- und Regulationsprozess: Die Rolle von Bildungs- und Lernkapital. In M. Dresel & L. Lämmle (Eds.), Motivation, Selbstregulation und Leistungsexzellenz (pp. 131-152). LIT.

The European Union and many governments of its (former) membership states demand more expertise on China, including Chinese language skills. Fostering Chinese language education requires a thorough understanding of the target group. This article aims to lay the foundation for a systematic and comprehensive analysis of the profile of at least one subgroup of Chinese learners, namely adult learners at universities in German-speaking countries. It presents the results of a preliminary meta-study comprising data from 217 Chinese learners. Among the information that can be extracted from various studies are personal data (age, gender, field of study, type of educational institution, first and, where applicable, second language) and data on individual learning biographies (number and specification of languages learned to date, use of learning strategies, and degree of language awareness). Results show that these learners have, on average, a comparable number of previously learned foreign languages. There are more multilingual speakers than, for example, among learners of Spanish. Experienced learners have certain preconditions and needs according to current L3 acquisition theories, which should be paid special attention to when teaching Chinese as a foreign language. Some didactic suggestions are put forward on how to integrate the results into the teaching of Chinese

This vision paper outlines a future learning ecosystem in which AI agents act as tutorial companions, analyse learning progressions and make adaptive recommendations. The use of retrieval augmented generation (RAG) systems will make learning content accessible in a contextualised manner and generate individual feedback. Initial prototypes from the corporate world demonstrate the technical feasibility of this. We therefore assume that if AI-supported agents are successfully trialled, everyday teaching and learning at universities can be fundamentally changed in the direction of self-directed learning.