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Im Sommer des Jahres 2022 hatte der Bayerische Landtag das neue Hochschulinnovationsgesetz (BayHIG) verabschiedet. Darin ist erstmals der Wissenstransfer als die dritte, neue Säule der Hochschulaufgaben enthalten.
Tatsächlich hat sich das IMI bereits seit 15 Jahren dem Wissenstransfer Hochschule - Wirtschaft verschrieben und zahlreiche Projekte mit unterschiedlichem Fokus erfolgreich durchgeführt. In der vorliegenden Publikation werden die bearbeiteten Themen im Wissenstransfer, die zahlreichen verschiedenen Veranstaltungsformate sowie die Drittmittelprojekte beleuchtet.
Der technische Fortschritt von IT-Systemen, wie zum Beispiel der sogenannten „Künstlichen Intelligenz“ (KI) oder den „Common Data Spaces“ (CDSs), bringt die Frage nach der Akzeptanz dieser Systeme mit sich. Sowohl die aktive (ökonomische) Akzeptanz in Form des Erwerbs und der Nutzung, als auch die passive (soziale) Akzeptanz in Form der Duldung der aktiven Nutzung durch Dritte, sind für den Erfolg von IT-Systemen ausschlaggebend. Eine geringe Akzeptanz der Systeme und ein mangelndes Vertrauen in dieselben wird in einen Zusammenhang gebracht: Man fragt nach der Gestaltung „zuverlässiger und vertrauenswürdiger Systeme“, da diese besonders akzeptiert werden.
In diesem Beitrag werden „Vertrauen“ und dessen Zusammenhang mit „Zuverlässigkeit“ und „Verstehen“ im Kontext von IT-Systemen erörtert.
The approach of the “Case-based Evidences” is a research method which estimates the psycho-social acceptance of a given IT system by a pre-defined user group. For the acceptance of IT, whether active or passive, the central role of trust and confidence in the IT systems’ context has to be emphasized. The “Case-based Evidence” estimation is based on drawing conclusions from isomorphic “analogy sources” – the “evidences” – to the given case. By a series of expert interviews, the synoptic conclusions – having been made – are evaluated. Some recent example projects show the successful application of the method of “Case-based Evidences” as a Middle Range Theory.