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This article presents the AI Change Lab as a literature- and discourse-based workshop concept for quality-assured teaching of generative AI use in higher education that has undergone initial formative testing. It responds to the gap between students' everyday use of AI tools and often abstract institutional rules. We propose quality judgement competence as a working term: students learn to plan, assess and take responsibility for AI-supported tasks by using explicit academic, methodological, learning-related and ethical criteria. This article explains the development of the concept within the DigitalChangeMaker track Shaping AI, describes the AI Change Lab's quality cycle, and reports initial descriptive results from the formative evaluation.

Research on migration and digital media has expanded, yet empirical knowledge about how digital network communication structures public interaction in post-migration contexts remains limited. In particular, little is known about the communicative arenas in which interaction becomes visible, the actors who gain interpretive authority, and the recurring issues and narratives that stabilize meaning. This article addresses these gaps by examining Afghanistan-linked digital publics in Germany. Eight semi-structured interviews with key informants and a qualitative content analysis of selected TikTok accounts revealed that short-video platforms can function as central arenas of attention, where repeatedly recognized communicators become orientation points for audiences through sustained interaction. Communication stabilizes around recurring issues and narratives such as migration procedures, institutional encounters, Afghanistan-related political developments, and community conflicts, which connect everyday experiences in the country of residence to political, social, and cultural debates about Afghanistan—thereby bridging local and transnational references within shared communication networks. These environments function simultaneously as spaces of practical guidance, social orientation, and public dispute. Building on these insights, the article proposes a multidimensional model of digital diaspora communication that links communicative arenas, actors, and issues and narratives.

Im häuslichen Umfeld erleben Menschen abhängig von ihrer Wohnsituation unterschiedlichste Geräuschumgebungen (Indoor Soundscapes), die einen hohen Einfluss auf das Wohlbefinden haben. Im Rahmen einer Feldstudie wurde daher die theoretisch und praktisch relevante Frage untersucht, welche Merkmale der wahrgenommenen Geräuschumgebungen als besonders ereignisreich oder angenehm bewertet werden. Einhundertfünf Teilnehmer*innen berichteten nach der Experience-Sampling-Methode zeitgesteuert über auftretende Geräuschumgebungen des häuslichen Alltags. Sie bewerteten deren subjektive Wirkung gemäß Soundscape-Standard. Zudem fertigten sie in-situ Audioaufnahmen der Geräuschszenarien an. Die 6594 Tonaufnahmen wurden einer Audioinhaltsanalyse unterzogen und im Zuge dessen wurden vier Featuresets verschiedener Berechnungsansätze extrahiert. Mithilfe der Perzentilen LASSO-Regularisierung wurden lineare gemischte Modelle für Angenehmheit und Ereignisreichtum sowie drei Multilevel-Modelle für Angenehmheit aufgestellt. Die besten Modelle erklären 9 % der Varianz von Angenehmheit und 27 % der Varianz von Ereignisreichtum durch feste Effekte selektierter Prädiktoren aller getesteten Featuresets. Angenehmheit sinkt vor allem, wenn lautheitsbasierte Features hohe Werte zeigen. Ereignisreichtum ist am stärksten abhängig von kurzen Spitzen des C-bewerteten Schalldruckpegels und wird im Vergleich zu Angenehmheit stärker von Zeitschwankungen der Features bestimmt. Durch den Vergleich der Featuresets wird deutlich, dass die Modelleffekte bekannter psychoakustischer Größen durch Hinzufügen von MFCC-Features verbessert werden. Darüber hinaus wird anhand von Multilevel-Modellen gezeigt, dass die Angenehmheit des lautesten Viertels der Tonaufnahmen deutlich besser durch feste Effekte erklärbar ist als der leisere Rest des Datensatzes. Kongruent mit aktuellen Befragungsstudien kann durch Audiofeatures eine Kategorienabhängigkeit der Soundscape-Bewertungen belegt werden: Musik und Sprache werden als angenehmer bewertet, technische Geräusche und Anlagenrauschen hingegen als unangenehmer. Hoher Ereignisreichtum hängt mit menschgemachten Geräuschen (z. B. Poltern, Stuhlrücken) zusammen. Diese Ergebnisse stellen eine wichtige Komponente in der umfassenden Beschreibung komplexer Geräuschumgebungen dar und ihnen kommt in Zeiten der SARS-CoV-2-Pandemie, in denen Wohnraum vermehrt heterogen genutzt werden muss, eine erhöhte Bedeutung zu.