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Monographie, Sammelwerk oder Erstveröffentlichung zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:0111-pedocs-332342
DOI: 10.25656/01:33234
URN: urn:nbn:de:0111-pedocs-332342
DOI: 10.25656/01:33234
| Originaltitel |
Datafizierung und KI in der Sozialen Arbeit. Automatisierte Auswertung, Visualisierung und Interpretation von Daten zur Optimierung von Prozessen |
|---|---|
| Paralleltitel | Datafication and AI in social work. Automated evaluation, visualization and interpretation of data to optimize processes |
| Autor |
Pietrusky, Stefan   |
| Originalveröffentlichung | Heidelberg 2025, 8 S. |
| Dokument | Volltext (906 KB) |
| Lizenz des Dokumentes | Deutsches Urheberrecht |
| Schlagwörter (Deutsch) | Soziale Arbeit; Künstliche Intelligenz; Datenanalyse; Datenauswertung; Interpret; Kompetenz; Prozess; Daten; Datenschutz; Visualisieren; Automatisierung; Datenverarbeitung |
| Teildisziplin | Medienpädagogik |
| Dokumentart | Monographie, Sammelwerk oder Erstveröffentlichung |
| Sprache | Deutsch |
| Erscheinungsjahr | 2025 |
| Begutachtungsstatus | Review-Status unbekannt |
| Abstract (Deutsch): | Daten sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts und bilden die Grundlage für Entscheidungen zur Optimierung von Prozessen. Daten gestalten den digitalen Wandel, generieren wirtschaftliches Wachstum, sichern Beschäftigung und verbessern die öffentliche Gesundheit. Mit anderen Worten, die Datafizierung ist in vollem Gange. Auch die soziale Teilhabe wird durch Daten gestärkt. In der sozialen Arbeit können gesammelte Daten, Vereine auf vielfältige Art und Weise unterstützen. Die Notwendigkeit der Datafizierung in der sozialen Arbeit wird durch aktuelle Diskussionen hinsichtlich Kürzungen im Haushalt der öffentlichen Hand verstärkt. In einem aktuellen Beitrag der Zeitschrift „neue caritas“ wird gefordert, den Datenschatz der sozialen Arbeit zu heben (Caritas Deutschland, 2024). Hierbei ergeben sich zwei Herausforderungen. Die effektive Nutzung von Daten erfordert zum einen Datenkompetenz der Angestellten und zum anderen den Schutz personenbezogener Daten, die im Kontext der Arbeit in großen Mengen gesammelt werden. Um diese Herausforderungen zu meistern, wird in diesem Beitrag die Funktionsweise des Prototyps der Anwendung ASCVIT-V1.5 anhand eines fiktiven Datensatzes vorgestellt. Mithilfe der Anwendung wird die Auswertung, Visualisierung und Interpretation von Daten lokal durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz automatisiert. Es ist das Ziel, den Prozess der Datenverarbeitung für Einrichtungen der sozialen Arbeit zu vereinfachen. (DIPF/Orig.) |
| Abstract (Englisch): | Data is the raw material of the 21st century and forms the basis for decisions to optimise processes. Data is shaping digital change, generating economic growth, securing employment and improving public health. In other words, datafication is in full swing. Social participation is also strengthened by data. In social work, collected data can support organisations in a variety of ways. The need for datafication in social work is reinforced by current discussions regarding cuts in the public sector budget. A recent article in the magazine neue caritas calls for the treasure trove of data in social work to be raised (Caritas Germany, 2024). This poses two challenges. On the one hand, the effective use of data requires data literacy on the part of employees and, on the other, the protection of personal data that is collected in large quantities in the context of work. To overcome these challenges, this article presents the functionality of the prototype of the ASCVIT-V1.5 application using a fictitious data set. The application is used to automate the evaluation, visualisation and interpretation of data locally through the use of artificial intelligence. The aim is to simplify the process of data processing for social work organisations. (Author) |
| Statistik |  Anzahl der Zugriffe auf dieses Dokument
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| Prüfsummen | Prüfsummenvergleich als Unversehrtheitsnachweis |
| Eintrag erfolgte am | 23.05.2025 |
| Quellenangabe | Pietrusky, Stefan: Datafizierung und KI in der Sozialen Arbeit. Automatisierte Auswertung, Visualisierung und Interpretation von Daten zur Optimierung von Prozessen. Heidelberg 2025, 8 S. - URN: urn:nbn:de:0111-pedocs-332342 - DOI: 10.25656/01:33234 |
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