Wissenschaftliche Literaturrecherche -- 2

Job ID: 39497332

Budget: €30 – €250 EUR

Systematische Erfassung und Analyse vorhandener Forschungsergebnisse zu Barrieren und Erfolgsfaktoren bei der Einführung von KI-Anwendungen in deutschen Bundesministerien/der deutschen obersten Bundesverwaltung.

A. Forschungsfragen:

a) Welche technischen, organisatorischen und rechtlichen Herausforderungen werden in der Literatur für die oberste Bundesverwaltung beschrieben?

b) Welche Lösungsstrategien und Best-Practice-Ansätze finden sich in wissenschaftlichen Studien und Evaluationsberichten?

c) Welche Forschungslücken bestehen hinsichtlich Übertragbarkeit und Nachhaltigkeit von KI-Implementierungen in Bundesbehörden?

B. Es soll folgende Methodik zur Anwendung kommen:

a) Scoping Review

- Entwicklung einer breit angelegten Suchstrategie (z. B. Schlagwörter: „künstliche Intelligenz“, „Bundesverwaltung“, „Pilotprojekt“, „Implementierung“)

- Recherche in deutsch- und englischsprachigen Datenbanken (z. B. Web of Science, Scopus, FIS-BUND)

- Titel-/Abstract-Screening und Volltext-Analyse

- Extraktion zentraler Konzepte, Akteure, Herausforderungen und Lösungsansätze

- Erstellung einer Evidence Map zur Visualisierung des Forschungsstands und Identifikation von Lücken

b) Systematischer Review

- Präzisierung der Suchstrings auf Basis der Scoping-Ergebnisse (z. B. Evaluationsstudien zu KI-Projekten in Ministerien)

- Anwendung des PRISMA-Standards: Dokumentation aller Suchschritte im Flussdiagramm

- Qualitätsbewertung der identifizierten Studien mit etablierten Instrumenten (z. B. CASP)

- Systematische Datenextraktion (Studiendesign, eingesetzte KI-Technologie, Outcomes, Befunde)

- Narrativ-quantitative Synthese der Ergebnisse

C. Es werden folgende Ergebnisse auf deutsch erwartet:

- Umfangreiche Übersicht über identifizierte Barrieren und Lösungsoptionen in der obersten Bundesverwaltung

- Zusammenfassung bewährter Methoden und Handlungsempfehlungen für künftige Implementierungsprojekte

- Identifikation von Forschungslücken zur nachhaltigen Verankerung von KI-Anwendungen

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