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Dorothea-Erxleben-Gastprofessur

Die Dorothea-Erxleben-Gastprofessur an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg dient der Förderung weiblicher Karrieren im Rahmen der Hochschullehrerinnenlaufbahn.

Für die Studienjahre 2025/26 und 2026/27 wurde mit Dr.in Justyna Stypińska eine herausragende Wissenschaftlerin auf die Dorothea-Erxleben-Gastprofessur berufen.

Im Rahmen ihrer Dorothea-Erxleben-Gastprofessur an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg verfolgt Dr. Justyna Stypińska das Ziel, ein theoretisches und empirisches Rahmenkonzept zur soziologischen Analyse der Ungleichheiten zu entwickeln, die mit der Nutzung und tiefgreifenden Integration von Algorithmen und Systemen der Künstlichen Intelligenz (KI) in verschiedenen gesellschaftlichen Bereichen einhergehen.

Im Zentrum ihrer Forschung steht die Frage, ob algorithmische Systeme langfristig zu gerechteren, inklusiveren Gesellschaften beitragen können – oder ob sie im Gegenteil neue Formen sozialer Ungleichheit erzeugen und bestehende Muster der Ausgrenzung verstärken.

Während aktuelle Debatten um Bias in KI-Systemen häufig aus einer informatischen Perspektive geführt werden, versteht Dr. Stypińska den Umgang mit algorithmischen Ungleichheiten als multidisziplinäre Herausforderung. Sie plädiert für eine stärkere Einbindung der Sozial-, Geistes- und Kulturwissenschaften in die Erforschung von KI – etwa der Soziologie, Psychologie, Philosophie oder Bildungswissenschaften. Diese Disziplinen können entscheidend dazu beitragen, algorithmische Systeme nicht nur als technische, sondern auch als soziale und kulturelle Phänomene zu begreifen.

Das Forschungsprojekt untersucht, wie sich algorithmische Ungleichheiten – also neue Formen sozialer Ungleichheit, die durch automatisierte Entscheidungssysteme (ADM) und KI entstehen – konstituieren und manifestieren. Dazu entwickelt Dr. Stypińska ein Analyseframework, das drei Dimensionen beleuchtet:

  1. Politiken – Wie werden Gleichheit, Fairness und Teilhabe in politischen Diskursen, Sozialpolitiken und Gesetzestexten (z. B. im EU AI Act) adressiert?

  2. Messungen – Welche Methoden können genutzt werden, um algorithmische Ungleichheiten zu identifizieren und zu quantifizieren – von klassischen Umfragen bis hin zur experimentellen Analyse von KI-Ausgaben großer Sprachmodelle (LLMs)?

  3. Anfechtungen – Wie reagieren Individuen, Gruppen und Organisationen auf algorithmisch erzeugte Ungleichheiten, und welche Strategien entwickeln sie, um deren negative Effekte zu mindern oder herauszufordern?

Ein besonderes Anliegen von Dr.in Stypińska ist die aktive Einbindung von Studierenden in diese Forschung. Durch Forschungsseminare und praxisorientierte Workshops sollen sie die Möglichkeit erhalten, theoretische Grundlagen mit empirischer Arbeit zu verbinden und eigene Einblicke in die Funktionsweisen algorithmischer Systeme zu gewinnen.

Das übergeordnete Ziel der Gastprofessur ist es, die Sichtbarkeit und Relevanz KI-bezogener sozialwissenschaftlicher Forschung an der OVGU zu stärken und neue Impulse für interdisziplinäre Kooperationen zwischen Wissenschaftlerinnen, Wissenschaftlern und Studierenden zu geben.

Weitere Informationen zur Gastrprofessorin Dr. Justyna Stypińska

Mit der Dorothea-Erxleben-Gastprofessur fördert die Otto-von-Guericke- Universität Magdeburg seit 1997/98 exzellente Wissenschaftlerinnen und unterstützt intensiv deren weitere fachliche und persönliche Profilierung. Der Lehr- und Forschungsauftrag wurde bisher für die Dauer von einem Jahr und seit 2018 für zwei Jahre für ein an der Universität vertretenes Fach vergeben, insbesondere auf Gebieten, in denen Frauen unterrepräsentiert sind. Die Professur ist nach Dorothea Erxleben benannt, die als erste deutsche Frau 1754 den medizinischen Doktortitel erwarb.

Die Gastprofessur wird jährlich im April bzw. Mai ausgeschrieben für die Zeit von Oktober bis September des darauf folgenden Jahres. Die Professur wird auf Vorschlag der Fakultäten der Universität Magdeburg besetzt. Informationen zu allen bisherigen Inhaberinnen finden Sie unter: Bisherige Professorinnen.

 

Letzte Änderung: 08.10.2025 -
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