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AutorenWeihs, Claus; Hernández Rodríguez, Tanja; Doeckel, Maximilian; Marty, Christoph; Wormer, Holger
TitelArbeitszeiten von Professorinnen und Professoren in Deutschland 2016.
Paralleltitel: Workload of German professors in 2016.
QuelleIn: Wirtschafts- und sozialstatistisches Archiv, 12 (2018) 2, S. 135-177
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Sprachedeutsch
Dokumenttyponline; gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN1863-8155; 1863-8163
DOI10.1007/s11943-018-0227-y
SchlagwörterForschung; Arbeitsbelastung; Arbeitsaufwand; Wochenarbeitszeit; Studium; Universität; Hochschullehrer; Studienfach; Geschlechtsspezifik
Abstract"In dieser Studie werden belastbare Prognoseintervalle der wöchentlichen Gesamtarbeitszeit von aktiven vollzeitbeschäftigten Universitätsprofessorinnen und -professoren in Deutschland aus Daten einer Umfrage aus dem Jahre 2016 und a-priori Informationen aus früheren Studien bestimmt. Neben der Gesamtarbeitszeit werden auch Teilarbeitszeiten zum Beispiel für Lehre und Forschung ermittelt. Das Ziel, ein möglichst detailreiches Bild der Arbeitszeit für verschiedene Tätigkeiten und Fächergruppen zu erhalten, wird mit der methodologischen Fragestellung verbunden, inwieweit frequentistische und Bayesianische Analyse in diesem Beispiel zu ähnlichen Ergebnissen führen. Aus den gültigen Fragebögen von aktiven Vollzeit arbeitenden Universitätsprofessorinnen und -professoren ergeben sich bei der direkten Schätzung 56? h für die durchschnittliche wöchentliche Gesamtarbeitszeit und 95?%-Prognoseintervalle innerhalb [35,80] [35,80] ? h. Frequentistische und Bayesianische Analyse führen zu ähnlichen Ergebnissen, Fächergruppen und Geschlechter unterscheiden sich wenig. Wird die Gesamtarbeitszeit als Summe der Arbeitszeiten für Teilaufgaben geschätzt, führt dies zu einem wesentlich größeren Mittelwert von 63? h und deutlich unterschiedlichen 95?%-Prognoseintervallen im Bayesianischen Fall mit [43,85] [43,85] ? h und im frequentistischen Fall mit ungefähr [27,114] [27,114] ? h. Messungen für die Gesamtarbeitszeit aus unabhängig voneinander ermittelten Teilarbeitszeiten erscheinen deshalb nur verlässlich, wenn eine Bayesianische Analyse mit Vorinformationen über die Gesamtarbeitszeit durchgeführt wird, denn offenbar sind Summen von Teilarbeitszeiten tendenziell größer als eine Gesamtarbeitszeitschätzung, sowohl im Mittel als auch in der Variation. Mögliche Gründe sind unvollständige Abgrenzungen zwischen den Teilaufgaben, fehlende Übersicht über die insgesamt angegebene Arbeitszeit, weil kein Summenzähler während des Ausfüllens des Fragebogens mitgeführt wird, oder eine Unterschätzung der Gesamtarbeitszeit, wenn diese nur summarisch abgefragt wird. Der Anteil forschungsnaher Tätigkeiten an der Arbeitszeit erscheint mit etwa 60?% deutlich höher als der Anteil von Lehre, Betreuung und Prüfung von Studierenden mit 23?% und der Anteil administrativer Tätigkeiten mit 17?%. Die größten signifikanten Differenzen in den Erwartungswerten der Fächergruppen treten immer zwischen den Geistes-/Sozialwissenschaften und einer der anderen Fächergruppen auf, sowohl bei der Gesamtarbeitszeit als auch bei Teilarbeitszeiten. Der Unterschied zwischen dem erwarteten Gesamtarbeitsaufwand von Professorinnen und Professoren ist eher klein." (Autorenreferat, © Springer-Verlag). Die Untersuchung enthält quantitative Daten. Forschungsmethode: empirisch-quantitativ; empirisch; Befragung. Die Untersuchung bezieht sich auf den Zeitraum 2016 bis 2016.

"In this study, we determine reliable prediction intervals for the weekly total workload of active German full-time university professors from a 2016 survey and prior information from earlier studies. Additionally, also workloads for subtasks are determined. The aim to develop a detailed image of the workload of different subtasks and subject groups is combined with the methodological question whether frequentist and Bayesian analyses lead to similar results in this example. From the valid questionnaires, a mean of 56? h and 95?%-prediction intervals within [35,80] [35,80] ? h arise as direct estimates of the weekly total workload. Frequentist and Bayesian analysis lead to similar results, subject groups and sexes differ only slightly. Total workload estimated as the sum of workloads of subtasks reaches a significantly higher mean of 63? h and distinctly different 95?%-prediction intervals in the Bayesian case with [43,85] [43,85] ? h and in the frequentist case with approximately [27,114] [27,114] ? h. Therefore, measurements of the total workload from independently determined workloads of subtasks only appear to be reliable if a Bayesian analysis with prior information on the total workload is carried out since sums of independent parts of the workload appear to be bigger than direct estimates of the total workload, in the mean as well as in variation. Possible reasons are insufficient distinction between subtasks, missing overview over the total workload already specified when no counter is shown during completion of the questionnaire, or underestimation of the real total workload when only a global estimate is asked for. The share of research related activities of the total workload is with approximately 60?% distinctly higher than the share of teaching and student examination with 23?% and the share of administration with 17?%. The greatest significant differences of subject groups appear between Humanities and Social Sciences and one of the other subject groups, for the total workload as well as for workloads for subtasks. The difference between the mean total workload of female and male professors appears to be small." (Author's abstract, © Springer-Verlag).
Erfasst vonInstitut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, Nürnberg
Update2019/1
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