BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//Sabre//Sabre VObject 4.5.8//EN CALSCALE:GREGORIAN BEGIN:VEVENT UID:sabre-vobject-fec04aef-5c8f-4463-885d-633ee8372bd6 DTSTAMP:20260418T152106Z SUMMARY:Partizipativ\, kontextsensitiv\, evidenzbasiert: Ein sozio-technisc hes Modell zur Implementierung generativer KI in der Jugendhilfe DESCRIPTION:Der zunehmende Einsatz generativer Künstlicher Intelligenz in personenbezogenen Handlungsfeldern – insbesondere in psychosozialen Unte rstützungs- und Jugendhilfekontexten – verspricht Effizienzgewinne und neue Zugänge zu Beratung und Information. Gleichzeitig bestehen erheblich e Unsicherheiten hinsichtlich Wirksamkeit\, Risiken und ethischer Verantwo rtbarkeit. Generative Systeme operieren dynamisch\, adaptiv und teils intr ansparent\; ihre Effekte entstehen nicht allein durch technische Funktiona lität\, sondern im Zusammenspiel mit organisationalen Routinen\, professi onellen Praktiken und den Lebensrealitäten der Nutzer*innen. Klassische E valuationsansätze greifen daher zu kurz.Der Vortrag schlägt vor\, KI nic ht als isoliertes Werkzeug\, sondern als \;sozio-technische Interventi on \;zu verstehen. Auf dieser Grundlage wird ein theoretisches Modell vorgestellt\, das das evidenzorientierte Interventionsverständnis des&nbs p\;Medical Research Council-Frameworks für Complex Intervention Research um eine explizite sozio-technische Dimension erweitert. Während das MRC-M odell strukturierte Entwicklungs-\, Test- und Evaluationsphasen bereitstel lt\, ergänzt das vorgestellte Konzept diese Logik um Kontextsensitivität \, relationale Praxis\, partizipative Wissensproduktion und ethische Refle xivität. Ziel ist es\, die Wirkmechanismen KI-gestützter Anwendungen sys tematisch sichtbar und bewertbar zu machen und damit Nutzen\, Nebenfolgen und unbeabsichtigte Effekte messbar zu erfassen.\nIn einem zweiten Schritt wird gezeigt\, wie dieses Rahmenmodell als partizipatives Lernsystem oper ationalisiert wird. Anhand eines Forschungsprojekts mit jungen Menschen in einem psychosozialen Unterstützungssystem werden ko-kreative Methoden\, formative Evaluation und iterative Feedbackschleifen eingesetzt\, um Bedar fe\, Erwartungen und Risiken gemeinsam mit jungen Menschen und Fachkräfte n zu identifizieren. Chatbots werden dabei nicht vorausgesetzt\, sondern k ritisch geprüft: ob\, wann und in welcher Form ihr Einsatz tatsächlich s innvoll ist.\nDer Beitrag leistet damit einen konzeptionellen und methodis chen Vorschlag für eine evidenzbasierte\, ethisch informierte und Nutzer* innenorientierte Integration generativer KI in sozialen Diensten und verst eht Innovation als reflexiven\, lernenden und kontextgebundenen Prozess.\n Referentin:Annette Loy \;ist Doktorandin am \;University College C ork \;und Mitglied des von Research Ireland geförderten \;ADVANCE CRT Centre for Advanced Networks for Sustainable Societies. \;Zuvor w ar sie in der Jugendhilfe\, Jugendberufshilfe und Jugendbildung in Bayern und Berlin tätig. Diese Praxiserfahrung prägt ihren partizipativen\, nut zer*innenorientierten Forschungsansatz. Zudem lehrt sie im Masterstudienga ng Sozialmanagement an der \;Paritätische Akademie Berlin. Weitere In formationen zu Publikationen und Projekten sind \;online verfügbar.\n Moderation: Prof. Dr. Susanne Kuger\, DJI DTSTART;TZID="+01:00":20260310T130000 DTEND;TZID="+01:00":20260310T143000 LOCATION: ORGANIZER: END:VEVENT END:VCALENDAR