Hauptberuflicher Lehrbeauftragter an der Fakultät für Informatik - BSBI Berlin
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Job description
Die hauptamtliche Dozentin oder der hauptamtliche Dozent an der Fakultät für Informatik und Informatik ist verantwortlich für die Lehre von akademischen Modulen in den Bereichen Datenanalyse, maschinelles Lernen und verwandte KI-Bereiche, die Gestaltung und Aktualisierung von Lehrplänen, die Erstellung und Benotung von Aufgaben und Prüfungen sowie die Teilnahme an schulischen Aktivitäten auf Anweisung des Dekans der Fakultät und des Chief Academic Officer. Die Rolle umfasst die Betreuung von Schülern, die Bereitstellung von individuellem Nachhilfeunterricht zur Verbesserung der akademischen Leistung, die Überwachung des Fortschritts und die Entwicklung kreativer Lehrmaterialien, um das Lernen in KI und Datenanalyse zu unterstützen., * Verwalten, Beaufsichtigen und Korrigieren aller Aufgaben und Prüfungsarbeiten aller Schüler aller zugewiesenen Klassen.
- Aktualisieren eines Lehrplans oder von Lehrplänen, falls erforderlich.
- Erstellung von Aufgabenbeschreibungen und Prüfungsunterlagen.
- Geben Sie den Schülern Feedback mit positiven Verstärkungstechniken, um sie zu ermutigen, zu motivieren oder Selbstvertrauen aufzubauen.
- Bei Bedarf Einzelunterricht oder kleine Gruppen von Schülern anbieten, um die akademischen Leistungen zu verbessern und sich auf Prüfungen vorzubereiten.
- Bewertung des Fortschritts der Schüler während der Nachhilfesitzungen.
- Planung von Nachhilfeterminen mit Schülern.
- Organisation der Nachhilfeumgebung, um Produktivität und Lernen zu fördern.
- Teilnahme an Schulungs- und Entwicklungssitzungen, um Nachhilfepraktiken zu verbessern oder neue Nachhilfetechniken zu erlernen.
- Führung von Aufzeichnungen über die Bewertungsergebnisse, den Fortschritt, das Feedback oder die schulischen Leistungen der Schüler, um die Vertraulichkeit aller Aufzeichnungen zu gewährleisten.
- Vorbereitung von Unterrichtsplänen oder Lernmodulen für Nachhilfestunden entsprechend den Bedürfnissen und Zielen des Programms.
- Kreatives Entwerfen von Unterrichtsmaterialien, um die Erfahrung der Schüler zu maximieren.
- Entwicklung von Inhalten, sowohl schriftlich als auch aufgezeichnet, auf Anweisung des Dekans der Fakultät und des Chief Academic Officer.
- Recherche oder Empfehlung von Lehrbüchern, Software, Geräten oder anderen Lernmaterialien, um den Nachhilfeunterricht zu ergänzen.
- Kommunikation der Fortschritte der Studierenden an die Studierenden in schriftlichen Fortschrittsberichten, persönlich, telefonisch, per E-Mail und/oder Telefonkonferenz.
- Identifizieren, Entwickeln oder Implementieren von Interventionsstrategien, Nachhilfeplänen oder individualisierten Bildungsplänen (IEPs) für Schüler.
- Durchführung alltäglicher Aufgaben wie der Pflege von Informationsdateien und der Bearbeitung von Papierkram im Zusammenhang mit Lehrtätigkeiten.
- Den Schülern Feedback zu ihren Fortschritten geben.
Ihre Verantwortlichkeiten
- Unterrichten der zugewiesenen akademischen Module gemäß dem Curriculum.
- Änderung, Gestaltung und Entwicklung eines neuen Curriculums für ein Modul, falls erforderlich.
- Beratung und Mentoring für Studierende.
- Vermittlung von Lernfähigkeiten, die für Programme und Prüfungsstrategien relevant sind.
- Kommunizieren Sie effektiv mit den Schülern und vermitteln Sie die Leidenschaft für das Lernen.
- Eine proaktive Rolle bei der Förderung der Schule spielen.
- Bereitstellung der Unterstützung aller Schüler durch Tutoren bei der Entwicklung ihrer Aufgaben.
- Überwachung der Leistung von Schülern oder Unterstützung von Schülern in akademischen Umgebungen, wie z. B. Klassenzimmern, Labors oder Rechenzentren.
- Betreuung einer Anzahl von Dissertationen pro akademischem Jahr (falls erforderlich).
- Teilnahme an allen Aktivitäten der Fakultät, wie vom Dekan der Fakultät und dem Chief Academic Officer gefordert.
Requirements
- Promotion mit fundierten theoretischen und praktischen Kenntnissen in mindestens einem der folgenden Bereiche: (i) Datenanalyse und Visualisierung, (ii) Big Data Analytics, (iii) Maschinelles Lernen, (iv) Deep Learning, (v) Computer Vision, (vi) Chatbot-Systeme, (vii) Robotik und Automatisierungssysteme.
- Vorherige Lehrerfahrung in der Hochschulbildung auf Universitätsebene.
- Ausgeprägte Kenntnisse in der Python-Programmierung.
- Sehr gute Kenntnisse im Windows-Betriebssystem, in der MS Office-Suite (Excel, Word, Outlook, PowerPoint) und Microsoft Teams.
- Wissenschaftliche Publikationen in einer verwandten Disziplin.
- Fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift (Niveau C2).
- Kenntnisse über Bildungsplattformen (z. B. Canvas, Blackboard usw.).
- Fundierte Kenntnisse der Studienordnung und -ordnung.
- Sehr gute Organisations- und Kommunikationsfähigkeiten.
- Hohe soziale Kompetenz und Durchsetzungsvermögen.
- Auch bei hoher Auslastung den Überblick behalten.
- Unternehmerische und wirtschaftliche Denk- und Arbeitsweise.
- Belastbar und flexibel.
- Motiviert zur weiteren akademischen und beruflichen Weiterentwicklung.
Wünschenswert:
- Deutschkenntnisse.