Natalia Reich-Stiebert

Dr. Natalia Reich-Stiebert Foto: Michael Schilderoth

Dr. Natalia Reich-Stiebert

wissenschaftliche Mitarbeiterin im Projekt NOVA:ea, Mitglied im Leitungsteam

E-Mail: natalia.reich-stiebert

Telefon: +49 2331 987-2318

Universitätsstraße 27 – PRG / Gebäude 5
Raum A 128 (1. Etage)
58097 Hagen

Was ist meine Rolle in D²L²?

Als Bildungswissenschaftlerin mit sozialpsychologischem Forschungsschwerpunkt untersuche ich unter anderem den Einfluss von Studierendendiversität auf computergestütztes kollaboratives Lernen und wie dieser adaptiv adressiert werden kann oder wie im Rahmen von Prüfungen den Anforderungen unterschiedlicher Studierender mit einem diversitätssensiblen E-Assessment begegnet werden kann.

Warum D²L²?

Die Interdisziplinarität des FSP bietet mir die Möglichkeit unterschiedliche Erkenntnisinteressen und methodische Ansätze kennenzulernen und mit denen meiner eigenen Disziplin zu kombinieren. Auf diese Weise hoffe ich, letztlich den praktischen Nutzen unserer Forschung für eine studierendengerechte Gestaltung verschiedener Lehr-Lernszenarien in digitalen Umgebungen zu erhöhen.

    • Projektmanagerin im Innovationscluster „E-Assessment - Diversität, Didaktik, Technologien“ (NOVA:ea) an der FernUniversität in Hagen (seit November 2021)
    • Teilprojektleiterin im Projekt „Learning und Educational Analytics und Data Mining“ (LEAD, Teilprojekt „Akzeptanz“) an der FernUniversität in Hagen (seit November 2021)
    • Postdoktorandin im Projekt „Diversity Adapted CSCL in Higher Distance Education“ an der FernUniversität in Hagen (2019-2021)
    • Dr. rer. nat. an der Fakultät für Psychologie und Sportwissenschaft der Universität Bielefeld (2019)
    • Doktorandin in der Arbeitsgruppe „Angewandte Sozialpsychologie und Geschlechterforschung“ am Exzellenzcluster Kognitive Interaktionstechnologie (CITEC) an der Universität Bielefeld (2014-2018)
    • M.Ed. in Psychologie und Romanischer Philologie an der Technischen Universität Dortmund und der Ruhr-Universität Bochum (2013)
    • B.A. in Psychologie und Romanischer Philologie an der Technischen Universität Dortmund und der Ruhr-Universität Bochum (2011)
    • Akzeptanz von E-Assessment/ Learning Analytics
    • Diversität und computergestütztes kollaboratives Lernen
    • Soziale Roboter in der Bildung
    • Akzeptanz von sozialen Robotern
    • Die kognitive Dimension von Hausarbeit und Kinderbetreuung (Mental Labor)
    • NOVA:ea
    • DivAdapt
  • Voltmer, J.-B., Reich-Stiebert, N., Raimann, J., & Stürmer, S. (2022). The role of multi-attributional student diversity in computer-supported collaborative learning. The Internet and Higher Education, 55. https://doi.org/10.1016/j.iheduc.2022.100868

    Reich-Stiebert, N., Raimann, J., Thorbrügge, C., & Schäfer, L. O. (Hrsg.). (2022). Digitalisierung als Katalysator für Diversität an Hochschulen et vice versa. Beiträge des wissenschaftlichen Nachwuchses. MedienPädagogik: Zeitschrift für Theorie und Praxis der Medienbildung.

    Voltmer, J.-B., Reich-Stiebert, N., Raimann, J., & Stürmer, S. (2022). Effects of Multi-Attributional Student Diversity in CSCL. ISLS Annual Meeting, Hiroshima.

    Reich-Stiebert, N. (2022). Soziale Roboter in der Bildung: Theoretische Überlegungen zu sozialen Interaktionsformen mit Robotern in Bildungskontexten. In C. de Witt, C. Gloerfeld, & S. Wrede (Hrsg.), Künstliche Intelligenz in der Bildung. Springer.

    Alnajjar, F., Bartneck, C., Baxter, P., Belpaeme, T., Cappuccio, M. L., Di Dio, C., Eyssel, F., Handke, J., Mubin, O., Obaid, M., & Reich-Stiebert, N. (2021). Robots in Education: An Introduction to High-Tech Social Agents, Intelligent Tutors, and Curricular Tools (1. Aufl.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003142706

    Alnajjar, F., Bartneck, C., Baxter, P., Belpaeme, T., Cappuccio, M. L., Dio, C., Eyssel, F., Handke, J., Mubin, O., Obaid, M., & Reich-Stiebert, N. (2021). Roboter in der Bildung: Wie Robotik das Lernen im digitalen Zeitalter bereichern kann. Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG. https://doi.org/10.3139/9783446468023

    Reich-Stiebert, N., Eyssel, F., & Hohnemann, C. (2020). Exploring University Students’ Preferences for Educational Robot Design by Means of a User-Centered Design Approach. International Journal of Social Robotics, 12(1), 227–237. https://doi.org/10.1007/s12369-019-00554-7

    Reich-Stiebert, N., Eyssel, F., & Hohnemann, C. (2019). Involve the user! Changing attitudes toward robots by user participation in a robot prototyping process. Computers in Human Behavior, 91, 290–296. https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.09.041

    Reich-Stiebert, N., & Stürmer, S. (2019). Psychological Research on Digital Technologies in Collaborative Learning in Higher Education. Psychologie in Österreich, 39(4), 294–298.

    Reich-Stiebert, N., & Eyssel, F. (2017). (Ir)relevance of Gender?: On the Influence of Gender Stereotypes on Learning with a Robot. Proceedings of the 2017 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction, 166–176. https://doi.org/10.1145/2909824.3020242

    Reich-Stiebert, N., & Eyssel, F. (2016). Robots in the Classroom: What Teachers Think About Teaching and Learning with Education Robots. In A. Agah, J.-J. Cabibihan, A. M. Howard, M. A. Salichs, & H. He (Hrsg.), Social Robotics (Bd. 9979, S. 671–680). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-47437-3_66

    Reich-Stiebert, N., & Eyssel, F. (2015). Learning with Educational Companion Robots? Toward Attitudes on Education Robots, Predictors of Attitudes, and Application Potentials for Education Robots. International Journal of Social Robotics, 7(5), 875–888. https://doi.org/10.1007/s12369-015-0308-9

    Reich, N., & Eyssel, F. (2013). Attitudes towards service robots in domestic environments: The role of personality characteristics, individual interests, and demographic variables. Paladyn, Journal of Behavioral Robotics, 4(2). https://doi.org/10.2478/pjbr-2013-0014

    Eyssel, F., & Reich, N. (2013). Loneliness makes the heart grow fonder (of robots). On the effects of loneliness on psychological anthropomorphism. 8th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI), 121–122. https://doi.org/10.1109/HRI.2013.6483531