Die Curriculum-Demand-Gap-Analyse als Instrument der Berufsfeldforschung im österreichischen Fachhochschulsektor

KI-induzierte Arbeitsmarkttransformation produzierte systematische Diskrepanzen zwischen formalisierten Curricula technischer Studiengänge und realer Nachfrage in den Berufsfeldern. Klassische Bedarfserhebungen erfassen diese Lücken nur unzureichend, weil sie Curriculumstrukturen und Stellenmarkt nicht systematisch gegeneinander führen. Der vorliegende Beitrag stellt die Curriculum-Demand-Gap-Analyse (CDGA) vor – ein methodisches Instrument der Berufsfeldforschung, das seit 2012 im Rahmen der Stiftungsprofessur Stadt Wien an der FH Technikum Wien entwickelt und schrittweise verfeinert wurde. Die CDGA kombiniert großvolumige Stellenmarktanalysen (Bullhorn Market IQ, vormals Textkernel/Jobfeed) mit qualitativ-inhaltsanalytischer Codierung in MAXQDA und bezieht beide systematisch auf bestehende Modulstrukturen. Empirische Basis sind drei Fallstudien an der FH Technikum Wien: Wirtschaftsinformatik 2024/25 (n=3.836 einzigartige Stellen), AI und Data Sciences 2025/26 (n=628 einzigartige Stellen) sowie Erneuerbare Energien 2025/26 (n=391 einzigartige Stellen). Querschnittsbefund: Die strukturelle Verteilung der Gaps – exemplarisch 0 ECTS Pflicht-KI bei 40,2 Prozent Arbeitsmarktbedarf in der Wirtschaftsinformatik, oder Beratungs-Primat von 71,9 Prozent bei hybridisierten Anforderungsprofilen in den Data-Sciences-nahen Feldern – ist nicht akzidentell, sondern systemisch und reproduzierbar. Der Beitrag schließt mit dem Ausblick auf die angestrebte Skalierung der Methode über die FH Technikum Wien hinaus. Version 1.1 (September 2026). Gegenüber der Stub Version 1.0 sind die beim Publizieren offen gebliebenen DOI-Platzhalter aufgelöst und die Querverweisung auf das Companion Paper vervollständigt. Die Hybridisierung der Anforderungsprofile wird nun als Verteilung ausgewiesen – Anteil der Ausschreibungen mit mindestens drei Aufgabenbündeln, je Feld mit Zähler und Nenner – anstelle eines Mittelwerts. Die Angabe eines steigenden Trends ist entfallen, weil dafür keine Zeitreihe vorliegt. Ergänzt ist ein Befund zum Anteil ausgeschriebener Einstiegsprofile in zwei Feldern. Neu hinzu kommt die Verfahrensdokumentation der regelbasierten Codierung: Abfragelogik, Kodierschema des Feldes Renewable Energy Engineering, ergänzende Supplemente, die drei feldspezifischen Lexika, die Matching-Routine und eine Lies-Mich-Datei, die beides zusammenführt. Der Anzeigenkorpus selbst ist nicht Bestandteil dieses Records; Die Datenquelle ist Bullhorn Market IQ (vormals Jobfeed von Textkernel). Methodendokumentation und übrige Befunde sind unverändert.