Research Associate / Doctoral Candidate (m/f/d) Analytics for Learning with Machines (ALMA)

Technische Universität München
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Research Associate / Doctoral Candidate (m/f/d) Analytics for Learning with Machines (ALMA)

04.03.2026, Wissenschaftliches Personal

The Professorship for Learning Analytics (LEAPS) at the TUM School of Social Sciences and Technology, Technical University of Munich, is seeking, within the DFG/ANR-funded project “Analytics for Learning with Machines” (ALMA), a Research Associate / Doctoral Candidate (m/f/d) Analytics for Learning with Machines (ALMA)

The position is TV-L E13, 75%, limited to 3 years, funded by the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG). The project is a Franco-German collaboration with the Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), Université de Toulouse. Applications are reviewed on a rolling basis (first come, first served). Application deadline: 25 March 2026.

About Us

The candidate will be a part of the LEAPS research group (LEarning Analytics and Practices in Systems) led by Prof. Dr. Oleksandra Poquet. LEAPS investigates how data from learning environments can support agency and social networks in higher education and workplace training. The group is part of the TUM School of Social Sciences and Technology, the Munich Data Science Institute, and the TUM EdTech Centre.

Your Tasks

Students increasingly learn with LLMs, but we don’t yet have the tools to tell when that collaboration is effective. This PhD develops computational approaches to characterise the quality of student-LLM collaboration, opening new territory for learning analytics. The doctoral researcher will work within the DFG/ANR project “Analytics for Learning with Machines” (ALMA) on developing analytical methods and computational models that support collaboration quality between students and LLMs in educational settings. The research combines approaches from learning analytics, computational modelling, and complex dynamical systems to develop and validate indicators of human-AI interaction processes in learning environments. The position involves close collaboration with the project team at IRIT in Toulouse, led by Professor Mar Perez-Sanagustin.

Your Profile

• Completed Master’s degree (or equivalent) in a STEM discipline (e.g., mathematics, physics, biology, computer science), data science, computational cognitive science, computational neuroscience, or a related field with a strong quantitative profile

• Experience with computational methods, statistical modelling, or machine learning

• Programming skills (e.g., Python, R)

• Interest in interdisciplinary research at the intersection of data analysis and learning sciences

• Interest in education and learning as an application domain

• Ability to work independently

• Demonstrated academic writing ability (e.g., Master’s thesis, publications, or conference contributions)

• Excellent written and spoken English; German and/or French language skills are an advantage

• Willingness to undertake research stays at IRIT, Toulouse

What We Offer

A research environment that rewards intellectual courage and hard work, gives you the freedom and support to pursue ideas that challenge the status quo, and where you will learn a great deal. • Excellent mentorship and academic supervision

• Strong international and local network

• Doctoral training through the TUM Graduate School

• Franco-German research collaboration with IRIT, Université de Toulouse

• Active involvement in academic communities (e.g., SoLAR, EATEL)

• Flexible working arrangements

• Access to the excellent research infrastructure of TUM and the Munich Data Science Institute

• Remuneration according to TV-L E13 (75%)

Please send your complete application (motivation letter, CV, transcripts, Master’s thesis or relevant publications, contact details of references) as a single PDF to: Please apply to:

https://tumapply.aet.cit.tum.de/job/detail/afe6b17e-106f-4fa8-9355-c81d678e1e51

TUM is an equal opportunity employer committed to increasing the proportion of women in its workforce. Applications from women are therefore expressly encouraged. Candidates with disabilities who are otherwise equally qualified will be given preference.

Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt.

Hinweis zum Datenschutz:
Im Rahmen Ihrer Bewerbung um eine Stelle an der Technischen Universität München (TUM) übermitteln Sie personenbezogene Daten. Beachten Sie bitte hierzu unsere Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. Durch die Übermittlung Ihrer Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie die Datenschutzhinweise der TUM zur Kenntnis genommen haben.

Kontakt: office.lea@sot.tum.de

Mehr Information

http://Please apply https://tumapply.aet.cit.tum.de/job/detail/afe6b17e-106f-4fa8-9355-c81d678e1e51

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Fast 52.000 Studierende waren im Wintersemester 2025/26 an der Technischen Universität München eingeschrieben. Rund 12.850 Menschen arbeiten für die Universität, und nur ein Teil von ihnen forscht und lehrt. Genauso gebraucht werden technische Fachkräfte an den Laboranlagen in Garching und Verwaltungsleute am Stammgelände in der Münchner Arcisstraße. Angefangen hat das Ganze 1868, als König Ludwig II. eine Polytechnische Schule gründete.

Die TUM ist eine staatliche Universität des Freistaats Bayern, rechtlich eine Körperschaft des öffentlichen Rechts mit Sitz in München. Ihre Schwerpunkte liegen in den Ingenieur- und Naturwissenschaften, in Informatik, Medizin, Life Sciences und Management. 177 Studiengänge stehen im Programm. 45 Prozent der Studierenden kommen aus dem Ausland, aus rund 140 Ländern, und auch knapp ein Viertel der rund 700 Professuren ist international besetzt. Wer hier arbeitet, hat Kolleginnen und Kollegen aus aller Welt, das ist Alltag und keine Sonntagsrede.

Gearbeitet wird an mehreren Orten. Der größte Campus liegt in Garching nördlich von München, wo Physik, Chemie, Maschinenwesen und Informatik zusammenkommen. In Freising-Weihenstephan drehen sich Forschung und Lehre um Ernährung, Landnutzung und Biotechnologie, in Straubing um Bioökonomie, in Heilbronn um Management und Technik. Luft- und Raumfahrt sitzt in Ottobrunn-Taufkirchen. Dazu betreibt die Universität Forschungsstationen bis hinauf auf die Zugspitze und mit TUM Asia einen eigenen Standort in Singapur. Zur Medizin gehört das Klinikum rechts der Isar, das im Haushalt der Universität allerdings getrennt ausgewiesen wird.

Die finanzielle Basis ist breit: 2024 lag das Gesamtbudget bei 2,171 Milliarden Euro, davon 544 Millionen Euro Drittmittel. 19 Nobelpreise gingen seit 1927 an Forschende und Alumni der TUM. In der Exzellenzstrategie von Bund und Ländern wurde sie 2006, 2012, 2019 und zuletzt 2026 ausgezeichnet, viermal in Folge.

Für Bewerberinnen und Bewerber heißt das konkret: Stellen gibt es in Forschung und Lehre, im Wissenschaftsmanagement, in der Verwaltung und in der Technik. Junge Wissenschaftlerinnen können über den TUM Faculty Tenure Track auf eine Professur zusteuern. Und wer noch am Anfang steht, findet über 20 Ausbildungsberufe an der Universität. Die TUM ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert und hat die Charta der Vielfalt unterzeichnet. Geleitet wird sie von Präsident Prof. Dr. Thomas F. Hofmann, der 2025 für weitere sechs Jahre wiedergewählt wurde.

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The position is TV-L E13, 75%, limited to 3 years, funded by the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG). The project is a Franco-German collaboration with the Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), Université de Toulouse. Applications are reviewed on a rolling basis (first come, first served). Application deadline: 25 March 2026.

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• Completed Master’s degree (or equivalent) in a STEM discipline (e.g., mathematics, physics, biology, computer science), data science, computational cognitive science, computational neuroscience, or a related field with a strong quantitative profile

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Die TUM ist eine staatliche Universität des Freistaats Bayern, rechtlich eine Körperschaft des öffentlichen Rechts mit Sitz in München. Ihre Schwerpunkte liegen in den Ingenieur- und Naturwissenschaften, in Informatik, Medizin, Life Sciences und Management. 177 Studiengänge stehen im Programm. 45 Prozent der Studierenden kommen aus dem Ausland, aus rund 140 Ländern, und auch knapp ein Viertel der rund 700 Professuren ist international besetzt. Wer hier arbeitet, hat Kolleginnen und Kollegen aus aller Welt, das ist Alltag und keine Sonntagsrede.

Gearbeitet wird an mehreren Orten. Der größte Campus liegt in Garching nördlich von München, wo Physik, Chemie, Maschinenwesen und Informatik zusammenkommen. In Freising-Weihenstephan drehen sich Forschung und Lehre um Ernährung, Landnutzung und Biotechnologie, in Straubing um Bioökonomie, in Heilbronn um Management und Technik. Luft- und Raumfahrt sitzt in Ottobrunn-Taufkirchen. Dazu betreibt die Universität Forschungsstationen bis hinauf auf die Zugspitze und mit TUM Asia einen eigenen Standort in Singapur. Zur Medizin gehört das Klinikum rechts der Isar, das im Haushalt der Universität allerdings getrennt ausgewiesen wird.

Die finanzielle Basis ist breit: 2024 lag das Gesamtbudget bei 2,171 Milliarden Euro, davon 544 Millionen Euro Drittmittel. 19 Nobelpreise gingen seit 1927 an Forschende und Alumni der TUM. In der Exzellenzstrategie von Bund und Ländern wurde sie 2006, 2012, 2019 und zuletzt 2026 ausgezeichnet, viermal in Folge.

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Students increasingly learn with LLMs, but we don’t yet have the tools to tell when that collaboration is effective. This PhD develops computational approaches to characterise the quality of student-LLM collaboration, opening new territory for learning analytics. The doctoral researcher will work within the DFG/ANR project “Analytics for Learning with Machines” (ALMA) on developing analytical methods and computational models that support collaboration quality between students and LLMs in educational settings. The research combines approaches from learning analytics, computational modelling, and complex dynamical systems to develop and validate indicators of human-AI interaction processes in learning environments. The position involves close collaboration with the project team at IRIT in Toulouse, led by Professor Mar Perez-Sanagustin.

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• Strong international and local network

• Doctoral training through the TUM Graduate School

• Franco-German research collaboration with IRIT, Université de Toulouse

• Active involvement in academic communities (e.g., SoLAR, EATEL)

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• Remuneration according to TV-L E13 (75%)

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Kontakt: office.lea@sot.tum.de

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Die TUM ist eine staatliche Universität des Freistaats Bayern, rechtlich eine Körperschaft des öffentlichen Rechts mit Sitz in München. Ihre Schwerpunkte liegen in den Ingenieur- und Naturwissenschaften, in Informatik, Medizin, Life Sciences und Management. 177 Studiengänge stehen im Programm. 45 Prozent der Studierenden kommen aus dem Ausland, aus rund 140 Ländern, und auch knapp ein Viertel der rund 700 Professuren ist international besetzt. Wer hier arbeitet, hat Kolleginnen und Kollegen aus aller Welt, das ist Alltag und keine Sonntagsrede.

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Die finanzielle Basis ist breit: 2024 lag das Gesamtbudget bei 2,171 Milliarden Euro, davon 544 Millionen Euro Drittmittel. 19 Nobelpreise gingen seit 1927 an Forschende und Alumni der TUM. In der Exzellenzstrategie von Bund und Ländern wurde sie 2006, 2012, 2019 und zuletzt 2026 ausgezeichnet, viermal in Folge.

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