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Im Rahmen des Projekts wird der Einfluss beziehungsbildender Faktoren auf die Beziehungsgestaltung im Chatbot-Coaching untersucht. Dabei wird die Domäne des Lern- und Studierenden-Coachings ausgewählt. Der Fokus liegt auf der empirischen Untersuchung von Rapport, Arbeitsbeziehung und sozialer Präsenz zwischen Coach und Coachee, also der Frage, ob und wie sich eine Beziehung zwischen Coaching-Chatbot und Coachee entwickelt. Dazu werden potentielle Wirkfaktoren (Self-disclosure, Empathie und User-Persönlichkeit) ausgewählt und aktuelle technologische Entwicklungen (Einsatz von generativer KI und Large-Language-Modellen) als mögliche Wirkfaktoren berücksichtigt. In einem ersten Schritt wird literaturbasiert herausgearbeitet, welche Faktoren zur Gestaltung einer Beziehung aus der Coaching-Forschung und der Forschung zur Mensch-Maschine-Interaktion in einen Coaching-Chatbot übertragbar sind. Im zweiten Schritt werden diese Faktoren zu Handlungsanweisungen und Interventionsstrategien operationalisiert und in experimentellen Studien anhand von Hypothesen untersucht. Daraus lassen sich drittens Empfehlungen für Forschung und Praxis ableiten. Als übergreifender Forschungsansatz wird eine Verbindung von Design-based Research und experimenteller Forschung gewählt. Dies beinhaltet einen Mixed-Methods-Ansatz, der qualitative, quantitative und psychophysiologische Messmethoden berücksichtigt sowie Messmethoden und -instrumente kritisch beleuchtet. Die Ergebnisse zeigen, dass die Faktoren (1) Self-disclosure des Chatbots, (2) empathische Rückmeldungen des Chatbots und (3) Paraphrasieren mit dem Large-Language-Modell ChatGPT-4 einen signifikanten Einfluss auf die Beziehungsbildung in der Domäne des Studierenden-Coachings mit Chatbots haben. Dabei zeigt sich der beziehungsbildende Effekt auf der Ebene der sozialen Präsenz, nicht auf der Ebene der Arbeitsbeziehung. Moderator- und Störvariablen (User-Persönlichkeit und emotionales Befinden der User) haben keinen Einfluss auf die Beziehungsbildung im Chatbot-Coaching. Konkrete Empfehlungen zum Conversation-Design und Prompting von Chatbots können auf struktureller und sprachlicher Ebene aus den Studien abgeleitet werden: Die Variation von klick- und schreibbasierter Interaktion, Text und Bild sowie Information und Selbstreflexion auf struktureller Ebene ist geeignet, um das Chatbot-Coaching abwechslungsreicher zu gestalten. Auf sprachlicher Ebene sollten Self-disclosure- und Information-disclosure-Aussagen variiert werden, ebenso wie empathische Rückmeldungen eines Chatbots eingebunden werden sollten. Darüber hinaus lassen sich Empfehlungen für die verantwortungsvolle Gestaltung von KI-basierten Coaching-Chatbots ableiten. Diese beinhalten die Entwicklung von hybriden Chatbots unter Berücksichtigung verschiedener Design-Ansätze, die Auswahl geeigneter Large-Language-Modelle für den jeweiligen Use Case, sorgfältiges Prompting als Teil des Conversation-Designs, eine intensivere Implementierung von generativer KI in Coaching-Chatbots sowie den Einsatz von sensorbasiertem Coaching. Das Promotionsprojekt leistet damit einen substanziellen Beitrag zum (1) Conversation-Design und Prompting von Coaching-Chatbots, zum (2) verantwortungsvollen Einbezug generativer KI in das Chatbot-Coaching sowie zu (3) Messmethoden und -instrumenten zur Untersuchung der Beziehungsbildung im Chatbot-Coaching. Die Arbeit schließt mit einem Ausblick auf die Zukunft des KI-basierten Coachings und damit einhergehenden Thesen zur Gestaltung von KI-basierten Chatbots sowie zukünftigen Forschungsfeldern. Die Arbeit trägt damit zu Forschung und Entwicklung in den Bereichen gesprächsbasier-te KI, Rapport-Forschung in der Mensch-Maschine-Interaktion sowie angewandte Psychologie, Coaching-Wirksamkeitsforschung und Hochschuldidaktik bei." ; bibo:doi "10.57684/COS-1287" ; vitro:mostSpecificType thkoeln:Monographie ; vivo:dateTimeValue ; vivo:freetextKeyword "Self-disclosure" , "Coaching" , "Soziale Präsenz" , "Chatbot" , "Arbeitsbeziehung" , "Large-Language-Modell" , "Generative KI" , "Rapport" , "Conversation-Design" ; vivo:publisher ; vivo:relatedBy . a obo:BFO_0000003 , obo:BFO_0000008 , obo:BFO_0000001 , vivo:DateTimeValue , obo:BFO_0000148 , owl:Thing . a obo:BFO_0000001 , obo:BFO_0000020 , vivo:Authorship , vivo:Relationship , obo:BFO_0000002 , owl:Thing ; vivo:relates .