Hochschullehrkraft für Mathematik
Wichtige Fakten
Hochschullehrkräfte für Mathematik unterrichten Studierende mit einem Abschluss der Sekundarstufe II in ihrem eigenen Fachgebiet, der Mathematik. Sie arbeiten mit ihren Forschungsassistenten/Forschungsassistentinnen und wissenschaftlichen Hilfskräften zusammen, um Lehrveranstaltungen und Prüfungen vorzubereiten, studentische Arbeiten und Prüfungen zu benoten und Evaluierungsgespräche mit Studierenden zu führen. Zudem führen sie in ihrem jeweiligen Fachgebiet der Mathematik Forschungsarbeiten durch, veröffentlichen die gewonnenen Ergebnisse und tauschen sich mit Fachkollegen/-kolleginnen aus.
Die Tätigkeit als Hochschullehrkraft für Mathematik umfasst ein breites Spektrum an Aufgaben. Sie unterrichten Studierende mit Sekundarstufe II-Abschluss in Ihrem Fachgebiet, bereiten Lehrveranstaltungen und Prüfungen vor und bewerten studentische Arbeiten. Ein wesentlicher Bestandteil ist die eigenständige Forschung im Bereich der Mathematik, die Durchführung von Studien, die Veröffentlichung der Ergebnisse und die Präsentation auf Fachkonferenzen. Die Zusammenarbeit mit Forschungsassistenten und wissenschaftlichen Hilfskräften ist dabei integraler Bestandteil Ihrer Arbeit.
- • Konzeption und Durchführung von Lehrveranstaltungen (Vorlesungen, Seminare, Übungen)
- • Erstellung von Prüfungsaufgaben und Bewertung von studentischen Leistungen (Hausarbeiten, Klausuren, Abschlussarbeiten)
- • Eigenständige Forschungstätigkeit und Publikation von Forschungsergebnissen
Wo dieser Beruf gefragt ist
Gemeldeter Arbeitskräftemangel und -überschuss, nach Jahr. Veröffentlicht für Berufsgruppen, nicht für einzelne Stellenbezeichnungen.
Kräftigere Farbe: in mehr aufeinanderfolgenden Jahren gleich gemeldet.
Die Zahlen gelten für Lehrkräfte — 131 Berufe einschließlich dieses.
Mangel: Greece, Luxembourg, Spain.
Längster anhaltender Mangel: Switzerland, 3 Jahre.
Wählen Sie ein Gebiet auf der Karte, um dessen Zahlen zu sehen.
Über diese Quelle›
Quelle: ELA/EURES, Arbeitskräftemangel und -überschuss. Die Angaben werden auf Ebene der Berufsgruppe veröffentlicht und decken Europa ab. Die Ausgaben unterscheiden sich im Aufbau des Anhangs und in der Länderabdeckung, sodass eine Veränderung zwischen zwei Jahren nicht immer eine Veränderung des Arbeitsmarkts bedeutet. Grau dargestellte Länder wurden nicht gemeldet — das ist nicht dasselbe wie ein ausgeglichener Markt.
What these words mean
The four things this section reports
- Reported demand
- Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
- Where it is heading
- Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
- Openings
- Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
- Typical pay
- What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.
A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.
Which way the market leans for you
- In your favour
- More openings than people looking — employers are competing for candidates.
- Balanced
- Openings and candidates are roughly matched.
- Competitive
- More people looking than openings — expect to compete.
- Mixed evidence
- Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.
Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.
How this job compares with other jobs in the same country
- Strong
- Among the strongest in that country
- Good
- Stronger than most jobs in that country
- Mixed
- About typical for that country
- Weak
- Weaker than most jobs in that country
This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.
Where these come from
Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.
None of this predicts one person's chances. It describes a market.
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Könnte Hochschullehrkraft für Mathematik zu Ihnen passen?
Beantworten Sie drei kurze Fragen. Hierbei handelt es sich nicht um eine vollständige Bewertung, sondern um einen Vorgeschmack, der Ihnen bei der Entscheidung helfen soll, ob Sie Ihr Profil vergleichen möchten.
Machen Ihnen Aufgaben Spaß, die Analytisches Denken erfordern?
Machen Ihnen Aufgaben Spaß, die Integrität erfordern?
Machen Ihnen Aufgaben Spaß, die Unabhängigkeit erfordern?
Zukunftsaussichten für Hochschullehrkraft für Mathematik
The outlook for Hochschullehrkraft für Mathematik reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Wie werden diese Ergebnisse berechnet?
Der Resilienzwert (0–100) schätzt, wie strukturell geschützt dieser Beruf vor Automatisierung und KI-Störungen ist, basierend auf der Aufgabenanalyse. Höhere Werte bedeuten mehr Aufgaben, die menschliches Urteilsvermögen erfordern. KI-Exposition zeigt den geschätzten Prozentsatz der Arbeitsstunden, die aktuelle KI-Fähigkeiten betreffen könnten. Dies sind modellbasierte strukturelle Indikatoren, keine Vorhersagen zur individuellen Jobsicherheit.
Wie könnte sich Hochschullehrkraft für Mathematik ändern, wenn die KI-Einführung zunimmt?
Diese Rolle wird sich wahrscheinlich schrittweise ändern, wobei KI ausgewählte Aufgaben unterstützt, anstatt den gesamten Beruf zu ersetzen.
Illustratives Szenario auf Basis der Automatisierbarkeit von Aufgaben — keine Prognose. Werte werden gerundet, je weiter Sie in die Zukunft blicken.
Diese Rolle wird sich wahrscheinlich schrittweise ändern, wobei KI ausgewählte Aufgaben unterstützt, anstatt den gesamten Beruf zu ersetzen.
Illustratives Szenario auf Basis der Automatisierbarkeit von Aufgaben — keine Prognose. Werte werden gerundet, je weiter Sie in die Zukunft blicken.
Wie KI diese Rolle verändern kann
Deterministische, modellbasierte Interpretation aktueller Rollensignale – keine Garantie für Ersatz.
Was noch immer von den Menschen abhängt
- Sicherheit von Schülern/Schülerinnen gewährleisten
- im Bereich Forschung und im beruflichen Umfeld professionellen Umgang pflegen
- konstruktives Feedback geben
Wo KI zum Co-Piloten werden kann
- Unterrichtsinhalte vorbereiten
- öffentliches Engagement in der Forschung fördern
- Entwicklungen im Fachgebiet verfolgen
Aufgaben, die am stärksten der Automatisierung ausgesetzt sind
- Informationen zusammenfassen
- analytisch-mathematische Berechnungen durchführen
- arbeitsbezogene Berichte verfassen
Vitale Signale & KI-Vektoren
KI-Belichtungsvektoren
0-100%Exposition gegenüber Inhaltsgenerierung, kreativer Augmentierung und Tools für große Sprachmodelle
Exposition gegenüber KI-gestützter Analyse, Mustererkennung und Aufgaben der prädiktiven Modellierung
Exposition gegenüber Workflow-Automatisierung, Entscheidungsunterstützungssoftware und Prozessdigitalisierung
Exposition gegenüber physischer Automatisierung, Robotik und sensorgesteuerter Aufgabenverlagerung
Technische Details
NexFuture v3.0 schätzt die Automatisierungsexposition direkt aus den wesentlichen ESCO-Kompetenzgruppen, gewichtet nach Kompetenzmasse und kalibriert anhand von Experten-Ankern. Werte sind probabilistische Schätzungen, keine Garantien. Vollständige Details finden Sie im NexFuture-Methodik-Whitepaper.
Misst die Automatisierungsexposition. Sie misst weder Gehalt noch Nachfrage noch die Zahl der Stellen in Ihrer Nähe.
Was Menschen in dieser Rolle normalerweise tun
Bildung
Ein typischer Tag als Hochschullehrkraft für Mathematik
09 09:00 · Morgen Mathematik unterrichten
10 10:30 · Vormittags abstrakt denken
12 12:00 · Mittag als Mentor für Privatpersonen agieren
14 14:00 · Nachmittag analytisch-mathematische Berechnungen durchführen
15 15:30 · Am späten Nachmittag arbeitsbezogene Berichte verfassen
17 17:00 · Zusammenfassung Blended Learning anwenden
Die Reihenfolge der Aufgaben dient der Veranschaulichung. Einzelne Tage variieren.
Was Sie für diese Arbeit brauchen
Die Fähigkeiten, das Wissen und die Tools, die diese Rolle erfordert – sowie die Eigenschaften und Vorteile, die damit einhergehen.
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Kursunterlagen zusammenstellen
Erstellung, Auswahl oder Empfehlung eines Lehrplans mit Lernmaterial für die Kursteilnehmer.
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Lehrmethoden anwenden
Anwendung verschiedener Ansätze, Lernstile und Programme für die Unterrichtung von Schülern und Studierenden, z. B. Vermittlung von Inhalten in Worten, die sie verstehen, Aufstellung von anzusprechenden Punkten für die Schaffung von Klarheit und bei Bedarf Wiederholung von Argumenten. Nutzung eines breiten Spektrums von Lehrmitteln und -methoden entsprechend dem Unterrichtsstoff, dem Niveau der Lernenden, den Zielen und den Prioritäten.
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Blended Learning anwenden
Vertraut sein mit den Instrumenten des Blended Learning, indem der traditionelle Präsenzunterricht und das Online-Lernen durch den Einsatz von digitalen Werkzeugen, Online-Technologien und E-Learning-Methoden kombiniert werden.
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interkulturelle Lehrmethoden anwenden
Sicherstellen, dass Inhalte, Methoden, Materialien und die gesamte Lernerfahrung so beschaffen sind, dass alle Schüler einbezogen werden und den Erwartungen und Erfahrungen von Lernenden mit unterschiedlichem kulturellem Hintergrund Rechnung getragen wird. Aufdecken individueller und gesellschaftlicher Stereotypen und Entwickeln kulturübergreifende Lehrstrategien.
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mit pädagogischem Betreuungspersonal zusammenarbeiten
Kommunikation mit dem Management im Bildungsbereich, wie dem Rektor und dem Schulträger, sowie mit dem Team für die Bildungsunterstützung, wie dem Lehrassistenten, dem Schulberater oder dem wissenschaftlichen Berater zu Fragen im Zusammenhang mit dem Wohlbefinden der Schüler.
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mit dem Lehrpersonal zusammenarbeiten
Kommunikation mit dem Schulpersonal, z. B. Lehrern, Lehrassistenten, wissenschaftlichen Beratern und Schulleitern zu Fragen im Zusammenhang mit dem Wohlergehen der Schüler. Im universitären Umfeld Kontaktaufnahme zum technischen Personal und dem Forschungspersonal, um Forschungsprojekte und Fragen des Unterrichts zu erörtern.
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in akademischen oder berufsbezogenen Kontexten unterrichten
Unterrichten von Lernenden in Theorie und Praxis akademischer oder berufsbezogener Fächer und dabei Vermittlung der Inhalte eigener und fremder Forschungstätigkeiten.
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Mathematik unterrichten
Unterrichten von Schülern und Studierenden in der Theorie und Praxis von Mengen, Strukturen, Formen, Mustern und Geometrie.
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Studierende bewerten
Bewerten der (akademischen) Fortschritte, Erfolge, Kursbesuche und Kompetenzen von Studierenden mithilfe von Aufgaben, Tests und Prüfungen. Ermitteln ihrer Bedürfnisse und Verfolgen ihrer Fortschritte, Stärken und Schwächen. Formulieren einer zusammenfassenden Erklärung bezüglich der vom Studierenden erreichten Ziele.
-
Klasse managen
Aufrechterhalten der Disziplin und Motivieren der Lernenden während des Unterrichts.
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mathematische Informationen übermitteln
Verwendung von mathematischen Symbolen, Sprache und Werkzeugen zur Darstellung von Informationen, Ideen und Prozessen.
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wissenschaftliche Erkenntnisse vermitteln
Teilen neuer Erkenntnisse und Begeisterung für die Wissenschaft mit der breiten Öffentlichkeit, Verbesserung der Kenntnisse, der Wertschätzung und des Verständnisses der Wissenschaft in der Öffentlichkeit, Förderung der Verwendung wissenschaftlicher Ergebnisse bei der Meinungsbildung.
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die eigene berufliche Entwicklung vorantreiben
Übernehmen von Verantwortung für lebenslanges Lernen und kontinuierliche berufliche Weiterbildung. Beteiligen an Lernaktivitäten, um die berufliche Kompetenz zu unterstützen und auf dem neuesten Stand zu halten. Ermitteln vorrangiger Bereiche für die berufliche Weiterbildung auf Grundlage von Überlegungen zur eigenen Arbeitsweise und durch Kontakte mit Fachkollegen und -kolleginnen und Interessenträgern.
-
Kursüberblick erstellen
Entwicklung und Erstellung eines Überblicks über den zu vermittelnden Kurs und Ermittlung eines Zeitplans für den Lehrplan im Einklang mit den Schulvorschriften und den Lehrplanzielen.
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Sicherheit von Schülern/Schülerinnen gewährleisten
Sicherstellen, dass alle Schüler/Schülerinnen, die unter die Aufsicht einer Lehrerkraft oder einer anderen Person fallen, sicher und nachgewiesen sind. Sicherheitsmaßnahmen in der Lernumgebung befolgen.
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im Bereich Forschung und im beruflichen Umfeld professionellen Umgang pflegen
Beweisen von Rücksicht auf andere und von Kollegialität. Zuhören, Erteilen und Erhalten von Feedback und einfühlsames Eingehen auf andere, wobei auch die Aufsicht über das Personal und die Führung in einem beruflichen Umfeld übernommen wird.
-
Unterrichtsinhalte vorbereiten
Inhalte vorbereiten, die im Einklang mit den Lehrplanzielen in der Klasse unterrichtet werden, indem Übungen ausgearbeitet werden, aktuelle Beispiele untersucht werden usw.
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Entwicklungen im Fachgebiet verfolgen
Mit neuen Forschungsarbeiten, Vorschriften und sonstigen wesentlichen Veränderungen, die mit dem Arbeitsmarkt oder Sonstigem verbunden sind und die sich im Fachgebiet ergeben, Schritt halten.
Mathematische Physik
Interdisziplinäres Gebiet zwischen Mathematik und Physik, bei dem es um die mathematischen Grundlagen der theoretischen Physik geht. Behandelt werden Fragen der Quantenmechanik sowie der Atom- und Molekularphysik.
Unterrichtsstrategien
Techniken, die Lehrkräfte für den Unterricht verwenden. Ziel dieser Strategien ist es, die Lernenden stärker in den Lernprozess einzubinden.
Kontinuumsmechanik
Untersuchen des Verhaltens von Materialien ohne Rücksicht auf ihre spezifische Beschaffenheit. Ziel ist es, mathematische Modelle zur Vorhersage dieses Verhaltens zu entwickeln, insbesondere in Bezug auf Materialverformung und Bewegung.
Universitätsabläufe
Interne Organisation einer Universität, wie die Struktur der entsprechenden Bildungsunterstützung und -verwaltung sowie die Hochschulpolitik und -bestimmungen.
- Lehrplanziele
- Mathematik
- Mathematische Modellierung
- Beurteilungsverfahren
- Methoden der Mittelbeschaffung
- Teilleistungsschwächen
- wissenschaftliche Forschung
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Hochschullehrkraft für Mathematik: Wie Sie sich qualifizieren und wo Sie studieren können
Was normalerweise für die Qualifikation erforderlich ist: Bildungsniveau, wo es sich um einen reglementierten Beruf handelt und wo man studieren kann.
Bachelor oder gleichwertig
Echte Programme, die zu diesem Beruf führen, nach Ländern.
Bachelor of Arts in Education (Mathematics and Business Studies)
Entwicklungspfade & ähnliche Rollen
Erkunden Sie typische Karrierepfade, angrenzende Fähigkeiten und ähnliche Rollen, um Ihren nächsten Schritt zu planen.
Wo passt Hochschullehrkraft für Mathematik?
Ähnlichkeitswerte basierend auf Kompetenzüberschneidungen aus ESCO-Daten.
Hochschullehrkraft für Moderne Sprachen
81% ÄhnlichkeitHochschullehrkraft für Erziehungswissenschaften
80% ÄhnlichkeitHochschullehrkraft für Rechtswissenschaften
80% ÄhnlichkeitHochschullehrkraft für Religionswissenschaft
80% ÄhnlichkeitHochschullehrkraft für Geowissenschaften
79% ÄhnlichkeitHochschullehrkraft für Kunstgeschichte
79% ÄhnlichkeitHäufig gestellte Fragen
- Welche Art von Forschung wird von einer Hochschullehrkraft für Mathematik erwartet?
- Die Forschungstätigkeit ist sehr vielfältig und kann sich auf verschiedene Bereiche der Mathematik konzentrieren, beispielsweise Analysis, Algebra, Geometrie, Stochastik oder Numerik. Entscheidend ist die eigenständige Entwicklung von Forschungsideen und deren Umsetzung.
- Wie sieht die Zusammenarbeit mit studentischen Hilfskräften konkret aus?
- Hochschullehrkräfte arbeiten oft mit studentischen Hilfskräften zusammen, um beispielsweise bei der Vorbereitung von Übungen zu helfen, Daten auszuwerten oder Literaturrecherchen durchzuführen. Die Betreuung und Anleitung dieser Hilfskräfte gehört ebenfalls zu den Aufgaben.
- Welche Karrierewege gibt es für Hochschullehrkräfte?
- Nach dem Promotionsabschluss und einer mehrjährigen Tätigkeit als wissenschaftlicher Mitarbeiter können Hochschullehrkräfte eine Professur anstreben. Es gibt verschiedene Qualifikationsstufen, wie z.B. Juniorprofessoren, die eine Weiterentwicklung der Forschung und Lehre ermöglichen.
- Hochschullehrkraft Für Mathematik — gibt es in Europa einen Mangel?
- Nein. In der ELA/EURES-Ausgabe 2025 wurde in 4 der 7 europäischen Länder, die diese Berufsgruppe bewertet haben, ein Überangebot gemeldet: Österreich, Tschechien, Deutschland, Lettland. 3 Länder meldeten einen Mangel. Diese Bewertungen werden je Berufsgruppe veröffentlicht, nicht je Berufsbezeichnung.
- Hochschullehrkraft Für Mathematik — wie hoch ist die Vergütung in den USA?
- 79.350 US-Dollar im Jahr im Median, Stand 2025-05. Die Medianwerte der Bundesstaaten reichen von 54.340 bis 130.680 US-Dollar. Quelle: US Bureau of Labor Statistics. Die Zahl beschreibt die Vereinigten Staaten und ist keine Prognose für Europa.
Quellen: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Daten aktualisiert: 20. September 2026 Über unsere Daten