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Integrating artificial intelligence into accounting education
insights from qualitative interviews with European academics
Mátyás Meidl
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Betriebswirtschaft
Betreuer*in
Petra Inwinkl
Mitbetreuer*in
Angelos Angelakis
DOI
10.25365/thesis.80022
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-13751.15792.178092-4
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Masterarbeit untersucht die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in die Rechnungswesen-Ausbildung und analysiert die damit verbundenen Chancen, Herausforderungen und ethischen Implikationen. Die Studie befasst sich mit dem wachsenden Bedarf an KI-bezogenen Kompetenzen in der Hochschulbildung und untersucht, wie Lehrpläne und Lehrmethoden angepasst werden müssen, um zukünftige Fachkräfte angemessen vorzubereiten (Holmes & Douglass, 2022). Es wurde ein qualitatives Forschungsdesign angewendet, das auf 23 halbstrukturierten Interviews mit Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern von Universitäten in Europa basiert, darunter Österreich, Dänemark, die Niederlande, Norwegen, Schweden und das Vereinigte Königreich. Die Daten wurden mithilfe des sechsstufigen Rahmenmodells von Braun und Clarke (2006) thematisch analysiert und mit der Software Atlas.ti ausgewertet. Dieser Ansatz ermöglichte die Identifizierung wiederkehrender Themen, darunter institutionelle Bereitschaft, Qualifikation der Lehrenden, ethische Herausforderungen sowie die Rolle der Zusammenarbeit zwischen Hochschulen und der Industrie. Die Ergebnisse zeigen, dass KI zwar das Lehren und Lernen verbessern kann, ihre Integration jedoch bisher fragmentiert verläuft. Hindernisse bestehen in begrenzter Fachkompetenz des Lehrpersonals, institutioneller Trägheit und unzureichender Infrastruktur. Ethische Fragestellungen wie Datenschutz, Voreingenommenheit und Transparenz wurden als zentrale Herausforderungen hervorgehoben, die interdisziplinäre Ansätze erfordern (Han et al., 2025, Zawacki-Richter et al., 2019). Chancen ergeben sich insbesondere durch den Einsatz von KI zur Personalisierung des Lernens, zur Automatisierung routinemäßiger Aufgaben und zur Förderung analytischer Fähigkeiten. Die Studie kommt zu dem Schluss, dass eine erfolgreiche Implementierung von KI in der Rechnungswesen-Ausbildung Lehrplanreformen, gezielte Schulungen des Lehrpersonals, Partnerschaften mit der Industrie und die Entwicklung ethischer Rahmenbedingungen erfordert. Zu den Einschränkungen der Studie zählen die Abhängigkeit von Selbstauskünften sowie die Verwendung einer einzigen qualitativen Forschungsmethode. Zukünftige Studien sollten Mixed-Methods-Ansätze anwenden, Längsschnittuntersuchungen durchführen und breitere Stakeholder-Perspektiven einbeziehen, um die sich wandelnde Rolle der KI in der Rechnungswesen-Ausbildung umfassender zu erfassen (Breuel et al., 2013; Stroparo & Lemos, 2024).
Abstract
(Englisch)
This thesis examines the integration of artificial intelligence (AI) into accounting education, with a focus on the opportunities, challenges, and ethical implications that arise from this integration. The study addresses the growing demand for AI-related competencies in higher education and examines how curricula and teaching practices must be adapted to prepare future professionals (Holmes & Douglass, 2022). A qualitative research design was applied, based on 23 semi-structured interviews with academics from universities across Europe, including Austria, Denmark, the Netherlands, Norway, Sweden, and the United Kingdom. The data were analysed thematically using Braun and Clarke’s (2006) six-step framework, supported by Atlas.ti software. This approach enabled the identification of recurring themes, including institutional readiness, faculty preparedness, ethical challenges, and the role of collaboration between universities and industry. The findings indicate that while AI can enhance teaching and learning, its integration remains fragmented. Barriers include limited faculty expertise, institutional inertia, and insufficient infrastructure. Ethical issues, including privacy, bias, and transparency, were highlighted as critical concerns that require interdisciplinary approaches (Han et al., 2025, Zawacki-Richter et al., 2019). Opportunities lie in using AI to personalise learning, automate routine tasks, and strengthen analytical skills. The study concludes that the successful adoption of AI in accounting education necessitates curriculum reform, faculty training, partnerships with industry, and the establishment of ethical frameworks. Limitations include reliance on self-reported data and the use of a single qualitative method. Future research should employ mixed-methods designs, conduct longitudinal studies, and consider broader stakeholder perspectives to address the evolving role of AI in accounting education (Breuel et al., 2013; Stroparo & Lemos, 2024).
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
künstliche Intelligenz Rechnungswesenbildung Hochschulbildung qualitative Interviews Humankapitaltheorie Curriculum-Entwicklung digitale Transformation
Schlagwörter
(Englisch)
artificial intelligence accounting education higher education qualitative interviews human capital theory curriculum development digital transformation
Autor*innen
Mátyás Meidl
Haupttitel (Englisch)
Integrating artificial intelligence into accounting education
Hauptuntertitel (Englisch)
insights from qualitative interviews with European academics
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
65 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Angelos Inwinkl
AC Nummer
AC17749083
Utheses ID
78499
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |