Lehren und Lernen im digitalen Zeitalter: Impulse für die Lehrer:innenbildung (LELEDIZ)
25.02.2026 - 26.02.2026 | JKU Linz
Veranstaltungsprogramm
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Ses1c: Resilienz und Leistungsbeurteilung im digitalen Wandel
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Digitale Resilienzförderung in der Lehrer:innenbildung: Befunde und Weiterentwicklungen der Lernplattform FoResT 1Abteilung Schul- und Unterrichtsforschung, Institut für Erziehungswissenschaft, Universität Bern, Bern; 2Institut Primarstufe, PHBern, Bern; 3Institut für Weiterbildung und Dienstleistungen, PHBern, Bern Einleitung Ziele und Fragestellungen Methodik Zusätzlich wurden qualitative Rückmeldungen aus der nachfolgenden Kohorte analysiert, mit Fokus auf wahrgenommene Resilienz, Relevanz, Nutzen sowie konkrete Optimierungsvorschläge. Ergebnisse und Schlussfolgerungen Ergänzende qualitative Rückmeldungen zeigen, dass FoResT von den Studierenden mehrheitlich positiv wahrgenommen wird: Reflexionsaufgaben regen zur vertieften Auseinandersetzung mit eigenen Ressourcen an. Gleichzeitig werden Herausforderungen deutlich, etwa in Bezug auf die Integration in Präsenzseminare, die Benutzerfreundlichkeit sowie den Bedarf nach stärkerer Personalisierung. Ausblick Zivilgesellschaftliches Engagement als ergänzende Leistungsbeurteilung seit dem Aufkommen der generativen KI 1Pädagogische Hochschule Oberösterreich, Österreich; 2Private Pädagogische Hochschule der Diözese Linz, Österreich; 3Johannes Kepler Universität Linz, Österreich Das weit verbreitete Verständnis von Leistungsbeurteilung vor der digitalen Transformation umfasste als wesentlichen Bestandteil schriftliche Arbeiten, die Lernende selbständig erarbeitet haben (Stern, 2010; Marzano, 2006). Im Kontext der Hochschule – so auch im Lehramt – bieten schriftliche Arbeiten die Möglichkeit, dass sich Studierende beginnend mit der ersten Proseminararbeit schrittweise mit einer engeren Aufgabenstellung bis hin zur Masterarbeit in die Richtung selbständiger Akademiker:innen entwickeln. Gerade die Einführung der generativen KI verändert diesen Bereich grundlegend, da Texte mittels dieser Tools generiert werden können und Hochschulen bisherige Maßstäbe für die Leistungsbeurteilung kaum geregelt oder ausverhandelt haben. Die KI bietet daher eine aktuelle Gelegenheit, über bisherige Praktiken hochschulischer Leistungsbewertung nachzudenken. In der Praxis beobachten wir in diesem Bereich einen Trend hin zu vermehrten mündlichen Leistungen und praxisbezogenen Formen der Reflexion eigener Erfahrungen, um KI-generierte Texte auf ein Minimum zu reduzieren. Diese neuen Entwicklungen möchten wir besprechen und das zivilgesellschaftliche Engagement als ergänzende Form der Leistungsbeurteilung für das Lehramtsstudium zur Diskussion stellen. Mit zivilgesellschaftlichem Engagement in Form von Service-Learning werden erfahrungsorientierte Lernprozesse in Gang gesetzt, die durch den Einsatz von KI nicht ersetzt werden können. Service-Learning hat das Ziel, zivilgesellschaftliches Engagement von Studierenden zu fördern (Carrington, 2011; Furco, 2009; Sliwka, 2007). Studierende wirken dabei in einer organisierten Dienstleistung außerhalb der Hochschule mit (Service) und reflektieren diese Erfahrung in einer dazugehörigen Lehrveranstaltung so (Learning), dass ihr zivilgesellschaftliches Engagement, ihr Demokratieverständnis und ihre Persönlichkeitsentwicklung gefördert werden (Rosenkranz, Roderus & Oberbeck, 2020). Der Beitrag diskutiert vier Formen des Service-Learnings – direktes und indirektes Service-Learning, Service-Learning durch Anwaltschaft und Service-Learning durch Forschung (Kaye, 2010; Resch & Paetsch, 2023) – und wie sich neue, erfahrungsorientierte Formen der Leistungsbeurteilung durch Service-Learning zeigen. Individuelle Lernfortschritte rücken dabei durch reflexive Prozesse ins Zentrum und können dabei helfen, starre Vorstellungen von schulischer Leistungsbewertung bei angehenden Lehrkräften zu erweitern (Feser & Höttecke, 2020). Anhand zweier Beispiele – dem Programm „Lernen.Engagement.Verantwortung“ (L.E.V) der PHDL in Linz und „Lernen durch Engagement“ (LdE) der PHOÖ – wird aufgezeigt, wie Service-Learning als eigenständige Leistung in der Ausbildung von Lehrer:innen genutzt werden kann (Fahrenwald & Gamsjäger, 2023) und wie entsprechende Konzepte für Leistungsbeurteilung aussehen können. Der Vortrag soll einen Beitrag dazu leisten, zivilgesellschaftliches Engagement als eigenständige Leistung in einem breiter gedachten, digital transformierten Spektrum der Leistungsbeurteilung anzuregen. Die Leistungsbeurteilung in der Lehrer:innenbildung muss in seiner Gesamtheit – sowohl auf curricularer Ebene als auch auf Lehrveranstaltungsebene – entsprechend weiterentwickelt werden, um den Anforderungen einer zunehmend KI-nutzenden Studierendenschaft gerecht zu werden. Herausforderungen der digitalen Leistungsbeurteilung - Erste empirische Befunde aus der Berufsbildung Pädagogische Hochschule Tirol, Österreich Eine wesentliche Herausforderung im Kontext der digitalen Transformation von Schule und Unterricht ist die Frage, wie sehr sich Methoden der Leistungsfeststellung und -beurteilung in Zukunft unter dem Einfluss von digitalen Anwendungen und künstlicher Intelligenz verändern. Trotz der Fülle an Literatur zu Bildung im digitalen Wandel gibt es zu E-Assessments (so der international geläufige Begriff für Formen der digitalen Leistungsbeurteilung) nur wenig konkrete Studien, insbesondere im schulischen Bereich. Die meisten Publikationen sind auf die Hochschullehre fokussiert (z.B. Bandtel et al. 2021), zum schulischen Unterricht gibt es hingegen wenig (Jude et al. 2020). Auffallend ist, dass es generell kaum empirische Erhebungen zur digitalen Leistungsbeurteilung gibt, allenfalls exemplarische Erfahrungsberichte oder Best-Practice-Sammlungen. Empirisch gesicherte und auf wissenschaftlicher Evidenz beruhende Erkenntnisse bleiben rar. Vor diesem Hintergrund geben wir in unserem Beitrag qualitative wie quantitative Einblicke in die Anwendung digitaler Tools im Bereich E-Assessment, das empirische Untersuchungsfeld sind berufsbildende Schulen in Tirol. Da es aufschlussreich ist, die Relevanz der digitalen Anwendungen aus Sicht der Lehrpersonen zu erhalten, wurden im Rahmen eines größeren Forschungsprojekts zwei empirische Erhebungen durchgeführt: eine quantitative Online-Befragung (n=191) sollte erfassen, welche Anwendungen wie häufig und für welche Zwecke eingesetzt werden; eine qualitative Interviewstudie (n=18) sollte diese Befunde exemplarisch vertiefen und den Einsatz der Tools im Unterricht diskutieren. Das Projekt zielte darauf ab, digitale Tools zu identifizieren, die derzeit in der Leistungsfeststellung, -beurteilung und -dokumentation in der berufsbildenden Unterrichtspraxis in Tirol zur Anwendung kommen. Der Fragebogen wurde über die Bildungsdirektion ausgesendet. Die qualitative Datenerhebung, -aufbereitung und -auswertung (Expert:inneninterviews) erfolgte unter Mitarbeit von Studierenden im Rahmen eines Forschungsprojekts im Kontext einer Lehrveranstaltung. Die Ergebnisse zeigen, dass die Potentiale des E-Assessments in manchen Fällen bereits auf vielfältige Weise, mit unterschiedlichen Tools und in unterschiedlichen Fächern, ausgeschöpft werden. Eine wesentliche Schlussfolgerung daraus ist, dass E-Assessment einer starken Verankerung als eigenständiger Kompetenzbereich in der Aus-, Fort-, und Weiterbildung von Lehrpersonen bedarf. Die digitale Kompetenz von Lehrpersonen sollte zum einen ihr Wissen über verschiedene formative wie summative Assessment-Strategien grundieren, zudem ihre analytischen Fähigkeiten fördern und nicht zuletzt darauf verweisen, dass auch Feedback und Planung integrale Bestandteile des Assessments sind. Doch während digitale Leistungsbeurteilung mehrere Vorteile wie Effizienz, Ökonomie und Vollständigkeit bietet, gilt es auch das Verhältnis von Werkzeug und Mensch, Ergebnis und Entscheidung kritisch zu problematisieren. Denn ein digitales Tool ist nur ein Werkzeug, die Notengebung muss schlussendlich durch die Lehrperson selbst geschehen. Mit der Präsentation wollen wir diesen Zusammenhang kritisch vertiefen und Empfehlungen für die digitale Leistungsbeurteilung geben. | ||
