Ausgangspunkt des Beitrags ist die Beobachtung, dass Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend Bildungsprozesse mitbestimmt und damit u.a. ethische, erkenntnistheoretische und pädagogische Fragen aufwirft (Feige, 2025; Deutscher Ethikrat, 2023). Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, die Fähigkeit zur (selbst-)kritischen Reflexion im Umgang mit digitalen Medien und KI gezielt zu fördern (Gramelsberger, 2023; Jahn, 2013). Vor diesem Hintergrund untersucht der Beitrag, inwiefern die didaktische Nutzung von KI-Technologien im Ethikunterricht zur Förderung kritischen Denkens beitragen kann. Ziel ist die Entwicklung eines pädagogisch-didaktischen Phasenmodells, das diese Förderung systematisch unterstützt. Der Fokus auf den Ethikunterricht ist dabei naheliegend, da dieser auf Argumentation, reflektiertes Urteilen und Persönlichkeitsbildung ausgerichtet ist (RIS, 2025).

Das vorgeschlagene Phasenmodell knüpft an begriffliche Bestimmungen von KI (z.B. Mainzer, 2024) und das Konzept der „digital-reflexiven Urteilskraft“ (Schreier, 2025) an, das kritisches Denken als Schlüsselfähigkeit im Umgang mit KI versteht. Es basiert zudem auf bildungstheoretischen Definitionen von „kritischem Denken“ (Pfister, 2023; Kruse, 2017), aktuellen Forschungsarbeiten zur Förderung kritischen Denkens im schulischen Kontext (u.a. López et al., 2023; Zhang, 2022; Tolonova, 2020; Hetmanek, 2018; Abrami et al., 2015) sowie auf einem empirisch geprüften Modell zur Förderung und Messung kritischen Denkens im schulischen Unterricht (Yusef et al., 2024). Zur weiteren Fundierung wurde der Lehrplan der österreichischen gymnasialen Oberstufe, insbesondere das Fach Ethik, analysiert (RIS, 2025). Mithilfe deduktiver und induktiver Analyseschritte (Kuckartz & Rädiker, 2024; Mayring & Fenzl, 2019; Gläser-Zikuda, 2017) wurden Potenziale und Anschlussstellen für die schulische Praxis identifiziert.

Die gesammelten Erkenntnisse machen deutlich, dass die Förderung kritischen Denkens ein zentrales Bildungsziel der gymnasialen Oberstufe darstellt. Das vorgeschlagene Phasenmodell erweist sich hierfür als didaktisch-methodische Orientierung, die über den Ethikunterricht hinaus anschlussfähig ist. Es differenziert fünf aufeinanderfolgende Schritte: Einarbeitung, Konzeptualisierung, Nachfragen, Evaluieren und Synthetisieren. Innerhalb dieses Rahmens werden KI-generierte Ergebnisse nicht lediglich rezipiert, sondern systematisch hinterfragt, strukturiert und durch den Abgleich mit externen Quellen auf Kohärenz und Glaubwürdigkeit geprüft. In der abschließenden Synthetisierungsphase entwickeln Lernende eigene Positionen, die durch Reflexion und Transfer in neue Kontexte überführt werden. Das Modell ermöglicht somit ein methodisch angeleitetes Argumentieren, die Förderung selbstständiger Urteilsbildung sowie den reflektierten Einsatz von KI-Technologien als Instrument zur Unterstützung von Perspektivenvielfalt und Diskursfähigkeit.

Insgesamt verdeutlicht der Beitrag, dass KI nicht nur eine Herausforderung, sondern auch eine Chance für den Bildungsbereich darstellt. Sie kann zentrale Bildungsziele wie kritisches Denken, Urteilsfähigkeit und Mündigkeit stärken und neue Impulse für die pädagogische Praxis liefern. Der Beitrag schließt mit Limitationen, einer selbstkritischen Reflexion und einem Ausblick auf die empirische Weiterentwicklung des Modells.

Ziel und Fragestellungen: Lehr- und Lernmythen sind unter Lehramtsstudierenden weit verbreitet und können die Unterrichtspraxis negativ beeinflussen (Dekker et al., 2012; Ferreira & Rodriguez, 2022). Refutationale Ansätze, beispielsweise in digitale Animationen integriert, reduzieren nachweislich den Mythenglauben (z.B. Autoren, 2024), meist jedoch nur bei einzelnen Mythen (z.B. Kowalski & Taylor, 2009; Menz et al., 2021). Auch das Lehramtsstudium kann die Identifikation einzelner Mythen fördern (z.B. Hughes et al., 2020). Wie der Transfer dieses konzeptuellen Wandels auf andere, inhaltlich verwandte Mythen gefördert werden kann, ist bislang jedoch unklar. Die vorliegende Studie untersuchte daher, inwieweit digitale Refutations-Animationen, kombiniert mit kognitiven Prompts und der Lehramtsausbildung, nicht nur den Glauben an einzelne Mythen verringern, sondern auch den Transfer auf konzeptuell ähnliche Mythen unterstützen.

Methodik: Die Studie umfasste 107 Personen (70 weiblich, 36 männlich, 1 divers), davon 51,4% Lehramtsstudierende (M_age = 23.36, SD = 4.05) und 47,7% ohne Lehramtsausbildung (M_age = 33.53, SD = 15.86). Es wurde ein 2 (Prompts vs. keine Prompts) × 2 (Lehramtsstudium vs. kein Lehramtsstudium) Design mit Messwiederholung (Vortest, Nachtest) eingesetzt. Abhängige Variablen waren der Glaube an in der Animation widerlegten und nicht widerlegten Mythen. Die Auseinandersetzung mit Prompts wurde als moderierende Kovariate einbezogen.

Nach Angabe ihrer Ausbildung, bewerteten die Teilnehmenden den Wahrheitsgehalt von neun Aussagen auf einer 5-Punkte-Likert-Skala, ohne zu wissen, dass es sich um Mythen handelte. Anschließend widerlegte eine digitale Animation fünf dieser Mythen. Die übrigen vier wurden nicht adressiert. Die Prompts-Bedingung erhielt drei Prompts, die handschriftlich beantwortet werden mussten. Die Keine-Prompts-Bedingung sah die Animation ohne weitere Intervention. Im Nachtest wurden dieselben neun Mythen erneut beurteilt. Die Auseinandersetzung mit Prompts wurde anhand der schriftlichen Antworten auf einer Skala von 1 (Anforderungen nicht erfüllt) bis 3 (Anforderungen übertroffen) bewertet.

Ergebnisse und Schlussfolgerung: Eine MANOVA mit Messwiederholung zeigte, dass Prompts den Glauben an in der Animation widerlegte (η_p²= .43) und nicht widerlegte Mythen (η_p² = .44) signifikant reduzierten. Zwischen Lehramtsstudierenden und Nicht-Lehramtsstudierenden gab es keine signifikanten Unterschiede. Auch die Interaktion von Prompts und Lehramtsstudium war nicht signifikant. Eine ANCOVA ergab, dass die Auseinandersetzung mit Prompts den Glauben an widerlegte (η_p² = .19) und nicht widerlegte Mythen (η_p² = .11) positiv beeinflusste.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Integration kognitiver Prompts in digitale Refutations-Animationen den Glauben an Mythen reduzieren kann – auch bei solchen, die nicht explizit adressiert werden. Entscheidend ist die aktive Auseinandersetzung mit den Prompts innerhalb des digitalen Lernmediums. Das Lehramtsstudium allein scheint keinen Einfluss auf den Glauben an Mythen zu haben.

Seit Dewey wird die Förderung kritischen Denkens unterschiedlich stark in den Fokus didaktischer Diskussionen gerückt. Aktuell erhält das Thema durch die zunehmende Etablierung generativer künstlicher Intelligenz (GenKI) neue Bedeutung: Während GenKI Denkprozesse entlasten kann (Kosmyna et al., 2025), sind ihre Auswirkungen auf die kognitive Entwicklung und das kritische Denken von Lernenden umstritten (Kaczkó et al., in press). Daher erscheint es sinnvoll, den Erwerb von Wissen und Fähigkeiten – wie beispielweise Kritikfähigkeit – unabhängig von der Anwendung von GenKI zu fördern.

Der vorliegende Beitrag untersucht den Einsatz eines Inquiry Dialouge im Kontext einer explorativen Fallstudie, die auf die Förderung kritischen Denkens gerichtet war. Grundlage bildet Lipman‘s (2003) Verständnis von kritischem Denken als „good judgment“, das sich durch Kriterienorientierung, Selbstkorrektur und Kontextsensitivität auszeichnet und in einer „Community of Inquiry“ durch gegenseitige Wertschätzung gestützt wird. Der Beitrag untersucht, inwieweit die didaktische Umsetzung des Dialogs Facetten einer fundierten Urteilsbildung erkennen lässt. Ziel ist es, empirisch fundierte Gestaltungsprinzipien zu präsentieren, die für die Lehrer:innenbildung relevant sein können.

Methodik

Die Studie wurde in einer vierten Klasse einer österreichischen Handelsakademie mit 27 Schüler:innen durchgeführt. Ausgangspunkt war die Frage, ob die Schule das Österreichische Umweltzeichen einführen soll. Der hier präsentierte Dialog war als Eröffnungseinheit in einem Blended-Learning-Setting eingebettet.

Die Förderung von kritischem Denken erfordert ein gut strukturiertes Lehr- und Lernarrangement. Dies umfasste insbesondere die Bereitstellung eines authentischen, für die Schüler:innen persönlich relevanten Falles (Abrami et al., 2015; Reznitskaya & Wilkinson, 2017), einen klar strukturierten Unterrichtsplan, gemeinsam vereinbarte, partizipationsfördernde Diskussionsregeln sowie eine Dialogmoderation, die den Schüler:innen sowohl Freiraum gewährt als auch kriteriengeleitet Orientierung bietet.

Der Dialog wurde aufgezeichnet, transkribiert und die Schüler:innenbeiträge deduktiv nach Lipmans (2003) Kategorien thematisch analysiert. Die Kategorisierung erfolgte konsensuell zwischen den Autor:innen.

Ergebnisse

Das Fallbeispiel illustriert die Realisierung der intendierten Zielsetzung. Im Dialog zeigten die Schüler:innen verschiedene Facetten guter Urteilsbildung. Erstens begründeten sie ihre Positionen etwa mit Bezug auf gemeinsame Werte oder auf weitere Aspekte wie Kosten, Aufwand der Umsetzung oder das Risiko von Greenwashing. Dabei berücksichtigten sie Perspektiven verschiedener Akteur:innen und reflektierten die Komplexität kollektiven Handelns. Zweitens wurde die Facette Kontextsensitivität deutlich: Beispielsweise unterschieden die Schüler:innen potenzielle Absichten hinter der Einführung des Umweltzeichens. Drittens zeigten sie Ansätze selbstkorrigierenden Verhaltens, insbesondere durch Hinterfragen von Argumenten anderer; die Selbstreflexion eigener Aussagen blieb jedoch aus.

Es wird im Vortrag abschließend diskutiert, wie der Dialog mit widersprüchlichen digitalen Texten angeleitet und mit forschend-entdeckendem Lernen in einem Blended-Learning-Setting erweitert werden kann.

Theoretische und thematische Einbettung

Generative KI verschiebt nicht nur Inhalte, sondern Kernlogiken didaktischer Gestaltung in der Berufsbildung. Routinen, Prüfungsformate sowie Rollen geraten in Bewegung und stoßen auf explizite wie implizite Widerstände (z. B. Neutralisierungsstrategien) (Attwell et al., 2021). Zur Analyse und Gestaltung von Lehr-Lernszenarien beruflicher Bildung in Zeiten technologischer Disruption wird ein THINKING-Modell vorgestellt, das Unlearning (Macdonald 2002, Meyer-Drawe, 2019, Becker, 2005), Professional Noticing (Mason, 2002; Rooney & Boud, 2019) und Innovative Work Behaviour (Messmann et al., 2021) mit technologie- und governancebezogenen Dimensionen verknüpft sowie an aktuelle Befunde zu technologiebezogenen Kompetenzen Lehrender (Guggemos & Seufert, 2021; Seufert, Guggemos & Sailer, 2021) integriert. Das THINKING-Modell soll Lehrende im beruflichen Weiterbildungsprozess beim Lernen und bei der Entwicklung eines “Innovative Work Behaviour” am Arbeitsplatz unterstützen.
Die sieben Dimensionen (Technological Disruption, Human Roles & Competence, Instructional Design Shifts, Neutralization Strategies, Knowledge Unlearning, Innovative Work Behaviour, Noticing, Governance/Ethics/Legal) strukturieren Potenziale, Rollenwandel, neue Lernsettings und Grenzen im Umgang mit generativer KI. Damit adressiert das Modell direkt die Leitfragen des Calls (Potenziale, Rollen, neue Settings, Grenzen) und verbindet Theorie mit praxisnahen Gestaltungsprinzipien.

Beschreibung des methodischen Vorgehens

Geplant ist ein qualitatives, exploratives Design mit vier leitfadengestützten Expert:inneninterviews (Witzel, 2000) mit Lehrkräften und Trainer:innen aus berufsschulischer und betrieblicher Bildung, die als Early Adopters generative KI bereits in Lehre oder interner Weiterbildung einsetzen. Das Sampling folgt dem Prinzip maximaler Variation (Berufsfeld, Institutionstyp, Nutzungstiefe). Die Interviews (60–75 Minuten) orientieren sich an den THINKING-Dimensionen. Die Auswertung erfolgt mittels qualitativer Inhaltsanalyse (Mayring 2015) auf Basis eines deduktiven Kategoriensystems (THINKING) bei gleichzeitiger Offenheit für induktive Erweiterungen.

Erwartetes Erkenntnisinteresse

Das Erkenntnisinteresse der Studie liegt in der Analyse wahrgenommener didaktischer Disruptionen durch generative KI, in der Untersuchung berichteter Neutralisierungsstrategien (Neumann & Mehlkop, 2023) im Arbeitsumfeld sowie in der Exploration von Unlearning und Professional Noticing als Treibern innovativen didaktischen Handelns (Innovative Work Behaviour) in der Lehrer:innenbildung. Die Ergebnisse tragen dazu bei, Ansatzpunkte für Weiterbildungen zu identifizieren, die berücksichtigt werden müssen, damit technologische Disruptionen in der <Praxis erfolgreich bewältigt werden können.

Die digitale Transformation beeinflusst nicht nur Lehr- und Lernprozesse in Schulen, sondern auch die Strukturen und Inhalte der Lehrer:innenbildung. Spätestens mit dem Einzug generativer KI stellt sich die Frage, welche Kompetenzen angehende Lehrkräfte benötigen, um digitale Werkzeuge nicht nur anzuwenden, sondern auch kritisch zu reflektieren und didaktisch sinnvoll einzusetzen. Vor diesem Hintergrund untersucht das vorgestellte Forschungsprojekt, das im Sommersemester 2024 an der KPH Wien/Niederösterreich durchgeführt wurde, wie Primarstufen-Lehramtsstudierende im 8. Semester (Bachelor) generative KI in Bezug auf Unterrichtsplanung und Gestaltung von Unterrichtsmaterialien wahrnehmen und nutzen.

Das Projekt kombiniert Reflexionen auf Arbeitsaufträge und halbstrukturierte (Gruppen-) Interviews. Im Rahmen von Lehrveranstaltungen erhielten die Studierenden drei Arbeitsaufträge. Diese umfassten (1) die Erstellung eines Unterrichtsmaterials ohne KI-Unterstützung inklusive Reflexion, (2) die Entwicklung eines Unterrichtsmaterials mit KI-Unterstützung plus Reflexion sowie (3) die Kommentierung eines durch generative KI erstellten Arbeitsblattes. Im Anschluss nahmen 21 der Studierenden noch zusätzlich an Einzel- bzw. Gruppeninterviews teil, die darauf abzielten, die Erfahrungen, Einstellungen, Potenziale und Herausforderungen von generativer KI für die Unterrichtsmaterialgestaltung und -planung zu erheben. Erfragt wurden zudem Effizienz, Qualität, Kreativität und Praktikabilität beim Einsatz von generativer KI. Grundlage des Leitfadens waren didaktische Prinzipien und theoretische Modelle wie der AI-PACK-Ansatz (Lorenz & Romeike, 2023) und das UNESCO-Framework zur KI-Kompetenz für Lehrpersonen (UNESCO, 2024).

Die über ein Online-Conferencing-System durchgeführten Interviews wurden aufgezeichnet, KI-gestützt transkribiert und mit MaxQDA ausgewertet. Die qualitative Inhaltsanalyse nach Kuckartz und Rädiker (2022) kombinierte deduktive und induktive Kategorienbildung. Auch die Reflexionen und Kommentare zu den erstellten Materialien flossen in die Analyse ein, wodurch ein Einblick in die unterschiedlichen Vorgehensweisen und Herausforderungen möglich wurde.

Die Ergebnisse zeigen, dass Studierende grundsätzlich über ein gewisses Maß an kritischer Reflexionskompetenz im Umgang mit generativer KI verfügen, zeigen jedoch zugleich Skepsis und Ängste. Bezugnehmend auf KI-Kompetenz bestehen Defizite vor allem bei basistechnologischen und ethischen Kompetenzen, während eine differenzierte didaktische Auseinandersetzung mit Chancen und Grenzen generativer KI in der Unterrichtsplanung bislang nur in Ansätzen erkennbar ist.

Obwohl die Daten aufgrund der kleinen Stichprobe und der Fokussierung auf einen Hochschulstandort nicht generalisierbar sind, liefern die Befunde nützliche Einblicke in Sicht- und Handlungsweisen angehender Lehrpersonen. Sie verdeutlichen den Bedarf, medienpädagogische und mediendidaktische Inhalte in der Lehrer:innenbildung systematisch um Aspekte der KI-Kompetenz zu erweitern und so zukünftige Lehrkräfte auf die Herausforderungen einer zunehmend digitalisierten Bildungslandschaft vorzubereiten.

Fragestellung
In der vorliegenden Arbeit geht es um die Frage, ob es allgemein-didaktische Modelle zur Arbeit mit Generativer Künstlicher Intelligenz (wie z.B. ChatGPT) gibt und wenn ja, welche Qualität diese aufweisen. Qualität meint dabei (meta-)theoretische Qualität (vgl. den Ansatz zu Merkmalen von Unterrichtstheorien von Reigeluth, 2013), empirische Qualität (vgl. die Evidenz-Pyramide von John & McNeal, 2017) und praktische Qualität (vgl. das Transfer-Modell von Burke & Hutchins, 2008). Diese drei Qualitäten werden integriert und repräsentieren einen innovativen Bewertungsrahmen für Research-and-Development-Vorhaben im Bereich der Unterrichtsforschung und -praxis.
Methodik
Methodisch wird ein narrativer Literaturreview durchgeführt (vgl. Baumeister & Leary, 1997). Als Ergebnis dieses Literaturreviews sind neun didaktische Modelle identifiziert worden, die mit dem Bewertungsrahmen evaluiert werden.
Ergebnisse und Schlussfolgerungen
Die Ergebnisse zeigen, dass eine Reihe von neuen didaktischen Modellen zur Arbeit mit generativer KI gefunden werden können (vgl. z.B. Chang et al., 2023; Chiu, 2024; Li et al., 2025, Ng et al., 2024, Seo et al., 2021; Weng et al., 2024; Xu et al., 2025; Yue et al., 2022). Ein Modell von Jahn (2024) ist zwar nur auf die Förderung von kritischem Denken bezogen, scheint aber sonst ein vielversprechender Ansatz zu sein, der vor allem auch in der Schulpraxis erfolgreich genutzt werden könnte. Die anderen Modelle zeigen gravierende theoretische, empirische und praktische Defizite. Es werden Vorschläge gemacht, wie in dieser defizitären Situation im Bereich der Unterrichtsforschung und -praxis gearbeitet werden kann. Dabei werden Erkenntnisse aus Interventionsstudien in der pädagogischen Praxis genutzt (vgl. z.B. Astleitner, 2020).
Literaturangaben
Astleitner, H. (Ed.). (2020). Intervention research in educational practice: Alternative theoretical frameworks and application problems. Waxmann.

Burke, L. A., & Hutchins, H. M. (2008). A study of best practices in training transfer and proposed model of transfer. Human Resource Development Quarterly, 19(2), 107–128. https://doi.org/10.1002/hrdq.1230

Chiu, T. K. (2024). A classification tool to foster self-regulated learning with generative artificial intelligence by applying self-determination theory: A case of ChatGPT. Educational Technology Research and Development, 72(4), 2401–2416. https://doi.org/10.1007/s11423-024-10366-w

Jahn, D. (2024). CT goes ChatGPT – Kritisches Denken mit dem Chatbot fördern und einen souveränen Umgang damit kultivieren. In T. Köhler (Ed.), Handbuch E-Learning. Expertenwissen aus Wissenschaft und Praxis (106. Ergänzungslieferung Februar 2024. Beitrag 4.88). Fachverlag Deutscher Wirtschaftsdienst.

Einleitung
Resilienz gilt als zentrale Ressource für angehende Lehrpersonen, um mit den Belastungen des Berufseinstiegs und der steigenden Komplexität schulischer Anforderungen umgehen zu können (Clarà, 2017). Mit der interaktiven Lernplattform FoResT (Fostering Resilience in Teacher Education) wurde ein digitales Instrument entwickelt, das angehenden Lehrpersonen ermöglicht, sich reflexiv mit ihren individuellen Ressourcen, Belastungen und Strategien auseinanderzusetzen (Krummenacher, Guidon & Hascher, 2024). Resilienz wird zunehmend als Kompetenz verstanden, die entwickelt werden kann (Beltman et al., 2018). Ihre Förderung ist insbesondere im Übergang vom Studium in den Beruf zentral, um Lehrpersonen beim Berufseinstieg zu unterstützen (Hascher et al., 2021).

Ziele und Fragestellungen
Untersucht wurde, ob die Auseinandersetzung mit Resilienzthemen im Rahmen der regulären Lehrer:innenbildung emotionale Erschöpfung reduziert und Resilienz stärkt und ob die Nutzung der Lernplattform einen zusätzlichen Nutzen bringt (Hascher et al., under review). Ergänzend wurde qualitativ erfragt, wie Studierende die Relevanz und den Nutzen von FoResT einschätzen und welche technischen und didaktischen Verbesserungen genannt werden.

Methodik
Die Studie basiert auf einer Kohorte von Studierenden der Primarstufe im zweiten Ausbildungsjahr. Die Gesamtkohorte besuchte das Pflichtmodul „Berufsbiographische Entwicklung, Resilienz und Gesprächskompetenz“; n=101 bearbeiteten nur die regulären Seminarinhalte, n=154 nutzten zusätzlich die FoResT-Plattform. Der Arbeitsaufwand war für beide Gruppen identisch. Vollständige Daten über drei Messzeitpunkte (prä, post, 10-Wochen-Follow-up) lagen für n=36 (nur Seminar) und n=45 (Seminar + FoResT) vor. Erfasst wurden Selbstberichte zu Erschöpfung und Resilienz.

Zusätzlich wurden qualitative Rückmeldungen aus der nachfolgenden Kohorte analysiert, mit Fokus auf wahrgenommene Resilienz, Relevanz, Nutzen sowie konkrete Optimierungsvorschläge.

Ergebnisse und Schlussfolgerungen
Die Befunde zeigen einen signifikanten Rückgang von Erschöpfung und eine Zunahme der Resilienz über die Zeit. Darüber hinaus ergaben sich signifikante Gruppen- und Interaktionseffekte: Am Follow-up berichteten FoResT-Nutzer:innen geringere Erschöpfung und höhere Resilienz als die Vergleichsgruppe. Die Ergebnisse deuten auf einen klaren Zusatznutzen der digitalen Unterstützung hin.

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
Aktuell wird die Plattform weiterentwickelt, u. a. mit FoResTCHAT, einem KI-gestützten Avatar, der individuelle Rückmeldungen zu Reflexionen gibt und eine dialogische Auseinandersetzung ermöglicht. Ziel ist es, FoResT als integrativen Lernraum auszubauen, der digitale und analoge Elemente verknüpft und die Resilienzförderung personalisiert und in der Lehrer:innenbildung nachhaltig verankert. Der Beitrag zeigt, wie digitale Lernumgebungen genutzt und weiterentwickelt werden können, um zentrale berufliche Kompetenzen angehender Lehrpersonen zu fördern.

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.

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.

Theoretischer Hintergrund

Algorithmisches Denken spielt eine zentrale Rolle in der informatischen Grundbildung. Es umfasst die Fähigkeit, Probleme systematisch zu analysieren, sie in einzelne Schritte zu zerlegen und in einen Algorithmus zu überführen (z.B. Wing, 2006). Offen ist bislang, welche Rolle Kreativität spielt: Während konvergentes Denken auf die Fähigkeit abzielt, logische und eindeutige Lösungen zu finden, adressiert divergentes Denken innovative und flexible Problemlösungsansätze.

Ziele

Ziel dieser Studie war es, Einflüsse von Interesse für Technik, konvergentem und divergentem Denken sowie demografischen Variablen auf die Entwicklung von Fähigkeiten im algorithmischen Denken vor (Pre) und nach (Post) einer kreativen Lernintervention mit BlueBots zu untersuchen.

Methode

Die Stichprobe umfasste 405 Grundschüler:innen (Jahrgangsstufen 2-4; Alter: M=8.27, SD=1.02), die an einer Lernintervention mit Bluebots teilnahmen. Interesse für Technik wurde durch vier Items angelehnt an PISA (Frey et al., 2016) erfasst, konvergentes Denken durch sieben Aufgaben des Compound Remote Associates Test (CRA; Landmann et al., 2014) und divergentes Denken anhand von Fluency, Originality und Flexibility basierend auf Torrance (1966). Algorithmisches Denken (Pre und Post) wurde mit sechs Aufgaben basierend auf Zapata et al. (2021) gemessen. Ein Strukturgleichungsmodell wurde geschätzt, um Einflüsse der Variablen zu analysieren und die Entwicklung des algorithmischen Denkens von T1 auf T2 vorherzusagen (modelliert über ein multiple indicator latent change score model).

Ergebnisse und Schlussfolgerungen

Das SEM-Modell zeigte eine gute Anpassung an die Daten (CFI=.959, TLI=.960, RMSEA=.044, SRMR=.073). Die Jahrgangsstufe hatte signifikant positive Effekte auf Interesse (β=.231, p<.001), konvergentes Denken (β=.248, p<.001) und divergentes Denken (β=.151, p=.009). Geschlecht zeigte keine signifikanten Zusammenhänge mit Interesse, konvergentem oder divergentem Denken.

Algorithmisches Denken vor der Intervention hing signifikant positiv mit konvergentem Denken (β=.463, p<.001) und Interesse (β=.195, p=.005) zusammen, jedoch nicht mit divergentem Denken. Die Entwicklung des algorithmischen Denkens wurde signifikant durch Interesse (β=.167, p=.030), konvergentes Denken (β=-.245, p=.006), Geschlecht (β=.216, p=.008) und Jahrgangsstufe (β=.507, p<.001) vorhergesagt, jedoch nicht durch divergentes Denken. Die Varianzaufklärung betrug R²=.371 für die Entwicklung des algorithmischen Denkens.

Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung von Interesse und konvergentem Denken für die Entwicklung algorithmischer Denkfähigkeiten. Die Effekte der Jahrgangsstufe verdeutlichen, dass algorithmisches Denken altersabhängig ist und durch gezielte Förderung schon früh gestärkt werden sollte. Zukünftige Forschung sollte untersuchen, wie konvergentes und divergentes Denken gezielt in die Förderung algorithmischer Kompetenzen integriert werden können, um sowohl kognitive als auch kreative Aspekte der Problemlösung zu stärken. Zudem sollte bei der Entwicklung und Evaluation von Interventionen insbesondere die Förderung von Mädchen in den Blick genommen werden.

Ziel dieses Projektes ist es, das ganzheitliche Lernprogramm für Social Entrepreneurship Education „Jedes Kind stärken” mit einer interaktiven, digitalen Lernreise „Reise zum Planeten Zukunft” für die Grundschule zu kombinieren. Das Lernprogramm ist an Stärkenorientierung, Potenzialentfaltung, persönlichem Wohlbefinden und an den 4 Ks des Lernens im 21. Jhdt ausgerichtet, das digitale Tool der Lernreise soll Kreativität und Logik bei Volksschulkindern fördern und den Erwerb digitaler Kompetenzen bis hin zu ersten Schritten im Coding ermöglichen. Die Lernplattform wird seit dem Schuljahr 2023/24 20 Pilotschulen aus Wien, Niederösterreich und Salzburg zur Verfügung gestellt. Die Schüler:innen der 1. Schulstufe starteten mit dem ersten Abenteuer der digitalen Lernreise, bis zum Ende der Volksschulzeit komplettieren vier Abenteuer die Lernreise. Es gibt Klassen, die beide Teile des Programms verwenden und andere, die nur die digitale Lernreise in ihren Unterricht aufgenommen haben. Die Lehrpersonen erhalten eine Schulung über IFTE (Initiative for teaching Entrepreneurship).

Die Schüler:innen und ihre Lehrer:innen, die beide Bausteine im Unterricht umsetzen, stellen Erkenntnisse und Ergebnisse bei Thementagen einander und interessierten Personen vor (Fokus: 1. Jahr: Stärken, 2. Jahr: Achtsamkeit, 3. Jahr: Erfindungen, 4. Jahr: Verkaufserlebnisse).

Eine umfassende Begleitforschung wurde von Ulrike Lichtinger (IU Internationale Hochschule Regensburg) konzipiert, die Autor:innen dieses Beitrags übernahmen nach dem ersten Jahr die Befragung von Lehrpersonen sowie von Schüler:innen.

In diesem Beitrag werden das Projekt und Ergebnisse des ersten Forschungsjahres vorgestellt. Im Schuljahr 2023/24 erfolgte die erste Erhebungsphase. Dazu wurden 17 Gruppeninterviews (jeweils 2-6 Personen) mit insgesamt 39 Grundschullehrkräften (Versuchsgruppe und Kontrollgruppe) in Wien, Niederösterreich und Salzburg anhand eines ausgearbeiteten Leitfadens durchgeführt. Zeitgleich erfolgten Beobachtungen und eine quantitative Befragung in vier Pilotschulklassen und in drei Trainingsklassen mit den Schüler:innen der ersten Klassen, die mit dem Programm der Lernreise arbeiteten.

Die Evaluation des ersten Forschungsjahres zeigte, dass die Stärkenarbeit ein wirkungsvolles Mittel zur Förderung individueller und sozialer Kompetenzen darstellt. Die Ergebnisse unterstreichen sowohl die positiven Effekte als auch die Herausforderungen, die mit der Umsetzung eines solchen Projekts in der schulischen Praxis verbunden sind. Ein erstes Fazit kann bereits mit Empfehlungen gezogen werden. Die Stärkenarbeit hat sich als effektive Methode zur Persönlichkeitsentwicklung und Verbesserung der Schulkultur erwiesen. Um die Qualität weiter zu steigern, sollten strukturierte Schulungen, bessere Rahmenbedingungen, eine langfristige Verankerung im Schulleitbild und regelmäßige Evaluationen der Effekte, eine stärkere Einbindung der Eltern, um den Transfer der Stärkenarbeit über diese Personengruppe über die Schule hinaus zu fördern, erfolgen.

Das Projekt leistet einen Beitrag für die Kompetenzentwicklung von Schüler:innen sowie für deren persönliche Entwicklung.

Das Projekt Fömak ( www.fömak.at) zielt auf die Förderung mathematischer Kompetenzentwicklung in der Schuleingangsphase ab. Neben Fortbildungsreihen und einem Datenerfassungssystem wurde im Rahmen des Projekts auch ein digitales Trainingsprogramm (LORE) entwickelt. Eine Pilotstudie untersucht die Wirksamkeit des digitalen Trainingsprogramms LORE („Locker Rechnen ohne Zählen“), das speziell für Kinder im ersten Schuljahr entwickelt wurde. Ziel des Programms ist es, die Fähigkeit zur Mustererkennung zu fördern – eine zentrale Grundlage für das Zahlenverständnis und die Entwicklung arithmetischer Kompetenzen(Kreilinger et al., 2021). Für diese Untersuchung wurden die Nutzungsdaten von 679 Schüler aus 38 Klassen aus dem Schuljahr 2021/22 im schulischen Alltag herangezogen und mit der späteren Rechenleistung verglichen. Es zeigten sich signifikante positive Trainingseffekte. (Winkler et al., 2025).

Kreilinger, I. L., Roesch, S., Moeller, K. & Pixner, S. (2021). Mastery of structured quantities like finger or dice patterns predict arithmetic performance. Cognitive processing, 22(1), 93–104. https://doi.org/10.1007/s10339-020-00994-4

Winkler, K., Schöfl, M., Kaufmann, L. & Weber, C. (2025). Importance of pattern recognition for later symbolic arithmetic: piloting a novel online training program for children in their first year of primary education. Discover Education, 4(1). https://doi.org/10.1007/s44217-025-00577-5

Das Lehramtsstudium in Linz (Österreich) bietet verschiedene Lehrveranstaltungen zum Thema Technologieeinsatz im Mathematikunterricht in der Sekundarstufe an. Diese adressieren schulrelevante mathematische Software für Computer und mobile Geräte. Beispielsweise kann Technologieeinsatz die Darstellung und Exploration funktionaler Zusammenhänge unterstützen (Lindenbauer, 2021). Des Weiteren kann er die mathematische Textverarbeitung oder die Tabellenkalkulation erleichtern (Microsoft, 2025).

Im Fokus zweier Technologie-Lehrveranstaltungen steht die dynamische Mathematiksoftware GeoGebra (2025) neben vielen verschiedenen Themen. Diese ermöglicht es, freie Lern- und Lehrmaterialien zu erstellen, die veröffentlicht bzw. von ihren Usern kreiert werden können und als Open Educational Resources (OERs) bezeichnet werden (GeoGebra, 2025; Kimeswenger & Hohenwarter, 2015; Ott & Hielscher, 2014). Lern- und Lehrmaterialien können ebenso mithilfe künstlicher Intelligenz erzeugt werden. Copilot (2025) und ChatGPT (2025) sind nur zwei Beispiele von KI-gestützten virtuellen Assistenten, die auf Knopfdruck Inhalte produzieren.

Dadurch, dass eine Vielzahl an Materialien für den Mathematikunterricht zur Verfügung steht, muss mit zukünftigen Lehrkräften deren Qualität, deren didaktisch sinnvolle Einsatz und deren Wert für den Unterricht besprochen werden (Kimeswenger 2017). Es stellt sich folgende Frage:

Welche digitalen Materialien sollen in der Lehrer:innenausbildung thematisiert werden, die für den Unterricht relevant sind bzw. für Mathematik begeistern können?

Im Kontext der Fragestellung soll ein Beispiel aus den Technologie-Lehrveranstaltungen in der Lehrer:innenausbildung erläutert werden: eine Mathematikausstellung zu Kurven.

Im Gegensatz zu OERs oder mit künstlicher Intelligenz produzierter Materialien sollen die Studierenden die Ausstellungsexponate selbst mit GeoGebra kreieren. Dieses Projekt thematisiert nicht nur algebraische Kurven 1. und 2. Grades, die eine wichtige Rolle in der Schulmathematik spielen. Die Ausstellung beschäftigt sich ebenso mit algebraischen Kurven höheren Grades, die mittels GeoGebra (2025) technisch schnell und problemlos erzeugt werden können, viel schneller als mit klassischen Vorgehensweisen.

Beispielsweise steht das spielerische Kennenlernen der Kurven wie z.B. ax²+by²+cxy+dx+ey+f=0 im Fokus, wobei a, b, c, d, e und f beliebige reelle Zahlen sind. Die von den Studierenden erzeugten Kurven können in GeoGebra mit Schiebereglern verändert werden und geben Anlass, in die Welt der Kurven und der Geometrie einzutauchen. Als Ausblick in die höhere Mathematik, angewandte Geometrie und Mechanik, werden Viergelenkgetriebe erstellt, die auf Kurven 4. Grades (wie z.B. die cassinischen Ovale) oder 6. Grades thematisieren (Kovács 2020).

Die mit GeoGebra kreierten Ausstellungsexponate werden in der Weißen Galerie an der Privaten Pädagogischen Hochschule der Diözese Linz gezeigt. Sie veranschaulichen, wie mithilfe digitaler Materialien in der Lehrer:innenausbildung mathematische Inhalte thematisiert und präsentiert werden können. Die Ausstellung soll sowohl Ersteller:innen als auch Besucher:innen für Kurven und Mathematik begeistern.

Die digitale Transformation schulischen Lernens stellt angehende Lehrkräfte vor die Herausforderung, digitale Medien nicht nur zu bedienen, sondern deren Potenzial zu beurteilen und lernförderlich in Unterrichtskonzepte zu integrieren (Buchner, 2025). Insbesondere im Mathematikunterricht eröffnen digitale Werkzeuge wie dynamische Visualisierungen neue Zugänge, die das konzeptuelle Verständnis fördern und nachhaltigen Kompetenzerwerb der Schüler:innen unterstützen können (Hoyles et al., 2013; Drijvers, 2018). Gleichzeitig erfordert die Vielfalt verfügbarer digitaler Materialien eine kritische Qualitätsbewertung und didaktisch reflektierte Auswahl (Clark-Wilson et al., 2020; Trgalova & Jahn, 2013). Da die erfolgreiche Implementierung digitaler Medien stark mit der Rolle der Lehrkraft korreliert (Clark-Wilson et al., 2020), ergibt sich für die Lehrer:innenbildung die Notwendigkeit, Kompetenzen in der kritischen Beurteilung, Gestaltung und Integration digitaler Materialien systematisch zu entwickeln.

Das vorgestellte Forschungsprojekt untersucht die Entwicklung einer Lehrveranstaltung im Masterstudium Lehramt Mathematik, um Studierende bei der Entwicklung entsprechender Kompetenzen zu unterstützen. Leitend sind folgende Fragen: Wie können Studierende befähigt werden, das Potenzial und die Qualität digitaler Materialien kompetent einzuschätzen? Wie können sie unterstützt werden, digitale Materialien auf Basis fachlicher und didaktischer Prinzipien zu entwickeln oder zu adaptieren? Wie können diese Materialien in tragfähige mathematikdidaktische Unterrichtskonzepte integriert werden? Theoretischer Bezugspunkt ist unter anderem das TPACK-Modell, das die Verschränkung von technologischem, fachdidaktischem und inhaltlichem Wissen adressiert und damit jene Kompetenzen der Lehrkräfte umfasst, die sie für den Unterricht mit digitalen Medien benötigen (Koehler & Mishra, 2009).

Methodisch ist das Projekt im Paradigma der designbasierten Forschung verortet (Bakker, 2018). Nach einem Pilotversuch mit sieben Studierenden wurde eine explorative Fallstudie einer Lehrveranstaltung mit 34 Masterstudierenden durchgeführt. Die Studierenden arbeiteten in Zweiergruppen an einem Thema der Sekundarstufe I, führten eine fachdidaktische Literaturanalyse durch und entwickelten digitale Materialien mit begleitenden Aufgaben. Kern war ein iterativer Design- und Redesign-Prozess, gestützt auf Peer-Feedback, Expert:innenrückmeldungen und Reflexionen in Lerntagebüchern. Die erhobenen qualitativen Daten (Interviews, Lerntagebücher, digitale Materialien und Ausarbeitungen) wurden thematisch-inhaltsanalytisch ausgewertet (Braun & Clarke, 2006).

Die bisherigen Ergebnisse zeigen Lernfortschritte der Studierenden insbesondere im fachdidaktischen sowie technologisch-fachdidaktischen Wissen, vor allem bei der dynamischen Visualisierung mathematischer Konzepte. Gleichzeitig erwiesen sich das Formulieren kognitiv aktivierender, zum Explorieren anleitender Aufgaben sowie die klare Abgrenzung zwischen Aufgaben zum Üben und Aufgaben zum Entdecken als zentrale Herausforderungen. Förderlich wirkten dagegen systematische Literaturarbeit, intensive Peer-Interaktion sowie strukturierte Expert:innenrückmeldungen. Auf Basis dieser Ergebnisse lassen sich erste Gestaltungsprinzipien für die Weiterentwicklung der Lehrveranstaltung ableiten. Insgesamt leistet die Studie damit einen Beitrag zur Professionalisierung angehender Mathematiklehrkräfte im Hinblick auf den kritischen und lernförderlichen Einsatz digitaler Medien.

Ziele und Fragestellungen

Mit dem Einzug von Künstlicher Intelligenz (AI) in den Bildungsbereich verbinden Lehrpersonen häufig sehr hohe Erwartungen – insbesondere im MINT-Unterricht. AI soll komplexe Inhalte anschaulicher machen, Lernprozesse personalisieren oder Motivation steigern. Erste Erfahrungen aus dem AI Education Accelerator zeigen jedoch, dass diese Erwartungen oft überhöht sind und in der Praxis korrigiert werden müssen. Der Beitrag fragt daher:

• Welche Übererwartungen bringen Lehrpersonen an AI im MINT-Unterricht mit?
• Wie können Co-Creation-Prozesse helfen, diese zu reflektieren und realistisch anzupassen?
• Welche Faktoren begünstigen die Entwicklung tragfähiger, praxisnaher Unterrichtskonzepte?

Methodik

Im ersten Sprint des AI Education Accelerator entwickelten Lehrpersonen gemeinsam mit Expertinnen erste Unterrichtsentwürfe, in denen AI-Tools integriert wurden (z. B. für Visualisierungen oder die Generierung von Aufgabenstellungen). Datengrundlage bilden Workshop- und Prozessbeobachtungen, Interviews mit Lehrpersonen und Rückmeldungen aus der unterrichtlichen Erprobung. Der Prozess folgt einem aktionsforschungsorientierten, designbasierten Ansatz (Eilks & Ralle, 2002) mit iterativen Entwicklungs- und Reflexionszyklen.

Ergebnisse und Schlussfolgerungen

Die Analyse zeigt drei zentrale Befunde:

• Übererwartungen: Lehrpersonen erhofften sich anfangs eine „universelle Lösung“, die Herausforderungen des Unterrichtens automatisiert behebt.
• Reflexion durch Co-Creation: In gemeinsamen Entwicklungsprozessen wurden die Grenzen von AI sichtbar – etwa fehlende Fachgenauigkeit oder eingeschränkte Passung zu Lernzielen.
• Realisierte Praxisprodukte: Aus dieser Reflexion entstanden tragfähigere Unterrichtskonzepte, die AI sinnvoll und gezielt im MINT-Unterricht einsetzen.

Schlussfolgerung: Co-Creation wirkt als Korrektiv übersteigerter Erwartungen und führt Lehrpersonen von anfänglicher Euphorie zu realistischen, umsetzbaren und pädagogisch fundierten Konzepten. Der AI Education Accelerator zeigt damit, wie Medienintegration und kooperative Entwicklung zu einer Professionalisierung in der Lehrer:innenbildung und zu nachhaltiger Verbesserung der Unterrichtspraxis beitragen können.

Fortbildungen, die Lehrkräfte im Verlauf ihres Berufslebens besuchen, wird eine Schlüsselfunktion für die berufslebenslange Professionalisierung zugeschrieben (Hillmayr et al., 2020; Johannmeyer & Cramer, 2021). Somit werden auch kontinuierliche Weiterbildung im Bereich des Lehrens und Lernens mit digitalen Medien als zentraler Baustein zur Förderung der Medienkompetenz von Lehrkräften – und damit als Voraussetzung für die lernförderliche Integration digitaler Medien in den Unterricht - angesehen. Dabei sollte insbesondere ein didaktisch-instruktionaler Zugang im Fokus stehen, da er als entscheidend für eine gelungene und wirksame Integration digitaler Medien in den Unterricht angesehen wird (Fütterer et al., 2022; 2023). Lehrkräfte sehen sich jedoch häufig mit einem Überangebot an technischen und anwendungsbezogenen Fortbildungen konfrontiert, während Angebote mit didaktisch-instruktionalem Fokus deutlich seltener sind (Gerick & Eickelmann, 2017). Bisher ist wenig darüber bekannt, welche Motive Lehrkräfte zur Teilnahme an Fortbildungen im Bereich digitaler Medien haben und worin sie selbst weiteren Fortbildungsbedarf wahrnehmen. Hier setzt der Beitrag an und greift folgende Forschungsfragen auf:

1. Welche Fortbildungsangebote im Bereich digitaler Medien wählen Lehrkräfte, welche Präferenzen haben sie hinsichtlich der inhaltlichen und organisatorischen Gestaltung, und in welchen Bereichen sehen sie einen konkreten Fortbildungsbedarf?
2. Welche Faktoren beeinflussen die Wahl von Fortbildungen zu digitalen Medien?

Mittels eines Onlinefragebogens wurden bislang N = 91 Lehrer*innen befragt (der Erhebungszeitraum ist derzeit noch nicht abgeschlossen). Der Fragebogen erhebt folgende Dimensionen: (1) Themenwünsche, präferierte Gestaltungsmerkmale, Auswahlgründe sowie die Umsetzbarkeit in der Praxis von Fortbildungen zu digitalen Medien (2) Einstellungen zu Fortbildungsveranstaltungen zu digitalen Medien (3) Selbsteinschätzung der eigenen Medienkompetenz, (4) Selbstwirksamkeitserwartung im Umgang mit digitalen Medien, (5) Nutzung digitaler Medien zur Umsetzung zentraler Unterrichtsdimensionen.

Ein erster, noch vorläufiger Einblick in die Daten spiegelt bisherige Annahmen und Befunde wider, dass sowohl besuchte als auch gewünschte Fortbildungen eine stark anwendungsorientierte Ausrichtung aufweisen. Lehrkräfte sehen insbesondere im Einsatz digitaler Medien ein Potenzial zur Individualisierung von Unterricht. Die eigene Medienkompetenz wird als moderat hoch eingeschätzt. Es bestehen signifikante Zusammenhänge zwischen der Selbstwirksamkeitserwartung im Umgang mit digitalen Medien und der Nutzung digitaler Medien zur Umsetzung der Unterrichtsdimensionen Individualisierung, Strukturierung sowie konstruktivistischer Unterstützung – jedoch nicht mit kognitiver Aktivierung.

Nach Abschluss der Erhebungsphase wird anhand weiterer Analysen ua. untersucht, welche Rolle die individuellen Einstellungen sowie die selbst eingeschätzte Medienkompetenz von Lehrkräften bei der Wahl und dem Wunsch nach bestimmten Fortbildungsformaten spielen.

Um Schüler:innen im Kontext der digitalen Transformation adäquat auf die Anforderungen des gegenwärtigen und zukünftigen Alltags- sowie Berufslebens vorzubereiten, ist es erforderlich, dass Lehrpersonen über die Kompetenz verfügen, digitale Lehr- und Lernprozesse sowohl didaktisch fundiert zu gestalten als auch kritisch zu reflektieren. In der Lehrer:innenbildung zeigt sich jedoch, dass die digitalen Kompetenzen der Studierenden mitunter sehr heterogen ausgeprägt sind und einer systematischen Förderung bedürfen. Einerseits benötigen Lehramtsstudierende grundlegende digitale Kompetenzen, um ihre eigene Ausbildung und ersten Schritte in der Praxis zu meistern; andererseits müssen sie als künftige Lehrkräfte auch dazu befähigt werden, die digitale Kompetenzen ihrer zukünftigen Schüler:innen zu fördern. Die empirisch-geprüfte Operationalisierung digitaler Kompetenzen bei (Hochschul-)Lehrpersonen und Studierenden, stellt jedoch nach wie vor sowohl ein Forschungsdesiderat (Rubach & Lazarides, 2019) als auch eine praktische, hochschuldidaktische Herausforderung dar.

Das Projekt DILL (Digitale Kompetenzen in der Lehrer:innenbildung – lernenden- und lehrendenseitig) möchte eine empirische Grundlage für die Gestaltung der universitären Lehrer:innenbildung im Bereich der digitalen Kompetenzen schaffen. Das Projekt zielt darauf ab, mittels Selbsteinschätzungen den Entwicklungsstand digitaler Kompetenzen bei Studierenden und Universitätslehrkräften zu erfassen. Auf dieser Basis sollen systematische Strategien zum Erwerb digitaler Kompetenzen im Lehramtsstudium entwickelt und in hochschuldidaktische Konzepte überführt werden.

Der vorgeschlagene Beitrag berichtet überwiegend über die erste Projektphase, welche die digitalen Kompetenzen der Studierenden in zwei konsekutiven Schritten untersucht. Ausgehend vom digi.kompP Kompetenzmodell (Brandhofer et al., 2016, 2019) erfasst ein online Fragebogen,

1. mit welchen digitalen Kompetenzen Lehramtsstudierende unterschiedlicher Fächer ein Lehramt (LA) beginnen;
2. wie sich die digitalen Kompetenzen der LA-Studierenden im Laufe des Bachelor- und Master-Studiums entwickeln.

Die Querschnittserhebung, die Studienanfänger:innen bis hin zu Masterstudierenden einschließt, soll ein detailliertes Bild der digitalen Kompetenzen der Studierenden in verschiedenen Stadien ihres LA-Studiums bieten. Dies umfasst die Erhebung der Kompetenzen zu Studienbeginn bzw. vor Antritt der ersten Orientierungspraktika, vor und nach den umfangreichen Praxiserfahrungen (Fachpraktika und bildungswissenschaftliche Praktika) sowie während des Masterstudiums, welches viele Studierende berufsbegleitend absolvieren. Durch Gespräche in Fokusgruppen (u.a. Schulz et al., 2012) soll anknüpfend an die Fragebogenerhebung gezielter analysiert werden, wie Studierende die Entwicklung ihrer digitalen Kompetenzen im Laufe der Ausbildung erleben.

Im Zuge der Präsentation werden vor allem die Erstellung des Fragebogens ausgehend von den digi.kompP Kompetenzbeschreibungen thematisiert und vorläufige Ergebnisse aus der ersten Erhebungswelle, welche im Zeitraum November-Dezember 2025 stattfindet, dargelegt und diskutiert.

Theoretischer Hintergrund

Die Digitalisierung bietet zahlreiche Möglichkeiten, Lehren und Lernen zu verbessern: Digitale Medien können den Unterricht bereichern (z.B. Weinhandl et al., 2025), Motivation steigern (Hillmayr et al., 2017) und Lernerfolg fördern (Hillmayr et al., 2020). Dennoch bleibt – zumindest in Österreich – der Einsatz digitaler Medien in Schulen begrenzt (z.B. Helm et al., 2024; Rölz & Höller, 2023), was unter anderem auf negative Einstellungen von Lehrkräften zurückgeführt wird. Dies wirft die Frage auf, welche Faktoren die Technologieakzeptanz von Lehrkräften beeinflussen.

Diese Studie basiert auf dem Technology Acceptance Model (TAM; Davis, 1989) und der Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT; Venkatesh et al., 2003), die Faktoren wie wahrgenommene Nützlichkeit, sozialen Einfluss und unterstützende Bedingungen für die Akzeptanz und Nutzung von Technologien betonen. Zusätzlich wird die Rolle der wahrgenommenen Kompetenz der Lehrkräfte untersucht, die als entscheidend für die erfolgreiche Integration digitaler Medien in den Unterricht gilt.

Fragestellung

Ziel ist es, Zusammenhänge zwischen individuellen und kontextuellen Faktoren zu analysieren, die die Nutzung digitaler Medien durch Lehrkräfte beeinflussen.

Methodik

Die Studie basiert auf einer Befragung von 2.090 Lehrkräften an österreichischen Sekundarschulen (AHS-Unterstufen und Mittelschulen). Die Daten wurden mittels Strukturgleichungsmodellierung analysiert, um Beziehungen zwischen zentralen Konstrukten des UTAUT-Modells zu testen.

Ergebnisse und Schlussfolgerungen

Verhaltensabsicht war ein starker Prädiktor für die tatsächliche Nutzung digitaler Medien im Unterricht (β = 0.441, p < .001), darüber hinaus hatten wahrgenommene unterstützende Bedingungen einen schwächeren, aber dennoch signifikanten direkten Einfluss auf die Nutzung (β = 0.166, p < .001). Die Verhaltensabsicht wurde maßgeblich durch wahrgenommene Nützlichkeit (β = 0.434, p < .001) und wahrgenommene Kompetenz (β = 0.562, p < .001) beeinflusst. Sozialer Einfluss beeinflusste die wahrgenommene Nützlichkeit positiv (β = 0.467, p < .001).

Das Modell erklärt 65.3 % der Varianz in der Verhaltensabsicht, 29.5 % der Varianz in der wahrgenommenen Nützlichkeit und 25.7 % der Varianz in der Nutzung digitaler Medien. Eine Multiple Group-Analyse zeigt, dass diese Ergebnisse weitgehend gleich für AHS-Unterstufen und Mittelschulen gelten.

Die Studie unterstreicht die Rolle persönlicher und sozialer Faktoren bei der Akzeptanz digitaler Medien und liefert empirische Unterstützung für das UTAUT-Modell. Im österreichischen Kontext, in dem digitale Geräte und Infrastruktur mittlerweile weit verbreitet sind, verschiebt sich der Fokus von technischen Barrieren hin zu motivationalen Faktoren, wie der Bereitschaft der Lehrkräfte, Technologie zu nutzen. Die Ergebnisse zeigen, dass zur Realisierung des Potenzials digitaler Medien eine Förderung positiver Einstellungen und unterstützender schulischer Umgebungen essenziell ist. Zukünftige Forschung sollte untersuchen, wie persönliche und kontextuelle Faktoren zusammenwirken, um Strategien für eine nachhaltige Technologieakzeptanz in der Bildung weiterzuentwickeln.

Theoretischer Hintergrund
Die fortschreitende Digitalisierung eröffnet dem Bildungswesen vielfältige Chancen, bringt aber zugleich erhebliche Herausforderungen (Petko et al., 2018; Seufert et al., 2018). Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, was eine digital-fitte Schule ausmacht. Zur Beantwortung hat die Europäische Kommission das DigCompOrg-Framework entwickelt (Kampylis et al., 2015), das zentrale Handlungsfelder schulischer Digitalisierung beschreibt: Leadership & Governance, Teaching & Learning, Professional Development, Assessment, Content & Curricula, Collaboration & Networking sowie Infrastructure.

Bisherige Analysen im Rahmen von ICILS für Deutschland haben entlang dieser Dimensionen schulische Profile digitaler Fitness identifiziert (Drossel et al., 2020) und teilweise validiert (Gerick et al., 2018). Für Österreich fehlen jedoch entsprechende Untersuchungen, sodass unklar bleibt, inwiefern deutsche Befunde übertragbar sind. Diese Studie adressiert die Forschungslücke.

Fragestellung
Es wird untersucht, ob sich auf Grundlage von Lehrkräfteeinschätzungen unterschiedliche Profile digitaler Fitness identifizieren lassen. Zudem wird geprüft, (a) inwiefern zentrale Prädiktoren diese Profile vorhersagen und (b) ob sie mit relevanten Outcomes zusammenhängen.

Methode
Die Latente Profilanalyse in Mplus basiert auf einer österreichweiten Befragung von 2.090 Lehrkräften und rund 22.000 Schüler:innen an 120 Sekundarschulen zu den Dimensionen des DigCompOrg-Frameworks. Ergänzend wurden Prädiktoren (z.B. Berufserfahrung der Lehrkräfte oder Bildungshintergrund der Schüler:innen) sowie Outcomes (z.B. die digitale Fitness der Schule aus Sicht von Lehrkräften und Schüler:innen) erhoben. Alle Daten wurden auf Schulebene aggregiert.

Ergebnisse und Bedeutung
Die Latente Profilanalyse identifizierte drei Schulprofile:

• Basis-Schulen (36 %): Niedrigste Werte in allen Dimensionen, v. a. Infrastruktur und Nutzung
• Fitte Schulen (34 %): Solide Infrastruktur und Offenheit, aber noch kein konsequenter Einsatz digitaler Potenziale
• Vorreiter-Schulen (30 %): Überall höchste Werte, z.B. exzellente Ausstattung und hohe Digitalkompetenz

Multinomiale logistische Regressionen zeigen, dass ein höherer Anteil an Schüler:innen mit akademisch gebildeten Eltern (Est. = 7.375, p = .039) und bessere MS-Office-Kenntnisse (Est. = 3.94, p = .018) die Zugehörigkeit zu Vorreiter-Schulen begünstigen, während höheres Kollegiumsalter (Est. = –0.124, p = .044), höherer Frauenanteil (Est. = –3.381, p = .033) sowie bessere Durchschnittsnoten der Schüler:innen (Est. = –5.591, p = .004) sie verringern.

Bei den Outcomes berichten Lehrkräfte fitter und vorreitender Schulen eine höhere digitale Fitness (p < .001). Schüler:innen geben an, mehr digitale Kompetenzen erworben zu haben (p < .001), Tools häufiger fächerübergreifend zu nutzen (p < .001) und deren Einsatz stärker als lernförderlich wahrzunehmen (p < .001).

Die Ergebnisse zeigen, dass digital-fitte Schulen im Sinne des DigCompOrg-Modells eher nach Niveau als nach Mustern unterscheidbar sind. Prädiktoren und Outcomes stützen die Validität des Modells.

Die erfolgreiche Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Bildungsumgebungen hängt entscheidend von der AI Readiness der Lehrenden ab, diese Technologien effektiv zu nutzen. Jedoch weisen internationale Studien auf die geringe AI Readiness der Lehrpersonen bezüglich des Einsatzes von KI hin, was eine sinnvolle Integration von KI im Unterricht behindern kann (Zhang et al., 2023). Dabei umfasst AI Readiness bezogen auf den Bildungsbereich nach Karaca et al. (2021): das theoretische Wissen zu KI, die Fähigkeit zur praktischen Nutzung von KI, die Vision zum Potenzial von KI in der Bildung und ethische Überlegungen. Zur Messung der AI Readiness liegt im deutschsprachigen Bildungsraum derweil noch kein validiertes Messinstrument vor. Daher befasst sich die vorliegende Studie mit der Validierung der deutschen Version der AI Readiness-Skala für Lehrpersonen. Zudem wird der Zusammenhang zwischen AI Readiness und wichtigen Merkmalen von Lehrpersonen, darunter digitale Kompetenzen, Alter, Geschlecht und Unterrichtserfahrung, untersucht.

Insgesamt nahmen 153 Lehrpersonen aus der deutschsprachigen Schweiz an dieser Studie teil. Zur Validierung der Vier-Faktoren-Struktur der AI Readiness-Skala, die die Subskalen Kognition, Fähigkeit, Vision und Ethik mit 18 Items umfasst, wurde eine konfirmatorische Faktorenanalyse durchgeführt. Die Ergebnisse bestätigten die Validität und Reliabilität der Skala (CFI = 0,92, TLI = 0,903, RMSEA = 0,088) mit einer starken internen Konsistenz der Subskalen (Cronbachs Alpha > 0,79). Korrelationsanalysen zeigen signifikante Beziehungen zwischen der AI Readiness und den digitalen Kompetenzen, wobei Lehrpersonen mit höheren digitalen Fähigkeiten eine grössere AI Readiness aufwiesen. So korrelieren digitale Kompetenzen (digitale Handlungskompetenz und wahrgenommene Nützlichkeit digitaler Medien) über alle vier Subskalen der AI Readiness sowie auf der Gesamtskala signifikant positiv.

Es wurden auch anfängliche geschlechts- und altersbedingte Unterschiede bezüglich der AI Readiness beobachtet. Männliche Lehrpersonen zeigen höhere AI Readiness als weibliche Lehrpersonen, besonders im Bereich der praktischen Anwendung von KI sowie der Vision zum Potenzial von KI in der Bildung. Ältere Lehrpersonen und solche mit mehr Unterrichtserfahrung zeigen eine geringere AI Readiness in Bezug auf das theoretische Wissen zu KI. Diese Effekte wurden jedoch bei statistischer Kontrolle für die digitalen Kompetenzen insignifikant, was die zentrale Rolle digitaler Kompetenzen für die AI Readiness von Lehrpersonen unterstreicht. Zur Förderung von AI Readiness sollten spezifische Fortbildungen entwickelt werden, die Lehrpersonen mit geringeren digitalen Kompetenzen gezielt unterstützen. Darüber hinaus ist die Vermittlung eines innovativen Mindsets entscheidend, um die erfolgreiche Integration von KI zu gewährleisten. Anwendung findet die deutsche AI Readiness-Skala bereits im Rahmen einer KI-Weiterbildung für Hochschuldozierende, die mittels Design-Based Research entwickelt wird (Schallert-Vallaster et al., 2025).

Kontinuierlicher Kompetenzaufbau in den unterschiedlichen Säulen (Fachwissen, Fachdidaktisches Wissen, Pädagogisches Wissen bzw. Technologisches Wissen) ist eine zentrale Aufgabe der Lehrer:innenbildung. Dabei muss dies über einen konzeptionellen Wissensaufbau hinausgehen und anwendungsbezogene Aspekte in der Praxis müssen ebenfalls im Rahmen des Studiums vermittelt werden. Das Konzept Professional Vision stellt dabei einen vielversprechenden Ansatz dar (Stürmer et al. 2015). Im Bereich der Lehrkräftebildung meint Professional Vision die Fähigkeit relevante Situationen im Klassenzimmer zu bemerken und zu interpretieren (Seidel und Stürmer 2014). Seidel und Stürmer (2014) legen dazu ein Modell vor, welches auf Bemerken (Noticing) und Interpretieren (Reasoning) fußt. Noticing beschreibt dabei, ob Lehrkräfte aufmerksam auf Ereignisse im Unterricht werden, die das Lehren und Lernen von Schüler:innen positiv oder negativ beeinflusst. Reasoning wird in diesem Modell in (1) Beschreiben, (2) Erklären und (3) Vorhersagen unterteilt. Ähnlich zum kontinuierlichen Aufbau kognitiver Kompetenzen, dürfte sich Professional Vision annähernd linear im Studium entwickeln (Eßling et al. 2023). Neben den kognitiven Fertigkeiten hängt Professional Vision aber auch von weiteren individuellen Voraussetzungen und von der Nutzung von Lerngelegenheiten (Stürmer et al. 2015) sowie von persönlichen Beliefs (z.B. lehr-lerntheoretischen Überzeugungen, Eßling et al. 2023) ab.

Gerade die pädagogisch-praktischen Studien, eine Phase in der österreichischen Sekundarstufenlehrkräftebildung, in der fachdidaktische, bildungswissenschaftliche und praktische Inhalte und Erfahrungen gleichzeitig gemacht werden, eignen sich zur Entwicklung von Professional Vision. Um flexible Wissenensstrukturen aufzubauen, sollte prozedurales Wissen in bedeutsamen Lernsituationen erworben werden, das mit praktischen Beispielen verknüpft wird (Nückles & Renkel, zit. nach Seidel et al. 2024). Beobachtungsaufträge in den PPS können diesen Aufbau besonders unterstützen, da hier das Noticing auf einen besonderen (und vorgegebenen) Unterrichtsfokus gelenkt wird. Das Beschreiben der Situation erfolgt auf Basis der Beobachtung (Boer und Reh 2012) und das Erklären und Vorhersagen kann mit Hilfe von Theorie-Praxis-relationierenden Methoden stattfinden.

Eine Methode ist dabei das elektronische Labortagebuch eLabFTW der Universität Linz. Die Lehrveranstaltungsleitung kann dabei Beobachtungsfoki in Form von Experimenten anlegen und mit Hilfe von Prompts die Studierenden beim Noticing in der Praxis unterstützen. Studierende können in ihrem persönlichen Bereich Beobachtungsnotizen anfertigen und erste Schritte des Reasonings in Form der beschreibenden Beobachtung anfertigen.

Ziel dieses Beitrages ist die Klärung der Frage, wie Studierende diese digitale Unterstützung zur Nutzung der Lerngelegenheit Unterrichtsbeobachtung wahrnehmen. Dazu wird mit Studierenden, die eLabFTW freiwillig zur Erfüllung des Arbeitsauftrages verwendet haben, ein qualitatives Interview geführt und mit dem Grad des Erklärens und Vorhersagens im schriftlichen Bericht in Verbindung gebracht. Daraus sollen Erkenntnisse für den Einsatz derartiger Tools in der Hochschullehre gewonnen werden.

Die Allgegenwärtigkeit digitaler Technologie stellt den formalen Bildungssektor laufend vor neue Herausforderungen. Neben der Vermittlung technischer Fertigkeiten nehmen kritischer und selbstbestimmter Umgang sowie kreativ-konstruktive Lernansätze eine zunehmend große Rolle ein. Der Beitrag beleuchtet vor diesem Hintergrund das Remixing digitaler Spiele auf konzeptueller und empirischer Basis im Kontext der Lehrer*innenbildung.

Digitale Spiele sind in der medienpädagogischen Forschung und Praxis seit jeher ein prominentes Thema (Becker, 2017; Gee, 2007; Hamari et al., 2016). Sie erlauben – je nach Spielinhalt und Didaktisierung – das Lernen mit, durch und über digitale Medien. Allerdings sind Lernende oft nur „passive“ Nutzer*innen des Mediums, was angesichts der oben formulierten Herausforderungen zu kurz greift. Remixing kann hier als innovative und kreative Methode für zeitgemäßes, spielbasiertes Lernen dienen.

Remixing beschreibt die Kombination und Aufarbeitung bestehender digitaler Artefakte. Im Spielkontext bieten das Erstellen von z.B. Let’s Plays (kommentierte Aufnahmen von Videospielsequenzen) die Möglichkeit, technische, kommunikative oder sozialen Kompetenzen zu schulen (Burwell & Miller, 2016; Denk et al., 2021); ebenso kann didaktisch angeleitetes Charakterdesign Spielinhalte reflektiv und kreativ weiterdenken (Weixelbraun et al., 2025). Gleichzeitig erleichtert die Praxis des Remixing den Einstieg in den Umgang mit digitaler Technologie (Liu et al., 2017). So kann eine individuell gestaltbare, lebensweltnahe Lernmöglichkeit für junge Menschen geboten werden (Denk et al., 2021; Weixelbraun et al., 2025). Lerntheoretisch verwurzelt dieser Vortrag diese Methoden in Seymour Paperts (2020) Idee des Konstruktionismus, die das Schaffen und Diskutieren individuell bedeutungsvoller Artefakte betont. Trotz der genannten Potentiale für breite Kompetenzförderung gibt es, nach aktuellem Wissensstand der Autor*innen, noch kaum Forschung, die das Remixing als pädagogische Methode untersucht.

Dieser Beitrag fasst Erkenntnisse aus der Literatur und erste empirische Befunde aus der Beforschung einer fächerübergreifenden Lehrveranstaltung am Zentrum für Lehrer*innenbildung der Universität Wien zusammen. Von Lehramtsstudierenden erstellte Unterrichtskonzepte auf Basis unterschiedlicher Remixing-Formate werden vorgestellt, z.B. zur Förderung der Sprachkompetenz im DaF/DAZ-Unterricht, oder auch als kritische Reflexion und Integration von Spielinhalt und weiterführender Recherchen in Form von Social Media Profilen oder Podcasts für den Biologie- oder Geschichteunterricht. Zusätzlich erläutern wir Erkenntnisse auf Basis einer thematischen Analyse (Braun & Clarke, 2022) von 18 schriftlichen Reflexionen von Lehramtsstudierenden. Dabei zeigt sich, dass Studierende digitale Kompetenzen schärfen, Unsicherheiten zum Umgang mit Spielen ablegen und auch die Passung an Lernziele durch Remixing unterstützt werden kann. Weitere, im spielbasierten Lernen bereits bekannte Problematiken, wie mangelnde Ressourcen und Unterstützung seitens unterschiedlicher Stakeholder in der Schule (Takeuchi & Vaala, 2022; Voulgari et al., 2020), werden jedoch weiterhin als Hürden gesehen.

Die zunehmende Präsenz generativer Künstlicher Intelligenz (KI) im Alltag von Schülerinnen und Schülern fordert eine fundamentale Neuausrichtung schulischer Lehr- und Lernprozesse. Dieser Wandel erfordert die systematische Förderung von KI-Kompetenz, die über die reine Bedienung von Tools hinausgeht und kritisches Denken, ethische Reflexion sowie gestalterische Fähigkeiten umfasst.

Dieser Beitrag stellt die Ergebnisse eines Expertenberichts vor, der vier zentrale, auf das schülerzentrierte Lernen ausgerichtete Kompetenzmodelle analysiert und vergleicht: das AI Literacy Framework (OECD/EU), das Dagstuhl-Dreieck, das AI Fluency Framework (Anthropic) und das KI-Kompetenzmodell von Alles et al. Anstatt die Modelle als konkurrierende Ansätze zu betrachten, wird ihre komplementäre Natur herausgearbeitet.

Auf dieser Basis wird ein integriertes Praxismodell für die Unterrichtsgestaltung entwickelt, das die Stärken der einzelnen Rahmenwerke synergetisch bündelt. Es zeigt auf, wie Lehrkräfte das Dagstuhl-Dreieck zur didaktischen Grobstrukturierung, das AI Fluency Framework zur Gestaltung konkreter Lernaufgaben und das OECD-Framework zur Definition übergeordneter Lernziele nutzen können. Der gesamte Prozess wird durch das pädagogische Leitbild des „AI Leadership“ gerahmt, das die souveräne Steuerung von KI-Systemen durch den Menschen betont.

Darüber hinaus werden die notwendigen Konsequenzen für die Leistungsbewertung diskutiert, die sich vom reinen Endprodukt hin zur Bewertung des Prozesses und der kritischen Reflexion verlagern muss. Ein Ausblick auf zukünftige Technologien wie Large Action Models (LAMs) verdeutlicht die zunehmende Dringlichkeit, Delegations- und Steuerungskompetenzen zu vermitteln. Der Beitrag schließt mit konkreten Handlungsempfehlungen für die Bildungsadministration, Schulleitungen und Lehrkräfte, um KI-Kompetenzen nachhaltig und fächerübergreifend im Schulalltag zu verankern.