Handlungsorientierte KI-Lernsettings in der Lehrkräftebildung

Titelangaben

Bärnreuther, Cindy:
Handlungsorientierte KI-Lernsettings in der Lehrkräftebildung.
Hrsg.: Mangili, Arianna
Bayreuth : Zentrum für Hochschullehre der Universität Bayreuth , 2026 . - 39 S. - (Lehrprojekt-Reflexionsberichte im Rahmen des Zertifikatsprogramms "Zukunftsorientierte Hochschullehre durch Technologieintegration" des Zentrums für Hochschullehre der Universität Bayreuth ; 8 )

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Abstract

Die zunehmende Verbreitung generativer Künstlicher Intelligenz (KI) verändert die Anforderungen an die Lehrkräftebildung grundlegend. Zukünftige Lehrkräfte benötigen Kompetenzen, um KI-Anwendungen didaktisch begründet, kritisch reflektiert und verantwortungsvoll im Unterricht einzusetzen. Vor diesem Hintergrund wurde im Sommersemester 2026 im Grundlagenseminar Lehren und Lernen mit und über digitale Medien am DigiLLab der Universität Bayreuth ein handlungsorientiertes Lehrprojekt entwickelt und wissenschaftlich begleitet. Das Lehrprojekt umfasste vier aufeinander aufbauende KI-Lerneinheiten, in denen Lehramtsstudierende technische Grundlagen generativer KI kennenlernten, gesellschaftliche und ethische Fragestellungen reflektierten sowie KI-Anwendungen praktisch für Unterrichtsplanung und Materialentwicklung einsetzten. Die Evaluation erfolgte mittels eines konvergenten Mixed-Methods-Designs mit standardisierten Fragebogenskalen und offenen Reflexionsfragen (N = 17). Die Ergebnisse zeigen, dass insbesondere der hohe Praxisbezug, die handlungsorientierten Lernaktivitäten sowie kollaborative Arbeitsformen von den Studierenden positiv bewertet wurden. Darüber hinaus berichten die Teilnehmenden einen deutlichen subjektiven Lerngewinn sowie eine intensivere Auseinandersetzung mit Chancen, Grenzen und Einsatzmöglichkeiten generativer KI im schulischen Kontext. Die qualitativen Ergebnisse verdeutlichen insbesondere die Bedeutung praktischer Erprobungsphasen und reflektierender Diskussionen für den Aufbau professioneller KI-bezogener Handlungskompetenzen. Das Lehrprojekt liefert damit erste Hinweise darauf, wie KI-bezogene Lehrveranstaltungen in der universitären Lehrkräftebildung kompetenzorientiert gestaltet werden können und zeigt Ansatzpunkte für die Weiterentwicklung hochschuldidaktischer Konzepte im Umgang mit generativer KI auf.

Abstract in weiterer Sprache

The increasing use of generative artificial intelligence (AI) is changing the way teacher training degree programs are approached. Future teachers need to be able to use AI applications in the classroom in a way that is grounded in pedagogy, reflective, and responsible. With this in mind, an action-oriented teaching project was developed and supported by research during the summer semester of 2026, as part of the introductory seminar "Lehren und Lernen mit und über digitale Medien" (Teaching and Learning with and About Digital Media) at the DigiLLab at the University of Bayreuth. This project comprised four sequential AI learning units, through which student teachers learned the technical fundamentals of generative AI, reflected on social and ethical issues, and applied AI tools to lesson planning and instructional material development in practice. The evaluation used a convergent mixed-methods design with standardized questionnaire scales and open-ended reflection questions (N=17). The results show that students rated the strong practical focus, action-oriented learning activities, and collaborative working methods particularly highly. Additionally, participants reported significant subjective learning gains, as well as an in-depth exploration of the opportunities, limitations, and potential applications of generative AI in an educational context. The qualitative findings emphasize the importance of practical trial phases and reflective discussions in developing professional AI-related competencies. Thus, the teaching project offers preliminary insights into designing AI-related courses in teacher training degree programs in a competency-oriented manner and it identifies starting points for developing higher education pedagogical concepts for working with generative AI.