Untersuchungsgemeinschaft

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Community of Inquiry (CoI) ist ein Framework zur Konzeptualisierung einer bedeutungsvollen Bildungserfahrung als dynamisches Zusammenspiel von kognitiver Präsenz, sozialer Präsenz und Lehrpräsenz. Ursprünglich in der Forschung zu computervermitteltem und Online-Lernen (Garrison, Anderson & Archer, 2000) entstanden, ist es eines der am weitesten verbreiteten Modelle zur Gestaltung, Evaluation und Erforschung von Online- und Blended-erkundungsbasierter Bildung. Im Zeitalter generativer KI wird das Framework rekonzeptualisiert: Maschinell erzeugter Diskurs kann authentische Präsenz imitieren, daher müssen Präsenzen als soziotechnische Errungenschaften von Mensch-GenAI-Gefügen verstanden werden statt als rein menschliche Aktivität.

Fragen zum Nachdenken

• Was sagt Ihnen in einem Online-Kurs, dass bedeutungsvolles Lernen tatsächlich stattfindet — und woran würden Sie erkennen, wenn es nicht stattfände?
• Das Community-of-Inquiry-Framework benennt drei Präsenzen: kognitive, soziale und Lehrpräsenz. In Ihren eigenen Online-Erfahrungen, welche Präsenz fehlt am häufigsten — und was tut das dem Lernen?
• Wenn ein KI-Chatbot flüssige, einfühlsam klingende Antworten in einem Diskussionsforum schreibt, geschieht dann „soziale Präsenz“? Oder ist Präsenz etwas, das nur Menschen echt erzeugen können?
• Generative KI kann Erklärungen erzeugen, die so kohärent sind, dass sie sich offenkundig richtig anfühlen — aber Kohärenz ist nicht dasselbe wie Richtigkeit. Wo haben Sie „Flüssigkeit, verwechselt mit Berechtigung“ gesehen, und wie würden Sie davor in einem Erkundungskurs schützen?
• Dieses Framework legt nahe, dass Präsenzen „soziotechnische Errungenschaften“ von Mensch-und-KI sind statt rein menschliche Aktivität. Verändert das, wen Sie zur Verantwortung ziehen, wenn eine Online-Diskussion seicht wird oder gut läuft?

Einführung

Das Community-of-Inquiry-Framework beschreibt eine lohnenswerte Online-Lernerfahrung als Produkt dreier interagierender Präsenzen: kognitive Präsenz (Lernende konstruieren und bestätigen Bedeutung durch anhaltende Reflexion und Diskurs), soziale Präsenz (Teilnehmende projizieren sich selbst sozial und emotional) und Lehrpräsenz (Gestaltung, Facilitierung und Lenkung des Prozesses). Verankert in Konstruktivismus- und Deweyschen Traditionen behandelt es Erkundung als sozial und iterativ, und es dient heute als Gestaltungs- und Evaluationslinse für KI-vermittelte Kurse — in denen ein Pädagogische Agenten eine Präsenz unterstützen mag, während er eine andere leise erodiert.

Die drei Präsenzen

• Kognitive Präsenz — das Ausmaß, in dem Lernende Bedeutung durch anhaltende Reflexion und Diskurs konstruieren und bestätigen, operationalisiert über das Modell der practical inquiry (auslösendes Ereignis → Erkundung → Integration → Auflösung).
• Soziale Präsenz — die Fähigkeit von Teilnehmenden, sich selbst sozial und emotional zu projizieren, ausgedrückt durch affektive Kommunikation, offene Kommunikation und Gruppenkohäsion.
• Lehrpräsenz — die Gestaltung, Facilitierung und Lenkung kognitiver und sozialer Prozesse, um persönlich bedeutungsvolle und pädagogisch lohnenswerte Ergebnisse zu erzielen, einschließlich Gestaltung/Organisation, Facilitierung von Diskurs und direkter Instruktion.

CoI gründet in Konstruktivismus- und Deweysch-pragmatischen Traditionen: Erkundung ist sozial, iterativ und getrieben von einer gefühlten Schwierigkeit, die die Suche nach Auflösung motiviert.

CoI als Framework für Online-Lehre

CoI entstand in und bleibt am stärksten verbunden mit Online-Lehre und -Lernen. Es liefert ein Vokabular, um zu diagnostizieren, warum ein Online-Kurs funktioniert oder scheitert: geringes Engagement und Isolation in asynchronen Kursen sind meist Versagen sozialer und Lehrpräsenz, während oberflächliche Diskussion oft schwache kognitive Präsenz spiegelt. Das macht CoI zu einer praktischen Gestaltungslinse für genau die Bedingungen, die das Online-Medium schafft — das Wegfallen physischer Ko-Präsenz, die Notwendigkeit absichtsvoller Gemeinschaftsbildung und die Strukturierung von Diskussion, die für face-to-face-Kontakt einspringt. Im Zeitalter generativer KI ist CoI auch der Ort, an dem Online-Lehrende mit den härtesten neuen Fragen konfrontiert sind: wer ist „präsent“, wenn Große Sprachmodelle (LLMs)-Agenten posten, moderieren oder antworten, und wie die drei Präsenzen bedeutungsvoll halten, wenn maschinell erzeugter Diskurs sie imitieren kann. Die Online-Lehre-Seite der Wissensbasis behandelt Community of Inquiry daher als Kernframework für den Strang sozialer Präsenz und Gemeinschaftsbildung ihrer empfohlenen Praxis.

CoI unter dem Druck generativer KI

GenAI destabilisiert die Annahme, dass Indikatoren von Präsenz primär menschlichen Lernenden und Lehrenden zugeschrieben werden können (siehe Ba, Gašević, Lim & Anderson). Es kann:

• Kognitive Präsenz aufblähen — flüssige maschinell erzeugte Erklärungen beschleunigen Sinnstiftung, riskieren aber vorzeitigen Schluss, wenn Kohärenz für Berechtigung gehalten wird.
• Soziale Präsenz imitieren — maschinell erzeugte Äußerungen können Empathie und Responsivität mit hoher sprachlicher Glaubwürdigkeit ähneln und relationale Verantwortlichkeit verkomplizieren.
• Lehrpräsenz umverteilen — Gestaltung, Facilitierung und direkte Instruktion werden zu verteilten Errungenschaften, wobei Lehrende modellieren, wie erzeugte Ausgaben zu hinterfragen und halluzinierte Zitate zu erkennen sind.

Empirische Netzwerk-Evidenz sitzt nun unter diesen Behauptungen: in einem Quasiexperiment, in dem 63 Studierende des Grundstudiums aus China (33 mit, 30 ohne einen GPT-4o-mini-Chatbot) geteilte Lesestücke auf CollaboRead über fünf wöchentliche Aufgaben hinweg annotierten, zeigte epistemische Netzwerkanalyse, dass die unterstützte Klasse soziale Präsenz an Integration und Auflösung band, während die Kontrollklasse soziale Präsenz an Auslösung und Erkundung band (X-Achse U = 25,00, p = 0,01, r = 1,00; Y-Achse U = 13,00, p = 1,00, r = 0,04), mit höherem selbstberichtetem kognitivem und emotionalem Engagement in der unterstützten Klasse. Die Präsenzen trennen sich dann innerhalb der Bedingung statt zwischen ihnen: leistungsstarke Gruppen initiierten 1407 Feedback-Anfragen über 2319 Annotationen (60,7 %) gegenüber 737 über 2167 (34,0 %) in der leistungsschwachen Gruppe, die in einer selbstreferenziellen Schleife blieb und das Gerüst schwach nutzte.(Pan et al., 2026)

Statt als Werkzeug, dialogischer Partner oder spekulative „vierte Präsenz“ ist GenAI am besten als epistemische Bedingung zu verstehen — ein durchdringender Einfluss, der neu konfiguriert, wie Präsenzen durch sichtbare Ausgaben ebenso wie durch unsichtbare Trainingsdaten-, algorithmische und Plattformlogiken vollzogen, interpretiert, belegt und gesteuert werden.

Die Autoren des Frameworks selbst liefern eine Rollentaxonomie für diese Bedingung: Stenbom und Garrison (2026) platzieren KI als Unterstützung des Lerndesigns, eigenständige Ressource der Lernenden, Funktion der Lehrendenunterstützung über Analytics, Gemeinschaftsmitglied und anhaltenden dialogischen Partner, und schlagen geteilte Metakognition — Selbst- und Mit-Regulation — als das vor, was Lernende dabei hält, KI-Ausgabe zu prüfen.

Praktische Implikationen

• Das Verhältnis zwischen GenAI-Beteiligung und Erkundungsqualität ist bedingt durch menschliche Verantwortlichkeit, nicht linear: starke Präsenz kann bei hoher oder niedriger GenAI-Beteiligung auftreten, wenn Verantwortlichkeit stark ist, und schwache Präsenz bei beiden, wenn Verantwortlichkeit schwach ist.
• Leistungsbeurteilung von Erkundung sollte sich von polierten Endprodukten hin zu prozesssensitiver Evidenz verschieben — Prompting- und Revisionsspuren, Offenlegungs- und Zuschreibungspraktiken, Verifikationsbewegungen und Interaktionslogs. Das steht im Einklang mit der breiteren Bewegung der Wissensbasis hin zu authentischem, prozessoffenbarem Assessment und weg von erkennungsbasierten Antworten.
• Pädagogisch brauchen Lernende oft explizites Training (z. B. simulationsbasierte Praxis mit skriptierten Rollen und GenAI-Entscheidungspunkten), um authentische Erkundung unter GenAI-Bedingungen aufrechtzuerhalten — und Lehrende sollten modellieren, wie erzeugte Ausgaben zu hinterfragen sind, was vom Aufbau von KI-Kompetenz, kritischer Prüfung und kalibriertem Vertrauen abhängt.

Verbundene Konzepte

• Online-Lehre und -Lernen
• Generative KI
• Konstruktivismus
• Pädagogiken und Lehrstrategien
• Kritisches Denken
• Leistungsbeurteilung
• Mensch-KI-Zusammenarbeit
• Studierendenengagement
• Große Sprachmodelle (LLMs)
• KI-Kompetenz
• Authentisches Assessment
• Vertrauenskalibrierung

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