AIEd-WissensbasisAIEd KB
Auf dieser Seite

Diese Seite wurde maschinell ins Deutsche übersetzt; die Artikelseiten sind weiterhin auf Englisch verfasst. Diese Seite auf Englisch lesen

Konzepte

Akteure in der KI-Bildung

Erstellt 2026-08-19 · Aktualisiert 2026-10-10

Dies ist eine automatische Übersetzung der englischen Seite; sie wurde noch nicht von einer muttersprachlichen Person geprüft.

Akteure in der KI-Bildung – die Spanne menschlicher Akteure, die an KI in der Bildung beteiligt, von ihr betroffen und für sie verantwortlich sind, sowie das Dachkonzept für die Abdeckung der Wissensbasis zu der Frage, wer die Handelnden sind. KI in der Bildung ist ein multi-akteursfeld: Lernende, die KI nutzen, Lehrende und Fakultätsangehörige, die sie integrieren, Administrierende, die sie steuern, Instruktionsdesignerinnen und -designer, die Lernerfahrungen darum herum bauen, und politisch Verantwortliche, die sie regulieren. Jede Zielgruppe hat eigene Bedürfnisse, Kompetenzen, Rollen und Perspektiven, und die Wissensbasis behandelt sie als den menschlichen Kontext, in dem KI-Werkzeuge entworfen, eingesetzt und bewertet werden.

Fragen zum Nachdenken

  • Die Seite argumentiert, dasselbe KI-System sehe von jedem Blickwinkel anders aus – ein Werkzeug, das ein Studierender als Unterstützung erlebt, mag für eine Lehrkraft wie ein Integritätsrisiko und für Administrierende wie eine Governance-Entscheidung aussehen. Mit welcher Rolle identifizieren Sie sich am meisten, und was übersehen Sie wahrscheinlich von den anderen?
  • Versuchen Sie, bevor Sie weiterlesen, alle in Ihrer Einrichtung aufzulisten, die von einer Entscheidung zu KI in der Bildung berührt sind – über Studierende und Lehrende hinaus. Wen haben Sie vergessen, und was würde jede bzw. jeder von ihnen am meisten interessieren?
  • Wenn Lernende, Lehrende, Administrierende, Instruktionsdesignende und politisch Verantwortliche jeweils eigene Bedürfnisse und Kompetenzen haben: Wer sollte das letzte Wort darüber haben, wie ein KI-Werkzeug eingesetzt wird – und warum?
  • Die „personalisierte Unterstützung“ einer bzw. eines Studierenden kann gleichzeitig das „Integritätsrisiko“ einer Lehrkraft sein. Wie würden Sie ein Gespräch oder einen Prozess gestalten, der der Sorge jeder bzw. jedes Akteurs echtes Gewicht gibt, statt die lauteste Stimme gewinnen zu lassen?

Einführung

KI in der Bildung dreht sich fundamental um Menschen – die Lernenden und Lehrenden, deren Arbeit sie verändert, und die Leitungen und Gestaltenden, die entscheiden, wie sie genutzt wird. Die verschiedenen Akteure zu verstehen ist unverzichtbar, weil dasselbe KI-System von verschiedenen Blickwinkeln sehr unterschiedlich aussieht: Ein Werkzeug, das ein Studierender als personalisierte Unterstützung erfährt, kann einer Lehrkraft als Integritätsrisiko erscheinen, Administrierenden als Beschaffungs- und Governance-Entscheidung und Gestaltenden als pädagogische Wahl. Die Wissensbasis organisiert die Abdeckung dieser Zielgruppen über mehrere Konzeptseiten.

Die Akteurslandschaft

Wie Akteure in der Forschung erscheinen

  • Rollenspezifische Kompetenzrahmenwerke. KI-Kompetenz von Lehrkräften und Technologisches pädagogisches Inhaltswissen (TPACK) definieren, was Lehrende brauchen, um KI wirksam zu nutzen; KI-Kompetenz definiert, was alle Zielgruppen (besonders Studierende) brauchen.

  • Unterschiedliche Wirkungen nach Rolle. Forschung untersucht, wie KI verschiedene Zielgruppen unterschiedlich beeinflusst – Erleben der Studierenden untersucht Studierendenergebnisse, Lehre untersucht pädagogische Integration, Administration untersucht institutionelle Strategie, und Lehr- und Curriculumsentwicklung untersucht professionelles Lernen.

  • Multi-Akteurs-Governance. Forschung zu KI-Governance und Bildungspolitik zu KI betont die Ausrichtung nationaler, institutioneller und klassenzimmerbezogener Akteure – politisch Verantwortliche setzen Erwartungen, Administrierende setzen um, Lehrende passen an, und Studierende erfahren das Ergebnis.

  • Gerechtigkeit über Zielgruppen hinweg. Gerechtigkeit untersucht, wie sich Nutzen und Schaden von KI über Lernende und Institutionen verteilen, und verbindet Akteure mit Fairness und Zugang.

  • Rollenunterschiede können leichter behauptet als beobachtet werden. Eine SWOT von 167 Beiträgen von 152 Hochschulbildungsangehörigen fand Lehrende, Forschende und Administrierende konvergierend auf denselben Stärken und Bedrohungen, während vollständig anonyme Erhebung die Rollen unidentifizierbar ließ, sodass die Studie ihren Plan, sie zu kontrastieren, nicht testen konnte (Humble & Mozelius, 2026).

Identität über Zielgruppen hinweg

Ein gemeinsamer Faden über diese Akteure hinweg ist Identität – das Gefühl, wer man ist und wird in Bezug auf KI und auf die Domäne. Die Wissensbasis behandelt Identität als über Zielgruppen verteilt statt als einer einzelnen Gruppe zugehörig.

  • Lernendenidentität – die sich entwickelnde disziplinäre, professionelle, kreative und akademische Identität von Studierenden (Identität der Lernenden). Sie ist von Handlungsfähigkeit der Lernenden verschieden, aber kausal mit ihr verbunden: Handlungsfähigkeit ist die situierte Fähigkeit zu handeln, während Identität das dauerhafte Selbstgefühl ist, das sich aus agentischen Akten anhäuft und durch Autorschaftsverlust und Kompetenzzweifel unter KI bedroht wird.
  • Lehrendenidentität – das professionelle Selbstverständnis von Pädagoginnen und Pädagogen (Lehre), von KI neu geformt als Frage von Zweck und Rolle statt allein von Fähigkeiten (siehe GenAI als Identitätskrise).
  • Gestaltende und Leitende – professionelle Identität prägt auch, wie Instruktionsdesignende, Administrierende und politisch Verantwortliche sich zu KI verhalten, wenngleich sich die explizite Identitätsabdeckung der Wissensbasis auf Lernende und Lehrende konzentriert.

Identität ist der menschliche Anker der Akteurslandschaft: Sie ist das, was KI für jede Zielgruppe stützen (nicht erodieren) muss, und sie ist das Konstrukt, das ansonsten getrennte Rollenseiten verbindet – insbesondere Identität der Lernenden, Handlungsfähigkeit der Lernenden und Lehre. Wo Handlungsfähigkeit Kontrolle betrifft und Identität Selbst betrifft, muss KI-Design beides bewahren: Kontrolle über das eigene Lernen und ein robustes, autorschaftliches Gefühl, wer man in der Domäne ist.

Folgerungen für KI in der Bildung

  • Gestalten Sie für die volle Akteursmenge: Wirksame KI in der Bildung muss Lernenden dienen, Lehrende unterstützen, Administrierende informieren und sich an Politik ausrichten – nicht nur eine Zielgruppe optimieren.
  • Bauen Sie rollenspezifische Kompetenzen auf: Lehrende, Studierende, Gestaltende und Leitungen brauchen jeweils zugeschnittene KI-Kompetenz und Unterstützung (siehe KI-Kompetenz, KI-Kompetenz von Lehrkräften, Lehr- und Curriculumsentwicklung).
  • Richten Sie über Ebenen hinweg aus: Die Governance-Forschung der Wissensbasis zeigt, dass KI gelingt, wenn institutionsleitende Führung, Lehrpraxis und Studierendenerfahrung ausgerichtet statt fragmentiert sind.
  • Beziehen Sie Eltern und die breitere Gemeinschaft ein: Familien sind Akteure der KI-Übernahme, deren Rolle und Anliegen explizite Aufmerksamkeit verdienen.

Verbundene Konzepte

Verbundene Artikel

Metadaten

NiveauHigher Ed, K 12
ZielgruppeInstructors, Learners, Administrators
Grundlagen von KI in der BildungKI-Kompetenz, Lerndesign, Lehre
SourceHistoryEditChat

Diese Seite einbetten

Kopieren Sie den Code unten, um diese Seite in ein Lernmanagementsystem oder eine andere Website einzubetten. Die eingebettete Version zeigt nur den Seiteninhalt — Kopfzeile, Navigation und Fußzeile der Website werden ausgeblendet.