Welche Orientierungen prägen den ersten Eindruck Lehrender von einem KI-gestützten Hochschul-Assistenz-System? Explorative Annäherung über eine sinngenetische Typik

Hauptsächlicher Artikelinhalt

Stefanie Go, Kathrin Schelling

Abstract

Um neue Bildungstechnologien, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren, erfolgreich in den Lehr-/Lernprozessen der Hochschulbildung zu verankern, bedarf es der aktiven Mitwirkung der Lehrenden. Diese entscheiden sich allerdings nicht immer schon beim ersten Kontakt mit einer Anwendung klar für oder gegen diese: Zwischen Zustimmung und Ablehnung eröffnet sich ein Spektrum an Einstellungen und Überzeugungen, die es bei der Entwicklung und Implementierung KI-basierter Bildungstechnologien zu beachten gilt. Dieser Beitrag zeigt, wie auf Grundlage einer schriftlichen Expert*innenbefragung zum Hochschul-Assistenz-System „HAnS“ mittels der Dokumentarischen Methode fünf Orientierungsrahmen identifiziert wurden, anhand derer sich beschreiben lässt, wie sich Lehrende vor dem Hintergrund ihres persönlichen Bildungsverständnisses zu einer bislang unbekannten KI-Anwendung für die Hochschulbildung positionieren.
Schlüsselwörter: KI in der Hochschulbildung, Dokumentarische Methode, Orientierungsrahmen, Technologieakzeptanz, technologiegestütztes Lernen mit Audio- und Videodateien


Bibliographie: Go, Stefanie/Schelling, Kathrin: Welche Orientierungen prägen den ersten Eindruck Lehrender von einem KI-gestützten Hochschul-Assistenz-System? Explorative Annäherung über eine sinngenetische Typik, ZeHf – Zeitschrift für empirische Hochschulforschung, 2-2024, S. 126-143.

Artikel-Details

Erscheinungsdatum: Oktober 2025
Open Access ab: 22.10.2027
Open-Access-Lizenz: CC BY 4.0

Literatur

Allert, H. (2018). Kritische Bestandsaufnahme: Bildungsverständnis und Digitalisierung. Synergie. Fachmagazin für Digitalisierung in der Lehre, 6, 16–19.

Allert, H. & Asmussen, M. (2017). Bildung als produktive Verwicklung. In H. Allert, M. Asmussen & C. Richter (Hrsg.), Digitalität und Selbst: Interdisziplinäre Perspektiven auf Subjektivierungs- und Bildungsprozesse (S. 27–68). transcript. https://doi.org/10.1515/9783839439456-004.

Asmussen, M. (2020). Annäherung an einen praxistheoretischen Bildungsbegriff: Eine Analyse der Theoriearchitektur ausgewählter Bildungstheorien. Springer VS. https://doi.org/10.1007/978-3-658-30865-0.

Bohnsack, R. (1997). Dokumentarische Methode. In R. Hitzler & A. Honer (Hrsg.), Sozialwissenschaftliche Hermeneutik (S. 191–212). VS Verlag für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.1007/978-3-663-11431-4_8.

Bohnsack, R. (2013). Typenbildung, Generalisierung und komparative Analyse: Grundprinzipien der dokumentarischen Methode. In R. Bohnsack, I. Nentwig-Gesemann & A.-M. Nohl (Hrsg.), Die dokumentarische Methode und ihre Forschungspraxis (S. 241–270). VS Verlag für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.1007/978-3-531-19895-8.

Bohnsack, R. & Nohl, A.-M. (2013). Exemplarische Textinterpretation: Die Sequenzanalyse der dokumentarischen Methode. In R. Bohnsack, I. Nentwig-Gesemann & A.-M. Nohl (Hrsg.), Die dokumentarische Methode und ihre Forschungspraxis (S. 325–329). VS Verlag für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.1007/978-3-531-19895-8.

Bohnsack, R. & Pfaff, N. (2010). Die dokumentarische Methode: Interpretation von Gruppendiskussionen und Interviews. EEO Enzyklopädie Erziehungswissenschaft Online. Fachgebiet Methoden der empirischen erziehungswissenschaftlichen Forschung (S. 1–55). Beltz. https://doi.org/10.3262/EEO07100073.

Breitenbach, A. (2021). Digitale Lehre in Zeiten von Covid-19: Risiken und Chancen. Marburg. https://doi.org/10.25656/01:21274.

Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly, 13, 319–340. http://dx.doi.org/10.2307/249008.

Go, S. (2024a). Kann Künstliche Intelligenz Lehrende für sich begeistern? Barrieren und Potenziale von KI-basierten Bildungstechnologien in der Hochschulbildung. die hochschullehre, 10/2024. http://dx.doi.org/10.3278/HSL2426W.

Go, S. (2024b). Lernen im Beziehungsdreieck von Lehrkraft, Studierenden und KI: Explorative Studien. Zeitschrift für Hochschulentwicklung, 19(4), 95–114. https://doi.org/10.21240/zfhe/19-4/06.

Gloerfeld, C. (2021). Analyse didaktischer Veränderungen durch Digitalisierung. Die Mär von mehr Partizipation? In Hochschulforum Digitalisierung (Hrsg.), Digitalisierung in Studium und Lehre gemeinsam gestalten (S. 249–265). Springer VS. https://doi.org/10.1007/978-3-658-32849-8_15.

Hasselhorn, M., Köller, O., Maaz, K. & Zimmer, K. (2014). Implementation wirksamer Handlungskonzepte im Bildungsbereich als Forschungsaufgabe. Psychologische Rundschau, 65(3), 140–149. https://doi.org/10.1026/0033-3042/a000216.

Hempel, G., Weissenbacher, A. & Stehr, S. N. (2022). COVID-19: eine Chance zur Digitalisierung der Lehre? Anaesthesist, 71, 340–349. https://doi.org/10.1007/s00101-021-01016-4.

Hillmayr, D., Ziernwald, L., Reinhold, F., Hofer, S. I. & Reiss, K. M. (2020). The potential of digital tools to enhance mathematics and science learning in secondary schools: A context-specific meta-analysis. Computers & Education, 153, 1–25. http://dx.doi.org/10.1016/j.compedu.2020.103897.

Knogler, M. & Lewalter, D. (2014). Design-Based Research im naturwissenschaftlichen Unterricht. Das motivationsfördernde Potenzial situierter Lernumgebungen im Fokus. Psychologie in Erziehung und Unterricht, 61, 2–14. http://dx.doi.org/10.2378/peu2014.art02d.

Mannheim, K. (1964). Wissenssoziologie. Neuwied.

Mannheim, K. (1980). Strukturen des Denkens. Suhrkamp.

Nohl, A.-M. (2013). Relationale Typenbildung und Mehrebenenvergleich. Neue Wege der dokumentarischen Methode. Springer VS. https://doi.org/10.1007/978-3-658-01292-2.

Nohl, A.-M. (2017). Interview und Dokumentarische Methode. Anleitungen für die Forschungspraxis (5., erweiterte u. aktualisierte Auflage). Springer VS. https://doi.org/10.1007/978-3-658-16080-7.

Pinkwart, N. & Beudt, S. (2020). Künstliche Intelligenz als unterstützende Lerntechnologie. Abgerufen am 12.06.2024 unter https://www.transwork.de/wp-content/uploads/2021/03/Pinkwart-Beudt_2020_Kuenstliche-Intelligenz-als-unterstuetzende-Lerntechnologie.pdf.

Przyborski, A. (2004). Gesprächsanalyse und dokumentarische Methode: Qualitative Auswertung von Gesprächen, Gruppendiskussionen und anderen Diskursen. Springer VS. https://doi.org/10.1007/978-3-531-90347-7.

Przyborski, A. & Wohlrab-Sahr, M. (2014). Qualitative Sozialforschung. Ein Arbeitsbuch. 4. Auflage. De Gruyter.

Scheiter, K. (2019). Lernen und Lehren mit digitalen Medien: Eine Standortbestimmung. Zeitschrift für Erziehungswissenschaft, 24, 1039–1060. https://doi.org/10.1007/s11618-021-01047-y.

Schmohl, T., Schelling, K., Go, S., Thaler, K. J. & Watanabe, A. (2022). An educational design-based research methodology for the development, use and acceptance of an AI-based tutoring system. In M. Cukurova, N. Rummel, D. Gillet, B. McLaren & J. Uhomoibhi (Hrsg.), Proceedings of the 13th International Conference on Computer Supported Education, 179–186. https://doi.org/10.25656/01:27940.

Schmohl, T., Watanabe, A. & Schelling, K. (Hrsg.) (2023a). Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung: Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens. transcript. https://doi.org/10.1515/9783839457696-001.

Schmohl, T., Schelling, K., Go, S., Freier, C., Hunger, M., Hoffmann, F., Helten, A.-K. & Richter, F. (2023b). Combining NLP, speech recognition, and indexing. An AI-based learning assistant for higher education. In Pixel (Hrsg.), Conference proceedings. 13th international conference „The Future of Education“. Hybrid edition, 29–30 June 2023. Filodiritto Editore. https://doi.org/10.25656/01:27908.

Sindermann, C., Sha, P., Zhou, M., Wernicke, J., Schmitt, H., Li, M., Sariyska, R., Stavrou, M., Becker, B. & Montag, C. (2020). Assessing the Attitude Towards Artificial Intelligence: Introduction of a Short Measure in German, Chinese, and English Language. KI – Künstliche Intelligenz, 35. https://doi.org/10.1007/s13218-020-00689-0.

Wang, F. & Hannafin, M. J. (2005). Design-based research and technology-enhanced learning environments. Educational Technology Research and Development, 53(4), 5–23. http://dx.doi.org/10.1007/BF02504682.

Watanabe, A., Schmohl, T. & Schelling, K. (2023). Akzeptanzforschung zum Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Hochschulbildung. Eine kritische Bestandsaufnahme. In C. de Witt, C. Gloerfeld & S. E. Wrede (Hrsg.), Künstliche Intelligenz in der Bildung (S. 263–289). Springer VS. https://doi.org/10.1007/978-3-658-40079-8_13.

Yilmaz, F. G. K., Yilmaz, R. & Ceylan, M. (2023). Generative Artificial Intelligence Acceptance Scale: A Validity and Reliability Study. International Journal of Human–Computer Interaction, 40(24), 8703–8715. https://doi.org/10.1080/10447318.2023.2288730.

Mehr lesen