Grundlagenwissen zu Künstlicher Intelligenz von angehenden Lehrkräften. Modellbasierte Testentwicklung und Validierung

Abstract: In der Dissertation wird ausgehend von der zunehmenden Relevanz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Rahmen digitaler Transformationsprozesse ein Strukturmodell für KI-bezogene Kompetenzfacetten (angehender) Lehrkräfte im berufsbildenden Bereich entwickelt. Das Wissen zu KI nimmt dabei in Anlehnung an die Professionalisierungsforschung eine zentrale Rolle ein. Im Rahmen der Arbeit wird der Frage nachgegangen, wie das Grundlagenwissen (angehender) Lehrkräfte theoretisch modelliert und empirisch erfasst werden kann. Das entwickelte Testinstrument wurde anhand eines quantitativen Studiendesigns umfassend validiert. (DIPF/Orig.)

Angaben zum Objekt

• Standort: Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
• Umfang: Online-Ressource
• Sprache: Deutsch
• Anmerkungen: Bielefeld : wbv Publikation 2024, 236 S. - (Berufsbildung, Arbeit und Innovation - Dissertationen / Habilitationen; 79) - (Dissertation, Universität Leipzig, 2023). ISBN 978-3-7639-7653-9; 978-3-7639-7652-2 ; Dissertation, Universität Leipzig, 2023

Verweise und Beziehungen

• Erschienen in: Berufsbildung, Arbeit und Innovation - Dissertationen / Habilitationen ; 79

Klassifikation und Themen

• Klassifikation: Erziehung, Schul- und Bildungswesen
• Schlagwort: Künstliche Intelligenz ; Digitalisierung ; Berufsbildung

Beteiligte, Orts- und Zeitangaben

• Ereignis: Veröffentlichung
• (wo): Frankfurt
• (wer): DIPF Leibniz Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation
• (wann): 2024
• Urheber: Schmidt, Jacqueline Marie-Charlotte

Weitere Informationen

• DOI: 10.25656/01:30235
• URN: urn:nbn:de:0111-pedocs-302358
• Rechteinformation: Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
• Letzte Aktualisierung: 14.08.2025, 10:44 MESZ