Einsatzpotenziale von künstlicher Intelligenz in der Lehrkräftebildung – Wirkung und Nutzung einer KI-basierten Assistenz für die Unterrichtsplanung im Kontext von Digitalisierung und Nachhaltigkeit

Abstract

Die vorliegende Dissertation untersucht die Wirkung und Nutzung einer KI-Plattform zur Unterstützung der Unterrichtsplanung in der wirtschaftsberuflichen Lehrkräftebildung und fokussiert aktuelle Themen wie Digitalisierung und Nachhaltigkeit. Speziell der Rechnungswesen- und Controllingunterricht ist dabei ein relevanter Bezugsbereich, da er essenziell für das wirtschaftliche Denken ist und zugleich in allen wirtschaftsberuflichen Curricula stattfindet. Vor dem Hintergrund der dynamischen Veränderungen in der Be-rufswelt müssen Lehrkräfte darauf vorbereitet werden, aktuelle Herausforderungen im Unterricht zu berücksichtigen, um die berufliche Handlungskompetenz der Auszubildenden zu stärken und diese langfristig handlungsfähig zu machen. Dies geschieht unter den komplexen Bedingungen der Unterrichtsplanung. Im Zentrum steht die Frage, wie eine KI-Plattform in der wirtschaftsberuflichen Lehrkräftebildung gestaltet und genutzt werden kann, um Studierende bei ihrer Unterrichtsplanung zu aktuellen Themen zu unterstützen. Dabei werden vier Teilfragestellungen bearbeitet. Zunächst wird mittels zweier systematischer Literaturreviews herausgestellt, wie der Stand der Forschung zu Digitalisierung und Nachhaltigkeit im Rechnungswesen und Controlling aussieht, wie diese Inhalte in den Unterricht integriert werden und welche Kompetenzen befördert werden sollen. Daraufhin erfolgt die theoretisch-konzeptionelle Entwicklung von Gestaltungsmöglichkeiten für eine analytische KI-Plattform als Assistenz bei der Unterrichtsplanung, um den empirischen Teil der Arbeit vorzubereiten. Die Plattform, genannt EDDA, wurde in einem gemeinschaftlichen Vorhaben der Universitäten Hamburg, Oldenburg und Graz (Österreich) entwickelt. EDDA bietet sowohl schriftliches als auch visuelles Expertenfeedback. Die semesterbegleitende Interventionsstudie im Experimental-Kontrollgruppendesign trägt zur Beantwortung der Teilfrage nach der Wirksamkeit der Plattform bei und erlaubt Vergleiche zu menschlichem Feedback. Die letzte Teilfrage zur Interaktion mit der Plattform wird mittels einer Eye Tracking-Studie über zwei Erhebungszeitpunkte beantwortet. Die empirischen Ergebnisse zeigen, dass EDDA signifikante Verbesserungen in der Qualität der Unterrichtspläne bewirken kann. Die Nutzung der Plattform ermöglicht es den Studierenden darüber hinaus, ihre Pläne in einigen Bereichen besser an die Bedürfnisse einer digitalisierten und nachhaltigen Wirtschaftswelt anzupassen. Bei der Interaktion mit EDDA konnten verschiedene Nutzungstypen identifiziert werden, die auch in der Nutzungsintensität voneinander abweichen. Diese Ergebnisse verstärken die Bedeutung von KI-gestütztem Feedback als Werkzeug zur Professionalisierung von (angehenden) Lehrkräften. Verschiedene Präferenzen für schriftliches oder visuelles Feedback zeigen die Notwendigkeit hochschuldidaktische Lehr-Lernprozesse individualisiert zu gestalten. Studierende, die sich stärker auf die Gestaltungsempfehlungen für ihre Unterrichtsplanungen fokussieren, entwickeln in vielen analysierten Bereichen signifikant bessere Un-terrichtsentwürfe. Jene, die sich eher auf die Darstellung ihrer Ergebnisse als auf Veränderungspotenziale fokussieren, schneiden schlechter ab. Diese Erkenntnis regt dazu an, die Kollaboration zwischen KI und Lehrenden weiter auszubauen, um optimal auf die vielfältigen Bedürfnisse der Lernenden eingehen zu können. Zusammenfassend zeigt die vorliegende Arbeit, dass KI-gestütztes Feedback ein effektives Mittel zur Professionalisierung in der Lehrkräftebildung darstellt. Die gewonnenen Erkenntnisse tragen dazu bei, lernförderliche KI-Anwendungen zu gestalten und geben ferner Aufschluss darüber, unter welchen Gesichtspunkten die Integration von Digitalisie-rung und Nachhaltigkeit gelingen kann. Die Arbeit erweitert das Verständnis dafür, wie KI-Technologien als pädagogische Werkzeuge genutzt werden können, um qualitative Verbesserungen in Lehr- und Lernprozessen zu erreichen.

This dissertation examines the impact and use of an AI platform to support lesson planning in vocational business teacher education, focusing on current topics such as digitalization and sustainability. Especially accounting and controlling lessons are of interest here, as this area plays a crucial role in economic thinking and is embedded into all vocational business education curricula. Against the backdrop of dynamic changes in the professional world, teachers must be prepared to address current instructional challenges, aiming to strengthen the vocational action competence of students and ensure their long-term ability to act. All of these developments have to be recognized under the already complex conditions of lesson planning. The main question asks how an AI platform can be designed and utilized in vocational business teacher education to support students in their lesson planning on current topics. Four subquestions are addressed. First, two systematic literature reviews highlight the state of research on digitalization and sustainability in accounting and controlling, examine how these contents are integrated into teaching, and identify the competences to be promoted. Following this, the theoretical and conceptual design possibilities for an analytical AI platform as an assistant in lesson planning are developed to inform the following empirical study. The platform EDDA was developed through a collaborative effort by the universities of Hamburg, Oldenburg, and Graz (Austria). EDDA provides both written and visual expert feedback. A semester-long intervention study using an experimental-control group design contributes to the sub-question on the platform's effectiveness and allows comparisons with human feedback. The final subquestion regarding students’ interaction with the platform is addressed using an eye-tracking study across two data collection points. Empirical results demonstrate that EDDA can significantly improve the quality of lesson plans in some of the analyzed areas. In the eye-tracking study, various interaction types were identified, differing in usage intensity. These results underscore the importance of AI-supported feedback as a tool for the professionalization of (prospective) teachers. Different preferences for written or visual feedback highlight the necessity of individualized instructional design in higher education teaching and learning processes. Students who focus more on the design recommendations for their lesson plans develop signifi-cantly better lesson drafts in many analyzed areas. Those focusing more on showcasing their results rather than on potential changes perform worse. This insight encourages further development of collaboration between AI and educators to better meet the diverse needs of learners. In summary, this work demonstrates that AI-supported feedback is an effective means of professionalization in teacher education. The findings contribute to designing learning-enhancing AI applications and provide insights into the successful integration of digitalization and sustainability. The work expands the understanding of how AI technologies can be used as pedagogical tools to achieve qualitative improvements in teaching and learning processes.