Grundlagenwissen zu Künstlicher Intelligenz von angehenden Lehrkräften
Modellbasierte Testentwicklung und Validierung, Berufsbildung, Arbeit und Innova
Seeber, Susan / Windelband, Lars
Erschienen am
01.04.2024, Auflage: 1. Auflage
Beschreibung
In der Dissertation von Frau Dr.in Schmidt 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.
Autorenportrait
Jacqueline Marie-Charlotte Schmidt war von 2018 bis 2023 wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Wirtschaftspädagogik der Universität Leipzig. Ihre Promotion schloss sie im September 2023 mit dem Gesamtprädikat summa cum laude an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät ab. Seit Januar 2024 ist sie Juniorprofessorin für Wirtschaftspädagogik, insbesondere: Digitalisierung in Bildungs- und Arbeitswelten an der Technischen Universität Dresden.