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Die Dissertation beschäftigt sich mit der wachsenden Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Kontext digitaler Transformationen und entwickelt ein Strukturmodell für KI-bezogene Kompetenzfacetten angehender Lehrkräfte im berufsbildenden Bereich. Das Wissen über KI spielt, basierend auf der Professionalisierungsforschung, eine zentrale Rolle. Die Arbeit untersucht, wie das Grundlagenwissen der Lehrkräfte theoretisch modelliert und empirisch erfasst werden kann. Ein neu entwickeltes Testinstrument wurde umfassend validiert, um die Kompetenzen zu messen. Das Inhaltsverzeichnis gliedert sich in mehrere Hauptkapitel: Zunächst wird die Relevanz der Arbeit und die zentrale Zielstellung umrissen. Es folgt die theoriebasierte Modellierung des KI-Grundlagenwissens, die kognitive und non-kognitive Kompetenzfacetten sowie die inhaltlichen Anforderungen an das Wissen der Lehrkräfte behandelt. Anschließend wird die Operationalisierung der Kompetenzfacetten thematisiert, einschließlich der Messgegenstände und der Objektivität des Tests. Die empirische Erprobung des Testinstruments umfasst das Studiendesign, die Datenaufbereitung und die Beurteilung des Wissenstests anhand klassischer Testtheorie. Abschließend werden neue Erkenntnisse und Perspektiven zum Grundlagenwissen über KI bei angehenden Lehrkräften zusammengefasst, inklusive Limitationen und Implikationen für zukünftige Forschungsansätze. Ein umfangreicher Anhang ergänzt die
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Grundlagenwissen zu Künstlicher Intelligenz von angehenden Lehrkräften, Jacqueline M.-C. Schmidt
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