Presentation of empirical project results (research currently being finalised at the time of the conference)

Im deutschsprachigen Diskurs über Künstliche Intelligenz (KI) (Russell & Norvig 2021) im schulischen Kontext stehen bislang vor allem Kompetenzfragen, insbesondere zu KI-, Daten- und Prompt-Literacy im Zentrum (SWK 2024).
Systematische, empirische Befunde, wie KI-Systeme in Bildungsprozesse genutzt werden, besonders durch Schüler:innen, liegen dagegen kaum vor. Der internationale Diskurs betont zugleich den transformativen Charakter generativer und agentischer KI-Systeme (Khan 2024; Morris u. a. 2024). Diese Transformation wirft weitreichende Fragen zu Inklusion auf (Autenrieth et al. 2025; Vorsik & Vosberg 2024).
Mit Blick auf diese Entwicklung stellt der Beitrag eine Studie vor, die im Sommer 2025 durchgeführt wurde und den Status quo der Haltung zu und Nutzung von KI-Systemen an Schulen (alle Schularten) in Baden-Württemberg erhebt.
Querliegend werden Bezüge zu Inklusion erhoben, um interdependente Haltungsmuster sichtbar zu machen.
Die Studie verwendet ein korrelatives Querschnittsdesign mit einer standardisierten Online-Befragung von Lehrkräften und Schulleitungen (N=286). Die Erhebung der KI-bezogenen Variablen erfolgt mittels eines selbst entwickelten Instruments zu Haltungen, Nutzungsverhalten und Risikowahrnehmung. Die Auswertung nutzt deskriptive Statistiken, Korrelationsanalysen und multiple Regressionsmodelle. Für die Entwicklung einer KI-Nutzungstypologie wird eine Clusteranalyse durchgeführt.
Die Studie liefert eine erste Datenbasis zur KI-Praxis an Schulen eines Flächenlandes und eröffnet damit einen empirischen Zugang zu Fragen, die bislang überwiegend normativ diskutiert wurden.
Zentrale Ergebnisse der Studie weisen mit Blick auf Verbindungen von KI und Inklusion/Inklusiver Bildung im Kontext von Schule auf folgende Erkenntnisse hin: (1: Haltung) Es besteht ein signifikanter Zusammenhang zwischen positiven Haltungen gegenüber KI und gegenüber Inklusion. (2: Auswirkungen auf die Praxis) Aus Sicht der Lehrkräfte ermöglicht KI individualisierte Lernangebote durch Material- und Übungsdifferenzierung; Sprachunterstützung erfolgt durch Übersetzungen in Muttersprachen und leichte Sprache; KI bietet individuelles Feedback und entlastet Lehrkräfte für persönliche Begleitung von Schüler:innen; Vereinfachte Recherchen und visuelle Darstellungen erleichtern Informationszugang; Selbstständigkeit und Selbstwirksamkeit werden durch eigenständiges Fragen, Textüberarbeitung und niveaugerechte Übungen gefördert.

Autenrieth, Daniel, Jan-René Schluchter, und Lea Schulz. 2025. „AI is all you need? Künstliche Intelligenz, gesellschaftliche Teilhabe und Perspektiven transformativer Bildung auf die Herausforderungen eines AI Divide“. Zeitschrift für Inklusion. (Im Erscheinen)
Brynjolfsson, Erik. 2022. „The Turing Trap: The Promise & Peril of Human-Like Artificial Intelligence“. arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2201.04200.
Khan, Salman. 2024. Brave new words: how AI will revolutionize education (and why that’s a good thing). New York: Viking.
Morris, Meredith Ringel, Jascha Sohl-dickstein, Noah Fiedel, Tris Warkentin, Allan Dafoe, Aleksandra Faust, Clement Farabet, und Shane Legg. 2024. „Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI“. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.02462.
Russell, Stuart J., und Peter Norvig. 2021. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Fourth Edition. Pearson Series in Artificial Intelligence. Hoboken, NJ: Pearson.
Ständige Wissenschaftliche Kommission der Kultusministerkonferenz (SWK). 2024. „Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem: Impulspapier“. Berlin: Ständige Wissenschaftliche Kommission der Kultusministerkonferenz.
Varsik, S., & Vosberg, L. (2024). The potential impact of Artificial Intelligence on equity and inclusion in education (23). OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/15df715b-en