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Digitalisierung der Bildungswelten

Die COVID-19-Pandemie hat einen deutlichen Digitalisierungsschub im Bildungsbereich bewirkt. Der weltweite Markt für Online-Bildung ist in den letzten Jahren stark gewachsen und mit der zunehmenden Verbreitung von E-Learning-Plattformen und Lern-Apps gewinnt auch Learning Analytics an Bedeutung. Eine wachsende Zahl von Anwendungen im Bildungsbereich ist inzwischen KI-gestützt, wobei besonders tiefgreifende und dynamische Veränderungen durch generative KI zu erwarten sind.

Das Bildungssystem befindet sich mitten in der digitalen Transformation, wobei zwischen den Bildungsbereichen große Unterschiede in der Implementierung und Nutzung digitaler Technologien bestehen. Während sich die Hochschulen in Lehre und Verwaltung bereits frühzeitig auf den Weg gemacht haben, konnten die allgemeinbildenden Schulen in Deutschland lange Zeit nicht mit der zunehmenden Digitalisierung der Gesellschaft Schritt halten [1]. Vor 2020 gehörten die deutschen Schulen im internationalen Vergleich zu den digitalen Schlusslichtern, sowohl in der Ausstattung als auch in der Unterrichtspraxis [2]. Seitdem wird der Ausbau der digitalen Infrastruktur an Schulen politisch stark vorangetrieben. Mit dem 2019 eingeführten DigitalPakt Schule unterstützt der Bund die Länder bei Investitionen in die digitale Infrastruktur, die erste Förderphase umfasste 6,5 Mrd. Euro und endete 2024 [3]. Ein starker Impuls für die Digitalisierung ging zudem von der Corona-Pandemie aus. Bereits zu Beginn der Pandemie war ein sprunghafter Anstieg des digitalen Lernens sowie eine bessere Ausstattung mit Tablets und WLAN zu beobachten [4][5] (Datengrafik). Im Jahr 2022 besuchten mehr als 80 % der Schüler/innen eine Schule, die mit einer Lernplattform ausgestattet war; ein deutlicher Zuwachs gegenüber 2018 (Ausstattungsgrad: 33 %) [6]. Im Schulbereich ist außerdem eine zunehmende Digitalisierung von Kernprozessen wie Schülerverwaltung, Stunden-/Vertretungsplanung, Kurs- und Notenverwaltung, Klassenbuchführung, Ressourcenmanagement oder Leistungsdatenverwaltung zu beobachten [7]. Trotz des Digitalisierungsschubes verfügten Ende 2023 im Durchschnitt immer noch erst 74 % der Schulen in Deutschland über Breitbandinternet.

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Durch die Weiterentwicklung der technischen Möglichkeiten hat das Angebot an digitalen Lernformaten in den letzten Jahren stark zugenommen. Ihr Einsatz ist vor allem an Hochschulen und in Unternehmen verbreitet, nimmt aber auch an Schulen stetig zu. Die internationale Studie ICILS 2023 zeigt, dass die Nutzung digitaler Medien durch Lehrkräfte seit 2018 deutlich zugenommen hat [8]. Auch bei der Vorbereitung der Lehrkräfte auf den Einsatz digitaler Endgeräte im Unterricht sind Fortschritte zu verzeichnen, wenngleich noch Defizite bestehen [9] (Datengrafik). Neuere digitale Lernformate wie Online-Workshops, Webinare, Podcasts oder Lernvideos bieten flexible und interaktive Lernmöglichkeiten und fördern den Erwerb digitaler Kompetenzen [10]. Hybride Lernmodelle, die klassischen Präsenzunterricht mit E-Learning kombinieren – sog. Blended Learning –, haben während der COVID-19-Pandemie einen starken Aufschwung erlebt [11] und spielen heute eine immer größere Rolle [12]. Der Einsatz von Virtual Reality (VR) oder Augmented Reality (AR) [13], auch als immersives Lernen bezeichnet, ist in der schulischen und universitären Bildung noch nicht weit verbreitet, wird aber in der betrieblichen Weiterbildung bereits stärker genutzt [14].

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Der weltweite Markt für Online-Bildung ist in den letzten Jahren stark gewachsen, wobei vor allem die Umsätze mit E-Learning-Plattformen und Lern-Apps (z.B. Babbel, Duolingo, Bettermarks) sprunghaft angestiegen sind [15][16]. Mit der zunehmenden Verbreitung von E-Learning-Systemen gewinnt auch Learning Analytics (LA), also die datenbasierte Analyse des Lernverhaltens  [17], zunehmend an Bedeutung. Von LA-Systemen erhofft man sich, Lernprozesse stärker individualisieren zu können. Der weltweite Markt für LA-Systeme soll von 2023 bis 2028 um 17 % wachsen [18], wobei KI ein großer Innovationstreiber ist. Die Integration von LA-Technologien in das deutsche Bildungssystem steht jedoch noch am Anfang. Mit dem Wachstum des digitalen Bildungsmarktes und der Digitalisierung von Bildungseinrichtungen gewinnen große Technologiekonzerne wie Microsoft oder Google zunehmend an Einfluss im Bildungsbereich [19]. Diese Unternehmen dominieren nicht nur bei Computer-Betriebssystemen und wichtigen Softwareprodukten (z.B. Textverarbeitungsprogrammen), sondern bieten zunehmend auch cloudbasierte Dienste und Services für das Bildungswesen an.

Zahlreiche Anwendungen im Bildungsbereich sind inzwischen KI-gestützt, von LA-Systemen und Kollaborationsnetzwerken bis hin zu Lernplattformen, die beim Selbstlernen unterstützen sollen [20][21]. Grundsätzlich wird von KI-basierten Lernanwendungen (Intelligent Tutoring Systems) eine stärkere Personalisierung von Lernprozessen erwartet, die dazu beitragen kann, besser und differenzierter auf die Bedürfnisse und Kompetenzen der Lernenden einzugehen [22], sie individueller zu fördern und damit gerechtere Bildungschancen zu schaffen [23][24]. Besonders dynamisch hat sich generative KI im Bildungsbereich verbreitet (für einen Überblick über Projekte vgl. [25], die Potenziale und Risiken dieser Tools werden intensiv diskutiert [26]. Laut Umfragen nutzt eine stark wachsende Zahl von Studierenden und Schüler/innen regelmäßig generative KI-Tools für Hausaufgaben und die Prüfungsvorbereitung [27][28][29]. Die Integration in die Lehre und den Unterricht hinkt dagegen in Deutschland noch hinterher [30]. Im Bereich der Hochschulbildung hat sich die Auseinandersetzung mit den neuen Technologien bisher vor allem auf die Entwicklung von Leitlinien fokussiert, wobei der Schwerpunkt eher auf Prüfungen und akademischem Fehlverhalten als auf der Hochschulbildung selbst lag. Auch mit Blick auf die Schulen wird der Handlungs- und Regelungsbedarf im Umgang mit generativer KI intensiv diskutiert [31] und die Integration in den Schulalltag in verschiedenen Ländern in Modellversuchen erprobt (z.B. KI@School in Bayern).

Aufkommende technologische Entwicklungen

KI-Tutoren, auch als Intelligente Tutorielle Systeme (ITS) bezeichnet, wird ein großes Potenzial bei der Umsetzung personalisierter Lernangebote zugesprochen [10][25][22][32]. ITS sind „auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Lernsoftwares, die Lehrkräfte im Unterricht als Assistenz oder als „Tutor‘ zur Begleitung von Lernprozessen einsetzen können.“ [33][25] Sie ermöglichen personalisiertes Feedback und Lernangebote auf der Grundlage individueller Daten, die während der Lernsitzungen gesammelt werden und die spezifischen Lernwege des Einzelnen nachvollziehbar machen. Im Unterschied zu klassischen Lernplattformen und -technologien sind KI-Tutoren adaptiv, d.h. sie passen Inhalte, Schwierigkeitsgrad und Tempo an die individuelle Lernkurve an. Außerdem können sie dialogisch auf Fragen reagieren und individuelle Unterstützung durch gezielte Hinweise geben. Der Nutzen für die Lernenden liegt entsprechend in der Personalisierung der Inhalte, im unmittelbaren Feedback sowie im selbstständigen Lernen. Für die Lehrkräfte bietet der Einsatz von KI-Tutoren die Möglichkeit, den Unterricht in heterogenen Gruppen stärker zu differenzieren, sich von Routineaufgaben zu entlasten und Zeit zu gewinnen (die wiederum idealerweise für pädagogische Beziehungspflege und kreative Aufgaben genutzt werden kann) sowie die Diagnose – nicht nur von Lernständen und Lernerfolgen, sondern auch von Förderbedarfen – zu verbessern. Mit der Veröffentlichung von ChatGPT und vergleichbaren LLMs wurde die Entwicklung KI-basierter Lernprogramme deutlich beschleunigt [34]. In den USA werden KI-Tutoren, die auf GPT4 basieren, schon im Schulunterricht eingesetzt. Eine adaptierte Version von ChatGPT (ChatGPT Edu) unterstützt Studierende der Arizona State University [35]. In Deutschland kommen KI-basierte Lernanwendungen bislang vor allem in der Nachhilfe und zur Unterstützung des Selbstlernens zum Einsatz [36]. Die Ständige Wissenschaftliche Kommission der Kultusministerkonferenz (SWK) hat am 17. Januar 2024 ein Impulspapier zum Einsatz von KI-Tools wie ChatGPT im Bildungssystem veröffentlicht und empfiehlt, allen Schüler/innen sowie allen Lehrkräften einen kostenlosen oder kostengünstigen Zugang zu KI-Werkzeugen zu ermöglichen [37]. Allerdings ist der konkrete pädagogische Nutzen von KI-basierten Lernanwendungen wissenschaftlich umstritten bzw. noch nicht ausreichend belegt und es gilt zu klären, „für welche Lerninhalte, didaktischen Ansätze oder Bildungskontexte sich diese als geeignet erweisen“ [38]. Die Entwicklung von KI-basierten Lernanwendungen ist zudem sehr aufwändig. Ihr Einsatz erfordert nicht nur geeignete infrastrukturelle Rahmenbedingungen und eine datenschutzkonforme Gestaltung, sondern auch eine Anpassung der Lehrkonzepte sowie eine entsprechende Schulung der Lehrenden.

Lernumgebungen werden als immersiv bezeichnet, wenn sie es den Lernenden ermöglichen, in die Inhalte eines Mediums einzutauchen. Zwar ist immersives Lernen auch mit analogen Techniken möglich, so kann Immersion in Lernszenarien z.B. über Storytelling oder gezielte Interaktionen erzeugt werden [39]. Jedoch ist das Konzept primär durch die Entwicklung und Verbreitung digitaler Technologien wie Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) bekannt geworden [40]. Immersive Technologien können in Lernumgebungen sehr vielseitig eingesetzt werden und eröffnen angesichts wachsender Anforderungen an individualisiertes, erfahrungsbasiertes und kompetenzorientiertes Lernen neue didaktische Möglichkeiten – insbesondere für schwer zugängliche Inhalte, diversitätsgerechtes Lernen oder Inklusion. Zu den Vorteilen des immersiven Lernens zählen bessere Lernergebnisse, gesteigerte Kreativität, aktives Erforschen und multisensorisches Lernen sowie erhöhte Lernmotivation [14][40][41]. Systematische Untersuchungen zur Wirkung von Immersion auf den Lernerfolg, insbesondere im schulischen Bereich, fehlen jedoch bislang weitgehend [42]. Im Bildungsbereich ist daher noch größtenteils unklar, wie die Technologie effektiv und nachhaltig in Lernszenarien integriert werden kann, auch weil es für viele Bildungsinhalte noch keine immersiven Angebote gibt [42]. Für den Schulunterricht fehlt es an Erfahrungen und erprobten didaktischen Konzepten [43]. Gleichzeitig erfordert der Einsatz immersiver Technologien eine leistungsfähige IT-Infrastruktur und ist mit einem hohen Ressourcen- und Kostenaufwand für Hard- und Software verbunden, den sich viele Schulen nicht leisten können. Um den Mehrwert des immersiven Lernens in Schulen und Hochschulen zu realisieren, müssen daher die technologischen und didaktischen Rahmenbedingungen weiter verbessert werden.

Fußnoten
Fußnoten

  1. Autor:innengruppe Bildungsberichterstattung (2020): Bildung in Deutschland: ein indikatorengestützter Bericht mit einer Analyse zu Bildung in einer digitalisierten Welt. Bielefeld

  2. International Association for the Evaluation of Educational Achievement (2019): Einsatz von digitalen Technologien an deutschen Schulen. Statista, www.statista.com/ (4.10.2024)

  3. BMBF (o. J.): Was ist der DigitalPakt Schule? Bundesministerium für Bildung und Forschung, www.digitalpaktschule.de/ (4.10.2024)

  4. Statistisches Bundesamt (2021): Lernen online: Internetnutzung durch Kinder bis 2020. Statista, www.statista.com/ (4.10.2024)

  5. Verband Bildung und Erziehung (2021): Umfrage zu Breitbandinternet und WLAN in Schulen 2021. Statista, www.statista.com/ (4.10.2024)

  6. OECD (2023): Digitale Lernplattformen an Schulen weltweit 2022. Statista, www.statista.com/ (9.7.2024)

  7. Hartong, S. et al. (2025): Digitalisierung von Schule, Schulverwaltung und Schulaufsicht. In: Klenk, T. et al. (Hg.): Handbuch Digitalisierung in Staat und Verwaltung. Wiesbaden, S. 613–622, DOI: 10.1007/978-3-658-37373-3_43

  8. Eickelmann, B. et al. (2024): ICILS 2023 im Überblick. Zentrale Ergebnisse, Entwicklungen über ein Jahrzehnt und mögliche Entwicklungsperspektiven., DOI: 10.31244/9783830999416

  9. Verband Bildung und Erziehung (2023): Digitalisierung: Lehramtsstudium 2023. Statista, www.statista.com/ (10.7.2024)

  10. Grogorick, L.; Robra-Bissantz, S. (2021): Digitales Lernen und Lehren: Führt Corona zu einer zeitgemäßen Bildung? In: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 58(6), S. 1296–1312, DOI: 10.1365/s40702-021-00806-z

  11. bpb (2021): Hybrides Lernen – aber wie? Bundeszentrale für politische Bildung, 19.1.2021, www.bpb.de/ (4.10.2024)

  12. mmb Institut (2021): Weiterbildung und Digitales Lernen heute und in drei Jahren. Home-Office mischt die E-Learning-Branche auf. Ergebnisse der 15. Trendstudie „mmb Learning Delphi“. Essen

  13. Kind, S. et al. (2019): Virtual und Augmented Reality : Status quo, Herausforderungen und zukünftige Entwicklungen. TA-Vorstudie. Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag (TAB), Berlin, DOI: 10.5445/IR/1000131346

  14. Bitkom (2022): Unternehmen nutzen VR oder AR vor allem für die Weiterbildung. Presseinformation. 29.8.2022, www.bitkom.org/ (10.10.2024)

  15. Business of Apps (2023): E-Learning Plattformen – Umsatz weltweit bis 2022. Statista, www.statista.com/ (9.7.2024)

  16. Statista Digital Market Insights (2023): Online-Bildung – Umsätze weltweit bis 2027. Statista, www.statista.com/ (9.7.2024)

  17. Peters, R.; Bovenschulte, M. (2021): Learning Analytics – Potenzial von KI-Systemen für Lehrende und Lernende. Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deuutschen Bundestag, Themenkurzprofil 42, Berlin, DOI: 10.5445/IR/1000131769

  18. Yahoo Finance (2023): Worldwide Education and Learning Analytics Market 2023-2028: Proliferation of E-Learning Technologies Sparks Surge in Education Analytics Adoption. Yahoo Finance, 24.10.2023, www.finance.yahoo.com/ (10.7.2024)

  19. UNESCO (2023): Global Education Monitoring Report 2023: Technology in education: A tool on whose terms?, Paris, DOI: 10.54676/UZQV8501

  20. mmb Institut (2021): KI@Bildung: Lehren und Lernen in der Schule mit Werkzeugen Künstlicher Intelligenz. www.telekom-stiftung.de/ (4.10.2024)

  21. Sackmann, C. (2024): KI hilft bei den Hausaufgaben: Das steckt hinter den beliebten Schüler-Apps. VDI nachrichten – Das Nachrichtenportal für Ingenieure, 27.6.2024, www.vdi-nachrichten.com/ (10.9.2024)

  22. Akademie Herkert (o. J.): Was ist adaptives Lernen? www.akademie-herkert.de (10.9.2024)
  23. Dumont, H.; Ready, D. D. (2023): On the promise of personalized learning for educational equity. In: npj Science of Learning 8(1), S. 26, DOI 10.1038/s41539-023-00174-x

  24. Holmes, W. et al. (2018): Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien. Ein roter Faden. Robert Bosch Stiftung, Stuttgart

  25. Wissenschaftliche Dienste (2025): Zum aktuellen Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Bildungseinrichtungen. Deutscher Bundestag, Berlin

  26. Ständige Wissenschaftlichen Kommission  der Kultusministerkonferenz (2024): Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem. Impulspapier der Ständigen Wissenschaftlichen Kommission  der Kultusministerkonferenz. Bonn

  27. Houben, L. (2024): Bildungsexperten: ChatGPT und Co. als „Denkwerkzeuge“ nutzen. ZDFheute, 17.1.2024, www.zdf.de/ (10.9.2024)

  28. Schlude, A. et al. (2024): Verbreitung und Akzeptanz generativer KI an Schulen und Hochschulen. Bidt DE, 15.3.2024, https://www.bidt.digital/publikation/verbreitung-und-akzeptanz-generativer-ki-an-schulen-und-hochschulen/ (10.7.2024)

  29. Seidl, T.; Vonhof, C. (2024): Studentische Nutzung von KI-Tools im Hochschulalltag. Hochschulforum Digitalisierung, 9.9.2024, www.hochschulforumdigitalisierung.de/ (18.9.2024)

  30. Budde, J. et al. (2024): Künstliche Intelligenz: Wo stehen die deutschen Hochschulen? Hochschulforum Digitalisierung, Berlin

  31. KMK (2023): Länder erarbeiten gemeinsamen Themenkatalog zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz an Schulen. Kultusministerkonferenz, 1.12.2023, www.kmk.org (10.9.2024)

  32. Grogorick, L.; Robra-Bissantz, S. (2021): Digitales Lernen und Lehren: Führt Corona zu einer zeitgemäßen Bildung? In: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 58(6), S. 1296–1312, DOI: 10.1365/s40702-021-00806-z

  33. Bacia, E. et al. (2024): Innovative Lernumgebungen gestalten. Leitfaden für die Nutzung Intelligenter Tutorieller Systeme im Schulalltag. Forschungsinstitut für Bildungs- und Sozialökonomie im Auftrag der Vodafone Stiftung Deutschland, Düsseldorf

  34. Schleiss, J. et al. (2023): Künstliche Intelligenz in der Bildung. Drei Zukunftsszenarien und fünf Handlungsfelder. Zenodo, DOI: 10.5281/zenodo.7702620

  35. Hal Schwartz, E. (2024): Your next professor at this college could be ChatGPT. TechRadar, 27.8.2024, www.techradar.com/ (30.8.2024)

  36. Schinkels, P. (2024): KI in der Bildung: Mein Lehrer, der KI-Tutor. Die Zeit, 5.9.2024, www.zeit.de/ (5.9.2024)

  37. Brand, A. (2024): SWK-Bildungsforscher empfehlen Einsatz von ChatGPT an Schulen. Das Deutsche Schulportal, www.deutsches-schulportal.de/ (10.9.2024)

  38. Kerres, M. et al. (Hg.) (2022): Interaktive, adaptive und künstlich-intelligente Lernprogramme: Potenziale für das digitale Lernen ausloten. In: de Witt, C. et al. (Hg.): Künstliche Intelligenz in der Bildung. Wiesbaden, S. 109–131

  39. e-Learning Journal (2022): Immersives Lernen – Trend oder Hype? 1.12.2022, www.elearning-journal.com/ (10.10.2024)

  40. Mystakidis, S.; Lympouridis, V. (2023): Immersive Learning. In: Encyclopedia 3(2), S. 396–405, DOI: 10.3390/encyclopedia3020026

  41. Schweiger, M. et al. (2022): Lernerfolg in der Schule durch Augmented und Virtual Reality? Eine quantitative Synopse von Wirkungsstudien zum Einsatz virtueller Realitäten in Grund- und weiterführenden Schulen. In: MedienPädagogik: Zeitschrift für Theorie und Praxis der Medienbildung 47, S. 1–25, DOI: 10.21240/mpaed/47/2022.04.01.X

  42. Schmidt, S. (2024): Lernen wird zum Erlebnis: XR in Bildung und Ausbildung. In: Mehrwerte durch immersive Technologien. Anwendungsszenarien für XR-Technologien in Wirtschaft und Gesellschaft. Berlin, S. 13–18

  43. Schäfer, C. et al. (2023): Virtual Reality in der Schule: Bedenken und Potenziale aus Sicht der Akteur:innen in interdisziplinären Ratingkonferenzen. In: MedienPädagogik: Zeitschrift für Theorie und Praxis der Medienbildung 51, S. 1–24, DOI: 10.21240/mpaed/51/2023.01.10.X

TAB-Publikationen
Themenkurzprofil Nr. 42
Learning Analytics
Zur Publikation
Themenkurzprofil Nr. 65
Digitale Spiele in der Bildung
Zur Publikation
TAB-Hintergrundpapier Nr. 26
ChatGPT und andere Computermodelle zur Sprachverarbeitung – Grundlagen, Anwen-dungspotenziale und mögliche Auswirkungen
Zur Publikation
Zitationsvorschlag

Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag (TAB) (2025): Foresight-Report zum Infrastruktursystem Bildung und Forschung (Autor/innen: Bledow, N.; Eickhoff, M.; Evers-Wölk, M.; Kahlisch, C.; Kehl, C.; Nolte, R.; Riousset, P.). Berlin. https://foresight.tab-beim-bundestag.de/reports/bildung-und-forschung

Fußnoten Expert/innen Autor/innen
Fußnoten

  1. Autor:innengruppe Bildungsberichterstattung (2020): Bildung in Deutschland: ein indikatorengestützter Bericht mit einer Analyse zu Bildung in einer digitalisierten Welt. Bielefeld

  2. International Association for the Evaluation of Educational Achievement (2019): Einsatz von digitalen Technologien an deutschen Schulen. Statista, www.statista.com/ (4.10.2024)

  3. BMBF (o. J.): Was ist der DigitalPakt Schule? Bundesministerium für Bildung und Forschung, www.digitalpaktschule.de/ (4.10.2024)

  4. Statistisches Bundesamt (2021): Lernen online: Internetnutzung durch Kinder bis 2020. Statista, www.statista.com/ (4.10.2024)

  5. Verband Bildung und Erziehung (2021): Umfrage zu Breitbandinternet und WLAN in Schulen 2021. Statista, www.statista.com/ (4.10.2024)

  6. OECD (2023): Digitale Lernplattformen an Schulen weltweit 2022. Statista, www.statista.com/ (9.7.2024)

  7. Hartong, S. et al. (2025): Digitalisierung von Schule, Schulverwaltung und Schulaufsicht. In: Klenk, T. et al. (Hg.): Handbuch Digitalisierung in Staat und Verwaltung. Wiesbaden, S. 613–622, DOI: 10.1007/978-3-658-37373-3_43

  8. Eickelmann, B. et al. (2024): ICILS 2023 im Überblick. Zentrale Ergebnisse, Entwicklungen über ein Jahrzehnt und mögliche Entwicklungsperspektiven., DOI: 10.31244/9783830999416

  9. Verband Bildung und Erziehung (2023): Digitalisierung: Lehramtsstudium 2023. Statista, www.statista.com/ (10.7.2024)

  10. Grogorick, L.; Robra-Bissantz, S. (2021): Digitales Lernen und Lehren: Führt Corona zu einer zeitgemäßen Bildung? In: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 58(6), S. 1296–1312, DOI: 10.1365/s40702-021-00806-z

  11. bpb (2021): Hybrides Lernen – aber wie? Bundeszentrale für politische Bildung, 19.1.2021, www.bpb.de/ (4.10.2024)

  12. mmb Institut (2021): Weiterbildung und Digitales Lernen heute und in drei Jahren. Home-Office mischt die E-Learning-Branche auf. Ergebnisse der 15. Trendstudie „mmb Learning Delphi“. Essen

  13. Kind, S. et al. (2019): Virtual und Augmented Reality : Status quo, Herausforderungen und zukünftige Entwicklungen. TA-Vorstudie. Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag (TAB), Berlin, DOI: 10.5445/IR/1000131346

  14. Bitkom (2022): Unternehmen nutzen VR oder AR vor allem für die Weiterbildung. Presseinformation. 29.8.2022, www.bitkom.org/ (10.10.2024)

  15. Business of Apps (2023): E-Learning Plattformen - Umsatz weltweit bis 2022. Statista, www.statista.com/ (9.7.2024)

  16. Statista Digital Market Insights (2023): Online-Bildung - Umsätze weltweit bis 2027. Statista, www.statista.com/ (9.7.2024)

  17. Peters, R.; Bovenschulte, M. (2021): Learning Analytics – Potenzial von KI-Systemen für Lehrende und Lernende. Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deuutschen Bundestag, Themenkurzprofil 42, Berlin, DOI: 10.5445/IR/1000131769

  18. Yahoo Finance (2023): Worldwide Education and Learning Analytics Market 2023-2028: Proliferation of E-Learning Technologies Sparks Surge in Education Analytics Adoption. Yahoo Finance, 24.10.2023, www.finance.yahoo.com/ (10.7.2024)

  19. UNESCO (2023): Global Education Monitoring Report 2023: Technology in education: A tool on whose terms?, Paris, DOI: 10.54676/UZQV8501

  20. mmb Institut (2021): KI@Bildung: Lehren und Lernen in der Schule mit Werkzeugen Künstlicher Intelligenz. www.telekom-stiftung.de/ (4.10.2024)

  21. Sackmann, C. (2024): KI hilft bei den Hausaufgaben: Das steckt hinter den beliebten Schüler-Apps. VDI nachrichten - Das Nachrichtenportal für Ingenieure, 27.6.2024, www.vdi-nachrichten.com/ (10.9.2024)

  22. Akademie Herkert (o. J.): Was ist adaptives Lernen? www.akademie-herkert.de (10.9.2024)
  23. Dumont, H.; Ready, D. D. (2023): On the promise of personalized learning for educational equity. In: npj Science of Learning 8(1), S. 26, DOI 10.1038/s41539-023-00174-x

  24. Holmes, W. et al. (2018): Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien. Ein roter Faden. Robert Bosch Stiftung, Stuttgart

  25. Wissenschaftliche Dienste (2025): Zum aktuellen Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Bildungseinrichtungen. Deutscher Bundestag, Berlin

  26. Ständige Wissenschaftlichen Kommission  der Kultusministerkonferenz (2024): Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem. Impulspapier der Ständigen Wissenschaftlichen Kommission  der Kultusministerkonferenz. Bonn

  27. Houben, L. (2024): Bildungsexperten: ChatGPT und Co. als „Denkwerkzeuge“ nutzen. ZDFheute, 17.1.2024, www.zdf.de/ (10.9.2024)

  28. Schlude, A. et al. (2024): Verbreitung und Akzeptanz generativer KI an Schulen und Hochschulen. Bidt DE, 15.3.2024, https://www.bidt.digital/publikation/verbreitung-und-akzeptanz-generativer-ki-an-schulen-und-hochschulen/ (10.7.2024)

  29. Seidl, T.; Vonhof, C. (2024): Studentische Nutzung von KI-Tools im Hochschulalltag. Hochschulforum Digitalisierung, 9.9.2024, www.hochschulforumdigitalisierung.de/ (18.9.2024)

  30. Budde, J. et al. (2024): Künstliche Intelligenz: Wo stehen die deutschen Hochschulen? Hochschulforum Digitalisierung, Berlin

  31. KMK (2023): Länder erarbeiten gemeinsamen Themenkatalog zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz an Schulen. Kultusministerkonferenz, 1.12.2023, www.kmk.org (10.9.2024)

  32. Grogorick, L.; Robra-Bissantz, S. (2021): Digitales Lernen und Lehren: Führt Corona zu einer zeitgemäßen Bildung? In: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 58(6), S. 1296–1312, DOI: 10.1365/s40702-021-00806-z

  33. Bacia, E. et al. (2024): Innovative Lernumgebungen gestalten. Leitfaden für die Nutzung Intelligenter Tutorieller Systeme im Schulalltag. Forschungsinstitut für Bildungs- und Sozialökonomie im Auftrag der Vodafone Stiftung Deutschland, Düsseldorf

  34. Schleiss, J. et al. (2023): Künstliche Intelligenz in der Bildung. Drei Zukunftsszenarien und fünf Handlungsfelder. Zenodo, DOI: 10.5281/zenodo.7702620

  35. Hal Schwartz, E. (2024): Your next professor at this college could be ChatGPT. TechRadar, 27.8.2024, www.techradar.com/ (30.8.2024)

  36. Schinkels, P. (2024): KI in der Bildung: Mein Lehrer, der KI-Tutor. Die Zeit, 5.9.2024, www.zeit.de/ (5.9.2024)

  37. Brand, A. (2024): SWK-Bildungsforscher empfehlen Einsatz von ChatGPT an Schulen. Das Deutsche Schulportal, www.deutsches-schulportal.de/ (10.9.2024)

  38. Kerres, M. et al. (Hg.) (2022): Interaktive, adaptive und künstlich-intelligente Lernprogramme: Potenziale für das digitale Lernen ausloten. In: de Witt, C. et al. (Hg.): Künstliche Intelligenz in der Bildung. Wiesbaden, S. 109–131

  39. e-Learning Journal (2022): Immersives Lernen – Trend oder Hype? 1.12.2022, www.elearning-journal.com/ (10.10.2024)

  40. Mystakidis, S.; Lympouridis, V. (2023): Immersive Learning. In: Encyclopedia 3(2), S. 396–405, DOI: 10.3390/encyclopedia3020026

  41. Schweiger, M. et al. (2022): Lernerfolg in der Schule durch Augmented und Virtual Reality? Eine quantitative Synopse von Wirkungsstudien zum Einsatz virtueller Realitäten in Grund- und weiterführenden Schulen. In: MedienPädagogik: Zeitschrift für Theorie und Praxis der Medienbildung 47, S. 1–25, DOI: 10.21240/mpaed/47/2022.04.01.X

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