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<em>British Journal of Educational Technology</em> | BERA Journal | Wiley Online Library

Die Ergebnisse zeigen: Die Gespräche waren nur moderat authentisch, aber deutlich funktional-dialogisch. Der Avatar fungierte als responsive „Gegenstimme“ und Sparringspartner und eröffnete vielversprechende Lerngelegenheiten für die Studierenden. Open Access im @BJET: doi.org/10.1111/bjet...

doi.org

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Untersucht haben wir nicht nur, ob solche Trainings glaubwürdig wirk n, sondern vor allem, ob sie funktional für den Erwerb sprachbezogener Kompetenzen angehender Lehrkräfte für den Umgang mit Hate Speech im Klassenzimmer sind.

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In unserer neuen Studie im British Journal of Educational Technology untersuchen Franziska Menter, Jan-Michael Schorling und ich deshalb KI-basierte Schüleravatare als simulative Trainingsformate (quasi Fahrsimulatoren) in der Lehrkräftebildung.

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eine weitere Studie setzt sich mit dem Einsatz von KI an Universitäten auseinander. Über KI in Bildung wird derzeit zu Recht viel über Risiken & Fehlentwicklungen gesprochen. Uns interessiert hier: Wo kann KI pädagogisch sinnvoll eingesetzt werden, um Lehrkräfte besser auf ihre Praxis vorzubereiten?

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Sprache – Bildung – Demokratie

Der Band bringt unterschiedliche Perspektiven aus den natur- und gesellschaftswissenschaftlichen Disziplinen zusammen und fragt nach dem Verhältnis von sprachlichem Lernen, Bildung und Demokratie unter veränderten gesellschaftlichen und digitalen Bedingungen. Mehr zum Band: beltz.de/fachmedien/e...

beltz.de

Sprache wird als komplexes System von Zeichen und Regeln zum Zweck der Kommunikation und des Austauschs von Informationen beschrieben. Die Bedeutung von Sprache als Medium demokratischer Verständigung...

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Neu erschienen bei Beltz Juventa: Sprache – Bildung – Demokratie. Eine Verhältnisbestimmung für Schule und Unterricht, hrsg. von Alexander Gröschner, Michael May und mir.

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Dennis Hauk @eduteach.bsky.social · 29/05/2026

In den letzten Wochen sind zwei neue Publikationen von mir erschienen. Beide beschäftigen sich aus unterschiedlichen Perspektiven mit demokratierelevanten Fragen in Zeiten zunehmender Politisierung und technischer Entwicklungen rund um KI.

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Ich sehe deinen Punkt, erkenne aber den Hebel eher auf Seiten der Institution. Testen führt in der aktuellen Praxis häufig zu (herkunftsbezogener) Selektion, während Förderpotenziale ungenutzt bleiben. Auf deine Ausgangsfrage bezogen, kann die Prüfung auswendig gelernt Wissens trotzdem sinnvoll sein

Dennis Hauk @eduteach.bsky.social · 29/05/2026

Dann ist aber nicht Prüfen selbst das Problem, sondern deren Praxis, die - und so fair muss man den Lehrpersonen gegenüber sein - einer widersprüchlichen institutionellen Logik unterliegt. Konzepte, das zu ändern, gibt es genug, allein es fehlt der politische, vielleicht auch der pädagogische Wille.

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Dennis Hauk @eduteach.bsky.social · 29/05/2026

Es gibt gute und empirisch abgesicherte Gründe, die auch (!) für das Erlernen deklarativen Wissens sprechen (en.wikipedia.org/wiki/Cogniti...). Wenn das Prüfen dazu beiträgt, den Wissenserwerb zu diagnostizieren & zu unterstützen, dann hat dieses Vorgehen nach wie vor seine Berechtigung.

en.wikipedia.org

Cognitive load - Wikipedia

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Dennis Hauk @eduteach.bsky.social · 19/05/2026

Danke für den spannenden Artikel. Wenn ich im Kommentar auf den Link klicke, gelange ich auf eine im März 2026 veröffentlichte Studie (journals.sagepub.com/doi/10.1177/...). Ist das diejenige Studie, auf man sich hier primär bezieht?

journals.sagepub.com

Sage Journals: Discover world-class research

Subscription and open access journals from Sage, the world's leading independent academic publisher.

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Reposted by Dennis Hauk

Julian Schmitz @jschmitzleipzig.bsky.social · 05/05/2026

Für direkt vom gestrigen Vorfall in #Leipzig betroffene Kinder, Jugendliche und Familien macht unsere Psychotherapeutische Hochschulambulanz für Kinder und Jugendliche ein niedrigschwelliges psychologisches Unterstützungsangebot. www.lw.uni-leipzig.de/wilhelm-wund...

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Dennis Hauk @eduteach.bsky.social · 04/05/2026

Bitte oberstes Gebot in so einer Situation: Mit Spekulationen zurückhalten und den Einsatzkräften vor Ort nicht noch ihre Arbeit erschweren. Alle Gedanken gehen an alle Opfer und deren Angehörige. #Leipzig

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Reposted by Dennis Hauk

Nina Kolleck @ninakolleck.bsky.social · 21/01/2026

www.uni-potsdam.de/fileadmin/pr... Please share, please circulate: In my ERC project, we are recruiting new team members for the second phase. Forwarding to networks, lists, and colleagues is very welcome.

uni-potsdam.de

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Das ist ein richtig wichtiger Punkt und wäre mein Auftrag an alle Ausbildner:innen hier nach innovativen Ansätzen zu suchen (und diese bestenfalls wissenschaftlich begleiten zu lassen).

Gerne! Das ist letztendlich auch der Tatsache geschuldet, dass es hier in Leipzig kein Praxissemester, sondern Blockpraktika gibt. Aber ich gebe hier voll und ganz recht: das ist schon sehr umfangreich und wird auch im Rahmen der neuen Ordnung verringert/vereinheitlicht.

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Die Entwürfe stammen aus universitären Praktika, die sind umfangreicher als im Ref. 60-100 Seiten ist die Spannweite, die meisten bewegen sich eher an der Untergrenze. Im Mittel sind 30-50 % des Umfangs Ausführlicher Anhang (kopierte Schulbuchseiten, Tafelbilder, Arbeitsblätter, etc).

Benoten ist also genau nicht die Idee: Unsere Daten sprechen eher dafür, LLMs als frühes Screening zu nutzen (z. B. um Unklarheiten, Inkonsistenzen, fehlende Begründungen zu markieren). „Final decisions“ gehören in die Hände der Profession – u. a. auch mit Blick auf Regulierung.

Für Anfänger-Lehrende: LLM als Checkliste + Fragegenerator (Struktur, Passung, Klarheit). Für Expert*innen: LLM als Second opinion und „Bias-Check“: Wo bin ich zu schnell? Was übersehe ich? Danach priorisiert der Mensch.

4. Dialog: Feedbackgespräch mit Student*in (Begründungen einfordern) 5. Revision: Plan überarbeiten + ggf. zweites LLM-Screening

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Ein praktikabler Human(s!)-in-the-loop Ablauf (für Anfänger bis Expert*innen): 1. Input: Lesson Plan + Kontextinfos (Klasse, Ziele, Zeit, Voraussetzungen) 2. LLM-Screening: Stärken/Risiken + Fragen statt Urteile 3. Human Review: Mentor*in prüft Plausibilität, ergänzt Kontext

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Hierbei würde ich KI zur QS nicht als „Benoter“ denken, sondern als Screening- & Reflexions-Assistenz am Anfang: Sie hilft, Risiken/Unklarheiten sichtbar zu machen und gute Rückfragen fürs Coaching zu generieren. Human judgement bleibt zentral.

Spannende Nachfrage. Ganz wichtig: Wir haben LLM benutzt, um die Qualität vorhandener Entwürfe zu analysieren, nicht, um Entwürfe zu generieren.

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Gerne! Die Plattform schaue ich mir gerne einmal an. Danke für den Tipp.

Bitteschön, viel Spaß beim Lesen. Gerne Feedback.

How Reliable Are Large Language Models in Analyzing the Quality of Written Lesson Plans? A Mixed-Methods Study From a Teacher Internship Program

Die Ergebnisse im Detail gibt’s direkt online im Paper, erschienen bei Computers and Education: AI : “How reliable are large language models in analyzing the quality of written lesson plans? A mixed-methods study from a teacher internship program” www.sciencedirect.com/science/arti...

sciencedirect.com

This study investigates the reliability of Large Language Models (LLMs) in evaluating the quality of written lesson plans from pre-service teachers. A…

Take-home: LLMs können Unterrichtsplanungen vorstrukturieren und Mentoring entlasten, aber professionelle Urteile über Qualität brauchen weiterhin menschliche Expertise, insbesondere bei Kontext und didaktischer Begründung.

Für Praktikumsprogramme: Standardisierte Rubrics + LLM können Feedback skalieren, aber nur mit Qualitätskontrolle: kurze Kalibrierung, Beispiele für “gute Antworten”, und klare Regel: LLM liefert Vorschläge, Mentor*innen entscheiden.

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Einsetzbar mit klaren Prompts wie: “Markiere 3 Stärken/3 Risiken im Plan bezogen auf Lernziele, Aufgaben, Diagnose, Differenzierung. Gib Rückfragen statt Urteile.” So wird das Modell zum Reflexionsanstoß, nicht zur Bewertungsmaschine.

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Empfehlung für die Lehrerbildung: LLM-Output als dritte Stimme im Triadengespräch nutzen (Studentin–Mentorin–Tool). Mentoring bleibt entscheidend: Mentor:in prüft, priorisiert, kontextualisiert.

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Risiko: Das Tool klingt oft überzeugend, auch wenn es danebenliegt. Besonders kritisch wird’s bei kontextsensitiven Punkten der Unterrichtsplanung (z. B. Passung zur Lerngruppe, Plausibilität von Diagnosen, Konsequenz der Sequenzierung). Daher: nie ohne professionelles Gegenlesen.

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Für z.B. Mentor:innen im Praktikum kann ein LLM hilfreich sein als 1. schneller Erstcheck (z. B. Zielklarheit, Aufgabenpassung), 2. Ideengeber für Nachfragen, 3. Strukturhilfe fürs Feedbackgespräch. Es spart Zeit – wenn man es als Assistenz und nicht als Urteil nutzt.

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Und hier die Ergebnisse im Detail: Wir haben LLM-Codings systematisch gegen einen Human-Expert-Standard geprüft. Ergebnis: je nach Dimension schwankende Übereinstimmung. Die Botschaft für Forschung & Praxis: LLM-Feedback ist eher “screening & prompting” als “final grading”.

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How Reliable Are Large Language Models in Analyzing the Quality of Written Lesson Plans? A Mixed-Methods Study From a Teacher Internship Program

Zur Studie: Wir prüfen, wie zuverlässig LLMs die Qualität schriftl Unterrichtsplanungen gegen einen Human-Expert-Standard codiert. Ergebnis:viel Potenzial fürs Screening & Feedback, aber nicht stabil genug für “Automatik-Bewertung”. Die Stude gibts hier: www.sciencedirect.com/science/arti... #BlueLZ

sciencedirect.com

This study investigates the reliability of Large Language Models (LLMs) in evaluating the quality of written lesson plans from pre-service teachers. A…

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Wochenschau Verlag @wochenschauverlag.bsky.social · 19/12/2025

Ich wünsche der Bluesky Community frohe Weihnachten. Damit es nicht langweilig wird, präsentiere ich im nächsten Skeet unsere neueste Studie, in der wir untersucht haben, wie LLMs Ausbildner:innen+Studis bei der Analyse und Bewertung schriftlicher Unterrichtsentwürfe unterstützen können. #BlueLZ

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Reposted by Dennis Hauk

Dieser Band greift die Bedeutung der Professionalisierung von Lehrpersonen für die Demokratiebildung auf. Er präsentiert innovative Konzepte und Praxisformate zur Stärkung dieser Querschnittsaufgabe. 👉 www.wochenschau-verlag.de/Demokratiebi... #Demokratiebildung #Demokratiepädagogik

Demokratiebildung als Querschnittsaufgabe der Lehrer:innenbildung

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Dennis Hauk @eduteach.bsky.social · 11/12/2025

Guter Punkt, ich glaube aber, dass wir nicht nur im Kontinuum zwischen mündlichen und schriftlichen Prüfungsformaten denken dürfen. Das Kontinuum ist größer und vor allem müssen wir an den Hochschulen über strukturelle Änderungen nachdenken: www.tandfonline.com/doi/full/10....

tandfonline.com

Talk is cheap: why structural assessment changes are needed for a time of GenAI

Generative AI (GenAI) challenges assessment validity by enabling students to complete tasks without demonstrating genuine capability. In response to this challenge, institutions have developed and ...

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Dennis Hauk @eduteach.bsky.social · 10/12/2025

Angesichts des Frustrationspotenzials auf beiden Seiten müssten das besser heute als morgen geschehen. Aber es stimmt, Hochschullehre ist wahrlich kein Ort für schnelle Entscheidung und prüfungsbezogene Innovation.

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Dennis Hauk @eduteach.bsky.social · 10/12/2025

Ich fühle hier mit, versuche aber mit einer (zugegebenermaßen) gewagten These zu antworten: Ich glaube nicht, dass LLM an dieser Stelle das Problem sind - es ist die klassische Hausarbeit, die in der Gegenwart und insbesondere in der Lehrer:innenbildung kein adäquates Prüfungsformat mehr ist.

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Dennis Hauk @eduteach.bsky.social · 16/10/2025

Das wäre dann wirklich in aller Kürze, würde aber den differenzierten Ergebnissen des SMK wohl nicht gerecht. Dann ist man halt schnell bei Schlagzeilen wie „Großteil der Lehrer in Sachsen macht Überstunden“ (www.saechsische.de/politik/regi...) Schwierig.

saechsische.de

Großteil der Lehrer in Sachsen macht Überstunden – Minister zieht erste Konsequenzen

69 Prozent der Vollzeitlehrkräfte arbeiten nach einer Studie von Sachsens Kultusministerium in Schulwochen mehr als 40 Stunden – manche deutlich mehr. Der Minister zieht erste Konsequenzen.

Dennis Hauk @eduteach.bsky.social · 16/10/2025

Danke für die tolle Übersicht. Ich bin versucht, noch die Zeile „Ergebnisse (kurz)“ zu ergänzen, weil das natürlich bei jeder Aus- und Weiterbildungsgelegenheit die erste Nachfrage wäre - weiß aber auch, dass man dass nicht in einem Dreizeiler zusammenfassen kann. Grüße aus Leipzig!

We’re running a study now with preservice teachers. Early takeaways: participants rated the chats highly dialogic, moderately authentic, and the talk was roughly balanced between teacher and avatar. Paper is forthcoming

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Challenging how? Axel keeps the debate alive with “yes, but…” follow-ups, picks up your earlier words (“you just said…”) and presses for justification. People felt it was a real conversation, which nudged them to explain, not just assert. Great for practicing teaching under gentle pressure.

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Helpful how? Many preservice teachers said the language felt classroom-plausible (“sounds like a real 15-year-old,” “stuff you hear on the street”). That made it easier to try out teaching strategies—without the social risk of a real classroom.

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