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Künstliche Intelligenz (KI) hat eine zunehmende Bedeutung für zahlreiche Lebens- und Arbeitsbereiche und wird als „Treiber der Digitalisierung“ in der zweiten Welle der digitalen Transformation verortet. Die berufliche Bildung ist durch die KI-bedingten Veränderungen der Tätigkeitsprofile und daraus resultierender Kompetenzanforderungen an (zukünftige) Fachkräfte unmittelbar von der dynamischen Entwicklung betroffen. Für die Ausgestaltung der Qualifikationsprozesse ist das Lehrpersonal zuständig, in dessen Ausbildung KI-Inhalte bisher nicht verankert sind. Es kann davon ausgegangen werden, dass diese Gruppe über wenig Vorkenntnisse zu KI verfügt. Um belastbare Befunde über die Ausprägung des KI-Wissens von (angehenden) Lehrkräften zu generieren und darauf aufbauend adressatengerechte Aus- und Weiterbildungsangebote zu schaffen, werden Testinstrumente benötigt, mit denen das Wissen valide gemessen werden kann. Für neu entwickelte Instrumente sind in Anlehnung an die „Standards for Educational and Psychological Testing“ der American Educational Research Association (AERA) et al. (2014) umfassende Analysen zur Beurteilung der Validität notwendig. Im Artikel werden die Analysen zur Beurteilung der Aspekte „Testinhalt“ und „Beziehung zu anderen Merkmalen“ diskutiert. Auf Basis der Befunde können die theoretisch postulierten Annahmen zum KI-Wissen von (angehenden) Lehrkräften mit empirischer Evidenz untersetzt werden.

Schlagworte: Digitale Transformation – Künstliche Intelligenz – Lehrkräfte – Validierung – Wissenstest

Artificial intelligence (AI) is becoming increasingly important for numerous areas of life and work and is considered to be a „driver of digitalisation“ in the second wave of digital transformation. Vocational education and training is directly affected by this dynamic development, given the AI-related changes to job profiles and the resulting skills requirements for (future) skilled workers. Responsibility for organising the qualification processes lies with the teaching staff, whose professional training so far lacks AI content. It can be assumed that this group has little prior knowledge of AI. In order to generate reliable findings on the extent of the AI knowledge of (prospective) teachers and to establish appropriate training and further education programmes based on this, test instruments are required that can be used to validly measure knowledge. For newly developed instruments, comprehensive analyses based on the „Standards for Educational and Psychological Testing“ of American Educational Research Association (AERA) et al. (2014) are required to ensure validity. The article discusses the analyses regarding the assessment of the aspects „test content“ and „relation to other characteristics“. Based on the findings, the theoretically postulated assumptions regarding the AI knowledge of (prospective) teachers can be substantiated with empirical evidence.

Keywords: artificial intelligence – digital transformation – knowledge test – validation – vocational teachers