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Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in die Bildung hat das Potenzial, Lernprozesse zu verbessern. Bei einer KI-Implementierung sind auch ethische Aspekte zu berücksichtigen. In dieser Studie werden die Einstellungen (als Summe an Überzeugungen) angehender Lehrkräfte zu den ethischen Grundsätzen des Einsatzes von KI im Bildungswesen untersucht. Das sind insbesondere Transparenz, Gerechtigkeit und Fairness,
Nichtschädlichkeit und Wohlbefinden, Verantwortung, Privatsphäre, Autonomie und Macht über Menschen. Die Stichprobe umfasst 90 angehende Lehrkräfte aus dem berufsbildenden Bereich. Die Ergebnisse zeigen, dass das Messmodell zur Bewertung der Einstellung von Lehrkräften zu den ethischen Grundsätzen der KI-Nutzung reliabel und valide ist. Eine latente Profilanalyse offenbart drei Profile von angehenden Lehrkräften
mit jeweils unterschiedlichen Einstellungsstrukturen. Die Lehrkräfte unterscheiden sich vor allem hinsichtlich ihrer Einschätzung, ob es KI erlaubt sein sollte, harte Macht über Lehrkräfte und Lernende auszuüben. Es lässt sich kein Zusammenhang zwischen Profilzugehörigkeit und Kontextvariablen, z. B. dem Geschlecht, feststellen. Die Ergebnisse sind von Bedeutung für den Prozess der Integration von KI in den Unterricht und
für die Entwicklung von Fortbildungsmaßnahmen, die auf die Einstellungsprofile zugeschnitten werden können.
Schlagwörter: Einstellungen – Ethik – Künstliche Intelligenz – Latente Profilanalyse – Lehrkräftebildung
The integration of artificial intelligence (AI) in education holds potential for improving learning processes. However, ethical aspects surrounding AI implementation have to be considered. This study explores prospective teachers’ attitudes (as a sum of beliefs) towards the ethical principles of AI use in education, namely, transparency, justice and fairness, non-maleficence and well-being, responsibility, privacy, autonomy, and
power over people. The sample comprises 90 prospective teachers from vocational education and training. The results indicate that our measurement model for assessing teachers’ attitudes towards the ethical principles of AI use is reliable and valid. Latent profile analysis reveals three distinct profiles of prospective teachers with a different attitude structure. The teachers mainly differ in their belief whether AI should be
allowed to exert hard power over teachers and students. We cannot find any association between profile membership and context variables, e. g., gender. The results have implications for the process of integrating AI in education and the development of instructional measures tailored to specific attitude profiles.
Keywords: Artificial intelligence – attitudes – ethics – latent profile analysis – teacher education
