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Globale technologische Entwicklungen verändern Bildungsprozesse in rasantem Tempo. Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere generative KI-Systeme, wird zunehmend auch in der Hochschullehre eingesetzt und beeinflusst didaktische Konzepte, Prüfungsformate, Rollenverständnisse von Lehrenden und Lernenden sowie Fragen der akademischen Integrität. Diese Entwicklungen sind Ausdruck globaler Innovationsdynamiken, deren konkrete Umsetzung jedoch stets in lokalen institutionellen, kulturellen, rechtlichen und pädagogischen Kontexten erfolgt. Der Beitrag verortet den Einsatz von KI in der Hochschullehre daher explizit im Spannungsfeld von Globalisierung und Lokalisierung und versteht ihn als exemplarisches Feld glokaler Bildungsprozesse.

Ausgehend vom Konzept der Glokalisierung wird argumentiert, dass globale KI-Technologien nicht lediglich lokal „implementiert“ werden, sondern in lokalen Bildungskontexten neu ausgehandelt, angepasst und normativ gerahmt werden müssen. Damit rücken ethische Fragen ins Zentrum: Wie können Hochschulen global verfügbare KI-Systeme verantwortungsvoll nutzen, ohne pädagogische Autonomie, Bildungsgerechtigkeit und Teilhabe zu gefährden? Welche normativen Leitlinien sind erforderlich, um lokale Bildungswerte mit globalen technologischen Entwicklungen zu verbinden?

Der Beitrag verfolgt das Ziel, einen theoretisch fundierten ethischen Orientierungsrahmen für den Einsatz von KI in der Hochschullehre zu entwickeln. Methodisch handelt es sich um einen konzeptionell-theoretischen Beitrag, der bildungswissenschaftliche, ethische und technologiebezogene Diskurse miteinander verbindet. Auf Basis bestehender internationaler KI-Ethikleitlinien sowie pädagogischer Grundannahmen werden zehn ethische Prinzipien für den Einsatz von KI in der Hochschullehre formuliert. Diese umfassen u. a. Transparenz, Fairness, akademische Integrität, Datenschutz, pädagogische Autonomie, Partizipation, Inklusion und kontinuierliche Evaluation.

Die Prinzipien werden als glokaler Bezugsrahmen verstanden: Sie greifen globale ethische Diskurse zu KI auf, sind jedoch explizit auf lokale hochschulische Entscheidungs- und Gestaltungsspielräume ausgerichtet. Abschließend wird diskutiert, wie Hochschulen als lokale Akteure globale technologische Entwicklungen aktiv mitgestalten können, anstatt sie lediglich zu übernehmen, und wie Bildung damit zu einem reflexiven Umgang mit KI im Sinne einer glokalen Verantwortung beitragen kann.

Die kontinuierliche Professionalisierung von Lehrpersonen ist essenziell für die Sicherung von Unterrichtsqualität. Konventionelle Fortbildungen sind oft zu wenig kontextspezifisch und adressieren die heterogenen Bedürfnisse der Lehrpersonen nur eingeschränkt. Künstlich-intelligente Chatbots bieten skalierbare, dialogische und personalisierte Unterstützung im Fortbildungsbereich. Das Studiendesign kombiniert das Information Systems Success Model (ISSM; DeLone & McLean, 2003), das Technology Acceptance Model (TAM; Davis, 1989) und den TPACK-Ansatz (Mishra & Koehler, 2006) für eine mehrdimensionale Evaluation, die technische, servicebezogene und pädagogische Kriterien einbezieht. Die Bedeutung von Nutzererwartungen, Motivation und Interaktionsqualität wird ebenfalls berücksichtigt (Følstad & Skjuve, 2019).

Die Studie untersucht vier Fragen: (1) Inwieweit unterstützt der Chatbot frühe Fortbildungsentscheidungen effizient (Fallback-Rate, Intent-Treffgenauigkeit, Sentiment, Vertrauen)? (2) Wie hängt die Spezifität von Nutzeranfragen mit Zufriedenheit und Fallbacks zusammen? (3) Welche domänenspezifischen Schlüsselwörter fördern positive Rückmeldungen? (4) Spiegelt die zeitliche Nutzung institutionelle Trigger wie Rollout, Informationsartikel oder Fristen?

Das Mixed-Methods-Design (Creswell & Plano Clark, 2018) umfasste einen Beobachtungszeitraum vom 15. April bis 31. Mai 2024 während der Einführung eines RAG-basierten Chatbots an einer Pädagogischen Hochschule. Die Grundgesamtheit betrug 4.267 Lehrpersonen, dokumentiert wurden 2.030 valide Interaktionen von ca. 1.125 Nutzenden. Quantitative Analysen umfassten deskriptive Kennzahlen, Spearman-Korrelationen, binäre logistische Regression, Modellgüteindikatoren (Hosmer & Lemeshow, 2013; McFadden, 1974) sowie ROC/AUC-Analysen (Fawcett, 2006). Qualitative Inhaltsanalysen nach Mayring (2021) erfolgten mit manuellem und automatisiertem Sentiment-Coding (Interrater-Reliabilität κ ≥ .80). Alle Verfahren waren DSGVO-konform.

Ergebnisse zeigen eine Fallback-Rate von 14,4 %, 85,6 % korrekte Antworten und 85 % positives Sentiment. Dies spricht für eine robuste System- und Informationsqualität (Davis, 1989; DeLone & McLean, 2003). Höhere Anfragespezifität korreliert positiv mit Zufriedenheit (ρ = .36, p = .012) und negativ mit Fallbacks (ρ = –.28, p < .01). In der Regression sind Anfragespezifität (OR = 1.86), TPACK-nahe Schlüsselwörter (OR = 2.05) und positives Sentiment (OR = 2.59) signifikante Prädiktoren; die Modellgüte ist zufriedenstellend (McFadden-R² = .24; Hosmer–Lemeshow χ²(8) = 7.88, p = .45; AUC = .73). Nutzungsspitzen folgen kommunikativen Ankerereignissen, was die Relevanz institutioneller Trigger unterstreicht (Følstad & Skjuve, 2019).

Die Befunde zeigen: (1) KI-Assistenzsysteme sind geeignet zur Navigation im Fortbildungsbereich; (2) spezifische Anfragen und TPACK-nahe Schlüsselwörter steigern Nützlichkeit und Zufriedenheit; (3) kommunikative Ankerereignisse fördern die Nutzung; (4) das integrative Modell ist praktikabel für Qualitätssteuerung. Praktische Implikationen betreffen Prompt-Design, Vokabularhilfen, transparente Quellen und DSGVO-konforme Prozesse. Perspektiven ergeben sich für Langzeitanalysen, Replikationen und differenzierte Analysen nach Fach, Schulstufe und Erfahrung.

Bildung unter Bedingungen der Glokalisierung erfordert ein Verständnis digitaler Transformationsprozesse, die zugleich globale Dynamiken als auch lokale pädagogische Praxis begreift. Lehrpersonen müssen digitale Lehr- und Lernprozesse didaktisch fundiert gestalten und deren Implikationen für Teilhabe, Gerechtigkeit und Nachhaltigkeit im jeweiligen Kontext reflektieren. Vor diesem Hintergrund adressiert das Projekt DILL (Digitale Kompetenzen in der Lehrer:innenbildung – lernenden- und lehrendenseitig) die glokale Verschränkung: Während globale Entwicklungen (z. B. KI-basierte Lernumgebungen, internationale Kompetenzrahmen) die Anforderungen an Lehrkompetenzen bestimmen, entscheiden die lokalen Schul- und Hochschulkultur sowie Infrastruktur und regionale Unterstützungsnetzwerke darüber, wie Lernende tatsächlich befähigt werden. Zugleich sind digitale Kompetenzprofile angehender Lehrpersonen heterogen, was eine systematische Förderung in der universitären Ausbildung zu einer dringlichen Aufgabe macht: Lehramtsstudierende benötigen grundlegende digitale Basiskompetenzen für Studium und erste Praxiserfahrungen sowie professionelle Handlungskompetenzen, um die digitale Lebenswelt ihrer zukünftigen Schüler:innen pädagogisch reflektiert, lernförderlich und kontextsensibel begleiten zu können.

DILL zielt darauf, eine empirische Grundlage zu schaffen, indem der Entwicklungsstand digitaler Kompetenzen bei Studierenden und (Hochschul‑)Lehrpersonen mittels Fragebögen und Fokusgruppengesprächen erfasst und daraus abgeleitete Fördermaßnahmen in hochschuldidaktische Strategien überführt werden. Der vorgeschlagene Beitrag berichtet aus der ersten Projektphase, in der digitale Kompetenzen der Lehramtsstudierenden in zwei konsekutiven Schritten untersucht werden. Auf Basis des digi.kompP‑Kompetenzmodells (Brandhofer et al., 2016, 2019) erfasst ein Online‑Fragebogen (n=301, Auswertung: deskriptive Statistik), mit welchen digitalen Kompetenzen Studierende unterschiedlicher Fächer das Lehramtsstudium beginnen und wie sich diese Kompetenzen im Studienverlauf entwickeln (Studienbeginn und erste Orientierungspraktika; vor/nach umfangreichen Praxisphasen in Fach- und Bildungswissenschaften; Masterstudium, häufig berufsbegleitend). Die Querschnittserhebung, die Studienanfänger:innen bis Masterstudierende einschließt, wird durch Fokusgruppen (u. a. in Anlehnung an Schulz et al., 2012; Durchführung im Sommersemester 2026, Auswertung: qualitative Inhaltsanalyse nach Kuckartz) ergänzt, um zu rekonstruieren, wie Studierende die Entwicklung ihrer digitalen Kompetenzen in der Spannung von globalen Anforderungen und lokalen Möglichkeitsräumen erleben (z. B. Ressourcen, Schulsettings, regionale Digitalisierungskulturen).

Der Beitrag diskutiert die Konstruktion des Erhebungsinstruments der digi.kompP‑Beschreibungen, dessen glokale Passung (Übertragbarkeit globaler Standards, Kontextualisierung für regionale Studierendengruppen) sowie vorläufige Befunde aus der ersten Erhebungswelle (November–Dezember 2025). Im Zentrum steht die Frage, wie universitäre Lehrer:innenbildung als Ort glokaler Bildungsqualität wirken kann: durch sequenziell aufgebaute Kompetenzförderung, kontextadaptives Aufgaben- und Praxisdesign, reflexive Formate zur kritischen Medien- und Datenkompetenz sowie hochschuldidaktische Arrangements, die lokale Bedingungen (Infrastruktur, Communities of Practice) mit globalen Leitbildern verbinden. Damit adressiert DILL ein doppeltes Desiderat (Rubach & Lazarides, 2019): die valide Operationalisierung digitaler Lehrkompetenzen und deren Umsetzung in wirksame, kontextsensibilisierte Professionalisierung – als Beitrag zu resilienten Bildungsprozessen in einer sich rasch wandelnden, glokal vernetzten Welt.