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title: Ng_2025_Opportunities,_challenges_and_school_strategies
authors:
  - Unknown Author
year: 2024
type: research-paper
doi: 
url: 
tags:
  - paper
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# Ng_2025_Opportunities,_challenges_and_school_strategies

## Transformation Trail

### Stufe 1: Extraktion & Klassifikation (LLM)

**Extrahierte Kategorien:** AI_Literacies, Generative_KI, KI_Sonstige, Bias_Ungleichheit, Diversitaet, Fairness
**Argumente:** 3 extrahiert

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 92 |
| Correctness | 98 |
| Category Validation | 93 |
| **Overall Confidence** | **94** |

## Key Concepts

- [[AI Literacy]]

## Wissensdokument

# Opportunities, challenges and school strategies for integrating generative AI in education

## Kernbefund

Erfahrene Lehrkräfte zeigen optimistische Einstellungen zur GenAI, während zentrale Herausforderungen bei der Schulbereitschaft, KI-Kompetenzen von Lehrkräften und KI-Literalität von Schüler:innen liegen. Professionelle Entwicklung, klare Richtlinien und technische Unterstützung sind Schlüsselstrategien.

## Forschungsfrage

Welche Chancen, Herausforderungen und Schulstrategien sind mit der Integration von generativer KI in der Bildung verbunden?

## Methodik

Empirisch-qualitativ: Online-Umfragen mit schriftlichen Reflexionen, thematische Analyse, n=76 Pädagog:innen in Kanada
**Datenbasis:** n=76 Pädagog:innen in Kanada, Online-Umfragen mit schriftlichen Reflexionen

## Hauptargumente

- Generative KI bietet multiple Chancen in der Bildung: als instructional co-designer für Lehrmaterialien, als Bewertungswerkzeug, als personalisierter Tutor und als Lernbegleiter, aber auch mit potenziellen Risiken wie Überabhängigkeit und akademischer Integrität.
- Es besteht eine signifikante Lücke zwischen theoretischem AI-Verständnis und praktischer Umsetzung im Klassenzimmer; Lehrkräfte mit GenAI-Erfahrung sind deutlich optimistischer als jene ohne Erfahrung.
- Ein sozial-ökologisches Modell mit drei Ebenen adressiert die notwendigen Veränderungen: Schulbereitschaft (Richtlinien), Lehrkräfte-Readiness (KI-Kompetenzen, PD) und Schüler:innen-Readiness (AI Literacy, ethische Überlegungen).

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

AI Literacy wird als zentral für schüler:innenseitiges Verständnis und kritische Evaluation von GenAI-Outputs betont: 'equip students with essential competencies to understand the fundamental principles of AI, use AI responsibly, evaluate its recommendations critically' und 'developing an artificial intelligence literacy framework'

### Evidenz 2

Umfassender Fokus auf GenAI-Integration in Schulen mit Analyse von ChatGPT, LLMs und deren Anwendungen: 'GenAI utilizes vast amounts of unstructured data from the Internet and other diverse sources to produce human-like responses'

### Evidenz 3

Abgrenzung zwischen traditioneller KI und GenAI, Diskussion von KI-Konzepten allgemein: 'Artificial intelligence (AI) often mimics human cognitive functions such as learning and problem-solving'

### Evidenz 4

Bias und Stereotypisierung werden thematisiert: 'biases inherent in the training data can lead to perpetuating stereotypes in educational content'; Diskussion von Zugangsgerechtigkeit zu KI-Tools

### Evidenz 5

Fachspezifische Perspektiven (Englisch, Mathematik, Naturwissenschaften, Sozialwissenschaften, Informatik) und verschiedene Stakeholder-Gruppen (Lehrkräfte, Schüler:innen, Schulleitung) werden berücksichtigt

### Evidenz 6

Ethische Erwägungen und faire Nutzung werden diskutiert: 'Ethical considerations, such as responsible use of AI-generated content and maintaining academic integrity'; Fairness in Assessment durch personalisierte Feedback-Systeme

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Das Paper adressiert KI-Bildung und AI Literacy in schulischen Kontexten, hat aber keinen direkten Bezug zu Sozialer Arbeit als Disziplin oder Profession. Die Thematik ist für die Schnittstelle KI-Bildung-Chancengleichheit relevant, berührt aber nicht primär sozialarbeiterische Praxis.

**Unique Contribution:** Die Studie bietet eine nuancierte, fachspezifische Analyse (subject-specific perceptions) der Lehrkräfteperspektiven auf GenAI-Integration und schlägt ein adaptiertes sozial-ökologisches Modell zur Schaffung von AI-ready schools vor.

**Limitations:** Selbstselektionsbias (Teilnehmer:innen mit bereits vorhandenem Interesse an AI), keine Pre-Post-Intervention-Analyse, geografisch begrenzt auf Kanada, breitet Perspektive ohne tiefe interventionsbezogene Evaluation.

**Target Group:** Schulleiter:innen, Lehrkräfte, Bildungspolitiker:innen, Teacher Educator, Curriculum Designer, KI-Literacy-Entwickler:innen, Stakeholder der K-12 Bildung

## Schlüsselreferenzen

- [[Ng_et_al_2021]] - Conceptualizing AI literacy
- [[Lo_2023]] - What is the impact of ChatGPT on education?
- [[Kong_et_al_2024]] - Developing an artificial intelligence literacy framework
- [[UNESCO_2023]] - Guidance for generative AI in education and research
- [[Zhang_Tur_2024]] - A systematic review of ChatGPT use in K-12 education
- [[Lo_et_al_2024]] - Exploring the application of ChatGPT in ESL/EFL education
- [[Chan_Hu_2023]] - Students' voices on generative AI: Perceptions, benefits, and challenges
- [[Chiu_2023]] - The impact of generative AI on practices, policies and research direction
- [[Laviola_et_al_2024]] - Not all AI Chatbots are Created Equal
