[Call for Papers] Schwerpunktthema: „Künstliche Intelligenz und Bildung – Empirische und theoretische Perspektiven auf Lernen“

Call for papers für die Zeitschrift Breaking Barriers to Learning and Education

https://breaking-barriers.ub.uni-muenchen.de/breakingbarriers/index

Schwerpunktthema: „Künstliche Intelligenz und Bildung – Empirische und theoretische Perspektiven auf Lernen“

Herausgegeben von Verena Letzel-Alt und Traugott Böttinger (Pädagogische Hochschule Freiburg, Deutschland)

Die Fachzeitschrift Breaking Barriers to Learning and Education lädt zur Einreichung von Beiträgen für ein Sonderheft zum Thema „Künstliche Intelligenz (KI) und Bildung“ ein. Der Schwerpunkt liegt auf der Frage, inwiefern künstliche Intelligenz dazu beitragen kann, Bildung und Lernen von Schüler:innen in verschiedenen schulischen Settings zu unterstützen und Unterricht qualitativ hochwertig zu gestalten.

Hintergrund und Zielsetzung

Künstliche Intelligenz verändert Bildungsprozesse auf allen Ebenen nachhaltig. Adaptive Lernsysteme, automatisierte Diagnostik, personalisierte Förderangebote sowie KI-gestützte Assistenztechnologien eröffnen beispielhaft neue Möglichkeiten individueller Unterstützung (Lübken & Wiemer, 2025). Insbesondere im Bereich des Lernens ergeben sich innovative Perspektiven für Diagnostik, Unterstützung und Teilhabe (Böttinger & Schulz, 2023; Letzel-Alt & Groß, 2025; OECD, 2025; Schindler et al., 2025).

Gleichzeitig werfen KI-basierte Systeme grundlegende Fragen nach Bildung und Bildungsqualität (de Witt et al., 2023, hier vor allem Heßdörfer & Moser 2023 sowie Wollersheim 2023; Schiefner-Rohs et al. 2024), Unterrichtsgestaltung und -planung (Letzel-Alt & Groß, 2025; Sponholz & Wolf 2025), Inklusion (Bosse et al., 2019; Böttinger & Tully, 2025), Chancengerechtigkeit (Autenrieth et al., 2025), Professionalisierung pädagogischer Fachkräfte (Drolshagen & Haage, 2023; Mertens et al., 2023), Datenschutz (Scheiter et al., 2025), Ethik (Lübken & Wiemer, 2025) sowie nach der Rolle sozialer Beziehungsgestaltung im Lernprozess (Oh & Ahn, 2024) auf. Essenziell ist hierbei die multiperspektivische Betrachtung und der Einbezug verschiedener Stakeholder im Bildungsprozess (Lehrkräfte, Schüler:innen, Schulleitungen, Bildungspolitik, Eltern, Fachkräfte unterschiedlicher Disziplinen etc.).

Das Special Issue zielt darauf ab, aktuelle empirische, theoretische und konzeptionelle Beiträge zusammenzuführen, die das Spannungsfeld zwischen technologischer Innovation und pädagogischer Verantwortung kritisch reflektieren. Ebenso erwünscht sind Beiträge aus der Praxis, die Möglichkeiten des qualitativ hochwertigen Einsatzes von künstlicher Intelligenz im Kontext schulischen Lernens aufzeigen.

Auswahl möglicher Themenfelder

1. KI-gestützte Diagnostik

• Adaptive Diagnostikverfahren im Bereich Lernen
• Digitale summative und formative Lernstandsanalysen
• Datenbasierte Förderplanung
• Automatisierte Rückmeldesysteme

2. Personalisierte Lernumgebungen und Unterrichtsgestaltung

• Intelligente tutorielle Systeme und adaptive Lernplattformen im (inklusiven) Unterricht
• KI-basierte Differenzierung und Individualisierung
• Digitale Unterstützung im Rahmen verschiedener Lernprozesse
• Gamification
• Erstellung, Einsatz und/oder Evaluation von Lernmaterialien

3. Teilhabe durch KI

• KI als Assistenzsystem für schulische Lernprozesse
• Barrierefreie Lernumgebungen und vielfältige Lernzugänge durch KI
• Förderung von Selbstregulation und Motivation

4. Professionalisierung und Lehrer*innenbildung

• KI-Kompetenzen in der Ausbildung sonder- und inklusionspädagogischer Lehr- und Fachkräfte
• Veränderung professioneller Rollenbilder
• Kooperation zwischen Mensch und KI im Unterricht
• Kritische Reflexion im Umgang mit KI
• Veränderte Prüfungsformen in Lehrkräftebildung und Unterricht
• Fortbildungsbedarfe und -konzeptionen bzw. -durchführung und ihre Effektivität

5. Ethische, rechtliche und gesellschaftliche Dimensionen

• Datenschutz und Datensensibilität in vulnerablen Lerngruppen
• Bias und Diskriminierung durch algorithmische Systeme
• Fragen der Bildungsgerechtigkeit und digitalen Spaltung
• Normative Perspektiven auf KI in inklusiven Bildungssystemen

6. Theoretische und interdisziplinäre Perspektiven

• Bildungstheoretische Reflexionen zu KI im Kontext schulischen Lernens
• Sonderpädagogische Theorien im digitalen Wandel
• Interdisziplinäre Ansätze aus z.B. Informatik, Erziehungswissenschaft, Psychologie oder Disability Studies

 

Die Beträge sollten grundsätzlich inhaltlich mit Ziel und Anwendungsbereich des Journals übereinstimmen: https://breaking-barriers.ub.uni-muenchen.de/breakingbarriers/about

Beitragsformate

• Empirische Forschungsbeiträge (qualitativ, quantitativ oder Mixed Methods)
• Theoretische und konzeptionelle Arbeiten
• Systematische Reviews und Meta-Analysen
• Implementationsberichte mit wissenschaftlicher Fundierung
• Diskussionsbeiträge und kritische Essays

Einreichungsmodalitäten

• Beiträge können in deutscher oder englischer Sprache eingereicht werden.
• Abstracts für den geplanten Beitrag mit maximal 500 Wörtern exklusive Literaturangaben sowie mit Kurzzusammenfassung, Keywords und der Verortung des Beitrags zu einem der inhaltlichen Schwerpunkte
• Die Einreichung der Abstracts erfolgt per Email an: verena.letzel-alt@ph-freiburg.de
• Nach Sichtung der Abstracts erhalten die Autor:innen entsprechende Rückmeldungen mit der Bitte, ihre ausgearbeiteten Beiträge (Umfang von ca. 40.000 Zeichen, exklusive Literaturangaben) bis zum 01.03.2027 einzureichen.
• Die Einreichung der ausgearbeiteten Manuskripte erfolgt über die Plattform der Zeitschrift Breaking Barriers to Learning and Education: https://breaking-barriers.ub.uni-muenchen.de/breakingbarriers
• Alle Einreichungen durchlaufen ein Double-Blind Peer-Review-Verfahren.
• Bitte beachten Sie die Formatierungsrichtlinien und Autor:innenhinweise auf der Website der Zeitschrift.

Zeitplan (vorläufig)

• Einreichung von Abstracts: 31.08.2026
• Rückmeldung zu Abstracts: 15.09.2026
• Einreichung der Vollbeiträge: 01.11.2026 - 01.03.27
• Die Veröffentlichung der Beiträge erfolgt individuell nach Review und Formatierung

Für Rückfragen wenden Sie sich bitte an die Herausgeber*innen des Sonderhefts unter: verena.letzel-alt@ph-freiburg.de

 

Literatur

Autenrieth, D., Schluchter, J.-R. & Schulz, L. (2025). AI is all you need? Künstliche Intelligenz, gesellschaftliche Teilhabe und Perspektiven transformativer Bildung auf die Herausforderungen eines AI divide. In Zeitschrift für Inklusion, 3-2025, https://www.inklusion-online.net/index.php/inklusion-online/article/view/840

Bosse, I., Schluchter, R.-J. und Zorn, I. (Hrsg.) (2019). Handbuch Inklusion und Medienbildung. 1. Auflage. Weinheim: Beltz Juventa.

Böttinger, T. und Schulz, L. (2023): Teilhabe an digital-inklusiven Bildungsprozessen. Das Universal Design for Learning diklusiv als methodisch-didaktischer Unterrichtsrahmen. QfI - Qualifizierung für Inklusion (5)2. https://doi.org/10.25656/01:30168

Böttinger, T. & Tully, J. (2025). Mit KI Barrieren abbauen - KI als vielfältige Lernunterstützung im inklusiven Unterricht. In H. Lichtenstern (Hrsg.). Praxisratgeber: Künstliche Intelligenz als Lernhelfer. Wie KI-Tools das Lernen unterstützen (S.26-28). Friedrich Verlag.

De Witt, C., Gloerfeld, C. und Wrede, S. E. (2023). Künstliche Intelligenz in der Bildung. Wiesbaden: Springer VS. https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/978-3-658-40079-8.pdf [30.03.2026].

Drolshagen, B. und Haage, A. (2023). Beeinträchtigungsspezifische Medienkompetenz und barrierefreie Lernumgebungen als Voraussetzungen zur Gestaltung passgenauer Übergänge – Konsequenzen für die Lehramtsausbildung. In: Joachim Betz und Jan-René Schluchter (Hrsg.). Schulische Medienbildung und Digitalisierung im Kontext von Behinderung und Benachteiligung, S. 334-247. Weinheim: Beltz Juventa.

Heßdörfer, F. & Moser, E. (2023). KI und graue Intelligenz. Bildungstheoretische Perspektiven auf Lerntechnologie und ihre Akteure. In: De Witt, C., Gloerfeld, C. und Wrede, S. E. (2023). Künstliche Intelligenz in der Bildung, 47-68. Wiesbaden: Springer VS.

Letzel-Alt, V. und Groß, N. (2025). „Kann Inklusiv!?“ – Status quo des Einsatzes und Potenziale von Künstlicher Intelligenz (KI) zur inklusiven Unterrichtsgestaltung aus Perspektive von Schulleitungen an Sekundarschulen. phpublico, 15, S. 146-156. https://doi.org/10.5281/zenodo.1757709

Lübken, A. und Wiemer, M. (2025). Haltung, Ethik und Verantwortung. In: Künstliche Intelligenz in Bildungseinrichtungen. Wiesbaden: Springer VS. https://doi.org/10.1007/978-3-658-50188-4_5

Mertens, C., Kamin, A.-M. und Kämper, L.-M. (2023). Digitalisierungsbezogene Kompetenzanforderungen unter der Perspektive von Inklusion – Überlegungen für ein phasenübergreifendes Kompetenzprofil für (angehende) Lehrkräfte. In: Joachim Betz und Jan-René Schluchter (Hrsg.). Schulische Medienbildung und Digitalisierung im Kontext von Behinderung und Benachteiligung, S. 348-368. Weinheim: Beltz Juventa.

OECD (2025). Empowering learners for the age of AI: An AI literacy framework for primary and secondary education. OECD. Paris. https://ailiteracyframework.org

Ohn, S. und Ahn, Y. (2024). Exploring Teachers’ Perception of Artificial Intelligence: The Socio-emotional Deficiency as Opportunities and Challenges in Human-AI Complementarity in K-12 Education. Human Computer Interaction.  https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.13065

Scheiter, K., Bauer, E., Omarchevska, Y., Schumacher, C., und Sailer, M. (2025). Künstliche Intelligenz in der Schule. Eine Handreichung zum. Stand in Wissenschaft und Praxis. https://www.empirische-bildungsforschung-bmbfsfj.de/img/KI_Review_20250318_Veroeffentlichung.pdf [Zugriff am: 30.03.2026].

Schiefner-Rohs, M., Hofhues, S. & Breiter, A. (2024). Vermessung von Bildung verstehen - Datenbildung ermöglichen. In M. Schiefner-Rohs, S. Hofhues & A. Breiter (Hrsg.). Datafizierung (in) der Bildung. Kritische Perspektiven auf digitale Vermessung in pädagogischen Kontexten (S.367-384). Transcript. Bielefeld.

Schindler, M., Simon, A.L., Lai, J., Asghari, P., Baumanns, L., Kölsch, M-M. & Lilienthal, A.J. (2025). KI-basierte Adaptive Lernunterstützung zur Diagnostik und Förderung der mathematischen Basiskompetenzen im inklusiven Kontext. In: Katja Beck, Rosa Anna Ferdigg, Dieter Katzenbach, Julia Kett-Hauser, Sophia Laux, Michael Urban (Hrsg.). Förderbezogene Diagnostik in der inklusiven Bildung. Kompetenzbereiche – Fachdidaktik, S. 255-270. Münster, New York: Waxmann. https://doi.org/10.31244/9783830999607

Sponholz, J. & Wolf, K. (2025). Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Unterrichtsplanung in inklusiven Kontexten. Televizion, 38/2025, 32-39.

Wollersheim, H.-W. (2023). Bildung durch Künstliche Intelligenz ermöglichen. Ein Beitrag aus bildungstheoretischer Perspektive. In: De Witt, C., Gloerfeld, C. und Wrede, S. E. (2023). Künstliche Intelligenz in der Bildung, 3-30. Wiesbaden: Springer VS.