Kooperations- und Experimentierraum KI in der Berufsbildung: Hochschullehrgang „Künstliche Intelligenz im IT-Unterricht der Berufsbildung“ (PH Tirol und HAUP)

Ausgangslage und Zielsetzung

Generative KI-Systeme haben Unterricht, Prüfung und die professionelle Rolle von Lehrpersonen in kurzer Zeit verändert [1]. In der Berufsbildung zeigt sich das besonders deutlich. Unterricht ist hier auf berufliche Handlungskompetenz ausgerichtet und muss an reale Arbeitsprozesse, Qualitätsstandards und konkrete Entscheidungssituationen anschließen [2]. Genau an dieser Stelle greift KI ein. Sie verändert Arbeits- und Lernprozesse in der beruflichen Praxis. Damit verändert sich auch, welche Handlungskompetenz im Unterricht aufgebaut werden soll und wie sie sichtbar und nachvollziehbar beurteilt werden kann. Für Lehrpersonen verschiebt sich der Fokus dadurch weg von reiner Ergebnisproduktion und stärker hin zu Lernwegen, begründeten Entscheidungen und einem reflektierten Umgang mit KI. Daraus ergibt sich ein konkreter Qualifizierungsbedarf. Der Hochschullehrgang ist als berufsbegleitende Weiterbildung für aktive Lehrpersonen konzipiert, die ihre laufende Unterrichtspraxis einbringen. Er bietet einen strukturierten Rahmen, um KI fachlich einzuordnen, Aufgaben- und Beurteilungsformate weiterzuentwickeln und AI Literacy so aufzubauen, dass Lernende KI-Ergebnisse kritisch prüfen und verantwortungsvoll nutzen [3]. Gerade für die Berufsbildung gab es bislang kaum strukturierte, transferorientierte Weiterbildungsangebote mit gesichertem Praxisbezug. Der Hochschullehrgang „Künstliche Intelligenz im IT-Unterricht der Berufsbildung“ wurde als Reaktion auf diesen Handlungsdruck entwickelt. Im Sinne eines „Kooperations- und Experimentierraums KI in der Berufsbildung“ verbindet er hochschulübergreifende Zusammenarbeit mit didaktisch abgesicherter Erprobung in der Schulpraxis. Ziel ist ein Weiterbildungsformat, das an die Unterrichtspraxis anschließt und Lehrpersonen dabei unterstützt, AI Literacy als professionell begründete Handlungskompetenz im eigenen Unterricht aufzubauen und umzusetzen.

Didaktische Fundierung und Kompetenzorientierung

Didaktisch stützt sich der Lehrgang auf das Konzept der Media and Information Literacy [4]. Im Zentrum steht ein Umgang mit digitalen Informationen und KI-generierten Inhalten, der Verstehen, Bewerten und Gestalten verbindet. Dieses Verständnis wird mit den EPIK-Domänen professionellen Lehrer:innenhandelns verknüpft und damit an zentrale Bereiche professioneller Praxis verbunden – etwa an Reflexions- und Diskursfähigkeit, Kooperation, Differenzfähigkeit und professionelle Weiterentwicklung [5]. Die Lernergebnisse sind als zertifizierbare Kompetenzen ausgewiesen. Absolvent:innen sollen KI-Anwendungen fachlich einordnen, rechtliche und ethische Fragen berücksichtigen und didaktische Entscheidungen nachvollziehbar begründen können. Sie entwickeln KI-bezogene Lehr-Lern-Arrangements für den berufsbildenden IT-Unterricht, erproben diese, evaluieren sie und reflektieren die Ergebnisse. Daraus leiten sie konkrete Anpassungen für den eigenen Unterricht ab. Weil sich Technologien und Anwendungen derzeit besonders dynamisch weiterentwickeln, war es von Beginn an wichtig, Perspektiven aus Forschung, Hochschule und Berufspraxis systematisch einzubeziehen. Im Lehrgang geschieht das über eine geöffnete Vorlesung, die aktuelle Entwicklungen aufnimmt, externe Expertise einbindet und Vernetzung ermöglicht.

Hochschulübergreifende Kooperation und Lehrgangsdesign

Der Hochschullehrgang wurde gemeinsam von der Pädagogischen Hochschule Tirol und der Hochschule für Agrar- und Umweltpädagogik konzipiert und umgesetzt. Die Kooperation war nicht nur organisatorische Voraussetzung, sondern Teil des didaktischen Konzepts. Erst durch die Zusammenarbeit konnte ein gemeinsamer Lehrgang entstehen, der Expertise bündelt und unterschiedliche Kontexte der Berufsbildung in einem Lernraum zusammenführt. Teilnehmende aus berufsbildenden mittleren und höheren Schulen sowie aus dem land- und forstwirtschaftlichen Schulwesen arbeiten an fachlichen und didaktischen Fragen des KI-Einsatzes. Die Heterogenität der Teilnehmendengruppe wird dabei didaktisch bewusst genutzt: Unterschiedliche schulische Kontexte, technische Voraussetzungen und Erfahrungen mit KI erweitern den gemeinsamen Reflexions- und Entwicklungsraum.

Lehr-Lern-Design, kooperatives Lernen als durchgängiges Prinzip

Kooperative Lehr- und Arbeitsformen sind im Hochschullehrgang nicht bloß ergänzende Methoden, sondern ein durchgängiges Gestaltungsprinzip. Zentrale Lernaktivitäten sind strukturierte Online-Aktivitäten in moderierten Foren, dialogische Austauschformate, kollaborative Arbeitsaufträge sowie die gemeinsame Strukturierung von Begriffen und Zusammenhängen in Concept Maps. Kooperation dient dabei nicht nur dem Austausch, sondern der gemeinsamen Schärfung von Unterrichtsentscheidungen unter unterschiedlichen Praxisbedingungen. Synchrone und asynchrone Phasen sind so aufeinander abgestimmt, dass Teilnehmende kontinuierlich Beiträge leisten, aufeinander reagieren und gemeinsame Verständigungsprozesse dokumentieren. Die Moderation unterstützt nicht nur die Organisation, sondern auch Begründungs- und Reflexionskompetenz. So entsteht ein Lernraum, in dem kooperative Online-Lehre, Praxiserprobung und kollegiale Rückmeldung eng miteinander verschränkt sind.

Praxistransfer und Rückkopplung als Qualitätsmotor

Ein zentrales Merkmal des Lehrgangs ist die enge Rückkopplung zwischen Hochschule und beruflicher Praxis. Teilnehmende entwickeln KI-bezogene Unterrichtsbausteine, erproben diese im eigenen schulischen Kontext, reflektieren die Umsetzung und führen ihre Erfahrungen wieder in den gemeinsamen Lernprozess zurück. So entsteht kein einmaliger Transfer, sondern ein iterativer Arbeitszusammenhang, in dem Unterrichtsideen unter realen Bedingungen geprüft, überarbeitet und weiterentwickelt werden.

Gerade darin zeigt sich die Qualität des Formats. Didaktische Entscheidungen bleiben nicht abstrakt, sondern müssen sich in konkreten Unterrichts- und Beurteilungssituationen bewähren. Fragen der Transparenz im KI-Einsatz, der Nachvollziehbarkeit von Lernwegen und der Beurteilbarkeit beruflicher Handlungskompetenz werden an realen Beispielen gemeinsam geklärt. Rückmeldungen aus Praxis, Peergroup und Lehrgangsbegleitung werden genutzt, um Entwürfe zu schärfen und an die jeweiligen Rahmenbedingungen anzupassen. Der Praxistransfer ist damit nicht nachgelagert, sondern integraler Bestandteil des Lehrgangsdesigns. Er unterstützt Teilnehmende dabei, didaktische Entscheidungen begründet zu treffen, zu reflektieren und für den eigenen Unterricht tragfähig weiterzuentwickeln.

Eingangsvoraussetzungen, Leistungsnachweise und Abschlussformate

Als Eingangsvoraussetzung absolvierten die Bewerber:innen vorab den KI-MOOC der Virtuellen PH. Damit war ein gemeinsames Ausgangsniveau gesichert, sodass die Lehrgangszeit gezielt für didaktische Vertiefung, Erprobung und Transfer genutzt werden konnte. Die Leistungsnachweise sind eng an die im Lehrgang angestrebten Kompetenzen gebunden. Ein zentrales Element des Abschlusses ist die eigenständige Arbeit an einer realen Herausforderung aus der eigenen Unterrichtspraxis. Die Teilnehmenden entwickeln ein KI-bezogenes Lehr-Lern-Arrangement, erproben es im eigenen Setting, reflektieren die Ergebnisse und leiten daraus konkrete Anpassungen ab. Damit wird nicht nur sichtbar, ob KI eingesetzt wurde, sondern wie begründet didaktische Entscheidungen getroffen, überprüft und weiterentwickelt werden. Die Ergebnisse werden in Videopräsentationen oder Postern dokumentiert und im Rahmen eines Präsentationstags vorgestellt. Kurze Pitches und dialogische Speed-Dating-Settings in Kleingruppen schaffen einen Rahmen, in dem Teilnehmende ihre Überlegungen erläutern, Rückfragen aufgreifen und Entscheidungen im kollegialen Austausch begründen. Leistung wird damit nicht allein über ein Endprodukt erfasst, sondern über die Verbindung von Entwicklung, Erprobung, Reflexion und professioneller Kommunikation.

Öffnung der Lehre, Impulsreihe als Lernressource und Beitrag zur AI Literacy

Ein fixer Bestandteil des Hochschullehrgangs ist eine geöffnete Vorlesung, die als öffentliche Online-Impulsreihe über den Kreis der Lehrgangsteilnehmenden hinaus für Bildungsöffentlichkeit und Zivilgesellschaft angeboten wird. Die Öffnung ist Teil des didaktischen Konzepts. Sie ermöglicht es, aktuelle Entwicklungen, externe Expertise und unterschiedliche Perspektiven zeitnah in den Lehrgang einzubinden. Didaktisch wird die Impulsreihe eng mit dem Lehrgang verknüpft. Beiträge aus den Vorträgen werden in Online-Aktivitäten und Forumsdiskussionen aufgegriffen, in Concept Maps verarbeitet und mit den eigenen Entwicklungsarbeiten der Teilnehmenden rückgekoppelt. Externe Impulse bleiben damit nicht auf der Ebene der Information, sondern werden in Reflexion, Unterrichtsentwicklung und kollegialen Austausch überführt. Gerade in einem Themenfeld mit hoher Dynamik trägt diese Öffnung dazu bei, Aktualität laufend zu sichern. Zugleich entsteht ein erweiterter Lern- und Austauschraum, in dem Lehrgangsteilnehmende mit externen Expert:innen und weiteren Bildungsinteressierten in Kontakt kommen.

Ergebnisse, Weiterführung und beobachtbare Entwicklungen

In drei Durchgängen mit Start im Oktober 2024 haben insgesamt 85 Teilnehmende den Hochschullehrgang abgeschlossen. Ein vierter Durchgang startet im Sommersemester 2026 mit voraussichtlich rund 25 weiteren Teilnehmenden. Rückmeldungen verweisen auf hohen Lernerfolg, sehr gute Organisation und transparente Kommunikation; besonders hervorgehoben wird die Bedeutung der Peergroup-Arbeit. Im Verlauf des Lehrgangs wurde deutlich, dass viele Teilnehmende die erarbeiteten Inhalte in einer Phase erprobten, in der schulische Rahmenbedingungen für den KI-Einsatz häufig erst im Entstehen waren. Zugänge zu Plattformen, technische Lösungen und organisatorische Klärungen waren vielerorts noch nicht gesichert. Vor diesem Hintergrund agierten zahlreiche Teilnehmende als frühe Akteur:innen. Sie pilotierten KI-bezogene Unterrichtsbausteine unter realen Bedingungen und machten sichtbar, welche Hürden im Schulalltag zu bewältigen sind – etwa Fragen der Infrastruktur, der Nutzungsbedingungen, der Transparenz im KI-Einsatz und der Beurteilbarkeit. Erfahrungen, Hürden und praktikable Lösungswege wurden in den Lehrgang zurückgespielt und in der Gruppe weiterbearbeitet. So entstand eine geteilte, praxisnahe Wissensbasis, die nicht nur den Transfer stützte, sondern auch die Weiterentwicklung der Unterrichtsdesigns ermöglichte. Auch auf Arbeitsebene wurde die hochschulübergreifende Zusammenarbeit kontinuierlich weitergeführt. Abläufe, digitale Infrastrukturen und didaktische Zugänge wurden abgestimmt und weiterentwickelt. Darüber hinaus entstand gemeinsam mit Teilnehmenden eine peer-reviewed Open-Access-Publikation, die zentrale Erfahrungen aus dem Lehrgang bündelt und Praxiswissen über den unmittelbaren Lehrgangskontext hinaus zugänglich macht. Der Hochschullehrgang wurde damit nicht nur fortgeführt, sondern auch in seinen didaktischen, organisatorischen und kooperativen Strukturen weiterentwickelt.

[1] Miao, F., Holmes, W., & Zhang, H. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. [2] Gössling, B., & Ostendorf, A. (2021). Curriculum work under conditions of digital transformation. Journal of Vocational Education & Training, 73(4), 589–607. Sloane, P. F. E. (2003). Schulnahe Curriculumentwicklung. Zeitschrift für Berufs- und Wirtschaftspädagogik, 99(3), 417–440. [3] Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1–16). ACM. [4] Grizzle, A., Wilson, C., Tuazon, R., Cheung, C. K., Lau, J., & Fischer, R., et al. (2021). Media and Information Literate Citizens: Think Critically, Click Wisely! UNESCO. [5] Schratz, M., Paseka, A. & Schrittesser, Ilse (Hrsg.) (2011): Pädagogische Professionalität quer denken – umdenken – neu denken. Impulse für next practice im Lehrerberuf. Wien.