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Monograph, Collected Work or primary publication accessible via
URN: urn:nbn:de:0111-pedocs-302358
DOI: 10.25656/01:30235; 10.3278/9783763976539
URN: urn:nbn:de:0111-pedocs-302358
DOI: 10.25656/01:30235; 10.3278/9783763976539
| Title |
Grundlagenwissen zu Künstlicher Intelligenz von angehenden Lehrkräften. Modellbasierte Testentwicklung und Validierung |
|---|---|
| Author |
Schmidt, Jacqueline Marie-Charlotte   |
| Source | Bielefeld : wbv Publikation 2024, 236 S. - (Berufsbildung, Arbeit und Innovation - Dissertationen / Habilitationen; 79) - (Dissertation, Universität Leipzig, 2023) |
| Document | full text (13.799 KB) |
| License of the document |
|
| Keywords (German) | Künstliche Intelligenz; Digitalisierung; Transformation; Strukturmodell; Kompetenz; Lehrerbildung; Berufsbildung; Lehrer; Professionalisierung; Grundlagenwissen; Technologische Entwicklung; Lehramtsstudent; Testentwicklung; Testkonstruktion; Validität; Quantitative Forschung; Dissertationsschrift |
| sub-discipline | Empirical Educational Research Media Education |
| Document type | Monograph, Collected Work or primary publication |
| ISBN | 978-3-7639-7653-9; 978-3-7639-7652-2; 9783763976539; 9783763976522 |
| Language | German |
| Year of creation | 2024 |
| review status | Doctoral thesis (PhD thesis or habilitation) |
| Abstract (German): | In der Dissertation wird ausgehend von der zunehmenden Relevanz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Rahmen digitaler Transformationsprozesse ein Strukturmodell für KI-bezogene Kompetenzfacetten (angehender) Lehrkräfte im berufsbildenden Bereich entwickelt. Das Wissen zu KI nimmt dabei in Anlehnung an die Professionalisierungsforschung eine zentrale Rolle ein. Im Rahmen der Arbeit wird der Frage nachgegangen, wie das Grundlagenwissen (angehender) Lehrkräfte theoretisch modelliert und empirisch erfasst werden kann. Das entwickelte Testinstrument wurde anhand eines quantitativen Studiendesigns umfassend validiert. (DIPF/Orig.) |
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| Date of publication | 11.07.2024 |
| Citation | Schmidt, Jacqueline Marie-Charlotte: Grundlagenwissen zu Künstlicher Intelligenz von angehenden Lehrkräften. Modellbasierte Testentwicklung und Validierung. Bielefeld : wbv Publikation 2024, 236 S. - (Berufsbildung, Arbeit und Innovation - Dissertationen / Habilitationen; 79) - (Dissertation, Universität Leipzig, 2023) - URN: urn:nbn:de:0111-pedocs-302358 - DOI: 10.25656/01:30235; 10.3278/9783763976539 |
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