Der Beitrag diskutiert Tradwife-Inszenierungen in den Social Media als Beispiel für die subtile Mobilisierung durch die Normalisierung geschlechterideologischer Deutungsmuster mit Anschlussfähigkeit an Rechtsextremismus. Rechtsextreme Normalisierungs- und Mobilisierungsprozesse finden jenseits von Gewalt statt und entfalten sich anhand ästhetisierter, affektiver, emotionalisierter und scheinbar unpolitischer Medienphänomene wie Tradwife-Inszenierungen und zeigen auf algorithmisch strukturierten Social Media Plattformen eine hohe Anschlussfähigkeit. Tradwife-Formate fungieren in diesem Kontext als instrumentalisierte Medienphänomene, in denen heteronormative und autoritäre Geschlechterordnungen symbolisch stabilisiert, normalisiert und mobilisiert werden. Aus bildungs- und erziehungswissenschaftlicher und medienpädagogischer Perspektive ergeben sich daraus spezifische Herausforderungen für die Medien- und Demokratiebildung. Die Auseinandersetzung mit dem Lehrplan „Digitale Grundbildung“ der Sekundarstufe I zeigt, dass dieser zwar Medienkompetenzen und eine reflexive Mediennutzung thematisiert, allerdings werden latente Mobilisierungsprozesse im Rahmen rechtsextremer Diskursverschiebungen nicht explizit berücksichtigt.
Der Beitrag stellt mit FLACT (Framework for Language Awareness and Cognitively stimulating Tasks) ein theoretisch fundiertes, empirisch erprobtes Kriterienraster zur Analyse und Konzeption sprachbezogen kognitiv aktivierender Lernangebote vor. Auf Basis von Modellen der Unterrichtsqualität, lernpsychologischen Ansätzen zu kognitiver Aktivierung und Perspektiven sprachlicher Bildung werden zentrale Gelingensbedingungen für komplexe Aufgaben systematisiert und hochschuldidaktisch in einem viergliedrigen Seminarkonzept verankert. Empirisch stützt sich der Beitrag auf erste qualitativ ausgewertete Reflexionen von Lehramtsstudierenden unterschiedlicher Fächer (N = 24 von 51), die FLACT im Rahmen eines bildungswissenschaftlichen Seminars genutzt haben. Die Studierenden erleben FLACT als verständliches, lernförderliches Reflexions- und Analyseinstrument mit deutlich wahrgenommenem Lernzuwachs, verweisen zugleich jedoch auf eine hohe zeitliche Inanspruchnahme und subjektive Bewertungsanteile. Im Lichte von Design-Based Research werden Perspektiven zur iterativen Weiterentwicklung von FLACT und zu dessen hochschuldidaktischer Implementierung diskutiert, etwa durch eine reduzierte Version, digitale und/oder KI-basierte Umsetzungen und eine stärkere Einbettung in kollaborative Reflexionsformate. Insgesamt zeigt sich FLACT als viables hochschuldidaktisches Entwicklungswerkzeug für sprachsensiblen, kognitiv aktivierenden Unterricht.
Gestaltungsprinzipien gelten als zentraler Output von Design-Based Research (DBR), ihre methodische Herleitung bleibt jedoch häufig implizit. Der vorliegende Beitrag entwickelt und demonstriert ein Verfahren zur auditierbaren Genese von Gestaltungsprinzipien. Im Zentrum steht die explizite Rekonstruktion einer abduktiven Inferenzarchitektur, durch die getrennt ausgewertete Evidenzräume – Viabilität einer Intervention und Qualität reflexiver Performanzen – theoriegeleitet in heuristische, kontextsensitive design conjectures überführt werden. Anhand einer designbasierten Studie zur meta-reflexiven Professionalisierung von Lehramtsstudierenden wird gezeigt, wie relationale Muster identifiziert, theoretisch rückgebunden, in Designhypothesen überführt und schließlich in konditionalen Gestaltungsprinzipien verdichtet werden können. Evaluation wird dabei nicht als nachgelagerter Wirksamkeitstest, sondern als strukturierendes Moment der Designentwicklung verstanden. Der Beitrag beansprucht keinen kausalen Wirkungsnachweis. Sein epistemischer Mehrwert liegt in der transparent dokumentierten Inferenzlogik, die den Weg vom empirischen Befund zur Prinzipienformulierung intersubjektiv nachvollziehbar macht. Damit leistet der Beitrag einen methodologischen Impuls zur Klärung der Frage, wie in DBR aus Evaluation systematisch Designwissen entsteht.
Die zunehmende Integration Generativer Künstlicher Intelligenz (GenKI) in Bildungskontexte erfordert didaktische Rahmenmodelle, die über isolierte Prompting-Techniken hinausgehen. Die vorliegende Publikation stellt Version 2 des PCRR-Frameworks (Plan, Create, Review, Reflect) vor, das die Kollaboration zwischen Menschen und KI-Systemen als ganzheitlichen, iterativen Prozess strukturiert. Theoretisch fundiert wird das Framework durch das Konzept des Context Engineering, das sechs Dimensionen moderner KI-Interaktion umfasst: User Prompt, Systemprompt, Retrieval-Augmented Generation, Short-Term Memory, Long-Term Memory und Tools. Diese Konzeptualisierung bildet die Komplexität heutiger Compound AI Systems ab und überwindet die reduktionistische Fokussierung auf einzelne Eingabeformulierungen.Das PCRR-Framework gliedert den KI-Kollaborationsprozess in vier Phasen: die strategische Vorbereitung (Plan), die operative Interaktion (Create), die kontinuierliche Evaluation auf Mikro-, Meso- und Makro-Ebene (Review) sowie die metakognitive Prozessreflexion (Reflect). Gegenüber Version 1, die primär für die Berufsbildung konzipiert war, erweitert Version 2 den Anwendungsbereich auf alle Bildungsstufen und vertieft insbesondere die Review-Phase durch eine differenzierte Drei-Ebenen-Struktur. Die Diskussion verortet das Framework im Verhältnis zu bestehenden Ansätzen wie dem CLEAR-Framework, der AI Assessment Scale, TPACK und dem Experiential Learning Cycle nach Kolb.Als konzeptionelle Arbeit liefert die Publikation keine empirische Validierung, sondern ein theoretisches Referenzwerk, das als Grundlage für Folgepublikationen zu Bewertungsinstrumenten, Dokumentationsvorlagen und empirischer Erprobung dient. Die diskutierten Limitationen – darunter die empirische Validierungslücke, Implementierungshürden und die Volatilität der Technologie – definieren zugleich die Forschungsagenda für die Weiterentwicklung des Ansatzes.
"Generative Künstliche Intelligenz bezeichnet KI-Systeme, die auf Basis von Trainingsdaten neue Inhalte wie Texte, Bilder, Audio- oder Videodateien generieren können. Ihre Bedeutung für die Berufsbildung ergibt sich nicht nur aus ihrem zunehmenden Einsatz in beruflichen Arbeitskontexten, sondern auch aus ihrer wachsenden Nutzung als Bildungstechnologie. Dadurch entstehen neue Anforderungen an die Qualifizierung von Fachkräften sowie an die Gestaltung von Lehr-Lern- und Prüfungsprozessen in der Berufsbildung. Die Forschungsfragen des vorliegenden Beitrags lauten: Wie beschreiben Hochschullehrende die didaktischen Veränderungen durch generative KI in der Aus- und Weiterbildung von Berufsschullehrenden? Welche zentralen Deutungs- und Wahrnehmungsmuster von didaktischen Veränderungen, die in fachlichen und hochschulbezogenen Debatten häufig als disruptiv bezeichnet werden, lassen sich ableiten?"
