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Humboldt-Universität zu Berlin

Generative KI im Digital Learning Design

Abstract

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Die fortschreitende Verbreitung Generativer Künstlicher Intelligenz (GenKI) seit Ende 2022 verändert die Arbeitswelt pädagogischer Fachkräfte grundlegend. Die vorliegende Masterarbeit untersucht, inwiefern GenKI die berufliche Handlungspraxis von Digital Learning Designer*innen (DLDs) in der Erwachsenen- und Weiterbildung transformiert und welche Kompetenzverschiebungen sie dabei subjektiv wahrnehmen. Damit leistet sie einen empirischen Beitrag zur bislang kaum erforschten Frage, wie KI die Rollen und Kompetenzprofile pädagogischer Akteur*innen verändert. Die empirische Grundlage bil-den sieben problemzentrierte Interviews mit erfahrenen DLDs, die GenKI aktiv in ihrer beruflichen Praxis einsetzen. Die Auswertung erfolgte mittels inhaltlich strukturierender qualitativer Inhaltsanalyse nach Kuckartz und Rädiker (2024) in MAXQDA. Als heuristi-scher Rahmen für die Analyse der empirischen Daten dienten das ADGIE-Modell von Hilali und Chergui (2025) sowie das Analyseschema für Kompetenzverschiebungen von Umbach et al. (2020), welches mit dem AIComp-Modell (Ehlers et al., 2024) verschränkt wurde. Die Ergebnisse belegen, dass DLDs GenKI systematisch in alle Phasen des didaktischen Designprozesses integrieren und dabei einen Rollenwandel vollziehen: von der eigen-ständigen Lernangebotsentwicklung hin zur Steuerung, Kuratierung und Qualitätssiche-rung KI-generierter Inhalte. Vier zentrale Problemfelder prägen diesen Prozess: Qualität und Verlässlichkeit des KI-Outputs, psychosoziale Belastungen, rechtlich-ethische Unsi-cherheiten sowie ökonomische Zwänge. Die KI-bedingten Kompetenzverschiebungen zeigen sich auf drei Handlungsregulationsebenen: Die systematisch-wissenschaftliche Ebene erfährt die stärkste Aufwertung – metakognitive Future Skills wie kritisches Den-ken, kritische digitale Kompetenz, ethische Urteilsfähigkeit sowie Entscheidungs- und Lernkompetenz erweisen sich als zentrale Voraussetzungen professionellen pädagogi-schen Handelns. Auf der begrifflich-erfahrungsbasierten Ebene etabliert sich Prompt En-gineering als neues Regelwissen, während Orientierungs- und Prozesswissen gegen-über Faktenwissen wichtiger werden. Nicht automatisierbare Fähigkeiten wie Empathie, Intuition oder Resilienz gewinnen auf der sinnlich-leiblichen Ebene als menschlicher Ge-genpol zur KI an Gewicht. Die befragten DLDs erleben die Transformation überwiegend als Höherqualifizierung – jedoch nur unter der Voraussetzung eines reflektierten, quali-tätsorientierten KI-Einsatzes und förderlicher struktureller Rahmenbedingungen. Die Be-funde deuten darauf hin, dass die Zukunft des Digital Learning Designs in einer reflexiv begründeten Mensch-KI-Kollaboration liegt.

Degree

thesis:*
Grantor dc:publisher
Humboldt-Universität zu Berlin
Year dc:date.issued
2026

Author and committee

dc:creator, dc:contributor.*
Author dc:creator
  • Beyer, Dany

Subjects

dc:subject × 5

Rights

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Statement dc:rights
  • (CC BY 4.0) Attribution 4.0 International
Language dc:language.iso
ger

Identifiers

dc:identifier.*

Chain of custody

source
Harvested from
Humboldt Universität zu Berlin
Base URL
edoc.hu-berlin.de/server/oai/request
Last updated
2026-08-21
Source record
OAI-PMH GetRecord
citation

Beyer, Dany. Generative KI im Digital Learning Design. Humboldt-Universität zu Berlin, 2026. https://edoc.hu-berlin.de/18452/38827