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Lehrkräfte stehen vor der Herausforderung, Arbeitsprozesse sowie das Lehren und Lernen an die fortschreitende Digitalisierung anzupassen. Aufbauend auf Rudows (1994) Rahmenmodell der Belastung und Beanspruchung wurde anhand von Daten der ICILS 2018 zuerst deskriptiv analysiert, welche Arbeitsaufgaben und -bedingungen von Lehrkräften beim Arbeiten mit digitalen Medien als positiv oder negativ beanspruchend wahrgenommen werden. Die Mehrheit der n=2251 Befragten bewertet die Beanspruchung durch die meisten der 19 erfassten Merkmale neutral. Etwa die Hälfte der Lehrkräfte fühlt sich durch die Qualität der schulischen IT-Ausstattung beeinträchtigt. In anderen Bereichen, z. B. der Unterrichtsvor- und -nachbereitung, wird der Einsatz digitaler Medien eher positiv beanspruchend wahrgenommen. Darauf aufbauend wurden die Lehrkräfte mithilfe latenter Profilanalysen in vier Gruppen mit ähnlichen Antwortmustern eingeteilt. Die Profile mit der insgesamt stärksten negativen bzw. positiven Beanspruchung sind gering besetzt (6 % bzw. 9 % des Samples). Zwischen den vier Beanspruchungsprofilen gibt es geringe geschlechts- und altersspezifische Differenzen.

Reflexionsfähigkeit gilt in der Lehrkräftebildung als entscheidender Professionalisierungsaspekt, stellt aber insbesondere für angehende Lehrkräfte eine Herausforderung dar. Feedback hat sich im Lehr-Lernkontext, auch in Bezug auf reflexives Schreibens, als wirksam erwiesen. Ziel dieser quasi-experimentellen Studie war es das Potential von KI-generiertem Feedback im Vergleich zu Rückmeldungen durch Dozierende für die Entwicklung von Reflexionsfähigkeit zu prüfen. Insgesamt 72 randomisiert ausgewählte Lehramtsstudierende (76.34 % weiblich, M = 2.33 Semester) verfassten zwei schriftliche Reflexionen. Die Studierenden erhielten basierend auf denselben Kriterien ein schriftliches Feedback entweder durch Dozierende, ChatGPT oder einen selbst entwickelten KI-Chatbot. Die Reflexionstexte wurden theoriebasiert bewertet. Dabei wurden die Reflexionstexte der ChatGPT-Feedback-Gruppe am besten bewertet, gefolgt von der Dozierenden- und schließlich der Chatbot-Feedback-Gruppe (F (2,69) = 6.22**, η² = 0.15). Es zeigten sich keine sign. Unterschiede zwischen den Rückmeldeformaten in Bezug auf die Reflexionsfähigkeit. Limitationen der Studie und Implikationen für die Lehre werden diskutiert.

Vorliegende Studien weisen darauf hin, dass Lehramtsstudierende im Vergleich zu anderen Studierenden negativere Einstellungen zum und geringere Kompetenzwerte im Umgang mit digitalen Technologien aufweisen. Kohorten vergleichende, jeweils querschnittliche Betrachtungen legen nahe, dass sich auch über den Studienverlauf hinweg diesbezüglich keine markanten Steigerungen ausmachen lassen. In diesem Beitrag werden Einstellungen und Kompetenzmaße erstmals anhand von Längsschnittdaten betrachtet, die im Verlauf eines lehramtsbezogenen Bachelors erhoben wurden. Neben Einstellungsskalen (Nutzenswahrnehmungen und Befürchtungen) und einem Wissenstest wurden distale (allg. auf Agieren im digitalen Raum bezogene) und proximale (unterrichtsbezogene) Selbsteinschätzungen zu Digitalkompetenzen erhoben. Die an N=399 Lehramtsstudierenden zu drei Messzeitpunkten erhobenen Daten werden in Latent-Change-Modellen betrachtet. Während in den Kompetenzmaßen keine Progression festzustellen ist, verändern sich Einstellungen in eine günstige Richtung.