PPH Burgenland auf dem 13. Kongress der Gesellschaft für Empirische Bildungsforschung (GEBF 2026) in München vertreten

Vom 16. bis 18. März 2026 fand der 13. Kongress der Gesellschaft für Empirische Bildungsforschung (GEBF) unter dem Motto „Bildungsforschung für technologiebedingte gesellschaftliche Entwicklungen" an der Technischen Universität München statt. Die Konferenz widmete sich der zentralen Frage, wie rasante technologische Entwicklungen – insbesondere Künstliche Intelligenz, digitale Transformation und neue Formen der Datenverarbeitung – Bildungsprozesse verändern und welche evidenzbasierten Erkenntnisse die Empirische Bildungsforschung dazu beitragen kann. Rund 1.000 Wissenschaftler:innen aus dem deutschsprachigen Raum und darüber hinaus nahmen an der Veranstaltung teil.

Beitrag der PPH Burgenland: KI für passgenaue Lehrer:innenfortbildung

Thomas Leitgeb (PA) und Michael Leitgeb (NPA) von der Privaten Pädagogischen Hochschule Burgenland (PPH Burgenland) präsentierten im Rahmen eines Einzelbeitrags die Ergebnisse ihrer Mixed-Methods-Studie „Künstliche Intelligenz für passgenaue Lehrer:innenfortbildung". Die Studie untersuchte, inwieweit ein KI-gestützter Chatbot Lehrpersonen bei der Navigation im Fortbildungsbereich unterstützen kann – ein Thema von hoher praktischer Relevanz, da konventionelle Fortbildungsangebote häufig zu wenig kontextspezifisch sind und die heterogenen Bedürfnisse von Lehrpersonen nur unzureichend adressieren.

Hintergrund und Forschungsdesign

Für die Studie wurde ein RAG-basierter (Retrieval Augmented Generation) Chatbot an der PPH Burgenland implementiert und im Zeitraum von April bis Mai 2024 erprobt. Das Forschungsdesign folgte einem Mixed-Methods-Ansatz im konvergenten Paralleldesign. Die Grundgesamtheit umfasste 4.267 Lehrpersonen; insgesamt wurden 2.030 valide Interaktionen von rund 1.125 Nutzenden dokumentiert und analysiert. Das theoretische Fundament bildete ein integrativer Rahmen aus dem Information Systems Success Model (ISSM), dem Technology Acceptance Model (TAM) sowie dem TPACK-Ansatz, der eine mehrdimensionale Evaluation technischer, servicebezogener und pädagogisch-fachlicher Qualitätskriterien ermöglichte. Quantitative Analysen umfassten deskriptive Kennzahlen, Korrelationsanalysen und logistische Regressionen, ergänzt durch eine qualitative Inhaltsanalyse mit einer Interrater-Reliabilität von κ ≥ .80.

Zentrale Ergebnisse

Die Ergebnisse der Studie belegen die Eignung dialogischer KI-Assistenzsysteme für die Fortbildungsnavigation:

• 85,6 % der Anfragen wurden korrekt beantwortet, bei einer Fallback-Rate von lediglich 14,4 %.
• 85 % der Nutzerkommentare wiesen ein positives Sentiment auf.
• Eine höhere Anfragespezifität korrelierte moderat positiv mit der Zufriedenheit (ρ = .36, p = .012) und negativ mit der Fallback-Rate (ρ = –.28, p < .01).
•  In der logistischen Regression erwiesen sich Anfragespezifität, TPACK-nahe Schlüsselwörter und positives Sentiment als signifikante Prädiktoren für eine erfolgreiche Interaktion.
• Deutliche Nutzungsspitzen nach kommunikativen Ankerereignissen wie Rollout-Phasen, Informationsartikeln und Anmeldefristen unterstrichen die Bedeutung einer gezielten organisatorischen Einbettung.

Implikationen für die Praxis

Die Befunde verdeutlichen, dass KI-gestützte Chatbots eine skalierbare und zugleich personalisierte Unterstützung für Lehrpersonen bei der Auswahl passender Fortbildungsangebote bieten können. Die Studienergebnisse liefern konkrete Handlungsempfehlungen für das Prompt-Design, die Bereitstellung von Vokabular-Hilfen, transparente Quellenverweise sowie eine DSGVO-konforme Prozessgestaltung. Darüber hinaus ergeben sich Perspektiven für Langzeitanalysen, Replikationen in anderen Bildungsregionen sowie differenzierte Analysen nach Fach, Schulstufe und Berufserfahrung.

Die Teilnahme an der GEBF 2026 war für die PPH Burgenland eine wertvolle Gelegenheit, aktuelle Forschungsergebnisse im internationalen Diskurs zu positionieren und den wissenschaftlichen Austausch mit führenden Bildungsforscher:innen zu pflegen. Die Konferenz bestätigte die wachsende Bedeutung einer evidenzbasierten Auseinandersetzung mit den Chancen und Herausforderungen technologischer Innovationen im Bildungsbereich. Die PPH Burgenland setzt damit ein starkes Zeichen als innovativer Forschungsstandort im Bereich KI und Lehrer:innenbildung.

Bildquelle: GEBF 2026