Identifizierung von Lesestörungen durch künstliche Intelligenz als Chance für die Partizipation von Grundschulkindern.

Autor/inn/en	Wallbaum, Maren; Stelze, Kristina-Maren
Titel	Identifizierung von Lesestörungen durch künstliche Intelligenz als Chance für die Partizipation von Grundschulkindern.
Quelle	Aus: Gebauer, Lea Marie (Hrsg.); Platz, Melanie (Hrsg.); Kihm, Pascal (Hrsg.); Peschel, Markus (Hrsg.): Grundschulbildung zwischen Pädagogik und Fachdidaktiken. Bezugsnotwendigkeiten der Grundschule. Bad Heilbrunn: Verlag Julius Klinkhardt (2026) S. 277-287 PDF als Volltext kostenfreie Datei (1); PDF als Volltext kostenfreie Datei (2); PDF als Volltext kostenfreie Datei (3) Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; Sammelwerksbeitrag
ISBN	978-3-7815-2779-9; 978-3-7815-6241-7
DOI	10.25656/01:35993 10.35468/6241-25
URN	urn:nbn:de:0111-pedocs-359936
Schlagwörter	Einstellung (Psychologie); Diagnostik; Künstliche Intelligenz; Grundschule; Lehrer; Leseschwäche; Lesekompetenz
Abstract	Lesekompetenz ist eine zentrale Voraussetzung für den Bildungserfolg von Kindern. Dennoch zeigen aktuelle Studien einen Rückgang der Leseleistungen von Grundschulkindern in Deutschland. Eine frühzeitige Diagnostik von Lesestörungen ist essenziell, um individuelle Fördermaßnahmen gezielt einzusetzen. Allerdings ist der diagnostische Prozess in der schulischen Praxis oft mit erheblichen zeitlichen und personellen Herausforderungen verbunden. In diesem Zusammenhang gewinnt der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in der Diagnostik zunehmend an Bedeutung. Der vorliegende Beitrag untersucht auf Basis einer Online-Befragung von n = 171 Lehrkräften die derzeitige Praxis der Lesediagnostik sowie die Einstellungen gegenüber KI-gestützten Verfahren. Die Ergebnisse zeigen, dass Lehrkräfte vorwiegend auf analoge, nicht standardisierte Methoden zurückgreifen und Unsicherheiten bei der Unterscheidung zwischen Lese- und Rechtschreibstörungen bestehen. KI-basierte Diagnostik wird mehrheitlich positiv bewertet, jedoch bestehen Wissenslücken hinsichtlich der Abgrenzung zu herkömmlicher digitaler Diagnostik. Die Studie unterstreicht den Bedarf an praxisnahen, ressourcenschonenden Diagnostikverfahren und betont die Notwendigkeit weiterer Forschung zur Validität und Implementierung KI-gestützter Diagnostik. Zudem wird die Bedeutung von Fortbildungsangeboten hervorgehoben, um Lehrkräfte im Umgang mit dieser neuen Technologie zu unterstützen." (DIPF/Orig.).
Erfasst von	DIPF \| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update	2026/4