Diagnostik-Förder-Kreislauf in der sonderpädagogischen Hochschullehre mit einem KI-Avatar

Diagnostik und Förderung bilden zentrale Bestandteile professionellen Handelns in der Heil- und Sonderpädagogik. Die Erfassung von Lernausgangslagen gilt als Grundlage für individuelle und passgenaue Förderentscheidungen und wird in der Fachliteratur als kontinuierlicher Diagnostik-Förder-Kreislauf beschrieben (Tönnissen et al., 2024). Die Entwicklung förderdiagnostischer Kompetenzen erfordert jedoch neben theoretischem Wissen auch praxisnahe Lerngelegenheiten. Digitale, simulationsbasierte Formate wie KI-gestützte pädagogische Avatare bieten hier neue Möglichkeiten, theoriegeleitete Förderdiagnostik realitätsnah einzuüben (Zhao et al., 2024; Fink et al., 2024). Neben fachlichen Kompetenzen spielt dabei auch die Selbstwirksamkeit (Bandura, 1997; Täschner et al., 2024) der Studierenden eine zentrale Rolle für professionelles förderdiagnostisches Handeln.

Die Studie folgt einem Prä-Post-Design mit Mixed-Methods-Zugang und begleitet Studierende im Wahlpflichtmodul «Lernschwierigkeiten» an der Interkantonalen Hochschule für Heilpädagogik (HfH). Zu Semesterbeginn und -ende werden quantitative und qualitative Daten erhoben. Die Studierenden interagieren mit einem KI-gestützten pädagogischen Avatar in einer simulationsbasierten Fallbearbeitung (siehe auch Koch et al., 2025; Zellner et al., 2025). Die Selbstwirksamkeit in Bezug auf Förderdiagnostik wird mittels standardisierter Selbsteinschätzung erfasst. Die Analyse umfasst quantitative Auswertungen der Interaktionsdaten sowie der Selbstwirksamkeit sowie eine qualitative Inhaltsanalyse der diagnostischen Fragen und Förderentscheidungen.

Für die Interaktion mit dem KI-gestützten Avatar werden am Modulende längere und strukturiertere Gespräche erwartet. Auf qualitativer Ebene wird erwartet, dass die Studierenden zielgerichtetere diagnostische Fragen stellen und Förderentscheidungen stärker aus diagnostischen Befunden ableiten. Ergänzend wird angenommen, dass sich die Selbstwirksamkeit der Studierenden in Bezug auf die Anwendung der Prozessschritte des Diagnostik-Förder-Kreislaufs zwischen Semesterbeginn und -ende erhöht.

• Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. Freeman.
• Fink, M. C., Robinson, S. A., & Bernhard, E. (2024). AI-based avatars are changing the way we learn and teach: benefits and challenges. Frontiers in Education, 9, 157–196. https://doi.org/10.1007/s10648-019-09492-2
• Koch, J., Hagmann-von Arx, P., Zellner, J., Tönnissen, L., Link, C.-P., & Gebhardt, M. (2025). Einfluss des technischen Vorwissens auf die Bearbeitung von Simulationen: Vergleich eines GPTAvatar-Lernspiels mit einem strukturierten Klickspiel bei Expert:innen und Noviz:innen [Vortrag]. Jahreskongress 2025 der Schweizerischen Gesellschaft für Bildungsforschung (SGBF) und der Schweizerischen Gesellschaft für Lehrerinnen- und Lehrerbildung (SGL). https://doi.org/10.13140/RG.2.2.33240.61449
• Täschner, J., Dicke, T., Reinhold, S., & Holzberger, D. (2025). «Yes, I Can!» A Systematic Review and Meta-Analysis of Intervention Studies Promoting Teacher Self-Efficacy. Review of Educational Research, 95(1), 3–52. https://doi.org/10.3102/00346543231221499
• Tönnissen, L., Link, P.-C., Hengartner, O., & Hagmann-von Arx, P. (2024). Der Diagnostik-Förder-Kreislauf in der Heil- und Sonderpädagogik. Illustration des förderdiagnostischen Prozesses am Beispiel einer internalisierenden Verhaltensproblematik. Zeitschrift für Heilpädagogik, 7, 303–311.
• Zellner, J., Koch, J., Hagmann-von Arx, P., Tönnissen, L., Link, C.-P., & Gebhardt, M. (2025). Simulationen zur Förderung der diagnostischen Kompetenzen in der heil- und sonderpädagogischen Hochschulbildung: Strukturiertes Klickspiel oder Einsatz GPTAvatar – ein Vergleich mit Noviz:innen und Expert:innen. Jahreskongress 2025 der Schweizerischen Gesellschaft für Bildungsforschung.