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Theorie

Lesepfad · Überblick Gestaltung mit KI und Umgestaltung der Lehre 2026-10-29

Ziel und Auswahl

Überblick über die Begründung konkreter Lehrentscheidungen: kreative Prozesse fördern, konzeptionelle Delegation verstehen, widersprüchliche KI-Befunde einordnen, Urteil entwickeln und Lernen nachweisen. Auswahl aus vorhandener Literatur mit erneuter Originalquellenprüfung am 29.10.2026. Kein vollständiger Forschungsreview. Alle Zeiten sind geschätzte Lesezeitbudgets für ausgewählte Abschnitte, keine gemessenen Lesedauern.

Kernroute: etwa 90 Minuten

1. Brauer, Ormiston und Beausaert: Was kann Lehre zur kreativen Entwicklung beitragen? Etwa 20 Minuten

Offener Originaltext

Creativity-Fostering Teacher Behaviors in Higher Education: A Transdisciplinary Systematic Literature Review. Online 2024, Heftfassung 2025.

Lesen: Abstract; Abbildung 1 zum Meta-Creativity-Modell; Discussion; Practical Implications; Limitations and Future Research. Die übrigen Detailabschnitte zunächst nach Interesse.

Beitrag: Synthese von 58 empirischen Studien. Unterscheidet affektive, kognitive, verhaltensbezogene, metakognitive, handlungsbezogene und unsicherheitsbezogene Dimensionen. Der Überblick erweitert die Perspektive von Werkzeugbedienung auf Lehrhandlungen, Lernumgebung und kreative Prozesskompetenzen.

Grenze: Qualitative Synthese und vorgeschlagenes Modell; keine Wirkungsrangliste der sechs Dimensionen und keine evaluierte KI-Designlehrfolge.

Notizfrage: Welche Unterstützung leisten Lehrende bereits, welche fehlt und wie könnte sie in einer KI-gestützten Aufgabe sichtbar werden?

Vault: Quelle - Brauer Ormiston Beausaert 2025 Lehrverhalten Kreativitaet.

2. Krajcer et al.: Was passiert bei KI-gestützter Konzeptentwicklung? Etwa 25 Minuten

Offener Verlagsvolltext

The hidden costs of AI-assisted ideation, 2026.

Lesen: 4 Methods mit fester Reihenfolge; 5.2 Quantitative results; 5.3.2 Creative cognitive processes and experience; 6.3 Artifacts’ creativity; 6.4 Practical recommendations; 6.5 Limitations and future research. Abbildung 8 ausdrücklich als spekulatives Modell lesen.

Beitrag: Direkter Designlehrfall mit 35 vollständigen UX-Fällen. Selbstvertrauen, Prozessbeteiligung und Konzeptkreativität werden getrennt erfasst. Kein signifikanter Unterschied der Expertenratings; niedrigere berichtete kreative Beteiligung und Beispiele direkter Konzeptübernahme.

Grenze: Zuerst ohne, danach mit ChatGPT 3.5; Hausaufgabe ohne direkte Beobachtung; kurze Dauer und Selbstauskünfte. Langfristiger Fähigkeitsverlust und Wirkung der empfohlenen Lehrmaßnahmen sind offen.

Notizfrage: Welche Denkhandlungen sollen unsere Aufgaben ermöglichen und welche davon könnte ein fertiger KI-Vorschlag überspringen?

Vault: Quelle - Krajcer et al 2026 Hidden Costs KI Ideenentwicklung.

3. Hou et al.: Unter welchen Bedingungen hilft KI? Etwa 15 Minuten

Originalartikel

The Double-Edged Roles of Generative AI in the Creative Process: Experiments on Design Work, 2025.

Lesen: Abstract; Darstellung von Studie 1 und Studie 2; Diskussion zu Ideenentwicklung, Umsetzung und Expertise. Falls der Volltext im eigenen Zugang gesperrt ist: Abstract und vorhandene Quellenkarte; dies ersetzt die Methodenlektüre nur für einen ersten Überblick.

Beitrag: Gegenprüfung zu pauschaler Kreativitätsminderung. Berichtete Vorteile der Ideenentwicklung stehen unterschiedlichen Umsetzungseffekten und Zeitkosten je nach Expertise gegenüber.

Grenze: Kreative Arbeitsleistung ist kein Nachweis von Lernen. In Studie 1 bezeichnet „expert“ Designstudierende gegenüber fachfremden Studierenden; Studie 2 untersucht Berufstätige. Gruppen und Expertisebegriffe auseinanderhalten.

Notizfrage: Welche Wirkung erwarten wir für welche Person, Aufgabe, Phase und Zielgröße?

Vault: Quelle - Hou et al GenAI Designprozess und Expertise.

4. Tai et al.: Wie wird Qualitätsurteil zum Lernziel? Etwa 20 Minuten

Offener Originaltext

Developing evaluative judgement: enabling students to make decisions about the quality of work, Heftfassung 2018, online 2017.

Lesen: Defining evaluative judgement; Tabelle 1; Abschnitte zu Selbstbeurteilung, Peer Assessment, Feedback, Rubrics und Exemplars; Discussion and conclusion.

Beitrag: Konzeptioneller Rahmen für die Entwicklung eigener Qualitätsentscheidungen. Vergleich, Kriterienarbeit, Rückmeldung und nächste Aufgaben werden verbunden.

Grenze: Kein experimenteller Nachweis, dass Kuratierung praktische Gestaltung ersetzen kann. Domänenspezifik und kontextabhängige Qualität bleiben zu berücksichtigen.

Notizfrage: Müssen Studierende im Seminar selbst urteilen und anschließend handeln, oder erhalten sie überwiegend fertige Urteile der Lehrperson?

Vault: Quelle - Tai et al 2018 Evaluative Judgement.

5. Soderstrom und Bjork: Was zeigt ein gutes Ergebnis über Lernen? Etwa 10 Minuten

Autoren-PDF, UCLA

Learning Versus Performance: An Integrative Review, 2015.

Lesen: Abstract, Einleitung und Schlussdiskussion; die Experimente später gezielt.

Beitrag: Unmittelbare Leistung, längerfristiges Behalten und Anwendung auf neue Aufgaben können auseinanderfallen. Diese Unterscheidung begründet einen eigenen Nachweis selbstständiger Kompetenz neben dem KI-gestützten Projektprodukt.

Grenze: Schwerpunkt motorische und verbale Lernforschung. Übertragung auf Design braucht passende Aufgaben; schwächere Übungsleistung belegt ebenfalls keinen Lernvorteil.

Notizfrage: Welche neue Aufgabe zeigt, was nach der unterstützten Bearbeitung eigenständig verfügbar bleibt?

Vault: Quelle - Soderstrom Bjork 2015 Lernen und Leistung.

Zwei kurze Ergänzungen für Markt und Umsetzung: etwa 20 Minuten

ILO, etwa 10 Minuten: Offizieller Research Brief, 20.05.2025. Aufgabenexposition als Untersuchungsansatz verstehen. Die Modellierung zeigt potenziell betroffene Tätigkeiten; lokale Beschäftigung und Honorare benötigen eigene Daten. Anschluss: Quelle - ILO 2025 GenAI Aufgabenexposition.

UAL, etwa 10 Minuten: AI and Assessment. Abschnitte zum Traffic-light system lesen. Konkretes Beispiel für aufgabenbezogene Regeln zur KI-Nutzung. Hochschulleitlinie mit normativen Begründungen; kein Nachweis einer überlegenen Lehrwirkung. Anschluss: Quelle - UAL AI and Assessment Lehrziele und KI Nutzung.

Wenn heute nur 45 Minuten verfügbar sind

Krajcer, 20 Minuten; Hou, 10 Minuten; Tai, 15 Minuten. Diese Route deckt den direkten Konzeptfall, einen Gegenbefund und die Konsequenz für Urteilsschulung ab. Lernnachweis und allgemeine Kreativitätsdidaktik bleiben für die nächste Lektüre vorgemerkt.

Eine gemeinsame Notiz nach jeder Lektüre

  1. Welche Frage unseres Projekts bearbeitet der Text?
  2. Was wurde tatsächlich untersucht oder argumentativ begründet?
  3. Welche Lehrentscheidung könnte daraus folgen?
  4. Welche Gegenposition und Grenze bleiben?
  5. Welche kleine Aufgabe oder welcher Nachweis könnte die offene Lehrfrage konkretisieren?

Die fünfte Frage rechtfertigt nur bei tatsächlichem Erkenntnisbedarf eine neue Erprobung. Entscheidungsmatrix - Von Forschungsbefunden zur Umgestaltung der Designlehre führt die fünf Bereiche der Projektskizze in konkrete Entscheidungen über.