Methodologie in der Future Skills-Forschung Drei Studien
Drei methodische Architekturen einer zukunftsgewandten Bildungswissenschaft

Future Skills Vergleichsstudie 2025

Ein kriteriengeleitetes Metadesign für die vergleichende Kompetenzforschung

Publikation erscheint demnächst auf www.nextskills.org

Die zweite Metaanalyse zu Future Skills Frameworks (nach dem ersten Review von 2022) entwickelt ein forschungsmethodisches Design, das in Europa bislang einzigartig ist. Die Studie verfolgt das Ziel, internationale Frameworks (u. a. WEF, OECD, ETH Zürich, Bertelsmann, McKinsey, SBW) nicht nur zu beschreiben, sondern kriterien basiert vergleichbar zu machen. Methodisch basiert die Studie auf drei aufeinander abgestimmten Zugängen:

1. Strukturierte Inhaltsanalyse: Jedes Framework wird in einem standardisierten Steckbrief hinsichtlich Struktur, Geltungsbereich, Zielgruppen, Referenztheorien und Form kontextualisiert.
2. Kriteriengeleiteter Expertenreview: Auf Grundlage eines elfdimensionalen Kriterienkatalogs erfolgt eine unabhängige Bewertung durch drei Fachgutachter:innen, abgesichert durch Krippendorff’s Alpha (α ≈ 0.84).
3. Kategorial codierte Inhaltsanalyse: 136 Einzelkompetenzen wurden deduktiv und abduktiv den 17 NextSkills-Kompetenzprofilen zugeordnet. Ergänzt wird dies durch eine Jaccard-Analyse, die semantische Ähnlichkeiten quantifiziert und so Konvergenz trotz Begriffsdifferenz sichtbar macht.

Methodologische Signatur: Systematisch, theoriebasiert, evidenzgeleitet. Die Studie eröffnet ein belastbares Raster zur qualitativen und strukturellen Bewertung von Future Skills-Konzepten.

 Veröffentlichung demnächst unter: www.nextskills.org

AIComp – KI-Kompetenz in Studium und Prüfung

Ein triangulatives Forschungsdesign zur empirischen Kompetenzmodellierung

Die AIComp-Studie wurde 2024 im Projekt AIComp (gefördert durch das BMBF) realisiert und setzt Maßstäbe in der empirischen Analyse von KI-Kompetenz im Hochschulkontext. Das methodische Design basiert auf drei komplementären Phasen:

1. Forschungsstands-Analyse: Systematische Erhebung und Vergleich von neun bestehenden KI-Kompetenzrahmen aus Wissenschaft, Politik und Bildungspraxis.
2. Quantitative Großstudie: Mit 1.644 teilnehmenden Studierenden und Lehrenden stellt AIComp die bislang umfassendste KI-Kompetenzerhebung im europäischen Hochschulraum dar. Das Instrumentarium umfasste Dimensionen wie Selbstwirksamkeit, ethische Reflexion, Anwendungssicherheit und Innovationshandeln.
3. Modellentwicklung: Auf Basis der quantitativen Daten und theoriebasierter Clusteranalysen wurde ein KI-Kompetenzmodell für die Hochschulbildung konstruiert – anschlussfähig an Kompetenzdiagnostik, Curriculumentwicklung und Prüfungspraxis.

Methodologische Signatur: Triangulatives Mixed-Methods-Design mit deduktiver Modellierung auf Basis eines quantitativen Datensatzes. Evidenzbasierung, Breite und konzeptionelle Anschlussfähigkeit sind hier methodische Kernqualitäten.

 Studienbericht verfügbar unter: https://next-education.org/downloads/AIComp_Part_1_Empirische_Studie_Bericht.pdf

HUCO Labs – Professionalisierung in Technik, Forschung und Innovation

Praxeologische Profilentwicklung im Mehrebenen-Design

Das Projekt HUCO Labs (Human Competence Labs) zielt auf die Entwicklung eines neuen Kompetenzprofils im Bereich forschungsnaher technischer Professionen: der TRI Professionals. Methodologisch wurde ein hybrides Mehrebenen-Design gewählt, das qualitative Tiefenanalyse mit quantitativer Validierung kombiniert:

• Explorative Leitfadeninterviews mit betrieblichen Akteur:innen und Fachkräften,
• Qualitative Inhaltsanalyse zur Rekonstruktion impliziter Kompetenzstrukturen,
• Quantitative Onlinebefragung zur Validierung berufsbezogener Zukunftskompetenzen (n = 198),
• Typenbildung und Modellierung: Entwicklung eines TRIComp-Kompetenzprofils entlang der Dimensionen Technik, Innovation und Gesellschaft.

Methodologische Signatur: Fallbasiertes, sequenzielles Forschungsdesign mit praxeologischer Tiefenstruktur. Ziel ist keine Modellverallgemeinerung, sondern die paradigmatische Erfassung emergenter Praxisprofile.

Studienbericht verfügbar unter: https://hucolabs.eu/wp-content/uploads/2025/05/D2.1-Future-Skills-for-Applied-Innovation-in-Technical-Professions.pdf

Fazit: Future Skills-Forschung als methodologisches Innovationsfeld

Die drei hier vorgestellten Studien markieren einen qualitativen Entwicklungsschritt in der empirischen Future Skills-Forschung. Sie zeigen exemplarisch, wie methodisch differenzierte, theoriegeleitete und erkenntnisorientierte Forschung im Spannungsfeld von Bildungswissenschaft, Kompetenzdiagnostik und gesellschaftlicher Transformation möglich ist.

Dabei ist ihre Stärke nicht in der Einheitlichkeit der Methoden, sondern in ihrer je eigenen methodologischen Passungzur jeweiligen Forschungsfrage zu finden – verbunden durch drei gemeinsame Grundprinzipien:

• Theoriegeleitete Konstruktion: Jede Studie basiert auf einem expliziten theoretischen Rahmen – sei es im Sinne von Kompetenzprofilen, handlungsleitenden Paradigmen oder bildungstheoretischen Leitbildern.
• Erkenntnistheoretische Klarheit: Die Studien machen transparent, auf welcher Wissensbasis, mit welchem epistemischen Ziel und unter welchen Geltungsbedingungen sie forschen.
• Methodologische Kohärenz: Statt auf formale Standardisierung zu setzen, entwickeln die Studien ein je eigenes, methodologisch konsequentes Forschungsdesign – von kriteriengeleiteten Klassifikationsverfahren über triangulative Großstudien bis hin zu rekonstruktiven Mehrebenenanalysen.

Erkenntnisfortschritt

Was sich aus den drei Studien exemplarisch ableiten lässt, ist ein grundlegender methodischer Anspruch an Future Skills-Forschung: Sie muss nicht nur beschreibend, sondern konstruktiv, kritisch und steuernd sein – also fähig,

• zukunftsgerichtete Kompetenzkonzepte empirisch zu fundieren,
• ihre bildungstheoretischen Grundlagen offenzulegen und
• strategische Handlungsperspektiven für Bildungsakteur:innen zu eröffnen.

Die Studien zeigen, dass Kompetenzforschung im Modus der Zukunft möglich ist – obwohl oder gerade weil die zu untersuchenden Anforderungen noch nicht vollständig gesellschaftlich manifest sind. Future Skills-Forschung erweist sich hier als epistemisches Grenzfeld zwischen Antizipation und Empirie.

Was funktioniert?

• Die Verknüpfung von Mikro- und Makroebene: Individuelle Kompetenzen werden immer auch in ihrer systemischen Rahmung analysiert.
• Eine methodenpluralistische Offenheit, verbunden durch ein kohärentes Erkenntnisinteresse.
• Die enge Verzahnung von Forschung, Praxis und Strategieentwicklung – insbesondere im Dialog mit Hochschulen, Bildungspolitik und Unternehmen.

Was entsteht?

Durch die zunehmende Zahl empirischer Studien und methodisch reflektierter Arbeiten im Feld entsteht ein immer größerer Erfahrungsraum in der Future Skills-Forschung.

Dieser Raum erlaubt es, unterschiedliche Zugänge, Perspektiven und methodische Verfahren im direkten Vergleich sichtbar zu machen – ihre Anschlussfähigkeit, Grenzen und Stärken kritisch zu reflektieren.

Dabei lässt sich nach und nach ein sich konturierender Methodenkanon erkennen, der Future Skills nicht als spekulative Projektion behandelt, sondern als forschbare, empirisch rekonstruierbare und bildungstheoretisch anschlussfähige Konzepte versteht.

Die Future Skills-Forschung gewinnt damit an Tiefe, Klarheit und Richtung – nicht durch eine einheitliche Methode, sondern durch den systematischen Aufbau eines reflexiven, theoriegeleiteten und pluralen Erkenntnisraums.