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

von Ulf-Daniel Ehlers  |  11. Juli 2025

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.

 

Prof. Dr. Ulf-Daniel
Ehlers

Leiter der Forschungsgruppe und Professur für Bildungsmanagement und Lebenslanges Lernen

Datenschutzeinstellungen

Sie können hier die Einstellungen für die Cookies anpassen.

Wählen Sie bitte aus, welche Cookies Sie akzeptieren möchten und bestätigen Sie durch Klicken des Button. Sie werden anschließend auf die Startseite zurückgeleitet.

Bitte beachten Sie, dass beim Setzten des Hakens "Externe Medien" Daten, wie Beispielsweise Ihre IP-Adresse, an Google und somit möglicherweise in ein Drittland ohne Datenschutzabkommen übermittelt werden. Dies geschieht insbesondere, wenn Sie unsere Videos anschauen.