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Artikel im Überblick Peer-Review Open Access · CC BY

AI For Whom? Teilhabe, Macht und Bildungswege im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz

Ein Grundlagenbeitrag dazu, wie ein „AI Divide“ bestehende Ungleichheiten verstärken kann und wie inklusive Bildung Künstliche Intelligenz nicht als technische Lösung, sondern als Gestaltungsaufgabe begreift.

Autor:innen
Daniel Autenrieth, Jan-René Schluchter, Lea Schulz
Erschienen
European Journal of Education, 2026
Beitragsart
konzeptionell-theoretisch
Zugang
Open Access (CC BY)
Worum geht es?

Vom digitalen zum „AI Divide“

Seit rund vier Jahrzehnten prägt die Frage nach digitaler Spaltung den gesellschaftlichen Wandel (van Dijk 2005, 2020; Hargittai 2001). Mit der raschen Entwicklung von KI verschiebt sich diese Frage zu einem „AI Divide“ (Wang et al. 2024): Bestehende soziale Ungleichheiten werden nicht nur abgebildet, sondern können verstärkt werden. Der Beitrag analysiert die Wechselwirkungen von KI-Entwicklung, digitaler Ungleichheit und gesellschaftlicher Teilhabe.

Die zentrale Frage lautet, wie transformative Bildung Menschen befähigen kann, eine KI-geprägte Gesellschaft nicht nur technisch zu bewältigen, sondern aktiv und inklusiv mitzugestalten.

Vorgehen

Theoretischer Zugang

Der Beitrag ist ein konzeptionell-theoretischer Aufsatz, keine empirische Studie. Er knüpft an die Forschung zum „digital divide“ (van Dijk 2005, 2020) und an Stalders Konzept der Digitalität (Stalder 2018) an und überträgt sie auf die Entwicklung Künstlicher Intelligenz. Aus dieser Linie heraus werden zwei verbreitete Denkfiguren kritisch geprüft: technologischer Solutionismus und Techno-Ableismus (Shew 2020, 2022; Walgenbach 2023). Ihnen wird eine teilhabe- und gerechtigkeitsorientierte Perspektive gegenübergestellt.

Auf dieser Grundlage entwickeln die Autor:innen das begriffliche Gerüst aus Inclusive AI und AI for Inclusion. Im Anschluss an transformative Bildung (Mezirow 1995) und an pädagogische Ermöglichungsräume (Schluchter 2020) schlagen sie vor, Inklusion als fortlaufenden Reflexionsmoment in Entwicklung und Einsatz von KI zu verankern.

Zentrale Ergebnisse

Drei Kernaussagen

01 · Diagnose

Der AI Divide verschärft Ungleichheit

Zugang, Kompetenzen und der Nutzen von KI sind ungleich verteilt. Ohne Gegensteuern vertieft KI bestehende Benachteiligungen, obwohl sie zu ihrem Abbau beitragen könnte.

02 · Kritik

Gegen Solutionismus und Techno-Ableismus

Komplexe soziale Fragen lassen sich nicht rein technisch lösen. Behinderung als bloßes Defizit zu fassen, das Technik „behebt“, verkennt ihre gesellschaftliche Dimension.

03 · Perspektive

Inclusive AI & AI for Inclusion

KI wird als Gestaltungsaufgabe gerahmt: barrierefrei gestaltete KI (Inclusive AI) und KI gezielt für mehr Teilhabe (AI for Inclusion). Inklusion bleibt fortlaufender Reflexionsmoment.

Im Bild

KI als Gestaltungsaufgabe

Inclusive AI KI barrierefrei & gerecht gestalten AI for Inclusion KI gezielt für Teilhabe nutzen Inklusion als fortlaufender Reflexionsmoment Pädagogische Ermöglichungsräume für Teilhabe & Bildungsgerechtigkeit

Eigene Darstellung der Kernidee (nicht Teil der Originalpublikation).

Bedeutung

Was das für Bildung heißt

Der Beitrag plädiert dafür, KI-Sicherheit (AI Safety) und Werteausrichtung (AI Alignment) konsequent mit inklusiven Bildungsprozessen zu verknüpfen. Schule braucht dafür Reflexionsräume, kritische Medienanalyse und partizipative Gestaltungsaufgaben, damit Lernende KI nicht nur nutzen, sondern auch verstehen und mitgestalten. So kann KI im Sinne von „AI for Inclusion“ zu einem Werkzeug für mehr Teilhabe und Bildungsgerechtigkeit werden.

Original-Abstract

Im Wortlaut (Open Access)

Abstract der Publikation

For four decades, discourses on digital divides have shaped engagement with societal transformation processes in the context of digitality. With the rapid development of AI technologies, these disparities are manifesting in an emerging “AI Divide” that not only reproduces existing social inequalities but potentially amplifies them. This article analyses the interactions between AI development, digital inequality and social participation, and argues, by way of example, against technological solutionism and techno-ableism, which reduce complex social challenges to technically solvable problems. Instead, the necessity of a critical integration of AI safety and AI alignment with inclusive educational processes is elaborated. Central to this is the question of how transformative education can enable people not merely to adapt technically, but to actively participate in shaping an inclusive, AI-influenced society. The article proposes anchoring inclusion as a continuous moment of reflection in the development and implementation of AI, and outlines pedagogical enabling spaces that can promote both “Inclusive AI” and “AI for Inclusion”.

Autenrieth, D., Schluchter, J.-R. & Schulz, L. (2026). AI For Whom? European Journal of Education. Open Access (CC BY). https://doi.org/10.1111/ejed.70602

Das Abstract ist im Original (Englisch) wiedergegeben; die Wiedergabe ist durch die Open-Access-Lizenz (CC BY) gedeckt. Die übrigen Texte auf dieser Seite sind eine eigene Zusammenfassung, nicht der Originaltext des Verlags.

Literatur

Zentrale Bezugnahmen des Beitrags

  • van Dijk, J. (2005). The Deepening Divide: Inequality in the Information Society. Sage. · (2020). The Digital Divide. Polity Press.
  • Hargittai, E. (2001). Second-Level Digital Divide: Differences in People’s Online Skills. First Monday, 7(4).
  • Stalder, F. (2018). The Digital Condition. Polity Press.
  • Wang, C., Boerman, S. C., Kroon, A. C., Möller, J., & de Vreese, C. (2024). The Artificial Intelligence Divide: Who Is the Most Vulnerable? New Media & Society, 27(7), 3867–3889.
  • Shew, A. (2020). Ableism, Technoableism, and Future AI. IEEE Technology and Society Magazine, 39, 40–85.
  • Walgenbach, K. (2023). Digitaler Ableismus im Feld der Bildung. MedienPädagogik, 20, 1–26.
  • Schluchter, J.-R. (2020). Aktive Medienarbeit als Empowerment. (Medien)Pädagogische Ermöglichungsräume für Inklusion. Friedrich Jahresheft XXXVIII.

Auswahl der im Beitrag verwendeten Literatur; vollständige Nachweise im Original (Open Access).

Zitation & Volltext

Zum Nachlesen

Autenrieth, D., Schluchter, J.-R. & Schulz, L. (2026). AI For Whom? Participation, Power and Educational Pathways in the Age of Artificial Intelligence. European Journal of Education. https://doi.org/10.1111/ejed.70602
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