Call 04/2026: Mediendidaktik im Zeitalter Künstlicher Intelligenz

30.06.2026

Call MEDIENIMPULSE 04/2026:

Mediendidaktik im Zeitalter Künstlicher Intelligenz

Hg. von Alessandro Barberi, Miriam Mulders, Josef Buchner, Florian Danhel und Klaus Himpsl-Gutermann

Angesichts der breit geführten Diskussionen zu Künstlicher Intelligenz (KI) kann gerade aus Sicht der Medienpädagogik festgehalten werden, dass die (Bildungs-)Prozesse des Lernens und Lehrens auf verschiedenen Ebenen neuartig begriffen werden müssen. Denn es transformieren sich angesichts dieses Digitalisierungsschubs auch die Modelle, Theorien und Begrifflichkeiten der Mediendidaktik, wenn Large Language Models (LLM) Texte schreiben, Feedback geben, Lernmaterial entwickeln oder Ideen für didaktische Designs und ganze Lernumgebungen generieren. Mit dieser rasanten Entwicklung generativer KI-Systeme, multimodalen Assistenzsystemen oder adaptiven Lernplattformen verschiebt sich des Weiteren das Verhältnis von Medien, Wissen und Lernen grundlegend: Denn KI-basierte Systeme übernehmen – angesichts der unscharf gewordenen Grenze von Mensch(en) und Maschine(n) – zunehmend Funktionen, die bislang als genuin menschlich galten: Sie formulieren Texte, generieren Lernmedien wie Bilder oder Videos, analysieren Daten, strukturieren Argumente oder simulieren dialogische Lernprozesse. Damit verändern sich nicht nur Werkzeuge des Lernens, sondern auch epistemische Praktiken, Rollenverteilungen und didaktische Arrangements (Klar & Schleiss, 2024; Kurtz et al., 2024; Zawacki-Richter et al., 2024).

Aus mediendidaktischer Perspektive stellt sich die Frage, wie Lernumgebungen gestaltet werden können, in denen KI nicht nur als technisches Hilfsmittel eingesetzt wird, sondern Lernprozesse sinnvoll unterstützt und zur aktiven Auseinandersetzung mit Inhalten beiträgt. Eine Mediendidaktik, die auf der (medienpädagogischen) Höhe der Zeit stehen will, beschäftigt sich daher mit der Planung und Gestaltung von Lehr- und Lernsettings unter Berücksichtigung medialer Bedingungen sowie pädagogischer Zielsetzungen (Kerres, 2024).

Im Kontext von KI gewinnt diese Perspektive neue Bedeutung: Lernprozesse und die Entwicklung von Lernarrangements werden zunehmend durch KI-gestützte Systeme unterstützt und strukturiert. Gleichzeitig entstehen neue Anforderungen an Medienkompetenz, kritisches Denken sowie einen reflektierten Umgang mit KI-generierten Inhalten und Ideen (für einen Überblick siehe de Witt et al., 2023). Dabei könnte in den Beiträgen für diese Ausgabe der MEDIENIMPULSE eine stärker gesellschaftskritische Perspektive eingebracht und Nachhaltigkeitsaspekte adressiert werden: Welche didaktischen Konzepte eignen sich mithin, um (verborgene) Machtverhältnisse und Ressourcenverbräuche sichtbar und diskutierbar zu machen?

Diese Schwerpunktausgabe der MEDIENIMPULSE lädt dazu ein, mediendidaktische Perspektiven auf KI theoretisch, konzeptionell und empirisch zu untersuchen. Ziel ist es, ein vertieftes Verständnis dafür zu entwickeln, wie KI-basierte Technologien Bildungsprozesse verändern und welche Konsequenzen sich daraus für mediendidaktische Forschung und Praxis ergeben. Willkommen sind insbesondere Beiträge zu folgenden Fragestellungen:

  • Wie lassen sich Lernszenarien gestalten, in denen KI sinnvoll reflektiert und lernförderlich eingesetzt werden kann?
  • Welche Kompetenzen benötigen Lernende und Lehrende im Umgang mit KI?
  • Welche didaktischen Gestaltungen von Lernumgebungen mit KI wurden aus Sicht der Medienpädagogik bereits realisiert?
  • Welche Rolle und Funktion übernimmt KI als Werkzeug zur Unterstützung von Lernprozessen?
  • Welche Kompetenzen sollten im Umgang mit KI vermittelt werden (z. B. kritische Bewertung von KI-generierten Inhalten)?
  • Wie verändern sich Lehr- und Lernprozesse im Rahmen konkreter Unterrichtspraxis durch KI?
  • Welche Professionalisierungsformen von Lehrkräften werden im Kontext von KI notwendig?
  • Wie lassen sich mediendidaktische Aspekte mit einer kritisch-gesellschaftlichen Perspektive – beispielsweise hinsichtlich sozialer Problemzonen oder Nachhaltigkeitsfragen – verbinden?
  • Wie lassen sich angesichts der Diskussionen zu und Umsetzungen von KI Medienkompetenz, kritisches Denken sowie ein reflektierter Umgang mit digitalen Medien pädagogisch umsetzen und realisieren?

Diese Schwerpunktausgabe zu Mediendidaktik im Zeitalter Künstlicher Intelligenz soll Beiträge aus der Medienpädagogik, Mediendidaktik, Bildungswissenschaft, Hochschuldidaktik sowie angrenzenden Disziplinen präsentieren. Willkommen sind sowohl theoretisch-konzeptionelle als auch empirische Arbeiten sowie systematische Reviews. Beiträge können in deutscher und englischer Sprache eingereicht werden.

Die MEDIENIMPULSE verstehen sich als interdisziplinäres Forum für medienpädagogische Forschung und Praxis. Entsprechend sind Beiträge erwünscht, die wissenschaftliche und praxisbezogene Perspektiven verbinden und eine reflektierte Auseinandersetzung mit digitalen Transformationen von Bildung ermöglichen.

Die Herausgeber*innen dieser Schwerpunktausgabe sind

Alessandro Barberi
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg / Universität Wien
alessandro.barberi@medienimpulse.at

Miriam Mulders
Universität Duisburg-Essen
miriam.mulders@uni-due.de

Josef Buchner
Pädagogische Hochschule St. Gallen
Josef.Buchner@phsg.ch

Florian Danhel
Pädagogische Hochschule Wien
florian.danhel@phwien.ac.at

Klaus Himpsl-Gutermann
Pädagogische Hochschule Wien
klaus.himpsl-Gutermann@phwien.ac.at

Auswahlliteratur

De Witt, C., Gloerfeld, C., & Wrede, S. E. (2023). Künstliche Intelligenz in der Bildung. Springer VS.

Hauck-Thum, U., Heinz, J., & Hoiß, C. (Hrsg.). (2023). Gerecht, digital, nachhaltig! Interdisziplinäre Perspektiven auf Lehr- und Lernprozesse in der digitalen Welt. MedienPädagogik: Zeitschrift für Theorie und Praxis der Medienbildung, 52. https://doi.org/10.21240/mpaed/52.X 

Kerres, M. (2024). Mediendidaktik: Lernen in der digitalen Welt. Walter de Gruyter GmbH & Co KG.

Kerres, M., Buntins, K., Buchner, J., Drachsler, H., & Zawacki-Richter, O. (2023). Lernpfade in adaptiven und künstlich-intelligenten Lernprogrammen. Eine kritische Analyse aus mediendidaktischer Sicht. In C. de Witt, C. Gloerfeld & S. E. Wrede (Hrsg.), Künstliche Intelligenz in der Bildung (S 109-131). Springer Fachmedien Wiesbaden.

Klar, M., & Schleiss, J. (2024). Künstliche Intelligenz im Kontext von Kompetenzen, Prüfungen und Lehr-Lern-Methoden: Alte und neue Gestaltungsfragen. MedienPädagogik: Zeitschrift für Theorie und Praxis der Medienbildung, 58, 41-57. https://www.medienpaed.com/article/view/1904

Kurtz, G., Salmon, G., Watkins, R., Kalz, M., & Buchem, I. (2024). The Integration of Generative AI in Teaching and Learning. European Journal of Open, Distance and E-Learning, 26(s1), I-IV. https://eurodljournal.com/articles/10.2478/eurodl-2024-0010

Zawacki-Richter, O., Bai, J. Y., Lee, K., Slagter van Tryon, P. J., & Prinsloo, P. (2024). New advances in artificial intelligence applications in higher education?. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1), 32. https://www.springerprofessional.de/new-advances-in-artificial-intelligence-applications-in-higher-e/27045298

Einreichung der Artikel

Bitte reichen Sie Ihre Beiträge auf unserer Homepage über das Redaktionssystem unter folgendem Link ein:

https://journals.univie.ac.at/index.php/mp/about/submissions

Umfang der Beiträge im Bereich Schwerpunkt: 20.000–40.000 Zeichen (mit Leerzeichen, Anmerkungen und Literaturliste). Falls Ihr Forschungsbeitrag ein Peer-Review-Verfahren – vornehmlich für den Schwerpunkt und das Ressort Forschung – durchlaufen soll, reichen Sie ihn bitte bis zum 15. November 2026 ein. Beiträge ohne Peer-Review-Verfahren – vornehmlich für die weiteren Ressorts – können bis zum 21. November 2026 eingereicht werden. Erscheinungstermin dieser Ausgabe ist der 21. Dezember 2026.

Neben der thematischen Schwerpunktsetzung können Beiträge für alle Ressorts der MEDIENIMPULSE eingereicht werden. Beiträge, die ein Peer-Review-Verfahren durchlaufen haben, werden durch einen eigenen Vermerk kenntlich gemacht.

Wir freuen uns auf Ihre Einreichungen und stehen selbstverständlich gerne für eventuelle Rückfragen zur Verfügung!

  • Redaktionsschluss: 15. November 2026
  • Erscheinungsdatum: 21. Dezember 2026

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English Version

Call for Papers: MEDIENIMPULSE 04/2026:

Media Pedagogy in the Age of Artificial Intelligence

Edited by Alessandro Barberi, Miriam Mulders, Josef Buchner, Florian Danhel and Klaus Himpsl-Gutermann

In light of the wide-ranging discussions on Artificial Intelligence (AI), it can be stated – particularly from the perspective of media education – that the (educational) processes of learning and teaching must be understood in new ways at various levels. This is because, in the wake of this digitalisation surge, the models, theories and terminology of educational technogy are also undergoing transformation, as Large Language Models (LLMs) write texts, provide feedback, develop learning materials or generate ideas for instructional designs and entire learning environments. Furthermore, with this rapid development of generative AI systems, multimodal assistance systems and adaptive learning platforms, the relationship between media, knowledge and learning is undergoing a fundamental shift: as the boundary between humans and machines has become blurred, AI-based systems are increasingly taking on functions that were previously considered genuinely human: They formulate texts, generate learning media such as images or videos, analyse data, structure arguments or simulate dialogical learning processes. This is transforming not only the tools of learning, but also epistemic practices, the distribution of roles and instructional arrangements (Klar & Schleiss, 2024; Kurtz et al., 2024; Zawacki-Richter et al., 2024).

From an instructional design perspective, the question arises as to how learning environments can be designed in which AI is not merely used as a technical aid, but meaningfully supports learning processes and contributes to active engagement with content. Media pedagogy that aims to remain at the cutting edge of media education therefore focuses on the planning and design of teaching and learning settings, taking into account both media-related conditions and pedagogical objectives (Kerres, 2024).

In the context of AI, this perspective takes on new significance: Learning processes and the development of learning arrangements are increasingly supported and structured by AI-supported systems. At the same time, new demands are emerging regarding media literacy, critical thinking and a reflective approach to AI-generated content and ideas (for an overview, see de Witt et al., 2023). The contributions could also incorporate a more socially critical perspective and address sustainability aspects: Which instructional concepts are therefore suitable for making (hidden) power relations and resource consumption visible and open to discussion?

This special issue of MEDIENIMPULSE invites the theoretical, conceptual and empirical examination of media education perspectives on AI. The aim is to develop a deeper understanding of how AI-based technologies are transforming educational processes and what consequences this has for research and practice in media education. Contributions addressing the following questions are particularly welcome:

  • How can learning scenarios be designed in which AI can be meaningfully reflected upon and used in a way that supports learning?
  • Which competences do learners and teachers need when working with AI?
  • Which instructional design approaches for learning environments incorporating AI have already been implemented from the perspective of media education?
  • What role and function does AI fulfil as a tool to support learning processes?
  • Which skills should be taught when working with AI (e.g. critical evaluation of AI-generated content)?
  • How are teaching and learning processes changing in the context of practical classroom teaching as a result of AI?
  • Which forms of professional development for teachers are necessary in the context of AI?
  • How can aspects of media education be combined with a critical social perspective – for example, with regard to social issues or questions of sustainability?
  • In light of the discussions surrounding and the implementation of AI, how can media literacy, critical thinking and a reflective approach to digital media be pedagogically implemented and realised?

This special issue on Media Didactics in the Age of Artificial Intelligence aims to present contributions from media education, instructional design, educational science, higher education and related disciplines. We welcome both theoretical-conceptual and empirical studies, as well as systematic reviews. Papers may be submitted in German or English.

MEDIENIMPULSE sees itself as an interdisciplinary forum for research and practice in media education. Accordingly, we welcome contributions that combine academic and practice-oriented perspectives and facilitate a reflective engagement with the digital transformation of education.

The editors of this special issue are

Alessandro Barberi
Otto von Guericke University Magdeburg / University of Vienna
alessandro.barberi@medienimpulse.at

Miriam Mulders
University of Duisburg-Essen
miriam.mulders@uni-due.de

Josef Buchner
University of Teacher Education St. Gallen
Josef.Buchner@phsg.ch

Florian Danhel
University of Teacher Education Vienna
florian.danhel@phwien.ac.at

Klaus Himpsl-Gutermann
University of Teacher Education, Vienna
klaus.himpsl-Gutermann@phwien.ac.at

Selected reading

De Witt, C., Gloerfeld, C., & Wrede, S. E. (2023). Artificial Intelligence in Education. Springer VS.

Hauck-Thum, U., Heinz, J., & Hoiß, C. (Eds.). (2023). Fair, Digital, Sustainable! Interdisciplinary Perspectives on Teaching and Learning Processes in the Digital World. MedienPädagogik: Journal of Theory and Practice in Media Education, 52. https://doi.org/10.21240/mpaed/52.X

Kerres, M. (2024). Media Didactics: Learning in the Digital World. Walter de Gruyter GmbH & Co KG.

Kerres, M., Buntins, K., Buchner, J., Drachsler, H., & Zawacki-Richter, O. (2023). Learning Pathways in Adaptive and Artificial Intelligence-Based Learning Programmes. A Critical Analysis from a Media Education Perspective. In C. de Witt, C. Gloerfeld & S. E. Wrede (Eds.), Artificial Intelligence in Education (pp. 109–131). Springer Fachmedien Wiesbaden.

Klar, M., & Schleiss, J. (2024). Artificial intelligence in the context of competences, examinations and teaching and learning methods: old and new design issues. MedienPädagogik: Journal of Theory and Practice in Media Education, 58, 41–57. https://www.medienpaed.com/article/view/1904

Kurtz, G., Salmon, G., Watkins, R., Kalz, M., & Buchem, I. (2024). The Integration of Generative AI in Teaching and Learning. European Journal of Open, Distance and E-Learning, 26(s1), I–IV. https://eurodljournal.com/articles/10.2478/eurodl-2024-0010

Zawacki-Richter, O., Bai, J. Y., Lee, K., Slagter van Tryon, P. J., & Prinsloo, P. (2024). New advances in artificial intelligence applications in higher education?. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1), 32. https://www.springerprofessional.de/new-advances-in-artificial-intelligence-applications-in-higher-e/27045298

 

Submission of articles

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Length of articles in the ‘Focus’ section: 20,000–40,000 characters (including spaces, notes and bibliography). If your research article is to undergo a peer-review process – primarily for the ‘Focus’ section and the ‘Research’ section – please submit it by 15 November 2026. Articles not subject to a peer-review process – primarily for the other sections – may be submitted by 21 November 2026. The publication date for this issue is 21 December 2026.

In addition to the special issue theme, articles may be submitted for all sections of MEDIENIMPULSE. Articles that have undergone peer review will be marked as such.

We look forward to receiving your submissions and are, of course, happy to answer any queries you may have!

Editorial deadline: 15 November 2026
Publication date:    21 December 2026