Diese systematische Übersichtsarbeit synthetisiert empirische Evidenz zur Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) in der inklusiven Bildung. Ziel der Übersicht war es, (1) die Auswirkungen von KI-Technologien auf die Lernleistungen und das Engagement von Schülern mit besonderen Bedürfnissen zu untersuchen, (2) Barrieren und Förderfaktoren zu identifizieren, die die Annahme von KI durch Lehrkräfte beeinflussen, und (3) die Rolle theoretischer Rahmenwerke in der Steuerung KI-gestützter Interventionen zu bewerten. Eine umfassende Suche wurde in Scopus, Web of Science, DOAJ und Google Scholar nach englischsprachigen, peer-reviewten Studien durchgeführt, die zwischen 2020 und 2025 veröffentlicht wurden. Sechzehn (16) Studien erfüllten die Einschlusskriterien und wurden mit dem Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT) bewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass KI-Tools Personalisierung, Zugänglichkeit und Engagement insbesondere für Lernende mit Behinderungen verbessern, während Barrieren wie Infrastrukturdefizite und geringe digitale Kompetenz weiterhin bestehen. Förderfaktoren umfassen institutionelle Unterstützung und Lehrerfortbildung, während theoretische Rahmenwerke inkonsistent angewendet wurden. Einschränkungen umfassen den Ausschluss von Grauliteratur und die Abhängigkeit von kurzfristigen Studien. KI kann die inklusive Bildung vorantreiben, wenn sie mit ethischen, pädagogischen und institutionellen Strategien integriert wird, während zukünftige Forschungen longitudinale, theoriegeleitete und kulturell responsive Modelle priorisieren sollten.
Li et al. (Freitag) haben diese Frage untersucht.