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Abstract
Regarding possible implications for teaching and learning, the article explores the production and productive effects of educational AI from sociology of knowledge/ of technology perspectives from three sides: Firstly, the role of knowledge (re-)construction in the creation of educational AI is investigated. In this context, contrasting engineeringoriented approaches, educational AI systems are conceptualised as agentic entities infused with tacit and explicit knowledge about sociality and education, and as potentially reshaping both educational practices and scientific concepts. Looking at promotional and engineeringoriented AI discourses, the article secondly examines how education and AI are linked and how the knowledge pervasion of educational AI is addressed. Findings indicate that the discursive production of educational AI relates to the interwoven assumptions that education and specifically lifelong learning are obliged and able to remedy large-scale societal challenges and that educational AI can leverage this potential. They also indicate that an educational AI system's knowledge is deemed a reflection of explicit (expert) knowledge that in the form of rationales can, in turn, be reflected to the systems' users. Thirdly, regarding arising challenges for the sensitive area of education, educational AI's role in knowledge gathering practices both in educational research and big educational data analysis is addressed.

Am Beispiel der Entwicklung von DokuMet QDA, einer neuen Software für die Auswertung mit der Dokumentarischen Methode wird in dem Beitrag empirisch und theoretisch rekonstruiert, wie methodisches und methodologisches Wissen in Software 'eingeschrieben' wird. Die hierbei auftretenden 'Übersetzungsprozesse' zwischen Methodenexpert*innen auf der einen und Programmierer*innen auf der anderen Seite werden empirisch anhand der Analyse unterschiedlicher Dokumente rekonstruiert, die bei dem Entwicklungsprozess anfallen. Folgende Fragen werden behandelt: Wie lässt sich (implizites) Methodenwissen in Software 'übersetzen'? Was geht dabei verloren und was kommt hinzu? Wie lässt sich also eine Methode 'technisieren' und welche Folgen hat dies für Kontexte von Methodenausbildung? In den programmatischen Schlussfolgerungen wird argumentiert, dass der Forschungsprozess mittels Software intersubjektiv überprüfbarer, damit transparenter und so damit auch besser lehrbar gemacht werden kann.

Visualisierungen dienen innerhalb medizinischer Messungen als Medium der Vermittlung und Kontextualisierung von Messresultaten. Über das betriebliche Gesundheitsmanagement (BGM), das unter Gesundheitsförderung auch die Erzeugung von Gesundheitskompetenz subsumiert, haben solche Messungen und ihre Visualisierungen in Arbeitskontexte Einzug gehalten. Der These folgend, dass jene Visualisierungen kontextabhängig und interpretationsbedürftig sind, stellen wir die Frage, wie Messungen und Visualisierungen im BGM (pädagogisch) gerahmt werden, und wie die Akteure damit umgehen. Im Anschluss an betrieblich organisierte Herzratenvariabilitätsmessungen wurden drei MitarbeiterInnen und der durchführende Messexperte narrativ interviewt. Die Ergebnisse zeigen, dass die TeilnehmerInnen die Messung vor dem Hintergrund ihrer Gesundheitsorientierungen unterschiedlich erfahren: als Wettbewerb, als etwas Empörendes und der ärztlichen Vergewisserung Bedürftiges und als etwas, das Ohnmacht hervorruft. Zusammenfassend ließ sich zeigen, dass die Ambiguität von Messresultaten im Messprozess unzureichend thematisiert wurde, und dass die verwendeten Visualisierungen für die TeilnehmerInnen eine weit höhere Bedeutung besaßen als die mündlichen Kontextualisierungen des Messexperten. Ein Umstand, der vom Messexperten nicht berücksichtigt wurde, und der in Bezug auf Ergebnisvisualisierung messethische Reflexionen angeraten erscheinen lässt.