The growing integration of Artificial Intelligence (AI) in education requires an expanded competence profile for teachers. This scoping review systematically examines existing competence models which address AI-related competences in teacher education. The aim is to provide a structured overview of relevant models, their conceptual foundations and core competence dimensions. The analysis is based on forty-two studies, seventeen of which explicitly focus on AI. Both independently developed models (Delcker, Heil and Ifenthaler 2025) and adapted frameworks, based on for example TPACK (Mishra and Koehler 2006) or DPaCK (Huwer et al. 2019) are included. The results reveal a strong emphasis on cognitive dimensions including technical understanding, ethical reflection, and the pedagogical use of AI tools. In contrast, motivational, volitional, and social aspects, as well as explicit teaching competences related to conveying AI knowledge to students, remain underrepresented. These gaps indicate a need for further development of existing frameworks. The findings offer a conceptual foundation for designing a comprehensive, progressively structured competence model that integrates cognitive, affective, and instructional components, thereby systematically addressing the professional demands placed on teachers in the context of AI.

Die zunehmende Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Bildungsbereich erfordert ein erweitertes Kompetenzprofil von Lehrkräften. Diese Scoping Review untersucht systematisch existierende Kompetenzmodelle, die KI-bezogene Kompetenzen für die Lehrkräftebildung thematisieren. Ziel ist es, einen strukturierten Überblick über Modelle, ihre konzeptionellen Grundlagen sowie zentrale Kompetenzdimensionen zu gewinnen. Die Analyse basiert auf 42 Studien, davon 17 mit explizitem KI-Bezug. Im Fokus stehen sowohl adaptierte Frameworks, die z.B. auf TPACK (Mishra and Koehler 2006) oder DPaCK (Huwer et al. 2019) basieren oder Neuentwicklungen wie von Delcker, Heil and Ifenthaler (2025). Die Ergebnisse zeigen, dass kognitive Dimensionen wie Technikverständnis, ethische Reflexion und didaktischer Einsatz von KI stark vertreten sind. Demgegenüber sind motivationale, volitionale und soziale Aspekte sowie die explizite Lehrkompetenz zur Vermittlung von KI-Inhalten bislang wenig berücksichtigt. Diese Lücken weisen auf einen Weiterentwicklungsbedarf bestehender Modelle hin. Die gewonnenen Erkenntnisse liefern eine konzeptionelle Grundlage für die zukünftige Entwicklung eines umfassenden, progressiv aufgebauten Kompetenzmodells, das sowohl kognitive als auch affektive sowie lehrbezogene Anteile integriert und die Anforderungen an Lehrkräfte im Umgang mit KI systematisch abbildet.

Dieses Paper unterscheidet nicht zwischen den gleichnamigen DPACK-Modellen von Döbeli Honegger und Huwer et al., sondern behandelt sie als gleich. (das Modell von Döbeli Honegger bezieht sich auf das Dagstuhl-Dreieck, das Modell von Huwer et al. (2019) dagegen nicht.)