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MIKRO-EBENE: Das Al Fluency Framework (4Ds) 

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MIKRO-EBENE: Das Al Fluency Framework (4Ds) 

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- steuert die konkrete Interaktion.

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MESO-EBENE: Das Kompetenzmodell für Lehrende und Lernende als Wegweiser & Scaffolding

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MESO-EBENE: Das Kompetenzmodell für Lehrende und Lernende als Wegweiser & Scaffolding

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- reguliert den Grad der Unterstützung und fördert die Selbstständigkeit.

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- als didaktischer Kompass Erschließt den Lerngegenstand multiperspektivisch.

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https://www.thomasfelzmann.at/das-4k-modell-des-lernens/

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Padlet: https://padlet.com/vicipoddemski/das-4k-modell-mtnk378h3te6w6z7

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Lernen mit KI als didaktisch verschränkter Prozess 

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Lernen mit KI als didaktisch verschränkter Prozess 

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Lernen mit KI als didaktisch verschränkter Prozess

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Ein Modell zur Verbindung von Fachinhalten, Lernstrategien und Digitalkompetenzen

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Umfrage: KI wird normaler Teil von Schule sein 

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Umfrage: KI wird normaler Teil von Schule sein 

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Umfrage: KI wird normaler Teil von Schule sein

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Der KI-Kompetenzrahmen der OECD auf Deutsch 

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Der KI-Kompetenzrahmen der OECD auf Deutsch 

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Der KI-Kompetenzrahmen legt den Schwerpunkt auf eine dauerhafte Grundlage, interdisziplinäre Integration, praktische Anwendung und Erkenntnisse einer globalen Expertengemeinschaft. Es umreisst wesentliche Kenntnisse, Fähigkeiten, Einstellungen und Kompetenzen, die auch bei der Weiterentwicklung der KI relevant bleiben werden, wobei der Schwerpunkt auf Konzepten liegt, die über bestimmte Tools oder Trends hinausgehen. Der KI-Kompetenzrahmen unterstützt auch interdisziplinäre Verbindungen zwischen den Fächern und befähigt die Lernenden, sich kritisch, ethisch und kreativ mit KI auseinanderzusetzen.

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Launch: Der KI-Kompetenzrahmen der OECD auf Deutsch

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Der KI-Kompetenzrahmen steht hier zum Download bereit. Die deutsche Fassung wird laufend um weitere Unterrichtsbeispiele und Ethik-Diskussionskarten erweitert. Rückmeldungen, Hinweise und Ergänzungsvorschläge aus der Praxis sind ausdrücklich willkommen. Sie leisten einen wichtigen Beitrag dazu, die KI-Kompetenzbildung im deutschsprachigen Raum weiter zu stärken und gemeinsam weiterzuentwickeln.

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KI-Kompetenzrahmen für die Primar- und Sekundarstufe

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KI-Kompetenzrahmen für die Primar- und Sekundarstufe

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OECD / Europäische Union (2026). Empowering learners for the age of AI: An AI literacy

framework for primary and secondary education. OECD Publishing, Paris. https://doi.org/10.1787/65cd27d4-en

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Kompetenzstufen

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fobizz Login | Digital Tools, AI, Training & Materials

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Professional development for educators on current topics relating to media literacy and AI to use and address digital media in the classroom in a meaningful way ✓ learn independent of time and place ✓ practice-oriented ✓ certified

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AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education 

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AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education 

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Video PISA 2029

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AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education / Informatikdidaktik kurz gefasst Part 51

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Lerntechnologien und Formate im Zeitraffer 

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Lerntechnologien und Formate im Zeitraffer 

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A Flourish data visualization by Lutz Goertz

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Gliederung:

Künstliche Intelligenz und KI-Interaktion als humanitäre Kränkung

Kompetenzmodelle und ihre Versprechen?

3-Ebenen-Modell, ein Vorschlag zur synergetischen Nutzung für die Didaktik

Vertiefungen, curriculare Differenzierung, didaktische Anregungen

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Wordchart: 3 Stichworte

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Definition und Kontextualisierung des Kompetenzbegriffes 

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Definition und Kontextualisierung des Kompetenzbegriffes 

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Weinert (2001) hat den Kompetenzbegriff so definiert: Kompetenzen sind die bei Individuen verfügbaren oder durch sie erlernbaren kognitiven Fähigkeiten und Fertigkeiten, bestimmte Probleme zu lösen. Dazu gehören immer auch motivationale, volitionale und soziale Bereitschaften, dieses Wissen in variablen Situationen verantwortlich zu nutzen.

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Unter Kompetenz wird in der breiteren Bildungsdiskussion allgemein die Verbindung von Wissen und Können in der Bewältigung von Handlungsanforderungen verstanden. Als kompetent gelten Personen, die auf der Grundlage von Wissen, Fähigkeiten und Fertigkeiten aktuell gefordertes Handeln neu generieren können. Insbesondere die Bewältigung von Anforderungen und Situationen, die im besonderen Maße ein nicht routinemäßiges Handeln und Problemlösen erfordern, wird mit dem Kompetenzkonzept hervorgehoben.

In der deutschen Berufsbildung nimmt das Konzept der beruflichen Handlungskompetenz eine zentrale Stellung ein. Bereits 1974 definierte der Deutsche Bildungsrat berufliche Kompetenzen in Abgrenzung zu Qualifikationen als Fähigkeiten, Fertigkeiten, Wissensbestände und Einstellungen, die das umfassende fachliche und soziale Handeln des Einzelnen in einer berufsförmig organisierten Arbeit ermöglichen.

Mit der Einführung des Konzepts der Handlungsorientierung (KMK 1996) wurden Ausbildungsmethoden und auch Ordnungsmittel an „vollständigen Handlungen" orientiert. Auf der berufsschulischen Seite wurde der Kompetenzbegriff mit Einführung des Lernfeldkonzepts 1996 in den Rahmenlehrplänen begrifflich verankert. Bei der Novellierung des Berufsbildungsgesetzes 2005 wurde als Leitziel der Berufsausbildung der Erwerb der beruflichen Handlungsfähigkeit festgeschrieben.

Die berufliche Handlungskompetenz wird als normatives Konzept üblicherweise untergliedert in Fach-, Sozial- und Selbstkompetenz, die sich wiederum in verschiedene Unterfacetten ausdifferenzieren lassen. Auch im deutschen Qualifikationsrahmen (DQR) wurden Fachkompetenzen und personale Kompetenzen als zentrale Dimensionen festgeschrieben. Dieser dient auch als Grundlage für eine kompetenzorientierte Gestaltung von Ordnungsmitteln in der beruflichen Bildung.

In der empirischen Bildungsforschung wird häufig in Anlehnung an Weinert (2001) auf ein Kompetenzverständnis rekurriert, das wesentlich einer kognitionspsychologischen Begriffstradition folgt. Demnach sind Kompetenzen interne Dispositionen und Repräsentationen von Wissen, Fähigkeiten und Fertigkeiten, die erlern- und vermittelbar sind sowie grundsätzliche Handlungsanforderungen innerhalb eines Fachs oder Berufsfelds widerspiegeln (Klieme u.a. 2007; Hartig 2008). Durch die zusätzliche Berücksichtigung von Volition und Motivation in empirischen Erhebungen ist eine sukzessive Annäherung an das im berufsbildungspolitischen Kontext verwendete normative Konstrukt der beruflichen Handlungskompetenz intendiert. Den Forschungsarbeiten des Bundesinstituts für Berufsbildung (BIBB) zur beruflichen Kompetenzmessung und -förderung liegt dieses analytische Verständnis von Kompetenzen zugrunde, das mit dem im berufsbildungspolitischen Kontext verwendeten normativen Begriff der beruflichen Handlungskompetenz vereinbar ist.

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Unter Kompetenz wird in der breiteren Bildungsdiskussion allgemein die Verbindung von Wissen und Können in der Bewältigung von Handlungsanforderungen verstanden. Als kompetent gelten Personen, die auf der Grundlage von Wissen, Fähigkeiten und Fertigkeiten aktuell gefordertes Handeln neu generieren können.

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Von Doris Weßels, Miriam Maibaum 02.02.2026

Der Einsatz generativer KI birgt die Gefahr des Verlusts von Kernkompetenzen. Es können aber auch ganz neue Fähigkeiten entwickelt werden.

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Lehre

Vom Deskilling zum Newskilling mit KI

Der Einsatz generativer KI birgt die Gefahr des Verlusts von Kernkompetenzen. Es können aber auch ganz neue Fähigkeiten entwickelt werden.

In Hörsälen, Seminarräumen und Klassenzimmern ist die Zukunft bereits angekommen - lange bevor curriculare Rahmenbedingungen darauf reagieren konnten. Die Geschwindigkeit, mit der generativer KI (GenKI) Lernen und Arbeiten verändert, schürt ein binäres Narrativ: Auf der Positivseite steht die Hoffnung auf effizientere Lehr-, Lernund Verwaltungsprozesse innerhalb von Bildungsinstitutionen, auf der Negativseite die Sorge vor Kompetenzverlust bei den Lernenden. Die Studienlage zu den Implikationen von GenKI zeichnet aktuell ein uneinheitliches Gesamtbild, wobei im Fokus das Verlustnarrativ steht. Dieser Beitrag untersucht den blinden Fleck emergenter Kompetenzverschiebungen und rückt das Potential von Newskilling in den Mittelpunkt.

Wenn Skill Skipping zum Deskilling führt

Die Debatte umKompetenzverschiebungen durch KI ist bislang fragmentiert. Gabi Reinmann warnt vor Deskilling durch KI und kritisiert einen Fokus auf vermeintlich substanzlose Future Skills, die Abhängigkeiten von KI-Systemen verstärken könnten (Reinmann, 2023). Florian Nuxoll beschreibt mit Skill Skipping das Überspringen produktiver Lernhindernisse durch den direkten Zugriff auf KI-Ergebnisse (Nuxoll, 2024). Beide Perspektiven verweisen auf reale Risiken: Die Nutzung von GenKI bietet einen verführerischen Tausch an: Abnahme von Mühe gegen Preisgabe von Fertigkeiten. Werden Lösungen geliefert, ohne dass Denk- und Lösungswege nachvollzogen werden, bleibt nachhaltiges Lernen aus. Werden Denkprozesse dauerhaft externalisiert, bevor sie internalisiert wurden, droht langfristig eine intellektuelle Abhängigkeit.

Drei Modi der Mensch-KI-Kollaboration

Einen empirisch fundierten Blick auf diese Dynamiken liefert ein aktuelles Working Paper der Harvard Business School (Randazzo et al., 2025). In der Untersuchung von 244 Managementberaterinnen und -beratern identifizierten die Forschenden drei typische Modi der Mensch-KI-Zusammenarbeit, die mit unterschiedlichen Effekten auf Kompetenzentwicklung verbunden sind:

Self-Automators delegieren den Problemlösungsprozess weitgehend an die KI, ohne deren Ergebnisse kritisch zu hinterfragen. In diesem Modus entsteht weder fachliche noch KI-bezogene Expertise - ein Zustand des Noskilling, der die Gefahr des Deskilling birgt.

Centaurs nutzen KI gezielt für Teilaufgaben, behalten jedoch die Kontrolle über Analyse, Bewertung und strategische Entscheidungen. Dieser Ansatz fördert klassisches Upskilling, also die Vertiefung bestehender Expertise.

Cyborgs integrieren KI kontinuierlich in ihren Arbeitsprozess. Sie nutzen KI als Denk- und Sparringspartner für das "Wie", während sie das "Was" und "Warum" verantworten. Dieser Modus führt zu Newskilling, der Entwicklung qualitativ neuer, KI-bezogener Kompetenzprofile.

Über diese individuellen Nutzungsmodi hinaus erfordert die KI-Transformation auf institutioneller Ebene ein gezieltes Reskilling. Während Upskilling die vorhandene Expertise vertieft, zielt Reskilling auf die Vorbereitung gänzlich neuer Rollen und Aufgabenfelder ab, die durch den technologischen Wandel entstehen. Um die verschiedenen Pfade der Kompetenzentwicklung - von der Gefahr des Skillskipping bis hin zur Notwendigkeit von Reskilling - systematisch einzuordnen, dient die folgende Übersicht in Tabelle 1:

Newskilling als qualitativ neuartiges Phänomen

Den Gegenpol zu den eher defizitorientierten Risiken bildet das Newskilling mit den Potentialen, die sich als neue Kompetenzprofile aus der direkten Interaktion von Mensch und KI ergeben. Eine tragfähige Grundlage bietet das Kompetenzverständnis von Franz E. Weinert (2001). Er versteht Kompetenzen als erlernbare kognitive Fähigkeiten zur Problemlösung sowie als motivationale und soziale Bereitschaften, diese Fähigkeiten in unterschiedlichen Situationen verantwortungsvoll einzusetzen. Dieses Verständnis rückt Handlungsfähigkeit in offenen, nicht vollständig vorstrukturierten Situationen in den Fokus - ein Aspekt, der im KI-Zeitalter an Bedeutung gewinnt, da standardisierbare Problemlösungen zunehmend automatisiert werden. Menschliche Kompetenz verlagert sich damit auf gestaltende, bewertende und steuernde Tätigkeiten im Umgang mit KI-Systemen.

Anhand dieses kompetenztheoretischen Gerüsts lässt sich Newskilling als ein qualitativ neuartiges Phänomen präziser fassen. Newskilling beschreibt den durch die Interaktion von Individuen mit generativen KI-Systemen initiierten und emergenten Lernprozess, der zum expliziten und impliziten Erwerb neuer Fertigkeiten, Fähigkeiten und Kompetenzen führt.

Newskilling...

ist der durch die Interaktion von Individuen mit GenKI-Systemen initiierte und emergente Lernprozess zum expliziten und impliziten Erwerb von neuen Fertigkeiten, Fähigkeiten und Kompetenzen. Hierzu gehören insbesondere die kognitive Erweiterung durch die Befähigung der zielgerichteten Einbindung von GenKI-Systemen in Problemlösungsprozesse und die metakognitive Selbststeuerung als Fähigkeit, das eigene Denken und Lernen in der Interaktion mit den GenKI-Systemen zu beobachten, zu bewerten und gezielt zu steuern.

Das Modell ( siehe Abbildung 1, PDF-Download) gliedert sich dabei in zwei zentrale Säulen:

Kognitive Erweiterung: Newskilling im weiteren Sinne umfasst die Dimension der instrumentell-technische Befähigung zur zielgerichteten Einbindung von GenKI in Problemlösungsprozesse. Dies reicht vom grundlegenden Verständnis algorithmischer Arbeitsweisen bis hin zur kritischen Validierung des KI-Outputs.

Metakognitive Selbststeuerung: Newskilling im engeren Sinne adressiert die Säule der metakognitiven-reflexiven Fähigkeiten, das eigene Denken und Lernen in der Interaktion mit KI-Systemen zu beobachten, zu bewerten und gezielt zu steuern. An diesem Punkt setzt auch das Konzept des AI Leadership an. Weßels (2024) definiert AI Leadership als die Fähigkeit, KIPotentiale gezielt zu explorieren und zu nutzen, ohne dabei die menschliche Gestaltungs- und Steuerungshoheit - ob bewusst oder unbewusst - an das System abzugeben. Es geht somit um eine kontinuierliche Neuausrichtung der eigenen Rolle in hybriden Kollaborationsprozessen, um das Ausbleiben der Gelegenheit, wichtige kognitive Fähigkeiten nachhaltig zu internalisieren, aktiv zu verhindern.

Aus diesem Verständnis von Newskilling als emergentem Lernprozess ergibt sich die Frage, wie sich diese Kompetenzgenese konkret manifestiert.

Auswirkungen für den Bildungssektor

Für Bildungsinstitutionen bedeutet die Etablierung von Newskilling das Ende eines blinden Flecks, weg von rein technischen Upgrades, hin zu Lernumgebungen, welche die Mensch-KI-Interaktion aktiv begleiten. Durch intelligentes Scaffolding (befristete, kompetenzorientierte Lernhilfe für Studierende, die mit zunehmenden Kompetenzgewinnen schrittweise zurückgenommen wird) und kognitive Entlastung bei Routinetätigkeiten werden Ressourcen für höherwertige Prozesse wie kritische Reflexion und kreative Problemlösung frei.

Dieser Prozess wirkt rekursiv auf das individuelle Lernpotential: Während beispielsweise KI-gestütztes Feedback Hemmschwellen senkt und die Motivation steigert, kann die gezielte Einbindung von GenKI-Systemen die kognitive Handlungsfähigkeit erweitern. Ein nachhaltiger Lernfortschritt ist jedoch kein Selbstläufer. Er erfordert zwingend die metakognitive Selbststeuerung der Lernenden, um den eigenen Denkprozess im Dialog mit der Maschine kontinuierlich zu reflektieren und gezielt zu steuern. In diesem rekursiven Kreislauf kann Newskilling zum Motor für weitere Lernfortschritte werden, was in aktuellen Studien (zum Beispiel Hong et al., 2025) empirisch untermauert wird.

Die Lehrperson als Lernraumgestalter

Die Transformation der Kompetenzlandschaft verschiebt auch die Anforderungen an die Lehre grundlegend: Wenn Lernprozesse primär darauf abzielen, eine souveräne Mensch-KI-Interaktion zu etablieren, muss sich die Rolle der Lehrperson von der reinen Wissensvermittlung hin zur gezielten Begleitung dieser neuen Kompetenzgenese entwickeln.

Dieser Wandel zum Lernraumgestalter lässt sich entlang spezifischer Handlungsfelder konkretisieren, wobei die systematische Förderung von Newskills das zentrale Ziel darstellt:

Datenbasiertes Handeln: Lehrende nutzen Datenanalysen, um zu verstehen, an welchen Stellen Lernende in der Interaktion mit KI scheitern, etwa bei der Validierung von Outputs oder beim Erkennen von Biases. Dies ermöglicht eine gezielte Intervention zur Förderung der kognitiven Erweiterung.

Lernarchitekt für neue (multimodale) Lehr- und Lernsettings: Lehrende fordern gezielt jene Newskills ein, die für die Bearbeitung offener, nicht vorstrukturierter Probleme notwendig sind und ein hohes Maß an technischem Urteilsvermögen erfordern.

Orchestrierung der hybriden Kollaboration: In der Rolle des Orchestrators moderieren Lehrende die Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Sie unterstützen Lernende dabei, die KI als "Denkpartner" zu integrieren, ohne die eigene Steuerungshoheit aufzugeben, ein Kernaspekt der metakognitiven Selbststeuerung.

KI-Kompetenz als Rollenvorbild: Lehrende integrieren KI-Systeme transparent in ihre eigene Forschung und Lehre. Sie machen ihre eigenen Newskills sichtbar, indem sie beispielsweise den Prozess des "iterativen Promptings" oder die kritische Qualitätsprüfung von KI-generierten Inhalten im Sinne einer kritischen Digitalkompetenz vorleben.

Coaching und Reflexionsbegleitung: Diese führende Aufgabe verschiebt sich hin zum Coaching der metakognitiven Selbststeuerung. Lehrende regen die Lernenden dazu an, ihr eigenes Denken und Handeln im Dialog mit der Maschine kontinuierlich zu beobachten, ethisch zu bewerten und gezielt auszurichten.

In diesem erweiterten Verständnis fungiert die Lehrperson in ihrer Beziehungsarbeit als persönlicher Begleiter, der die Fähigkeit zur schnellen Reaktion auf technologische Veränderungen vorlebt. Lehrende unterstützen die Lernenden dabei, ihre eigene Rolle als Mensch in hybriden Kollaborationsprozessen immer wieder kritisch zu hinterfragen und ihre persönlichen Stärken gezielt weiterzuentwickeln.

Entscheidender Orientierungsrahmen

Newskilling erweist sich als der entscheidende Orientierungsrahmen, um den blinden Fleck in der aktuellen Debatte um generative KI im Bildungssektor zu adressieren. Die bisherige Gegenüberstellung von reinen Effizienzgewinnen auf der einen und drohendem Kompetenzverlust auf der anderen Seite greift zu kurz. Entscheidend für die Zukunft der akademischen Bildung ist nicht die Frage, ob KI genutzt wird, sondern wie die Interaktion gestaltet ist und wie die entsprechenden Werkzeuge lernförderlich in die Lehre integriert werden.

Die hier definierten Newskills - von der technisch fundierten Validierung bis hin zur metakognitiven Selbststeuerung - unterstreichen, dass zukünftig eine souveräne und verantwortungsbewusste Interaktion mit KI-Systemen (Human-AI-Interaction) im Mittelpunkt steht. Diese Entwicklung transformiert die Lehre grundlegend: Lehrende werden zu Gestaltern von Lernräumen, in denen die Förderung von Reflexionsfähigkeit und menschlicher Urteilskraft zur primären Aufgabe wird. Ziel ist es nicht, KI einzusetzen, um weniger zu denken, sondern um durch die neu gewonnene Entlastung von Routinen nachhaltiger, tiefgründiger und mutiger zu lernen. Wir stehen somit nicht vor dem Ende der Kompetenzentwicklung, sondern vor ihrer nächsten, notwendigen Entwicklungsstufe.

Anmerkung der Autorinnen

Dieser Beitrag wurde unter ko-kreativer Nutzung generativer KI-Systeme erstellt. Zum Einsatz kamen Claude (Anthropic), ChatGPT (OpenAI) sowie Gemini (Google) in ihren jeweils aktuellen Modellgenerationen, einschließlich aktivierter Funktionen wie Websuche, Recherche und erweitertes Schlussfolgern. Die inhaltliche Konzeption, Auswahl, Bewertung und redaktionelle Verantwortung liegen bei Professorin Doris Weßels und Dr. Miriam Maibaum. Stand der KI-Unterstützung: 07.01.2026.

Über Forschung & Lehre

Forschung & Lehre informiert aktuell über Entwicklungen in Hochschulen und Wissenschaft. Nachrichten, Hintergrundberichte, Interviews und Essays beantworten Fragen zu Rechten und Pflichten sowie Karriereperspektiven von Wissenschaftlern. Dazu kommen konkrete Tipps für den Berufsalltag in der Wissenschaft.

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Der Einsatz generativer KI birgt die Gefahr des Verlusts von Kernkompetenzen. Es können aber auch ganz neue Fähigkeiten entwickelt werden.

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AI Literacy beschreibt das Wissen, die Fähigkeiten und

das Verständnis, das notwendig ist, um künstliche Intelligenz

zu verstehen, kritisch zu reflektieren, verantwortungsvoll zu

nutzen und ihre gesellschaftlichen Auswirkungen zu beurteilen.

Es geht also nicht nur um technisches Know-how,

sondern auch um ethische, soziale und kulturelle Aspekte.

(Long & Magerko, 2020).

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OECD (2025)

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Daniela Hau

Ministry of Education, Children and Youth, Luxembourg

Head of Innovation at SCRIPT (Service de Coordination de la Recherche et de l’Innovation pédagogiques et technologiques)

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Lit.

Burkhard Schäffer (2026) Forschendes Lernen in qualitativen Forschungswerkstätten zusammen mit künstlicher Intelligenz, in: Mediendidaktik Hochschule, S 133-144

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Ulf-Daniel Ehlers (Nexteducation)

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KI-Didaktik

Wie wird KI zur Lernressource statt zur Abkürzung?

https://deutsches-schulportal.de/expertenstimmen/wie-wird-ki-zur-lernressource-statt-zur-abkuerzung/

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Der Weg zur KI-Kompetenz in der Grundschule 

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Der Weg zur KI-Kompetenz in der Grundschule 

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Vom Labor ins Klassenzimmer - Die Seite für selbstreguliertes Lernen

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Joscha Falck, Susanne Alles, Regina Schulz und Manuel Flick entwickelten gemeinsam mit ein Kompetenzmodell nach Niveaustufen.

https://essen.taskcards.app/#/board/ba6226b4-e617-4134-8d6d-dc733dae8d9c/view?token=b490fc09-f845-4d6d-9ef7-9cc0ec548182
Die KI-Kompetenzen der Niveaustufe I in diesem Modell zeigen, dass bereits in der Grundschule grundlegende Konzepte von Künstlicher Intelligenz vermittelt werden sollen. Begriffe wie „Algorithmus", „Daten" oder „Bias" sind hier bereits verankert, ebenso das Anwenden und Reflektieren von KI-gestützten Tools. Doch diese Kompetenzen lassen sich nicht einfach in den bestehenden Lehrplan integrieren, ohne dass die basalen Kompetenzen der Grundschule neu gedacht werden.

1. Lesen, Schreiben, Rechnen - aber neu gedacht:

Traditionell gelten Lesen, Schreiben und Rechnen als die Grundpfeiler der Grundbildung. Doch in einer digitalen Welt sind auch digitale Lese- und Schreibfähigkeiten notwendig. Ein Kind, das Texte lesen kann, aber nicht zwischen menschlich geschriebenen und KI-generierten Inhalten unterscheiden kann, hat eine Lücke in seiner Literalität. Digitale Lesekompetenz umfasst daher nicht nur das Verstehen von Wörtern, sondern auch die Fähigkeit, Medieninhalte kritisch zu analysieren, Falschinformationen zu erkennen und Quellen zu bewerten.

2. Medienbildung als vierte Kulturtechnik:

Das Modell zeigt, dass Schüler:innen bereits in der Grundschule KI-Tools bedienen und reflektieren sollen. Doch wenn Medienbildung erst als Zusatz oder in Projekten behandelt wird, fehlt die systematische Verankerung. Stattdessen muss sie als grundlegende Kompetenz neben Lesen, Schreiben und Rechnen etabliert werden - mit einem Fokus auf die aktive Nutzung, kritische Reflexion und kreative Gestaltung digitaler Technologien.

3. Logisches Denken und Problemlösen als Fundament:

Die Nutzung von KI-Tools setzt voraus, dass Kinder Zusammenhänge erkennen, Abläufe strukturieren und logische Muster verstehen können. Das bedeutet, dass Computational Thinking nicht erst in der weiterführenden Schule, sondern schon in der Grundschule als grundlegende Denkweise gefördert werden muss. Dies kann spielerisch über algorithmisches Denken, einfache Programmierübungen oder das Erstellen von Handlungsanweisungen für Maschinen erfolgen.

4. Kollaboration und kreative Problemlösung statt reiner Wissensvermittlung:

KI verändert nicht nur, was wir lernen, sondern auch wie wir lernen. Statt reiner Wissensvermittlung müssen Grundschüler:innen früh lernen, mit digitalen Tools kreativ zu arbeiten, mit anderen zu kollaborieren und eigene Lösungswege zu entwickeln. Dies erfordert eine Veränderung der Unterrichtskultur: Weg von der reinen Wissensreproduktion, hin zu offenem, forschendem und problemlösendem Lernen.

By Napkin ai

Wenn die Niveaustufe I des KI-Kompetenzmodells bereits Operatoren wie „benennen", „beschreiben" und „beachten"enthält, zeigt das deutlich, dass von Grundschulkindern nicht nur ein oberflächliches Kennenlernen von KI erwartet wird, sondern eine aktive Auseinandersetzung mit Konzepten und deren Reflexion.

Operatoren sind ein wesentlicher Bestandteil von Kompetenzmodellen und Lehrplänen, da sie kognitive Anforderungen an Lernende formulieren. Wenn bereits in der Grundschule das Beschreiben von KI-Technologien und das Beachten von Datenschutzaspekten gefordert wird, bedeutet das, dass die sprachlichen und inhaltlichen Grundlagen dafür auch vorhanden sein müssen.

1. Sprachliche Kompetenzen müssen an die digitale Welt angepasst werden:
Das Beschreiben von KI-Anwendungen setzt voraus, dass Kinder Begriffe wie Algorithmus, Daten oder Bias nicht nur hören, sondern aktiv in ihrem Wortschatz verankern und in eigenen Worten wiedergeben können. Das heißt:

- Wortschatzarbeit muss digitale Begriffe von Anfang an integrieren.

- Sprachförderung muss sich nicht nur auf literarische oder narrative Texte, sondern auch auf technische und funktionale Sprache erstrecken.

- Sachtexte über Technologie müssen fester Bestandteil des Lesetrainings sein.

2. Kritisches Denken als Grundkompetenz statt Zusatzförderung:
Wenn Grundschüler:innen bereits Falschinformationen und Verzerrungen schildern sollen, dann muss das kritische Denken als Basiskompetenz aufgebaut werden - nicht erst in den späteren Schuljahren. Das bedeutet:

- Frühzeitige Schulung im Erkennen von Quellen und Informationen (z. B. einfache Fact-Checking-Übungen).

- Vergleichende Analyse von Inhalten („Was sind die Unterschiede zwischen einer echten und einer KI-generierten Geschichte?").

- Diskussionen über digitale Ethik von Anfang an („Warum ist es wichtig, dass wir keine Fake News verbreiten?").

3. Neujustierung der Kompetenzbereiche der Grundschule:
Die traditionellen Kompetenzbereiche der Grundschule - Lesen, Schreiben, Rechnen, Sachkunde - sind nicht mehr ausreichend, wenn Schüler:innen frühzeitig KI-Kompetenzen entwickeln sollen. Stattdessen müssen folgende Anpassungen stattfinden:

- Sachunterricht muss verstärkt digitale Medienkompetenz integrieren.

- Schreiben muss mehr als nur Handschrift und Texte verfassen bedeuten - digitale Textproduktion mit KI-Tools gehört dazu.

- Rechnen muss stärker logisches Denken und algorithmische Grundstrukturen einbinden (z. B. mit einfachen Programmiervorgängen).

Napkin ai

Unsere Analyse zeigt, dass das ursprünglich entwickelte KI-Kompetenzmodell mit Niveaustufe 1 für Grundschüler:innen nicht erreichbar ist, da es bereits Fähigkeiten wie Beschreiben, Analysieren und Reflektieren von KI-Systemen voraussetzt. Doch diese Kompetenzen basieren auf Grundfertigkeiten wie kritischem Lesen, logischem Denken und Medienverständnis, die in der bisherigen Grundschulpraxis nicht systematisch für das digitale Zeitalter weiterentwickelt wurden.

Daher stellt sich die zentrale Frage: Wie müssen die Basiskompetenzen in der Grundschule neu definiert werden, damit Schüler:innen überhaupt auf Niveaustufe 1 des KI-Kompetenzmodells vorbereitet werden können?

Die Antwort liegt in einer Neuausrichtung der Grundbildung:

1. Lesen, Schreiben und Rechnen müssen für die digitale Welt angepasst werden, indem digitale Lese- und Schreibfähigkeiten, algorithmisches Denken und Datenbewusstsein bereits früh vermittelt werden.

2. KI-Kompetenzen müssen schrittweise aufgebaut werden, indem Kinder spielerisch digitale Werkzeuge erkunden, erste Erfahrungen mit KI-gestützten Tools sammeln und diese reflektieren.

3. Medienkritik und ethisches Denken müssen von Anfang an integriert werden, damit Kinder lernen, zwischen realen und KI-generierten Inhalten zu unterscheiden, Datenschutz zu verstehen und verantwortungsvoll mit KI-Technologien umzugehen.

Auf Basis dieser Überlegungen haben wir ein angepasstes Kompetenzmodell für die Grundschule entwickelt, das Schüler:innen altersgerecht an die Niveaustufe 1 des KI-Kompetenzmodells heranführt. Dieses Modell zeigt detailliert, welche Basiskompetenzen in den ersten Schuljahren erworben werden müssen und wie KI-Bildung in der Grundschule strukturiert werden kann, damit Kinder schrittweise Verstehen, Anwenden, Reflektieren und Mitgestalten lernen.

Im nächsten Abschnitt gehen wir detailliert darauf ein, welche Basiskompetenzen erforderlich sind und wie sie aufgebaut werden müssen, um die KI-Kompetenzen aus Niveaustufe 1 tatsächlich zu erreichen.
(Diese Fähigkeiten müssen vor Schuleintritt bzw. in den ersten Schuljahren entwickelt werden, um die Basiskompetenzen zu ermöglichen.)

(Diese Kompetenzen müssen entwickelt werden, bevor Schüler:innen in der Grundschule sinnvoll mit KI umgehen können.)

(angepasst nach Klassenstufen 1/2 und 3/4, mit realistischen Zielen, die Schüler:innen tatsächlich erreichen können)

Die Einführung von KI-Kompetenzen in der Grundschule erfordert eine grundlegende Neudefinition der Basiskompetenzen. Das ursprüngliche KI-Kompetenzmodell nach Alles, Falck, Flick und Schulz setzt kognitive, sprachliche und technologische Fähigkeiten vorus, die in de aktuellen Grundschulpraxis nicht systematisch entwickelt werden. Damit Grundschüler:innen realistisch auf Niveaustufe 1 vorbereitet werden, müssen Lesen, Schreiben und Rechnen für die digitale Welt angepasst werden.

Digitale Lese- und Schreibfähigkeiten, algorithmisches Denken und Datenbewusstsein sollten von Anfang an integraler Bestandteil des Unterrichts sein. Medienbildung muss als vierte Kulturtechnik verankert werden, damit Kinder früh lernen, KI-gestützte Tools zu nutzen und kritisch reflektieren. Gleichzeitig erfordert die Entwicklung von KI-Kompetenzen eine schrittweise Heranführung durch spielerische Erkundung, erste Anwendungserfahrungen und gezielte Reflexion über Chancen und Risiken digitaler Technologien.

Ein angepasstes Kompetenzmodell für die Grundschule sollte klar definieren, welche Basiskompetenzen in den ersten Schuljahren erworben werden müssen, um KI-Bildung sinnvoll zu integrieren. Die Neustrukturierung der Niveaustufe 1 nach Klassenstufen ermöglicht realistische und altersgerechte Lernziele, die den kognitiven und entwicklungspsychologischen Fähigkeiten von Grundschüler:innen entsprechen.

Damit diese Veränderungen nachhaltig umgesetzt werden, müssen Fachkonferenzen nun aktiv daran arbeiten, die neuen Anforderungen in die schulischen Curricula zu integrieren. Dies bedeutet eine gezielte Anpassung der Lehrpläne, um KI-Kompetenzen strukturiert und fächerübergreifend in den Unterricht zu implementieren. Nur durch eine systematische und frühzeitige Verankerung digitaler und KI-relevanter Kompetenzen kann die Grundschule Kinder auf eine zunehmend KI-geprägte Zukunft vorbereiten.

cc-by4.0KristinvanderMeer/JenniferKnellsen/UlrikevanderMeer

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Der Weg zur KI-Kompetenz in der Grundschule - Vom Labor ins Klassenzimmer

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Joscha Falck, Susanne Alles, Regina Schulz und Manuel Flick entwickelten gemeinsam mit ein Kompetenzmodell nach Niveaustufen. https://essen.taskcards.app/#/board/ba6226b4-e617-4134-8d6d-dc733dae8d9c/view?token=b490fc09-f845-4d6d-9ef7-9cc0ec548182 Die KI-Kompetenzen der Niveaustufe I in diesem Modell zeigen, dass bereits in der Grundschule grundlegende Konzepte von Künstlicher Intelligenz vermittelt werden sollen.

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KI-Kompetenzen in der Grundschule: Ein neues Modell für digitale Grundbildung 

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KI-Kompetenzen in der Grundschule: Ein neues Modell für digitale Grundbildung 

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Vom Labor ins Klassenzimmer - Die Seite für selbstreguliertes Lernen

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KI-Kompetenzen in der Grundschule: Ein neues Modell für digitale Grundbildung - Vom Labor ins Klassenzimmer

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Einleitung: Die Neudefinition basaler Kompetenzen im KI-Zeitalter Die zunehmende Präsenz Künstlicher Intelligenz in allen Lebensbereichen erfordert eine grundlegende Neuausrichtung der Bildungsziele bereits in der Grundschule. Wie das von Joscha Falck, Susanne Alles, Regina Schulz und Manuel Flick entwickelte Kompetenzmodell zeigt, sollen Grundschüler:innen nicht nur oberflächlich mit KI-Technologien bekannt gemacht werden, sondern diese aktiv verstehen, anwenden

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KI-Kompetenzen für Lehrende und Lernende 

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KI-Kompetenzen für Lehrende und Lernende 

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TaskCards ist eine Onlineplattform mit der Lehrer:innen Infos/Aufgaben für Schüler:innen DSGVO konform bereitstellen können.

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KI-Kompetenzen für Lehrende und Lernende 

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KI-Kompetenzen für Lehrende und Lernende 

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KI-Kompetenzen für Lehrende und Lernende 🎓 — Manuel Flick

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Wie können Lehrkräfte und Schüler:innen KI-Kompetenz aufbauen? Susanne Alles, Joscha Falck, Regina Schulz und ich haben ein praxisnahes KI-Kompetenzmodell entworfen, das Lehrenden und Lernenden Orientierung bieten soll.

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https://unterrichten.digital/2024/10/07/dpack-modell-tpack-unterricht/

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Taxonomie Bloom

https://www.iqesonline.net/bildung-digital/digitale-schulentwicklung/modelle-zur-digitalisierung-von-schule-und-unterricht/

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Entdecke, wie du Online-Kurse, Lernaktivitäten und Lernerfolge mit der neuesten Version der Bloom'schen Taxonomie so anpassen kannst, dass sie nicht nur menschliche Fähigkeiten verbessern, sondern auch die Einbindung von generativer KI in den Lehrprozess optimieren.

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Daan Peer SchneiderDaan Peer Schneider • 3.+Verifiziert • 3.+Program Lead, Nature Education and Conservation Center

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Die Bloomsche Taxonomie in neuer Erscheinungsform - Video

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Die Bloomsche Taxonomie in neuer Erscheinungsform - Video

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Lernziele – Kompetenzen in Kategorien (Video, Jörg Lohrer, rpi-virtuell/vimeo.com, CC BY-NC-SA)

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Vom Wissen zum Können: Lernziele formulieren 

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Vom Wissen zum Können: Lernziele formulieren 

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Bloom Taxonomie

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Vom Wissen zum Können: Lernziele formulieren | Lehrblick - ZHW Uni Regensburg

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Bei der Formulierung von Lernzielen denken viele an eine Taxonomie von Benjamin S. Bloom oder mehr oder minder langweilige Sprachübungen. Dass Lernziele im akademischen Bereich viel mehr umfassen als reines Wissen, und wie Sie mit Hilfe ein paar kleiner Kniffe recht schnell und einfach Lernziele formulieren können, zeigt der aktuelle Blogbeitrag.

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Short Stories mit und ohne Gen AI Brainstorming

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Short Stories mit und ohne Gen AI Brainstorming

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Stéphan Vincent-Lancrin

OECD

Senior Analyst and Deputy Head of Innovation and Measuring Progress Division

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🔍 Der Ursprung

Das BLOOM-AI-Framework wurde 2024 von einem Managementprofessor entwickelt + macht aktuell auf Social Media die Runde.
Die Idee: KI vermittelt Grundlagenwissen = Wissen, Verstehen; Lehrkräfte fördern „höheres Denken“ = Analyse, Bewertung, Kreativität

💣 Der Haken

Das Framework stützt sich auf ein Missverständnis.
Blooms Taxonomie (1956) war keine Pyramide, sondern eine Matrix.
Sie sollte Lehrzielen Struktur geben, nicht Hierarchien zementieren.
Das Framework behandelt kognitive Kategorien als Hierarchie
+ geht davon aus, dass KI „niedrigere“ Denkprozesse zuverlässig übernimmt
+ suggeriert kritisches Denken lasse sich von Faktenwissen trennen.
Aber: Wissen ist die Basis für kritisches Denken.

📚 Die Fakten

1️⃣ Bloom lehnte die Pyramide ab. Seine Taxonomie war keine Hierarchie, sondern eine Matrix.
2️⃣ Faktenwissen = Voraussetzung für Analyse + Kreativität
3️⃣ KI versteht nicht, sondern erzeugt Output auf Basis von Wahrscheinlichkeit
4️⃣ Multiple-Choice-Frage kann analytisch sein, ein Essay oberflächlich – die Taxonomie sagt nichts über Tiefe
5️⃣ „Create“ mit KI kann inhaltsleeren Output liefern.
6️⃣ KI kann nicht reflektieren
7️⃣ KI-Output muss reflektiert und + überprüft werden – echtes Wissen entsteht nicht durch passiven Konsum.
8️⃣ Lerntypen sind widerlegt.
9️⃣ Aktivitäten werden fälschlich einem kognitiven Level zugeordnet
🔟  KI-Outsourcing verhindert aktive kognitive Auseinandersetzung = nachhaltiges Lernen.

Lernen ist auch ein emotionaler + sozialer Prozess und braucht
Beziehung, Motivation, Relevanz

🥑 Der wahre Kern:

KI kann Lernprozesse unterstützen - kombiniert mit guter Didaktik

🚀 Das funktioniert

1️⃣ Grundwissen ohne KI aufbauen. Wissen ermöglich kritisches Denken.
2️⃣ KI als Assistent + Sparring – nicht als Denkersatz.
3️⃣ Gute Didaktische Konzepte statt universelle Frameworks.
4️⃣ Adaptive Übungen sinnvoll einbetten
5️⃣ KI-Output optimieren: oberflächliche, generische KI-Inhalte vermeiden
6️⃣ Praxistransfer fördern: Wissen anwenden – nicht nur reproduzieren.
7️⃣ Output prüfen: Recherche + Reflexion = Bestandteil der Aufgabe .
8️⃣ Lernen sichtbar machen: Fokus auf Metakognition statt auf Output-Produktion.

🎯 Fazit

Auch für das Lernen mit KI gibt es kein einfaches 6-Schritte-Framework.

Lernen ist komplex. Lernende, Lernziele + Lernumgebungen sind unterschiedlich.

Echtes Lernen braucht weniger bunte Pyramiden + mehr gute Didaktik.

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391104eng / Corporate author:UNESCO [8376]Person as author:Miao, Fengchun [author] [61], Cukurova, Mutlu [author] [1]ISBN:978-92-3-100707-1

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https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000391104

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AI COMP - Future Skills für eine durch KI geprägte Lebenswelt

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AI COMP - Future Skills für eine durch KI geprägte Lebenswelt

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AICOMP ist das erste deutschsprachige Kompetenzstrukturmodell und beantwortet die Frage, welche Kompetenzen bedeutsam dafür sind, in einer von KI durchdrungenen Berufs- und Lebenswelt erfolgreich handlungsfähig zu sein, zu werden und zu bleiben.

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Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die agile Integration von KI- und Zukunftskompetenzen

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Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die agile Integration von KI- und Zukunftskompetenzen

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KI- und Future Skills wirksam integrieren

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KI- und Future Skills wirksam integrieren

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Kompetenzstufen

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Blumen-Modell der KI-Kompetenzen im diklusiven Unterricht

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Blumen-Modell der KI-Kompetenzen im diklusiven Unterricht

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Lea Schulz, Christa Schmid-Meier

https://doi.org/10.53349/schuleverantworten.2024.i1.a397

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FUTURE SKILLS FÜR HOCHSCHULEN:  Future Skills 2030 

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FUTURE SKILLS FÜR HOCHSCHULEN:  Future Skills 2030 

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Future Skills 2030: Ein aktualisiertes Framework für Zukunftskompetenzen

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Das aktualisierte Future-Skills-Framework 2030 des Stifterverbandes umfasst 30 zentrale Zukunftskompetenzen für die kommenden fünf Jahre. Es wurde in einem umfassenden Prozess im Rahmen der Allianz für Future Skills erarbeitet und bündelt Perspektiven aus Bildung, Wissenschaft, Wirtschaft, Zivilgesellschaft und Politik.

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Anthropic is an AI safety and research company that’s working to build reliable, interpretable, and steerable AI systems.

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Präsentation zum Padlet & zur wissenschaftlichen Analyse

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Versuch einer Begriffsbestimmung

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Kompetenzstufen

https://www.klicksafe.de/materialien/ki-and-me-wie-kuenstliche-intelligenz-unser-leben-praegt

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Ethics of AI Classroom Discussion Flashcards

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Ethics of AI Classroom Discussion Flashcards

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AI Literacy Framework

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Vom TPACK- zum DPACK-Modell – Unterrichtsentwicklung unter den Bedingungen der Digitalität 

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Vom TPACK- zum DPACK-Modell – Unterrichtsentwicklung unter den Bedingungen der Digitalität 

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Vom TPACK- zum DPACK-Modell – Unterrichtsentwicklung unter den Bedingungen der Digitalität - Unterrichten Digital

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Das DPACK-Modell stellt eine Weiterentwicklung des TPACK-Modells und beschreibt notwendige Kompetenzen von Lehrpersonen in einer Kultur der Digitalität.

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Daniela Hau

Ministry of Education, Children and Youth, Luxembourg

Head of Innovation at SCRIPT (Service de Coordination de la Recherche et de l’Innovation pédagogiques et technologiques)

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Video mit Erklärung von Jöran Muuß-Merholz zu den 4Ks

Update im September 2021: Wir haben ein Video auf Basis dieses Artikels erstellt. Das Video ist Teil der Reihe „Reihe „Impulse zur Schulentwicklung und Unterrichtsentwicklung von und mit Jöran Muuß-Merholz", herausgegeben vom Niedersächsischen Landesinstitut für schulische Qualitätsentwicklung (NLQ-Hildesheim), 2021, zu finden auf YouTube.

Die 4K-Kompetenzen umfassen kritisches Denken, Kreativität, Kommunikation und Kollaboration. Diese Skills* bekommen als Bildungsinhalte und -ziele in Deutschland zunehmend mehr Aufmerksamkeit. Ich habe für einen Vortrag aufgeschrieben, was Leute sich unter den 4Ks häufig vorstellen und was die 4Ks tatsächlich meinen.

Was die Leute für 4K halten ...

Was Leute denken:

Bei Kreativität ginge es um künstlerische Aktivitäten, geniale Erfindungen und Dinge, die die Welt noch nie gesehen hat.

Bei kritischem Denken ginge es darum, Dinge kritisch zu sehen und seine Kritik möglichst laut zu äußern.

Bei Kollaboration ginge es darum, dass Menschen eigene Bauteile abliefert, so dass ein großes Ganzes daraus zusammengesetzt werden kann.

Bei Kommunikation ginge es darum, wie man sein Smartphone bedient und böse Viren vermeidet.

Worum es bei 4K tatsächlich geht ...

Worum es bei 4K darüber hinaus geht ...

Und worum es bei 4K außerdem noch geht ...

Die Grafiken „Was die Leute für 4K halten - und was es wirklich ist" stehen unter der Lizenz CC BY 4.0. Sie stammen von Jöran Muuß-Merholz mit Zeichnungen von Hannah Birr, Agentur J&K auf Basis einer Folie von Markus Bölling. Die Grafiken stehen auch als Foliensatz (mit den gleichen Lizenzbedingungen) zur Verfügung: .PDF | .PPTX | Google Slides

Hintergrund
Die 4Ks bilden eine von vier Dimensionen im Gesamtkonzept von Bildungszielen und Bildungsinhalten. Beschrieben wird das im Buch „Die vier Dimensionen der Bildung. Was Schüler im 21. Jahrhundert lernen müssen" von Charles Fadel, Maya Bialik, Bernie Trilling, übersetzt von Jöran Muuß-Merholz. Das Buch gibt es zum Unkostenbeitrag von 0,99 Euro (kindle) bzw. 5,99 Euro (print) bei amazon. (*Hier werden die 4Ks „Skills" genannt, während im Deutschen sonst meist von „Kompetenzen" die Rede ist.) Die Gedanken und Folien habe ich für den Vortrag „Digitale Bildung im Zeichen der 4Ks" entwickelt. Am 22.11.2017 fand in der Realschule am Europakanal Erlangen die Kick-Off-Tagung zum Schulversuch digitale Schule 2020 statt. Grafische Grundlage der Folien war die Einladung, die Schulleiter Markus Bölling gestaltet hatte. Im November 2018 stellte sich heraus, dass es möglicherweise urheberrechtliche Probleme mit den verwendeten Icons geben könnte, so dass diese neu gestaltet und nunmehr unter freier Lizenz veröffentlicht wurden.

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Die 4K-Skills: Was meint Kreativität, kritisches Denken, Kollaboration, Kommunikation?

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Update im September 2021: Wir haben ein Video auf Basis dieses Artikels erstellt. Das Video ist Teil der Reihe „Reihe „Impulse zur Schulentwicklung und Unterrichtsentwicklung von und mit Jöran Muuß-Merholz", herausgegeben vom Niedersächsischen Landesinstitut für schulische Qualitätsentwicklung (NLQ-Hildesheim), 2021, zu finden auf YouTube. Die 4K-Kompetenzen umfassen kritisches Denken, Kreativität, Kommunikation und Kollaboration.

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ChatGPT Michael Steiner

https://chatgpt.com/g/g-OkZmy53tj-digitale-grundbildung

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Der BOT hilft dir bei der Erstellung von Unterrichtsentwürfen zu Themen der Digitalen Grundbildung.

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Bildgenerierende KI, Sek 1, Orientierung

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ChatGPT - Digitales Artefakt im Unterricht

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Kom.KI - Kompetenzentwicklung für KI-Tools 

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Kom.KI - Kompetenzentwicklung für KI-Tools 

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Kom.KI - Kompetenzentwicklung für KI-Tools

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Online-Kurs

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Wie verändert Künstliche Intelligenz die Arbeit an Hochschulen – von der Lehre bis zur Verwaltung? Dieser Kurs zeigt es Ihnen: praxisnah, verständlich und mit vielen Beispielen aus dem Hochschulalltag. Sie erhalten einen kompakten Überblick über den AI Act, lernen zentrale Anforderungen und Chancen kennen und erfahren, wie ein verantwortungsvoller KI-Einsatz konkret aussehen kann. Interaktive Aufgaben helfen Ihnen dabei, das Gelernte direkt auf Ihre eigene Hochschulpraxis zu übertragen.

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Die Herausforderung sind nicht Kompetenzmodelle sondern deren Akzeptanz und Integration

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Die Herausforderung sind nicht Kompetenzmodelle sondern deren Akzeptanz und Integration

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Daniela Hau

Ministry of Education, Children and Youth, Luxembourg

Head of Innovation at SCRIPT (Service de Coordination de la Recherche et de l’Innovation pédagogiques et technologiques)

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Lit.

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PCRR -Framework – Plan, Create, Review, Reflect 

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PCRR -Framework – Plan, Create, Review, Reflect 

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Ein didaktisches Framework für den Einsatz von Generativer Künstlicher Intelligenz in Bildungskontexten

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Über PCRR – PCRR – Plan, Create, Review, Reflect

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Über PCRR Vier Phasen, ein Ziel: die Zusammenarbeit mit Generativer KI in der Bildung kompetent, reflektiert und nachhaltig gestalten. Das PCRR-Framework ist ein prozessorientiertes Modell für die Zusammenarbeit mit Generativer KI in Bildungskontexten. Es wurde im Rahmen eines Hochschullehrgangs an der Pädagogischen Hochschule Tirol entwickelt, in der Praxis erprobt und wissenschaftlich publiziert. Während viele bestehende…

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Ein prozessorientiertes Framework für die

Zusammenarbeit mit Generativer KI in Bildungskontexten

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Prompten nach Plan. Das PCRR-Framework als pädagogisches Werkzeug für denEinsatz von Künstlicher Intelligenz

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Prompten nach Plan. Das PCRR-Framework als pädagogisches Werkzeug für denEinsatz von Künstlicher Intelligenz

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Beispiel

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A K–12 Guide to AI Implementation

Dr. Catlin R. Tucker

Kompetenzstufen

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Unterrichtseinheit mit Bild-KI

Prim

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Unsere Wiese wird lebendig – mit Fantasie und KI!

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Zielgruppe: Grundschulkinder, 3. Klasse Fach: Sachunterricht Thema: Tiere auf der Wiese & erste Schritte mit Künstlicher Intelligenz Dauer: 2 x 50 Minute…

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Lerneinheit: Wir erfinden Geschichten mit einer schlauen Maschine! 

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Lerneinheit: Wir erfinden Geschichten mit einer schlauen Maschine! 

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Prim & Sek 1

orientiert am Modell KI-Kompetenzen für Lehrende und Lernende

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Lerneinheit: Wir erfinden Geschichten mit einer schlauen Maschine!

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Lerneinheit: Wir erfinden Geschichten mit einer schlauen Maschine!

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Prim

orientiert am Anthropic Fluency Framework

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KI strukturiert lehren und lernen - ein Praxismodell 

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KI strukturiert lehren und lernen - ein Praxismodell 

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Online-Kurs

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Du musst dich einloggen, um diese Seite zu sehen

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‎Gemini - Audio-Zusammenfassung wird erstellt

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Virtuelle Galerie - KI und Bildgenerierung

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Virtuelle Galerie - KI und Bildgenerierung

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Lernpfad - orientiert am Anthropic Fluency Framework

Sek 1

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Teaching Boards | AI Tools, PD Courses, & Teaching Materials

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Hochschule

Agile BAC Begleitung & Anthropic Fluency Prozess

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Ein Praxisbericht aus der Arbeit mit einem berufsbildenden Schulzentrum

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Ein Praxisbericht aus der Arbeit mit einem berufsbildenden Schulzentrum (Teil 2)

Wie integriert man eigentlich Future Skills in den Schulalltag?

Im Rahmen eines umfassenden „Updates" des bestehenden Digitalkonzepts (verabschiedet 2019) wollen wir sowohl Future Skills als auch die Kultur der Digitalität sowie AI Literacy in das Konzept integrieren. Ziel ist ein dynamisches Konzept, das schnell anpassbar und agil bleibt und nicht in der Schublade verschwindet. Auf Grund der Größe des Schulzentrums (ca. 180 Lehrkräfte) soll das Konzept als Entlastung beim Onboarding neuer Kolleg:innen genauso dienlich sein wie bei der täglichen Unterrichts- und Schulentwicklungsarbeit.

In diesem Blogbeitrag gehe ich zunächst darauf ein, wie wir in der Expertengruppe vorgegangen sind, um die Future Skills zu berücksichtigen und in das Digitalkonzept zu integrieren. Im nächsten Teil des Blogs gehen wir dann näher darauf ein, wie wir die Kultur der Digitalität und vor allem AI Literacy konkret berücksichtigen.

Die Schule hat sich auf einer Auftaktveranstaltung zum Updateprozess im Juni 2025 dazu entschieden, den Future Skills eine entscheidende Position in ihrer didaktischen Ausrichtung einzuräumen. Sie sind der Schlüssel zum Umgang mit den Herausforderungen der Digitalität und die Voraussetzung für persönliche und institutionelle Veränderungskompetenz.

Vorschlag der Expertengruppe für die Integration der Future Skills als Leitperspektive des Digitalkonzepts:

1) Wir sammeln zu jeder Zukunftskompetenz im Kollegium inhaltliche Vorstellungen und konkrete Vorschläge zur Umsetzung

2) Wir erstellen eine inhaltliche Synthese dieser Vorschläge und...

3) ...formulieren sie in einem prägnanten Leitsatz, der alle genannten Aspekte berücksichtigt.

Hier ist das vorläufige Ergebnis für die 6 Future Skills (Communication, Collaboration, Creativity, Critical Thinking, Character und Citizenship). Dieses Ergebnis wird mit der erweiterten Arbeitsgruppe "Update Digitalkonzept" im September kritisch diskutiert, erweitert, verändert und konsensiert. Das Update dazu erhaltet ihr auch wieder hier auf dem Blog.

Kommunikation (Communication)

„Wir etablieren eine transparente, strukturierte und wertschätzende Kommunikationskultur, die - gestützt durch klare Vereinbarungen, aktive Zuhör- und Feedback-Techniken sowie den gezielten Einsatz analoger Methoden und digitaler Tools (z. B. Moodle, KI-Assistenz) - kollaboratives Lernen, zuverlässige Zusammenarbeit und konstruktive Konfliktlösung ermöglicht."

Kreativität & Innovation (Creativity)

„Wir gestalten eine kreativitätsfördernde Lernumgebung, in der Lernende, auch mithilfe von KI-Unterstützung, projekt- und fächerübergreifender Zusammenarbeit sowie externen Partnern ( z.B. Hochschulen, Betriebe und Institutionen) experimentieren, Fehler als Lernchance nutzen und durch innovative Aufgaben- und Prüfungsformate zukunftsrelevante Kompetenzen entwickeln."

Kritisches Denken & Problemlösen (Critical Thinking)

„Wir etablieren eine Lernkultur des kritischen Denkens, in der Lernende - begleitet von Lehrkräften in dynamischen Rollen - mithilfe fundierter Recherche- und Lesekompetenz, reflektiertem KI-Einsatz sowie metakognitiven Routinen Informationen überprüfen, Perspektiven vergleichen, Quellen bewerten und reale Problemstellungen lösen, um eigenständig begründete Urteile zu fällen und verantwortungsbewusst zu handeln."

Kollaboration (Collaboration)

„Wir schaffen eine partizipative Schulkultur, in der Lernende komplexe Problemstellungen gemeinsam lösen, indem sie hybride Formen der Zusammenarbeit (Mensch-Mensch und Mensch-KI) sowie analoge und digitale Tools nutzen, um dadurch verantwortungsvolle und effektive Kollaboration kontinuierlich zu stärken."

Persönlichkeit / Resilienz / Haltung (Character)

„Wir bilden starke, verantwortungsbewusste Persönlichkeiten mit „Growth Mindset", indem wir eine sichere Lernumgebung schaffen, in der Lernende durch Soft-Skill- und Persönlichkeitstrainings, reflektierten KI-Einsatz (z.B. KI-Führerschein), digitale Lern- und Erfahrungsportfolios, zeitgemäße Prüfungsformate und bewusst eingeplante Digital-Detox-Phasen (digitale) Resilienz, Veränderungskompetenz, Selbstwirksamkeit, Verbindlichkeit und lebenslange Lernbereitschaft entwickeln."

Gesellschaftliche Verantwortung (Citizenship)

„Wir befähigen Lernende, als verantwortungsbewusste, empathische und demokratisch handelnde Weltbürger:innen aktiv zu wirken, indem wir Handlungsorientierung, kritisches Selbst- und Mitdenken, interkulturelle Kompetenz und reflektierten Umgang mit digitalen Medien fördern sowie durch Kooperationen und Sustainable Development Goals SDG-basierte Projekte konkrete gesellschaftliche Verantwortung erlebbar machen."

Diese Leitsätze stehen zu Beginn des Konzepts und bilden die äußere Rahmung. Neue Kolleg:innen sollen mit wenig Aufwand einen guten Überblick über die digitale Leitperspektive der Schule bekommen.

Was denkt ihr zur Vorgehensweise und den ersten Ergebnissen? Schreibt eure Gedanken in die Kommentare. Ich halte euch hier über den Prozess auf dem Laufenden.

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Ein Praxisbericht aus der Arbeit mit einem berufsbildenden Schulzentrum (Teil 2) Wie integriert man eigentlich Future Skills in den Schulalltag? Im Rahmen eines umfassenden „Updates" des bestehenden Digitalkonzepts (verabschiedet 2019) wollen wir sowohl Future Skills als auch die Kultur der Digitali

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Kompetenz-Erwerb
sichtbar machen

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Open Educational Badges ist ein Gemeinschaftsprojekt und wird durch unterschiedliche Partner:innen ermöglicht. Unser Ziel ist es, ein Instrument zur standardisierten Dokumentation von Kompetenzen aufzubauen.

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Sie wollen mit Future Skills arbeiten, sie in Ihren Unterricht oder in Teamsitzungen integrieren? Warum nicht auf eine spielerische Art und Weise!

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(KI-) Tool Checker - Hilfsmittel klug einsetzen 

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(KI-) Tool Checker - Hilfsmittel klug einsetzen 

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Hilfsmittel klug einsetzen – nicht verbieten

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Hilfsmittel klug einsetzen – nicht verbieten Reflektierter Einsatz von Hilfsmitteln im Unterricht…

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Was bleibt, wenn Google alles weiß? – Warum Kompetenzen wichtiger sind als Antworten

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Was bleibt, wenn Google alles weiß? – Warum Kompetenzen wichtiger sind als Antworten

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https://www.linkedin.com/pulse/10-hebel-f%C3%BCr-die-schule-der-zukunft-410-bleibt-wenn-alexander-franz-kslte/