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Lernpfade zu AI in englisch

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The AI Literacy Lab — Grassroots Intelligence

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Mit KI und Vibe Coding ganz einfach interaktive Lernmaterialien erstellen – Einführung für Schule und Unterricht 

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Mit KI und Vibe Coding ganz einfach interaktive Lernmaterialien erstellen – Einführung für Schule und Unterricht 

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Vor einigen Jahren noch hätte ich für einen interaktiven Fachwortschatz-Trainer mit Artikel-Farbcodierung, Vorlesefunktion und Feedback-Schleife entweder eine fertige (Bezahl-)App gebraucht oder jemanden an der Seite, der HTML, CSS und JavaScript beherrscht. Ich beherrsche das nicht und habe von Programmieren auch, ehrlich gesagt, kaum Ahnung. Inzwischen beschreibe ich einem Large Language Modell (LLM) wie Claude Sonnet oder Claude Opus in ein paar Sätzen, was ich haben möchte, warte einige Minuten - und erhalte ein fertiges Lernspiel, das im Browser läuft, und von meinen Schülerinnen und Schülern oder mir direkt genutzt werden kann. Ein Beispiel? Hier ein Lernquiz, das später im Blogbeitrag exemplarisch gezeigt wird und in 2-3 Minuten einsatzfertig war:

Das klingt nach der üblichen KI-Euphorie und ich habe mir bis zum ersten Blogbeitrag über Vibe Coding aus genau dem Grund auch etwas Zeit gelassen - man muss einfach nicht alles immer sofort ausprobieren, viele Kolleginnen und Kollegen stehen sowieso noch ganz am Anfang. Und deshalb geht es hier weniger um den tatsächlich erfahrbaren Aha-Effekt, als um einige ganz einfach nachzumachende Praxisbeispiele, die ich selbst erstellt und im Unterricht erprobt habe - einen Lernspiel-Trainer für deutsche Fachbegriffe und ein Adventure zum „War on Terror". Zugleich geht es auch um die Frage, was diese neue Niederschwelligkeit der Erstellung von Lernspielen, Anwendungen und Tools ohne jegliche eigene Programmierkenntnisse für die Schule bedeutet. Und was eben auch nicht.

Was ist Vibe Coding mit KI eigentlich?

Den Begriff hat Andrej Karpathy im Februar 2025 in einem Tweet geprägt: „ I'm building a project or webapp, but it's not really coding - I just see stuff, say stuff, run stuff, and copy-paste stuff, and it mostly works. „. Simon Willison hat die Definition später zugespitzt: Von Vibe Coding im engen Sinn spreche man erst, wenn man den erzeugten Code gar nicht mehr selbst durchsieht, sondern direkt mit der Nutzung der erstellten Anwendung loslegt. Letztlich lässt sich Vibe Coding einfach zusammenfassen: Statt komplexe Code-Strukturen selbst zu schreiben, beschreiben Nutzer der KI das gewünschte Ziel, das Design oder bestimmte Features. Die KI übernimmt die vollständige Umsetzung und der Anwender steuert den Prozess iterativ durch weiteres Feedback.

Für unsere schulische Praxis ist wohl weniger die theoretische Definition entscheidend, als vielmehr die praktische Konsequenz: Die technische Hürde, die früher zwischen einer didaktischen Idee und ihrer interaktiven Umsetzung lag, ist weitgehend verschwunden. Wer beschreiben kann, was er will, kann es sich mittels Vibe Coding erstellen lassen - von einem einfachen Karteikarten-Trainer über eine weltweite Lern- und Recherchereise als Adventure-Game bis zu einem kleinen Quizspiel mit Punkten und Auswertung. Was zurückkommt, ist keine Skizze oder ein Vorschlag, sondern eine unmittelbar funktionierende Anwendung: eine HTML-Datei, die man gleich selbst nutzt oder per Link teilt. Wie das konkret abläuft, zeige ich weiter unten Schritt für Schritt.

Möglich wurde das, weil zwei Dinge zusammenkamen: Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude Opus / Fable 5 sind spürbar besser geworden, und Tools wie die Artefakte in Claude zeigen das Ergebnis sofort in einem Vorschaufenster an, auf dessen Basis man weiterbearbeiten und anschließend veröffentlichen kann. Joscha Falck hat diesen Workflow in seinem Erfahrungsbericht zu interaktiven Lernmaterialien sehr anschaulich beschrieben: Kontext und Ziel benennen, Inhalte hineingeben, Interaktivität festlegen, in zwei bis fünf Schleifen verbessern, teilen. Genau so ist das Vorgehen, wenn der eigentliche Punkt eben nicht das Programmieren ist, sondern vielmehr das präzise Beschreiben und Überarbeiten einer Idee mit anschließender Umsetzung durch die KI.

Was Sprachmodelle inzwischen können (Stand Sommer 2026)

Vielleicht kurz zur Einordnung: Auf den einschlägigen Benchmarks für echte Programmieraufgaben - etwa SWE-bench Verified, wo Modelle Fehler in realen Codebasen beheben müssen - sind die Werte für Claude Opus innerhalb eines halben Jahres von rund 80 auf knapp 88 Prozent gestiegen. Das ist ein Fortschritt, den man bei der Nutzung als Lehrperson vielleicht weniger bemerkt, der aber trotzdem beachtenswert ist. Karpathy selbst hat Anfang 2026 berichtet, er tippe seit Monaten praktisch keinen Code mehr, sondern dirigiere mehrere Agenten parallel. Ein oft zitierter Satz Karpathys bringt die Rollenverschiebung auf den Punkt: Die autonomen Agenten hätten die Entwickler nicht ersetzt, sondern zu Projektmanagern des Codes gemacht.

Für die Schule ist dieser professionelle Bereich weniger interessant, sondern ein eher kleiner, praktisch aber gut nutzbarer Ausschnitt: die einzelne, in sich geschlossene Anwendung. Eine HTML-Datei, die ohne Server und ohne Anmeldung im Browser läuft, interaktive Elemente enthält, mit echten Daten und Diagrammen arbeiten kann, sich per Link oder als Datei verteilen lässt und (wichtig für den Schulalltag) auch offline und im gefilterten Schul-WLAN funktioniert.

Bei aller Begeisterung lohnt es, dabei zwei Befunde aus der Forschung im Blick zu behalten, die vor zu viel Euphorie schützen: In einer kontrollierten Feldstudie von METR aus dem Sommer 2025 brauchten erfahrene Entwickler mit KI-Werkzeugen im Schnitt rund 19 Prozent länger für ihre Aufgaben - und waren dabei überzeugt, deutlich schneller zu sein. Und wer die KI-Ergebnisse ungeprüft übernimmt, versteht am Ende weniger: In einer Untersuchung schnitten Programmierer, die beim Sprachmodell nachfragten, was der Code eigentlich tut, beim Verständnis klar besser ab als jene, die einfach akzeptierten, was erzeugt wurde. Beide Befunde gelten für professionelles Programmieren und lassen sich mit Blick auf meine Erfahrungen in der Schulpraxis nicht 1:1 übertragen, sollten aber präsent sein: Das gefühlte Tempo bei der Arbeit mit genKI täuscht häufig, und die eigentliche Qualität entsteht im (durchaus zeitintensiven) Nachfragen, Prüfen und Weiterentwickeln. Ein weiterer Indikator dafür, die Arbeit mit und über genKI als anzubahnende Kompetenz zu begreifen.

Zwei Praxisbeispiele für Vibe Coding in Schule und Unterricht

„Auftrag: Reportage" - ein Adventure zum War on Terror

Für den Abschluss einer Unterrichtssequenz zur US-Außenpolitik nach dem 11. September wollte ich (für eine der letzen Stunden vor den Sommerferien) ein Lernspiel, das die Leitfrage der Reihe in einem ernsten Lernsetting bündelt: War der „War on Terror" ein gerechter Krieg? Herausgekommen ist ein browserbasiertes „Adventure", in dem die Schülerinnen und Schüler als Journalistinnen und Journalisten eines fiktiven Magazins namens WELTBLICK die Titelreportage zum 25. Jahrestag recherchieren, diese bei der Chefredaktion einreichen und anschließend auf Basis eines umfassenden Feedbacks die Entscheidung erhalten, ob und warum ihre Story für das Magazin (nicht) angenommen wird.

Die Schülerinnen und Schüler reisen zu sechs frei wählbaren Schauplätzen - New York, Washington, Kabul, Guantánamo, Bagdad und den Orten des Drohnenkriegs in Waziristan - und sichten an jedem Ort drei Materialtypen: ein Dokument, ein Zeitzeugnis und einen Daten- und Faktenblock. Als analytisches Rückgrat dient das Raster der Lehre vom gerechten Krieg ( ius ad bellum und ius in bello). Ein Reporter-Notizbuch füllt sich automatisch, eigene Notizen sind an jedem Ort möglich, und die historischen Bezüge sind bewusst konkret gehalten: der NATO-Bündnisfall und Schröders „uneingeschränkte Solidarität", Kundus 2009, der Fall Murat Kurnaz, Ramstein als Relaisstation im Drohnenkrieg, die Powell-Rede, Abu Ghraib, die Daten von Iraq Body Count und dem Costs-of-War-Projekt. Ab vier recherchierten Orten reichen die Schülerinnen und Schüler ein Exposé mit Arbeitstitel, These, Aufbau und begründetem Urteil ein. Eine regelbasierte KI-„Redaktionskonferenz" prüft es entlang von Faktenbasis, Perspektivenvielfalt und Urteilsqualität und antwortet mit einem Stempel - ANGENOMMEN, ÜBERARBEITUNG oder ABGELEHNT - samt individuellem Feedback. Je nach Vorgehen können die Lernenden über einen Kopier-Button ihr Exposé zusätzlich in ein schulisch zugelassenes KI-Tool übertragen und sich eine zweite Meinung einholen.

Gerade im Fach Geschichte trägt so ein Lernspiel eine produktive Spannung in sich, wie sich auch direkt live im Klassenraum zeigte. Multiperspektivität und Quellenarbeit lassen sich damit eindrücklich inszenieren, zugleich war es mein Anliegen, auf ein grundlegendes Paradoxon hinzuweisen: Denn KI-gestützte oder rekonstruierte Zeitzeugnisse / Kompilationen erzeugen ja gerade die Quellenillusion, gegen die geschichtsdidaktisch die Quellenkritik antritt. Ein flüssig erzähltes, plausibel klingendes „Zeugnis" einer KI-Kompilation ist eben keine Quelle (dazu auch mehr in meinem Blogbeitrag „KI im Unterricht - Tutor, Sparringspartner oder „false buddy"? - Praxisbeispiel Geschichtsunterricht").

Ich setzte das Adventure deshalb nicht nur als Lernspiel ein, sondern auch als Anlass, mit der Lerngruppe über Chancen und Gefahren generativer KI für historisches Lernen zu sprechen. Das Werkzeug wurde so zum eigenen Lerngegenstand. Für die Klasse, so das eindeutige Feedback der 11A, war es eine spannende und abwechslungsreiche Stunde und die Schülerinnen und Schüler plädierten dafür, solche Vibe-Coding-Projekte häufiger gemeinsam auszuprobieren und ggf. auch in Teams weiterzuentwickeln für eigene Fragestellungen.

Fachwortschatz-Trainer für die Berufsschule

Das zweite Beispiel entstand fast beiläufig während einer Fortbildung. Ein Kollege fragte, wie man nicht-muttersprachliche Schülerinnen und Schüler an der Berufsschule beim Fachwortschatz unterstützen könne - denn an Begriffen wie Verfallsdatum, Wurzelbehandlung oder Abrechnung scheitere im Berufsschulalltag oft mehr als am eigentlichen Inhalt. Statt die Frage auf die bekannte „Das könnt Ihr nachher im Workshop doch mal ausprobieren"-Liste zu setzen, habe ich sie mittels Vibe Coding direkt während der Fortbildung beantwortet.

Wenige Minuten später lief der erste Prototyp eines Fachwortschatz-Trainers, orientiert an den Ausbildungsgängen eines Kölner Berufskollegs - von der MFA über ZFA, TFA und PKA bis zum Grundwortschatz rund um Arbeitsvertrag und Krankmeldung.

In der ausgebauten Fassung stecken 96 Fachbegriffe aus acht Berufsfeldern, jeweils mit Übersetzungen in acht Sprachen von Arabisch über Ukrainisch bis Persisch/Dari, inklusive korrekter Schreibrichtung fürs Arabische und Persische. Die Artikel sind nach der aus dem DaZ-Bereich vertrauten Konvention farbcodiert (der/die/das in Blau, Rot, Grün). Es gibt drei Modi: Lernkarten mit Vorlesefunktion, eine Zuordnungsübung und ein Quiz, und am Ende ein Feedback, das zeigt, welche Wörter schon gut bekannt sind und welche man wiederholen sollte. Das Ganze steckt in einer einzigen HTML-Datei, es sind kein Login, keine App und keine Kosten mit der Nutzung der Lernapp verbunden.

Aber auch hier bleibt die Qualitätssicherung Handarbeit: KI-generierte Übersetzungen müssen vor dem Einsatz überprüft werden. Das Tool ersetzt keine sprachsensible Unterrichtsplanung, aber es kann sie schneller wirksam machen.

Ein Blick über den Tellerrand - was machen die Kollegen?

Ich bin mit diesen Versuchen in guter Gesellschaft. Joscha Falck hat für seine Klassen an einer bayerischen Mittelschule drei beispielhafte Anwendungen erstellt und im sehr lesenswerten Blogbeitrag vorgestellt:

eine interaktive Selbstkontrolle nach einer Deutsch-Klassenarbeit, die nicht nur richtig oder falsch anzeigt, sondern erklärt, warum eine Lösung funktioniert;

eine modulare Lern-App zur Informatik-Prüfungsvorbereitung mit Flashcards, Quiz und Lösungsskript, zwischen denen frei gewählt werden kann;

und eine kleine Wissensplattform zu Kurzgeschichten, die vom Lesen über das Verstehen zum Schreiben führt.

Sein Befund deckt sich mit meinem: Dass Lernende mitentscheiden können, wie sie sich ein Thema erarbeiten, wirkt motivierend - die Wahlfreiheit ist selbst ein didaktisches Element. Am anderen, technisch anspruchsvolleren Ende steht ein Beispiel, das Falck ebenfalls in seinem Blogbeitrag verlinkt:

Christian Winnerl hat für seinen Sohn einen Aufgaben-Transformator gebaut, der Mathe-Aufgaben in zwei Schritten - erst Kernaufgabe extrahieren, dann neu aufbauen - in Fortnite-Kontexte überführt und so für Jugendliche ansprechender macht. Winnerl merkt selbst trocken an, der pädagogische Langzeiteffekt sei noch offen, der Familienfrieden aber messbar gestiegen.

Und Manuel Flick stellt im Blogbeitrag „10 Ideen und Prompts für interaktive Lernspiele" gleich mehrere Lernspiele vor und zeigte mit Screenshots und Live-Beispielen, wie man selbst ganz einfach ein Lernspiel erstellen kann.
Habt Ihr auch interessante eigene Beispiele? Dann gerne zusenden und ich nehme sie hier in die Liste auf!
Die Bandbreite reicht also von der schnellen Selbstkontrolle bis zum kleinen Software-Projekt. Je nachdem, wie viel Zeit, Fantasie und technisches Vorwissen man mitbringt, sind der Kreativität keine Grenzen gesetzt.

Selbst loslegen: 5 Schritte zum eigenen Lernspiel per Vibe Coding

So spannend manche Beispiele sind, so abstrakt bleiben sie, wenn man es nicht selbst einmal ausprobiert hat. Deshalb hier eine kurze Anleitung für den Einstieg, ausdrücklich gedacht für Kolleginnen und Kollegen, die noch nie eine Zeile Code geschrieben haben und meinen, sie könnten das jetzt auf gar keinen Fall. Den grundlegenden Ablauf hat Joscha Falck in seinem Beitrag bereits sehr klar in fünf Schritten aufgeschrieben, die ich üblicherweise auch so oder ähnlich nutze, führe diese aber hier im Blogbeitrag an einem konkreten kleinen Lernspiel entlang.

Als durchgehendes Beispiel nehme ich hier einfach mal das Naheliegendste für viele Lehrkräfte: ein schlichtes Quizspiel. Multiple-Choice-Fragen zu einem Thema, Punkte, eine kleine Serie für richtige Antworten in Folge und eine Auswertung am Ende. Das lässt sich auf praktisch jedes Fach und jede Jahrgangsstufe übertragen - ob Vokabeln, Jahreszahlen, Fachbegriffe oder Definitionen.

Was man vorher wissen sollte. Drei Dinge helfen, mit der richtigen Erwartung heranzugehen:

Erstens beschreibt man in normaler Sprache, was das Sprachmodell tun soll; man muss nichts programmieren, aber klar sagen können, was man will.

Zweitens ist das Ergebnis in aller Regel eine einzelne HTML-Datei, die im Browser läuft - man kann sie herunterladen, lokal speichern oder per Link teilen.

Und drittens ist der erste Wurf selten der fertige: Zwei bis fünf Überarbeitungsschleifen sind völlig normal und kein Zeichen, dass man etwas falsch macht. Das ist wohl eher der eigentliche Arbeitsmodus.

Schritt 1: Ziel und Kontext benennen. Zuerst wird beschrieben, was entstehen soll und für wen. Also: Fach, Thema, Klassenstufe, Zweck (Einstieg, Wiederholung, Prüfungsvorbereitung) und die Form - hier ein Quizspiel. Je konkreter, desto besser. Zum Beispiel: „Erstelle ein interaktives Quizspiel als einzelne HTML-Seite für eine 7. Klasse Geschichte zur Wiederholung des Themenfelds ‚Mittelalter'. Multiple Choice mit vier Antwortmöglichkeiten pro Frage."

Schritt 2: Inhalte mitliefern. Ein Tool ist nur so gut wie die vorher mit eingegebenen Inhalte / Materialien und/oder muss sehr genau überprüft werden. Bei dem Adventure-Lernspiel habe ich die historischen Orte teils selbst vorgegeben, Materialien aus dem Unterricht mit zur Verfügung gestellt und gegengelesen; beim Fachwortschatz-Trainer kam der fachliche Kern aus dem Kollegium. Die Regel lautet: eigene, geprüfte Inhalte hinein - oder alles Generierte hinterher prüfen (bzw. natürlich beides).

Schritt 3: Spielmechanik und Interaktion festlegen. Jetzt wird beschrieben, wie sich das Spiel anfühlen soll. Hier entscheide ich darüber, ob ein Lernspiel entsteht oder nur eine hübsch animierte Abfrage. Etwa: „Nach jeder Antwort sofortiges Feedback, das nicht nur ‚richtig/falsch' anzeigt, sondern in einem Satz erklärt, warum die richtige Antwort stimmt." Dazu die spielerischen Elemente: ein Punktezähler, eine Serie („Streak") für aufeinanderfolgende richtige Antworten, ein Fortschrittsbalken, am Ende eine Auswertung mit Ergebnis und einer Liste der falsch beantworteten Fragen zum gezielten Nachlernen. Beim 09/11-Recherchespiel ist es vor allem die Redaktionsrückmeldung am Ende, teils verbunden mit der Aufforderung, bestimmte Aspekte vielleicht nochmal zu überarbeiten.

Schritt 4: Testen und in Schleifen verbessern. Der erste Entwurf erscheint sofort im Vorschaufenster. Jetzt selbst durchklicken, Schwachstellen notieren und gezielt zurückmelden:

„Der Kontrast der Buttons ist zu schwach, mach die Schrift größer."

„Integriere eine Wiederholungsliste der falsch beantworteten Fragen."

„Die Fragen sollen bei jedem Durchgang in zufälliger Reihenfolge kommen."

„Ändere das Spielprinzip grundsätzlich nochmal dahingehend, dass ..."

„Das auf die Schülereingabe folgende Feedback sollte folgendem, bei uns im Unterricht eingespieltem Schema folgen: ..."

Nach jeder Rückmeldung überarbeitet das Sprachmodell die Datei direkt und macht häufig auch weitere Vorschläge für mögliche Anpassungen (z.B. für eine Offline-Nutzung ein regelbasiertes Feedback auf Schülerabgaben, für das ich dann im Vorfeld auch entsprechende Feedback-Kriterien eingeben muss). In der Regel braucht es zwei bis fünf solcher Runden, bis das Ergebnis wirklich unterrichtstauglich ist.

Schauen wir hier doch mal rein, was jetzt nach meiner Schritt-für-Schritt-Vorgehensweise entstanden ist - Ihr seht hier meine Claude-Oberfläche, in der sowohl die 5-Schritte-Grafik als auch das kleine Lernquiz auf Basis der vorherigen Blog-Absätze entstanden sind:

Schritt 5: Sichern, teilen, einsetzen. Ist das Spiel fertig, lässt es sich per Link veröffentlichen oder als HTML-Datei herunterladen. Für den Schuleinsatz empfehle ich ausdrücklich den Download: Die Datei gehört dann euch, läuft auch offline und überlebt einen Anbieterwechsel. Vor dem Einsatz einmal lokal per Doppelklick testen - am besten in dem Browser und auf dem Gerät, das die Klasse tatsächlich nutzt. Verteilt wird per Link (ich nutze dafür eine Unterseite meines Blogs: https://unterrichten.digital/lernspiele), QR-Code im Heft oder über die Lernplattform oder auch per Mail. Eine Lizenzzeile am Fuß (bei mir CC BY-SA 4.0) macht das Material für andere nachnutzbar.

Zwei Beispiel-Startprompts zum Kopieren. Wer sofort loslegen möchte, kann diese Prompts für bewusst simpel gehaltene Lerntools in ein Sprachmodell (wie bspw. Claude Opus) kopieren und die Inhalte durch eigene ersetzen:
„Erstelle ein Quiz-Lernspiel als einzelne, in sich geschlossene HTML-Datei (ohne externe Abhängigkeiten, damit es offline läuft). Thema: [dein Thema]. Ich liefere dir 15 Fragen mit je vier Antwortmöglichkeiten und der jeweils richtigen Lösung samt kurzer Begründung [Fragen einfügen]. Zeige die Fragen einzeln nacheinander, gib nach jeder Antwort sofortiges Feedback mit der Begründung, führe einen Punktezähler und eine Serie für richtige Antworten in Folge. Am Ende eine Auswertung mit Ergebnis und einer Liste der falsch beantworteten Fragen. Schlichtes, gut lesbares Design mit hohem Kontrast." „Erstelle ein interaktives Zuordnungsspiel als einzelne HTML-Datei. Auf der einen Seite Begriffe, auf der anderen ihre Definitionen; per Klick oder Ziehen werden Paare gebildet. Thema: [dein Thema], hier die Paare: [einfügen]. Richtige Paare bleiben verbunden und werden grün markiert, falsche kurz rot. Ein Zähler zeigt die gefundenen Paare, am Ende gibt es eine kurze Rückmeldung. Gut lesbares Design."
Ein paar Tipps aus der Praxis. Vier Dinge haben sich für mich bewährt:

1. Bitte das Modell explizit um „eine einzelne, in sich geschlossene HTML-Datei ohne externe Abhängigkeiten" - dann läuft das Ergebnis offline und auch im gefilterten Schul-WLAN.

2. Für den Schuleinsatz ist regelbasiertes Feedback, das fest in der Datei steckt, meist die bessere Wahl als eine Live-Anbindung ans Sprachmodell: Es funktioniert ohne Internet und ist datenschutzrechtlich unkritischer.

3. Keine personenbezogenen Schülerdaten in die Anwendung geben.

4. Und: klein anfangen, dann erweitern - erst das Grundspiel zum Laufen bringen, danach in weiteren Runden einen Timer, mehr Fragetypen oder eine Wiederholungsfunktion ergänzen.

Kurz zu Zugang und Kosten. Grundsätzlich geht der Einstieg auch mit kostenlosen Zugängen, beim Vibe Coding stößt man damit aber schnell an Nutzungsgrenzen. Ein kostenpflichtiger Zugang im niedrigen zweistelligen Euro-Bereich pro Monat ist in meinen Augen für das Erproben und Experimentieren (das häufige mehrere Versuche beinhaltet) sehr sinnvoll und gut angelegt; die genauen Konditionen ändern sich, ein kurzer Blick auf die aktuellen Angebote lohnt. Wer bei anderen Modellen wie ChatGPT oder Gemini bleibt, bekommt den Code als Text, speichert ihn als *.html-Datei und öffnet sie im Browser. Das ist zwar etwas umständlicher, aber machbar; für einen öffentlichen Link helfen Dienste wie GitHub oder Netlify. Auch das hat Joscha Falck in seinem Beitrag anschaulich beschrieben.

„Demokratisierung der Materialerstellung"?

Damit bin ich bei einer Frage, die mich (auch) mit Blick auf KI schon länger umtreibt und auf die ich schon vor über drei Jahren im Blogbeitrag zu individuellen Tutorsystemen einging: Wenn die technische Hürde fällt und jeder nun sein eigenes Lernmaterial auf die eigene Lerngruppe zugeschnitten erstellen kann - demokratisiert das die Materialerstellung? Können jetzt Lehrkräfte und Schülerinnen und Schüler ihre eigenen Lernumgebungen für individuelles Lernen kreieren und sind nicht mehr auf fertige (kommerzielle) Angebote angewiesen?

Einerseits ja: Die Hürde, eine passgenaue, differenzierende Anwendung für genau diese eine Lerngruppe zu bauen, war noch nie so niedrig. Aus einer Nachfrage in der Fortbildung wird ein einsetzbares Werkzeug, aus einer schnellen Idee während der Unterrichtsvorbereitung auch noch am Vorabend der Stunde ein ausgereiftes Lernspiel. Die Rolle der Lehrkraft verschiebt sich dabei, wie Falck treffend schreibt, weiter in Richtung Gestaltung und Kuratieren: Ich muss nicht mehr alles von Grund auf neu erstellen oder mit nur halb editierbaren Verlagsmaterialien vorliebnehmen, sondern kann Vorhandenes als Ausgangspunkt nehmen und in neue Formate überführen lassen. Und der Gedanke, dass auch Lernende zu Gestaltern eigener Lernanwendungen werden - einen Trainer für den eigenen Fehlerschwerpunkt, eine Simulation für ein schwer greifbares Konzept -, ist mehr als eine Spielerei. Er verschiebt potenziell, wer im Unterricht produziert und wer konsumiert und lässt eine Ahnung davon entstehen, wie sich der Kompetenzbereich „Mitgestalten" im Kompetenzmodell für Lehrende und Lernende zum Beispiel anbahnen ließe.

Und trotzdem würde ich das Wort „Demokratisierung" nach wie vor mit Vorsicht verwenden, wenn man einige Fallstricke im Blick behält.

Erstens: Erstellt (ich mag den Begriff „Bauen" irgendwie nicht) ist schnell, gewusst was zu erstellen ist die eigentliche Arbeit. Die Fantasie, überhaupt einen sinnvollen Anwendungsfall zu erkennen, stellt sich nicht von selbst ein - sie muss durch Ausprobieren und Abschauen trainiert werden und baut in der Regel auf großer Erfahrung auf. In beiden meiner Beispiele kam der didaktische Kern von Lehrkräften, die ihre Lerngruppe kennen; die KI hat die Umsetzung übernommen. Wenn aber das Erstellen per Klick zur Leichtigkeit wird und das Erkennen des Sinnvollen genuin menschlich und komplex bleibt, dann demokratisiert Vibe Coding vor allem den eher einfachen Teil (auf der Tool-Ebene) - und bevorteilt jene, die ohnehin schon über didaktische Expertise, Zeit und Ideen verfügen.

Zweitens: Interaktiv ist nicht gleich lernförderlich. Ein Werkzeug ist zunächst nur ein Angebot; ob daraus Lernen wird, entscheidet sich in der Nutzung - im Angebots-Nutzungs-Modell sind das die Mediationsprozesse in den Köpfen der Lernenden, die von sehr viel Kontext abhängen. Klickende Aktivität lässt sich leicht erzeugen, kognitive Aktivierung nicht. Ein Quiz, das Schülerinnen und Schüler durchklicken, ohne nachzudenken, ist schön animiert, bleibt aber didaktisch wertlos. Entscheidend bleiben die Einbindung in Lernziele, sinnvoll kontextualisierte Lernaufgaben und Arbeitsaufträge und die Frage, ob ein Tool wirklich Verstehen fördert oder nur (oberflächliche) Aktivität.

Drittens: Die Qualitätssicherung bleibt genuin menschlich und wird immer wichtiger, je inflationärer die Materialerstellung funktioniert (die Kehrseite der „Demokratisierung der Materialerstellung" - ich bin darauf in meinem Blogbeitrag zum Angebots-Nutzungs-Modell näher eingegangen). Sprachmodelle formulieren Falsches mit derselben Souveränität wie Richtiges. Die Übersetzungen im Fachwortschatz-Trainer müssen einmalig muttersprachlich (am besten mit den Schülerinnen und Schülern gemeinsam) überprüft werden, die historischen Angaben im Adventure gegengelesen, die Musterlösung kritisch in den Blick genommen werden. Und im Fach Geschichte kommt die schon genannte Quellenillusion hinzu: Was aussieht wie eine Quelle, ist womöglich eine glatte Rekonstruktion in Form einer KI-Kompilation. Wer solche Materialien einsetzt, muss diese Prüfung selbst leisten können - die Verantwortung lässt sich nicht an das Sprachmodell delegieren.

Viertens: Plattform- und Datenschutzabhängigkeit. Wer didaktische Infrastruktur auf einem proprietären System einer US-Firma aufbaut, macht sich abhängig von deren Geschäftsmodell, Preisen und Nutzungsbedingungen. Der pragmatische Ausweg ist, die Ergebnisse als eigenständige HTML-Dateien herunterzuladen, lokal zu sichern und keine personenbezogenen Schülerdaten in die Anwendungen zu geben. Genau deshalb erstelle ich bewusst in sich geschlossene Dateien mit zumeist regelbasiertem Feedback statt Live-Anbindung ans Modell (Ausnahme: Oberstufe mit volljährigen Schülerinnen und Schülern), die offline laufen, datenschutzseitig unkritischer sind und ggf. auch einen Anbieterwechsel überleben.

Für Schülerinnen und Schüler, aber eigentlich genauso für Lehrkräfte, noch fünftens: Wer Ergebnisse nur abnimmt, versteht weniger. Etwas „bauen" zu lassen ist eben noch kein Lernen - erst das Nachfragen, Prüfen und Überarbeiten bahnen Lernen an. Das eigenständige Erstellen von Lernumgebungen kann ein starker Lernanlass sein, aber nur, wenn genau diese Prüf- und Reflexionsschleifen eingeplant sind.

Vibe Coding in Schule und Unterricht: Zwischenfazit im Sommer 2026

Auch wenn nach wie vor die Mehrheit der Lehrkräfte gerade erst dabei ist, in das Thema genKI einzusteigen und erste Erfahrungen sammelt, ist Vibe Coding für viele ein naheliegendes Experimentiertfeld. Denn ganz sachlich betrachtet ist die technische Barriere für das Erstellen eigener interaktiver Lern- und Arbeitsumgebungen tatsächlich gefallen. Anders als der Hype um „agentische KI" bzw. „AI Agents", der sicherlich für viele Lehrpersonen auf einer sehr abstrakten Ebene liegt oder schlicht gar nicht bekannt ist, ist Vibe Coding greifbarer und relevanter: Für den schulrelevanten Ausschnitt - die einzelne, geschlossene, teilbare Anwendung - reicht heute eine präzise Beschreibung dessen, was man erreichen will, wo vor wenigen Jahren noch Programmierkenntnisse nötig waren. Das ist in der Tat ein „demokratisierendes" Element mit Blick auf digitale / interaktive und auf die einzelne Lerngruppe zugeschnittene Lernanlässe wie z.B. Lernspiele. Und in diesem Blogbeitrag bin ich ja auch wirklich nur auf „Lernspiele" eingegangen, nicht aber die umfassenden Möglichkeiten von Vibe Coding für unseren professionellen Alltag (von Arbeitsplattformen über Klausurenplanung, Prüfungsplanung bis hin zu internen Fortbildungsplattformen uvm.).

Der pädagogische Schwerpunkt hat sich aber nicht verschoben, denn die eigentlich zugrundeliegende, komplexe Arbeit bleibt didaktischer Natur:

Zu wissen, was ich für wen mit welchem Ziel in welchem Umfang entwickeln möchte,

anschließend die Qualität mit Blick auf die eigene Lerngruppe zu prüfen,

für kognitive Aktivierung statt bloße Aktivität zu gestalten,

das Tool in Lernziele, Aufgaben und Interessen der Lerngruppe einzubetten und

im besten Fall gemeinsam mit der Lerngruppe weiterzuentwickeln.

So gesehen ist Vibe Coding weniger eine Spielerei, sondern ein echter Sparringspartner und zugleich solche Lernspiele wie die hier gezeigten auch nur ein erster Einstieg für Lehrkräfte, die ohnehin didaktisch denken und Freude an Ideenfindung und jetzt aber auch direkter Umsetzung zu einer nutzbaren Anwendung haben. Die Rolle der Lehrkraft verschiebt sich dann - analog zum „Projektmanager des Codes" in der Softwareentwicklung - vom Produzenten des Materials zum Gestalter, Kurator und Qualitätswächter. Insofern sind die ersten kleinen Lernspiele dann eigentlich nur ein Ausgangspunkt für weiteres Lernen, das Erstellen eigener professioneller Arbeitsumgebungen und individueller Tools für den Arbeitsalltag.

Ich bleibe deshalb dabei, dass eigenes Ausprobieren unersetzlich ist für das Sammeln eigener Erfahrungen. Und die eigene Kreativität und eigene Ideen jetzt mit KI umsetzen zu können, das ist auch ein lohnender Spaß. Zugleich sollte man bei diesem spielerischen Experimentieren nicht aus dem Blick verlieren, dass es sich um KI-Kompilationen handelt, die je nach Schulfach und Thema vorsichtig zu behandeln sind, und den Unterschied zwischen animierter Aktivität und echtem Verstehen im Blick behalten. Die für mich spannendste Frage habe ich dabei noch gar nicht beantwortet, sondern nur aufgeworfen: Was passiert, wenn nicht mehr nur wir Lehrkräfte, sondern die Schülerinnen und Schüler selbst zu Gestaltern ihrer Lernumgebungen werden? Darüber lohnt es, im nächsten Schuljahr genauer nachzudenken - und, dem Thema angemessen, das eine oder andere einfach auszuprobieren. Einen Projekttag dazu haben wir zumindest schonmal im Blick...

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Mit KI und Vibe Coding ganz einfach interaktive Lernmaterialien erstellen - Einführung für Schule und Unterricht - Unterrichten Digital

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Das klingt nach der üblichen KI-Euphorie und ich habe mir bis zum ersten Blogbeitrag über Vibe Coding aus genau dem Grund auch etwas Zeit gelassen - man muss

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Professionelles Handeln in einer Kultur der Digitalität

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Professionelles Handeln in einer Kultur der Digitalität

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Lit.: Ergebnisse aus dem Kompetenzzentrum MINT (2026)

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Volumen & Oberfläche – Aufgabengenerator 

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Volumen & Oberfläche – Aufgabengenerator 

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Vibe Coding

Claude

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Klicke auf “Neue Zufallsaufgabe”, um zu starten.

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PLATO ist eine Lernplattform aus der Bildungsforschung: Sie erkennt, wo Ihr Kind steht, wählt automatisch die passenden Aufgaben und macht Fortschritt sichtbar, Stockwerk für Stockwerk.

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PLATO – Mathe üben, das sich Ihrem Kind anpasst

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Adaptive Mathe-Lernplattform aus der Bildungsforschung – kostenlos für Klasse 1–10.

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https://www.linkedin.com/posts/felixhaas8352_mathematikunterricht-vibecoding-claudecode-activity-7485921683078352896-ox2j?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAABAP_JUBoYimB_XCGE1fRu0ebOmFT5mUo3Y

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Interaktive 3D-Werkstatt für Würfelbauwerke im Mathematikunterricht: bauen, kippen, drehen und in vier Ansichten darstellen.

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Die Integration von Tablets, Apps und KI eröffnet vielfältige Möglichkeiten für einen zeitgemäßen Physikunterricht. Komplexe physikalische Zusammenhänge lassen sich damit anschaulicher vermitteln, fachliche und überfachliche Kompetenzen gezielter fördern, Experimente effektiver umsetzen und Lernprozesse motivierender gestalten. Die vorliegende Website soll Sie dazu anregen, neue didaktische Ansätze im Physikunterricht zu erproben.

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Experiment with different tokenizers (running locally in your browser).

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The Tokenizer Playground - a Hugging Face Space by Xenova

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Experiment with and compare different tokenizers

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Geometrie in Claude interaktiv erlebbar machen und als Artefakt veröffentlichen 

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Geometrie in Claude interaktiv erlebbar machen und als Artefakt veröffentlichen 

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Geometrie in Claude interaktiv erlebbar machen und als Artefakt veröffentlichen

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In Claude lassen sich interaktive Anwendungen entwickeln, die ich beliebig erweitern und als Artefakt veröffentlichen kann.

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20+1: Zwanzig und (d)eine Perspektive auf Künstliche Intelligenz – alle Impulse 

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20+1: Zwanzig und (d)eine Perspektive auf Künstliche Intelligenz – alle Impulse 

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20+1: Zwanzig und (d)eine Perspektive auf Künstliche Intelligenz – alle Videos – Museum für Kommunikation Frankfurt

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KI verstehen und anwenden lernen – mit kostenlosen Onlinekursen, Videos, Podcasts und Tools auf dem KI-Campus!

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Baue deinen Prompt wie ein didaktisches Briefing.

Diese App führt Schritt für Schritt durch die wichtigsten Entscheidungen: Material, Lernziel, Schülerhandlung, App-Format, Assets, Feedback, Sicherung und technische Vorgaben. Am Ende entstehen sofort nutzbare Prompts und Zusatzmaterialien für die weitere Arbeit mit KI.

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Diese App führt Schritt für Schritt durch die wichtigsten Entscheidungen: Material, Lernziel, Schülerhandlung, App-Format, Assets, Feedback, Sicherung und technische Vorgaben. Am Ende entstehen sofort nutzbare Prompts und Zusatzmaterialien für die weitere Arbeit mit KI.

Generator starten Vorlage wählen Schnellprompt

Schritt 1 Optional eine passende Vorlage wählen.

Schritt 2 Im Generator Material, Ziel, Format und Technik anklicken.

Schritt 3 Unter „Ergebnisse" Prompt-Kette, Unterrichtsplan oder Raster kopieren.

Schritt 4 Mit der KI erst Konzept, dann Assets, dann HTML-App erstellen lassen.

⚡ Schnellprompt für vorhandenes Material
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Schnellprompt öffnen

Didaktische Logik

Material sichtbar machen
Die App beginnt nicht mit Technik, sondern mit dem vorhandenen Unterrichtsmaterial.

Lernziel präzisieren
Die Teilnehmenden formulieren, was Lernende danach besser können sollen.

Schülerhandlung definieren
Der Prompt beschreibt konkrete Denkhandlungen: analysieren, vergleichen, entscheiden, begründen, reflektieren.

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Schulische Nutzung absichern
Offline, Single-File-HTML, keine externen Ressourcen, Reset-Funktion und datensparsame Bereitstellung.

Lern-Apps gewinnbringend einsetzen

Interaktive Lern-Apps sind dann didaktisch stark, wenn sie nicht nur Inhalte hübsch verpacken, sondern fachliches Denken auslösen: Lernende sollen auswählen, vergleichen, begründen, simulieren, überarbeiten oder reflektieren. Die App ersetzt dabei nicht den Unterricht, sondern strukturiert eine Lernhandlung.

🎯 1. Vom Material zur Lernhandlung

Ausgangspunkt ist nicht die Technik, sondern die Frage: Was sollen Lernende mit dem Material tun?

🧩 2. Passung von Format und Lernziel

Das App-Format sollte aus dem Lernziel entstehen.

Mystery/Fallakte: Informationen verknüpfen, Hypothesen bilden

Simulation: Variablen verändern und Wirkungen beobachten

Feedback-Trainer: Schreib- oder Lösungsqualität verbessern

Escape Room: fachliche Progression motivierend strukturieren

Dossier: Materialien ordnen, prüfen und auswerten

💬 3. Feedback statt nur Lösung

Gutes Feedback erklärt, warum eine Entscheidung sinnvoll oder problematisch ist.

🔐 4. Datenschutz & Praktikabilität

Für den Unterricht sind einfache, lokale Lösungen oft am praktikabelsten.

So kann eine Lern-App in eine Stunde eingebettet werden

Aktivierung
Kurzer Einstieg: Problem, Fall, Leitfrage oder Mission. Die Lernenden wissen, worauf sie achten sollen.

Erkundung
Lernende bearbeiten die App allein, in Paaren oder Gruppen. Wichtig: Sie notieren Entscheidungen, Begründungen oder Zwischenstände.

Sicherung
Die Ergebnisse werden nicht nur „durchgeklickt", sondern in einem Produkt gesichert: Lösung, Kommentarstruktur, Hypothese, Transferaufgabe, Protokoll.

Auswertung
Im Plenum werden Strategien, Begründungen und typische Fehler besprochen. Die App liefert Gesprächsanlässe.

Transfer
Die Lernenden wenden das Gelernte auf einen neuen Fall, einen neuen Text oder eine neue Aufgabe an.

HTML-Datei selbst speichern

Wenn die KI nur Code ausgibt

Manchmal stellt die KI keine fertige HTML-Datei zum Download bereit, sondern gibt nur den HTML-Code aus. In diesem Fall kann der Code manuell als HTML-Datei gespeichert werden.

1. Kopieren Sie den HTML-Code.

2. Öffnen Sie die App Editor und erstellen Sie eine neue Datei.

3. Fügen Sie den HTML-Code ein.

4. Wählen Sie Datei > Speichern unter.

5. Wählen Sie als Dateityp Alle Dateien, damit keine zusätzliche Endung wie .txt angehängt wird.

6. Speichern Sie die Datei mit der Endung .html, z. B. lernapp.html.

1. Kopieren Sie den HTML-Code.

2. Öffnen Sie TextEdit.

3. Wählen Sie Ablage > Neu und dann Format > In reinen Text umwandeln.

4. Fügen Sie den HTML-Code ein.

5. Wählen Sie Ablage > Sichern.

6. Geben Sie einen Dateinamen mit der Endung .html ein, z. B. lernapp.html.

7. Falls Sie nach der zu verwendenden Erweiterung gefragt werden, wählen Sie .html verwenden.

Schüler:innen als App-Ersteller

Wenn Lernende eigene Lern-Apps bauen

Besonders lernwirksam kann es sein, wenn Schüler:innen nicht nur eine App nutzen, sondern selbst eine kleine Lern-App konzipieren. Dann wird sichtbar, ob sie den Gegenstand didaktisch durchdrungen haben: Sie müssen entscheiden, was wichtig ist, welche Fehler typisch sind, welche Hilfen sinnvoll sind und wie man gutes Feedback formuliert.

Mögliches Bewertungsraster für Schüler-Lern-Apps

Direkt nutzbarer Arbeitsauftrag

Schülerauftrag: Eigene Mini-Lern-App erstellen

Entwickelt zu einem kleinen Teilthema unserer Unterrichtseinheit eine Mini-Lern-App. Die App soll anderen Lernenden helfen, einen zentralen Inhalt besser zu verstehen, anzuwenden oder zu üben. Erstellt zunächst ein kurzes Briefing mit Lernziel, Zielgruppe, App-Format, Interaktionen, Hilfen und Sicherung. Nutzt KI als Unterstützung, prüft und überarbeitet aber alle Inhalte fachlich. Am Ende gebt ihr eure App, euren wichtigsten Prompt und eine kurze Reflexion ab.

Material & Kontext

Wähle die wichtigsten Eckdaten per Klick. Ergänze nur das Thema und bei Bedarf eine kurze Materialnotiz.

Thema / Unterrichtsgegenstand

Ausgangsmaterial

Optionale Materialnotiz

Lernziel & Kompetenzfokus

Wähle, worauf die Lern-App fachlich zielen soll. Das konkrete Lernziel kann automatisch aus den Auswahlfeldern entstehen.

Kompetenzfokus der App Optional: eigenes Lernziel

Automatik: Wenn das Textfeld leer bleibt, erzeugt die App das Lernziel aus Thema, Kompetenzfokus und ausgewählten Lernzielaspekten.

Schülerhandlung

Wähle die fachlichen Denkhandlungen, die die Lernenden in der App ausführen sollen.

Optional: konkrete Schülerhandlung

Bilder & Assets

Wähle einfach aus, ob die Lern-App Bilder oder andere Gestaltungselemente braucht. Für viele Apps reicht ein gutes CSS-Design ohne zusätzliche Bilder.

Was soll die KI vorbereiten?

Wie sollen Bilder eingesetzt werden?

Von KI vorschlagen lassen Optional: besondere Wünsche

Hilfen, Feedback & Sicherung

Hier sind Mehrfachauswahlen sinnvoll: Eine gute App kann z. B. gestufte Hinweise, Selbstkontrolle und erklärendes Feedback kombinieren.

Hilfesystem

Von KI vorschlagen lassen Optional: eigenes Hilfesystem / besondere Hilfen

Feedbacklogik

Von KI vorschlagen lassen Sicherung / Abschlussprodukt

Technische Vorgaben

Diese Angaben machen den Prompt für schulische Kontexte deutlich brauchbarer.

Konzeptprompt kopieren Als TXT herunterladen

Schrittweise mit KI arbeiten

Diese Seite zerlegt den Gesamtprozess in einzelne Prompts. So können Lehrkräfte Schritt für Schritt mit der KI arbeiten: erst Analyse und Konzept, dann Assets, dann HTML-App, dann Debugging.

⚡ Schnellprompt Vorhandenes Material einfügen oder hochladen und direkt in eine HTML-Lern-App umwandeln lassen.

1️⃣ Konzeptprompt Material, Lernziel und App-Idee zuerst didaktisch klären.

2️⃣ Assetprompt Bilder, Icons oder Visualisierungen bei Bedarf getrennt planen.

3️⃣ App-Code-Prompt Auf Basis des Konzepts die vollständige Single-File-HTML-App erstellen lassen.

4️⃣ Debug-Prompt Die fertige App systematisch prüfen und verbessern lassen.

Teilprompts aktualisieren Alle Teilprompts kopieren Code als HTML speichern

Fertige Texte zum Kopieren

Tipp: Der Schnellprompt ist für den direkten Einstieg mit vorhandenem Material. Die Teilprompts sind für ein schrittweises Vorgehen: Konzept → Assets → HTML-App → Debug.

Vorlagen zum Schnellstart

Die Vorlagen füllen den Generator automatisch mit typischen Szenarien. Danach lässt sich alles anpassen.

⚡ Schnellprompt: Material automatisch umwandeln

Nutze diesen Weg, wenn du ein vorhandenes Arbeitsblatt, PDF, Bild oder Aufgabenblatt hast und die KI alle Parameter selbst bestimmen soll.

Schnellprompt öffnen

Deutsch: Kommentar-Trainer Material-Based Writing / Kommentar mit Feedbacklogik

Deutsch: Brecht-Regie-Mystery Episches Theater anhand einer Regieentscheidung

VWL/Englisch: EZB-Fallakte Zinsentscheidung als Dokumenten-Mystery

Englisch: Social Media Dilemma Quellen prüfen, Position entwickeln, Diskussion vorbereiten

Mathematik: Lineare Funktionen Simulation zu Steigung und Achsenabschnitt

Mathematik: Quadratische Funktionen Parameter-Simulation mit Graphenlogik

Physik: Kraft & Beschleunigung Simulation zu F = m · a

Physik: Ohmsches Gesetz Messwerte, Widerstand, Stromstärke, Spannung

Chemie: pH-Wert Experiment, Indikatoren und Alltagsstoffe

Biologie: Ökosystem Parameter und Folgen in einem Ökosystem

Pädagogik/Psychologie: Motivation Demotivation analysieren und Interventionen testen

Hinweis: Diese App erzeugt bewusst zuerst einen Konzept- und Arbeitsauftrag. Man kann die KI danach direkt bitten, daraus den vollständigen HTML-Code zu schreiben.

Zum Generator

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Prompt-Generator: Vom Material zur Lern-App

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Michael Braun // FOSBOS Weiden // michael.braun@fosbosweiden.de

(Barcamp 12.06.26)

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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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Präsentation

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AI is making you faster AND slower, better AND worse at your job

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AI is making you faster AND slower, better AND worse at your job

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https://drphilippahardman.substack.com/p/ai-is-making-you-faster-and-slower

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Study and Learn Agent: your study coach, built for learning 

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Study and Learn Agent: your study coach, built for learning 

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Copilot

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Application error: a client-side exception has occurred (see the browser console for more information).

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Pinnwand

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Auf dieser Pinnwand findet ihr weiterführende Infos & Links zum Workshop.

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Lernpfad

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Erklärvideo – Die NextGenAI wartet auf Dich!

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Course: KI im MINT-Unterricht | MINT-Campus

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Select activity Du kannst Dir hier die Schritt-für-Schritt Anleitu…

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In der Sekundarstufe 1

Planungsvorlage

https://luccaspohn.substack.com/p/funf-felder-fur-bessere-ki-aufgaben?utm_source=substack&publication_id=8594270&post_id=198835854&utm_medium=email&utm_content=share&utm_campaign=email-share&triggerShare=true&isFreemail=true&r=8j2bx&triedRedirect=true

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Unterrichtsprojekt

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Im Rahmen einer Projektarbeit befassten sich die Schülerinnen und Schüler der Klasse 8a mit der faszinierenden Welt der Parabeln. Herr Dr. Bronner berichtet.

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Material zu 4 KI-Kompetenzbereichen, orientiert am AI Literacy Framework (OECD/EU): “Sich mit KI auseinandersetzen”, “Kreativ sein mit KI”, “KI verantwortungsvoll nutzen” und “KI gestalten & entwickeln”. Für SuS der Primar- als auch Sekundarstufe.

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AI Tools, PD Courses, & Teaching Materials

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Künstliche Intelligenz KI Kompetenz, Orientiert am AI Literacy Framework, Europäischen Kommission und der OECD

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Wie KI Hypothesenbildung in MINT endlich diskutierbar macht 

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Wie KI Hypothesenbildung in MINT endlich diskutierbar macht 

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Wie KI Hypothesenbildung endlich diskutierbar macht

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Vor dem Versuch liefert das LLM drei plausible Alternativhypothesen.

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Fertig ausgearbeitete Unterrichtseinheiten mit klarer Struktur, direktem Lehrplanbezug, definierten Lernzielen, Differenzierungsmöglichkeiten und konkreten Bewertungsansätzen

Interaktive Unterrichtsmaterialien für Schülerinnen und Schüler und Lehrkräfte

Zugang zum LEGO® Education Lehrerportal mit digitalen Ressourcen, Unterrichtsunterstützung und weiterführenden Materialien - ohne Lizenz oder Kosten

Begleitende Materialien zur Förderung von Diskussion, Reflexion und Transfer

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Informatik & KI Lernlösungen für die Klassen 1–9 | LEGO® Education

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LEGO® Education Informatik & KI bringt Schüler*innen die Welt der Informatik näher, sorgt für Aha-Momente im Unterricht und unterstützt Lehrkräfte mit lehrplanbasierten, sofort einsetzbaren Materialien.

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KI Lernstrecke für Schüler*innen: Ein kostenloser Kurs zur Künstlichen Intelligenz - Digital & Kreativ

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In den letzten Monaten durfte ich im Auftrag des österreichischen Bildungsministeriums gemeinsam mit meinem Lehrerkollegen Florian Wanner an einem besonderen Projekt arbeiten: einer KI Lernstrecke für Schüler*innen. Unser Ziel war es, einen Moodle-Kurs zu erstellen, der Künstliche Intelligenz nicht komplizierter macht, als sie sein muss. Schüler*innen sollen verstehen, was KI ist, wo sie ihnen im

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Zip - Download

entpacken

starten

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Programming in the Age of Artificial Intelligence: Opportunities, Limits, and New Possibilities for Teacher Education

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Last week, I had the opportunity to lead the professional development session «Programming with AI Support: Programming in the Age of Artificial Intelligence» at the Zurich University of Teacher Education. At its core was a topic that has been on my mind for quite some time: What does it mean for education and teaching when artificial intelligence becomes increasingly capable of writing functional code? For me, the focus was not simply on new tools, but on fundamental questions about the future of programming and computer science education.

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Interaktiver 3D-Simulator zur Visualisierung der kosmischen Expansion und der Grenzen der Erreichbarkeit im Universum.

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Dieser KI-Assistent hilft dir, zu einer physikalischen Größe die passende Formel zu finden, erläutert Einsatz der Formel und erklärt, wie man sie umformt. Hinweis: Das Ergebnis wird nicht immer auf die richtige Zahl gültiger Ziffern gerundet. Von Sabine Reither

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AI Tools, PD Courses, & Teaching Materials

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Dieser KI-Assistent hilft dir, zu einer physikalischen Größe die passende Formel zu finden, erläutert Einsatz der Formel und erklärt, wie man sie umformt. H…

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AI Tools, PD Courses, & Teaching Materials

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Der KI-Chatbot ZellGuide hilft dir, die Themenbereiche Zellaufbau, Enzymatik und Zellatmung besser zu verstehen und für Klausuren in der Oberstufe zu lernen…

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Ich bin der GPT des MINT-DataLabs von MINTvernetzt und helfe dabei, die MINT-Landschaft anhand von Daten zu analysieren. Klicke auf eine der folgenden Optionen, um ein Gespräch zu starten.

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ChatGPT helps you get answers, find inspiration, and be more productive.

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https://to-teach.ai/tools/graphics

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KI im MINT-Unterricht: Materialkompass | Science On Stage

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Aus: KI-Superkräfte für die Umwelt, 6–10 Jahre:

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Erste Schritte mit KI und Datenanalyse | Science On Stage

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MINT-Texte klischeefrei mit KI erstellen 

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MINT-Texte klischeefrei mit KI erstellen 

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Video (9 min)

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Video MINT-Texte klischeefrei mit KI erstellen

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Video ✓ kostenlos ✓ Keine Bescheinigung ✓ KI, Heterogenität & Differenzierung, Methoden ▷ Jetzt loslegen

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KI-Chatbots im Programmierunterricht mit Scratch. 

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KI-Chatbots im Programmierunterricht mit Scratch. 

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Eine explorative Studie zum Einsatz von KI-Chatbots im Programmierunterricht mit Scratch in der Sekundarstufe

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KI-Chatbots im Programmierunterricht mit Scratch. Eine explorative Studie zum Einsatz von KI-Chatbots im Programmierunterricht mit Scratch in der Sekundarstufe I

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Die zunehmende Verfügbarkeit von KI-Chatbots wie ChatGPT eröffnet neue Möglichkeiten für den Programmierunterricht in der Sekundarstufe I. Diese explorative Masterarbeit untersuchte, wie Schüler:innen der Sekundarstufe I einen KI-Chatbot bei der blockbasierten Programmierung mit Scratch nutzen. Ziel war es, Einblicke in Nutzungsmuster, Gründe für die Nutzung und Nichtnutzung sowie in typische Interaktionsmuster zu gewinnen. Darüber hinaus wurde ein unterstützendes Kartenset entwickelt und evaluiert, welches Schüler:innen beim Einsatz des KI-Chatbots begleiten soll. Diese Arbeit liefert somit erste Einblicke in den KIgestützten Programmierunterricht in der Sekundarstufe I. Die Studie folgte einem qualitativ-explorativen Forschungsdesign und basierte auf einer Methodentriangulation bestehend aus der Analyse von Chathistorien (Erhebung 1), Leitfadeninterviews (Erhebung 2) sowie einem qualitativen Fragebogen (Erhebung 3). Die Ergebnisse zeigen, dass die Schüler:innen den KI-Chatbot nur sehr wenig beim Programmieren mit Scratch eingesetzt haben. Die Schüler:innen setzten den KI-Chatbot mehrheitlich für die Code- und Ideengenerierung ein. Zusätzlich zu den Unterstützungsszenarien auf dem Kartenset haben die Schüler:innen den KI-Chatbot auch als Hilfestellung im Zusammenhang mit der Programmierlernumgebung Scratch genutzt, zweckfreie Interaktionen getätigt sowie die Generierung von codefremden Inhalten angefordert. Als Gründe für die Nutzung des KI-Chatbots konnten unter anderem die funktionalen Eigenschaften des KI-Chatbots sowie unterschiedliche persönliche und antwortbezogene Gründe identifiziert werden. Für eine Nichtnutzung des KI-Chatbots waren vor allem persönliche, soziale und emotionale Gründe, aufgaben- und antwortbezogene Gründe sowie die individuellen Voraussetzungen der Schüler:innen verantwortlich. Bei den Interaktionsmustern zeigten sich vor allem verfeinernde, effizienzorientierte und explorative Interaktionsmuster, bei welchen die Schüler:innen hauptsächlich in einem steuernden und dialogischen Interaktionsstil mit dem KI-Chatbot interagiert haben. Obwohl das Kartenset von den Schüler:innen nicht häufig eingesetzt wurde, fielen die Rückmeldungen zu den Bereichen Format, Unterstützung, Inhalt und Design insgesamt positiv aus. Im Rahmen der Evaluation des Kartensets konnten zudem einzelne Aspekte identifiziert werden, wie solche Unterstützungsszenarien in Zukunft weiterentwickelt werden könnten.

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Jugend forscht

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Sendung mit der Maus

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Aus einer Idee einen Text zu machen – das schafft eine Künstliche Intelligenz in Sekundenschnelle. Aber wie funktioniert das eigentlich? Ralph erklärt, warum eine KI viel mehr zählt, als sie schreibt. Denn erst durch das Zählen von Wörtern, Buchstaben und deren Kombinationen sammelt sie Daten – und erkennt darin schließlich Muster. So „lernt“ die KI und kann mithilfe dieser Muster neue Texte zusammenzusetzen. Die wirken fast, als hätte sie ein Mensch geschrieben…

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Not your computer? Use a private browsing window to sign in. Learn more about using Guest mode

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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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Präsentation zum Padlet & zur wissenschaftlichen Analyse

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Generiere eine Gruppenarbeitsaktivität für Schüler basierend auf einem Thema, Standard oder Ziel.

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Join thousands of teachers saving hours of time using AI to help lesson plan, differentiate, write assessments, write IEPs, communicate clearly, and more!

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Basierend auf den Prinzipien des projektbasierten Lernens (PBL) erstellen Sie einen vollständigen Projektplan.

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https://app.magicschool.ai/tools/science-lab?share=bdc935ef-2aca-4801-ade4-9e4ed0c30909

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Erstellen Sie ein ansprechendes Wissenschaftslabor basierend auf Themen und Standards Ihrer Wahl.

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KIMADU Erstellung didaktischer KI-Agenten für den Mathematikunterricht

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KIMADU Erstellung didaktischer KI-Agenten für den Mathematikunterricht

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Dieser KI-Agent ist ein geduldiger Mathematik-Agent, der Schritt für Schritt zeigt, wie man lineare Gleichungen löst. Er erklärt klar, lobt Fortschritte und hilft bei Fehlern, ohne sofort die Lösung zu verraten.

(Klasse 8 und 9)

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KI-Agent: Das verflixte x (Mathematik) | Lehren und Lernen

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Dieser KI-Agent ist ein geduldiger Mathematik-Agent, der Schritt für Schritt zeigt, wie man lineare Gleichungen löst. Er erklärt klar, lobt Fortschritte und hilft bei Fehlern, ohne sofort die Lösung zu verraten.

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KI-Agent: Memematic Mather (Mathematik) 

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KI-Agent: Memematic Mather (Mathematik) 

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Dieser humorvolle KI-Agent kann insbesondere das kritische Denken der Lernenden durch das selbstständige Arbeiten ansprechen. Er eignet sich gut für den Einsatz in eigenständigen Übungs- bzw. Arbeitsphasen der Schülerinnen und Schüler, bei denen eine individuelle Rückmeldung zu Aufgaben erwünscht ist.

(alle Klassen)

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KI-Agent: Memematic Mather (Mathematik) | Lehren und Lernen

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Dieser humorvolle KI-Agent kann insbesondere das kritische Denken der Lernenden durch das selbstständige Arbeiten ansprechen. Er eignet sich gut für den Einsatz in eigenständigen Übungs- bzw. Arbeitsphasen der Schülerinnen und Schüler, bei denen eine individuelle Rückmeldung zu Aufgaben erwünscht ist.

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Förderung mathematischer Denkstile durch KI?

# data[].attributes.subject
Förderung mathematischer Denkstile durch KI?

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Mambio bietet Kindern auf wissenschaftlicher Grundlage individuell angepasste Mathe-Inhalte, die sie auf spielerische Weise erlernen.

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Die Mambio App bietet Kindern auf wissenschaftlicher Grundlage individuell angepasste Mathe-Inhalte, die sie auf spielerische Weise erlernen.

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Word Embeddings beeinflussen, wie KI Sprache versteht – und damit auch, wie sie gesellschaftliche Muster oder Vorurteile übernimmt.

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Daniel Smilkov, Nikhil Thorat, Charles Nicholson, Big Picture

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Embedding projector - visualization of high-dimensional data

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https://learn.hoou.de/course/view.php?id=1238

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Mila weiss nicht, wie 2045 „wirklich“ aussieht. Sie ist bewusst eine fiktionale Perspektive, um Schülerinnen und Schüler dazu zu bringen, bessere Fragen zu stellen, Annahmen zu hinterfragen und Zukunftsvorstellungen kritisch zu reflektieren.

Es geht nicht um Prognosen, sondern um Denken, Einordnen und Reflektieren.

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AI Tools, PD Courses, & Teaching Materials

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Ich bin Mila, 15 Jahre alt, und lebe im Jahr 2045. Du kannst mich interviewen und mir Fragen zu Schule, Alltag, Technologie, KI und Gesellschaft stellen.
Ic…

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Mit Megaprompts zu individuellem Feedback 

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Mit Megaprompts zu individuellem Feedback 

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Aus der Praxis - Mit Megaprompts zu individuellem Feedback - Deutsches Schulportal

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KI-Tipp: Eine Lehrerin zeigt, wie KI selbstständiges Lernen im Englischunterricht der Oberstufe unterstützt.

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KI-Deep Dive: Technische Grundlagen von Foundation Models

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KI-Deep Dive: Technische Grundlagen von Foundation Models

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Altersgerechte und einsatzbereite Unterrichtsmaterial zum Thema KI und Klima für Schülerinnen und Schüler vom Klima Campus.

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Dieser KI-Agent unterstützt Schülerinnen und Schüler beim eigenständigen Üben und  Wiederholen der Berechnungen an Kreisen, indem er adaptive  Hilfestellungen gibt und zur eigenständigen Lösungsfindung motiviert.#

(Klasse 9)

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KI-Agent: Kreismeister (Mathematik) | Lehren und Lernen

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Dieser KI-Agent unterstützt Schülerinnen und Schüler beim eigenständigen Üben und Wiederholen der Berechnungen an Kreisen, indem er adaptive Hilfestellungen gibt und zur eigenständigen Lösungsfindung motiviert.

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Der „Modellierungs-Unterstützer“ kann Lehrkräfte bei der Planung und Vorbereitung von Unterrichtsstunden, Entwicklung von Aufgaben oder anderen Lernmaterialien, sowie weiteren Planungstätigkeiten unterstützen, welche im Unterricht die prozessbezogene Kompetenz des mathematischen Modellierens fördern sollen.

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KI-Agent: Modellierungs-Unterstützer (Mathematik, Lehrkräfte) | Lehren und Lernen

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Der „Modellierungs-Unterstützer“ kann Lehrkräfte bei der Planung und Vorbereitung von Unterrichtsstunden, Entwicklung von Aufgaben oder anderen Lernmaterialien, sowie weiteren Planungstätigkeiten unterstützen, welche im Unterricht die prozessbezogene Kompetenz des mathematischen Modellierens fördern sollen.

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KI-Agent: Prompting-Unterstützer (Mathematik, Lehrkräfte) | Lehren und Lernen

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Dieser KI-Agent unterstützt Lehrkräfte bei der Erstellung von KI-Agenten bzw. Systemprompts zu gewünschten Themen.

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6.-7. Kl

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Es handelt sich um im Unterricht bewährte Beispiele, die von Lehrkräften und Mitarbeitenden der Universität Siegen im Rahmen des Forschungsvorhabens KIMADU entwickelt worden sind. Sie bilden keinen finalen Arbeitsstand ab, sondern laden als OER-Materialien dazu ein, von Lehrkräften partizipativ weiterentwickelt und angepasst zu werden.

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KI-Agent: Schokoproblem-Helfer (Mathematik) | Lehren und Lernen

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Dieser KI-Agent ist ein geduldiger und motivierender Mathematik-Lernbegleiter, der Schülerinnen und Schüler beim Arbeiten mit Brüchen und rationalen Zahlen unterstützt.

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Zielsetzung: Die Lernenden tauchen spielerisch in die Welt der Bäume ein, entschlüsseln Rätsel und identifizieren verschiedene Baumarten, um einen „Waldschatz“ zu finden und einen „Fluch“ zu brechen. Inhalte und Methoden: Die Schüler:innen lösen in einem Escape-Room-Szenario verschiedene Rätsel rund um Baumarten. Sie müssen Bäume anhand von Beschreibungen erkennen, Wissenslücken in Texten füllen, Aussagen über Bäume als richtig oder falsch bewerten und Bäume als Laub- oder Nadelbäume klassifizieren. Das Arbeitsblatt fordert auch dazu auf, gefundene Bäume zu dokumentieren, z. B. durch Fotos oder Zeichnungen. Kompetenzen:
Artenkenntnis von Bäumen
Analytisches Denken und Problemlösung
Leseverständnis und Textanalyse
Klassifizierung und Kategorisierung
Zielgruppe und Niveau:
ab Klasse 5

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Erstellung didaktischer  KI-(Agenten) Assistenten für den  Mathematikunterricht

# data[].attributes.subject
Erstellung didaktischer  KI-(Agenten) Assistenten für den  Mathematikunterricht

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KI-Didaktik: Von den 5 Dimensionen zur konkreten Aufgabenkultur 

# data[].attributes.subject
KI-Didaktik: Von den 5 Dimensionen zur konkreten Aufgabenkultur 

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KI-Didaktik: Von den 5 Dimensionen zur konkreten Aufgabenkultur 🎯 — Manuel Flick

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Wie lassen sich die 5 Dimensionen “Lernen und KI” in konkrete Aufgabenformate überführen? Joscha Falck und ich haben dazu eine Planungsvorlage für die Unterrichtspraxis entwickelt, die diese Frage adressiert und vier Aufgabenkategorien unterscheidet: KI-thematisierend, KI-integrierend, KI-

# data[].attributes.attachment_link.description
Ein Generator für didaktisch fundierte MINT-Aufgaben mit KI-Unterstützung.

# data[].attributes.attachment_link.description
KI verstehen und anwenden lernen - mit kostenlosen Onlinekursen, Videos, Podcasts und Tools auf dem KI-Campus!

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Trendmonitor Spezial

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KI-basierte adaptive Lernunterstützung zur Diagnostik und Förderung der mathematischen Basiskompetenzen im inklusiven Kontext

# data[].attributes.attachment_link.title
KI-ALF – KI-basierte adaptive Lernunterstützung zur Diagnostik und Förderung der mathematischen Basiskompetenzen im inklusiven Kontext

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pib.Education ist eine interaktive Plattform, die Robtik & KI spannend und zugänglich macht für junge MINT-Talente.

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pib | The 3D Printable Robot – pib | The 3D Printable Robot

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Print Build Develop YOUR OWN ROBOT pib steht für printable intelligent bot und ist ein 3D-druckbarer humanoider Roboter, den jeder selbst bauen kann. Für wen ist pib interessant?

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Mit KI- und AR-gestütztem Lernen Strukturformeln meistern.

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Informationen für Lehrkräfte – OrChemSTAR

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Zur Beschreibung chemischer Verbindungen und Reaktionsmechanismen hat sich in der Chemie eine Vielzahl von abstrakten Formalismen etabliert, die bei Bedarf unterschiedliche Funktionen erfüllen. Chemiker*innen wählen je nach Anwendungszweck und Kontext einen geeigneten Formalismus aus, sind aber auch in der Lage, zwischen verschiedenen Darstellungsweisen zu übersetzen, wenn dies erforderlich ist.

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Lernpfad

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Sek 1

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Nachhaltige Künstliche Intelligenz (KI), auch Green AI genannt, macht das Spannungsfeld sichtbar: Einerseits kann KI im Klima- und Umweltschutz eingesetzt werden, andererseits bringt sie selbst Herausforderungen mit sich – etwa einen hohen Energie- und Ressourcenverbrauch, den Einsatz seltener Rohstoffe oder soziale Fragen.

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KI und Umweltschutz: Ein Überblick für die Bildungsarbeit 

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KI und Umweltschutz: Ein Überblick für die Bildungsarbeit 

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KI und Umweltschutz: Ein Überblick für die Bildungsarbeit – UiU

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Künstliche Intelligenz (KI) verändert unseren Alltag rasant: Texte, Bilder oder Videos entstehen heute mithilfe von KI-Anwendungen in Sekunden. Auch in Medizin, Industrie oder Landwirtschaft spielt KI eine immer größere Rolle. Gleichzeitig werden Umweltfolgen wie Energie- und Wasserverbrauch diskutiert.

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KidsGPT.eu - Dein KI-Helfer für Lernen, Spaß & Alltag - Kostenlose Prompts für Schule, Hausaufgaben und mehr

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Flashcards:

Name the input and output energy.

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Zuordnung:

Order the types of electromagnetic radiation from shortest to longest wavelength.

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Erstelle ein personalisiertes Bilderbuch, entweder für Kinder oder Erwachsene, zu einem bestimmten Thema und für eine Zielgruppe in einem beliebigen Alter mit Bildern in einem beliebigen Kunststil.

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Meet Gemini, Google's AI assistant. Get help with writing, planning, brainstorming, and more. Experience the power of generative AI.

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KI-Assistent, der kreative Spiele für den Mathematikunterricht der Klassen 1 bis 10 entwickelt.

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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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NotebookLM mit Deep Research vom Material zur Lernsequenz 

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NotebookLM mit Deep Research vom Material zur Lernsequenz 

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NotebookLM mit Deep Research vom Material zur Lernsequenz

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NotebookLM wird zum Lernstudio. Deep Research findet Quellen, erstellt Leitfäden, Karteikarten und Quiz direkt aus deinen Materialien. So planst du schneller, behältst Quellen im Blick und lernst effizienter.

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Fortbildung KI verstehen - KI vermitteln 

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Fortbildung KI verstehen - KI vermitteln 

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Fortbildung KI verstehen - KI vermitteln | KI-Campus

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KI verstehen und anwenden lernen – mit kostenlosen Onlinekursen, Videos, Podcasts und Tools auf dem KI-Campus!

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Gemini Lernhilfe: Wie funktioniert Photosynthese? 

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Gemini Lernhilfe: Wie funktioniert Photosynthese? 

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Online Kurs Lehrer

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tüftellab digital: hier können sie sich anmelden

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Spielend leicht KI verstehen: Rollenspiel zu Klimaschutz und Künstliche Intelligenz für Schule, Bibliothek, Umweltorganisation, Jugendzentrum.

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Der Prompt.
"Erstelle eine Geschichte, die einem Kind erklärt, was Multiple Sklerose ist. Die Geschichte ist, dass die Mutter MS hat und sie dem Sohn anhand ihrer unterschiedlichen Symptome in Alltagssituationen die Erkrankung liebevoll und sympathisch erklärt."

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Defining Atoms and Their Properties

Chemie

Sek 1

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Elektrischer Stromfluss beim Smartphone-Ladevorgang

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Berechnung der Flächen von Gartensektionen

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Berechnung der Flächen von Gartensektionen

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Verpacken von Fruchtsnack-Tütchen in Schachteln unter Verwendung von Multiplikation und Division

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Leap Pro ist eine von der Ease of Mind GmbH entwickelte, DGSVO-konforme Plattform mit KIgestützten

Lernlösungen. Die Nutzer können unter Anwendung von KI Aufgaben erstellen, auf

die strukturierte und fokussierte Rückmeldungen erfolgen. Dabei werden sie von einem Chatbot

assistiert. Er soll sicherstellen, dass generierte Aufgaben sinnvoll und mit vorher definierten

Bildungszielen, -kompetenzen und Anspruchsniveaus abgestimmt sind. Die Aufgaben können

dann mit den Lernenden geteilt werden, die diese dann – wiederum assistiert von einem

Chatbot – bearbeiten können.

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Free Beta Phase | Help Shape the Future of Education!

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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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Erstellen Sie einen 5E-Modell-Lektionsplan für Ihren naturwissenschaftlichen Unterricht. Einbinden, Erkunden, Erklären, Erweitern, Bewerten.

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Join thousands of teachers saving hours of time using AI to help lesson plan, differentiate, write assessments, write IEPs, communicate clearly, and more!

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Zielsetzung: Das Arbeitsblatt zielt darauf ab, ein grundlegendes Verständnis für die Bedeutung von Vitaminen für den menschlichen Körper zu vermitteln und die Fähigkeit zur kritischen Auseinandersetzung mit Gesundheitsinformationen und der Notwendigkeit von Nahrungsergänzungsmitteln zu fördern.
Inhalte und Methoden: Das Arbeitsblatt behandelt die Funktion und Vorkommen verschiedener Nährstoffe. Es beginnt mit einer Analyse von Social-Media-Posts einer Fitness-Influencerin, um die Schüler:innen zur kritischen Reflexion über beworbene Produkte anzuregen. Anschließend werden die wichtigsten Nährstoff-Bestandteile und ihre Aufgaben detailliert erläutert. Die Methoden umfassen das Lesen und Analysieren von Texten, das Beantworten von Verständnisfragen im Multiple-Choice-Format und das Zuordnen von Nährstoff-Bestandteile zu ihren Funktionen. Abschließend wird die Notwendigkeit und der Nutzen von Nahrungsergänzungsmitteln kritisch beleuchtet.
Kompetenzen:
Sachkompetenz: Kenntnisse über die verschiedenen Nährstoff-Bestandteile, ihre Funktionen und ihr Vorkommen in Lebensmitteln.
Methodenkompetenz: Analyse von Texten und kritische Bewertung von Informationen.
Urteilskompetenz: Fähigkeit zur Meinungsbildung bezüglich der Notwendigkeit von Nahrungsergänzungsmitteln.
Zielgruppe und Niveau: Sekundarstufe I, ab 5. Klasse.
BNE-Ziel: 3. Gesundheit und Wohlergehen

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Gruppenpuzzle: Aufbau tierischer Zellen 

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Gruppenpuzzle: Aufbau tierischer Zellen 

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Der Zellkern ist ein zentraler Bestandteil jeder tierischen Zelle und wird oft als das "Kontrollzentrum" bezeichnet. Er steuert viele wichtige Funktionen und enthält das Erbgut, die DNA (Desoxyribonukleinsäure). Die DNA ist wie ein Bauplan, der alle Informationen für das Wachstum, die Entwicklung und die Funktion eines Organismus enthält.

Der Zellkern ist von einer Doppelmembran umgeben, der sogenannten Kernhülle. Diese schützt den Inhalt des Kerns und trennt ihn vom restlichen Zellinneren, dem Zytoplasma. In der Kernhülle befinden sich viele kleine Öffnungen, die Kernporen. Durch diese Poren können Moleküle wie RNA (Ribonukleinsäure) und Proteine hinein- und herausgelangen. RNA ist ein wichtiger Botenstoff, der Informationen von der DNA zu den Ribosomen transportiert, wo Proteine hergestellt werden.

Im Inneren des Zellkerns befindet sich das Chromatin, eine Mischung aus DNA und speziellen Proteinen. Während der Zellteilung wird das Chromatin zu Chromosomen aufgewickelt. Chromosomen sind fadenförmige Strukturen, die man unter dem Mikroskop sehen kann und die die genetische Information enthalten. Außerdem gibt es im Zellkern das Nukleolus oder Kernkörperchen. Hier werden Bestandteile der Ribosomen produziert.

Ein besonderes Merkmal des Zellkerns ist seine Fähigkeit, die Genaktivität zu steuern. Das bedeutet, er entscheidet, welche Gene zu welchem Zeitpunkt genutzt werden. So kann die Zelle auf Veränderungen in ihrer Umgebung reagieren und ihre Funktionen anpassen.

Wusstest du, dass rote Blutkörperchen von Säugetieren keinen Zellkern haben? Sie verlieren ihn während ihrer Entwicklung, um mehr Platz für den Sauerstofftransport zu haben. Ohne den Zellkern könnten die meisten tierischen Zellen jedoch nicht richtig funktionieren, da sie ihre "Anleitung" verlieren würden. Der Zellkern ist also unverzichtbar für das Leben und die Gesundheit von Zellen und somit für den gesamten Organismus.

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Gruppenpuzzle: Aufbau der tierischen Zelle

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Führe mit deinen Schüler:innen ein Gruppenpuzzle durch, bei der sich die einzelnen Gruppen mit den verschiedenen Bestandteilen der tierischen Zelle beschäftigen. Halte dich an die vorgegebenen Variablen, um die wichtigsten Organelle abzudecken. Damit ergeben sich fünf Gruppen.Natürlich ist es auch möglich Organelle wegzulassen oder andere Organellpaare als Variablen zu nutzen.

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