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KI-Didaktik: Eine Planungsvorlage zur Aufgabenkultur im KI-Zeitalter

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

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https://www.patrickbronner.de/KI

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„Ich glaube nicht, dass KI eine Lehrkraft ersetzen wird. Mein Traum ist, dass eine Lehrkraft, die KI nutzt, eine Lehrkraft ersetzt, die das nicht tut." John Hattie skizzierte kürzlich in einem seiner Vorträge seinen Blick auf Lernen in Zeiten von KI und schlug auch gleich noch ein neues Konzept vor: „Maßgeschneidertes Lernen". „Maßgeschneidertes Lernen bedeutet nicht, jedem Kind ein eigenes Curriculum zu geben", so Hattie. „Es bedeutet, dass Lehrkräfte ihren Unterricht basierend auf dem Lernfortschritt jedes Schülers gezielt anpassen."

Generative KI, guter Unterricht und das Angebots-Nutzungs-Modell

Nicht zuletzt in diesem Kontext wird der Einzug generativer KI-Systeme im Bildungsbereich vielfach als Chance dafür angesehen, den Unterricht präziser an individuelle Bedürfnisse anzupassen. Doch parallel zu diesen optimistischen Szenarien mehren sich die Hinweise auf ein fundamentales Paradoxon: Während KI-Systeme die kognitive Belastung reduzieren und Aufgaben effizienter erledigen (können), erzeugen sie zugleich einen Effekt kognitiven Offloadings, bei dem essenzielle Denkprozesse zunehmend an die Technologie delegiert werden. Das Phänomen der „metakognitiven Faulheit" beschreibt dabei die Tendenz, kognitive Verantwortlichkeiten auszulagern und damit aktive Lernprozesse zu umgehen. Das beobachtbare „Skill-Skipping" und der daraus resultierende Deskilling-Effekt (lesenswert vom Deutschen Ethikrat 2023 problematisiert) werden inzwischen breit diskutiert - nicht zuletzt hier im Blog.

In meinen bisherigen Beiträgen standen vor allem konkrete Einsatzszenarien im Fokus: lernförderliches Feedback mit KI, Tutor-Prompts, Deskilling-Risiken und Fortbildungsmaterialien, die helfen sollen, den KI-Einsatz didaktisch zu strukturieren. Das ist auch der Experimentierphase geschuldet, in der wir uns seit Jahren befinden. Immer neue Sprachmodelle, immer neue Funktionen, immer tiefere Durchdringung Zuhause und im Klassenraum, das zeigen alle relevanten Jugend-Studien deutlich.

Zugleich fehlt mir zumeist der „didaktische Überbau", wenn wir das Thema KI primär methodisch in den Blick nehmen. Mit Blick auf schulisches Lernen und Unterricht können bewährte Modelle Orientierung und eine Rahmung für neue Fragen bieten, und das nicht nur in der professionellen Ausbildung und Fortbildung, sondern auch in der Schulpraxis. Zugleich frage ich mich,

welche Auswirkungen die Breite und Tiefe der KI-Durchdringung auf allen Ebenen hat und

ob uns bewährte, aber ältere Modelle aus der Unterrichtsforschung auch unter den Bedingungen von KI noch Orientierung bieten können.

Daher möchte ich in diesem Beitrag die Perspektive drehen und einen Rückgriff in die Zeit meiner eigenen Ausbildung wagen: Mit dem Angebots-Nutzungs-Modell von Andreas Helmke greife ich das wohl prominenteste Wirkmodell der Unterrichtsforschung heraus, das mir als Novize für das Verständnis der komplexen Wirkungsbedingungen von Lehr-Lernprozessen immer wieder hilfreich erschien - und frage, was dieses Modell uns für den Unterricht unter den Bedingungen generativer KI sagen kann. Dabei beziehe ich mich sowohl auf den „Orientierungsband Unterrichtsqualität und Lehrerprofessionalität" von 2014, in dem Helmke das Modell vorstellt und einordnet, als auch auf die neuere Fassung von 2022.

Als Helmke bei der Vorstellung des Modells schrieb, dass die für den Lernerfolg zentralen Mediationsprozesse „... entscheidend von den individuellen Eingangsbedingungen (insbesondere dem Vorkenntnisniveau, den Lernstrategien und der Lernmotivation) der Schüler" abhängen, standen sehr wohl bereits digitale Medien, nicht aber (generative) KI als unsichtbarer und allumfassender Riese im Hintergrund.

Lerntheoretische Grundlagen: Warum KI das Lernen nicht ersetzen kann

Dazu vielleicht nur ein ganz kurzer Exkurs, der mir angesichts mancher momentan zu beobachtenden KI-Integration in Plattformen und Tools relevant erscheint: Die drei grundlegenden Lerntheorien - Behaviorismus, Kognitivismus und Konstruktivismus - verdeutlichen, dass Lernen weit mehr ist als die bloße Vermittlung und Aufnahme von Informationen. Fokussiert der Behaviourismus auf beobachtbare Verhaltensänderungen durch Reiz-Reaktions-Verknüpfungen und prägt unser Verständnis von Übung, Wiederholung und Feedback, versteht der Kognitivismus Lernen als aktive Verarbeitung, Strukturierung und Speicherung von Informationen im Arbeits- und Langzeitgedächtnis. Der Konstruktivismus schließlich betont die aktive, subjektive Konstruktion von Wissen, wobei neue Informationen auf Basis individuellen Vorwissens interpretiert und in bestehende Wissensstrukturen integriert werden müssen.

So kommentiert Prof. Sandra Niedermeier ihren Beitrag "Konstruktivismus als Leitidee guter Lehre" für einen aktuellen Sammelband zur Hochschullehre passend mit den Worten: "Inmitten von Debatten über GenAI, EdTech und digitale innovative Lernökosysteme gerät leicht in Vergessenheit, dass Lernen immer noch dort beginnt, wo Menschen Bedeutung konstruieren: durch Erfahrungen, Austausch, Reflexion und das aktive Erarbeiten von Wissen."

Gerade die konstruktivistische Perspektive - die auch das Angebots-Nutzungs-Modell von Andreas Helmke prägt - macht deutlich, warum generative KI im Bildungsbereich so ambivalent erscheint. Wenn Lernen ein aktiver Konstruktionsprozess ist, bei dem Lernende ihr Verständnis eigenständig aufbauen müssen, kann diese kognitive Arbeit nicht delegiert werden, ohne den Lernprozess selbst zu untergraben. Die Cognitive Load Theory (CLT) ergänzt diese Perspektive: Sie unterscheidet zwischen intrinsischer Last (durch die Komplexität des Lerngegenstands), extrinsischer Last (durch schlechte Instruktionsgestaltung) und „germane load" (lernbezogene kognitive Belastung). Erfolgreiches Lernen hängt von der angemessenen Balance dieser Belastungsarten ab.

Hier zeigt sich das oben angeführte Paradoxon generativer KI: Einerseits kann die Technologie extrinsische kognitive Last reduzieren, indem Sprachmodelle Informationen strukturiert aufbereiten, Zusammenhänge erklären oder individuell angepasste Übungen bereitstellen. Andererseits besteht die Gefahr, dass diese nicht nur überflüssige, sondern auch notwendige kognitive Anstrengung aus dem Lernprozess verdrängen. Das Konzept der „desirable difficulties" - der wünschenswerten Lernschwierigkeiten - macht deutlich, dass ein gewisses Maß an kognitiver Herausforderung für aktive Lernprozesse und langfristige Retention unverzichtbar ist. Wenn Lernende Aufgaben mit KI lösen, ohne sich selbst gedanklich mit dem Lerngegenstand auseinanderzusetzen, entfällt genau jene produktive Anstrengung, die Lernen ausmacht.

Die Balance zwischen Unterstützung und Herausforderung wird zum zentralen didaktischen Problem. Die Frage "Warum soll ich etwas lernen, das Maschinen besser können?" wird zur Herausforderung für unser Bildungsverständnis.

Das ist insofern besonders spannend, als viele aktuelle Debatten auf der Angebotsseite stehen bleiben: „Endlich personalisiertes Lernen!", „Endlich automatische Korrektur!", „Endlich Material auf Knopfdruck!". Das Angebots-Nutzungs-Modell zwingt uns dazu, weiterzudenken: Wie beeinflusst (generative) KI die Ebenen der „Nutzung", der „Voraussetzungen" oder den „Kontext" - und damit die individuellen Mediationsprozesse?

Das Angebots-Nutzungs-Modell als analytischer Rahmen

Das von Andreas Helmke entwickelte und auf Arbeiten von Helmut Fend und Franz Weinert aufbauende Angebots-Nutzungs-Modell basiert auf einer fundamentalen Einsicht: Unterricht ist ein Angebot, das von Lernenden aktiv genutzt werden muss, damit Lernerfolg entstehen kann. Auch wenn das Modell wichtige Referenzfaktoren außer Acht lässt (ganz entscheidend: welcher Bildungsbegriff und welche Bildungsziele liegen der Frage nach der "Wirksamkeit" von Unterricht eigentlich zugrunde?), das Modell in der Vergangenheit (wie viele Modelle) als unterkomplex kritisiert wurde: Die scheinbar simple Grundkonzeption des Modells hat, wenn man sie zunächst annimmt, weitreichende Konsequenzen für den Blick auf schulische Lernprozesse - gerade unter den Bedingungen generativer KI.

Vier Ebenen des Angebots-Nutzungs-Modells (nach Helmke)

Das Angebots-Nutzungs-Modell unterscheidet systematisch zwischen mehreren Ebenen, die in komplexer Wechselwirkung zueinander stehen. In der heutigen Fassung umfasst das Modell grob vier Bereiche, die durch Mediationsprozesse im Kopf der Lernenden miteinander verknüpft sind:

Unterricht als Angebot: Materialien, Erklärungen, Aufgaben, Lernumgebungen, Interaktionen.

Nutzung / Lernaktivitäten: Aufmerksamkeit, aktive Lernzeit, kognitive Anstrengung, Strategien.

Lernvoraussetzungen / Lernpotenzial: Vorwissen, Sprache, Motivation, Selbstkonzept, Lernstrategien.

Kontext: Familie, Peers, Klassenklima, Schulform, Ressourcen, Bildungssystem.

Die konstruktivistische Grundannahme des Modells ist dabei zentral: Lernende müssen das Unterrichtsangebot wahrnehmen, interpretieren, emotional und motivational darauf reagieren und es durch aktive mentale Auseinandersetzung in ihre bestehenden Wissensstrukturen integrieren. Diese Mediationsprozesse entziehen sich der direkten Steuerung durch Lehrpersonen - und, wie sich zeigen wird, erst recht der technologischen Optimierung durch KI. Das Modell macht damit deutlich, dass es „den" guten Unterricht nicht geben kann, sondern dass Unterrichtsqualität immer in Abhängigkeit von den spezifischen Voraussetzungen der Lernenden, dem fachlichen Kontext und den Zielsetzungen zu bestimmen ist.

Weiterentwicklung: Integrierendes Schichtenmodell wechselseitiger Beziehungen (nach Vieluf et al. 2020)

Auf Grundlage einer systematischen Auswertung verschiedener Angebots-Nutzungs-Modelle haben Vieluf et al. (2020) ein integrierendes Modell entwickelt. Darin wird Unterricht als gemeinsame Konstruktion (Ko-Konstruktion) des Handelns von Lehrkräften und Lernenden in Bezug auf einen bestimmten Unterrichtsgegenstand beschrieben. Die Beziehung zwischen Angebot und Nutzung wird dabei - und das ist gerade aus Sicht der Schulpraxis besonders wichtig - wechselseitig gedacht, die Visualisierung der unterschiedlichen (Lern-)Kontexte als Schichtenmodell erscheint unmittelbar einleuchtend. Damit erweitern Vieluf et al. das Modell um den Gedanken reziproker Angebots-Nutzungsprozesse; ein Gedanke, den auch Helmke (2022, S. 79) als „ nicht nur einleuchtend, sondern sogar unbedingt nötig " bezeichnet. Nutzung meint in diesem erweiterten Modell das komplexe Zusammenspiel von Kognitionen, Emotionen und Motivation in konkreten Unterrichtssituationen.

KI und die Angebotsseite: Effizienz trifft auf Grenzen

Doch zurück ins Jahr 2025 und ein (ganz praxisbezogener Blick) auf die Erfahrungen der letzten Jahre. Betrachten wir zunächst die Angebotsseite des Modells, zeigt sich das zunächst beeindruckende Potenzial generativer KI besonders deutlich und hier rein exemplarisch:

KI-Systeme können in kürzester Zeit differenzierte Lernmaterialien erstellen,

Aufgaben an verschiedene Niveaustufen anpassen,

komplexe Sachverhalte in unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden (multimodal) aufbereiten,

als „Sparringspartner" oder „Tutorsystem" alle Beteiligten gleichermaßen unterstützen.

Was früher Stunden der Unterrichtsvorbereitung erforderte, erledigen Tools wie ChatGPT, Claude oder spezialisierte KI-Plattformen (für Unterrichtsvorbereitung / für Präsentationen / für Audios oder Videos etc.) in Sekunden. Die Effizienzgewinne sind enorm und entlasten Lehrpersonen von zeitintensiven Routineaufgaben.

Auch bei der Diagnostik zeigt (generative) KI beeindruckende Fähigkeiten. Moderne Systeme maschinellen Lernens können mit hoher Präzision Wissenslücken identifizieren, Lernstände erfassen und individuelles Feedback generieren. In den hier wieder nur exemplarisch zu verstehenden Blogbeiträgen, so z.B.

habe ich beschrieben, wie KI- Feedback wichtige Lernprozesse unterstützen kann. Und das DSGVO-konform und für verschiedene Jahrgangsstufen adaptierbar. Die Erfahrung zeigt: Solche Tools ermöglichen schon jetzt eine (mit großer Vorsicht, Vorausschau und damit konkreter Praxiserfahrung zu planende) Form individueller Unterstützung im Lernprozess, die jahrzehntelang ein Traum von Lehrpersonen und Bildungsforschung war.

Doch die Grenzen werden schnell sichtbar und liegen auf der Hand:

Das Sprachmodell kann nicht spüren, wenn eine Klasse in der 6. Stunde müde, verwirrt oder frustriert ist, wenn mein Kurs der 3. Fremdsprache Spanisch in den Stunden davor bereits mit Englisch und Französisch zwei weitere Fremdsprachen hatte (mit allen damit verbundene Auswirkungen).

Die Maschine kann nicht spontan auf unerwartete Fragen eingehen, nicht mit Humor eine angespannte Situation auflösen und keine authentischen Beziehungen aufbauen. Eine Lehrperson mit Empathie, pädagogischem Taktgefühl und der Fähigkeit, komplexe soziale Situationen zu navigieren, bleibt unersetzlich.

Mit digitalen Übungsformaten und gerade in Zeiten KI-unterstützter Materialerstellung ist auch eine Renaissance geschlossener Aufgabentypen (Multiple Choice, Lückentexte, Zuordnungsaufgaben) und damit eine Rückkehr zu behavioristischen Lernprinzipien verbunden. Spielerische Übungsformate mit binärem Sofortfeedback können extrinsische Motivation (Punkte sammeln) über intrinsische Motivation (z.B. im Fremdsprachenunterricht: Sprache als Kommunikationsmittel verstehen) stellen und zu fragmentiertem, dekontextualisiertem Lernen führen - Steve Conway spricht auch von zu verhindernder „Zombification". Zentral ist die didaktisch sinnvolle Einbindung solcher Tools in komplexe Lernaufgaben.

Wie im Blogbeitrag zu KI-Detektoren beschrieben, führt der Versuch, diese menschliche Dimension durch technische Kontrolle zu ersetzen, nicht nur in die Irre, sondern kann dem Vertrauensverhältnis zwischen Lehrenden und Lernenden fundamental schaden.

Helmke unterscheidet in seinem Modell auch zwischen verschiedenen Zeitdimensionen des Angebots: von der nominalen Unterrichtszeit über die tatsächliche Unterrichtszeit bis zur nutzbaren Instruktionszeit. KI kann hier zwar unterstützen, etwa durch effizientere Materialerstellung oder durch adaptive Übungsformate, die die aktive Lernzeit erhöhen (ein spannendes Beispiel ist hier die Lernplattform „brian" aus der Schweiz, die ich seit einigen Monaten teste). Doch die Technologie kann (noch?) nicht die grundlegende Aufgabe übernehmen, einen strukturierten, störungsarmen Unterricht zu gestalten, in dem sich alle Lernenden (sozial) eingebunden und herausgefordert fühlen.

Die Nutzungsseite: Mediationsprozesse und das Paradoxon generativer KI

Auf der Nutzungsseite offenbart sich das zentrale Paradoxon generativer KI im Bildungsbereich. Helmke betont, dass die erfolgreiche Nutzung davon abhängt, ob und wie Lernende das Unterrichtsangebot wahrnehmen, interpretieren und emotional sowie motivational darauf reagieren. KI kann hier auf oberflächlicher Ebene durchaus motivieren - durch individuellere Materialerstellung, differenzierende Elemente, Gamification-Ansätze oder personalisierte Lernpfade. Die Technologie kann aber auch (gerade im Bereich KI-Feedback, bspw. anhand der Plattform FelloFish gut nachzuvollziehen) Fortschritte verfolgen, an Aufgaben erinnern oder adaptives Feedback geben und damit als „Tutor" oder „Lernbegleitung" fungieren. Aber die Maschine kann nicht das leisten bzw. ersetzen, was im Zentrum allen Lernens steht: die aktive geistige Auseinandersetzung mit dem Lerngegenstand.

Die Basisdimension der kognitiven Aktivierung, die in der Unterrichtsforschung als zentral für Lernwirksamkeit gilt, verdeutlicht diese Problematik: Lernen ist ein aktiver Prozess, bei dem Lernende ihre Aufmerksamkeit auf das Lernmaterial richten, neue Informationen mit bereits vorhandenem Wissen abgleichen, aktiv Probleme lösen und dadurch ihre Wissensstrukturen erweitern müssen. Wenn Lernende jedoch ChatGPT oder andere KI-Tools nutzen, um Aufgaben schlicht zu lösen, umgehen sie genau jene mentale Anstrengung, die das Lernen ausmacht. Die KI löst das Problem, aber die kognitive Vernetzung bleibt aus. Das ist der fundamentale Unterschied zwischen Problemlösung und Kompetenzentwicklung.

Im Video-Kommentar zu Deskilling habe ich dieses Phänomen ausführlicher und am Beispiel des Geschichtsunterrichts diskutiert: Je nahtloser und hilfreicher die KI-Unterstützung wird, desto größer ist die Versuchung, den schwierigen Weg eigenen Denkens zu vermeiden.

NotebookLM ist ein gutes Beispiel für diese Ambivalenz: Das Tool kann oberflächlich beeindruckende Podcasts, Mindmaps, Erklärvideos und Zusammenfassungen aus hochgeladenen Materialien generieren. Doch die entscheidende Frage bleibt: Haben die Lernenden sich wirklich mit den Inhalten auseinandergesetzt, oder haben sie nur KI-generierte Produkte konsumiert? Werden KI-generierte Materialien als Ausgangspunkt quellenkritischen Lernens gesehen oder trotz aller technologischen Mängel und Schwierigkeiten als faktisch richtiges „Lernposter" akzeptiert?

Die Qualität der Mediationsprozesse entscheidet darüber, ob echtes Lernen stattfindet - und diese lassen sich nicht durch noch so ausgefeilte KI-Tools garantieren. So konstatierte auch eine Schülerin aus meinem Geschichte-Leistungskurs etwas konsterniert, nachdem der Kurs eigene Podcasts konzipiert und aufgenommen und anschließend mit der Podcast-Erstellung per NotebookLM verglichen hatte: „...dass die ganze aktive Vorarbeit da ja gar nicht vorhanden ist - und das ist ein bisschen schade."

Individuelle Voraussetzungen: Diagnostik versus ganzheitliches Verstehen

Bei der Erfassung individueller Lernvoraussetzungen zeigt KI sowohl analytische Stärken als auch fundamentale Schwächen. Moderne KI-Systeme können mit beeindruckender Präzision ermitteln, welches Vorwissen vorhanden ist, wo Wissenslücken bestehen und welche kognitiven Fähigkeiten entwickelt sind. Diese datenbasierte Diagnostik übertrifft oft die intuitive Einschätzung erfahrener Lehrpersonen - zumindest bei messbaren Kompetenzen (interessanter Beitrag zu KI als Beurteilungshilfe von Dr. Thorben Jansen im FelloFish-Blog).

Andererseits bleiben genau jene Aspekte, die empirische Forschung als besonders lernrelevant identifiziert, für KI weitgehend unsichtbar: Prüfungsangst, familiäre Belastungen, fragile Selbstkonzepte, Erfahrungswissen, das sich nicht in Textform zeigt - ein zentraler Bereich auch meiner Arbeit als Oberstufenkoordinator. So betonen neuere Reviews zu KI in der Schule, dass emotional-motivationale Voraussetzungen ohne die diagnostische Sensibilität der Lehrkraft kaum angemessen berücksichtigt werden können.

Hinzu kommt eine zusätzliche Schicht: KI-Kompetenz (AI Literacy) selbst wird zur Lernvoraussetzung. Wer weiß, wie man gute Prompts formuliert, Antworten prüft, Bias erkennt und „Halluzinationen" (Prof. Katharina Zweig schlägt sinnvollerweise den Begriff „Konfabulation" vor) identifiziert, kann aus KI-Tools echten Lerngewinn ziehen. Wer das nicht kann, wird zum Spielball der Systeme. Der EU AI Act verstärkt diese Perspektive, indem das Rechtsdokument ausdrücklich fordert, dass User über ein Mindestmaß an KI-Kompetenz verfügen müssen - ein Punkt, den ich in meinem Beitrag zum AI Act ausführlich diskutiert habe.

Zudem hebt Helmke in seinem Modell hervor, wie stark das Elternhaus das Lernen beeinflusst - durch die soziale Schicht, das häusliche Lernumfeld und die Erwartungen der Eltern. Diese komplexen soziokulturellen Faktoren kann KI bestenfalls indirekt erschließen, aber nicht angemessen berücksichtigen. Wie im Blogbeitrag zu Schülerberichten deutlich wird, nutzen viele Jugendliche KI pragmatisch als „digitale Spickhilfe" in einem Input-Output-orientierten Schulsystem. Diese Nutzungsmuster zu verstehen, erfordert sowohl ein Verständnis ihrer Lebenswelt, ihrer Motivationen und ihrer Ängste als auch der (diese Verhaltensweisen verstärkenden) Schwächen unseres Bildungssystems - Dimensionen, die sich jeder algorithmischen Erfassung entziehen.

Der Kontext: Analoge und digitale Welt

Die Kontextfaktoren - Familie, Freundeskreis, Schulkultur und gesellschaftliche Rahmenbedingungen - sind der Bereich, in dem KI zunächst vielleicht weniger wirkt (oder?). Der Einfluss der Peer-Group, die familiären Unterstützungsmöglichkeiten und die Schulkultur bleiben eine menschliche Domäne. Hier zeigt sich eine fundamentale Grenze technologischer Lösungen: Sie können individuelle Defizite kompensieren, aber keine strukturellen Ungleichheiten beseitigen. Im Gegenteil: Gut gemeinte KI-Lösungen können bestehende Bildungsungleichheiten sogar verstärken, wenn sie voraussetzen, dass alle Lernenden über die gleichen technischen Ressourcen, digitalen Kompetenzen oder die häusliche Unterstützung verfügen, um diese Tools lernförderlich zu nutzen.
Nur ein aktuelles Beispiel: Wie sehr der Umgang mit (generativer) KI von geographischen und damit vermutlich sozioökonomischen Faktoren abhängen kann, zeigt die kürzlich erschienene Studie „Teaching the AI-Native Generation" (Oxford University Press, Oktober 2025). Hier zeigen sich in allen Bereichen (KI-Nutzung, KI-Kompetenz, aber auch Selbstvertrauen ggü. KI-Inhalten) signifikante Unterschiede zwischen Jugendlichen aus dem Raum London und der britischen Peripherie - ein Anhaltspunkt für den erheblichen „digital divide", der besonders die Kontextfaktoren von Lernerfolg betrifft?
Hybride Settings im Kontext der Tiefenstrukturen von Unterricht

(Generative) KI kann also das Angebot je nach Sichtweise erweitern (inflationär aufblasen?) oder optimieren (behaviouristisch durchdringen?), hat aber weniger Einfluss auf die Verarbeitungsprozesse seitens der Lernenden. KI kann (individuellere) Materialien bereitstellen, aber nicht gewährleisten, dass diese subjektiv bedeutsam werden. Die Maschine kann Feedback geben, aber nicht garantieren, dass es zu Reflexion und tieferem Verständnis führt.

Hybride Settings, die auf einem Wechselspiel aus Mensch und Maschine beruhen, scheinen ein vielversprechender Ansatz zu sein - das zeigen auch die Erfahrungen mit und Studien zu KI-Feedback. So betont die aktuelle Unterrichtsforschung dann auch mit der Trias von Klassenführung, konstruktiver Unterstützung und kognitiver Aktivierung genau jene Dimensionen, die sich nur schwer technologisch abbilden lassen. Sehr lesenswert dazu sind die "Grundlagen für einen wirksamen Unterricht" von Trautwein, Sliwka und Dehmel, die es sehr lohnt unter den Bedingungen von KI zu betrachten. Die folgende Darstellung nutze ich zur grundlegenden Problematisierung des KI-Hypes bei gleichzeitiger Fokussierung auf Potentiale von (generativer) KI. Das Ziel ist, unter dem Motto "Zwei Schritte vor, einen zurück!" zur Diskussion anzuregen.

Denn auch hier tritt (generative) KI immer stärker auf den Plan, wenn zunehmend hybride Settings (z.B. mit Blick auf konstruktive Lernbegleitung und Feedback) den Lernalltag bestimmen. So ehrlich sollten wir sein: Der Bereich individueller Unterstützung, und hier insbesondere Feedback und konstruktive Lernbegleitung, lässt sich schon jetzt in einen maschinellen und einen menschlichen Teil trennen.

Konsequenzen für die Schulpraxis

Was bedeuten diese Erkenntnisse für die konkrete Unterrichtspraxis? Zunächst einmal eine realistische Einschätzung: KI wird bestimmte Aspekte des Lehrens und Lernens verbessern, andere aber unberührt lassen oder sogar gefährden.

Im Bereich des Angebots können wir mit relevanten Verbesserungen rechnen: effizientere Materialerstellung, präzisere Diagnostik und personalisierte Lernpfade. Diese Entwicklungen werden Lehrpersonen (hoffentlich) von vielen Routinetätigkeiten befreien und mehr Zeit für genuin pädagogische Aufgaben schaffen. Und das schließt an den von John Hattie formulierten Wunsch nach „maßgeschneidertem Lernen" und danach, „ dass Lehrkräfte ihren Unterricht basierend auf dem Lernfortschritt jedes Schülers gezielt anpassen", unmittelbar an.

Die eigentliche Professionalisierungsaufgabe liegt dann nicht im Schreiben immer besserer Prompts, sondern im didaktischen Kuratieren der KI-Outputs. Das schließt - wie ich im Beitrag zum AI Act betont habe - rechtliche und ethische Aspekte mit ein und wird für Schulen zur doppelten Aufgabe:

KI-gestützte Diagnostik nutzen, um Lernstände präziser zu erfassen - ohne dabei Person und Kontext aus dem Blick zu verlieren.

AI Literacy selbst als Bildungsziel begreifen und curricular zu verankern - etwas, das viele Lehrpersonen bereits im Kontext der „5 Dimensionen" vorgeschlagen haben.

Bei der Nutzung bleiben jedoch die fundamentalen Herausforderungen bestehen. KI kann die Mediationsprozesse im Kopf der Lernenden nicht ersetzen, kann keine emotionale Beteiligung schaffen, die nachhaltiges Lernen ermöglicht. Und Sprachmodelle können vor allem nicht die aktive kognitive Auseinandersetzung übernehmen, ohne die kein echtes Lernen stattfindet.

Für die Nutzungsebene im Modell heißt das, wir müssen Lernprozesse bewusst so gestalten, dass KI-Einsatz Lernaktivität provoziert, statt sie zu ersetzen. Das ist der Punkt, an dem sich die Überlegungen aus dem Poster „Lernen und KI - fünf Dimensionen" treffend mit dem Angebots-Nutzungs-Modell verschränken: Die 5 Dimensionen unterscheiden u.a. das Lernen mit, über und trotz KI - und genau diese Differenzierung lässt sich hervorragend auf die Nutzungsebene in Zeiten von KI beziehen.

Daraus ergeben sich konkrete Handlungsfelder:

Transparenz und Reflexion systematisch einbauen

Wir müssen offen mit Lernenden über KI sprechen - nicht erst, wenn es um Betrugsfälle geht, sondern kontinuierlich im Unterricht. Nur wenn Lernende ihre eigenen Erfahrungen, Strategien und Unsicherheiten thematisieren können, entsteht ein realistisches Bild. Die Unterscheidung zwischen sinnvoller KI-Nutzung als Lernbegleitung und problematischer Nutzung als Abkürzung muss immer wieder Gegenstand der Reflexion sein, stellt aber (endlich!) auch neue Anforderungen an die Angebotsebene und damit an uns Lehrpersonen.

Aufgaben- und Prüfungskultur weiterentwickeln

Wenn KI bestimmte Aufgabenformate trivial macht, müssen wir neue entwickeln. Das bedeutet nicht, dass wir nur noch kreative Projekte durchführen können. Aber wir müssen Aufgaben so gestalten, dass die kognitive Aktivierung im Zentrum steht, dass Lernende ihre Denkprozesse offenlegen und begründen müssen, dass Transfer und Anwendung gefordert sind. Hier stehen Aufgaben- und Prüfungskultur in einem engen Wechselspiel zueinander. Wichtig ist, dass die KMK bereits frühzeitig reagiert und in ihren Handlungsempfehlungen zum Umgang mit KI in schulischen Bildungsprozessen im Sommer 2024 sehr deutlich Entwicklungsbedarfe identifiziert und entsprechende Vorgaben skizziert hat. Auch ist erfreulich zu sehen, dass sowohl in neuen Oberstufenverordnungen als auch mit Blick auf die Sekundarstufe I zunehmend komplexere Prüfungsformate (in Niedersachsen beispielsweise der „Kombinierte Leistungsnachweis" mit produktiven und reflexiven Elementen) Einzug in den Schulalltag halten.

Differenzierung zwischen Angebot und Nutzung schärfen

Wir müssen uns bewusst machen, dass ein noch so perfektes KI-generiertes Lernangebot wertlos ist, wenn die Nutzung nicht in Passung dazu steht. Das bedeutet, dass wir gerade bei KI-Nutzung noch stärker die Mediationsprozesse in den Blick nehmen müssen:

Wie verarbeiten Lernende im schulischen Umfeld angebotene Informationen?

Welche kognitiven Aktivitäten finden statt?

Wo liegt echte Auseinandersetzung vor, wo nur Konsum?

Und das bedeutet dann auch, sehr genau zwei Aspekte bei der Planung und Reflexion von Lernprozessen (im besten Fall gemeinsam mit Schülerinnen und Schülern) zu berücksichtigen - nämlich a) die subsidiäre Nutzung von KI zur Unterstützung und Verbesserung des Lernens bei b) gleichzeitiger Betonung des eigenständigen Lernens.

Was bedeutet das konkret? Das haben Gerold Brägger, Joscha Falck und ich am Beispiel des Schreibprozesses für die PÄDAGOGIK 05/2025 ganz praktisch versucht zu skizzieren:

Brägger, Falck, Pölert: Eigenständig schreiben mit KI, in: PÄDAGOGIK 09/2025 "Schreibkompetenz fördern"
Beziehungsarbeit intensivieren

Gerade weil KI bei der Diagnostik und Rückmeldung unterstützen kann, wird die menschliche Beziehungsebene noch wichtiger. Lernende brauchen Lehrpersonen, die sie in ihrer Gesamtpersönlichkeit wahrnehmen, die emotionale Unterstützung geben und die eine Lernkultur schaffen, in der Anstrengung und Wertschätzung konstruktiv verbunden werden. Es mag simpel klingen, aber im Rahmen einer Fragerunde bei einem KI-Elternabend skizzierte ich das Bild einer Renaissance von Natur- und Gruppenerfahrung (Erlebnispädagogik). Ebenso warf ich die Frage nach einer Renaissance lebensreformerischer Ideen der 1920er Jahre auf, die sich dann in teilweise bis heute existenten Reformschulen äußerten, und denen auch schon vor 100 Jahren ein Unbehagen angesichts einer zunehmend als technisiert und gleichförmig empfundenen Welt zugrunde lag, in der das Individuum aus dem Blick gerät.

Micha Pallesche, Rektor der beim Deutschen Schulpreis mit dem Demokratiepreis ausgezeichneten Ernst-Reuter-Gemeinschaftsschule, beschreibt die Zielsetzung in einem LinkedIn-Beitrag am 07.12.2025 so: Zwischen dem, was wir erklären, und dem, was tatsächlich ankommt, liegt ein Raum, der nicht selbstverständlich überbrückbar ist. Genau hier entsteht eine professionelle Haltung. Diese wird durch lernbegleitende Diagnostik, formative Rückmeldungen, dialogische Lernformen, echte Partizipation sowie regelmäßiges Feedback und die Reflexion des eigenen Lernprozesses durch Schülerinnen und Schüler erreicht, wie es beispielsweise beim individuellen Coaching der Fall ist. Kurz: Durch Lernprozesse, die Lernende aktiv einbeziehen und das individuelle Verstehen Schritt für Schritt sichtbar werden lassen.

Professionalisierung vorantreiben

Lehrpersonen brauchen selbst Sicherheit im Umgang mit KI. Nur wer eigene Erfahrungen gesammelt hat, kann Lernprozesse sinnvoll steuern. Die Fortbildungslandschaft muss über reine Tool-Schulungen hinausgehen und didaktische Fragen systematisch adressieren. Spätestens jetzt heisst das auch: Vergessen wir die 16 Bundesländer mit ihrem föderalen Dschungel. Es ist Zeit für leicht skalierbare Fortbildungsangebote für alle, die sich an einem gemeinsamen Referenz- und Kompetenzrahmen orientieren. Und das bedeutet auch, erforderliche Kompetenzen transparent zu machen und systematisch (theoretisch und praktisch) zu schulen.

In meinen Augen bildet die Entwicklung vom TPACK- zum DPACK-Modell eine entscheidende Grundlage dafür, denn das DPACK-Modell lässt sich hinsichtlich der Anforderungen an Lehrpersonen in einer von Digitalität geprägten Lernumgebung präzise mit dem Angebots-Nutzungs-Modell verschränken: Als wichtige Grundlage auf der Angebotsebene von Unterricht, ohne die Lehrpersonen Gefahr laufen, an pädagogischen und technischen Realitäten vorbei zu planen. Zugleich eignet sich die Verschränkung der beiden Modelle auch, um der offensichtlichen Überforderung, die viele Lehrpersonen angesichts steigender und zunehmend komplexerer Berufsanforderungen verspüren, im Kontext von Digitalität und KI einen konkreten Rahmen zu verleihen. Hier müssen Ausbildung und Fortbildung ansetzen - das gilt also für alle Phasen gleichermaßen.

Kontext Bildungssystem

In mehreren Beiträgen habe ich versucht zu zeigen, dass KI-Einsatz in Schule ohne eine institutionelle Rahmung kaum verantwortungsvoll zu gestalten ist. Klare Vorgaben zur Datenverarbeitung, Kriterien für Werkzeuge, Fortbildungsangebote, Schulkonzepte, die KI nicht nur technisch, sondern pädagogisch verorten. Im Sinne des ANM sind das keine „Nebenschauplätze", sondern konstitutive Rahmenbedingungen des Angebots. Sie entscheiden mit darüber, ob (generative) KI in Form von Lernplattformen und Chatbots überhaupt verfügbar ist, unter welchen Bedingungen sie genutzt werden darf und welche Erwartungen an Lehrkräfte gestellt werden.

Gleichzeitig bleibt eine ernüchternde Einsicht gültig: Strukturelle Ungleichheiten lassen sich durch technologische Lösungen nicht einfach wegmoderieren - im Gegenteil können sie verstärkt werden, wenn KI-Angebote ungleich verteilt sind. Das ist eine Aufgabe für die Bildungssteuerung, deren momentane Lösungsansätze allerdings ebenfalls eher ernüchternd ausfallen.

Fazit: Das Helmke-Modell als Orientierung (auch) im KI-Zeitalter

Das Angebots-Nutzungs-Modell bietet uns nach wie vor eine Struktur, die gerade wegen der tiefgreifenden Überforderung auf allen Seiten für den Umgang mit generativer KI in Lehr-Lern-Prozessen einen wertvollen Orientierungsrahmen darstellt. Trotz klarer Limitierungen, die sowohl in den lesenswerten „ Überlegungen zu Chancen und Grenzen des derzeit prominentesten Wirkmodells der Schul- und Unterrichtsforschung" von Kohler und Wacker als auch von Andreas Helmke im Gespräch mit Hilbert Meyer (Stichwort: Lernen als reziproker Prozess / gegenseitige Angebote / Mehrdimensionalität des Lernprozesses vs. lehrerzentrierte Perspektive) umfassend diskutiert werden, liefert das Modell einen kompakten Überblick über die wichtigsten Variablenbündel zur Erklärung (der Einflussgrößen) von Lernerfolg und deren komplexes Zusammenwirken. Zugleich benennt es mit

der Qualifikation der Lehrpersonen (z.B. für die Diagnose von Lernständen, für das individuelle Fördern, für die Herstellung eines lernfreundlichen Klimas, ...),

der Qualität der Lehr-Lernprozesse,

der Qualität der eingesetzten Arbeitsmittel und Medien

und der zur Verfügung gestellten Lernzeit

wichtige steuerbare Bedingungen im professionellen Kontext, verweist aber ebenso auf nicht steuerbare Rahmenbedingungen.

Die Durchdringung aller Ebenen mit (generativer) KI verstärkt daher eher die hilfreiche Funktion des Angebots-Nutzungs-Modells, wenn wir die momentan dominierende Tool-Methoden-Ebene zugunsten eines systematischeren Ansatzes in den Hintergrund treten lassen wollen („Zwei Schritte vor - einen zurück!") - und limitierende Faktoren des Modells bedenken.

So macht das Modell auch deutlich, dass es nicht darum geht, ob KI „gut" oder „schlecht" für die Bildung ist. Es geht darum, differenziert zu verstehen, in welchen Bereichen des komplexen Lehr-Lern-Prozesses KI unterstützen kann und wo menschliche Kompetenz unverzichtbar bleibt. Die größte Gefahr besteht darin, zu glauben, KI könne die schwierigsten Aspekte des Lernens - Motivation, Aufmerksamkeit, kognitive Aktivierung - automatisieren. Diese Aspekte bleiben die zentralen pädagogischen Herausforderungen, für die menschliche Expertise erforderlich ist, während KI uns zugleich der eingangs formulierten Hoffnung Hatties, „... dass Lehrkräfte ihren Unterricht basierend auf dem Lernfortschritt jedes Schülers gezielt anpassen" etwas näher bringen kann.

Und mit Blick auf notwendige Anpassungen des Angebots-Nutzungs-Modells an z.B. offenere Lernformen, die gerade angesichts der Herausforderungen von KI zunehmend den Bildungsdiskurs prägen, konstatieren auch Kohler und Wacker: „ Das Modell beinhaltet jedoch über den Angebotsbegriff mögliche Anschlussstellen zur Weiterentwicklung, in welcher die Angebotsseite mit Blick auf die Schülerinnen und Schüler geöffnet werden kann, um adäquater auch offene Unterrichtsformen abbilden zu können. " Hier wird es sicherlich spannend zu beobachten, wie Pädagogik und Didaktik in der nächsten Zeit diese Entwicklung begleiten und ob neue Weiterentwicklungen, die KI explizit mit einbeziehen, entstehen werden.

Dass KI unser Bildungssystem verändern wird, ist so unausweichlich wie (allein schon mit Blick auf die Reaktionen der KMK) offensichtlich. Wie viele andere Lehrpersonen freue ich mich darüber, dass uns die Technologie auch zwingt, uns auf das zu konzentrieren, was menschliches Lernen ausmacht. Und das ist vielleicht die wertvollste Funktion: Generative KI erinnert uns daran, dass Bildung mehr ist als Informationsverarbeitung und die wichtigsten Lernprozesse nach wie vor in den Köpfen (und Herzen) stattfinden - durch aktive kognitive Auseinandersetzung, durch Anstrengung und Durchhaltevermögen, durch die Begleitung empathischer Lehrpersonen und durch die Einbettung in soziale Kontexte, die Lernen erst ermöglichen.

Und das berührt die Dimension, die vom Angebots-Nutzungs-Modell nicht erfasst wird: Unser Verständnis, unser Begriff von guter Bildung, in den letztlich jeder Lehr-Lernprozess eingebettet ist. „ Das Modell lässt einen Sinnbegriff vermissen", schreiben Kohler und Wacker sehr passend, und weisen darauf hin, dass „dieser relevante Punkt nicht hinreichend im Modell mit seinem impliziten Wirkbegriff abgebildet werden [kann]. Solange diese Begrenzung des Modells gesehen und ihm nicht mehr zugetraut wird, als es zu leisten vermag, resultiert daraus noch kein Problem. „

Die Diskussion um die Sinnfrage werden wir aber gerade angesichts einer Technologie, die uns zunehmend den Spiegel vorhält und Mängel unseres Bildungssystems gnadenlos offenlegt, führen müssen.

Das aber übersteigt den Rahmen eines Blogbeitrags, der eigentlich nur als eine Art reflektierendes Lerntagebuch gedacht war.

Helmke, Andreas (2014/2022): Unterrichtsqualität und Lehrerprofessionalität. Diagnose, Evaluation und Verbesserung des Unterrichts.

Sprachmodelle: Claude Sonnet 4.5 für die Zusammenfassung von Lerntheorien im einleitenden Absatz „Lerntheoretische Grundlagen"; ChatGPT 5.1 für die inhaltliche Kürzung und sprachliche Präzisierungsvorschläge im Absatz „Das Angebots-Nutzungs-Modell als analytischer Rahmen".

Vieluf, S., Praetorius, A.-K., Rakoczy, K., Kleinknecht, M., & Pietsch, M. (2020): Angebots-Nutzungs-Modelle der Wirkweise des Unterrichts - Ein kritischer Vergleich verschiedener Modellvarianten. Zeitschrift für Pädagogik, Beiheft, 66, 63-80.

Einen interessanten Beitrag, den ich im Rahmen meiner Recherchen zu diesem Thema fand, hat auch Prof. Barbara Geyer geschrieben: Sie nimmt in ihrem lesenswerten Text „KI und Lernen. Was Maschinen können und was Menschen brauchen" ebenfalls das Angebots-Nutzungs-Modell in den Blick.

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KI und das Angebots-Nutzungs-Modell: Orientierung für guten Unterricht (auch) in Zeiten von KI? - Unterrichten Digital

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„Ich glaube nicht, dass KI eine Lehrkraft ersetzen wird. Mein Traum ist, dass eine Lehrkraft, die KI nutzt, eine Lehrkraft ersetzt, die das nicht tut." John

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Generative KI und ihre Folgen für die Gesellschaft: Perspektiven auf eine aktive Gestaltung der Zukunft

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Die neue Broschüre der Plattform Lernende Systeme zeigt, wie ein werteorientierter Umgang mit generativer KI gelingen kann und gibt Orientierung, Handlungsperspektiven und Denkanstöße.

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Joscha Falck on Instagram: "Selbstkorrektur mit KI neu gedacht 🤖✨

➡️ Die gemeinsame Verbesserung von Leistungsnachweisen gehört zu den zäheren Phasen des Unterrichts – und auch individuelle Verbesserungen mit Musterlösungen sind nicht immer nachhaltig. 

🤔 Dabei wäre es doch sinnvoll, wenn wir diese unbeliebte Phase der Nachbereitung so gestalten könnten, dass sie echten Kompetenzzuwachs ermöglicht – und nicht nur ein „Durchgehen der Lösungen“ bleibt.

🔥 Mit diesem Post möchte ich euch drei KI-basierte Formate vorstellen, die den Prozess lernwirksamer, individueller und deutlich ansprechender machen:

➡️ Erklärvideos mit NotebookLM, generiert aus Prüfung + Musterlösung.

➡️ Custom-Bots als Korrekturassistenten, z.B. über fobizz.

➡️ Interaktive Web-Korrekturoberflächen, erstellt mit Claude.

Diese Ansätze stärken nicht nur die Verbesserung von Leistungsnachweisen, sondern eignen sich genauso für Hausaufgaben, Stationen-Trainings oder die Überarbeitung regulärer Unterrichtsaufgaben. KI eröffnet hier völlig neue Formen der Rückmeldung und des individuellen Lernens.

💬 Welche Erfahrungen habt ihr mit KI-gestützten Verbesserungsformaten gemacht? Welche Tools oder Workflows funktionieren bei euch am besten? Habt ihr einen der Wege schon einmal ausprobiert? Schreibt eure Erfahrungen gerne in die Kommentare!

#schule #lernenmitki #instalehrerzimmer"

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233 likes, 23 comments - joschafalck on November 29, 2025: "Selbstkorrektur mit KI neu gedacht 🤖✨

➡️ Die gemeinsame Verbesserung von Leistungsnachweisen gehört zu den zäheren Phasen des Unterrichts – und auch individuelle Verbesserungen mit Musterlösungen sind nicht immer nachhaltig. 

🤔 Dabei wäre es doch sinnvoll, wenn wir diese unbeliebte Phase der Nachbereitung so gestalten könnten, dass sie echten Kompetenzzuwachs ermöglicht – und nicht nur ein „Durchgehen der Lösungen“ bleibt.

🔥 Mit diesem Post möchte ich euch drei KI-basierte Formate vorstellen, die den Prozess lernwirksamer, individueller und deutlich ansprechender machen:

➡️ Erklärvideos mit NotebookLM, generiert aus Prüfung + Musterlösung.

➡️ Custom-Bots als Korrekturassistenten, z.B. über fobizz.

➡️ Interaktive Web-Korrekturoberflächen, erstellt mit Claude.

Diese Ansätze stärken nicht nur die Verbesserung von Leistungsnachweisen, sondern eignen sich genauso für Hausaufgaben, Stationen-Trainings oder die Überarbeitung regulärer Unterrichtsaufgaben. KI eröffnet hier völlig neue Formen der Rückmeldung und des individuellen Lernens.

💬 Welche Erfahrungen habt ihr mit KI-gestützten Verbesserungsformaten gemacht? Welche Tools oder Workflows funktionieren bei euch am besten? Habt ihr einen der Wege schon einmal ausprobiert? Schreibt eure Erfahrungen gerne in die Kommentare!

#schule #lernenmitki #instalehrerzimmer". 

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Herzlich Willkommen zu den AI FIRST Insights!

Ich nutze GenAI jetzt seit 3 Jahren täglich und habe eine starke Intuition entwickelt, wann und wie ich die Technologie einsetzen muss, um zu meinem Ziel zu kommen.

Ich muss zugeben: Anfangs war es oft Versuch und Irrtum. Doch mit der Zeit habe ich gemerkt, dass es ein Muster gibt. Eine Struktur, die entscheidet, ob ein Ergebnis brauchbar ist oder ob ich Zeit verschwende.

Ich habe dafür eine mentale Landkarte entwickelt - das GenAI Framework.

Es besteht aus 4 Bereichen:

Fähigkeiten

Datentypen

Arbeitsmodi

Qualitätsparameter

Dieses Framework dient mir heute als Kompass. Es hilft mir, nicht mehr ziellos zu prompten, sondern KI als präzises Werkzeug zu verstehen.

Lass uns diese Landkarte gemeinsam abgehen.

Los geht's!

2 Kernfähigkeiten über 5 Modalitäten

Lass uns ganz vorne anfangen. Oft verlieren wir uns in den tausenden Möglichkeiten von KI-Tools. Dabei lässt sich alles auf eine simple Formel reduzieren.

GenAI beherrscht im Kern nur zwei Fähigkeiten:

Analysieren (Verstehen): Du wertest bestehende Daten aus.

Erstellen (Generieren): Du erzeugst neue Inhalte.

Der eigentliche Hebel entsteht, weil wir diese zwei Fähigkeiten heute auf 5 Datentypenanwenden können. Lange Zeit war KI für uns gleichbedeutend mit "Text rein, Text raus". Doch die Modelle haben sich weiterentwickelt. Sie sind heute nativ multimodal. Das bedeutet, dass sie nicht mehr nur geschriebenes Wort verarbeiten, sondern direkt Pixel und Audio-Wellen.

GenAI beherrscht mittlerweile 5 Datentypen:

Text (Berichte, E-Mails, Zusammenfassungen)

Bild (Visuals erstellen, Kampagnen prüfen)

Audio (Transkription, Voice Cloning)

Video (Clips erstellen, Inhalte analysieren)

Code (Programmieren, Fehler finden)

Frage dich einmal selbst, wann du in deiner Arbeit:

Liest oder schreibst

Visuelle Inhalte auswertest oder erstellst

Zuhörst oder sprichst

Bewegtbild anschaust oder erstellst

Mit Code / Apps / Software interagierst

Durch diese 5 Modalitäten wird deinen Handlungsspielraum mit GenAI enorm erweitertc.

Die Kunst liegt darin, im Alltag zu erkennen: "Ah, hier habe ich eine Audio-Datei (Modalität) - ich will wissen, was drin vorkommt (Fähigkeit: Analyse)."

Die 3 Arbeitsmodi

Jetzt kennen wir das "Was" (die Daten). Aber entscheidend für deinen Erfolg ist das "Wie". In welchem Kontext nutzt du diese Daten?

Das Framework unterscheidet drei Modi:

Bei den Arbeitsmodi geht es im Kern darum, bewusst zu merken, wo du dich gerade befindest. So greifst du intuitiv zur KI als Unterstützung und gibst ihr fast automatisch die richtige Rolle.

Die 4 Qualitätsparameter

Du hast deine Aufgabe eingeordnet und den richtigen Modus gewählt. Aber das Ergebnis ist noch nicht präzise genug? Dann kannst du an vier Stellschrauben drehen.

Wichtig: Wir starren oft gebannt auf neue Modelle und Tools. Doch die größte Hebelwirkung für gute Ergebnisse liegt in den oft unterschätzten Parametern Prompt und Kontext. Ein schwächeres Modell mit exzellentem Kontext schlägt oft ein Top-Modell mit schlechtem Briefing.

Der Prompt

Eine präzise Anweisung ist das A und O. Für einfache Ad-hoc-Fragen reicht der Chat.

Aber für wiederkehrende Aufgaben solltest du Zeit in einen strukturierten Prompt investieren.

Nutze dafür meine Prompt-Formel:

Persona: Wer soll die KI sein? (z.B. "Erfahrener CEO-Coach")

Ziel: Was wollen wir erreichen?

Kontext: Hintergrundinfos (siehe Punkt 2).

Schritt-für-Schritt: Eine klare Anleitung, was nacheinander passieren soll.

Output-Format: Wie soll das Ergebnis aussehen? (z.B. Tabelle, E-Mail-Entwurf)

Beispiele: Zeige der KI ein "Gold-Standard"-Beispiel.

Der Kontext

Das ist der Treibstoff. Die KI kann nicht wissen, was du nicht sagst.

Kontext umfasst deine Unternehmensziele, Prozessbeschreibungen oder Tonalitäts-Guides. Bereite Daten maschinenlesbar auf. Eine KI sieht fettgedruckte Überschriften in einem PDF oft nicht als Struktur. Nutze Markdown (.md) für Textstrukturen oder CSV für Tabellen, statt unformatierter PDFs oder Excel-Dateien. Je sauberer die Datenstruktur, desto besser das Verständnis der KI.

Das Modell

Die Modelle nähern sich an, haben aber immer noch spezifische Stärken.

Wähle das Modell passend zur Aufgabe:

Die Tools

Modelle können Text, Bild, Audio, Video und Code analysieren und generieren, aber haben darüber hinaus keine weiteren Fähigkeiten.

Um die Fähigkeiten des Modells zu erweitern, musst du ihnen Werkzeuge an die Hand geben. Zum Beispiel:

Internetsuche

Code Interpreter (aka "Taschenrechner")

Bildgenerierung

Canvas

3rd Party Tools (E-Mail, CRM und Co.)

Sollte in Zukunft das Ergebnis deiner KI nicht deinen Erwartungen entsprechen, prüfe diese 4 Qualitätsparameter. In vielen Fällen wirst du damit einen großen Schritt weiter kommen.

Anwendung vom GenAI Framework

Das klingt in der Theorie logisch, muss sich aber im Alltag bewähren.

Damit du das Framework verinnerlichst, habe ich einen Systemprompt für dich gebaut.

In 15 Minuten wendest du das Framework auf 3 echte Aufgaben aus deinem Arbeitsalltag an. Danach erkennst du schneller, welche KI-Fähigkeit, Modalität und welcher Arbeitsmodus für deine Aufgaben passen - und setzt KI gezielter ein.
✅ Deine Aufgabe:

Kopiere den Prompt unten in einen Chatbot deiner Wahl (ChatGPT, Claude, etc.).

Folge den Anweisungen des Coaches.

Ziel: Du bist fertig, wenn der Coach dir schreibt: "🎉 Glückwunsch! Du hast das GenAI-Framework jetzt auf echte Aufgaben angewendet."

Zum GenAI Coach Systemprompt
🏁 Fazit

Das GenAI Framework ist kein theoretisches Modell für die Schublade. Es ist das Werkzeug, das den Unterschied macht zwischen "Mal schauen, ob es klappt" und "Ich weiß genau, wie ich das Ergebnis bekomme".

Wer ohne Struktur arbeitet, bleibt beim "Trial and Error" hängen. Wenn das Ergebnis schlecht ist, weißt du nicht, woran es lag. War der Prompt falsch? Das Modell zu dumm? Oder fehlte der Kontext?

Mit diesem Framework hast du jetzt eine Checkliste im Kopf. Wenn du vor einer Aufgabe stehst, rätst du nicht mehr. Du weißt:

Was mache ich hier? (Analysieren vs. Erstellen)

In welchem Modus bin ich? (Verstehen, Umsetzen, Neu Denken)

An welcher Schraube muss ich drehen, wenn es hakt? (Kontext, Modell, Prompt)

Nutze den Systemprompt oben und trainiere diese Denkmuster.

Sobald diese Struktur sitzt, werden deine Ergebnisse nicht nur besser, sondern vor allem reproduzierbar. Und genau das unterscheidet professionelle Arbeit von Spielerei.

Das ist alles für diese Woche.

Bis nächsten Sonntag,

Felix

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Das GenAI Framework - Deine mentale Landkarte für den KI-Einsatz - AI FIRST

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Herzlich Willkommen zu den AI FIRST Insights! Ich nutze GenAI jetzt seit 3 Jahren täglich und habe eine starke Intuition entwickelt, wann und wie ich die Technologie einsetzen muss, um zu meinem Ziel zu kommen. Ich muss zugeben: Anfangs war es oft Versuch und Irrtum.

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The Joint Research Centre: EU Science Hub

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DigComp provides a common understanding of what digital competence is, as well as a basis for framing digital skills policy.

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Four Scenarios for Human-AI Collaboration

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Four Scenarios for Human-AI Collaboration

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Gartner Says Leaders Must Create Four Scenarios for Human-AI Collaboration at Work

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Gartner analyst Helen Poitevin said Executive leaders must develop 4 scenarios where human and AI can collaborate effectively. Read more here. #GartnerSYM #AI

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Kürzlich führte mich mein Weg nach Würzburg. Zahlreiche Lehrpersonen aller Schulformen kamen zusammen, um zwei Tage lang intensiv „ Feedback als Schlüssel zum Lernerfolg: Ansätze und Methoden in Schule und Unterricht" in den Blick zu nehmen. Die Arbeitstagung der Schulversuche „ proof" und „ Prüfungskultur innovativ" durfte ich für das bayerische Kultusministerium als Referent mitgestalten. Und schon das Planungskonzept machte offensichtlich: Die enge Verzahnung von Wissenschaft und Praxis ist eine entscheidende Voraussetzung, um eine positive Fehler- und Feedbackkultur in die Schulpraxis zu integrieren. Mit Prof. Maurice Fürstenberg ging es aus wissenschaftlicher Sicht fundiert in die Zusammenhänge von Aufgabengestaltung und Feedback, bevor ich den Rahmen praxisbezogen weiterspannte und Ansatzpunkte für Lernprozesse aufzeigte. Drei Teilsessions schlugen den Bogen, beginnend mit „Positive Fehler- und Feedbackkultur" über „Feedback digital" hin zu „Feedback - jetzt auch mit (generativer) KI?".

Damit endeten wir bei einem aus meiner Sicht zentralen Entwicklungsfeld, wenn wir über (generative) KI in Lernprozessen sprechen, und der Frage: „Was verstehen wir eigentlich unter gutem Feedback - und wie können sowohl Lehrkräfte als auch KI-Systeme dazu beitragen?"

Und genau darum geht es auch in einer neuen Folge des Podcasts „Kompass KI" mit Hendrik Haverkamp und Benedikt Wisniewski ( Folge 7: KI-Feedback). Ich möchte unbedingt auch hier im Blog auf diese Folge verweisen und zugleich einige der Ergebnisse in unsere Schul- und Fortbildungspraxis einordnen, denn Studien wie die hier vorgestellte bieten uns wichtige Anhaltspunkte für kritische Reflexion. Zugleich zeigen alle Befragungen von Lehrpersonen, wie hier beispielhaft das Deutsche Schulbarometer 2025 der Robert Bosch Stiftung, dass aus professioneller Sicht (generative) KI gerade im Bereich der konstruktiven und individualisierten Lernunterstützung als besonders chancenreich angesehen wird. Interessant: Lehrpersonen, die bereits mit (generativer) KI arbeiten, bewerten das Potential höher als Lehrpersonen, die (generative) KI bislang nicht nutzen.

Was ist Feedback - und warum ist das mehr als „Gut gemacht"?

Doch zunächst zurück zum Podcast und der Studie: Am Anfang der Episode wird noch einmal sauber sortiert, worüber wir eigentlich sprechen. In der Forschung stellt Feedback nicht einfach irgendeine Rückmeldung dar, sondern beinhaltet Informationen zu Leistung oder Verständnis, die Lernenden helfen, ihr Lernen zu steuern.

Glücklicherweise verweist Benedikt Wisniewski gleich zu Beginn nochmal auf gängige Definitionen von Feedback (im Lernbereich): Kluger und Denisi beispielsweise, die in ihrer Meta-Studie zur Feedback Intervention Theory (S. 255 oben) betonen, Feedback sei eine Handlung, durch die jemand oder etwas Informationen über Aspekte der Leistung einer Person gibt. Eine andere einschlägige Definition liegt von Hattie und Timperley vor, denen zufolge Feedback aus Informationen besteht, die von einer Instanz über Aspekte der Leistung oder des Verständnisses gegeben werden (gut nachzulesen in einer Handreichung der Universität Mainz). Ganz ursprünglich meint „Feedback" eine Rückkopplung: Informationen fließen zwischen zwei Instanzen, damit ein System sich regulieren kann.

In der pädagogischen Praxis wird der Begriff jedoch oft sehr großzügig verwendet. Fast jede Bemerkung - vom Smiley bis zur roten markierten Kritik - läuft unter „Feedback", auch wenn sie weder an klaren Kriterien orientiert ist, noch tatsächlich eine Weiterarbeit an Aufgabe oder Lernprozess auslöst.

Wie problematisch das z.B. in Bezug auf die klassische Vollkorrektur von Klassenarbeiten und Klausuren sein kann, hatte ich vor einiger Zeit bereits im Blogbeitrag „Stoppt die Vollkorrektur!" mit Blick auf die Studienlage und KI thematisiert.

Genau hier wird es spannend, wenn wir über KI-Feedback sprechen: Vergleichen wir wirklich „Feedback" im fachlichen Sinn - oder nur verschiedene Varianten von Alltagsrückmeldungen?

Die Podcastfolge diskutiert eine Meta-Analyse mit dem Titel „How Does Artificial Intelligence Compare to Human Feedback?" (2025). Meta-Analyse bedeutet: Viele einzelne Studien werden systematisch zusammengetragen und statistisch integriert. In diesem Fall waren es 41 Studien mit rund 4.800 Lernenden, überwiegend aus dem Bereich Schreiben und Sprache. Verglichen wurden jeweils Feedback durch KI und Feedback durch Menschen - also Lehrende oder Peers.

Da die einzelnen Studien mit sehr unterschiedlichen Designs, Stichproben und Messinstrumenten gearbeitet haben, nutzte das Forschungsteam ein sogenanntes Random-Effects-Modell. Vereinfacht gesagt geht man dabei davon aus, dass Effekte je nach Kontext variieren und modelliert diese Unterschiede statistisch mit. Auf dieser Basis wollten die Forschenden vier zentrale Fragen beantworten:

Lernt man mit KI-Feedback besser oder schlechter als mit menschlichem Feedback?

Wie wird das Feedback wahrgenommen?

Was passiert mit Motivation und Engagement?

Und hat eine Kombination aus Mensch und KI besondere Vorteile?

Die Ergebnisse: Kein klarer Sieger - aber ein wichtiges „Es ist anders"

Das vermutlich überraschendste Ergebnis: Es gibt keinen klaren Gewinner. Hinsichtlich der Lernleistung zeigen die zusammengefassten Studien keinen signifikanten Unterschied zwischen KI-Feedback und menschlichem Feedback. Lernende lernen im Durchschnitt also nicht schlechter, aber auch nicht besser, wenn das Feedback von einer KI statt von einer Lehrkraft oder Mitstudierenden kommt.

Ähnlich sieht es bei der Wahrnehmung des Feedbacks aus. Lernende bewerten das KI-Feedback nicht signifikant anders als menschliche Rückmeldungen - weder in Bezug auf Klarheit noch auf Nützlichkeit. Die gern geäußerte These, KI-Feedback sei grundsätzlich oberflächlich, unspezifisch oder „weniger wert", findet so pauschal - das konstatieren auch Wisniewski und Haverkamp - in den Daten keine Bestätigung.

Gleichzeitig wird deutlich, warum KI-Feedback dennoch oft als begrenzt erlebt wird: Die meisten untersuchten Systeme waren regelbasiert und konzentrierten sich vor allem auf formale Aspekte wie Grammatik, Satzbau oder Wortwahl. Dort arbeitet (generative) KI konsistent, verlässlich und erstaunlich präzise - aber naturgemäß auf der Oberfläche. Für inhaltliche, argumentative oder konzeptuelle Rückmeldungen fehlt vielen Systemen das kontextuelle und semantische Tiefenverständnis, das wir von guter fachlicher Rückmeldung erwarten. Die Forschenden bringen es deshalb klug auf den Punkt: KI-Feedback ist nicht schlechter, es ist anders. Es deckt bestimmte Ebenen sehr gut ab und lässt andere offen.

Das deckt sich übrigens auch mit der Kernaussagen eines sehr hilfreichen Basisbeitrags aus „Der Deutschunterricht" 05/2024, in dem Prof. Maurice Fürstenberg und Prof. Hans-Georg Müller konstatieren: „Die große Chance, die GPTs für die Deutschdidaktik bieten, liegt damit nicht im sprachlichen Inhalt, sondern v. a. in der sprachlichen Form, die von aktuellen Modellen in einer verblüffend adäquaten Weise repräsentiert, reproduziert und variiert werden kann. Sprachmodelle lernen in ihrer Trainingsphase sprachformale Muster, deren Beherrschung auch von Schüler:innen erwartet wird, etwa in der Orthografie, der Morphosyntax, der Textsorte oder den sprachlichen Registern." Daher plädieren auch sie für (generative) KI als (Feedback-)Tutor oder Sparringspartner, nicht aber als „Taschenrechner".

Bei Motivation und Engagement fällt das Bild weniger klar aus. Hier sind die Studien so heterogen und teils so dünn, dass sich keine robuste Gesamtzahl berechnen lässt. Qualitativ zeigt sich aber, dass Lernende KI-Feedback häufig als neutral, kontrollierbar und entlastend erleben - gerade weil sie in ihrem eigenen Tempo nachbessern können, ohne soziale Bewertungssituationen aushalten zu müssen.

Hier ist die Podcast-Folge besonders interessant, wenn der nüchtern operierende „Statistiker" Benedikt Wisniewski auf den „4K-Lehrer" Hendrik Haverkamp trifft und sich einmal mehr zeigt: Nicht jede subjektiv entwickelte Theorie von uns Lehrpersonen lässt sich tatsächlich datenbasiert halten, aber auch nicht jedes quantitativ gemessene Studienergebnis gibt tatsächlich die Lernrealität(en) vieler Kinder und Jugendlicher wieder. Und da lohnt sich der Blick in das Studiendesign; Zeit für Benedikt Wisniewski.

Im Podcast beschreibt Wisniewski die Meta-Analyse selbst als methodisch solide beschrieben: breite Datenbasis, transparentes Vorgehen, sinnvolle statistische Integration. Aber - und das ist für uns in der Praxis wichtig - eine Meta-Analyse ist immer nur so gut wie die Studien, aus denen sie besteht.

Und hier zeigen sich offensichtlich deutliche Schwächen (die mir beim Blick in die Ergebnisse nicht offensichtlich waren): In einigen Primärstudien war unklar, welche KI-Systeme überhaupt eingesetzt wurden. Versuchsdesigns blieben teilweise unkontrolliert, und als Qualitätsindikator wurden zum Teil fragwürdige Maße wie „Feedback-Likes" verwendet. Hinzu kommt, dass viele der untersuchten Systeme technisch längst überholt sind und mit heutigen generativen KI-Modellen nur noch bedingt vergleichbar. Fast alle Studien stammen zudem aus dem Bereich Schreiben und Sprache; naturwissenschaftliche, mathematische oder berufsbezogene Kontexte sind kaum abgebildet.

Für uns heißt das: Die Befunde sind relevant und wegweisend, aber sie sollten mit Augenmaß übertragen werden - insbesondere auf aktuelle KI-Systeme und auf Unterrichtsfächer, die in den Studien gar nicht vorkommen.

Was bedeutet das für Schule und Unterricht?

Trotz aller Einschränkungen ist eine zentrale bildungspolitische und schulpraktische Botschaft deutlich: KI ersetzt Lehrkräfte nicht, sondern ergänzt sie. Gerade im schulischen Alltag bekommen Lernende oft zu wenig individuelles, lernwirksames Feedback, meist schlicht aus Zeitgründen, sicherlich aber auch aufgrund mangelnder Professionalisierung. Dennoch: Eine Lehrkraft mit 25 bis 30 Schülerinnen und Schülern je Lerngruppe (und davon 3-4 am Tag bei voller Stelle) kann nicht allen Lernenden regelmäßig qualitativ hochwertige Rückmeldungen auf Texte, Präsentationen oder Lösungswege geben.

Hier eröffnet (generative) KI schon jetzt einen realistischen Ausweg: Die Technik kann jederzeit, in Echtzeit und beliebig oft Rückmeldungen geben - also Feedback gewissermaßen skalierbar machen. Besonders bei klar definierbaren Kriterien (Sprache, Struktur, Format, bestimmte formale Anforderungen) kann generative KI eine enorme Entlastung sein. Die Lehrkraft muss nicht mehr jedes Komma korrigieren, sondern kann ihre Zeit auf diejenigen Aspekte fokussieren, die menschliches Urteil, pädagogische Sensibilität und Kontextwissen erfordern: die Qualität eines Arguments, die Passung eines Lösungsweges, die Förderung von Reflexion und Metakognition, das Begleiten individueller Lernbiografien.

Hinzu kommt ein wichtiger sozialpsychologischer Aspekt, den die beiden Podcast-Hosts ebenfalls betonen: Gerade psychisch belastete oder sehr zurückhaltende Schülerinnen und Schüler holen sich häufig kein Feedback bei der Lehrkraft oder bei Peers - aus Scham, Unsicherheit oder Angst vor Bewertung. KI-Feedback kann hier ein niedrigschwelliger Zugang sein, weil die soziale „Bedrohung" wegfällt. Gleichzeitig bleibt die Lehrkraft als „sichere Person" wichtig, um diese Prozesse zu rahmen, zu reflektieren und zu begleiten.

So ziele ich in Fortbildungen gerne auf ein differenziertes Verständnis von KI-Feedback ab, das momentan meist die drei Bereiche

KI-basierte Textüberarbeitung,

individuelle Tutorsysteme und

Aufgabenmanagement mit (generativer) KI

umfasst und exemplarisch mit konkreten Prompts oder Tools die Möglichkeiten und Grenzen generativer KI auszuloten hilft. Ein Beispiel für „Aufgabenmanagement" bzw. lernförderliches Feedback im Arbeitsprozess ist die Plattform FelloFish, die von Hendrik Haverkamp und Malte Hecht entwickelt wurde und mithilfe derer Lehrpersonen wie Lernende schon jetzt Erfahrungen mit KI-Feedback sammeln können.

Und hier kommen die Studie und die (ganz subjektiven) Unterrichtserfahrungen der letzten Jahre zusammen: Denn alle im Podcast vorgestellten bzw. in der Studie nachlesbaren Erkenntnisse decken sich mit den vielen Eindrücken aus Schule und Unterricht und dem Feedback der Lernenden.

In der idealtypischen Perspektive entsteht demnach ein hybrides Modell: KI übernimmt die repetitive, formale und skalierbare Feedbackarbeit, Lehrkräfte bringen Empathie, Ermutigung, Beziehungsarbeit und tiefes fachliches sowie pädagogisches Verständnis ein - und korrigieren zugleich, wenn KI falsch liegt. Die Meta-Analyse liefert erste Hinweise darauf, dass genau diese Kombination in Zukunft wirksamer sein könnte als eine der beiden Seiten allein.

Der unbequeme Punkt: Wie gut ist unser menschliches Feedback eigentlich?

Zum Schluss stellt der Podcast eine Frage, die ich persönlich für die wichtigste halte: Wenn KI-Feedback und menschliches Feedback in den Studien so ähnlich abschneiden - liegt das nur daran, dass KI so „gut" geworden ist? Oder auch daran, dass unser Feedback als Lehrkräfte oft weniger professionell ist, als wir glauben?

Wie viel evidenzbasierte Feedbackkompetenz taucht tatsächlich in Lehramtsstudium, Referendariat und Fortbildungen auf - jenseits von Alltagsideen und populären, aber empirisch fragwürdigen Modellen wie dem „Feedback-Sandwich", das Benedikt Wisniewski am Ende doch tatsächlich aus der methodischen Mottenkiste holt?

In der Episode wird vorgeschlagen, einmal fünf frisch ausgebildete Lehrkräfte zu fragen, was sie im Rahmen ihrer Ausbildung wirklich fundiert über professionelles Feedback gelernt haben. Die implizite Wette: Die Antworten werden eher dünn ausfallen.

Genau hier liegt für mich eine große Chance: Die Diskussion um KI-Feedback kann ein Hebel sein, um Feedback insgesamt zu professionalisieren - in Fachseminaren, Studienseminaren und Fortbildungen.

Statt nur die Frage zu stellen: „Darf KI das?", könnten wir sie nutzen, um zu klären: „Was verstehen wir eigentlich unter gutem Feedback - und wie können sowohl Lehrkräfte als auch KI-Systeme dazu beitragen?"
Für mich bleibt mit Blick auf die Studienergebnisse und nach dieser Podcastfolge vor allem eins hängen: KI-Feedback ist nicht der „böse Ersatz" für Lehrpersonen oder Symptom einer entmenschlichten Input-Output-Orientierung, sondern ein Werkzeug, das uns dazu zwingt, genauer über unser eigenes professionelles Handeln nachzudenken. Wenn wir es klug nutzen, kann es uns entlasten, Lernenden neue Zugänge eröffnen und gleichzeitig die Diskussion über gutes, wirksames Feedback in Ausbildung und Fortbildung voranbringen. Hoffen wir das Beste! 😉
Direkt zur Kompass KI-Folge 7: KI-Feedback

Empfehlenswerter Podcast als Hintergrund: Psychologie fürs Klassenzimmer (Benedikt Wisniewski) - Feedback-Studie von Kluger & De Nisi

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Feedback - Mensch vs. KI: Was sagt die Forschung und was bedeutet das für Schule, Unterricht & Lernen? - Unterrichten Digital

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Mensch oder KI für Feedback in Schule & Unterricht - was ist besser? Eine Studie untersucht die Frage, ein Podcast berichtet, hier der Versuch einer Einordnung.

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Learn Your Way transforms content into a dynamic and engaging learning experience tailored for you.

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Your browser does not support the video tag.

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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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Drei Tools zur Förderung von KI-Kompetenzen | Susanne Alles | 13 comments

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Mit Von der KI-Theorie zur Unterrichtspraxis: Drei Tools für systematische Kompetenzförderung
73% der Lehrkräfte sehen KI-Kompetenzen als wichtig an. Nur 34% fühlen sich darauf vorbereitet. (Stifterverband, 2025)
78% der Lehrkräfte benötigen konkrete Unterrichtsideen. 65% wünschen sich strukturierte Planungshilfen. 82% möchten Kompetenzen messbar machen.
Die Lücke zwischen Theorie und Praxis ist real. Drei integrierte Tools für die Praxis
Basierend auf unserem mittlerweile etablierten KI-Kompetenzmodell von Susanne Alles, Joscha Falck, Manuel Flick und Regina Schulz (Verstehen, Anwenden, Reflektieren, Mitgestalten) habe ich drei praktische Tools entwickelt: 🗺️ KI-Kompetenz-Roadmap
4-Phasen-Planung von Grundlagen bis Innovation
Vollständig editierbar für schulspezifische Anpassungen
Export/Import-Funktion für den Austausch zwischen Schulen
Berücksichtigt EU AI Act (seit Februar 2025) 🎴 Unterrichtsideen-Sammlung
36 konkrete Aktivitäten für alle 12 Kompetenzbereiche
Von KI-Entdeckungstouren bis zu Innovation-Hubs
Sofort umsetzbar mit Standard-Schulausstattung
Differenziert nach Niveaustufen 🎯 KI-Kompetenz-Assessment
Spinnennetz-Visualisierung der Kompetenzprofile
12 validierte Fragen zu allen Bereichen
Automatische Empfehlungen zur Kompetenzförderung
Für Selbstreflexion und Fortbildungsplanung
Integration als Schlüssel
Schulen können systematisch vorgehen: ✅ Assessment zur Bestandsaufnahme ✅ Angepasste Roadmap-Entwicklung ✅ Direkte Umsetzung mit konkreten Unterrichtsideen ✅ Kontinuierliche Erfolgsmessung Der Paradigmenwechsel
Von “KI ist wichtig” zu “So setzen wir KI systematisch um”.
Nicht mehr Einzelinitiativen, sondern System. Nicht mehr Hoffnung, sondern Messbarkeit.
Die Tools stehen kostenlos zur Verfügung – keine Registrierung, keine Hürden. Besonderer Dank geht an Volker Altevogt für die schöne Idee mit dem Spinnennetz. Grandios, im nahen Umfeld so großartige Inspirateure zu haben 😍. Den Link zum Blogpost findet Ihr in den Kommentaren. Was sind Ihre Erfahrungen mit KI-Kompetenzförderung? Welche Ansätze funktionieren in der Praxis? #KIBildung #Schulentwicklung #DigitaleBildung #KIKompetenzen #Lehrkräftefortbildung #Unterrichtsentwicklung #DigitaleTransformation #BildungsInnovation #KünstlicheIntelligenz #Schule40 #LehrenUndLernen #BildungDerZukunft #KIKompetenzmodell #SystematischeKIBildung | 13 comments on LinkedIn

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Warum KI menschliche Leistung aufwertet:

# data[].attributes.attachment_link.description
Beim Umgang mit KI geht es keinesfalls um die Entwertung menschlicher Leistung; im Gegenteil: Es geht um eine Aufwertung menschlicher Leistung.
Ich möchte drei zusammenhängende Aspekte in die Diskussion #KAIneEntwertung von Joscha Falck und Anika Limburg einbringen: Lernprozesse gestalten und Reflexion sind anspruchsvolle, menschliche Leistungen.
Eine „versierte Koaktivität“ mit KI (vgl. KMK) beinhaltet eine anspruchsvolle, menschliche Leistung. Integres Handeln im Umgang mit KI ist eine anspruchsvolle, menschliche…

# data[].attributes.attachment_link.description
Das PRÜFE-Framework für kritische KI-Bewertung

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KI im Unterricht - Tutor, Sparringspartner oder “false buddy”? - Praxisbeispiel Geschichtsunterricht - Unterrichten Digital

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Welche Chancen und Herausforderungen sind mit KI im Geschichtsunterricht verbunden? Praxiserfahrungen und Eindrücke aus Schule, Wissenschaft und Unterricht.

# data[].attributes.attachment_link.title
KI als Jobkiller für Einsteiger? Warnsignale einer Harvard-Studie und ihre Implikationen - Unterrichten Digital

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“Elite-Absolventen sind zwar teuer, aber so produktiv, dass sich ein Verzicht auf diese Gruppe nicht lohnt. Absolventen schwächerer Universitäten sind günstig

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NotebookLM - Update 2025 - neue Funktionen und Praxisbeispiel

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Es war ein ganz normaler Nachmittag, als ich das Sommerheft meines Sohnes durchblätterte, diese Sammlung von Aufgaben, die den Schulstoff des vergangenen Jahres wiederholen sollen. Die Antworten waren perfekt. Zu perfekt. Ein kurzer Blick in seinen Browserverlauf brachte Gewissheit: ChatGPT und Google hatten die Arbeit erledigt. Zunächst war ich wütend auf ihn. Doch dann richtete sich mein Ärger gegen mich selbst. Wie konnte ich nur glauben, dass er keine KI nutzen würde, um die Aufgaben zu lösen, wenn er die Möglichkeit dazu hat?

Dieser Moment der Erkenntnis war mehr als nur ein kleiner Familienkonflikt. Er öffnete ein Fenster in eine neue Realität, die alle Lehrenden betrifft.

Das Erlebnis brachte mich als Lehrende zum Nachdenken: Was passiert eigentlich, wenn KI auf den Lernprozess trifft? In meinen Kursen beobachte ich täglich, wie Lernende mit KI-Tools umgehen. Manche nutzen sie geschickt als Lernpartner, andere als Abkürzung zum fertigen Ergebnis. Dieser Unterschied ist entscheidend, aber oft unsichtbar. Ein Schüler oder eine Studentin kann eine brillante Arbeit einreichen, die von ChatGPT verfasst wurde, und trotzdem nichts gelernt haben. Eine andere Person kann dieselbe KI nutzen, um komplexe Konzepte zu verstehen und dabei mehr zu lernen als je zuvor.

Diese Paradoxie führt zu einer der wichtigsten Fragen unserer Zeit: Kann KI wirklich beim Lernen helfen - oder sabotiert sie den Lernprozess? Die Antwort ist komplexer, als es scheint. Um sie zu verstehen, lohnt sich ein Blick auf das Angebots-Nutzungs-Modell von Andreas Helmke. Dieses Rahmenmodell hilft uns zu verstehen, in welchen Bereichen KI unterstützen kann und wo ihre Grenzen liegen.

Andreas Helmkes Angebots-Nutzungs-Modell erklärt, warum derselbe Unterricht bei verschiedenen Lernenden zu völlig unterschiedlichen Ergebnissen führen kann. Das Modell zeigt vier entscheidende Komponenten des Lernens:

Das Angebot umfasst alles, was Lehrende bereitstellen. Materialien, Erklärungen, Aufgaben, Tests.

Die Nutzung: Wie Lernende dieses Angebot verwerten, ob sie aufmerksam sind, sich anstrengen, mitdenken.

Die Voraussetzungen: Was Lernende mitbringen. Vorwissen, Fähigkeiten, aber auch Motivation und Ängste.

Und schließlich der Kontext, also das Umfeld: Familie, Freunde, Schulkultur, gesellschaftliche Rahmenbedingungen.

Die entscheidende Erkenntnis lautet: Gutes Lehren allein garantiert noch kein gutes Lernen. Selbst das beste Angebot kann wirkungslos bleiben, wenn es nicht aktiv genutzt wird. Diese Erkenntnis ist heute wichtiger denn je, da wir oft glauben, bessere Technologie führe automatisch zu besserem Lernen.

Das Modell basiert auf der wichtigen Einsicht, dass Lernen ein konstruktiver Prozess ist. Lernende sind keine passiven Empfänger von Wissen, sondern aktive Konstrukteure ihres Verstehens. Wissen lässt sich nicht einfach von einer Person zur anderen übertragen - jeder muss es selbst aufbauen, basierend auf dem, was er oder sie bereits weiß und erfahren hat.

Beim Angebot zeigt KI ihre beeindruckendsten Fähigkeiten. Moderne KI-Systeme können Lernmaterialien in Rekordzeit erstellen, Aufgaben an den individuellen Lernstand anpassen und sogar komplexe Sachverhalte in verschiedenen Schwierigkeitsgraden aufbereiten. Als Lehrende kann ich mittlerweile innerhalb weniger Minuten differenzierte Arbeitsblätter für verschiedene Leistungsniveaus erstellen. KI korrigiert Tests, gibt Feedback und identifiziert Wissenslücken mit einer Präzision, die oft über menschliche Fähigkeiten hinausgeht.

Die Effizienzgewinne sind enorm. Was früher Stunden der Vorbereitung kostete, erledigt KI in Sekunden. Die Personalisierung des Lernangebots, die jahrzehntelang ein Traum der Bildungsforschung war, wird plötzlich technisch machbar. Jeder Lernende könnte theoretisch genau das Material erhalten, das seinem aktuellen Wissensstand entspricht.

Doch KI hat auch klare Grenzen. So kann sie beispielsweise nicht spüren, wenn eine Klasse müde oder verwirrt ist. Sie kann nicht spontan auf unerwartete Fragen eingehen oder mit Humor eine angespannte Situation auflösen. Eine authentische Lehrendenpersönlichkeit mit Empathie, Geduld und der Fähigkeit, komplexe soziale Situationen zu navigieren, bleibt daher unersetzlich. KI kann Inhalte vermitteln, aber keine echten Beziehungen aufbauen.

Bei der Nutzung zeigen sich die fundamentalen Grenzen der KI. Das Herzstück des Lernparadoxons liegt hier: KI kann die kognitive Arbeit des Verstehens nicht übernehmen, ohne dabei den Lernprozess selbst zu untergraben.

KI kann jedoch auf oberflächlicher Ebene motivieren, beispielsweise durch Gamification-Elemente, Belohnungssysteme oder personalisierte Lernpfade. Sie kann Fortschritte verfolgen, an Aufgaben erinnern und sogar adaptives Feedback geben. Aber sie kann nicht das leisten, was im Zentrum allen Lernens steht: die aktive geistige Auseinandersetzung mit dem Lerngegenstand.

Wenn mein Sohn seine Englischaufgaben mit ChatGPT löst, umgeht er genau jene mentale Anstrengung, die das Lernen ausmacht. Die KI löst das Problem, aber sein Gehirn bleibt untätig. Das ist der Unterschied zwischen Problemlösung und Kompetenzentwicklung - und KI kann nur ersteres leisten.

Helmke betont, dass die erfolgreiche Nutzung von verschiedenen Faktoren abhängt: Die Lernenden müssen das Angebot wahrnehmen, interpretieren und emotional sowie motivational darauf reagieren. Diese unsichtbaren Prozesse im Kopf der Lernenden - die sogenannten Mediationsprozesse - entziehen sich der technologischen Steuerung.

Besonders problematisch wird es, wenn die KI zu gut wird. Je nahtloser und hilfreicher die Unterstützung ist, desto größer ist die Versuchung, den schwierigen Weg des eigenen Denkens zu vermeiden. In meinen Kursen erlebe ich Lernende, die brillante Texte einreichen, in Diskussionen jedoch zeigen, dass sie die zugrunde liegenden Konzepte nicht verstanden haben. Sie haben gelernt, KI-Tools zu bedienen, aber nicht, wie man denkt.

Bei der Erfassung individueller Lernvoraussetzungen zeigt KI sowohl ihre analytischen Stärken als auch ihre Schwächen. Moderne KI-Systeme können mit beeindruckender Präzision ermitteln, welches Vorwissen vorhanden ist, wo Wissenslücken klaffen und welche kognitiven Fähigkeiten entwickelt sind.

Die Algorithmen erkennen, ob jemand Schwierigkeiten mit bestimmten Konzepten hat, welche Grundlagen fehlen oder wo in der Argumentation Lücken bestehen. Sie können die Lerngeschwindigkeit messen, die Verständnistiefe bewerten und sogar Lernmuster analysieren. Diese datenbasierte Diagnostik übertrifft oft die intuitive Einschätzung erfahrener Lehrender - zumindest bei messbaren Kompetenzen.

KI versagt jedoch systematisch bei den emotionalen und sozialen Voraussetzungen, die oft entscheidender sind als das reine Vorwissen. KI kann beispielsweise nicht erfassen, warum ein Lernender seit Wochen unkonzentriert ist, ob private Sorgen das Lernen behindern oder ob mangelndes Selbstvertrauen zu Blockaden führt. Der Glaube an die eigenen Fähigkeiten, Prüfungsangst oder familiäre Einflüsse - all diese „weichen Faktoren" bleiben für KI weitgehend unsichtbar, obwohl sie oft über Erfolg oder Misserfolg entscheiden.

Helmke hebt hervor, wie stark das Elternhaus das Lernen beeinflusst - durch die soziale Schicht, das häusliche Lernumfeld und die Erwartungen der Eltern. Diese komplexen soziokulturellen Faktoren kann KI bestenfalls indirekt erschließen, aber nicht angemessen berücksichtigen.

Die Kontextfaktoren - Familie, Freundeskreis, Schulkultur und gesellschaftliche Rahmenbedingungen - sind der Bereich, in dem KI am wenigsten bewirken kann. Diese zutiefst sozialen und kulturellen Dimensionen des Lernens entziehen sich weitgehend einer digitalen Optimierung.

KI kann allenfalls Kommunikationstools bereitstellen oder Daten über diese Faktoren sammeln. Sie kann jedoch nicht die grundlegenden sozialen Strukturen verändern, die das Lernen prägen. Der Einfluss der Peer-Group, die familiären Unterstützungsmöglichkeiten und die Schulkultur bleiben somit eine menschliche Domäne.

Hier zeigt sich eine fundamentale Grenze technologischer Lösungen. Sie können individuelle Defizite kompensieren, aber keine strukturellen Ungleichheiten beseitigen. Im Gegenteil: Gut gemeinte KI-Lösungen können bestehende Bildungsungleichheiten sogar verstärken, wenn sie voraussetzen, dass alle Lernenden über die gleichen technischen Ressourcen oder digitalen Kompetenzen verfügen.

Ein zentraler Aspekt von Helmkes Modell sind die Mediationsprozesse, also die Vermittlungsprozesse im Kopf der Lernenden. Sie sind das unsichtbare Zentrum allen Lernens und entziehen sich weitgehend der KI-Steuerung.

KI kann das Angebot optimieren, aber nicht kontrollieren, wie es im Kopf der Lernenden verarbeitet wird. Sie kann Materialien bereitstellen, aber nicht gewährleisten, dass diese bedeutsam werden. Sie kann Feedback geben, aber nicht garantieren, dass es zu Reflexion und Verständnis führt.

Hier liegt der Kern des Problems mit KI im Bildungsbereich: Die Technologie adressiert primär die sichtbaren, messbaren Aspekte des Lernens, aber nicht die unsichtbaren kognitiven und emotionalen Prozesse, die den eigentlichen Lernerfolg bestimmen.

Was bedeuten diese Erkenntnisse für deine Praxis als Lernende oder Lernender? Zunächst einmal ist eine realistische Einschätzung wichtig: KI wird bestimmte Aspekte des Lehrens und Lernens dramatisch verbessern, andere aber unberührt lassen oder sogar gefährden.

Im Bereich des Angebots können wir mit revolutionären Verbesserungen rechnen: effizientere Materialerstellung, präzisere Diagnostik und personalisierte Lernpfade. Diese Entwicklungen werden Lehrende von vielen Routinetätigkeiten befreien und ihnen mehr Zeit für genuin pädagogische Aufgaben schaffen.

Bei der Nutzung - dem Herzstück des Lernprozesses - bleiben jedoch die fundamentalen Herausforderungen bestehen. KI kann die Mediationsprozesse im Kopf der Lernenden nicht ersetzen. Sie kann keine intrinsische Motivation erzeugen, die für tiefes Verstehen notwendig ist. Sie kann keine emotionale Beteiligung schaffen, die nachhaltiges Lernen ermöglicht.

Zwar werden die Voraussetzungen durch KI teilweise besser erfassbar, doch die wichtigsten Faktoren - emotionale, soziale und motivationale Aspekte - bleiben in menschlicher Hand. Und die Kontextfaktoren, die oft über Erfolg oder Misserfolg entscheiden, entziehen sich weitgehend der technologischen Beeinflussung.

Das Helmke-Modell bietet uns eine wertvolle Orientierung für den Umgang mit KI im Bildungsbereich. Es zeigt, dass es nicht darum geht, ob KI „gut" oder „schlecht" für die Bildung ist, sondern wo sie sinnvoll eingesetzt werden kann und wo ihre Grenzen liegen.

Das Modell hilft uns, die richtigen Fragen zu stellen: Wo kann KI das Angebot verbessern? Wie können wir sicherstellen, dass die Nutzung aktiv und lernförderlich bleibt? Welche Voraussetzungen müssen wir berücksichtigen? Und wie können wir den Kontext so gestalten, dass alle Lernenden profitieren?

Besonders wertvoll ist die Erkenntnis über die Mediationsprozesse. Das eigentliche Lernen findet in den Köpfen der Lernenden statt und lässt sich nicht technologisch optimieren. KI kann bestenfalls Bedingungen schaffen, die diese Prozesse begünstigen.

Für die Praxis bedeutet das: Nutze KI für Aufgaben, die sie gut erledigen kann, wie die Erstellung von Materialien, die Diagnostik und das Feedback. Aber investiere die gewonnene Zeit in Aufgaben, die nur Menschen erledigen können. Beziehungen aufbauen, motivieren und komplexe Denkprozesse anregen.

Die größte Gefahr besteht darin, zu glauben, KI könne die schwierigsten Aspekte des Lernens wie Motivation, Aufmerksamkeit und aktive Nutzung automatisieren. Diese Aspekte bleiben weiterhin die zentralen pädagogischen Herausforderungen, für die menschliche Kompetenz erforderlich ist.

KI kann uns dabei unterstützen, bessere Lehrende zu werden, indem sie uns von Routineaufgaben entlastet und uns präzisere Informationen über die Lernstände der Lernenden liefert. Aber sie kann uns das Lehren nicht abnehmen - im Gegenteil: Sie macht deutlich, was wirklich wichtig ist, nämlich die menschliche Seite der Bildung.

Nach meiner Entdeckung mit dem Sommerheft führte ich ein langes Gespräch mit meinem Sohn. Dabei ging es nicht um ein Verbot von KI - das wäre in einer Welt, in der diese Tools allgegenwärtig sind, naiv. Sondern über den Unterschied zwischen Aufgaben abarbeiten und Verstehen lernen. Über den Wert geistiger Anstrengung und die tiefe Befriedigung, die entsteht, wenn man einen schwierigen Zusammenhang durchdrungen hat.

Das Helmke-Modell zeigt uns, dass Lernen ein komplexer, multifaktorieller Prozess ist, der sich nicht technologisch optimieren lässt. Die wichtigsten Mediationsprozesse - das Verstehen, die Motivation und die emotionale Beteiligung - bleiben menschlich.

KI wird unser Bildungssystem verändern, das ist unausweichlich. Sie wird jedoch nicht das Lernen ersetzen, sondern uns vielmehr zwingen, uns auf das zu konzentrieren, was menschliches Lernen ausmacht. Und das ist vielleicht ihre wertvollste Funktion: Sie erinnert uns daran, dass Bildung mehr ist als Informationsverarbeitung und die wichtigsten Lernprozesse nach wie vor in den Köpfen und Herzen von Menschen stattfinden.

Das Sommerheft liegt übrigens immer noch auf dem Küchentisch. Diesmal ohne KI. Und mein Sohn flucht beim Lösen der Englischaufgaben, was paradoxerweise ein sehr gutes Zeichen ist.

Die folgenden LinkedIn-Beiträge habe ich seit dem letzten Newsletter veröffentlicht und sind auch ohne LinkedIn-Mitgliedschaft frei zugänglich:
China exportiert Staatspropaganda mit LLMs
Manipuliert KI schon, wie wir die Welt sehen? Eine aktuelle Studie von NewsGuard zeigt: Führende chinesische KI-Modelle verbreiten systematisch Staatspropaganda. Das ist besonders relevant. Denn es beeinflusst die Art und Weise, wie wir Wissen vermitteln und kritisches Denken fördern müssen.
KI-Persönlichkeiten überwachen und kontrollieren
Was passiert, wenn ChatGPT plötzlich bösartig wird? Die Studie von Chen et al. (2025) zeigt, wie wir solche Verhaltensänderungen bei KI-Systemen erkennen und verhindern können.
Wikipedia: Anzeichen für KI-generierte Texte
Können wir KI-generierte Texte zuverlässig erkennen? Ein neuer Wikipedia-Leitfaden zeigt: Es ist komplizierter als gedacht und liefert wichtige Erkenntnisse für die Praxis.

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Was Maschinen können und was Menschen brauchen

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KI als „false buddy“, Tutor und Sparringspartner – Praxisbeispiel Geschichtsunterricht – Plan BD.

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Generative KI durchdringt zunehmend den Lernalltag an Schulen und stellt Lehrkräfte vor fachdidaktische und pädagogische Herausforderungen. Wer praxisorientiert die Potenziale, Grenzen und Gefahren auslotet, kann das Lernen mit, über und ohne KI aktiv mitgestalten und Lernprozesse mit KI als Feedback-System, Tutor oder Sparringspartner erproben. Ein Beispiel aus dem Geschichtsunterricht.

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KI‑generierte Texte erkennen: Wikipedia legt Leitfaden für Editoren vor

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Das WikiProject AI Cleanup hat einen umfassenden Leitfaden zur Erkennung von KI-Texten veröffentlicht, der charakteristische Merkmale von Chatbot-generierten Inhalten aufzeigt. Der Leitfaden soll Wikipedia-Editor:innen dabei helfen, Texte von KI-Tools wie ChatGPT zu identifizieren.

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Die Entwicklungen rund um Künstliche Intelligenz in der Schule sind unübersichtlich und aufgrund zahlreicher Innovationen rasend schnell. Da übergeordnete Strategien vielerorts (noch) fehlen, greifen Lehrkräfte Sprachmodelle und neu erscheinende KI-Tools punktuell auf und testen sie meist experimentell in der Praxis. Die Motive dafür sind unterschiedlich; man kann aber wohl davon ausgehen, dass Neugier, Faszination an technischen Möglichkeiten, vielfältige Fortbildungsangebote und wohl auch der allgemeine KI-Hype treibende Faktoren sind.

Im Rahmen unserer Blogparade #KIBedenken haben Nele Hirsch und ich darauf aufmerksam gemacht, dass an vielen Stellen noch unklar ist, wann welche Tools in welcher Form lernförderlich im Unterricht eingesetzt werden können und was dabei zu beachten ist. Damit wollten wir zu bedenken geben, dass insbesondere Tool-Empfehlungen aufgrund fehlender Evidenz etwas mehr Skepsis vertragen könnten.

Erfreulicherweise erscheinen mittlerweile mehr und mehr Forschungsarbeiten, die die Möglichkeiten von KI im Kontext von Schule und Unterricht in den Blick nehmen. Je nach Schwerpunkt werden in ihnen die Potenziale von ChatGPT und co. für die Unterrichtsplanung, die Effizienz von KI-Feedback, die Aufgabenkultur oder auch die Notwendigkeit weiterer Fortbildungen für Lehrkräfte untersucht. Für Praktiker*innen sind die Ergebnisse interessant, um eigene Vermutungen und gemachte Erfahrungen zu prüfen bzw. Schlussfolgerungen für die eigene Praxis abzuleiten.
Aufruf zum Sammeln
Da die Studienlage ebenso unübersichtlich ist wie die rasant voranschreitenden KI-Entwicklungen, habe ich bei LinkedIn und bei Bluesky darum gebeten, mir beim Sammeln von bildungsbezogener KI-Forschung zu helfen. Dankenswerterweise sind zahlreiche Kolleginnen und Kollegen dem Aufruf gefolgt und haben Forschungsarbeiten und Publikationen von Stiftungen verlinkt. Im Anschluss daran habe ich die Links gesichtet und auf der folgenden TaskCards gesammelt. Die Zusammenstellung kann zur individuellen Fort- und Weiterbildung genutzt, und gerne auch weitergegeben werden.

Ich habe vor, die TaskCards nach und nach zu erweitern, wenn mir neue Studien begegnen und freue mich, wenn Sie/ihr mich auf weitere Publikationen aufmerksam macht!

Weblink zur TaskCards: https://www.taskcards.de/#/board/7d96a7c1-2c0d-4438-bbbf-3cfd942d1adb/view
Metaanalysen zum Einsatz von Chatbots
Zusätzlich zu den Einzelstudien sind bereits erste Metaanalysen zum Einsatz von Chatbots erschienen. So berichtet Klaus Zierer, Ordinarius für Schulpädagogik an der Universität Augsburg, in einem FAZ-Artikel vom 29. Februar, in der Kolumne „Der Faktor des Monats - Chatbots" der PÄDAGOGIK 5/24 und in seinem Buch „ChatGPT als Heilsbringer?" (Waxmann Verlag 2024) von vier Metastudien in den neuesten Datensätzen von John Hatties Visible Learning, in denen das Potenzial von Chatbots untersucht wurde (leider jeweils ohne Angabe einer genauen Datenquelle).

Mit einer Effektstärke von d = 0,62 (laut FAZ-Artikel; im PÄDAGOGIK-Artikel d = 0,64 und im Buch d = 0,67) attestiert Zierer Chatbots unter bestimmten Bedingungen die Chance zur Steigerung von Lernleistungen. Zum Beispiel lasse sich die Wirksamkeit vor allem bei älteren Schüler*innen nachweisen, in der Grundschule nähmen die Effekte ab. Zudem zeigten sich höhere Effekte nur bei komplexeren Fächern und wenn Chatbots didaktisch geplant eingesetzt würden und der Einsatz begleitet werde. Wenn Chatbots beiläufig eingesetzt würden, träten keine positiven Effekte auf. Domänenspezifisch programmierte Chatbots seien zudem wirksamer als allgemeine; eine zeitliche Begrenzung des Chatbot-Einsatzes wirke förderlich. Entgegen verschiedener Annahmen lasse sich eine Steigerung der Lernmotivation bei Schüler*innen empirisch nicht nachweisen.

Zierer weist abschließend darauf hin, dass größere Effekte im asiatischen Raum beobachtet werden konnten und die meisten Studien von dort stammten. Insofern könne es zu Verzerrungseffekten kommen. Er schlussfolgert sinngemäß: Chatbots seien weder gut noch schlecht, entscheidend seien die Unterrichtsqualität, die Lernatmosphäre, die didaktische Planung, passende Ziele und positive Beziehungen.
Es kommt darauf an
Wenig überraschend hängt der lernwirksame Einsatz von Chatbots an der sinnvollen didaktischen Einbettung, der entsprechenden unterrichtlichen Planung und an der Begleitung durch eine Lehrkraft. Ob unterrichtliche Ziele durch den Einsatz von Sprachmodellen besser erreichet werden können, steht und fällt folglich mit der grundsätzlichen Qualität des Unterrichts.

KI-Einsatz an sich ist also weder gut noch schlecht. Stattdessen sind Lehrkräfte und Fortbildner*innen aufgefordert, neue technische Möglichkeiten an bewährte didaktische Konzepte anzuknüpfen und KI-Tools in Überlegungen zum guten Unterricht (vgl. Basisdimensionen des Unterrichts oder die „7 C´s of Effective Teaching des MET-Projektes) einzubetten. Mit Blick auf Fortbildungen bestätigt das die Ansätze der #KIBedenken-Beiträge, Überlegungen zu Unterrichtsqualität, Lernen und Didaktik ins Zentrum des Diskurses zu rücken.
Quellen:
Zierer, K. (2024): Chatbots. Der Faktor des Monats. In: PÄDAGOGIK 5/24. Weinheim: Verlagsgruppe Beltz. S. 57.

Zierer, K. (2024): ChatGPT als Heilsbringer? Über Möglichkeiten und Grenzen von KI im Bildungsbereich. Münster: Waxmann Verlag.

Zierer, K. (2024): Selbst verschuldet unmündig durch Chatbots? In: FAZ-Online vom 29.2.2024. URL: https://www.faz.net/aktuell/karriere-hochschule/die-wirkung-sprachgenerativer-techniken-auf-den-unterricht-19552054.html (zuletzt aufgerufen am 4.6.2024).

Veröffentlicht am 10. Juni 2024

Zuletzt aktualisiert am 10-06-2024

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KI-Forschung rund um Schule und Unterricht

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Links und Lesetipps zum Nachschlagen und Weitergeben

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KI im Bildungssystem?? Lasst uns doch ehrlich werden, die Lage ist deutlich schlimmer als wir denken! Die Forderung nach einem Fach Medienkompetenz, die oftmals geäußert wird, ist nicht mehr zuelführend und würde nicht einmal ansatzweise helfen. Richtigerweise spricht Prof. Dr. Thomas-Gabriel Rüdiger von digitaler Bildung statt dem Begriff Medienkompetenz. Hier muss der Fokus auf KI in den Schulen liegen. In puncto KI-Kompetenz ist der IST-Stand an Schulen viel schlimmer als man ahnt. Es liegt nicht nur an unzureichenden Fortbildungen für Lehrkräfte, sondern eben oft auch an dem klaren Unwillen, dieses Thema anzugehen, schließlich „habe man ganz andere Probleme“. Was glauben Sie alle, wie oft ich den Satz an so vielen Schulen gehört habe. Gleichzeitig sind ChatGPT und Co längst Alltag in den Kinderzimmern. Kinder reden mit KI-Abataren bei Problemen und gerade Lehrkräfte, Sozialpädagogeb, Schulpsychologen haben keine Ahnung, was das gerade passiert. KI-Agenten? Wer im Bildungssystem nimmt diese Entwicklung gerade für ernst oder wichtig? Ich halte den derzeitigen Zustand für desaströs und nicht aushaltbar! Es wird den wenigsten gefallen, dass ich schon lange verpflichtend Lehrkräftefortbildungen durch KI-Fachleute und Zertifizierungen für alle Lehrkräfte fordere. Es braucht nicht mehr mal wieder ein neues Fach, sondern eher einen ganzen Tag jede Woche, an dem DLT (Digital Literacy Training) stattfindet. Es braucht Allianzen mit Experten. Der IST-Stand der Digitalisierung ist ebenso oft noch hinterwälderisch…sowohl, was Ausstattung, als auch das didaktische Arbeiten angeht. Die Lage ist katastrophaler als wir alle denken. Dabei sind Schulen Zukunftsschmieden für eine souveräner Gesellschaft. Ich habe wenig Lust, immer noch um den heißen Brei herumzureden. Es liegt sowohl an mangelnden Strategien im Bildungssystem als auch am fehlenden Veränderungswillen vieler Akteure. Und die, die sich wirklich bewegen, müssen sich oft Kritik von Kollegen anhören! DAS ist die Realität. Nicht nur Gert Mengel und ich haben deswegen entschieden, das System innen zu verlassen, um nach außen deutlich zu werden. Dieses Rumgeier von „man müsste mal“ geht mir gehörig auf den Zeiger! Gott sei Dank gibt es leuchtende Vorbilder, die sich dem Thema KI (Doris Weßels Florian Nuxoll Joscha Falck)
aber auch der Kritik des Systems (Christian Füller)
widmen!! Danke auch für Ihren wichtigen Beitrag, Kathrin Lückenga | 58 comments on LinkedIn

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Version 4.5.2 - Zuletzt aktualisiert 30.08.2025

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Notion – The all-in-one workspace for your notes, tasks, wikis, and databases.

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A new tool that blends your everyday work apps into one. It’s the all-in-one workspace for you and your team

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Copilot Agent erstellen: Anleitung für Microsoft 365

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Anleitung für Microsoft 365 Copilot ➤ Agent erstellen und bearbeiten ✓ persönlicher KI-Assistent ✓ eigene Prompts und Quellen als Vorgaben

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KI in der Schule verschärft digitale Kluft zwischen Schülern und Lehrern

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Das deutsche Bildungssystem befindet sich in einer tiefgreifenden Krise. Jetzt kommt auch noch die KI dazu. Das bringt neue Herausforderungen – aber es gibt Lösungen.

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Expansives und defensives Lernen in Zeiten von KI

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Überlegungen zur Vermeidung von Oberflächlichkeit im Unterricht

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Working with 400,000 teachers to shape the future of AI in schools

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OpenAI joins the American Federation of Teachers to launch the National Academy for AI Instruction.

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Kurs: Kom.KI - Kompetenzentwicklung für KI-Tools

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Google bringt KI-Tools mit Gemini 2.5 Pro ins Klassenzimmer

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Google stellt auf der ISTE 2025 neue KI-Werkzeuge für den Bildungsbereich vor.

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Die Lernplattform bietet interaktive Online-Kurse für den effektiven Umgang mit generativer KI. Das Angebot steht allen offen und ist kostenlos.

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Ohne Shortcut zur Leistung: KI-resistente Aufgabenformate im Unterricht

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Ohne Shortcut zur Leistung: KI-resistente Aufgabenformate im Unterricht

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Seit dem Aufkommen generativer KI hat sich die Bildungslandschaft fundamental verändert. Als Lehrkraft stehe ich wie Sie täglich vor der Frage: Wie können wir Leistungen noch fair bewerten, wenn Texte, Bilder und Ideen auf Knopfdruck generierbar sind? Aus dieser intensiven Auseinandersetzung, unzähligen Gesprächen im Kollegium und der Co-Kreation mit den fortschrittlichsten KI-Modellen ist mein neues, umfassendes Handbuch entstanden: „ Ohne Shortcut zur Leistung: KI-resistente Aufgabenformate im Unterricht"

Mein Ziel ist es, den Fokus von einer defensiven Abwehrhaltung gegen KI hin zu einer proaktiven, pädagogisch wertvollen Weiterentwicklung unserer Aufgaben- und Prüfungskultur zu lenken. Dieses Handbuch ist Ihr praxisnaher Begleiter auf diesem Weg.

Was erwartet Sie in diesem Handbuch?
💡 Eine klare pädagogische Vision: Entdecken Sie, wie der Paradigmenwechsel vom reinen Produktfokus hin zur Bewertung des gesamten Lernprozesses gelingen kann. Das Handbuch basiert auf den vier Säulen KI-resistenter Aufgabenstellungen: Mündlichkeit, Prozessorientierung, Kontextualisierung und Kollaboration.
🛠️ 15+ konkrete, praxiserprobte Aufgabenformate: Ich stelle Ihnen über 15 sofort einsetzbare und KI-robuste Aufgabenformate vor - von der klassischen Disputation über projektbasierte Medienproduktion bis hin zu innovativen Ansätzen wie der Dilemma-Diskussion oder dem biografischen Lernen.
✅ Direkt anwendbare Bewertungsraster: Zu den zentralen Aufgabenformaten wie Podcasts, Erklärvideos oder der Prozessdokumentation finden Sie detaillierte und anpassbare Bewertungsraster, die Ihnen die transparente und faire Benotung erleichtern.
🚀 Die Offensive Wende - KI als Lerngegenstand: Erfahren Sie, wie Sie KI aktiv und kritisch in den Unterricht integrieren können. Das Handbuch zeigt Ihnen, wie Schüler:innen zu „Bias-Detektiven" werden oder die Kompetenz des „Prompt Engineering" als bewertbare Leistung erlernen können.
🤔 Tiefergehende Reflexionen für die Schulentwicklung: Das Handbuch geht über konkrete Methoden hinaus und beleuchtet die systemischen, rechtlichen und psychologischen Dimensionen des Wandels - von Fragen der Chancengerechtigkeit über Datenschutz bis hin zur Arbeitsbelastung für Lehrkräfte.
🤝 Materialien für die kollegiale Zusammenarbeit: Nutzen Sie die enthaltenen Reflexionsfragen und Umsetzungsempfehlungen als Grundlage für Diskussionen im Team, in Fachgruppen oder bei pädagogischen Konferenzen, um die Transformation gemeinsam zu gestalten.

Was bietet dieses Handbuch nicht?
❌ Keine simplen Tricks oder Verbotslisten: Dieses Handbuch ist keine Sammlung von kurzfristigen „Lifehacks", um KI-Nutzung zu unterbinden. Es geht um einen nachhaltigen, pädagogischen Wandel der Lernkultur.
🚫 Keine technischen Tool-Anleitungen: Der Fokus liegt klar auf der Didaktik und Methodik. Sie finden hier keine Schritt-für-Schritt-Anleitungen für bestimmte Software-Anwendungen.

Transparenz und Co-Kreation
Dieses Handbuch ist selbst das Ergebnis eines hybriden Prozesses. Es verbindet meine langjährige pädagogische Erfahrung mit dem gezielten Einsatz von KI-Tools wie Gemini 2.5 Pro, ChatGPT 4o/o3 und Perplexity Pro für Recherche, Strukturierung und Ausformulierung. Die Transparenzoffenlegung im Buch gibt detailliert Einblick in diesen Prozess.

Audio-Zusammenfassung: Sie wollen einen kurzen Einblick? Dann hören Sie sich den Podcast (6min) zum Handbuch an ➡️ https://bit.ly/ohneshortcutzurleistung
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Ohne Shortcut zur Leistung_FINALHerunterladen

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"Ohne Shortcut zur Leistung" Seit dem Aufkommen generativer KI hat sich die Bildungslandschaft fundamental verändert. Als Lehrkraft stehe ich wie Sie täglich vor der Frage: Wie können wir Leistungen noch fair bewerten, wenn Texte, Bilder und Ideen auf Knopfdruck generierbar sind? Aus dieser intensiven Auseinandersetzung, unzähligen Gesprächen im Kollegium und der Co-Kreation mit den fortschrittlichsten...

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Wie prüfen wir sinnvoll im Zeitalter von KI? | Nikolai Rosenbusch

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Wie prüfen wir sinnvoll im Zeitalter von KI? Finnland als Vorbild für eine neue Prüfungskultur Die Diskussion über zukunftsfähige Prüfungsformate gewinnt durch die Verfügbarkeit von KI-Tools wie ChatGPT an neuer Relevanz. Wie kann Leistungsbewertung glaubwürdig, gerecht und lernförderlich bleiben ohne in Prüfungsillusionen zu verfallen? Ein Blick nach Finnland zeigt, wie Prüfungen über alle Bildungsstufen hinweg authentisch, kompetenzorientiert und praxisnah gestaltet werden können: •	In der Grundschule dominiert die kontinuierliche, formativer Beurteilung durch Lehrkräfte. Zentrale Tests existieren, dienen aber nur der Systemdiagnose – nicht der individuellen Selektion. •	In der gymnasialen Oberstufe (Lukio) mündet das Lernen in der „Matriculation Examination“, einer komplexen Abschlussprüfung mit Essayfragen, digitalen Aufgaben und Kompensationsregelungen. Diese Prüfungen sind seit 2019 vollständig digitalisiert. •	Im beruflichen Zweig (VET) steht die Anwendung im Vordergrund: Prüfungen erfolgen direkt im realen Arbeitsumfeld und fokussieren auf berufliche Handlungskompetenz – unterstützt durch Kompetenzraster und Evaluation durch Praxispartner. •	In den Hochschulen dominieren je nach Typus entweder akademische Prüfungen (Universitäten) oder praxisbezogene Projektleistungen (UAS). Das nationale „EXAM-System“ ermöglicht flexible, digital durchgeführte Prüfungen mit hoher Verlässlichkeit. Besonders hervorzuheben ist eine aktuelle finnische Studie, die zeigt, wie authentische Prüfungsformate im Lehramtsstudium die Reflexionsfähigkeit signifikant steigern. Dies unterstreicht den didaktischen Wert handlungsnaher Leistungsnachweise – gerade in Zeiten digitaler Automatisierung. 📚 Quelle:
Ketonen, E., Tuominen, H., Nissilä, J., & Tynjälä, P. (2023). Authentic assessment as a support for student teachers’ reflection. Journal of Further and Higher Education. https://lnkd.in/dkM7CDWY Ich frage mich: Warum nicht auch bei uns? Welche Prüfungsformen brauchen wir, um in einer Welt mit und nicht gegen KI zu lernen?

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Die Seite mit der Maus - Künstliche Intelligenz

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Das AKTIV-Framework: KI souverän in Schule und Unterricht integrieren 🧭 — Manuel Flick

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🧭 Wie lässt sich KI strukturiert und ganzheitlich in den Schulalltag bringen? Im Artikel zeige ich euch, wie ihr KI in 5 klaren Schritten souverän und praxisnah in den Unterricht integriert – mit dem Ziel, KI als Lehrkraft effektiv und kompetenzorientiert einzusetzen.

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Wie Künstliche Intelligenz unser Verständnis von Leistung, Fairness und Beurteilung verändert

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Lernangebote zu KI verstehen. Zukunft gestalten. Contribute to NLQ-NDS/Lernangebote-KI_verstehen_Zukunft_gestalten development by creating an account on GitHub.

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Using AI in education settings: support materials

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Support materials to help schools and colleges use AI (artificial intelligence) safely and effectively.

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von Regina Schulz

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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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AILitFramework ReviewDraft. An AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education.

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TESOL Connections | TESOL International Association

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The AI Assessment Scale: A Practical Framework for TESOL Educators in the Age of ChatGPT | TESOL Connections | TESOL International Association

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Bewerten im KI-Zeitalter: Prüfungen neu denken

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Wie können wir im Zeitalter von ChatGPT & Co noch fair und sinnvoll prüfen? Der Leitfaden „Prüfen und Bewerten mit KI“ zeigt, wie Lehrkräfte Prüfungsformate neu denken können – praxisnah, kompetenzorientiert und zukunftstauglich. Von mündlicher Reflexion bis hin zur strategischen KI-Nutzung, ein Werkzeugkasten für moderne Leistungsbewertung im digitalen Wandel.

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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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AI Fluency means interacting with AI systems in ways that are effective, efficient, ethical and safe 

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AI Fluency means interacting with AI systems in ways that are effective, efficient, ethical and safe 

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Delegation: Thoughtfully deciding what work to do with AI vs. doing yourself

Description: Communicating clearly with AI systems

Discernment: Evaluating AI outputs and behavior with a critical eye

Diligence: Ensuring you interact with AI responsibly

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Lesson 1: Introduction to AI Fluency | AI Fluency: Framework & Foundations Course |

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PISA 2029 Media and Artificial Intelligence Literacy

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The PISA 2029 Media & Artificial Intelligence Literacy (MAIL) assessment will shed light on whether young students have had opportunities to learn and to engage proactively and critically in a world where production, participation, and social networking are increasingly mediated by digital and AI tools.

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Lernen für das KI-Zeitalter – Ein Weckruf aus dem Bildungsmaschinenraum

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Lernen für das KI-Zeitalter – Ein Weckruf aus dem Bildungsmaschinenraum

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Tagesspiegel Background, Verlag Der Tagesspiegel GmbH

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Lernen für das KI-Zeitalter – Ein Weckruf aus dem Bildungsmaschinenraum

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Was die neue Bundesregierung aus Union und SPD in ihrem Koalitionsvertrag zur Bildung und Digitalisierung verspricht, klingt gut – doch wo bleibt der große Wurf? Eine echte Strategie für KI, Arbeit und Lernen fehlt, findet Sven Schütt, CEO der IU Internationalen Hochschule. Ohne radikale Ideen drohe Deutschland den Anschluss zu verlieren, warnt er im Standpunkt.

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KI-Detektoren in Schule und Unterricht? Nein Danke! - Unterrichten Digital

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Zur Frage von KI-Detektoren in Schule und Unterricht kann momentan nur eines feststehen: Sie sollten keine Verwendung finden und sind höchst problematisch.

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Learn more about TeachAI’s AI literacy projects.

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Why AI literacy is now a core competency in education

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A new AI Literacy Framework (AILit) aims to empower learners to navigate an AI-integrated world with confidence and purpose. Here’s what you need to know.

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Sequencing L2 Acquisition and Learning: A Teacher's Guide

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Sequencing the L2 Acquisition and Learning Process: A Four-Step Framework for Transformative Language Teaching In an era where language education must respond to the complexities of a globalized world, the need for structured, research-based approaches to second language (L2) acquisition has never b

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Kompetenzmodelle – Digital Learning Hub Sek II

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Vernetzt digital affine Lehrpersonen der Berufsbildung und der Mittelschulen des Kantons Zürich untereinander und über die Grenzen der Schulen hinaus.

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KI-Kompetenzmodell für Schulen - KI-Kompetenzen: Diese Fähigkeiten brauchen Lehrkräfte und Schüler

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Ein neues Modell für KI-Kompetenzen zeigt, welche Fähigkeiten in der Schule fächerübergreifend aufgebaut werden müssen.

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KI-Kompetenzen für Lehrende und Lernende

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Aus der Praxis für die Praxis – eine adaptierbare Basis von Susanne Alles, Joscha Falck, Manuel Flick und Regina Schulz

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Resources and information for the AI Assessment Scale (AIAS)

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New Google Cloud certification in generative AI | Google Cloud Blog

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Announcing a new, first-of-its-kind credential for non-technical learners to learn about generative AI. Gain a competitive advantage designed for visionary professionals in AI.

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Duolingo-CEO: KI wird Lehrer ersetzen, Schulen nur noch beaufsichtigen

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Weil die Technologie den Wissenserwerb personalisierbar machen und besser “skalierbar” sei, habe das klassische Schulmodell ausgedient

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AI and cheating: 20 things educators should consider

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AI cheating is something educators everywhere are trying to navigate. How do we get it right? Consider these 20 things about AI and cheating.

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Prompten für Einsteiger:innen

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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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TeacherServer is an AI tool and service provider dedicated to supporting educators with innovative solutions.

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Snorkl | Voice-enabled Assignments Powered by AI

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With Snorkl, students record and share their reasoning then receive instant AI-powered feedback to drive deep and meaningful learning.

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Prof. Ferdinand Stebner & Hendrik Haverkamp

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Selbstregulation trifft KI – das Upgrade für zeitgemäßes Lernen. Selbstregulation ist kein nettes Extra, sondern der Motor erfolgreichen Lernens – und Künstliche Intelligenz wird zum Verstärker. Im neuen Blogbeitrag erklären Prof. Ferdinand Stebner und Hendrik Haverkamp, weshalb gerade diese Kombination das Lernen verändern wird. Sie zeigen, wie KI Lernende beim Setzen kluger Ziele, beim Dranbleiben und bei der ehrlichen Reflexion unterstützt, ohne eigenständiges Denken auszuschalten. Gleichzeitig wird klar: Erst reflektierte Lernstrategien machen die KI-Nutzung wirklich wertvoll. Wer die eigenen Lernprozesse kennt, nutzt Chatbots & Co. nicht als Krücke, sondern als Co‑Pilot.

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Dr Phil's Newsletter, Powered by DOMS™️ AI

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What 148 AI-Generated Courses Tell Us About the Future of Instructional Design & Human Learning