Evaluation (7): Nachlese

Feb 16, 2025 | Allgemein, Evaluation, KI, LernMIT, Schulentwicklung

Ursprünglich wollte ich die Serie mit dem letzten Beitrag abschließen. Während des Schreibens sind mir jedoch so viele weitere Gedanken – auch zu meiner persönlichen Einstellung zum (Schul-)Bildungssystem – gekommen, dass ich mich entschlossen habe, auch diese noch zu behandeln. Insbesondere die Bemerkung von Welpe/Ostmeier, das Schulsystem habe in den letzten 100 Jahren keine grundlegenden Neuerungen und Erneuerungen erfahren[1]https://ostmeier-66567.medium.com/schule-5-0-die-zukunft-von-schule-erfinden-73cd6eb9b87, erinnerte mich daran, wie ich meinen Einstieg als Geschäftsführer und pädagogischer Leiter des Vereins Schulen ans Netz e.V. gestaltet habe.

Nach dem Referendariat und zwölfjähriger Lehrtätigkeit habe ich den Schuldienst verlassen. Vor allem, weil sich mir die Chance bot, in die Bildungsforschung einzusteigen. In den folgenden Jahren habe ich den Bundesarbeitskreis Netze in Schulen (BAK NiS) mit aufgebaut, bevor mich diese Aktivitäten zu Schulen ans Netz e.V. (SaN) führten. Hier stellte sich für mich die Frage, wie man die Aufbruchstimmung für einen Einstieg nutzen kann, ohne die Schulen in ihrer Breite nicht zu überfordern. Denn auch damals (1995) gab es Schulen, die wie heute bereits innovative Überlegungen zum Medieneinsatz umgesetzt hatten.

Ich orientierte mich an einer Habilitationsschrift von Hans Werner Heymann, der sich „einer sozialwissenschaftlich aufgeklärten Hermeneutik verpflichtet“ sah und damit sich einreiht in die „Traditionslinie der geisteswissenschaftlichen Pädagogik“.[2]Allgemeinbildung und Mathematik. Beltz, Weinheim / Basel 1996

Die Forderungen nach Reformen sind nicht neu. Wir schreiben das Jahr 1996. In den Printmedien (was anderes gab es Mitte der 90er Jahre noch nicht…) wird eine Habilitationsschrift von Hans Werner Heymann mit der provokanten Aussage zitiert, dass mit der Vermittlung der Inhalte des Mathematikunterrichts bis zur Klasse 8 (Addition – Subtraktion – Multiplikation – Division, Überschlagsrechnung, Dreisatz, Prozentrechnung) bereits eine ausreichende Berufsvorbereitung als erfüllt angesehen werden könne. Es handelte sich übrigens um eine Habilitation an der Fakultät für Pädagogik Bielefeld (und nicht für Mathematik). Durch die Veröffentlichungen in der Tagespresse wurde eine längst überfällige öffentliche Diskussion über den Mathematikunterricht in Gang gesetzt. Heymann verband damit die Hoffnung, dass durch eine breite Diskussion aller Betroffenen der Boden für weitreichende Reformen bereitet werden könne. Dies ist rückblickend (leider) nicht eingetreten.

Heymann hat im Rahmen dieser Habilitationsschrift sieben allgemeinbildende Aufgaben zugewiesen, die für jedes Fach Gültigkeit haben:[3]https://mathematik.bildung-rp.de/fileadmin/user_upload/mathematik.bildung-rp.de/Fortbildungsmaterial/090603-Problemloesen/090603-Unterrichtskultur.pdf

  • Lebensvorbereitung
  • Stiftung kultureller Kohärenz
  • Weltorientierung
  • Anleitung zum kritischen Vernunftgebrauch
  • Entfaltung von Verantwortungsbereitschaft
  • Einübung in Verständigung und Kooperation
  • Stärkung des Schüler-Ichs

Heymanns Aussagen dienten mir dann als Vorlage. Es entstand eine Vielzahl von Angeboten, die diesen Ansätzen folgen und zum Teil heute noch zur Verfügung stehen: Lehrer-Online, lo-net2 (heute WebWeaver 4school) und lizzynet. Auch unterrichtsnahe Anwendungen – z.B.  Naturdetektive, Exil-Club, Enterpreis  – und Projekte, die zur Vernetzung einladen, wurden von mir mitinitiiert, z.B. uni@schule und netdays. Wer mag, kann sich im Inhaltsverzeichnis unseres Handbuchs ein Bild davon machen, wie weit unsere Schulen Anfang 2000 schon „aufgestellt“ waren (die Bilder habe ich aus urheberrechtlichen Gründen gelöscht). Aufbau und Umsetzung waren getragen von der Bereitschaft der Ländervertretungen, den Schulen in Deutschland den Weg in die Transformation zu ebnen. Diese Kooperationen und die damit verbundenen Vereinbarungen gaben uns, dem Verein, den Rahmen, die Schulen direkt zu unterstützen.

Dann kam die Föderalismusreform und die ganze Aufbauarbeit wurde jäh unterbrochen, bis sie 2010 ihr Ende fand. Ich selbst war schon lange vorher ausgestiegen, konnte für mich keine neuen innovativen Ansätze erkennen. So bin ich wieder in den Schuldienst zurückgekehrt, um noch einmal die faszinierende Erfahrung der kollegialen Zusammenarbeit machen zu können: Im SiNUS-Projekt und später im KUMN-Projekt. Auch diese Projekte und die damit verbundene Vernetzung innovativer Lehrkräfte wurden ohne Not beendet. Immerhin sind viele meiner ehemaligen Kolleginnen und Kollegen inzwischen als Schulleitungsmitglieder schulnah „untergekommen“. Bildungspolitischer Weitblick sieht anders aus …

Generative KI ist gekommen, um zu bleiben!

Für mich wiederholt sich das Jahr 1996, der Beginn meiner Tätigkeit bei SaN e.V. Denn mit KI bzw. LLMs eröffnet sich eine Welt des Lehrens und Lernens, von der noch nicht absehbar ist, wohin sie uns führen wird und an deren Anfang wir gerade stehen. Das bestätigt auch ein Update des Teams um Charles Fadel (einem der Mitinitiatoren von 21st century skills), das unter dem Titel: Bildung für das Zeitalter von KI. Warum, was und wie Schülerinnen und Schüler für das Zeitalter der künstlichen Intelligenz lernen müssen. Die Übersetzung besorgte Jöran Muuß-Merholz. Eine ihrer zentralen Schlussfolgerungen lautet: Die Personalisierung von Lernen und Bildung wird (noch) wichtiger werden. Dazu gehören vier >>Treiber<<

  • Intrinsische und extrinsische Motivation – Warum handle ich? Warum lerne ich?
  • Identität und Zugehörigkeit – Wer bin ich? Wo gehöre ich hin?
  • Sinn und Leidenschaft – Was will ich? Warum will ich etwas?
  • Handlungsfähigkeit und Wachstumsmentalität – Wie gestalte ich mein Handeln? Wie organisiere ich mein Lernen?

Gar nicht so weit weg von Heymanns Vorschlägen, oder?

In sozialen Netzwerken (Fediverse, BlueSky) werden Bedenken geäußert. Lehrer sind besorgt, ob KI den gleichberechtigten Zugang zu Wissen und Bildungsressourcen, insbesondere für benachteiligte Schüler, verbessern oder behindern wird. Viele Pädagoginnen und Pädagogen haben das Gefühl, dass ihnen die Zeit fehlt, um mit KI zu experimentieren, was sie daran hindert, sie effektiv in ihre Unterrichtspraxis zu integrieren. Zudem misstrauen sie den Aussagen der Kultusministerien, die eher auf eine „Entlastung“ der Lehrerinnen und Lehrer abzielen, etwa weil eine KI ihre Unterrichtspläne schreiben kann, als Tutor eingesetzt werden oder Arbeitsblätter ausspucken könnte. Kritische Lehrerinnen und Lehrer befürchten, dass KI das kritische Denken und die kreativen Fähigkeiten der Schülerinnen und Schüler beeinträchtigen könnte, da die Abhängigkeit von KI-Tools zu einem geringeren Engagement bei tiefergehenden Lernprozessen führen könnte. Bildungsforscherinnen und -forscher hingegen fordern, endlich vor die Welle zu kommen und nicht den gleichen Fehler zu wiederholen, den man bei der Begleitung von Social Media gemacht hat. Eine dialogorientierte Nutzung einer generativen KI habe ich in meinen Beiträgen hin und wieder vorgestellt. Eher in Fragen der Schulentwicklung.

Wenn man dann zu fachcurricularen Aspekten kommt, staune ich über die qualifizierten Antworten. Für #mathematikEDU und #informatikEDU frage ich mich schon lange, wie sich die Fachcurricula verändern müssen. Dies bestätigt mir auch der Vortrag von Prof. Loviscach[4]https://www.youtube.com/watch?v=Ewg8jwCoTqI, dessen Ausführungen zur Frage „Was lernen wir überhaupt noch“ auf unser Schulsystem übertragbar sind. Wir brauchen Grundlagen für „Schätzen, Skizzieren. Intuition, Gesundheitschecks, weite Horizonte“ zu ermöglichen.

Was das Programmieren angeht, hat mich der Podcast von Tim Pritlove [5]https://freakshow.fm/fs287-mad-internet-disease,Kapitel 12 umgehauen. Ich bin sicher kein Freund davon, einfach Code in ein Plugin zu packen. Und auch hier wird es früher oder später einen Prüfalgorithmus geben, der den Code absichert. Wir können den Zug nicht aufhalten, wir können ihn nur begleiten. In den weiteren Podcasts greift Tim das Thema immer wieder auf. Es wird deutlich, dass ihn die Beschäftigung mit Cursor motiviert hat, sich weitere Kompetenzen anzueignen. Es wird deutlich, dass es dabei auch um den Aufbau und Erweiterung von Wissen geht. Und es wird deutlich, dass nur noch die GUI-Entwicklung aussteht. Auch hier ist es nur eine Frage der Zeit, bis Cursor & Co. diese Aufgabe gelöst haben.

Für die anderen Bereiche kann ich keine eigenen Erfahrungen einbringen. Generative KI kann das aber, eben durch Sammeln/Trainieren mit entsprechenden Berichten/Daten. Ich habe also drei befragt: Wie kann generative KI in den Fächern helfen?

ChatGPT

Generative KI im Fachunterricht – Potenziale und Unterschiede

Mathematik

  • Aufgabengenerierung: KI kann individualisierte Übungsaufgaben erstellen und an unterschiedliche Leistungsniveaus anpassen.
  • Schrittweise Lösungswege: Schüler erhalten detaillierte Erklärungen für komplexe Probleme.
  • Modellierungsaufgaben: KI kann Simulationen und Visualisierungen für stochastische Prozesse oder Geometrie bereitstellen.
  • Fehlersuche: Automatische Analyse von Lösungswegen zur Diagnose von Denkfehlern.

Deutsch

  • Texterstellung & -analyse: KI kann Schreibimpulse liefern, Texte generieren und stilistisch optimieren.
  • Korrektur & Feedback: Automatisierte Rechtschreib- und Grammatikprüfung mit Erklärungen.
  • Literaturarbeit: Zusammenfassungen, Textanalysen und alternative Interpretationen generieren.
  • Kreatives Schreiben: Inspiration durch KI-generierte Geschichtenanfänge oder alternative Textversionen.

Fremdsprachen

  • Übersetzungen & Erklärungen: KI kann schwierige Satzstrukturen erklären und alternative Formulierungen vorschlagen.
  • Gesprächspartner: Chatbots für interaktive Konversationen zur Verbesserung der Sprechfertigkeit.
  • Vokabeltraining: Individuelle Lernprogramme mit Kontextbeispielen.
  • Grammatikübungen: Automatische Generierung und Korrektur von Übungssätzen.

Naturwissenschaften (Physik, Chemie, Biologie)

  • Simulationen & Visualisierungen: Komplexe Prozesse (z. B. chemische Reaktionen, Zellteilung, Mechanik) anschaulich darstellen.
  • Experimentelle Planung: Unterstützung bei der Hypothesenbildung und Versuchsauswertung.
  • Erklärung wissenschaftlicher Konzepte: Interaktive Chatbots helfen beim Verständnis abstrakter Themen.
  • Datenanalyse: Unterstützung bei der Auswertung experimenteller Daten.

Gesellschaftswissenschaften (Geschichte, Politik, Geografie)

  • Chronologische Rekonstruktion: KI kann historische Ereignisse in Kontext setzen und alternative Szenarien generieren.
  • Datenanalyse: Interpretation von Wahl- und Bevölkerungsstatistiken.
  • Diskursanalyse: Unterstützung bei der Argumentationsstruktur und Perspektivübernahme.
  • Karteninterpretation: KI kann geographische Phänomene analysieren und Zusammenhänge verdeutlichen.

Kunst & Musik

  • Bilderzeugung: KI kann künstlerische Stile nachahmen oder neue Werke basierend auf Schülerideen generieren.
  • Musikkomposition: Unterstützung bei der Erstellung von Melodien oder Begleitungen.
  • Analyse & Stilmerkmale: KI kann Kunstwerke oder Musikstücke stilistisch einordnen.
  • Inspiration & Ideenfindung: Generierung von kreativen Impulsen für eigene Werke.

Informatik

  • Code-Generierung & -Analyse: KI kann Programmieraufgaben lösen, Fehler finden und Code optimieren.
  • Automatische Dokumentation: Generierung von Kommentaren und Erklärungen zu Code.
  • Projektideen: Unterstützung bei der Entwicklung neuer Software-Projekte.
  • Interaktive Lernbegleitung: KI-gestützte Tutorien für verschiedene Programmiersprachen.

Wirtschaft & Recht

  • Fallanalysen: KI kann juristische und wirtschaftliche Fallstudien simulieren und analysieren.
  • Prognosen: Unterstützung bei wirtschaftlichen Berechnungen und Marktentwicklungen.
  • Vertragsanalyse: Automatische Erkennung von Schlüsselstellen in juristischen Dokumenten.
  • Simulationen: KI kann Marktmechanismen und Unternehmensstrategien simulieren.

Sport

  • Bewegungsanalyse: KI-gestützte Videoanalyse zur Optimierung von Technik und Taktik.
  • Trainingspläne: Automatische Erstellung individueller Übungsprogramme.
  • Taktikanalyse: KI kann Spielzüge analysieren und Verbesserungsvorschläge geben.
  • Sportwissenschaftliche Erkenntnisse: Bereitstellung aktueller Forschungsergebnisse für Training und Gesundheit.
Copilot

Mathematik

  • Lösungsvorschläge und Erklärungen: Generative KI kann mathematische Probleme lösen und Schritt-für-Schritt-Erklärungen anbieten. Das hilft Schüler*innen, den Lösungsprozess besser zu verstehen.
  • Individuelle Übungsaufgaben: KI kann maßgeschneiderte Übungsaufgaben erstellen, die auf den individuellen Kenntnisstand der Schüler*innen abgestimmt sind.

Naturwissenschaften (Biologie, Chemie, Physik)

  • Simulationen und Experimente: Generative KI kann virtuelle Simulationen und Experimente erstellen, die komplexe Konzepte veranschaulichen und praktische Erfahrungen ermöglichen.
  • Interaktive Lernmaterialien: KI kann interaktive Diagramme, Modelle und Animationen erzeugen, die den Unterricht anschaulicher und interessanter machen.

Informatik

  • Programmierung und Algorithmen: Generative KI kann Programmieraufgaben und Algorithmen erstellen und erklären, was den Schüler*innen beim Erlernen von Programmierkenntnissen hilft.
  • Automatisierung von Aufgaben: KI kann repetitive Aufgaben automatisieren, sodass sich Schüler*innen auf komplexere Probleme und Projekte konzentrieren können.

Sprache und Literatur (Deutsch, Englisch, Fremdsprachen)

  • Textgenerierung und Korrektur: Generative KI kann Texte in verschiedenen Sprachen erzeugen und Fehler korrigieren, was den Schüler*innen beim Schreiben und Verstehen von Texten hilft.
  • Übersetzungen und Sprachübungen: KI kann Übersetzungen und individuelle Sprachübungen anbieten, um das Erlernen neuer Sprachen zu erleichtern.

Geschichte und Sozialwissenschaften

  • Historische Szenarien: Generative KI kann historische Szenarien erstellen und visualisieren, um Schüler*innen ein besseres Verständnis für historische Ereignisse und Zusammenhänge zu vermitteln.
  • Datenanalyse und Interpretation: KI kann Daten aus historischen Quellen analysieren und interpretieren, was den Schüler*innen bei der Analyse historischer Daten hilft.

Kunst und Musik

  • Kreative Inhalte: Generative KI kann Musikstücke, Kunstwerke und Designs erstellen, die Schüler*innen als Inspiration und Lernmaterial nutzen können.
  • Interaktive Projekte: KI kann interaktive Kunst- und Musikprojekte ermöglichen, bei denen Schüler*innen mit der KI zusammenarbeiten, um kreative Werke zu schaffen.
Mistral
Generative KI kann in verschiedenen Schulfächern auf unterschiedliche Weise eingesetzt werden, um den Unterricht zu bereichern und das Lernen zu unterstützen. Hier sind einige Beispiele, wie generative KI in verschiedenen Fächern helfen kann:

Mathematik

  1. Individualisierte Übungen: KI kann personalisierte Übungsaufgaben generieren, die auf den individuellen Lernfortschritt der Schüler abgestimmt sind.
  2. Erklärvideos und Tutorials: KI kann Erklärvideos und Tutorials erstellen, die komplexe mathematische Konzepte verständlich machen.
  3. Interaktive Simulationen: KI kann interaktive Simulationen erstellen, die Schülern helfen, mathematische Prinzipien durch Experimentieren zu verstehen.

Naturwissenschaften (Physik, Chemie, Biologie)

  1. Virtuelle Experimente: KI kann virtuelle Labore und Experimente simulieren, die Schülern ermöglichen, wissenschaftliche Prinzipien sicher und interaktiv zu erkunden.
  2. Erklärungen und Zusammenfassungen: KI kann komplexe wissenschaftliche Texte in verständliche Zusammenfassungen umwandeln.
  3. Visualisierungen: KI kann anschauliche Visualisierungen von wissenschaftlichen Phänomenen erstellen, wie z.B. Molekülstrukturen oder physikalische Prozesse.

Sprachen (Deutsch, Englisch, Fremdsprachen)

  1. Texterstellung und -korrektur: KI kann Schülern helfen, Texte zu schreiben und zu korrigieren, indem sie Vorschläge für Verbesserungen macht.
  2. Übersetzungen: KI kann Übersetzungen in Echtzeit liefern und Schülern helfen, fremdsprachige Texte zu verstehen.
  3. Sprachübungen: KI kann personalisierte Sprachübungen generieren, die auf die individuellen Bedürfnisse der Schüler abgestimmt sind.

Geschichte und Sozialwissenschaften

  1. Historische Simulationen: KI kann historische Ereignisse und Szenarien simulieren, die Schülern helfen, Geschichte interaktiv zu erleben.
  2. Zusammenfassungen und Analysen: KI kann historische Texte und Dokumente analysieren und zusammenfassen, um Schülern das Verständnis zu erleichtern.
  3. Debatten und Diskussionen: KI kann verschiedene Perspektiven zu historischen oder sozialwissenschaftlichen Themen generieren, um Diskussionen im Unterricht anzuregen.

Kunst und Musik

  1. Kreative Projekte: KI kann Schülern helfen, kreative Projekte zu entwickeln, indem sie Vorschläge für Designs, Kompositionen oder Kunstwerke macht.
  2. Kunstanalyse: KI kann Kunstwerke analysieren und Schülern helfen, die Bedeutung und Techniken hinter den Werken zu verstehen.
  3. Musikkomposition: KI kann Schülern helfen, eigene Musikstücke zu komponieren oder bestehende Stücke zu analysieren.

Informatik

  1. Programmieraufgaben: KI kann personalisierte Programmieraufgaben generieren, die auf den individuellen Lernfortschritt der Schüler abgestimmt sind.
  2. Code-Reviews: KI kann Code-Reviews durchführen und Schülern Feedback zu ihren Programmierprojekten geben.
  3. Projektideen: KI kann Vorschläge für Informatikprojekte machen, die Schülern helfen, ihre Programmierfähigkeiten anzuwenden.

Geographie

  1. Interaktive Karten: KI kann interaktive Karten und Visualisierungen erstellen, die geographische Konzepte veranschaulichen.
  2. Fallstudien: KI kann Fallstudien zu geographischen Themen generieren, die Schülern helfen, reale Probleme zu analysieren.
  3. Umweltsimulationen: KI kann Simulationen von Umweltphänomenen erstellen, wie z.B. Klimaveränderungen oder Naturkatastrophen.

Generative KI kann in nahezu allen Fächern einen Mehrwert bieten, allerdings unterscheiden sich die Einsatzmöglichkeiten je nach Disziplin erheblich. Während in Mathematik, Informatik und den Naturwissenschaften analytische und datenbasierte Funktionen dominieren, profitieren sprachliche und kreative Fächer besonders von KI-gestützter Texterstellung, Interpretation und Inspiration. Die sinnvolle Integration sollte immer mit einer kritischen Reflexion der Ergebnisse verbunden sein, um die Eigenleistung der Schüler nicht zu ersetzen, sondern zu fördern.

Übrigens lohnt immer mal wieder ein Blick in die Hochschulszene. Ganz aktuell: 

Rückblick auf die Veranstaltung „KI im Fächerspektrum: Kompetenzen, Methoden, Transferpotentiale“ des HND-BW. Die dghd war in der Podiumsdiskussion durch zwei Vorstandsmitglieder vertreten.

Es stellt sich die Frage, wie man angesichts des raschen technologischen Fortschritts auf der Höhe der Zeit bleibt. Aus Zeitgründen kann es für Lehrer schwierig sein, die Möglichkeiten der KI durch Experimentieren zu entdecken. Schulen verlassen sich oft auf einige wenige Personen, meist aus dem IT- oder Digitalbereich, um Informationen über KI bereitzustellen. Verschiedene Institutionen erstellen KI-Ressourcen, die aber oft schon veraltet sind, wenn sie die Lehrkräfte erreichen. Fachexperten sollten zusammenarbeiten, um das Potenzial von KI in ihren Disziplinen zu erforschen und Ressourcen gemeinsam zu nutzen, und zwar über allgemeine KI-Konferenzen und staatliche Ressourcen hinaus, wie ich sie in meinem sechsten Beitrag (im Abschnitt Exosystem) beschrieben habe.

Berufsorientierung

Auch im Rahmen der Berufsorientierung macht KI nicht Halt. In den letzten Jahren hat der Einfluss künstlicher Intelligenz (KI) und automatisierter Technologien auf die Arbeitswelt erheblich zugenommen. Von selbstfahrenden Autos bis hin zu intelligenten Chatbots sind wir Zeugen einer rasanten Entwicklung, die das Potenzial hat, die Art und Weise, wie wir arbeiten, grundlegend zu verändern. Während einige die Vorteile dieser technologischen Fortschritte preisen, stellt sich die Frage, wie sich diese Entwicklungen auf den Arbeitsmarkt auswirken und insbesondere auf die Beschäftigungsmöglichkeiten für die kommenden Generationen.

Ein Thema, das in diesem Zusammenhang immer wieder diskutiert wird, ist der potenzielle Jobverlust durch den Einsatz von KI und Automatisierung. Die Angst vor Arbeitsplatzverlusten ist allgegenwärtig, und viele Menschen fragen sich, ob sie in einer Welt, in der Maschinen immer komplexere Aufgaben übernehmen, noch einen Platz haben werden. Besonders besorgniserregend ist diese Situation für junge Menschen, die sich auf ihre berufliche Zukunft vorbereiten. Schulen spielen eine entscheidende Rolle bei der Vorbereitung junger Menschen auf den Arbeitsmarkt, und es ist wichtig, dass sie auf die Herausforderungen und Chancen reagieren, die sich durch den Einsatz von KI ergeben.

Eine aktuelle Studie Jugendliche im Übergangssektor der Bertelsmann-Stiftung et al. enthält Informationen darüber, wie Fachkräfte die individuellen Herausforderungen von Jugendlichen im Übergangssektor einschätzen und welche Maßnahmen zur Verbesserung der Berufsorientierung erforderlich sind. Insbesondere werden folgende Aspekte erwähnt:

  1. Verbesserung der individuellen Unterstützung: Fachkräfte plädieren für eine individuellere Übergangsbegleitung, um auf die spezifischen Bedürfnisse der Jugendlichen besser eingehen zu können. Je individueller die Unterstützung ist, desto größer sind die Chancen auf einen erfolgreichen Übergang in eine Ausbildung.
  2. Berufliche Orientierung: Ein Mangel an beruflicher Orientierung und Unkenntnis von Ausbildungsmöglichkeiten wird als Herausforderung identifiziert. Es wird betont, dass Schulen verstärkt berufliche Orientierungsmaßnahmen anbieten sollten, um den Jugendlichen die verschiedenen Berufswege näherzubringen.
  3. Kapazitäten für direkte Arbeit: Die Fachkräfte wünschen sich mehr Kapazitäten, um direkt mit Jugendlichen arbeiten zu können, was impliziert, dass Schulen in ihren Maßnahmen den direkten Austausch und die individuelle Beratung fördern sollten.
  4. Multiprofessionelle Zusammenarbeit: Es wird angemerkt, dass eine bessere Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Berufsgruppen, die mit Jugendlichen arbeiten, erforderlich ist. Schulen könnten in diesem Kontext Kooperationsprojekte mit externen Fachkräften oder Organisationen umsetzen.

Big Picture: Umsetzung

Im sechsten Beitrag Big Picture habe ich eine Reihe von Vorschlägen entwickelt:

Für die Schulleitungen

Die Schulträger sind herausgefordert 

  • mit der zügigen Instandsetzung der Schulinfrastruktur und
  • den Aufbau eines (IT-)Beratungsnetzwerk in Kooperation mit Medienzentrum (hier z. B. mit dem Aufbau eines KI-Expertensystems (s.o.))

Den Schulämtern empfehle ich 

  • den Aufbau eines regionalen Kooperationsnetzwerkes, das schulübergreifende Fragestellungen aufgreift und moderierend begleitet, z. B. Organisation von Maßnahmen zur Berufsorientierung (s.o.)
  • den Aufbau eines Beratungsnetzwerks zur Unterstützung schulinterner Evaluationen

Die Bildungsministerien stehen vor Aufgabe, die Ergebnisse von Big Data zu nutzen, z. B.:

  • Curriculum (weiter)entwickeln mit Vernetzung von Fächern, Kompetenzraster, Überarbeitung Prüfungskultur
  • Fortbildungsnetzwerke entwickeln: lokal, reagional, landesweit, länderübegreifend
  • Arbeitszeitmodell entwickeln und einführen
  • Adaptive Lernsysteme entwickeln lassen

Und das macht die Sache besonders schwierig: Alles hängt mit allem zusammen. Wer oder wie soll es verbinden?

Vielleicht hilft ein Rückblick auf die Gründung des SaN e.V., einer Public Private Partnership (Deutsche Telekom AG (DT), Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)). Zunächst übernahm die DT die Finanzierung der Studie >>SCHULEN AN DAS NETZ – Konzeption, Organisation und Durchführung<<, die von der Gesellschaft für Informatik e.V. (GI) unter der Leitung von Prof. Busch, Informatiker und Vorstandsmitglied der GI, durchgeführt wurde. Weitere Mitglieder waren vor allem mit der Thematik vertraute Expertinnen und Experten aus Fortbildungsinstituten der Länder und Fachbereichen von Universitäten. Die Studie wurde im Wesentlichen asynchron via E-Mail-Systematik und in regelmäßigen, etwa dreiwöchigen Sitzungen an wechselnden Tagungsorten erarbeitet.

Diese Machbarkeitsstudie bildete im Wesentlichen die Grundlage für die Gründung des Vereins Schulen ans Netz. Im Vordergrund standen zunächst Vereinbarungen über die Finanzierung dieser PPP-Initiative. Das BMBF sagte Mittel für die inhaltliche Arbeit zu (Aufbau von Lehrer-Online, lo-net, Fortbildungsnetzwerk, Evaluation der Gesamtmaßnahme, u.v.m.), die DT AG sorgte für die Finanzierung des Personals und den Aufbau der notwendigen Infrastruktur.

Auf vielen Ebenen (Schule, Politik, Wirtschaft) war damals eine Aufbruchstimmung zu spüren. Viele Bildungsinteressierte sahen die Zeit gekommen, sich mit „dem Internet“ zu beschäftigen. (Von Transformation war damals noch nicht die Rede). Die satzungsgemäßen Gesellschafterversammlungen mit den Ländern, in der Regel vertreten durch die Staatssekretäre, und den Vertretern des Städte- und Gemeindebundes sind mir in guter Erinnerung. Sie waren getragen von konstruktivem Gestaltungswillen und der Motivation, den Schulen den Einstieg/den Wandel zu ermöglichen.

Und heute?

Wir stehen an der Schwelle einer Revolution in allen Lebensbereichen der Menschen und damit auch im Bildungsbereich: Wir müssen Ideen, Konzepte finden, wie wir mit KI umgehen. Es reicht nicht mehr aus, in kleinen Schritten an den Stellschrauben der Bildung zu drehen. Also – wie damals bei SaN – ein zunächst eher technisch orientierter Impuls, der aber im Unterschied dazu explizit und verstärkt in vielfältige didaktische Überlegungen münden muss.

Wer kann sich nun um die Vernetzung der oben genannten Akteure kümmern? Konzeptionell denke ich an Personen aus der KODEX („Konferenz der deutschen Einrichtungen für die externe Evaluation von Schulen“), aus der SWK („Ständige Wissenschaftliche Kommission“) und aus einschlägigen Stiftungen. Ich habe in meiner aktiven Zeit als Schulinspektor einige Jahre in der KODEX mitgearbeitet. Die Beteiligten sind im Wesentlichen für die Entwicklung und Pflege der Referenzrahmen Schulqualität der Länder und für die Organisation von Big-Data-Verfahren verantwortlich. Sie zeichnen sich durch eine hohe Expertise in datengestützter Schulentwicklung aus und können Handlungsoptionen aufzeigen. Aufgrund der Verzahnung so vieler Akteure ist man sicherlich gut beraten, auch Experten aus fachfremden, vor allem operativen Bereichen hinzuzuziehen. In SaN haben wir viele Aufgaben mit externen Firmen bearbeitet. Einige über Ausschreibungen (lehrer-online, lo-net, lizzynet, … (s.o.)), andere gesponsert (Naturdetektive, Exil-Club, IT-Unterstützung durch c’t, …). SaN ist nicht nur an der Föderalismusreform „zerbrochen“. Auch an den Förderbedingungen des BMBF. Es fiel uns immer schwerer, lehrer-online gemeinnützig zu betreiben. Es wurde schließlich von einem Verlag übernommen. lo-net2 wurde ebenfalls von einem Verlag übernommen und eingestellt. Es muss also auf eine auf Nachhaltigkeit ausgerichtete Finanzierung geachtet werden und wie bei SaN: Alle drei bis fünf Jahre die Maßnahmen und Angebote auf den Prüfstand stellen, auch mit Hilfe einer datengestützten Evaluation.

Schlussbemerkung

Wir müssen aus diesem Teufelskreis ausbrechen[6]https://www.ardmediathek.de/video/das/das-mit-harald-lesch-und-bildungsforscher-klaus-zierer/ndr/Y3JpZDovL25kci5kZS9wcm9wbGFuXzE5NjM2NzUyOF9nYW56ZVNlbmR1bmc, 3:30

Moderator: Bildungssystem, welche Note?

Prof. Zierer: Mangelhaft. Wir haben zu viele Probleme. Seit Jahren wird am System herumgedoktert und alles wird immer schlimmer. Sei es das Lehrpersonal, sei es die Ausstattung der Schulen. Wir haben viele Baustellen in den letzten Jahren massiv angehäuft.

Alles richtig. Wir haben kein Erkenntnisproblem. Wir haben ein Umsetzungsproblem. Im fünften Teil meiner Serie habe ich Schulen mit Lösungen, Ideen und Konzepten vorgestellt. Wir müssen trotz der unruhigen Zeiten draußen in eine Aufbruchstimmung für unsere Schülerinnen und Schüler kommen. Dazu möchte ich mit diesem letzten und abschließenden Beitrag anregen.

Ich wäre gerne wieder dabei, wie damals bei SaN e.V., vor allem im Hinblick auf die Möglichkeiten rund um die (generative) KI. Völlig neue Perspektiven, wie ich in meinen Berichten aufzeigen konnte. Darüber hinaus haben einige Schulen die Zeichen der Zeit erkannt und sich erfolgreich  „auf den Weg gemacht“. Aber von einer flächendeckenden Bereitschaft, sich den Herausforderungen zu stellen, sind wir noch weit entfernt. Es liegen anspruchsvolle Aufgaben vor uns, die jetzt zügig angegangen werden müssen. Sollten Sie an der einen oder anderen Stelle meine Expertise benötigen, zögern Sie nicht, mich anzusprechen: Kontaktformular.

 … stay tuned …

Bildnachweis:

Rick Payne and team / Better Images of AI / Ai is… Banner / CC-BY 4.0

Weiterführende Literatur

Datengestützte Schulentwicklung

    Eine von der Vodafone Stiftung und dem Weizenbaum Institut in Auftrag gegebene Überblicksstudie präsentiert internationale Best Practice-Beispiele datenbasierter Steuerung von Bildungssystemen. Die vom RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung erarbeitete Zusammenschau zeigt eindrücklich, wie Bildungsdaten in Chile, Dänemark, England, Estland, Kanada und der Schweiz für mehr Gerechtigkeit, evidenzbasierte Schulentwicklung und präzisere Ressourcenverteilung genutzt werden. Die Ergebnisse zeigen auf, welche Vorzüge datenbasierte Ansätze haben, um Bildungssysteme zukunftsfähig zu gestalten.

    Wie kann Bildung in Deutschland besser werden? Mit dieser Frage haben sich die Bildungsministerinnen aus Baden-Württemberg, Rheinland-Pfalz und Schleswig-Holstein über Länder- und Parteigrenzen hinweg beschäftigt.

    Entstanden ist ihr Impuls „Bessere Bildung 2035“, in dem messbare Ziele, Indikatoren und Maßnahmen für die nächsten zehn Jahre vorschlagen werden. Der Prozess hin zum Vorschlag „Bessere Bildung 2035“ wurde von der Wübben Stiftung Bildung moderiert.

    Neben dem Herzstück der Publikation – den Zielen, Indikatoren und Maßnahmen – beschreiben Prof. Dr. Britta Klopsch und Prof. Dr. Anne Sliwka die zentralen Stellschrauben, um Schulsysteme nachhaltig zu transformieren. Albertas Bildungsminister Demetrios Nicolaides gibt einen Einblick in die datenbasierte Steuerung als zentraler Bestandteil des Bildungssystems in seiner Provinz. Dr. Markus Warnke, Geschäftsführer der Wübben Stiftung Bildung, beleuchtet in seinem Beitrag, ob eine stärkere Rolle des Bundes in der Bildung die Lösung sein könnte. Zudem hatten die drei Ministerinnen Dr. Stefanie Hubig, Karin Prien und Theresa Schopper die Möglichkeit, in Form von eigenen Beiträgen eine Perspektive von zehn Jahren einzunehmen – und damit die Chance, über Legislaturperioden hinweg zu denken.

    Datengestützte Schulentwicklung – was heißt das eigentlich? Dieser Frage will die Werkstatt „Von Daten zu Taten“ der Robert Bosch Stiftung nachgehen, die nun mit Schulen in Baden-Württemberg startet. Die zweijährige Werkstatt soll die teilnehmenden Schulen dazu befähigen, Daten zur Verbesserung von Schule und Unterricht zu nutzen. Sie wird in Kooperation mit dem Institut für Bildungsanalysen Baden-Württemberg (IBBW), dem Institut für Bildungsmonitoring und Qualitätsentwicklung (IfBQ) in Hamburg und dem Zentrum für Schulqualität und Lehrerbildung Baden-Württemberg durchgeführt. Im Interview mit dem Schulportal erklären Martina Diedrich, Leiterin des IfBQ, und Günter Klein, Leiter des IBBW, wie Daten gewinnbringend von den Schulen genutzt werden können und wieso Daten manchmal auch Widerstand hervorrufen können.

    Der zielgerichtete Einsatz von Daten kann handfeste Hinweise für die schulische Qualitätsentwicklung geben. Wie werden die Daten schulintern oder durch eine externe Evaluation erhoben und genutzt? Lernen im Ganztag (LiGa): Leit-IDEEN Impulse für Schulaufsicht und Schulleitung

    Im Programm „LiGa – Lernen im Ganztag“ setzen wir uns unter anderem in Modellnetzwerken in Schleswig-Holstein mit der systematischen Nutzung von Daten auseinander und entwickeln und erproben innovative Ansätze in der schulischen Praxis. Denn Daten können sehr hilfreich sein, um sich zu vergewissern, wo eine Schule in ihrer Entwicklungsarbeit steht, wo sie hinwill und wie sie dahin kommt.

    Nach dem quantitativen Auf- und Ausbau von Ganztagsschulen in NRW steht nun die Qualität der ganztägigen Angebote im Fokus. Denn für Ganztagsschulen der Primarstufe und der Sekundarstufe I stellen sich vielfältige Herausforderungen: Zusammenarbeit im multiprofessionellen Team, Entwicklung gemeinsamer (Förder-) Konzepte und Angebote, Raumgestaltung, Beteiligung von Eltern, Schülerinnen und Schülern oder die Verzahnung des unterrichtlichen mit dem außerunterrichtlichen Bereich. Qualitätsentwicklung kann Ganztagsschulen dabei helfen, sich diesen Herausforderungen zu stellen. Als gemeinsamer Prozess mit allen Beteiligten dient sie der systematischen Überprüfung, Klärung und Veränderung pädagogischer Praxis.

     

    Der neue Leitfaden unterstützt Schulen bei der internen datengestützten Qualitätsentwicklung. Datennutzung ist ein Prozess mit mehreren Schritten. Die Publikation zeigt diese Schritte praxisorientiert auf.

    Schule 5.0

    Nicht erst seit dem umstrittenen Thema „Homeschooling“ ist das Thema Digitalisierung an Schulen in aller Munde. Sie als Lehrkraft sind mehr und mehr gefordert, den digitalen Wandel auch in Ihren Unterricht zu integrieren und Ihren Schüler*innen einen verantwortungsvollen Umgang mit digitalen Inhalten zu vermitteln. Sie als Schulleitung wollen sicherstellen, dass dieser Prozess mit einer entsprechenden Qualität einhergeht. Und Sie als Steuergruppe sehen sich in der Verantwortung, Ihre Kolleg*innen und die Schulleitung geeignet zu unterstützen. Dieser Band bietet Ihnen das nötige Handwerkszeug.

    schule 5.0 lädt Schulentwickler*innen ein, den Innovationsprozess ganzheitlich zu denken: Unterrichts- und Schulentwicklung setzen hier Änderungsprozesse an Lernorten, an Lehr- und Lernkulturen und an Personalentwicklung geknüpfte mittel- und langfristige Fortbildungsinitiativen. schule 5.0 funktioniert nicht ohne den Erfordernissen angepasste Schulleitungsausbildung und Curriculum(weiter)entwicklung seitens der Bildungspolitik. Schließlich deutet schule 5.0 auch an, dass es für eine Umsetzung Zeit braucht.

    • Stephan Wernke, Klaus Zierer und John Hattie: Visible Learning – The Sequel

    In ≫Visible Learning – The Sequel≪ wird nicht nur der erweiterte Datensatz mit nun mehr als 2100 Meta-Analysen vorgestellt, sondern es werden auch evidenzbasierte Modellierungen ins Zentrum gerückt. Diese verdeutlichen, was gute Schulen im Kern auszeichnet. In dieser Serie stellen wir die fünf wichtigsten Bausteine daraus vor:

      1. die Ziele/den Zweck des Schulentwicklungsmodells,
      2. die Geisteshaltungen,
      3. das Modell der gezielten Abstimmung,
      4. das 5D-Modell und
      5. das evaluative Denken.

    Aufgrund kognitiver Psychologie und gesellschaftlicher Veränderungen erlebt die Bedeutung von Wissen in der Bildung derzeit eine Renaissance. Die kognitive Psychologie bietet laut der zehn Autoren eine Reihe von Erkenntnissen, die die Vermittlung komplexer Fähigkeiten maßgeblich beeinflussen, insbesondere in den folgenden Bereichen…

    (…) Leider gestaltet sich der Transfer von der Wissenschaft in die Praxis (und umgekehrt) oft als sehr schwierig. Die Gründe dafür reichen von differenzierten Bedürfnissen von Wissenschaft und Praxis über ein gewisses Beharrungsvermögen beider Systeme bis hin zu fehlenden Brücken, die Forschungsergebnisse in praktische Anwendungen übersetzt und umgekehrt die Anforderungen der Praxis an die Wissenschaft zurückmeldet. Die Ressourcenknappheit ist dabei in beiden Systemen sicherlich ein nicht zu unterschätzender Faktor.

    In Anbetracht der gesellschaftlichen Veränderungsprozesse und Herausforderungen sind die Bildungsbereiche im Wandel. Besonders in Schulen wird dies in den letzten Jahren deutlich. Doch wie sehen diese Veränderungsprozesse aus?
    Die Schulentwicklung wird zunehmend als Gesamtkonzept verstanden, bei dem pädagogische Konzepte, Lernräume, Methoden und der Einsatz von digitalen Technologien sich gegenseitig ergänzen. Vor diesem Hintergrund entwickeln sich sehr unterschiedliche Zugänge bei der Gestaltung innovativer Konzepte. Dabei zeigt sich, dass das Gelingen von Innovationen von vielen Faktoren abhängt (Personal, Umfeld, politische Strategie etc.) und ein komplexer Prozess ist. Für die zukünftige Entwicklung ist eine Systematisierung aktueller Forschungsergebnisse und Praxiserfahrungen von besonderer Relevanz. Der Band zeigt den wissenschaftlichen Stand der Forschung auf, ergänzt durch Beispiele ausgewählter Schulen, in denen innovative Konzepte umgesetzt werden.

    KI in der Schule

    Auf dieser Seite finden Sie aktuelle Informationen aus Forschung und Lehre rund um „Neues aus der Welt der KI“ sowie „Fortbildungsideen“.

    Aus Fiete wird ab sofort FelloFish! Als wir mit Fiete gestartet sind, haben wir uns viel Mühe gegeben, einen passenden Namen zu finden. Im Laufe der Zeit stellte sich jedoch heraus, dass es bereits ein anderes Produkt mit demselben Namen gibt. Deshalb war eine Umbenennung nötig. Diese Chance haben wir genutzt, um den Namen noch treffender auf unser Produkt abzustimmen: Mit FelloFish können Lehrkräfte ihre Schüler:innen gezielt durch direkte, handlungsleitende Rückmeldungen zu ihren Texten begleiten.

    Wir freuen uns darauf, gemeinsam mit euch – mit euren unzähligen Rückmeldungen aus der Praxis und euren kreativen Ideen – FelloFish stetig weiterzuentwickeln. Unser Ziel: der beste Schreibbegleiter für euren Unterricht zu werden!

    Die Integration von Chatbots in die Bildung ist ein wachsender Trend, der neue Möglichkeiten für individualisiertes Lernen und die Unterstützung von Lehrkräften bietet. Doch wie effektiv sind Chatbots wirklich, um unterschiedliche Lernerfolge zu fördern und Wissen nachhaltig zu sichern? Welche Bedingungen beeinflussen ihre Wirksamkeit, und wo liegen ihre Grenzen? Diese Fragen untersuchen Deng und Yu (2023) in ihrer Studie, „A meta-analysis and systematic review of the effect of chatbot technology use in sustainable Education”. Darin analysieren die Autoren 32 Studien mit insgesamt 2.201 Teilnehmenden. Die Ergebnisse beleuchten die Potenziale und möglichen Einschränkungen von Chatbots im Bildungskontext.

    Englischsprachig:

    The rise of Generative AI (GenAI) in knowledge workflows raises questions about its impact on critical thinking skills and practices. We survey 319 knowledge workers to investigate 1) when and
    how they perceive the enaction of critical thinking when using GenAI, and 2) when and why GenAI affects their effort to do so. Participants shared 936 first-hand examples of using GenAI in work
    tasks. Quantitatively, when considering both task- and user-specific factors, a user’s task-specific self-confidence and confidence in GenAI are predictive of whether critical thinking is enacted and
    the effort of doing so in GenAI-assisted tasks. Specifically, higher confidence in GenAI is associated with less critical thinking, while higher self-confidence is associated with more critical thinking.
    Qualitatively, GenAI shifts the nature of critical thinking toward information verification, response integration, and task stewardship. Our insights reveal new design challenges and opportunities for developing GenAI tools for knowledge work.

    We may already be in the era of ‘peak humanity’, a time where we have the greatest levels of education, reasoning, rationality, and creativity – spread out amongst the greatest number of us. A brilliant result of the massification of universal basic education and the power of the university. But with the rapid advancement of Artificial Intelligence (AI) that can already replicate and even exceed many of our reasoning capabilities – there may soon be less incentive for us to learn and grow. The grave risk is that we then become de-educated and de-coupled from the driving seat to the future. In all the hype about AI, we need to properly assess these risks to collectively decide whether the AI upsides are worth it and whether we should ‘stick or twist’. This paper aims to catalyse the debate and reduce the probability that we sleepwalk to a destination that we don’t want and can’t reverse back out of. We also make 13 clear recommendations about how AI developments could be regulated – to slow things down a little and give time for informed choices about the best future for humanity. Those potential long-term futures include: (1) AI Curtailment; (2) Fake Work; (3) Transhumanism; and (4) Universal Basic Income – each with very different implications for the future of education.

    Kompetenzraster

    • In Baden-Württemberg gibt es umfangreiche Materialien zur Arbeit mit Kompetenzrastern. Diese Materialien bieten Methoden für individualisierenden Unterricht und zeigen, wie Kompetenzraster zur Förderung des selbstgesteuerten Lernens genutzt werden können.

    Darüber hinaus steht mit DAKORA eine digitale Plattform zur Verfügung

    • Im Rahmen des Schulversuchs “Kompetenzorientiertes Lernen an berufsbildenden Schulen” (KOOL-BBS) in Rheinland-Pfalz wurden Kompetenzraster entwickelt, die das individualisierte Lernen unterstützen. Diese Raster sind speziell auf die Anforderungen der beruflichen Bildung zugeschnitten und bieten eine praxisorientierte Anleitung zur Erstellung und Nutzung von Kompetenzrastern. Übrigens wird hier die Plattform DAKORA eingesetzt.

    Curriculumentwicklung

    In unserer Kolumne fragen wir wechselnde Persönlichkeiten aus dem Bildungssektor nach ihrer Meinung zum Themen­schwerpunkt des Magazins. Dieses Mal richtet Prof. Dr. Ulrike Tippe, Präsidentin der TH Wildau, mit uns den Blick auf (Kooperative) Curriculumentwicklung – und stellt die Frage, welche Rolle klassische Studiengänge angesichts flexibler Lernwege und Microcredentials noch spielen. Warum es trotzdem durchdachte Curricula braucht, verdeutlicht sie mit einem ebenso einprägsamen wie alltagsnahen Vergleich. 

    Berufsorientierung

    In einer immer komplexer werdenden Welt spielen Future Skills eine entscheidende Rolle, um Veränderungen aktiv zu gestalten. Der Arbeitsmarkt hat das erkannt und fordert von zukünftigen Mitarbeiter:innen immer mehr Zukunftskompetenzen wie Anpassungsfähigkeit, kritisches Denken und Einfühlungsvermögen. Das ist auch für Jugendliche relevant, die sich bereits in der Schule beruflich orientieren oder sich im Übergang zwischen Schule und Beruf befinden. Welcher Beruf passt zum eigenen Kompetenzprofil, zu den persönlichen Stärken und Interessen und wo ermöglicht die Berufswelt jungen Menschen die Aus- und Weiterbildung wichtiger Zukunftskompetenzen? Stellenanzeigen können relevante Hinweise auf Kompetenzen geben, die auf dem Arbeitsmarkt nachgefragt werden. Die Studie „Kompetenzen für morgen“ der Bertelsmann Stiftung hat vor diesem Hintergrund rund 47 Millionen Online-Stellenanzeigen des Jobmonitors ausgewertet. In diesem Blogbeitrag stellen wir die wichtigsten Ergebnisse kompakt vor. 

     

    Transformationsprozesse wie die Digitalisierung und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Arbeits- und Lebenswelt erfordern Kompetenzen, deren Erwerb an unseren Hochschulen und Bildungseinrichtungen noch nicht ausreichend ermöglicht wird. Die Allianz für Future Skills hat das Ziel, dass sich der Anteil der Hochschulen, die KI-Kompetenzen und Future Skills fest in ihr Bildungsangebot aufnehmen, signifikant erhöht.

    Prüfungskultur

    Das Institut setzt sich theoretisch fundiert und mit empathischem Blick auf Lernende und Lernprozesse für eine gesellschaftlich relevante, entwicklungsorientierte Lernkultur mit sinngebenden Prüfungen ein.

    Die Handreichung “Noten im agilen Unterricht” beschäftigt sich mit der Frage nach der Bewertung von Leistungen, die mit agilen Lehr- und Lernmethoden erbracht werden.

    Die Gestaltung zeitgemäßer Prüfungsformate erfordert eine differenzierte Betrachtung der Frage, in welcher Form Lernende ihre Leistungen demonstrieren können und wie sich diese Prüfungsleistung methodisch oder didaktisch ausgestalten lässt.

    Die Kombination aus den verschiedenen Produktdimensionen und den vielfältigen Ausprägungen ermöglicht eine hohe Flexibilität bei der Gestaltung von Prüfungsaufgaben. Ein und dieselbe Form des Endprodukts – beispielsweise eine szenische Inszenierung …

    Die sich rasant wandelnde Gesellschaft stellt neue Anforderungen an die schulischen Lern- und Prüfungskulturen. Ein dynamischer Arbeitsmarkt, technologischer Fortschritt sowie eine zunehmend vernetzte, globale Umwelt prägen die Lebens- und Arbeitsrealität …

    Innerhalb des Systematisierungsansatzes stellt die Bewertung eine zentrale Ebene für die zeitgemäße Prüfungskultur dar. In der Entwicklung eines Prüfungsformats folgen die Überlegungen zur Bewertung auf die Festlegung der Produktdimension und …

      Der neue Blickpunkt widmet sich den praxisnahen Ansätzen des StIL-geförderten Projekts ii.oo (Digitales kompetenzorientiertes Prüfen implementieren) und stellt sechs inspirierende Good Practices vor, die den sinnvollen Einsatz digitaler Tools mit der Förderung von Kompetenzentwicklung und praxisnahen Aufgaben verbinden.

      Feuilleton

      Der Brandenburger Landesschülerrat schlägt vor, die Prüfungen für die zehnten Klassen in Gymnasien wie auch Noten für drei Fächer abzuschaffen. Wie reagiert Bildungsminister Freiberg darauf?

      Wir beschäftigen uns im Handelsblatt jeden Tag mit den vielen großen und kleinen Problemen der Wirtschaft. Heute aber soll es hier um etwas anderes gehen. Ein Jahr vor der Bundestagswahl, in einer Zeit, in der viele Menschen Politiker wählen, die die Wiederkehr einer Vergangenheit versprechen, die es so nie gab, wollen wir den Blick in eine Zukunft richten, wie sie sein könnte.
      Deshalb erhalten Sie hier eine besondere Handelsblatt-Ausgabe zum kostenlosen Download. In unserer 96-seitigen Sonderausgabe beschäftigen wir uns mit den großen Fragen und Antworten, die Deutschland in den nächsten Jahren prägen werden.

      Inkl. (Schul)Bildungsteil: Es benötigt gar nicht viel, um erfolgreiche Bildungsarbeit zu leisten… (ab S. 26)

          Updates

          Blogbeitrag, 18.2.2025

          „Es herrscht Aufbruchstimmung“. So formulierte es der Schulleiter Jörg Droste in Bezug auf das Neudenken von Bildung bereits letztes Jahr in einem Blogbeitrag auf Schule21. In Deutschland ist inzwischen offenbar die Bereitschaft gewachsen, sich verstärkt für zukunftsfähige Bildung einzusetzen und neue Wege zum Abitur zu erkunden.  

          References

          Evaluation (4): Pädagogische Maßnahmen

          Jan 26, 2025 | Allgemein, Evaluation, KI, LernMIT, Schulentwicklung, Unterricht

          Nachdem ich mich in den beiden vorherigen Beiträgen mit der Bedeutung von Daten beschäftigt habe, um Handlungsbedarfe zu identifizieren, stellt sich nun eine zentrale Frage: Welche konkreten pädagogischen Ansätze und Methoden eignen sich, um den vielfältigen Herausforderungen in heterogenen Lerngruppen zu begegnen?

          Ein lernendes Schulsystem zeichnet sich nicht nur durch die Fähigkeit aus, Daten zu sammeln und auszuwerten, sondern auch durch die Bereitschaft, diese Erkenntnisse in wirksame Maßnahmen zu überführen. Genau hier setzen pädagogische Interventionen an: Sie bieten Lehrer:innen praxisorientierte Werkzeuge, um differenziert auf die Bedürfnisse ihrer Schüler:innen einzugehen und deren Lernpotenziale optimal zu fördern.

          In diesem (vierten) Beitrag stelle ich Ihnen erprobte Lehr-Lern-Modelle vor, die sich im Umgang mit heterogenen Lerngruppen bewährt haben. Von kooperativen Lernmethoden über adaptiven Unterricht bis hin zu projektbasiertem Lernen – jede dieser Ansätze hat das Potenzial, die schulische Praxis nachhaltig zu verbessern. Mein Ziel ist es, Ihnen nicht nur Ideen, sondern (im Folgebeitrag) auch konkrete Umsetzungsbeispiele an die Hand zu geben, die Sie in Ihrer eigenen Schule oder Klasse anwenden können.

          Denn nur durch die Verknüpfung von evidenzbasierten Erkenntnissen mit gezielten pädagogischen Interventionen können wir das Lernen in einer immer komplexer werdenden Bildungslandschaft effektiv gestalten.

          Die in den letzten drei Beiträgen beschriebenen datengestützten Verfahren haben Indikatoren erbracht, die nun in einem eigenen Handlungsfeld weiterverfolgt werden müssen. In Bezug auf das Kompetenzprofil der Schülerinnen und Schüler gibt es in den Ländern verschiedene Instrumente: Vera 3, 4, 6, 8, Kermit, Kompass4. Auch diese bieten Möglichkeiten, die Lerngruppen didaktisch/ methodisch in den Blick zu nehmen.

          Dies führt in der Regel zu Diskussionen über Veränderungen im Lehr- und Lernkonzept, individuell, fachimmanent wie fächerübergreifend. Im Folgenden werden einige Konzepte vorgestellt, die einer näheren Betrachtung wert sind:

          Wie könnte ein mediengestützter Unterricht aussehen, den möglichst alle Schülerinnen und Schüler gern und erfolgreich besuchen – ein Unterricht, der wesentlich dazu beiträgt, Kompetenzen zu erwerben, um in der Schule, im privaten und beruflichen Leben Herausforderungen verantwortungsvoll zu meistern und der zur Mitgestaltung von Gemeinschaft beitragen kann?

          Das in Hessen erfolgreich eingeführte und in den Kerncurricula verankerte Prozessmodell zeigt einen möglichen Weg auf. Der Lehr-Lernzyklus mit seinen fünf Handlungsfeldern zielt darauf ab, Lehrenden und Lernenden bezogen auf einen an Kompetenzen orientierten Unterricht ein Handlungsgerüst zur Verfügung zu stellen. Neue Medien werden Lerngruppen abhängig hinzugezogen, wenn sie dem individuellen Lernprozess dienlich sind.

          Aus eigener Erfahrung ist es wichtig zu akzeptieren, dass die Umsetzung Zeit benötigt. Und: Was bei der einen Lerngruppe funktioniert, muss bei der anderen nicht automatisch auch klappen. Für mich entwickelte sich einmal eine große Zufriedenheit, als die Schülerinnen und Schüler eine Klausur im Grundkurs Integralrechnung mit Ergebnissen nicht schlechter als sechs Punkte (4+) abschlossen. Die Rückmeldungen der Schülerinnen und Schüler waren seinerzeit, dass vor allem die fast dreiwöchige Phase, in der sie die Selbstverantwortung für die Vorbereitung und den Abschluss der Unterrichtseinheit trugen, der größte Gewinn war. Ich wäre als Lehrkraft jederzeit ansprechbar gewesen und hätte individuell nachgesteuert. Das, so ihre weitere Aussage, würden sie sich für alle Fächer wünschen.

          „Constructive Alignment“ ist ein pädagogisches Konzept, das vom Bildungsforscher John Biggs entwickelt wurde. Es bezieht sich auf die bewusste Ausrichtung von Lehr- und Lernaktivitäten, um sicherzustellen, dass die Lernziele mit den Lehrmethoden und der Bewertung in Einklang stehen. Das Ziel ist es, eine kohärente und effektive Lernumgebung zu schaffen, in der die Lernenden aktiv in den Lernprozess einbezogen werden.

          Auch wenn das Konzept aus der Hochschuldidaktik stammt, bin ich davon überzeugt, dass man dieses Modell auch im schulischen Umfeld einsetzen kann. In den USA hat eine Schule sich dieses Modell in einer Form zunutze gemacht, die vermutlich viele Lehrende irritieren wird. Gleichwohl: Bei den Schülerinnen und Schülern kommt dieses Angebot sehr gut an, vor allem weil sie sich täglich(!!) für ihr bevorzugtes Vermittlungsinstrument (App, Buch, Partnerarbeit, Coaching durch Lehrkräfte) neu entscheiden können, wie ein Video der Bertelsmannstiftung zeigt.

          Deeper Learning beschreibt eine Pädagogik, in der Lernende sich tief greifend mit Wissen auseinandersetzen und selbst Wissen generieren, indem sie es sowohl über instruktiv gesteuerte Prozesse der Aneignung als auch über selbstregulierte Prozesse der Ko-Konstruktion und Ko-Kreation verarbeiten.

          Deeper Learning kann als eine “4K Skill-Implementierung” aufgefasst werden, einer Aneignung von Wissen einerseits und der vier Kompetenzen Kommunikation, Kollaboration, kritisches Denken und Kreativität andererseits. Das im Folgenden vorgestellte Unterrichtsmodell ist im deutschen Sprachraum vergleichbar mit dem nur in sehr wenigen Schulen angebotenem Projektunterricht.

          Das vielversprechende Unterrichtsmodell versteht sich als Prozess von Instruktion, Ko- Konstruktion und Präsentation und ist im “normalen” Stundenplansetting, 90 Minuten Blöcke vorausgesetzt, durchführbar.

          • Projektwoche(n) – TheA – TheO

          TheA/TheO steht für „Themenorientiertes Arbeiten“ und ist zugleich ein preisgekröntes, fächerübergreifendes Unterrichtskonzept, welches Themen der Nachhaltigkeit mit den 17 Nachhaltigkeitszielen der UN (Sustainable Development Goals) in den Mittelpunkt des Unterrichts rückt. Denn: Kriegerische Auseinandersetzungen, die Ausbeutung natürlicher Ressourcen und die jetzt schon spürbaren Auswirkungen des Klimawandels zeugen eindrücklich davon, welch entscheidende Rolle den Jugendlichen zukünftig zukommt.

          Die Vorschläge in den sozialen Netzwerken bestätigen einmal mehr, wie lohnend es ist, sich mit Kolleginnen und Kollegen zu vernetzen.

          Evaluation des Technologieeinsatzes

          Eine zweite Forderung, die häufig im Zusammenhang mit dem Einsatz von Technologie genannt wird, ist der Nachweis ihres Nutzens, ihres Mehrwerts für den Unterricht. Die Digitalisierung bietet Schulen eine Fülle neuer Möglichkeiten: Lernmanagementsysteme (LMS), Virtual Reality (VR) und Bildungssoftware eröffnen Wege, um Unterricht interaktiver, individualisierter und spannender zu gestalten. Doch stellen sich viele Lehrkräfte und Schulen die berechtigte Frage: Wie messe ich den Erfolg dieser Technologien?

          Technologie allein garantiert keinen Lernerfolg. Vielmehr hängt der Nutzen davon ab, wie und in welchem Kontext sie eingesetzt wird. Um herauszufinden, ob und wie digitale Tools den Lernprozess tatsächlich unterstützen, ist eine niederschwellige und praxisorientierte Evaluation entscheidend. Denn nur so lassen sich fundierte Entscheidungen darüber treffen, welche Tools langfristig im Unterricht bleiben sollten – und welche nicht.

          In einer Zeit des Wandels und der digitalen Transformation ist die Evaluation technologiegestützten Unterrichts von zentraler Bedeutung. Sie ermöglicht es, den Fokus nicht nur auf die Implementierung von Technologie zu legen, sondern auch auf deren tatsächliche Auswirkungen auf den Lernprozess. Lehrkräfte spielen dabei eine entscheidende Rolle, da ihre Erfahrungen, Perspektiven und praktischen Einblicke den Erfolg der Evaluation maßgeblich beeinflussen.

          Den Bewertungsprozess nicht nur individuell (dazu später mehr), sondern kooperativ anzugehen, spart Zeit und erweitert das Meinungsspektrum. Ihr Fachwissen, ihre Beobachtungen und ihre Bereitschaft zur Mitarbeit bilden die Grundlage für eine umfassende und praxisnahe Analyse. Evaluation sollte daher nicht als bürokratischer Schritt, sondern als Einladung zur aktiven Mitgestaltung des Bildungsweges verstanden werden.

          Hier zwei Beispiele, die es notwendig erscheinen lassen, nicht nur den Einsatz von – hier VR und Games im Unterricht – Technologien zu entscheiden, sondern sich bereits im Vorfeld über ein Evaluationssetting zu verständigen:

          Die Wahl der Evaluationsinstrumente hängt stark von den spezifischen Zielen und dem Kontext der technologiegestützten Unterrichtssituation ab. Die im Folgenden vorgestellten Evaluationsinstrumente unterscheiden sich deutlich in ihrer Aussagekraft und im Zeitaufwand: SAMR ist eher niederschwellig und aufgrund der fehlenden Standardisierung in seiner Aussagekraft von individuellen Interpretationen abhängig. Dennoch ermöglicht es erste Gesprächsanlässe innerhalb des pädagogischen Personals. ADDIE ist sowohl in der Vorbereitung als auch in der Durchführung und Auswertung deutlich aufwändiger (und doch die Methode meiner Wahl) und sollte auch aus Ressourcengründen in Kooperation mit Kolleginnen und Kollegen eingesetzt werden. DDD hingegen ist schulweit angelegt und sollte mit externer Unterstützung organisiert werden.

          Das SAMR Modell kann der einzelnen Schule, aber auch der einzelnen Lehrkraft als Skala dienen, um den eigenen Einsatz digitaler Medien zu reflektieren und beurteilen zu können, ob durch diesen Einsatz eine Veränderung der Unterrichtspraxis erreicht wurde. Dabei muss es nicht zwangsläufig Ziel sein, immer die höchste Ausprägungsstufe (Redefinition) zu erreichen. Zu fragen ist immer, auf welcher Ebene das gewählte Lernszenario angesiedelt wäre und ob damit die Potenziale digitaler Medien in der gegebenen Lernsituation ausgeschöpft werden.

          Das ADDIE-Modell ist ein instruktives Designmodell, das oft für die Entwicklung von Lehr- und Lernmaterialien verwendet wird. Der Begriff “ADDIE” steht für die fünf Hauptphasen des Modells: Analyse, Design, Entwicklung, Implementierung und Evaluation. In Bezug auf die Analyse des Medienseinsatzes in Schulen bezieht sich die Analysephase auf die systematische Untersuchung der Bildungsbedürfnisse, Lernziele, Zielgruppen und der verfügbaren Ressourcen.

          “Digitales didaktisches Design” bezieht sich auf die Gestaltung von Lernumgebungen, Lehrmaterialien oder Bildungsprozessen unter Berücksichtigung digitaler Technologien. Das digitale didaktische Design zielt darauf ab, die Vorteile digitaler Technologien zu nutzen, um Lehr- und Lernprozesse effektiver, interaktiver und ansprechender zu gestalten. Dies kann die Integration von interaktiven Multimedia-Elementen, Online-Kollaborationstools, Gamification oder adaptiven Lernpfaden umfassen. Der Fokus liegt darauf, die Lernziele zu erreichen und die Lernenden dabei zu unterstützen, das Wissen auf eine effiziente und nachhaltige Weise zu erwerben. Es bezieht sich auch darauf, wie Lehrerinnen und Lehrer digitale Werkzeuge in ihre pädagogische Praxis integrieren können, um den Bildungserfolg zu fördern.

          In einer Zeit des Wandels und der digitalen Transformation ist die Evaluation technologiegestützten Unterrichts von zentraler Bedeutung. Sie ermöglicht es, den Fokus nicht nur auf die Implementierung von Technologie zu legen, sondern auch auf deren tatsächliche Auswirkungen auf den Lernprozess. Lehrkräfte spielen dabei eine entscheidende Rolle, da ihre Erfahrungen, Perspektiven und praktischen Einblicke den Erfolg der Evaluation maßgeblich beeinflussen.

          Generative KI (LLM): Definitiv kein Hype!

          In einem in den sozialen Medien heiß diskutierten Interview mit John Hattie wird der Bildungsforscher auch zum Thema KI befragt: [1]https://www.spiegel.de/panorama/bildung/bildungsforscher-john-hattie-ich-kann-nicht-verstehen-wie-man-so-viel-talent-vergeuden-kann-a-5635c51c-cd69-4e2e-a854-6409e1b099a1
          SPIEGEL: Welche Chancen liegen Ihrer Meinung nach in künstlicher Intelligenz?

          Hattie: KI wird einen Lehrer nie ersetzen, kann aber die Effizienz von Lehrkräften erheblich steigern, etwa wenn sie Unterricht vorbereiten. Man kann die KI bitten, eine Unterrichtseinheit zu einem Thema zu erstellen, und hat in kürzester Zeit ein Ergebnis. Natürlich müssen Lehrkräfte die Qualität überprüfen.

          SPIEGEL: Sehen Sie auch Risiken?
          Hattie: Schulen sind recht resistent, was Veränderungen, zumal technische Innovationen, angeht. Aber wir müssen jetzt darüber sprechen, wie wir KI an Schulen nutzen wollen, welche Fähigkeiten wir Schülern im Umgang mit KI vermitteln müssen und welche Regeln dafür gelten sollen. Meine große Sorge ist, dass wir gerade den Moment verpassen, um genau das zu tun. Damit würden wir den Fehler im Umgang mit den sozialen Medien wiederholen: Die Schüler nutzen soziale Medien längst, aber die Schulen sehen sich überfordert und verbannen sie, statt sie sinnvoll einzusetzen. Ich sehe die Ankunft von KI in der Schule als eine der spannendsten Entwicklungen in meinem Berufsleben an, weil darin so große Chancen liegen. Am liebsten würde ich jetzt noch mal neu anfangen.

           

          Wie Hattie bin ich mir sicher: ChatGPT & Co. sind gekommen, um zu bleiben. Prof. Koller (SWK) in einem Interview: „Wir müssen endlich vor die Welle kommen.“  Übrigens darf hier m. E. Evidenz (noch) nicht erwartet werden. Zu viel, zu schnell ändern sich Tools und Anwendungen. Wie auch die folgenden Artikel, Kultursendungen und Meinungen zu diesem Thema zeigen…

          • Deutsches Schulportal:

          Künstliche Intelligenz wird an Schulen eine zunehmende Rolle spielen, so viel ist sicher, denn schon jetzt ist sie nicht mehr aus dem Alltag wegzudenken. Wie häufig und wofür Lehrkräfte und Jugendliche in Deutschland KI bereits nutzen, haben in diesem Jahr zwei Studien ermittelt. Und was weiß die Forschung eigentlich darüber, ob KI tatsächlich das Lernen fördern kann?

          Künstliche Intelligenz (KI) wird das Lernen verändern. Doch wo fängt man an? Vielen Lehrkräften fällt es schwer, sich im Dschungel der KI-Tools zurechtzufinden. In unserer Serie „KI-Tipp“ kommen Lehrkräfte zu Wort, die positive Erfahrungen mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz im Unterricht oder bei der Unterrichtsvorbereitung gemacht haben.

              Jeder zweite Lehrer nutzt künstliche Intelligenz im Unterricht. In Erlangen können sich Schüler sogar mit längst verstorbenen Zeitzeugen unterhalten. Und doch warnt ein Experte vor einer rechtlichen Grauzone.

              Anne Frank ist wohl das bekannteste Opfer des Holocaust. Es gibt keine Filmaufnahmen von ihr, nur ein paar Fotos und ihr berühmtes Tagebuch, das in über 70 Sprachen übersetzt wurde. Deborah Schnabel von der “Bildungsstätte Anne Frank” zeigt Videos, die neuerdings im Netz kursieren: Anne Frank, generiert von Künstlicher Intelligenz, auf TikTok. Heutzutage kann jeder mit entsprechender Software solche Fakes erzeugen – manche vielleicht in guter Absicht, aber die Gefahr von Geschichtsverfälschung droht.

              Texte, Audios, Videos. Gedichte. Eigene Songs. Ein Referat über den Fuchs oder über die Facetten der Freiheit in Wolfgang Herrndorfs “Tschick”. Die Mathe-Hausaufgabe. All das erledigt KI binnen weniger Sekunden und verändert so das Lernen und die Schule.

              Nimmt die Technik den Menschen nun auch das Denken ab? Und lernen Schüler grundsätzlich besser mit, ohne oder mithilfe von Algorithmen?

              Vor allem junge Lernende sollten KI-Tools durchschauen, sie für sich nutzen oder sich dagegen entscheiden. Denn Lernen mit KI heißt medienkompetent sein und auf die eigenen analogen Fähigkeiten vertrauen.

              • Franziska Schuberl (didacta Digital): Was kann KI? (S. 22ff)

              Was bringen KI-Tools für die Schule und wie sollte man sie einsetzen? didacta Digital hat mit zwei Wissenschaftlerinnen gesprochen, die einen Leitfaden dazu verfasst haben.

              Wohin entwickelt sich Künstliche Intelligenz? LMU-Forschende über Einsatz und Grenzen der Technologie in Medizin, Wirtschaft und Gesellschaft

                KI im Kontext zu Lernstandserhebungen (MU)

                In diesem abschließenden Abschnitt möchte ich aufzeigen, wie KI-Tools eingesetzt werden können, um die ernüchternden Ergebnisse der Lernstandserhebungen in Mathematik zu verbessern (siehe dazu auch einen aktuellen Kommentar von Jan Haurand@bsky.social). Meine Vermutung: Bei den schulischen Leistungsmessungen (in der Regel Klassenarbeiten) steht fast immer die Kompetenz „Umgang mit symbolischen, formalen und technischen Elementen der Mathematik“ im Mittelpunkt. In den zentralen Erhebungen wird jedoch das gesamte Kompetenzspektrum und das dann auch noch in drei verschiedenen Anforderungsbereichen abgefragt. Zur Erinnerung: Die Bildungsstandards (und damit auch Lernstandserhebungen wie zentrale Prüfungen) sehen die Umsetzung dieses Modells vor:[2]https://www.kmk.org/fileadmin/Dateien/veroeffentlichungen_beschluesse/2012/2012_10_18-Bildungsstandards-Mathe-Abi.pdf, S. 9

                Christina Drüke-Noe hat in ihrer Dissertation Klassenarbeitsaufgaben einer Stichprobe von gymnasialen und nicht gymnasialen Klassen der Jahrgangsstufen 9 und 10 quantitativ und qualitativ untersucht. Zentrale Ergebnisse:

                [3]https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-658-05351-2

                Auf Aufgaben- und auf Klassenebene zeigt sich, dass vor allem der Anspruch an das Umgehen mit unterschiedlich komplexen Kalkülen den kognitiven Anspruch prägt, während andere Tätigkeiten (Inner- und Außermathematisches Modellieren, Gebrauch von Darstellungen, Argumentieren) nur geringfügig vorkommen und sich meist auf Standardaktivitäten beschränken.

                Zwar sind die Aufgaben der gymnasialen Klassen erwartungsgemäß etwas anspruchsvoller als die der nicht-gymnasialen Klassen, dennoch überrascht die in beiden Schulformen festgestellte deutliche Heterogenität des kognitiven Anspruchsniveaus. Da das Spektrum des erzielten Anspruchsniveaus vergleichbar ist, lässt sich vermuten, dass die Ursache hierfür weniger in der Schulform selbst als etwa in lerntheoretischen Orientierungen der Lehrkräfte zu suchen ist. (…) So dürften die Lehrkräfte beider Schulformen eher eine behavioristische denn eine konstruktivistische Orientierung haben. Dies wird nicht nur am weitgehenden Fehlen von Aufgaben mit Tätigkeiten auf mittlerem und auch auf hohem Niveau deutlich, die erst eine aktive Verknüpfung der Gegenstände befördern würden, sondern auch am Stellen vieler gleichartiger Aufgaben, bei denen das Umgehen mit Kalkülen eine zentrale Anforderung darstellt.

                Bei der Zusammenstellung von Klassenarbeitsaufgaben könnten u.a. die folgenden Fragen mit Blick auf die kognitiven Aufgabenmerkmale handlungsleitend sein:

                • Decken die Aufgaben verschiedene Niveaus der mathematischen Tätigkeiten ab?
                • Welchen Anteil hat das Technische Arbeiten in Relation zu den anderen Tätigkeiten?
                • Gibt es Schwerpunkte in der Verteilung der kognitiven Niveaus? Speziell: Welchen Anteil hat das hohe Niveau?
                • Gibt es Aufgaben zum Argumentieren?

                Folgerungen

                Wie kann eine Aufgabenkultur verändert werden? Wie stellt man sicher, dass wirklich alle Kompetenzen erfasst werden? 

                Ich habe für meinen KI-Test den Lehrplan der 7. Jahrgangsstufe gewählt, da die Lernstandserhebungen im darauffolgenden Jahr (8. Jahrgangsstufe) durchgeführt werden. Im Dialog mit ChatGPT entwickle ich eine Jahresübersicht, die sicherstellt, dass ich gleich zu Beginn meiner Arbeit mit der Lerngruppe alle sechs Kompetenzgruppen im Blick habe und mich – im weiteren Dialogverlauf – darüber hinaus anleitet, wie ich den Mehrwert von Technologien im Unterricht überprüfen kann. Mit mehr oder weniger Aufwand. Ziel ist es, dass ich mit diesen Evaluationsansätzen zu einer datenbasierten Bewertung meines Unterrichts komme und die Analyse zu Verbesserungen des Lehr- und Lernkonzepts führt.

                Hier mein Dialog mit OpenAIs ChatGPT.

                Prompt

                In meinem neuen Beitrag geht es um das Thema Pädagogische Interventionen. Ich stelle das Prozessmodell, Constructive Alignment, Deeper Learning und themenorientiertes Arbeiten vor. Danach gehe ich auf die Evaluation von Szenarien der Technologienutzung ein. Auch hier stelle ich einige Konzepte vor. Dann komme ich zu den Chancen des Einsatzes von KI. An dieser Stelle möchte ich dafür werben, die Möglichkeiten für den eigenen Unterricht zu nutzen. Ich stelle mir vor, dass man Jahrespläne zur Kompetenzentwicklung erstellen kann.

                Du kannst hier die sechs zu fördernden Kompetenzen im Mathematikunterricht entnehmen.

                Nun zu meinem Anliegen:

                Die Lehrkräfte orientieren sich in der Regel am Lehrplan (hier am Beispiel Mathematik, Jahrgangsstufe 7). Ist es möglich, einen Jahresplan zu erstellen, der die Förderung der Kompetenzen in den Mittelpunkt stellt und die im Bild zu sehenden Inhalte diesen Kompetenzen zuordnet? Ich verspreche mir davon mehr Transparenz in der Unterrichtsarbeit und vor allem, dass wirklich alle Kompetenzen berücksichtigt werden. Laut einer Dissertation (Jg. 9/10) werden fast ausschließlich “Mit symbolischen, formalen und technischen Elementen der Mathematik umgehen” abgefragt…

                Antwort (1)

                Ich starte sofort und gebe dir eine erste Übersicht.

                Jahresplan Mathematik (Jahrgang 7): Kompetenzorientierte Förderung

                Der folgende Plan ordnet die Inhalte (aus der Abbildung) den zentralen mathematischen Kompetenzen (K1–K6) zu und stellt sicher, dass alle Kompetenzen über das Schuljahr hinweg abgedeckt werden. Jede Einheit wird so gestaltet, dass die jeweilige Kompetenz explizit gefördert wird.

                1. Terme mit Variablen (ca. 37 Stunden)

                Kompetenzen:

                • K1: Mathematisch argumentieren – Begründen von Umformungen und Eigenschaften von Termen.
                • K5: Mit symbolischen, formalen und technischen Elementen umgehen – Aufstellen und Umformen von Termen.
                • K6: Mathematisch kommunizieren – Ergebnisse und Umformungen klar und verständlich darstellen.

                Unterthemen:

                • M7 1.1: Aufstellen und Interpretieren von Termen (13 Std.)
                  • Fokus auf K6 und K1: Begründen von Annahmen und Präsentation von Ergebnissen.
                • M7 1.2: Umformen von Termen (24 Std.)
                  • Fokus auf K5: Erlernen und Anwenden von Regeln zum Termumformen.
                1. Geometrische Figuren: Symmetrie und Winkel (ca. 21 Stunden)

                Kompetenzen:

                • K3: Mathematisch modellieren – Anwendung von Symmetrie auf reale Objekte.
                • K4: Mathematische Darstellungen verwenden – Nutzung von Zeichnungen, Diagrammen und geometrischen Modellen.
                • K6: Mathematisch kommunizieren – Beschreiben von Symmetrien und Winkeln in mathematischer Sprache.

                Unterthemen:

                • M7 2.1: Achsen- und punktsymmetrische Figuren (12 Std.)
                  • Fokus auf K3 und K4: Modellierung und Darstellung von Symmetrien.
                • M7 2.2: Winkelbetrachtungen an Figuren (9 Std.)
                  • Fokus auf K6: Kommunizieren von Ergebnissen in Bezug auf Winkel.
                1. Lineare Gleichungen und Vertiefung der Prozentrechnung (ca. 17 Stunden)

                Kompetenzen:

                • K2: Probleme mathematisch lösen – Strategien zur Lösung von Gleichungen und Prozentproblemen.
                • K5: Mit symbolischen, formalen und technischen Elementen umgehen – Manipulation von Gleichungen.

                Inhalte:

                • Lösungsstrategien für lineare Gleichungen (z. B. Äquivalenzumformungen).
                • Anwendung der Prozentrechnung auf realistische Kontexte (z. B. Zinsen, Rabatte).
                1. Kenngrößen von Daten (ca. 8 Stunden)

                Kompetenzen:

                • K4: Mathematische Darstellungen verwenden – Diagramme und statistische Auswertungen erstellen.
                • K3: Mathematisch modellieren – Interpretation und Bewertung von Datenmodellen.
                • K6: Mathematisch kommunizieren – Ergebnisse von Datenanalysen präsentieren.

                Inhalte:

                • Berechnung von Mittelwert, Median, Modalwert.
                • Erstellung und Interpretation von Diagrammen.
                1. Kongruenz, besondere Dreiecke und Dreieckskonstruktionen (ca. 29 Stunden)

                Kompetenzen:

                • K1: Mathematisch argumentieren – Beweisen von Kongruenzaussagen.
                • K3: Mathematisch modellieren – Nutzung von Dreiecken zur Lösung geometrischer Probleme.
                • K4: Mathematische Darstellungen verwenden – Konstruktionsskizzen und geometrische Modelle.

                Unterthemen:

                • Grundlagen der Kongruenz und Konstruktion besonderer Dreiecke.
                • Anwendung von Kongruenzsätzen zur Problemlösung.

                Evaluation und Reflexion:

                • Regelmäßige Überprüfung des Kompetenzfortschritts durch Lernstandserhebungen und Feedbackrunden
                • Nutzung von Technologien (z. B. Geogebra, digitale Quiztools) zur individuellen Förderung und zur Visualisierung mathematischer Inhalte
                • Einbindung von KI-gestützten Tools zur Differenzierung und Unterstützung in heterogenen Lerngruppen

                 

                 

                Übersicht der Kompetenzverteilung

                Kompetenz Hauptthemen (Zeiten in Std.)
                K1 Terme mit Variablen (13), Kongruenz (10)
                K2 Lineare Gleichungen (10), Prozentrechnung (7)
                K3 Geometrische Figuren (12), Daten (5), Kongruenz (12)
                K4 Geometrische Figuren (9), Daten (3), Kongruenz (10)
                K5 Terme mit Variablen (24), Gleichungen (7)
                K6 Daten (8), Geometrische Figuren (9), Terme (13), Kongruenz (7)

                Dieser Plan stellt sicher, dass alle Kompetenzen berücksichtigt und gefördert werden. Soll ich noch detailliertere Methoden oder Aktivitäten für die Förderung der Kompetenzen ergänzen?

                Fortsetzung des Dialogs

                Das ist sehr hilfreich, vielen Dank. Wäre es nicht möglich, in den Jahresplan die “Nutzung von Technologien (z.B. Geogebra, digitale Quiztools) zur individuellen Förderung und Visualisierung mathematischer Inhalte” sowie die “Integration von KI-gestützten Tools zur Differenzierung und Unterstützung in heterogenen Lerngruppen” aufzunehmen? Welche Einsatzszenarien (Software, KI) würdest du den jeweiligen Kompetenzen/Inhalten zuordnen? Kannst du diese bitte in dein Dokument aufnehmen bzw. spezifizieren?

                Antwort (2)

                Jahresplan Mathematik – Kompetenzorientierung mit technologischen und KI-gestützten Einsatzszenarien

                Dieser Jahresplan zielt darauf ab, die Förderung der mathematischen Kompetenzen systematisch zu planen und dabei technologische sowie KI-gestützte Werkzeuge einzubinden. Der Fokus liegt darauf, den Unterricht transparenter zu gestalten und sicherzustellen, dass alle zentralen Kompetenzen berücksichtigt werden.

                Themenbereich/Inhalt Kompetenzen Technologien/Tools Einsatzszenarien
                Terme mit Variablen (ca. 37 Std.) K1, K5, K6 GeoGebra, Desmos, digitale Quiztools (z. B. Kahoot, Quizizz) Veranschaulichung von Termen und Variablen durch dynamische Software (GeoGebra, Desmos). Einsatz von Quiztools zur Überprüfung und Festigung von Basiswissen. Simulationen mit GeoGebra zur Visualisierung algebraischer Zusammenhänge.
                Geometrische Figuren: Symmetrie und Winkel (ca. 21 Std.) K2, K3, K4 GeoGebra, AR-Apps (z. B. Measure), digitale Whiteboards Experimentelles Arbeiten mit GeoGebra zur Erstellung symmetrischer Figuren. Verwendung von AR-Apps zur Messung realer Objekte. Diskussion und Präsentation geometrischer Konstruktionen über digitale Whiteboards.
                Lineare Gleichungen und Vertiefung der Prozentrechnung (ca. 17 Std.) K2, K5 Mathe-Apps (z. B. Photomath, Microsoft Math Solver), digitale Tabellenkalkulation Nutzung von KI-gestützten Mathe-Apps zur individuellen Unterstützung beim Lösen von Gleichungen. Prozentrechnungen anhand von Tabellenkalkulationen zur Analyse realer Datensätze (z. B. Umfragen).
                Kenngrößen von Daten (ca. 8 Std.) K3, K4, K6 Excel, Google Sheets, Python (z. B. Jupyter Notebooks), digitale Umfragetools Erhebung und Auswertung von Daten durch Umfragetools. Erstellung von Diagrammen und statistischen Auswertungen mit Tabellenkalkulationen oder Python. Präsentation und Diskussion der Ergebnisse im Plenum.
                Kongruenz, besondere Dreiecke und Dreieckskonstruktionen (ca. 29 Std.) K1, K2, K3, K5 GeoGebra, CAD-Software (z. B. TinkerCAD), digitale Messwerkzeuge Konstruktionen und Simulationen mit GeoGebra und CAD-Software. Praktische Messungen mit digitalen Messwerkzeugen. Reflexion und Präsentation der Konstruktionen.

                Dieser Jahresplan zeigt, wie technologische und KI-gestützte Werkzeuge gezielt in den Mathematikunterricht integriert werden können, um eine differenzierte und schülerzentrierte Förderung zu ermöglichen. Die Einsatzszenarien bieten praktische Ansätze, die sowohl die Unterrichtsqualität verbessern als auch die mathematischen Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler stärken können.

                Evaluation durch ...

                … Fragebogen für Schüler:innen:

                1. Wie hilfreich fanden Sie das Tool beim Verstehen der Problemstellung? (Skala 1–5)
                2. Konnten Sie mit dem Tool ein passendes mathematisches Modell entwickeln? (Ja/Nein + kurze Begründung)
                3. Haben Sie das Gefühl, dass das Tool Ihre Fähigkeit zur Problemlösung verbessert hat? (offene Frage)

                Zusatz: Sammeln Sie qualitative Rückmeldungen durch kurze Gruppendiskussionen oder Interviews.

                Die Antworten zeugen von einer bemerkenswerten Fähigkeit zur Analyse, die von einer Systematisierung und einem umfassenden Überblick getragen wird.

                Ich habe dann versucht, es weiter zu spezifizieren: Ich suche nun in Zusammenarbeit mit dem Tool von OpenAI nach Themen, die mir helfen, die Kompetenz „Probleme mathematisch lösen“ bzw. „Mathematisch modellieren“ besonders zu fördern.

                Mir geht es um den Dreiklang: Kompetenz – Inhalt – Technologieeinsatz. D. h., im Jahresplan sehe ich die Förderung aller sechs Kompetenzen vor, ordne ihnen mathematische Inhalte aus den Leitideen zu und überlege dann noch, in welchen Kontexten Technologieeinsätze die Förderung unterstützen können. Die im Folgenden angedeutete Evaluation konzentriert sich auf den Technologieeinsatz, nicht auf den Jahresplan, nicht auf den Erfolg der Kompetenzförderung aus Sicht der mathematischen Inhalte.

                Die Bildungsstandards verstehen unter Probleme mathematisch lösen

                • vorgegebene und selbst formulierte Probleme bearbeiten
                • geeignete Hilfsmittel, Strategien und Prinzipien zum Problemlösen (wie Erstellen informativer Figuren, Vor- und Rückwärtsarbeiten, Analogie- und Invarianzprinzip) auswählen und anwenden
                • zum Lösen experimentelle Verfahren (wie systematisches Probieren) und formalisierte Verfahren verwenden
                • die Plausibilität der Ergebnisse überprüfen sowie über das Finden von Lösungsideen und die Lösungswege selbst reflektieren
                • mathematische Erkenntnisse durch Lösen von Problemen erlangen.

                Die Bildungsstandards verstehen unter Mathematisch modellieren

                • den Bereich oder die Situation, die modelliert werden soll, in mathematische Begriffe, Strukturen und Relationen übersetzen
                • in dem jeweiligen mathematischen Modell arbeiten
                • Ergebnisse in dem entsprechenden Bereich oder der entsprechenden Situation interpretieren und prüfen
                • verwendete mathematische Modelle (wie Formeln, Gleichungen, Darstellungen von Zuordnungen, Zeichnungen, strukturierte Darstellungen, Ablaufpläne) reflektieren und kritisch beurteilen
                • einem mathematischen Modell passende Situationen zuordnen.
                Prompt (2)

                Wie sieht ein sinnvolles Evaluationsdesign aus, das niedrigschwellig genug ist, um auch von einer Lehrkraft individuell genutzt zu werden? Bitte wähle zu jedem der Themenschwerpunkte/Inhalte (siehe linke Spalte) ein Thema aus, das sich auf diese beiden Kompetenzen konzentriert und sich darüber hinaus für einen Technologieeinsatz (welche?) eignet. Stelle bitte in deiner Übersicht sicher, dass alle Schüler:innen zum Zuge kommen, also mit Aufgaben und Aufträgen in den Anforderungsbereichen I (Basis), II (Fortgeschritten), III (Experte).

                Antwort (3)

                Hier ist ein Vorschlag für ein strukturiertes Evaluationsdesign, das sich auf die beiden Kompetenzen Probleme mathematisch lösen und Mathematisch modellieren konzentriert, dabei Inhalte aus der linken Spalte (siehe Bild zuvor) berücksichtigt und technologische Unterstützung einbindet.

                Ich habe Themen ausgewählt, die sich für den Dreiklang Kompetenz – Inhalt – Technik eignen, und die Aufträge in drei Anforderungsbereiche aufgeteilt.

                Übersicht: Evaluationsdesign für Kompetenzen „Probleme mathematisch lösen“ und „Mathematisch modellieren“

                1. Thema: Terme mit Variablen (M7.1.1 & M7.1.2)
                • Kompetenzschwerpunkt:
                  • Probleme mathematisch lösen: Geeignete Strategien wie Vor- und Rückwärtsarbeiten anwenden.
                  • Mathematisch modellieren: Mathematische Beziehungen in Termen darstellen und prüfen.
                • Technologieeinsatz:
                  • GeoGebra: Für Visualisierung algebraischer Beziehungen (z. B. Variablen-Werte in Diagrammen darstellen).
                  • Digitale Quiztools (z. B. Kahoot/Quizizz): Zur Wiederholung und Selbstüberprüfung einfacher und komplexer Terme.
                • Anforderungsbereiche:
                  • I: Stelle einen Term für eine vorgegebene Situation auf (z. B. „Für x Äpfel kostet ein Apfel 2 Euro. Wie lautet der Gesamtpreis?“).
                  • II: Bearbeite ein Problem mit mehreren Variablen (z. B. „Berechne die Gesamtkosten bei einer Party mit x Getränken und y Snacks.“).
                  • III: Entwickle ein mathematisches Modell für eine selbst gewählte Alltagssituation, stelle den Term auf und interpretiere die Ergebnisse.
                1. Thema: Geometrische Figuren – Symmetrie und Winkel (M7.2)
                • Kompetenzschwerpunkt:
                  • Probleme mathematisch lösen: Strategien wie Erstellen informativer Figuren anwenden.
                  • Mathematisch modellieren: Zeichnungen und Symmetrieachsen in problembezogene Modelle übertragen.
                • Technologieeinsatz:
                  • Dynamische Geometrie-Software (z. B. GeoGebra): Zur Konstruktion von Symmetrien und Winkeln.
                  • Augmented-Reality-Apps (z. B. Merge Cube oder GeoGebra AR): Für die Darstellung geometrischer Figuren im Raum.
                • Anforderungsbereiche:
                  • I: Zeichne die Achsensymmetrie einfacher Figuren per Hand oder GeoGebra.
                  • II: Bestimme bei einer Figur mit mehreren Symmetrieachsen die Winkelbeziehungen.
                  • III: Entwickle ein Modell für ein eigenes symmetrisches Design (z. B. Parkettmuster), stelle die Winkelbeziehungen dar und begründe mathematisch.
                1. Thema: Lineare Gleichungen und Prozentrechnung (M7.3)
                • Kompetenzschwerpunkt:
                  • Probleme mathematisch lösen: Systematisches Probieren anwenden.
                  • Mathematisch modellieren: Prozentuale Veränderungen modellieren und interpretieren.
                • Technologieeinsatz:
                  • Excel/Google Sheets: Zum Modellieren und Visualisieren linearer Zusammenhänge und prozentualer Veränderungen.
                  • Mathematik-Apps (z. B. Photomath oder Mathway): Zum Prüfen der eigenen Lösungen.
                • Anforderungsbereiche:
                  • I: Löse eine einfache Gleichung per systematisches Probieren (z. B. „Welcher Prozentsatz ergibt bei 150 Euro Rabatt 20% des ursprünglichen Preises?“).
                  • II: Formuliere und löse eine Gleichung, die ein realistisches Szenario beschreibt (z. B. „Welcher Rabatt ist nötig, um einen Endpreis von 80 Euro bei einem Startpreis von 120 Euro zu erhalten?“).
                  • III: Entwickle ein Modell für eine Rabattaktion mit unterschiedlichen Rabattsätzen und stelle die Ergebnisse grafisch dar.
                1. Thema: Kenngrößen von Daten (M7.4)
                • Kompetenzschwerpunkt:
                  • Probleme mathematisch lösen: Daten systematisch analysieren, Ergebnisse reflektieren.
                  • Mathematisch modellieren: Statistische Kennwerte in Modelle übertragen und interpretieren.
                • Technologieeinsatz:
                  • Statistiktools (z. B. CODAP, Excel): Zur Berechnung von Mittelwert, Median, und Modus.
                  • Digitale Quiztools: Für interaktive Übungen zu Datensätzen und Interpretation.
                • Anforderungsbereiche:
                  • I: Berechne Mittelwert und Median einer vorgegebenen Datentabelle.
                  • II: Analysiere einen komplexeren Datensatz (z. B. aus einer Umfrage) und bestimme die Kennwerte.
                  • III: Erstelle selbst einen Datensatz (z. B. durch eine Umfrage), berechne die Kennwerte und interpretiere sie kritisch.
                1. Thema: Kongruenz, Dreiecke und Konstruktionen (M7.5)
                • Kompetenzschwerpunkt:
                  • Probleme mathematisch lösen: Zeichnungen strategisch nutzen, Reflexion über Lösungswege.
                  • Mathematisch modellieren: Konstruktionen und Darstellungen in problembezogene Modelle übertragen.
                • Technologieeinsatz:
                  • GeoGebra: Für die Konstruktion und Analyse von Dreiecken und ihren Kongruenzbedingungen.
                  • 3D-Modellierungssoftware (z. B. Tinkercad): Für die Übertragung von 2D-Modellen in 3D-Konstruktionen.
                • Anforderungsbereiche:
                  • I: Konstruiere ein Dreieck mit vorgegebenen Seitenlängen und überprüfe die Kongruenzkriterien.
                  • II: Analysiere eine komplexere Konstruktion und überprüfe die Kongruenz.
                  • III: Entwickle eine eigene Konstruktionsaufgabe mit konkreten Vorgaben und überprüfe die Plausibilität des Lösungswegs.

                Evaluationsansatz: Niedrigschwellig und flexibel

                1. Arbeitsblätter & Checklisten:
                  Bereitstellung von Aufgaben zu allen Anforderungsbereichen mit klaren Erfolgskriterien.
                2. Peer-Feedback:
                  Schüler:innen überprüfen die Arbeiten ihrer Mitschüler:innen anhand einer vorgegebenen Bewertungsmatrix.
                3. Selbstevaluation:
                  Schüler:innen reflektieren die genutzten Strategien mithilfe eines einfachen Reflexionsbogens (Was hat gut funktioniert? Wo war es schwierig?).
                4. Digitaler Lernfortschrittsnachweis:
                  Nutzung digitaler Tools (z. B. Lernmanagementsysteme), um den individuellen Fortschritt zu dokumentieren.

                Hier helfen mir die Antworten nur teilweise weiter. Die Benennung von Softwaretools ist sicherlich positiv zu bewerten. Kritischer sehe ich die Aufgabenkultur. Vor allem im Anforderungsbereich I wird fast ausschließlich die technische Kompetenz abgefragt. Auch hier müssen die anderen Kompetenzen berücksichtigt werden, wie es später in den Anforderungsbereichen II und III angedeutet wird. An dieser Stelle möchte ich auf ein CustomsGPT von Janina Brüggemann zurückgreifen: Intelligentes Üben im Mathematikunterricht hat mich – mit einigen thematischen Einschränkungen – sehr überzeugt. Es basiert auf einem Artikel von Prof. Leuders, der Überlegungen zu verschiedenen Aufgaben anstellt. (Wer mehr über CustomGPTs erfahren möchte:

                Seit einem Jahr können Nutzer von ChatGPT eigene Versionen des Chatbots erstellen, um spezifische Aufgaben zu lösen. Wozu sind solche KI-Assistenten gut? Und wie bringt man ihnen bei, was sie tun sollen? Ein Profi verrät seine Tricks.

                Ich führe den Dialog weiter in der Hoffnung, vielleicht durch einen anderen Ansatz (hier Themenorientierung) eine umfassendere Kompetenzförderung zu erreichen:

                Fortsetzung des Dialogs

                Die Gliederung gefällt mir gut. Verfeinern wir sie am Beispiel des 4. Themas: Kenngrößen von Daten (M7.4). Der Lehrplan sieht für dieses Thema 8 Stunden vor. Das scheint mir ein unangemessener Ansatz zu sein, angesichts der Anforderungen, denen sich die Schüler:innen bereits in Jg.stufe 7 in PoWi und SoWi herausgefordert sehen werden. Lassen Sie uns darüber nachdenken: Stellen Sie mir bitte einen Plan mit konkreten Aufgaben und Aufträgen für 8 Stunden und einen für 16 Stunden zusammen.

                Antwort (4)

                Hier sind zwei detaillierte Pläne für das Thema Kenngrößen von Daten (M7.4), die entweder in 8 Stunden oder in 16 Stunden unterrichtet werden können. Ich berücksichtige dabei die Kompetenzen Probleme mathematisch lösen und Mathematisch modellieren sowie den Dreiklang aus Kompetenz – Inhalt – Technik.

                Plan für 8 Stunden: Fokus auf Grundlagen und Anwendung

                Stunde 1: Einführung in Kenngrößen von Daten

                • Ziele: Begriffe Mittelwert, Median, Modus erklären und verstehen.
                • Aufgabe:
                  • Berechne die Kenngrößen für einen kleinen Datensatz (z. B. „Noten einer Klassenarbeit: 3, 2, 5, 3, 4“).
                  • Diskussion: Welche Kenngröße ist am aussagekräftigsten?
                • Technik: Interaktive Übung mit GeoGebra oder Excel zur Berechnung von Mittelwert und Median.

                Stunde 2: Systematisches Erfassen von Daten

                • Ziele: Daten in einer Tabelle organisieren, Überblick gewinnen.
                • Aufgabe:
                  • Analysiere einen Datensatz (z. B. Alter der Familienmitglieder).
                  • Ergänze fehlende Werte in einer Tabelle und berechne die Kenngrößen.
                • Technik: Nutzung von Excel oder CODAP zur Darstellung und Berechnung.

                Stunde 3: Visualisierung von Daten

                • Ziele: Daten durch Diagramme verständlich darstellen.
                • Aufgabe:
                  • Stelle die Verteilung von Noten einer Klassenarbeit grafisch dar (z. B. Säulendiagramm).
                  • Diskutiere die Aussagekraft der Darstellungen.
                • Technik: Diagramme erstellen mit Excel oder einer Diagramm-App.

                Stunde 4: Anwendung in der Lebenswelt

                • Ziele: Mathematische Modelle in Alltagssituationen anwenden.
                • Aufgabe:
                  • Ein Fitnessstudio wirbt mit dem „Durchschnittsgewicht“ seiner Mitglieder. Untersuche, welche Kenngröße sie vermutlich verwendet haben.
                  • Argumentiere schriftlich, welche Kenngröße (Mittelwert, Median, Modus) am besten passt.
                • Technik: Textanalyse und Berechnung mit Excel.

                Stunden 5–6: Vertiefung und Gruppenarbeit

                • Ziele: Daten erheben, auswerten und präsentieren.
                • Aufgabe:
                  • Führe eine kleine Umfrage in der Klasse durch (z. B. Lieblingseis oder Sportarten).
                  • Stelle die Ergebnisse tabellarisch und grafisch dar, berechne die Kenngrößen und präsentiere die Ergebnisse.
                • Technik: Datenerhebung mit digitalen Tools (z. B. Google Forms) und Auswertung mit Excel oder CODAP.

                Stunde 7: Problemlösen mit Daten

                • Ziele: Daten mathematisch interpretieren und reflektieren.
                • Aufgabe:
                  • Analysiere den Datensatz „Besucherzahlen eines Kinos“ (fiktive Werte). Finde die besten Öffnungszeiten.
                  • Begründe schriftlich deine Empfehlung.
                • Technik: Auswertung mit Excel oder CODAP.

                Stunde 8: Selbstevaluation und Abschluss

                • Ziele: Erlerntes reflektieren und auf neue Aufgaben anwenden.
                • Aufgabe:
                  • Lösen eines Kompetenzrasters mit Aufgaben aus allen Anforderungsbereichen.
                  • Reflexion: Wo brauche ich noch Übung?
                • Technik: Digitale Quiztools (z. B. Kahoot, Quizizz) oder ein LMS.

                Plan für 16 Stunden: Erweiterung mit Projekten und individuellen Vertiefungen

                Stunden 1–4: Grundlagen (wie oben)

                Grundlagenwissen zu Mittelwert, Median, Modus und Visualisierung von Daten.

                Stunden 5–6: Erweiterung auf große Datensätze

                • Ziele: Große Datensätze analysieren und relevante Informationen filtern.
                • Aufgabe:
                  • Analysiere einen großen, vorgegebenen Datensatz (z. B. Wetterdaten einer Woche).
                  • Identifiziere Trends und berechne die Kenngrößen.
                • Technik: Nutzung von Excel oder CODAP, um Daten effizient auszuwerten.

                Stunden 7–8: Anforderungsbereich III – Expertenaufgabe

                • Ziele: Eigene Fragestellungen entwickeln und modellieren.
                • Aufgabe:
                  • Entwickle eine Fragestellung (z. B. „Wie verteilt sich die Zeit für Schulaufgaben in der Woche?“).
                  • Sammle Daten in der Klasse, berechne die Kenngrößen und analysiere sie kritisch.
                • Technik: Datensammlung mit Google Forms, Auswertung mit Excel.

                Stunden 9–11: Anwendung in fächerübergreifenden Kontexten

                • Ziele: Transfer des Gelernten auf andere Fächer (z. B. PoWi, SoWi).
                • Aufgabe:
                  • Analysiere Statistiken aus den Medien (z. B. Arbeitslosenquoten, Wahlergebnisse).
                  • Überprüfe die Plausibilität der Aussagen und rechne gegebenenfalls die Kenngrößen nach.
                • Technik: Einsatz von Excel und digitalen Quellen.

                Stunden 12–13: Präsentation von Ergebnissen

                • Ziele: Erlernte Kompetenzen präsentieren und anwenden.
                • Aufgabe:
                  • Fasse die Ergebnisse einer Gruppenarbeit zusammen.
                  • Erstelle ein Poster oder eine digitale Präsentation mit Diagrammen und Kenngrößen.
                • Technik: Präsentationstools (z. B. PowerPoint, Canva).

                Stunden 14–16: Offenes Projekt zur Lebensweltanwendung

                • Ziele: Mathematisches Modellieren im Alltag.
                • Aufgabe:
                  • Erstelle in Gruppen ein Modell, z. B. „Wie verändern sich die Fahrzeiten im Schulbusverkehr, wenn ein Bus ausfällt?“
                  • Nutze Kenngrößen zur Darstellung der Auswirkungen.
                • Technik: Datenmodellierung mit Excel, Visualisierung mit GeoGebra.

                Vorteile der 16-Stunden-Variante

                • Tiefere Kompetenzentwicklung, besonders im Modellieren.
                • Bessere Vorbereitung auf Anforderungen in PoWi und SoWi.
                • Größere Flexibilität für individuelle Förderung und Projektarbeit.

                Fazit

                Die 16-Stunden-Variante ist für die umfassende Kompetenzförderung besser geeignet, während die 8-Stunden-Variante eine kompakte Einführung bietet. Welcher Plan entspricht eher deinen Zielen? 😊

                 

                Evaluation durch ...

                Denken wir noch einmal über die Evaluation in der 16-Stunden-Variante nach. Wie sieht ein geeigneter Ansatz aus, wenn man sowohl summativ, d.h. am Ende, als auch formativ, d.h. während der 16 Stunden, Feedback haben möchte bzw. sinnvollerweise “einbauen” sollte?

                Ein ausgewogener Evaluationsansatz, der sowohl summativ als auch formativ arbeitet, sollte sich flexibel in den Unterrichtsverlauf integrieren und auf unterschiedliche Kompetenzen abzielen. Hier ein möglicher Ansatz für die 16-Stunden-Variante „Kenngrößen von Daten“:

                Formative Evaluation (während der 16 Stunden)

                1. Diagnostische Erhebung (vor der Einheit)
                Zweck: Vorkenntnisse, Vorurteile und Unsicherheiten aufdecken

                • Instrument: Ein kurzer Quiz mit offenen und geschlossenen Fragen zu Begriffen wie „Median“, „Mittelwert“ und „Interquartilabstand“.
                • Technologieeinsatz: Digitale Quiztools (z. B. Kahoot!, Socrative) für direktes Feedback.
                • Ergebnisnutzung: Anpassung der Schwerpunkte an Wissenslücken.

                2. Laufendes Peer-Feedback (ab Stunde 3)
                Zweck: Förderung von Reflexion und mathematischer Kommunikation

                • Instrument: Schüler:innen tauschen ihre Berechnungen und Diagramme aus und überprüfen die Lösungen ihrer Partner:innen mithilfe vorgegebener Checklisten.
                • Technologieeinsatz: Kollaborative Plattformen (z. B. Google Jamboard, OneNote), um Diagramme oder Ergebnisse anonymisiert hochzuladen und gemeinsam zu besprechen.
                • Ergebnisnutzung: Identifikation von Verständnisschwierigkeiten bei der Interpretation von Daten.

                3. Reflexionsphasen nach den Experimenten (Stunde 6 und 11)
                Zweck: Zwischenstand überprüfen und Lernprozesse sichtbar machen

                • Instrument: „Was habe ich heute gelernt?“-Kurzfeedback auf Karten oder digital (z. B. Mentimeter).
                • Technologieeinsatz: Digitale Pinnwände (z. B. Padlet) für eine übersichtliche Sammlung und Diskussion.
                • Ergebnisnutzung: Lehrer passt den Schwierigkeitsgrad und die Komplexität der Aufgaben an den Stand der Lerngruppe an.

                4. Zwischenprüfung (Stunde 8)
                Zweck: Lernfortschritt dokumentieren und Feedback geben

                • Instrument: Offene Aufgaben wie „Berechne und interpretiere den Median aus folgendem Datensatz“ sowie Multiple-Choice-Fragen zur Theorie.
                • Technologieeinsatz: Learning-Management-Systeme (z. B. Moodle, EduPage) für automatische Auswertung von MC-Fragen.
                • Ergebnisnutzung: Individuelles Feedback an die Schüler:innen geben und bei Bedarf gezielt fördern.

                Summative Evaluation (am Ende der 16 Stunden)

                1. Projektarbeit (Stunden 14–16)
                Zweck: Anwendung des Gelernten auf realistische Fragestellungen

                • Aufgabe: Schüler:innen arbeiten in Gruppen und analysieren einen vorgegebenen oder selbst gewählten Datensatz (z. B. aus Sport, Umwelt, sozialen Medien). Ergebnisse werden visualisiert, interpretiert und präsentiert.
                • Technologieeinsatz: Tabellenkalkulation (z. B. Excel, Google Sheets), Diagrammtools (z. B. GeoGebra, Canva), Präsentationstools (z. B. PowerPoint, Prezi).
                • Bewertungskriterien: Fachliche Richtigkeit, Verständlichkeit der Präsentation, Interpretation und Reflexion der Ergebnisse.

                2. Abschlussquiz und Reflexion
                Zweck: Überprüfung des individuellen Wissens und Einbindung von Selbstevaluation

                • Instrument:
                  • Abschlussquiz: Kurzer Test mit Rechenaufgaben, Diagrammanalyse und Theoriefragen.
                  • Selbstevaluation: Schüler:innen reflektieren schriftlich, welche Kompetenzen sie verbessert haben und wo sie noch Schwierigkeiten sehen.
                • Technologieeinsatz: Tools wie Quizizz für das Quiz und Forms oder Etherpad für die Selbstevaluation.
                • Ergebnisnutzung: Dokumentation des Kompetenzzuwachses und Diskussion im Plenum.

                Vernetzung von Evaluation und Unterrichtsprozess

                • Sichtbarmachen der Lernentwicklung: Ergebnisse der diagnostischen Erhebung und der Zwischenprüfung werden mit den Abschlussresultaten verglichen, um den Lernzuwachs zu verdeutlichen.
                • Einbindung von Eltern: Zusammenfassung der Projektarbeiten und Ergebnisse als PDF oder Präsentation für Elternabende oder das Klassenportfolio.

                Dieses Design berücksichtigt sowohl individuelle Rückmeldungen als auch die Förderung von Reflexion und Kompetenzerwerb, unterstützt durch Technologien, die den Unterricht effizient und interaktiv gestalten.

                Die 16-Stunden-Variante zeigt, dass das Thema Kenngrößen von Daten ein hohes Potenzial für Kompetenzförderung und interdisziplinäre Anwendungen hat. Die zusätzliche Zeit ermöglicht es, verstärkt auf kritisches Denken, Lebensweltbezug und aktive Einbindung von Technologien einzugehen – Aspekte, die gerade in unserer datengetriebenen Gesellschaft unabdingbar sind. Der Dialog zeigt mir auch, welche unglaublichen Erleichterungen die Systematisierung in der Vorbereitung meines Mathematikunterrichts bietet. Eine Zuordnung zu den Anforderungsbereichen findet nicht mehr statt. Ich habe das auch nicht weiter erfragt, da ich das ich in diesem Fall sogar lieber selbst in der Hand habe: Ich muss die Auswahl viel stärker an meinem Wissen über die individuellen Stärken der Lerngruppe ausrichten.

                Um Missverständnissen vorzubeugen: Natürlich kann man solche Analysen auch ohne LLM machen. Und doch: Ich habe sie in meiner aktiven Lehrtätigkeit kaum gemacht, schon gar nicht in dieser Systematik. Aus Zeit- und Ressourcengründen. Auch die Überprüfung (Evaluation) meiner Arbeit habe ich eher summativ angelegt und auch hier eher in einheitlichen Formaten. Auch hier liegt ein enormes Potential, wie der folgende Beitrag zeigt. Es werden Erfahrungen im Umgang mit einem KI-Tool (fiete.ai) vorgestellt, mit dessen Hilfe (auch individualisiertes) Feedback gelingen kann:

                Schlussbemerkungen

                Der Mangel an evidenzbasierten Aussagen rund um den Einsatz generativer KI ist zunächst nicht zu kritisieren, denn die Entwicklung eines Evaluationsdesigns (und dessen Umsetzung) braucht Zeit, wie ich vor allem an den beiden Konzepten zu ADDIE und DDD (s.o.) gezeigt habe. Dennoch kann und sollte man beginnen, diese Modelle zu nutzen, ggf. in zeitverträglich modifizierter Form. Nichts zu tun bzw. Bauchgefühlen zu folgen, ist keine Option.

                Zurück zum Anfang dieses Beitrags. Hier setze ich mit Prozessmodell, Constructive Alignment, Deeper Learning, Theo vor allem auf Veränderungsprozesse im „Großen“, im Sinne einer schulweiten Unterrichtsentwicklung. Wer weitere, eher kleinere Konzepte sucht, dem empfehle ich zwei Artikel von Michael Gisiger, der sechs wissenschaftlich fundierte Strategien erprobt und evaluiert hat:

                Dieser Beitrag untersucht methodisch fundierte und erforschte Lernstrategien, die sich von oberflächlichen Strategien abheben. Spaced Practice, Retrieval Practice, Interleaved Practice und elaborative Interrogation sind bewährte Methoden, deren Wirksamkeit die Forschung belegt. Die Anwendung dieser vier Strategien verspricht nicht nur einen grösseren Lernerfolg, sondern auch einen nachhaltigen Wissenserwerb, der für erfolgreiches Lernen unerlässlich ist.

                Vor gut einem Jahr habe ich in einem Blogbeitrag vier wissenschaftlich fundierte Lernstrategien vorgestellt, die sich als besonders effektiv und nachhaltig erwiesen haben. Nun möchte ich diesen Beitrag erweitern und zwei weitere Strategien vorstellen, die ebenfalls auf wissenschaftlicher Evidenz beruhen: Pre-Testing und Mental Replay.

                Im nächsten Beitrag werde ich Schulen mit ihren Konzepten vorstellen und würdigen. Sie werden sehen, auch in diesen schwierigen Zeiten gelingt es manchen Schulleitungen, Lehrkräften, Schülerinnen und Schülern und Eltern, sich gemeinsam auf eine so genannte „gute Schule“ zu verständigen und zu leben…

                stay tuned

                 

                Bildnachweis:

                Gerd Altmann @pixabay

                References

                Rückblick (4): KI als Wendepunkt in der Bildung?

                Dec 21, 2024 | Allgemein, Fortbildung, KI, LernMIT, Maker

                Die Digitalisierung und Mediatisierung führen in allen Bereichen unserer Lebens- und Arbeitswelt zu entscheidenden Veränderungen. Diese gehen über einen rein technischen Fortschritt hinaus und führen zu einem breit angelegten kulturellen und gesellschaftlichen Wandel, der sich auf das schulische Lehren und Lernen und auf die Bewältigung und Gestaltung von Lebens- bzw. Arbeitsprozessen von Kindern, Jugendlichen und jungen Erwachsenen auswirkt.

                In der Kultur der Digitalität müssen Bildungsprozesse auch solche Herausforderungen in den Blick nehmen, die sich aus dieser selbst sowie altersspezifisch und konkret aus den medialen Lebenswelten der Lernenden ergeben. Digital gestützte Lehr-Lern-Prozesse müssen daher unter anderem jene Kompetenzen fördern, die den Lernenden eine mündige, souveräne und aktive Teilhabe an der digitalisierten Lebens- und Arbeitswelt ermöglichen, ganz so, wie das folgende Video zeigt:

                In Bezug auf die MINT-Fächer ist die Frage nach der Unterrichtsmethode von Interesse. Laut MINT-Bildungsbarometer [1]https://www.joachim-herz-stiftung.de/fileadmin/user_upload/MINT_Nachwuchsbarometer_2024.pdf werden Jugendliche beim kollaborativen problemorientierten Lernen mit sehr realitätsnahen Problemstellungen konfrontiert, z.B. mit der Frage, wie Offshore-Windparks so gebaut werden können, dass sie die Meeresflora und -fauna möglichst wenig stören. Die Aufgaben sind immer so komplex, dass sie nur mit dem Wissen und Können der Mitschülerinnen und Mitschüler sowie mit Hilfe weiterer Quellen in der vorgegebenen Zeit bearbeitet werden können. Die Lehrerinnen und Lehrer haben nur eine unterstützende Funktion. Die Begleitforschung zeigt: Mit der Methode des kollaborativen problemorientierten Lernens können doppelt so große Lernfortschritte erzielt werden wie in einem Jahr Mathematikunterricht in der Sekundarstufe I.

                Um mehr Menschen für einen MINT-Beruf zu gewinnen, empfiehlt das MINT Nachwuchsbarometer KI-gestützte Beratungssysteme, die Jugendliche bei der Suche nach einem geeigneten Ausbildungsplatz unterstützen. Ähnlich hilfreich könnten KI-Systeme an Hochschulen sein, um die hohe Abbrecherquote in den MINT-Fächern zu senken. 

                KI in der Schule

                Nach der Veröffentlichung von ChatGPT (OpenAI) habe ich die Plattform KI in der Schule entwickelt und im April 2023 online gestellt. Nicht nur für den MINT-Bereich. Auch um darauf aufmerksam zu machen, dass KI eben nicht nur – aber auch – aus LLM & Co. besteht, wie ich in …/about hinterlegt habe:

                Für ein erstes Kennenlernen empfehle ich zwei Zugänge. Links die Startseite der Plattform mit Informationen zur Geschichte und zu aktuellen Entwicklungen rund um Künstliche Intelligenz. Rechts der Ticker mit Informationen rund um ChatGPT & Co, insbesondere auch mit Weiterbildungsangeboten in Form von Webinaren, Blogbeiträgen und/oder Kursen.

                Schlussbemerkung

                All diese ermutigenden Beispiele bestätigen Anja Wagner, Anbieterin KI-Power für Frauen 45+.[2]https://ki-campus.org/courses/kipowerfuerfrauenab45 in ihrem eindringlichen Plädoyer dafür, dass wir uns mit KI auseinandersetzen müssen:

                Künstliche Intelligenz ist die aktuelle Basisinnovation, die unsere Volkswirtschaft grundlegend verändern wird – sowohl zum Guten als auch zum Schlechten. Die Marktkräfte werden KI in alle gesellschaftlichen Bereiche reintreiben, keine Branche wird davon ausgenommen sein. Es wird nicht möglich sein, zu sagen: ‚Ich gehe dahin, wo ich keine Berührungspunkte damit habe’. Ja, KI ist eine autoritäre, machtvolle Technologie. Aber wir haben in meinen Augen keine andere Wahl, als sie mitzugestalten. Das ist die einzige Möglichkeit, die wir haben, um Einfluss auf die Entwicklung zu nehmen und nicht nur passiv zuzusehen, wie sich diese Technologie in allen Lebensbereichen ausbreitet. Frauen müssen in die KI-Entwicklung einsteigen, um sie aktiv mitzugestalten.

                Den Kultusministerien wird in den sozialen Medien oft unterstellt, sie setzten auf KI, um den Lehrermangel auszugleichen. Das mag sein. Und doch halte ich es mit Sven Schütt, CEO der IU International University, der vor allem auf den Unterschied aufmerksam macht: Wir Pädagogen werden für die menschliche Bindung gebraucht, die durch nichts zu ersetzen ist:[3]https://www.welt.de/debatte/kommentare/article254836570/ChatGPT-und-Co-Wenn-wir-KI-klug-einsetzen-machen-wir-Bildung-gerechter.html

                Wir stehen am Beginn eines goldenen Zeitalters des Lernens. Doch wie bei jedem neuen Werkzeug liegt es an uns, wie wir es nutzen. Wenn wir KI klug und verantwortungsvoll einsetzen, können wir Bildung gerechter machen und zur Lösung globaler Herausforderungen beitragen. Stellen wir den Menschen in den Mittelpunkt und entfalten wir das Potenzial jedes Einzelnen. (…) Das verändert auch die Rolle der Lehrenden. Statt nur Wissen zu vermitteln, werden sie zu Mentoren und Wegbegleitern, die echte Beziehungen zu den Lernenden aufbauen. In Zeiten, in denen Informationen jederzeit verfügbar sind, ist es die menschliche Verbindung, die den Unterschied macht – eine Facette, die keine Technologie ersetzen kann.

                Auf uns wartet die schnellste und tiefgreifendste Umwälzung, die die Menschheit je erlebt hat. Die Entwicklung von allgemeiner KI wird unser Leben, unser Arbeiten und unsere Gesellschaft in fundamentaler Form verändern. Zugleich können wir uns alle auf diesen Prozess viel besser vorbereiten, denn die Zukunft der Bildung ist voller neuer Möglichkeiten und Chancen. Es erfordert aber von allen, die Bildung gestalten, Mut, Offenheit und den Willen zur Veränderung. In dieser Welt wird „Growth Mindset“ – die Freude am Neuen und Unbekannten, die Bereitschaft zu lernen und sich weiterzuentwickeln – zur wichtigsten Kompetenz.

                Das war’s für dieses Jahr 2024. Es gibt noch viel zu tun. Vor allem mit Blick auf die vielen Studien des letzten halben Jahres, die mir vor allem eines gezeigt haben: Wenn ich sie und die vielen Kommentare lese, frage ich mich immer wieder: Woran liegt es, dass wir kein Erkenntnis-, sondern ein Umsetzungsproblem haben? Mit diesem Beitrag möchte ich zumindest einige Gedanken im Kontext von KI beisteuern. Ich hoffe, Sie profitieren davon.

                Ihnen, liebe Leserinnen und Leser, Euch, liebe Kolleginnen und Kollegen, wünsche ich mit dem folgenden Lied, einer Weihnachtskomposition, die mit einem Google AI-Tool erstellt wurde …

                Alles Gute für die bevorstehende Weihnachts- und Neujahrszeit!

                 

                Experimentieren Sie ruhig ein wenig mit den vier Lautsprechern …

                 … stay tuned …

                References

                Rückblick (3) – LernMIT: Anwendungen

                Dec 15, 2024 | Allgemein, LernMIT

                Wie angekündigt, geht es in diesem Rückblick um praktische Überlegungen zum Einsatz von Technologie im Unterricht.

                Zunächst ist Frau Prof.’in Ute Hauck, Professorin an der Ludwig-Maximillians-Universität (München), zuzustimmen, wenn sie schreibt:[1]https://www.campus-schulmanagement.de/magazin/kolumne/generative-ki-bereits-in-der-grundschule-uta-hauck-thum

                Es „sollte es längst nicht mehr nur darum gehen, Lehr- und Lernprozesse durch den Einsatz bestimmter Tools digital zu optimieren. Ebenso wenig sollten KI-basierte Lernhilfen nur dafür genutzt werden, um systembedingte Schwächen auszugleichen oder tradierten Unterricht mit Hilfe Künstlicher Intelligenz zeitsparend zu planen. Vielmehr sollten Lehr-, Lern- und endlich auch Prüfungsformate so verändert werden, dass alle Kinder Kompetenzen erwerben können, die sie benötigen, um mit den Anforderungen einer Welt zurecht zu kommen, die von rasantem technologischem Fortschritt geprägt ist. Dafür benötigen sie anregende Räume, ausreichend Zeit und passende Gelegenheiten, um stabile Basiskompetenzen im Lesen, Schreiben und Rechnen zu erwerben. Gleichzeitig erfordert es veränderte Strukturen, die dazu beitragen, dass sie übergreifende Kompetenzen für eine digitale Welt entwickeln, die eben nicht nur additiv gefördert werden, sondern integrativ aus gemeinschaftlichen co-kreativen Prozessen erwachsen (kommunizieren können, kreativ sein, kritisch denken können, Probleme lösen, handlungsfähig sein, KMK 2021).“

                Diese Aussagen beziehen sich auf die Primarstufe, sind aber 1:1 auf die Sekundarstufe übertragbar. Nachfolgend werden einige technologiebasierte Anwendungen vorgestellt.

                LLM

                Prof.’in Hauck bezieht sich auf die Handlungsempfehlung zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz der Kultusministerkonferenz (2024), die u.a. aus einem Impulspapier der SWK entstanden sind. Ich habe aus diesem Anlass den folgenden Artikel geschrieben:

                Large Language Models

                 

                In #FediLZ und #BlueLZ finden sich weitere Hinweise und Tipps in Auseinandersetzung mit diesem Thema.

                Im SWK Talk zum Thema “KI in der (Grund-)Schule” stellen der Co-Vorsitzende der SWK Prof. Dr. Olaf Köller, Wissenschaftlicher Direktor des Leibniz-Instituts für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik (IPN) und Prof. Dr. Ulrike Cress, SWK-Mitglied und Direktorin des Leibniz-Instituts für Wissensmedien (IWM) die wichtigsten Eckpunkte des Impulspapiers der SWK „Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem“ vor. Dr. Tanja Reinlein, Leiterin der Abteilung Berufliche Bildung, Lehren und Lernen in der digitalen Welt, Prävention und Integration, Internationales des Ministeriums für Schule und Bildung des Landes Nordrhein-Westfalen stellt die Handlungsempfehlung der Bildungsministerkonferenz der Kultusministerkonferenz (KMK) für die Bildungsverwaltung zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI) in schulischen Bildungsprozessen vor und erläutert diese. Im Anschluss diskutieren sie gemeinsam mit Prof. Dr. Beat Döbeli Honegger, Leiter des Instituts für Medien und Schule (IMS) an der Pädagogische Hochschule Schwyz und Carina Geier, Projektleiterin des Projektes KI@school der Stiftung Bildungspakt Bayern über die Potenziale und Risiken der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz für Lehrende und Lernende in Schulen und die praktische Umsetzung.

                Das französische KI-Start-up Mistral AI hat seinem KI-Chatbot „Le Chat“ letzte Woche ein umfangreiches Update verpasst.

                Mit neuen Funktionen wie Websuche, Bildgenerierung und dem Canvas-Feature ermöglicht Le Chat nun ein multimodales Arbeiten. Das neue Sprachmodell Pixtral Large kann dabei nicht nur Texte, sondern auch visuelle Inhalte und Dokumente analysieren und verarbeiten.

                Im Gegensatz zu Konkurrenten wie ChatGPT, die ähnliche Funktionen oft nur in kostenpflichtigen Varianten anbieten, ist Le Chat kostenlos. Dadurch wird es zu einer besonders attraktiven Option für Lehrer.

                In diesem Artikel zeige ich euch, was der Chatbot alles kann, wie ihr ihn für den Schul- und Unterrichtskontext nutzen könnt und ob Le Chat möglicherweise die beste kostenlose KI für Lehrer sein könnte.

                Es ist kaum mehr vorstellbar, aber einige deiner Lehrer:innen haben noch mit dem Rechenschieber Mathe gelernt und auf Kreidetafeln geschrieben. Es ist gar nicht so lange her, da waren Taschenrechner und Whiteboards die Symbole der digitalen Transformation an Schulen. Künstliche Intelligenz (KI) hat diese Entwicklungen in den Schatten gestellt – change hat sich angeschaut, was das bedeuten könnte.

                Er fragt: Wie können wir KI-integrierende Aufgaben im Unterricht und in Prüfungen sinnvoll reflektieren und bewerten? In seinem Blogbeitrag stellt er Bewertungsansätze für prozessorientiertes Lernen mit KI vor – u.a. mit geeigneten Operatoren, Arbeitsaufträgen und Bewertungsbeispielen.

                Der Ernst Klett Verlag hat zusammen mit Forschern und Lehrkräften einen kostenlosen Lernkurs zum Thema Künstliche Intelligenz für Schulen entwickelt (frei bis März 2025)

                Sie heißen Lernbots, KI-Tutoren, Assistenzsysteme oder auchAgenten: So rasant wie der technologische Fortschritt im Bereich Künstliche Intelligenz entwickeln sich auch Tools, die mittels KI Feedback zu Aufsätzen, bearbeiteten Sachaufgaben und vielem mehr geben können. Was können diese Tools bereits und wo liegen ihre Grenzen? Inwiefern können sie Lehrkräfte entlasten und den Lernprozess der Schülerinnen und Schüler fördern?

                • Lucas Laux: Ute Schmid im Interview: Was KI-Systeme leistenkönnen und was nichtUte Schmid ist Professorin für Angewandte Informatik und leitet den Lehrstuhl für Kognitive Systeme an der Universität Bamberg. Mit ihrem wissenschaftlichen Hintergrund als Informatikerin und Psychologin kombiniert sie verschiedene Perspektiven, um menschzentrierte KI-Systeme zu entwickeln und verständlich zu machen. Im Interview mit Lucas Laux verdeutlicht sie, worauf es beim Einsatz von KI-Tools ankommt und warum bereits Kinder im Grundschulalter ein Grundverständnis von Künstlicher Intelligenz entwickeln sollten.
                •  Dorothee Wiegand (c’t magazin): Wenn ChatGPT die Hausaufgaben macht

                KI-Chatbots sind längst in Schulen und Hochschulen angekommen. Während Schüler und Studenten neugierig damit experimentieren, hadern viele Lehrkräfte noch mit den Herausforderungen durch die KI. Datenschutz, Prüfungsformate und pädagogische Sinnhaftigkeit werden kontrovers diskutiert – ein Überblick. Dieser Beitrag stammt aus einem Heft der c’t. Wer den aktuellen Stand rund um KI kennenlernen möchte, dem empfehle ich diese Ausgabe. Viele Beiträge sollten mit „normalem“ IT Verständnis erschlossen werden können…

                Wer sich einen Überblick, inkl. einem Blick in die Zukunft verschaffen will, dem empfehle ich (wenn auch in schlechter Bildqualität):

                Was kann künstliche Intelligenz im Unterricht leisten, wo sind die Grenzen, wo die Potentiale? Die Keynote stellt die Funktionsweise von KI dar und zeigt aktuelle und mögliche Entwicklungen. Der Vortrag legt den Fokus auf die Lern- und Lernprozesse, die durch KI unterstützt werden können. Im Ausblick wird darauf eingegangen, wie KI Schule und Bildung langfristig verändern wird. Prof. Dr. Ulrike Cress ist Direktorin des Leibniz-Instituts für Wissensmedien. Das Leibniz-Institut Tübingen ist eine Forschungseinrichtung, das sich seit über 20 Jahren mit der Nutzung digitaler Medien für Lern- und Wissensprozesse beschäftigt. Es betreibt Grundlagenforschung im Bereich des Lehrens- und Lernens, entwickelt eigene Lernsettings für alle Bereiche der Bildung, nämlich Schule, Hochschule aber auch informelles Lernen. Ulrike Cress berat die Bildungspolitik als Mitglied der ständigen wissenschaftlichen Kommission der KMK. Sie ist außerdem stellvertretende Vorständin der Deutschen Telekomstiftung.

                Podcast

                Immer wieder nachgefragt: Podcastnutzung in der Schule.

                LernMIT: Podcast

                Darüber hinaus unterstützen Podcasts die eigene Unterrichtsarbeit. Und hier meine Top 3 der regelmäßig gehörten Bildungspodcasts:

                und wegen der vielen Techniktipps:

                sowie Unterhaltsames:

                und noch viele andere mehr…

                QR-Code

                Es mag einige überraschen, dass ich mich in einem aktuellen Blogbeitrag mit einem so „banalen” Thema wie dem QR-Code beschäftige. Anlass war der kürzlich im SWR (ARD) ausgestrahlte Beitrag: Betrug mit QR-Codes: “Quishing” greift um sich

                LernMIT: QR-Code

                 

                Quizze

                Quizze sind in der Unterrichtspraxis eine gerne genutzte Methode, um das Lernen und das Behalten von Wissen zu fördern. Doch wie tragen regelmäßige Quizze tatsächlich zur Förderung der Lernleistung bei? Welche Bedingungen und Formate sind dabei besonders erfolgversprechend? Diese und weitere Fragen wurden in der Metaanalyse „Regarding class quizzes: A meta-analytic synthesis of studies on the relationship between frequent low-stakes testing and class performance“ von Sotola und Crede (2020) untersucht, die sich mit der Wirksamkeit von Quizzen im Bildungskontext beschäftigt.

                Darüber hinaus gibt es noch diese Themenseite:

                Quiz

                Makerspace

                Kürzlich durfte ich den Festvortrag zum 100-jährigen Bestehen des Medienzentrums des Wetteraukreises halten. Da viele Lehrkräfte und Schulleitungen gekommen waren, ging es mir darum, die Adressaten des Bildungsangebots selbst, nämlich die Schülerinnen und Schüler, deutlicher einzubeziehen und die damit verbundenen pädagogischen Herausforderungen zu thematisieren, nicht zuletzt angeregt durch die Aussagen der aktuellen Jugendstudien (s.u.) und diese Zitate aus den 1920er Jahren, also zur „Geburtsstunde“ des Medienzentrums:

                • Das Ziel der Erziehung ist die Schaffung von Möglichkeiten für Kinder, Dinge zu erfinden und zu entdecken. Jean Piaget, Biologe (1896-1980)
                • Wenn wir Lernende heute so unterrichten, wie wir gestern unterrichtet wurden, nehmen wir ihnen ihr Morgen. John Dewey, US amerikanischer Philosoph (1859 – 1952)

                Wie die historischen Pädagogen sehe ich die heutigen digitalen Medien als wertvolle Werkzeuge an, um den Herausforderungen einer heterogenen Lerngruppe gerecht zu werden. Die Technologien können nicht nur zur Informationsvermittlung, sondern auch zur Förderung von Kreativität, Selbstständigkeit und tiefem Verständnis eingesetzt werden. Mit dem Fokus auf unsere Schülerinnen und Schüler können wir die Möglichkeiten der digitalen Kultur nutzen, um eine moderne, umfassende und effektive Bildung für die Generation Z zu gestalten.

                In Bezug auf die MINT-Fächer ist die Frage nach der Unterrichtsmethode von Interesse. Laut MINT-Bildungsbarometer (s.o.) werden Jugendliche beim kollaborativen problemorientierten Lernen mit sehr realitätsnahen Problemstellungen konfrontiert, z.B. mit der Frage, wie Offshore-Windparks so gebaut werden können, dass sie die Meeresflora und -fauna möglichst wenig stören. Die Aufgaben sind immer so komplex, dass sie nur mit dem Wissen und Können der Mitschülerinnen und Mitschüler sowie mit Hilfe weiterer Quellen in der vorgegebenen Zeit bearbeitet werden können. Die Lehrerinnen und Lehrer haben nur eine unterstützende Funktion. Die Begleitforschung zeigt: Mit der Methode des kollaborativen problemorientierten Lernens können doppelt so große Lernfortschritte erzielt werden wie in einem Jahr Mathematikunterricht in der Sekundarstufe I.

                Um mehr Menschen für einen MINT-Beruf zu gewinnen, empfiehlt das MINT Nachwuchsbarometer KI-gestützte Beratungssysteme, die Jugendliche bei der Suche nach einem geeigneten Ausbildungsplatz unterstützen. Ähnlich hilfreich könnten KI-Systeme an Hochschulen sein, um die hohe Abbrecherquote in den MINT-Fächern zu senken. 

                Ein Bericht des NDR über die Expo 2024 zeigt Beispiele für gelungene Förderung/Forderung unserer Jugendlichen:

                Roboter, KI oder Medizin – das Spektrum auf der “IdeenExpo” ist breit. Besonders jüngere Menschen sollen angesprochen werden.

                Hier noch einige Tipps/Links

                • Kreismedienzentrum Esslingen

                Unser Trini-Projekt ist ein guter Einstieg ins Making-Universum für Kinder (und Jugendliche) ohne Vorerfahrungen. Die Lernmaterialien sind klar strukturiert und geben den Schülerinnen und Schülern Sicherheit und Orientierung. Gleichzeitig vermitteln Sie wichtiges Wissen und Fähigkeiten, um später eigene Making-Ideen unter offeneren Rahmenbedingungen umzusetzen. 

                Spannende Experimente für Kinder und Jugendliche ab der 5. Klasse

                In dieser Handreichung „Makerspaces in der Schule: So geht lernen heute“ geht es um die wichtigsten Aspekte, die bei der Gründung eines Makerspaces zu beachten sind. Ihr findet heraus, was ein Makerspace eigentlich ist, was diesen ausmacht und wozu er dienen kann. Spannende Erfahrungsberichte machen deutlich, wie die Umsetzung in der Praxis aussieht und welche verschiedenen Ausführungen eines solchen besonderen Lernortes es geben kann. Wenn Ihr herausfinden möchtet, wie man einen Makerspace außerdem im Schulkontext verankern kann, wie er aufgebaut und eingerichtet wird und wie eine optimale Wirkkraft erzielt wird, dann erkundet die Handreichung der Tüftel Akademie in Zusammenarbeit mit Konnektiv und Save The Children Deutschaland e.V.!

                Getrötet @#FediLZ. Eindrucksvoll, oder?

                 

                Die Praxisbeispiele zeigen, dass es durch die Integration moderner Technologien gelingen kann, die Schülerinnen und Schüler auf die Herausforderungen der Zukunft vorzubereiten und gleichzeitig eigenständiges Denken und kritische Reflexion im Umgang mit Technologien zu fördern. Insbesondere mit den Methoden der LLM lassen sich in den verschiedenen Anwendungsfeldern Erfolge erzielen:

                • Personalisierung des Lernens:
                  • Unterrichtsinhalte können individuell auf jede Schülerin und jeden Schüler zugeschnitten werden.
                  • Berücksichtigung von Vorwissen und Lerntempo.
                  • Unterstützung beim Time-Management durch klare Zielvorgaben.
                • Zugang zum Weltwissen:
                  • Schülerinnen und Schüler können eigenständig Wissen recherchieren und Referate vorbereiten.
                  • Fördert die Selbstständigkeit und Diversifizierung.
                • Inklusion:
                  • Unterstützung für Schülerinnen und Schüler mit Beeinträchtigungen
                • Virtuelle und erweiterte Realität (VR/AR):
                  • Erleben von virtuellen Museumsbesuchen, historischen Orten oder modernen Technologien wie selbstfahrenden Autos.

                Schließlich helfen KI-Modelle in Feedback-Prozessen, Schwächen zu identifizieren und Ergebnisse zu überprüfen, bevor sie den Lehrkräften vorgelegt werden.

                Dies war der letzte Artikel der LernMIT Serie 2024. Weitere werden folgen und werden auf einer Themenseite „gesammelt“:

                LernMIT

                References

                Rückblick (2) – LernMIT.de alive 🥳

                Dec 2, 2024 | Allgemein, LernMIT

                Dieser Rückblick bezieht sich auf die Freischaltung einer weiteren Themenseite: Theoretische und praktische Überlegungen zum Einsatz von Technologien im Unterricht.

                Bekanntlich biete ich eine Reihe von Plattformen an:

                • schule digital befasst sich dem Einsatz  digitaler Medien zu Beginn eines Transformationsprozesses analog – digital und bildet die Inhalte aus den Praxisbänden 1-3 ab.
                • Schule 5.0 lädt Schulentwickler*innen ein, den Innovationsprozess ganzheitlich zu denken: Unterrichts- und Schulentwicklung setzen hier Änderungsprozesse an Lernorten, an Lehr- und Lernkulturen und an Personalentwicklung geknüpfte mittel- und langfristige Fortbildungsinitiativen. schule 5.0 funktioniert nicht ohne den Erfordernissen angepasste Schulleitungsausbildung und Curriculum(weiter)entwicklung seitens der Bildungspolitik. Schließlich deutet schule 5.0 auch an, dass es für eine Umsetzung Zeit braucht. Zielgröße: 2050.
                • KI in der Schule mit Konzepten, Tipps und vielem mehr zum Thema Künstliche Intelligenz und deren Tools
                • Bildung in der digitalen Welt schließlich verknüpft die drei Phasen der Lehrerbildung (Universität – LiV-Seminar – Fortbildung), wobei theoretische sowie empirische Einsichten im Kontext fortschreitender Digitalisierung mit Praxiserfahrungen zusammengeführt werden.

                Wenn es um Kontroversen zum Einsatz von Technologien, Rolle rückwärts geht, fällt einem schnell Skandinavien (Karolinska Institut, Dänemark (Grundschule)) ein. Reaktionen auf Veröffentlichungen von Zierer und Spitzer kamen später hinzu. In den sozialen Netzwerken wurden viele Gegenreden geführt.

                Skandinavien

                Warum die Debatte über digitalen Unterricht in Deutschland gerade in eine völlig falsche Richtung geht.

                Bildungsforscher:innen und -praktiker:innen kritisieren den von Skandinavien ausgehend geforderten Digitalisierungsstopp im Bildungswesen.

                  Wenn jemand mal den Ausspruch getan hat, dass man keine Antworten auf Fragen geben soll, die ohnehin niemand stellt, dann hat er wohl Fälle wie diesen gemeint.

                  Denn kein mir bekannter Mensch in der Bildungsbranche fordert eine allumfassende Digitalisierung – schon allein deshalb, weil kein Mensch weiß, was damit objektiv gemeint ist.

                  Zierer

                  Im September meldete sich dann Prof. Zierer zu Wort:

                  Smartphone-Verbote in Schulen haben einen messbaren Effekt auf das soziale Wohlbefinden und die Lernleistungen von Schülerinnen und Schülern. Dies zeigt eine am Lehrstuhl für Schulpädagogik der Universität Augsburg durchgeführte Übersichtsstudie, die im Fachjournal Education Sciences veröffentlicht wurde.

                  Kommentiert:

                  Eine neue Studie der Uni Augsburg plädiert für ein Handyverbot auf dem Schulgelände. Ohne Handy bessere Leistungen und mehr Wohlbefinden, meinen die Forscher. Aber ist das realistisch? Gerade Chatgruppen gehören in vielen Klassen zum Schulalltag.

                  Ganz aktuell schlägt das Handyverbot in Australien hohe Wellen. Wie in den Umfragen in Australien und Deutschland deutlich wird: Ein Verbot sichert Wähler. Ob es durchsetzbar ist, wird sich zeigen. Aus pädagogischer Sicht bin ich gegen ein Verbot. Auch weil damit keine Medienkompetenz gefördert wird. Partizipativ vereinbarte Einschränkungen sind für mich die Methode der Wahl. Wie in diesem Kommentar angedeutet:

                  Der US-Bundesstaat Kalifornien hat verfügt, an Schulen die Nutzung von Smartphones stark einzuschränken. Dieser Eingriff mag umstritten sein. Aber Erfahrungen an anderen Schulen mit dieser Maßnahme und die Ergebnisse von Studien zu dem Thema sind eindeutig.

                  Spitzer

                  2019 habe ich einen ersten Artikel über Spitzer geschrieben. Spitzer damals: „Der Einsatz digitaler Medien wird zur Verdummung der Schülerinnen und Schüler und zu einer Bildungskatastrophe führen.“ Die Journalistin Eva Wolfangel hat sich in einem lesenswerten ZEIT-Artikel intensiv mit seinem neuen Buch und Thesen auseinandergesetzt.

                  Das hat mich motiviert, einen inhaltlichen Beitrag zu leisten, verbunden mit einer Gegenrede zu Spitzers Thesen:

                  LernMIT: Spitzer reloaded

                   

                  Anlässlich der Didacta 2024 habe ich die LernMIT-Plattform gestartet. Sie beschäftigt sich mit zukunftsweisenden und evidenzbasierten Lernmethoden: LernMIT verbindet bewährte Lernansätze mit modernen Technologien, um eine dynamische und effektive Lernumgebung zu schaffen. Für alle, die nach Ideen, Konzepten und Praxisbeispielen für die Transformation unseres Bildungssystems suchen.

                  Ich hoffe, die Beiträge unterstützen Euch auf die eine oder andere Weise, heute oder morgen…

                  LernMIT.de alive 🥳

                   

                  Kürzlich kam es im Deutschlandfunk zu einem Streitgespräch zwischen dem Digitalexperten Ralph Müller-Eiselt und dem Medienpädagogen Ralf Landau: Schlauer durch KI in der Schule? sowie:

                  Im SWK Talk zum Thema “KI in der (Grund-)Schule” stellen der Co-Vorsitzende der SWK Prof. Dr. Olaf Köller, Wissenschaftlicher Direktor des Leibniz-Instituts für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik (IPN) und Prof. Dr. Ulrike Cress, SWK-Mitglied und Direktorin des Leibniz-Instituts für Wissensmedien (IWM) die wichtigsten Eckpunkte des Impulspapiers der SWK „Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem“ vor. Dr. Tanja Reinlein, Leiterin der Abteilung Berufliche Bildung, Lehren und Lernen in der digitalen Welt, Prävention und Integration, Internationales des Ministeriums für Schule und Bildung des Landes Nordrhein-Westfalen stellt die Handlungsempfehlung der Bildungsministerkonferenz der Kultusministerkonferenz (KMK) für die Bildungsverwaltung zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI) in schulischen Bildungsprozessen vor und erläutert diese. Im Anschluss diskutieren sie gemeinsam mit Prof. Dr. Beat Döbeli Honegger, Leiter des Instituts für Medien und Schule (IMS) an der Pädagogische Hochschule Schwyz und Carina Geier, Projektleiterin des Projektes KI@school der Stiftung Bildungspakt Bayern über die Potenziale und Risiken der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz für Lehrende und Lernende in Schulen und die praktische Umsetzung.

                   

                  In meinem nächsten und dritten Artikel werden einige Anwendungen aus der Praxis vorgestellt.

                  stay tuned

                   

                  LernMIT: QR-Code

                  Nov 16, 2024 | Allgemein, LernMIT

                  Die Welt der QR-Codes:

                  Eine Einführung und ihre Anwendungen im schulischen Kontext 

                  Kürzlich wurden die neuesten Ergebnisse der Studie “Digitale Kompetenzen von Schülerinnen und Schülern der 8. Jahrgangsstufe” (ICILS) veröffentlicht. Prof.’in Eickelmann (Projektleiterin) im Interview: „40 Prozent können kaum mehr als einen Link anklicken“. Wer mehr zum Thema lesen möchte: Ich habe eine Linkliste zusammengestellt, die auch die verwendeten Fragebögen enthält.

                  Als Konsequenz daraus habe ich mir vorgenommen, alltägliche Dinge im Kontext der Förderung digitaler Kompetenz aufzugreifen. Für den einen oder anderen mag es überraschend sein, dass ich mich für das Thema QR-Codes entschieden habe. Und zwar aus aktuellem Anlass. Dazu später mehr …

                  QR-Codes oder Quick Response Codes sind im digitalen Zeitalter zu einem allgegenwärtigen Bestandteil unseres Alltags geworden. Diese quadratischen, schwarz-weißen Muster enthalten Informationen, die von Smartphones und anderen QR-Code-Scannern schnell erfasst und interpretiert werden können. Anwendungen finden sich in den Bereichen Marketing/Werbung, Finanzen, Reisen und Gesundheit. Auch im schulischen Kontext bieten QR-Codes eine einfache und effektive Möglichkeit, Technologie in den Lehrplan zu integrieren und den Lernprozess zu verbessern. Ihre Vielseitigkeit und Benutzerfreundlichkeit machen sie zu einem wertvollen Werkzeug in der modernen Bildung.

                  Anwendungen im schulischen Kontext:

                  • Interaktives Lernmaterial: Lehrer können QR-Codes verwenden, um interaktives Lernmaterial zur Verfügung zu stellen. Wenn die Schüler einen QR-Code scannen, können sie direkt auf Online-Ressourcen, Videos oder zusätzliche Informationen zugreifen, die den Unterrichtsinhalt vertiefen.
                  • Digitale Rundgänge: Schulen können QR-Codes auf dem Campus platzieren, um virtuelle Rundgänge oder informative Videos über verschiedene Bereiche der Schule anzubieten. Dies kann besonders für neue Schüler oder Eltern hilfreich sein, um sich schnell mit der Umgebung vertraut zu machen.
                  • Hausaufgaben und Ressourcen: Lehrer können QR-Codes in Hausaufgaben oder Unterrichtsmaterialien integrieren, um den Schülern einen schnellen Zugriff auf relevante Ressourcen zu ermöglichen. Dies erleichtert das Lernen außerhalb des Klassenzimmers.
                  • Veranstaltungsinformationen: Schulen können QR-Codes in Programmheften oder auf Plakaten für Veranstaltungen platzieren. Durch Scannen des Codes erhalten die Teilnehmer sofort Zugang zu detaillierten Informationen, Zeitplänen oder sogar interaktiven Karten.
                  • Feedback und Umfragen: Lehrer können QR-Codes verwenden, um Schülern schnellen Zugang zu Umfragen oder Feedbackformularen zu geben. Dies erleichtert das Sammeln von Feedback und ermöglicht eine effektive Kommunikation.
                  Was ist ein QR-Code? Worin unterscheiden sich statische und dynamische QR-Codes?

                  Ein QR-Code ist eine Art zweidimensionaler Strichcode, der in den 1990er Jahren in Japan entwickelt wurde. Im Gegensatz zu herkömmlichen Strichcodes kann ein QR-Code eine größere Datenmenge enthalten, einschließlich Text, URLs, Kontaktinformationen und vieles mehr. Die quadratische Form und das Muster aus schwarzen und weißen Pixeln ermöglichen es Lesegeräten, die Informationen schnell zu decodieren.

                  Neben den weit verbreiteten statischen QR-Codes gibt es auch sogenannte dynamische QR-Codes. Während ein statischer QR-Code fest codierte Informationen enthält, z. B. eine URL oder einen Text, verweist ein dynamischer QR-Code auf einen (Kurz)Link, der auf einen Server zeigt. Dieser Link kann so programmiert werden, dass er zu verschiedenen Inhalten führt oder aktualisiert wird, ohne dass der QR-Code selbst angepasst werden muss. Dagegen können Daten in einmal erstellte statische QR-Codes nicht mehr verändert werden.

                  Wie funktioniert die Nutzung von QR-Codes?

                  Die Nutzung von QR-Codes ist denkbar einfach. Alles, was Sie brauchen, ist ein Smartphone oder Tablet mit einer Kamera und einer QR-Code-Leser-App. Diese Apps sind in der Regel kostenlos und leicht zugänglich. Nach dem Start der App wird die Kamera auf den QR-Code gerichtet und die App entschlüsselt automatisch die darin enthaltenen Informationen. Dabei kann es sich um eine Website, einen Text, einen Link zu einem Video oder andere Daten handeln.

                  • Ein statischer QR-Code führt direkt zu einer Webseite.
                  • Ein dynamischer QR-Code führt zuerst zu einem Zwischenschritt (dem Server), der dann entscheidet, wohin der Nutzer weitergeleitet wird.
                  Benötigt man zu QR-Code einen Internetanschluss?
                  Nein, QR-Codes selbst benötigen keine direkte Verbindung zum Internet. Ein QR-Code ist im Grunde nur ein Bild, das Informationen in Form von Strich- und Punktmustern kodiert. Das eigentliche Scannen des QR-Codes erfolgt über die Kamera eines Geräts, das mit einem QR-Code-Scanner ausgestattet ist.

                  Die erforderliche Internetverbindung hängt von den im QR-Code kodierten Informationen ab. Enthält der QR-Code beispielsweise eine URL, die auf eine Website oder eine Online-Ressource verweist, ist eine Internetverbindung erforderlich, um auf diese zuzugreifen. Ebenso ist eine Internetverbindung erforderlich, wenn der QR-Code auf andere online verfügbare Daten wie Videos oder interaktive Inhalte verweist.

                  Enthält der QR-Code jedoch beispielsweise Kontaktdaten, Textinformationen oder lokale Dateien, die auf dem Gerät gespeichert sind, ist keine Internetverbindung erforderlich. In solchen Fällen kann der QR-Code direkt auf dem Gerät decodiert und die Information angezeigt werden.

                  Es ist wichtig zu beachten, dass die Verwendung von QR-Codes häufig darauf abzielt, eine nahtlose Verbindung zwischen der physischen Welt und digitalen Inhalten herzustellen. Daher kann die Verfügbarkeit einer Internetverbindung die Funktionalität und den Nutzen erhöhen, insbesondere wenn die in den QR-Codes kodierten Informationen online gehostet werden.

                  Bestehen bei der Nutzung von QR-Codes Gefahren?

                  Und damit komme ich zum Anlass des gewählten Themas. Kürzlich im SWR (ARD): Betrug mit QR-Codes: “Quishing” greift um sich

                  Nun gut, nicht gerade ein realitätsnahes Thema in unmittelbarer Nähe der Jugendlichen. Aber um auf Gefahren hinzuweisen, ist dieser Filmausschnitt sicher geeignet. (Leider nur sechs Tage verfügbar). Denn: Ein legitimer QR-Code kann auch in ganz anderen Zusammenhängen durch einen Aufkleber oder Aufdruck überdeckt werden, der auf eine schädliche Ressource verweist. Darüber hinaus lauern weitere Gefahren:

                  • Phishing-Angriffe:
                    • QR-Codes können auf gefälschte Websites verweisen, die persönliche Daten oder Passwörter abgreifen wollen. Dies ist vergleichbar mit Phishing-E-Mails.
                  • Malware:
                    • Manche QR-Codes können dazu genutzt werden, schädliche Dateien herunterzuladen oder das Gerät zu kompromittieren, insbesondere bei schlecht gesicherten Geräten.
                  • Kostenfallen:
                    • QR-Codes könnten Sie zu teuren Abos oder kostenpflichtigen Diensten führen, ohne dass dies sofort ersichtlich ist.
                  • Privatsphäre-Risiken:
                    • QR-Codes können verwendet werden, um Daten wie Standort, Gerätetyp oder Nutzungsverhalten zu sammeln.

                  Ich habe eingangs bereits auf den Unterschied zwischen statischen und dynamischen QR-Codes verwiesen. Welche speziellen Gefahren birgt ein dynamischer QR-Code?

                  • Manipulation der Weiterleitung:
                    • Da die Inhalte dynamischer QR-Codes jederzeit geändert werden können, könnten böswillige Akteure einen ursprünglich legitimen Code missbrauchen, um Nutzer auf schädliche Websites zu leiten.
                  • Tracking und Datenschutz:
                    • Dynamische QR-Codes ermöglichen es, Daten wie Standort, verwendetes Gerät und Zeitpunkt des Scannens zu erfassen. Dadurch können Nutzer ohne ihr Wissen verfolgt werden.
                  • Unsichtbare Änderungen:
                    • Nutzer können nicht erkennen, ob die Inhalte des QR-Codes nachträglich verändert wurden, was das Risiko von Phishing und Malware erhöht.
                  • Kostenfallen:
                    • Dynamische QR-Codes könnten zu kostenpflichtigen Diensten oder Abonnements führen, ohne dass dies im Vorfeld klar ist.
                  Wie kann man sich schützen?
                  • QR-Codes kritisch prüfen:
                    • Scannen Sie nur Codes, die von vertrauenswürdigen Quellen stammen.
                    • Meiden Sie QR-Codes auf verdächtigen oder unsicheren Oberflächen.
                    • Nutzen Sie dynamische QR-Codes nur von seriösen Quellen, z. B. bekannten Marken, Unternehmen oder Institutionen.
                  • Vorschau-Funktion nutzen:
                    • Viele Scanner-Apps und Smartphones zeigen die URL an, bevor sie geöffnet wird. Überprüfen Sie diese, um sicherzustellen, dass sie seriös ist.
                  • Blockieren von Tracking-Links:
                    • Verwenden Sie Browser oder Apps, die Tracking verhindern. Alternativ können Sie in den Datenschutzeinstellungen Ihres Geräts Tracking generell einschränken.
                  • Keine sensiblen Daten eingeben:
                    • Geben Sie niemals Passwörter oder persönliche Daten auf Websites ein, die über einen QR-Code aufgerufen wurden, ohne die Seriosität zu überprüfen.
                  • Aktuelle Sicherheitssoftware:
                    • Halten Sie Ihr Smartphone und Ihre Apps auf dem neuesten Stand und nutzen Sie eine zuverlässige Sicherheits-App, die verdächtige Links erkennt und blockiert.

                  Schlussbemerkung

                  Im Internet gibt es eine Vielzahl von Unterrichtsmaterialien:

                  Zum Thema informatische Bildung und Sicherheit im Netz:

                  Eine Auswahl hängt natürlich von der jeweiligen Fragestellung ab. Deshalb: Google-Suche und/oder LLMs zur Beratung und Anleitung bei der Auswahl.

                  stay tuned

                  Titelbild by Nick Youngson CC BY-SA 3.0 Pix4free