Schule 2026+: Ein Curriculum als Navigationssystem

Apr 16, 2026 | Allgemein, Q-Kultur, Schulentwicklung, Unterricht

Die letzten Wochen waren geprägt von intensiven Diskussionen, Lektüren und Podcasts zur Zukunft von Bildung. Mir haben die unterschiedliche Perspektiven aus Fachdidaktik, Zukunftsforschung, Medienphilosophie und Soziologie bestätigt: Wir haben verstanden, was sich ändern muss. Was fehlt, ist die Orientierung für konsequentes Handeln, unter Bedingungen wachsender Komplexität. In meinem letzten Beitrag „Schule im Umbruch: Warum wir jetzt handeln müssen“ habe ich dafür plädiert, Schulentwicklung konsequent vom Denken ins Handeln zu überführen. Die Rückmeldungen auf diesen Beitrag haben gezeigt, dass dieser Perspektivwechsel grundsätzlich geteilt wird, gleichzeitig aber eine neue Frage aufwirft: Woran genau soll sich dieses Handeln eigentlich orientieren?

Antworten finden sich (u.a.) in den Podcasts mit Maja Göpel/Hartwin Maas[1]https://www.youtube.com/watch?v=X1tRC7pzBok, Roberto Simanowski[2]https://www.ardmediathek.de/video/swr1-leute/prof-roberto-simanowski-oder-medienphilosoph-oder-gefahr-durch-ki-wie-chatgpt-und-gemini-unser-gehirn-veraendern/swr/Y3JpZDovL3N3ci5kZS9hZXgvbzIzMTIyNjU, Harald Lesch/Aladin El-Mafaalani[3]https://www.youtube.com/watch?v=WOMW51H15eQ, Alexander Brand im Mathematikcast[4]https://wissenschaftspodcasts.de/podcasts/dreisatz-der-mathematikcast/folge-35-ein-blick-ueber-den-tellerrand-was-wir-von-den-pisa-gewinnern-lernen-koennen-mit-alexander-brand-10393906/, im Fachartikel von Alessandro[5]https://alessandroaledo.substack.com/p/vom-lehrwerk-zur-lernaufgabe-schulinterne sowie aus einem Interview von Andreas Schleicher zur Berufsorientierung[6]https://deutsches-schulportal.de/bildungswesen/berufsvorbereitung-pisa-andreas-schleicher-es-fehlt-an-gelegenheiten-echte-arbeitswelten-zu-erleben/. Sie zeigen aus unterschiedlichen Perspektiven ein gemeinsames Problem: Schülerinnen und Schüler fehlt es nicht nur an Tiefe im Lernen, sondern zunehmend auch an Orientierung in einer komplexen, sich schnell verändernden Welt.

Vor diesem Hintergrund gewinnt das schulinterne Curriculum eine neue Bedeutung, eben als bewusst gestaltetes Navigationssystem: als gemeinsame Verständigung darüber, welche Kompetenzen, Denkweisen und Erfahrungen für Schülerinnen und Schüler unter den Bedingungen von 2026+ tatsächlich unverzichtbar sind. Wir brauchen heute eine gemeinsame Verständigung darüber, was in einer Welt des „kognitiven Outsourcing“, wie es Hartwin Maas beschreibt, tatsächlich unverzichtbar bleibt. Ein schulinternes Curriculum darf daher kein staubiges Ablagedokument sein; es muss zum lebendigen Navigationssystem werden, das Lehrkräften und Schülern gleichermaßen Orientierung bietet.

Der folgende Beitrag greift diese Perspektive auf und konkretisiert sie. Im Zentrum steht die Frage, wie ein solches Curriculum aussehen kann; nicht als abstraktes Konzept, sondern als verbindliche Orientierung für Unterricht in der Praxis.

Gesucht ist: ein Navigationssystem

Ein Navigationssystem beantwortet drei Fragen: Wo stehen wir? Wo wollen wir hin? Und welche Route ist unter realen Bedingungen gangbar?

Tiefenkompetenz: Denken aushalten

Dieses Navigationssystem setzt im Kern bei der Tiefenkompetenz an. In einer Zeit, in der Sprachmodelle auf Knopfdruck den „kulturellen Schmelztiegel“ bedienen und vor allem den Mittelwert unseres Wissens reproduzieren, wird etwas anderes knapp: das eigenständige Durchhalten komplexer Denkprozesse. Wenn wir zulassen, dass Aufgaben nur noch auf das Ergebnis schielen, delegieren wir Bildung an Algorithmen. Ein zukunftsfähiges Curriculum muss daher Räume schützen, in denen Zusammenhänge aktiv konstruiert und Probleme eigenständig strukturiert werden. Das bedeutet auch den Mut zur analogen Rückbindung und zu Phasen bewusster Konzentration, um der drohenden Oberflächlichkeit entgegenzuwirken.

In der Mathematikdidaktik zeigt sich das im Primat der kognitiven Aktivierung. Eine gute Aufgabe erkennt man nicht daran, dass sie lösbar ist, sondern daran, dass sie zum Denken zwingt. Es ist zweitrangig, ob wir analog oder digital arbeiten – entscheidend ist, dass die Aufgabe nicht nur ein Verfahren abspult.

In Anlehnung an erfolgreiche Modelle aus dem Ausland (Singapur, Japan) stehen bei unseren Überlegungen die folgenden Aspekte im Mittelpunkt:

    • Statt künstlicher Differenzierung durch Senkung des Niveaus setzen wir auf „Scaffolding“ (Gerüstebau). Alle Lernenden arbeiten an komplexen, problemorientierten Aufgaben, erhalten aber unterschiedliche Unterstützungswerkzeuge, um die Hürden zu nehmen.
    • Unterricht wird zur Bühne für verschiedene Lösungswege. Es geht nicht mehr um das eine richtige Ergebnis, sondern um das Vergleichen, Begründen und Verknüpfen unterschiedlicher Strategien.
    • Kurze, formative Formate wie Exit Tickets oder Whiteboard-Abfragen ersetzen das bloße „Durchnehmen“ von Stoff durch eine gezielte Begleitung des Lernstands.

Reflexionskompetenz: Wissen hinterfragen

Damit untrennbar verbunden ist die Reflexionskompetenz. Es geht nicht mehr nur darum, Medien zu bedienen, sondern die Architektur des algorithmisch erzeugten Wissens zu hinterfragen. Schülerinnen und Schüler müssen lernen, die feinen Unterschiede zwischen eigenen Gedanken und generierten Antworten nicht nur zu erkennen, sondern diese Spannung auszuhalten. Diese Form der „Epistemic Resilience“ ist das Fundament, auf dem Handlungskompetenz erst entstehen kann. Wie Aladin El-Mafaalani treffend analysiert, wächst die gesellschaftliche Komplexität schneller als unsere Bewältigungsstrategien. Schule muss hier zum sicheren Übungsfeld für Entscheidungen unter Unsicherheit werden.

Handlungskompetenz: Wirksam werden

Der wohl stärkste Hebel für diese Veränderung liegt jedoch nicht in neuen Lehrplänen, sondern in einer radikalen Neuausrichtung der Leistungsbewertung. Solange wir überwiegend reproduzierbares Wissen prüfen, prüfen wir das, was Maschinen besser können als Menschen. Das heißt: Der Fokus muss konsequent vom Produkt auf den Prozess verschoben werden. Die Dokumentation von Denkwegen, die Begründung von Korrekturschleifen und der reflektierte Umgang mit Werkzeugen müssen zum Kern der Bewertung werden. Erst wenn der Weg zum Ziel an Bedeutung gewinnt, wird Leistung wieder als eigene, unvertretbare Wirksamkeit erfahrbar. 

In den Sprachen bedeutet die Orientierung an 2026+ den konsequenten Schritt „Vom Lehrwerk zur Lernaufgabe“. In einer Welt, in der DeepL und ChatGPT perfekte Grammatik liefern, verschiebt sich der Fokus:

    • Das Schulbuch ist nicht mehr der Taktgeber, sondern eine Ressource. Im Zentrum steht die reale Sprachhandlung: Projekte, die über den Klassenraum hinauswirken und Schülern die Erfahrung von Selbstwirksamkeit in der Zielsprache ermöglichen.

Wenn die KI den Text glättet, wird die Reflexion darüber zum eigentlichen Lernimpuls: „Warum hat die KI diese Wendung gewählt? Entspricht das meiner Intention?“ Die Sprache wird so zum Werkzeug der Identitätsbildung, nicht zur Simulation von Kompetenz.

Fokus: Berufsorientierung

Diese Wirksamkeit findet ihre Bestimmung schließlich in einer neuen Form der Berufsorientierung, die Andreas Schleicher mahnend einfordert. Sie darf kein isoliertes Projekt am Rande des Stundenplans sein, sondern muss das Ziel des fachlichen Lernens bilden. Wenn mathematische Modellierungen oder ethische Debatten in reale Kontexte der Arbeitswelt eingebettet werden, verliert Schule ihren Charakter als künstlicher Schonraum. Orientierung entsteht nicht durch Information, sondern durch Erfahrung und die systematische Reflexion eigener Stärken gegenüber den Möglichkeiten der Maschine. Diese Verbindung von Fachunterricht und realen Anwendungsfeldern ist keine Zusatzaufgabe – sie ist die Antwort auf die Frage, wofür wir heute lernen.

Damit aus diesen Leitlinien konkrete Schulentwicklung wird, braucht es eine zeitliche Perspektive. Die folgende Übersicht zeigt, wie sich die Ankerpunkte unseres Navigationssystems über die verschiedenen Jahrgangsstufen hinweg konkretisieren lassen. Sie folgt dem Primat: Bevor wir in die Welt hinausgehen (BO), müssen wir das Werkzeug beherrschen (Basis)…

 

Phase Tiefenkompetenz (Denken lernen) Reflexionskompetenz (Verstehen lernen) Handlungskompetenz (Basis & Orientierung)
Sek I
(5–7)		 Analoges Fundament: Aufbau kognitiver Ausdauer (Deep Work). Fokus auf Lesen, Schreiben & Problemlösen als „Gehirntraining“ ohne KI-Abkürzung. Metakognition: „Wie lerne ich?“ – Bewusstsein für den eigenen Lernprozess und die Konzentrationssteuerung entwickeln. Soziale Basis: Kooperation & Selbstwirksamkeit im geschützten Raum. Klassenrat, Verantwortung für die Gemeinschaft übernehmen.
Sek I
(8–10)		 Hybrides Arbeiten: Gezielter Wechsel zwischen KI-Assistenz und Eigenleistung. Komplexität in MINT- und Gesellschaftsfächern aushalten. Digitale Souveränität: Architektur von Algorithmen verstehen. Vergleich Mensch vs. Maschine; Erkennen von Bias und „Halluzinationen“. BO-Start & Transfer: Praktika & Expertenbesuche. Fachspezifische Lernszenarien (z. B. in PoWi oder BNE) mit realen Arbeitsaufträgen aus der Praxis.
Sek II
(11–13)		 Wissenschaftspropädeutik: Komplexe Fachgebiete eigenständig durchdringen. Abstraktionsfähigkeit und Transfer auf hohem Niveau. Epistemic Resilience: Reflexion über Wahrheit und Wissen in der Infosphäre. Ethische Bewertung technologischer Entwicklungen. Profilschärfung: Verknüpfung von Fachinhalten mit Berufsfeldern. MINT-Projekte oder Wirtschaftssimulationen; Abgleich eigener Stärken mit dem Arbeitsmarkt 2026+.
Übergang Autonomie: Völlig eigenständige Wissensaneignung und Problemstrukturierung in neuen Kontexten. Strategie: Bewusste Entscheidungskompetenz bezüglich eigener Lernpfade und Lebensentwürfe. Entscheidungsreife: Begründete Wahl von Studium/Beruf. Souveräner Umgang mit Unsicherheit und sich wandelnden Berufsbildern.

Didaktische Umsetzung

Ein Curriculum, das als Navigationssystem verstanden wird, bleibt ohne eine klare didaktische Umsetzungsebene unvollständig. Es braucht ein Modell, das Orientierung gibt, ohne zu überfrachten. Und, vor allem: anschlussfähig für unterschiedliche Fächer, Jahrgänge und nicht zuletzt für unterschiedlich digital affine Kollegien.

Ein bewährter Ansatz ist der kompetenzorientierte Lehr-Lernzyklus. Ich habe ihn viele Jahre selbst praktiziert und in Fortbildungen vermittelt. Er strukturiert Unterricht als wiederkehrende Abfolge von fünf Handlungsfeldern:

  1. Lernen vorbereiten und initiieren
  2. Lernwege eröffnen und gestalten
  3. Orientierung geben und erhalten
  4. Kompetenzen stärken und erweitern
  5. Lernen bilanzieren und reflektieren

Dieses Modell kann als einfache Struktur dienen, um Unterrichtseinheiten zu planen und zugleich Präsenz- und Selbstlernphasen sinnvoll miteinander zu verbinden. Es lässt sich flexibel an Fächer, Jahrgänge und schulische Rahmenbedingungen anpassen und unterstützt damit die Umsetzung eines curricularen Gesamtkonzepts, ohne dieses zu überfrachten.

Wer den Ansatz weiter vertiefen und mit konkreten Beispielen aus der Praxis unterlegen möchte, findet eine ausführlichere Darstellung hier:

Hybrides Lernen – Blended Learning: Blaupausen

Schlussbemerkung

Ein solches Curriculum entsteht nicht durch Vorgaben, sondern durch Haltung: durch die Entscheidung eines Kollegiums, Gestaltungsspielräume zu nutzen, statt im Mangel zu verharren.

Die Zukunft der Schule entscheidet sich nicht in visionären Papieren, sondern in der täglichen Entscheidung eines Kollegiums, welche Kompetenzen wir für unersetzlich erklären – und wie wir die Fachschranken öffnen, um echtes Handeln in einer komplexen Welt zu ermöglichen.

Dieses Navigationssystem für 2026+ ist kein fertiges Produkt, das man einfach „ausrollen“ kann. Es ist eine Haltung und ein Prozess, der an jeder Schule – passend zum jeweiligen Standort – neu mit Leben gefüllt werden muss.

Wenn Sie diesen Weg von der Analyse ins konkrete Handeln an Ihrer Schule gemeinsam gehen wollen, unterstütze ich Sie gerne dabei:

  • Fortbildungen & Workshops: Wie gestalten wir kognitiv aktivierende Aufgaben in den Fachschaften? Wie verändern wir die Leistungsbewertung konkret?
  • Schulentwicklungs-Coaching: Wie machen wir das schulinterne Curriculum zum lebendigen Steuerungsinstrument?
  • Impulsvorträge: Ein tieferer Einblick in die Bedingungen von Bildung unter dem Vorzeichen von KI und kognitivem Outsourcing.

Lassen Sie uns den Austausch vertiefen. Ich freue mich über Ihre Nachricht oder eine Einladung zu einem gemeinsamen Diskurs – ob digital oder vor Ort.

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Nano Banana 2 / Nano Banana Pro. Prompt: Ich suche für meinen neuen Blogbeitrag ein Teaserbild im Landscape Format. Hier der Gedankengang des Tools.

References

Schule im Umbruch: Warum wir jetzt handeln müssen

Mar 27, 2026 | Allgemein, KI, Q-Kultur, Schulentwicklung, Unterricht

Unter der Überschrift „Von der Analyse zum Handeln“ habe ich im Januar dafür plädiert, die zahlreichen vorliegenden Erkenntnisse zur Schul- und Unterrichtsentwicklung konsequenter in konkrete Maßnahmen umzusetzen. Die Diagnose ist eindeutig: Wir wissen viel über wirksamen Unterricht, über die Bedeutung von Daten für die Schulentwicklung und über notwendige Veränderungen in der Leistungsbewertung.

Die Rückmeldungen auf diesen Beitrag haben eine zentrale Spannung sichtbar gemacht: das Verhältnis zwischen langfristiger Zielorientierung und kurzfristiger Handlungsfähigkeit. Langfristige Zielmarken – etwa mit Horizonten bis 2035 – können Orientierung geben. Problematisch werden sie jedoch, wenn sie notwendige Entscheidungen im Hier und Jetzt ersetzen.

Die Dynamik aktueller Entwicklungen – insbesondere durch Künstliche Intelligenz – macht deutlich, dass es nicht mehr ausreicht, Wirkung erst in weit entfernten Zieljahren zu überprüfen. Neben langfristigen Perspektiven braucht es verbindliches Handeln in kurzen Lernzyklen, klare Zuständigkeiten und eine konsequente Nutzung von Daten zur Nachsteuerung. Entscheidend sind überprüfbare Schritte in überschaubaren Zeiträumen.

Aktuelle Debattenformate, wie der Podcast zur „Schule der Zukunft“ und die begleitenden Experteneinschätzungen, wirken vor diesem Hintergrund fast irritierend vertraut. Sie benennen präzise bekannte Probleme: überladene Lehrpläne, eine auf Reproduktion ausgerichtete Prüfungskultur, fehlende Individualisierung und zu wenig Zusammenarbeit im Kollegium.

Die zentrale Frage lautet nämlich nicht mehr, ob sich die Schule verändern muss, sondern wie schnell wir bereit sind, bestehende Routinen zu hinterfragen.

Lehrplandebatte

Ein besonders prägnantes Beispiel für die Verschiebung von Verantwortung ist die Lehrplandebatte.

Ein häufiges vorgebrachtes Argument lautet, dass grundlegende Veränderungen ohne neue, entschlackte Lehrpläne kaum möglich seien. So plausibel das klingen mag, so groß ist die Gefahr, Verantwortung zu verlagern. Weg von der Einzelschule, hin zur Bildungspolitik.

Ein nüchterner Blick auf die Praxis zeigt jedoch, dass Lehrpläne nie vollständig „abgearbeitet“ werden. Es findet immer eine Auswahl und Gewichtung statt – meist jedoch implizit und wenig abgestimmt. Genau hier liegt ein entscheidender Handlungsspielraum. Die zentrale Frage ist daher nicht nur, was im Lehrplan steht, sondern auch was im Unterricht tatsächlich priorisiert wird.

Damit gewinnt das schulinterne Curriculum eine neue Bedeutung – nicht als formales Dokument, sondern als Instrument kollektiver Verständigung. Ausgangspunkt kann eine einfache, aber anspruchsvolle Leitfrage sein:

Welche Inhalte und Kompetenzen sind für unsere Schülerinnen und Schüler unter den Bedingungen einer zunehmend LLM-geprägten Lernumgebung wirklich unverzichtbar?

Eine ernsthafte Auseinandersetzung damit erfordert den Mut zur Priorisierung – und schafft zugleich die Voraussetzung für vertiefendes, kompetenzorientiertes Lernen.

Erst auf dieser Grundlage lässt sich auch der Einsatz von Sprachmodellen sinnvoll klären: nicht als Beschleuniger von Ergebnissen, sondern als Werkzeug zur Unterstützung von Lernprozessen.

Nicht 2035!

Die Diskussion um die „Schule der Zukunft“ greift zu kurz, wenn sie sich nur auf langfristige Szenarien beschränkt. Die entscheidende Frage ist, wie Schulen heute unter veränderten Bedingungen handlungsfähig werden.

Gerade durch die LLMs der Welt geraten zentrale Schulroutinen unter Druck: Hausaufgaben verlieren an Aussagekraft, klassische Referate sind nur schwer überprüfbar, und viele Leistungsnachweise erfassen nicht mehr zuverlässig das, was sie messen sollen. Gleichzeitig eröffnen jedoch auch neue Möglichkeiten für individuelle Förderung und differenzierte Rückmeldungen.

Die Konsequenz ist klar: Wenn wir die Schule weiterentwickeln wollen, müssen wir im Alltag ansetzen. Drei Ansatzpunkte sind unmittelbar anschlussfähig:

  • Aufgaben neu denken: Nicht das Endprodukt, sondern der Lernprozess wird sichtbar – einschließlich der reflektierten Nutzung von KI.
  • Reflexion verbindlich machen: Lernende planen, überprüfen und steuern ihr Lernen systematisch.
  • Daten gezielt nutzen: Schulen erheben und verwenden Informationen zur tatsächlichen Nutzung von KI und zu bestehenden Unterstützungsbedarfen.

Diese Schritte sind unspektakulär, aber wirksam. Sie setzen an bestehender Praxis an und lassen sich unmittelbar umsetzen.

Unterricht als Schlüssel

Die eigentliche Herausforderung besteht nicht darin, die Schule der Zukunft zu entwerfen. Die Herausforderung liegt vielmehr darin, die Schule von heute unter veränderten Bedingungen handlungsfähig zu machen.

Das hat weitreichende Konsequenzen für den Unterricht: Aufgabenformate, Rückmeldestrukturen und Leistungsbewertungen müssen so gestaltet werden, dass sie Orientierung bieten und Lernprozesse sichtbar machen. Gerade unter den Bedingungen von Sprachmodellen wird dies zu einer zentralen pädagogischen Aufgabe.

Denn wenn Anforderungen unklar bleiben und Leistungen schwer einschätzbar werden, entsteht Unsicherheit, die ein wesentlicher Treiber für schulischen Stress ist.

Zielperspektive: „Schule 2026+“

Vor diesem Hintergrund habe ich ein dreijähriges Fortbildungskonzept weiterentwickelt. Zentrale Leitlinien sind:

Zentrale Leitlinien sind:

  • Fokus auf Kompetenzen statt Stofffülle
  • Stärkung des selbstgesteuerten Lernens
  • zeitgemäße Formen der Leistungsbewertung
  • sinnvoller und reflektierter Einsatz von KI
  • systematische Berücksichtigung der psychosozialen Situation der Schülerinnen und Schüler
  • datenbasierte Schul- und Unterrichtsentwicklung

Umsetzung in drei Phasen

  • Phase 1 (2026/27): Klärung und erste Umsetzung
    • Ziele: Gemeinsames Verständnis zentraler Kompetenzen entwickeln, erste Unterrichtsanpassungen erproben, Umgang mit Sprachmodellen klären, Lern- und Lebenskompetenzen stärken
    • Maßnahmen: Pädagogischer Tag zur Planung kompetenzorientierter Einheiten, Erprobung veränderter Aufgaben- und Prüfungsformate, schulinterne Befragungen, Austauschformate im Kollegium
    • Meilenstein (Frühsommer): Auswertung der Erprobungen, Identifikation erfolgreicher Ansätze, erste verbindliche Vereinbarungen
  • Phase 2 (2027): Systematisierung und Verankerung
    • Ziele: Erfolgreiche Ansätze verbreiten, Kompetenzorientierung in mehreren Fächern systematisch umsetzen, Unterstützungsstrukturen stärken
    • Maßnahmen: Schulinterne Absprachen, Ausbau datengestützter Feedbackprozesse, gezielte Förderung der psychosozialen Stabilität
    • Meilenstein: Verbindliche schulinterne Regelungen und sichtbare Veränderungen im Unterricht
  • Phase 3 (2028): Konsolidierung und Weiterentwicklung
    • Ziele: Nachhaltige Verankerung der Veränderungen, Weiterentwicklung auf Basis der gewonnenen Daten, ggf. Erweiterung des schulinternen Curriculums
    • Maßnahmen: Systematische Evaluation, Anpassung und Weiterentwicklung, ggf. Abstimmung mit externen Partnern/Schulaufsicht
    • Meilenstein: Konsistentes schulisches Gesamtkonzept, Übergabe an die Profilbildung der Schule

Dabei wird die Lebensrealität der Schülerinnen und Schüler konsequent einbezogen – insbesondere im Hinblick auf soziale Medien, mentale Gesundheit und den Umgang mit digitalen Technologien.

Schlussbemerkung

Die Herausforderungen sind nicht neu, allerdings haben sie sich verdichtet. Heterogene Lernlagen, wachsende psychische Belastungen und technologische Entwicklungen treffen gleichzeitig auf bestehende schulische Strukturen.

Daraus ergibt sich eine klare Konsequenz: Schulentwicklung darf sich nicht in Zukunftsbildern erschöpfen. Sie muss im Unterricht sichtbar werden.

Die Zukunft der Schule entscheidet sich nicht in strategischen Papieren, sondern in der täglichen Praxis.

Dabei ist gute Unterrichtsentwicklung immer auch eine Frage der psychischen Stabilität von Schülerinnen und Schülern.

… stay tuned …

Bildnachweis: Modifizierte Grafik @Michael Drabe: Das Fortbildungskonzept zur modernen Schule. Band 4 der Reihe schule digital. Auer-Verlag. S. 66

 

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Update

31.03.2026

Generative KI ist längst im Studium angekommen und viele Hochschulen bemühen sich darum, klare Richtlinien für die Nutzung zu erarbeiten. In diesen Prozessen bleiben Studierende jedoch häufig außen vor. Die Universität Jena zeigt, dass es auch anders gehen kann: Sie hat einen „genKI-Führerschein” eingeführt, der Studierende als aktiv Teilhabende anspricht und sie dazu befähigen soll, kompetent mit KI-Systemen umzugehen.

27.03.2026

Ich habe direkt nach Freischaltung dieses Beitrags einen Dialog mit ChatPDF zur Tagung  der Evangelischen Akademie Frankfurt geführt:

Bezüglich meiner Frage: „Gibt es Aussagen dazu, wie sich eine Schule individuell den herausforderungen stellen kann?“ erhielt ich eine Antwort, die meine obigen Ausführungen bestätigt:

Wer den Dialog selbstständig durchführen möchte, findet hier den

Schülerperspektive einnehmen – Unterricht steuern

Feb 8, 2026 | Allgemein, Mathematik, Unterricht

Wie schülernahe Fragestellungen Modellieren im Mathematikunterricht ermöglichen

 

Die Frage nach der Rolle des mathematischen Modellierens im Unterricht begleitet mich schon lange: Bereits während meiner Mitarbeit in der bundesweiten SiNUS-Fortbildungsinitiative stand genau diese Kompetenz im Zentrum vieler Gespräche mit Lehrkräften: Wie kann Mathematikunterricht stärker an reale Problemlagen anknüpfen, ohne dabei seine fachliche Substanz zu verlieren? In Hessen wurde diese Arbeit maßgeblich durch die mathematikdidaktische Forschung von Werner Blum aus der Hochschule begleitet. Im Rahmen des DISUM-Projekts wurde systematisch untersucht, wie Lernende Modellierungsprozesse durchlaufen, wo typische Hürden liegen und welche didaktischen Unterstützungsmaßnahmen wirksam sind.

Besonders prägend war dabei eine Erkenntnis, die sich wie ein roter Faden durch viele SiNUS-Fortbildungen zog: Modellieren scheitert im Unterricht selten an fehlender Einsicht in seine Bedeutung, sondern an der Komplexität des Prozesses selbst. Schülerinnen und Schüler haben Schwierigkeiten, reale Situationen angemessen zu strukturieren, Annahmen zu explizieren und zwischen Realität und Modell zu wechseln – insbesondere dann, wenn diese Schritte im Unterricht nicht explizit thematisiert werden.

Und genau diese Gedanken kamen mir wieder in den Sinn, als ich die Diskussionen rund um das „Berliner Winterchaos“ verfolgt habe. Versteckt sich hier ein exemplarischer Anlass, um eine alte didaktische Frage neu zu stellen? Nicht als Abbild der Realität, sondern als didaktisch zuschneidbarer Konflikt?

In Berlin ist das Streuen von Gehwegen mit Salz in diesem Winter weitgehend verboten. Das Ziel dabei war es, die Umwelt zu schützen. Böden, Pflanzen und Gewässer sollten weniger belastet werden.

Kurz darauf meldeten jedoch Arztpraxen und Krankenhäuser einen deutlichen Anstieg von Sturzverletzungen. Versicherungen registrierten mehr Schadensfälle, Kommunen sahen sich mit Haftungsfragen konfrontiert und in den sozialen Netzwerken entbrannte eine hitzige Debatte zwischen den Befürwortern des Umwelt- und Klimaschutzes und denjenigen, die auf die steigenden Gesundheitskosten und individuellen Risiken verwiesen. Und auch bei Schülerinnen und Schülern lässt der Unterrichtsausfall in vielen Schulen die Frage aufkommen: Ist das gerechtfertigt? Vor allem, wenn sie das von ihren Eltern und Großeltern hören. Wir kennen ganz andere Winter und bei uns ist die Schule nie ausgefallen!

Wer sich durch diese Diskussionen klickt, merkt schnell: Es geht nicht um einfache Antworten. Es geht um Zielkonflikte, um Abwägungen – und um Zahlen, die unterschiedlich interpretiert werden. In diesem Zusammenhang habe ich mir eine Frage gestellt, die über diese konkrete Debatte hinausweist:

Welche Rolle kann der Mathematikunterricht spielen, wenn gesellschaftliche Entscheidungen unter Unsicherheit getroffen werden?

Ich nehme Sie nun mit in meine Überlegungen für meine ehemalige Klasse 9/10. Neben Mathematik, Informatik und Sport habe ich dort auch als Klassenleiter fungiert. Das hat mir nicht nur mehr Einblick in die Interessen der Schülerinnen und Schüler gegeben, sondern mir auch Kontakte zu anderen Fachlehrkräften eröffnet, um eine kollegiale Teamarbeit zu ermöglichen, bei klarer fachlicher Zuständigkeit in den jeweiligen Unterrichtsphasen. In diesem Fall hätte ich das Gespräch mit meinem PoWi-Kollegen gesucht.

Vom aktuellen Konflikt zur didaktischen Reduktion

Kann die Kompetenz des mathematischen Modellierens (vgl. Bildungsstandards Mathematik, K3) dazu beitragen, komplexe Situationen zu strukturieren, Annahmen sichtbar zu machen und fundierte Urteile vorzubereiten? Mathematische Modellierungskompetenz umfasst das Wissen, die Fähigkeiten und die innere Bereitschaft, reale Situationen mathematisch zu bearbeiten. Dazu gehört, eine reale Situation zu verstehen, mathematisch zu übersetzen, das Modell zu überprüfen und verschiedene Modelle zu analysieren oder zu vergleichen. Der Einsatz von Modellierungsaufgaben im Unterricht wird durch verschiedene Gründe unterstützt – etwa praxisnahe Lernanlässe (pragmatisch), Förderung mathematischer Strukturen und Denkweisen (formal), die Bedeutung von Mathematik in Kultur und Gesellschaft (kulturell) und positive Effekte auf Lernprozess und Motivation (lernpsychologisch).[1]https://www.qua-lis.nrw.de/system/files/media/document/file/leseprobe-band-31.pdf

Modellierungsaufgaben und Modellierungsprozesse sind in den Lehrplänen fest verankert. Im schulischen Mathematikunterricht finden sie jedoch vergleichsweise selten statt.

Gespräche mit Kolleginnen und Kollegen zeigen dabei ein erstaunlich einheitliches Bild: Modellieren wird als inhaltlich sinnvoll, aber als unterrichtlich schwer handhabbar wahrgenommen.

Als Gründe werden häufig genannt:

  • die hohe Komplexität realer Fragestellungen,
  • der schwer kalkulierbare Zeitaufwand,
  • die Unsicherheit bei der Leistungsbewertung,
  • und die Frage, wie sich Modellierungsprozesse mit Klassenarbeiten vereinbaren lassen.

Das eingangs skizzierte Beispiel aus Berlin (das Verbot von Streusalz und seine Folgen) macht diese Herausforderungen unmittelbar sichtbar. Die Situation ist vielschichtig, emotional aufgeladen und datenmäßig unübersichtlich.
Genau solche Kontexte sind didaktisch reizvoll und zugleich abschreckend, wenn man sie allein aus der Perspektive eines Faches betrachtet.

Diese Zurückhaltung ist kein Ausdruck mangelnder Bereitschaft, sondern eine realistische Einschätzung schulischer Rahmenbedingungen. Modellieren scheitert im Alltag nicht an mangelnder Einsicht, sondern an der Frage: Wie fange ich an, ohne mich und die Lerngruppe zu überfordern?

Genau an dieser Stelle setzt der vorliegende Beitrag an. Er versteht sich nicht als vollständiges Unterrichtskonzept und nicht als Idealmodell für gelungene Modellierungsprojekte. Stattdessen geht es um Einstiegshilfen:

  • Wie lassen sich komplexe Kontexte didaktisch zuschneiden?
  • Wie kann Modellieren schrittweise aufgebaut werden?
  • Wie kann fächerübergreifender Unterricht sinnvoll ineinandergreifen, ohne die jeweilige Fachlogik aufzugeben?

„Vom Konflikt zur Unterrichtsidee: Wie wir das Thema didaktisch zuschneiden“

Gesellschaftliche Konflikte wie die Debatte um das Streusalzverbot sind komplex, widersprüchlich und von Unsicherheiten geprägt. Genau darin liegt ihre gesellschaftliche Relevanz und zugleich die didaktische Herausforderung, sie für den Unterricht fruchtbar zu machen.

In der Fachdidaktik von Mathematik und Politischer Bildung besteht weitgehend Einigkeit darüber, dass solche Probleme nicht „eins zu eins“ in Unterricht übersetzt werden können. Zwischen realem Konflikt und konkreter Lernaufgabe braucht es eine didaktische Transformationsleistung. Eine bewährte Orientierungsfolie für diese Transformation ist der Modellierungskreislauf (u. a. nach Blum):[2]https://www.oemg.ac.at/DK/LFT_Vortraege/2025/Folien_Gildehaus.pdf

 

Er macht sichtbar, dass Modellieren kein einzelner Rechenschritt ist, sondern ein Prozess, in dem Realität schrittweise bearbeitet, vereinfacht und reflektiert wird. Der Modellierungskreislauf hilft, einen entscheidenden Perspektivwechsel vorzunehmen: Unterricht beginnt nicht mit der vollständigen Abbildung der Realität, sondern mit der Frage, wie reale Situationen so strukturiert werden können, dass mathematisches Denken möglich wird.

  • Ausgehend von einer realen Situation (z. B. Glätte auf Gehwegen) wird zunächst ein Situationsmodell gebildet:
  • Was ist hier eigentlich das Problem?
  • Welche Aspekte spielen eine Rolle?

Erst im nächsten Schritt erfolgt eine bewusste Vereinfachung und Strukturierung. Bestimmte Aspekte werden ausgeblendet, andere hervorgehoben. Diese Reduktion ist kein didaktischer Mangel, sondern eine notwendige Voraussetzung für mathematisches Arbeiten.

Warum Zusammenarbeit von Mathematik und Politischer Bildung?

Meine Überlegungen basieren auf der Überzeugung, dass mathematisches Modellieren gerade dort an Qualität gewinnt, wo es nicht isoliert bleibt. Politische, gesellschaftliche und ökonomische Fragestellungen liefern nicht nur „Kontexte“ für Mathematik, sondern reale Entscheidungsprobleme mit Zielkonflikten. Umgekehrt kann der Mathematikunterricht einen zentralen Beitrag leisten, indem er hilft, diese Konflikte zu strukturieren, Annahmen offenzulegen und Folgen quantifizierbar zu machen. Modellieren wird so weder zur bloßen Rechenübung noch zur politischen Meinungsbildung, sondern zu einem gemeinsamen Denkraum.

Der Mathematikunterricht fokussiert darauf, wie aus einer realen Situation ein mathematisches Problem entsteht, welche Annahmen getroffen werden und welche Ergebnisse sich daraus ergeben. Der PoWi-Unterricht greift diese Ergebnisse auf, ordnet sie in gesellschaftliche Entscheidungsprozesse ein und thematisiert Interessen, Verantwortung und Regulierung. Der Modellierungskreislauf dient damit als gemeinsame Denkstruktur, ohne die Fachlogiken zu vermischen.

Die Grafik des Modellierungskreislaufs fungiert dabei als didaktische Landkarte: Sie zeigt, an welchen Stellen Unterricht eingreifen, steuern und entlasten kann und wo bewusst Offenheit zugelassen wird.

Erst wenn diese Struktur klar ist, wird der Blick auf konkrete Kontexte wie das Berlin-Beispiel didaktisch produktiv. Dann geht es nicht mehr darum, einen Konflikt „abzubilden“, sondern ihn exemplarisch zu bearbeiten.

Ein entscheidender Vorteil dieser Vorgehensweise liegt in ihrer Übertragbarkeit. Der Modellierungskreislauf ist nicht an das Thema Streusalz gebunden. Er kann gleichermaßen auf Fragestellungen aus den Bereichen Mobilität, Energie, Konsum, Gesundheit oder Digitalisierung angewendet werden. Für meine Mathematik-Kolleginnen und -Kollegen bietet er damit eine verlässliche Orientierung, an der sich zukünftige Modellierungsaufgaben planen und reflektieren lassen, unabhängig vom konkreten Kontext.

Modellieren als professionelle Haltung – kein methodisches Add-on

Die konkrete Ausgestaltung von Modellierungsaufgaben lässt sich nicht unabhängig von der jeweiligen Lerngruppe denken. Jahrgangsstufe, Vorerfahrungen, mathematisches Selbstkonzept, Zeitbudget und curriculare Einbettung bestimmen, wie offen oder gelenkt ein Modellierungsprozess angelegt werden kann. Genau deshalb versteht sich dieser Beitrag nicht als Sammlung fertiger Unterrichtsbausteine. Modellieren ist kein didaktisches Format, das sich „überstülpen“ lässt, sondern Ausdruck einer professionellen Haltung: der Bereitschaft, Komplexität zuzulassen, ohne sich in ihr zu verlieren.

Der Modellierungskreislauf bietet hierfür eine verlässliche Orientierungsstruktur. Er ermöglicht es Lehrkräften,

  • Komplexität zu portionieren,
  • mathematische Anforderungen gezielt zu fokussieren,
  • und zugleich sichtbar zu machen, dass mathemische Ergebnisse immer an Annahmen gebunden sind.

In gesellschaftlichen Kontexten wie der Debatte um das Streusalzverbot wird Mathematik damit nicht zur Entscheidungsinstanz, wohl aber zu einem Instrument der Klärung. Sie hilft, Zielkonflikte transparent zu machen, Größenordnungen abzuschätzen und scheinbar eindeutige Argumente kritisch zu prüfen. Gerade darin liegt das bildende Potenzial von Modellierung: nicht in der Suche nach der einen richtigen Lösung, sondern im reflektierten Umgang mit Unsicherheit.

Wenn Mathematikunterricht Schülerinnen und Schüler darauf vorbereitet, solche Prozesse zu durchlaufen, leistet er mehr als Kompetenztraining. Er befähigt zur Teilhabe an einer Gesellschaft, in der Entscheidungen zunehmend datenbasiert, aber nie wertfrei getroffen werden.

stay tuned

Bildnachweis:

Titel: Die Phasen des Modellierens (TUM)

Beitrag: Modellierungskreislauf nach Blum (S. 10)

References

KI in der Schule (2): Didaktik

Oct 9, 2025 | #LernenmitKI, Allgemein, Schulentwicklung, Unterricht

In meinem ersten Beitrag habe ich die Bildungsforschung zu Wort kommen lassen. Sie hat eine Reihe von Handlungsoptionen aufgezeigt.

  • Schulinterne Leitfäden: Schulen können vorhandene Handreichungen und Leitfäden nutzen, um festzulegen, wie KI-Systeme datenschutzkonform und pädagogisch sinnvoll eingesetzt werden.
  • Nutzung frei zugänglicher, geprüfter Tools: Für Unterricht und individuelle Förderung lassen sich Aufgaben, Texte oder Erklärungen generieren, die an unterschiedliche Sprachen oder Leistungsvoraussetzungen angepasst sind.
  • Materialerstellung und Unterrichtsentwürfe: Lehrkräfte können Sprachmodelle für die Entwicklung von Arbeitsblättern, Unterrichtsstunden und differenzierten Materialien einsetzen.

Darüber hinaus bin ich auf die Herausforderungen im Umgang mit heterogenen Lerngruppen eingegangen und habe auf unterrichtliche sowie berufsorientierte Aspekte aufmerksam gemacht.

In diesem praxisorientierten Beitrag werde ich diese nun ergänzen bzw. konkretisieren. Vor allem im Hinblick auf die Materialerstellung und die Unterrichtsgestaltung. Denn wie der Schulleiter Nils Fischer auf LinkedIn unter der Überschrift „Das Ende der Schulbücher” schreibt:[1] … Continue reading

Traditionelle Schulbücher haben jahrzehntelang für Struktur und Planbarkeit im Unterricht gesorgt. Doch ihr Modell hatte immer schon Grenzen. Gedruckte Werke sind statisch, werden über Jahre hinweg genehmigt, bleiben oft hinter aktuellen Entwicklungen zurück und verursachen durch die Lehrmittelausleihe hohe Kosten für Schulen und Elternhäuser. Die Realität von Lernprozessen sieht anders aus: kein Kind, kein Jugendlicher, kein Erwachsener lernt in derselben Geschwindigkeit, mit denselben Vorkenntnissen und denselben Interessen. „One-Size-fits-all“ war schon immer eine pädagogische Vereinfachung, die wir bislang aus praktischen Gründen akzeptiert haben.

Mit KI verändert sich das Spielfeld. Anstatt dass Lehrkräfte in späten Abendstunden Arbeitsblätter zusammenschustern oder auf träge Genehmigungsprozesse von Verlagen warten, wird Content künftig dynamisch erstellt – passgenau für Lernstand, Tempo und Themeninteresse. Das bedeutet ein Redesign unseres Schulsystems:

  • Weg von linearen Curricula,
  • hin zu flexiblen Lernpfaden,
  • unterstützt durch KI, die Inhalte, Übungen und Feedback maßgeschneidert anbietet.

Bei der Vorbereitung dieses Beitrags hat mich nun Folgendes interessiert: Was würde sich für mich ändern, wenn ich noch im Unterrichtsgeschehen aktiv wäre?

Wie der Beschreibung zum Prozessmodell, das in allen Kerncurricula des Landes Hessen implementiert ist, zu entnehmen ist, habe ich gemeinsam mit einer TI-affinen Kollegin und einem GeoGebra-affinen Kollegen Einsatzmöglichkeiten von CAS-Rechnern und Computern vorgestellt. Ich habe nun meine Einheit „Zuordnung” aufgegriffen und mit Perplexity einen Dialog gestartet. Ich hoffe, dass auch Lehrkräfte, die sich mit Mathematik nicht so gut auskennen, mit der Beschreibung zurechtkommen. Es handelt sich um eine Unterrichtseinheit für den Jahrgang 7. 

Um Missverständnissen vorzubeugen: Hierbei handelt es sich um den Auftakt eines Dialogs. Für mich bieten die Sprachmodelle die Möglichkeit, Ideen für die Unterrichtsgestaltung zu erhalten. Somit erhalte ich mit den ersten Prompts eine Grobstruktur, die ich dann unter Berücksichtigung der Lerngruppe weiter verfeinern kann (und muss).

Prozessmodell, organisiert mit Perplexity

Startphase: Ziele der Unterrichtseinheit

In einem Podcast wird angedeutet, wozu LLM wie du in der Lage sind:

  • Schulinterne Leitfäden: Schulen können vorhandene Handreichungen und Leitfäden nutzen, um festzulegen, wie KI-Systeme datenschutzkonform und pädagogisch sinnvoll eingesetzt werden.
  • Nutzung frei zugänglicher, geprüfter Tools: Für Unterricht und individuelle Förderung lassen sich Aufgaben, Texte oder Erklärungen generieren, die an unterschiedliche Sprachen oder Leistungsvoraussetzungen angepasst sind.
  • Materialerstellung und Unterrichtsentwürfe: Lehrkräfte können Sprachmodelle für die Entwicklung von Arbeitsblättern, Unterrichtsstunden und differenzierten Materialien einsetzen.

Ich möchte nun auf den letzten Punkt eingehen und untersuchen, wie du Lehrkräften, beispielsweise aus dem Fach Mathematik, helfen kannst. Es geht um das Lehr-Lernkonzept „Prozessmodell” (https://schule-in-der-digitalen-welt.de/kou/) und „Constructive Alignment” (https://schule-in-der-digitalen-welt.de/constructive-alignment/). Ich benötige eine Unterrichtseinheit zu Zuordnungen.

Ziele der Unterrichtseinheit sind:

  • Beziehungen zwischen Größen als Zuordnung aufschreiben und darstellen
  • Eigenschaften von Zuordnungen aus ihren Darstellungen ablesen
  • Eigenschaften von prop./ antiprop. Zuordnung benennen
  • Aus bekannten Größenangaben weitere Größenangaben berechnen
  • Taschenrechner und Computer verständig einsetzen

Die Unterrichtseinheit soll folgende Kompetenzen fördern:

  • Graphen lesen und darstellen; Umgang mit Tabellen und Formeln. Die SuS benötigen die digitalen Werkzeuge
    • zur Unterstützung beim Erkunden, Präsentieren, Visualisieren, Experimentieren
    • zum Strukturieren, Kontrollieren sowie zum Recherchieren
  • Ausgleichskurven. Die SuS benötigen die digitalen Werkzeuge
    • zur Bearbeitung von mathematischen Problemen und anschließender Reflexion
    • zur Unterstützung beim Erkunden, Präsentieren, Visualisieren, Experimentieren
  • Proportionale Zuordnungen. Die SuS benötigen die digitalen Werkzeuge
    • zum Berechnen, Algebraisieren, Strukturieren, Kontrollieren
  • Antiproportionale Zuordnungen. Die SuS benötigen die digitalen Werkzeuge
    • zum Berechnen, Algebraisieren, Strukturieren, Kontrollieren

Erstelle unter Nutzung des Prozessmodells einen sechswöchigen Plan, wie ich den Unterricht gestalten und organisieren kann.

Antwort von Perplexity

1. Phase: Advance Organizer

In der ersten Phase arbeite ich gerne mit einem Advance Organizer, der mir dabei hilft, meine Ziele angemessen vorzustellen und später die Ideen der Schüler zu sammeln. Kannst du mir dieses Dokument bitte vorbereiten?

Antwort Perplexity

3. Phase: Selbsteinschätzungsbogen (SEB)

Zentral ist die Selbsteinschätzung der Schülerinnen und Schüler in der 3. Phase. Kannst du mir einen zur Unterrichtseinheit passenden Selbsteinschätzungsbogen zusammenstellen?

Antwort Perplexity

4. Phase: Individuelle Unterstützung

Wie kannst du mich bzw. meine Schüler in der vierten Phase unterstützen? In dieser Phase bereiten sie sich individuell auf die Klassenarbeit vor. Ich stelle mir vor, dass sie Kontakt zu dir aufnehmen und dir dann Fragen stellen können. Alternativ könntest du sie in Vorbereitung auf die Klassenarbeit testen. Wie kann ich das organisieren?

Antwort Perplexity

5. Phase: Rückmeldung der Lehrkraft

In der letzten Phase wird ein Abgleich mit der Klassenarbeit vorgenommen. Kannst du den Selbsteinschätzungsbogen um die Lehrereinschätzung ergänzen?

Antwort Perplexity

Reflexion

Und nun erlebe ich ein Déjà-vu. Nach meiner Zeit bei „Schulen ans Netz” (SaN) und der Bertelsmann-Stiftung war mir klar, dass ich meinen Unterricht nicht mehr auf die gleiche Weise gestalten wollte, wie ich es vor meinem Ausstieg aus dem Schuldienst im Jahr 1990 in meiner Referendarzeit erlebt und praktiziert hatte. Mit meinem Neueinstieg im Jahr 2004 ermöglichte mir die Kombination aus Prozessmodell und Erfahrungen aus der SaN-Zeit einen komplett neuen Zugang zum Mathematik- und Informatikunterricht. Schon damals konnte ich mit den aktuellen Schulbüchern kaum etwas anfangen, höchstens als Nachschlage- und Aufgabenwerk.

Ähnlich hat mein Kollege reagiert, dem ich die Perplexity-Vorlagen gemailt habe:

Ich finde sie super! Das ist GENAU der Ansatz, den ich mir vorstelle und der mir immer wieder durch den Kopf geht. Ich möchte das Lernen weiter individualisieren. Das passt hervorragend in unser Prozessmodell. Ich dachte dabei vorrangig an Phase 4 (Konsolidierung) und Phase 1 (Lernausgangslage). Die Ergebnisse des SEBs (okay, einige habe ich selbst erstellt und kann sie immer wieder nutzen) und die Idee der Klausurrückmeldung mit Förderbedarfsgedanke sind jedoch neu und eine sehr gute Idee, vor allem für die Sekundarstufe I!

Selbstverständlich muss noch einiges nachgearbeitet werden. Die Perplexity-Vorlagen liefern eine Grobstruktur. In Abhängigkeit zur Lerngruppe ist eine Verfeinerung möglich. Viele Anpassungen sind erst im Laufe des Lehr- und Lernprozesses möglich. Somit setzt auch erst dann der weitere Dialog mit den Sprachmodellen ein. Verglichen mit meiner Erinnerung aus der damaligen Zeit ist das jedoch nicht der Rede wert. Zum Vergleich: Der Link führt zu einer gezippten Datei. Nach dem Entpacken die Datei „00start.doc” aufrufen. Die Word-Datei ist mit den weiteren Dateien verlinkt. Sie sind ebenfalls im Word-Format abgelegt, damit man sie weiterverarbeiten kann, z. B. durch Ergänzungen von Aufgaben, individuellen Erklärtexten und vielem mehr.

Ich kann mich noch gut an unsere Fortbildungen erinnern. Wie häufig wurde uns gesagt: „Ja, macht Sinn. Angesichts des Zeitaufwands müsste ich eigentlich auf eine halbe Stelle gehen, um die einzelnen Phasen angemessen vorzubereiten.“ Selbst wenn man unterstellt, im Laufe der Unterrichtsjahre viele Materialien erstellt zu haben, verändern sich doch immer wieder die Lerngruppe und die damit verbundenen Herausforderungen. Mit diesem LLM habe ich in wenigen Stunden eine brauchbare Vorlage erhalten. Das hat seinerzeit, bei aller Routine viel mehr Zeit beansprucht.

Warum kein Prompt zur zweiten Phase?

Hier wahre ich meine eigene Integrität und Authentizität. Die lasse ich mir durch keine KI der Welt vorschreiben. Wozu habe ich eigentlich jahrelang studiert? Außerdem kann ich auf jahrzehntelange Unterrichtserfahrung zurückgreifen. Das schließt jedoch nicht aus, Neues dazuzulernen. Das würde ich jedoch lieber in Kooperation mit meinen (Fach)Kolleginnen und Kollegen entwickeln bzw. erarbeiten.

Rückmeldungen Kolleginnen und Kollegen

Ich habe meine (ehemaligen) Fortbildungskolleginnen und -kollegen aus den Fachbereichen Naturwissenschaften, Deutsch, Neue Fremdsprachen sowie Politik & Wirtschaft angeschrieben und sie um ihre Erfahrungen im Umgang mit LLM & Co. gebeten. Die Rückmeldungen waren zwiespältig. Ja, man bekam neue Anregungen für den Unterricht. Nein, noch läuft einiges in die falsche Richtung ( Konfabulieren (Prof.’in Zweig), Halluzinationen). Vor allem der Kollege aus dem Fachbereich Naturwissenschaften berichtete von frustrierenden Erkenntnissen für seinen Physik-Leistungskurs. Der Tenor war dennoch: Bezüglich der Unterrichtsorganisation könne man von den Tools profitieren. Fachdidaktisch wünschte man sich jedoch mehr Unterstützung von den Fachdidaktikerinnen und -didaktikern der Universitäten und Pädagogischen Hochschulen. Deren Input sei nahezu gar nicht vorhanden, so der Vorwurf.

Und doch ist dieser so nötig: Die Fremdsprachenkollegen (Englisch, Französisch, Spanisch) berichten von Reaktionen der Schülerinnen und Schüler, die sie daran zweifeln lassen, ob der Unterricht angesichts der Verfügbarkeit und der Übersetzungsfähigkeiten der LLM-Tools methodisch wie inhaltlich noch sinnvoll ist. Die Deutschlehrerin verwies auf die nahezu 100-prozentig sichere Fehlerkorrektur durch DeepL inklusive weiterer Formulierungsalternativen. Sie würde die Schülerinnen und Schüler gerne bitten, ihre Arbeiten – schon allein wegen ihrer kaum lesbaren Handschrift – durch die Tools zu jagen, um sie lesbarer zu machen, grobe Fehler zu bereinigen und ihnen schließlich die Möglichkeit zu geben, noch einmal über ihre Arbeiten zu reflektieren. Darüber hinaus zeigte sie sich angesichts der Dialogmöglichkeiten begeistert, die bis hin zur Vorbereitung von kleineren Aufführungen reichen. Hierbei arbeitet sie mit dem Fach Darstellendes Spiel zusammen. Der Kollege aus dem Fachbereich Politik und Wirtschaft äußert schließlich sein Unbehagen darüber, wie anfällig die LLMs für Desinformationen, Manipulationen, Diskriminierungen, Verzerrungen und Überwachungstechnologien sind. Wie sollte man darauf reagieren, wenn nicht durch Problemstellungen, die durch den Einsatz von LLMs entstehen?

Mathematik – Informatik

Auch in meinen Fächern (Naturwissenschaften und Informatik) muss dringend ein Diskurs stattfinden. Prof. Loviscach hat in einem Youtube- Video aufgezeigt, wie stark sein Arbeitsbereich von den Entwicklungen rund um LLMs betroffen ist. Mit Klausuraufgaben aus den Bereichen Mathematik, Informatik, Gebäudeautomation, Windenergie, erneuerbare Energie und Elektronik, die von unterschiedlichen LLMs gelöst wurden und die er mit „Magna cum laude” bewertet hat, bestätigt sehr erstaunlichen „Kompetenzen“ der von ihm getesteten LLMs. Indirekt stellt er die Frage, wie sich seine Lehre angesichts dieser rasanten Entwicklung verändern müsse. Übertragen auf die schulische Bildung stellt sich für mich die Frage, welche Basisausbildung in Zukunft erforderlich ist. Heymann würde es im Fach Mathematik vermutlich bei den Inhalten Arithmetik, Prozentrechnung, Dreisatz und Schätzen bewenden lassen.

Rückblick: Wir schreiben das Jahr 1996: In den Printmedien wird eine Habilitationsschrift von Hans Werner Heymann mit der provokanten Aussage zitiert, dass die Vermittlung der Inhalte des Mathematikunterrichts bis zur 8. Klasse – darunter Addition, Subtraktion, Multiplikation, Division, Überschlagsrechnung, Dreisatz und Prozentrechnung – bereits eine ausreichende Berufsvorbereitung darstelle.[2]https://schule-in-der-digitalen-welt.de/7-evaluation/

Vielleicht war es 1996 noch kein Thema, doch ich halte aus heutiger Sicht die Vermittlung von Inhalten zur Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für essenziell. Aber was dann? Viele der Übungsaufgaben aus den Schulbüchern ab Jahrgangsstufe 8 wurden richtig gelöst. Welche Konsequenzen ergeben sich für uns im Mathematikunterricht, wenn in der beruflichen Ausbildung gefordert wird, sich vor allem auf die Inhalte bis zur 8. Klasse zu konzentrieren? Lediglich die zukünftigen NaWi-Uni-Aspiranten haben erweiterten Qualifikationsbedarf in mathematischen Kalkülfragen. In der Informatik gestaltet sich die Sache noch dramatischer. Fast jeder Code wird mittlerweile fehlerfrei erzeugt. Somit benötige ich „nur noch” die Kompetenz, richtig zu prompten und die Codes zu prüfen. Das erfordert sicherlich auch Basiskompetenzen, die jedoch nicht über Jahre hinweg aufgebaut und gepflegt werden müssen.

In seiner Habilitationsschrift aus dem Jahr 1996 forderte Heymann, sich diesen sieben allgemeinbildenden Aufgaben zuzuwenden, die zudem fächerübergreifend umgesetzt werden können: Lebensvorbereitung, Stiftung kultureller Kohärenz, Weltorientierung, Anleitung zum kritischen Vernunftgebrauch, Entfaltung von Verantwortungsbereitschaft, Einübung in Verständigung und Kooperation, Stärkung des Schüler-Ichs.[3]ebda.

Das Wording ist sicher an die heutige Zeit anzupassen, doch der Inhalt ist grundsätzlich übertragbar. Zusammenfassend lassen meine Erfahrungen und die meiner Kolleginnen und Kollegen nur eine Schlussfolgerung zu. Die Curricula müssen verändert oder zumindest deutlich angepasst werden. Zudem müssen sie, spätestens ab der Jahrgangstufe 8 fächerübergreifend und/oder -verbindend angelegt sein. Keine Schülerin und kein Schüler wird in seinem späteren Beruf in seiner eigenen Berufsdomäne tätig sein. Das Arbeitsgebiet wird immer interdisziplinär ausgerichtet sein. Dafür muss die Schule die entsprechenden Voraussetzungen schaffen – curricular wie mental.

 

Fächerübergreifende, -verbindende Ansätze

Lehrkräfte müssen nicht warten, sondern können bereits jetzt, auch ohne große Umbauten im Curriculum, gezielt und fächerübergreifend Future Skills fördern. Dies ist durch kleine Module, kluge Partnerprojekte und mutige Diskussionen über Werte, Wandel und Wirklichkeit möglich. Wichtig ist ein gemeinsames Mindset im Kollegium. Antoine de Saint-Exupéry (französischer Schriftsteller) sagte dazu vor 100 Jahren: „Unsere Aufgabe ist es nicht, die Zukunft vorherzusehen, sondern sie zu ermöglichen.“ Darüber hinaus können Lehrkräfte agile Lehrmethoden einführen, die Jugendlichen dabei helfen, relevante Fähigkeiten für die Arbeitswelt zu entwickeln. Praktika, Projektarbeit und praxisnahe Aufgaben können dabei helfen, theoretisches Wissen in praktische Fähigkeiten umzusetzen.

In Norwegen sind fächerübergreifende Projekte curricular verankert. Aktuell durch die Themen: Demokratie und Bürgerbeteiligung, nachhaltige Entwicklung, Gesundheit und Lebenskompetenz. Übertragen auf unser Bildungssystem, z. B. bezüglich „Nachhaltige Entwicklung”

  • Berechnung des ökologischen Fußabdrucks (MINT)
  • Diskussion über Konsumverhalten (Deutsch, Sozialkunde)
  • Gestaltung von Informationskampagnen (Kunst und Sprache)
  • Reflexion über persönliche Werte (Philosophie, Ethik/Religion)

Didaktische Zugänge zur Kooperation im Kollegium gelingen etwa durch Themenwochen oder Projekttage, fächerübergreifende Module (3–6 Unterrichtsstunden), Lernprodukte (Podcasts, Blogs, Websites, Erklärvideos). Didaktisch/methodisch bietet sich das

an.

Finanzbildung im fächerübergreifenden, -verbindenden Ansatz

Aber auch Alltagsfragen bieten sich an, aufgegriffen zu werden. Immer wieder wird gefordert, Finanzbildung in den Lehrplan aufzunehmen. Zuletzt wurde dies am 5. Oktober 2025 in der SZ gefordert: Finanzbildung muss auf den Lehrplan. Sonst wird es nie echte Chancengleichheit geben. Ich habe mich gefragt, wie ein Team, das Mathematik und PoWi/Sowi unterrichtet, von dem Tool Perplexity unterstützt werden kann. Mit folgendem Prompt habe ich es befragt:

Es wird schon seit langem gefordert, Finanzbildung in der Schule zu ermöglichen. Kannst du einmal fächerübergreifende Unterrichtseinheiten skizzieren, die die aktuellen Lehrziele in Mathematik und Politik einbezieht?

Was mich beeindruckt hat, waren die Quellen, die das Tool einbezogen hat: Zur Antwort, inkl. Angaben zu den genutzten Quellen.

Darüber hinaus können Schulen ihren Schülerinnen und Schülern eine geeignete Berufsorientierung bieten, indem sie moderne, digitale und praxisnahe Ansätze verfolgen, die sich an den Bedürfnissen, den Interessen sowie den technologischen Kompetenzen der Schülerinnen und Schüler orientieren. Dazu nun mehr.

Berufsorientierung

Der Bericht über die Expo zeigt, wie präsent KI bereits bei unseren Schülerinnen und Schülern der Abschlussklassen ist – sei es im Realschul- oder im Gymnasialbereich. Im Hinblick auf die Berufsorientierung sind die durch KI erzeugten Substituierbarkeitspotenziale von Interesse, also die Frage, welche Aufgaben und Berufe technisch durch Computer und Maschinen ersetzt werden könnten. Konkret sind Beispiele mit einem besonders hohen Substituierbarkeitspotenzial z. B. Bäcker, Buchhalter und Kassierer, mit einem besonders niedrigen z. B. Erzieher, Ärzte und Friseure. Die Diskussion über die Bedeutung traditioneller und digitaler Kompetenzen bietet die Gelegenheit, mit den Schülerinnen und Schülern über die Anforderungen und Chancen der Arbeitswelt von morgen zu sprechen, beispielsweise durch Projekte, Recherchen oder Gespräche mit externen Experten.

Am Beispiel des Online-Tools „Jobfuturomat“, das Berufe nach ihrer Substituierbarkeit analysiert, wird aufgezeigt, welche Berufe wie stark betroffen sein werden. Lehrkräfte könnten ihren Schülern mit diesem Tool ermöglichen, ihre Wunschberufe zu untersuchen und die Ergebnisse zu diskutieren, wie in diesem Video (ab 10:30) vorgestellt.

Ob KI einen Job kaputt macht? Auf diese Frage geht dieser Beitrag ein: 

Y-History-Reporterin Julia recherchiert mit künstlicher Intelligenz! Sorgen hat ihr das lange nicht gemacht: „Ich mache schließlich was mit dem Kopf. Das kann mir keiner nehmen.“ Doch mittlerweile fragt sie sich: Wie lange noch? Ist das echt „nur“ Arbeit 4.0, mit den üblichen Risiken und Nebenwirkungen? Oder killt KI im großen Stil Jobs – auch meinen? Julia probiert mit Forschern eine brandneue Übersetzer-KI aus, entlarvt mit einer Faktencheckerin Video-Fakes und steigt zwischendurch tief ins Filmarchiv. Dort findet sie unsere alten Ängste (Roboter bauen Autos!), unsere Träume (Eine Maschine komponiert!) und manchmal auch Komisches: Der elektronische Heiratsvermittler war 1963 jedenfalls ein ziemlich cooler Vorläufer für Tinder & Co….

Ab Minute 17 werden kreative Berufe und ab Minute 23 der Journalismus berufsspezifisch hinterfragt.

Die Beschäftigung mit den durch die Digitalisierung bedingten Veränderungen, die Förderung der Reflexion über berufliche Zukunftssicherheit und Weiterbildungsbereitschaft sowie das Ausprobieren von Tools wie dem Jobfuturomat bieten einen praxisnahen Zugang zur beruflichen Wirklichkeit und orientieren sich eng an den aktuellen Entwicklungen der Arbeitswelt. Prof. Weber vom Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung äußert sich im o. g. ARD-Video-Beitrag (ab etwa 15:30) u. a. zum Thema KI im Bildungssystem: „Es geht nicht um IT-Expertise, sondern um die Fähigkeit, damit zu arbeiten, abstrakt zu denken, zu kommunizieren, zu lernen und sich selbst und den eigenen Job zu organisieren.”

Idee für eine Unterrichtseinheit/Projektag „Berufsorientierung“

In Kenntnis der oben vorgestellten Videos und der ersten Berührungen mit dem Online-Tool Futuromat: Warum nicht Schülerinnen und Schüler mit einer Methode vertraut machen, die sich mit auf die Zukunft ausgerichteten Fragestellungen als sinnvoll erwiesen hat und in Schulen noch selten anzutreffen ist? Das Design-Thinking-Verfahren.

Thema: „Gestalte die Zukunft deiner Arbeit“ – Schülerteams entwickeln kreative Lösungen für Fragen rund um die Zukunft der Arbeitswelt im Zeitalter von KI.
Zielgruppe: Sek I/II, alle Schulformen
Dauer: 6–8 Unterrichtsstunden
Fächer: Ethik, Wirtschaft, Deutsch, Informatik, Kunst, Politik

Geförderte Kompetenzen:

  • Kognitiv: Problemlösen, Kreativität, systemisches Denken
  • Technologisch: digitale Tools im Problemlösungsprozess nutzen
  • Sozial: Teamarbeit, Kommunikation, Perspektivenübernahme
  • Selbstkompetenz: Selbstorganisation, Eigenverantwortung, Sinnorientierung

Warum ist Design Thinking nützlich? [4] … Continue reading

  • Es hilft, komplexe Probleme zu lösen, indem es den Fokus auf die Nutzer legt.
  • Es ermöglicht die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen, die wirklich von den Nutzern gewünscht werden.
  • Es fördert eine offene Fehlerkultur und das systematische Hinterfragen von Annahmen.

Die Umsetzung wird durch den Einsatz eines LLMs Ihrer Wahl sicher erleichtert, wie meine ersten Tests gezeigt haben. Allerdings fehlte mir der lokale Bezug, sowohl was die zu beteiligenden Firmen und Betriebe als auch die beteiligten Schülergruppen angeht. Deren Erwartungen müssen unbedingt in die Prompts bzw. in den Dialog mit den LLMs eingebunden werden, wie die Antwort von ChatGPT auf meinen Prompt zeigt:

Gemeinsam mit den Schülern möchte ich der Frage nachgehen: Wie kannst du die richtige Berufswahl treffen? Gewöhnlich werden dazu Praktika in Betrieben oder Berufsorientierungstage durch einschlägige Agenturen angeboten. Angesichts der Entwicklungen rund um KI scheint mir das jedoch nicht mehr angemessen zu sein. Eignet sich das Design-Thinking-Modell (vgl. https://hpi.de/d-school/) für die Umsetzung in meinen Lerngruppen?

Antwort ChatGPT

Das ist ein spannender Ansatz! Deine Überlegung, klassische Formate der Berufsorientierung (Praktika, Infotage, Beratungsagenturen) infrage zu stellen, ist im Lichte der schnellen Entwicklungen rund um KI sehr berechtigt. Gerade weil viele heutige Berufsbilder sich stark verändern oder erst noch entstehen, erscheint es sinnvoller, die Schüler:innen methodisch zu befähigen, ihre eigenen Wege zu entwickeln – und hier passt Design Thinking sehr gut.

Warum sich das Modell eignet:

  1. Nutzerzentrierung:
    Im Design Thinking steht der Mensch mit seinen Bedürfnissen im Mittelpunkt. Übertragen auf die Berufswahl heißt das: Die Schüler reflektieren nicht nur „Welche Berufe gibt es?“, sondern „Welche Stärken, Interessen, Werte habe ich – und wie passen diese zu möglichen Tätigkeiten in einer von KI geprägten Zukunft?“.
  2. Iteratives Vorgehen:
    Berufsorientierung ist kein einmaliger Prozess, sondern ein Ausprobieren, Verwerfen, Neujustieren. Das iterative Arbeiten im Design Thinking spiegelt diesen realen Prozess sehr gut wider.
  3. Kreativität und Zukunftsorientierung:
    Klassische Berufsorientierung vermittelt oft ein statisches Bild von Berufsfeldern. Design Thinking ermutigt dagegen, neue Ideen zu generieren – etwa: „Wie könnte mein Traumberuf in 10 Jahren aussehen?“ oder „Welche Kombination aus KI-gestützten und menschlichen Fähigkeiten wird dann gefragt sein?“
  4. Teamarbeit und Perspektivwechsel:
    Berufswahl ist oft ein sehr individueller Prozess. Im Design Thinking profitieren Schüler:innen davon, gemeinsam Ideen zu entwickeln, andere Blickwinkel einzunehmen und ihre eigenen Sichtweisen zu erweitern.
  5. Verbindung zu KI-Themen:
    Man kann gezielt Szenarien einbauen: Welche Berufe werden durch KI unterstützt oder transformiert? Welche Kompetenzen bleiben unersetzlich? Welche neuen Chancen entstehen?

Mögliche Umsetzungsschritte im Unterricht (stark verkürzt, orientiert an den Phasen des HPI-Modells):

  • Verstehen: Schüler analysieren ihre eigenen Interessen, Stärken, Werte.
  • Beobachten: Interviews mit Berufstätigen, KI-Experten oder Eltern; Recherchen zu „Future Skills“.
  • Sichtweise definieren: Formulieren von Leitfragen wie „Wie finde ich einen Beruf, der zu mir passt und zukunftssicher ist?“
  • Ideen finden: Brainstorming zu Berufsbildern der Zukunft, Rollen, die KI nicht übernehmen kann, Kombinationen aus Technik und Menschlichkeit.
  • Prototyp entwickeln: Schüler entwerfen z. B. ein persönliches Zukunftsportfolio oder eine „Berufslandkarte“ für sich selbst.
  • Testen: Rückmeldungen aus der Gruppe, von Eltern oder externen Fachleuten einholen.

👉 Fazit: Ja, das Design-Thinking-Modell eignet sich sehr gut für deine Fragestellung. Es verschiebt den Fokus von der Anpassung an bestehende Berufsbilder hin zu einer selbstbestimmten, kreativen Auseinandersetzung mit den Möglichkeiten der Zukunft.

Soll ich dir einen konkreten Stundenablauf (z. B. für 4–6 Doppelstunden) entwerfen, der zeigt, wie du das mit deinen Lerngruppen durchführen kannst?

Super! Ich skizziere dir einen Unterrichtsablauf auf Basis von Design Thinking für etwa 4–6 Doppelstunden (je nach Tiefe und Lerngruppe). Die Struktur lehnt sich an die Phasen der HPI-D-School an, ist aber für die schulische Umsetzung vereinfacht.

Thema: „Wie kannst du die richtige Berufswahl treffen?“

Methode: Design Thinking
Zielgruppe: Sek. I / Sek. II (anpassbar)

Doppelstunde 1: Einstieg & Verstehen

  • Impuls: Kurze Diskussion „Berufe heute vs. in 15 Jahren – was verändert sich durch KI?“
  • Mini-Input Lehrkraft: Veränderungen von Berufsbildern durch Automatisierung/KI, Beispiele neuer Tätigkeiten.
  • Übung: Schüler:innen füllen ein „Self-Assessment Canvas“ aus (Stärken, Interessen, Werte, Hobbys, Wünsche).
  • Hausaufgabe/Recherche: Interviews mit Eltern, Freunden oder Berufstätigen zu deren Berufswahl und veränderten Anforderungen.

Doppelstunde 2: Beobachten & Empathie

  • Austausch: Ergebnisse der Interviews zusammentragen.
  • Perspektivwechsel:
    • Rollenspiel: „Ich bin eine KI – welchen Beruf könnte ich besser machen als ein Mensch? Wo bleibe ich außen vor?“
    • Diskussion: Welche menschlichen Fähigkeiten bleiben unverzichtbar?
  • Mapping: Sammlung auf Plakat oder digitalem Whiteboard („Future Skills Map“).

Doppelstunde 3: Sichtweise definieren

  • Gruppenarbeit: Jede Gruppe formuliert eine Leitfrage, z. B.:
    • „Wie finde ich einen Beruf, der zu meinen Stärken passt?“
    • „Wie kombiniere ich Technik und Menschlichkeit?“
    • „Wie bleibe ich flexibel, wenn sich Berufe ständig ändern?“
  • Clustern: Gemeinsame Auswahl von 2–3 Kernfragen, die für alle relevant sind.
  • Auftrag: Jede Gruppe bearbeitet eine Leitfrage weiter.

Doppelstunde 4: Ideen entwickeln

  • Kreativtechniken: Brainstorming, 6-3-5-Methode oder „Crazy 8s“ (8 Ideen in 8 Minuten).
  • Sammeln: Viele Ideen zu möglichen Berufsfeldern, Zukunftswegen, persönlichen Strategien.
  • Auswahl: Gruppen wählen ihre 1–2 besten Ideen, die sie konkretisieren wollen.

Doppelstunde 5: Prototyping

  • Produkte entwickeln (frei wählbar, z. B.):
    • Persönliche Berufslandkarte (visuelle Übersicht möglicher Berufsfelder).
    • Zukunfts-Portfolio (Stärken, Ideen, Handlungsschritte).
    • Prototyp einer App/Website zur Berufswahl (Skizze auf Papier).
    • Kurzfilm/Podcast „Mein Beruf in 2035“.
  • Zwischenfeedback: Gruppen tauschen ihre Prototypen aus und geben Rückmeldungen.

Doppelstunde 6: Testen & Reflexion

  • Präsentationen: Jede Gruppe stellt ihre Ergebnisse/Prototypen vor.
  • Feedback: Von Mitschüler:innen, evtl. eingeladenen Eltern, Berufsberater:innen.
  • Reflexion:
    • „Was habe ich über mich gelernt?“
    • „Wie kann ich Design Thinking auch auf andere Lebensentscheidungen anwenden?“
    • „Welche Rolle spielt KI bei meiner Berufswahl – Chance oder Risiko?“
  • Abschlussprodukt: Persönlicher „Zukunftsbrief“ an sich selbst: „In 10 Jahren will ich…“

🔧 Materialien:

  • große Plakate, Post-its, Marker
  • ggf. digitale Tools (Miro, Padlet, Canva)
  • Templates (Self-Assessment Canvas, Future Skills Map, Berufslandkarte)

👉 Vorteil: Der Ablauf ist flexibel – du kannst auch nach Doppelstunde 4 stoppen (wenn Zeit knapp ist) oder durch externe Inputs (z. B. kurze Experteninterviews per Videocall) anreichern.

Soll ich dir für die Umsetzung ein Template-Set (z. B. für Self-Assessment Canvas, Future Skills Map, Berufslandkarte) entwerfen, das du direkt in deiner Lerngruppe einsetzen kannst?

Perfekt 👍 Dann stelle ich dir ein kleines Template-Set zusammen, das du direkt mit deinen Lerngruppen einsetzen kannst. Ich halte es so offen, dass du es sowohl analog (Plakat/Post-its) als auch digital (Padlet, Miro, Canva, Google Slides) nutzen kannst.

📌 1. Self-Assessment Canvas („Ich im Überblick“)

Ziel: Schüler:innen reflektieren Stärken, Interessen, Werte und mögliche Berufsmotive.

Struktur (einfaches Blatt oder A3-Poster):

  • Meine Stärken (Was kann ich gut?)
  • Meine Interessen (Womit beschäftige ich mich gern?)
  • Meine Werte (Was ist mir im Leben wichtig?)
  • Meine Lernfelder (Was möchte ich noch verbessern?)
  • Meine Zukunftswünsche (Wo sehe ich mich in 10 Jahren?)

👉 Tipp: Mit Symbolen, Farben oder Bildern arbeiten lassen – macht das Ergebnis persönlicher.

📌 2. Future Skills Map

Ziel: Bewusstsein für Kompetenzen, die in einer KI-geprägten Zukunft wichtig sind.

Vorlage (Kreisdiagramm oder Mindmap):

  • Technische Skills (z. B. Datenverständnis, Umgang mit KI, digitale Werkzeuge)
  • Soziale Skills (Kommunikation, Teamfähigkeit, Empathie)
  • Kognitive Skills (Problemlösen, kritisches Denken, Kreativität)
  • Selbstkompetenzen (Resilienz, Flexibilität, Eigenverantwortung)

👉 Schüler:innen können die Map individuell ausfüllen und mit Beispielen aus ihrem Alltag ergänzen („Ich trainiere Teamfähigkeit beim Fußball“).

📌 3. Berufslandkarte („Mein Berufswelt-Atlas“)

Ziel: Ideen zu möglichen Berufsfeldern visualisieren.

Vorlage (Landkarte mit Feldern oder Zonen):

  • Sichere Zonen: Berufe, die heute schon bekannt sind.
  • Wachstumszonen: Zukunftsberufe (z. B. KI-Ethikberater, Green-Engineer).
  • Unbekannte Zonen: Fantasievolle Ideen („Berufe, die es vielleicht bald gibt“).
  • Meine Route: Markierung des eigenen Weges (z. B. mit Symbolen für Schule, Ausbildung, Studium, Beruf).

👉 Variante: Schüler:innen zeichnen Symbole, erstellen Steckbriefe zu Berufen oder verknüpfen ihre Map mit der Self-Assessment Canvas.

📌 4. Reflexionskarten

Für den Abschluss oder zur Zwischenauswertung:

  • „Eine Fähigkeit, die mir für meine Zukunft wichtig ist…“
  • „Ein Berufsfeld, das mich neugierig macht…“
  • „Eine Rolle, die KI in meinem Beruf spielen könnte…“
  • „Ein nächster Schritt, den ich unternehmen möchte…“

👉 Diese Karten lassen sich leicht auf A6 drucken oder digital in Mentimeter/Padlet einsetzen.

🔧 Wenn du möchtest, kann ich dir die Vorlagen auch grafisch als PDF/PowerPoint zum direkten Ausdrucken oder für Beamer/Whiteboard gestalten – dann hättest du sofort einsatzfähige Arbeitsblätter.

👉 Soll ich dir diese grafisch aufbereitete Version (z. B. als PDF) vorbereiten?

 

Self-Assessment Canvas

Meine Stärken (Was kann ich gut?)

Meine Interessen (Womit beschäftige ich mich gern?)

Meine Werte (Was ist mir wichtig?)

Meine Lernfelder (Was möchte ich verbessern?)

Meine Zukunftswünsche (Wo sehe ich mich in 10 Jahren?)

 

Schlussbemerkung

Nils Fischer (s.o.) weiter:[5] … Continue reading

Google hat mit „Learn Your Way“ ein Programm gestartet, das zwar noch in der Experimentierphase ist, aber schon zeigt, wohin die Reise geht: zu vollständig individualisierten, adaptiven Lernwegen. Jeder Lernende bearbeitet ein Thema so lange, bis der nächste Meilenstein erreicht ist – nicht länger, nicht kürzer.
Das bedeutet ein Redesign unseres Schulsystems:

  • Weg von linearen Curricula,
  • hin zu flexiblen Lernpfaden,
  • unterstützt durch KI, die Inhalte, Übungen und Feedback maßgeschneidert anbietet.

Wie Fischer bin auch ich der Meinung, dass sich die Schulbuchverlage neu erfinden müssen. Wie schon so häufig beschrieben: Lehrkräfte müssen ihre Mindsets überdenken, ihre Rolle überprüfen und sich von reinen Inhaltsvermittlern zu Lernbegleitern und Kompetenzcoaches entwickeln. „Die Frage ist nicht, ob dieser Wandel kommt, sondern nur noch, wie schnell wir ihn zulassen“, so der Schulleiter abschließend.

In diesem zweiten Beitrag meiner Reihe habe ich mir vorgenommen, diesen Wandel curricular zu skizzieren. Dabei geht es um die Frage: „Wie lässt sich der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Schule und Unterricht verantwortungsvoll gestalten?” Bezüglich einer Auseinandersetzung auf Schulebene habe ich bereits in meinem Einführungsartikel darauf Bezug genommen.

Die Verfahren der datengestützten Schulentwicklung sind ein Werkzeug, um die angesprochenen Aspekte empirisch zu erfassen, zu reflektieren und in konkrete Qualitätsentwicklungsprozesse zu überführen. Damit können Schulen im gesellschaftlichen Wandel mit KI Orientierung gewinnen, digitale Kompetenzen stärken und zugleich gesellschaftliche Verantwortung im Einsatz von KI sichern. Wichtig ist dabei eine reflexive, transparente und partizipative Praxis, die gesellschaftliche, pädagogische und technische Perspektiven integriert.

Wenn Schulleitungen und Kollegien die Einführung von KI-Tools als lernendes System gestalten, kann aus anfänglicher Skepsis konstruktive Gestaltungskompetenz entstehen. Das ist ein entscheidender Schritt, um den Bildungsauftrag im digitalen Zeitalter zu erfüllen.

KI-Tools können Unterrichtsvorbereitungen ermöglichen, Lernprozesse unterstützen, Diagnosen erleichtern und Feedback automatisieren. Doch wer überprüft, wie gut sie das tun? Genau darum wird es in meinem dritten Beitrag gehen. Ich werde eine Reihe verschiedener Qualitätssicherungskonzepte vorstellen, die den Einsatz von KI aus pädagogischer, rechtlicher und technischer Sicht absichern. Durch klare Kriterien, Prozessschritte und Verantwortlichkeiten werden Vertrauen und Transparenz geschaffen.

… Stay tuned …

References

KI in der Schule (1): Bildungsforschung

Oct 1, 2025 | #LernenmitKI, Allgemein, Evaluation, Schulentwicklung, Unterricht

Künstliche Intelligenz, konkret in Form von Sprachmodellen (auch LLM genannt), ist längst in vielen Lebensbereichen angekommen: in Suchmaschinen, Textverarbeitung, Übersetzung, Bildbearbeitung und zunehmend auch in der Bildung. Drei von vier Schülerinnen und Schülern in Deutschland nutzen bereits KI im Unterricht, oft ohne das Wissen der Lehrkräfte. Das bestätigen aktuelle Interviews mit Bildungsforschern. Der Einsatz von Sprachmodellen in Schulen wird jedoch noch von erheblichen Vorbehalten begleitet. Viele Lehrkräfte haben KI-Tools bislang nie selbst erprobt und verfügen daher nicht über das notwendige Erfahrungswissen, um Chancen und Risiken fundiert einschätzen zu können. Wie notwendig eine kollegiale Befassung mit diesem Thema ist, zeigt das Impulspapier der Ständigen Kommission der KMK[1]https://www.swk-bildung.org/content/uploads/2024/02/SWK-2024-Impulspapier_LargeLanguageModels.pdf:

Der Einsatz von LLM sollte angepasst an die Bildungsetappen erfolgen. In der Grundschule und zu Beginn der Sekundarstufe I sollte weitgehend auf LLM verzichtet werden. Stattdessen sollte der systematische Aufbau von basalen Lese- und Schreibkompetenzen fokussiert werden, die den gesamten Schreibprozess, d. h. die rekursiv-iterative Planung, Erstellung und Revision von Texten systematisch berücksichtigen. Analoges Schreiben ist Aufgabe aller Fächer, um den fachspezifischen Aufbau von Wissen und Kompetenzen zu unterstützen. Im Laufe der Sekundarstufe I können zunehmend digitale Tools zur Erstellung von Texten eingesetzt werden, die Verwendung von LLM sollte in den ersten Jahren nur sehr eng begleitet erfolgen.
Ab der achten Jahrgangsstufe ist ein regelmäßiger Einsatz von LLM als Schreibunterstützung in allen schulischen Fächern, in denen schriftlichen Leistungen erbracht werden müssen, zu erwägen. Ab der Sekundarstufe II können LLM vielfältig zur Erstellung von Texten verschiedener Genres eingesetzt werden (hilfsmittelunterstützt), während weiterhin auch Texte ohne LLM (hilfsmittelfrei) erstellt werden.

Ich stehe Forderungen, die nicht so schnell umsetzbar sind, jedoch skeptisch gegenüber. Meine Skepsis begründet sich unter anderem auch in der Reaktion der KMK auf das Impulspapier der von ihr ins Leben gerufenen Ständigen Kommission (SWK): Sie hält einen weitgehenden Verzicht in der Grundschule und in den ersten Jahren der Sekundarstufe für „erörterungsbedürftig“.[2]https://www.kmk.org/fileadmin/veroeffentlichungen_beschluesse/2024/2024_10_10-Handlungsempfehlung-KI.pdf Demnach dürften die darüber hinausgehenden Forderungen nach einer spezifischen KI für Schulen (Telli?), einer KI als Lernbegleiter (Tutoring) sowie einer Entrümpelung der Lehrpläne in weiter Ferne liegen. [3]https://www.swr.de/swrkultur/leben-und-gesellschaft/ki-im-klassenzimmer-rettet-kuenstliche-intelligenz-das-schulsystem-forum-2025-09-16-100.htmlDie letzte Änderung der (Kern)Curricula liegt 30 Jahre zurück und eine neue ist nicht in Sicht. Die Schulen benötigen jedoch sofort Strategien, wie sie die Sprachmodelle nutzen können. Wie sollen sie diese Herausforderung angehen? In einem Podcast des SWR [4]ebda. wird das eine oder andere angedeutet:

  • Schulinterne Leitfäden: Schulen können vorhandene Handreichungen und Leitfäden nutzen, um festzulegen, wie KI-Systeme datenschutzkonform und pädagogisch sinnvoll eingesetzt werden.
  • Nutzung frei zugänglicher, geprüfter Tools: Für Unterricht und individuelle Förderung lassen sich Aufgaben, Texte oder Erklärungen generieren, die an unterschiedliche Sprachen oder Leistungsvoraussetzungen angepasst sind.
  • Materialerstellung und Unterrichtsentwürfe: Lehrkräfte können Sprachmodelle für die Entwicklung von Arbeitsblättern, Unterrichtsstunden und differenzierten Materialien einsetzen.

Bildungsforscher wie Steve Joordens betonen, dass diese Auseinandersetzung nicht nur technische, sondern vor allem didaktische und ethische Fragen umfasst:[5]https://hochschulforumdigitalisierung.de/ki-und-der-paradigmenwechsel-in-der-bildung-von-sorge-zu-chance/

Die Bildung steht heute vor einem eigenen Paradigmenwechsel, der nicht von der Physik, sondern von der künstlichen Intelligenz angetrieben wird. Ähnlich wie frühere Veränderungen in der Wissenschaft ist dieser Moment gekennzeichnet durch das Versagen traditioneller Methoden angesichts neuer Realitäten. Nirgendwo wird dies deutlicher als in der Leistungsbeurteilung, wo die KI grundlegende Annahmen darüber in Frage stellt, wie wir Lernen bewerten.

Big Data: Schulbarometer 2025

Umgang mit KI

62 % der Lehrkräfte fühlen sich im Umgang mit KI-Tools unsicher.

Nutzung von KI

  • 31 % haben KI-Tools im vergangenen Jahr gar nicht genutzt, 31 % nutzen sie regelmäßig.

Von denen, die KI-Tools regelmäßig nutzen:

  • Die Mehrheit erwartet negative Folgen des KI-Einsatzes für soziale, kommunikative und kritische Kompetenzen der Schüler:innen, sieht aber Potenziale bei individualisierter Förderung.
  • Hoher Fortbildungsbedarf besteht zur Nutzung von KI im Unterricht und zur Förderung kritischen Denkens

Anwendungen von KI

Hauptanwendungen: Aufgaben- und Unterrichtsplanung, selten Bewertung von Schülerarbeiten oder Analyse von Lernverlaufsdaten.

Rückmeldung zur Arbeitszufriedenheit

  • Über 80 % der Lehrkräfte sind grundsätzlich zufrieden, 70 % würden den Beruf wieder wählen, 90 % arbeiten gerne an ihrer Schule.
  • Fast ein Drittel fühlt sich mehrmals pro Woche erschöpft, 10 % sogar täglich.
  • Besonders jüngere Lehrkräfte berichten häufiger von Erschöpfung und Zynismus.
  • Vier Wohlbefindens-Profile wurden identifiziert; etwa ein Drittel ist „glücklich“, ein weiteres Drittel „zufrieden

Bildungsforschung

Auswertung: KI an, Hirn aus? Warum wir neu denken müssen (HR-Info)
In dem HR-Info- Beitrag betont Harald Gapski die gesellschaftlichen und gesellschaftswissenschaftlichen Dimensionen der KI-Entwicklung, insbesondere die gesellschaftlichen Implikationen, die mit dem Einsatz von KI im Bildungssystem verbunden sind. Er hebt hervor, dass eine umfassende Auseinandersetzung notwendig ist, bei der unterschiedliche Perspektiven – etwa gesellschaftliche, psychologische, wirtschaftliche und soziale – zusammengeführt werden. Dabei stellt er die Bedeutung einer kritischen Reflexion über die Biases, Diskriminierungen und wirtschaftlichen Interessen hinter KI-Anwendungen heraus, die auch im Bildungsbereich eine Rolle spielen. Für die Bildungsforschung bedeutet dies, dass der Einsatz von KI nicht nur technikorientiert betrachtet werden darf, sondern im Kontext gesellschaftlicher Strukturen und Zugangsgerechtigkeit analysiert werden muss.

Ulrike Cress fokussiert in dem Podcast auf die kognitiven und epistemologischen Herausforderungen, die KI mit sich bringt. Sie warnt vor der Gefahr, dass durch die leichte Zugänglichkeit zu KI-generierten Texten das eigene Wissen und kritische Denken gefährdet werden könnten. Sie unterstreicht, dass Wissen nicht nur aus Daten besteht, sondern auch die Fähigkeit, diese kritisch zu hinterfragen. Für die Bildungsforschung bedeutet das, dass die Vermittlung von Medienkompetenz, kritischer Reflexion und einer reflektierten Nutzung von KI im Unterricht zentral sein muss. Es gilt, die Schüler zu befähigen, die Angebote der KI sinnvoll zu hinterfragen, um den Verlust an Urteilskraft und eigenständigem Denken zu verhindern.

Die Verbindung zwischen beiden Positionen liegt in der Notwendigkeit, Bildung als gesellschaftlichen und kognitiven Prozess zu verstehen: Einerseits fordert Gapski, die gesellschaftlichen Auswirkungen und sozialen Gerechtigkeitsthemen bei der Integration von KI im Bildungssystem zu berücksichtigen, andererseits warnt Cress vor einer unkritischen Nutzung und betont die Wichtigkeit, das kritische Denken und Wissen der Schüler zu fördern. Für die Bildungsforschung heißt das, eine vielschichtige Perspektive einzunehmen, die technologische Innovationen mit gesellschaftlicher Verantwortung und pädagogischer Qualität verbindet. Nur so kann gewährleistet werden, dass KI im Bildungsbereich sinnvoll, reflektiert und gerecht eingesetzt wird.

Auswertung: „KI im Klassenzimmer – rettet künstliche Intelligenz das Schulsystem“ (SWR)
Der Podcast „KI im Klassenzimmer – rettet künstliche Intelligenz das Schulsystem“ [6]https://www.swr.de/swrkultur/leben-und-gesellschaft/ki-im-klassenzimmer-rettet-kuenstliche-intelligenz-das-schulsystem-forum-2025-09-16-100.html stellt die zentralen Herausforderungen und Chancen der KI-Nutzung an deutschen Schulen vor. Eva Röder (SWR) diskutiert diese mit

  • Prof. Dr. Ulrike Cress, Direktorin des Leibniz-Instituts für Wissensmedien in Tübingen,
  • Stefan Jakobs, Co-Vorsitzender der Gewerkschaft Erziehung und Wissenschaft Rheinland-Pfalz,
  • Prof. Dr. Tobias Keber, Landesdatenschutzbeauftragter in Baden-Württemberg.

Die Diskutanten betonen, dass KI das Schulsystem nicht „rettet“, aber tiefgreifende Veränderungen ermöglicht und erfordert. Sie fordern einen sorgfältigen pädagogischen und technischen Einsatz, die Entwicklung übergreifender Digitalkompetenzen sowie die Berücksichtigung des Datenschutzes durch das Zusammenwirken aller Beteiligten – von Lehrkräften bis hin zu Forschung und Politik.

Der Podcast geht besonders auf die pädagogischen Perspektiven ein. Prof. Cress ordnet den LLMs Lernbegleitungsfunktionen zu. Sie können Lernprozesse initiieren und Jugendliche zur aktiven Auseinandersetzung mit Wissen anregen. Gleichwohl benötigt es laut der Forscherin eine in der Fachpädagogik entwickelte pädagogische KI, in die fachdidaktisches Wissen integriert wird, damit die Lernförderung nicht nur datengetrieben, sondern auch fachlich sinnvoll erfolgt. Die Lehrkraft bleibt bei der Förderung und Beurteilung von Lernfortschritten zentral und soll sich nicht von KI-Vorschlägen ersetzen lassen.

Auswertung: Your Brain on ChatGPT (MIT)
Der Bildungsforscher Klaus Zierer warnt vor dem Einsatz von KI in den Schulen. «ChatGPT & Co. haben in der Schule keinen Platz», sagt der Ordinarius für Schulpädagogik der Universität Augsburg. Das Ziel von Schule sei, dass der Mensch das Denken lerne und sich bilde. «Es nützt ihm nichts, wenn der Rechner die an ihn gestellten Denkaufgaben in Sekundenschnelle erfüllt und ihm Stunden später außer der Lösung nichts mehr bleibt.» Zierer verweist auf eine neue Studie des Massachusetts Institute of Technology in den USA, wonach das Gehirn bei zu viel KI-Nutzung verkümmere.

So die dpa Bayern, die von vielen Presseorganen aufgegriffen wurde (u. a. DIE ZEIT, Kurier (Österreich)).

Da Zierer für seine Zuspitzungen bekannt ist, habe ich einmal einen Blick in den Text geworfen.[7]https://arxiv.org/abs/2506.08872 Soviel vorweg: Von Repräsentativität kann keine Rede sein. Dies bleibt natürlich unerwähnt.  Es nahmen 54 Personen teil, die in drei Gruppen aufgeteilt wurden:

  • Eine Gruppe verwendete ChatGPT.
  • Eine Gruppe verwendete eine Suchmaschine.
  • Eine Gruppe arbeitete ohne jegliche digitale Unterstützung.

Sie schrieben Essays, während ihre Gehirnaktivität (mittels EEG) aufgezeichnet, ihre Texte analysiert und sie zu ihren Erfahrungen befragt wurden.

Mit Bezug zur schulischen Bildung warnt die Studie davor, dass die extensive Nutzung von KI-Assistenten wie ChatGPT im schulischen Kontext zu kognitiven Defiziten und einer geringeren Gedächtnisleistung führen kann. Es wird vermutet, dass Schülerinnen und Schüler bei der Arbeit mit KI-Werkzeugen eine geringere neuronale Aktivität und ein schwächeres Erinnerungsvermögen entwickeln als bei eigenständiger Arbeit. Bei häufiger Nutzung von KI sinkt laut der Studie zudem der „Besitz“ der eigenen Texte und die Erinnerung an eigene Inhalte verschlechtert sich. Dies ist problematisch für die Entwicklung von Selbstständigkeit und kritischem Denken. Laut der Studie besteht die Gefahr, dass die Fähigkeit zur Informationsverarbeitung und zum Lernen durch die Nutzung von KI langfristig abnimmt. Die Autoren raten zur Vorsicht und fordern weiterführende Untersuchungen zur Rolle von KI im Bildungswesen. Schließlich unterstreicht die Studie, wie wichtig es ist, die Selbstaktivität von Schülerinnen und Schülern beim Lernen und Schreiben zu erhalten. Schulen sollten KI-Tools daher nicht als Ersatz für das eigene Denken und Verfassen nutzen, sondern bestenfalls als ergänzende Hilfe innerhalb eines klar definierten pädagogischen Rahmens. Das ist im Grunde nichts Neues, denn das kennen wir bereits aus der Einführung digitaler Technologien im Unterricht.

Übrigens [8]https://www.zeit.de/2025/40/ki-schule-lehrkraft-digitale-bildung-texas?freebie=75a89486: Eine im Forschungsmagazin Nature veröffentlichte Analyse einschlägiger Studien ergab zur gleichen Zeit, dass die Nutzung von ChatGPT den Lernerfolg insgesamt etwas vergrößert. Die Technologie solle als “intelligenter Tutor, Lernpartner und Lehrmittel” eingesetzt werden, fordern die Autoren.

Eine erste Folgerung

Das schulische Personal wird vermutlich mit „Was denn noch alles?!” reagieren. Es gibt keine Anzeichen dafür, dass die Kultusbehörden den Lehrplan anpassen oder korrigieren werden. Fortbildungsinitiativen sind ebenfalls nicht in Sicht, abgesehen von Handreichungen, die letztlich unverbindlich bleiben. Darüber hinaus haben Lehrkräfte unterschiedliche Mindsets, sowohl was das Verständnis darüber betrifft, wie Schülerinnen und Schüler zu unterrichten sind, als auch was den Bildungsauftrag betrifft. Wie können die Fachkoordinatorin/ der -koordinator bzw. die Schulleitung mit dieser Unterschiedlichkeit umgehen?

Was curriculare Überlegungen betrifft, sehe ich im Kontext fächerübergreifender Projekte sowie in der Berufsberatung und -orientierung eine Möglichkeit, sich mit den Fragestellungen rund um KI zu beschäftigen, die den Zukunftsfragen unserer Jugendlichen gerecht werden. In meinem zweiten Beitrag setze ich mich damit aus didaktischer und methodischer Perspektive auseinander.

In Bezug auf Mindsets knüpfe ich an eine Folge der Podcast-Reihe „Psychologie im Klassenzimmer“ an. In der zweiten Folge seiner dritten Staffel greift der Host Dr. Benedikt Wisniewski eine Debatte aus den deutschen Lehrerzimmern auf, die immer wieder zu emotionalen Reaktionen führt. Es geht um den – wie die Ausführungen zeigen – scheinbaren Gegensatz zwischen Instruktion und Selbstorganisation. Der Psychologe fasst die Forschungsergebnisse von Tetzlaff et al. wie folgt zusammen: „Lernende mit geringem Vorwissen lernen besser mit instruktiven Ansätzen (d = 0,505). Lernende mit hohem Vorwissen lernen besser mit mehr Eigenverantwortung im Lernprozess (d = −0,428). Die Differenz der beiden Effekte ergibt einen Gesamtwert von 0,97 Standardabweichungen. Das ist ein gigantisch hoher Effekt. Auch der Fachbereich spielte eine Rolle. In den Geisteswissenschaften oder beim Sprachenlernen war der Effekt tendenziell schwächer, in anderen Bereichen dagegen stärker. Schließlich spielte auch die Art der Vorwissensbestimmung eine wichtige Rolle.“

Wisniewski fordert eine Unterrichtspraxis, die sich an den Lernvoraussetzungen der Schülerinnen und Schüler orientiert. Ein effektiver Unterricht ist adaptiv. Das kann bedeuten, dass zu Beginn einer Sequenz ein klar strukturierter Unterricht sinnvoll ist, während später mehr Raum für eigenständige Problemlösungen oder Projektarbeit gegeben wird. Es kann aber auch bedeuten, dass innerhalb einer Lerngruppe unterschiedliche Zugänge notwendig sind, je nachdem, welche Vorerfahrungen die einzelnen Lernenden mitbringen. Ganz konkret hat dieser Effekt verschiedene Implikationen für den Unterricht.

Die Ergebnisse legen nahe, so Wisniewski weiter, den Lernstand nicht nur punktuell zu testen, sondern durch verschiedene Zugänge wie Beobachtungen, Gespräche oder wiederkehrende Lernstandserhebungen einzuschätzen. So lassen sich Unterstützung und Aufgabenformat besser aufeinander abstimmen. Weiterhin ist es sinnvoll, die Anleitung nicht abrupt zu beenden, sondern sie schrittweise zurückzufahren. Beispielsweise kann man von vollständigen Lösungen über angeleitete Teilschritte bis hin zur eigenständigen Anwendung vorgehen. Diese Form des Fading unterstützt den Übergang zur Selbstständigkeit, ohne dass die Lernenden den Anschluss verlieren. Und nicht zuletzt lohnt sich eine kritische Reflexion.

Was bedeutet das nun im Hinblick auf KI/LLM? Nun, was liegt näher, als viele der angesprochenen methodischen Hinweise mithilfe der Sprachmodelle zu erleichtern oder gar zu professionalisieren? Dazu gehören das Erheben von Vorwissen, das Durchführen von Lernstandserhebungen, das Adaptieren von Anleitungen und vieles mehr. Wie die Ergebnisse von Tetzlaff et al. gezeigt haben, sollte die Umsetzung in den Fachschaften organisiert werden, da fächerbezogen unterschiedliche Effekte und natürlich auch Lösungsansätze zu erwarten und auszuprobieren sind. Was die Organisation dieser Überlegungen angeht, werde ich weiter unten unter dem Punkt „Smart Data” noch näher darauf eingehen. Didaktische Konzepte werde ich in einem Folgebeitrag vorstellen.

Nun zu meinen Überlegungen zur Berufsorientierung …

Big Data: Jobreport (Berufsorientierung)

Vor drei Jahren habe ich einen vierten Band der Reihe >Schule digital< herausgegeben. Er entstand in der Absicht, Schule vom Ende her zu entwickeln. Also: Was muss ein Schulsystem, ein Bildungssystem heute leisten, um den Anforderungen gerecht zu werden, die während der langen Schulzeit an die Absolventen gestellt werden. Es müssen neben den fachlichen, auch überfachliche Kompetenzen (sog. 21st Century Skills, „future Skills“) vermittelt werden: Kommunikation, Teamarbeit, Problemlösungsfähigkeiten und Selbstkompetenzen (lebenslanges Lernen als Grundhaltung, mit Unsicherheit und Wandel umgehen,…) sind entscheidend für den Erfolg im Berufsleben und helfen den Schülern, sich in verschiedenen Arbeitsumgebungen zurechtzufinden.

Die Arbeitswelt wandelt sich rasant. Künstliche Intelligenz, Automatisierung und Digitalisierung verändern Berufsbilder, Tätigkeiten und Anforderungen. Lehrkräfte spielen eine zentrale Rolle darin, Jugendlichen zu helfen, in dieser Transformation ihren Weg zu finden – durch realistische Informationen, ermutigende Gespräche und eine kluge Kompetenzorientierung. Was verändert sich?

  • Berufsbilder: Routinetätigkeiten verschwinden, neue Berufe entstehen
  • Ausbildung & Studium: Mehr interdisziplinäre und modulare Angebote.
  • Kompetenzanforderungen: Fachwissen allein reicht nicht mehr – gebraucht werden Anpassungsfähigkeit, Lernfähigkeit und digitale Mündigkeit.
  • Karrieren: Weniger klassische Aufstiegspfade, mehr flexible Wechsel und lebenslanges Lernen.

 

XING Future Work Report 2025

Der Bericht gleicht Prognosen und Trends mit der Realität am Arbeitsplatz ab. Eine der zentralen Fragen: Was werden wir in Zukunft arbeiten? Dafür wurden u.a. XING Mitglieder nach ihren Einschätzungen gefragt, um Prognosen und Trends direkt mit der Realität am Arbeitsplatz abzugleichen. Die Rückmeldungen zeigen, dass die Mehrheit der Mitarbeitenden eine stärkere Integration von Künstlicher Intelligenz und Automatisierung erwartet.

Diese Technologien könnten Routineaufgaben übernehmen und mehr Raum für kreative und strategische Tätigkeiten schaffen. Viele glauben zudem, dass Homeoffice auch in Zukunft an Bedeutung gewinnen wird – was Dir mehr Flexibilität und eine bessere Work-Life-Balance bieten könnte.

Die Aussagen zur Rolle sozialer Kompetenzen sollte jede Schule motivieren: In einer technologiegeprägten Arbeitswelt wird der Mensch immer wichtiger. Soziale Fähigkeiten, Lernbereitschaft und Problemlösungsfähigkeiten gehören für XING Mitglieder zu den wichtigsten Future Skills. [9]https://www.xing.com/news/article/wird-es-deinen-job-2040-noch-geben-dieser-report-zeigt-dir-wie-deine-berufliche

Weitere Folgerung: Smart Data initiieren

Datengestützte Schulentwicklung kann eine Schlüsselrolle spielen. Schulen, die den Einstieg in das Thema KI systematisch gestalten möchten, können zunächst Befürchtungen und Wissensstände erheben, beispielsweise durch Befragungen von Lehrkräften, Schülerinnen und Schülern sowie Eltern. Auf dieser Grundlage lassen sich gezielte pädagogische Tage oder interne Fortbildungen entwickeln, die eine technische Einführung mit kritischer Reflexion verbinden. Die so entstehende Datengrundlage dient nicht nur der Evaluation des Fortbildungsprozesses, sondern auch der strategischen Steuerung weiterer Schulentwicklungsmaßnahmen.

Gut erhobene und analysierte Daten helfen dabei, ineffektive Maßnahmen zu vermeiden. Dadurch können langfristig Zeit, Ressourcen und Energie eingespart werden. Lehrkräfte und Schulleitungen gewinnen durch datengestützte Ansätze an Handlungskompetenz und Entscheidungsfreiheit. Die Arbeit mit Daten fördert zudem den Teamgeist. Dies stärkt den Austausch und die Zusammenarbeit im Kollegium und fördert eine Kultur der gemeinsamen Problemlösung. Zwei Merkmale kennzeichnen den Entwicklungsprozess (siehe auch Grafik)

  • Bestandsaufnahme
    Zur Qualitätsbestimmung wertet die Schule bereits erhobene, vorhandene und aufbereitete Daten aus. Entsprechende Expertise wird an der Schule aufgebaut. Die Bestandsaufnahme bezieht weite Teile des schulischen Handelns mit ein. Aus der Analyse zieht die Schule Konsequenzen in Form von Beschlüssen und Entwicklungsprojekten. Vorab findet eine Verständigung über den schulinternen Prozess der Auswertung statt, um von Daten zu Beschlüssen zu gelangen. Die Partizipation aller an Schule Beteiligten erhöht die Akzeptanz und die Identifikation mit dem abgeleiteten Handlungsbedarf.
  • Evaluationen
    Mithilfe der internen Evaluation bewertet die Schule den Erfolg und die Wirksamkeit ihrer Arbeit. Durch eine systematische Erhebung und Aufbereitung von Daten schafft sie die Grundlage für Entscheidungen (beispielsweise über die Fortführung von Maßnahmen). Vor der Evaluation legt die Schule den Evaluationsgegenstand, die Ziele und die Anhaltspunkte fest. Bei internen Evaluationen beauftragt die Schulgemeinde ein internes Evaluationsteam, das aus passenden Mitgliedern der Schulgemeinde besteht, um die Unabhängigkeit der Durchführung und der Ergebnisse möglichst weit zu wahren. Evaluationen werden sowohl zur Bewertung von Ergebnissen als auch zur Prozessbewertung genutzt.

Die Schulleitung sollte die Fachkoordinatorinnen und -koordinatoren beauftragen, in ihren jeweiligen Fachbereichen eigenverantwortlich und transparent Lösungen zu fördern, Innovationen zu initiieren und die kontinuierliche Weiterentwicklung der Unterrichtsqualität voranzutreiben.

Aus Sicht der Fach(bereichs)leitungen: Wie sieht ein konkreter Plan aus, mit dem sie auf ihre Fachkollegen zugehen können? Die folgenden Schritte haben sich in der Praxis bewährt (in Kurzform):

  • Bedarfsanalyse und Zielklärung, etwa mit einer kurzen Umfrage oder informellen Gesprächen zur Ermittlung aktueller Herausforderungen, Wünsche und Erfahrungen,
  • Gemeinsame Festlegung von Entwicklungszielen (z. B. Unterrichtsqualität, Materialentwicklung, digitale Methoden),
  • Transparente Kommunikation der geplanten Vorgehensweise und des Zeitrahmens (z. B. Projektphase, Themen für die Diskussion).
  • Arbeit in Kleingruppen zu spezifischen Themen (Materialaustausch, Unterrichtsmethoden, digitale Tools)
  • Dokumentation und Austausch guter Praxis
  • Schrittweise Umsetzung und Evaluation.

Die Schulleitung übernimmt bei der Arbeit der Fach(bereichs)koordinatoren die Rolle der unterstützenden Führung, des strategischen Rahmensetzers und der Qualitätsüberwachung. Sie schafft die Rahmenbedingungen, unterstützt und begleitet die Fachkoordination aktiv, um eine produktive, nachhaltige und koordinierte Unterrichtsentwicklung sicherzustellen. Sie ist zugleich Steuerungsorgan und Förderer kollegialer Zusammenarbeit.

Die Verfahren der datengestützten Schulentwicklung sind ein Werkzeug, um die von Harald Gapski und Ulrike Cress angesprochenen Aspekte empirisch zu erfassen, zu reflektieren und in konkrete Qualitätsentwicklungsprozesse zu überführen. Damit können Schulen im gesellschaftlichen Wandel mit KI Orientierung gewinnen, digitale Kompetenzen stärken und zugleich gesellschaftliche Verantwortung im Einsatz von KI sichern. Wichtig ist dabei eine reflexive, transparente und partizipative Praxis, die gesellschaftliche, pädagogische und technische Perspektiven integriert.

Wenn Schulleitungen und Kollegien die Einführung von KI-Tools als lernendes System gestalten, kann aus anfänglicher Skepsis konstruktive Gestaltungskompetenz entstehen. Das ist ein entscheidender Schritt, um den Bildungsauftrag im digitalen Zeitalter zu erfüllen.

Schlussbemerkung

Abschließend noch eine Elternstimme aus der sehr empfehlenswerten KI-Podcastreihe von BR 24: [10]https://www.br.de/mediathek/podcast/der-ki-podcast/lernen-oder-luegen-wie-nutzen-kinder-und-jugendliche-ki/2110229

Als Mutter von zwei Jugendlichen in der 9. Klasse erlebe ich hautnah, wie selbstverständlich Schülerinnen und Schüler heute KI-Tools im Schulalltag einsetzen, allerdings vorwiegend als Erfüllungsgehilfen bei Hausaufgaben und ohne, dass die Schule dazu eine Haltung, geschweige denn ein Konzept hat. Nach Rücksprache mit der Schulleitung wurde deutlich, es gibt keine Richtlinie zur Nutzung von KI, keine Arbeitsgruppe zur Digitalisierung, kein pädagogischer Tag zu dem Thema, lediglich einzelne Lehrerinnen und Lehrer, die sich privat dafür interessieren. Als Eltern fragen wir uns, was können wir tun, um unsere Kinder auf einen verantwortungsvollen und kompetenten Umgang mit KI vorzubereiten.

In diesem Podcast wird darüber hinaus auf eine Erwachsenenbefragung durch das Ifo Forschungsinstitut verwiesen. Demnach wünschen sich rund 50% der Erwachsenen einer zufällig ausgewählten Teilgruppe gestellt, dass

  • der Umgang mit Künstlicher Intelligenz und Chatbots im Unterricht gelehrt wird,
  • alle Prüfungen wie Hausarbeiten, bei denen die Verwendung von Künstlicher Intelligenz oder Chatbots durch die Schülerinnen oder Schüler nicht verhindert werden kann, durch mündliche oder
    schriftliche Prüfungen in Räumen ohne Zugang zum Internet ersetzt werden und
  • intelligente tutorielle Lernsysteme in allen Schulen in Deutschland angewendet werden (hier rund 60%).

In diesem Beitrag habe ich eine Reihe von Handlungsoptionen aufgezeigt. Diese sind eher theoretischer Natur. In weiteren Beiträgen werde ich diese nun ergänzen bzw. konkretisieren. Wie mein Portal „KI in der Schule” und erst recht die Blogseite und Archiv zeigen, gibt es eine schier unerschöpfliche Fülle an Materialien. Darüber hinaus sind zahlreiche Bücher zu den Themen erschienen. In den Folgebeiträgen werde ich versuchen, das Ganze zu systematisieren. Auch, um einen übersichtlicheren Zugang zu ermöglichen.

… Stay tuned …

References

Evaluation (5): Praxisbeispiele

Jan 31, 2025 | Allgemein, Evaluation, Q-Kultur, Schulentwicklung, Unterricht

Wie kann Schule heute so gestaltet werden, dass sie den Herausforderungen der Zukunft gerecht wird? Diese Frage steht im Mittelpunkt vieler aktueller Bildungsdebatten – und auch dieses Beitrags. Neben der gezielten Förderung von Zukunftskompetenzen (‘Future skills’), die jungen Menschen den Einstieg ins Berufsleben erleichtern, braucht es vor allem ein lernendes Schulsystem: ein System, das kontinuierlich auf Basis von Daten reflektiert, evaluiert und verbessert wird.

Die Verknüpfung von Big Data und Small Data – etwa durch schulinterne Evaluationen – bietet dabei wertvolle Ansätze, um den spezifischen Bedürfnissen heterogener Lerngruppen gerecht zu werden. Ergänzend gewinnen moderne Lehr-Lernkonzepte an Bedeutung, die auf Flexibilität, individuelle Förderung und innovative Methoden wie agiles Lernen, Lerninseln oder Constructive Alignment setzen.

Vor drei Jahren habe ich einen vierten Band der Reihe >Schule digital< herausgegeben. Er entstand in der Absicht, Schule vom Ende her zu entwickeln. Also: Was muss ein Schulsystem, ein Bildungssystem heute leisten, um den Anforderungen gerecht zu werden, die während der langen Schulzeit an die Absolventen gestellt werden. Bei den Future Skills geht es genau um die Kompetenzen, die den Einstieg ins Berufsleben erleichtern sollen. Wie kann das gelingen?

Auf meiner dem Buch gewidmeten Landingpage Schule 5.0 habe ich das wie folgt charakterisiert:

  • Schule 5.0 braucht neue Prinzipien: #lernkultur #PLE #pruefungskultur 
  • Schule 5.0 braucht mehr Flexibilität in Räumen, Zeiten und Strukturen: #schulbau #lernhaus #lerninseln #fablab
  • Schule 5.0 bietet individuelle Lernangebote: #constructivealignment  #AgilesLernen #Diklusion #DT #GBL
  • Schule 5.0 verändert das Aufgabenprofil der Lehrerinnen und Lehrer: #Unterrichtsqualität #Kollaboration #PLN #WOL
  • Schule 5.0 braucht Fortbildung, die auf Nachhaltigkeit ausgerichtet ist: #Konzept #Barcamp #EduTwitter
  • Schule 5.0 braucht Schulleitung 5.0 und Politik 5.0: #Leitbild #Wertschätzung #Vernetzung  #Qualitätskultur

In diesem Beitrag stelle ich Ihnen Schulen vor, die sich auf den Weg gemacht haben, diese Prinzipien in die Praxis umzusetzen. Sie nutzen datengestützte Ansätze zur Reflexion ihrer Arbeit und richten ihre Konzepte konsequent auf die Anforderungen der Zukunft aus. Lassen Sie sich inspirieren und motivieren, ebenfalls neue Wege zu gehen – hin zu einer Schule, die nicht nur lehrt, sondern auch selbst ständig lernt.

Deutscher Schulpreis

Was macht eine gute Schule aus? Sie wird bei Ausschreibungen von Bildungsstiftungen gesucht und prämiert. Die dazu veröffentlichten Vorlagen orientieren sich ebenfalls an Kategorien, wie sie in den Referenzrahmen der Länder
verankert sind (vgl. mein erster Beitrag). Grundlage des Deutschen Schulpreises sind sechs Qualitätsbereiche. Im Mittelpunkt des Wettbewerbs steht der Qualitätsbereich „Unterrichtsqualität“ und die Frage, wie Schulen das Lehren und Lernen für ihre Schüler:innen am besten gestalten können. Die weiteren Qualitätsbereiche befassen sich mit Leistung – Umgang mit Vielfalt – Verantwortung – Schulklima, Schulleben und außerschulische Partner – Lernende Schule. Zu jedem Qualitätsbereich hat die Robert Bosch Stiftung Leitfragen zusammengetragen. Auf diese Fragen achten die Juror:innen im Auswahlprozess. Mit dem Planspiel zum Deutschen Schulpreis können sich Teams spielerisch mit den Qualitätsbereichen auseinandersetzen. Seit 2018 fördert die Stiftung mit dem  Forschungsprogramm Projekte, die die Preisträgerschulen und ihre Bedingungen genauer erforschen.

Der Initiator stellt die Preisträger in einem Video vor. Die Suchmaske ermöglicht eine gezielte Suche nach Schulform und ggfs. Bundesland:

108 Schulen sind Preisträger des Deutschen Schulpreises. Sie begreifen sich als lernende Organisationen im Sinne der sechs Qualitätsbereiche des Deutschen Schulpreises und überzeugten die Jury mit ihren Konzepten. Die Preisträger arbeiten in einem stetig wachsenden Netzwerk zusammen. Das Preisträgernetzwerk ist ein gemeinsamer Lernraum und Resonanzboden für alle Fragen der Schulentwicklung.

KI-Wettbewerb

Der Bundeswettbewerb Künstliche Intelligenz fördert besondere Leistungen und den kreativen Umgang mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen von Schülerinnen und Schülern. Teilnehmende können für den Wettbewerb ein selbstgewähltes Projekt einreichen, in dem ein gesellschaftlich oder wissenschaftlich relevantes Problem mit maschinellem Lernen angegangen wird. Der Bundeswettbewerb Künstliche Intelligenz wird vom Tübingen AI Center (nachfolgend Veranstalter) unter der Schirmherrschaft des baden-würrtembergischen Ministerpräsidenen, Winfried Kretschmann, ausgerichtet. Der Wettbewerb richtet sich an interessierte Schülerinnen und Schüler, die ihre Stärken in Informatik, Mathematik oder Physik haben. Der Wettbewerb beginnt jedes Jahr im Frühjahr. Die Anmeldung ist bis Juni geöffnet. Einreichungsschluss der Projekte ist im Herbst. Das Finale mit Preisverleihung findet im November statt. Teilnehmende können sowohl allein, als auch im Team mit bis zu vier Personen teilnehmen.

Die Abgabe des Projekts beinhaltet eine schriftliche Dokumentation und ein Video-Pitch. Das Projekt muss Methoden des maschinellen Lernens verwenden. Für die Dokumentation des Projektes sind im Wesentlichen maßgeblich:

  • Eigenständigkeit
  • Originalität, Kreativität, Ideenreichtum
  • Schwierigkeitsgrad und Aufwand
  • Wissenschaftliches Arbeiten wie Analyse möglicher Fehlerquellen, Einbettung in aktuellen Stand der Wissenschaft und Technik, selbstkritische Einschätzung der eigenen Ergebnisse
  • Ausblick, Neuheit, Erkenntnisgewinn
  • Praktische Relevanz
  • Lesbarkeit und Verständlichkeit des Codes

Von dem Video wird ein informativer und kurzweiliger Pitch von 3-5 Minuten erwartet. Das Projekt soll verständlich dargestellt werden, so dass einerseits Ziel und Inhalt für Nicht-Experten verständlich ist, und zeitgleich Experten die Komplexität des Projektes ermessen können.

Und auch hier Eindrücke zum Wettbewerb:

Weitere Schulpräsentationen

#Fortbildung

Impulse und Szenarien für gute Praxis
 
Nach der Offenlegung struktureller Defizite in der Bestandsaufnahme »Lehrkräftefortbildung in Deutschland« (Daschner/Hanisch 2019) werden in diesem »Weißbuch« Good-Practice-Beispiele aus 20 Themenbereichen präsentiert: von wirksamen Formaten, der schulinternen Qualifizierung, der Bedarfserfassung und dem Monitoring bis zu Lesson Studies, der Netzwerkbildung und Fragen der Governance auf der strukturellen Ebene; von der Fortbildung in einer Kultur der Digitalität, der Bildung für Demokratie und Nachhaltigkeit bis zu Future Skills auf der inhaltlichen Ebene.
Die dritte Phase der Lehrerbildung profitiert von der Diskussion produktiver Ideen und zukunftsorientierter Praxis. Zielgruppe dieser bisher umfassendsten Präsentation guter Praxis in der Lehrkräftefortbildung sind deshalb die, die etwas bewegen können und wollen: die Akteure auf den verschiedenen Ebenen des Fortbildungssystems, dazu Schulleitungen und Kooperationspartner in Hochschulen, bei Stiftungen und Gewerkschaften. Der Mehrwert allerdings liegt letztlich nicht beim Nachmachen guter Beispiele, sondern bei den Reflexionen und Impulsen für die eigene Praxis, die sie auslösen.

#Feedbackkultur:

#Lernkultur

#Lernende Schule

Die Alemannenschule Wutöschingen ist eine Gemeinschaftsschule im Süden Baden-Württembergs, die sich zum Ziel setzt, Kindern und Jugendlichen zeitgemäße Lernformen zu ermöglichen. 

In den Arbeitsfeldern Raum, Zeit, Schüler und Lehrer wurden zielgerichtet und auf Grundlage aktueller wissenschaftlicher Erkenntnisse Veränderungsprozesse eingeleitet und wurden durch Lernateliers, Inputräume und kooperative Lernbereiche ersetzt; es wurde eine Rhythmisierung eingeführt, die auf die Bedürfnisse der Lernenden Rücksicht nimmt; Lehrer wurden zu Lernbegleitern und Schüler zu Lernpartnern und das Lernen soweit wie möglich personalisiert.

Mit innovativen Konzepten und Ideen ist die ASW zu einem Vorreiter moderner Schulen in Baden-Württemberg und darüber hinaus geworden. Die Ergebnisse externer Evaluationen und das Feedback von Lernpartnern, Eltern und Lernbegleitern bestärken uns darin, diese Ideen weiter zu verfolgen und zu realisieren.

Für einen Eindruck über die Raumstrukturen hat die Schule ein Fotobuch erstellt. Darüber hinaus kommentieren Stefan Ruppaner (Schulleiter) und Johannes Zylka (ehemaliges Schulleitungsmitglied) in Veränderte Pädagogik braucht veränderte Strukturen die Aufbauarbeiten der Schulgemeinde.

Interview mit dem (ehemalihgen) Schulleiter: „Unterricht ist Zeitverschwendung“

„Nach dem Referendariat war für mich gleich klar: Eine staatliche Schule kann es nicht werden.“ Pia Heyne arbeitet an der (Universitätschule Dresden). In dieser Folge von »Auf Arbeit mit…« nimmt uns die Lernbegleiterin mit in den Unterricht an der „Schule der Zukunft“. Pia sagt: „An einer staatlichen Schule darf ich nicht so arbeiten, wie ich gerne arbeiten möchte.“ Also: Weg vom Frontalunterricht und hin zu einem fächerübergreifenden Lernen in Lernateliers und kleinen Forschungsprojekten. Aus gutem Grund verstehen sich die Lehrerinnen und Lehrer auch als Lernbegleiterinnen und -begleiter. Im Video zeigt Pia, wie genau die Arbeit mit den Schülerinnen und Schülern aussieht, was die Unischule einzigartig macht und welche Rahmenbedingungen es für selbstbestimmtes Lernen braucht.

    • Anke Langner und Maxi Heß: Auf der Suche nach der besten Lösung
    • 2013 wurde an der Technischen Universität Dresden die Professur für Inklusive Bildung neu eingerichtet. In der Lehre zeigte sich, dass das Thema Inklusion in Sachsen an Schulen weniger Realität war als zum Beispiel in Nordrhein-Westfalen. Die Student:innen erkannten jedoch, dass das Thema so neu gar nicht war, und so entwickelten Mitarbeiter:innen und Student:innen an der TU Dresden in Zukunftswerkstätten die Idee eines Schulversuchs, in dem alle Schüler:innen miteinander lernen können. 
    • ARD Wissen (ard-mediathek): Schule ohne Druck? Frank Seibert und Deutschlands spannendster Schulversuch

Schule ohne Stress und Druck – ist das möglich? Frank Seibert blickt hinter die Kulissen von Deutschlands spannendstem Schulversuch an der staatlichen Universitätsschule Dresden. Keine festen Klassen, keine Hausaufgaben, keine Noten – wie soll das gehen?

#Feuilleton

Alle Kinder sollten die gleichen Chancen in der Schule haben – in Kanada klappt das deutlich besser als bei uns. Warum? Frank Seibert lernt den sehr besonderen Schulalltag einer Highschool in Winnipeg kennen und besucht eine Ausnahme von der Regel im Essener Norden.

Ich plädiere regelmäßig dafür, die Schülerinnen und Schüler in die Gestaltung der Schule und des Unterrichts mit einzubeziehen.

#Expo 2024

In den beiden Filmbeiträgen sieht man, was die Schülerinnen und Schüler besonders interessiert.

#Schülerzeitschrift

In dem Editorial der brandneuen Schülerzeitschrift 4omo beschreibt die Redaktion die Genese zur Ausgabe wie folgt: Mit einer Menge Engagement, Kreativität und Neugier haben wir für unser Zeitschriften-Projekt viele digitale Tools verwendet. Grundlage für die Recherche der redaktionellen Texte und deren Einteilung in Rubriken ist Taskcard. Für die grafische Darstellung haben wir eigene Grafiken in Procreate gestaltet und themenbezogene Bilder mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (Kl) erstellt. Zusammengestellt haben wir die Zeitschrift mit dem Programm Canva, einer intuitiven Oberfläche, die leicht zu erlernen ist.

4OMO ist eine Zeitschrift von Schülerinnen und Schülern für Schülerinnen und Schüler. Es geht um Themen, die uns interessieren, bewegen und die wir gut finden. Themen, die unsere Freizeit bestimmen und über die wir uns mit unseren Freundinnen und Freunden austauschen. Entstanden ist 4OMO in der dazugehörigen schülergeleiteten AG und dem WP-Kurs Schülerzeitschrift. 

Schlussbemerkungen

Die Beispiele bestätigen für eine schule 5.0 die Notwendigkeit einer grundlegenden Erneuerung der Lernkultur in Schulen, um den Herausforderungen der Digitalisierung gerecht zu werden. In der angestrebten Lernkultur der Schule 5.0 wird ein individueller, flexibler und projektorientierter Ansatz sichtbar, der sich von traditionellen „one-size-fits-all“ Unterrichtsmodellen abhebt.

Wichtige Aspekte dieser neuen Lernkultur sind

  • Individualisierte Lernangebote: Durch adaptive Lerntechnologien sollen Lerninhalte und -formen an die Bedürfnisse und Fähigkeiten der einzelnen Lernenden angepasst werden, was zu höheren Lernerfolgen und mehr Freude am Lernen führt.
  • Einsatz von Bildungstechnologien: Technologien wie Learning Analytics und Apps zur Sprach- und Gesichtserkennung unterstützen die individuelle Lernmotivation und ermöglichen eine differenzierte Förderung der Schüler/-innen.
  • Modularisierte und flexible Angebote: Die Lernkultur soll zeit- und ortsunabhängige Lernmöglichkeiten bieten, um den unterschiedlichen Lebensrealitäten der Lernenden gerecht zu werden.
  • Rolle der Lehrenden: In der neuen Lernkultur verändert sich das Aufgabenprofil der Lehrenden, die weniger als reine Wissensvermittler, sondern vielmehr als Begleiter und Unterstützer im Lernprozess fungieren.

Insgesamt zeichnet sich eine Lernkultur ab, die auf Innovation, Flexibilität und Individualisierung setzt, um den Anforderungen einer sich schnell verändernden Welt gerecht zu werden. Anlässlich der kürzlich stattgefundenen 100-Jahr-Feier des Medienzentrums des Wetteraukreises wurde ich nach meiner Keynote, in der ich einige der oben vorgestellten Schulen mit ihren Konzepten und Ideen vorgestellt hatte, vom damaligen Leiter gefragt: „Wie schaffen wir es, das in die Breite zu tragen? Wir scheinen kein Erkenntnisproblem zu haben, sondern offensichtlich ein Umsetzungsproblem, denn ich habe von Ihren geschilderten Erfahrungen so gut wie nichts mitbekommen…“.

Im abschließenden sechsten und letzten Beitrag gehe ich auf Rahmenbedingungen ein, plädiere für eine Verschränkung von Top-Down- und Bottom-Up-Strategien und zeige Lösungen, wie dort Schulentwicklung in diesem Sinne umgesetzt wird.

… stay tuned … 

Update

Welche Schulen gestalten die Zukunft des Lernens mit Künstlicher Intelligenz aktiv mit? Wie wird KI kreativ und praxisnah schon heute im Bildungsalltag eingesetzt: im Unterricht, in der Schulorganisation oder zur individuellen Förderung von Schülerinnen und Schülern? Und wo existieren bereits modellhafte Projekte, die für andere Schulen einen erleichterten Einstieg in den Einsatz von KI darstellen können? Antworten darauf geben die für den KI-Schulpreis 2025 nominierten Schulen:

Die 18 Schulen, die es in diesem Jahr auf die Shortlist geschafft haben, gehören zu den bundesweit innovativsten Lernorten im Umgang mit KI. Sie entwickeln neue Konzepte, stärken digitale Kompetenzen und zeigen, wie die Technologie den Unterricht pädagogisch sinnvoll ergänzen kann. Erfahren Sie hier mehr über die Schulen und die Menschen dahinter, die Schule mit KI neu denken.