KI in der Schule (1): Bildungsforschung

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.

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 …

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

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.

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 …