KI in der Schule (3): Q-Kultur

Oct 15, 2025 | Allgemein, KI, Schulentwicklung

KI in der Schule (3): Q-Kultur

Der Begriff „Q-Kultur” im schulischen Kontext bezeichnet die Qualitätskultur einer Schule, also die Art und Weise, wie Qualität dort verstanden, gelebt und gestaltet wird. Das Konzept stammt aus dem europäischen Projekt Q-KULT (Qualitätskultur) und verbindet schulische Organisationskultur mit Qualitätsmanagement.

Innerhalb des Schulsystems beschreibt die Q-Kultur, wie die Haltung, Werte und das gemeinsame Selbstverständnis der Akteure – Lehrkräfte, Schulleitung, Schüler und Eltern – die Qualität des Lernens und Lehrens beeinflussen. Dabei wird davon ausgegangen, dass Qualitätsentwicklung nicht nur durch formale Verfahren und Standards, sondern vor allem durch eine gelebte Kultur der Zusammenarbeit, Offenheit und Reflexion gelingt. Die Q-Kultur betrachtet jede Schule als Organisation mit einer spezifischen Kultur, die sich in Normen, Kommunikationsformen, Entscheidungswegen und Konfliktlösungsstrategien zeigt. Diese Kultur wirkt unmittelbar auf das Qualitätsmanagement ein.

Qualitätsmanagement (QM) sorgt dafür, dass Schul- und Unterrichtsentwicklung gelingen kann. Es ist ein Mittel, um Kurs zu halten. Darüber hinaus sorgt es für eine schulinterne Normierung von Qualität. Im Zentrum der Qualitätsbemühungen steht der Lernerfolg der Schülerinnen und Schüler: Ihre fachliche und methodische, aber auch ihre persönliche und soziale Kompetenz, ihr Laufbahnerfolg. Dabei geben die Kultusministerien den Rahmen und die Ziele bzw. Standards vor (z. B. für Hessen via Hessichen Referenzrahmen). Der Schulträger sorgt für eine leistungsfähige Infrastruktur und stellt die dazugehörigen Betriebsmittel und das Personal bereit.
Viele Schulen und Lehrkräfte experimentierten während der Pandemiezeit mit den unterschiedlichsten Ansätzen von Lehr- und Lernformen. Hochschuldidaktikerinnen und -didaktiker forderten und fordern mit Blick auf Einsatz von digitalen Medien: „Evaluieren, evaluieren, evaluieren!“

Orientiert man sich an der Herkunft des Wortes (frz. évaluer „abschätzen“, „berechnen“, von lat. valere „stark sein“, „wert sein“), so wird deutlich, dass Evaluation etwas mit „Wert schätzen“ zu tun hat, den Wert, die „Stärke“ eines Produktes oder Prozesses anhand von nachvollziehbaren Kriterien einzuschätzen. Gute Evaluation hat viel mit einer „wertschätzenden“ Grundhaltung zu tun, mit dem Bemühen, die Qualität von Schule und Unterricht zu verstehen, in der Absicht, sie weiterzuentwickeln.[1]Auszüge aus https://schule-in-der-digitalen-welt.de/buch4/

Häufig werden Evaluation und Feedback fälschlicherweise synonym verwendet. Die folgende Tabelle verdeutlicht den Unterschied zwischen beiden Verfahren:

 

Im Folgenden stelle ich einige Modelle zur Qualitätssicherung von Schulentwicklungsmaßnahmen vor, die sich bewährt haben. Das PDCA-Modell spielt vor allem in der klassischen Schulentwicklung eine wichtige Rolle. Das ADDIE-Modell wird bei Fragestellungen angewendet, die den Einsatz digitaler Medien im Unterricht betreffen. Das 4A-Modell schließlich wurde erstmals von Prof.’in Weßels vorgestellt und ermöglicht eine Evaluation in KI-Anwendungsfragen.

In meinem letzten Beitrag habe ich für fächerübergreifende und -verbindende Unterrichtsangebote sowie für eine aufgrund der Entwicklungen rund um KI erforderliche Neuorientierung in der Berufsberatung geworben. Diese Ansicht hat sich in dieser Woche für mich noch mehr verstärkt. Prof. Wößmann (Volkswirtschaftslehre an der Ludwig-Maximilians-Universität München) wurde nach der Zukunft des Lernens befragt und hat sich dabei auch zum Schulsystem geäußert: Welche Anpassungen sind nötig, und auf welche Kompetenzen kommt es besonders an?[2]https://www.welt.de/politik/deutschland/article68df6cbddc95f1f53102a618/zukunft-des-lernens-ki-gefaehrdet-zum-teil-auch-hoch-qualifizierte-arbeitnehmer-etwa-programmierer-oder-juristen.html

Wir wollen die Kinder auf das Leben vorbereiten. Da wir nicht wissen, wie die Welt in zehn, 20 oder 30 Jahren aussieht, bedeutet das vor allem, sie in die Lage zu versetzen, mit Wandel umzugehen. Dazu braucht es zwei Dinge: Zum einen sprachliche, mathematische und naturwissenschaftliche Basiskompetenzen, um die Fähigkeit zu haben, immer wieder etwas Neues zu erlernen. Das sieht man auch im Ländervergleich. Die Bildungsleistung der Bevölkerung bestimmt über drei Viertel der langfristigen Unterschiede im Wirtschaftswachstum. Und zum anderen Anpassungsfähigkeit, Problemlösungskompetenz und Kreativität, um Problemstellungen von Grund auf zu durchdringen. Denn das nimmt einem ChatGPT nicht ab.

Die Festlegung des Bildungskanons „sprachliche, mathematische und naturwissenschaftliche Basiskompetenzen” obliegt den Kultusministerien bzw. der Kultusministerkonferenz (KMK). In den letzten 30 Jahren hat sich in dieser Hinsicht kaum etwas getan. Das liegt vermutlich auch daran, dass es sehr viel Mut und Überzeugungsarbeit der Bildungsverantwortlichen in den Kultusbehörden benötigt, um „echte“ und damit inhaltlich reduzierende Maßnahmen zu ergreifen und größere Spielräume bei fächerübergreifenden und/oder -verbindenden Konzepten zu erhalten. Eine schulinterne Auseinandersetzung mit dem Ziel, ein eigenes Curriculum zu kreieren, erfordert ebenfalls Mut und Überzeugungsarbeit – dieses Mal vonseiten der Schulleitung, den Steuergruppen und den Schulelternbeiräten. Zumal die Fassung eines Schulcurriculums die Genehmigung der zuständigen Behörden benötigt, deren Ausgang ungewiss ist.

Die Förderung der „Anpassungsfähigkeit, Problemlösungskompetenz und Kreativität“ hingegen ist ein Thema für fächerübergreifende Überlegungen. Ich habe einmal die Sprachmodelle „befragt“, welche drei Ziele sie priorisieren würden. Mit folgendem Prompt: Ich will Schulleitungen motivieren, ihr pädagogisches Personal anzuregen, sich mit einem Schulentwicklungsziel auseinanderzusetzen, das den Einsatz von KI-Sprachmodellen zulässt und kritisch hinterfragt. Nenne mir drei Entwicklungsziele, sich sich vor allem auf Herausforderungen im Kontext zur Berufsberatung beziehen.

Antwort ChatGPT 5.0:

  • Schülerinnen und Schüler nutzen KI-Sprachmodelle reflektiert, um individuelle Berufswege zu erkunden, Informationen zu Ausbildungsberufen und Studiengängen zu recherchieren und Bewerbungsprozesse vorzubereiten.
  • Ziel ist es, Schülern die Fähigkeit zu vermitteln, Informationen aus KI-Quellen zu prüfen und kritisch einzuordnen.
  • Gezielt erproben, wie KI-Sprachmodelle als “Sparringspartner” zum Nachdenken über berufliche Optionen dienen können.

Anschließend habe ich den Dialog mit dem Sprachmodell fortgesetzt. Bevor ich darüber berichte, möchte ich zunächst eine Einführung in die drei Modelle geben.

    PDCA-Modell

    Mit dem Plan-Do-Check-Act-(PDCA)-Zyklus [3]ebda. gelingt eine wünschenswerte Transparenz; zum einen in Richtung Schulgemeinde, was Schule mit Blick auf Schul- und Unterrichtsentwicklung tatsächlich plant (linkes Bild), zum anderen in Richtung pädagogisches Personal, inwieweit die pädagogischen Ziele mit der implementierten Strategie wirklich erfolgreich waren (rechtes Bild).

    Wie können nun Schulen ihre Qualität unter den jeweils gegebenen Rahmenbedingungen kontinuierlich sichern und weiterentwickeln? Wie kommen sie zu richtigen Entscheidungen? Wie finden sie heraus, ob sie das, was sie tun, gut machen?

    Der Aufbau eines systematischen Qualitätsmanagements und die regelmäßige Anwendung eines Qualitätskreislaufs (PDCA-Zyklus) sind hierfür wesentliche Steuerungsinstrumente. Sie umfassen die Bereiche der Organisations-, Personal- und Unterrichtsentwicklung sowie das Zusammenspiel unterschiedlicher Elemente der Qualitätsentwicklung (Selbstevaluation, Fremdevaluation, Zielvereinbarungen) und der daran beteiligten Institutionen. Der PDCA-Zyklus teilt sich in nachfolgende Phasen auf:

    • Plan = Planen (Wo stehen wir und mit welcher Priorität gehen wir die Dinge an?)
    • Do = Umsetzen (Umsetzung der abgesprochenen Maßnahmen)
    • Check = Überprüfen (Ich prüfe, ob die eingeleiteten Maßnahmen den gewünschten Erfolg gebracht haben)
    • Act = Absichern (Nachdem sich der gewünschte Erfolg eingestellt hat, gilt es nun, den erreichten Zustand abzusichern. Hierbei kommt es in der Regel zu verbindlichen Vereinbarungen)

    So weit, so übersichtlich. Der Teufel steckt jedoch im Detail, hier in der Check-Phase. Sie gelingt umso besser je klarer vorab die Ziele definiert wurden. Auch dazu gibt es ein leicht zu merkendes Akronym: SMART. Diese Methode wird im Projektmanagement eingesetzt, um Klarheit in die Zielsetzung zu bekommen. Dabei meint:

    • S pezifisch: Ziele nicht vage, sondern so konkret wie möglich formulieren
    • M essbar: Ziele müssen messbar sein (Messbarkeitskriterien)
    • A ktivierend: Ziele sollen Lust auf Umsetzung machen
    • R ealistisch: Die Ziele (Aufgaben) müssen innerhalb des gesetzten Zeitrahmens umsetzbar sein
    • T erminiert: Die Ziele (Aufgaben) sind mit einem Zeitrahmen auszustatten: Was ist bis wann zu erledigen?

    Dem Zielsetzungsprozess muss ausreichend Zeit gegeben werden. SMARTe Ziele helfen, sich weniger zu verzetteln. Sie sorgen dafür, dass der Evaluationsprozess in der Check-Phase gelingt.

    Das PDCA Modell ist auf Unterrichtsentwicklungs- wie auf Schulentwicklungsebene ein Struktur gebendes Verfahren, das Transparenz herstellt und absichern hilft, ob der gewünschte Effekt eingetreten ist (Feedback/Evaluation). Eine Überprüfung gelingt dann besonders gut, wenn die Ziele SMART definiert werden. Die Themenseite Schulinterne Evaluation führt in eine Reihe geeigneter Instrumente ein. Darüber hinaus lohnen Vorlagen aus dem Projektmanagementbereich, die die Organisation erleichtern helfen.

    Hier abschließend noch ein unterrichtlicher Ansatz einer Kollegin aus Nordhessen.

    ADDIE-Modell

    Immer wieder fordern Hochschuldidakterinnen und -didaktiker von den unterrichtenden Lehrkräften, den Einsatz digitaler Medien zu überprüfen. Der PDCA-Zyklus ist eine Möglichkeit (s.o.). Kerres schlägt das ADDIE- Modell[4]https://de.wikipedia.org/wiki/ADDIE-Instruktionsdesign-Modell vor.

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

    • Kerres [5]https://www.utb.de/doi/10.36198/9783838557182, S. 73

      Analyse (Analysis): In dieser Phase wird der aktuelle Zustand analysiert, um festzustellen, ob der Einsatz von Medien in der Bildung sinnvoll ist und welche Bedürfnisse und Herausforderungen bestehen. Die Analyse umfasst eine detaillierte Untersuchung der Lernziele, der Zielgruppe, der verfügbaren Ressourcen und der technischen Infrastruktur.

      • Lernziele: Klärung der zu erreichenden Lernziele und wie Medien diese Ziele unterstützen können.
      • Zielgruppe: Identifikation der Lernenden und ihrer Bedürfnisse, Fähigkeiten und Vorkenntnisse.
      • Ressourcen: Bewertung der verfügbaren finanziellen, technischen und personellen Ressourcen.
      • Technische Infrastruktur: Prüfung der technischen Voraussetzungen für den Medienseinsatz.

    Die Analysephase legt den Grundstein für die nachfolgenden Phasen des ADDIE-Modells, indem sie Informationen bereitstellt, die für die Gestaltung, Entwicklung, Implementierung und Bewertung von Lehr- und Lernmaterialien relevant sind. Es ist wichtig, diese Phase sorgfältig durchzuführen, um sicherzustellen, dass die späteren Schritte des Modells den Bedürfnissen der Lernenden und den Bildungszielen entsprechen.

    • Design: In dieser Phase werden die Ziele und Anforderungen aus der Analysephase genutzt, um den Lehrplan und die Lernmaterialien zu entwerfen. Dies umfasst die Auswahl der Medien, die Struktur des Lehrplans und die Gestaltung der Lernaktivitäten.
    • Entwicklung (Development): In dieser Phase werden die geplanten Materialien tatsächlich erstellt. Dies kann die Produktion von Lernvideos, die Entwicklung von interaktiven Lernmodulen oder die Erstellung von Online-Plattformen für den Unterricht umfassen.
    • Implementierung (Implementation): Hier erfolgt die Einführung der entwickelten Materialien in den Schulunterricht. Dies kann schrittweise erfolgen, und es können Schulungen für Lehrer und Schüler notwendig sein, um sicherzustellen, dass die neuen Medien effektiv genutzt werden.
    • Evaluation: In dieser Phase wird überprüft, ob die Ziele erreicht wurden und wie effektiv die Materialien und Methoden waren. Dies kann zur Anpassung und Verbesserung des Lehrplans für zukünftige Implementierungen führen.

    Die Analysephase legt den Grundstein für die nachfolgenden Phasen des ADDIE-Modells, indem sie Informationen bereitstellt, die für die Gestaltung, Entwicklung, Implementierung und Bewertung von Lehr- und Lernmaterialien relevant sind. Es ist wichtig, diese Phase sorgfältig durchzuführen, um sicherzustellen, dass die späteren Schritte des Modells den Bedürfnissen der Lernenden und den Bildungszielen entsprechen.

    4A-Modell

    Das Modell wird häufig im Rahmen von Fortbildungen und Schulentwicklungsprozessen eingesetzt, um Lehrkräfte systematisch an den Einsatz von KI-Technologien heranzuführen. Obwohl aus dem universitären Umfeld kommend, plädiert Prof.’in Weßels (Uni Kiel) für eine verbindliche schulische Auseinandersetzung mit dem Thema KI. Das Modell dient als didaktischer Rahmen, um die Einführung neuer Technologien – insbesondere generativer KI – in Bildungseinrichtungen zu begleiten. Es strukturiert den Lernprozess in vier Phasen:

    Aufklären

    • Vermittlung von Grundwissen über KI und deren Potenziale und Risiken.
    • Sensibilisierung für ethische Fragen und gesellschaftliche Auswirkungen.

    Ausprobieren

    • Praktische Übungen mit KI-Tools (z. B. ChatGPT, DALL·E).
    • Erprobung im Unterrichtskontext mit konkreten Aufgabenstellungen.

    Akzeptieren

    • Reflexion über eigene Erfahrungen.
    • Diskussion über Nutzen, Grenzen und persönliche Haltung zur KI.

    Aktiv werden

    • Integration von KI in die eigene Unterrichtspraxis.
    • Entwicklung eigener Unterrichtskonzepte oder Schulprojekte mit KI-Bezug.

    Das Modell eignet sich für die Fortbildung wie auch für den Unterricht. Das Thema Fortbildung greife ich im nächsten Beitrag auf. 

    Zwei Beispiele: Berufsorientierung und Unterrichtsentwicklung

    Können Sprachmodelle bei der Umsetzung der Ziele helfen? Welche der drei Modelle kommen am ehesten infrage? Ich habe das erste Ziel aus den oben genannten Vorschlägen ausgewählt und bin mit ChatGPT in einen Dialog getreten. Der Prompt lautet:

    Ich möchte nun ein Ziel durch drei Modelle begleiten lassen. Fangen wir mit dem PDCA Modell an. Wie gehe ich mit diesem Modell das Ziel: „Schülerinnen und Schüler nutzen KI-Sprachmodelle reflektiert, um individuelle Berufswege zu erkunden, Informationen zu Ausbildungsberufen und Studiengängen zu recherchieren und Bewerbungsprozesse vorzubereiten.“ an?

    Die Antworten wurden nicht redigiert. Bilden Sie sich nun selbst eine Meinung!

    PDCA, 1. Durchlauf: Überblick

    Sehr gut, das ist ein klar strukturierter Ansatz – der PDCA-Zyklus (Plan-Do-Check-Act) eignet sich hervorragend, um ein Entwicklungsziel systematisch umzusetzen und fortlaufend zu verbessern. Ich gehe im Folgenden Schritt für Schritt durch, wie man dein Ziel mit dem PDCA-Modell begleiten könnte:

    Ziel: Schülerinnen und Schüler nutzen KI-Sprachmodelle reflektiert, um individuelle Berufswege zu erkunden, Informationen zu Ausbildungsberufen und Studiengängen zu recherchieren und Bewerbungsprozesse vorzubereiten.

    PDCA-Durchlauf

    Phase Was passiert Konkret für dein Ziel
    PLAN (Planen) Ziel definieren, Rahmenbedingungen prüfen, Maßnahmen planen • Analyse der Ausgangssituation: Wie gut sind die Schülerinnen und Schüler (SuS) derzeit mit KI vertraut? Wie sehen bestehende Angebote zur Berufsorientierung aus? Wie offen sind Lehrkräfte für KI-Tools? • Zieldefinition konkretisieren: z. B. „Bis Ende Schuljahr X haben alle SuS der Stufe Y mindestens einen Bewerbungsentwurf mithilfe eines KI-Modells erstellt und reflektiert, wie hilfreich/irreführend die Vorschläge waren.“ • Ressourcen und Rahmenbedingungen klären: Technik (Geräte, Internetzugang), Fortbildung der Lehrkräfte, Zeit im Stundenplan, Datenschutz & Urheberrecht, ethische Aspekte von KI. • Maßnahmen planen: Workshops für Lehrer, Unterrichtseinheiten mit KI-Recherche, Reflexionsphasen (z. B. Fehlannahmen & Bias), Partner einbeziehen (z. B. Berufsberatung, lokale Betriebe). • Indikatoren festlegen zur Erfolgsmessung: z. B. Anzahl der SuS, die KI nutzen; Qualität der Rechercheergebnisse; Reflexionsfähigkeit (z. B. anhand von Bewertungsbögen).
    DO (Durchführen) Umsetzung der geplanten Maßnahmen • Pilotklasse auswählen für die erste Umsetzung. • Unterrichtseinheiten durchführen: Recherche mit KI zu Studiengängen und Ausbildungswegen, KI-Unterstützung bei Erstellung von Bewerbungsunterlagen (z. B. Anschreiben, Lebenslauf). • Lehrkräfte begleiten lassen (Coaching, Teamteaching) und Fortbildung durchführen. • Reflexionsphasen in den Unterricht einbauen: Diskussionen, Peer-Feedback, Reflexionsbögen, ggf. Blog oder Portfolio der SuS. • Sicherstellen, dass technische und organisatorische Mittel verfügbar sind (z. B. Geräte, Zugang zu KI-Modellen, Datenschutzvereinbarungen).
    CHECK (Überprüfen) Evaluieren, was funktioniert hat, was nicht • Daten sammeln: z. B. Feedback von SuS, Lehrkräften; Analyse der Bewerbungsunterlagen oder Rechercheergebnisse, Beobachtung, inwieweit Reflexionsphasen genutzt wurden. • Vergleich mit den definierten Indikatoren: Wie viele SuS haben KI genutzt? Wie tief war deren Reflexion? Wie war die Qualität? • Stärken & Schwächen identifizieren: Was war schwierig? Wo gab es Hemmnisse (z. B. technische Probleme, fehlendes Wissen, Unsicherheiten)? • Vorschläge für Anpassungen entwickeln: Was muss geändert werden bei Maßnahmen, Ressourcen, Zeitplan?
    ACT (Anpassen / Handeln) Ergebnisse nutzen, Maßnahmen optimieren, Ziel weiter etablieren • Anpassung der Planung: z. B. Intensivere Fortbildungen bei Lehrkräften, mehr Reflektionsangebote, mehr Zeit im Stundenplan, bessere technische Ausstattung. • Skalierung: Nach erfolgreichem Pilotprojekt auf weitere Klassen bzw. Jahrgänge ausweiten. • Institutionalisierung: Schulinterne Leitlinien, feste Einbindung in das Schulprogramm oder in Angebote der Berufsberatung. • Kontinuierliche Verbesserung: Den Zyklus regelmäßig wiederholen (z. B. jährlich oder halbjährlich), neue Entwicklungen bei KI und Berufsberatung einbeziehen. • Öffentlich machen: Erfolge und Erkenntnisse teilen mit Kollegium, Eltern, Schulträger; ggf. Kooperationen mit anderen Schulen oder externen Partnern.

    Wenn du möchtest, können wir das noch mit konkreten Zeitrahmen (z. B. an einem Schuljahr orientiert) oder einem konkreten Beispiel (z. B. für Klasse 10) durchspielen — das macht die Planung oft noch übersichtlicher. Möchtest du das?

    PDCA, 2. Durchlauf: 10. Klasse Jahresplan

    Super 👍 — dann übertragen wir das PDCA-Modell jetzt auf ein Schuljahr, z. B. für Klasse 10, in der Berufsorientierung ohnehin ein Schwerpunkt liegt.
    Das Ziel lautet weiterhin:

    Schüler:innen nutzen KI-Sprachmodelle reflektiert, um individuelle Berufswege zu erkunden, Informationen zu Ausbildungsberufen und Studiengängen zu recherchieren und Bewerbungsprozesse vorzubereiten.

    🧭 PDCA-Zyklus über ein Schuljahr (Beispiel Klasse 10)

    Phase Zeitraum / Akteure Konkrete Schritte und Beispiele Ergebnisse / Indikatoren
    PLAN August – Oktober Steuergruppe, BO-Team, Fachlehrkräfte (Deutsch, WiPo, Informatik) 1. Analyse der Ausgangslage: • Kurze Lehrkräfte-Befragung: Welche Erfahrungen mit KI-Tools bestehen?• Schüler-Einstiegsumfrage: Wie nutzen sie ChatGPT & Co.?2. Planung der Intervention: • Einbindung ins Fachcurriculum (Deutsch: Bewerbungsschreiben; WiPo: Berufsfelder; Informatik: KI-Verstehen).• Auswahl geeigneter KI-Tools (z. B. ChatGPT, MINTmatch, Berufenet).• Planung von Reflexionsphasen (Bias, Datenschutz, Quellenkritik).3. Erfolgskriterien: • 90 % der Schüler:innen haben eigenständig mindestens einen KI-gestützten Berufsrechercheprozess durchgeführt.• Schüler:innen können Vor- und Nachteile von KI-Vorschlägen benennen. • Übersichtliche Jahresplanung (z. B. Padlet / SchulCloud).• Lehrkräfte-Fortbildungstermin vereinbart.• Fragebogen für Schüler-Feedback vorbereitet.
    DO November – Februar Fachlehrkräfte, Klassenleitung, BO-Berater:in 1. Umsetzung im Unterricht: • Unterrichtsreihe „KI in der Berufsorientierung“ (4–6 Stunden).• KI-gestützte Recherche: Schüler:innen lassen sich Berufsideen vorschlagen und bewerten diese kritisch.• Schreibwerkstatt: Bewerbungsanschreiben mit KI-Unterstützung + Reflexion über Qualität & Sprache.• Expertengespräch mit Berufsberater:in über Wandel durch KI.2. Lehrerrolle: • Beobachtung und Begleitung („Coaching“ statt Input).• Dokumentation der Prozesse über Lernportfolios. • Schüler:innen zeigen reflektierte Nutzung im Portfolio.• Lehrkräfte erhalten erste Erfahrungsberichte.• Erste Schüler:innen entdecken neue Berufsfelder.
    CHECK März – April Steuergruppe, Lehrkräfte, Schüler:innen 1. Evaluation: • Kurze Feedback-Umfrage an Schüler:innen: Wie hilfreich fanden sie KI für ihre Orientierung?• Vergleich mit PLAN-Indikatoren.• Gruppendiskussion über ethische Aspekte und Vertrauenswürdigkeit von KI-Ergebnissen.2. Auswertung im Kollegium: • Reflexion: Wo lief es gut, wo gab es Unsicherheiten (technisch, didaktisch)?• Sammlung von Best-Practice-Beispielen. • Kurzer Evaluationsbericht (2 Seiten).• Anpassungsvorschläge formuliert.• Schüler-Zitate für Öffentlichkeitsarbeit gesammelt.
    ACT Mai – Juli Schulleitung, Steuergruppe, Kollegium 1. Anpassung & Verstetigung: • Integration der besten Materialien ins Schulcurriculum.• Einrichtung eines jährlichen „KI-Zukunftstags“ zur Berufsorientierung.• Gezielte Lehrerfortbildung (z. B. Reflexion von KI-Texten).• Austausch mit Eltern über Chancen & Risiken.2. Skalierung: • Einbindung weiterer Jahrgänge (z. B. Klasse 9 und 11).• Kooperation mit Betrieben oder Hochschulen, die KI nutzen. • Ziel dauerhaft im Schulprogramm verankert.• KI-Kompetenz messbar gestiegen (z. B. durch wiederkehrende Befragungen).• Schule gewinnt Profil im Bereich „KI und Berufsorientierung“.

    💡 Ergänzende Idee

    Man kann diesen PDCA-Zyklus auch datengestützt begleiten, z. B. mit:

    • Schülerbefragungen zu KI-Nutzung (ähnlich dem Schulbarometer),
    • Auswertung von Reflexionsbögen nach jeder Unterrichtsreihe,
    • kurzen Lehrkräfte-Reflexionen über Erfahrungen mit KI-Tools.

    Dadurch bleibt der Prozess anschlussfähig an deine Blogreihe „Daten statt Bauchgefühl“ – evidenzbasiert und entwicklungsorientiert.

    Möchtest du, dass ich daraus als Nächstes ein kompaktes Modellblatt für Schulleitungen gestalte (z. B. 1 Seite mit PDCA-Zyklus, Ziel, Zeitplan und Indikatoren), das du in einer Präsentation oder Fortbildung verwenden kannst?

    PDCA, 3. Durchlauf: Modellblatt für Schulleitungen

    Perfekt 😄 – hier ist dein kompaktes Modellblatt für Schulleitungen, das den PDCA-Zyklus auf das Entwicklungsziel überträgt. Es ist so formuliert, dass du es direkt in eine Präsentation, ein Schulprogramm oder eine Leitfaden-Sammlung aufnehmen kannst:

    🧩 Schulentwicklungsziel:

    Schüler:innen nutzen KI-Sprachmodelle reflektiert, um individuelle Berufswege zu erkunden, Informationen zu Ausbildungsberufen und Studiengängen zu recherchieren und Bewerbungsprozesse vorzubereiten.

    🔄 PDCA-Zyklus zur Umsetzung (Beispiel: Schuljahr Klasse 10)

    Phase Kernfragen Konkrete Schritte & Maßnahmen Indikatoren / Ergebnisse
    PLAN (Planen) Wo stehen wir? Was wollen wir erreichen? • Analyse der Ausgangslage: Welche Erfahrungen haben Schüler:innen & Lehrkräfte mit KI?• Ziel konkretisieren: Bis Schuljahresende reflektierte Nutzung von KI bei Berufsrecherche & Bewerbung.• Planung im Fachcurriculum (Deutsch, WiPo, Informatik).• Datenschutz & Ethik prüfen.• Lehrerfortbildung organisieren. • Jahresplan und Materialpool stehen.• Lehrkräfte kennen Ziele & Vorgehen.• Befragung zur Ausgangslage abgeschlossen.
    DO (Durchführen) Wie setzen wir das Ziel um? • Unterrichtsreihe „KI in der Berufsorientierung“ (4–6 Std.).• Schüler:innen recherchieren Berufe mit KI und bewerten Ergebnisse.• Erstellung und Überarbeitung von Bewerbungsunterlagen mit KI-Hilfe.• Reflexionsphasen zu Chancen, Risiken, Bias.• Kooperation mit Berufsberatung / Betrieben. • Schülerportfolios mit Reflexionen.• Mindestens 90 % nutzen KI-Tools aktiv.• Positives Feedback der Lehrkräfte.
    CHECK (Überprüfen) Was hat funktioniert – was nicht? • Evaluation per Schüler:innenbefragung.• Lehrkräfte-Reflexion im Fachteam.• Vergleich mit definierten Indikatoren.• Analyse von Stolperstellen (Technik, Zeit, Kompetenz). • Kurzbericht zur Wirksamkeit.• Erkenntnisse für nächste Planungsrunde.• Sammlung von Best Practices.
    ACT (Anpassen) Wie verstetigen und verbessern wir das Ziel? • Überarbeitung der Materialien und Einbindung ins Curriculum.• Schulinterne Leitlinie „KI in der Berufsorientierung“.• Fortbildung zur Reflexion von KI-Texten.• Skalierung auf weitere Jahrgänge.• Öffentlichkeitsarbeit / Austausch mit Eltern. • Ziel im Schulprogramm verankert.• Jährlicher KI-Zukunftstag etabliert.• Nachhaltige Steigerung der KI-Kompetenz.

    💡 Hinweise für Schulleitungen

    • Steuerung: Steuergruppe oder BO-Team koordiniert den Prozess und hält Zwischenevaluationen fest.
    • Datengestützte Begleitung: Kurze Schülerbefragungen (z. B. vor/nach Projekt) ermöglichen evidenzbasiertes Lernen.
    • Erfolg sichtbar machen: Ergebnisse in Schulkonferenzen oder Elternabenden vorstellen, ggf. Blog- oder Pressebeitrag verfassen.

    📘 Ziel des Modells:
    Ein schulischer Entwicklungsprozess, der technologische Kompetenz, Reflexionsfähigkeit und Zukunftsorientierung verbindet – gesteuert nach dem Prinzip

    „Daten statt Bauchgefühl – und KI als Lernanlass, nicht als Lehrmittel.“

    Möchtest du, dass ich das noch als grafische 1-Seiten-Vorlage (PDF) mit klarer PDCA-Struktur gestalte, die du z. B. im Kollegium oder auf einer SchiLF einsetzen kannst?

    ADDIE-Modell

    Sehr gute Idee, den ADDIE-Ansatz (Analyse → Design → Development → Implementation → Evaluation) auf dein Ziel durchzuspielen. Das Modell stammt aus dem Instruktionsdesign und ist besonders geeignet, um Lernangebote systematisch und zielorientiert zu entwickeln. (AIHR)

    Hier ist eine Version davon, wie du das Ziel

    „Schüler:innen nutzen KI-Sprachmodelle reflektiert, um individuelle Berufswege zu erkunden, Informationen zu Ausbildungsberufen und Studiengängen zu recherchieren und Bewerbungsprozesse vorzubereiten.“
    mit dem ADDIE-Modell über ein Schuljahr gestalten kannst.

    Ich gliedere es in Phasen, mit zentralen Fragen, konkreten Maßnahmen und Hinweisen zur Iteration.

    1. ANALYSE (Analyse)

    Zentrale Fragen / Aspekte:

    • Welche Vorkenntnisse bringen die Schüler:innen bezüglich KI-Tools (z. B. ChatGPT, andere Sprachmodelle) mit?
    • Wie ist der Stand der digitalen Infrastruktur (Geräte, Internetzugang, Softwarelizenzen, Datenschutzregelungen)?
    • Welche Erfahrungen und Haltungen haben Lehrkräfte zu KI und Berufsorientierung?
    • Welche Phasen der Berufsberatung (z. B. Informationsrecherche, Bewerbungsprozess) laufen derzeit – wo gibt es Lücken oder Herausforderungen?
    • Welche Rahmenbedingungen gelten (Zeitressourcen, Stundenplanung, Fortbildungsbudget, Datenschutz, ethische Bedenken)?
    • Welche Zielkompetenzen sollen am Ende erreicht sein (Wissen, Fertigkeiten, Haltungen)?

    Konkrete Maßnahmen in der Analysephase:

    • Durchführung einer Schüler:innen-Umfrage (Vorwissen, Nutzung von KI, Erwartungen, Unsicherheiten).
    • Durchführung eines Lehrer:innen-Gesprächs / Workshops, um Haltungen, Befürchtungen, Kompetenzen zu erheben.
    • Technische Bestandsaufnahme: Anzahl und Ausstattung der Computer/Tablets, Netzstabilität, Zugänge zu KI-Modellen.
    • Sichtung curricularer Bezüge: In welchen Fächern lassen sich Berufsorientierung und KI sinnvoll verknüpfen (z. B. Deutsch, Informatik, WiPo)?
    • Formulierung von lernzielbezogenen Kompetenzen für dieses Vorhaben (z. B. „Schüler:innen können drei kritische Fragen an die Ergebnisse eines KI-Modells formulieren“, „Schüler:innen können mit KI eine erste Version eines Bewerbungsanschreibens erstellen und begründet verbessern“).

    Ergebnis der Analysephase:
    Ein Analysebericht mit Diagnose des Ist-Zustands, identifizierten Bedarfen und einer ersten Kompetenzstruktur als Basis für Design und Entwicklung.

    2. DESIGN (Entwurf)

    Zentrale Fragen / Aspekte:

    • Wie lassen sich die angestrebten Lernziele in sinnvolle Lerneinheiten (Module) gliedern?
    • Welche didaktischen Prinzipien sollen angewendet werden (z. B. scaffolding, kooperatives Lernen, Reflexionseinheiten)?
    • Welche Medien und Werkzeuge sollen eingesetzt werden (z. B. KI-Modelle, digitale Rechercheportale, Lernplattform, Reflexionsbögen)?
    • Wie gestalten wir die Lernaktivitäten – also nicht nur Input, sondern auch selbstständige Anwendung, Reflexion, Feedback?
    • Wie bauen wir formative und summative Assessments ein (z. B. Zwischenchecks, Portfolio, Peer-Feedback)?
    • Wie wird Differenzierung ermöglicht (Unterschiede im Vorwissen, Lerntempo)?
    • Wie viele Unterrichtsstunden bzw. welcher Zeitraum ist planbar für die Module?

    Konkrete Elemente im Design:

    • Gliederung in Module: z. B.
    1. Einführung & KI-Grundverständnis
    2. KI für Berufsrecherche
    3. KI für Bewerbungsunterlagen
    4. Reflexion & Bewertung von KI-Vorschlägen
    • Für jedes Modul: Inhalte, didaktische Sequenz, Materialien (Arbeitsblätter, digitale Aufgaben, Reflexionsfragen)
    • Lernpfade / Gerüste: z. B. Schritt-für-Schritt-Guide „Berufsrecherche mit KI“
    • Einbindung von Partnern (z. B. Berufsberater:innen, lokale Betriebe)
    • Entwurf von Assessments / Reflexionsinstrumenten (z. B. Reflexionsbogen, Peer-Review, kurze Tests)
    • Planung von Unterstützungsstrukturen (Lehrkräfte-Coaching, technische Begleitung)

    Zwischenschleifen / Iteration möglich:
    Bevor du alles entwickelst, kann ein Prototyp eines Moduls (z. B. Modul 2) entworfen und mit einer kleinen Gruppe getestet werden. Dieses Vorgehen erlaubt frühes Feedback und Anpassungen, bevor weitere Module ausgearbeitet werden.

    3. DEVELOPMENT (Entwicklung / Erstellung)

    Zentrale Aufgaben:

    • Erstellung der curricularen Materialien: Arbeitsblätter, Leitfäden, digitale Vorlagen.
    • Programmierung / Auswahl der digitalen Werkzeuge (z. B. KI-Zugang, Plattformintegration).
    • Gestaltung von Multimedia-Elementen (z. B. erklärende Videos, Screencasts, Demonstrationen).
    • Produktion / Zusammenstellung von Reflexionsbögen, Peer-Feedback-Vorlagen.
    • Qualitätssicherung: Testläufe in kleiner Gruppe, Überarbeitung technischer Probleme oder Unklarheiten.

    Beispiele für konkrete Produkte:

    • Schritt-für-Schritt-Guide „So nutzen wir KI für Berufsrecherche“
    • Vorlage für Bewerbungsanschreiben + automatische Vergleichsfunktion (KI vs. eigene Anpassungen)
    • Reflexionsbogen, der z. B. Fragen enthält: „Was war hilfreich am KI-Vorschlag? Wo war es unpassend?“
    • Lehrerhandreichung mit Hinweisen zur Moderation, typischen Schwierigkeiten, Impulsfragen
    • Digitale Plattform-/Lernumgebung, in der Materialien, Aufgabe und Feedback integriert sind

    Während der Entwicklungsphase kannst du auch kleine Teilpilotierungen machen (z. B. Modul 1 testen) und das Feedback einarbeiten.

    4. IMPLEMENTATION (Durchführung / Einsatz)

    Zentrale Überlegungen / Aspekte:

    • Auswahl der Pilotklasse(n) bzw. Jahrgänge, mit denen du beginnst.
    • Schulung / Einweisung der beteiligten Lehrkräfte in die Materialien, Tools und Reflexionsbegleitung.
    • Technische Vorbereitung (Zugang zu KI-Tools, Sicherstellung von Geräten, evtl. Nutzungsregelungen).
    • Zeitliche Einbettung im Stundenplan (Wann und in welchem Fach/Block läuft welches Modul?).
    • Begleitende Unterstützung (z. B. Coaching, Helpdesk, offene Sprechstunden).
    • Monitoring im laufenden Betrieb: Welche Teile funktionieren gut, wo treten Hürden auf (technisch, in der Verständlichkeit, Motivation)?
    • Sammeln von Feedback der Schüler:innen und Lehrkräfte parallel zum Einsatz (z. B. kurze Reflexionsrunden nach Modulen).

    Qualitätskontrolle in der Implementierung:

    • Teilweise formative Evaluation: Checkpoints nach jedem Modul (z. B. Mini-Umfrage, kurze Feedbackrunde).
    • Beobachtung durch Kollegen oder Steuergruppe, Sammlung von Schwierigkeiten und Erfolgsmomenten.
    • Dokumentation von Anpassungsbedarf.

    5. EVALUATION (Auswertung & Reflexion)

    Zentrale Fragen / Aspekte:

    • Wurden die angestrebten Lernziele (Kompetenzen) erreicht?
    • In welchem Maße hat sich die reflexive Nutzung von KI verbessert?
    • Welche Bestandteile des Designs und der Materialien waren besonders erfolgreich / problematisch?
    • Welche Rückmeldungen geben Schüler:innen und Lehrkräfte?
    • Welche unvorhergesehenen Wirkungen traten auf (z. B. Technikprobleme, Über- oder Unterforderung)?
    • Welche Anpassungen sollten für die nächste Runde vorgenommen werden?

    Formen der Evaluation:

    • Summative Evaluation am Ende des Projekts (z. B. via Portfolios, Vergleich mit Ausgangskompetenzen)
    • Formativer Evaluation während des Projekts (Lernprozess-Feedback, Zwischenbefragungen)
    • Qualitative Auswertung durch Interviews oder Fokusgruppen mit Schüler:innen / Lehrkräften
    • Analyse der Reflexionsbögen und KI-Ergebnisse (z. B. inwiefern haben Schüler:innen Vorschläge kritisch bewertet)
    • Ableitung von Empfehlungen und Verbesserungsmaßnahmen für die nächste Iteration

    Rückkopplung zur Analysephase:
    Basierend auf den Evaluationsergebnissen wird der Zyklus neu gestartet: Analyse der neuen Ausgangslage, Überarbeitung des Designs, Entwicklung optimierter Materialien etc.

    🗓 Beispielhafter Zeitplan (Schuljahr, Klasse 10) mit ADDIE

    Phase Zeitraum Schwerpunkt / Meilensteine
    Analyse August – September Umfragen, Bestandsaufnahme, Lernziele definieren
    Design Oktober Module entwerfen, Sequenz planen, Assessment-Design
    Development November – Dezember Materialien und Werkzeuge erstellen, Prototyp testen
    Implementation Januar – April Unterricht mit Materialien durchführen, formative Evaluation
    Evaluation & Revision Mai – Juli Auswertung, Reflexion, Anpassung für das nächste Schuljahr

    Möchtest du, dass ich dir eine 1-Seiten-Version dieses ADDIE-Plans erstelle – ähnlich zum PDCA-Modellblatt – die du in einem Workshop oder zur Verteilung im Kollegium nutzen kannst?

    4A-Modell

    Wunderbar – das 4A-Modell eignet sich perfekt, um pädagogische Prozesse beim KI-Einsatz zu strukturieren.
    Während PDCA und ADDIE stark organisatorisch-strategisch denken, setzt das 4A-Modell stärker auf den didaktisch-reflexiven Lernprozess: Es führt Schüler:innen (und Lehrkräfte!) schrittweise von Verstehen über Erfahrung hin zu reflektierter Praxis und Gestaltung.

    Hier ist dein Ziel noch einmal zur Orientierung:

    Schüler:innen nutzen KI-Sprachmodelle reflektiert, um individuelle Berufswege zu erkunden, Informationen zu Ausbildungsberufen und Studiengängen zu recherchieren und Bewerbungsprozesse vorzubereiten.

    🧭 Umsetzung des Ziels mit dem 4A-Modell

    (Aufklären – Ausprobieren – Akzeptieren – Aktiv werden)

    1. Aufklären

    📘 Ziel: Verständnis schaffen für Funktionsweise, Chancen, Risiken und gesellschaftliche Bedeutung von KI im Kontext Berufsorientierung.

    Inhalte / Aktivitäten:

    • Einstiegseinheit „Was ist KI – und wie verändert sie Arbeit und Beruf?“

    • Kurzer Input zu: Funktionsweise von Sprachmodellen, Datenquellen, Chancen und Risiken (Bias, Datenschutz, Fake-Inhalte).

    • Diskussion über den Wandel der Berufsbilder durch KI (z. B. Wegfall und Entstehung neuer Berufe).

    • Auseinandersetzung mit ethischen Fragen:

      • Soll KI über Berufswege beraten?

      • Wie kann man sicherstellen, dass Empfehlungen fair und vielfältig sind?

    Beispielhafte Aufgaben:

    • Schüler:innen recherchieren, wie KI heute schon im Bewerbungsprozess eingesetzt wird (z. B. automatisierte Lebenslaufanalyse).

    • Erarbeitung einer Mindmap: „KI – Bedrohung oder Unterstützung für meine Zukunft?“

    Ergebnisse / Kompetenzen:

    • Grundverständnis von KI-Funktion und Grenzen.

    • Bewusstsein für ethische Dimensionen.

    • Fähigkeit, Informationen kritisch einzuordnen.

    2. Ausprobieren

    🧩 Ziel: Erlernen des praktischen Umgangs mit KI-Tools in konkreten Berufsorientierungsszenarien.

    Inhalte / Aktivitäten:

    • Praktische Übung:

      • „Frag ChatGPT nach passenden Berufsbildern – und überprüfe die Ergebnisse.“

      • „Lass dir von KI eine Bewerbung schreiben und beurteile die Qualität.“

    • Vergleich verschiedener KI-Antworten auf dieselbe Anfrage.

    • Bewertungskriterien gemeinsam entwickeln: Relevanz, Realismus, Passgenauigkeit, Sprachqualität.

    • Feedback-Runden in Kleingruppen: Welche Ergebnisse waren brauchbar? Wo lag KI daneben?

    Methoden:

    • Learning-by-doing, Gruppenarbeit, Peer-Feedback.

    • Optional: Zusammenarbeit mit Berufsberater:innen oder Betrieben.

    Ergebnisse / Kompetenzen:

    • Erste sichere Bedienung von KI-Tools.

    • Fähigkeit, Ergebnisse auf ihre Qualität und Angemessenheit zu prüfen.

    • Entwicklung einer reflektierten Haltung zur maschinellen Textproduktion.

    3. Akzeptieren

    💬 Ziel: Entwicklung einer reflektierten, kritischen Haltung zur Nutzung von KI in der Berufsberatung.

    Inhalte / Aktivitäten:

    • Geführte Reflexion:

      • Was habe ich bei der Nutzung von KI gelernt?

      • Wo hilft KI wirklich – wo ersetzt sie mich nicht?

      • Was ist meine persönliche Haltung zum Einsatz solcher Tools in Bewerbungsprozessen?

    • Diskussion im Plenum: Chancen – Risiken – Verantwortung.

    • Analyse realer Beispiele (z. B. „KI sortiert Bewerbungen aus“ – gerecht oder unfair?).

    • Verknüpfung mit ethischen und gesellschaftlichen Themen (z. B. Arbeitswelt 4.0, Nachhaltigkeit, Datenschutz).

    Methoden:

    • Lerntagebuch oder Portfolio.

    • Klassendiskussion, Fishbowl-Methode oder Debatte.

    • Vergleich der Reflexionen mit der Einstiegsphase (Entwicklung sichtbar machen).

    Ergebnisse / Kompetenzen:

    • Bewusstes Verhältnis zu KI-Tools.

    • Fähigkeit, Vor- und Nachteile argumentativ zu begründen.

    • Gestärkte Selbstwahrnehmung im Lern- und Berufsfindungsprozess.

    4. Aktiv werden

    🚀 Ziel: Eigenständige Anwendung und kreative Weiterentwicklung – KI als Werkzeug zur Gestaltung der eigenen Zukunft nutzen.

    Inhalte / Aktivitäten:

    • Schüler:innen entwickeln eigene Mini-Projekte:

      • „Mein Berufsprofil mit KI: Wie präsentiere ich mich authentisch?“

      • „KI-gestützte Berufsmesse: Wir stellen Zukunftsberufe 2040 vor.“

    • Erstellung eines digitalen Berufsportfolios, das KI-basierte und eigene Arbeit integriert.

    • Gestaltung einer Schulaktion oder Präsentation (z. B. Workshop für jüngere Jahrgänge oder Elternabend).

    • Option: Entwicklung schulinterner Leitlinien zur KI-Nutzung in der Berufsberatung.

    Ergebnisse / Kompetenzen:

    • Transfer in die Praxis: KI als Werkzeug für die eigene Entwicklung.

    • Gestaltungs- und Innovationskompetenz.

    • Beitrag zur Schulentwicklung (Lernende werden zu Multiplikator:innen).

    🧩 Kurzüberblick im Tabellenformat

    Phase Ziel Beispielaktivitäten Kompetenzen
    Aufklären Verständnis für KI & ethische Fragen schaffen Input, Diskussion, Mindmap, Mini-Recherche Grundwissen, ethische Sensibilität
    Ausprobieren Praktische Nutzung in Berufsorientierung KI-Recherche, Bewerbung mit KI, Peer-Feedback Anwendungskompetenz, kritisches Denken
    Akzeptieren Eigene Haltung reflektieren Diskussion, Lerntagebuch, Fallanalyse Reflexionsfähigkeit, Urteilsvermögen
    Aktiv werden KI kreativ und verantwortungsvoll einsetzen Projektarbeit, Portfolio, Präsentation Gestaltungskompetenz, Selbstwirksamkeit

    💡 Didaktische Idee für Schulleitungen / Steuergruppen

    Das 4A-Modell kann als didaktische Leitstruktur dienen, um Kollegien sicher an die Einführung von KI-gestützter Berufsorientierung heranzuführen.

    • Fortbildungsplanung: Lehrkräfte selbst durchlaufen die 4A-Phasen (Meta-Lernen).

    • Curriculare Verankerung: Jede Jahrgangsstufe kann auf einer 4A-Stufe ansetzen.

    • Evaluation: Reflexionstage oder Schülerportfolios dokumentieren die Lernfortschritte.

    Möchtest du, dass ich dieses 4A-Modell wie die anderen beiden (PDCA und ADDIE) zu einem 1-Seiten-Modellblatt für Schulleitungen zusammenfasse – z. B. mit Icons, Phase-Zielen und kompakten Beispielen für jede Stufe?

    „Reflexion“ durch ChatGPT

    Alle drei Modelle sind sehr brauchbar – die Entscheidung hängt davon ab, welches Ziel du mit der Begleitung des Entwicklungsprozesses priorisieren willst:

    1. PDCA (Plan-Do-Check-Act)

    • Stärken:
      • Sehr prozess- und organisationsorientiert, ideal für Steuergruppen und Schulleitungen.
      • Klar strukturiert für kontinuierliche Verbesserung.
      • Gut geeignet, um Maßnahmen schrittweise zu testen, zu evaluieren und zu skalieren.
    • Schwächen:
      • Weniger stark in der detaillierten didaktischen Gestaltung für den Unterricht selbst.
      • Reflexion und Haltungsentwicklung müssen bewusst integriert werden.

    Wann ideal: Wenn der Fokus auf Schulentwicklung, Implementierung und Skalierung liegt.

    2. ADDIE

    • Stärken:
      • Sehr didaktisch-strukturiert, unterstützt die Entwicklung von Lernmodulen, Materialien und Unterrichtssequenzen.
      • Bietet klare Phasen für Analyse, Design, Entwicklung, Umsetzung, Evaluation.
      • Besonders nützlich, wenn man Lehrkräfte begleiten und Unterrichtskonzepte erstellen möchte.
    • Schwächen:
      • Weniger zyklisch gedacht als PDCA; Anpassung erfordert einen neuen Durchlauf.
      • Kann etwas bürokratisch wirken, wenn das Ziel eher praxisnah und agil umgesetzt werden soll.

    Wann ideal: Wenn der Schwerpunkt auf didaktisch sauberer Materialentwicklung und Unterrichtsdesign liegt.

    3. 4A-Modell

    • Stärken:
      • Didaktischer Leitfaden für Lernende und Lehrende, sehr gut geeignet für Reflexion, Haltungsbildung und praktische Erfahrung.
      • Ideal für KI-Einführung im Unterricht, schrittweise vom Verstehen über Ausprobieren bis zur eigenen Anwendung.
      • Unterstützt Reflexion und Akzeptanz, nicht nur technische Nutzung.
    • Schwächen:
      • Weniger geeignet für die organisatorische Steuerung oder Schulprogramm-Integration.
      • Skalierung und Evaluation müssen separat geplant werden.

    Wann ideal: Wenn der Fokus auf pädagogischer Umsetzung, Schülererfahrung und reflektierter KI-Nutzung liegt.

    Meine Empfehlung für dein Ziel:

    • Für die konkrete Unterrichts- und Lernprozessgestaltung: 4A-Modell – es führt Schüler:innen Schritt für Schritt durch Verstehen → Ausprobieren → Reflexion → Anwendung.
    • Für schulische Gesamtsteuerung / Projektmanagement: PDCA – du kannst den Prozess als Pilotprojekt und kontinuierliche Verbesserung steuern.
    • ADDIE ist dann nützlich, wenn du parallel modulare Unterrichtseinheiten für alle Klassenstufen entwickeln willst.

    💡 Praxis-Tipp:
    Viele Schulen kombinieren: 4A als didaktische Leitstruktur für Schüler:innen, PDCA als Organisationsrahmen für die Schulentwicklung, und ADDIE als Planungs-Tool für Materialien und Module. So deckst du didaktik, Reflexion und Steuerung gleichzeitig ab.

    Wenn du willst, kann ich dir eine Kombinationsskizze erstellen, die zeigt, wie man 4A + PDCA + ADDIE zusammen für dein Ziel nutzt, ohne dass es kompliziert wird.

     

    Folgerung: Kombination der drei Modelle

    Perfekt 😄 – hier ist ein Vorschlag für eine kombinierte Übersicht, wie du 4A, PDCA und ADDIE für dein Ziel zusammen nutzen kannst. Das Ziel bleibt:

    Schüler:innen nutzen KI-Sprachmodelle reflektiert, um individuelle Berufswege zu erkunden, Informationen zu Ausbildungsberufen und Studiengängen zu recherchieren und Bewerbungsprozesse vorzubereiten.

    🔗 Kombinationsmodell: 4A + PDCA + ADDIE

    Ebene / Modell Fokus Konkrete Umsetzung für das Ziel Beispiele / Hinweise
    4A-Modell (didaktische Lernbegleitung) Lernprozess der Schüler:innen Aufklären → Ausprobieren → Akzeptieren → Aktiv werden • Einstieg: KI-Grundwissen, ethische Aspekte, Berufsrecherche.• Praktische Übungen: Bewerbungen, Berufsfeldrecherche.• Reflexion: Chancen, Grenzen, persönliche Haltung.• Projektarbeit: Berufsportfolio oder Schulprojekt mit KI.
    PDCA (steuerungsorientiert) Schulische Projekt- und Implementierungssteuerung Plan → Do → Check → Act • Plan: Ziel definieren, Ressourcen klären, Pilotklasse wählen.• Do: Unterricht durchführen, Lehrer:innen begleiten, Materialien testen.• Check: Evaluation durch Schülerfeedback, Portfolioanalyse, Lehrerreflexion.• Act: Anpassung der Materialien, Skalierung auf weitere Klassen, Integration ins Schulprogramm.
    ADDIE (Material- & Modulentwicklung) Didaktische Struktur & Materialien Analyse → Design → Development → Implementation → Evaluation • Analyse: Lernvoraussetzungen, Vorwissen, Infrastruktur.• Design: Module, Sequenzen, Assessments, Reflexionsbögen entwerfen.• Development: Materialien, Guides, digitale Tools erstellen.• Implementation: Pilotunterricht durchführen.• Evaluation: Ergebnisse auswerten, Materialien anpassen.

    💡 So funktioniert die Kombination praktisch:

    1. Vorbereitung & Steuerung:
      • PDCA sorgt dafür, dass das Vorhaben planbar ist, Verantwortlichkeiten klar sind, Ressourcen bereitstehen und die Evaluation zyklisch erfolgt.
    2. Materialentwicklung & Unterrichtsplanung:
      • ADDIE hilft, Module sauber zu gestalten, Materialien zu erstellen und die Einbindung in den Unterricht zu planen.
    3. Lernprozess der Schüler:innen:
      • 4A strukturiert die Schülererfahrung: Verstehen → Ausprobieren → Reflektieren → Anwenden.
      • Jede 4A-Phase kann mit ADDIE-Materialien gefüttert und mit PDCA gesteuert werden.

    🔹 Beispielhafte Umsetzung für ein Schuljahr (Klasse 10)

    Phase 4A ADDIE PDCA
    August – Oktober Aufklären Analyse & Design der Module (KI-Grundwissen, Berufsrecherche) Plan: Ressourcen, Pilotklasse, Zieldefinition
    November – Februar Ausprobieren Development: Materialien, Guides, Übungen erstellen Do: Unterricht durchführen, Feedback sammeln
    März – April Akzeptieren Implementation: Reflexionsübungen, Peer-Feedback Check: Evaluation, Lernergebnisse analysieren
    Mai – Juli Aktiv werden Evaluation: Materialien verbessern, Module anpassen Act: Skalierung, Integration ins Curriculum, Fortbildungen für Lehrkräfte

    🔹 Vorteile der Kombi

    • Ganzheitlich: Organisations- (PDCA), Material-/Modul- (ADDIE) und Lernprozessperspektive (4A) vereint.
    • Flexibel: Einzelne Phasen können iterativ angepasst werden.
    • Praxisnah: Schüler:innen erleben reflektiertes KI-Lernen, Lehrkräfte bekommen Struktur und Sicherheit.
    • Skalierbar: Pilotprojekte können leicht auf andere Klassen, Jahrgänge und Fächer übertragen werden.

    Wenn du willst, kann ich daraus noch eine grafische 1‑Seiten-Übersicht bauen – wie ein „Toolbox-Sheet für Schulleitungen“, das die drei Modelle optisch vereint, mit Zeitachse, Phasen, Zielen und Beispielen.
    Willst du, dass ich das mache?

    Die inhaltliche Reflexion überlasse ich Ihnen, denn mir fehlt der reale Bezug zu meiner Schulgemeinde sowie zu den Bedarfen der regionalen Betriebe und Unternehmen. Für meine letzten Berufsjahre kann ich jedoch sagen: Ich hätte gerne auf solche Sprachmodelle zurückgegriffen. Dadurch würden sich Arbeitserleichterungen ergeben. Vorteile sind die Berücksichtigung der wesentlichen Merkmale der drei Modelle, die übersichtliche Darstellung und die damit verbundenen Zeitersparnisse. Neue Ideen haben sich mir eher selten aufgedrängt, allerdings waren meine Fragen dazu auch (noch) nicht spezifisch genug. So würde ich den Dialog beispielsweise mit der Frage fortsetzen, wie ich auf Vorbehalte seitens der Schulgemeinde (Kolleginnen und Kollegen, Eltern usw.) eingehen kann.

    Abschließend habe ich mir noch einige Gedanken zur Unterrichtsentwicklung gemacht und dabei das 4A-Modell zugrunde gelegt. Meiner Meinung nach ist dies der niedrigschwelligste und am wenigsten aufwendige Ansatz. Daher folgt nun ein konkretes Unterrichtsbeispiel für die Sekundarstufen I und II, das sich am 4A-Modell von Prof. Weßels orientiert und den Einsatz von KI im Fach Deutsch oder Politik/Wirtschaft thematisiert.

    Zielgruppe: Klasse 9–12
    Dauer: ca. 3–4 Unterrichtsstunden
    Fach: Deutsch / Politik / Medienbildung
    Thema: Kritische Auseinandersetzung mit KI-generierten Texten

    Zur Abwechslung nutze ich nun ein anderes Sprachmodell. Auch dieses Mal habe ich nicht weiter redigiert.

    Unterrichtseinheit: „KI und Sprache – Chancen und Herausforderungen“ (von Microsofts Copilot, unbearbeitet)

    4A-Modell

    🔹 Phase 1: Aufklären
    Input: Kurze Einführung in generative KI (z. B. ChatGPT, DeepL Write, DALL·E)
    Material: Video oder Präsentation zu „Was ist KI?“ und „Wie funktioniert Textgenerierung?“
    Diskussion: Was kann KI? Wo begegnet sie uns im Alltag?

    🔹 Phase 2: Ausprobieren
    Aufgabe: Schüler:innen geben einer KI verschiedene Schreibaufträge:z. B. „Schreibe eine Erörterung zum Thema Social Media“ oder „Verfasse ein Bewerbungsschreiben“
    Vergleich: KI-Text vs. eigener Text
    Reflexion: Was fällt auf? Wo sind Stärken/Schwächen?

    🔹 Phase 3: Akzeptieren
    Gruppenarbeit: Bewertung der KI-Texte nach Kriterien wie Stil, Argumentation, Faktenlage
    Diskussion: Kann KI beim Schreiben helfen? Wo sind Grenzen?
    Ethik-Impuls: Wer trägt Verantwortung für KI-Inhalte?

    🔹 Phase 4: Aktiv werden
    Projektidee: Schüler:innen entwickeln ein eigenes „KI-Ethik-Kodex“ für die Schule
    Präsentation: Vorstellung der Ergebnisse vor der Klasse oder Schulgemeinschaft
    Ausblick: Wie könnte KI sinnvoll in den Unterricht integriert werden?

    🧠 Erweiterungsidee
    Falls du mit jüngeren Schüler:innen arbeitest oder das Thema spielerischer angehen willst, kann man auch ein „KI-Detektivspiel“ machen: Die Schüler:innen müssen herausfinden, ob ein Text von einem Menschen oder einer KI stammt – und ihre Entscheidung begründen.

    Schlussbemerkung

    Jan Vedder, Mitglied der Schulleitung einer niedersächsischen Schule, wird in diesem Blogbeitrag mit den Worten zitiert: „Schulentwicklung wird oft als anstrengend, arbeitsintensiv und nichts für schwache Nerven beschrieben.“ Das kann ich bestätigen. Entscheidungen müssen unter Unsicherheit, steigenden Anforderungen und wachsender Komplexität getroffen werden. Gerade in dieser Lage können einfache, strukturierende Denk- und Arbeitsmodelle entlasten, nicht weil sie alle Probleme lösen, sondern weil sie Orientierung schaffen.

    Die hier vorgestellten Modelle PDCA, ADDIE und 4A bieten genau das.

    • PDCA hilft dabei, Schulentwicklung als lernenden Prozess zu verstehen,
    • ADDIE gibt Struktur für die didaktische Gestaltung neuer Lernangebote.
    • 4A ermöglicht schließlich, Lehrkräfte und Schülerinnen und Schüler schrittweise an KI und digitale Lernprozesse heranzuführen – vom Verstehen bis zum eigenständigen Gestalten.

    Diese Modelle ersetzen natürlich keine Arbeit, aber sie geben Struktur, schaffen Verständigung und senken die emotionale Last, die entsteht, wenn Entwicklung als Dauerkrisenmodus erlebt wird.
    In ähnlicher Weise können KI-Sprachmodelle zur Entlastung beitragen, indem sie den Arbeitsfluss erleichtern, Ideen anregen und Reflexionsprozesse beschleunigen, ohne pädagogische Verantwortung zu übernehmen.

    Sie helfen dabei, Gedanken zu ordnen, Formulierungen zu entwerfen, Projektideen zu skizzieren oder Unterrichtseinheiten vorzustrukturieren. Schulleitungen können mithilfe dieser Modelle Entwürfe für Konzepte, Elternbriefe oder Fortbildungspläne erstellen und so schneller vom Denken ins Handeln kommen. Lehrkräfte gewinnen Freiraum, um sich auf die sozialen Aspekte von Entwicklung zu konzentrieren: auf Dialog, Haltung und Beziehung. Richtig eingesetzt werden LLMs so zu Sparringspartnern im Denken. Sie fördern Kreativität und ermöglichen eine effizientere Umsetzung der oben genannten Modelle (PDCA, ADDIE, 4A). Die Herausforderung bleibt jedoch, kritisch zu reflektieren, wie und wofür KI eingesetzt wird. Aber genau darin liegt auch die Chance: eine neue Balance zwischen Struktur, Entlastung und pädagogischer Verantwortung.

    In meinem nächsten und vorletzten Artikel dieser Blogreihe geht es um die Frage, wie Fortbildungen organisiert werden können. Konkret werde ich darauf eingehen, wie Schulleitungen und das pädagogische Personal die drei Modelle PDCA, ADDIE und 4A als Rahmen nutzen können, um kollegiale Lernprozesse zur KI-Kompetenz zu planen. Eine weitere Frage ist, wie Lehrkräfte selbst mit und über KI lernen können, also das Meta-Lernen der Schulorganisation.

    Stay tuned

    References