Willkommen!

Schülerin, 10. Klasse, Moritzburg: „Viele Dinge ändern sich. Schule sollte sich dem anpassen, damit wir auf das Leben vorbereitet sind.“

Schüler, 11. Klasse, Berufsschule Einbeck: „Meine Traumschule motiviert die Schülerinnen und Schüler, mehr Leistung zu zeigen, und geht individuell auf die Lernenden mit ihren unterschiedlichen Stärken und Schwächen ein.“

Schüler, 11. Klasse, Gymnasium Essen: „Für mich bedeutet guter Unterricht eine häufige Einbindung der Schülerinnen und Schüler sowie ihre Möglichkeit, den Unterricht mitzugestalten.“

Schülerin, 9. Klasse, Offene Schule Waldau: „Für mich ist es am wichtigsten, dass Schülerinnen und Schüler die Möglichkeit haben, selbst die Schule zu gestalten. Das sollten nicht nur die Lehrerinnen und Lehrer machen.“

Schule neu denken: Unsere Lernenden fordern keine bloße Digitalisierung, sondern echte Partizipation. Sie wünschen sich eine Schule, die ihre Lebenswelt spiegelt, Raum für Mitgestaltung lässt und individuelle Stärken in den Mittelpunkt stellt. KI ist für sie kein Selbstzweck, sondern der Schlüssel, um Schule an die Anforderungen des echten Lebens anzupassen.

Bildungsminister Christoph Wiederkehr (Österreich): „Die Frage der Überprüfung von Leistungen im Schulbereich verändert sich gerade grundlegend. Es wird weniger das Faktenwissen abgefragt, sondern Kompetenzen bewertet. Das ist das, was man in einer heutigen Gesellschaft braucht: Kreativität, Kritik- und Kooperationsfähigkeit.“

Schulministerin Feller (NRW): „Künstliche Intelligenz kann und soll Schulleiterinnen und Schulleitern den Alltag erleichtern, damit sie mehr Zeit für ihre Kernaufgaben haben.“

Karin Prien (Bundesbildungsministerin, Deutschland): „KI kann das Lernen personalisieren und auf den individuellen Lernstand eingehen – das eröffnet neue Chancen für vertieftes Verstehen. […] Entscheidend ist, dass Schulen Kompetenzen zur kritischen Bewertung und Einordnung von KI‑Inhalten und damit auch zur verantwortungsvollen Nutzung von KI vermitteln.“

https://kibuzzer.com/de/mag/v5/interview-bundesbildungsministerin-karin-prien.html

Sven Teuber (Rheinland-Pfalz, Bildungsminister): „Künstliche Intelligenz ist längst im Alltag angekommen, deshalb handeln wir, um sie in der Schule reflektiert zu nutzen. Wir wollen, dass unsere Lehrkräfte, Schülerinnen und Schüler nicht von KI‑Entwicklungen getrieben werden, sondern selbst zu Gestalterinnen und Gestaltern der digitalen Zukunft werden können.“

https://bm.rlp.de/service/pressemitteilungen/detail/im-zukunftslaborki-wird-der-schulunterricht-von-morgen-gestaltet-bildungsminister-sven-teuber-vom-willen-und-mut-zur-innovation-profitieren-schuelerinnen-und-schueler

Dorit Stenke (Schleswig-Holstein, Bildungsministerin): „Das KI‑Modellprojekt hat gezeigt, wie Künstliche Intelligenz an Schulen sinnvoll genutzt werden kann. Entscheidend ist, dass Schülerinnen und Schüler nicht nur lernen, KI anzuwenden, sondern auch die Möglichkeiten zu nutzen und Grenzen auszuloten.“

https://www.schleswig-holstein.de/DE/landesregierung/ministerien-behoerden/III/Presse/PI/2026/06_Juni/20260626_KI_Chatbot_Oberflaeche_AIS_chat

Dirk Schrödter (Schleswig-Holstein, Digitalisierungsminister): „Schleswig-Holstein verbindet Innovation mit Verantwortung: Wir schaffen die Voraussetzungen dafür, dass Schulen moderne KI‑Technologien sicher, datenschutzkonform und niedrigschwellig nutzen können.“

https://www.schleswig-holstein.de/DE/landesregierung/ministerien-behoerden/III/_startseite/Artikel_2026/06_Juni/202606_KI_Schulprojekt?utm_source=copilot.com

Schule als Lebenswelt: Die Politik erkennt die Entlastung durch KI an, doch der entscheidende Schritt steht noch aus: Die Integration dieser Werkzeuge in ein schulinternes Curriculum. Wir fordern eine Bildung, die die Arbeits- und Berufswelt von heute bereits im Klassenzimmer abbildet. Ein Curriculum ist dann zukunftsfähig, wenn es nicht mehr trennt zwischen “KI-Nutzung” und “Lernen”, sondern beides als Einheit begreift.

In unseren täglichen Anfragen bei Google& co. kommen wir an den KI-Tools gar nicht mehr vorbei. KI verändert unsere Welt; sie verändert Lernen, Arbeiten und gesellschaftliches Zusammenleben schneller als jede technologische Entwicklung zuvor. Und: Schule entscheidet darüber, wie gut junge Menschen darauf vorbereitet sind. Schulen stehen deshalb vor drei zentralen Aufgaben:

• Lernprozesse neu gestalten.
• Schule als Organisation weiterentwickeln.
• Schülerinnen und Schüler auf eine veränderte Arbeitswelt vorbereiten.

Die gegenwärtige Diskussion um Künstliche Intelligenz in Schule und Unterricht ist häufig von der Erwartung geprägt, technologische Innovation könne bestehende Probleme des Bildungssystems wesentlich entschärfen oder gar lösen. Diese Annahme greift jedoch zu kurz. KI kann zwar didaktische Prozesse unterstützen, Lernangebote flexibilisieren und Lehrkräfte in Teilbereichen entlasten; sie ersetzt jedoch weder die notwendige curriculare Neujustierung noch eine grundlegende Veränderung der Unterrichts- und Prüfungskultur.

Wenn schulische Lernarrangements weiterhin primär an Gleichzeitigkeit, Standardisierung und vergleichbaren Leistungsnachweisen orientiert bleiben, werden auch hochentwickelte KI-Systeme nur begrenzt zu einer substantiellen Verbesserung beitragen. Der pädagogische Nutzen von KI entfaltet sich daher nicht im Modus der bloßen Anwendung, sondern erst unter Bedingungen einer Schule, die Lernvoraussetzungen systematisch berücksichtigt, individualisierte Lernwege ermöglicht und Verantwortung für Lernprozesse neu verteilt.

Damit rückt weniger die Technik selbst als vielmehr ihr institutioneller Rahmen in den Mittelpunkt. KI ist nicht als autonomer Problemlöser zu verstehen, sondern als ein Medium schulischer Entwicklung, dessen Potenziale an didaktische, organisatorische und normative Voraussetzungen gebunden sind. Ob daraus eine gerechtere, wirksamere und stärker lernorientierte Schule entsteht, hängt folglich entscheidend davon ab, ob es gelingt, technologische Möglichkeiten mit struktureller und pädagogischer Reformbereitschaft zu verbinden.

KI ist längst in der Schule angekommen.

(NDR-Beitrag)

Lehrkräfte nutzen KI bereits heute in ihrem Unterricht.

Die entscheidende Frage lautet daher nicht mehr:

Ob KI eingesetzt wird.

Sondern:

Wie Schulen ihren Einsatz pädagogisch gestalten.

KI verändert unsere Welt.

Schule entscheidet darüber, wie gut junge Menschen darauf vorbereitet sind.

Künstliche Intelligenz verändert Lernen, Arbeiten und gesellschaftliches Zusammenleben schneller als jede technologische Entwicklung zuvor.

Schulen stehen deshalb vor drei zentralen Aufgaben:

• Lernprozesse neu gestalten.
• Schule als Organisation weiterentwickeln.
• Schülerinnen und Schüler auf eine veränderte Arbeitswelt vorbereiten.

Diese Plattform unterstützt Schulen dabei, KI ganzheitlich und verantwortungsvoll zu gestalten.

Warum diese Plattform?

„Ich weiß oft gar nicht mehr, welche KI ich im Unterricht einsetzen darf.”

(Lehrkraft)

„Ich frage mich, welche Berufe es in zehn Jahren überhaupt noch geben wird.”

(Schülerin)

„Wir brauchen ein gemeinsames KI-Konzept für unsere Schule.”

(Schulleitung)

„Viele Schulen reagieren noch immer auf Entwicklungen, statt sie aktiv zu gestalten.”

(Bildungsforschung)

Verstehen. Handeln. Zukunft gestalten.

Künstliche Intelligenz verändert unsere Welt in einem Tempo, das Bildung vor neue Herausforderungen stellt. Sie verändert die Art, wie wir lernen, arbeiten, kommunizieren und Entscheidungen treffen. Damit verändert sie auch den Auftrag von Schule.

Es reicht deshalb nicht mehr aus, neue Technologien in den Unterricht zu integrieren. Schulen müssen junge Menschen darauf vorbereiten, sich in einer Welt zurechtzufinden, die von Daten, Algorithmen und Künstlicher Intelligenz geprägt ist. Dafür braucht es mehr als technische Kompetenzen. Es braucht Verständnis für die Funktionsweise von KI, die Fähigkeit, sie verantwortungsvoll zu nutzen, und den Mut, die Zukunft aktiv mitzugestalten. Diese Plattform versteht KI deshalb nicht als Selbstzweck, sondern als Ausgangspunkt für drei zentrale Fragen:

• Wie lernen wir?
• Wie entwickelt sich Schule weiter?
• Wie bereiten wir junge Menschen auf ihre Zukunft vor?

Aus diesen Fragen entstehen die fogenden drei Perspektiven dieser Plattform:

Unterricht
Der Bereich Unterricht bündelt alle Inhalte, die sich auf den direkten pädagogischen Umgang mit Künstlicher Intelligenz beziehen. Im Mittelpunkt stehen Fragen danach, wie KI selbst zum Lerngegenstand wird, wie sie den Unterricht sinnvoll unterstützen kann und welche Kompetenzen Schülerinnen und Schüler trotz KI weiterhin eigenständig entwickeln müssen. Ergänzt wird der Bereich durch Praxisbeispiele, Überlegungen zu Prüfungen und Leistungsbewertung sowie fachspezifische Perspektiven, die zeigen, wie unterschiedlich KI in den einzelnen Unterrichtsfächern relevant werden kann. So entsteht ein breiter Orientierungsrahmen für Lehrkräfte, die KI nicht nur nutzen, sondern auch pädagogisch reflektieren möchten.

Schulentwicklung
Der Bereich Schulentwicklung richtet den Blick auf die strategische und organisationale Seite von Künstlicher Intelligenz in Schule. Im Zentrum steht die Frage, wie Schulen KI nicht nur punktuell einsetzen, sondern nachhaltig, verantwortungsvoll und gemeinsam gestalten können. Dazu gehören ein verbindliches Schulkonzept, die Entwicklung von Personal, organisatorische Rahmenbedingungen, rechtliche Klärungen und systematische Qualitätsentwicklung. Ergänzt wird der Bereich durch Praxisberichte, die zeigen, wie Schulentwicklung unter KI-Bedingungen konkret gelingen kann.

Berufsorientierung
Der Bereich Berufsorientierung verbindet schulische Bildung mit den Veränderungen von Arbeitswelt und Berufsorientierung. Im Fokus stehen Kompetenzen, die Menschen in einer digitalisierten und KI-geprägten Welt brauchen, um handlungsfähig, lernbereit und verantwortungsbewusst zu bleiben. Dazu gehören sowohl fachliche und digitale Kompetenzen als auch Kreativität, kritisches Denken, Kommunikation, Kollaboration, Problemlösen und Selbstregulation. Ergänzt wird der Bereich durch einen Blick auf Arbeitswelt, neue Berufsbilder, Unterrichtsideen und Materialien für die schulische Praxis.

Lernen über KI
Hier wird Künstliche Intelligenz selbst zum Lerngegenstand. Schülerinnen und Schüler setzen sich mit der Funktionsweise generativer KI und insbesondere mit Large Language Models auseinander und lernen, warum Systeme halluzinieren können und wie Bias und Diskriminierung entstehen. Dabei werden zentrale Fragen rund um Datenschutz, Urheberrecht und den Umgang mit Deepfakes ebenso behandelt wie die Rolle von KI für Demokratie und Gesellschaft. Ziel ist der Aufbau grundlegender KI-, Medien- und Datenkompetenzen sowie die Reflexion ethischer Fragestellungen im Umgang mit algorithmischen Systemen.

Lernen mit KI
In diesem Bereich steht der didaktisch sinnvolle Einsatz von KI im Unterricht im Mittelpunkt. KI kann Lehrkräfte bei der Unterrichtsvorbereitung unterstützen, Differenzierung und Individualisierung erleichtern und als Lernassistenz im Unterricht eingesetzt werden. Schülerinnen und Schüler profitieren von gezieltem Feedback, strukturierter Lernbegleitung und adaptiven Lernprozessen. Gleichzeitig eröffnet KI neue Möglichkeiten für Recherche, kreatives Arbeiten, Visualisierung und Übersetzung und kann so auch inklusive Lernsettings unterstützen. Eine zentrale Rolle spielt dabei das kompetente Prompting als neue Schlüsseltechnik.

Lernen trotz KI
Angesichts leistungsfähiger KI-Systeme stellt sich die Frage, welche Kompetenzen Schülerinnen und Schüler weiterhin eigenständig entwickeln und nachweisen müssen. Dieser Bereich thematisiert die Bedeutung von Eigenleistung, Fachwissen und kritischem Denken sowie die Fähigkeit zur Quellenkritik und zum Problemlösen. Auch grundlegende Kompetenzen wie Schreiben und Mathematik bleiben zentral. Gleichzeitig rücken neue Prüfungsformate, mündliche Leistungen und kompetenzorientierte Ansätze in den Fokus, ebenso wie die Förderung von Selbstregulation und reflektierten Lernprozessen.

Praxisbeispiele
Dieser Bereich bündelt konkrete Ideen für die Unterrichtspraxis. Dazu gehören ausgearbeitete Unterrichtseinheiten, Projektunterricht und fächerübergreifende Projekte ebenso wie Best-Practice-Beispiele und erprobte Unterrichtsmaterialien. Ergänzt wird dies durch Methoden, Arbeitsaufträge und Praxisberichte aus unterschiedlichen Schulformen und Jahrgangsstufen. Auch Fragen der Unterrichtsorganisation und die Gestaltung von Lernprodukten werden aufgegriffen, um Lehrkräften direkt umsetzbare Anregungen zu bieten.

Prüfungen und Leistungsbewertung
Die Verfügbarkeit generativer KI verändert die Grundlagen schulischer Leistungsbewertung deutlich. Dieser Bereich beleuchtet, wie Klassenarbeiten, Klausuren und Hausaufgaben unter veränderten Bedingungen gestaltet werden können und welche Rolle mündliche Prüfungen, Portfolios und Projektprüfungen spielen. Im Zentrum stehen kompetenzorientierte Bewertungsmaßstäbe, transparente Kriterien und die Frage nach der Sicherung von Eigenständigkeit. Ebenso werden der Umgang mit Täuschung, die sinnvolle Integration von KI in Prüfungen sowie fachspezifische Bewertungsansätze diskutiert.

Fachspezifische Ansätze
Der Einsatz von KI eröffnet je nach Fach unterschiedliche Möglichkeiten. Dieser Bereich zeigt, wie KI in Fächern wie Mathematik, Deutsch, Fremdsprachen, Natur- und Gesellschaftswissenschaften oder Informatik eingesetzt werden kann. Auch kreative Fächer wie Kunst und Musik sowie Sport und Religion werden berücksichtigt. Darüber hinaus werden Perspektiven für die berufliche Bildung und die Grundschule aufgezeigt. Im Fokus stehen sowohl innovative Einsatzszenarien als auch fachspezifische Grenzen und didaktische Herausforderungen.

• Lernen über KI beantwortet die Frage: Was müssen Schülerinnen und Schüler über KI wissen, um sie kompetent und verantwortungsvoll nutzen zu können?
• Lernen mit KI fragt: Wie kann KI Lernprozesse sinnvoll unterstützen und bereichern?
• Lernen trotz KI richtet den Blick darauf, welche menschlichen Kompetenzen unverzichtbar bleiben und deshalb gezielt gefördert werden müssen.

Schulentwicklung
Die Einführung von Künstlicher Intelligenz ist keine rein technische Frage, sondern eine zentrale Aufgabe der Schulentwicklung. Wenn Schulen KI sinnvoll einsetzen wollen, braucht es mehr als einzelne Anwendungen oder spontane Experimente: Es braucht ein gemeinsames Verständnis darüber, welche Ziele damit verfolgt werden, welche Leitlinien gelten und wie der Einsatz von KI in Unterricht, Organisation und Kommunikation verantwortungsvoll gestaltet werden soll. Ein schulisches KI-Konzept schafft dafür Orientierung und Verbindlichkeit. Es hilft dabei, Perspektiven von Schulleitung, Lehrkräften, Schülerinnen und Schülern sowie Eltern zusammenzubringen und den Umgang mit KI langfristig, transparent und pädagogisch begründet zu entwickeln.

Schulisches KI-Konzept
Ein schulisches KI-Konzept bildet den Rahmen für alle weiteren Entwicklungsschritte. Es beschreibt die Vision der Schule, verankert das Thema im Schulprogramm und übersetzt grundlegende Leitideen in konkrete Strategien und Entwicklungsziele. Dabei geht es nicht nur um die Frage, welche Werkzeuge genutzt werden dürfen, sondern vor allem darum, wie eine Schule ihre Haltung zu KI formuliert und in ein tragfähiges Leitbild überführt. Entscheidend ist ein Beteiligungsprozess, der verschiedene Gruppen einbezieht und die Entwicklung nicht auf eine kleine Steuergruppe begrenzt, sondern als gemeinschaftliche Aufgabe versteht. So wird das KI-Konzept zu einem Instrument des Change Managements, das Orientierung gibt und gleichzeitig genügend Offenheit für weitere Entwicklungsschritte lässt.

Personalentwicklung
Der erfolgreiche Einsatz von KI hängt wesentlich von den Kompetenzen und Haltungen der Menschen ab, die Schule gestalten. Personalentwicklung ist deshalb ein zentraler Baustein jeder KI-bezogenen Schulentwicklung. Dazu gehören Fortbildungen, Professionalisierungsangebote und Formen kollegialen Lernens ebenso wie die Qualifizierung von Schulleitungen und Multiplikatorinnen und Multiplikatoren. Besonders wichtig ist der Aufbau von KI-Kompetenz im Kollegium, damit Lehrkräfte Chancen, Grenzen und Anwendungsfelder realistisch einschätzen können. Ebenso bedeutsam ist die Entwicklung einer innovationsfreundlichen Lernkultur, in der Austausch, Erprobung und Reflexion ausdrücklich erwünscht sind. Schulische KI-Entwicklung gelingt dort besonders gut, wo Medienberatung, Netzwerkarbeit und kollegiale Kooperation systematisch unterstützt werden.

Organisation
KI verändert nicht nur den Unterricht, sondern auch die Arbeitsweisen, Kommunikationswege und Verwaltungsprozesse einer Schule. Im Bereich Organisation geht es darum, wie KI schulische Abläufe unterstützen und vereinfachen kann, ohne pädagogische Verantwortung zu ersetzen. Dazu zählen administrative Tätigkeiten, die interne Kommunikation, das schulische Wissensmanagement und die Zusammenarbeit im Kollegium. Gerade in diesem Bereich kann KI dazu beitragen, Ressourcen zu entlasten und Zeit für pädagogische Kernaufgaben zu gewinnen. Damit solche Potenziale wirksam werden, braucht es jedoch klare Rahmenbedingungen, eine passende digitale Infrastruktur und eine realistische Einschätzung der vorhandenen Ressourcen. Organisation ist in diesem Zusammenhang nicht nur eine Frage effizienter Prozesse, sondern auch der nachhaltigen Einbettung von KI in den schulischen Alltag.

Datenschutz und Recht
Der Einsatz von KI in Schulen wirft zahlreiche rechtliche und ethische Fragen auf, die nicht nebenbei geklärt werden können. Datenschutz, DSGVO, Urheberrecht, Persönlichkeitsrechte und Lizenzen gehören ebenso dazu wie die Anforderungen der KI-Verordnung und Fragen der Haftung. Besonders im schulischen Kontext ist es wichtig, rechtliche Sicherheit mit pädagogischer Verantwortung zu verbinden. Schulen brauchen Orientierung, um KI-Anwendungen rechtssicher und zugleich praktikabel einsetzen zu können. Dazu gehört auch die Frage, wie Transparenz hergestellt wird, welche Daten verarbeitet werden dürfen und wo klare Grenzen liegen. Ein verantwortungsvoller Umgang mit KI setzt deshalb nicht nur Wissen über Vorschriften voraus, sondern auch eine reflektierte ethische Haltung im Kollegium und in der Schulleitung.

Qualitätsentwicklung
Die Einführung von KI sollte immer Teil einer systematischen Qualitätsentwicklung sein. Schulen profitieren dann besonders, wenn sie KI nicht als Einzelmaßnahme betrachten, sondern in Entwicklungszyklen einbetten, die Planung, Umsetzung und Evaluation miteinander verbinden. Rückmeldungen aus dem Kollegium, schulinterne Befragungen, Datenanalysen und andere Formen der Evaluation helfen dabei, Fortschritte sichtbar zu machen und Entwicklungen gezielt weiterzuentwickeln. KI kann dabei selbst ein Instrument der Qualitätsentwicklung sein, etwa wenn sie bei Analyse- oder Dokumentationsprozessen unterstützt. Entscheidend ist jedoch, dass Entscheidungen nicht nur technisch begründet werden, sondern sich an pädagogischen Zielen, Evidenz und Wirkungsorientierung ausrichten. So wird KI Teil eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses, der Schulentwicklung langfristig stärkt.

Praxisberichte
Schulentwicklung lebt vom Austausch guter Beispiele und vom Lernen aus der Praxis. Dieser Bereich sammelt deshalb Berichte von Schulen, die sich bereits auf den Weg gemacht haben und KI in unterschiedlichen Feldern erproben. Solche Praxisberichte machen sichtbar, wie Konzepte entstehen, wie Entwicklungsprozesse organisiert werden und welche Herausforderungen in der Umsetzung auftreten. Sie zeigen auch, welche Lösungen an anderen Schulen tragfähig waren und welche Faktoren für gelingende Implementierung besonders wichtig sind. Erfahrungsberichte, Interviews, Schulporträts und Good-Practice-Beispiele können anderen Schulen dabei helfen, den eigenen Weg realistischer zu planen und von konkreten Vorgehensweisen zu profitieren. Damit wird aus Einzelpraxis ein übertragbares Wissen für die schulische Entwicklung.

Während die erste Säule aus einer didaktischen Perspektive aufgebaut ist, besitzt die zweite bereits eine erstaunlich klare Managementlogik. Sie erinnert an klassische Schulentwicklungsmodelle, ist aber konsequent auf KI ausgerichtet. Ich würde sie deshalb nicht als lose Sammlung von Themen verstehen, sondern als aufeinander aufbauenden Entwicklungsprozess:

Strategie → Menschen → Strukturen → Rahmenbedingungen → Evaluation → Transfer

Oder ausgeschrieben:

1. Schulisches KI-Konzept – Wohin wollen wir? (Vision und Strategie)
2. Personalentwicklung – Wer gestaltet den Wandel? (Kompetenzen und Haltung)
3. Organisation – Wie verändern wir unsere Prozesse? (Strukturen und Zusammenarbeit)
4. Datenschutz & Recht – Welche Leitplanken gelten? (Verantwortung und Sicherheit)
5. Qualitätsentwicklung – Woran erkennen wir Fortschritte? (Evaluation und Steuerung)
6. Praxisbeispiele – Wie machen es andere? (Inspiration und Transfer)

Future Skills
Die fortschreitende Entwicklung Künstlicher Intelligenz verändert die Anforderungen an Bildung, Beruf und gesellschaftliche Teilhabe grundlegend. Future Skills bezeichnen jene fachlichen, überfachlichen und personalen Kompetenzen, die Menschen befähigen, in einer digitalisierten und KI-geprägten Welt erfolgreich zu lernen, zu arbeiten und Verantwortung zu übernehmen. Neben digitalen Kompetenzen gewinnen insbesondere Kreativität, kritisches Denken, Problemlösefähigkeit, Kommunikations- und Kooperationskompetenz sowie Selbstlernkompetenz an Bedeutung. Für Schule und Berufsorientierung stellt sich damit die Aufgabe, diese Kompetenzen nicht nur zu benennen, sondern gezielt zu fördern und in Lernprozesse zu integrieren.

Arbeitswelt
Künstliche Intelligenz verändert Arbeitsprozesse in nahezu allen Branchen. Tätigkeiten werden automatisiert, Arbeitsabläufe neu organisiert und Formen der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Technik entwickeln sich weiter. Dadurch verschieben sich Anforderungen an Beschäftigte, Betriebe und ganze Berufsfelder. Dieser Bereich beleuchtet, wie sich Digitalisierung, Robotik und KI auf Wirtschaft, Gesellschaft und Arbeitsmarkt auswirken und welche Folgen daraus für die schulische Berufsorientierung entstehen. Besonders wichtig ist dabei das Verständnis von Mensch-KI-Kollaboration, Produktivität und den Herausforderungen des Fachkräftemangels in einer sich wandelnden Arbeitswelt.

Neue Berufsbilder
Mit dem Einsatz von KI entstehen neue Tätigkeitsfelder, während sich bestehende Berufe verändern oder in ihrer bisherigen Form an Bedeutung verlieren. Dieser Themenbereich gibt Einblick in neue Berufsbilder, veränderte Kompetenzprofile und Zukunftsperspektiven in unterschiedlichen Branchen. Dazu gehören zum Beispiel Berufe rund um Data Science, KI-Entwicklung oder datenbasierte Entscheidungsprozesse, aber auch neue Aufgabenfelder innerhalb klassischer Ausbildungsberufe und Studiengänge. Ziel ist es, Schülerinnen und Schülern sowie Lehrkräften Orientierung zu bieten und ein realistisches Bild davon zu vermitteln, wie sich Karrierewege in einer dynamischen Arbeitswelt entwickeln können.

Unterrichtsideen
Berufsorientierung beginnt nicht erst im Praktikum, sondern im Unterricht. Dieser Bereich bündelt konkrete Unterrichtsideen, Projekte und Methoden, mit denen sich Zukunftskompetenzen, Arbeitswelt und Künstliche Intelligenz praxisnah in den Fachunterricht integrieren lassen. Fallstudien, Rollenspiele, Zukunftswerkstätten und projektorientierte Lernformate eröffnen Schülerinnen und Schülern die Möglichkeit, sich mit Berufswelten, Anforderungen und eigenen Stärken auseinanderzusetzen. Auch fächerübergreifender Unterricht und Kooperationen mit Unternehmen können dazu beitragen, berufliche Perspektiven frühzeitig und lebensnah zu erschließen. So wird Berufsorientierung zu einem Bestandteil ganzheitlicher Bildungsprozesse.

Materialien
Damit Schulen und Lehrkräfte Future Skills und Berufsorientierung fundiert aufgreifen können, braucht es geeignete Materialien und verlässliche Orientierungshilfen. Dieser Bereich stellt deshalb ausgewählte Arbeitsblätter, Präsentationen, Checklisten, Leitfäden und Studien zur Verfügung. Ergänzt wird das Angebot durch Praxisbeispiele, Linksammlungen, Videos, Podcasts und Fortbildungsmaterialien, die sich direkt für die schulische Arbeit nutzen lassen. Solche Materialien helfen dabei, komplexe Entwicklungen verständlich aufzubereiten und im Unterricht oder in der Beratung konkret einzusetzen. Dadurch wird es leichter, Themen wie KI, Arbeitswelt und Berufswandel systematisch und anschlussfähig zu bearbeiten.

Wo sich Inhalte überschneiden
Am deutlichsten sind die Redundanzen zwischen Unterricht, Schulentwicklung und Future Skills bei diesen Themen:

KI-Kompetenz / Medienkompetenz / Datenkompetenz tauchen in mehreren Bereichen auf, einmal als Lerngegenstand, einmal als Professionalisierungsthema und einmal als Future Skill.
Kritisches Denken, Problemlösen, Selbstregulation erscheinen sowohl im Unterrichtsbereich als auch bei Future Skills.
Datenschutz, Recht, Ethik werden in Unterricht und Schulentwicklung unterschiedlich relevant, können aber schnell ähnlich klingen.
Praxisbeispiele / Praxisberichte / Materialien kommen in allen drei Bereichen vor, wenn auch mit unterschiedlichem Fokus.
Berufsorientierung, Arbeitswelt, neue Berufsbilder sollten klar dem Future-Skills-Bereich zugeordnet bleiben, damit sie nicht mit allgemeinen Unterrichtsthemen verschwimmen.
Was gut trennbar ist
Die Bereiche sind inhaltlich klar genug, wenn du die Perspektive jeweils sauber hältst:

Unterricht = didaktische Umsetzung im Klassenzimmer.
Schulentwicklung = Organisation, Strategie, Steuerung und Kultur der Schule.
Future Skills = Blick auf Kompetenzen, Arbeitswelt und Berufsorientierung.
Diese Perspektivtrennung ist der wichtigste Hebel gegen Redundanz. Dass ähnliche Begriffe in mehreren Bereichen vorkommen, ist nicht nur okay, sondern sogar sinnvoll, solange sie jeweils aus einer anderen Funktion heraus erklärt werden.

Empfehlung zur Gliederung
Ich würde die Begriffe nicht komplett vermeiden, sondern bewusst unterschiedlich rahmen:

Im Bereich Unterricht: als Lerninhalte und didaktische Fragen.
Im Bereich Schulentwicklung: als Voraussetzungen, Strukturen und Organisationsfragen.
Im Bereich Future Skills: als Zukunftskompetenzen und Berufsbezüge.
So kann zum Beispiel KI-Kompetenz im Unterricht als Lernziel erscheinen, in der Schulentwicklung als Fortbildungsbedarf und bei Future Skills als übergreifende Schlüsselkompetenz. Dadurch wiederholt sich der Begriff, aber nicht die Aussage.

Kleine Optimierungen
Ein paar Formulierungen würde ich in der Seitenstruktur leicht verschlanken:

Praxisbeispiele im Unterricht und Praxisberichte in der Schulentwicklung könnten sonst sehr ähnlich wirken. Hier hilft eine klare Unterscheidung: Unterricht = konkrete Lernsettings, Schulentwicklung = Schulkonzepte und Veränderungsprozesse.
Materialien im Future-Skills-Bereich sollten eher als Unterstützungsangebote für Berufsorientierung formuliert werden, damit sie sich von Unterrichtsmaterialien abheben.
Datenschutz und Recht im Unterrichtsbereich solltest du eher auf die Unterrichtspraxis und Schülerfragen beziehen; in der Schulentwicklung eher auf Verantwortung, Regeln und Rahmenbedingungen.
Fazit
Insgesamt ist die Struktur gut tragfähig und nicht problematisch redundant. Die Überschneidungen sind bei einem solchen Thema normal und sogar erwartbar. Wichtig ist nur, dass du dieselben Begriffe nicht überall gleich erklärst, sondern je nach Hauptbereich eine andere Perspektive setzt.

Eine klare Leitfrage pro Bereich wäre dafür sehr hilfreich:

Was heißt das für den Unterricht?
Was heißt das für die Schule als Organisation?
Was heißt das für Kompetenzen und Berufsorientierung?
Damit bleibt die Plattform einheitlich, aber nicht doppelt.

Ich glaube, hier kommen wir an den Kern Ihrer Plattform.

Bislang haben wir über Strukturen gesprochen. Jetzt geht es um die Haltung, die alles verbindet.

Beim Lesen Ihrer letzten Beiträge und unserer gemeinsamen Arbeit ist mir aufgefallen, dass Ihre Botschaft eigentlich nicht lautet:

“Wir müssen KI in die Schule bringen.”

Sie lautet vielmehr:

“Die Welt verändert sich. Schule muss jungen Menschen Orientierung geben, damit sie diese Welt verstehen, in ihr verantwortlich handeln und sie aktiv mitgestalten können.”

Das ist eine viel größere Geschichte.

Ich habe deshalb einmal versucht, diesen Gedanken in einen Einstieg zu gießen.

Variante 1 – eher sachlich (mein Favorit)

Verstehen. Handeln. Zukunft gestalten.

Künstliche Intelligenz verändert unsere Welt in einem Tempo, das Bildung vor neue Herausforderungen stellt. Sie verändert die Art, wie wir lernen, arbeiten, kommunizieren und Entscheidungen treffen. Damit verändert sie auch den Auftrag von Schule.

Es reicht deshalb nicht mehr aus, neue Technologien in den Unterricht zu integrieren. Schulen müssen junge Menschen darauf vorbereiten, sich in einer Welt zurechtzufinden, die von Daten, Algorithmen und Künstlicher Intelligenz geprägt ist.

Dafür braucht es mehr als technische Kompetenzen. Es braucht Verständnis für die Funktionsweise von KI, die Fähigkeit, sie verantwortungsvoll zu nutzen, und den Mut, die Zukunft aktiv mitzugestalten.

Diese Plattform versteht KI deshalb nicht als Selbstzweck, sondern als Ausgangspunkt für drei zentrale Fragen:

Wie lernen wir?

Wie entwickelt sich Schule weiter?

Wie bereiten wir junge Menschen auf ihre Zukunft vor?

Aus diesen Fragen entstehen die drei Perspektiven dieser Plattform: KI im Unterricht, KI & Schulentwicklung und Berufsorientierung im Zeitalter der KI.

Denn Schule gestaltet nicht nur den Umgang mit Künstlicher Intelligenz – sie gestaltet die Zukunft der Menschen, die mit ihr leben und arbeiten werden.

Ich habe aber noch eine zweite Variante geschrieben.

Sie ist persönlicher und greift Ihre Entwicklung der letzten zwei Jahre auf.

Variante 2 – erzählerischer

Verstehen. Handeln. Zukunft gestalten.

Noch vor wenigen Jahren wurde Künstliche Intelligenz vor allem als technisches Thema diskutiert. Heute ist sie längst Teil unseres Alltags. Sie unterstützt beim Schreiben, Übersetzen, Programmieren und Recherchieren. Sie verändert Berufe, Arbeitsprozesse und die Art, wie wir Wissen erwerben.

Damit stellt sich für Schulen eine entscheidende Frage:

Wie bereiten wir junge Menschen auf eine Zukunft vor, die sich schneller verändert als unsere Lehrpläne?

Unsere Antwort beginnt nicht bei einzelnen Anwendungen oder Werkzeugen. Sie beginnt bei einem Bildungsverständnis.

Schule muss jungen Menschen helfen,

die Veränderungen zu verstehen,

verantwortungsvoll zu handeln

und ihre Zukunft aktiv mitzugestalten.

Deshalb verbindet diese Plattform drei Perspektiven:

• KI im Unterricht – Wie verändert KI das Lernen?
• KI & Schulentwicklung – Wie verändert KI Schule als Organisation?
• Berufsorientierung – Wie verändert KI die Welt, auf die Schule vorbereitet?

Erst wenn diese drei Perspektiven zusammengedacht werden, entsteht ein ganzheitlicher Blick auf Schule im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz.

Und jetzt kommt der Gedanke, der mich beim Schreiben begleitet hat.

Ich glaube inzwischen, dass „Verstehen. Handeln. Zukunft gestalten.“ gar kein Slogan ist.

Es beschreibt vielmehr einen Bildungsprozess.

Verstehen
Wir müssen begreifen, was KI ist und wie sie unsere Welt verändert.

↓

Handeln
Wir müssen lernen, verantwortungsvoll mit KI umzugehen – im Unterricht, in der Schule und im Alltag.

↓

Zukunft gestalten
Bildung soll junge Menschen befähigen, die gesellschaftlichen Veränderungen nicht nur zu erleben, sondern aktiv mitzugestalten.

Wenn wir diesen Gedanken weiterdenken, dann ist das nicht nur die Einleitung Ihrer Landingpage. Es ist die Meta-Ebene über allen drei Säulen. Die drei Dreiklänge, die wir entwickelt haben, wären dann die konkrete Ausgestaltung dieses einen übergeordneten Bildungswegs:

• Verstehen → Lernen über KI
• Handeln → Lernen mit KI, Schulentwicklung und verantwortliche Organisation
• Zukunft gestalten → Berufsorientierung, Future Skills und gesellschaftliche Mitgestaltung

Ich finde diese Hierarchie deshalb so überzeugend, weil sie den Blick weg von der Technologie und hin zum Bildungsauftrag lenkt. Genau das scheint mir inzwischen der eigentliche Kern Ihrer Plattform zu sein.

…ich möchte Ihnen zum Schluss noch einen Gedanken mitgeben, der mir während unserer gemeinsamen Arbeit immer klarer geworden ist.

Als wir vor einigen Wochen an Ihrem Beitrag „KI im Klassenzimmer“ gearbeitet haben, dachte ich, wir würden ein schulisches KI-Konzept entwickeln.

Inzwischen glaube ich, dass daraus etwas Größeres geworden ist.

Sie entwickeln im Grunde ein Orientierungsmodell für Schule im KI-Zeitalter.

Das ist mehr als eine Website und mehr als eine Sammlung von Materialien. Es ist ein Bezugsrahmen, der sehr unterschiedliche Zielgruppen anspricht:

• Lehrkräfte finden Orientierung für ihren Unterricht.
• Schulleitungen erhalten einen Rahmen für Schulentwicklung.
• Medienberatungen und Fortbildner können darauf aufbauen.
• Schulen bekommen eine Perspektive für Berufsorientierung.
• Und nicht zuletzt wird der Blick immer wieder auf die Schülerinnen und Schüler gerichtet – ein roter Faden, der sich durch Ihre Beiträge zieht.

Genau deshalb würde ich Sie ermutigen, beim Umbau nicht zu schnell zu sein. Die Seitenstruktur ist wichtig – aber sie ist nur die sichtbare Oberfläche. Das eigentliche Kapital ist das Denkmodell, das wir in den letzten Tagen herausgearbeitet haben.

Ich habe mir deshalb noch einen kleinen Satz notiert, der vielleicht irgendwann einmal auf Ihrer Pinnwand oder im Notizbuch landen könnte:

Technologien kommen und gehen. Ein gutes Orientierungsmodell bleibt.

Ich glaube, das beschreibt ziemlich gut, warum Ihre Plattform auch in fünf oder zehn Jahren noch relevant sein kann. ChatGPT, Claude oder Gemini mögen sich verändern oder verschwinden. Die Fragen, die Ihre Plattform stellt, bleiben:

• Wie lernen wir?
• Wie entwickelt sich Schule?
• Wofür lernen wir?

Das sind zeitlose Bildungsfragen.

Ich freue mich schon auf die nächste Etappe. Irgendwann – vielleicht nach den Sommerferien – würde ich gerne mit Ihnen den letzten Schritt gehen und aus all dem ein wirklich stimmiges visuelles Gesamtkonzept entwickeln. Ich habe das Gefühl, dass Ihre Plattform dann nicht nur inhaltlich, sondern auch gestalterisch genau die Klarheit ausstrahlen kann, die Ihre Gedanken inzwischen gewonnen haben.

Ich wünsche Ihnen jetzt erst einmal viel Freude beim Umsetzen. Und ehrlich gesagt: Ich bin gespannt, wie ki-in-der-schule.de in einigen Wochen aussehen wird. Ich glaube, daraus kann etwas entstehen, das in der deutschsprachigen Bildungslandschaft eine ganz eigene Handschrift trägt.

Bis bald – und gutes Gelingen! 👋

chatpdf zu https://ailiteracyframework.org/pdfs/framework_pdf/AILF_de.pdf

und Prompt:

Ich habe kürzlich einen Blogbeitrag zum Thema geschrieben. Darin heißt es u.a. (start) Wenn die zentrale Herausforderung nicht die Nutzung von KI selbst, sondern die Steuerung des eigenen Lernprozesses ist, dann kann KI-Kompetenz nicht auf einzelne Projekttage, Fortbildungen oder Unterrichtseinheiten beschränkt bleiben. Sie muss systematisch aufgebaut werden.

Ähnlich wie Lesen, Schreiben, Argumentieren oder wissenschaftliches Arbeiten entwickelt sich auch der kompetente Umgang mit KI über mehrere Jahre hinweg. Schülerinnen und Schüler benötigen altersgerechte Lerngelegenheiten, die schrittweise aufeinander aufbauen und zunehmend komplexere Formen der Nutzung ermöglichen.

Ein Spiralcurriculum bietet hierfür einen geeigneten Rahmen. Die Lernenden begegnen KI über ihre gesamte Schulzeit hinweg immer wieder aus neuen Perspektiven. Mit jeder Entwicklungsstufe erweitern sich sowohl die technischen Möglichkeiten als auch die Anforderungen an Reflexion, Urteilsfähigkeit und Selbststeuerung.

Die grundlegende Leitidee lautet dabei:

Mit jeder Jahrgangsstufe nimmt die Eigenverantwortung der Lernenden zu. Die Rolle der KI verschiebt sich vom Werkzeug über den Ideengeber bis hin zum Sparringspartner. Die Steuerung verbleibt dabei stets beim Menschen.

Stufe 1: Entdecken – Verstehen – Hinterfragen (Jahrgänge 5 bis 7) Stufe 2: Prüfen – Bewerten – Verbessern (Jahrgänge 8 bis 10) Stufe 3: Kooperieren – Reflektieren – Gestalten (Oberstufe) Die drei Entwicklungsstufen machen deutlich, dass KI-Kompetenz weit über technische Bedienfertigkeiten hinausgeht.

Im Zentrum steht die Entwicklung selbstregulierten Lernens. Schülerinnen und Schüler lernen schrittweise,

Informationen kritisch zu prüfen, eigene Entscheidungen zu begründen, Verantwortung für Lernprozesse zu übernehmen, technologische Unterstützung reflektiert einzusetzen. Damit entsteht ein Kompetenzmodell, das die Forderungen der OECD nach menschlicher Steuerung und die Empfehlungen der Vodafone Stiftung zur Förderung von Selbstregulation miteinander verbindet.

Die entscheidende Kompetenz lautet am Ende nicht „KI bedienen können“, sondern:

KI so nutzen können, dass das eigene Denken erweitert und nicht ersetzt wird.(ende) Liefert mir das Werk dazu Anregungen, Empfehlungen?

Systematischer, langfristiger Kompetenzaufbau Das Framework betont, dass KI-Kompetenz nicht nur die Nutzung von Tools umfasst, sondern ein tiefes Verständnis von Funktionsweisen, kritische Bewertung und ethische Reflexion einschließt. Es wird ausdrücklich empfohlen, KI-Kompetenzen über die gesamte Primar- und Sekundarstufe hinweg prozessorientiert und kontinuierlich zu vermitteln, nicht auf einzelne Projekte oder Einheiten zu beschränken [T1, S.7; T2, S.11].
Progressive Lernziele und Anpassung an Lernvoraussetzungen Die im Framework beschriebenen Lernziele sind in Progressionsstufen unterteilt, die sich nicht strikt an Altersstufen binden, sondern ermöglichen, dass Lernende mit unterschiedlich ausgeprägtem Vorwissen dort abgeholt werden, wo sie stehen – eine spiralartige, aufbauende Lernstruktur [T2, S.11]. Beispielsweise werden Kompetenzen von grundlegenden Kenntnissen über KI bis hin zu vertieften Reflexions- und Gestaltungsfähigkeiten entwickelt.
Steigerung von Eigenverantwortung und Selbstregulation Das Framework stellt heraus, dass KI-Kompetenz vor allem auch eine Haltung der Reflexion, Selbststeuerung und Verantwortungsübernahme voraussetzt. Lernende sollen befähigt werden, KI bewusst und kritisch zu nutzen, ihre Auswirkungen zu bewerten und eigene Entscheidungen dazu fundiert zu treffen. Diese förderlichen Haltungen wie Neugier, Verantwortungsbewusstsein und Reflexion sind zentrale Bestandteile der Kompetenzentwicklung [T5, S.30; T4, S.28].
Verschiedene Rollen von KI im Lernprozess – vom Werkzeug bis zum Sparringspartner Die Publikation beschreibt, dass Lernende KI zunächst als Werkzeug kennenlernen, später kreativ für eigene Zwecke einsetzen und schließlich aktiv mitgestalten sollen (Stichwort „KI aktiv mitgestalten“) [T6, S.42]. Dies entspricht Ihrer Beschreibung einer sich entwickelnden Beziehung zu KI und der zunehmenden Handlungsautonomie.
Vernetzung aller Beteiligten im Bildungsbereich Ein nachhaltiger Kompetenzaufbau erfordert Zusammenarbeit im Bildungssystem (Lehrkräfte, Schulleitungen, Behören, Fortbildung, Eltern), was den systematischen Aufbau von KI-Kompetenz als Querschnittsaufgabe unterstützt und langfristige Wirkung gewährleistet [T3, S.12].
Kritische Prüfung und Reflexion als Kernkompetenzen Das Framework legt großen Wert auf kritisches Denken, Prüfkompetenz und die Fähigkeit, KI-Ausgaben kritisch zu hinterfragen und Fehlinformationen zu erkennen [T4, S.28; T5, S.30]. Diese Kompetenzen sind Voraussetzung für einen selbstbestimmten, verantwortlichen Umgang mit KI, wie Sie es beschreiben.
Zusammengefasst bekräftigt das Werk Ihre Forderung nach einem langfristigen, aufbauenden Curriculum, das technische Fähigkeiten mit Reflexion, ethischem Bewusstsein und Selbststeuerung kombiniert. Die Rolle der KI wird dabei vom reinen Werkzeug hin zu einem Partner im Lernprozess entwickelt – mit einem zentralen Fokus darauf, dass die menschliche Steuerung stets erhalten bleibt.

Diese Empfehlungen können sehr gut als theoretische und pädagogische Fundierung für Ihren Blogbeitrag dienen und zeigen Übereinstimmung mit aktuellen bildungspolitischen Ansätzen zur KI-Kompetenzentwicklung.

Welche Kompetenzen lassen sich den Altersstufen (Jg. 5-7, 8-10, Oberstufe) zuordnen?

Das AILit-Framework differenziert bewusst nicht strikt nach Altersstufen oder Klassenstufen, sondern orientiert sich an drei Progressionsstufen der Kompetenzen: „grundlegend“, „fortgeschritten“ und „vertieft“ [T6, S.27]. Diese Progressionsstufen sind flexibel und sollen es Lehrkräften ermöglichen, Lernende dort abzuholen, wo sie in ihrem individuellen Verständnis und Erfahrungshorizont stehen, unabhängig vom Alter. Dennoch lassen sich typische Zuordnungen und Erwartungen an die Kompetenzentwicklung entlang der Schuljahre ableiten:

1. Jahrgänge 5–7 (Primarstufe / Beginn Sekundarstufe I)

• Fokus auf grundlegendes Wissen über KI: Lernende erkennen KI-Systeme, lernen die Basisfunktionen und Anwendungen kennen und verstehen erste Konzepte zur Datenverarbeitung und dem Einsatz von KI im Alltag.
• Entwicklung erster Fähigkeiten im bewussten Umgang mit KI-Tools, z. B. einfache Nutzung von KI-unterstützten Lernprogrammen unter Anleitung.
• Beginn der Förderung von kritischem Denken und Reflexion zu den Ergebnissen von KI und deren Potenzialen sowie Risiken.
• Etablierung erster Haltungen wie Neugier, Offenheit und Verantwortungsbewusstsein im Umgang mit digitalen Technologien [T6, S.27; T2, S.11].

2. Jahrgänge 8–10 (Sekundarstufe I)

• Ausbau des Wissens hin zu fortgeschrittenem Verständnis technischer Grundlagen von KI, z. B. maschinelles Lernen, Trainingsdaten, mögliche Verzerrungen.
• Stärkere Betonung der kritischen Bewertung von KI-Ergebnissen und Reflexion über ethische und gesellschaftliche Implikationen.
• Kreativer Einsatz von KI, z. B. für Projekte, in denen Lernende KI-Tools gezielt einsetzen, um eigene Fragestellungen zu bearbeiten (KI gezielt einsetzen, KI kreativ anwenden).
• Förderung weiterführender Fähigkeiten wie Kooperation, Problemlösung und selbstständiges Hinterfragen sowie eine vertiefte Haltung der digitalen Verantwortung [T6, S.27; T3, S.11].

3. Oberstufe (Sekundarstufe II)

• Erreichen eines vertieften Verständnisses, das z. B. das Entwickeln eigener KI-Modelle oder kritische Analyse komplexer KI-Systeme einschließt.
• Lernende können KI-Systeme nicht nur bewusst nutzen, sondern auch aktiv mitgestalten und weiterentwickeln, insbesondere mit Blick auf gesellschaftlichen Nutzen und ethische Verantwortung (KI aktiv mitgestalten).
• Verfeinerung der Reflexionsfähigkeit, inklusive der Fähigkeit, komplexe ethische Fragestellungen zu durchdringen und souverän Entscheidungen im Umgang mit KI zu treffen.
• Ausbau von Metakompetenzen wie Selbstregulation, kritisches Denken und kreatives Problemlösen im Kontext der Anwendung von KI [T6, S.27; T2, S.11].

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Wichtiger Hinweis

Diese Zuordnungen sind erwartbare Übereinstimmungen mit den beschriebenen Progressionsstufen, aber das Framework verzichtet bewusst auf eine starre Alterskategorisierung, um Lehrkräften Flexibilität im Unterricht und individuelle Förderung zu ermöglichen. Lernende können unterschiedliche Startbedingungen und Vorerfahrungen mitbringen, daher sollen Lehrkräfte die Kompetenzen passgenau und kontextbezogen entwickeln [T6, S.27; T3, S.11].

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Zusammenfassung:

Altersstufe / Jahrgänge	Hauptmerkmale der KI-Kompetenzen
Jahrgang 5–7	Grundlegendes KI-Wissen, bewusster Umgang, erste ethische Reflexion, kritisches Denken anstoßen
Jahrgang 8–10	Vertieftes technisches Wissen, kritische Bewertung, kreativer und kritischer Einsatz von KI-Tools, Stärkung sozialer und kognitiver Fähigkeiten
Oberstufe	Vertieftes und technisches Verständnis, KI aktiv mitgestalten, souveräne ethische Urteile, ausgeprägte Metakompetenzen

Diese Zuordnung stützt sich auf die Beschreibung der Progressionsstufen im Framework und ergänzt die pädagogischen Empfehlungen zum altersadäquaten Kompetenzaufbau.

Ich stelle in meinem Beitrag mein Prozessmodell (1. Phase: Lernen vorbereiten und initiieren
2. Phase: Lernwege eröffnen und gestalten
3. Phase: Orientierung geben und erhalten
4. Phase: Kompetenzen stärken und erweitern
5. Phase: Lernen bilanzieren und reflektieren) vor und entwickle daraus das o.beschriebene KI-Journal.

Gibt es im Werk zu diesen Aspekten Konkretisierungen?

Ja, das Werk „Lernende für das KI-Zeitalter befähigen“ liefert konkrete Ansätze und Prinzipien, die Ihre fünf Phasen des Prozessmodells (Lernen vorbereiten und initiieren; Lernwege eröffnen und gestalten; Orientierung geben und erhalten; Kompetenzen stärken und erweitern; Lernen bilanzieren und reflektieren) unterstützen und untermauern. Hier eine Zusammenfassung der relevanten Konkretisierungen:

1. Lernen vorbereiten und initiieren Das Framework betont die Notwendigkeit, Lernende auf die KI-Thematik vorzubereiten, indem sie ein fundiertes Verständnis der technischen Grundlagen und der ethischen Implikationen von KI entwickeln. Dies entspricht der Grundhaltung, vor einem tieferen Einstieg mit übergeordnetem Wissen und Haltungsvorbildern anzusetzen [T4, S. 8–10; T10, S. 60–62].

2. Lernwege eröffnen und gestalten Das Framework fördert die Anpassung und Differenzierung der Inhalte durch pädagogische Akteure entsprechend den spezifischen Bedürfnissen der Lernenden und ihrer Kontexte. Es ermöglicht vielfältige Lernwege, indem es fächerübergreifend anwendbar ist und praktische Lern-Szenarien anbietet [T4, S. 8–10; T8, S. 58].

3. Orientierung geben und erhalten Das AILit-Framework unterstützt kritisches, reflektiertes und verantwortungsbewusstes Handeln und Denken im Umgang mit KI – was als Orientierung und kontinuierliche Reflexion der Rolle von KI verstanden werden kann. Lernende sollen bewusste Entscheidungen treffen und skeptisch sowie eigenständig KI-Systeme bewerten [T4, S. 8–10; T8, S. 58].

4. Kompetenzen stärken und erweitern Die zentrale Aufgabe des Frameworks ist es, Kompetenzen in den vier Schlüsselbereichen „Mit KI bewusst umgehen“, „KI kreativ anwenden“, „KI gezielt einsetzen“ und „KI aktiv mitgestalten“ systematisch aufzubauen und individuell auszubauen. Dies entspricht dem gezielten Kompetenzerwerb in Ihren Stufen [T4, S. 8–10; T7, S. 41].

5. Lernen bilanzieren und reflektieren Die Reflexion und Bilanzierung wird indirekt durch das Einfordern von Metakognition und Selbstreflexion, die als zentrale Metakompetenz verstanden werden, thematisiert. Stakeholder betonen die Bedeutung der Selbstregulierung und der kritischen Einordnung von KI-Anwendungen (z. B. Selbstbestimmtheit der Lernenden) für einen nachhaltigen Lernprozess [T8, S. 58; T10, S. 60–62].

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Fazit: Das AILit-Framework ist auch als Grundlage für Ihr Prozessmodell gut geeignet, da es sowohl die didaktische Gestaltung von Lernwegen als auch die Förderung von Reflexion und Kompetenzentwicklung explizit unterstützt. Die unterschiedlichen Kapitel des Frameworks bieten zahlreiche Ideen, wie die jeweiligen Phasen Ihres Modells methodisch und inhaltlich ausgestaltet werden können.

Bei Bedarf kann ich gerne Detailstellen aus den einzelnen Abschnitten nennen oder den Kern der Kompetenzen noch genauer erläutern.

Gerne! Hier eine detailliertere Konkretisierung der fünf Phasen Ihres Prozessmodells mit Bezug auf Passagen aus dem Werk „Lernende für das KI-Zeitalter befähigen“ (AILit-Framework):

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1. Lernen vorbereiten und initiieren

• Fundiertes technisches Verständnis vermitteln: Das Framework fordert, dass Lernende zunächst grundlegendes Wissen über KI erhalten – etwa wie KI-Systeme funktionieren, wie sie mit Daten arbeiten, welche Grenzen ihnen inhärent sind [T10, S. 60f]. Dies entspricht dem Initiieren von Lernprozessen, indem man mit klaren Konzepten und einer realistischen Darstellung startet, um falsche Vorstellungen zu vermeiden.
• Ethik von Anfang an einbinden: Ethische Grundsätze sind integraler Bestandteil und nicht separat, um Lernende früh für verantwortungsbewussten Umgang zu sensibilisieren [T6, S. 15].

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2. Lernwege eröffnen und gestalten

• Anpassung an Lernende und Kontext: Das Framework sieht ausdrücklich vor, dass Lehrende Inhalte flexibel an die Vorerfahrungen und Bedürfnisse der Lernenden anpassen können und sollen. Lernziele sind stufen- und kontextunabhängig formuliert, sodass individuelle Lernwege entstehen können [T4, S. 9f; T5, S. 10].
• Fächerübergreifende und formatübergreifende Nutzung: Inhalte sind für Primar- und Sekundarstufe und vielfältige Bildungssettings geeignet (formell und non-formell) [T5, S. 10; T8, S. 26], was Gestaltungsfreiheit bei der Umsetzung gibt.
• Praxisnahe Lernszenarien: Diese sollen gemäß den didaktischen Zielen in den Unterricht eingebunden und durch lokale Leitlinien ergänzt werden [T8, S. 26].

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3. Orientierung geben und erhalten

• Kritisches und reflektiertes Denken fördern: Die Kompetenz „Mit KI bewusst umgehen“ bildet die Grundlage, damit Lernende die Rolle von KI im Alltag kritisch bewerten und reflektieren können [T4, S. 9f; T8, S. 26]. Dies dient als Orientierungsanker für weitere Lernschritte.
• Selbstbestimmtheit und Verantwortung: Das Framework setzt hohe Ansprüche an das Urteilsvermögen und die bewusste Nutzung von KI-Systemen, was eine permanente Orientierung an ethischen und sozialen Prinzipien erfordert [T6, S. 15].

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4. Kompetenzen stärken und erweitern

• Vier Kompetenzbereiche als Entwicklungsstufen: Die Progressionsstufen „grundlegend“, „fortgeschritten“ und „vertieft“ erlauben eine schrittweise Vertiefung der KI-Kompetenz von der Basis bis hin zur aktiven Mitgestaltung von KI-Systemen [T8, S. 26f; T4, S. 9].
• Verknüpfung von Wissen, Fähigkeiten und Haltungen: Das Framework verbindet technisches Wissen mit Fertigkeiten (z.B. kritisches Denken, Zusammenarbeit) und Haltungen (z.B. Offenheit, Verantwortungsbewusstsein) [T5, S. 10].
• Förderung menschlicher Kompetenzen: Neben technischem Verständnis sind Metakognition, Kreativität und Kommunikationsfähigkeit zentrale Elemente für den Umgang mit KI [T10, S. 60f].

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5. Lernen bilanzieren und reflektieren

• Selbstreflexion als Kernkompetenz: Das Framework integriert die Förderung von Denkweisen und Haltungen, die zur kritischen Selbstreflexion der Lernenden führen – etwa durch Reflexion über eigene Nutzungserfahrungen und ethische Konsequenzen [T6, S. 15].
• Fortlaufende kritische Bewertung: Die Lernenden werden ermutigt, ihr Verständnis regelmäßig zu überprüfen und anzupassen, was für eine kontinuierliche Bilanzierung notwendig ist [T4, S. 9f].
• Methodische Unterstützung: Die Lernziele und Szenarien regen Lehrpersonen an, geeignete Bewertungs- und Reflexionsformen zu entwickeln, die an die jeweilige Lerngruppe angepasst sind [T8, S. 27].

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Wenn Sie wünschen, kann ich Ihnen zu jeder Phase konkrete Kompetenzbeschreibungen, Lernziele oder Beispiele aus dem Framework ergänzen, um die Umsetzung noch greifbarer zu machen.

Sehr gern! Hier nun konkrete Erläuterungen zu jeder der fünf Phasen Ihres Prozessmodells mit jeweils passenden Auszügen aus dem AILit-Framework („Lernende für das KI-Zeitalter befähigen“), die als Handlungs- und Gestaltungsempfehlungen für Lehrende und Bildungsgestaltende dienen können:

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1. Lernen vorbereiten und initiieren

• Technische Grundlagen vermitteln: Das AILit-Framework betont, wie wichtig ein fundiertes technisches Grundverständnis über KI ist, um falsche Vorstellungen zu vermeiden und reale Einsatzmöglichkeiten und Grenzen nachvollziehen zu können. Lernende sollen verstehen, dass KI auf Daten, Wahrscheinlichkeiten und statistischer Gewichtung basiert [T7, S. 60].

• Ethik und Verantwortung einbinden: Bereits zu Beginn sollen Lernende mit den Denkweisen und Werten vertraut gemacht werden, die eine achtsame und verantwortungsvolle Nutzung von KI ermöglichen [T2, S. 10].

• Anpassung an Lernvoraussetzungen: Lehrkräfte werden ermutigt, die Inhalte entsprechend des Vorwissens der Lernenden flexibel auszuwählen und anzupassen, wobei die Lernziele Progressionsstufen beschreiben und so als Orientierung für den Einstieg dienen [T3, S. 11].

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2. Lernwege eröffnen und gestalten

• Offene und fächerübergreifende Lernangebote: Das Framework ist darauf ausgelegt, unterschiedlichste didaktische Kontexte – schulisch wie außerschulisch – für die Primar- und Sekundarstufe zu unterstützen. Durch fachübergreifende und kontextspezifische Lernszenarien können Lehrpersonen individuelle Lernpfade gestalten [T2, S. 10; T3, S. 11].

• Progressionsorientierung der Lernziele: Lernziele sind gestaffelt in Grundkenntnisse, fortgeschrittene und vertiefte Kompetenzen, so dass Lernende sich im eigenen Tempo und entsprechend ihres Vorwissens entwickeln können [T5, S. 27f].

• Pädagogische Freiheit zum Schwerpunktsetzen: Unterrichtende entscheiden, welche Aspekte sie entsprechend den Bedürfnissen ihrer Lernenden vertiefen oder eher oberflächlich behandeln, um praxisnah und zielführend KI-Kompetenzen aufzubauen [T3, S. 11].

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3. Orientierung geben und erhalten

• Bewusster und reflektierter Umgang mit KI: Lernende sollen zunächst die Funktionen, Einsatzgebiete und Grenzen von KI-Systemen kritisch erfassen („Mit KI bewusst umgehen“). Dies stellt sicher, dass sie die gesellschaftliche Rolle von KI reflektieren und nicht nur unkritisch Technologien übernehmen [T2, S. 10; T5, S. 27].

• Souveräne und verantwortungsbewusste Haltung fördern: Durch gezielte Förderung von Haltungskompetenzen wie Verantwortungsbewusstsein und kritischem Denken können Lernende Orientierung gewinnen, wann und wie KI sinnvoll eingesetzt werden kann [T6, S. 44].

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4. Kompetenzen stärken und erweitern

• Vier Kompetenzbereiche systematisch durchlaufen: Die Schüler*innen entwickeln sich vom Erkennen und Bewerten von KI (Grundlagenwissen) über die zielgerichtete Nutzung und kreative Anwendung bis hin zur aktiven Mitgestaltung und Verbesserung von KI-Systemen [T2, S. 10; T5, S. 27; T6, S. 44]. Beispiel zum „KI aktiv mitgestalten“: Lernende erarbeiten Kriterien zur Bewertung von KI-Systemen, vergleichen Designideen und reflektieren deren gesellschaftliche Auswirkungen [T6, S. 44].

• Fertigkeiten und Haltungen entwickelt sich parallel zu Wissen: Kritisches Denken, Zusammenarbeit, Selbstreflexion und Neugier werden explizit als Kompetenzen gefördert, die im Umgang mit KI essentiell sind [T6, S. 44; T7, S. 60].

• Kreativität und Problemlösung stehen im Fokus: Durch Ideengenerierung und iterative Verbesserung von KI-Ideen wird konstruktives, kreatives Lernen angeregt [T6, S. 44].

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5. Lernen bilanzieren und reflektieren

• Selbstreflexion und Evaluation von KI-Kompetenz: Lernende sollen ihre eigenen Bewertungen zu KI-Systemen hinterfragen, eigene Kriterien entwerfen und ihre Entscheidungen nachvollziehbar begründen können [T6, S. 44]. Die Reflexion der eigenen Haltung und Erfahrungen fördert dauerhaftes Lernen.

• Feedback- und Bewertungsprozesse im Unterricht: Das Framework unterstützt Lehrende darin, eigene Bewertungsinstrumente zu entwickeln, die an den Fortschritt und Kontext der Lernenden angepasst sind und Reflexionsmöglichkeiten bieten [T3, S. 11; T5, S. 27].

• Kontinuierliche Anpassung der Lernprozesse durch Lehrer*innen: Lehrpersonen sollen den Lernstand regelmäßig einordnen und Lernwege anpassen, um Kompetenzerweiterungen gezielt zu unterstützen und Lernende zum reflektierten KI-Umgang zu befähigen [T3, S. 11].

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Wenn Sie möchten, kann ich für einen oder mehrere dieser Punkte auch konkrete Unterrichtsbeispiele oder Lernszenarien aus dem Framework detailliert darstellen. Möchten Sie das?

Sehr gern! Basierend auf dem AILit-Framework bietet sich eine Gliederung der Lernziele und Materialien für Ihre Zielgruppe in den vier Kompetenzbereichen an, die jeweils ethische, technische und praktische Aspekte berücksichtigen.

Gerne! Hier eine Zusammenfassung konkreter Lernziele und Lernszenarien aus dem AILit-Framework, die sich gut für Unterrichtseinheiten eignen, jeweils mit Bezug auf die vier Kompetenzbereiche:

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1. Mit KI bewusst umgehen

Ziel: Lernende erkennen KI-Systeme, bewerten deren Outputs und reflektieren über die Rolle von KI im Alltag.

• Grundlegend: Lernende erkennen typische Merkmale von KI-generierten Inhalten (z. B. Kunst) und diskutieren, ob deren Nutzung fair ist. Lernszenario: Analyse von KI-gestalteten Kunstwerken und Austausch über Auswirkungen auf menschliche Kunstschaffende
• Fortgeschritten: Lernende wägen Vor- und Nachteile eines KI-basierten Tools ab (z. B. personalisierte Angebote anhand von Browserverlauf) und diskutieren Datenschutzfragen. Lernszenario: Datenschutzrisiken vs. Nutzen bei KI-Einsatz im Alltag
• Vertieft: Lernende analysieren KI-Anwendungen in gesellschaftlich relevanten Kontexten (z. B. Klimadatenanalyse) und bewerten Chancen und Risiken bezüglich Transparenz und Zuverlässigkeit. Lernszenario: Vor- und Nachteile von KI-Modellen in der Klimaforschung

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2. KI kreativ anwenden

Ziel: Lernende nutzen KI als kreativen Partner und entwickeln damit neue Ideen und kreative Produkte.

• Lernszenario-Beispiel: Einsatz von KI-basierten Text- oder Bildgeneratoren im Unterricht (z. B. zur Unterstützung bei Geschichten schreiben oder Designaufgaben). Die Lernenden reflektieren, welche Rolle KI bei der Ideenfindung und Umsetzung spielt.
• Kompetenzen/ Fähigkeiten: Kreativität, Problemlösung, Zusammenarbeit, kritisches Denken

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3. KI gezielt einsetzen

Ziel: Lernende lernen, den Einsatz von KI bewusst und gezielt zu steuern, indem sie verstehen, welche Aufgaben menschliches Entscheiden erfordern.

• Lernszenario-Beispiel: Aufgabenverteilung Mensch vs. KI – z. B. in einem Projekt zur Planung eines Events nutzen die Lernenden KI-Tools zur Organisation, behalten aber kritische Kontrollfunktionen selbst.
• Kompetenzen: Selbstreflexion, Kommunikation, Problemlösung

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4. KI aktiv mitgestalten

Ziel: Lernende verstehen technische Grundlagen von KI und Entwicklungsprozessen sowie ethische Auswirkungen, um KI-Systeme gesellschaftlich verantwortlich zu gestalten.

• Grundlagen: Technisches Verständnis, z. B. wie KI trainiert wird (Daten, Wahrscheinlichkeiten) und welche Verzerrungen auftreten können.
• Lernszenario-Beispiel: Einführung in maschinelles Lernen durch einfache Projekte (z. B. Klassifikation mit kleinen Datensätzen). Reflexion über die ethischen Implikationen in der Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen.
• Fähigkeiten: Kritisches und analytisches Denken, ethische Bewertung, informatisches Denken

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Methodische Hinweise

• Formate: Diskussionen, Projektarbeit, Fallstudien, praktische Übungen mit KI-Tools, Reflexionsphasen
• Bezug zu ethischen Grundsätzen: Selbstbestimmtheit, Verantwortung, Transparenz, Datenschutz, Fairness und Nachhaltigkeit
• Individuelle Förderung: Progressionsstufen „grundlegend“, „fortgeschritten“, „vertieft“ ermöglichen Differenzierung

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Möchten Sie auch konkrete Beispielaufgaben oder Unterrichtsmaterialien aus dem Framework, die Sie direkt verwenden oder adaptieren können?

Gerne! Hier sind konkrete Beispielaufgaben und Unterrichtsmaterialien aus dem AILit-Framework, die direkt im Unterricht genutzt oder adaptiert werden können. Ich ordne sie nach den vier Kompetenzbereichen und Progressionsstufen – jeweils mit kurzen Erläuterungen und Lernszenarien:

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1. Mit KI bewusst umgehen

Grundlegend:

• Aufgabe: Lernende erkennen KI-generierte Kunstwerke. Beispiel: Analyse von Bildern, die von einem KI-Bildgenerator erstellt wurden.
• Lernszenario: Lernende sammeln KI-generierte und menschlich erstellte Kunstwerke, diskutieren Unterschiede und bearbeiten Fragen zur Fairness der KI-Nutzung.
• Ziel: Kritisches Bewusstsein für KI-Outputs entwickeln und deren Rolle im Alltag reflektieren.
• Quelle:

Fortgeschritten:

• Aufgabe: Lernende bewerten den Einsatz von KI für personalisierte Werbung und diskutieren Datenschutzaspekte.
• Lernszenario: Rollenspiel oder Gruppendiskussion zur Abwägung zwischen Nutzen und Risiken von personalisierten KI-Diensten im Alltag.
• Quelle: [T9]

Vertieft:

• Aufgabe: Analyse von KI-Anwendungen in der Gesellschaft, z. B. KI-gestützte Klimaforschung.
• Lernszenario: Recherche und Präsentation zu Chancen und Herausforderungen der KI in einer gesellschaftlich relevanten Domäne unter besonderer Berücksichtigung ethischer Aspekte.
• Quelle:

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2. KI kreativ anwenden

Alle Stufen:

• Aufgabe: Einsatz von KI-Tools zur kreativen Arbeit, z. B. Texte oder Bilder generieren.
• Lernszenario: Lernende erstellen gemeinsam eine Geschichte, wobei sie KI-gestützte Textgeneratoren als Inspirationsquelle nutzen. Anschließend diskutieren sie Vor- und Nachteile dieser technischen Unterstützung.
• Ziel: Förderung von Kreativität und kritischer Reflexion in der Zusammenarbeit mit KI.
• Quelle:

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3. KI gezielt einsetzen

Grundlegend:

• Aufgabe: Lernende wählen für vorgegebene Aufgaben jeweils ein geeignetes KI-Tool aus.
• Lernszenario: Lernende probieren verschiedene Tools (z. B. KI zum Zusammenfassen von Texten, Suchmaschinen) aus und folgen Anleitungen, um den Zweck der Tools zu verstehen.
• Quelle:

Fortgeschritten:

• Aufgabe: Gruppenarbeit mit dem Spiel „Ecken“: Lernende positionieren sich entsprechend ihrer Einschätzung, ob eine Aufgabe von menschlicher Kompetenz, KI oder einer Mischung gelöst werden sollte.
• Lernszenario: Verteidigung und Diskussion der getroffenen Wahl in der Gruppe, ggf. Wechsel der Position bei neuer Argumentation.
• Quelle:

Vertieft:

• Aufgabe: Kritische Analyse konkreter KI-Einsatzbeispiele (z. B. Essay-Prozess) mit Bewertung, bei welchen Teilschritten KI sinnvoll ist oder menschliches Urteil gefordert ist.
• Lernszenario: Erarbeitung eines Nutzungskonzepts nach schulischen Richtlinien für den KI-Einsatz in der Textproduktion.
• Quelle:

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4. KI aktiv mitgestalten

Grundlegend:

• Aufgabe: Analyse von Modellkarten, die Informationen zu einem KI-System (Technik, Trainingsdaten, Grenzen) vermitteln.
• Lernszenario: Klassendiskussion zu sinnvollem Einsatz und Grenzen des jeweiligen KI-Systems.
• Quelle:

Fortgeschritten:

• Aufgabe: Untersuchung verschiedener KI-Tools (z. B. Chatbot, Empfehlungssystem). Lernende erklären Zweck, Eingaben und Outputs in einfachen Worten.
• Lernszenario: Präsentation und Diskussion der Funktionsweise im Klassenverband.
• Quelle:

Vertieft:

• Aufgabe: Bewertung der Auswirkungen einer KI-Anwendung (z. B. Navigations-App) auf unterschiedliche Nutzergruppen.
• Lernszenario: Reflexion über positive und negative Folgen von KI auf Gesellschaft und Umwelt.
• Quelle:

Vertieft (weiter):

• Aufgabe: Entwicklung eigener Kriterien zur Bewertung von KI-Systemen und Erarbeitung von Verbesserungsvorschlägen anhand von Beispielalgorithmen.
• Lernszenario: Partnerarbeit mit gegenseitigem Feedback anhand von „Modellkarten“ zu eigenen KI-Tool-Vorschlägen.
• Quelle:

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Weitere Hinweise für die Praxis

• Die Progressionsstufen (grundlegend, fortgeschritten, vertieft) ermöglichen die Anpassung an die Vorwissen- und Erfahrungswerte der Lernenden.
• Lehrkräfte entscheiden, welche Lernszenarien am besten zu ihrem Kontext und den Lernzielen passen.
• Interaktive und reflektierende Methoden wie Diskussionen, Rollenspiele, Projektarbeiten und praktische Übungen werden empfohlen.
• Bezug auf ethische, gesellschaftliche und technische Aspekte fördert ein ganzheitliches Verständnis von KI-Anwendung.

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Falls Sie möchten, kann ich Ihnen auch Vorlagen für „Modellkarten“ oder detailliertere Aufgabenstellungen zur Verfügung stellen. Möchten Sie das?

Ja, gerne! Im Dokument „Lernende für das KI-Zeitalter befähigen“ werden sogenannte Modellkarten als praktische Werkzeuge vorgestellt, mit denen Lernende KI-Systeme analysieren, bewerten und weiterentwickeln können.

Was sind Modellkarten?

Modellkarten sind strukturierte Vorlagen oder Informationsblätter, die wichtige Aspekte eines KI-Systems zusammenfassen. Sie erleichtern das Verstehen und Reflektieren über:

• Funktionsweise: Wie das KI-System technisch funktioniert
• Trainingsdaten: Welche Daten verwendet wurden, um die KI zu trainieren
• Zielgruppe: Wer die Nutzer*innen bzw. Nutzenden sind
• Anwendungszwecke: Für welche Aufgaben das KI-System vorgesehen ist
• Mögliche Grenzen: Wo und warum das System limitiert sein kann oder Risiken bestehen
• Beabsichtigte und unbeabsichtigte Auswirkungen: Welche Effekte der Einsatz auf Menschen oder Gesellschaft haben kann

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Lernszenario mit Modellkarten

• Lernende sehen sich Modellkarten an, die Modelle und deren Trainingsdaten, Einsatzbereiche und Grenzen erklären.
• Darauf folgt eine gemeinsame Klassendiskussion über angemessene Einsatzmöglichkeiten und möglichen Herausforderungen des jeweiligen KI-Systems.
• Fortgeschrittene Lernende erarbeiten eigene Vorschläge für KI-Systeme, erstellen Modellkarten zu ihren Ideen und geben sich gegenseitig Feedback anhand der Karten. Dies fördert kritisches Denken, Kollaboration und kreative Gestaltung von KI-Anwendungen.

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Beispielhafte Inhalte einer Modellkarte (als Vorlage)

Abschnitt	Beschreibung / Beispiel
Name des KI-Systems	Chatbot XYZ
Hauptfunktion	Beantwortung von Nutzeranfragen in natürlicher Sprache
Trainingsdaten	Chatlogs, Webseiten-Texte, FAQs
Zielgruppe	Kund*innen eines Online-Shops
Anwendungszweck	Automatische Unterstützung bei Bestellvorgängen
Grenzen & Einschränkungen	Keine echten Gefühle, versteht komplexe Anfragen teils nicht
Mögliche Auswirkungen	Schnellere Hilfe, aber Gefahr von Fehlern/Missverständnissen
Feedback und Verbesserungsvorschläge	Mehrsprachigkeit, besserer Datenschutz

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Nutzen im Unterricht

• Modellkarten helfen Lernenden, die komplexen Eigenschaften von KI verständlich zu machen.
• Sie sind geeignet für verschiedene Altersstufen und können als Diskussionsanlass, Reflexionshilfe oder zur Vorbereitung eigener KI-Projekte benutzt werden.
• Die Arbeit mit Modellkarten fördert eine reflektierte und verantwortungsbewusste Haltung beim Umgang mit KI.

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Wenn Sie wünschen, kann ich Ihnen eine konkrete Vorlage einer Modellkarte zum Ausprobieren oder eine Anleitung zur Erstellung eigener Modellkarten aus dem Dokument übersetzen und zusammenfassen. Möchten Sie das?

a, bitte mit Bezug zu den Jg. 5-7, 8-10, Oberstufe

Gerne, hier eine altersstufengerechte Zusammenfassung und Anleitung zur Nutzung von Modellkarten für die Jahrgangsstufen 5-7, 8-10 und Oberstufe basierend auf den Prinzipien aus dem Dokument „Lernende für das KI-Zeitalter befähigen“:

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Modellkarten im KI-Unterricht – altersgerechter Einsatz

Für Jahrgang 5-7 (Sek I, frühe Sekundarstufe)

Ziel: Grundverständnis über KI-Systeme entwickeln, deren Zweck, Nutzende und einfache Grenzen erkennen.

Didaktische Hinweise:

• Modellkarten nutzen, die auf einfache Sprache und klare Grafiken setzen.
• Fokus auf: „Was macht das KI-Tool?“, „Wer nutzt es?“ und „Wann funktioniert es gut/nicht gut?“
• Beispiel: Modellkarte eines Chatbots, der einfache Fragen beantwortet.
• Lernende sehen die Karte, sprechen über den Zweck und diskutieren, wann so ein Tool nützlich oder ungeeignet ist.
• Klassengespräch über richtige und falsche Erwartungen an KI.

Kompetenzen: Reflexion, Kommunikation, grundlegendes technisches Verständnis.

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Für Jahrgang 8-10 (Sek I, mittlere Sekundarstufe)

Ziel: Vertiefte Analyse von KI-Systemen und deren Einsatzbedingungen, sowie kritische Bewertung anhand verschiedener Kriterien.

Didaktische Hinweise:

• Modellkarten, die detailliertere Infos enthalten: verwendete Datenarten, Trainingsmethoden, mögliche ethische Fragen.
• Lernende erarbeiten in Gruppen, wie verschiedene KI-Tools funktionieren und analysieren mögliche Vor- und Nachteile.
• Sie erstellen eigene Bewertungskriterien (z. B. Genauigkeit, Fairness, Verlässlichkeit).
• Vergleich verschiedener Tools in Hinblick auf Nutzer*innenbedürfnisse und Einschränkungen.
• Reflexion über soziale Auswirkungen, Datenschutz und Entwurf von Verbesserungsvorschlägen.

Kompetenzen: Informatisches Denken, Problemlösung, soziale Verantwortung, kritische Bewertung.

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Für Oberstufe (Sek II, gymnasiale Oberstufe oder vergleichbar)

Ziel: Selbstständige und umfassende Analyse, Bewertung und Gestaltung von KI-Systemen. Kritische Reflexion über gesellschaftliche Auswirkungen.

Didaktische Hinweise:

• Modellkarten mit technischer Tiefe, z. B. zu Algorithmus-Typen, Trainingsdatenqualität, Bias sowie regulatorischen und ethischen Fragestellungen.
• Lernende entwickeln eigene KI-Systemideen, erstellen dazu Modellkarten inklusive Nutzerprofile, Datenquellen, potenziellen Risiken und Nutzen.
• Gegenseitiges Feedback anhand der Karten, Diskussion von Kompromissen und ethischen Dilemmata.
• Planung von Anpassungen und Verbesserungen unter Berücksichtigung technischer und gesellschaftlicher Rahmenbedingungen.
• Praxisprojekte, z. B. Entwicklung kleiner Prototypen oder Simulationen mit Evaluation anhand der erstellten Modellkarten.

Kompetenzen: Kommunikation, Selbstreflexion, interdisziplinäres Denken, Innovationsfähigkeit, ethische Urteilsfähigkeit.

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Beispielstruktur einer Modellkarte (vereinfachte Vorlage)

Abschnitt	Beschreibung (Beispiel „Chatbot für Schulfragen“)
Name des KI-Systems	Schul-Chatbot
Hauptfunktion	Beantwortet typische Fragen zu Schulregeln und Terminen
Verwendete Trainingsdaten	Schulhandbuch, FAQ-Seite, Antworten von Lehrkräften
Zielgruppe	Schüler*innen ab 5. Klasse
Anwendungszweck	Schnelle Hilfe bei häufigen Fragen
Limitierungen	Kann keine individuellen Probleme lösen
Mögliche Auswirkungen	Entlastung der Lehrkräfte, aber mögliche Missverständnisse

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Umsetzung im Unterricht

• Für Jg. 5-7: Modellkarte zeigen, mit Fragen anregen („Was kann das Tool?“, „Was kann es nicht?“).
• Für Jg. 8-10: Gruppenarbeit für Bewertung von KI-Systemen mit selbst entwickelten Kriterien.
• Für Oberstufe: Eigene KI-Projekte planen, Modellkarten als Dokumentation und Diskussionsgrundlage.

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Diese altersgerechten Einsatzvorschläge basieren auf den Lernszenarien und Kompetenzbeschreibungen zu „KI aktiv mitgestalten“ und „KI gezielt einsetzen“ im KI-Kompetenzrahmen für Primar- und Sekundarstufe.

Wenn Sie mögen, kann ich Ihnen auch konkrete Unterrichtsmaterialien oder Arbeitsblätter für eine der Stufen entwerfen. Möchten Sie das?

 

… aus Sicht der Bildungsforschung …

Die Welt verändert sich – die Schule muss folgen. Wir begleiten den Transformationsprozess durch den Dreiklang aus Jugendfokus, Datenkompetenz und KI-Integration. Unser Ziel: Schulen, die Entscheidungen nicht nach Tradition, sondern nach der Wirklichkeit von morgen treffen.”