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2026-06-25T21:52:25Z

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= Einleitung =

Dieser aiMOOC gehört zum Thema '''[[KI in der Schule]]''' und setzt den Schwerpunkt auf '''[[Künstliche Intelligenz|KI]]: Vom Tool zur Mission'''. Damit ist gemeint: [[Künstliche Intelligenz]] soll in der Schule nicht nur als einzelnes digitales Werkzeug für schnellere Arbeitsabläufe verstanden werden, sondern als Anlass, [[Unterrichtsentwicklung]], [[Schulentwicklung]], [[Medienbildung]], [[Demokratiebildung]], [[Ethik]], [[Datenschutz]] und [[Leistungsbewertung]] neu zusammenzudenken. Du lernst, wie [[Lehrkräfte]] [[KI-Systeme]] professionell, reflektiert und pädagogisch sinnvoll nutzen können.

{{#ev:youtube| https://www.youtube.com/watch?v=PdlH0jIsWXo |500|center}}

Das Video behandelt '''KI: Vom Tool zur Mission / KI in der Schule professionell nutzen''' und eignet sich als kurzer Einstieg in eine [[Lehrerfortbildung]], eine [[Fachschaftssitzung]], einen [[Pädagogischer Tag|pädagogischen Tag]] oder eine schulinterne Arbeitsgruppe. Der Begriff '''[[Lehrerfortbildungssnack]]''' beschreibt dabei ein kompaktes Fortbildungsformat: ein kurzer Impuls, eine klare Praxisfrage, eine gemeinsame Reflexion und ein konkreter nächster Schritt für den Unterricht oder die Schule.

[[Datei:AI-ML-DL.svg|500px|rahmenlos|center]]

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= Lernziele =

Nach diesem aiMOOC kannst Du erklären, warum [[Künstliche Intelligenz]] in der Schule mehr ist als ein neues [[Tool]]. Du kannst typische Einsatzfelder von [[KI in der Bildung]] benennen, Chancen und Risiken abwägen, einfache [[Prompt|Prompts]] didaktisch planen, Unterrichtsaufgaben KI-resilient gestalten und erste Schritte für eine gemeinsame schulische [[KI-Strategie]] entwickeln. Außerdem lernst Du, wie [[Transparenz]], [[Datenschutz]], [[Bildungsgerechtigkeit]], [[Urheberrecht]], [[Prüfungskultur]] und [[professionelle Verantwortung]] zusammenhängen.

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= Vom Tool zur Mission =

Ein '''[[Tool]]''' löst eine einzelne Aufgabe. Es kann Texte zusammenfassen, Ideen liefern, Tabellen strukturieren, Rückmeldungen formulieren oder Übungsaufgaben erzeugen. Eine '''[[Mission]]''' dagegen beschreibt einen gemeinsamen Auftrag: Eine Schule entscheidet, welche Rolle [[Künstliche Intelligenz]] für Lernen, Lehren, Prüfen, Zusammenarbeit und Verantwortung spielen soll. Die zentrale Frage lautet also nicht: '''Welche KI-App nutzen wir?''' Die zentrale Frage lautet: '''Welche Lernkultur wollen wir mit und trotz KI entwickeln?'''

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== Warum die Tool-Perspektive nicht reicht ==

Wenn [[KI-Systeme]] nur als Werkzeug betrachtet werden, entstehen schnell Einzelinitiativen. Einige Lehrkräfte experimentieren intensiv, andere bleiben unsicher, Lernende nutzen KI heimlich oder ungleich verteilt, und Prüfungsformate geraten unter Druck. Eine professionelle Schule braucht deshalb gemeinsame Begriffe, transparente Regeln und pädagogische Ziele. Dazu gehören Vereinbarungen darüber, wann KI erlaubt ist, wann sie angegeben werden muss, wie [[Eigenleistung]] sichtbar bleibt und wie Lernende [[KI-Kompetenz]] erwerben.

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== Was eine Mission ausmacht ==

Eine KI-Mission verbindet drei Ebenen. Erstens geht es um die Ebene des [[Unterricht|Unterrichts]]: Wie hilft KI beim Verstehen, Üben, Forschen, Schreiben, Programmieren, Gestalten und Reflektieren? Zweitens geht es um die Ebene der [[Lehrkraft]]: Wie kann KI bei Vorbereitung, Differenzierung, Materialentwicklung, Feedback und Verwaltung entlasten, ohne pädagogische Verantwortung abzugeben? Drittens geht es um die Ebene der [[Schule]]: Wie werden verbindliche Leitlinien, Fortbildungen, Datenschutzprüfungen, Elternkommunikation, Schülerbeteiligung und eine faire Prüfungskultur organisiert?

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= Grundbegriffe =

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== Künstliche Intelligenz ==

[[Künstliche Intelligenz]] bezeichnet technische Systeme, die Aufgaben bearbeiten, die häufig menschliche Fähigkeiten wie Wahrnehmen, Sprache, Mustererkennung, Schlussfolgern, Planen oder Entscheiden berühren. In der Schule begegnet Dir KI etwa als [[Chatbot]], [[Übersetzungsprogramm]], [[Lernsoftware]], [[Bildgenerator]], [[Spracherkennung]], [[Empfehlungssystem]] oder [[Feedbacksystem]]. Wichtig ist: KI versteht nicht wie ein Mensch. Sie verarbeitet Daten, erkennt Muster und erzeugt Ergebnisse nach statistischen, regelbasierten oder lernenden Verfahren.

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== Maschinelles Lernen, Deep Learning und generative KI ==

[[Maschinelles Lernen]] ist ein Teilbereich der [[Künstliche Intelligenz|KI]]. Dabei werden Modelle mit Daten trainiert, um Muster zu erkennen und auf neue Eingaben anzuwenden. [[Deep Learning]] nutzt künstliche [[Neuronales Netz|neuronale Netze]] mit vielen Verarbeitungsschichten. [[Generative KI]] erzeugt neue Inhalte wie Texte, Bilder, Programmcode, Musik, Zusammenfassungen oder Dialoge. Für die Schule ist besonders wichtig, dass generative KI überzeugend formulieren kann, aber auch Fehler, Verzerrungen oder erfundene Quellen produzieren kann.

[[Datei:Neural network.svg|500px|rahmenlos|center]]

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== Large Language Models ==

[[Large Language Model|Large Language Models]] sind große Sprachmodelle. Sie berechnen, welche Wörter oder Zeichenfolgen in einem Kontext wahrscheinlich passend sind. Dadurch können sie dialogisch antworten, Schreibprozesse unterstützen, Aufgaben erklären, Ideen ordnen oder Perspektiven simulieren. Sie besitzen jedoch kein menschliches Bewusstsein, keine eigene pädagogische Verantwortung und keine garantierte Wahrheitstreue. Deshalb brauchst Du immer [[Quellenkritik]], [[Faktencheck]] und professionelle Urteilsfähigkeit.

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== Prompting ==

Ein [[Prompt]] ist eine Eingabe an ein KI-System. Professionelles [[Prompt Engineering|Prompting]] bedeutet nicht nur, besonders raffinierte Befehle zu schreiben. Im Bildungskontext bedeutet es vor allem, den Lernzweck klar zu formulieren: Zielgruppe, Vorwissen, Kompetenzziel, Material, Rolle der KI, gewünschtes Format, Kriterien, Grenzen und Reflexionsauftrag. Ein guter pädagogischer Prompt ersetzt nicht die Planung, sondern macht Planung sichtbar.

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= Pädagogische Leitidee: Der Mensch bleibt verantwortlich =

Die wichtigste Regel für [[KI in der Schule]] lautet: [[Künstliche Intelligenz]] kann unterstützen, aber sie darf pädagogische Verantwortung nicht ersetzen. Entscheidungen über Lernziele, Leistungsbewertung, Förderbedarf, Beziehungsgestaltung, Teilhabe und Gerechtigkeit bleiben menschliche Aufgaben. Lehrkräfte müssen KI-Ergebnisse prüfen, anpassen und begründen. Lernende müssen verstehen, wann sie KI nutzen, wie sie KI-Ergebnisse kontrollieren und wie sie ihre eigene Leistung sichtbar machen.

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== Human-centered AI ==

Ein menschenzentrierter Umgang mit KI fragt nicht zuerst nach Effizienz, sondern nach [[Bildung]]. Hilft das System beim Verstehen? Stärkt es Selbstständigkeit? Fördert es Teilhabe? Macht es Lernwege sichtbar? Oder erzeugt es Abhängigkeit, Ungleichheit, Täuschung und oberflächliche Ergebnisse? Diese Fragen sind besonders wichtig, weil Schule nicht nur Wissen vermittelt, sondern [[Mündigkeit]], [[Urteilskraft]], [[Kooperation]], [[Kreativität]] und [[Verantwortung]] fördert.

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== KI-Kompetenz als Teil von Bildung ==

[[KI-Kompetenz]] umfasst mehr als Bedienwissen. Lernende sollen KI nutzen, verstehen, bewerten und gestalten können. Dazu gehören technische Grundbegriffe, Datenbewusstsein, kritische Prüfung von Ergebnissen, Erkennen von [[Bias|Verzerrungen]], rechtliche und ethische Reflexion, transparente Dokumentation und kreative Anwendung. KI-Kompetenz ist damit Teil von [[Medienkompetenz]], [[Informatische Bildung|informatischer Bildung]], [[Sprachbildung]], [[Demokratiebildung]] und [[Berufsorientierung]].

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= Vier Rollen von KI in der Schule =

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== KI als Werkzeug für Lehrkräfte ==

Für [[Lehrkräfte]] kann KI Arbeitsprozesse unterstützen. Beispiele sind Ideensammlungen für Unterrichtseinstiege, Differenzierung von Texten, Erstellen von Übungsaufgaben, Formulieren von Feedback, Strukturieren von Lernpfaden, Übersetzen einfacher Informationen, Entwickeln von Beispielen, Erstellen von Checklisten oder Vorbereiten von Elterninformationen. Professionell wird der Einsatz erst, wenn Du die Ergebnisse prüfst, fachlich korrigierst, an Deine Lerngruppe anpasst und transparent machst, welche Teile von Dir und welche von einem KI-System stammen.

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== KI als Lernpartnerin für Schülerinnen und Schüler ==

Lernende können KI als [[Tutor]], Schreibcoach, Ideengeberin, Erklärpartnerin oder Simulationspartnerin nutzen. Dabei muss klar sein, dass KI nicht einfach Lösungen liefern soll. Gute Lernaufgaben fordern dazu auf, KI-Antworten zu vergleichen, Fehler zu finden, Begründungen zu prüfen, eigene Beispiele zu ergänzen, Quellen zu recherchieren und den eigenen Lernweg zu dokumentieren. So wird KI nicht zur Abkürzung am Lernen vorbei, sondern zum Anlass für tieferes Denken.

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== KI als Unterrichtsgegenstand ==

KI ist auch ein Thema, das unterrichtet werden muss. Lernende sollten verstehen, was [[Daten]], [[Algorithmus|Algorithmen]], [[Training]], [[Modell]], [[Prompt]], [[Halluzination]], [[Bias]], [[Datenschutz]], [[Urheberrecht]], [[Deepfake]], [[Automatisierung]] und [[Transparenz]] bedeuten. In [[Informatik]], [[Deutsch]], [[Politische Bildung]], [[Ethik]], [[Kunst]], [[Fremdsprachen]], [[Geschichte]], [[Wirtschaft]] und [[Naturwissenschaften]] entstehen unterschiedliche Zugänge. Dadurch wird KI zu einem fächerübergreifenden Bildungsthema.

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== KI als Impuls für Schulentwicklung ==

KI verändert Aufgaben, Rollen und Routinen. Deshalb reicht es nicht, wenn einzelne Lehrkräfte neue Tools testen. Schulen brauchen gemeinsame Leitlinien, Fortbildungspläne, Datenschutzprozesse, Austauschformate, Unterrichtsbeispiele, Regeln für Leistungsnachweise und eine klare Kommunikation mit Lernenden und Eltern. So wird aus einem Tool eine Mission der gesamten Schule.

[[Datei:Workflow of a machine-learning-based AI system.png|500px|rahmenlos|center]]

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= Professionelle KI-Nutzung im Unterricht =

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== Didaktische Planung vor Toolauswahl ==

Beginne nicht mit der Frage nach der besten Anwendung, sondern mit der Frage nach dem Lernziel. Soll eine Lerngruppe Begriffe verstehen, Argumente entwickeln, Schreibstrategien üben, Daten auswerten, ein Produkt gestalten oder eine Entscheidung begründen? Erst danach entscheidest Du, ob KI sinnvoll ist. Manchmal ist ein Gespräch, ein Experiment, eine Skizze, ein Buchtext oder ein gemeinsames Tafelbild besser als ein KI-System.

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== KI-resiliente Aufgaben ==

Eine KI-resiliente Aufgabe ist nicht einfach eine Aufgabe, die KI unmöglich macht. Sie ist eine Aufgabe, bei der Lernende eigene Entscheidungen, Prozesse, Quellen, Beobachtungen, Gespräche, lokale Daten, mündliche Begründungen oder Reflexionen einbringen müssen. Dadurch bleibt [[Eigenleistung]] sichtbar. Gute Aufgaben fragen nicht nur nach einem fertigen Produkt, sondern auch nach Entstehung, Begründung, Überarbeitung und kritischer Prüfung.

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== Beispiel für eine schwache und eine starke Aufgabe ==

Eine schwache Aufgabe lautet: '''Schreibe einen Aufsatz über Chancen und Risiken von KI.''' Diese Aufgabe kann ein KI-System leicht vollständig erzeugen. Eine stärkere Aufgabe lautet: '''Befrage drei Personen aus Deiner Schule zur KI-Nutzung, vergleiche ihre Aussagen mit zwei geprüften Quellen, lasse Dir von einer KI Gegenargumente vorschlagen, bewerte diese kritisch und dokumentiere, welche KI-Hilfe Du verwendet hast.''' Hier entstehen Recherche, Begegnung, Bewertung und Eigenleistung.

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== Prompting als Lernstrategie ==

Prompts können selbst zum Lerngegenstand werden. Lernende formulieren zunächst eine eigene Frage, erstellen dann einen Prompt, prüfen die KI-Antwort, markieren unklare Stellen, suchen Belege, überarbeiten den Prompt und reflektieren, was sich verbessert hat. So lernen sie nicht nur, KI zu bedienen, sondern Fragen präzise zu stellen, Kriterien anzuwenden und Ergebnisse kritisch zu bewerten.

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= Beispiel-Prompt für Lehrkräfte =

Ein pädagogischer Prompt kann so aufgebaut sein: '''Du bist eine unterstützende Assistenz für eine Lehrkraft. Erstelle drei differenzierte Aufgaben zum Thema erneuerbare Energien für Klasse 8. Die Aufgaben sollen Kompetenzen zum Vergleichen und Bewerten fördern. Gib zu jeder Aufgabe ein Lernziel, eine mögliche Hilfestellung, ein Kriterium für gutes Gelingen und eine Reflexionsfrage an. Verwende einfache Sprache, aber keine fertigen Lösungen.'''

Dieser Prompt enthält Rolle, Zielgruppe, Thema, Kompetenz, Format, Unterstützung und Grenze. Trotzdem muss die Lehrkraft prüfen, ob die Aufgaben fachlich korrekt, altersangemessen, diskriminierungssensibel, datenschutzkonform und passend zur Lerngruppe sind.

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= Datenschutz, Recht und Ethik =

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== Datenschutz ==

Bei [[KI-Systeme|KI-Systemen]] dürfen personenbezogene Daten nicht unbedacht eingegeben werden. Dazu gehören Namen, Noten, Gesundheitsdaten, Förderpläne, familiäre Situationen, Fotos, Stimmen, Schülerarbeiten mit identifizierenden Angaben oder sensible Beobachtungen. Vor dem Einsatz in der Schule müssen Zuständigkeiten, Rechtsgrundlagen, Einwilligungen, Dienstanweisungen und technische Einstellungen geklärt werden. Wenn Du unsicher bist, verwende anonymisierte oder fiktive Beispiele und frage die zuständige Stelle Deiner Schule oder Deines Schulträgers.

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== Urheberrecht und Quellenarbeit ==

KI kann Texte, Bilder oder Ideen erzeugen, deren Herkunft nicht immer nachvollziehbar ist. Deshalb ist [[Urheberrecht]] ein wichtiges Thema. Lernende sollen lernen, Quellen korrekt anzugeben, KI-Nutzung zu dokumentieren, fremde Werke zu respektieren und Ergebnisse nicht ungeprüft als eigene Leistung auszugeben. Für schulische Produkte empfiehlt sich eine klare Kennzeichnung: Welches Tool wurde genutzt? Wofür wurde es genutzt? Welche Teile wurden übernommen, verändert oder verworfen?

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== Bias und Diskriminierung ==

KI-Systeme können Verzerrungen enthalten, weil Trainingsdaten, Modellentscheidungen oder Nutzungskontexte einseitig sein können. Das betrifft etwa Geschlecht, Herkunft, Sprache, Behinderung, Religion, soziale Lage oder kulturelle Perspektiven. Schule muss solche Risiken sichtbar machen. Eine gute Aufgabe lautet deshalb nicht nur: '''Nutze KI.''' Eine gute Aufgabe lautet: '''Prüfe, welche Perspektiven fehlen, welche Begriffe problematisch sind und wie das Ergebnis fairer werden kann.'''

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== Transparenz und Verantwortung ==

Transparenz bedeutet, dass Lernende und Lehrkräfte offenlegen, wann KI verwendet wurde. Verantwortung bedeutet, dass niemand die Entscheidung einfach an das System abschiebt. Ein KI-generierter Vorschlag kann hilfreich sein, aber die fachliche, pädagogische und ethische Prüfung bleibt beim Menschen. Eine Schule braucht dafür klare, einfache und einheitliche Regeln.

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= Leistungsbewertung und Prüfungskultur =

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== Warum sich Prüfungen verändern müssen ==

Wenn KI Texte, Lösungen und Produkte erzeugen kann, müssen Prüfungen stärker auf Prozesse, Begründungen, Anwendung, Transfer, mündliche Anteile, Reflexion und individuelle Lernwege achten. Reines Abfragen reproduzierbarer Texte reicht weniger aus. Gleichzeitig bleibt Grundlagenwissen wichtig, weil Lernende nur dann KI-Ergebnisse prüfen können, wenn sie fachliche Orientierung besitzen.

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== KI-Nutzungsnachweis ==

Ein KI-Nutzungsnachweis kann Teil einer Aufgabe sein. Lernende dokumentieren, welches KI-System sie wofür verwendet haben, welche Prompts sie eingegeben haben, welche Ergebnisse brauchbar waren, welche Fehler sie gefunden haben und wie sie das Endprodukt eigenständig verbessert haben. Dadurch wird nicht nur das Ergebnis bewertet, sondern auch der Umgang mit KI.

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== Drei Bewertungsfragen ==

Für eine zeitgemäße Bewertung helfen drei Fragen. Erstens: Ist die fachliche Leistung korrekt und begründet? Zweitens: Ist der Lernprozess nachvollziehbar und eigenständig? Drittens: Wurde KI transparent, kritisch und lernförderlich eingesetzt? Diese Fragen machen deutlich, dass KI-Kompetenz nicht Täuschung fördert, sondern verantwortliche Arbeitsweisen sichtbar machen kann.

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= Lehrerfortbildungssnack als Fortbildungsdesign =

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== Aufbau eines Fortbildungssnacks ==

Ein [[Lehrerfortbildungssnack]] ist kurz, fokussiert und handlungsorientiert. Er kann in vier Phasen aufgebaut werden. Erstens gibt es einen Impuls, etwa das Video oben. Zweitens folgt eine Klärung zentraler Begriffe. Drittens bearbeiten Lehrkräfte eine konkrete Praxisaufgabe. Viertens vereinbaren sie einen nächsten Schritt, den sie im Unterricht, in der Fachschaft oder im Kollegium erproben.

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== Beispielablauf für 30 Minuten ==

# [[Impuls]]: Sieh Dir das Video an und notiere einen Satz, der Dich zum Nachdenken bringt.
# [[Austausch]]: Vergleicht zu zweit, wo KI an Eurer Schule schon genutzt wird.
# [[Praxisphase]]: Wandelt eine traditionelle Aufgabe in eine KI-resiliente Aufgabe um.
# [[Transfer]]: Formuliert eine kleine Vereinbarung für Transparenz und KI-Nutzungsnachweise.
# [[Ausblick]]: Legt fest, welche Frage in der nächsten Konferenz geklärt werden soll.

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== Fortbildung als Schulentwicklung ==

Ein Snack ist ein Anfang, aber keine vollständige Strategie. Aus mehreren Snacks kann ein Fortbildungspfad entstehen: Grundlagen, Prompting, Datenschutz, Aufgabenentwicklung, Feedback, Prüfungskultur, Fachbeispiele, Elternkommunikation und Evaluation. So entsteht Schritt für Schritt eine gemeinsame KI-Kultur.

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= Schulische KI-Mission entwickeln =

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== Mission Statement ==

Ein mögliches Mission Statement lautet: '''Wir nutzen KI, um Lernen zu vertiefen, Teilhabe zu stärken, Lehrkräfte professionell zu unterstützen und Schülerinnen und Schüler zu mündigem, kritischem und verantwortlichem Handeln in einer KI-geprägten Welt zu befähigen.'''

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== KI-Leitlinien für eine Schule ==

Eine Schule kann ihre KI-Leitlinien in einfachen Sätzen formulieren. KI wird transparent genutzt. Personenbezogene Daten werden geschützt. KI ersetzt keine pädagogische Beziehung. Eigenleistung bleibt sichtbar. KI-Ergebnisse werden geprüft. Fehler und Verzerrungen werden thematisiert. Lernende erhalten Gelegenheit, KI-Kompetenz systematisch aufzubauen. Lehrkräfte werden nicht allein gelassen, sondern arbeiten gemeinsam an Beispielen, Regeln und Materialien.

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== Rollen im Kollegium ==

Für eine tragfähige KI-Mission braucht es verschiedene Rollen. Die Schulleitung sorgt für Rahmen, Zeit und Prioritäten. Fachschaften entwickeln Aufgabenbeispiele. Datenschutzbeauftragte prüfen Risiken. Medienbeauftragte unterstützen technische Fragen. Lehrkräfte erproben und reflektieren Unterricht. Lernende geben Rückmeldungen aus ihrer Perspektive. Eltern werden informiert und beteiligt. So wird KI nicht zu einer isolierten Technikfrage, sondern zu einer gemeinsamen Aufgabe.

[[Datei:Artificial Intelligence & AI & Machine Learning - 30212411048.jpg|500px|rahmenlos|center]]

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= Praxisrahmen: Sieben Schritte zur KI-Mission =

# [[Bestandsaufnahme]]: Klärt, welche KI-Erfahrungen, Fragen, Sorgen und Kompetenzen im Kollegium vorhanden sind.
# [[Zielbild]]: Formuliert, welche Bildungsziele Eure Schule mit KI verfolgt.
# [[Regeln]]: Entwickelt kurze, verständliche Vereinbarungen zu Transparenz, Datenschutz, Eigenleistung und Bewertung.
# [[Unterrichtsbeispiele]]: Sammelt erprobte Aufgaben aus verschiedenen Fächern.
# [[Fortbildung]]: Plant regelmäßige kurze Lernformate für Lehrkräfte.
# [[Beteiligung]]: Bezieht Lernende, Eltern, Schulträger und weitere Partner ein.
# [[Evaluation]]: Prüft regelmäßig, was funktioniert, was riskant ist und was verbessert werden muss.

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= Reflexionsfragen zum Video =

# [[Bildungsauftrag]]: Welche Aussage des Videos zeigt besonders deutlich, dass KI mehr ist als ein Werkzeug?
# [[Schulentwicklung]]: Welche Regel müsste Deine Schule als Erstes klären, damit KI professioneller genutzt werden kann?
# [[Unterrichtsentwicklung]]: Welche Aufgabe aus Deinem Fach lässt sich so verändern, dass KI nicht täuscht, sondern Denken sichtbar macht?
# [[Ethik]]: Wo könnte KI an Deiner Schule Ungleichheit verstärken, und wie kann man dem vorbeugen?
# [[Fortbildung]]: Welcher nächste kleine Schritt wäre realistisch, damit aus einem Fortbildungssnack eine gemeinsame Entwicklung wird?

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= Interaktive Aufgaben =

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== Quiz: Teste Dein Wissen ==

{{MC}}

'''Was meint die Formulierung Vom Tool zur Mission im Kontext von KI in der Schule?'''
(Eine gemeinsame pädagogische Strategie für verantwortliche KI-Nutzung)
(!Eine Sammlung möglichst vieler KI-Apps)
(!Ein Verbot digitaler Medien im Unterricht)
(!Eine rein technische Fortbildung für Administratoren)

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<br>

{{MC}}

'''Warum reicht es nicht, KI nur als Werkzeug zu betrachten?'''
(Weil KI Unterricht, Bewertung, Datenschutz und Schulentwicklung berührt)
(!Weil KI grundsätzlich keine schulische Bedeutung hat)
(!Weil KI nur für Informatiklehrkräfte geeignet ist)
(!Weil KI immer automatisch richtige Ergebnisse liefert)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Was ist ein Prompt?'''
(Eine Eingabe oder Arbeitsanweisung an ein KI-System)
(!Eine Note für eine KI-Leistung)
(!Ein Gesetz zum Datenschutz)
(!Ein spezieller Computerraum)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Welche Aussage zu Large Language Models ist richtig?'''
(Sie erzeugen sprachliche Ausgaben auf Grundlage gelernter Muster)
(!Sie garantieren immer wahre Aussagen)
(!Sie besitzen menschliches Bewusstsein)
(!Sie ersetzen die pädagogische Verantwortung der Lehrkraft)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Was ist ein wichtiges Merkmal KI-resilienter Aufgaben?'''
(Eigenleistung und Denkprozess werden sichtbar)
(!Die Aufgabe besteht nur aus Faktenabschrift)
(!Die Lösung darf nie überarbeitet werden)
(!Alle Hilfsmittel werden grundsätzlich verboten)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Warum ist Transparenz bei KI-Nutzung wichtig?'''
(Damit nachvollziehbar wird, welche Hilfe verwendet wurde)
(!Damit Lernende keine Quellen mehr brauchen)
(!Damit Lehrkräfte keine Aufgaben mehr prüfen müssen)
(!Damit alle Ergebnisse automatisch benotet werden)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Welche Daten solltest Du nicht unbedacht in ein KI-System eingeben?'''
(Personenbezogene und sensible Schülerdaten)
(!Fiktive Beispielsätze ohne Personenbezug)
(!Allgemeine Fachbegriffe)
(!Selbst erfundene neutrale Übungsaufgaben)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Was bedeutet Bias bei KI-Systemen?'''
(Systematische Verzerrung in Daten oder Ergebnissen)
(!Eine besonders hohe Rechengeschwindigkeit)
(!Eine sichere Quellenangabe)
(!Eine Methode zur Notenberechnung)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Welche Rolle kann KI für Lernende sinnvoll übernehmen?'''
(Lernpartnerin zur Erklärung, Reflexion und Überarbeitung)
(!Geheime Ersatzautorin für Leistungsnachweise)
(!Automatische Notengeberin ohne Kontrolle)
(!Unfehlbare Quelle für alle Fächer)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Was ist ein sinnvoller erster Schritt für eine schulische KI-Mission?'''
(Eine gemeinsame Bestandsaufnahme mit klaren Praxisfragen)
(!Der sofortige Kauf möglichst vieler Lizenzen ohne Konzept)
(!Das Ignorieren vorhandener KI-Nutzung)
(!Die Abschaffung aller schriftlichen Aufgaben)

{{E}}
<br>

{{BR}}
== Memory ==

<div class="memo-quiz">
{|
|-
| Prompt || Eingabe an ein KI-System
|-
| Bias || Verzerrung in Daten oder Ergebnissen
|-
| Transparenz || Offenlegung der KI-Nutzung
|-
| Eigenleistung || Sichtbarer eigener Beitrag
|-
| Datenschutz || Schutz personenbezogener Informationen
|-
| Mission || Gemeinsamer schulischer Auftrag
|-
| Feedback || Lernförderliche Rückmeldung
|-
| KI-Kompetenz || Kritische und verantwortliche Nutzung
|}
{{E}}
<br>

{{BR}}
== Drag and Drop ==

<div class="lueckentext-quiz">

{| class="wikitable"
! Ordne die richtigen Begriffe zu.
! Thema
|-
| '''Bestandsaufnahme'''
| Vorhandene Erfahrungen und Fragen im Kollegium klären
|-
| '''Zielbild'''
| Gemeinsame pädagogische Absicht formulieren
|-
| '''Regeln'''
| Transparenz Datenschutz und Eigenleistung vereinbaren
|-
| '''Unterrichtsbeispiele'''
| KI-resiliente Aufgaben in Fächern erproben
|-
| '''Evaluation'''
| Wirkung Risiken und Verbesserungen überprüfen

|}
{{E}}

<br>

{{BR}}
== Kreuzworträtsel ==

<div class="kreuzwort-quiz">
{|
|-
| Prompt || Wie nennt man eine gezielte Eingabe an ein KI-System?
|-
| Ethik || Welcher Bereich fragt nach verantwortlichem Handeln?
|-
| Datenschutz || Wie heißt der Schutz personenbezogener Informationen?
|-
| Feedback || Welche Rückmeldung unterstützt Lernprozesse?
|-
| Bias || Wie nennt man eine systematische Verzerrung?
|-
| Mission || Welches Wort beschreibt den gemeinsamen Auftrag über ein einzelnes Werkzeug hinaus?
|}
{{E}}
<br>

{{BR}}
== LearningApps ==

<iframe> https://learningapps.org/index.php?s=KI+Vom+Tool+zur+Mission+KI+in+der+Schule </iframe>

{{BR}}
== Lückentext ==

<quiz display=simple>
{'''Vervollständige den Text.'''<br>
|type="{}"}
KI in der Schule sollte nicht nur als einzelnes { Tool } verstanden werden. Eine schulische KI-Mission verbindet Unterrichtsentwicklung mit { Schulentwicklung }. Lehrkräfte bleiben auch dann verantwortlich, wenn sie KI zur Vorbereitung oder für { Feedback } nutzen. Lernende brauchen KI-Kompetenz, damit sie Ergebnisse prüfen und eigene { Eigenleistung } sichtbar machen können. Bei der Nutzung von KI müssen personenbezogene Daten durch { Datenschutz } geschützt werden. Ein guter Prompt beschreibt Zielgruppe, Aufgabe, Kriterien und { Grenzen }. KI-resiliente Aufgaben machen Denkwege, Quellenarbeit und { Reflexion } sichtbar. Transparenz bedeutet, dass die Verwendung von KI offen { dokumentiert } wird.
</quiz>

<br>

{{BR}}
= Offene Aufgaben =

{{BR}}
=== Leicht ===
# [[KI-Beobachtung]]: Notiere drei Situationen aus Deinem Schulalltag, in denen KI bereits direkt oder indirekt eine Rolle spielt.
# [[Prompt-Vergleich]]: Formuliere zwei verschiedene Prompts für dieselbe Unterrichtsidee und vergleiche, welcher Prompt die bessere Lernaufgabe erzeugt.
# [[Transparenzsatz]]: Entwickle einen einfachen Satz, mit dem Lernende in einer Aufgabe angeben können, ob und wie sie KI genutzt haben.
# [[Begriffskarte]]: Gestalte eine Begriffskarte zu Prompt, Bias, Datenschutz oder Eigenleistung mit Erklärung und Beispiel.

{{BR}}
=== Standard ===
# [[Aufgabenentwicklung]]: Wandle eine klassische Hausaufgabe aus Deinem Fach in eine KI-resiliente Aufgabe um, bei der Prozess und Eigenleistung sichtbar werden.
# [[Feedbackanalyse]]: Lasse Dir von einem KI-System Feedback zu einem fiktiven Schülertext erzeugen und prüfe, welche Rückmeldungen hilfreich, ungenau oder problematisch sind.
# [[KI-Leitlinie]]: Entwirf fünf kurze Regeln für eine faire und transparente KI-Nutzung in Deiner Lerngruppe.
# [[Fortbildungssnack]]: Plane einen 20-minütigen KI-Impuls für Dein Kollegium mit Einstieg, Praxisphase und Transferfrage.

{{BR}}
=== Schwer ===
# [[Schulentwicklungsplan]]: Entwickle einen Jahresplan, wie Deine Schule KI-Kompetenz, Datenschutz, Unterrichtsbeispiele und Prüfungskultur gemeinsam weiterentwickeln kann.
# [[Prüfungskultur]]: Entwirf ein Leistungsnachweisformat, das KI-Nutzung transparent erlaubt und dennoch individuelle Kompetenz prüfbar macht.
# [[Ethik-Debatte]]: Organisiere eine strukturierte Debatte zur Frage, ob KI-gestütztes Feedback in Deiner Schule eingeführt werden sollte.
# [[Evaluation]]: Entwickle einen Fragebogen für Lernende und Lehrkräfte, mit dem Chancen, Risiken und Unterstützungsbedarf zur KI-Nutzung erhoben werden.

{{:Offene Aufgabe - MOOC erstellen}}

{{BR}}
= Lernkontrolle =

# [[Transferaufgabe]]: Erkläre an einem selbst gewählten Unterrichtsbeispiel, wie aus einer reinen Tool-Nutzung eine pädagogisch begründete KI-Mission werden kann.
# [[Fallanalyse]]: Eine Schülerin gibt einen fehlerfreien KI-Text als eigene Hausarbeit ab. Entwickle eine Reaktion, die Täuschung klärt, Lernen ermöglicht und faire Regeln für die Zukunft schafft.
# [[Konzeptvergleich]]: Vergleiche zwei Aufgabenformate: eine klassische Schreibaufgabe und eine KI-resiliente Schreibaufgabe. Begründe, welches Format welche Kompetenzen sichtbar macht.
# [[Ethikprüfung]]: Bewerte ein KI-gestütztes Feedbacksystem nach den Kriterien Datenschutz, Transparenz, Bias, pädagogischer Nutzen und menschliche Verantwortung.
# [[Schulentwicklung]]: Entwickle drei realistische nächste Schritte, mit denen ein Kollegium nach einem Fortbildungssnack verbindliche KI-Leitlinien erarbeiten kann.
# [[Perspektivwechsel]]: Beschreibe aus Sicht einer Schülerin, einer Lehrkraft und eines Elternteils, welche Erwartungen an eine faire KI-Nutzung in der Schule entstehen.

<br>
<br>

{{BR}}
= Lernnachweis =

Für einen Lernnachweis zu diesem Thema ist wichtig, dass Du nicht nur Begriffe wiedergeben kannst. Du sollst zeigen, dass Du [[KI in der Schule]] pädagogisch, rechtlich, ethisch und organisatorisch einordnen kannst.
# [[Begriffsverständnis]]: Du erklärst zentrale Begriffe wie KI, Prompt, Bias, Datenschutz, Transparenz und Eigenleistung korrekt.
# [[Anwendung]]: Du entwickelst eine konkrete KI-resiliente Unterrichtsaufgabe mit nachvollziehbarem Lernziel.
# [[Reflexion]]: Du beurteilst Chancen und Risiken eines KI-Einsatzes für eine bestimmte Lerngruppe.
# [[Dokumentation]]: Du zeigst transparent, ob und wie KI bei der Bearbeitung genutzt wurde.
# [[Transfer]]: Du formulierst einen Beitrag zu einer schulischen KI-Leitlinie oder zu einem Fortbildungsformat.
# [[Qualitätsprüfung]]: Du überprüfst KI-Ergebnisse fachlich, sprachlich, ethisch und quellenkritisch.

<br>
<br>

{{BR}}
= OERs zum Thema =

<iframe> https://de.m.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz </iframe>

<br>

{{BR}}
= Links =

{| align=center
{{:D-Tab}}
'''[[KI: Vom Tool zur Mission]]'''
# [[Künstliche Intelligenz]]
# [[KI in der Schule]]
# [[Generative KI]]
# [[Large Language Model]]
# [[Maschinelles Lernen]]
# [[Prompt Engineering]]
# [[Medienkompetenz]]
# [[Informatische Bildung]]
# [[Datenschutz]]
# [[Urheberrecht]]
# [[Bias]]
# [[Transparenz]]
# [[Eigenleistung]]
# [[Leistungsbewertung]]
# [[Schulentwicklung]]
# [[Lehrerfortbildung]]
|}

[[Kategorie:Künstliche Intelligenz]]
[[Kategorie:KI]]
[[Kategorie:Schule]]
[[Kategorie:Lehrerfortbildung]]
[[Kategorie:Digitale Bildung]]
[[Kategorie:Medienbildung]]
[[Kategorie:Informatik]]
[[Kategorie:Pädagogik]]
[[Kategorie:Schulentwicklung]]
[[Kategorie:Unterricht]]
[[Kategorie:Ethik]]
[[Kategorie:Politische Bildung]]

{{BR}}
= aiMOOC-Projekte =
[[Kategorie:AI_MOOC]] [[Kategorie:GPT aiMOOC]]
{{MT}}

KI Vom Tool zur Mission - Versionsgeschichte

Glanz: aiMOOC über GPT aiMOOC Action erstellt