Lehrerfortbildungen KI

Einleitung

Lehrerfortbildungen KI sind professionelle Lernangebote für Lehrkräfte, Schulleitungen, Ausbilderinnen und Ausbilder, Medienpädagoginnen und Medienpädagogen sowie pädagogische Teams, die den verantwortungsvollen, didaktisch sinnvollen und rechtlich reflektierten Umgang mit Künstlicher Intelligenz in Schule, Unterricht, Prüfung, Beratung und Schulentwicklung fördern. In diesem aiMOOC lernst Du, wie eine hochwertige Lehrerfortbildung zu KI geplant, durchgeführt, ausgewertet und nachhaltig in die Praxis übertragen werden kann.

Im Mittelpunkt steht nicht die bloße Bedienung einzelner KI-Tools, sondern der Aufbau von KI-Kompetenz. Dazu gehören KI-Grundlagen, Prompting, Datenschutz, Urheberrecht, Bias, Transparenz, Prüfungskultur, Feedback, Inklusion, Medienbildung und Fortbildungsdidaktik. Eine gute Fortbildung hilft Lehrkräften, KI weder unkritisch zu übernehmen noch pauschal abzulehnen, sondern pädagogisch begründet einzusetzen.

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Lernziele

Nach diesem aiMOOC kannst Du erklären, warum KI-Kompetenz ein wichtiger Bestandteil professioneller Lehrkräftebildung ist. Du kannst Fortbildungen zu generativer KI planen, geeignete Inhalte auswählen, Risiken einschätzen, rechtliche und ethische Fragen berücksichtigen und Transferaufgaben für den eigenen Unterricht entwickeln. Außerdem kannst Du Qualitätsmerkmale guter Fortbildungen benennen und eine schulische KI-Strategie mitgestalten.

Grundlagen: Was bedeutet KI in der Lehrerfortbildung?

Künstliche Intelligenz bezeichnet informatische Systeme, die Aufgaben bearbeiten, für die traditionell menschliche Fähigkeiten wie Wahrnehmung, Sprache, Mustererkennung, Planung, Problemlösen oder Entscheidung nötig sind. In Schulen begegnet KI vor allem in Form von Chatbots, Textgeneratoren, Bildgeneratoren, Spracherkennung, Übersetzungssystemen, adaptiver Lernsoftware, Lernanalyse und automatisierten Unterstützungssystemen.

Für Fortbildungen ist wichtig, zwischen drei Ebenen zu unterscheiden. Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff. Maschinelles Lernen beschreibt Verfahren, bei denen Systeme aus Daten Muster ableiten. Deep Learning nutzt künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten, um komplexe Muster zu verarbeiten. Lehrkräfte müssen diese Begriffe nicht wie Informatikerinnen und Informatiker mathematisch beherrschen, sollten aber verstehen, warum KI-Ausgaben plausibel wirken können, ohne automatisch richtig zu sein.

Generative KI

Generative KI erzeugt neue Inhalte wie Text, Bild, Audio, Video, Code oder Präsentation. Grundlage sind große Modelle, die Muster in Trainingsdaten gelernt haben. Besonders verbreitet sind Large Language Models, die auf Sprache spezialisiert sind. Sie berechnen wahrscheinliche Fortsetzungen von Eingaben und können dadurch erklären, zusammenfassen, umformulieren, übersetzen, Fragen beantworten oder Unterrichtsmaterial entwerfen.

In Fortbildungen sollte deutlich werden: Ein KI-System versteht Texte nicht wie ein Mensch. Es kann hilfreich formulieren, aber auch Fehler, unklare Quellen, erfundene Angaben oder problematische Verzerrungen produzieren. Deshalb gehört Quellenkritik zur Grundkompetenz jeder KI-Fortbildung.

Prompting als didaktische Kulturtechnik

Prompting ist das bewusste Formulieren von Eingaben an ein KI-System. Ein guter Prompt beschreibt Ziel, Kontext, Rolle, Zielgruppe, Format, Kriterien und Grenzen. Für Lehrkräfte ist Prompting keine reine Technik, sondern eine didaktische Reflexionshandlung: Wer gute KI-Ergebnisse erhalten möchte, muss Unterrichtsziele, Lernstand, Differenzierung, Materialien und Qualitätskriterien klar beschreiben.

Ein Beispiel: Statt „Erstelle eine Stunde zu Klimawandel“ ist ein professioneller Prompt präziser: „Erstelle für eine 8. Klasse Realschule eine 45-minütige Unterrichtsphase zum Unterschied zwischen Wetter und Klima. Berücksichtige sprachsensible Erklärungen, eine kooperative Aufgabe, eine Sicherung und drei Diagnosefragen. Gib an, welche fachlichen Fehlvorstellungen auftreten können.“ Eine Lehrerfortbildung sollte solche Unterschiede praktisch erfahrbar machen.

Warum Lehrerfortbildungen zu KI nötig sind

KI verändert die Bedingungen des Lernens. Lernende können Texte generieren lassen, Aufgaben erklären, Bilder erstellen, Programmcodes prüfen, Übersetzungen nutzen oder Feedback einholen. Lehrkräfte können Unterricht planen, Materialien differenzieren, Rückmeldungen strukturieren, Ideen sammeln oder Verwaltungsaufgaben vorbereiten. Gleichzeitig entstehen Fragen: Was ist noch eine eigenständige Leistung? Wie schützt man personenbezogene Daten? Welche Tools sind zulässig? Wie erkennt man Täuschung? Wie verändert sich Leistungsbewertung?

Lehrerfortbildungen zu KI sind deshalb nötig, weil sie pädagogische Orientierung geben. Sie verbinden technisches Grundverständnis mit Didaktik, Ethik, Recht, Schulorganisation und Unterrichtsentwicklung. Gute Fortbildungen vermeiden zwei Extreme: blinde Technikbegeisterung und defensive Verbotskultur. Stattdessen fördern sie eine reflektierte, lernförderliche und menschenzentrierte Praxis.

Kompetenzbereiche für KI-Fortbildungen

Eine professionelle KI-Fortbildung sollte mehrere Kompetenzbereiche verbinden. Dazu gehören Verstehen, Anwenden, Bewerten, Gestalten und Verantworten.

Verstehen

Lehrkräfte brauchen ein grundlegendes Verständnis von Algorithmen, Trainingsdaten, Modell, Wahrscheinlichkeit, Halluzination, Bias und Datenqualität. Sie müssen nicht jedes technische Detail kennen, sollten aber erklären können, warum KI-Ausgaben überprüft werden müssen und warum ein scheinbar überzeugender Text trotzdem sachlich falsch sein kann.

Anwenden

Lehrkräfte sollten KI-Anwendungen praktisch erproben. Dazu gehören Unterrichtsplanung, Materialerstellung, Differenzierung, Sprachförderung, Feedback, Aufgabenkultur, Projektunterricht, Inklusion und Selbststudium. Entscheidend ist, dass Anwendungen immer an Lernziele gebunden werden. Ein Tool ist nur dann sinnvoll, wenn es Lernen, Verstehen, Motivation, Teilhabe oder Entlastung tatsächlich unterstützt.

Bewerten

KI-Fortbildungen müssen Kriterien vermitteln, mit denen Lehrkräfte KI-Ergebnisse prüfen. Dazu gehören fachliche Richtigkeit, Quellenlage, Verständlichkeit, Altersangemessenheit, Barrierefreiheit, diskriminierungssensible Sprache, Datenschutz, Transparenz und Anschlussfähigkeit an den Lehrplan. Lehrkräfte sollten lernen, KI-Ausgaben nicht als fertiges Produkt, sondern als überprüfbaren Entwurf zu behandeln.

Gestalten

Fortgeschrittene Fortbildungen gehen über Nutzung hinaus. Lehrkräfte gestalten eigene Unterrichtsszenarien, Prompt-Bibliotheken, schulische Leitlinien, Bewertungsraster, Reflexionsbögen, Elterninformationen oder Projektformate. Dadurch wird KI nicht isoliert betrachtet, sondern Teil der Schulentwicklung.

Verantworten

Verantwortung bedeutet, Lernende zu schützen, Chancengerechtigkeit zu fördern, rechtliche Vorgaben zu beachten und pädagogische Entscheidungen begründen zu können. Lehrkräfte sollten transparent machen, wann KI eingesetzt wird, welche Grenzen gelten und wie Lernende einen mündigen Umgang entwickeln können.

Rechtliche und ethische Orientierung

Datenschutz und DSGVO

Datenschutz ist ein Kernbereich jeder KI-Fortbildung. Lehrkräfte dürfen personenbezogene Daten von Schülerinnen und Schülern nicht unbedacht in externe KI-Systeme eingeben. Dazu gehören Namen, Leistungsdaten, Förderbedarfe, Gesundheitsinformationen, Verhaltensbeschreibungen, Fotos oder andere identifizierende Angaben. Die Datenschutz-Grundverordnung verlangt einen rechtmäßigen, zweckgebundenen und transparenten Umgang mit personenbezogenen Daten.

In der Fortbildung sollten Lehrkräfte deshalb anonymisierte Beispiele verwenden, schulische Vorgaben prüfen und zwischen privaten Accounts, schulisch freigegebenen Systemen und datenschutzrechtlich geprüften Anwendungen unterscheiden. Der Grundsatz lautet: Erst prüfen, dann einsetzen.

Urheberrecht und OER

Urheberrecht betrifft sowohl Eingaben als auch Ausgaben. Lehrkräfte sollten keine urheberrechtlich geschützten Materialien in KI-Systeme hochladen, wenn dafür keine Erlaubnis oder passende Lizenz vorliegt. Gleichzeitig sind KI-Ausgaben nicht automatisch frei nutzbar. Für Unterrichtsmaterialien empfiehlt sich die Orientierung an OER, Creative Commons, korrekter Quellenangabe und transparenter Kennzeichnung von KI-Unterstützung.

EU-KI-Verordnung und KI-Kompetenz

Die EU-KI-Verordnung stärkt den Gedanken, dass Organisationen beim Einsatz von KI auf ausreichende KI-Kompetenz achten müssen. Für Schulen bedeutet das praktisch: Wer KI-Systeme im beruflichen Kontext nutzt oder bereitstellt, braucht Wissen über Chancen, Grenzen, Risiken und verantwortliche Nutzung. Lehrerfortbildungen können dabei helfen, diese Kompetenz systematisch aufzubauen. Dieser aiMOOC ersetzt keine Rechtsberatung, bietet aber eine pädagogische Orientierung für sichere und reflektierte Praxis.

Bias, Fairness und Diskriminierung

Bias bezeichnet Verzerrungen, die durch Daten, Modellarchitektur, gesellschaftliche Vorurteile oder Anwendungskontexte entstehen können. KI-Systeme können stereotype Darstellungen erzeugen, bestimmte Gruppen benachteiligen oder kulturelle Perspektiven einseitig gewichten. Lehrerfortbildungen sollten deshalb Beispiele für problematische Ausgaben analysieren und Strategien zur diskriminierungssensiblen Prüfung vermitteln.

Transparenz und Kennzeichnung

Transparenz bedeutet, dass Lehrkräfte und Lernende nachvollziehen können, wann KI eingesetzt wurde, wozu sie genutzt wurde und welche Verantwortung beim Menschen bleibt. Eine Schule kann beispielsweise vereinbaren, dass KI-Nutzung in Projekten dokumentiert wird: Welches Tool wurde verwendet? Welche Prompts wurden genutzt? Welche Teile wurden selbst überarbeitet? Welche Quellen wurden geprüft?

Didaktik einer guten KI-Lehrerfortbildung

Eine wirksame Lehrerfortbildung zu KI ist praxisnah, kritisch, kooperativ und transferorientiert. Sie verbindet kurze Inputs mit eigener Erprobung, kollegialem Austausch, Reflexion, Planung und Rückmeldung. Der wichtigste Qualitätsmaßstab ist nicht, ob viele Tools vorgestellt werden, sondern ob Lehrkräfte anschließend bessere pädagogische Entscheidungen treffen können.

Fortbildungsprinzipien

Praxisbezug: Die Fortbildung arbeitet mit realistischen Unterrichtssituationen, Fächern und Jahrgangsstufen.
Handlungsorientierung: Teilnehmende erstellen eigene Materialien, Prompts, Aufgaben oder Leitlinien.
Reflexion: Chancen, Grenzen, Fehlerquellen und ethische Fragen werden systematisch besprochen.
Transfer: Jede Fortbildung endet mit einem konkreten Vorhaben für Unterricht oder Schule.
Kollaboration: Lehrkräfte lernen miteinander, vergleichen Ergebnisse und entwickeln gemeinsame Qualitätskriterien.
Nachhaltigkeit: Fortbildung wird nicht als Einzeltermin, sondern als Prozess mit Erprobung, Feedback und Weiterentwicklung geplant.

Geeignete Fortbildungsformate

Impulsworkshop: Kurze Einführung mit praktischen Übungen zu KI-Grundlagen und Prompting.
Barcamp: Kollegialer Austausch zu aktuellen Fragen, Tools und Unterrichtsideen.
Mikrofortbildung: Kurze schulinterne Einheit von 15 bis 45 Minuten zu einem konkreten Thema.
Blended Learning: Verbindung aus Online-Selbstlernphase, Präsenzworkshop und Praxisaufgabe.
Professionelle Lerngemeinschaft: Regelmäßige Zusammenarbeit eines Teams über mehrere Wochen oder Monate.
Lesson Study: Gemeinsame Planung, Durchführung, Beobachtung und Auswertung einer Unterrichtsstunde mit KI-Bezug.
Multiplikatorenschulung: Qualifizierung einzelner Lehrkräfte, die Wissen im Kollegium weitergeben.

Beispiel für einen Fortbildungsablauf

Ein möglicher Tagesworkshop beginnt mit einer Standortbestimmung: Welche Erfahrungen, Hoffnungen und Sorgen haben die Teilnehmenden? Danach folgt ein kurzer Input zu generativer KI, Prompting, Halluzination und Datenschutz. Anschließend bearbeiten Lehrkräfte fachbezogene Aufgaben: Sie lassen Unterrichtsideen entwickeln, prüfen die Qualität der Ergebnisse, verbessern Prompts und erstellen differenzierte Materialien. In einer Reflexionsphase werden Chancen und Risiken diskutiert. Am Ende formuliert jede Person ein konkretes Transferziel für den eigenen Unterricht.

Inhalte für Fortbildungsmodule

Modul 1: KI verstehen

Dieses Modul erklärt zentrale Begriffe wie Algorithmus, Daten, Modell, Training, Inferenz, Neuronales Netz, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Generative KI und Halluzination. Ziel ist ein alltagstaugliches Verständnis, das Lehrkräfte befähigt, Chancen und Grenzen zu erklären.

Modul 2: KI im Unterricht einsetzen

Dieses Modul zeigt, wie KI für Unterrichtsvorbereitung, Materialentwicklung, Differenzierung, sprachliche Vereinfachung, Ideensammlung, Feedback, Simulation, Projektarbeit und Lernbegleitung eingesetzt werden kann. Dabei wird immer gefragt: Welches Lernziel wird unterstützt? Welche Lernaktivität bleibt bei den Lernenden? Wo ist menschliche Begleitung unverzichtbar?

Modul 3: KI und Lernende

Lernende benötigen KI-Kompetenz, um KI kritisch, kreativ und verantwortungsvoll zu nutzen. Fortbildungen sollten Aufgabenformate zeigen, bei denen Schülerinnen und Schüler Prompts vergleichen, KI-Antworten prüfen, Fehler finden, Quellen kontrollieren, eigene Lernwege reflektieren und KI als Werkzeug statt als Ersatz für Denken nutzen.

Modul 4: Leistungsbewertung und Prüfungskultur

Leistungsbewertung verändert sich durch KI. Wenn Hausaufgaben, Referate oder Texte leicht generiert werden können, müssen Aufgaben stärker auf Prozess, Reflexion, mündliche Erklärung, Quellenarbeit, individuelle Anwendung und Transfer ausgerichtet werden. KI-Fortbildungen sollten zeigen, wie Prüfungsformate angepasst werden können, ohne pauschal Misstrauen zu fördern.

Modul 5: Ethik, Recht und Schulregeln

Dieses Modul behandelt Datenschutz, Urheberrecht, Transparenz, Bias, Fairness, Inklusion, Jugendschutz, Verantwortung und schulische Vereinbarungen. Ziel ist eine gemeinsame Orientierung, damit Lehrkräfte nicht allein entscheiden müssen, sondern im Kollegium abgestimmte Leitlinien entwickeln.

Modul 6: Schulentwicklung und KI-Strategie

Eine nachhaltige KI-Fortbildung bleibt nicht bei Einzelpersonen stehen. Sie führt zu schulischen Prozessen: KI-Leitbild, Toolprüfung, Fortbildungsplan, Elternkommunikation, Schülerbeteiligung, Anpassung der Aufgaben- und Prüfungskultur, Austausch im Kollegium und regelmäßige Evaluation.

Praxisbeispiele

Unterrichtsvorbereitung

Eine Lehrkraft nutzt KI, um mehrere Einstiegsfragen zu einem Thema zu sammeln. Danach prüft sie die Vorschläge fachlich, wählt passende Fragen aus und passt sie an den Lernstand der Klasse an. Die KI liefert Anregungen, aber die pädagogische Entscheidung bleibt bei der Lehrkraft.

Differenzierung

Eine Lehrkraft lässt einen Text in drei sprachlichen Niveaus formulieren. Anschließend überprüft sie Fachbegriffe, Genauigkeit und Verständlichkeit. So kann KI helfen, Zugänge für unterschiedliche Lernende zu schaffen. Wichtig ist, dass Differenzierung nicht zu Absenkung von Anspruch führt, sondern Teilhabe unterstützt.

Feedback

KI kann bei der Formulierung von Feedbackentwürfen helfen, etwa zu Struktur, Verständlichkeit oder Argumentation. Die Lehrkraft muss Feedback jedoch prüfen, personalisieren und pädagogisch einordnen. Sensible Leistungsdaten sollten nicht ungeschützt eingegeben werden.

Quellenkritik

Lernende vergleichen eine KI-Antwort mit Fachliteratur, Schulbuch, Wikipedia und seriösen Webseiten. Sie markieren belegte Aussagen, unklare Behauptungen und mögliche Fehler. Dadurch wird KI zum Anlass für Informationskompetenz.

Qualitätskriterien für KI-Fortbildungen

Eine gute KI-Fortbildung ist zielklar, aktuell, fachlich korrekt, datenschutzsensibel, didaktisch begründet und transferorientiert. Sie vermeidet Tool-Überflutung und setzt stattdessen auf pädagogische Urteilsfähigkeit. Sie bietet Raum für Unsicherheit, Skepsis und praktische Erprobung. Sie unterscheidet private Neugier von professioneller schulischer Nutzung. Sie bindet Schulleitung, Datenschutzbeauftragte, Medienkonzept und Fachschaften ein.

Checkliste für die Planung

Zielgruppe: Für wen ist die Fortbildung gedacht und welche Vorerfahrungen gibt es?
Lernziele: Welche konkreten Kompetenzen sollen aufgebaut werden?
Rechtsrahmen: Welche schulischen, datenschutzrechtlichen und landesspezifischen Vorgaben gelten?
Toolauswahl: Welche Anwendungen sind freigegeben, nachvollziehbar und pädagogisch sinnvoll?
Praxisphase: Welche konkrete Aufgabe bearbeiten die Teilnehmenden selbst?
Reflexion: Wie werden Risiken, Grenzen und Qualitätskriterien besprochen?
Transfer: Was wird nach der Fortbildung im Unterricht oder Kollegium erprobt?
Evaluation: Wie wird überprüft, ob die Fortbildung Wirkung zeigt?

Schulische KI-Leitlinien

Schulische KI-Leitlinien helfen, Verbindlichkeit und Transparenz zu schaffen. Sie sollten nicht nur Verbote enthalten, sondern Lernziele, erlaubte Nutzungsformen, Kennzeichnungspflichten, Datenschutzregeln, Prüfungsregeln, Unterstützungsangebote und Verantwortlichkeiten beschreiben. Wichtig ist ein partizipativer Prozess: Lehrkräfte, Lernende, Eltern, Schulleitung und Schulträger sollten angemessen beteiligt werden.

Eine Leitlinie kann zum Beispiel festlegen, dass KI im Unterricht als Lernwerkzeug genutzt werden darf, wenn die Nutzung transparent gemacht wird, personenbezogene Daten geschützt bleiben und eigenständige Lernleistungen erkennbar sind. Sie kann auch unterscheiden zwischen Übungsphasen, Hausaufgaben, Projektarbeiten und Prüfungen.

Rolle der Lehrkraft

KI ersetzt keine Lehrkraft. Sie verändert aber Aufgaben, Routinen und professionelle Entscheidungen. Lehrkräfte bleiben verantwortlich für Lernbeziehungen, Motivation, Diagnose, pädagogische Einordnung, ethische Abwägung, soziale Interaktion und fachliche Qualität. Eine gute Lehrerfortbildung stärkt daher nicht Technikabhängigkeit, sondern professionelle Souveränität.

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Typische Stolpersteine

Tool-Fokus: Fortbildungen zeigen zu viele Anwendungen, aber zu wenig Didaktik.
Scheinsicherheit: KI-Ausgaben werden übernommen, ohne sie fachlich zu prüfen.
Datenschutzproblem: Personenbezogene Daten werden in ungeprüfte Systeme eingegeben.
Ungleichheit: Lernende haben unterschiedliche Zugänge, Geräte, Accounts und Unterstützung.
Prüfungsunsicherheit: Aufgabenformate bleiben unverändert, obwohl KI sie stark verändert.
Fehlender Transfer: Nach der Fortbildung gibt es keine Erprobung, Begleitung oder Auswertung.

Strategien für nachhaltige Umsetzung

Nachhaltigkeit entsteht, wenn KI-Fortbildungen wiederholt, kollegial und schulisch verankert werden. Sinnvoll sind kleine, regelmäßige Formate, gemeinsame Materialsammlungen, schulinterne Ansprechpersonen, Fortbildungsnachmittage mit Praxisphasen, Fachschaftsarbeit, Peer-Feedback und dokumentierte Erprobungen. Eine Schule kann mit einem Pilotteam starten, Erfahrungen sammeln und daraus schulweite Vereinbarungen entwickeln.

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Was ist das wichtigste Ziel einer guten KI-Lehrerfortbildung? (KI-Kompetenz für verantwortliches pädagogisches Handeln aufbauen) (!Möglichst viele Tools ohne Reflexion vorstellen) (!Lehrkräfte vollständig durch KI ersetzen) (!Alle schriftlichen Aufgaben abschaffen)

Warum müssen KI-Ausgaben überprüft werden? (Weil KI plausible, aber falsche Aussagen erzeugen kann) (!Weil KI grundsätzlich keine Texte erzeugen kann) (!Weil KI nur mit Zahlen arbeitet) (!Weil KI immer absichtlich täuscht)

Was beschreibt Prompting im schulischen KI-Kontext? (Das gezielte Formulieren von Eingaben an ein KI-System) (!Das Löschen aller digitalen Unterrichtsmaterialien) (!Das automatische Bewerten aller Prüfungen) (!Das Ersetzen von Lehrplänen durch Chatbots)

Welche Information sollte nicht unbedacht in ein externes KI-System eingegeben werden? (Personenbezogene Schülerdaten) (!Ein allgemein bekanntes Unterrichtsthema) (!Eine erfundene Beispielaufgabe) (!Ein anonymer Beispielsatz)

Welche Rolle hat die Lehrkraft beim Einsatz von KI? (Sie bleibt für pädagogische Entscheidungen verantwortlich) (!Sie muss jede KI-Ausgabe ungeprüft übernehmen) (!Sie darf keine digitalen Werkzeuge mehr nutzen) (!Sie gibt alle Lernbeziehungen an Software ab)

Was bedeutet Bias bei KI-Systemen? (Eine mögliche Verzerrung in Daten, Modellen oder Ergebnissen) (!Eine besonders sichere Verschlüsselung) (!Eine Form von Kreideunterricht) (!Ein verpflichtender Prüfungsmodus)

Welche Fortbildungsform unterstützt nachhaltigen Transfer besonders gut? (Eine Praxisphase mit Erprobung und Reflexion) (!Ein einmaliges Tool-Feuerwerk ohne Nachbereitung) (!Eine reine Werbeveranstaltung für Software) (!Ein Verbot aller Fragen der Teilnehmenden)

Was ist bei KI und Leistungsbewertung besonders wichtig? (Aufgaben müssen Eigenleistung, Prozess und Reflexion sichtbar machen) (!Alle Hausaufgaben werden automatisch mit sehr gut bewertet) (!Nur noch Multiple Choice ist erlaubt) (!Quellenarbeit wird überflüssig)

Wozu dienen schulische KI-Leitlinien? (Sie schaffen gemeinsame Regeln und Orientierung) (!Sie verhindern jede Form von Unterrichtsentwicklung) (!Sie ersetzen pädagogische Verantwortung vollständig) (!Sie machen Datenschutz unnötig)

Was ist ein sinnvolles Qualitätskriterium für KI-Fortbildungen? (Die Verbindung von Technikverständnis, Didaktik, Recht und Ethik) (!Die reine Anzahl vorgestellter Apps) (!Das Vermeiden jeder praktischen Übung) (!Die Abschaffung kollegialer Zusammenarbeit)

Memory

Prompting	Präzise Eingabe
Halluzination	Plausibler Fehler
Datenschutz	Schutz personenbezogener Daten
Bias	Verzerrung
Fortbildungstransfer	Umsetzung in die Praxis
OER	Frei nutzbares Bildungsmaterial
Transparenz	Offenlegung der KI-Nutzung
KI-Leitlinie	Gemeinsame Schulregel

Drag and Drop

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Thema
Zielklärung	Anfang der Fortbildungsplanung
Praxisübung	Eigenes Erproben im Workshop
Qualitätsprüfung	Fachliche Kontrolle von KI-Ausgaben
Transferaufgabe	Umsetzung im eigenen Unterricht
Evaluation	Auswertung der Wirksamkeit
Leitlinie	Schulische Vereinbarung
Reflexion	Kritische Einordnung von Chancen und Risiken

Kreuzworträtsel

Prompting	Wie nennt man das gezielte Formulieren einer Eingabe an ein KI-System?
Datenschutz	Welches Prinzip schützt personenbezogene Informationen?
Bias	Wie heißt eine Verzerrung in KI-Ergebnissen?
Didaktik	Welcher Fachbegriff beschreibt die Lehre vom Lehren und Lernen?
Transfer	Wie nennt man die Übertragung aus der Fortbildung in die Praxis?
Feedback	Wie heißt eine lernförderliche Rückmeldung?

LearningApps

Lückentext

Lehrerfortbildungen zu KI sollen nicht nur einzelne

vorstellen. Sie fördern eine reflektierte

für Unterricht und Schulentwicklung. Eine wichtige Grundlage ist der Schutz personenbezogener

. KI-Ausgaben müssen geprüft werden, weil sie plausible

enthalten können. Beim Prompting werden Ziel, Kontext und gewünschtes

beschrieben. Eine nachhaltige Fortbildung endet mit einer konkreten

. Schulische Leitlinien schaffen gemeinsame

. Die Verantwortung für pädagogische Entscheidungen bleibt bei der

.

Offene Aufgaben

Leicht

KI-Erfahrungen sammeln: Notiere drei Situationen, in denen Du KI im Schulalltag bereits wahrgenommen hast, und beschreibe jeweils eine Chance und ein Risiko.
Prompt verbessern: Formuliere einen einfachen Prompt für Deine Unterrichtsvorbereitung und verbessere ihn durch Angaben zu Zielgruppe, Lernziel, Format und Qualitätskriterien.
KI-Ausgabe prüfen: Lasse Dir zu einem bekannten Unterrichtsthema einen kurzen Erklärungstext erstellen und markiere alle Aussagen, die Du fachlich überprüfen würdest.
Datenschutz reflektieren: Erstelle eine Liste mit Beispielen für Daten, die Du nicht in ein ungeprüftes KI-System eingeben würdest.

Standard

Fortbildungsmodul planen: Entwirf ein 45-minütiges Mikrofortbildungsmodul zum Thema Prompting für Dein Kollegium.
Unterrichtsaufgabe entwickeln: Gestalte eine Aufgabe, in der Lernende eine KI-Antwort mit mehreren Quellen vergleichen und begründet bewerten.
KI-Leitlinie entwerfen: Formuliere fünf Regeln für den transparenten und datenschutzsensiblen KI-Einsatz an Deiner Schule.
Bewertungskriterium anpassen: Überarbeite eine bestehende Schreibaufgabe so, dass Prozess, Reflexion und Eigenleistung trotz KI-Nutzung sichtbar werden.

Schwer

Schulisches KI-Konzept: Entwickle einen Vorschlag für ein schulisches KI-Konzept mit Zielen, Verantwortlichkeiten, Fortbildungsplan, Toolprüfung und Evaluation.
Kollegiale Fallanalyse: Analysiere mit Kolleginnen und Kollegen einen Konfliktfall, in dem Lernende KI für eine Leistungsaufgabe genutzt haben, und entwickelt eine pädagogisch begründete Lösung.
Fortbildung evaluieren: Erstelle ein Evaluationsinstrument, mit dem Du vor und nach einer KI-Fortbildung Kompetenzzuwachs, Transferabsicht und Unterstützungsbedarf erfassen kannst.
OER-Materialpaket erstellen: Entwickle ein frei lizenzierbares Materialpaket für eine KI-Fortbildung mit Ablaufplan, Beispielprompts, Reflexionsbogen und Checkliste.

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Lernkontrolle

Transferanalyse: Erkläre an einem konkreten Unterrichtsbeispiel, wie KI eine Lernaktivität verbessern kann, ohne die Eigenleistung der Lernenden zu ersetzen.
Fallentscheidung: Beurteile einen Fall, in dem eine Lehrkraft Schülertexte mit einem externen KI-Tool analysieren möchte, und entwickle eine datenschutzsensible Alternative.
Fortbildungsdesign: Vergleiche einen Tool-Vortrag mit einer handlungsorientierten Fortbildung und begründe, welches Format nachhaltiger wirkt.
Prüfungskultur: Entwickle Kriterien für eine Aufgabe, bei der KI erlaubt ist, aber Lernprozess, Quellenprüfung und Reflexion bewertet werden.
Schulentwicklung: Erkläre, warum KI-Fortbildungen nicht nur Einzelpersonen, sondern das gesamte Kollegium und die Schulleitung betreffen.
Ethiktransfer: Analysiere eine KI-generierte Unterrichtsidee auf mögliche Verzerrungen, Ausschlüsse oder stereotype Annahmen und überarbeite sie inklusiv.
Qualitätssicherung: Entwirf ein Verfahren, mit dem eine Schule neue KI-Tools pädagogisch, rechtlich und organisatorisch prüft.

Lernnachweis

Für einen Lernnachweis zu Lehrerfortbildungen KI ist wichtig, dass Du nicht nur Begriffe erklären kannst, sondern ein begründetes Fortbildungskonzept entwickelst. Dein Lernnachweis sollte ein konkretes Ziel, eine Zielgruppe, einen Ablauf, eine Praxisaufgabe, Datenschutz- und Ethikhinweise, Qualitätskriterien, Transfermaßnahmen und eine Evaluation enthalten. Zusätzlich solltest Du zeigen, wie Lehrkräfte nach der Fortbildung im Unterricht handlungsfähig werden.

Mögliche Bestandteile eines Lernnachweises sind ein Fortbildungsplan, ein Beispielprompt mit Reflexion, eine geprüfte KI-Unterrichtsidee, ein Entwurf für schulische KI-Regeln, ein Bewertungsraster und eine kurze Begründung, wie Deine Fortbildung KI-Kompetenz, Medienbildung und professionelle Handlungskompetenz stärkt.

OERs zum Thema

Weiterführende offene und öffentliche Ressourcen

Links

Lehrerfortbildungen KI

aiMOOC-Projekte

Schulfach+

Prüfungsliteratur 2026
Bundesland	Bücher	Kurzbeschreibung
Baden-Württemberg	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Heimsuchung - Jenny Erpenbeck Mittlere Reife Der Markisenmann - Jan Weiler oder Als die Welt uns gehörte - Liz Kessler Ein Schatten wie ein Leopard - Myron Levoy oder Pampa Blues - Rolf Lappert	Abitur Dorfrichter-Komödie über Wahrheit/Schuld; Roman über einen Ort und deutsche Geschichte. Mittlere Reife Wahllektüren (Roadtrip-Vater-Sohn / Jugendroman im NS-Kontext / Coming-of-age / Provinzroman).
Bayern	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Heimsuchung - Jenny Erpenbeck	Abitur Lustspiel über Machtmissbrauch und Recht; Roman als Zeitschnitt deutscher Geschichte an einem Haus/Grundstück.
Berlin/Brandenburg	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Woyzeck - Georg Büchner Der Biberpelz - Gerhart Hauptmann Heimsuchung - Jenny Erpenbeck	Abitur Gerichtskomödie; soziales Drama um Ausbeutung/Armut; Komödie/Satire um Diebstahl und Obrigkeit; Roman über Erinnerungsräume und Umbrüche.
Bremen	Abitur Nach Mitternacht - Irmgard Keun Mario und der Zauberer - Thomas Mann Emilia Galotti - Gotthold Ephraim Lessing oder Miss Sara Sampson - Gotthold Ephraim Lessing	Abitur Roman in der NS-Zeit (Alltag, Anpassung, Angst); Novelle über Verführung/Massenpsychologie; bürgerliche Trauerspiele (Moral, Macht, Stand).
Hamburg	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Das kunstseidene Mädchen - Irmgard Keun	Abitur Justiz-/Machtkritik als Komödie; Großstadtroman der Weimarer Zeit (Rollenbilder, Aufstiegsträume, soziale Realität).
Hessen	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Woyzeck - Georg Büchner Heimsuchung - Jenny Erpenbeck Der Prozess - Franz Kafka	Abitur Gerichtskomödie; Fragmentdrama über Gewalt/Entmenschlichung; Erinnerungsroman über deutsche Brüche; moderner Roman über Schuld, Macht und Bürokratie.
Niedersachsen	Abitur Der zerbrochene Krug - Heinrich von Kleist Das kunstseidene Mädchen - Irmgard Keun Die Marquise von O. - Heinrich von Kleist Über das Marionettentheater - Heinrich von Kleist	Abitur Schwerpunkt auf Drama/Roman sowie Kleist-Prosatext und Essay (Ehre, Gewalt, Unschuld; Ästhetik/„Anmut“).
Nordrhein-Westfalen	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Heimsuchung - Jenny Erpenbeck	Abitur Komödie über Wahrheit und Autorität; Roman als literarische „Geschichtsschichtung“ an einem Ort.
Saarland	Abitur Heimsuchung - Jenny Erpenbeck Furor - Lutz Hübner und Sarah Nemitz Bahnwärter Thiel - Gerhart Hauptmann	Abitur Erinnerungsroman an einem Ort; zeitgenössisches Drama über Eskalation/Populismus; naturalistische Novelle (Pflicht/Überforderung/Abgrund).
Sachsen (berufliches Gymnasium)	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Woyzeck - Georg Büchner Irrungen, Wirrungen - Theodor Fontane Der gute Mensch von Sezuan - Bertolt Brecht Heimsuchung - Jenny Erpenbeck Der Trafikant - Robert Seethaler	Abitur Mischung aus Klassiker-Drama, sozialem Drama, realistischem Roman, epischem Theater und Gegenwarts-/Erinnerungsroman; zusätzlich Coming-of-age im historischen Kontext.
Sachsen-Anhalt	Abitur (keine fest benannte landesweite Pflichtlektüre veröffentlicht; Themenfelder)	Abitur Schwerpunktsetzung über Themenfelder (u. a. Literatur um 1900; Sprache in politisch-gesellschaftlichen Kontexten), ohne feste Einzeltitel.
Schleswig-Holstein	Abitur Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist Heimsuchung - Jenny Erpenbeck	Abitur Recht/Gerechtigkeit und historische Tiefenschichten eines Ortes – umgesetzt über Drama und Gegenwartsroman.
Thüringen	Abitur (keine fest benannte landesweite Pflichtlektüre veröffentlicht; Orientierung am gemeinsamen Aufgabenpool)	Abitur In der Praxis häufig Orientierung am gemeinsamen Aufgabenpool; landesweite Einzeltitel je nach Vorgabe/Handreichung nicht einheitlich ausgewiesen.
Mecklenburg-Vorpommern	Abitur (Quelle aktuell technisch nicht abrufbar; Beteiligung am gemeinsamen Aufgabenpool bekannt)	Abitur Land beteiligt sich am länderübergreifenden Aufgabenpool; konkrete, veröffentlichte Einzeltitel konnten hier nicht ausgelesen werden.
Rheinland-Pfalz	Abitur (keine landesweit einheitliche Pflichtlektüre; schulische Auswahl)	Abitur Keine landesweite Einheitsliste; Auswahl kann schul-/kursbezogen erfolgen.