Medienkompetenz im KI Zeitalter Urteilsfaehigkeit neu denken


Medienkompetenz im KI Zeitalter Urteilsfaehigkeit neu denken
Medienkompetenz im KI-Zeitalter: Urteilsfähigkeit neu denken
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Einleitung
Medienkompetenz bedeutet im KI-Zeitalter mehr als das sichere Bedienen digitaler Geräte. Wenn KI Texte, Bilder, Audios, Videos, Suchergebnisse, Zusammenfassungen, Lernwege und Entscheidungen mitgestaltet, muss Urteilsfähigkeit neu gedacht werden. Lernende und Lehrende brauchen nicht nur Medienwissen, sondern auch Quellenkritik, Datenkompetenz, Ethik, Datenschutz, Prompting, Demokratiebildung und die Fähigkeit, Ergebnisse von KI-Systemen kritisch zu prüfen. Dieser aiMOOC ist als professioneller Lehrerfortbildungssnack konzipiert: Er unterstützt Dich dabei, Medienkompetenz im Unterricht so weiterzuentwickeln, dass Schülerinnen und Schüler KI nicht unkritisch übernehmen, sondern reflektiert, kreativ, verantwortungsvoll und begründet nutzen.
Das Video dient als Ausgangspunkt für die Fortbildung. Es lädt dazu ein, Urteilsfähigkeit nicht nur als individuelles Bauchgefühl zu verstehen, sondern als lernbare Kompetenz, die aus Prüfroutinen, fachlichem Wissen, ethischer Reflexion und gemeinsamer Diskussion entsteht.

Lernziele
Nach diesem aiMOOC kannst Du erklären, warum Medienkompetenz im KI-Zeitalter eine erweiterte Urteilsfähigkeit braucht. Du kannst typische Risiken von generativer KI benennen, etwa Halluzination, Bias, fehlende Quellen, Datenschutzprobleme, Intransparenz und Scheinplausibilität. Du kannst Unterrichtsaufgaben so gestalten, dass Lernende KI-Ergebnisse prüfen, mit eigenen Kriterien bewerten und Verantwortung für ihre Medienprodukte übernehmen. Außerdem kannst Du zwischen bloßer Tool-Nutzung und echter KI-Kompetenz unterscheiden.
Ausgangspunkt: Lehrerfortbildungssnack
Der Fortbildungssnack eignet sich für kurze schulinterne Impulse, Fachschaftssitzungen, pädagogische Tage oder Selbstlernphasen. Die zentrale Frage lautet: Wie kann Schule Medienkompetenz fördern, wenn digitale Inhalte zunehmend durch Algorithmen und KI-Systeme erzeugt, sortiert oder bewertet werden?
Leitfrage
Wie können Lernende im KI-Zeitalter begründete Urteile über Informationen, Medienprodukte und KI-Ausgaben bilden?
Diese Leitfrage verbindet Medienbildung, Informatik, Politische Bildung, Ethik, Deutschunterricht, Naturwissenschaften und Berufsbildung. Sie betrifft jedes Fach, weil KI-Ausgaben nie nur technische Ergebnisse sind. Sie entstehen aus Daten, Modellen, Wahrscheinlichkeiten, Vorgaben, Geschäftsmodellen, rechtlichen Rahmenbedingungen und menschlichen Entscheidungen.
Warum Medienkompetenz neu gedacht werden muss
Medienkompetenz umfasst traditionell das Verstehen, Bewerten, Nutzen und Gestalten von Medien. Im KI-Zeitalter verschiebt sich der Schwerpunkt: Medieninhalte sind nicht mehr immer eindeutig menschlich erstellt, Suchprozesse werden durch Empfehlungssysteme beeinflusst, Bilder und Stimmen können synthetisch erzeugt werden, und Texte wirken oft überzeugend, obwohl sie sachlich falsch sein können. Deshalb reicht es nicht, Lernenden nur zu sagen, sie sollen "kritisch sein". Sie brauchen konkrete Verfahren, um Aussagen, Quellen, Absichten, Daten, Perspektiven und Unsicherheiten zu prüfen.
Von der Bedienkompetenz zur Urteilskompetenz
Bedienkompetenz fragt: Kannst Du ein Tool verwenden? Urteilskompetenz fragt: Kannst Du einschätzen, wann, wozu, mit welchen Grenzen und unter welchen Bedingungen Du ein Tool verwenden solltest? Im Unterricht muss diese Verschiebung sichtbar werden. Lernende sollen nicht nur Prompts schreiben, sondern Ergebnisse vergleichen, Belege suchen, Perspektiven prüfen, Fehlerquellen erkennen und ihre Entscheidungen begründen.
KI als Verstärker von Chancen und Risiken
KI kann Lernen unterstützen, indem sie Ideen liefert, Texte sprachlich vereinfacht, Feedback gibt, Lernwege personalisiert oder kreative Entwürfe ermöglicht. Gleichzeitig kann KI problematische Effekte verstärken: Sie kann falsche Informationen plausibel formulieren, vorhandene Vorurteile reproduzieren, Quellen erfinden, persönliche Daten verarbeiten oder Abhängigkeit von automatisierten Antworten fördern. Medienkompetenz im KI-Zeitalter bedeutet daher, Chancen und Risiken gemeinsam zu betrachten.

Zentrale Fachbegriffe
Medienkompetenz
Medienkompetenz beschreibt die Fähigkeit, Medienangebote zu verstehen, auszuwählen, kritisch zu bewerten, verantwortungsvoll zu nutzen und eigene Medienprodukte zu gestalten. Für Schule ist besonders wichtig, dass Medienkompetenz nicht nur technisch verstanden wird. Sie umfasst auch Kommunikation, Kreativität, Partizipation, Ethik, Recht, Datenschutz und gesellschaftliche Verantwortung.
KI-Kompetenz
KI-Kompetenz bezeichnet die Fähigkeit, KI-Systeme sachkundig, reflektiert und verantwortungsvoll zu nutzen. Dazu gehört Wissen darüber, wie KI grundsätzlich funktioniert, wo ihre Grenzen liegen, wie man mit ihr kommuniziert, wie man Ergebnisse überprüft und wie man Risiken für Menschen, Gruppen und Gesellschaft einschätzt. In Schule bedeutet KI-Kompetenz, dass Lernende nicht nur Antworten erzeugen, sondern den Entstehungsprozess und die Qualität dieser Antworten beurteilen.
Urteilsfähigkeit
Urteilsfähigkeit ist die Fähigkeit, eine begründete Einschätzung zu treffen. Im KI-Kontext besteht sie aus mehreren Schritten: eine Frage präzisieren, Kriterien entwickeln, Informationen prüfen, Quellen bewerten, Unsicherheiten erkennen, Alternativen abwägen und eine Entscheidung transparent begründen. Urteilsfähigkeit ist damit eine fachliche, sprachliche, ethische und demokratische Kompetenz.
Generative KI
Generative KI erzeugt neue Inhalte wie Texte, Bilder, Musik, Videos oder Programmcode. Solche Systeme arbeiten häufig mit Wahrscheinlichkeiten und Mustern aus großen Datenmengen. Sie verstehen Inhalte nicht wie Menschen, sondern berechnen plausible Ausgaben. Genau deshalb können Ergebnisse überzeugend wirken, obwohl sie unvollständig, verzerrt oder falsch sind.
Halluzination
Als KI-Halluzination bezeichnet man eine Ausgabe, die plausibel klingt, aber sachlich falsch, unbelegt oder frei erfunden ist. Halluzinationen sind für Medienkompetenz besonders relevant, weil Lernende lernen müssen, dass sprachliche Sicherheit kein Wahrheitsbeweis ist.
Bias
Bias bedeutet Verzerrung. KI-Systeme können Verzerrungen aus Trainingsdaten, Modellentscheidungen, Entwicklerperspektiven oder Nutzungsumgebungen übernehmen. Im Unterricht ist wichtig, Bias nicht nur als technisches Problem zu behandeln, sondern als Frage von Gerechtigkeit, Diskriminierung, Macht und Verantwortung.
Prompting
Prompting bezeichnet das Formulieren von Eingaben an ein KI-System. Gute Prompts können helfen, bessere Ergebnisse zu erhalten. Für Urteilsfähigkeit ist aber entscheidend: Ein guter Prompt ersetzt keine Prüfung. Wer KI nutzt, muss die Ausgabe weiterhin fachlich, sprachlich, rechtlich und ethisch bewerten.
Prüfmodell: Urteilsfähigkeit in sechs Schritten
Das folgende Modell kann in fast jedem Fach eingesetzt werden. Es hilft Lernenden, KI-Ergebnisse nicht nur zu konsumieren, sondern aktiv zu prüfen.
- Auftragsklärung: Kläre, welche Frage beantwortet werden soll und welches Ziel die KI-Nutzung hat.
- Quellenprüfung: Prüfe, ob Aussagen belegbar sind und ob die Quellen vertrauenswürdig, aktuell und passend sind.
- Fachprüfung: Vergleiche die Ausgabe mit Fachwissen, Unterrichtsmaterial, Lehrbuch, Daten oder Expertinnen und Experten.
- Perspektivenprüfung: Frage, welche Sichtweisen fehlen und ob bestimmte Gruppen benachteiligt oder stereotyp dargestellt werden.
- Kontextprüfung: Prüfe, ob die Antwort zur Zielgruppe, Aufgabe, Sprache, Situation und zum Fach passt.
- Verantwortungsprüfung: Entscheide, was Du übernehmen darfst, was Du kennzeichnen musst und wofür Du selbst verantwortlich bist.
Merksatz
KI kann Antworten erzeugen. Urteilen musst Du selbst.
Dieser Merksatz eignet sich als Tafelimpuls, Plakat oder Einstieg in eine Unterrichtssequenz. Er macht deutlich, dass KI-Kompetenz nicht bei der Nutzung endet, sondern bei der verantwortlichen Entscheidung beginnt.
Unterrichtsprinzipien für das KI-Zeitalter
Sichtbar machen statt verstecken
Wenn KI im Lernprozess genutzt wird, sollte der Einsatz transparent werden. Lernende können dokumentieren, welche Prompts sie verwendet haben, welche Ausgaben sie erhalten haben, welche Teile sie verworfen haben und wie sie das Ergebnis verbessert haben. Dadurch wird nicht nur das Produkt bewertet, sondern auch der Denk- und Arbeitsprozess.
Prüfen statt nur produzieren
Viele KI-Aufgaben konzentrieren sich auf das schnelle Erzeugen von Texten oder Bildern. Für Medienkompetenz ist es jedoch produktiver, Lernende KI-Ausgaben analysieren zu lassen. Sie können Fehler suchen, Belege ergänzen, Verzerrungen markieren, fehlende Perspektiven ergänzen oder eine KI-Antwort mit einer menschlich recherchierten Antwort vergleichen.
Kriterien entwickeln statt Verbote auswendig lernen
Verbote können in bestimmten Situationen sinnvoll sein, ersetzen aber keine Kompetenzbildung. Lernende brauchen Kriterien: Wann ist KI-Nutzung erlaubt? Wann ist sie hilfreich? Wann ist sie problematisch? Welche Daten dürfen eingegeben werden? Welche Quellen sind nötig? Wie wird KI-Nutzung gekennzeichnet? Solche Kriterien fördern Selbstständigkeit und Verantwortung.
Fachlichkeit sichern
KI-Ausgaben müssen im Fachunterricht an fachlichen Standards gemessen werden. Im Deutschunterricht können Argumentationsstruktur, Stil, Quellen und Adressatenbezug geprüft werden. In Geschichte geht es um Quellenkritik, Perspektivität und Kontext. In Biologie oder Physik müssen Modelle, Daten und Erklärungen fachlich stimmen. In Politische Bildung stehen Interessen, Macht, Öffentlichkeit und Demokratie im Mittelpunkt.
Chancen für Schule und Unterricht
KI kann Differenzierung unterstützen, indem Texte vereinfacht, Aufgaben variiert oder Lernende beim Planen unterstützt werden. Sie kann als Schreibpartner, Ideengeber, Feedbackinstrument oder Simulationspartner eingesetzt werden. Besonders wirksam wird KI, wenn sie nicht als Abkürzung zum fertigen Ergebnis dient, sondern als Anlass für Nachdenken, Überarbeiten und Begründen.
Beispiele für sinnvolle KI-Nutzung
- Schreibberatung: Eine KI gibt Feedback zu Verständlichkeit, Struktur oder Zielgruppenbezug, während die Entscheidung über Änderungen bei den Lernenden bleibt.
- Perspektivwechsel: Lernende lassen sich verschiedene Sichtweisen auf ein Thema ausgeben und prüfen anschließend, welche Perspektiven fehlen.
- Recherchetraining: Eine KI-Antwort wird mit verlässlichen Quellen verglichen, markiert und korrigiert.
- Sprachbildung: Fachtexte werden in leichterer Sprache erklärt und anschließend fachlich geprüft.
- Unterrichtsplanung: Lehrkräfte nutzen KI zur Ideensammlung, passen die Vorschläge aber an Lerngruppe, Fachstandards und Datenschutz an.
Risiken und Herausforderungen
Medienkompetenz im KI-Zeitalter muss Risiken offen behandeln, ohne in Technikangst zu verfallen. Zu den zentralen Herausforderungen gehören falsche Informationen, intransparente Quellen, verzerrte Darstellungen, Urheberrechtsfragen, Datenschutz, Abhängigkeit von automatisierten Antworten, Prüfungsfairness und die Veränderung schulischer Leistungskultur.

Desinformation und Deepfakes
Desinformation bezeichnet absichtlich irreführende Informationen. Deepfakes können Stimmen, Gesichter oder Situationen täuschend echt erscheinen lassen. Im KI-Zeitalter müssen Lernende daher stärker auf Herkunft, Kontext, technische Spuren, Quellenlage und Plausibilität achten. Wichtig ist jedoch: Nicht jeder Fehler ist Desinformation. Es gibt auch Irrtümer, Satire, Werbung, Meinung, Propaganda und unvollständige Informationen.
Datenschutz und Persönlichkeitsrechte
Bei KI-Nutzung dürfen personenbezogene Daten nicht unbedacht eingegeben werden. Dazu gehören Namen, Fotos, Leistungsdaten, Gesundheitsdaten, familiäre Informationen oder sensible Meinungen. Lehrkräfte sollten klare Regeln formulieren und datensparsame Arbeitsweisen vorleben. Datenschutz ist dabei nicht nur eine juristische Pflicht, sondern Teil von Medienethik und Schutz der Lernenden.
Urheberrecht und Kennzeichnung
KI kann Texte, Bilder oder Musik erzeugen, die auf Trainingsdaten und Mustern beruhen. Im Unterricht sollte geklärt werden, welche Anteile selbst erstellt, welche mit KI unterstützt und welche aus fremden Quellen übernommen wurden. Eine transparente Kennzeichnung schützt vor Täuschung und macht Lernprozesse nachvollziehbar.
Prüfungskultur
Wenn KI jederzeit verfügbar ist, müssen Prüfungsformate stärker auf Prozess, Reflexion, Mündlichkeit, Anwendung, Transfer und Begründung achten. Aufgaben, die nur reproduzierbares Faktenwissen abfragen, werden anfälliger für unreflektierte KI-Nutzung. Eine zeitgemäße Prüfungskultur fragt daher: Kann die lernende Person erklären, prüfen, anwenden, reflektieren und verantworten, was sie eingereicht hat?
KI-Kompetenz als Teil von Demokratiebildung
Demokratie braucht Menschen, die Informationen prüfen, Argumente abwägen, Quellen einschätzen und Manipulation erkennen können. KI-Systeme beeinflussen Öffentlichkeit, Werbung, Nachrichten, politische Kommunikation und Meinungsbildung. Deshalb ist KI-Kompetenz nicht nur ein technisches Lernziel, sondern Teil von Demokratiebildung. Lernende sollen verstehen, dass digitale Öffentlichkeiten gestaltet werden und dass sie selbst Verantwortung für ihr Handeln in digitalen Räumen tragen.
Algorithmische Öffentlichkeit
In sozialen Netzwerken, Suchmaschinen und Plattformen entscheiden Algorithmen mit, welche Inhalte sichtbar werden. Das kann nützlich sein, weil große Informationsmengen sortiert werden. Es kann aber auch problematisch sein, wenn Empörung, Polarisierung oder kommerzielle Interessen Sichtbarkeit beeinflussen. Urteilsfähigkeit bedeutet hier, nicht nur den Inhalt zu prüfen, sondern auch den Weg, auf dem der Inhalt zu Dir gekommen ist.
Didaktisches Modell für Fortbildungen
Für einen kurzen Fortbildungssnack eignet sich eine Dreiteilung: erleben, prüfen, übertragen.
Phase 1: Erleben
Die Teilnehmenden sehen das Video oder einen Ausschnitt daraus. Danach notieren sie eine These, eine Frage und eine Konsequenz für den eigenen Unterricht. So wird der Einstieg niedrigschwellig und zugleich fachlich fokussiert.
Phase 2: Prüfen
Die Teilnehmenden erhalten eine KI-generierte Antwort zu einem Unterrichtsthema. Sie markieren Aussagen, die überprüft werden müssen, ergänzen Quellen und formulieren Qualitätskriterien. Dabei wird sichtbar, dass KI-Ausgaben nicht automatisch richtig, fair oder passend sind.
Phase 3: Übertragen
Die Lehrkräfte entwickeln eine kleine Unterrichtsaktivität für ihr Fach. Diese Aktivität muss eine Prüfroutine enthalten, zum Beispiel Quellencheck, Bias-Analyse, Prompt-Dokumentation, Peer-Feedback oder Reflexionsbogen.
Konkrete Unterrichtsideen
KI-Antwort prüfen
Lernende erhalten eine KI-generierte Erklärung zu einem aktuellen oder fachlichen Thema. Sie markieren sichere Aussagen, unsichere Aussagen und falsche Aussagen. Anschließend suchen sie Belege und überarbeiten die Antwort. Ziel ist nicht, KI zu entlarven, sondern Qualitätsprüfung zu üben.
Prompt-Tagebuch
Lernende dokumentieren ihre Prompts, Zwischenergebnisse und Entscheidungen. Sie erklären, warum sie einen Prompt geändert, eine Ausgabe verworfen oder eine Quelle ergänzt haben. Dadurch wird die eigene Metakognition gestärkt.
Quellen-Duell
Eine KI-Antwort, ein Wikipedia-Artikel, ein Schulbuchtext und eine Fachquelle werden verglichen. Die Lernenden bewerten Verständlichkeit, Aktualität, Beleglage, Perspektive und fachliche Genauigkeit. Am Ende formulieren sie ein begründetes Urteil.
Deepfake-Debatte
Lernende diskutieren, welche Regeln für synthetische Medien an der Schule gelten sollten. Sie unterscheiden zwischen kreativer Nutzung, Satire, Täuschung, Mobbing und politischer Manipulation. Das Ergebnis kann ein Klassenkodex oder eine Schulvereinbarung sein.
KI als Lerncoach prüfen
Lernende lassen sich von einer KI Lernstrategien vorschlagen und testen diese kritisch. Welche Tipps sind sinnvoll? Welche sind zu allgemein? Welche passen nicht zur eigenen Situation? So wird Selbststeuerung mit Medienkritik verbunden.
Qualitätskriterien für KI-Ausgaben
Eine KI-Ausgabe ist nicht deshalb gut, weil sie flüssig klingt. Für den Unterricht können folgende Kriterien genutzt werden:
- Richtigkeit: Stimmen zentrale Aussagen fachlich?
- Belegbarkeit: Gibt es überprüfbare Quellen und Daten?
- Aktualität: Passt der Wissensstand zur Aufgabe?
- Vollständigkeit: Werden wichtige Aspekte und Gegenpositionen berücksichtigt?
- Fairness: Werden Menschen und Gruppen respektvoll und nicht stereotyp dargestellt?
- Transparenz: Ist erkennbar, wie die Antwort entstanden ist und welche Grenzen sie hat?
- Adressatenbezug: Passt die Sprache zur Zielgruppe?
- Eigenleistung: Ist sichtbar, welchen Anteil die lernende Person selbst geleistet hat?

Rolle der Lehrkraft
Lehrkräfte werden im KI-Zeitalter nicht überflüssig. Im Gegenteil: Ihre Rolle als Lernbegleitung, Fachinstanz, Beziehungsarbeiterin, Ethik-Moderator, Prüfinstanz und Aufgabenentwicklerin wird wichtiger. KI kann Vorschläge liefern, aber sie kennt nicht automatisch die Lerngruppe, die Klassendynamik, das Vorwissen, die lokalen Regeln, die emotionalen Bedürfnisse oder die pädagogischen Ziele. Professionelle Lehrkräfte verbinden technische Möglichkeiten mit didaktischem Urteil.
Professionelle Haltung
Eine professionelle Haltung zu KI ist weder unkritische Begeisterung noch pauschale Ablehnung. Sie ist konstruktiv-kritisch. Das bedeutet: Chancen werden genutzt, Risiken werden benannt, Regeln werden transparent gemacht und Lernende werden befähigt, selbst begründete Entscheidungen zu treffen.
Rechtliche und ethische Orientierung
In Europa stärkt die KI-Verordnung die Bedeutung von KI-Kompetenz. Für Schule bedeutet das nicht nur, Gesetze zu kennen, sondern eine Kultur der verantwortungsvollen Nutzung aufzubauen. Dazu gehören datensparsame Verfahren, transparente Aufgabenstellungen, faire Leistungsbewertung, Schutz von Persönlichkeitsrechten und Sensibilität für Diskriminierung.
Leitfragen für Kollegien
- Transparenz: Wann muss KI-Nutzung offengelegt werden?
- Datenschutz: Welche Daten dürfen nicht in KI-Systeme eingegeben werden?
- Leistung: Welche Teile einer Aufgabe müssen eigenständig erbracht werden?
- Chancengerechtigkeit: Haben alle Lernenden vergleichbare Zugänge und Unterstützung?
- Verantwortung: Wer prüft, korrigiert und verantwortet das Ergebnis?
Mini-Fortbildungsdesign
Dieses Design kann in einer 30- bis 45-minütigen Fortbildung eingesetzt werden.
- Einstieg: Videoimpuls ansehen und eine persönliche Frage notieren.
- Austausch: In Paaren klären, wo KI die eigene Unterrichtspraxis bereits verändert.
- Analyse: Eine KI-Antwort mit den sechs Prüfschritten bewerten.
- Transfer: Eine kleine Unterrichtsaufgabe mit Prüfroutine entwerfen.
- Sicherung: Eine gemeinsame Regel für transparente KI-Nutzung formulieren.
Interaktive Aufgaben
Quiz: Teste Dein Wissen
Was ist im KI-Zeitalter ein zentraler Bestandteil von Medienkompetenz? (Die begründete Prüfung von Informationen und KI-Ausgaben) (!Das schnelle Kopieren automatisch erzeugter Texte) (!Die vollständige Abschaffung digitaler Medien) (!Das blinde Vertrauen in Suchmaschinen)
Warum reicht reine Bedienkompetenz bei KI nicht aus? (Weil KI-Ergebnisse geprüft und verantwortet werden müssen) (!Weil KI immer fehlerfrei arbeitet) (!Weil Prompts keine Rolle spielen) (!Weil Medienkompetenz nur Technikunterricht betrifft)
Was bedeutet eine KI-Halluzination? (Eine plausibel klingende aber falsche oder erfundene Ausgabe) (!Eine besonders kreative Schülerlösung) (!Eine gesetzlich geprüfte Quellenangabe) (!Eine sichere Methode der Faktenprüfung)
Wofür steht Bias im Zusammenhang mit KI? (Für eine Verzerrung in Daten Ergebnissen oder Bewertungen) (!Für eine Garantie neutraler Antworten) (!Für die Geschwindigkeit eines Computers) (!Für eine Form der Quellenangabe)
Welche Frage gehört zur Quellenprüfung? (Ist die Aussage durch vertrauenswürdige Quellen belegbar) (!Klingt der Text besonders überzeugend) (!Ist die Antwort möglichst lang) (!Hat die KI höflich formuliert)
Was ist ein sinnvolles Prompt-Tagebuch? (Eine Dokumentation von Eingaben Ausgaben Prüfungen und Entscheidungen) (!Eine Sammlung geheimer Passwörter) (!Eine Liste ungeprüfter KI-Antworten) (!Ein Ersatz für jede Leistungsbewertung)
Warum ist KI-Kompetenz auch Demokratiebildung? (Weil informierte Urteile für öffentliche Meinungsbildung wichtig sind) (!Weil KI politische Entscheidungen immer objektiv trifft) (!Weil Desinformation nur in analogen Medien vorkommt) (!Weil demokratische Diskussionen ohne Quellen auskommen)
Was sollte bei personenbezogenen Daten in KI-Systemen beachtet werden? (Sie dürfen nicht unbedacht eingegeben werden) (!Sie verbessern automatisch jedes Ergebnis) (!Sie sind für Datenschutz nie relevant) (!Sie müssen immer vollständig veröffentlicht werden)
Was ist ein Merkmal guter Prüfungskultur im KI-Zeitalter? (Sie bewertet Prozess Reflexion Anwendung und Begründung) (!Sie fragt nur auswendig gelernte Fakten ab) (!Sie verbietet jedes Gespräch über KI) (!Sie ersetzt Fachunterricht durch Tooltraining)
Was bedeutet konstruktiv-kritischer Umgang mit KI? (Chancen nutzen Risiken prüfen und Verantwortung übernehmen) (!KI immer ohne Prüfung einsetzen) (!KI grundsätzlich aus jedem Unterricht verbannen) (!Jede KI-Antwort als Quelle akzeptieren)
Memory
| Medienkompetenz | Medien verstehen bewerten nutzen und gestalten |
| KI-Kompetenz | KI sachkundig reflektiert und verantwortungsvoll einsetzen |
| Halluzination | Plausible aber falsche KI-Ausgabe |
| Bias | Verzerrung in Daten oder Ergebnissen |
| Prompting | Eingaben an ein KI-System formulieren |
| Quellenkritik | Herkunft Belege und Vertrauenswürdigkeit prüfen |
| Datenschutz | Persönliche Informationen schützen |
| Transparenz | KI-Nutzung nachvollziehbar offenlegen |
Drag and Drop
| Ordne die richtigen Begriffe zu. | Thema |
|---|---|
| Quellenprüfung | Belege und Vertrauenswürdigkeit |
| Fachprüfung | Abgleich mit Fachwissen |
| Perspektivenprüfung | Fehlende Sichtweisen erkennen |
| Kontextprüfung | Passung zu Aufgabe und Zielgruppe |
| Verantwortungsprüfung | Eigenleistung und Kennzeichnung klären |
| Datenschutzprüfung | Personenbezogene Informationen schützen |
Kreuzworträtsel
| Prompt | Wie nennt man eine Eingabe an ein KI-System? |
| Quelle | Was muss bei einer Aussage geprüft werden, damit sie belegbar ist? |
| Bias | Wie heißt eine Verzerrung in Daten oder Ergebnissen? |
| Kontext | Was bestimmt, ob eine KI-Antwort zur Situation passt? |
| Ethik | Welcher Bereich fragt nach Verantwortung und Folgen? |
| Urteil | Was soll am Ende einer begründeten Prüfung entstehen? |
| Datenschutz | Was schützt personenbezogene Informationen? |
| Transparenz | Was macht KI-Nutzung nachvollziehbar? |
LearningApps
Lückentext
Offene Aufgaben
Leicht
- Begriffe erklären: Erstelle eine kurze Begriffskarte zu Medienkompetenz, KI-Kompetenz, Prompting oder Halluzination und erkläre den Begriff in eigenen Worten.
- Videoimpuls auswerten: Notiere drei Aussagen aus dem Video, die für Deinen Unterricht besonders wichtig sind, und formuliere dazu je eine Rückfrage.
- KI-Regel formulieren: Schreibe eine einfache Klassenregel zur transparenten Nutzung von KI bei Hausaufgaben.
- Quellencheck üben: Nimm eine kurze KI-Antwort zu einem Unterrichtsthema und markiere alle Aussagen, die überprüft werden müssten.
Standard
- Prüfraster entwickeln: Entwickle ein Prüfraster mit mindestens sechs Kriterien, mit dem Lernende KI-Ausgaben bewerten können.
- Unterrichtsaufgabe überarbeiten: Wähle eine bestehende Aufgabe aus Deinem Fach und ergänze eine Phase, in der KI-Ergebnisse geprüft und reflektiert werden.
- Prompt-Tagebuch erstellen: Entwirf eine Vorlage, mit der Lernende Prompts, KI-Ausgaben, Änderungen und eigene Entscheidungen dokumentieren.
- Bias analysieren: Lasse eine KI verschiedene Perspektiven auf ein kontroverses Thema darstellen und prüfe, welche Gruppen oder Argumente fehlen.
Schwer
- Fortbildung planen: Entwickle einen 45-minütigen Fortbildungssnack für Dein Kollegium mit Einstieg, Analysephase, Transferaufgabe und Sicherung.
- Schulvereinbarung entwerfen: Formuliere Bausteine für eine schulische Vereinbarung zur KI-Nutzung mit Regeln zu Transparenz, Datenschutz, Leistung und Fairness.
- Prüfungskultur reflektieren: Analysiere eine Klassenarbeit, Klausur oder Projektprüfung und beschreibe, wie sie im KI-Zeitalter angepasst werden sollte.
- Demokratiebildung gestalten: Entwickle eine Unterrichtseinheit zu Desinformation, Deepfakes und algorithmischer Öffentlichkeit mit einem handlungsorientierten Abschlussprodukt.

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Lernkontrolle
- Fallanalyse: Eine Schülerin reicht einen sehr guten Text ein und gibt an, eine KI zur Strukturierung genutzt zu haben. Entwickle ein faires Vorgehen zur Bewertung, das Eigenleistung, Transparenz und Lernprozess berücksichtigt.
- Transferaufgabe: Übertrage das sechsphasige Prüfmodell auf Dein Fach und beschreibe konkret, wie Lernende damit eine KI-Antwort prüfen können.
- Kriterienurteil: Vergleiche zwei KI-Ausgaben zum gleichen Thema und beurteile, welche Ausgabe für den Unterricht geeigneter ist. Begründe Dein Urteil mit mindestens fünf Kriterien.
- Ethikentscheidung: Eine Klasse möchte KI-generierte Bilder von realen Personen in einer Präsentation verwenden. Analysiere Chancen, Risiken und notwendige Regeln.
- Didaktische Begründung: Erkläre, warum eine Aufgabe, die nur Fakten abfragt, im KI-Zeitalter weniger aussagekräftig sein kann als eine Aufgabe mit Reflexion und Transfer.
- Schulentwicklung: Entwickle drei Maßnahmen, mit denen eine Schule Medienkompetenz und KI-Kompetenz systematisch in mehreren Fächern fördern kann.
Lernnachweis
Für einen Lernnachweis zu diesem Thema ist wichtig, dass Du nicht nur Begriffe kennst, sondern Urteilsfähigkeit praktisch zeigen kannst. Ein überzeugender Lernnachweis enthält eine dokumentierte KI-Nutzung, eine fachliche Prüfung der Ergebnisse, eine Quellenbewertung, eine Reflexion zu Chancen und Risiken, eine Begründung eigener Entscheidungen und eine transparente Kennzeichnung der verwendeten Hilfsmittel.
- Dokumentation: Lege offen, ob und wie KI im Arbeitsprozess genutzt wurde.
- Quellenbewertung: Prüfe zentrale Aussagen anhand vertrauenswürdiger Quellen.
- Fachliche Korrektur: Zeige, welche KI-Ausgaben übernommen, verändert oder verworfen wurden.
- Reflexion: Erkläre Grenzen, Risiken und mögliche Verzerrungen der KI-Nutzung.
- Eigenleistung: Mache sichtbar, welche Entscheidungen und Beiträge von Dir selbst stammen.
- Transfer: Übertrage die Prüfkriterien auf eine neue Aufgabe oder ein neues Fachthema.
OERs zum Thema
Weiterführende Orientierung
- Medienkompetenz: Grundlage für reflektiertes Verstehen, Bewerten, Nutzen und Gestalten von Medien.
- KI-Kompetenz: Erweiterung der Medienkompetenz um Wissen, Anwendung, Prüfung und Verantwortung im Umgang mit KI.
- Quellenkritik: Zentrale Methode, um Aussagen, Belege, Perspektiven und Interessen zu prüfen.
- Datenschutz: Voraussetzung für verantwortliche KI-Nutzung in Schule und Unterricht.
- Prüfungskultur: Muss im KI-Zeitalter stärker Prozess, Reflexion, Transfer und Begründung berücksichtigen.
- Demokratiebildung: Wird gestärkt, wenn Lernende Desinformation, algorithmische Öffentlichkeit und Manipulation erkennen.
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