Kunst und KI - Künstliche Intelligenz in der Kunstgeschichte

Einleitung

Kunst & KI verändert die Art, wie Bilder entstehen, betrachtet, gesammelt, bewertet und rechtlich eingeordnet werden. In diesem aiMOOC untersuchst Du, wie Künstliche Intelligenz in der Kunstgeschichte einzuordnen ist: als Werkzeug, als Mitspielerin im kreativen Prozess, als Gegenstand gesellschaftlicher Debatten und als Herausforderung für Begriffe wie Autorschaft, Original, Stil, Urheberrecht, Copyright, Trainingsdaten und Prompting.

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Der Kurs verbindet kunsthistorische Grundlagen mit aktuellen Fragen der KI-Kunst. Du lernst, generative Kunst, algorithmische Verfahren, Maschinelles Lernen, neuronale Netze, GANs und Diffusionsmodelle zu unterscheiden. Außerdem übst Du, KI-Bilder kritisch zu analysieren: Welche Daten, Regeln, Stilvorbilder und Machtverhältnisse stecken hinter einem Bild? Wer gilt als Urheberin oder Urheber? Wann ist ein Bild eine eigenständige Arbeit, wann eine Variation, wann eine problematische Übernahme?

Kunsthistorische Einordnung

Von Werkzeugen zu Bildsystemen

Kunstgeschichte ist immer auch eine Geschichte der Technik. Pigmente, Ölfarbe, Druckgrafik, Fotografie, Film, Video, Computer, Internet und 3D-Druck haben nicht nur neue Werkzeuge hervorgebracht, sondern auch neue Bildvorstellungen. Die Fotografie stellte im 19. Jahrhundert die Frage, ob ein technisch erzeugtes Bild Kunst sein kann. Die Computerkunst und generative Kunst des 20. Jahrhunderts verschoben die Frage weiter: Kann ein Bild durch Regeln, Zufall, Programmierung oder eine Maschine entstehen und dennoch künstlerisch bedeutsam sein?

Bei KI-Kunst geht es deshalb nicht um einen völligen Bruch mit der Kunstgeschichte, sondern um eine neue Stufe einer langen Entwicklung. Künstlerinnen und Künstler arbeiten seit Langem mit Automatismus, Zufall, Regeln, Anweisungen, Datenvisualisierung, Software und Interaktion. Neu ist, dass aktuelle KI-Systeme große Datenmengen auswerten, Muster erkennen und aus Textbefehlen, Skizzen, Fotos oder anderen Eingaben neue Bilder erzeugen können.

Frühe Computer- und KI-Kunst

Ein wichtiges Beispiel für frühe KI-Kunst ist AARON, ein von Harold Cohen entwickeltes Programm, das ab den späten 1960er- und frühen 1970er-Jahren eigenständig Zeichnungen erzeugte. AARON arbeitete nicht wie heutige Bildgeneratoren mit riesigen Bilddatenbanken, sondern mit symbolischen Regeln, Formen und Bildentscheidungen. Dadurch zeigt AARON besonders gut, dass KI-Kunst nicht erst mit modernen Apps entstanden ist. Sie gehört zu einer längeren Geschichte von Computerkunst, Konzeptkunst, Kybernetik und Medienkunst.

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Die frühen Systeme machten sichtbar, dass künstlerische Entscheidungen in Programme, Regeln und Prozesse übersetzt werden können. In der Kunstgeschichte ist das wichtig, weil dadurch die Aufmerksamkeit vom fertigen Bild auf den Prozess gelenkt wird: Wer legt Regeln fest? Wer wählt aus? Wer kontrolliert Zufall? Wer interpretiert das Ergebnis?

Generative Kunst vor und mit KI

Generative Kunst bezeichnet Werke, die durch ein System entstehen: zum Beispiel durch mathematische Regeln, Zufallsoperationen, Programmcode, Sensoren, Daten oder KI-Modelle. Ein generatives Werk ist oft nicht nur ein einzelnes Bild, sondern ein Verfahren, das viele mögliche Bilder erzeugen kann. Deshalb ist die Frage nach dem Werk komplizierter als bei einem klassischen Gemälde. Das Werk kann im Algorithmus, im Quellcode, in der Auswahl der Parameter, in der Präsentation oder im erzeugten Bild liegen.

In der Kunstgeschichte steht generative Kunst in Beziehung zu konkreter Kunst, Op-Art, Konzeptkunst, Minimal Art, Systemkunst, Computerkunst und Medienkunst. KI erweitert diese Tradition, weil Modelle nicht nur einfache Regeln ausführen, sondern komplexe statistische Muster aus Trainingsdaten ableiten.

Wie KI-Bilder entstehen

Grundbegriffe

Ein KI-Modell ist ein berechnendes System, das aus Daten Muster lernt. Bei Bild-KI werden häufig sehr viele Bild-Text-Paare, Bildsammlungen oder andere Datensätze genutzt. Das Modell lernt dabei keine Kunstgeschichte wie ein Mensch, sondern statistische Zusammenhänge zwischen Formen, Farben, Bildkompositionen, Begriffen und Beschreibungen.

Ein Prompt ist eine Eingabe, mit der Du ein KI-System steuerst. Ein Prompt kann eine Beschreibung, ein Stilhinweis, eine technische Vorgabe, ein Negativ-Prompt, ein Bild oder eine Kombination daraus sein. Prompting ist deshalb eine kulturelle Technik: Wer präzise beschreibt, vergleichen kann und Bildtraditionen kennt, kann bewusster mit KI-Systemen arbeiten.

GANs und Diffusionsmodelle

GANs bestehen vereinfacht aus zwei Teilen: Ein Teil erzeugt Bilder, ein anderer bewertet, ob sie überzeugend wirken. Diese Gegenspieler-Struktur wurde in den 2010er-Jahren für KI-Kunst wichtig. Ein bekanntes Beispiel der öffentlichen Debatte ist das KI-generierte Porträt Edmond de Belamy, das 2018 bei Christie’s versteigert wurde und weltweit Aufmerksamkeit für KI-Kunst auf dem Kunstmarkt auslöste.

Viele aktuelle Bildgeneratoren arbeiten mit Diffusionsmodellen. Sie lernen, aus verrauschten Daten schrittweise Bildstrukturen zu rekonstruieren. Im Gebrauch wirkt das einfach: Du gibst einen Prompt ein und erhältst Bilder. Kunsthistorisch ist aber entscheidend, dass das Ergebnis aus einem Zusammenspiel von Datensatz, Modellarchitektur, Prompt, Zufall, Auswahl, Nachbearbeitung und Präsentation entsteht.

Prompting als künstlerische Praxis

Prompting ist mehr als das Schreiben einer kurzen Bildbeschreibung. Ein guter Prompt kann Bildgattung, Motiv, Perspektive, Material, Licht, Farbigkeit, historische Referenzen, Komposition und gewünschte Wirkung benennen. Gleichzeitig hat Prompting Grenzen: Ein KI-System versteht Begriffe nicht wie ein Mensch, sondern erzeugt Ergebnisse aus gelernten Mustern. Deshalb können Vorurteile, stereotype Darstellungen, historische Verzerrungen oder unpassende Stilkopien entstehen.

In der künstlerischen Praxis wird Prompting oft mit Auswahl, Variation, Iteration, Collage, Compositing, Bildbearbeitung, Fotografie, Zeichnung, 3D-Modellierung oder Installation verbunden. Die interessante Frage lautet dann nicht nur: Hat die KI das Bild gemacht? Sondern: Welche menschlichen Entscheidungen rahmen den Prozess?

Kunsthistorische Analyse von KI-Kunst

Bildanalyse

Eine kunsthistorische Analyse fragt nicht nur, was auf einem Bild zu sehen ist. Sie untersucht auch, wie das Bild gemacht ist, welche Traditionen es aufgreift und in welchem Kontext es erscheint. Bei KI-Kunst kannst Du mit klassischen Methoden arbeiten, musst sie aber erweitern.

Beschreibung: Was ist sichtbar? Welche Figuren, Gegenstände, Räume, Farben, Linien und Bildwirkungen erkennst Du?
Formanalyse: Wie sind Komposition, Perspektive, Licht, Materialwirkung, Stil und Bildausschnitt organisiert?
Ikonografie: Welche Zeichen, Symbole, Bildmotive oder historischen Anspielungen tauchen auf?
Kontextanalyse: Mit welchem Modell, welchen Daten, welchem Prompt und welcher Nachbearbeitung wurde gearbeitet?
Rezeptionsgeschichte: Wie wird das Werk gezeigt, diskutiert, verkauft, kritisiert oder archiviert?

Autorschaft und Originalität

KI-Kunst fordert den Begriff der Autorschaft heraus. Bei einem Gemälde ist es meist einfacher, eine Person als Künstlerin oder Künstler zu benennen. Bei KI-Bildern können viele Instanzen beteiligt sein: Entwicklerinnen und Entwickler des Modells, Anbieter der Plattform, Personen, deren Werke in Trainingsdaten enthalten sind, die promptende Person, Kuratorinnen und Kuratoren, Sammlerinnen und Sammler sowie Institutionen, die das Werk ausstellen.

Auch der Begriff des Originals verändert sich. Ein KI-System kann viele Varianten eines Bildes erzeugen. Die künstlerische Leistung kann in der Auswahl, im Konzept, in der Serie, im Prompt-Archiv, im Training eines eigenen Modells, in der Nachbearbeitung oder in der kritischen Präsentation liegen. Für die Kunstgeschichte ist deshalb wichtig, nicht nur das Bild, sondern den gesamten Arbeitsprozess zu dokumentieren.

Stil, Aneignung und Bildgeschichte

KI-Bilder greifen häufig auf erkennbare Stilmerkmale zurück. Das kann kunsthistorisch spannend sein, wenn historische Bildsprachen bewusst analysiert, kombiniert oder hinterfragt werden. Problematisch wird es, wenn lebende Künstlerinnen und Künstler ohne Zustimmung imitiert werden oder wenn geschützte Werke als bloßer Rohstoff erscheinen. Stil ist in der Kunstgeschichte nie nur Oberfläche. Er verweist auf Werkstatt, Epoche, Material, Gesellschaft, Markt, Ausbildung, Weltbild und Machtverhältnisse.

Darum solltest Du bei KI-Kunst immer fragen: Welche Bildtraditionen werden genutzt? Welche fehlen? Werden bestimmte Kulturen stereotyp dargestellt? Werden koloniale, rassistische, sexistische oder eurozentrische Sichtweisen wiederholt? Welche Alternativen könnte eine verantwortungsvolle künstlerische Arbeit entwickeln?

Urheberrecht, Copyright und Ethik

Trainingsdaten und Rechte

Trainingsdaten sind Daten, mit denen ein KI-Modell lernt. Im Bereich der Bild-KI können dazu Fotos, Illustrationen, Gemälde, Grafiken, Bildbeschreibungen, Metadaten und digitale Archive gehören. Viele rechtliche und ethische Debatten drehen sich darum, ob und unter welchen Bedingungen urheberrechtlich geschützte Werke für Training, Feinabstimmung oder Bildgenerierung genutzt werden dürfen.

Rechtlich ist die Lage je nach Land, Nutzung, Modell, Datensatz und Veröffentlichung unterschiedlich. In der Europäischen Union ist die Debatte unter anderem mit Text und Data Mining, Urheberrecht, Lizenz, Opt-out, Transparenzpflicht und dem AI Act verbunden. Für schulische und künstlerische Praxis gilt: Prüfe Lizenzen, dokumentiere Quellen, kennzeichne KI-Anteile und vermeide die gezielte Nachahmung lebender Künstlerinnen und Künstler ohne Zustimmung.

Copyright ist nicht nur Technikfrage

Copyright und Urheberrecht schützen nicht einfach Ideen, sondern konkrete persönliche geistige Schöpfungen beziehungsweise Werke nach den jeweiligen Rechtsordnungen. KI-Kunst macht diese Unterscheidung sichtbar: Ein Prompt allein ist nicht automatisch ein geschütztes Bildwerk, ein automatisch erzeugtes Bild ist nicht automatisch frei nutzbar, und ein KI-Ergebnis kann Rechte verletzen, wenn es geschützte Ausdrucksformen zu nah übernimmt. Gleichzeitig können menschliche Auswahl, Bearbeitung, Kombination und Präsentation eine eigene schöpferische Leistung darstellen.

Für die Kunstgeschichte ist diese Debatte bedeutsam, weil Kunst immer auch über Eigentum, Zugang, Archive, Museen, Märkte und Anerkennung verhandelt wird. KI-Systeme werfen die Frage auf, wer von kulturellen Daten profitiert und wer unsichtbar bleibt.

Transparenz und Verantwortung

Transparenz bedeutet, offenzulegen, wann KI beteiligt war und welche Rolle sie gespielt hat. Das ist besonders wichtig in Journalismus, Wissenschaft, Museum, Schule, Werbung und politischer Kommunikation. In der Kunst kann Verschleierung zwar Teil eines Konzepts sein, aber Lernende sollten grundsätzlich nachvollziehbar dokumentieren, welche Tools, Prompts, Daten, Bearbeitungsschritte und Lizenzen genutzt wurden.

Verantwortung bedeutet auch, Grenzen zu erkennen: KI-Bilder können überzeugend aussehen und trotzdem falsche historische Details zeigen. Sie können reale Personen täuschend imitieren, diskriminierende Muster wiederholen oder kulturelle Zeichen aus dem Zusammenhang reißen. Eine kritische Kunstgeschichte fragt deshalb nicht nur nach Schönheit, sondern nach Wahrheit, Macht, Verantwortung und Wirkung.

KI in Museum, Forschung und Kunstvermittlung

Sammlungen und Archive

In Museen, Archiven und Bibliotheken wird KI genutzt, um Bilder zu verschlagworten, Sammlungen zu durchsuchen, Restaurierungsfragen zu unterstützen, Handschriften zu erkennen oder digitale Zugänge zu erleichtern. Solche Anwendungen können Forschung erleichtern, aber sie sind nicht neutral. Wenn Trainingsdaten unvollständig oder unausgewogen sind, werden auch Suchergebnisse und Kategorien verzerrt.

Für die Kunstvermittlung eröffnet KI neue Möglichkeiten: Lernende können Bildvarianten erstellen, Stilmerkmale vergleichen, Restaurierungsentscheidungen simulieren oder Ausstellungen planen. Wichtig ist dabei, KI nicht als Ersatz für eigenes Sehen zu verwenden. KI kann Fragen anregen, aber sie übernimmt nicht die kunsthistorische Verantwortung für Deutung, Begründung und Quellenkritik.

Gegenwartskunst und Markt

In der Gegenwartskunst wird KI sehr unterschiedlich eingesetzt. Manche Künstlerinnen und Künstler trainieren eigene Modelle, andere nutzen öffentliche Bildgeneratoren, manche machen die Technik sichtbar, andere kritisieren Überwachung, Datenökonomie oder Automatisierung. Auf dem Kunstmarkt werden KI-Werke, NFTs, digitale Editionen, Prints, Installationen und performative KI-Prozesse gehandelt. Doch Wert entsteht nicht nur durch Technik, sondern durch Konzept, Kontext, Qualität, Knappheit, Diskurs, Institutionen und Sammlungsgeschichte.

Kompetenzen für Kunst & KI

Ein reflektierter Umgang mit KI-Kunst braucht mehrere Kompetenzen zugleich: Du musst Bilder genau betrachten, kunsthistorische Begriffe anwenden, technische Grundprinzipien verstehen, rechtliche Fragen erkennen, ethisch urteilen und eigene kreative Entscheidungen begründen. Besonders wichtig ist die Dokumentation: Ein KI-Kunstprojekt sollte nicht nur ein Ergebnis zeigen, sondern auch Prozess, Varianten, Prompts, Quellen, Auswahlkriterien und Reflexion.

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Welche Aussage beschreibt KI-Kunst am besten? (KI-Kunst entsteht durch ein Zusammenspiel von menschlichen Entscheidungen und algorithmischen Verfahren) (!KI-Kunst entsteht immer völlig ohne menschlichen Einfluss) (!KI-Kunst ist grundsätzlich keine Kunst) (!KI-Kunst ist identisch mit analoger Ölmalerei)

Warum ist AARON kunsthistorisch wichtig? (AARON zeigt, dass KI-Kunst und computergestützte Bildproduktion eine längere Geschichte haben) (!AARON war das erste Fotografie-Verfahren des 19. Jahrhunderts) (!AARON war ein Museum für Renaissancekunst) (!AARON war ein Gesetz zum Urheberrecht)

Was ist ein Prompt bei der Bild-KI? (Eine Eingabe, mit der ein KI-System gesteuert wird) (!Ein traditioneller Bilderrahmen) (!Ein chemisches Pigment) (!Ein Ausstellungsraum in einem Museum)

Was untersuchen Trainingsdaten bei der Diskussion um KI-Kunst besonders? (Welche Bilder, Texte und Muster ein KI-Modell zum Lernen nutzt) (!Welche Leinwandgröße ein Gemälde besitzt) (!Welche Eintrittspreise ein Museum verlangt) (!Welche Farbe ein Pinselgriff hat)

Welche Frage gehört zur kunsthistorischen Analyse von KI-Kunst? (Welche Bildtraditionen, Daten, Prompts und Kontexte das Werk prägen) (!Wie man jede Bildquelle geheim hält) (!Wie man eine Signatur automatisch erfindet) (!Wie man Kunstgeschichte ohne Bilder betreibt)

Was bedeutet generative Kunst? (Kunst, die durch ein regelbasiertes oder algorithmisches System hervorgebracht wird) (!Kunst, die ausschließlich aus Marmor besteht) (!Kunst, die nur in Kirchen gezeigt werden darf) (!Kunst, die immer ohne Konzept entsteht)

Warum ist der Begriff Autorschaft bei KI-Kunst komplex? (Weil Modell, Daten, Tool, Prompt, Auswahl und Nachbearbeitung beteiligt sein können) (!Weil KI-Bilder grundsätzlich keine Entstehungsgeschichte haben) (!Weil Kunstwerke nie von Personen geschaffen werden) (!Weil Museen keine Namen verwenden dürfen)

Welche Aussage zum Urheberrecht ist besonders vorsichtig und angemessen? (Bei KI-Kunst müssen Lizenzen, Quellen, Rechte und nationale Regeln geprüft werden) (!Alle KI-Bilder dürfen immer frei verkauft werden) (!Ein Prompt ersetzt jede Lizenz) (!Copyright gilt nur für Skulpturen)

Welche Gefahr kann bei KI-Bildern auftreten? (Sie können stereotype Muster oder falsche historische Details wiederholen) (!Sie können nie realistisch aussehen) (!Sie können keine Farben darstellen) (!Sie können nur geometrische Linien erzeugen)

Was ist eine gute Dokumentation eines KI-Kunstprojekts? (Sie hält Tool, Prompt, Auswahl, Nachbearbeitung, Quellen und Reflexion fest) (!Sie löscht alle Zwischenschritte) (!Sie verschweigt die KI-Nutzung immer) (!Sie besteht nur aus dem Verkaufspreis)

Memory

AARON	Frühes regelbasiertes KI-Kunstsystem
Prompt	Texteingabe zur Steuerung eines KI-Bildsystems
Trainingsdaten	Material, aus dem ein Modell Muster lernt
Diffusionsmodell	Verfahren, das aus Rauschen schrittweise Bildstrukturen erzeugt
Autorschaft	Frage nach Verantwortung und schöpferischem Anteil
Generative Kunst	Kunst durch Regeln, Code, Zufall oder Systeme
Transparenz	Offenlegung von KI-Anteilen und Arbeitsprozess

Drag and Drop

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Thema
AARON	Frühe KI-Kunst
Prompt	Steuernde Eingabe
Trainingsdaten	Lernmaterial des Modells
Diffusion	Bildentstehung aus Rauschen
Urheberrecht	Rechte an Werken
Bildanalyse	Methode der Kunstgeschichte

Kreuzworträtsel

AARON	Wie heißt das frühe KI-Kunstsystem von Harold Cohen?
Prompt	Wie nennt man die steuernde Eingabe für ein KI-Bildsystem?
Belamy	Welcher Nachname gehört zu einem bekannten KI-Porträt, das 2018 versteigert wurde?
Diffusion	Welches Verfahren rekonstruiert Bilder schrittweise aus Rauschen?
Copyright	Welcher englische Begriff bezeichnet Schutzrechte an kreativen Werken?
Museum	Welche Institution sammelt, bewahrt und vermittelt Kunstwerke?

LearningApps

Lückentext

Offene Aufgaben

Leicht

Bildbeschreibung: Wähle ein KI-Bild und beschreibe es ohne Bewertung. Achte auf Motiv, Farben, Licht, Raum, Figuren und Wirkung.
Prompt-Tagebuch: Erstelle drei Prompts zu einem kunsthistorischen Motiv und notiere, wie sich die Ergebnisse unterscheiden.
Stilvergleich: Vergleiche ein KI-Bild mit einem historischen Kunstwerk. Beschreibe Gemeinsamkeiten und Unterschiede im Stil.
Begriffskarte: Gestalte eine Lernkarte zu einem Begriff wie Prompt, Trainingsdaten, Diffusionsmodell oder Autorschaft.

Standard

KI-Bildanalyse: Analysiere ein KI-generiertes Bild mit Beschreibung, Formanalyse, Kontext, Deutung und kritischer Reflexion.
Museumsetikett: Schreibe ein Ausstellungsschild für ein KI-Kunstwerk. Nenne Tool, Prompt-Idee, Entstehungsprozess, Thema und offene Fragen.
Ethik-Debatte: Führe eine Pro-und-Kontra-Diskussion zur Frage, ob KI-Modelle mit Bildern aus dem Internet trainiert werden dürfen.
Bildserie: Erstelle eine kleine Serie aus mindestens fünf KI-Bildvarianten zu einem Thema und begründe Deine Auswahl.

Schwer

Kuratorisches Konzept: Entwickle ein Konzept für eine Ausstellung mit dem Titel Kunst und KI. Ordne Werke historisch, technisch und ethisch.
Quellenkritik: Untersuche, welche Probleme entstehen, wenn KI-Bilder historische Ereignisse rekonstruieren. Formuliere Regeln für verantwortliche Nutzung.
Rechtsfall: Entwickle einen fiktiven Fall zu KI-Kunst und Urheberrecht. Analysiere Interessen von Künstlerin, Modellanbieter, Museum und Publikum.
Eigenes Kunstprojekt: Verbinde KI-Bilder mit Zeichnung, Fotografie, Collage oder Installation. Dokumentiere jeden Schritt und reflektiere Deine Autorschaft.

Lernkontrolle

Transferanalyse: Erkläre an einem selbst gewählten Beispiel, warum KI-Kunst nicht nur technisch, sondern kunsthistorisch untersucht werden muss.
Vergleich: Vergleiche die Rolle der Technik bei Fotografie und KI-Kunst. Zeige Gemeinsamkeiten und Unterschiede im Streit um Kunststatus.
Argumentation: Beurteile, ob ein KI-Bild ohne menschliche Auswahl als Kunstwerk gelten kann. Begründe mit mindestens drei Kriterien.
Kontextualisierung: Ordne AARON, generative Kunst, GANs und Diffusionsmodelle in eine Entwicklungslinie ein.
Ethik: Entwickle Regeln für eine faire schulische Nutzung von Bild-KI im Kunstunterricht.
Kuration: Plane eine kleine digitale Ausstellung mit KI-Kunst und historischen Vergleichswerken. Erkläre die Reihenfolge der Werke.

Lernnachweis

Für einen Lernnachweis zu Kunst & KI / Künstliche Intelligenz in der Kunstgeschichte ist wichtig, dass Du nicht nur ein fertiges Bild vorlegst, sondern Deinen gesamten Arbeitsprozess reflektierst. Dazu gehören eine klare Fragestellung, eine kunsthistorische Einordnung, eine dokumentierte Bildanalyse, eine nachvollziehbare Prompt- und Variantenübersicht, Angaben zu verwendeten Tools und Quellen, eine Reflexion über Autorschaft, Urheberrecht und Ethik sowie eine begründete Präsentation Deiner Ergebnisse.

Prozessdokumentation: Halte Prompts, Varianten, Auswahlentscheidungen und Nachbearbeitungen fest.
Kunsthistorische Einordnung: Stelle Bezüge zu Epochen, Stilen, Mediengeschichte oder Gegenwartskunst her.
Rechtsbewusstsein: Prüfe Lizenzen, Quellen und mögliche Rechte Dritter.
Reflexion: Erkläre, welchen Anteil Du selbst am Konzept, an der Auswahl und an der Gestaltung hattest.
Präsentation: Zeige Dein Ergebnis verständlich und begründe seine Wirkung, Aussage und Grenzen.

OERs zum Thema

Links

Kunst und 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.