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Diesen aiMOOC als Battle spielen: Deutsch, Klasse 7-8, G-Niveau

KI als Feedbackpartner kontrollieren

KI kann Dir Rückmeldung geben – aber sie darf Dir weder das Prüfen noch das Entscheiden abnehmen. In diesem Lernkurs lernst Du, generative KI als kontrollierten Feedbackpartner zu nutzen: erst selbst denken, dann gezielt Rückmeldung anfordern, die Rückmeldung prüfen, selbst überarbeiten und schließlich ohne KI zeigen, was Du verstanden hast.

Der Kurs richtet sich besonders an die Klasse 7 und ist für etwa 1–2 Unterrichtsstunden angelegt. Er verbindet Informatik, Deutsch, Mathematik, Geschichte, Kunst, Ethik, Gemeinschaftskunde und Medienbildung. Im Mittelpunkt stehen technisches Verständnis, Quellenkritik, Verzerrungen, Medienanalyse, eigenständiges Denken und begründete Entscheidungen.

Einleitung

Ein KI-System kann schnell formulieren, erklären, Fragen stellen und Verbesserungsvorschläge machen. Das wirkt wie ein kluger Lernpartner. Doch ein Sprachmodell kennt Dein Lernziel nicht automatisch, kann Fehler übersehen, falsche Behauptungen überzeugend formulieren und Vorurteile aus Daten oder Aufgabenstellungen wiedergeben. Deshalb gilt in diesem Kurs:

Die KI liefert Vorschläge. Du kontrollierst ihre Qualität und trägst die Verantwortung für Deine Entscheidung.

Das Ziel ist nicht, möglichst viel Arbeit an KI abzugeben. Lernförderlich wird der Einsatz vor allem dann, wenn Du die eigene geistige Arbeit sichtbar hältst: Du versuchst eine Aufgabe zuerst selbst, benennst Kriterien, lässt Dir Hinweise statt fertiger Lösungen geben, überprüfst Aussagen und kannst Deine endgültige Lösung in eigenen Worten erklären.

Lernziele

Nach dem Kurs kannst Du erklären, wie ein generatives Sprachmodell vereinfacht Text erzeugt, und warum flüssige Antworten nicht automatisch wahr sind. Du kannst zwischen lernförderlicher Unterstützung und dem Auslagern von Denken unterscheiden. Du kannst KI-Feedback nach Kriterien wie Richtigkeit, Quellenlage, Fairness, Verständlichkeit und Lernwirkung prüfen. Du kannst Deine eigene Leistung anhand von Verständnis, Erinnern, Üben, Feedbackqualität und Eigenanteil reflektieren. Am Ende kannst Du das Kontrollverfahren selbstständig auf eine neue Situation übertragen und Deine Entscheidung begründen.

Zeitplan für 1–2 Unterrichtsstunden

Phase	Kernkurs etwa 45 Minuten	Vertiefung bis etwa 90 Minuten
Aktivierung	5 Minuten Diagnose ohne KI	zusätzlich Partnervergleich der Entscheidungen
Verständnis	10 Minuten Funktionsweise und Grenzen	zusätzlich Bias- und Quellenanalyse
Anwendung	15 Minuten kontrolliertes Feedback an einem Beispiel	zusätzlich fächerübergreifende Station
Selbstkontrolle	10 Minuten Aufgaben und Rückblick ohne KI	zusätzlich Qualitätsvergleich zweier Feedbacks
Transfer	5 Minuten neue Situation und Begründung	zusätzlich Lernjournal und Peerfeedback

Aktivierung und Diagnose

Bearbeite die drei Situationen zunächst ohne KI. Entscheide jeweils: Unterstützt die KI hier das Lernen, oder übernimmt sie einen wichtigen Teil des Denkens?

Situation	Deine erste Einschätzung	Begründung
Du löst eine Mathematikaufgabe selbst und bittest danach nur um einen Hinweis auf den ersten fehlerhaften Rechenschritt.	lernförderlich oder Auslagerung?	Welche Denkarbeit bleibt bei Dir?
Du lässt Dir einen kompletten Geschichtsaufsatz schreiben und übernimmst ihn fast unverändert.	lernförderlich oder Auslagerung?	Was kannst Du danach selbst erklären?
Du schreibst einen eigenen Absatz, nennst die Bewertungskriterien und lässt die KI zwei unklare Stellen markieren, ohne sie umzuschreiben.	lernförderlich oder Auslagerung?	Warum könnte das beim Überarbeiten helfen?

Diagnosefrage: Könntest Du nach dem KI-Einsatz die Aufgabe noch einmal ohne KI bearbeiten und Deine Entscheidungen erklären? Wenn nicht, wurde wahrscheinlich zu viel Denken ausgelagert.

Wie generative KI technisch arbeitet

Ein generatives Sprachmodell erzeugt Text nicht wie ein Lexikon, das eine fertige wahre Antwort nachschlägt. Vereinfacht läuft die Texterzeugung so ab:

Schritt	Was geschieht?	Bedeutung für Dich
Eingabe	Dein Text wird in kleine Einheiten, sogenannte Token, zerlegt.	Formulierung und Kontext beeinflussen die Antwort.
Kontext	Das Modell verarbeitet die bisherige Unterhaltung und weitere bereitgestellte Informationen.	Fehlender oder falscher Kontext kann zu schlechten Rückmeldungen führen.
Musterverarbeitung	In einem Transformer werden Beziehungen zwischen Textteilen gewichtet. Ein wichtiger Mechanismus heißt Attention.	Das Modell erkennt sprachliche und inhaltliche Muster, aber nicht automatisch Wahrheit.
Vorhersage	Für mögliche nächste Token werden Wahrscheinlichkeiten berechnet.	Eine wahrscheinliche Formulierung ist nicht dasselbe wie eine wahre Aussage.
Ausgabe	Token für Token entsteht eine Antwort.	Flüssiger Stil kann auch bei Fehlern überzeugend wirken.

Beim Training werden sehr viele Beispiele verarbeitet und die Zahlenwerte im Modell so angepasst, dass Vorhersagen besser werden. Moderne Sprachmodelle besitzen sehr viele solcher Parameter. Ein reines Sprachmodell hat dabei keine eingebaute Wahrheitsgarantie. Manche KI-Systeme können zusätzlich Suchmaschinen, Datenbanken oder bereitgestellte Dokumente nutzen. Dann kommen externe Informationen hinzu – aber auch dann musst Du prüfen, welche Quelle tatsächlich verwendet wurde und ob sie zur Behauptung passt.

Warum kann eine KI selbstsicher falsch liegen?

Ein Sprachmodell optimiert die Erzeugung passender Ausgaben. Es kann dabei Aussagen, Namen, Quellen oder Begründungen erzeugen, die plausibel klingen, aber falsch oder nicht belegt sind. Solche Fehler werden häufig als KI-Halluzinationen bezeichnet.

Deshalb ist die Frage „Klingt das überzeugend?“ zu schwach. Besser sind Fragen wie: „Welche Behauptung wird gemacht? Wie kann ich sie unabhängig prüfen? Welche Quelle belegt genau diese Aussage?“

Bias: Wenn Verzerrungen in Antworten stecken

Bias bedeutet hier eine systematische Verzerrung. Sie kann zum Beispiel aus unausgewogenen Trainingsdaten, gesellschaftlichen Stereotypen, ungeeigneten Bewertungskriterien oder einer einseitigen Aufgabenstellung entstehen. Auch Menschen bringen Verzerrungen mit: Wenn Du nur Rückmeldungen akzeptierst, die Deine erste Meinung bestätigen, kann ein Bestätigungsfehler entstehen.

Prüfe daher nicht nur, ob eine Antwort freundlich und flüssig ist, sondern auch, wen sie möglicherweise benachteiligt, welche Sichtweisen fehlen und welche Annahmen still vorausgesetzt werden.

Lernförderliche Unterstützung oder Auslagern von Denken?

KI-Nutzung ist nicht automatisch gut oder schlecht. Entscheidend ist, welche geistige Leistung bei Dir bleibt.

Lernförderliche Unterstützung	Hohes Risiko des Auslagerns
Du entwickelst zuerst einen eigenen Ansatz.	Du startest mit „Löse alles für mich“.
Du bittest um Rückfragen, Hinweise oder Fehlersuche.	Du übernimmst eine fertige Lösung ohne eigenen Versuch.
Du vergleichst Feedback mit Kriterien und Quellen.	Du behandelst die KI-Antwort als Autorität.
Du entscheidest selbst, was Du änderst.	Du lässt den Text vollständig umschreiben und kopierst ihn.
Du erklärst die überarbeitete Lösung danach ohne KI.	Du kannst den übernommenen Inhalt später nicht begründen.

Merksatz: Ein gutes Lernwerkzeug macht Dein Denken sichtbarer. Es ersetzt Dein Denken nicht.

Fünf Fragen an Deine eigene geistige Leistung

Bereich	Kontrollfrage
Verständnis	Kann ich erklären, warum meine Lösung funktioniert?
Erinnern	Kann ich die Kernidee einige Minuten später ohne KI wiedergeben?
Üben	Habe ich selbst gerechnet, formuliert, gezeichnet, verglichen oder argumentiert?
Feedbackqualität	Ist die Rückmeldung konkret, richtig, begründet und auf mein Lernziel bezogen?
Eigenanteil	Kann ich zeigen, welche Entscheidung von mir stammt und warum ich sie getroffen habe?

Die Kontrollschleife: KI als Feedbackpartner

Nutze diese Reihenfolge, damit die KI nicht unbemerkt zur Lösungsmaschine wird:

Phase	Dein Auftrag	Kontrollpunkt
Eigenversuch	Bearbeite die Aufgabe zuerst selbst.	Was kann ich schon ohne Hilfe?
Kriterien	Lege fest, woran eine gute Lösung erkannt wird.	Nach welchen Regeln soll Feedback gegeben werden?
Feedbackauftrag	Bitte um Hinweise, Fragen und Fehlerdiagnose statt um eine fertige Lösung.	Bleibt die Überarbeitung bei mir?
Prüfung	Kontrolliere Aussagen, Rechnungen, Quellen und mögliche Verzerrungen.	Welche Teile sind belegt?
Entscheidung	Nimm Feedback an, verändere es oder lehne es begründet ab.	Warum entscheide ich so?
Überarbeitung	Verbessere die Arbeit selbst.	Kann ich jede Änderung erklären?
Rückruf und Transfer	Schließe die KI und löse eine ähnliche Aufgabe ohne Hilfe.	Was ist wirklich bei mir hängen geblieben?

Ein lernförderlicher Feedback-Prompt

Ein Prompt ist der Auftrag, den Du an ein KI-System gibst. Für Feedback kann eine Struktur wie diese helfen:

„Ich bin in Klasse 7. Hier ist mein eigener Entwurf. Das Lernziel lautet: … Die Kriterien sind: … Gib mir keine fertige Neufassung. Nenne zuerst eine Stelle, die bereits zum Kriterium passt. Markiere dann höchstens zwei Stellen, die ich selbst verbessern sollte. Stelle mir zu jeder Stelle eine Frage oder gib einen kleinen Hinweis. Kennzeichne Behauptungen, die ich mit einer Quelle prüfen sollte. Wenn Du unsicher bist, sage das ausdrücklich.“

Diese Formulierung ist kein Zauberspruch. Auch ein gut formulierter Prompt macht KI-Feedback nicht automatisch richtig. Er hilft nur, die Art der Unterstützung so zu begrenzen, dass Dein Denken mehr Raum behält.

Beispiel: Gutes und schlechtes Feedback unterscheiden

Stell Dir vor, Du schreibst im Deutschunterricht:

„Die Figur wirkt unsicher. Man erkennt das daran, dass sie kurz antwortet und mehrfach nachfragt.“

Feedback A: „Perfekt! Schreibe den Satz einfach so in Deinen Aufsatz.“

Feedback B: „Du nennst bereits zwei Textbeobachtungen. Prüfe jetzt, ob beide wirklich Unsicherheit zeigen. Welche konkrete Textstelle könntest Du als Beleg zitieren? Formuliere die Erklärung danach selbst.“

Feedback B ist lernförderlicher, weil es an Deinem Entwurf ansetzt, einen nächsten Denkschritt auslöst und Dir die Formulierung nicht abnimmt. Trotzdem musst Du selbst prüfen, ob die Deutung zum Text passt.

Fächerübergreifende Beispiele

Fach	Lernförderlicher KI-Einsatz	Was Du kontrollieren musst
Informatik	Lass Dir den Ablauf eines Algorithmus erklären und finde selbst die Stelle, an der eine Bedingung falsch gesetzt wurde.	Ist die technische Erklärung korrekt und nachvollziehbar?
Deutsch	Lass zwei unklare Stellen in Deinem eigenen Text markieren.	Passt das Feedback zu Schreibziel, Textsorte und Belegen?
Mathematik	Bitte um einen Hinweis auf den ersten fehlerhaften Rechenschritt, nicht um die Endlösung.	Kannst Du den Fehler anschließend selbst korrigieren und erklären?
Geschichte	Lass Behauptungen aus Deinem Entwurf als „prüfen“ oder „gut belegt“ markieren.	Stimmen Fakten, Zeitbezüge und Quellen wirklich?
Kunst	Lass eine Bildidee anhand selbst gewählter Kriterien wie Kontrast, Komposition oder Wirkung beschreiben.	Bleibt die gestalterische Entscheidung bei Dir?
Ethik	Lass Gegenargumente zu Deiner Position nennen.	Sind Perspektiven fair dargestellt oder werden Gruppen stereotypisiert?
Gemeinschaftskunde	Lass unterschiedliche Interessen in einem politischen Konflikt ordnen.	Sind Fakten und Bewertungen getrennt und Quellen nachvollziehbar?
Medienbildung	Lass eine Online-Behauptung in prüfbare Teilbehauptungen zerlegen.	Wer ist die Quelle, welche Belege gibt es und wie aktuell sind sie?

Quellenkritik und Medienanalyse

Bei KI-Feedback musst Du zwischen Behauptung, Beleg und Bewertung unterscheiden. Ein Quellenname allein ist noch kein Beweis. Öffne die Quelle, prüfe Autor oder Institution, Datum, Zweck, Belege und ob die Quelle die konkrete Aussage wirklich stützt. Vergleiche wichtige Behauptungen möglichst mit einer zweiten verlässlichen Quelle.

Bei Bildern und Videos prüfst Du zusätzlich: Woher stammt das Medium? Ist der ursprüngliche Kontext bekannt? Wurde es bearbeitet oder KI-generiert? Stimmen Bildunterschrift, Datum und Ort? Gibt es Hinweise auf eine ältere oder andere Verwendung?

Datei:Media literacy good article.pdf

Sicherheits-, Fairness- und Transparenzregeln

Nutze für schulische Aufgaben nur von Schule oder Lehrkraft freigegebene Angebote. Gib keine Passwörter, privaten Kontaktdaten, Gesundheitsinformationen, vertraulichen Dokumente oder unnötige personenbezogene Daten anderer Personen ein. Lass KI keine Entscheidung über den Wert einer Person treffen. Prüfe stereotype oder diskriminierende Aussagen besonders sorgfältig. Kennzeichne KI-Unterstützung, wenn Aufgabe, Schule oder Veröffentlichungsform dies verlangen. Sage bei einer Präsentation offen, wofür Du KI genutzt hast und welche Teile Deine eigene Arbeit sind.

Human Agency bedeutet in diesem Kurs: Du setzt das Ziel, Du kontrollierst die Rückmeldung, Du entscheidest über Änderungen und Du kannst Deine Entscheidung verantworten.

Realistische Anwendungssituation

Du sollst für eine schulische Geschichtsseite einen kurzen Absatz zur Industrialisierung schreiben. Dein erster Entwurf lautet:

„Die Industrialisierung begann zuerst in Deutschland. Durch Maschinen mussten Kinder bald nicht mehr arbeiten. Darum brachte die Industrialisierung für alle sofort Vorteile.“

Eine KI antwortet:

„Der Absatz ist sachlich richtig und ausgewogen. Besonders gut ist die Aussage, dass Maschinen Kinderarbeit schnell beendeten. Du kannst den Text so abgeben.“

Deine Aufgabe ist nicht, diese Rückmeldung zu übernehmen. Kontrolliere sie.

Prüffrage	Beobachtung
Ist das Feedback konkret?	Ja, es bezieht sich auf einzelne Aussagen.
Ist es deshalb automatisch richtig?	Nein. Konkretheit ersetzt keinen Faktencheck.
Welche Behauptungen müssen geprüft werden?	Beginn der Industrialisierung, Entwicklung der Kinderarbeit, Aussage „für alle sofort Vorteile“.
Welche Quellen eignen sich?	Schulbuch sowie mindestens eine weitere verlässliche historische Quelle.
Was zeigt der Fehler?	Eine KI kann plausibel und bestimmt formulieren und trotzdem eine falsche Rückmeldung geben.

Ein sachlich vorsichtigerer eigener Überarbeitungssatz könnte lauten: „Die Industrialisierung setzte in Großbritannien früher ein als in den deutschen Gebieten. Maschinen steigerten die Produktion, verbesserten die Lebens- und Arbeitsbedingungen aber nicht automatisch; Kinderarbeit blieb lange ein Problem.“

Entscheidend ist nicht, diesen Satz zu kopieren, sondern selbst zu begründen, welche Aussage Du nach Deiner Quellenprüfung ändern würdest.

Mini-Selbstkontrolle ohne KI

Schließe jetzt ein mögliches KI-Fenster. Erkläre in eigenen Worten:

Sprachmodell: Warum kann ein Sprachmodell eine flüssige und trotzdem falsche Rückmeldung geben?
Quellenkritik: Welche zwei Prüfschritte würdest Du bei einer unbekannten Quelle zuerst durchführen?
Eigenleistung: Woran merkst Du, dass KI Dich unterstützt hat, statt Dein Denken zu ersetzen?
Bias: Wie können einseitige Daten oder Formulierungen eine Rückmeldung verzerren?
Transfer: Welche Teile der Kontrollschleife brauchst Du auch in einem anderen Fach?

Reflexion: Was ist wirklich bei Dir geblieben?

Notiere nach der Anwendung jeweils einen kurzen Satz.

Reflexionsbereich	Deine Notiz
Verständnis	Das kann ich jetzt erklären, ohne nachzusehen: …
Erinnern	Nach fünf Minuten weiß ich noch: …
Üben	Diese geistige Tätigkeit habe ich selbst ausgeführt: …
Feedbackqualität	Diese KI-Rückmeldung war hilfreich oder problematisch, weil …
Eigenanteil	Diese Entscheidung stammt von mir: …

Transfer: Neue Situation, neue Entscheidung

In Mathematik hast Du selbst gerechnet: „25 Prozent von 60 sind 20.“ Eine KI antwortet: „Richtig gerechnet. Übernimm das Ergebnis.“

Wende die Kontrollschleife ohne weitere KI-Hilfe an. Prüfe die Rechnung mit einem eigenen Verfahren, entscheide, ob Du das Feedback annimmst oder ablehnst, und begründe Deine Entscheidung. Formuliere anschließend einen Feedbackauftrag, der Dir beim nächsten Mal einen Hinweis gibt, ohne das Ergebnis vorwegzunehmen.

Transferziel: Du sollst zeigen, dass dieselbe Strategie aus Quellenkritik, Eigenversuch, Feedbackprüfung und begründeter Entscheidung auch in einer neuen Aufgabe funktioniert.

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Du hast eine schwierige Aufgabe. Welcher Start schützt Deinen Eigenanteil am besten? (Zuerst einen eigenen Lösungsversuch machen und danach gezielt Feedback anfordern) (!Sofort eine vollständige Musterlösung erzeugen lassen) (!Nur die kürzeste KI-Antwort übernehmen) (!Die KI entscheiden lassen welche Aufgabe wichtig ist)

Eine KI nennt Dir eine angebliche Quelle. Was ist der beste nächste Schritt? (Die Quelle öffnen und prüfen ob sie die konkrete Behauptung wirklich belegt) (!Den Titel der Quelle als Beweis ansehen) (!Die Quelle ungeprüft in die Arbeit kopieren) (!Nur prüfen ob der Quellenname wissenschaftlich klingt)

Welches Feedback fördert selbstständiges Denken am stärksten? (Ein Hinweis auf die erste unklare Stelle verbunden mit einer Frage) (!Eine komplett neu geschriebene Lösung) (!Eine Bewertung ohne Begründung) (!Ein Text den Du nur noch kopieren musst)

Warum kann eine flüssige KI-Antwort trotzdem falsch sein? (Ein Sprachmodell erzeugt wahrscheinliche Textfolgen und garantiert damit keine Wahrheit) (!Flüssige Sprache ist immer ein Zeichen für geprüfte Quellen) (!Ein Sprachmodell darf keine Fehler erzeugen) (!Jede KI-Antwort stammt direkt aus einem Schulbuch)

Was ist ein sinnvolles Zeichen für möglichen Bias? (Eine Gruppe wird ohne Beleg immer mit derselben Eigenschaft beschrieben) (!Eine Rechnung wird Schritt für Schritt erklärt) (!Eine Quelle nennt ihr Veröffentlichungsdatum) (!Eine Antwort weist ausdrücklich auf Unsicherheit hin)

Eine KI lobt Deinen Geschichtstext sehr stark. Was solltest Du zusätzlich tun? (Die historischen Behauptungen mit verlässlichen Quellen prüfen) (!Das Lob als Beweis für Richtigkeit verwenden) (!Alle Quellen aus dem Text entfernen) (!Den Text sofort veröffentlichen)

Wie nutzt Du KI bei einem Rechenfehler lernförderlich? (Du bittest um einen Hinweis auf den ersten fehlerhaften Schritt und korrigierst selbst) (!Du lässt nur das Endergebnis ausgeben und übernimmst es) (!Du gibst die gesamte Aufgabe ab ohne selbst zu rechnen) (!Du lässt die KI entscheiden ob Mathematik wichtig ist)

Welche Handlung zeigt besonders deutlich Human Agency? (Du entscheidest begründet welches Feedback Du annimmst und welches Du ablehnst) (!Du überlässt jede Entscheidung dem System) (!Du kopierst automatisch jede Verbesserung) (!Du wählst immer die längste Antwort)

Wie prüfst Du ob Lernen statt bloßer Auslagerung stattgefunden hat? (Du erklärst die Kernidee später ohne KI und löst eine ähnliche Aufgabe selbst) (!Du vergleichst nur die Länge der Antworten) (!Du lässt die KI bestätigen dass Du alles verstanden hast) (!Du speicherst möglichst viele fertige Lösungen)

Du überträgst die Methode auf ein neues Fach. Was bleibt gleich? (Eigenversuch Kriterien Feedbackprüfung eigene Entscheidung und erneute Anwendung ohne KI) (!Immer denselben fertigen Text verwenden) (!Immer dieselbe Quelle verwenden) (!Die fachlichen Unterschiede ignorieren)

Memory

Eigenversuch	Eigener Lösungsweg vor dem KI-Feedback
Prompt	Auftrag an ein KI-System
Halluzination	Plausibel klingende aber falsche oder unbelegte Ausgabe
Bias	Systematische Verzerrung
Quellenkritik	Herkunft Belege und Aussagekraft prüfen
Feedback	Rückmeldung zur Verbesserung einer eigenen Arbeit
Transfer	Gelerntes auf eine neue Situation anwenden
Human Agency	Mensch setzt Ziele prüft und entscheidet

Drag and Drop

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Thema
Eigenversuch	Selbst denken
Feedbackauftrag	Hinweise anfordern
Quellencheck	Behauptungen prüfen
Überarbeitung	Selbst entscheiden
Transfer	Neu anwenden

Kreuzworträtsel

Feedback	Wie heißt eine Rückmeldung mit dem Ziel eine Arbeit zu verbessern?
Halluzination	Wie nennt man eine plausibel klingende aber falsche KI-Ausgabe häufig?
Quellenkritik	Wie heißt das Prüfen von Herkunft Belegen und Aussagekraft einer Quelle?
Bias	Welcher kurze englische Begriff bezeichnet eine systematische Verzerrung?
Transfer	Wie heißt die Anwendung des Gelernten auf eine neue Situation?
Prompt	Wie heißt der Auftrag den Du an ein KI-System gibst?

LearningApps

Lückentext

Bevor Du KI um Rückmeldung bittest, erstellst Du einen eigenen

. Ein Sprachmodell verarbeitet Text in kleinen Einheiten, die

genannt werden. Wahrscheinliche Formulierungen sind nicht automatisch

. Eine überzeugend klingende falsche KI-Ausgabe wird häufig

genannt. Eine systematische Verzerrung heißt

. Bei der

prüfst Du Herkunft, Belege und Aussagekraft einer Information. Lernförderliches Feedback gibt Dir eher einen

als eine fertige Lösung. Nach der Rückmeldung triffst Du selbst die

über Deine Überarbeitung. Ob Du etwas verstanden hast, kannst Du prüfen, indem Du es später ohne KI

. Wenn Du die Methode in einer neuen Aufgabe selbstständig anwendest, zeigst Du

.

Offene Aufgaben

Leicht

Feedback: Formuliere aus einer fertigen Lösungsanfrage einen Prompt, der nur einen kleinen Hinweis und eine Rückfrage verlangt.
Quellenkritik: Suche in einem kurzen Sachtext drei Behauptungen, die Du vor einer Veröffentlichung überprüfen würdest, und erkläre warum.
Eigenleistung: Markiere an einer eigenen Schulaufgabe, welche Teile Du ohne Hilfe erstellt hast und wo Du Rückmeldung genutzt hast.
Medienanalyse: Wähle ein Online-Bild und notiere, welche Angaben zu Quelle, Datum und Kontext Du vor einer Nutzung prüfen würdest.

Standard

Deutsch: Schreibe einen eigenen Absatz, lasse nur Unklarheiten markieren und entscheide anschließend begründet, welche Rückmeldung Du übernimmst.
Mathematik: Löse eine mehrschrittige Aufgabe selbst, konstruiere absichtlich einen kleinen Fehler und formuliere einen Prompt, der nur den ersten fehlerhaften Schritt finden soll.
Geschichte: Prüfe drei Tatsachenbehauptungen aus einem KI-Feedback mit Schulbuch und einer zweiten verlässlichen Quelle und dokumentiere Annahme oder Ablehnung.
Bias: Entwickle zwei unterschiedlich formulierte Prompts zum selben Thema und untersuche, ob Perspektiven oder Bewertungen einseitig werden.

Schwer

Informatik: Zeichne ein eigenes Ablaufdiagramm von Prompt über Token und Kontext bis zur Ausgabe und markiere drei Stellen, an denen Fehler oder Verzerrungen entstehen können.
Ethik: Beurteile einen Fall, in dem KI-Feedback eine Person oder Gruppe stereotyp beschreibt, und entwickle faire Prüfkriterien für eine bessere Rückmeldung.
Gemeinschaftskunde: Vergleiche zwei gegensätzliche Positionen zu einem politischen Thema, trenne Fakten von Bewertungen und begründe, welche Quellen Du zur Kontrolle heranziehen würdest.
Transfer: Erfinde eine neue Schulsituation aus einem Fach Deiner Wahl, in der KI-Feedback zugleich hilfreich und riskant sein kann, und entwickle einen kontrollierten Arbeitsablauf mit begründeter Endentscheidung.

Lernkontrolle

Feedbackqualität: Du erhältst zwei Rückmeldungen zur selben Schülerlösung. Begründe anhand von mindestens vier Kriterien, welche Rückmeldung lernförderlicher ist und an welcher Stelle auch die bessere Rückmeldung noch geprüft werden muss.
Quellenkritik: Eine KI nennt eine Quelle, die seriös klingt, aber die konkrete Aussage nicht enthält. Erkläre, warum die bloße Existenz der Quelle nicht genügt, und beschreibe Deinen Prüfweg.
Bias und Fairness: Analysiere eine Rückmeldung, die bestimmte Gruppen pauschal beschreibt. Erkläre, wie Daten, Prompt oder Bewertungskriterien die Verzerrung verursacht haben könnten und wie Du fairer prüfen würdest.
Eigenleistung und Lernen: Vergleiche zwei Lernwege – fertige KI-Lösung übernehmen oder eigener Versuch plus kontrolliertes Feedback. Beurteile die Wege in Bezug auf Verständnis, Erinnern, Übung und Eigenanteil.
Technisches Verständnis: Erkläre, warum die Wahrscheinlichkeit des nächsten Tokens nicht mit der Wahrscheinlichkeit verwechselt werden darf, dass eine Aussage wahr ist. Nutze ein eigenes Beispiel.
Transfer: Übertrage die Kontrollschleife auf eine neue Aufgabe, in der Du bislang keine KI verwendet hast. Begründe, an welcher Stelle KI helfen darf und an welcher Stelle Du bewusst ohne KI arbeitest.

Lernnachweis

Für einen Lernnachweis zu diesem Thema ist wichtig, dass Du nicht nur Begriffe nennen kannst, sondern Dein Vorgehen sichtbar und begründet machst. Dazu gehören ein eigener Ausgangsentwurf oder Lösungsweg, ein begrenzter Feedbackauftrag, eine dokumentierte Prüfung von mindestens einer KI-Aussage, eine begründete Entscheidung über Annahme oder Ablehnung des Feedbacks, eine selbstständige Überarbeitung, eine kurze Reflexion zu Verständnis, Erinnern, Üben, Feedbackqualität und Eigenanteil sowie eine Transferaufgabe ohne vorgegebene KI-Lösung.

Im Lernnachweis sollte außerdem erkennbar sein, dass Du Quellen kritisch prüfst, mögliche Verzerrungen benennen kannst, private oder vertrauliche Daten schützt, KI-Unterstützung transparent machst und die Verantwortung für die endgültige Lösung selbst übernimmst.

OERs zum Thema

Offene oder frei zugängliche Ressource	Nutzen für den Kurs
Generatives KI-Modell	Hintergrund zu generativen Modellen
Halluzination bei KI	Vertiefung zu plausibel klingenden Fehlern
KI-Campus: KI in unserem Alltag	Erklärfilm und Unterrichtsmaterial mit offener Lizenz
Landeszentrale für politische Bildung NRW: KI in der Schule	Kurzer Film zur Frage ob KI beim Lernen unterstützt oder Denken ersetzt
Planet Schule: Feedback geben	Frei nutzbares Material zu konstruktivem Feedback

Mediennachweise

Medium	Herkunft und Lizenzhinweis
	Wikimedia Commons, CC0
	Wikimedia Commons, CC BY-SA 3.0
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