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Dieses Quiz als Battle spielen: Informatik, Klasse 11-13, G-Niveau

KI und Bildung - Baden-Württemberg

Künstliche Intelligenz verändert Lernen, Lehren und Prüfen. In Baden-Württemberg wird deshalb nicht nur darüber gesprochen, wie KI-Werkzeuge eingesetzt werden können, sondern auch darüber, welche Kompetenzen Lernende brauchen, wo rechtliche und didaktische Grenzen liegen und wie Schule und Hochschule eine verantwortungsvolle Nutzung gestalten können. Dieser aiMOOC richtet sich an Lernende ab etwa Klasse 8 bis zur Kursstufe sowie an Studierende. Die Grundideen werden verständlich erklärt; weiterführende Abschnitte gehen stärker auf wissenschaftliches Arbeiten, Prüfungskultur und Hochschullehre ein.

Einleitung

Vielleicht hast Du schon einmal eine KI gebeten, einen Text zu erklären, Lernfragen zu erstellen, eine Gliederung vorzuschlagen oder Programmcode zu verbessern. Solche Anwendungen können beim Lernen nützlich sein. Sie können aber auch überzeugend klingende Fehler produzieren, Quellen erfinden, Vorurteile aus Daten übernehmen oder dazu verleiten, Denkprozesse einfach abzugeben.

Deshalb lautet die zentrale Frage dieses aiMOOCs nicht: „Ist KI gut oder schlecht?“ Spannender ist: Wann hilft KI beim Lernen, wann schadet sie, und welche Regeln machen ihren Einsatz sinnvoll?

In Baden-Württemberg ist diese Frage besonders aktuell. Das Land hat das Pflichtfach Informatik und Medienbildung eingeführt, in dem unter anderem Algorithmen, Funktionsweisen von KI und der reflektierte Umgang mit digitalen Medien behandelt werden. Das ZSL betreibt ein KI-Zentrum Schule und unterstützt Schulen mit Fortbildungen und Materialien. Über die Digitale Bildungsplattform SCHULE@BW stehen außerdem KI-Angebote wie F13 und AIS.chat zur Verfügung. Hochschulen des Landes erproben ebenfalls KI-gestützte Lehr- und Lernformen und entwickeln Regeln für einen transparenten und wissenschaftlich verantwortlichen Einsatz.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz bezeichnet Computersysteme, die Aufgaben bearbeiten, für die Menschen typischerweise Fähigkeiten wie Erkennen, Schlussfolgern, Sprachverarbeitung oder Planen einsetzen. Viele heutige KI-Systeme beruhen auf maschinellem Lernen. Dabei werden Modelle anhand großer Datenmengen so angepasst, dass sie Muster erkennen und auf neue Eingaben reagieren können.

Bei generativer KI geht es nicht nur um das Erkennen oder Sortieren von Informationen. Solche Systeme erzeugen neue Inhalte, zum Beispiel Texte, Bilder, Audio, Video oder Programmcode. Ein Sprachmodell berechnet dabei vereinfacht gesagt, welche sprachlichen Elemente in einem gegebenen Zusammenhang wahrscheinlich aufeinander folgen. Es besitzt deshalb nicht automatisch menschliches Verständnis, Bewusstsein oder verlässliches Wissen.

Das Bild zeigt vereinfacht den Aufbau eines künstlichen neuronalen Netzes. Eingaben werden über miteinander verbundene Recheneinheiten verarbeitet. Beim Training werden viele interne Gewichtungen verändert, damit das Modell für bestimmte Aufgaben bessere Ergebnisse liefert.

Beim überwachten Lernen erhält ein System Trainingsbeispiele mit bekannten Zielwerten. Andere Lernverfahren arbeiten ohne solche vorgegebenen Lösungen oder nutzen Rückmeldungen, um Verhalten schrittweise zu verbessern. Für Dich als Lernende oder Lernender ist wichtig: Eine KI-Antwort ist das Ergebnis eines technischen Modells und keine Garantie für Wahrheit.

Generative und unterscheidende Systeme

Ein unterscheidendes Modell kann zum Beispiel entscheiden, ob ein Bild eher eine Katze oder einen Hund zeigt. Ein generatives Modell kann dagegen aus einer Texteingabe ein neues Bild erzeugen. In realen KI-Anwendungen werden unterschiedliche Verfahren kombiniert.

Diese Unterscheidung hilft Dir auch beim Lernen: Ein System, das Texte generiert, kann sehr flüssig formulieren, ohne jede Aussage geprüft zu haben. Gute Sprache ist deshalb kein Beweis für sachliche Richtigkeit.

KI und Schule in Baden-Württemberg

Seit dem Schuljahr 2025/2026 wächst das neue Pflichtfach Informatik und Medienbildung an den allgemein bildenden Schulen Baden-Württembergs auf. Es beginnt in den Klassen 5 und 6 und soll je nach Bildungsgang bis Klasse 9, 10 oder 11 durchgängig verankert werden. Im Gymnasium wird es bis Klasse 11 unterrichtet. Medienbildung und Informatik werden dabei bewusst verbunden: Wer digitale Medien beurteilen will, sollte auch Grundideen von Algorithmen, Daten und KI verstehen.

Für die Klassen 8 bis 13 bedeutet das: KI ist nicht nur ein Werkzeug, das gelegentlich im Unterricht verwendet wird. Sie ist zugleich ein Lerngegenstand. Du sollst also sowohl mit KI als auch über KI lernen.

Das baden-württembergische Kultusministerium betont, dass KI im Unterricht zur Förderung und Unterstützung individueller Lernwege eingesetzt werden kann. Gleichzeitig bleibt die Verantwortung bei Menschen. KI-Systeme dürfen beispielsweise nicht eigenständig Noten vergeben oder andere wesentliche schulische Entscheidungen treffen. Datenschutz muss auch beim KI-Einsatz eingehalten werden.

Das ZSL unterstützt Schulen über das KI-Zentrum Schule. Mit dem Netzwerk Zukunftsschulen KI sollen Schulen voneinander lernen und Beispiele für einen pädagogisch sinnvollen, kritisch-reflektierten, rechtssicheren und lernförderlichen KI-Einsatz weiterentwickeln.

F13 und AIS.chat

Mit F13 steht Lehrkräften, die SCHULE@BW nutzen, eine landeseigene KI-Assistenz zur Verfügung. AIS.chat wurde für den schulischen Einsatz entwickelt und ist seit Oktober 2025 über SCHULE@BW verfügbar. Lehrkräfte können damit beispielsweise Lernszenarien oder Dialogpartner vorbereiten und KI-gestützte Lernprozesse begleiten.

Für Dich ist dabei entscheidend: Auch ein für den Bildungsbereich bereitgestelltes System ersetzt nicht die eigene Prüfung von Ergebnissen. Fachwissen, Quellenkritik und Rückfragen bleiben notwendig.

KI im Studium in Baden-Württemberg

An Hochschulen verändert KI unter anderem Recherche, Schreiben, Programmieren, Datenanalyse, Sprachlernen und Prüfungsgestaltung. Baden-Württemberg hat in den vergangenen Jahren verschiedene Hochschulprojekte und Vernetzungsangebote gefördert. Beim Projekt bwGPT wurden im Wintersemester 2024/2025 an 15 Hochschulen zwei Zugangswege zu generativer KI erprobt; das Projekt wurde im Mai 2025 abgeschlossen. Das Hochschulnetzwerk Digitalisierung der Lehre Baden-Württemberg bündelt Fortbildungen, Materialien und Austausch zu KI in der Hochschullehre.

Wichtig ist: Es gibt nicht eine einzige KI-Regel für jedes Studium in Baden-Württemberg. Prüfungsordnungen, Lehrveranstaltungen und Fachkulturen können sich unterscheiden. Entscheidend sind deshalb immer die aktuellen Regeln Deiner Hochschule und der jeweiligen Lehrveranstaltung.

Die Universität Tübingen formuliert beispielsweise drei Leitideen für den Umgang mit generativer KI: kritisch-reflexiv, transparent und verantwortungsvoll. Wer KI beim wissenschaftlichen Arbeiten nutzt, bleibt selbst dafür verantwortlich, Quellen zu prüfen, Plagiate zu vermeiden, sensible Daten zu schützen und den erlaubten KI-Einsatz nachvollziehbar zu dokumentieren.

Chancen von KI für das Lernen

KI kann Lernen dann verbessern, wenn sie einen eigenen Denkprozess unterstützt statt ersetzt. Besonders hilfreich sind Anwendungen, bei denen Du aktiv bleibst, Rückfragen stellst, Ergebnisse vergleichst und Fehler suchst.

Individuelles Lernen: Du kannst Erklärungen auf unterschiedlichem Niveau anfordern, zusätzliche Beispiele erzeugen oder Aufgaben an Deinen Lernstand anpassen lassen.
Formatives Feedback: Eine KI kann Hinweise zu Struktur, Verständlichkeit oder Argumentation geben, bevor eine Aufgabe abgegeben wird.
Sprachförderung: Texte lassen sich sprachlich vereinfachen, Fachbegriffe erklären oder Übungsdialoge in Fremdsprachen simulieren.
Kreatives Lernen: KI kann beim Brainstorming, beim Entwerfen von Szenarien oder beim Variieren eigener Ideen unterstützen.
Barrierefreiheit: Sprach-, Text- und Assistenzfunktionen können Zugänge zu Lernmaterialien erleichtern.
Programmieren: KI kann Code erklären, Fehlermeldungen deuten und Testfälle vorschlagen, wenn Du die Lösungen selbst nachvollziehst.
Wissenschaftliches Arbeiten: Im Studium kann KI beim Strukturieren von Fragen, beim Erklären von Methoden oder beim sprachlichen Überarbeiten helfen, sofern Quellen und Regeln beachtet werden.

Eine gute Leitfrage lautet: „Welche Denkleistung bleibt bei mir?“ Wenn Du nach einer KI-Unterstützung mehr verstanden hast, bessere Fragen stellen kannst und das Ergebnis selbst erklären kannst, spricht das eher für einen lernförderlichen Einsatz.

Grenzen und Risiken

Halluzinationen und Quellenprobleme

Generative KI kann falsche Aussagen erzeugen, die sprachlich überzeugend wirken. Besonders problematisch ist es, wenn Literaturangaben, Zitate, Zahlen oder Links erfunden werden. Diese Fehler werden häufig als Halluzinationen bezeichnet.

Deshalb gilt: Nutze eine KI-Ausgabe nicht automatisch als Quelle. Prüfe wichtige Aussagen anhand geeigneter Originalquellen, Fachliteratur, Schulbücher, wissenschaftlicher Datenbanken oder seriöser Institutionen.

Bias und Fairness

Trainingsdaten enthalten gesellschaftliche Muster und Ungleichheiten. KI-Systeme können solche Verzerrungen, den sogenannten Bias, übernehmen oder verstärken. Das kann etwa Sprache, Rollenbilder, kulturelle Perspektiven oder Bewertungen betreffen. Kritische Medienbildung fragt deshalb nicht nur was ein System antwortet, sondern auch welche Perspektiven fehlen und wem ein Ergebnis nützt oder schadet.

Datenschutz

Persönliche oder besonders sensible Daten gehören nicht unbedacht in ein KI-System. Im schulischen Bereich Baden-Württembergs gelten hierfür konkrete rechtliche Vorgaben. Das Kultusministerium weist darauf hin, dass besonders geschützte personenbezogene Daten nach Artikel 9 der Datenschutz-Grundverordnung nicht in schulischen KI-Anwendungen verarbeitet werden dürfen.

Auch im Studium solltest Du keine vertraulichen Forschungsdaten, unveröffentlichten Arbeiten anderer Personen, Patientendaten oder personenbezogenen Datensätze in externe KI-Dienste eingeben, wenn dafür keine rechtliche und institutionelle Grundlage besteht.

Urheberrecht und wissenschaftliche Integrität

KI erzeugt Inhalte auf Grundlage gelernter Muster. Daraus entstehen Fragen nach Urheberrecht, Trainingsdaten, Kennzeichnung und zulässiger Weiterverwendung. Im Studium kommt die gute wissenschaftliche Praxis hinzu: Du musst nachvollziehbar arbeiten, Quellen selbst prüfen und fremde Gedanken korrekt kennzeichnen. Wenn KI-Nutzung dokumentiert werden muss, reicht es nicht aus, die Verantwortung an das System abzugeben.

Abhängigkeit und Verlust von Lerngelegenheiten

Wenn eine KI jede Hausaufgabe sofort löst, kann kurzfristig Zeit gespart werden. Langfristig fehlt aber möglicherweise die Übung, die Du für Prüfungen, Studium, Beruf und selbstständiges Denken brauchst. Gerade beim Schreiben, Rechnen, Programmieren oder Argumentieren ist der Weg zur Lösung ein wesentlicher Teil des Lernens.

Desinformation und Deepfakes

Generative KI kann realistisch wirkende Bilder, Stimmen und Videos erzeugen. Dadurch steigen die Anforderungen an Informationskompetenz, Quellenkritik und Medienkompetenz. Ein einzelnes Bild oder Video ist nicht automatisch ein Beleg dafür, dass ein Ereignis wirklich stattgefunden hat.

Kennzeichnungen können helfen, KI-generierte Inhalte sichtbar zu machen. Sie ersetzen aber keine Quellenprüfung.

Medienbildung und KI-Kompetenz

Medienbildung bedeutet mehr als Geräte bedienen zu können. Du sollst Medien verstehen, analysieren, gestalten, verantwortungsvoll nutzen und ihre gesellschaftliche Wirkung beurteilen. Bei KI kommen technische, ethische und rechtliche Fragen hinzu.

Eine sinnvolle KI-Kompetenz umfasst mindestens fünf Bereiche:

Technisches Verständnis: Du kennst Grundideen von Daten, Training, Modellen und Wahrscheinlichkeiten.
Anwendungskompetenz: Du formulierst klare Arbeitsaufträge und kannst Ergebnisse sinnvoll weiterbearbeiten.
Kritische Bewertung: Du erkennst Unsicherheiten, mögliche Halluzinationen, Bias und fehlende Perspektiven.
Recht und Ethik: Du beachtest Datenschutz, Urheberrecht, Transparenz und Fairness.
Selbststeuerung: Du entscheidest bewusst, wann KI beim Lernen nützt und wann Du ohne KI arbeiten solltest.

Neue Lernformen mit KI

KI als sokratischer Lernpartner

Statt nach einer fertigen Lösung zu fragen, kannst Du die KI anweisen, nur Rückfragen zu stellen. Dadurch entsteht ein Dialog, in dem Du eigene Ideen entwickeln musst. Beispiel: „Stelle mir nacheinander Fragen, mit denen ich selbst erklären kann, warum Photosynthese für ein Ökosystem wichtig ist. Gib die Lösung nicht vor.“

Lernschleifen mit Feedback

Du entwirfst zuerst selbst eine Lösung, holst anschließend KI-Feedback ein, prüfst dieses und überarbeitest Deine Arbeit. Danach begründest Du, welche Vorschläge Du übernommen oder verworfen hast. So wird der Prozess sichtbar und bewertbar.

Rollen- und Simulationslernen

Ein Chatbot kann eine historische Rolle, eine Kundin, einen Patientenfall, eine wissenschaftliche Gegenposition oder eine fiktive Prüfungssituation simulieren. Solche Szenarien sind besonders lernwirksam, wenn die zugrunde liegenden Informationen vorgegeben und die Antworten anschließend fachlich kontrolliert werden.

Adaptive Übungsräume

Aufgaben können in mehreren Schwierigkeitsstufen erzeugt werden. Nach einer falschen Antwort erhältst Du zunächst einen Hinweis und erst später eine vollständige Erklärung. Dadurch kann Lernen stärker individualisiert werden.

Projektbasiertes Lernen

KI eignet sich als Werkzeug in längeren Projekten: Fragestellung entwickeln, Material sammeln, Daten strukturieren, Prototypen entwerfen, Ergebnisse visualisieren und die eigene Nutzung dokumentieren. Entscheidend ist, dass die Projektgruppe selbst Entscheidungen trifft und Ergebnisse verantwortet.

Forschendes Lernen im Studium

Studierende können verschiedene KI-Systeme anhand derselben Fachfrage vergleichen, Fehlerquoten dokumentieren, Promptvarianten untersuchen oder Bias experimentell analysieren. KI wird dann nicht nur benutzt, sondern selbst zum Forschungsgegenstand.

Eine Lernstrategie für den verantwortungsvollen KI-Einsatz

Nutze bei wichtigen Aufgaben den Fünf-Schritte-Check:

Ziel klären: Was willst Du wirklich lernen oder herausfinden?
Eigenen Start machen: Notiere zuerst Dein Vorwissen, Deine Vermutung oder einen ersten Lösungsweg.
KI gezielt einsetzen: Bitte um Erklärung, Gegenargumente, Beispiele oder Feedback statt nur um eine fertige Lösung.
Prüfen: Kontrolliere Fakten, Quellen, Rechenwege und Perspektiven.
Dokumentieren und reflektieren: Halte fest, wie KI eingesetzt wurde und was Du selbst verändert oder gelernt hast.

Diese Strategie ist sowohl für eine Erörterung in Klasse 9 als auch für eine Seminararbeit im Studium geeignet. Die konkreten Regeln unterscheiden sich, das Grundprinzip bleibt gleich: KI unterstützt – Du verantwortest.

Prüfungskultur

Generative KI stellt klassische Aufgabenformate vor neue Fragen. Wenn eine Hausaufgabe vollständig von einem Sprachmodell erzeugt werden kann, zeigt das Ergebnis möglicherweise weniger zuverlässig, was eine Person selbst beherrscht. Deshalb gewinnen prozessorientierte Prüfungen, Gespräche, Präsentationen, praktische Anwendungen, Reflexionen und Verteidigungen eigener Entscheidungen an Bedeutung.

Das bedeutet nicht, dass jede Prüfung künftig mit KI stattfindet. Es bedeutet vielmehr, dass Lehrende klar festlegen müssen, welche Hilfsmittel erlaubt sind und welche Kompetenz tatsächlich geprüft werden soll.

Für Dich in der Schule: Frage bei unklaren Aufgaben nach, ob und wie KI verwendet werden darf. Dokumentiere ihren Einsatz, wenn dies verlangt wird.

Für Dich im Studium: Prüfe Prüfungsordnung, Modulvorgaben und Hinweise der Lehrveranstaltung. Transparenz über die Nutzung ersetzt nicht die eigene wissenschaftliche Verantwortung.

Chancen und Grenzen im Vergleich

Bereich	Chance	Grenze oder Risiko	Lernförderliche Reaktion
Erklären	individuelle Beispiele und verschiedene Niveaus	überzeugend formulierte Fehler	mit Fachquellen gegenprüfen
Schreiben	Feedback, Strukturierung, Sprachhilfe	Verlust eigener Schreibpraxis	zuerst selbst entwerfen und Änderungen begründen
Recherche	Suchbegriffe und Perspektiven finden	erfundene Quellen	Originalquellen selbst öffnen und prüfen
Programmieren	Code erklären und Fehler suchen	unpassender oder unsicherer Code	testen, verstehen und dokumentieren
Prüfungsvorbereitung	adaptive Fragen und Simulationen	Scheinsicherheit durch zu leichte Aufgaben	Schwierigkeitsgrad steigern und Transferaufgaben verlangen
Kreativität	Varianten und Impulse	Vereinheitlichung oder Übernahme fremder Muster	eigene Auswahl, Bearbeitung und Begründung

Baden-Württemberg: Institutionen und Angebote

Für Schule und Studium gibt es im Land mehrere wichtige Anlaufstellen. Das Kultusministerium Baden-Württemberg beschreibt rechtliche Rahmenbedingungen und Angebote zum KI-Einsatz im Unterricht. Das ZSL bündelt Fortbildungen und Aktivitäten im KI-Zentrum Schule. Das Landesmedienzentrum Baden-Württemberg stellt Lernideen und Materialien zur Medienbildung bereit. Für Hochschulen vernetzen das Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst und das Hochschulnetzwerk Digitalisierung der Lehre Baden-Württemberg Akteurinnen und Akteure rund um KI in Studium und Lehre.

Weiterführende, bei Erstellung dieses aiMOOCs geprüfte Seiten:

Fazit

KI kann Erklärungen personalisieren, Feedback beschleunigen, Barrieren abbauen, kreative Lernwege eröffnen und neue Formen des Forschens ermöglichen. Gleichzeitig kann sie Fehler, Desinformation, Bias, Datenschutzprobleme und Abhängigkeiten erzeugen. Für Schule und Studium in Baden-Württemberg ist deshalb nicht die bloße Bedienung eines Chatbots entscheidend, sondern eine Verbindung aus Fachwissen, Medienbildung, KI-Kompetenz, Quellenkritik und Verantwortung.

Die wichtigste Fähigkeit bleibt menschlich: Du musst entscheiden können, wann Du einer Antwort vertraust, wann Du nachprüfst, wann Du widersprichst und wann Du bewusst ohne KI arbeitest.

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Welche Aussage beschreibt einen lernförderlichen KI-Einsatz am besten? (KI unterstützt einen eigenen Denk- und Prüfprozess) (!KI übernimmt jede Aufgabe vollständig) (!KI ersetzt Fachwissen) (!KI-Antworten gelten ohne Prüfung als Quelle)

Welche Rolle spielt KI im neuen Fach Informatik und Medienbildung in Baden-Württemberg? (KI wird als technisches und medienbildnerisches Thema behandelt) (!KI darf dort nicht thematisiert werden) (!KI ersetzt das Fach Informatik) (!KI ist nur ein Thema für Hochschulen)

Was ist eine Halluzination bei generativer KI? (Eine plausibel klingende aber falsche oder erfundene Ausgabe) (!Eine sichere Verschlüsselung) (!Eine Form des Präsenzunterrichts) (!Eine gesetzlich vorgeschriebene Quellenangabe)

Was solltest Du mit einer von KI genannten wissenschaftlichen Quelle tun? (Die Quelle selbst auffinden und inhaltlich prüfen) (!Sie ungeprüft übernehmen) (!Nur den Titel lesen) (!Die Quelle automatisch als Primärquelle behandeln)

Wer trägt in der Schule die Verantwortung für die abschließende Leistungsbewertung? (Die Lehrkraft) (!Der Chatbot) (!Das Sprachmodell) (!Ein automatischer Notenalgorithmus)

Was bedeutet Bias bei KI-Systemen? (Eine systematische Verzerrung in Daten oder Ergebnissen) (!Eine besonders schnelle Internetverbindung) (!Eine eindeutige Garantie für Neutralität) (!Eine Methode zur Quellenangabe)

Welche Nutzung unterstützt wissenschaftliches Arbeiten am ehesten? (KI-Ideen prüfen transparent dokumentieren und Quellen selbst kontrollieren) (!Erfundene Literaturangaben übernehmen) (!Eine komplette Arbeit ohne Kennzeichnung erzeugen lassen) (!Prüfungsregeln ignorieren)

Was ist ein Vorteil adaptiver Lernangebote? (Sie können Aufgaben an Lernstand und Bedarf anpassen) (!Sie machen jede Prüfung überflüssig) (!Sie garantieren immer richtige KI-Antworten) (!Sie ersetzen jede Lehrkraft)

Warum ist Medienbildung bei Deepfakes wichtig? (Weil digitale Inhalte kritisch auf Herkunft und Glaubwürdigkeit geprüft werden müssen) (!Weil jedes Video automatisch echt ist) (!Weil Deepfakes nur in Computerspielen vorkommen) (!Weil Quellenprüfung bei Bildern unnötig ist)

Welche Leitidee passt zu einem verantwortungsvollen KI-Einsatz im Studium? (Kritisch transparent und eigenverantwortlich arbeiten) (!Alle KI-Ausgaben als eigenes Wissen ausgeben) (!Vertrauliche Daten grundsätzlich hochladen) (!Nur noch mit KI lernen)

Memory

Halluzination	erfundene oder nicht belegte KI-Aussage
Prompt	Arbeitsauftrag an ein KI-System
Bias	systematische Verzerrung
Medienkompetenz	Medien kritisch und verantwortlich nutzen
Quellenprüfung	Aussagen mit zuverlässigen Belegen kontrollieren
Adaptives Lernen	Lernangebote an den Lernstand anpassen

Drag and Drop

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Thema
Eigenleistung	zuerst selbst denken oder entwerfen
Prompten	eine gezielte Eingabe formulieren
Prüfen	Fakten und Quellen kontrollieren
Überarbeiten	Ergebnisse fachlich verbessern
Reflektieren	den KI-Einsatz und den eigenen Lerngewinn beurteilen

Kreuzworträtsel

Halluzination	Wie heißt eine erfundene oder sachlich falsche KI-Ausgabe, die überzeugend wirken kann?
Bias	Wie heißt eine systematische Verzerrung in Daten oder Ergebnissen?
Datenschutz	Welcher Begriff bezeichnet den Schutz personenbezogener Informationen?
Prompt	Wie heißt eine Eingabe oder Arbeitsanweisung an ein generatives KI-System?
Transparenz	Welches Prinzip verlangt, den KI-Einsatz nachvollziehbar offenzulegen?
Medienkompetenz	Welche Fähigkeit hilft, digitale Inhalte kritisch und verantwortungsvoll zu beurteilen?

LearningApps

Lückentext

In Baden-Württemberg wächst seit dem Schuljahr 2025/2026 das Pflichtfach

auf. Generative KI kann Texte, Bilder, Audio oder Programmcode

. Eine überzeugend formulierte, aber falsche KI-Ausgabe wird häufig als

bezeichnet. Vor der Übernahme wichtiger Aussagen solltest Du geeignete

prüfen. Systematische Verzerrungen in Daten oder Ergebnissen werden als

bezeichnet. Beim schulischen KI-Einsatz muss der

beachtet werden. Die abschließende Bewertung schulischer Leistungen bleibt bei der

. Im Studium kann die transparente Dokumentation des KI-Einsatzes Teil guter

sein. Adaptive Lernangebote können Übungen an den individuellen

anpassen. Lernförderlich wird KI besonders dann eingesetzt, wenn sie einen eigenen Denkprozess

.

Offene Aufgaben

Leicht

KI-Tagebuch: Dokumentiere eine Woche lang drei Situationen, in denen Du KI zum Lernen nutzt oder bewusst nicht nutzt. Begründe jeweils Deine Entscheidung.
Quellencheck: Lass Dir von einer KI drei überprüfbare Aussagen zu einem Unterrichtsthema geben und kontrolliere jede Aussage mit einer geeigneten Quelle.
Promptvergleich: Formuliere zu derselben Lernfrage drei unterschiedlich genaue Prompts. Vergleiche die Antworten und erkläre, welche Formulierung am hilfreichsten war.
Medienanalyse: Suche ein Beispiel für einen KI-generierten Inhalt und entwickle fünf Fragen, mit denen Du seine Herkunft und Glaubwürdigkeit prüfen würdest.

Standard

Lernassistent: Entwirf einen Prompt, der eine KI zu einem fragenden Lerncoach macht, der keine fertigen Lösungen verrät. Teste ihn mit einem Fachthema und werte den Lernprozess aus.
Deepfake-Analyse: Untersuche an einem öffentlich dokumentierten Beispiel, welche Hinweise bei der Überprüfung eines möglichen Deepfakes helfen. Erstelle dazu ein Informationsplakat.
Interview: Befrage eine Lehrkraft, eine studierende Person oder eine Hochschullehrperson dazu, wie KI Lernen und Prüfungen verändert. Fasse Gemeinsamkeiten und Unterschiede zusammen.
Lernprodukt: Erstelle ein eigenes Erklärvideo, einen Podcast oder eine Infografik zum Thema „KI unterstützt – Du verantwortest“ und dokumentiere jeden KI-Einsatz.

Schwer

Prüfungskultur: Entwickle für ein Schul- oder Hochschulfach eine Prüfungsaufgabe, bei der KI erlaubt ist, aber eigenständiges Denken trotzdem sichtbar und bewertbar bleibt.
Datenschutz: Vergleiche zwei typische KI-Nutzungsszenarien und entwickle Regeln dafür, welche Daten eingegeben werden dürfen und welche nicht. Begründe Deine Regeln.
Forschungsprojekt: Stelle mehreren KI-Systemen dieselbe fachliche Frage, entwickle Kriterien zur Bewertung der Antworten und untersuche Unterschiede bei Fehlern, Quellen und Perspektiven.
Schulkonzept: Entwirf in einer Gruppe ein kurzes KI-Nutzungskonzept für eine Schule oder einen Studiengang mit Regeln zu Lernen, Datenschutz, Transparenz, Prüfungen und Fortbildung.

Lernkontrolle

Transfer - Lernstrategie: Eine Schülerin lässt sich jeden Aufsatz vollständig von einer KI schreiben und liest ihn anschließend einmal durch. Analysiere, welche Lerngelegenheiten verloren gehen, und entwickle eine lernförderlichere Vorgehensweise.
Transfer - Quellenkritik: Eine KI nennt für eine Seminararbeit eine Studie, die sehr passend klingt, aber nicht auffindbar ist. Beschreibe ein sinnvolles Vorgehen und begründe jeden Schritt.
Transfer - Fairness: Ein KI-System schlägt für bestimmte Personengruppen wiederholt unterschiedliche Berufswege vor. Entwickle Hypothesen für die Ursache und ein Verfahren, mit dem der mögliche Bias untersucht werden kann.
Transfer - Prüfung: Entwirf ein Prüfungsformat, das KI-Nutzung erlaubt und trotzdem erkennen lässt, ob die geprüfte Person das Thema verstanden hat.
Transfer - Datenschutz: Entscheide für drei selbst gewählte Lernfälle, welche Informationen an ein KI-System übermittelt werden könnten und welche nicht. Begründe Deine Entscheidungen anhand des Schutzbedarfs der Daten.
Transfer - Baden-Württemberg: Vergleiche die Aufgaben von Schule, ZSL, Landesmedienzentrum und Hochschule bei der Entwicklung von KI-Kompetenz. Zeige, warum technische Ausstattung allein nicht ausreicht.

Lernnachweis

Für einen überzeugenden Lernnachweis zu diesem Thema solltest Du zeigen, dass Du nicht nur Begriffe kennst, sondern KI-Anwendungen selbstständig beurteilen und verantwortungsvoll einsetzen kannst.

KI-Grundverständnis: Erkläre in eigenen Worten, warum ein Sprachmodell plausibel formulieren kann, ohne jede Aussage sicher zu wissen.
Quellenkompetenz: Weise nach, dass Du wichtige KI-Aussagen durch geeignete Quellen überprüfen kannst.
Medienkompetenz: Analysiere mindestens ein Beispiel zu Desinformation, Deepfake oder algorithmischer Verzerrung.
Reflexion: Dokumentiere einen KI-gestützten Lernprozess und kennzeichne klar, welche Entscheidungen und Leistungen von Dir stammen.
Recht und Verantwortung: Erläutere, warum Datenschutz, Transparenz und menschliche Letztverantwortung für Bildung wichtig sind.
Transfer: Entwickle ein eigenes Lern- oder Prüfungsszenario, in dem KI einen klaren didaktischen Mehrwert hat, ohne die Eigenleistung zu ersetzen.

OERs zum Thema

Ergänzend sind die Wikipedia-Artikel Künstliche Intelligenz in der Hochschullehre, KI-Kompetenz, Medienkompetenz, Maschinelles Lernen und Generative Künstliche Intelligenz sinnvoll.

Verknüpfte Lernbereiche

KI und Bildung - Baden-Württemberg

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