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

KI-Agenten und automatisierte Abläufe verstehen

KI-Agenten und automatisierte Abläufe begegnen Dir nicht nur in Unternehmen oder Forschung, sondern zunehmend auch in Lernplattformen, Suchsystemen, Apps, Robotik und digitalen Assistenten. Entscheidend ist nicht, ob ein System „cool“ oder „intelligent“ wirkt, sondern was es selbstständig tun darf, welche Werkzeuge es nutzt, wie es Entscheidungen vorbereitet und wo ein Mensch kontrolliert.

Dieser aiMOOC richtet sich vor allem an Klasse 8 und ist für etwa 45 bis 90 Minuten ausgelegt. Du lernst, Automatisierung, Künstliche Intelligenz, KI-Agenten, Workflows, Algorithmen, Quellenkritik, Datenschutz, Fairness und Mensch-Computer-Interaktion miteinander zu verbinden. Dabei geht es nicht darum, der KI möglichst viel Arbeit zu überlassen. Du sollst vielmehr lernen, Aufgaben sinnvoll zu teilen, Werkzeuge passend auszuwählen, Risiken zu erkennen und die Kontrolle zu behalten.

Die Grafik „GenAI Agent.png“ auf Wikimedia Commons zeigt beispielhaft, dass ein generativer KI-Agent neben einem Sprachmodell auch Daten, Werkzeuge und weitere Modelle einbinden kann. Solche Bausteine machen aus einer einzelnen Antwort einen mehrstufigen Ablauf.

Einleitung

Stell Dir vor, Deine Klasse plant einen Projekttag. Ein gewöhnlicher Chatbot beantwortet vielleicht die Frage: „Welche Ziele wären interessant?“ Ein stärker automatisiertes System könnte dagegen mehrere Schritte nacheinander ausführen: Kriterien aufnehmen, Informationen suchen, Kosten berechnen, Ergebnisse vergleichen, einen Entwurf für eine Nachricht formulieren und auf eine Freigabe warten. Ein noch stärker agentisches System könnte – sofern es entsprechende Rechte bekommt – sogar Kalender prüfen, Dateien bearbeiten oder Nachrichten vorbereiten.

Genau an dieser Stelle wird es wichtig, zwischen Antworten, Automatisieren und agentischem Handeln zu unterscheiden. Ein System kann sehr sprachgewandt sein, ohne selbstständig zu handeln. Umgekehrt kann ein einfacher automatisierter Ablauf ohne KI viele Schritte selbst ausführen. Nicht jede Automatisierung ist KI, und nicht jede KI ist ein Agent.

Ein KI-Agent wird häufig als Software verstanden, die in einer Umgebung Informationen aufnimmt, ein Ziel verfolgt und innerhalb vorgegebener Möglichkeiten selbstständig Aktionen auswählt oder ausführt. Wie viel Eigenständigkeit vorhanden ist, kann sehr unterschiedlich sein. „Autonom“ bedeutet dabei nicht, dass die Software bewusst ist, eigene Bedürfnisse hat oder menschliche Verantwortung übernimmt. Es beschreibt nur, wie viele Entscheidungen und Handlungsschritte ohne neuen menschlichen Befehl erfolgen.

Lernziele

Nach diesem Lernkurs kannst Du:

KI-Agenten von einfachen Chatbots und festen Automatisierungen unterscheiden.
Mehrstufige Aufgaben in sinnvolle Teilschritte zerlegen und für jeden Schritt ein passendes Werkzeug auswählen.
erklären, warum klare Ziele, Grenzen, Rechte, Freigaben, Protokolle und menschliche Kontrollpunkte wichtig sind.
bei neuen Beispielen erkennen, wann ein System eher regelbasiert, KI-gestützt oder agentisch arbeitet.
Quellen, Berechnungen und KI-Ausgaben überprüfen, statt sie ungeprüft zu übernehmen.
typische Fehlvorstellungen zu Autonomie, Verantwortung, Fairness und „Intelligenz“ korrigieren.
eine sinnvolle Mensch-KI-Arbeitsteilung begründen.

Unterrichtsplanung für 1–2 Unterrichtsstunden

Phase	Zeit	Aktivität	Ziel
Aktivierung und Diagnose	5–10 Min.	Vier Alltagssituationen sortieren	Vorwissen sichtbar machen
Verständliche Einführung	10–15 Min.	Automatisierung, KI und Agenten vergleichen	Grundidee sicher erklären können
Werkzeugwahl und Projektsteuerung	10–15 Min.	Werkzeugmatrix und Kontrollpunkte anwenden	Human Agency stärken
PISA-nahe Anwendung	15–25 Min.	Projekttag mit Daten, Quellen und Bedingungen planen	Rechnen, Bewerten, Begründen
Selbstkontrolle	5–10 Min.	Quiz, Memory oder Lückentext	Verständnis prüfen
Reflexion und Transfer	5–15 Min.	Neues Beispiel entwerfen und Risiken begründen	Wissen auf neue Situationen übertragen

Für 45 Minuten kannst Du Aktivierung, Einführung, Werkzeugwahl und eine verkürzte Anwendungssituation bearbeiten. Für 90 Minuten ergänzt Du die vollständige PISA-nahe Aufgabe, interaktive Übungen und Transfer.

Aktivierung und Diagnose

Ordne die folgenden Situationen zunächst allein und dann zu zweit den drei Kategorien fester Ablauf, KI-Unterstützung oder agentischer Ablauf zu. Begründe Deine Entscheidung jeweils mit einem Merkmal.

Situation	Woran solltest Du denken?
Ein Programm verschickt jeden Freitag um 14 Uhr automatisch denselben Wochenbericht.	Fester Zeitpunkt und festgelegte Handlung
Eine Text-KI formuliert auf Deinen Auftrag hin einen Absatz um.	Antwort auf einen einzelnen Auftrag
Ein System erhält das Ziel „Finde drei geeignete Termine“, prüft mehrere Kalender, erkennt Konflikte, schlägt Alternativen vor und wartet vor dem Eintragen auf Deine Freigabe.	Mehrere Schritte, Werkzeuge und Kontrollpunkt
Ein Taschenrechner berechnet 28 · 11,20.	Exakte, klar definierte Rechenoperation

Diagnosefrage: Welche dieser Situationen benötigt überhaupt KI? Welche könnte mit einfachen Regeln gelöst werden? Wenn Du beides sauber trennst, hast Du bereits einen wichtigen Teil des Themas verstanden.

Was ist ein automatisierter Ablauf?

Ein automatisierter Ablauf oder Workflow besteht aus Schritten, die nach Regeln, Auslösern oder Bedingungen ausgeführt werden. Ein Auslöser kann zum Beispiel „Datei wurde abgegeben“, „Temperatur ist zu hoch“ oder „Freitag, 14 Uhr“ sein.

Ein Flussdiagramm macht sichtbar, dass Abläufe aus Startpunkten, Aktionen, Bedingungen und Verzweigungen bestehen. Solche Abläufe können vollständig ohne KI funktionieren.

Beispiel: „Wenn ein Formular vollständig ist, speichere es in Ordner A; sonst fordere fehlende Angaben an.“ Dieser Ablauf kann regelbasiert sein. Er muss nichts „verstehen“, sondern folgt definierten Bedingungen.

Automatisierung ist besonders sinnvoll, wenn Aufgaben häufig, klar beschreibbar und wenig überraschend sind. Sie wird riskanter, wenn viele Sonderfälle auftreten, Daten unsicher sind oder Entscheidungen starke Folgen für Menschen haben.

Die „Automation workflow map“ zeigt, wie mehrere Einzelschritte zu einem größeren Prozess verbunden werden. Je mehr Schritte verbunden sind, desto wichtiger werden Fehlerbehandlung, Protokollierung und klare Zuständigkeiten.

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist kein einheitlich definierter Gerätetyp, sondern ein Konzept. Vereinfacht kannst Du sagen:

Ein KI-Agent ist ein KI-gestütztes System, das ein Ziel erhält, Informationen über seine Situation verarbeitet, mehrere Schritte auswählen oder planen kann und innerhalb erlaubter Grenzen Werkzeuge oder Aktionen nutzt.

Diese freie Grafik zeigt die Grundidee eines intelligenten Agenten: Wahrnehmen – verarbeiten – handeln – neue Situation wahrnehmen. Bei Software können „Sensoren“ zum Beispiel Dateien, Datenbanken oder Suchergebnisse sein; „Aktionen“ können Berechnungen, Dateibearbeitungen oder vorbereitete Nachrichten sein.

Bausteine eines agentischen Systems

Baustein	Leitfrage	Beispiel im Schulkontext
Ziel	Was soll erreicht werden?	„Finde drei passende Ausflugsoptionen.“
Eingaben und Zustand	Welche Informationen liegen vor?	Teilnehmerzahl, Budget, Zeit, Barrierefreiheit
Planung	Welche Teilschritte sind nötig?	Suchen, prüfen, rechnen, vergleichen, Entwurf erstellen
Werkzeuge	Welche Funktion ist für welchen Schritt geeignet?	Suchwerkzeug, Tabellenkalkulation, Text-KI
Regeln und Grenzen	Was darf das System nicht tun?	Keine Buchung, keine Veröffentlichung, keine privaten Daten weitergeben
Kontrolle	Woran wird ein Ergebnis geprüft?	Quellenabgleich, Rechenkontrolle, Kriteriencheck
Freigabe	Wo muss ein Mensch entscheiden?	Vor Reservierung oder Versand
Protokoll	Was muss später nachvollziehbar sein?	Quelle, Rechenschritt, Änderung, Freigabe

Ein agentischer Ablauf ist also nicht bloß „eine besonders lange Antwort“. Entscheidend ist die Verbindung aus Ziel, mehreren Schritten, Werkzeugnutzung, Rückkopplung und möglicher Aktion.

Das englischsprachige Erklärvideo „What are AI Agents?“ von IBM Technology kann zur Vertiefung genutzt werden. Achte beim Sehen besonders auf die Rollen von Werkzeugen, Planung und Rückkopplung. Die Begriffe im Video sind anspruchsvoller als für Klasse 8 nötig; nutze das Video deshalb als Ergänzung, nicht als Definition zum Auswendiglernen.

Von einer Antwort zu einem mehrstufigen Prozess

Viele Aufgaben sind zu groß für einen einzigen sinnvollen Schritt. Dann hilft Aufgabenzerlegung. Dabei wird ein Gesamtziel in kleinere, überprüfbare Teilaufgaben geteilt.

Die Grafik zeigt am Beispiel einer Buchzusammenfassung, wie eine große Aufgabe in kleinere Zusammenfassungen zerlegt und anschließend wieder zusammengeführt werden kann. Diese Idee lässt sich auf viele agentische Abläufe übertragen.

Beispiel „Klassenzeitungsartikel über einen historischen Ort“:

Ziel und Fragestellung festlegen.
Vertrauenswürdige Quellen suchen.
Quellen vergleichen und Widersprüche markieren.
Fakten in eigenen Notizen sammeln.
Gliederung erstellen.
Textentwurf formulieren.
Fakten und Zitate prüfen.
Menschliche Endredaktion und Freigabe.

Ein KI-Agent könnte einige dieser Schritte unterstützen. Er sollte aber nicht automatisch entscheiden, welche historische Deutung „richtig“ ist, erfundene Quellen ergänzen oder ungeprüft veröffentlichen.

Autonomie ist kein An-Aus-Schalter

Du kannst Eigenständigkeit wie einen Regler betrachten:

Stufe	Beschreibung	Beispiel
Manuell	Der Mensch führt jeden Schritt selbst aus.	Du suchst, rechnest und schreibst allein.
Assistiert	KI macht Vorschläge, der Mensch entscheidet jeden nächsten Schritt.	Die KI schlägt Suchbegriffe vor.
Teilautomatisiert	Mehrere bekannte Schritte laufen automatisch, danach wird gestoppt.	Daten sammeln und in eine Tabelle sortieren.
Agentisch mit Freigaben	Das System plant oder wiederholt Schritte innerhalb von Grenzen.	Drei Optionen recherchieren, vergleichen und vor der Auswahl stoppen.
Stark automatisiert	Viele Schritte laufen im Hintergrund; Menschen greifen nur an definierten Punkten oder bei Warnungen ein.	Für Schule meist nur als Simulation sinnvoll.

Merksatz: Je größer die mögliche Wirkung einer Aktion, desto wichtiger sind begrenzte Rechte, sichtbare Protokolle und menschliche Freigaben.

Systematische Werkzeugwahl

Ein gutes System nutzt nicht automatisch „immer KI“. Es wählt das einfachste passende Werkzeug.

Aufgabe	Passendes Werkzeug	Warum?	Kontrollfrage
Exakt rechnen	Taschenrechner oder Tabellenkalkulation	Ergebnisse sind reproduzierbar	Stimmen Einheiten und Formel?
Aktuelle Informationen finden	Suchwerkzeug mit sichtbaren Quellen	Aktualität und Herkunft sind prüfbar	Ist die Quelle aktuell und glaubwürdig?
Viele Daten sortieren	Tabelle oder Datenbank	Struktur und Filter sind nachvollziehbar	Fehlen Werte oder sind Kategorien unfair?
Textvarianten formulieren	Text-KI	Sprachliche Entwürfe sind schnell möglich	Enthält der Entwurf unbelegte Behauptungen?
Wertkonflikt entscheiden	Menschliche Diskussion	Werte lassen sich nicht einfach „ausrechnen“	Wer ist betroffen und wer trägt Verantwortung?
Nachricht versenden	Kommunikationswerkzeug mit Freigabe	Außenwirkung ist kontrollierbar	Hat ein Mensch Inhalt und Empfänger geprüft?
Bild gestalten	Zeichenprogramm oder Bild-KI	Visuelle Varianten entstehen schnell	Sind Rechte, Kennzeichnung und Fairness geklärt?

Werkzeugwahl ist Teil der Problemlösung. Ein Sprachmodell kann zum Beispiel rechnen, aber für exakte Zahlen ist ein Rechner oft die bessere Wahl. Eine KI kann eine Quelle zusammenfassen, aber sie ersetzt nicht die Prüfung, ob diese Quelle überhaupt zuverlässig ist.

Werkzeugwahl als Entscheidungsregel

Frage bei jedem Schritt:

Muss das Ergebnis exakt sein?
Muss es aktuell sein?
Brauche ich Quellenbelege?
Sind personenbezogene oder sensible Daten betroffen?
Hat die Aktion Außenwirkung?
Geht es um eine Wertentscheidung?
Kann ich das Ergebnis prüfen?

Je mehr Risiken Du bejahst, desto weniger sollte ein System ohne menschliche Kontrolle handeln.

Projektsteuerung: Ziel – Plan – Werkzeug – Prüfung – Freigabe

Ein gutes agentisches Projekt beginnt nicht mit „Mach mal“, sondern mit einer klaren Steuerung.

Ziel festlegen: Formuliere, was erreicht werden soll und woran Du ein gutes Ergebnis erkennst.
Grenzen setzen: Lege fest, was nicht getan werden darf, welche Daten tabu sind und wann gestoppt werden muss.
Teilschritte planen: Zerlege die Aufgabe in überschaubare, prüfbare Schritte.
Werkzeuge zuordnen: Nutze für Rechnen, Suchen, Schreiben oder Handeln passende Werkzeuge.
Kontrollpunkte definieren: Lege fest, wo ein Mensch prüfen, ändern oder abbrechen muss.
Ausführung protokollieren: Halte Quellen, wichtige Zwischenergebnisse und Freigaben fest.
Ergebnis prüfen: Kontrolliere Zielerreichung, Fakten, Fairness, Sicherheit und mögliche Nebenwirkungen.

Beispiel für ein einfaches Agentenprotokoll

Schritt	Eingabe	Werkzeug	Ergebnis	Prüfung	Freigabe
Kriterien sammeln	Budget, Zeit, Barrierefreiheit	Formular	Kriterienliste	vollständig?	Mensch bestätigt
Informationen suchen	Kriterienliste	Quellensuche	drei Optionen	Quellen aktuell?	noch keine Außenwirkung
Kosten berechnen	Preise, Personenanzahl	Tabelle	Gesamtkosten	Formel nachrechnen	nicht nötig
Vorschlag erstellen	geprüfte Daten	Text-KI	Begründeter Entwurf	Quellen und Sprache prüfen	Mensch entscheidet
Reservierung	ausgewählte Option	Buchungssystem	externe Aktion	alle Angaben prüfen	zwingend vor Ausführung

Ein Protokoll ist kein Selbstzweck. Es macht sichtbar, welcher Schritt auf welcher Information beruhte. So lassen sich Fehler finden und Entscheidungen erklären.

Mensch-KI-Arbeitsteilung

Gute Zusammenarbeit bedeutet nicht: „Die KI macht alles, der Mensch unterschreibt.“ Stattdessen werden Stärken und Verantwortung bewusst verteilt.

Aufgabe	KI oder Automatisierung kann unterstützen	Mensch bleibt besonders wichtig
Ideen sammeln	viele Varianten erzeugen	Ziele und Relevanz auswählen
Recherche	Suchbegriffe, Zusammenfassungen, Sortierung	Quellenqualität und Kontext bewerten
Rechnen	Daten vorbereiten	Formel und Plausibilität kontrollieren
Schreiben	Entwürfe und Umformulierungen	Aussageabsicht, Stil, Fakten und Verantwortung
Entscheidung	Kriterien sichtbar machen	Werte abwägen und Folgen verantworten
Handeln	wiederholbare Schritte vorbereiten	Freigabe bei Außenwirkung oder Risiko

Human Agency bedeutet, dass Menschen handlungsfähig bleiben: Sie verstehen das Ziel, können Entscheidungen beeinflussen, Systeme stoppen, Ergebnisse hinterfragen und Verantwortung nicht einfach an Technik abgeben.

Sicherheit, Transparenz und Fairness

Je stärker ein System handeln darf, desto wichtiger wird seine Absicherung.

Fairness bedeutet nicht, dass ein System alle Menschen identisch behandelt. In manchen Situationen ist eine unterschiedliche Unterstützung gerade nötig, damit niemand ausgeschlossen wird. Deshalb müssen Kriterien, Daten und Folgen geprüft werden.

Die Infografik veranschaulicht gesellschaftliche Themen wie Arbeit, Privatsphäre, Sicherheit, Bildung und Ungleichheit. Agentische Systeme können solche Wirkungen verstärken, weil sie nicht nur Inhalte erzeugen, sondern auch Handlungen auslösen können.

Sechs Sicherheitsregeln für Klasse 8

Kleinste nötige Rechte: Gib einem System nur Zugriff auf das, was es für die Aufgabe wirklich braucht.
Keine geheimen oder sensiblen Daten: Verwende personenbezogene Daten nur in dafür erlaubten schulischen Systemen und nur, wenn sie nötig sind.
Freigabe vor Außenwirkung: Nachrichten, Veröffentlichungen, Käufe, Buchungen oder Änderungen an fremden Daten brauchen menschliche Kontrolle.
Quellen sichtbar halten: Trenne Behauptung, Quelle und eigene Schlussfolgerung.
Stopregeln festlegen: Bei Unsicherheit, widersprüchlichen Quellen, fehlenden Daten oder ungewöhnlichen Ergebnissen wird gestoppt.
Fehlerfreundlich testen: Probiere neue Abläufe zuerst mit Beispieldaten, nicht mit echten Konten, echten Zahlungen oder echten persönlichen Daten.

Menschliche Aufsicht ist mehr als ein „OK“-Knopf

Menschliche Kontrolle funktioniert nur, wenn die kontrollierende Person versteht, was das System kann, was es nicht kann, welche Daten genutzt wurden und wie sie eingreifen kann. Auch der europäische AI Act der Europäischen Union betont bei Hochrisiko-KI die Bedeutung wirksamer menschlicher Aufsicht. Für den Unterricht ist daraus ein einfacher Gedanke ableitbar: Je größer ein Risiko oder eine mögliche Folge, desto stärker muss die menschliche Kontrolle sein.

Das kurze deutschsprachige Video des KI-Campus zur Transparenz von KI in der Medizin eignet sich als Ethik-Transfer: Warum reicht eine Entscheidung nicht, wenn niemand nachvollziehen kann, wie sie zustande kam?

Quellenkritik bei agentischen Abläufen

Ein Agent kann mehrere Webseiten lesen, aber dadurch wird eine Behauptung nicht automatisch wahr. Quellenkritik bleibt eine menschliche Kompetenz.

Prüfe:

Urheber oder Institution: Wer veröffentlicht die Information?
Aktualität: Passt das Datum zur Fragestellung?
Beleglage: Gibt es nachvollziehbare Daten oder nur Behauptungen?
Interesse: Will die Quelle informieren, verkaufen, überzeugen oder provozieren?
Unabhängigkeit: Bestätigen voneinander unabhängige Quellen die Aussage?
Originalquelle: Kannst Du zur ursprünglichen Studie, Statistik oder Regelung zurückgehen?

Ein agentischer Ablauf sollte Quellen nicht nur sammeln, sondern mit Herkunft, Datum und Unsicherheit dokumentieren. Wenn Quellen widersprechen, ist „weiter automatisieren“ oft die falsche Reaktion. Dann braucht es einen Kontrollpunkt.

PISA-nahe Anwendungssituation: Projekttag planen

Deine Klasse plant einen Projekttag. Es fahren 26 Schülerinnen und Schüler und 2 Lehrkräfte, also 28 Personen. Die Gruppe muss innerhalb von 60 Minuten am Ziel sein. Das Transportbudget beträgt höchstens 320 Euro. Eine Person nutzt einen Rollstuhl. Eine Reservierung darf erst nach Freigabe durch eine Lehrkraft erfolgen.

Die folgenden Daten sind didaktische Beispieldaten, keine echten Fahrpläne oder Angebote.

Option	Preis	Reine Fahrzeit	Zusätzlicher Weg	Barrierefreiheit	Quelle
Stadtbus	11,20 € pro Person	48 Min.	0 Min.	ja	offizieller Beispiel-Fahrplan
Reisebus	295 € pro Gruppe	38 Min.	0 Min.	„barrierefreies Fahrzeug auf Anfrage“	Werbeseite des Beispiel-Anbieters
Bahn + Fußweg	9,50 € pro Person	58 Min.	18 Min. Fußweg	Bahn ja, Fußweg unklar	offizieller Beispiel-Fahrplan

Arbeitsauftrag zur Anwendungssituation

Berechne die Gesamtkosten für Stadtbus und Bahn + Fußweg.
Prüfe jede Option gegen die drei Muss-Kriterien Budget, Zeit und Barrierefreiheit.
Markiere, welche Information beim Reisebus noch fehlt, bevor eine faire Entscheidung möglich ist.
Entscheide, welche Schritte ein automatisierter Ablauf übernehmen könnte und welche ein Mensch übernehmen sollte.
Formuliere zwei Stopregeln für einen KI-Agenten.
Entwirf einen Freigabepunkt vor der Reservierung.
Beurteile die Aussage: „Der Agent soll einfach die billigste Option buchen.“ Begründe mit mindestens zwei Argumenten.
Beschreibe, wie das Agentenprotokoll aussehen müsste, damit eine Lehrkraft die Empfehlung nachvollziehen kann.

Selbstkontrolle zur Anwendungssituation

Die Rechenergebnisse lauten:

Stadtbus: 28 · 11,20 € = 313,60 €.
Bahn + Fußweg: 28 · 9,50 € = 266,00 €.

Die Rechnung allein entscheidet aber noch nicht. Die Bahnvariante überschreitet mit Fahrzeit plus Fußweg die 60 Minuten. Beim Reisebus ist die Barrierefreiheit nicht sicher zugesagt. Genau hier zeigt sich der Unterschied zwischen Rechnen und Entscheiden: Ein Agent kann Werte vergleichen, aber fehlende Informationen und Wertfragen müssen sichtbar bleiben.

Eine gute Stopregel wäre zum Beispiel: „Wenn ein Muss-Kriterium unklar ist, keine Reservierung durchführen.“ Ein geeigneter Freigabepunkt liegt nach dem geprüften Vergleich und vor jeder externen Buchung.

PISA-nahe Mini-Anwendung: Schulfest ankündigen

Die Schülervertretung möchte das Schulfest ankündigen. Ein KI-Agent soll Informationen sammeln, einen kurzen Text formulieren und einen Entwurf für die Schulhomepage vorbereiten. Er findet folgende Angaben:

Information	Quelle	Bewertung
Beginn 17:00 Uhr	aktueller Schulkalender	offizielle Primärquelle
Beginn 16:30 Uhr	alter Flyer aus dem Vorjahr	veraltet
„Alle Räume sind barrierefrei“	privater Social-Media-Kommentar	nicht belegt
Veröffentlichung auf der Schulhomepage	Redaktionssystem	Außenwirkung

Bearbeite die Situation ohne eine fertige Lösung von einer KI zu übernehmen:

Welche Angabe darf der Agent für den Entwurf nutzen, und welche muss er verwerfen oder prüfen?
Warum ist „alle Räume sind barrierefrei“ eine besonders wichtige Aussage, die nicht aus einem Kommentar übernommen werden sollte?
Wo liegt der zwingende menschliche Freigabepunkt?
Welche Rechte braucht der Agent wirklich: lesen, Entwurf speichern, veröffentlichen oder alles zusammen?
Formuliere eine Stopregel für widersprüchliche oder unbelegte Veranstaltungsdaten.

Transferidee: Ein guter Agent sammelt und strukturiert Informationen, aber er sollte bei unklaren Angaben nicht „raten“. Gerade bei öffentlicher Kommunikation müssen Quelle, Aktualität, Datenschutz, Barrierefreiheit und Freigabe zusammen gedacht werden.

Typische Fehlvorstellungen und Korrekturen

Fehlvorstellung	Korrektur
„Jede Automatisierung ist KI.“	Viele Workflows sind rein regelbasiert und benötigen keine KI.
„Ein Chatbot ist automatisch ein Agent.“	Ein Chatbot kann nur antworten; agentisch wird ein System erst durch mehrstufige Zielverfolgung, Werkzeuge oder Aktionen.
„Autonomie bedeutet Bewusstsein.“	Autonomie beschreibt hier nur den Grad selbstständiger Verarbeitung und Aktion.
„Wenn die KI viele Quellen liest, stimmt das Ergebnis.“	Quellen können falsch, veraltet oder voneinander abhängig sein.
„Mehr Autonomie ist immer besser.“	Mehr Eigenständigkeit kann Effizienz erhöhen, aber auch Fehler und Schäden schneller verbreiten.
„Ein Mensch im Ablauf macht das System automatisch sicher.“	Kontrolle hilft nur, wenn der Mensch Informationen, Zeit, Kompetenz und echte Eingriffsmöglichkeiten hat.
„Objektive Zahlen führen automatisch zu fairen Entscheidungen.“	Auswahl der Daten, Kriterien und Gewichtungen kann Menschen unterschiedlich betreffen.
„Wenn die KI gerechnet hat, muss ich nicht nachprüfen.“	Für exakte Berechnungen sind nachvollziehbare Formeln und Gegenkontrollen besser.

Fächerübergreifende Bezüge

Fach	Verbindung zum Thema	Beispiel
Informatik	Algorithmen, Zustände, Schnittstellen, Rechte, Logs, Agenten	Einen sicheren Workflow modellieren
Deutsch	Aufträge präzise formulieren, Quellen bewerten, Texte redigieren	KI-Entwurf sprachlich und faktisch überarbeiten
Mathematik	Tabellen, Kosten, Bedingungen, gewichtete Kriterien	Transportoptionen berechnen und vergleichen
Technik	Sensoren, Aktoren, Steuerungen und Rückkopplung	Unterschied zwischen Software-Agent und Roboter erklären
Geschichte	Entwicklung von Mechanisierung, Automatisierung und Software-Systemen	Historische Kontinuitäten und Unterschiede untersuchen
Kunst	Bild-KI, Urheberschaft, Stil, Auswahl und Kennzeichnung	Menschliche Gestaltungsidee und KI-Werkzeug trennen
Ethik	Verantwortung, Autonomie, Fairness, Transparenz	Entscheiden, welche Handlungen eine Maschine nicht allein ausführen sollte
Gemeinschaftskunde	Regeln, Grundrechte, gesellschaftliche Kontrolle	Menschliche Aufsicht und Rechenschaft diskutieren
Wirtschaft	Arbeitsteilung, Effizienz, Kosten, Risiken und neue Tätigkeitsprofile	Automatisierung eines Geschäftsprozesses bewerten

Historischer und gesellschaftlicher Blick

Automatisierte Abläufe sind älter als heutige generative KI. Mechanische Steuerungen, industrielle Automatisierung, Computerprogramme und Software-Agenten haben schon lange Aufgaben nach Regeln ausgeführt. Neuere generative KI-Systeme können zusätzlich mit Sprache, Bildern und unstrukturierten Informationen umgehen. Werden solche Modelle mit Werkzeugen, Speicher, Planung und Handlungsmöglichkeiten verbunden, spricht man häufig von agentischen Systemen.

Die historische Demo zu Google Duplex aus dem Jahr 2018 kann als Diskussionsanlass dienen: Ein System führt eine mehrstufige Aufgabe in natürlicher Sprache aus. Prüfe kritisch, was damals demonstriert wurde, welche Außenwirkung eine automatisierte Kommunikation hat und warum Transparenz gegenüber Gesprächspartnern wichtig ist. Der Kurs ist nicht an dieses Produkt gebunden.

Aus gesellschaftlicher Sicht stellt sich nicht nur die Frage „Was kann Technik?“, sondern auch „Wer legt Ziele fest?“, „Wer darf eingreifen?“, „Wer trägt Verantwortung?“ und „Wer profitiert oder wird benachteiligt?“. Genau deshalb gehören Ethik, Gemeinschaftskunde und Wirtschaft zu diesem Informatikthema.

Reflexion und Transfer

Bearbeite mindestens zwei der folgenden Fragen schriftlich:

Wo würdest Du in einem Schulprojekt bewusst keinen KI-Agenten einsetzen, obwohl er technisch möglich wäre?
Welche Handlung würdest Du nie ohne menschliche Freigabe automatisieren? Begründe.
Erfinde ein Beispiel, bei dem ein Agent durch eine falsche Quelle einen Fehler macht. Wie könnte ein Kontrollpunkt helfen?
Wann ist ein einfacher Workflow besser als ein KI-Agent?
Wie kann eine faire Entscheidung aussehen, wenn „billig“, „schnell“ und „barrierefrei“ miteinander in Konflikt stehen?

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Was unterscheidet einen agentischen Ablauf am deutlichsten von einer einzelnen Chatbot-Antwort? (Er kann ein Ziel über mehrere Schritte mit Werkzeugen und Kontrollen verfolgen) (!Er benutzt immer einen Roboter) (!Er schreibt grundsätzlich längere Texte) (!Er ist immer vollständig autonom)

Welche Aufgabe braucht typischerweise keine KI? (Einen festen Wochenbericht jeden Freitag zur gleichen Zeit verschicken) (!Widersprüchliche Quellen zu einem Thema vergleichen) (!Einen Textentwurf anhand einer Zielgruppe überarbeiten) (!Mehrere unsichere Informationen in einem Vorschlag zusammenführen)

Warum ist ein Freigabepunkt vor einer Buchung sinnvoll? (Weil ein Mensch die Außenwirkung und die Daten noch prüfen kann) (!Weil KI-Systeme grundsätzlich keine Daten verarbeiten dürfen) (!Weil jede Rechnung von Hand geschrieben werden muss) (!Weil ein Workflow sonst nicht gespeichert werden kann)

Welches Werkzeug ist für eine exakte Multiplikation am passendsten? (Ein Taschenrechner oder eine Tabellenkalkulation) (!Eine Bild-KI) (!Ein Schreibassistent ohne Rechenkontrolle) (!Eine zufällige Webquelle)

Was bedeutet Human Agency im Zusammenhang mit KI? (Menschen bleiben entscheidungsfähig und können Systeme verstehen, beeinflussen oder stoppen) (!Menschen geben alle Entscheidungen an KI ab) (!Nur Programmierende dürfen Entscheidungen treffen) (!KI erhält dieselben Rechte wie Menschen)

Wann sollte ein Agent nach einer guten Stopregel anhalten? (Wenn ein wichtiges Muss-Kriterium unklar oder widersprüchlich ist) (!Wenn er eine Tabelle geöffnet hat) (!Wenn eine Aufgabe mehr als zwei Schritte hat) (!Wenn eine Quelle einen langen Text enthält)

Welche Aussage über Autonomie ist richtig? (Autonomie beschreibt hier einen Grad selbstständiger Verarbeitung und Aktion) (!Autonomie beweist Bewusstsein) (!Autonomie bedeutet immer völlige Unabhängigkeit von Regeln) (!Autonomie macht menschliche Verantwortung überflüssig)

Warum ist Protokollierung in einem agentischen Ablauf wichtig? (Sie macht Quellen, Zwischenschritte und Freigaben nachvollziehbar) (!Sie verhindert automatisch jeden Fehler) (!Sie ersetzt Quellenkritik) (!Sie macht menschliche Kontrolle unnötig)

Was ist ein Beispiel für faire Systemgestaltung? (Barrierefreiheit als Muss-Kriterium zu berücksichtigen) (!Immer nur die billigste Option zu wählen) (!Unklare Daten als sicher anzunehmen) (!Alle Sonderfälle zu ignorieren)

Welche Aussage zu Quellen ist am sinnvollsten? (Ein Agent sollte Herkunft, Aktualität und Unsicherheit von Quellen sichtbar machen) (!Viele Quellen garantieren automatisch Wahrheit) (!Werbung ist immer genauso zuverlässig wie eine amtliche Quelle) (!Eine KI-Zusammenfassung ersetzt die Originalquelle)

Memory

KI-Agent	Ziel über mehrere Schritte verfolgen
Workflow	festgelegter Ablauf von Arbeitsschritten
Freigabepunkt	menschliche Entscheidung vor kritischer Aktion
Protokoll	nachvollziehbare Aufzeichnung von Schritten
Werkzeug	externe Funktion für eine Teilaufgabe
Stopregel	Bedingung zum sicheren Anhalten
Quellenprüfung	Herkunft und Beleglage bewerten
Minimalprinzip	nur notwendige Rechte vergeben

Drag and Drop

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Thema
Zielklärung	Erfolgskriterien festlegen
Datenprüfung	sensible und fehlende Angaben erkennen
Werkzeugwahl	passende Funktion für einen Teilschritt bestimmen
Freigabe	vor einer kritischen Außenwirkung menschlich entscheiden
Protokollierung	Quellen und Zwischenergebnisse nachvollziehbar festhalten

Kreuzworträtsel

Workflow	Wie heißt ein geordneter Ablauf aus mehreren Arbeitsschritten?
Agent	Wie heißt ein System, das ein Ziel innerhalb einer Umgebung verfolgt?
Freigabe	Wie heißt die menschliche Zustimmung vor einer kritischen Aktion?
Protokoll	Wie heißt die Aufzeichnung von Quellen, Schritten und Entscheidungen?
Fairness	Welcher Begriff beschreibt die gerechte Berücksichtigung betroffener Personen?
Autonomie	Wie heißt der Grad, in dem ein System ohne neuen Einzelbefehl handeln kann?

LearningApps

Lückentext

Ein automatisierter Ablauf aus mehreren Arbeitsschritten wird häufig als

bezeichnet.

Ein KI-Agent kann ein übergeordnetes

über mehrere Teilschritte verfolgen.

Für exakte Berechnungen ist oft eine

geeigneter als freie Textgenerierung.

Vor einer Buchung oder Veröffentlichung sollte ein menschlicher

liegen.

Eine sichere Bedingung zum Anhalten nennt man

.

Die Aufzeichnung wichtiger Schritte und Quellen heißt

.

Bei widersprüchlichen Informationen ist sorgfältige

nötig.

Menschen sollen Systeme verstehen, beeinflussen und stoppen können; das stärkt ihre

.

Nur die für eine Aufgabe nötigen Zugriffe zu vergeben folgt dem

.

Autonomie bedeutet bei Software nicht Bewusstsein, sondern einen Grad an

.

Offene Aufgaben

Leicht

Workflow: Zeichne einen einfachen Ablauf „Hausaufgabe abgeben – prüfen – Rückmeldung erhalten“ und markiere, welche Schritte ohne KI möglich sind.
KI-Agent: Erkläre in höchstens fünf Sätzen den Unterschied zwischen Chatbot, Automatisierung und KI-Agent anhand eines selbst gewählten Alltagsbeispiels.
Quellenkritik: Vergleiche zwei Webseiten zu demselben Thema und notiere drei Merkmale, an denen Du ihre Vertrauenswürdigkeit prüfst.
Mensch-KI-Kollaboration: Erstelle eine Zweispaltentabelle „Das kann die KI unterstützen“ und „Das muss ein Mensch entscheiden“ für ein Klassenprojekt.

Standard

Flussdiagramm: Entwirf einen agentischen Ablauf für die Planung eines Klassenausflugs mit mindestens zwei Stopregeln und zwei menschlichen Kontrollpunkten.
Mathematik: Erfinde drei Angebote mit Preis, Zeit und einem weiteren Kriterium. Lass einen Mitschüler oder eine Mitschülerin die Angebote ohne KI vergleichen und prüfe danach, wie eine KI unterstützen könnte.
Deutsch: Formuliere einen klaren Auftrag für eine Text-KI, die nur einen Entwurf für eine Elterninformation erstellt. Lege ausdrücklich fest, was sie nicht erfinden darf.
Ethik: Schreibe eine kurze Stellungnahme zu der Frage, ob ein KI-Agent automatisch eine Schülerin oder einen Schüler für eine Fördermaßnahme auswählen dürfte.

Schwer

Informatik: Entwickle ein Prüfprotokoll für einen Agenten mit den Spalten Ziel, Quelle, Werkzeug, Ergebnis, Risiko, Kontrolle und Freigabe. Teste es mit Beispieldaten.
Gemeinschaftskunde: Untersuche, wie Transparenz, Verantwortung und menschliche Aufsicht zusammenhängen. Übertrage Deine Erkenntnisse auf eine Entscheidung in Schule oder Verwaltung.
Wirtschaft: Analysiere einen erfundenen Betriebsprozess und entscheide, welche Teile automatisiert werden sollten. Berücksichtige Kosten, Fehlerfolgen, Beschäftigte und Kundinnen oder Kunden.
Kunst: Plane ein Plakatprojekt, bei dem Bild-KI nur für Entwürfe genutzt wird. Dokumentiere menschliche Idee, Auswahl, Änderungen, Quellen, Kennzeichnung und abschließende Freigabe.

Lernkontrolle

Transferaufgabe Agentensystem: Eine Schulbibliothek möchte verspätete Bücher automatisch verwalten. Entwirf einen Ablauf und begründe, welche Schritte regelbasiert, KI-gestützt oder menschlich sein sollten.
Fehleranalyse: Ein Agent empfiehlt eine Reise, weil sie am billigsten ist, übersieht aber Barrierefreiheit und Umstiegszeit. Analysiere, an welchen Stellen Projektsteuerung und Kontrollen versagt haben.
Werkzeugentscheidung: Für eine Aufgabe müssen aktuelle Preise gefunden, Gesamtkosten berechnet und ein Elternbrief formuliert werden. Ordne jedem Teilschritt ein Werkzeug zu und begründe die Wahl.
Quellenkonflikt: Zwei Quellen widersprechen sich bei einer wichtigen Zahl. Entwickle eine Stopregel und beschreibe, welche zusätzlichen Informationen ein Mensch prüfen sollte.
Fairness und Kriterien: Entwirf ein Punktesystem für drei Projektideen und erkläre anschließend, warum die gewählten Gewichtungen keine „objektive Wahrheit“ sind.
Sicherheitsdesign: Ein Agent darf Dateien lesen und Nachrichten vorbereiten. Bestimme minimale Rechte, Protokollfelder und Freigabepunkte, damit er nicht unbeabsichtigt etwas veröffentlicht.

Lernnachweis

Für einen Lernnachweis zu diesem Thema solltest Du zeigen können:

Du kannst den Unterschied zwischen festem Workflow, KI-Unterstützung und agentischem System an einem neuen Beispiel erklären.
Du kannst eine mehrstufige Aufgabe sinnvoll zerlegen und für Teilschritte passende Werkzeuge auswählen.
Du kannst klare Ziele, Grenzen, Stopregeln und Freigabepunkte formulieren.
Du kannst ein einfaches Agentenprotokoll lesen oder selbst erstellen.
Du kannst Quellen kritisch prüfen und unsichere Informationen kenntlich machen.
Du kannst begründen, welche Entscheidungen beim Menschen bleiben sollten.
Du kannst typische Fehlvorstellungen zu Autonomie, Bewusstsein, Fairness und Verantwortung korrigieren.
Du kannst Sicherheits-, Transparenz- und Fairnessfragen in einer realistischen Anwendung erkennen.

OERs zum Thema

Die freie Grafik „IntelligentAgent-Learning.svg“ zeigt ein Lernagenten-Modell mit Rückmeldung und Leistungsbewertung. Sie eignet sich zur Vertiefung für Lernende, die genauer verstehen möchten, wie Rückkopplung in Agentensystemen gedacht werden kann.

Datei:Ethik bei KI in der Medizin – Warum es wichtig ist dass KI transparent ist und Schlussfolgerungen erklären kann.webm

Das deutschsprachige Video des KI-Campus liegt auf Wikimedia Commons unter CC BY-SA 4.0 vor und eignet sich als OER-Vertiefung zu Transparenz und Erklärbarkeit.

UNESCO: Guidance for generative AI in education and research – menschenzentrierter und altersangemessener KI-Einsatz in Bildung.
OECD AI Principles – Transparenz, Fairness, Sicherheit und Rechenschaft als Leitideen vertrauenswürdiger KI.
EU AI Act – rechtlicher Kontext zur menschlichen Aufsicht bei Hochrisiko-KI.
Wikimedia Commons: Artificial intelligence – freie Medien zur Vertiefung.

Verknüpfte Lernbereiche

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