KI-Workflow für Schulen

Einleitung

KI-Workflow für Schulen / KI in der Schule ist ein kompakter Lehrerfortbildungssnack für Lehrkräfte, Fachschaften und Schulleitungen, die KI im schulischen Kontext professionell, verantwortungsvoll und lernwirksam nutzen möchten. Im Mittelpunkt steht nicht die Frage, welches einzelne KI-Tool gerade besonders beliebt ist, sondern wie Du einen tragfähigen Workflow entwickelst: vom pädagogischen Ziel über den Datenschutz bis zur Qualitätssicherung, Transparenz und Reflexion im Unterricht.

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Dieser aiMOOC knüpft an das Video „KI-Workflow für Schulen / KI in der Schule (Lehrerfortbildungssnack)“ an. Das Video wird als Einstieg genutzt, um professionelle Routinen für den Einsatz von Chatbots, generativer KI, NotebookLM, ChatGPT und vergleichbaren Anwendungen zu entwickeln. Ziel ist, dass Du nicht nur einzelne Prompts ausprobierst, sondern eine wiederholbare, überprüfbare und schulisch verantwortbare Arbeitsweise aufbaust.

Was ist ein KI-Workflow für Schulen?

Ein KI-Workflow ist eine geplante Abfolge von Arbeitsschritten, mit der Du KI-Systeme gezielt, kritisch und sicher in schulische Aufgaben einbindest. Ein professioneller Workflow beginnt immer mit einer pädagogischen Frage: Was sollen Lernende besser verstehen, üben, reflektieren oder gestalten können? Erst danach folgt die Auswahl eines geeigneten Werkzeugs.

Im schulischen Alltag kann ein KI-Workflow bei der Unterrichtsplanung, bei der Erstellung differenzierter Materialien, bei der Formulierung von Feedback, bei der Vorbereitung von Elterninformationen, bei der Entwicklung von Aufgabenformaten oder bei der Reflexion von Lernprozessen helfen. KI ersetzt dabei nicht die Lehrkraft, sondern wirkt als assistierendes System. Die fachliche, pädagogische und rechtliche Verantwortung bleibt immer beim Menschen.

Lernziele

Nach diesem aiMOOC kannst Du erklären, was einen professionellen KI-Workflow von zufälligem Ausprobieren unterscheidet. Du kannst typische Einsatzfelder von KI in der Schule benennen, einen einfachen Workflow für Deine eigene Unterrichtspraxis entwickeln und grundlegende Risiken wie Datenschutz, Urheberrecht, KI-Halluzinationen, Bias und mangelnde Transparenz einschätzen. Außerdem lernst Du, wie Du einen Fortbildungssnack in Deiner Schule so gestaltest, dass Kolleginnen und Kollegen schnell ins praktische Arbeiten kommen.

Grundbegriffe: KI, maschinelles Lernen und generative KI

Künstliche Intelligenz bezeichnet Systeme, die Aufgaben bearbeiten, für die normalerweise menschliche Fähigkeiten wie Sprache, Mustererkennung, Problemlösen oder Planung benötigt werden. Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Teilbereich der KI, bei dem Systeme aus Daten Muster ableiten. Deep Learning ist wiederum ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der mit künstlichen neuronalen Netzen arbeitet. Generative KI erzeugt neue Inhalte wie Texte, Bilder, Tabellen, Aufgabenideen, Zusammenfassungen oder Code.

Für Schulen ist besonders wichtig, dass generative KI überzeugend klingende Ergebnisse liefern kann, ohne dass diese automatisch richtig, vollständig oder angemessen sind. Deshalb braucht jeder KI-Einsatz eine Qualitätssicherung, eine pädagogische Einordnung und transparente Regeln.

Warum braucht Schule einen professionellen KI-Workflow?

Ohne Workflow wird KI häufig zufällig genutzt: Man stellt eine Frage, übernimmt eine Antwort und merkt erst später, dass Informationen fehlen, Datenschutzfragen ungeklärt sind oder die Aufgabe didaktisch nicht passt. Ein professioneller Workflow verhindert genau das. Er macht die Arbeit nachvollziehbar, reduziert Risiken und erhöht die Lernqualität.

Ein guter KI-Workflow hilft Dir, Zeit zu sparen, ohne pädagogische Verantwortung abzugeben. Er sorgt dafür, dass KI-Ergebnisse nicht unkritisch übernommen werden. Er unterstützt Chancengerechtigkeit, weil alle Lernenden klare Regeln und faire Zugänge brauchen. Er stärkt Medienkompetenz, weil Lernende verstehen sollen, wie KI-Ergebnisse entstehen, wie sie geprüft werden und wo Grenzen liegen.

Der 7-Schritte-KI-Workflow

Ein schulischer KI-Workflow kann in sieben Schritte gegliedert werden. Diese Schritte sind bewusst einfach formuliert, damit sie in einer kurzen Lehrerfortbildung eingeübt und anschließend im Kollegium angepasst werden können.

Schritt	Leitfrage	Beispiel aus der Schule
Zielklärung	Was soll pädagogisch erreicht werden?	Eine Lehrkraft möchte eine differenzierte Übungsphase zu Argumentation vorbereiten.
Datencheck	Welche Informationen dürfen in ein KI-System eingegeben werden?	Namen, Noten, Förderpläne und persönliche Angaben werden nicht in öffentliche KI-Tools eingegeben.
Prompt planen	Welche Rolle, Aufgabe, Zielgruppe, Kriterien und Grenzen erhält die KI?	Die KI soll Material für Klasse 8 erstellen, sprachlich einfach formulieren und Aufgaben auf drei Niveaus anbieten.
Ergebnis erzeugen	Welche Varianten helfen beim Vergleichen?	Es werden mehrere Aufgabenentwürfe erzeugt, statt die erste Antwort sofort zu übernehmen.
Ergebnis prüfen	Ist der Inhalt fachlich richtig, didaktisch passend und diskriminierungssensibel?	Die Lehrkraft prüft Quellen, Fachbegriffe, Altersangemessenheit und mögliche Verzerrungen.
Didaktisch anpassen	Wie wird das Ergebnis für die konkrete Lerngruppe verändert?	Beispiele werden an den lokalen Kontext angepasst und Aufgaben werden klarer gestuft.
Transparenz und Evaluation	Wie wird KI-Nutzung offengelegt und ausgewertet?	Die Lehrkraft dokumentiert, wofür KI genutzt wurde, und reflektiert mit der Klasse Nutzen und Grenzen.

Schritt 1: Zielklärung vor Tool-Auswahl

Professioneller KI-Einsatz beginnt nicht mit dem Tool, sondern mit dem Lernziel. Eine Unterrichtsstunde wird nicht besser, nur weil KI verwendet wurde. Sie wird besser, wenn KI eine konkrete didaktische Funktion erfüllt: Aktivierung, Differenzierung, Übung, Feedback, Strukturierung, Perspektivwechsel oder Reflexion.

Eine hilfreiche Leitfrage lautet: Welche Aufgabe soll die KI übernehmen, die meine pädagogische Arbeit unterstützt, aber nicht ersetzt? Diese Frage schützt vor Technikbegeisterung ohne Lerngewinn. Sie hilft auch bei der Entscheidung, ob KI überhaupt sinnvoll ist. Manchmal ist ein Gespräch, eine Tafelstruktur, ein Experiment oder eine analoge Schreibphase besser geeignet.

Schritt 2: Datencheck und Datensparsamkeit

Datenschutz ist im schulischen Kontext zentral, weil Schulen mit besonders schutzwürdigen Informationen arbeiten. Dazu gehören Namen von Lernenden, Leistungsdaten, Förderbedarfe, Gesundheitsinformationen, familiäre Hintergründe und individuelle Lernprofile. Ein professioneller KI-Workflow folgt dem Prinzip der Datensparsamkeit: Es werden nur Informationen verwendet, die für den Zweck erforderlich und rechtlich zulässig sind.

Bereich	Einschätzung	Beispiel
Grün	In der Regel unproblematisch, wenn keine Rückschlüsse auf Personen möglich sind	Fiktive Lerngruppe, anonymes Thema, allgemeine Aufgabenstellung
Gelb	Nur nach Prüfung schulischer Vorgaben	Interne Materialien, nicht veröffentlichte Aufgaben, schulische Konzepte
Rot	Nicht in öffentliche KI-Systeme eingeben	Namen, Noten, Förderpläne, Krankheiten, Konflikte, personenbezogene Bewertungen

Die konkreten Regeln können je nach Bundesland, Schulträger, Dienstvereinbarung und zugelassenem System unterschiedlich sein. Deshalb gehört zu jedem KI-Workflow die Abstimmung mit Schulleitung, Datenschutzbeauftragten und den geltenden schulischen Vorgaben.

Schritt 3: Prompt planen statt spontan fragen

Ein Prompt ist die Arbeitsanweisung an ein KI-System. Gute Prompts beschreiben nicht nur das Thema, sondern auch Rolle, Zielgruppe, Kontext, Format, Qualitätskriterien und Grenzen. Ein schwacher Prompt lautet: Mach mir eine Unterrichtsstunde zu Demokratie. Ein professioneller Prompt klärt dagegen, für welche Klasse, welches Vorwissen, welches Lernziel, welche Methode und welche Bewertungskriterien gearbeitet werden soll.

Prompt-Baustein	Leitfrage	Beispiel
Rolle	Aus welcher Perspektive soll die KI arbeiten?	Handle als erfahrene Lehrkraft für Gemeinschaftskunde.
Zielgruppe	Für wen ist das Ergebnis gedacht?	Klasse 9, heterogene Lerngruppe, 45 Minuten.
Lernziel	Was sollen Lernende können?	Lernende unterscheiden direkte und repräsentative Demokratie.
Format	Wie soll das Ergebnis aufgebaut sein?	Erstelle eine Tabelle mit Einstieg, Erarbeitung, Sicherung und Reflexion.
Qualitätskriterien	Woran wird ein gutes Ergebnis erkannt?	Nutze einfache Sprache, keine erfundenen Quellen, drei Differenzierungsstufen.
Grenzen	Was soll vermieden werden?	Keine personenbezogenen Daten, keine parteipolitische Wertung, keine langen Vorträge.

Schritt 4: Varianten erzeugen und vergleichen

KI-Systeme liefern häufig unterschiedliche Ergebnisse, wenn Du die Aufgabe leicht veränderst. Ein professioneller Workflow nutzt diese Stärke. Statt eine erste Antwort direkt zu übernehmen, kannst Du mehrere Varianten erzeugen lassen: eine kreative, eine einfache, eine fachlich vertiefte und eine barriereärmere Version. Anschließend vergleichst Du die Vorschläge mit Deinen Unterrichtszielen.

Das Vergleichen mehrerer Varianten fördert kritisches Denken. Du erkennst schneller, welche Aufgaben wirklich lernwirksam sind, welche Beispiele problematisch wirken und welche Formulierungen zu ungenau sind. Für Lernende kann diese Arbeitsweise ebenfalls modelliert werden: KI-Ergebnisse sind Entwürfe, keine Wahrheiten.

Schritt 5: Qualitätssicherung durch menschliche Prüfung

Generative KI kann sogenannte Halluzinationen erzeugen. Damit sind überzeugend klingende, aber falsche, unbelegte oder erfundene Aussagen gemeint. Deshalb muss jedes KI-Ergebnis geprüft werden. Bei Unterrichtsmaterialien betrifft das fachliche Richtigkeit, Quellenlage, Sprache, Altersangemessenheit, Aufgabenlogik, Barrierefreiheit und mögliche Diskriminierung.

Ein bewährter Prüfrahmen ist das 4-Augen-Prinzip. Besonders bei Materialien für Prüfungen, Leistungsbewertung, Fördermaßnahmen oder sensiblen Themen sollte eine zweite Person gegenlesen. KI kann Vorschläge machen, aber keine pädagogische Verantwortung übernehmen.

Schritt 6: Didaktische Anpassung an die Lerngruppe

KI kennt Deine Klasse nicht so, wie Du sie kennst. Sie kennt nicht die Dynamik im Raum, die Lernbiografien, die sprachlichen Hürden, die Motivation, die Konflikte und die Stärken einzelner Lernender. Deshalb müssen KI-Ergebnisse didaktisch angepasst werden. Gute Lehrkräfte übersetzen KI-Vorschläge in konkrete Unterrichtsplanung, passende Aufgabenstellungen und lernförderliche Materialien.

Zur Anpassung gehören klare Arbeitsaufträge, sinnvolle Sozialformen, differenzierte Hilfen, transparente Erfolgskriterien und eine Reflexionsphase. Ein KI-generiertes Arbeitsblatt ist noch kein Unterricht. Unterricht entsteht erst durch pädagogische Entscheidungen.

Schritt 7: Transparenz, Dokumentation und Evaluation

Transparenz bedeutet, dass KI-Nutzung nachvollziehbar gemacht wird. Für Lehrkräfte kann das heißen, im Material zu vermerken, dass KI bei der Ideensammlung, Formulierung oder Differenzierung unterstützt hat. Für Lernende kann das heißen, dass sie in Projekten offenlegen, welche KI-Werkzeuge sie genutzt haben und welche Arbeitsschritte sie selbst verantworten.

Evaluation macht den Workflow besser. Nach dem Einsatz solltest Du fragen: Hat KI wirklich Zeit gespart? Hat das Material das Lernen unterstützt? Gab es Fehler? War die Aufgabe fair? Mussten Regeln nachgeschärft werden? So entsteht aus einem einmaligen Experiment eine professionelle Routine.

KI im Unterricht professionell nutzen

Unterrichtsplanung

Bei der Unterrichtsplanung kann KI helfen, Ideen zu sammeln, Einstiege zu variieren, Aufgaben zu differenzieren, Operatoren zu formulieren, Lesehilfen zu erstellen oder Erwartungshorizonte vorzustrukturieren. Besonders hilfreich ist KI, wenn Du nicht nach fertigen Stunden suchst, sondern nach Alternativen, Varianten und Perspektiven.

Ein Beispiel: Du planst eine Stunde zu Klimawandel, Demokratie, linearen Funktionen oder Gedichtanalyse. Die KI kann Dir eine grobe Struktur vorschlagen. Du prüfst anschließend Fachlichkeit, Curriculumbezug, Sprachstand, Materialqualität und Methodenpassung. Der Workflow endet nicht beim Ergebnis der KI, sondern bei Deiner überarbeiteten Unterrichtsentscheidung.

Differenzierung und Inklusion

Ein starkes Einsatzfeld ist die Differenzierung. KI kann Texte sprachlich vereinfachen, Aufgaben auf verschiedenen Niveaus formulieren, Hilfekarten entwerfen oder alternative Zugänge anbieten. Dabei muss sorgfältig geprüft werden, ob Vereinfachungen fachlich korrekt bleiben und ob Lernende nicht durch stereotype Annahmen eingeordnet werden.

Für Inklusion kann KI unterstützend sein, wenn sie barriereärmere Sprache, Strukturierungshilfen oder zusätzliche Übungsmöglichkeiten ermöglicht. Entscheidend bleibt, dass Förderung nicht automatisiert etikettiert wird. Sensible Förderinformationen gehören nicht in ungeprüfte öffentliche Systeme.

Feedback und Lernbegleitung

KI kann Entwürfe für Feedback erzeugen, etwa zu Texten, Präsentationen oder Projektplänen. Für schulisches Feedback gilt jedoch: Es muss lernförderlich, konkret, respektvoll, fachlich korrekt und zur Aufgabenstellung passend sein. Automatisierte Bewertungen ohne menschliche Prüfung sind problematisch, besonders wenn sie Leistungsnoten beeinflussen.

Eine gute Praxis besteht darin, KI als Formulierungshilfe zu nutzen. Die Lehrkraft legt Kriterien fest, prüft das Ergebnis und entscheidet, welche Rückmeldung an Lernende geht. Lernende können außerdem lernen, KI-Feedback kritisch zu vergleichen und eigene Überarbeitungsentscheidungen zu begründen.

Prüfungen und Leistungskultur

Künstliche Intelligenz verändert die Prüfungskultur. Wenn KI Texte, Lösungswege und Präsentationsentwürfe erstellen kann, reichen reine Reproduktionsaufgaben oft nicht mehr aus. Professionelle Schule reagiert darauf nicht nur mit Verboten, sondern mit klaren Regeln, neuen Aufgabenformaten und reflektierter Bewertung.

Geeignet sind Aufgaben, die Prozessdokumentation, mündliche Verteidigung, individuelle Bezüge, Quellenkritik, Reflexion, Anwendung und Transfer verlangen. Lernende sollten erklären können, wie sie gearbeitet haben, welche Hilfsmittel genutzt wurden und warum sie bestimmte Entscheidungen getroffen haben. So wird Medienkompetenz Teil des Lernnachweises.

Rechtliche und ethische Orientierung

Datenschutz und DSGVO

Die DSGVO schützt personenbezogene Daten. Schulen arbeiten regelmäßig mit Daten Minderjähriger und müssen deshalb besonders sorgfältig handeln. Für die Praxis bedeutet das: Verwende bei öffentlichen KI-Systemen keine identifizierbaren Schülerdaten, keine Leistungsprofile, keine sensiblen Informationen und keine vertraulichen schulischen Vorgänge. Nutze fiktive Beispiele oder vollständig anonymisierte Angaben, wenn Du mit KI übst.

Datenschutz ist nicht nur eine rechtliche Pflicht, sondern auch eine pädagogische Haltung. Lernende sollen erfahren, dass digitale Werkzeuge nicht beliebig mit persönlichen Informationen gefüttert werden. Ein schulischer KI-Workflow trainiert daher von Anfang an verantwortungsbewusste Datennutzung.

Urheberrecht und Quellenkritik

Urheberrecht spielt bei KI auf mehreren Ebenen eine Rolle. Lehrkräfte müssen prüfen, ob sie fremde Materialien in ein KI-System eingeben dürfen, ob KI-Ausgaben urheberrechtlich unproblematisch nutzbar sind und ob Quellen korrekt angegeben werden. Bei wissenschaftlichen, journalistischen oder historischen Inhalten sollte KI nicht als Quelle gelten, sondern höchstens als Hilfsmittel zur Orientierung. Verlässliche Quellen müssen separat geprüft werden.

Für Lernende ist diese Unterscheidung wichtig: Eine KI-Antwort ersetzt keine Quellenarbeit. Sie kann Fragen anregen, Zusammenfassungen entwerfen oder Gegenargumente liefern. Die Belege müssen jedoch aus überprüfbaren Quellen stammen.

EU-KI-Verordnung und Risikobewusstsein

Die EU-KI-Verordnung verfolgt einen risikobasierten Ansatz. Für Schulen bedeutet das vor allem, KI-Systeme nicht nur nach Bequemlichkeit, sondern nach möglichen Auswirkungen auf Rechte, Chancen und Sicherheit von Lernenden zu betrachten. Systeme, die Lernwege beeinflussen, Bewertungen vorbereiten oder sensible Entscheidungen unterstützen, brauchen besonders sorgfältige Prüfung.

Ein verantwortungsvoller KI-Workflow fragt deshalb immer: Welche Entscheidung wird vorbereitet? Wer ist betroffen? Können Fehler Nachteile verursachen? Gibt es menschliche Kontrolle? Werden Lernende transparent informiert? Wird Chancengerechtigkeit gestärkt oder gefährdet?

Bias, Fairness und Diskriminierung

Bias bezeichnet systematische Verzerrungen in Daten, Modellen oder Ergebnissen. KI-Systeme können stereotype Darstellungen, unausgewogene Beispiele oder diskriminierende Muster wiedergeben. Das ist für Schule besonders relevant, weil Unterricht alle Lernenden fair ansprechen soll.

Ein professioneller Workflow prüft daher Sprache, Beispiele, Rollenbilder, kulturelle Perspektiven und Zugänglichkeit. Wenn eine KI etwa nur bestimmte Familienbilder, Berufsrollen oder sprachliche Normen verwendet, sollte das Material überarbeitet werden. KI-Kompetenz bedeutet auch, solche Muster sichtbar zu machen.

Schulweite Umsetzung

Kollegiale Regeln statt Einzelkämpfertum

KI in der Schule sollte nicht allein von einzelnen besonders interessierten Lehrkräften abhängen. Sinnvoll ist ein gemeinsamer Rahmen, der Orientierung bietet und Experimente ermöglicht. Dazu gehören schulinterne Regeln für Toolnutzung, Datenschutz, Transparenz, Aufgabenformate und Fortbildung. Eine Fachschaft kann zusätzlich fachspezifische Beispiele sammeln.

Ein guter Start ist eine kleine Arbeitsgruppe, die Erfahrungen bündelt, geprüfte Prompts dokumentiert und kurze Fortbildungssnacks vorbereitet. Wichtig ist, dass nicht nur Technikaffine beteiligt sind, sondern auch Personen mit Perspektiven auf Inklusion, Datenschutz, Schulentwicklung, Beratung und Prüfungskultur.

Der 20-Minuten-Lehrerfortbildungssnack

Ein Fortbildungssnack ist kurz, konkret und sofort anwendbar. Er eignet sich für Konferenzen, pädagogische Tage, Fachschaftssitzungen oder informelle Lernzeiten. Der folgende Ablauf kann direkt genutzt werden.

Phase	Inhalt	Ergebnis
Einstieg	Videoimpuls und Leitfrage: Wo kann KI entlasten, ohne Verantwortung abzugeben?	Gemeinsames Problembewusstsein
Mini-Demo	Ein schlechter und ein guter Prompt werden verglichen.	Qualitätskriterien werden sichtbar
Arbeitsphase	Teams erstellen einen eigenen Prompt für ein reales Unterrichtsziel.	Erster Workflow-Entwurf
Prüfung	Ergebnisse werden mit Datenschutz-, Fachlichkeits- und Fairnesscheck geprüft.	Verbesserter Materialentwurf
Transfer	Jede Person notiert einen konkreten nächsten Schritt für die eigene Praxis.	Verbindliche Erprobung

Schulische KI-Checkliste

Prüffrage	Ja	Noch klären
Ist das pädagogische Ziel eindeutig?
Werden keine personenbezogenen oder vertraulichen Daten eingegeben?
Ist das verwendete Tool nach schulischen Vorgaben zulässig?
Wurde das Ergebnis fachlich geprüft?
Wurde auf Bias, stereotype Beispiele und diskriminierende Sprache geachtet?
Ist die KI-Nutzung für Lernende transparent?
Gibt es eine Reflexion über Nutzen und Grenzen?

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Was beschreibt ein professioneller KI-Workflow in der Schule am besten? (Eine geordnete Abfolge von Zielklärung, Datencheck, Prompting, Prüfung und Reflexion) (!Eine Sammlung zufälliger KI-Tools ohne gemeinsame Regeln) (!Eine Methode, mit der KI die Lehrkraft vollständig ersetzt) (!Ein Verbot aller digitalen Werkzeuge im Unterricht)

Welche Information gehört nicht in ein öffentliches KI-System? (Personenbezogene Schülerdaten) (!Ein fiktives Unterrichtsthema) (!Ein allgemeines Lernziel) (!Eine anonymisierte Beispielaufgabe)

Was macht einen guten Prompt besonders aus? (Er beschreibt Ziel, Kontext, Rolle, Format und Qualitätskriterien) (!Er besteht aus nur einem Stichwort) (!Er enthält möglichst viele echte Schülernamen) (!Er verbietet jede spätere Überarbeitung)

Was bedeutet Halluzination bei generativer KI? (Eine plausibel klingende, aber falsche oder erfundene Aussage) (!Eine besonders kreative Unterrichtsmethode) (!Eine automatisch geprüfte Quelle) (!Ein garantiert richtiges Ergebnis)

Welche Rolle hat die Lehrkraft beim KI-Einsatz? (Sie bleibt fachlich, pädagogisch und rechtlich verantwortlich) (!Sie übernimmt alle KI-Ergebnisse ohne Prüfung) (!Sie gibt jede Bewertung vollständig an KI ab) (!Sie muss keine Regeln mehr erklären)

Warum ist Transparenz bei KI-Nutzung wichtig? (Sie macht Hilfsmittel, Verantwortung und Bewertungsgrundlagen nachvollziehbar) (!Sie verhindert jedes technische Problem) (!Sie ersetzt die Quellenprüfung) (!Sie macht Datenschutz überflüssig)

Was ist ein sinnvoller erster Schritt im KI-Workflow? (Das Lernziel klären) (!Das erstbeste Tool öffnen) (!Eine Note automatisch berechnen lassen) (!Alle Klassendaten eingeben)

Was prüft das 4-Augen-Prinzip bei KI-Materialien? (Eine zweite Person kontrolliert wichtige Ergebnisse kritisch mit) (!Vier KI-Systeme bewerten alle Lernenden automatisch) (!Vier Lernende geben ihre Passwörter weiter) (!Eine KI entscheidet ohne menschliche Aufsicht)

Welche Nutzung ist für einen Einstieg besonders geeignet? (Ideensammlung mit fiktiven oder anonymen Angaben) (!Eingabe kompletter Förderpläne) (!Automatische Notenvergabe ohne Prüfung) (!Veröffentlichung vertraulicher Konferenzprotokolle)

Was gehört zu einer guten Evaluation nach dem KI-Einsatz? (Prüfen, ob Lernziel, Zeitgewinn, Fairness und Qualität erreicht wurden) (!Nur zählen, wie viele Prompts geschrieben wurden) (!KI-Ergebnisse nie wieder ansehen) (!Fehler ignorieren, wenn das Material schön aussieht)

Memory

Prompt	präzise Arbeitsanweisung
Datenschutz	Schutz personenbezogener Daten
Halluzination	erfundene oder falsche KI-Aussage
Transparenz	offener Hinweis auf KI-Nutzung
Feedback	lernförderliche Rückmeldung
Workflow	geordnete Arbeitsschritte

Drag and Drop

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Thema
Ziel klären	Planungsstart
Daten prüfen	Datenschutzcheck
Prompt formulieren	Auftrag an KI
Ergebnis prüfen	Qualitätskontrolle
Transfer sichern	Unterrichtsanwendung

Kreuzworträtsel

Prompt	Wie heißt die Arbeitsanweisung an ein KI-System?
Datenschutz	Wie heißt der Schutz personenbezogener Informationen?
Feedback	Wie nennt man eine lernförderliche Rückmeldung?
Bias	Wie heißt eine systematische Verzerrung in Daten oder Ergebnissen?
Transparenz	Wie nennt man die nachvollziehbare Offenlegung von KI-Nutzung?
Workflow	Wie heißt eine geordnete Abfolge von Arbeitsschritten?

LearningApps

Lückentext

Ein professioneller KI-Workflow beginnt mit einem klaren

. Vor der Eingabe in ein KI-System prüfst Du den

. Eine gute Arbeitsanweisung an KI heißt

. KI-Ergebnisse müssen kritisch auf

geprüft werden. Überzeugend klingende falsche Aussagen nennt man

. Die pädagogische Verantwortung bleibt bei der

. Der offene Hinweis auf KI-Nutzung heißt

. Systematische Verzerrungen werden oft als

bezeichnet. Für sensible Materialien ist das

sinnvoll. Nach dem Einsatz hilft eine

, den Workflow zu verbessern.

Offene Aufgaben

Leicht

KI-Beobachtung: Schau Dir das Fortbildungsvideo an und notiere drei Situationen aus Deinem Schulalltag, in denen KI entlasten könnte, ohne pädagogische Verantwortung zu ersetzen.
Prompt-Vergleich: Formuliere einen sehr kurzen Prompt und danach einen professionellen Prompt zum gleichen Unterrichtsthema. Vergleiche die Ergebnisse.
Datenschutz-Ampel: Erstelle eine grüne, gelbe und rote Liste für Informationen, die in KI-Systemen unproblematisch, prüfbedürftig oder tabu sind.
Materialprüfung: Lass Dir mit fiktiven Angaben eine Übungsaufgabe erstellen und markiere anschließend fachliche, sprachliche und didaktische Stärken und Schwächen.

Standard

Unterrichtsplanung mit KI: Entwickle mit einem KI-Workflow eine Unterrichtssequenz für Dein Fach und dokumentiere Ziel, Prompt, Prüfung und Überarbeitung.
Kollegiale Fortbildung: Plane einen 20-Minuten-Fortbildungssnack für Dein Kollegium mit Videoimpuls, Mini-Demo, Arbeitsphase und Transferauftrag.
Transparenzregel: Entwerfe eine verständliche Regel, wie Lernende KI-Nutzung in Projekten, Hausaufgaben oder Präsentationen offenlegen sollen.
Feedbackwerkstatt: Erstelle mithilfe von KI Feedbackformulierungen zu einer Schülerleistung und überarbeite sie so, dass sie konkret, respektvoll und lernförderlich sind.

Schwer

Schulisches KI-Konzept: Entwickle einen Entwurf für schulweite KI-Regeln mit Abschnitten zu Datenschutz, Unterricht, Prüfungen, Transparenz und Fortbildung.
Prüfungskultur: Gestalte eine Leistungsaufgabe so um, dass Prozessdokumentation, Quellenkritik, Reflexion und mündliche Verteidigung wichtiger werden als reine Reproduktion.
Bias-Analyse: Untersuche mehrere KI-Ausgaben zu einem gesellschaftlichen Thema auf stereotype Rollenbilder, fehlende Perspektiven und diskriminierende Sprache.
Evaluation: Führe eine kleine Befragung im Kollegium oder in einer Lerngruppe durch, wie hilfreich ein KI-Workflow war, und leite konkrete Verbesserungen ab.

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Lernkontrolle

Transferaufgabe KI-Workflow: Erkläre an einem selbst gewählten Unterrichtsbeispiel, wie sich ein spontaner KI-Einsatz von einem professionellen KI-Workflow unterscheidet.
Fallanalyse Datenschutz: Beurteile einen Fall, in dem eine Lehrkraft Schülerdaten in ein KI-System eingeben möchte, und entwickle eine sichere Alternative.
Materialkritik: Prüfe ein KI-generiertes Arbeitsblatt auf fachliche Richtigkeit, Didaktik, Sprache, Bias und Transparenz und begründe Deine Überarbeitung.
Prüfungskultur im Wandel: Entwickle ein Aufgabenformat, bei dem KI-Nutzung nicht einfach verboten, sondern reflektiert, dokumentiert und bewertet wird.
Fortbildungskonzept: Plane einen kurzen Fortbildungssnack für eine Fachschaft und begründe, warum Deine Methode Kolleginnen und Kollegen zum Ausprobieren motiviert.
Schulentwicklung: Entwirf drei Maßnahmen, mit denen eine Schule KI-Kompetenz nachhaltig, fair und rechtlich verantwortbar aufbauen kann.

Lernnachweis

Für einen aussagekräftigen Lernnachweis zu diesem Thema ist wichtig, dass Du nicht nur Begriffe kennst, sondern einen eigenen KI-Workflow anwenden und reflektieren kannst.

Workflow-Dokumentation: Du legst ein eigenes Unterrichts- oder Schulbeispiel vor und dokumentierst Ziel, Datencheck, Prompt, Ergebnisprüfung, Anpassung und Evaluation.
Prompt-Portfolio: Du sammelst mindestens drei überarbeitete Prompts und erklärst, wie sich die Qualität der Ergebnisse verändert hat.
Datenschutz-Reflexion: Du zeigst, dass Du personenbezogene, sensible und fiktive Daten unterscheiden kannst.
Qualitätsprüfung: Du prüfst ein KI-Ergebnis fachlich, didaktisch und ethisch und begründest Deine Entscheidung.
Transparenznachweis: Du formulierst eine klare Regel, wie KI-Nutzung in Deinem Unterricht oder Deiner Schule offengelegt wird.
Transferprodukt: Du erstellst ein nutzbares Produkt, zum Beispiel eine Checkliste, eine Fortbildungsfolie, ein Arbeitsblatt, ein Aufgabenformat oder ein schulisches Mini-Konzept.

Orientierung an Leitlinien

Dieser aiMOOC orientiert sich an grundlegenden Bildungs- und Rechtsrahmen für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz. Für die schulische Praxis sind besonders die jeweils aktuellen Vorgaben des eigenen Bundeslandes, des Schulträgers und der Schule maßgeblich.

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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.