KI-gestützte Unterrichtsvorbereitung - Leitfaden für Lehrkräfte


KI-gestützte Unterrichtsvorbereitung - Leitfaden für Lehrkräfte
Einleitung
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KI-gestützte Unterrichtsvorbereitung: Ein Leitfaden für Lehrkräfte ist ein praxisorientierter aiMOOC für eine kurze, wirksame Lehrerfortbildung im Format eines Fortbildungssnacks. Du lernst, wie Du Künstliche Intelligenz professionell, kritisch und didaktisch sinnvoll für die Unterrichtsvorbereitung nutzen kannst. Im Mittelpunkt steht nicht die Frage, ob KI die Lehrkraft ersetzt, sondern wie sie Dich als Werkzeug bei didaktischen Entscheidungen, Differenzierung, Materialentwicklung, Feedback, Lernkontrolle und Reflexion unterstützen kann.
Generative KI kann Texte entwerfen, Aufgaben variieren, Beispiele erzeugen, Erwartungshorizonte strukturieren, Sprachhilfen formulieren oder Lernwege sichtbar machen. Gleichzeitig kann sie Fehler produzieren, Quellen erfinden, Vorurteile übernehmen, sensible Daten gefährden oder Unterricht zu schematisch planen. Deshalb brauchst Du eine klare professionelle Haltung: KI liefert Vorschläge, Du verantwortest die pädagogische Entscheidung.
Dieser aiMOOC richtet sich an Lehrkräfte, Lehramtsanwärterinnen und Lehramtsanwärter, Schulleitungen, Medienberatungen und alle, die KI-Kompetenz im schulischen Alltag aufbauen möchten. Er ist so gestaltet, dass Du ihn allein, im Kollegium, in einer schulinternen Fortbildung oder als Selbstlernmodul nutzen kannst.
Lernziele
Nach diesem aiMOOC kannst Du erklären, wie KI-gestützte Unterrichtsvorbereitung funktioniert und wo ihre Grenzen liegen. Du kannst eigene Prompts für Unterrichtsplanung, Differenzierung und Lernkontrolle formulieren. Du kannst KI-Ergebnisse mit einem Qualitätsraster prüfen, sensible Daten schützen, Transparenz herstellen und eine Unterrichtsidee so weiterentwickeln, dass sie zu Deinen Lernenden, Deinem Fach und Deinem Curriculum passt.
Was bedeutet KI-gestützte Unterrichtsvorbereitung?
KI-gestützte Unterrichtsvorbereitung bedeutet, digitale KI-Systeme als Hilfsmittel in einzelnen Planungsphasen zu nutzen. Dazu gehören zum Beispiel die Formulierung von kompetenzorientierten Lernzielen, die Entwicklung eines Unterrichtseinstiegs, die Erstellung von Aufgaben, die Anpassung von Materialien an verschiedene Lernstände oder die Planung von Lernkontrollen. Gute Unterrichtsvorbereitung bleibt jedoch eine professionelle Kompetenz der Lehrkraft. KI kann Muster, Formulierungen und Varianten anbieten, aber sie kennt Deine Klasse nicht vollständig, versteht soziale Dynamiken nur begrenzt und kann pädagogische Verantwortung nicht übernehmen.

Eine hilfreiche Leitfrage lautet: Welche Planungsentscheidung möchte ich besser, schneller oder vielfältiger treffen, ohne fachliche Sorgfalt und pädagogische Verantwortung abzugeben? Genau diese Frage unterscheidet professionellen KI-Einsatz von unreflektierter Automatisierung.
Chancen für Lehrkräfte
- Zeitentlastung: KI kann erste Entwürfe für Arbeitsblätter, Tafelbilder, Aufgabenstellungen oder Elterninformationen liefern, die Du anschließend prüfst und anpasst.
- Ideenvielfalt: KI kann alternative Unterrichtseinstiege, Beispiele, Lernprodukte oder Diskussionsfragen vorschlagen.
- Differenzierung: KI kann Aufgaben auf unterschiedlichen Anspruchsniveaus formulieren, Sprachhilfen geben oder Hilfekarten erzeugen.
- Barrierefreiheit: KI kann Texte vereinfachen, Begriffe erklären, Zusammenfassungen erstellen oder alternative Darstellungen anbieten.
- Feedbackkultur: KI kann formative Rückmeldungen, Kriterienraster oder Reflexionsimpulse vorbereiten.
- Professionalisierung: KI kann Dich an Kompetenzorientierung, Operatoren, Diagnostik, Medienbildung und Reflexion erinnern.
Grenzen und Risiken
- Faktenfehler: KI-Ausgaben können plausibel klingen und trotzdem falsch sein.
- Halluzination: KI kann Quellen, Zitate, Studien oder Fachbegriffe erfinden.
- Bias: KI kann gesellschaftliche Vorurteile aus Trainingsdaten reproduzieren.
- Datenschutz: Personenbezogene Daten von Lernenden dürfen nicht ungeschützt in KI-Systeme eingegeben werden.
- Urheberrecht: Erstellte oder bearbeitete Materialien müssen rechtlich geprüft werden, besonders bei Bildern, längeren Texten und fremden Materialien.
- Scheinobjektivität: KI-Ausgaben wirken oft neutral, enthalten aber Annahmen, Gewichtungen und Lücken.
- Deprofessionalisierung: Wer KI-Ergebnisse ungeprüft übernimmt, schwächt die eigene didaktische Urteilsfähigkeit.
Didaktischer Grundsatz: KI assistiert, die Lehrkraft entscheidet

Ein professioneller KI-Einsatz folgt dem Prinzip Human in the Loop. Das bedeutet: Der Mensch bleibt in der Entscheidungsschleife. Du prüfst, ob die vorgeschlagenen Lernziele zu Deinem Fach passen, ob Aufgaben dem Lernstand entsprechen, ob Materialien sprachsensibel sind, ob Ergebnisse fachlich stimmen und ob die Nutzung rechtlich sowie ethisch vertretbar ist.
Drei Rollen der KI in der Vorbereitung
| Rolle der KI | Nutzen | Professionelle Prüffrage |
|---|---|---|
| Ideengeberin | KI liefert Varianten für Einstiege, Aufgaben, Methoden oder Beispiele. | Passt die Idee zu meinen Lernenden, meinem Fach und meinem Ziel? |
| Strukturiererin | KI ordnet Inhalte, erstellt Ablaufpläne, Rubriken oder Checklisten. | Ist die Struktur didaktisch sinnvoll und nicht nur formal ordentlich? |
| Sprach- und Materialassistentin | KI formuliert Texte, Hilfekarten, Glossare oder Arbeitsaufträge. | Ist die Sprache korrekt, zugänglich, diskriminierungssensibel und altersangemessen? |
Der professionelle Workflow in sieben Schritten
Ein bewährter Ablauf für KI-gestützte Unterrichtsplanung verbindet klassische didaktische Analyse mit gezieltem Prompting und kritischer Prüfung.
Schritt 1: Lernziel klären
Beginne nicht mit dem Tool, sondern mit Deinem Ziel. Frage Dich: Was sollen die Lernenden am Ende können, verstehen, beurteilen oder gestalten? Gute Lernziele beschreiben beobachtbares Können und sind an Kompetenzen gebunden. KI kann Dir helfen, Lernziele präziser zu formulieren, aber sie sollte nicht allein entscheiden, was wichtig ist.
Schritt 2: Kontext beschreiben
Eine KI kann nur mit dem arbeiten, was Du ihr mitteilst. Gib deshalb relevante Rahmenbedingungen an: Fach, Jahrgangsstufe, Lernstand, Vorwissen, Zeitumfang, Sozialform, verfügbare Medien, gewünschtes Niveau und besondere didaktische Schwerpunkte. Verzichte dabei auf personenbezogene Daten.
Schritt 3: Entwurf erzeugen lassen
Lass Dir zunächst mehrere Varianten ausgeben. Bitte nicht sofort um ein perfektes Arbeitsblatt, sondern um Vorschläge, Alternativen und Begründungen. So erkennst Du schneller, welche Idee tragfähig ist und wo Du nachsteuern musst.
Schritt 4: Fachlich prüfen
Prüfe Begriffe, Zusammenhänge, Beispiele, Quellenhinweise, Zahlen, historische Daten, rechtliche Aussagen und fachliche Modelle. KI-Ausgaben sind keine automatisch geprüften Fachtexte. Besonders bei Naturwissenschaften, Geschichte, politischer Bildung, Medizin, Recht und aktuellen Themen ist Prüfung unverzichtbar.
Schritt 5: Didaktisch anpassen
Passe den Entwurf an Deine Klasse an. Gute Unterrichtsvorbereitung berücksichtigt Motivation, Vorwissen, Lernhindernisse, Sprache, Aufgabenlogik, Medienzugang, Zeitmanagement und Möglichkeiten der Sicherung. KI kann dabei unterstützen, ersetzt aber nicht Deine Diagnose.
Schritt 6: Materialien entwickeln
Erstelle aus dem geprüften Entwurf konkrete Materialien: Arbeitsblatt, Folienstruktur, Hilfekarten, Erwartungshorizont, Bewertungsraster, Exit-Ticket oder Lernprodukt. Achte auf klare Operatoren, verständliche Sprache und barrierearme Gestaltung.
Schritt 7: Reflexion und Transparenz sichern
Überlege, ob und wie Du die KI-Nutzung transparent machst. Dokumentiere, wofür Du KI eingesetzt hast, welche Änderungen Du vorgenommen hast und wie Du Qualität geprüft hast. Transparenz stärkt Vertrauen und fördert Medienkompetenz.
Prompting für Lehrkräfte
Ein Prompt ist eine gezielte Eingabe an ein KI-System. Je genauer Dein Prompt ist, desto besser kann die Ausgabe werden. Ein guter Prompt ersetzt aber keine pädagogische Prüfung. Er ist ein Arbeitsauftrag, kein Wahrheitsgarant.
Die 5-S-Formel für gute Prompts
| Element | Bedeutung | Beispiel |
|---|---|---|
| Situation | Beschreibe Fach, Klasse, Thema, Zeit und Lernstand. | Ich unterrichte Deutsch in Klasse 7 und plane eine Stunde zu Balladen. |
| Sinn | Nenne Lernziel, Kompetenz und erwartetes Lernprodukt. | Die Lernenden sollen Merkmale einer Ballade erkennen und begründet anwenden. |
| Struktur | Gib gewünschtes Format, Umfang und Ablauf vor. | Erstelle drei Phasen mit Einstieg, Erarbeitung und Sicherung. |
| Sensibilität | Lege Datenschutz, Sprache, Inklusion und Vielfalt fest. | Verwende einfache Sprache und keine personenbezogenen Daten. |
| Sicherung | Fordere Prüfung, Begründung und Alternativen ein. | Begründe Deine Auswahl und nenne mögliche Stolperstellen. |
Prompt-Vorlagen für die Unterrichtsvorbereitung
| Ziel | Prompt-Vorlage |
|---|---|
| Lernziele formulieren | Formuliere für das Thema [Thema] in [Fach] für [Jahrgangsstufe] drei kompetenzorientierte Lernziele. Ordne sie nach Anspruchsniveau und formuliere jeweils eine beobachtbare Lernhandlung. |
| Unterrichtsverlauf planen | Erstelle einen Unterrichtsentwurf für [Zeitumfang] Minuten zum Thema [Thema]. Berücksichtige Einstieg, Erarbeitung, Sicherung, Sozialformen, Materialien, mögliche Schwierigkeiten und eine kurze Reflexionsphase. |
| Differenzieren | Entwickle zu dieser Aufgabe drei Varianten: Basisniveau, Standardniveau und Erweiterungsniveau. Die Varianten sollen dasselbe Lernziel verfolgen, aber unterschiedliche Hilfen und Anspruchsniveaus enthalten. |
| Sprachsensibel arbeiten | Vereinfache den folgenden Fachtext für Lernende mit sprachlichem Unterstützungsbedarf. Erhalte die fachlichen Kernbegriffe und ergänze ein Mini-Glossar mit kurzen Erklärungen. |
| Lernkontrolle entwickeln | Erstelle fünf Aufgaben, die nicht nur Fakten abfragen, sondern Anwendung, Begründung, Vergleich und Transfer zum Thema [Thema] verlangen. Ergänze Erwartungskriterien. |
| Feedback vorbereiten | Formuliere konstruktive Feedbackbausteine zu einem Lernprodukt. Das Feedback soll stärkenorientiert, konkret, lernförderlich und handlungsorientiert sein. |
Qualitätscheck für KI-Ergebnisse
KI-Ergebnisse müssen geprüft werden. Nutze dafür ein festes Raster, damit Du nicht nur nach Bauchgefühl entscheidest.
Prüfraster für Unterrichtsentwürfe
| Prüfkriterium | Leitfrage | Konsequenz |
|---|---|---|
| Fachlichkeit | Sind Inhalte, Begriffe, Beispiele und Zusammenhänge korrekt? | Fehler korrigieren, Quellen prüfen, Fachliteratur oder Lehrwerk heranziehen. |
| Kompetenzorientierung | Fördert die Aufgabe wirklich Können, Verstehen, Beurteilen oder Gestalten? | Lernziel schärfen und Aufgabe an Kompetenz anpassen. |
| Passung zur Lerngruppe | Berücksichtigt der Entwurf Vorwissen, Sprache, Motivation und Unterstützungsbedarf? | Material vereinfachen, erweitern oder differenzieren. |
| Methodik | Unterstützt die Methode das Lernziel oder wirkt sie nur attraktiv? | Methode ändern, wenn sie vom Lernziel ablenkt. |
| Aktivierung | Arbeiten Lernende selbstständig, kooperativ, problemlösend oder reflektierend? | Mehr Denk-, Gesprächs- und Produktionsphasen einbauen. |
| Datenschutz | Werden personenbezogene oder sensible Daten vermieden? | Daten anonymisieren, lokale Vorgaben prüfen, gegebenenfalls Tool nicht nutzen. |
| Transparenz | Ist nachvollziehbar, welche Rolle KI im Material gespielt hat? | KI-Nutzung dokumentieren und gegebenenfalls offenlegen. |
| Barrierearmut | Sind Sprache, Layout, Medien und Aufgaben zugänglich? | Hilfen, Alternativen und klare Struktur ergänzen. |
Datenschutz, Urheberrecht und Verantwortung
Bei KI in der Schule ist Vorsicht besonders wichtig, weil Kinder und Jugendliche geschützt werden müssen. Gib keine Namen, Noten, Diagnosen, Förderpläne, Verhaltensbeobachtungen, Krankheitsdaten, familiären Informationen oder sonstige personenbezogene Daten in frei verfügbare KI-Systeme ein. Nutze schulische, datenschutzkonforme Lösungen, wenn Deine Schule oder Dein Bundesland sie bereitstellt. Kläre außerdem, welche Regeln an Deiner Schule gelten.
Was Du nicht ungeprüft in KI-Systeme eingeben solltest
- Personenbezogene Daten: Namen, Adressen, E-Mail-Adressen, Fotos, Stimmen oder eindeutige Beschreibungen einzelner Lernender.
- Leistungsdaten: Noten, Testergebnisse, Förderdiagnosen, Gutachten oder individuelle Verhaltensprotokolle.
- Geschützte Materialien: Vollständige Lehrwerksseiten, Prüfungsaufgaben oder urheberrechtlich geschützte Texte ohne Nutzungsrecht.
- Vertrauliche Informationen: interne Schulkonzepte, Konferenzinhalte, Konflikte oder nicht öffentliche Dokumente.
- Sensible Daten: Angaben zu Gesundheit, Herkunft, Religion, Behinderung, politischer Haltung oder familiären Umständen.
Transparente Formulierungen für den Unterricht
Transparenz bedeutet nicht, jeden technischen Schritt ausführlich zu erklären. Sie bedeutet, dass Lernende und Kolleginnen und Kollegen nachvollziehen können, wann KI eine Rolle gespielt hat und wer für das Ergebnis verantwortlich ist. Mögliche Hinweise sind:
- KI-Hinweis: Dieses Material wurde mithilfe eines KI-Tools vorbereitet und anschließend fachlich sowie didaktisch von der Lehrkraft geprüft.
- Transparenz: Die KI wurde für Formulierungsvorschläge genutzt. Inhalte, Aufgaben und Bewertungskriterien wurden von der Lehrkraft überarbeitet.
- Lernprozess: Wir nutzen KI als Werkzeug, vergleichen die Ergebnisse kritisch und prüfen, was daran hilfreich, fehlerhaft oder verbesserungswürdig ist.
Unterrichtsvorbereitung mit KI nach Planungsphasen

Phase 1: Thema und Kompetenz erschließen
In dieser Phase nutzt Du KI, um mögliche fachliche Zugänge, Alltagsbezüge, Kernbegriffe und Kompetenzziele zu sammeln. Du solltest die Vorschläge mit Lehrplan, Schulcurriculum und Fachkonferenzbeschlüssen abgleichen. Besonders hilfreich ist es, KI nach Alternativen fragen zu lassen: Welche fachlichen Missverständnisse können auftreten? Welche Präkonzepte bringen Lernende mit? Welche Lernprodukte passen zum Ziel?
Phase 2: Lernwege planen
KI kann Verlaufspläne erstellen, Methoden vergleichen oder Arbeitsphasen strukturieren. Achte darauf, dass ein Unterrichtsverlauf nicht nur aus Aktivitätswechseln besteht. Entscheidend ist die Lernlogik: Einstieg, Problemstellung, Erarbeitung, Sicherung, Anwendung, Reflexion und Ausblick müssen sinnvoll miteinander verbunden sein.
Phase 3: Aufgaben entwickeln
Gute Aufgaben fordern Lernende heraus, ohne sie zu überfordern. KI kann Aufgaben in verschiedenen Formaten generieren, zum Beispiel Analyseaufgaben, Schreibaufgaben, Experimente, Rollenkarten, Debattenimpulse, Fallbeispiele oder Transferfragen. Prüfe, ob die Operatoren klar sind und ob die Aufgabe wirklich zum Lernziel führt.
Phase 4: Differenzierung gestalten
Differenzierung bedeutet nicht, drei völlig verschiedene Unterrichtsstunden zu planen. Häufig genügt es, denselben Lernkern mit unterschiedlichen Hilfen, Zugängen, Materialien oder Produkten zu bearbeiten. KI kann Hilfekarten, Satzstarter, Glossare, Zusatzaufgaben und Wahlaufgaben erzeugen. Wichtig ist, dass alle Varianten am gemeinsamen Kernziel orientiert bleiben.
Phase 5: Lernkontrolle und Feedback vorbereiten
KI kann Erwartungshorizonte, Bewertungsraster, Exit-Tickets oder Feedbackformulierungen vorschlagen. Überprüfe dabei besonders die Gewichtung der Kriterien. Eine KI neigt manchmal zu sehr allgemeinen Formulierungen. Gute Kriterien sind konkret, beobachtbar und für Lernende verständlich.
Beispiel: Vom groben Thema zur fertigen Stunde
Angenommen, Du möchtest eine Unterrichtsstunde zum Thema Klimawandel in Klasse 8 vorbereiten. Ein schwacher Prompt wäre: Erstelle eine Stunde zum Klimawandel. Ein professioneller Prompt wäre deutlich genauer:
| Baustein | Beispielinhalt |
|---|---|
| Fach und Lerngruppe | Geographie, Klasse 8, heterogene Lerngruppe, 45 Minuten |
| Lernziel | Lernende erklären den Unterschied zwischen Wetter und Klima und wenden ihn auf ein Fallbeispiel an. |
| Vorwissen | Grundbegriffe Wetter, Temperatur und Niederschlag sind bekannt. |
| Methode | Kurzer Impuls, Partnerarbeit, Auswertung im Plenum, Exit-Ticket |
| Differenzierung | Sprachhilfe für Fachbegriffe und Zusatzaufgabe für schnelle Lernende |
| Ergebnis | Tafelbild, Arbeitsblatt und Exit-Ticket mit drei Transferfragen |
Aus diesem Prompt kann ein erster Entwurf entstehen. Danach prüfst Du, ob Fachbegriffe korrekt sind, ob die Aufgaben zur Klasse passen, ob die Stunde realistisch in 45 Minuten durchführbar ist und ob das Exit-Ticket tatsächlich den Lernfortschritt sichtbar macht.
KI als Fortbildungsthema im Kollegium

Ein Lehrerfortbildungssnack ist besonders geeignet, um im Kollegium niedrigschwellig in das Thema einzusteigen. Entscheidend ist ein kurzer Praxiszyklus: ausprobieren, vergleichen, bewerten, übertragen. Statt lange über KI zu sprechen, arbeitest Du mit einem konkreten Unterrichtsproblem.
Ablauf für einen 30-Minuten-Fortbildungssnack
- Ankommen: Jede Person notiert eine Unterrichtsvorbereitungsaufgabe, die regelmäßig Zeit kostet.
- Mini-Input: Die Gruppe klärt Chancen, Risiken und das Prinzip Human in the Loop.
- Promptwerkstatt: Jede Person formuliert einen Prompt zu einem eigenen Fachthema.
- Vergleich: Zwei KI-Ausgaben werden mit dem Qualitätsraster geprüft.
- Transfer: Jede Person hält fest, was sie im nächsten Unterricht konkret erprobt.
- Vereinbarung: Das Kollegium sammelt offene Fragen zu Datenschutz, Transparenz und Schulregeln.
Promptwerkstatt: Aufgaben für Teams
Die folgenden Teamaufgaben eignen sich für eine schulinterne Fortbildung.
| Team | Auftrag | Ergebnis |
|---|---|---|
| Team Lernziele | Überarbeitet KI-generierte Lernziele so, dass sie beobachtbar, kompetenzorientiert und fachlich passend sind. | Drei geprüfte Lernziele mit Begründung |
| Team Differenzierung | Entwickelt aus einer Standardaufgabe drei Varianten mit Hilfen, Erweiterung und gemeinsamer Sicherung. | Differenzierte Aufgabenfamilie |
| Team Datenschutz | Prüft einen Prompt auf sensible Daten und formuliert eine datensparsame Alternative. | Datenschutzsicherer Prompt |
| Team Lernkontrolle | Erstellt eine Transferaufgabe mit Erwartungskriterien und prüft sie auf Fairness. | Lernkontrollaufgabe mit Rubrik |
| Team Transparenz | Formuliert Hinweise, wie KI-Nutzung im Unterricht offen und verständlich gemacht werden kann. | Transparenzbausteine für Materialien |
Gute Praxis: Vom KI-Output zum Unterrichtsmaterial
Ein KI-Output ist selten sofort einsatzbereit. Er wird erst durch Deine Bearbeitung zu gutem Unterrichtsmaterial. Gute Praxis bedeutet, den Output zu kürzen, zu strukturieren, fachlich zu prüfen, sprachlich anzupassen und mit einer klaren Lernhandlung zu verbinden.
Checkliste vor dem Einsatz im Unterricht
- Lernzielklarheit: Ich kann in einem Satz sagen, was die Lernenden am Ende besser können.
- Fachliche Prüfung: Ich habe zentrale Aussagen, Begriffe und Beispiele überprüft.
- Lerngruppenpassung: Ich habe das Material an Vorwissen, Sprache und Lernstand angepasst.
- Aufgabenqualität: Die Aufgaben verlangen Denken, Begründen, Anwenden oder Gestalten.
- Differenzierung: Es gibt angemessene Hilfen oder Erweiterungen.
- Datenschutz: Es wurden keine sensiblen Daten eingegeben oder offengelegt.
- Transparenz: Ich kann erklären, wie KI bei der Vorbereitung genutzt wurde.
- Reflexion: Ich plane, nach der Stunde zu prüfen, was funktioniert hat und was verbessert werden muss.
Häufige Fehler und bessere Alternativen
| Häufiger Fehler | Warum problematisch? | Bessere Alternative |
|---|---|---|
| KI soll die ganze Stunde planen | Die Planung wird oft generisch und passt nicht zur Klasse. | Erst Lernziel und Kontext festlegen, dann KI gezielt für Teilaufgaben nutzen. |
| Prompt ohne Rahmenbedingungen | Die Ausgabe bleibt allgemein und wenig brauchbar. | Fach, Jahrgang, Niveau, Ziel, Zeit, Material und gewünschtes Format nennen. |
| Output ungeprüft übernehmen | Fehler, Verzerrungen oder unpassende Aufgaben gelangen in den Unterricht. | Fachlichen, didaktischen und rechtlichen Qualitätscheck durchführen. |
| Personendaten eingeben | Datenschutz und Vertrauen werden gefährdet. | Daten weglassen, anonymisieren oder zugelassene schulische Systeme nutzen. |
| KI als Autorität darstellen | Lernende übernehmen Ergebnisse unkritisch. | KI als Werkzeug analysieren, vergleichen und reflektieren lassen. |
Mini-Glossar
| Begriff | Erklärung |
|---|---|
| Künstliche Intelligenz | Sammelbegriff für Computersysteme, die Aufgaben bearbeiten, die normalerweise menschliche Intelligenzleistungen erfordern. |
| Generative KI | KI-Systeme, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Code, Aufgaben oder Zusammenfassungen erzeugen können. |
| Prompt | Eingabe oder Arbeitsauftrag an ein KI-System. |
| Halluzination | Scheinbar plausible, aber falsche oder erfundene Ausgabe eines KI-Systems. |
| Bias | Verzerrung, die durch Daten, Modellentscheidungen oder Nutzungskontexte entstehen kann. |
| Human in the Loop | Prinzip, nach dem Menschen KI-Ergebnisse prüfen und Entscheidungen verantworten. |
| Differenzierung | Anpassung von Lernangeboten an unterschiedliche Lernstände, Interessen oder Unterstützungsbedarfe. |
| Rubrik | Bewertungsraster mit Kriterien und Niveaustufen. |
Interaktive Aufgaben
Quiz: Teste Dein Wissen
Wozu sollte KI in der Unterrichtsvorbereitung vor allem genutzt werden? (Als unterstützendes Werkzeug für Entwürfe, Varianten und Strukturierung) (!Als Ersatz für die pädagogische Verantwortung der Lehrkraft) (!Als automatische Quelle für ungeprüfte Fakten) (!Als verpflichtendes Bewertungssystem für alle Lernenden)
Welche Information verbessert einen Prompt für eine Unterrichtsplanung besonders? (Lernziel, Fach, Lerngruppe, Zeitrahmen und gewünschtes Ergebnis) (!Nur der Name des KI-Tools) (!Eine möglichst kurze Ein-Wort-Eingabe) (!Eine Liste mit persönlichen Schülerdaten)
Was ist vor der Übernahme eines KI-generierten Unterrichtsmaterials notwendig? (Eine fachliche, didaktische und rechtliche Prüfung) (!Eine automatische Veröffentlichung im Klassenraum) (!Eine Übernahme ohne Änderung) (!Eine Bewertung der Lernenden durch das Tool)
Welche Daten gehören nicht in frei zugängliche KI-Systeme? (Personenbezogene Daten von Lernenden) (!Allgemeine Fachbegriffe) (!Anonyme Beispielthemen) (!Öffentliche Lehrplanthemen)
Was bedeutet Halluzination bei KI-Systemen? (Eine scheinbar plausible, aber falsche oder erfundene Ausgabe) (!Eine besonders kreative Unterrichtsmethode) (!Eine sichere Quellenangabe) (!Eine Form der Gruppenarbeit)
Was bedeutet Human in the Loop im schulischen KI-Einsatz? (Die Lehrkraft prüft KI-Ergebnisse und verantwortet Entscheidungen) (!Die KI entscheidet allein über Noten) (!Die Lernenden dürfen keine Fragen stellen) (!Der Unterricht findet ohne menschliche Interaktion statt)
Was meint Differenzierung in der Unterrichtsvorbereitung? (Anpassung von Lernangeboten an unterschiedliche Lernstände und Bedarfe) (!Gleiche Aufgaben ohne Hilfen für alle) (!Ausschließlich mehr Hausaufgaben) (!Verzicht auf gemeinsame Lernziele)
Welche Lernkontrolle passt besonders gut zu kompetenzorientiertem Unterricht? (Eine Aufgabe mit Anwendung, Begründung und Transfer) (!Eine reine Abschrift aus dem Lehrbuch) (!Eine ungeprüfte KI-Antwort als Musterlösung) (!Eine Frage ohne Bezug zum Lernziel)
Warum ist Transparenz bei KI-Nutzung wichtig? (Damit nachvollziehbar bleibt, wie Material entstanden ist und wer Verantwortung trägt) (!Damit KI-Ergebnisse nicht mehr geprüft werden müssen) (!Damit Lernende keine Medienkompetenz brauchen) (!Damit Datenschutzregeln unwichtig werden)
Was gehört zu einem guten Qualitätscheck für KI-generierte Unterrichtsideen? (Passung zu Lernziel, Fachlichkeit, Lerngruppe, Datenschutz und Aufgabenqualität) (!Nur die Länge des Textes) (!Nur die Geschwindigkeit der Erstellung) (!Nur das moderne Aussehen des Materials)
Memory
| Prompt | Präziser Arbeitsauftrag an ein KI-System |
| Halluzination | Plausibel klingende Falschausgabe |
| Differenzierung | Anpassung an unterschiedliche Lernstände |
| Rubrik | Bewertungsraster mit Kriterien |
| Datenschutz | Schutz personenbezogener Informationen |
| Transparenz | Nachvollziehbare Offenlegung der KI-Nutzung |
| Transfer | Anwendung von Wissen in neuer Situation |
| Human in the Loop | Menschliche Prüfung und Verantwortung |
Drag and Drop
| Ordne die richtigen Begriffe zu. | Thema |
|---|---|
| Lernziel | Beschreibt, was Lernende am Ende können sollen |
| Kontext | Nennt Fach, Lerngruppe, Zeit und Rahmenbedingungen |
| Entwurf | Liefert erste Ideen, Aufgaben und Verlaufsvarianten |
| Prüfung | Sichert fachliche Richtigkeit und didaktische Passung |
| Anpassung | Macht Material passend für Lernstand und Sprache |
| Reflexion | Bewertet Nutzen, Grenzen und nächste Schritte |
...
Kreuzworträtsel
| Prompt | Wie heißt eine präzise Eingabe an ein KI-System? |
| Datenschutz | Was schützt personenbezogene Informationen im schulischen Kontext? |
| Feedback | Welche Rückmeldung unterstützt Lernen prozessbezogen? |
| Rubrik | Wie nennt man ein Kriterienraster für Bewertung? |
| Lernziel | Was beschreibt, was Lernende am Ende können sollen? |
| Reflexion | Welche Phase prüft Nutzen, Grenzen und nächste Schritte? |
| Transparenz | Welches Prinzip macht KI-Nutzung nachvollziehbar? |
| Bias | Wie heißt eine systematische Verzerrung in Daten oder Ergebnissen? |
LearningApps
Lückentext
Offene Aufgaben
Leicht
- Prompt-Sammlung: Formuliere drei Prompts, die Dir bei einer alltäglichen Unterrichtsvorbereitungsaufgabe helfen könnten, und markiere jeweils Lernziel, Kontext und gewünschtes Ergebnis.
- KI-Check: Nimm ein KI-generiertes Arbeitsblatt und prüfe es mit fünf Kriterien aus dem Qualitätsraster.
- Transparenz-Hinweis: Schreibe zwei kurze Formulierungen, mit denen Du transparent machst, dass ein Material mithilfe von KI vorbereitet wurde.
- Fehlersuche: Lasse Dir von einer KI eine kurze Erklärung zu einem Fachbegriff erstellen und überprüfe sie anschließend mit einem Lehrwerk oder einer verlässlichen Quelle.
Standard
- Unterrichtsentwurf: Entwickle mit KI-Unterstützung einen 45-Minuten-Unterrichtsentwurf und überarbeite ihn so, dass Lernziel, Methode und Sicherung klar zusammenpassen.
- Differenzierte Aufgaben: Erstelle zu einem Thema Deines Fachs drei Aufgabenvarianten für Basisniveau, Standardniveau und Erweiterungsniveau.
- Feedbackbausteine: Entwickle mithilfe von KI Feedbackformulierungen zu einem Lernprodukt und passe sie so an, dass sie konkret, wertschätzend und handlungsorientiert sind.
- Datensparsame Prompts: Überarbeite fünf unsichere Prompts so, dass keine personenbezogenen oder sensiblen Daten enthalten sind.
Schwer
- Fortbildungssnack planen: Konzipiere einen 30-Minuten-Fortbildungssnack für Dein Kollegium zur KI-gestützten Unterrichtsvorbereitung mit Ziel, Ablauf, Material und Reflexionsfrage.
- Qualitätsraster entwickeln: Erstelle ein eigenes Qualitätsraster für KI-generierte Unterrichtsmaterialien in Deinem Fach und teste es an zwei Beispielen.
- Schulische Leitlinie: Entwirf eine kurze schulische Empfehlung zur transparenten und datenschutzbewussten Nutzung von KI in der Unterrichtsvorbereitung.
- Transferprojekt: Plane eine Unterrichtsreihe, in der Lernende KI-Ergebnisse kritisch vergleichen, verbessern und reflektieren, ohne personenbezogene Daten einzugeben.

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Lernkontrolle
- Fallanalyse: Eine KI schlägt für eine heterogene Klasse eine sehr textlastige Unterrichtsstunde ohne Hilfen vor. Analysiere die Schwächen und entwickle eine passendere Alternative.
- Prompt-Optimierung: Vergleiche einen ungenauen und einen professionellen Prompt. Erkläre, warum der zweite bessere Ergebnisse erwarten lässt, und verbessere ihn weiter.
- Datenschutzentscheidung: Beurteile drei Beispielsituationen, in denen Lehrkräfte KI nutzen möchten, und entscheide begründet, welche Informationen eingegeben werden dürfen und welche nicht.
- Materialkritik: Prüfe ein KI-generiertes Arbeitsblatt auf Fachlichkeit, Aufgabenqualität, Differenzierung und Transparenz. Formuliere konkrete Überarbeitungsvorschläge.
- Transferaufgabe: Entwickle für Dein Fach eine Lernkontrolle, bei der Lernende KI-Ausgaben kritisch bewerten und daraus eigene begründete Lösungen ableiten.
- Kollegiale Beratung: Simuliere ein Beratungsgespräch, in dem eine Lehrkraft KI-Ergebnisse ungeprüft übernehmen möchte. Erkläre wertschätzend Risiken und Alternativen.
- Reflexionsbericht: Beschreibe, wie sich Deine Rolle als Lehrkraft verändert, wenn KI in der Vorbereitung genutzt wird, und begründe, welche Verantwortung unverändert bleibt.
Lernnachweis
Für einen überzeugenden Lernnachweis zu diesem Thema ist wichtig, dass Du nicht nur Begriffe erklären kannst, sondern KI-gestützte Unterrichtsvorbereitung praktisch, kritisch und verantwortungsvoll anwendest.
- Fachlicher Nachweis: Du erklärst Chancen, Grenzen und Risiken von KI in der Unterrichtsvorbereitung korrekt.
- Praktischer Nachweis: Du erstellst mindestens einen eigenen Prompt und dokumentierst, wie Du den KI-Output überarbeitet hast.
- Didaktischer Nachweis: Du zeigst, wie Lernziel, Aufgabe, Methode, Differenzierung und Sicherung zusammenpassen.
- Qualitätsnachweis: Du prüfst ein KI-generiertes Material mit einem transparenten Raster und formulierst Verbesserungen.
- Datenschutznachweis: Du begründest, wie Du personenbezogene und sensible Daten schützt.
- Reflexionsnachweis: Du beschreibst, welche Entscheidungen Du selbst getroffen hast und welche Rolle KI dabei gespielt hat.
- Transfernachweis: Du entwickelst eine konkrete Anwendung für Deinen Unterricht oder Deine schulische Fortbildungspraxis.
OERs zum Thema
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