KI im Klassenzimmer - KI in der Schule Lehrerfortbildungssnack

Einleitung

KI im Klassenzimmer verändert Unterricht, Lehrerrolle, Lernkultur, Aufgabenkultur und Leistungsbewertung. Dieser aiMOOC ist als Lehrerfortbildungssnack angelegt: Du erhältst in kompakter, praxisnaher Form Grundlagen, Unterrichtsideen, Reflexionsfragen und sofort einsetzbare Aufgaben, um generative KI professionell, kritisch und lernwirksam in der Schule zu nutzen.

Der Schwerpunkt liegt auf der Frage: Wie kann KI Lehrkräfte entlasten, Lernende fördern und zugleich Datenschutz, Transparenz, Eigenleistung, Fairness und pädagogische Verantwortung sichern? Das folgende Video bildet den Ausgangspunkt des Fortbildungssnacks.

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Zielgruppe und Einsatz

Dieser aiMOOC richtet sich an Lehrkräfte, Referendarinnen und Referendare, Fachschaften, Schulleitungen, Medienbeauftragte, Fortbildungsteams und alle, die KI-Kompetenzen in schulischen Bildungsprozessen stärken wollen. Er eignet sich für eine kurze Lehrerfortbildung, eine Fachkonferenz, einen pädagogischen Tag, ein Seminar in der Lehrkräftebildung oder als Selbstlernkurs.

Du lernst, zentrale Begriffe einzuordnen, typische Einsatzszenarien zu prüfen, gute Prompts zu formulieren, KI-Ausgaben kritisch zu bewerten, Datenschutz und Urheberrecht mitzudenken und Aufgaben so zu gestalten, dass die Eigenleistung der Lernenden sichtbar bleibt.

Warum KI in der Schule Thema ist

Künstliche Intelligenz ist kein einzelnes Werkzeug, sondern ein Sammelbegriff für technische Systeme, die Aufgaben bearbeiten, für die bisher menschliche Intelligenz, Sprachverstehen, Mustererkennung, Entscheidungen oder Kreativität benötigt wurden. In der Schule begegnet Dir KI zum Beispiel in Suchmaschinen, Übersetzungsprogrammen, Lernplattformen, automatischem Feedback, Bildgeneratoren, Chatbots, Textgeneratoren und adaptiven Übungsangeboten.

Generative KI kann Texte, Bilder, Programmcode, Tabellen, Zusammenfassungen, Dialoge, Aufgaben, Lernhilfen oder Feedbackvorschläge erzeugen. Sie arbeitet jedoch nicht wie ein Mensch mit Verständnis, Verantwortung und moralischer Urteilskraft. KI-Systeme berechnen wahrscheinliche Ausgaben auf Grundlage von Trainingsdaten, Modellen und Eingaben. Deshalb können Ergebnisse plausibel wirken und trotzdem falsch, einseitig, unvollständig oder ungeeignet sein. Für die Schule bedeutet das: KI kann ein starkes Werkzeug sein, aber sie ersetzt nicht pädagogische Professionalität.

Grundbegriffe für den Fortbildungssnack

Künstliche Intelligenz: Oberbegriff für Systeme, die Aufgaben mit scheinbar intelligentem Verhalten bearbeiten.
Maschinelles Lernen: Teilbereich der KI, bei dem Modelle aus Daten Muster ableiten und auf neue Fälle anwenden.
Deep Learning: Teilbereich des maschinellen Lernens, der mit mehrschichtigen neuronalen Netzen arbeitet.
Generative KI: KI-Systeme, die neue Inhalte wie Text, Bild, Audio, Video oder Code erzeugen.
Sprachmodell: Modell, das Sprache verarbeitet und wahrscheinliche Textfortsetzungen erzeugt.
Prompt: Eingabe oder Arbeitsauftrag an ein KI-System.
Halluzination: scheinbar überzeugende, aber falsche oder erfundene KI-Ausgabe.
Bias: Verzerrung in Daten, Modellen oder Ausgaben, die zu unfairen Ergebnissen führen kann.
KI-Kompetenz: Fähigkeit, KI-Systeme zu verstehen, sinnvoll zu nutzen, kritisch zu bewerten und verantwortungsvoll einzusetzen.

Pädagogische Leitidee: KI als Lernpartner, nicht als Ersatzhandlung

Ein professioneller KI-Einsatz beginnt nicht mit einem Tool, sondern mit einem Lernziel. Die zentrale Frage lautet nicht: Was kann die KI tun? Sondern: Was sollen Lernende besser verstehen, üben, prüfen, gestalten oder reflektieren? Erst danach entscheidest Du, ob KI hilfreich ist.

Im Unterricht sollte KI möglichst nicht als Abkürzung zur fertigen Lösung eingesetzt werden, sondern als Werkzeug für Verstehen, Feedback, Differenzierung, Recherchekompetenz, Sprachbildung, Kreativität, Reflexion und Transfer. Lernende sollen nachvollziehen, was sie selbst geleistet haben, welche Rolle KI gespielt hat und wie sie Ergebnisse überprüft haben.

Chancen für Lehrkräfte

KI kann Lehrkräfte unterstützen, wenn sie kontrolliert, transparent und didaktisch begründet eingesetzt wird. Typische Chancen sind:

Unterrichtsplanung: Ideen für Einstiege, Differenzierung, Arbeitsphasen, Übungsaufgaben oder Tafelbilder entwickeln.
Binnendifferenzierung: Texte in unterschiedlichen Sprachniveaus, Hilfekarten, Förderaufgaben oder Erweiterungsaufgaben erstellen.
Feedback: Formulierungsvorschläge für Rückmeldungen, Kriterienraster oder Lernhinweise gewinnen.
Sprachbildung: Fachtexte vereinfachen, Wortschatzlisten erstellen, Satzstarter anbieten oder Lernende beim Überarbeiten unterstützen.
Inklusion: Barrierearme Formulierungen, Alternativzugänge und individuelle Unterstützung vorbereiten.
Materialentwicklung: Beispiele, Gegenbeispiele, Fallkarten, Rollenkarten oder Diskussionsimpulse generieren.
Schulentwicklung: Gemeinsame Leitlinien, Fortbildungskonzepte und Reflexionsbögen entwickeln.

Chancen für Lernende

Für Lernende kann KI eine Unterstützung sein, wenn sie nicht nur Ergebnisse übernimmt, sondern Denkprozesse anregt. Mögliche Lernchancen sind:

Selbstreguliertes Lernen: Lernende können Erklärungen, Übungsaufgaben und Feedback anfordern.
Metakognition: Lernende vergleichen eigene Lösungen mit KI-Vorschlägen und begründen Unterschiede.
Fehlerkultur: KI-Fehler werden zum Anlass, Kriterien für Qualität, Quellenprüfung und Argumentation zu entwickeln.
Kreativität: Lernende entwickeln Varianten, Perspektiven, Szenarien, Gliederungen oder Ideen und wählen begründet aus.
Medienkompetenz: Lernende untersuchen, wie KI-Ausgaben entstehen, wo Grenzen liegen und wie Manipulation möglich ist.
Demokratiebildung: Lernende reflektieren Macht, Daten, Teilhabe, Diskriminierung, Desinformation und Verantwortung.

Risiken und Grenzen

Ein professioneller Einsatz von KI in der Schule verlangt eine klare Risikoanalyse. Besonders wichtig sind:

Datenschutz: Personenbezogene Daten, sensible Informationen, Leistungsdaten und private Inhalte gehören nicht ungeprüft in KI-Systeme.
Urheberrecht: Texte, Bilder, Aufgaben und Materialien können urheberrechtlich geschützt sein; auch KI-Ausgaben müssen geprüft werden.
Halluzination: KI kann falsche Fakten, erfundene Quellen oder unpassende Begründungen erzeugen.
Bias: KI kann stereotype, diskriminierende oder kulturell einseitige Ergebnisse liefern.
Transparenz: Lernende müssen wissen, ob und wie KI genutzt werden darf.
Eigenleistung: Aufgaben müssen so gestaltet sein, dass Denkweg, Prozess, Reflexion und Transfer sichtbar werden.
Abhängigkeit: Zu viel KI-Nutzung kann eigenes Denken, Schreiben, Rechnen oder Problemlösen schwächen.
Chancengleichheit: Unterschiedlicher Zugang zu Geräten, Tools, Sprache und Vorerfahrung kann Ungleichheit verstärken.
Desinformation: Deepfakes, manipulierte Bilder und automatisch erzeugte Texte können Vertrauen in Informationen erschweren.

Rechtliche und schulische Orientierung

Für Schulen ist entscheidend, dass KI nicht isoliert betrachtet wird. Sie berührt Datenschutzrecht, Urheberrecht, Schulrecht, Prüfungsrecht, Jugendschutz, Barrierefreiheit, Medienbildung und Ethik. Die konkreten Regeln können je nach Bundesland, Schulträger, Schulform und Plattform unterschiedlich sein. Deshalb gilt: Nutze KI nie ohne Blick auf schulische Vorgaben, Dienstanweisungen, Datenschutzfreigaben und transparente Vereinbarungen.

Die Europäische Union verfolgt mit dem KI-Gesetz der EU einen risikobasierten Ansatz für KI-Systeme. Für Bildungseinrichtungen ist besonders die Idee der KI-Kompetenz wichtig: Menschen, die KI-Systeme einsetzen, sollen angemessen verstehen, was diese Systeme leisten, welche Grenzen sie haben und welche Risiken entstehen können. Für Lehrkräfte bedeutet das: KI-Fortbildung ist kein Zusatzthema, sondern Teil professioneller Medienbildung.

Datenschutz im Klassenzimmer: einfache Prüffragen

Bevor Du ein KI-Werkzeug einsetzt, prüfe:

Personenbezogene Daten: Müssen Namen, Noten, Lernstände, Fotos, Gesundheitsdaten oder private Informationen eingegeben werden?
Zweckbindung: Ist klar, wofür die Daten verarbeitet werden?
Datensparsamkeit: Kann die Aufgabe ohne personenbezogene Daten gelöst werden?
Einwilligung: Ist eine Einwilligung nötig und rechtlich tragfähig?
Auftragsverarbeitung: Gibt es schulisch geprüfte Verträge oder Freigaben?
Transparenz: Wissen Lernende und Erziehungsberechtigte, welche Tools genutzt werden?
Alternative: Gibt es eine analoge oder schulisch zugelassene digitale Alternative?
Dokumentation: Wird festgehalten, wann und wofür KI eingesetzt wurde?

Eine einfache Fortbildungsregel lautet: Keine echten Namen, keine Noten, keine sensiblen Daten, keine ungeprüften Schülerarbeiten in offene KI-Systeme eingeben.

Urheberrecht und Quellenarbeit

KI verändert Quellenarbeit, aber sie hebt das Urheberrecht nicht auf. Lehrkräfte und Lernende sollten prüfen, welche Materialien sie eingeben, welche Ausgaben sie übernehmen und wie sie Quellen kennzeichnen. KI kann bei der Recherche helfen, ersetzt aber keine überprüfbare Quelle. Besonders bei Fakten, Zitaten, Statistiken und historischen Angaben brauchst Du belastbare Quellen.

Für den Unterricht ist hilfreich, zwischen drei Ebenen zu unterscheiden: KI als Ideengeber, KI als Bearbeitungswerkzeug und KI als Quelle. Als Quelle ist KI problematisch, weil sie Aussagen generiert und nicht verlässlich belegt. Als Ideengeber oder Feedbackpartner kann sie nützlich sein, wenn Ergebnisse kritisch geprüft und fachlich verantwortet werden.

Transparenz und Kennzeichnung

Eine gute schulische KI-Kultur braucht klare Absprachen. Lernende sollten wissen:

Wann ist KI erlaubt?
Wann ist KI verboten?
Welche Hilfen müssen dokumentiert werden?
Welche Teile einer Arbeit müssen selbst erstellt sein?
Wie wird mit KI-Unterstützung bewertet?
Wie wird überprüft, ob Inhalte verstanden wurden?
Welche Konsequenzen hat eine nicht angegebene KI-Nutzung?

Eine einfache Kennzeichnung kann lauten: Ich habe KI genutzt für Ideenfindung, Gliederung, sprachliche Überarbeitung und Feedback. Die fachlichen Aussagen, Quellenprüfung und Endfassung habe ich selbst verantwortet.

Aufgaben neu denken

Wenn eine Aufgabe vollständig durch KI lösbar ist, muss sie nicht automatisch verboten werden. Sie sollte aber didaktisch überarbeitet werden. Gute KI-resistente oder KI-bewusste Aufgaben fordern Transfer, Reflexion, Begründung, Quellenkritik, Prozessdokumentation, mündliche Verteidigung, lokale Bezüge, eigene Daten, Experimente, kreative Entscheidungen oder persönliche Lernwege.

Beispiel: Statt Schreibe einen Aufsatz über den Klimawandel kann die Aufgabe lauten: Vergleiche zwei KI-generierte Gliederungen mit einer Fachquelle, markiere fachliche Lücken, entwickle eine eigene Fragestellung und begründe Deine endgültige Struktur.

Leistungsbewertung mit KI

Leistungsbewertung sollte nicht nur Endprodukte betrachten, sondern auch Denkwege. Besonders geeignet sind:

Portfolio: Sammlung von Entwürfen, Reflexionen, Quellen, KI-Prompts und Überarbeitungen.
Lerntagebuch: Dokumentation des eigenen Lernprozesses.
Kriterienraster: Bewertung von Fachlichkeit, Eigenleistung, Quellenarbeit, Reflexion und Darstellung.
Mündliche Prüfung: Kurzes Gespräch zur Überprüfung von Verständnis und Eigenleistung.
Projektarbeit: Verbindung aus Produkt, Prozess, Präsentation und Reflexion.
Peer-Feedback: Lernende prüfen gegenseitig Qualität, Nachvollziehbarkeit und Quellen.
Transferaufgabe: Anwendung des Gelernten auf einen neuen Fall.

KI-Detektoren allein sind keine verlässliche Grundlage für Bewertung oder Sanktionen. Besser ist eine Lernkultur, in der erlaubte und nicht erlaubte Hilfen klar sind und Eigenleistung sichtbar wird.

Prompting für Lehrkräfte

Ein guter Prompt beschreibt Ziel, Rolle, Kontext, Zielgruppe, Format, Kriterien und Grenzen. Statt nur zu schreiben: Erstelle ein Arbeitsblatt zu Photosynthese, kannst Du präziser formulieren:

Du bist eine erfahrene Biologielehrkraft. Erstelle ein differenziertes Arbeitsblatt zur Photosynthese für Klasse 7. Es soll einen kurzen Einstieg, drei Aufgaben auf unterschiedlichen Niveaus, eine Sicherungsaufgabe und eine Lösungsskizze enthalten. Verwende einfache Sprache, aber korrekte Fachbegriffe. Gib außerdem Hinweise, welche Aussagen fachlich geprüft werden müssen.

Für die Fortbildung eignet sich die Prompt-Formel Ziel, Rolle, Kontext, Format, Kriterien, Prüfung.

Ziel: Was soll entstehen?
Rolle: Aus welcher Perspektive soll die KI antworten?
Kontext: Für welche Lerngruppe, welches Fach, welches Niveau?
Format: Tabelle, Liste, Arbeitsblatt, Dialog, Rubrik oder Ablaufplan?
Kriterien: Welche Qualitätsmerkmale sind wichtig?
Prüfung: Welche Unsicherheiten soll die KI markieren?

Prompting für Lernende

Lernende sollten KI nicht nur nach Lösungen fragen, sondern nach Lernhilfen. Gute Schülerprompts sind zum Beispiel:

Verständnisfrage: Erkläre mir das Thema in drei Schwierigkeitsstufen und frage mich danach ab.
Feedbackfrage: Gib mir Rückmeldung zu meinem Argument, aber schreibe den Text nicht für mich.
Sokratischer Dialog: Stelle mir nur Fragen, damit ich selbst zur Lösung komme.
Fehleranalyse: Zeige mir mögliche Fehler in meinem Rechenweg und erkläre, wie ich sie finde.
Quellenkritik: Welche Aussagen in diesem Text müsste ich mit einer zuverlässigen Quelle prüfen?
Perspektivwechsel: Welche Gegenargumente könnte es geben?

Damit KI Lernen stärkt, muss der Prompt den Denkprozess aktivieren. Eine gute Regel lautet: Lass Dir nicht die fertige Lösung geben, sondern Hilfe beim besseren Denken.

Fachbezogene Beispiele

In Deutsch kann KI beim Überarbeiten von Texten, beim Entwickeln von Argumenten, beim Erkennen von Stilmerkmalen oder beim Formulieren von Feedback helfen. Lernende können KI-Antworten mit Originaltexten vergleichen und prüfen, wo Deutungen zu oberflächlich sind.

In Mathematik kann KI Rechenwege erklären, Fehler suchen oder alternative Lösungswege vorschlagen. Wichtig ist, dass Lernende Ergebnisse selbst prüfen, Zwischenschritte begründen und nicht nur Antworten übernehmen.

In Fremdsprachen kann KI Dialoge, Wortschatzübungen, Rollenprofile oder Feedback zu Verständlichkeit erzeugen. Lehrkräfte müssen Sprachniveau, Korrektheit und kulturelle Angemessenheit prüfen.

In Geschichte kann KI Perspektiven simulieren, Quellenfragen formulieren oder Zeitleisten strukturieren. Entscheidend ist die Arbeit mit echten Quellen und die Prüfung von Anachronismen, Vereinfachungen und erfundenen Belegen.

In Politischer Bildung kann KI zur Analyse von Desinformation, Deepfakes, Wahlwerbung, Algorithmen und gesellschaftlicher Machtverteilung genutzt werden. Hier steht die Urteilskompetenz im Mittelpunkt.

In Informatik kann KI Anlass sein, über Daten, Algorithmen, Modelle, Training, Wahrscheinlichkeiten, Programmierung und gesellschaftliche Folgen zu sprechen.

Der Fortbildungssnack: Ablaufvorschlag für 45 Minuten

Phase	Zeit	Ziel	Methode
Einstieg	5 Minuten	Vorwissen und Haltung sichtbar machen	Blitzlicht: Wo begegnet Dir KI im Schulalltag?
Videoimpuls	8 Minuten	Gemeinsame Ausgangsbasis schaffen	Ausschnitt ansehen und zwei Chancen sowie zwei Risiken notieren
Begriffe klären	7 Minuten	KI, generative KI, Prompt, Halluzination und Bias unterscheiden	Partnererklärung mit Beispiel
Praxisprobe	10 Minuten	Einen Unterrichtsprompt verbessern	Prompt-Werkstatt mit Kriterien
Risiko-Check	8 Minuten	Datenschutz, Transparenz und Eigenleistung prüfen	Fallkarte bearbeiten
Transfer	7 Minuten	Vereinbarung für den eigenen Unterricht formulieren	Drei-Satz-Regel für die nächste Unterrichtsstunde

Mini-Fall: Arbeitsblatt mit KI erstellen

Eine Lehrkraft möchte ein Arbeitsblatt zum Thema Nachhaltigkeit erstellen. Ein KI-Tool liefert schnell Aufgaben, Definitionen und Lösungsvorschläge. Professionell wird daraus erst ein Unterrichtsmaterial, wenn die Lehrkraft die fachliche Richtigkeit prüft, die Aufgaben an die Lerngruppe anpasst, Quellen ergänzt, sprachliche Barrieren reduziert, Differenzierung einbaut und transparent macht, ob KI genutzt wurde.

Reflexionsfrage für Dich: Welche Teile dieser Arbeit darf KI beschleunigen, welche Teile musst Du als Lehrkraft selbst verantworten?

Mini-Fall: Schülerarbeit mit KI-Unterstützung

Eine Schülerin nutzt KI, um eine Gliederung für eine Präsentation zu erstellen. Problematisch wäre es, die Präsentation komplett von KI erzeugen zu lassen und als eigene Leistung abzugeben. Lernwirksam wird der Einsatz, wenn die Schülerin die Gliederung begründet verändert, Quellen prüft, eigene Beispiele ergänzt, den Arbeitsprozess dokumentiert und in einem Gespräch erklären kann, was sie verstanden hat.

Kernidee: Nicht jede KI-Nutzung ist Täuschung. Entscheidend sind Aufgabe, Transparenz, Eigenleistung und Bewertungskriterien.

Qualitätscheck für KI-Unterrichtsmaterial

Prüfe jedes KI-gestützte Material mit diesen Fragen:

Fachlichkeit: Stimmen Begriffe, Beispiele, Zahlen, Quellen und Zusammenhänge?
Lernzielorientierung: Passt das Material zum Lernziel?
Niveau: Ist Sprache, Umfang und Schwierigkeit für die Lerngruppe geeignet?
Differenzierung: Gibt es Hilfen, Erweiterungen und Wahlmöglichkeiten?
Aktivierung: Müssen Lernende selbst denken, begründen, vergleichen oder anwenden?
Transparenz: Ist erkennbar, ob KI genutzt wurde?
Datenschutz: Wurden keine sensiblen Daten verarbeitet?
Fairness: Werden Stereotype, Ausgrenzungen und einseitige Perspektiven vermieden?
Überprüfbarkeit: Können Aussagen mit Quellen oder Fachwissen kontrolliert werden?
Eigenleistung: Bleibt sichtbar, was Lernende selbst können?

Schulische Vereinbarungen

Ein Kollegium sollte KI nicht nur individuell regeln. Sinnvoll sind gemeinsame Leitlinien, die einfach, verständlich und überprüfbar sind. Eine schulische KI-Vereinbarung kann enthalten:

Toolauswahl: Welche KI-Anwendungen sind erlaubt, geprüft oder verboten?
Datenschutz: Welche Daten dürfen nicht eingegeben werden?
Kennzeichnung: Wie wird KI-Nutzung dokumentiert?
Aufgabenformate: Welche Aufgaben werden angepasst?
Bewertung: Wie wird Eigenleistung sichtbar?
Fortbildung: Welche Kompetenzen brauchen Lehrkräfte?
Elternarbeit: Wie werden Erziehungsberechtigte informiert?
Schülerbeteiligung: Wie werden Lernende in Regeln und Reflexion einbezogen?
Evaluation: Wann werden Regeln überprüft und verbessert?

Leitprinzipien für professionellen KI-Einsatz

Pädagogik vor Technik: Das Lernziel entscheidet über den KI-Einsatz.
Transparenz vor Kontrolle: Klare Regeln sind besser als heimliche Nutzung.
Eigenleistung vor Produktglanz: Denkprozesse zählen mehr als perfekte Oberflächen.
Quellenkritik vor schneller Antwort: KI-Ausgaben müssen überprüft werden.
Datensparsamkeit vor Bequemlichkeit: Persönliche Daten bleiben geschützt.
Teilhabe vor Exklusivität: Alle Lernenden brauchen faire Zugänge und Alternativen.
Reflexion vor Routine: KI-Nutzung muss regelmäßig ausgewertet werden.
Verantwortung vor Automatisierung: Lehrkräfte bleiben fachlich und pädagogisch verantwortlich.

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Was ist ein Prompt im Zusammenhang mit KI? (Eine Eingabe oder Arbeitsanweisung an ein KI-System) (!Ein Schulgesetz zur Nutzung digitaler Medien) (!Ein automatischer Nachweis für richtige Quellen) (!Ein Gerät zur Messung von Lernleistungen)

Warum müssen KI-Ausgaben im Unterricht geprüft werden? (Weil sie plausibel wirken können und trotzdem falsch sein können) (!Weil KI-Ausgaben grundsätzlich immer verboten sind) (!Weil KI nur Bilder und keine Texte erzeugen kann) (!Weil KI nie sprachliche Fehler macht)

Was bedeutet Halluzination bei generativer KI? (Eine erfundene oder falsche Ausgabe, die überzeugend wirken kann) (!Eine besonders kreative Unterrichtsmethode) (!Eine geprüfte wissenschaftliche Quelle) (!Eine automatische Datenschutzfreigabe)

Welche Frage sollte vor dem KI-Einsatz im Unterricht zuerst gestellt werden? (Welches Lernziel soll erreicht werden) (!Welches Tool ist am neuesten) (!Wie lässt sich jede Aufgabe automatisieren) (!Wie kann Bewertung vollständig ersetzt werden)

Welche Angabe gehört nicht in ein offenes KI-System? (Personenbezogene Daten von Lernenden) (!Ein anonymisiertes Beispiel) (!Eine allgemeine Fachfrage) (!Ein selbst formulierter Übungsprompt)

Was ist ein zentrales Merkmal guter KI-bewusster Aufgaben? (Sie machen Eigenleistung und Denkprozess sichtbar) (!Sie verlangen nur ein perfektes Endprodukt) (!Sie verbieten jede digitale Recherche) (!Sie lassen sich vollständig kopieren)

Warum reicht ein KI-Detektor allein nicht für eine faire Leistungsbewertung? (Weil Erkennung unsicher sein kann und Eigenleistung anders geprüft werden muss) (!Weil KI-Detektoren immer alle Quellen korrekt angeben) (!Weil Detektoren automatisch bessere Noten vergeben) (!Weil Detektoren keine Texte lesen können)

Welche Nutzung von KI unterstützt Lernen besonders gut? (KI gibt Feedback und hilft beim Überarbeiten) (!KI ersetzt das eigene Denken vollständig) (!KI schreibt die gesamte Arbeit ohne Prüfung) (!KI verschleiert die verwendeten Hilfsmittel)

Was beschreibt Bias bei KI-Systemen? (Eine Verzerrung in Daten, Modellen oder Ergebnissen) (!Eine garantierte Neutralität aller Antworten) (!Eine Methode zur sicheren Notenberechnung) (!Eine Schulform für Informatikunterricht)

Welche schulische Maßnahme ist für professionellen KI-Einsatz besonders sinnvoll? (Gemeinsame Regeln zu Transparenz, Datenschutz und Bewertung) (!Geheime Nutzung ohne Absprache) (!Ausschließliche Bewertung durch Chatbots) (!Verzicht auf jede Medienbildung)

Memory

Prompt	Arbeitsauftrag an ein KI-System
Halluzination	überzeugend wirkende Falschausgabe
Bias	Verzerrung durch Daten oder Modell
Datenschutz	Schutz personenbezogener Informationen
Transparenz	Offenlegung der KI-Nutzung
Eigenleistung	selbst verantworteter Lernanteil

Drag and Drop

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Thema
Lernziel	Ausgangspunkt jeder didaktischen KI-Entscheidung
Prompt	Präziser Auftrag an ein KI-System
Quellenkritik	Prüfung von Aussagen, Belegen und Perspektiven
Datensparsamkeit	Nur notwendige und unkritische Daten verwenden
Reflexion	Bewusstes Nachdenken über Nutzen, Grenzen und Verantwortung

Kreuzworträtsel

Prompt	Wie heißt eine Eingabe oder Arbeitsanweisung an ein KI-System?
Bias	Wie heißt eine Verzerrung in Daten, Modellen oder Ergebnissen?
Feedback	Welche Rückmeldung kann KI beim Lernen unterstützen?
Datenschutz	Welcher Schutz ist bei personenbezogenen Informationen besonders wichtig?
Transparenz	Was entsteht, wenn KI-Nutzung offen und nachvollziehbar gemacht wird?
Halluzination	Wie nennt man eine überzeugend wirkende, aber falsche KI-Ausgabe?

LearningApps

Lückentext

Ein professioneller KI-Einsatz beginnt mit einem klaren

. Eine gute Eingabe an ein KI-System heißt

. KI-Ausgaben können Fehler enthalten, die man als

bezeichnet. Personenbezogene Informationen von Lernenden müssen durch

geschützt werden. Wenn Lernende KI verwenden, sollte die Nutzung durch

nachvollziehbar sein. Für faire Bewertung muss die

sichtbar bleiben. Verzerrungen in Daten oder Ergebnissen nennt man

. KI kann Lernen unterstützen, wenn sie als

genutzt wird. Fachliche Aussagen müssen durch

überprüft werden. Lehrkräfte bleiben für den pädagogischen Einsatz von KI

.

Offene Aufgaben

Leicht

KI-Beobachtung: Sammle drei Situationen aus Deinem Schulalltag, in denen KI bereits direkt oder indirekt eine Rolle spielt, und notiere jeweils eine Chance und ein Risiko.
Prompt-Vergleich: Formuliere einen einfachen Prompt und einen verbesserten Prompt für dasselbe Unterrichtsziel und erkläre, warum die zweite Version besser ist.
Fehler finden: Lasse Dir zu einem bekannten Fachthema eine kurze KI-Erklärung erstellen und markiere Stellen, die Du fachlich prüfen würdest.
Transparenzsatz: Entwickle einen kurzen Satz, mit dem Lernende angeben können, wie sie KI bei einer Aufgabe genutzt haben.

Standard

Unterrichtsplanung mit KI: Entwirf eine Unterrichtsphase, in der KI als Feedbackpartner genutzt wird, ohne die Eigenleistung der Lernenden zu ersetzen.
Kriterienraster: Erstelle ein Bewertungsraster für eine KI-bewusste Aufgabe, das Fachlichkeit, Prozess, Quellenarbeit, Reflexion und Eigenleistung berücksichtigt.
Datenschutzcheck: Prüfe ein KI-Tool oder ein Einsatzszenario anhand von Datensparsamkeit, Transparenz, Einwilligung, Zweck und schulischer Freigabe.
Aufgabenumbau: Wandle eine klassische Hausaufgabe so um, dass sie trotz möglicher KI-Nutzung Lernprozess, Begründung und Transfer sichtbar macht.

Schwer

Schulische KI-Leitlinie: Entwickle einen Entwurf für eine schulische KI-Vereinbarung mit Regeln zu erlaubter Nutzung, Kennzeichnung, Datenschutz und Bewertung.
Fortbildungskonzept: Plane einen 45-minütigen Lehrerfortbildungssnack für Deine Fachschaft mit Einstieg, Praxisprobe, Reflexion und Transferaufgabe.
KI-Ethik-Debatte: Organisiere eine strukturierte Debatte zur Frage, ob KI in Prüfungsleistungen erlaubt sein sollte, und berücksichtige Fairness, Teilhabe und Eigenleistung.
Projekt KI-Kompetenz: Entwickle ein fächerübergreifendes Unterrichtsprojekt, in dem Lernende KI nutzen, überprüfen, kritisch reflektieren und ihr Vorgehen dokumentieren.

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Lernkontrolle

Transferaufgabe: Analysiere ein Unterrichtsbeispiel, in dem KI genutzt wird, und entscheide begründet, ob der Einsatz lernförderlich, riskant oder ungeeignet ist.
Fallanalyse: Eine Schülerin gibt eine sehr gute Präsentation ab, die teilweise mit KI erstellt wurde. Entwickle ein faires Vorgehen zur Prüfung von Eigenleistung und Transparenz.
Aufgabenentwicklung: Entwerfe eine Aufgabe zu Deinem Fach, bei der KI erlaubt ist, aber Quellenkritik, Reflexion und fachliches Verständnis zwingend erforderlich sind.
Risikobewertung: Vergleiche zwei KI-Szenarien im Schulalltag und bewerte sie nach Datenschutz, Fairness, Lernwirksamkeit und Aufwand.
Argumentation: Begründe, warum ein vollständiges KI-Verbot pädagogisch problematisch sein kann und warum völlig ungeregelte Nutzung ebenfalls problematisch ist.
Schulentwicklung: Entwickle drei realistische Schritte, mit denen ein Kollegium innerhalb eines Schulhalbjahres KI-Kompetenz aufbauen kann.

Lernnachweis

Für einen überzeugenden Lernnachweis zu KI im Klassenzimmer solltest Du zeigen, dass Du nicht nur Begriffe kennst, sondern verantwortliche Entscheidungen treffen kannst.

Begriffsverständnis: Du erklärst KI, generative KI, Prompt, Halluzination, Bias, Datenschutz und Eigenleistung mit eigenen Worten.
Didaktische Begründung: Du begründest, wann KI ein Lernziel unterstützt und wann sie eher ablenkt oder ersetzt.
Praxisprodukt: Du erstellst ein KI-bewusstes Unterrichtsmaterial oder eine Aufgabe mit klaren Kriterien.
Prozessdokumentation: Du dokumentierst, welche Prompts genutzt, welche Ausgaben übernommen, verändert oder verworfen wurden.
Quellenprüfung: Du prüfst fachliche Aussagen und ergänzt belastbare Quellen.
Datenschutzreflexion: Du zeigst, wie personenbezogene Daten geschützt und schulische Vorgaben beachtet werden.
Bewertungskonzept: Du erklärst, wie Eigenleistung, Prozess und Reflexion fair bewertet werden können.
Transfer: Du überträgst die Grundsätze auf Dein eigenes Fach, Deine Lerngruppe oder Deine Schule.

OERs zum Thema

Links

KI im Klassenzimmer

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.