KI-Kompetenz für Lehrpersonen

KI-Kompetenz — für Lehrpersonen

Über dieses Projekt

• Erasmus+ Projekt — gefördert durch die Europäische Kommission
• 220 wissenschaftliche Quellen — peer-reviewed, institutionelle Berichte, Praxismaterialien
• Empirische Basis: 17.000+ Schüler:innen-KI-Interaktionen aus Liechtenstein (Schneider et al., 2025)
• Zielgruppe: Lehrpersonen aller Schulformen und Fächer
• Lernvoraussetzung: Grunderfahrung mit ChatGPT (einfache Frage-Antwort-Interaktion)

Das Farbleitsystem

• T — Technologie Wie funktioniert KI?
• G — Gesellschaft Wie verändert KI Bildung und Ethik?
• I — Interaktion Wie nutzen wir KI konkret?

Modulübersicht

• M0 — Erste Schritte (optional, 30–45 min)
• T M1 — KI verstehen (90 min)
• IT M2 — Prompt-Engineering (90 min)
• G M3 — Recht, Ethik & Verantwortung (90 min)
• I M4 — Unterrichtsplanung (90 min)
• IG M5 — KI im Unterricht (90 min)

6 Zielkompetenzen

• K1 — KI-Grundlagenwissen: Funktionsweise von LLMs erklären können
• K2 — Prompt-Kompetenz: Wirksame Prompts formulieren und verfeinern
• K3 — Fachdidaktische Integration: KI sinnvoll im eigenen Fach einsetzen
• K4 — Ethische Urteilsfähigkeit: KI-Einsatz kritisch bewerten, Bias erkennen
• K5 — Rechtssicherer Einsatz: DSGVO und EU AI Act im Schulkontext anwenden
• K6 — Unterrichtsdesign: Unterricht mit KI planen, durchführen und reflektieren

Erste Schritte mit KI

Was ist ein Chatbot?

• Computerprogramm für natürlichsprachliche Unterhaltung
• ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google)
• Generative KI: Text wird Wort für Wort neu erzeugt
• Nicht: Suche in einer Datenbank, sondern: Wahrscheinlichkeitsbasierte Textgenerierung

Ihre erste Unterhaltung

• Einfache Frage: „Was sind die drei wichtigsten Tipps für KI-Einsatz als Lehrperson?"
• Kreative Aufgabe: „Schreibe ein kurzes Gedicht über den Schulalltag."
• Fachliche Bitte: „Erkläre den Satz des Pythagoras für ein 12-jähriges Kind."

Drei Dinge, die Sie wissen müssen

• KI kann Fehler machen — „Halluzinationen": überzeugend, aber falsch
• Keine persönlichen Daten eingeben — keine Schüler:innennamen, Noten, Adressen
• Qualität der Frage = Qualität der Antwort — mehr dazu in M2

KI verstehen

Schwache vs. starke KI

• Schwache KI (narrow AI): Trainiert für spezifische Aufgaben — kann Texte schreiben, Bilder erkennen, Sprache übersetzen, aber nur in dem Bereich, für den sie trainiert wurde. Alle aktuellen Systeme gehören hierher.
• Starke KI (general AI): Ein hypothetisches System mit menschenähnlicher kognitiver Flexibilität — könnte beliebige Aufgaben lösen, lernen und verstehen wie ein Mensch. Existiert nicht und ist nicht absehbar.

Drei Schlüsselkonzepte

• Maschinelles Lernen: Systeme lernen aus Daten, ohne explizit programmiert zu sein
• Neuronale Netze: Mathematische Modelle nach Vorbild biologischer Gehirne
• Transformer-Architektur: Grundlage für alle modernen Sprachmodelle (seit 2017)

Wie funktionieren Sprachmodelle?

• Training auf riesigen Textmengen → statistische Muster lernen
• Vorhersage: Welches Wort folgt wahrscheinlich als nächstes?
• Text wird Wort für Wort generiert — kein „Verstehen" im menschlichen Sinne
• Halluzinationen: Überzeugend klingende, aber falsche Informationen
• Keine Aktualität: Wissen endet mit dem Trainingszeitpunkt

Das Frankfurt-Dreieck

• T Technologisch-medial: Wie funktioniert das System?
• G Gesellschaftlich-kulturell: Welche Auswirkungen hat es?
• I Interaktion: Wie nutzen wir es?

Frankfurt-Dreieck → KI in der Bildung

• T Wie funktioniert ChatGPT technisch? Was kann es, was nicht?
• G Wie verändert KI Schule, Prüfungskultur, Chancengerechtigkeit?
• I Wie setze ich KI konkret im Unterricht ein?

KI-Literacy: Ein neues Kompetenzfeld

• UNESCO (2024): KI-Kompetenzrahmen für Lehrpersonen — 15 Kompetenzen, 5 Dimensionen, 3 Stufen
• OECD + EU (2025): AI-Literacy-Framework für Primar- und Sekundarbildung
• AI-TPACK (Ning et al., 2024): TPACK erweitert um KI-Wissenskomponenten
• Prompt-Engineering als Schlüsselkompetenz des 21. Jahrhunderts (Federiakin et al., 2024)

KI-Landschaft für Lehrpersonen

Die Zäsur: November 2022

• ChatGPT veröffentlicht am 30. November 2022
• 100 Millionen Nutzer:innen in zwei Monaten
• 60% der US-Lehrkräfte nutzen KI-Werkzeuge (Gallup, 2025)
• Forschungspublikationen vervielfacht seit 2022
• Aber: 45% der deutschen Lehrkräfte mit KI-Erfahrung wollen lieber darauf verzichten

Prompt-Engineering

Warum Prompt-Engineering?

• Prompt-Engineering = Schlüsselkompetenz des 21. Jahrhunderts (Federiakin et al., 2024)
• Kurze Schulung verbessert KI-Literacy signifikant und reduziert Technologieangst (Garcia & Rivera, 2025)

Das IDEA-Framework

• P — Persona: „Du bist eine erfahrene Biologielehrerin für die 7. Schulstufe."
• A — Aim: „Erstelle drei differenzierte Arbeitsblätter zum Thema Fotosynthese."
• R — Recipient: „Für Schüler:innen mit Deutschkenntnissen auf B1-Niveau."
• T — Theme: „Wissenschaftlich, aber zugänglich, mit Alltagsbeispielen."
• S — Structure: „Als Tabelle mit drei Spalten: leicht, mittel, anspruchsvoll."

Vorher / Nachher

5 Prompt-Strategien

• Rollen zuweisen — gibt der KI Kontext
• Kontext geben — Schulstufe, Lehrplan, Vorwissen
• Ausgabeformat definieren — Tabelle, Liste, Quiz
• Einschränkungen setzen — Sprache, Länge, Schwierigkeit
• Iterativ verfeinern — Follow-up-Prompts, Korrekturschleifen

Qualität kritisch beurteilen

• Halluzinationen erkennen: Stimmen Fakten, Jahreszahlen, Quellenangaben? KI erfindet gerne plausibel klingende Referenzen, die in der Realität nicht existieren. Tipp: Fragen Sie die KI „Bist du dir sicher?" — sie gibt häufig zu, geraten zu haben.
• Fachliche Korrektheit: Ist die Darstellung inhaltlich richtig? Sind Vereinfachungen noch korrekt oder irreführend? Gerade in Naturwissenschaften und Geschichte produziert KI oft oberflächlich richtige, aber im Detail falsche Aussagen.
• Bias erkennen: Sind Beispiele einseitig? Fehlen bestimmte Perspektiven? Werden Stereotypen verstärkt? Beispiel: KI empfiehlt MINT-Berufe überproportional an männliche Lernende (Baker & Hawn, 2024).

Fortgeschrittene Techniken

• Chain-of-Thought: „Denke Schritt für Schritt nach" → systematischere Antworten
• Few-Shot-Prompting: 2–3 Beispiele für gewünschte Ausgabe mitliefern
• Mega-Prompts: Komplexe Aufgaben in einem strukturierten Prompt

Recht, Ethik & — Verantwortung

EU AI Act — Bildung als Hochrisiko

• In Kraft seit August 2024
• Hochrisiko: KI für Bewertung, Zulassung, Prüfungsüberwachung
• Verboten: Emotionserkennung bei Schüler:innen
• Pflicht seit Feb. 2025: KI-Literacy-Schulung für alle Mitarbeitenden
• Schulen = „Deployer" → Dokumentationspflichten

Digital Omnibus (2025/2026)

• EU-Kommission schlägt Vereinfachung vor (November 2025)
• Hochrisiko-Fristen für Bildung → Dezember 2027 verschoben
• Rat (13.3.2026) + Parlament (18.3.2026) haben Positionen angenommen
• Trilogue-Verhandlungen laufen
• Grundprinzipien bleiben: Transparenz, menschliche Aufsicht, Risikoabschätzung

DSGVO im Schulkontext

• Namen, Noten, Adressen → nicht in ChatGPT
• DSGVO-konforme Plattformen: Fobizz, SchulKI
• Liechtenstein: Fobizz landesweit → Vorbild im DACH-Raum
• Einverständniserklärungen beachten

Algorithmischer Bias

• Häufigstes ethisches Bedenken: 53× in 75 Studien (Williams & Dergaa, 2025)
• Prädiktive Algorithmen unterschätzen Minderheiten systematisch (Baker & Hawn, 2024)
• MINT-Kurse überproportional an männliche Studierende empfohlen
• EU AI Act verbietet diskriminierende Modelle

Akademische Integrität

• 18% der Studierenden übernehmen KI-Text direkt (HEPI, 2025)
• KI-Erkennungstools sind weitgehend unwirksam
• Lösung: Aufgaben, die persönliche Reflexion erfordern
• Mündliche Anteile, Prozessdokumentation, lokale Bezüge

Verantwortungsvoller Einsatz in der Praxis

• Altersgerecht und begleitet: Die UNESCO (2023) empfiehlt, dass KI-Nutzung durch Kinder immer pädagogisch begleitet sein muss. Je jünger die Lernenden, desto stärker die Begleitung.
• KI als Werkzeug, nicht als Ersatz: Das Liechtensteiner Schulamt hat dies als Leitmotiv formuliert. KI entlastet Lehrkräfte, ersetzt aber nicht die menschliche Beziehung zu den Lernenden.
• Transparenz: Wann muss KI-Nutzung offengelegt werden? Als Faustregel: Immer dann, wenn die KI-Beteiligung für die Bewertung oder Einordnung des Ergebnisses relevant ist.
• Institutionelle Verankerung: Schulen brauchen KI-Nutzungsrichtlinien — nicht als Verbotsliste, sondern als gemeinsam erarbeiteter Rahmen für verantwortungsvolles Handeln.

KI in der — Unterrichtsplanung

5 evidenzbasierte Strategien

• Multiple Beispiele: Verschiedene Erklärungsvarianten erstellen
• Fehlvorstellungen: Typische Missverständnisse aufdecken
• Low-Stakes-Testing: Übungsaufgaben auf Abruf generieren
• Lernstandserhebung: Verständnislücken analysieren
• Verteiltes Üben: Wiederholungsaufgaben mit zeitlichem Abstand

Differenzierte Materialien

• Arbeitsblätter für drei Leistungsniveaus
• Texte an Sprachniveaus anpassen
• Prüfungsfragen generieren (psychometrisch vergleichbar — Bhandari et al., 2024)
• Visualisierungen und Erklärungen differenzieren

Sprachbewusste Materialerstellung

• Leichte Sprache: „Formuliere für B1-Niveau um"
• Scaffolding: Satzanfänge, Formulierungshilfen, Textgerüste
• Bildungssprache: Fachwortlisten mit Alltagserklärung
• Mehrsprachige Brücken: DaZ-Unterstützung
• Aufgabentexte prüfen: Unnötige sprachliche Komplexität erkennen

Verwaltung & Organisation

• 6 Wochen Zeitersparnis pro Schuljahr bei wöchentlicher Nutzung (Gallup, 2025)
• 74% Qualitätsverbesserung bei administrativen Aufgaben
• Elternbriefe · Lernberichte · Korrekturassistenz · Datenanalyse

Qualität sichern

• Fachdidaktische Prüfung: Inhalt korrekt und altersgerecht?
• Bias-Check: Beispiele divers und ausgewogen?
• Lehrplanbezug: Kompetenzziele stimmen?
• Lehrkräfte-Feedback > KI-Feedback (Dai et al., 2025: 6.960 Befragte)

KI im Unterricht — mit Schüler:innen

Erasmus+: 17.000+ Interaktionen

• 🎨 Kreative Produktion: Gedichte, Geschichten, Songs
• 📝 Sprachhilfe: Grammatik, Übersetzung
• 🔬 Faktenerklärungen: NaWi, Geografie, Geschichte
• 💪 Motivation: Komplimente, Ermutigung
• 🎯 Berufsorientierung: Karriereplanung

7 Rollen der KI im Unterricht

• KI-Tutor — individuelle Erklärungen
• KI-Coach — Fähigkeiten entwickeln
• KI-Mentor — Orientierung bei Entscheidungen
• KI-Teammate — Zusammenarbeit bei Projekten
• KI-Werkzeug — Recherche, Übersetzung
• KI-Simulator — Szenarien, Rollenspiele

Altersgerechter Einsatz

• Volksschule: Spielerisch, KI als Lerngegenstand, Scratch, Roboter
• Sekundarstufe I: Begleitet, kritische Reflexion, erste Prompts
• Sekundarstufe II: Eigenständig, Verantwortung, Integrität
• Inklusion: Adaptive Systeme, Barrierefreiheit

Lernwirksamkeit — Chancen

• +127% bessere Ergebnisse mit GPT-Tutor
• ITS verbessern akademische Leistung um 37% (K-12)
• Motivationssteigerung, besonders bei mittelmäßig Motivierten
• Personalisierte Lernpfade, sofortiges Feedback

Lernwirksamkeit — Risiken

• Überabhängigkeit — KI als Abkürzung statt Denkwerkzeug
• Sinkendes Engagement bei Programmieraufgaben (Yang et al., 2025)
• „Leicht zu bedienen, schwer effektiv zu nutzen" (Klar, 2025)
• Entscheidend: Pädagogische Einbettung, nicht das Tool

KI und Leistungsfeststellung

• KI-Erkennungstools sind weitgehend unwirksam (HEPI, 2025)
• Verbot ist keine Lösung — Aufgaben müssen KI-resilient sein
• Transparenz statt Kontrolle: KI-Nutzung offenlegen und reflektieren
• Prozess statt Produkt: Lernweg dokumentieren

Strategien für KI-resiliente Aufgaben

• Mündliche Absicherung: Nachgespräch, spontane Variation — 2 Min. pro Schüler:in reichen
• Prozessdokumentation: Prompt-Protokoll, Entwürfe zeigen, Reflexion
• Aufgabendesign: Persönliche Reflexion, lokale Bezüge, KI als Teil der Aufgabe
• Transparenz: Gemeinsame Regeln entwickeln, Kompetenz statt Kontrolle

Fachdidaktische — Vertiefung

6.1 Sprachen & Schreibdidaktik

• 70+ empirische Studien: positive Effekte auf Schreiben und Sprechen
• KI-Feedback auf Texte: Grammatik, Kohärenz, Argumentation
• Fremdsprachen: Vokabeltraining, Sprechübungen, Übersetzung
• Deutschunterricht: KI-gestützte Textproduktion (Rezat & Schindler, 2025)
• DaZ: Scaffolding, mehrsprachige Brücken, Leichte Sprache

6.2 Mathematik & MINT

• Differenzierte Aufgabenerstellung mit KI
• GeoGebra + KI: natürlichsprachliche Geometrie
• KIMADU-Projekt NRW: 25 Schulen erproben KI in Mathe/Deutsch
• Naturwissenschaften: Kritisches Prüfen von KI-Antworten (Bitzenbauer, 2023)
• Chemie: ChatGPT, Gemini, Copilot im Vergleich (Leite & Oliveira, 2024)

6.3 Gesellschaftswissenschaften

• CIVIC-Framework: 5 Säulen für KI in Gesellschaftskunde (Clark & van Kessel, 2025)
• Quellenkritik: KI-Texte als Übungsmaterial
• Multiperspektivität: KI verschiedene historische Perspektiven einnehmen lassen
• Geografie: Kontroverse Themen mit KI analysieren

6.4 Kreative Fächer

• Kunst: Bildgenerierung und kreative Inspiration (Urmeneta & Romero, 2025)
• Musik: Songwriting, Komposition, Audio-Lektionen (Kim & Lee, 2025)
• Sport: Trainingspläne, Stationsbetrieb, Bewegungsanalyse
• Ethik/Religion: KI als Diskussionspartnerin für moralische Dilemmata

6.5 Sprachsensibler Unterricht & DaZ

• Scaffolding-Systeme: gestufte Hilfen für Fachtexte
• Textvereinfachung: drei GER-Niveaus (A1–C1)
• Mehrsprachigkeit als Ressource: Erstsprachen-Brücken
• DaZ-Anwendungen: Wortschatzaufbau, Bildungssprache
• Sprachliche Hürden in Aufgabentexten erkennen lassen

6.6 Inklusion & Sonderpädagogik

• Adaptive Lernsysteme für Dyslexie, Dyskalkulie
• Sprachbarrieren überwinden: Übersetzung, Vorlesen
• Text-to-Speech, Speech-to-Text, Bildbeschreibungen
• Achtung:
• Melo-Lopez et al. (2025): KI und inklusive Bildung

Reflexion & — Transfer

Frankfurt-Dreieck-Reflexion

• T Was habe ich über Technologie gelernt? Kann ich Stärken/Grenzen einschätzen?
• G Welche ethischen Aspekte sind mir wichtig? Wo sehe ich Handlungsbedarf?
• I Welche KI-Anwendungen will ich einsetzen? Was hat mich überzeugt?

KI-Aktionsplan

• 3 konkrete Vorsätze für die nächsten 4 Wochen
• 1 KI-Projekt für den eigenen Unterricht
• Ressourcen identifizieren: Tools, Fortbildungen, Kolleg:innen

KI-Portfolio (Abschluss)

• Unterrichtsentwurf: Eine KI-gestützte Stunde für Ihr Fach
• Frankfurt-Dreieck-Reflexion: Alle drei Perspektiven
• Handlungsplan: Drei Vorsätze mit Zeitplan

Ausblick: Was kommt?

• Multimodale KI: Text + Bild + Audio + Video
• Adaptive Tutorsysteme: Personalisierung in Echtzeit
• Internationale Standards: UNESCO, OECD beeinflussen Curricula
• EU AI Act 2.0: Regulierung im Wandel

Handlungs- — empfehlungen

Für Lehrpersonen

• Experimentieren — KI zuerst für eigene Arbeit
• Prompt-Engineering lernen — die zentrale Kompetenz
• Kritisch prüfen — KI-Ausgaben sind Entwürfe
• Datenschutz beachten — DSGVO-konforme Tools
• Fortbildung nutzen — KI-Literacy-Pflicht seit 2025

Für Schulleitungen

• KI-Strategie entwickeln
• DSGVO-konforme Infrastruktur bereitstellen
• Fortbildungszeit sichern
• Pilotprojekte fördern, kollegialen Austausch ermöglichen
• Systematische Fortbildungsoffensive
• Landesweite Lizenzen (Modell Liechtenstein)

Die entscheidende Frage

Kernquellen

Danke.