Warum selbst - trotz KI? | Zum Umgang mit einer herausfordernden Frage unter Bedingungen generativer KI

Medienberatende BezReg Arnsberg

Medienberatende BRA

Medienberatende sind Lehrkräfte, die für diese Aufgabe besonders qualifiziert werden.
Sie verfügen neben ihrer eigenen Unterrichts- und Bildungspraxis über eine landesweit einheitliche Qualifizierung für die Beratung und prozessbegleitende Unterstützung zum Lehren und Lernen in der digitalen Welt.
Im Regierungsbezirk Arnsberg begleiten Medienberatende didaktische Transformationsprozesse und unterstützen bei pädagogisch-didaktischen Fragen einer zeitgemäßen Bildung in der digitalen Welt.
Dabei geht es unter anderem um
- lernförderlichen Einsatz digitaler Medien und Technologien
- Unterrichts- und Schulentwicklung
- Medienkompetenz
- Gestaltung zeitgemäßer Lehr- und Lernprozesse
- verantwortungsvolle und rechtssichere Nutzung digitaler Medien
- aktuelle Entwicklungen wie generative KI
Medienberatung verbindet damit pädagogische Praxis, fachliche Expertise und Beratungskompetenz.
Medienberatung der Bezirksregierung Arnsberg
Qualifizierung von Medienberatenden in NRW

Impulssammlung für Lehrkräfte

Warum selbst - trotz KI (L-Version)

Warum selbst - trotz KI? (Schülerversion)

Warum selbst - trotz KI (SuS-Version)

Worum es in dieser Impulssammlung geht

Worum es in dieser Impulssammlung geht
„Warum soll ich etwas selbst tun oder lernen, obwohl KI es schneller oder vielleicht sogar besser kann?“
Diese Frage berührt einen zentralen Punkt des Lernens unter Bedingungen generativer KI.
Wenn KI schnell zu einem guten Ergebnis führt, wird für Schülerinnen und Schüler weniger selbstverständlich, warum sie bestimmte Denk-, Übungs- oder Handlungsschritte noch selbst ausführen sollen.
Für Lernen ist jedoch nicht nur entscheidend, welches Ergebnis entsteht, sondern auch, was Lernende auf dem Weg dorthin selbst denken, üben, verstehen und zunehmend können.
Die entscheidende Frage: Welche Tätigkeit sollte bei den Lernenden bleiben, weil sie für das jeweilige Lernziel bedeutsam ist – und wobei kann KI sinnvoll unterstützen?
Die Impulssammlung bietet Lehrkräften fachliche Orientierung, Unterrichtsideen und Materialien.
Sie unterstützt dabei, Lernprozesse so zu gestalten, dass Schülerinnen und Schüler zunehmend lernen, ihren KI-Einsatz begründet am eigenen Lernziel auszurichten.

So ist die Impulssammlung aufgebaut

So ist die Impulssammlung aufgebaut
Die Sammlung richtet sich an Lehrkräfte und verbindet fachliche Orientierung mit unmittelbar einsetzbaren Impulsen für den Unterricht.
Grundlagen
Ordnen zentrale Begriffe, Forschungsergebnisse und didaktische Überlegungen ein.
V – Vertiefung
Bietet weiterführende Informationen für Lehrkräfte zu einzelnen Aspekten.
U – Unterrichtsimpuls
Kann unmittelbar mit Schülerinnen und Schülern eingesetzt und an Lerngruppe, Fach und Lernziel angepasst werden.
M – Materialimpuls
Verknüpft Videos, Podcasts, Beiträge oder Studien mit einer kurzen Einordnung und möglichen Fragen für den Unterricht.
Tool
Verweist auf ein digitales Werkzeug und ordnet ein, wofür und wie es lernförderlich eingesetzt werden kann.
Die Sammlung ist modular aufgebaut. Die Karten müssen weder vollständig noch in einer festen Reihenfolge eingesetzt werden. Entscheidend sind Lernziel, Lerngruppe und konkrete Unterrichtssituation.

Fünf Elemente lernzielbezogener Selbstregulation

Fünf Elemente lernzielbezogener Selbstregulation
Lernzielbezogene Selbstregulation bedeutet in dieser Sammlung: Schülerinnen und Schüler richten ihren KI-Einsatz am jeweiligen Lernziel aus, beobachten ihn während der Bearbeitung und passen ihn bei Bedarf an.
Dafür müssen mehrere Elemente zusammenspielen.
1. Lernzieltransparenz
Welche Fähigkeit soll durch die Aufgabe aufgebaut, geübt oder gezeigt werden?
2. Tätigkeitsklarheit
Welche Denk-, Übungs- oder Handlungsschritte muss ich selbst vollziehen, damit diese Fähigkeit wächst?
3. Produktive Anstrengung und Growth Mindset
Welche Anstrengung gehört hier zum Lernen?
Welche Schwierigkeiten, Fehler oder Umwege können zum Kompetenzaufbau beitragen?
4. Autonomie
Welche Unterstützung kann ich wählen, ohne die für mein Lernziel zentrale Tätigkeit abzugeben?
5. Monitoring und Nachsteuerung
Woran erkenne ich während der KI-Nutzung, dass KI mir mehr abnimmt als beabsichtigt?
Wie kann ich meine Nutzung dann anpassen?
Die fünf Elemente führen nicht grundsätzlich zum Verzicht auf KI. Sie unterstützen eine begründete Entscheidung zwischen selbst arbeiten – mit KI arbeiten – an KI delegieren.

Querschnitt: Produktive Anstrengung

Nicht jede Anstrengung führt automatisch zu besserem Lernen.
Produktive Anstrengung bezeichnet in dieser Sammlung Anstrengung, bei der Lernende die für das Lernziel wichtigen Denk-, Übungs- oder Handlungsschritte selbst vollziehen.
Produktive Anstrengung
- ist auf das Lernziel ausgerichtet
- fordert heraus, ohne dauerhaft zu überfordern
- hält Lernende geistig aktiv
- ermöglicht eigene Entscheidungen und Lösungsversuche
- wird bei Bedarf durch Hinweise, Strategien oder Rückmeldung unterstützt
Unnötige Belastung ist kein Lernziel.
Unklare Aufgaben, vermeidbare Hürden oder dauerhafte Überforderung machen Anstrengung nicht produktiv.
Growth Mindset
Eine wachstumsorientierte Sicht auf Lernen geht davon aus, dass Fähigkeiten durch Lernen, geeignete Strategien, Übung und Unterstützung weiterentwickelt werden können.
Schwierigkeiten und Fehler können Hinweise darauf geben,
- was bereits gelingt
- welche Strategie verändert werden sollte
- welcher nächste Lernschritt sinnvoll ist
Was verändert KI?
KI kann unnötige Belastung reduzieren und sinnvoll unterstützen.
Übernimmt sie jedoch genau die Denk- oder Handlungsschritte, durch die eine Fähigkeit aufgebaut werden soll, kann damit auch eine wichtige Lerngelegenheit entfallen.
Für die Unterrichtsplanung
1. Welche Anstrengung gehört hier zum Lernen?
2. Welche Belastung kann sinnvoll reduziert werden?
3. Wie kann KI unterstützen, ohne die produktive Anstrengung zu ersetzen?

Didaktische Umsetzung: KI-freie Lernräume gestalten

Wenn Lernende eine Fähigkeit selbst aufbauen, üben oder zeigen sollen, kann es sinnvoll sein, einzelne Lernphasen bewusst ohne KI zu gestalten.
KI-freie Lernphasen können besonders sinnvoll sein, wenn
- eine zentrale Fähigkeit erst aufgebaut oder geübt wird
- die eigene Denkleistung für das Lernziel entscheidend ist
- Lernende erfahren sollen, was sie bereits selbst können
- ein eigener Lösungsweg oder Entwurf als Ausgangspunkt für spätere KI-Unterstützung benötigt wird
Präsenz gezielt nutzen
Lernzielrelevante Tätigkeiten können zeitweise in begleitete oder beaufsichtigte Präsenzphasen gelegt werden.
Das ist keine Dauerlösung.
Die äußere Struktur kann zunächst dabei helfen, eine wichtige Lernhandlung tatsächlich selbst zu vollziehen.
Selbstlernphasen anders planen
In unbeaufsichtigten Lernphasen lässt sich ein tatsächlicher KI-Verzicht kaum verlässlich sicherstellen.
Aufgaben sollten deshalb möglichst so gestaltet sein, dass Lernende auch mit verfügbarer KI
- Entscheidungen begründen
- Ergebnisse prüfen
- eigene Überarbeitungen vornehmen
- ihren KI-Einsatz reflektieren
Langfristiges Ziel ist, dass Schülerinnen und Schüler selbst erkennen, wann es für ihr Lernen sinnvoll ist, zeitweise auf KI zu verzichten.

Grundlagen

Grundlagen
Ausgewählte fachliche Grundlagen der Sammlung
Die Sammlung verbindet etablierte Erkenntnisse über Lernen mit aktuellen Befunden zu generativer KI und didaktischen Ableitungen für den Unterricht.
Wo direkte empirische Befunde zur schulischen KI-Nutzung fehlen oder noch unsicher sind, wird dies auf den jeweiligen Karten kenntlich gemacht.
Motivation und persönliche Relevanz
Gaspard, H., Parrisius, C., Nagengast, B. und Trautwein, U. (2019). Förderung von Wertüberzeugungen durch Nützlichkeitsinterventionen. In H. Gaspard, U. Trautwein und M. Hasselhorn (Hrsg.), Diagnostik und Förderung von Motivation und Volition, S. 161 bis 176. Hogrefe.
Cognitive Offloading
Risko, E. F. und Gilbert, S. J. (2016). Cognitive Offloading. Trends in Cognitive Sciences, 20, 676 bis 688.
DOI: 10.1016/j.tics.2016.07.002
Selbstwirksamkeit
Schwarzer, R. und Jerusalem, M. (2002). Das Konzept der Selbstwirksamkeit. In M. Jerusalem und D. Hopf (Hrsg.), Selbstwirksamkeit und Motivationsprozesse in Bildungsinstitutionen, S. 28 bis 53.
DOI: 10.25656/01:3930
Selbstreguliertes Lernen und KI
Fütterer, T. (2026). Selbstreguliertes Lernen und KI: Zwischen effizienter Assistenz und folgenreicher Abhängigkeit. evido.
Zum Beitrag
Skill-Skipping
Nuxoll, F. (2024). Skill Skipping. Was Lehrpersonen tun können, damit KI nicht Lernprozesse verhindert. Lehren und Lernen, 50(6), 11 bis 12.
DOI: 10.25656/01:32580
KI-Fehler und Halluzinationen
Hendler, M., Frey, J. C., Schicker, S. und Schmölzer-Eibinger, S. (2024). Halluzinationen: Wenn KIs zu träumen beginnen. Didaktisches Konzept zur Förderung eines bewussten und kritischen Umgangs mit KI-generierten Texten in der Schule. Informationen zur Deutschdidaktik, 48(2), 90 bis 97.

1. Motivation und Relevanz

Ich möchte etwas lernen, wenn mir dieses Können persönlich wichtig ist oder mir bei eigenen Zielen hilft.

1.1 Motivation: Erwartung, Wert und Kosten

Ob Schülerinnen und Schüler sich auf eine Lernaktivität einlassen, hängt unter anderem davon ab,
- ob sie sich die Bewältigung zutrauen
- welchen Wert sie der Tätigkeit zuschreiben
- welche Kosten sie damit verbinden
Erwartung
- Traue ich mir zu, die Aufgabe zu bewältigen?
Wert
- Ist es mir wichtig oder interessant, das zu können?
- Hilft mir dieses Können bei Zielen, die mir wichtig sind?
Kosten
- Wie viel Zeit, Anstrengung oder Belastung verbinde ich damit?
Was verändert KI?
Generative KI kann diese Abwägung verändern. Wenn ein Ergebnis schnell und mit wenig eigenem Aufwand verfügbar ist, stellt sich stärker die Frage:
Warum sollte ich diese Tätigkeit selbst ausführen, wenn KI sie mir abnehmen kann?
Für das Lernen wird deshalb bedeutsam, ob Schülerinnen und Schüler einen Grund darin sehen, die für den Kompetenzaufbau wichtigen Lern- und Übungsschritte selbst zu vollziehen.
Motivation ist eine wichtige Voraussetzung dafür, dass Lernende bereit sind, sich auf notwendige Lernhandlungen einzulassen.

1.2 Persönliche Relevanz herstellen

Ein naheliegender Impuls lautet:
„Das brauchst du später.“
Solche vorgegebenen Nutzenargumente überzeugen jedoch nicht alle Lernenden gleichermaßen.
Persönliche Relevanz entsteht eher, wenn Lernende selbst Verbindungen zu eigenen Zielen und Interessen herstellen.
Dafür können Fragen helfen:
- Wofür könnte es für mich nützlich sein, das selbst zu können?
- Bei welchem Ziel könnte mir dieses Können helfen?
- Möchte ich diese Fähigkeit auch dann besitzen, wenn KI die Tätigkeit übernehmen kann?
- Welcher Grund überzeugt mich tatsächlich?
Auch diese Antwort ist möglich: Ich finde für mich bisher keinen überzeugenden Grund.
Persönliche Relevanz entsteht nicht dadurch, dass Schülerinnen und Schüler die erwartete Begründung der Lehrkraft übernehmen.
Entscheidend ist, dass Lernende selbst prüfen, welche Bedeutung eigenes Können für sie hat.
Das kann ihre Bereitschaft unterstützen, notwendige Lernhandlungen selbst auszuführen und bei Bedarf auch bewusst auf eine KI-Abkürzung zu verzichten.

1. Tool: Warum lernen wir das?

Das Fobizz-Minitool „Warum lernen wir das?“ sammelt zu einem Unterrichtsthema mögliche lebensweltliche Bezüge und Nutzenargumente.
Es kann Lehrkräften helfen, unterschiedliche Anknüpfungspunkte für die persönliche Relevanz eines Lerngegenstands zu finden.
Wichtig: Das Tool liefert Relevanzangebote – keine fertige Antwort auf die Frage „Warum brauche ich das?“
Die Vorschläge können Schülerinnen und Schülern zur Prüfung angeboten werden:
- Welcher Grund überzeugt mich?
- Welcher überzeugt mich nicht?
- Welche eigenen Gründe finde ich?
Persönliche Relevanz müssen Lernende selbst herstellen.
Material
Fobizz-Minitool: „Warum lernen wir das?“

1. U: Was bringt mir das?

Dauer: ca. 10 Minuten
Wähle eine konkrete Fähigkeit aus dem aktuellen Unterricht.
Zum Beispiel:
- argumentieren
- einen Text strukturieren
- eine Quelle beurteilen
- ein Diagramm auswerten
- eine Fremdsprache verwenden
- ein Problem lösen
1. Was soll ich dabei selbst lernen oder besser können?
______________________________
2. Was könnte KI für mich übernehmen?
______________________________
3. Wofür könnte es für mich trotzdem sinnvoll sein, das selbst zu können?
Zum Beispiel:
- für meinen Alltag
- für Ausbildung, Studium oder Beruf
- für ein persönliches Ziel
- um selbst entscheiden zu können
- um KI-Ergebnisse beurteilen zu können
______________________________
4. Welcher Grund überzeugt mich persönlich am meisten?
______________________________
Auch möglich: Ich finde für mich bisher keinen überzeugenden Grund, weil ...
______________________________
Es geht nicht darum, die erwartete Antwort der Lehrkraft zu finden. Entscheidend ist, welcher Grund dich selbst überzeugt.
Bei Bedarf mit mehr Unterstützung
Sortiere mögliche Gründe zunächst:
überzeugt mich | vielleicht | überzeugt mich nicht
Wähle anschließend einen Grund aus und begründe deine Entscheidung.

1. M: Warum überhaupt lernen?

Einordnung für Lehrkräfte
In einem Interview mit der Hamburg Open Online University beschäftigt sich der Zukunftsforscher Max Irmer mit der Frage:
Warum sollten wir überhaupt noch selbst lernen, wenn KI Wissen und Lösungen schnell bereitstellen kann?
Er nennt unter anderem folgende Gründe:
- Zusammenhänge verstehen und Wissen übertragen können
- eine eigene Perspektive entwickeln
- KI-Ergebnisse selbstständig hinterfragen können
- Lernen als Teil der eigenen Entwicklung verstehen
Gleichzeitig plädiert er dafür, KI dort einzusetzen, wo sie sinnvoll unterstützt.
Für den Unterricht
Welche der genannten Gründe überzeugen euch?
Welche überzeugen euch nicht?
Welche eigenen Gründe würdet ihr ergänzen?
Persönlicher Relevanzcheck
Welches Wissen oder Können möchtest du selbst besitzen, auch wenn KI die entsprechende Tätigkeit für dich übernehmen könnte?
Warum?
Die entscheidende Frage ist nicht nur, was KI kann, sondern was ich selbst können, verstehen und beurteilen möchte.
Material
HOOU: „Zukunft der Bildung – Warum wir trotz KI weiter lernen müssen“
Hinweis: Der Beitrag bietet eine Position zur Bedeutung des Lernens im Zeitalter generativer KI. Er dient als Gesprächsimpuls an.

2. Kognitive Aktivität und Verarbeitungstiefe

Wenn ich etwas lernen will, muss ich die dafür wichtigen Denkhandlungen auch selbst vollziehen.

2.1 Denkarbeit gehört zum Lernen

Ein richtiges Ergebnis bedeutet nicht automatisch, dass dabei auch gelernt wurde.
Je nach Lernziel müssen Schülerinnen und Schüler bestimmte Denkhandlungen selbst vollziehen.
Zum Beispiel:
- Wissen aus dem Gedächtnis abrufen
- Informationen auswählen und gewichten
- Zusammenhänge herstellen
- Neues mit Vorwissen verknüpfen
- erklären
- Lösungswege entwickeln und begründen
Entscheidend ist nicht nur, welche Denkprozesse eine Aufgabe anregen soll, sondern welche davon die Lernenden tatsächlich selbst vollziehen.
Verarbeitungstiefe
Informationen können unterschiedlich intensiv verarbeitet werden.
Eine tiefere Verarbeitung wird zum Beispiel angeregt, wenn Lernende
- Zusammenhänge herstellen
- etwas in eigenen Worten erklären
- Wissen auf neue Situationen übertragen
- Entscheidungen begründen
- neue Informationen mit Vorwissen verbinden
Was verändert KI?
Generative KI kann solche Denkhandlungen übernehmen, zum Beispiel indem sie eine Lösung, Begründung oder Struktur vollständig erzeugt.
Sie kann Denkarbeit aber auch anregen, etwa durch
- Fragen
- Hinweise
- Rückfragen
- die Aufforderung, eigene Überlegungen zu erklären
Für die Unterrichtsplanung:
- Welche Denkhandlung gehört zum Lernziel?
- Bleibt sie bei der KI-Nutzung tatsächlich bei den Lernenden?

2.2 Cognitive Offloading: Wenn KI Denkarbeit übernimmt

Menschen lagern kognitive Anforderungen regelmäßig an Hilfsmittel aus.
In der Forschung wird dies als Cognitive Offloading bezeichnet.
Das kann sinnvoll sein.
Hilfsmittel können
- das Gedächtnis entlasten
- Zeit sparen
- komplexe Aufgaben handhabbarer machen
- kognitive Ressourcen für andere Anforderungen freisetzen
Cognitive Offloading ist nicht grundsätzlich problematisch. Entscheidend ist, welche Tätigkeit ausgelagert wird.
Beim Lernen stellt sich eine besondere Frage:
Übernimmt die KI gerade eine Denkhandlung, die ich selbst lernen oder üben soll?
Beispiel
Eine KI-Zusammenfassung kann hilfreich sein, wenn schnell ein Überblick über einen Text benötigt wird.
Wenn Lernende dagegen üben sollen,
- Kernaussagen zu erkennen
- Informationen zu gewichten
- Zusammenhänge herzustellen
- Inhalte zu verdichten
übernimmt eine fertige KI-Zusammenfassung wesentliche Teile der Lernhandlung.
Welche Denkarbeit soll ich selbst leisten – und welche kann ich auslagern, ohne mir eine wichtige Lerngelegenheit zu nehmen?
Abgrenzung zu Skill-Skipping
Cognitive Offloading beschreibt, dass Denkarbeit ausgelagert wird.
Skill-Skipping bezeichnet später das Risiko, dass dadurch notwendige Lern- oder Übungsschritte beim Kompetenzaufbau übersprungen werden.

2. U: Was habe ich selbst geleistet?

Dauer: 10–15 Minuten
Bearbeitet eine kurze Aufgabe zunächst selbst – ohne KI.
Lasst anschließend eine KI dieselbe Aufgabe bearbeiten oder einen Lösungsvorschlag erstellen.
1. Welche Denkarbeit habe ich selbst geleistet?
Zum Beispiel:
- Wissen abrufen
- Informationen auswählen
- Zusammenhänge herstellen
- erklären
- entscheiden
- begründen
- einen Lösungsweg entwickeln
2. Was hat die KI übernommen?
______________________________
3. Vergleicht beide Bearbeitungswege.
Bei welcher Bearbeitung musstet ihr
- mehr selbst nachdenken?
- mehr Zusammenhänge herstellen?
- mehr Entscheidungen treffen?
- mehr begründen?
4. Welche dieser Denkhandlungen gehören zu unserem Lernziel?
Nicht jede Denkarbeit muss bei mir bleiben. Entscheidend ist, welche Denkarbeit ich gerade selbst lernen oder üben soll.
5. Wie könnte KI unterstützen, ohne mir genau diese Denkarbeit abzunehmen?
______________________________

2. M: Erst selbst, dann KI?

Einordnung für Lehrkräfte
Das kurze Video greift eine Studie auf, in der Erwachsene Schreibaufgaben mit und ohne Unterstützung durch ChatGPT bearbeiteten.
Das Video stellt die Ergebnisse anschaulich und teilweise stark vereinfacht dar.
Es dient deshalb nicht als wissenschaftlicher Beleg, sondern als Impuls für die Frage: Welche Denkarbeit möchte ich selbst leisten, damit ich dabei auch etwas lerne?
Didaktischer Hinweis
Das Video eignet sich besonders nach dem Unterrichtsimpuls „Was habe ich selbst geleistet?“.
So können Schülerinnen und Schüler die Aussagen des Videos mit einer eigenen Erfahrung vergleichen.
Vor der eigenen Erprobung würde das Video die erwartete Erkenntnis bereits stark vorgeben.
Für den Unterricht
Schaut das Video an.
Diskutiert:
- Was überzeugt euch an den Aussagen?
- Was würdet ihr weniger eindeutig formulieren?
- Bei welcher Aufgabe hilft es, zunächst selbst nachzudenken?
- Welche Denkarbeit möchtet ihr nicht sofort an KI abgeben?
- Wann kann KI anschließend sinnvoll unterstützen?
Persönliche Regel
Wenn ich etwas lernen oder üben möchte, dann ...
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Material und Quelle
Dieses Video wurde von Niklas Titgemeyer freundlicherweise als Datei zur Verfügung gestellt. Es ist außerdem auf seinem Instagram-Kanal und auf YouTube veröffentlicht. Weitere Informationen zu Niklas Titgemeyer
Das Video bezieht sich auf die Studie „Your Brain on ChatGPT“ von Kosmyna, Paradiso und Maes (2025). Untersucht wurden Erwachsene bei einer spezifischen Schreibaufgabe. Die Ergebnisse erlauben keine allgemeine Aussage, dass KI „dumm macht“ oder Lernen grundsätzlich beeinträchtigt.

3. Selbstwirksamkeit

Ich erlebe, was ich kann, wenn ich Aufgaben selbst löse.

3.1 Erfolgszuschreibung und Selbstwirksamkeit

Selbstwirksamkeit bezeichnet die Überzeugung, eine konkrete Anforderung mit den eigenen Fähigkeiten bewältigen zu können.
Besonders wichtig sind dafür eigene Bewältigungserfahrungen:
Ich habe eine Herausforderung bewältigt und kann den Erfolg meinem eigenen Handeln und Können zuschreiben.
Was verändert KI?
Wenn KI Hinweise gibt, etwas erklärt oder Rückmeldung gibt, kann die eigentliche Bewältigung weiterhin bei der lernenden Person liegen.
Übernimmt KI dagegen wesentliche Teile der Leistung, wird schwerer erkennbar,
- was die lernende Person selbst bereits kann
- welchen Anteil sie selbst am Ergebnis hatte
- ob sie eine ähnliche Aufgabe künftig eigenständig bewältigen könnte
Der eigene Anteil am Ergebnis
Auch diese Frage ist bedeutsam:
Erlebe ich das entstandene Ergebnis noch als etwas, zu dem ich selbst wesentlich beigetragen habe?
Das ist besonders dann eher der Fall, wenn Lernende
- eigene Entscheidungen treffen
- eigene Lösungswege entwickeln
- eigene Entwürfe einbringen
- die weitere Bearbeitung selbst übernehmen
Für Selbstwirksamkeit zählt nicht nur, dass etwas gelingt, sondern auch, dass Lernende den Erfolg als eigene Bewältigung erfahren können.

3.2 KI-Unterstützung als Scaffolding

KI-Unterstützung muss eigene Bewältigungserfahrungen nicht verhindern.
Sie kann Lernende dabei unterstützen,
- einen nächsten Schritt zu finden
- etwas besser zu verstehen
- Rückmeldung zu erhalten
- den eigenen Lösungsweg zu überprüfen
- bei Schwierigkeiten weiterzuarbeiten
Entscheidend ist, was anschließend noch von der lernenden Person selbst bewältigt wird.
Scaffolding
Scaffolding bezeichnet vorübergehende Unterstützung auf dem Weg zu zunehmender Selbstständigkeit.
Hilfen können zum Beispiel sein:
- Leitfragen
- Hinweise
- Checklisten
- Strukturierungshilfen
- Rückmeldungen
Mit wachsendem Können wird die Unterstützung schrittweise zurückgenommen.
Auch KI kann als Scaffolding eingesetzt werden.
Statt eine fertige Lösung zu erzeugen, kann sie zum Beispiel
- Fragen stellen
- Hinweise geben
- eigene Überlegungen prüfen
- Reflexion und Überarbeitung anregen
So viel Unterstützung wie nötig – so viel lernzielrelevante Eigenleistung wie möglich.

3. Tool: Didaktische Assistenzen

AIS.chat ermöglicht Lehrkräften, KI-Lernbegleiter für konkrete Lernsituationen zu konfigurieren und per Link oder QR-Code bereitzustellen.
In dieser Sammlung werden lernzielorientiert vorkonfigurierte KI-Lernbegleiter als didaktische Assistenzen bezeichnet.
Die KI unterstützt – die lernzielrelevante Tätigkeit bleibt bei den Lernenden.
Didaktische Assistenzen können zum Beispiel
- Fragen stellen
- Hinweise geben
- Rückmeldung auf eine eigene Leistung geben
- zur Prüfung und Überarbeitung anregen
Didaktischer Grundgedanke
Die Unterstützung wird am Lernziel ausgerichtet und soll eigene Bewältigung wahrscheinlicher machen, nicht ersetzen.
Material
AIS.chat

3. Tool: Growth-Feedback Coach

Der Growth-Feedback-Coach unterstützt Lehrkräfte dabei, in herausfordernden Lernsituationen wachstumsorientiert und handlungsbezogen zu reagieren.
So funktioniert das Training
Die Lehrkraft
- wählt einen Schwierigkeitsgrad oder schildert eine anonymisierte eigene Situation
- formuliert zunächst selbst ein bis zwei Sätze
- erhält eine Analyse der eigenen Feedbacksprache
- bekommt einen gezielten Überarbeitungsimpuls
- überarbeitet die eigene Rückmeldung
Eine Musterformulierung wird erst nach einem eigenen Versuch angeboten.
Bezug zur Leitfrage
Zum Beispiel:
„Warum soll ich mich damit abmühen? Die KI kann das schneller und besser als ich.“
Eine lernförderliche Reaktion kann
- die Frage ernst nehmen
- das Lernziel sichtbar machen
- erklären, welche eigene Lernhandlung für den Kompetenzaufbau wichtig ist
- Schwierigkeiten als möglichen Teil produktiver Anstrengung einordnen
- einen bewältigbaren nächsten Schritt anbieten
- zeigen, wie KI unterstützen kann, ohne die zentrale Lernhandlung zu übernehmen
Der Coach gibt keine „richtige“ Antwort vor. Er dient der Reflexion und dem Training von Feedbacksprache.
Ziel ist eine Gesprächsführung, die Einsicht, Autonomie und lernzielbezogene Selbstregulation unterstützt.
Material
AIS.chat: Growth-Feedback-Coach

3. V: Lernförderliches KI-Feedback

Generative KI kann Feedback auf eigene Leistungen geben und Lernende bei der Weiterarbeit unterstützen.
Aktuelle Untersuchungen zeigen jedoch:
KI-Feedback ist nicht für alle Lernenden und in jeder Situation gleichermaßen hilfreich.
Eine Studie mit Schülerinnen und Schülern zum argumentativen Schreiben zeigt beispielsweise, dass der Nutzen auch von vorhandenen Schreibfähigkeiten und der Fähigkeit abhängen kann, Feedback aufzunehmen und zu nutzen.
Lernförderliches KI-Feedback
- setzt an einer eigenen Leistung an
- macht Stärken und Entwicklungsmöglichkeiten sichtbar
- richtet den Blick auf konkrete nächste Lernschritte
- gibt Hinweise und Rückfragen statt sofort eine bessere Lösung zu erzeugen
- fordert dazu auf, das Feedback zu prüfen
- lässt die Weiterarbeit bei der lernenden Person
Eigene Leistung → KI-Feedback → eigene Prüfung → eigene Überarbeitung
Wachstumsorientiertes Feedback
Feedback kann zusätzlich verdeutlichen, dass Fähigkeiten weiterentwickelt werden können.
Hilfreich sind Fragen wie:
- Was gelingt bereits?
- Was kann als Nächstes verbessert werden?
- Welche Strategie könnte helfen?
- Was sollte die lernende Person selbst ausprobieren?
Zur Vertiefung
IPN: Argumentieren lernen mit Feedback von künstlicher Intelligenz
Deutschsprachiger, gut lesbarer Überblick für Lehrkräfte.

3. U: Was kann ich jetzt selbst?

Dauer: 5–10 Minuten
Denke an eine Aufgabe zurück, bei der du KI-Unterstützung genutzt hast.
1. Was kann oder verstehe ich jetzt besser als vorher?
______________________________
2. Was würde ich bei einer ähnlichen Aufgabe zunächst selbst versuchen?
______________________________
3. Wobei würde ich weiterhin Unterstützung brauchen?
______________________________
Wie sicher bist du, dass du eine ähnliche Aufgabe selbst bewältigen kannst?
0 ○ ○ ○ ○ ○ 5
Entscheidend ist nicht nur, ob die Aufgabe gelungen ist, sondern was du danach selbst besser kannst.
Zum Abschluss
Nenne eine Sache, bei der dir die KI geholfen hat, selbstständiger zu werden.
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4. Skill-Skipping und De-Skilling

Ich kann mein Können nur durch Übung und Anwendung erhalten und erweitern.

4.1 Skill-Skipping

Generative KI kann Tätigkeiten übernehmen, bevor die dafür benötigte Fähigkeit ausreichend aufgebaut wurde.
Skill-Skipping bezeichnet in dieser Sammlung das Überspringen wichtiger Lern- und Übungsschritte beim Kompetenzaufbau.
Beispiel
Wenn KI die Argumentationsstruktur eines Textes entwickelt, kann ein gut strukturierter Text entstehen.
Die lernende Person übt dann jedoch möglicherweise weniger selbst,
- Argumente zu entwickeln und zu ordnen
- Zusammenhänge herzustellen
- Schwerpunkte zu setzen
- Entscheidungen zu begründen
- eine tragfähige Struktur aufzubauen
Was ich selbst können soll, muss ich auch selbst üben.
Nicht jede KI-Unterstützung führt zu Skill-Skipping.
Entscheidend ist, welche Fähigkeit gerade aufgebaut werden soll und welche Lernhandlung die KI übernimmt.
Gibt KI Hinweise oder Rückmeldung, während die eigentliche Lernhandlung bei den Lernenden bleibt, kann sie den Kompetenzaufbau unterstützen.
Übernimmt sie dagegen wiederholt genau die Tätigkeit, die gelernt werden soll, können wichtige Übungsgelegenheiten fehlen.
Leitfrage
Welche Tätigkeit sollte ich noch selbst üben, bevor ich sie stärker an KI abgebe?
Hinweis: Skill-Skipping ist kein einheitlich etablierter Forschungsbegriff. Er wird hier als didaktische Bezeichnung für das Überspringen relevanter Lern- und Übungsschritte verwendet.

4.2 De-Skilling

Beim De-Skilling geht es um Fähigkeiten, die bereits aufgebaut wurden, aber durch technische Unterstützung zunehmend seltener selbst genutzt werden.
Unterschied zu Skill-Skipping
Skill-Skipping
Eine Fähigkeit wird noch aufgebaut. Wichtige Lern- und Übungsschritte werden übersprungen.
De-Skilling
Eine bereits vorhandene Fähigkeit wird zunehmend ausgelagert und dadurch seltener selbst genutzt.
Auch vorhandenes Können braucht Gelegenheiten, genutzt und angewendet zu werden.
Was bedeutet das für KI?
Generative KI kann viele Tätigkeiten übernehmen, zum Beispiel
- recherchieren
- Texte strukturieren
- formulieren
- übersetzen
- rechnen
- Zusammenfassungen erstellen
Das kann sinnvoll entlasten.
Problematisch kann es werden, wenn eine wichtige vorhandene Fähigkeit über längere Zeit kaum noch selbst eingesetzt wird.
Die entscheidende Frage lautet: „Welche Fähigkeiten möchte oder muss ich selbst verfügbar halten?“
Für selbstreguliertes Lernen
Lernende sollten zunehmend entscheiden können,
- was sie sinnvoll an KI delegieren können
- welche Fähigkeiten sie weiterhin selbst nutzen möchten oder müssen
- wann Effizienz wichtiger ist
- wann eigenes Anwenden und Üben wichtiger ist
Hinweis
Für Schülerinnen und Schüler liegen bislang keine belastbaren Langzeitbefunde dazu vor, unter welchen Bedingungen generative KI tatsächlich zu einem dauerhaften Verlust bereits erworbener Fähigkeiten führt.
De-Skilling wird hier deshalb als didaktische Risikoperspektive verwendet.

4. V: Skill-Skipping

Der Selbstlernkurs von Florian Nuxoll vertieft die Frage, wie KI Lernprozesse unterstützen kann, ohne zentrale Lern- und Übungsschritte zu ersetzen.
Für die eigene Unterrichtsplanung
- Welche Fähigkeiten müssen Lernende zunächst selbst aufbauen?
- Wo kann KI unterstützen, ohne den Kompetenzaufbau zu umgehen?
- Welche bereits erworbenen Fähigkeiten sollten weiterhin selbst genutzt werden?
- Welche Tätigkeiten können sinnvoll automatisiert oder delegiert werden?
Die zentrale Frage lautet: Was sollte bei den Lernenden bleiben, damit aus einem guten Ergebnis auch Kompetenzaufbau entsteht?
Material
Selbstlernkurs „Skill-Skipping“ in der Cornelsen Fobithek

4. U: Was will ich selbst können?

Dauer: ca. 10 Minuten
Wähle eine konkrete Tätigkeit aus dem aktuellen Unterricht.
Zum Beispiel:
- argumentieren
- einen Text zusammenfassen
- eine Gleichung lösen
- eine Quelle beurteilen
- übersetzen
- recherchieren
1. Wie sicher kann ich das schon selbst?
○ Das lerne ich gerade erst.
○ Das kann ich teilweise.
○ Das kann ich schon ziemlich sicher.
2. Was könnte KI dabei für mich übernehmen?
______________________________
3. Was sollte trotzdem bei mir bleiben?
Überlege:
- Was muss ich noch selbst üben?
- Was möchte oder muss ich weiterhin selbst können?
- Was kann ich ohne wichtige Lerngelegenheit an KI abgeben?
______________________________
Nicht alles muss bei mir bleiben. Aber was ich selbst können möchte oder soll, braucht eigene Übung und Anwendung.}
Meine Entscheidung
Bei dieser Tätigkeit möchte ich ...
○ zunächst selbst arbeiten
○ KI zur Unterstützung nutzen
○ einen Teil an KI delegieren
weil
______________________________

4. M1: Bessere Hausaufgaben, schwächere Prüfungen

Einordnung für Lehrkräfte
Ein deutschsprachiger Beitrag stellt eine Untersuchung mit 26.811 Schülerinnen und Schülern der Klassen 7–12 in China vor.
Über einen Zeitraum von 30 Monaten zeigte sich ein auffälliges Muster:
- bessere Ergebnisse bei Hausaufgaben
- kürzere Bearbeitungszeiten
- gleichzeitig niedrigere Leistungen in Prüfungen ohne Hilfsmittel
Besonders deutlich war dieser Unterschied bei Nutzungsmustern, die auf eine weitgehende Auslagerung der Hausaufgabenbearbeitung an KI hindeuteten.
Ein besseres Arbeitsergebnis bedeutet nicht automatisch, dass die dafür benötigte Fähigkeit besser aufgebaut wurde.
Für den Unterricht
Lest den Beitrag.
Diskutiert:
- Wie können bessere Hausaufgaben und schwächere selbstständige Leistungen gleichzeitig entstehen?
- Welche Lern- und Übungsschritte könnten fehlen, wenn KI große Teile einer Aufgabe übernimmt?
- Woran könnt ihr erkennen, ob KI euch beim Lernen unterstützt oder vor allem ein besseres Ergebnis erzeugt?
- Wie könntet ihr KI nutzen und trotzdem die Fähigkeit selbst aufbauen?
Was muss bei einer Hausaufgabe bei mir bleiben, damit ich nicht nur ein gutes Ergebnis habe, sondern anschließend auch mehr kann?
Material
„Die Note steigt, das Können sinkt: Was eine 26.000-Schüler-Studie über KI im Unterricht verrät“

4. M2: Welche Fähigkeiten müssen wir behalten?

Einordnung für Lehrkräfte
Im Deutschlandfunk-Podcast „KI verstehen“ wird diskutiert, was passieren kann, wenn KI Tätigkeiten übernimmt, die Menschen bisher selbst ausgeführt haben.
Ab etwa Minute 26 wird das Phänomen des De-Skillings aufgegriffen.
Die Diskussion zeigt zwei Seiten:
- KI kann entlasten und Zeit für andere Tätigkeiten schaffen.
- Fähigkeiten können seltener selbst genutzt werden, wenn KI sie regelmäßig übernimmt.
Nicht jede Auslagerung ist problematisch. Entscheidend ist, welches eigene Können erhalten bleiben soll.
Für den Unterricht
Hört einen Ausschnitt ab ca. Minute 26.
Diskutiert:
- Welche Vorteile kann es haben, Tätigkeiten an KI abzugeben?
- Wann könnte die Auslagerung einer Fähigkeit problematisch werden?
- Welche Fähigkeiten möchtet ihr weiterhin selbst nutzen können?
- Welche Tätigkeiten könnten aus eurer Sicht stärker an KI delegiert werden?
- Wovon hängt diese Entscheidung ab?
Transfer auf die eigene KI-Nutzung
Denke an eine Tätigkeit, die du bereits häufiger mit KI erledigst.
Nutze ich die entsprechende Fähigkeit dadurch weniger selbst?
○ nein
○ teilweise
○ deutlich weniger
Ist das für mich eine sinnvolle Entlastung – oder möchte ich diese Fähigkeit weiterhin selbst nutzen können?
Begründe deine Entscheidung.
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Material
Deutschlandfunk: „Kompetenzverlust durch KI – Macht Künstliche Intelligenz uns alle dümmer?“
Macht KI uns dümmer?
Podcast „KI verstehen“, 31.07.2025

5. KI-Fehler und kalibrierte Skepsis

Ich brauche eigenes Wissen und Können, um KI-Ergebnisse beurteilen und sinnvoll nutzen zu können.

5.1 Plausibilität reicht nicht

Generative KI kann Antworten erzeugen, die sprachlich sicher, schlüssig und überzeugend wirken.
Das bedeutet jedoch nicht, dass sie fachlich richtig oder verlässlich sind.
KI-Ausgaben können zum Beispiel
- sachlich falsche Aussagen enthalten
- Informationen erfinden
- unbelegte Behauptungen aufstellen
- Widersprüche enthalten
- nicht existierende Quellen nennen
- Aussagen einer Quelle oder einem Material falsch zuordnen
Eine überzeugend klingende KI-Antwort ist noch kein Beleg dafür, dass sie stimmt.
Halluzinationen
Als Halluzinationen werden häufig Inhalte bezeichnet, die von einer KI erzeugt werden, obwohl sie sachlich nicht belegt oder erfunden sind.
Nicht jeder Fehler einer KI ist deshalb automatisch eine Halluzination.
Das Problem für Lernende
Ob ein Fehler erkannt werden kann, hängt auch davon ab, was die lernende Person selbst bereits weiß und beurteilen kann.
Hilfreich sind zum Beispiel
- Fachwissen
- Kenntnisse über geeignete Quellen
- fachliche Prüfkriterien
- vorgegebenes Material zum Abgleich
Fehlt diese Grundlage, können plausible Fehler schwer zu erkennen sein.
Kann ich die Antwort der KI überhaupt ausreichend beurteilen?
Prüfen kann zum Beispiel bedeuten:
- mit dem Ausgangsmaterial abgleichen
- eine verlässliche Quelle heranziehen
- eine Berechnung selbst nachvollziehen
- Aussagen anhand fachlicher Kriterien prüfen
- Unsicherheiten kennzeichnen
KI kompetent zu nutzen bedeutet auch zu erkennen, wann eigenes Wissen ausreicht und wann zusätzliche Prüfung notwendig ist.

5.2 Kalibrierte Skepsis

Weder blindes Vertrauen in KI-Antworten noch grundsätzliches Misstrauen sind eine hilfreiche Orientierung.
Kalibrierte Skepsis bezeichnet in dieser Sammlung eine Haltung, bei der Vertrauen und Prüfaufwand an die jeweilige Situation angepasst werden.
Wie viel Prüfung ist nötig?
Dabei helfen Fragen wie:
- Wie sicher bin ich selbst in diesem Thema?
- Wie wichtig ist es, dass die Antwort richtig ist?
- Kann ich die Aussage mit meinem eigenen Wissen beurteilen?
- Gibt es geeignetes Material oder verlässliche Quellen zum Abgleich?
- Passt die Antwort zur Aufgabe und zu fachlichen Kriterien?
- Welche Folgen hätte es, wenn ich einen Fehler übersehe?
Je geringer mein eigenes Wissen ist und je wichtiger die Richtigkeit einer Aussage ist, desto weniger sollte eine nur plausibel klingende KI-Antwort ausreichen.
Nach der Prüfung kann ich entscheiden:
- übernehmen
- verändern
- verwerfen
- weiter prüfen

5. U: Warum muss ich KI-Ergebnisse prüfen?

Dauer: 10–15 Minuten
Nutzt eine KI-Antwort aus dem aktuellen Unterricht.
Lest sie zunächst vollständig.
1. Was kann ich selbst beurteilen?
Markiert einzelne Aussagen:
🟢 Das kann ich mit meinem Wissen gut beurteilen.
🟡 Da bin ich unsicher.
🔴 Das kann ich mit meinem bisherigen Wissen nicht zuverlässig beurteilen.
2. Was sollte ich überprüfen?
Wählt mindestens eine Aussage aus, bei der ihr unsicher seid.
Überlegt:
- Warum bin ich hier unsicher?
- Wie wichtig ist es, dass die Aussage stimmt?
- Welche Quelle oder welches Material kann ich zur Prüfung nutzen?
3. Prüft die Aussage.
Vergleicht die KI-Antwort zum Beispiel mit
- dem Ausgangsmaterial
- einer verlässlichen Quelle
- einer eigenen Berechnung
- fachlichen Kriterien
- eurem bisherigen Wissen
Was ergibt die Prüfung?
______________________________
4. Entscheidet.
Nach der Prüfung würde ich die Aussage ...
○ übernehmen
○ verändern
○ verwerfen
○ weiter prüfen
Begründung:
______________________________
Nicht jede KI-Antwort braucht dieselbe Prüfung. Entscheidend ist, zu erkennen, wann mein eigenes Wissen ausreicht und wann ich zusätzliche Absicherung brauche.
Zum Abschluss
Was hat in dieser Situation bestimmt, wie skeptisch du sein solltest?
______________________________

5. M: Wenn KI falsche Quellen übernimmt

Einordnung für Lehrkräfte
Im Video wird der Fall „Bixonimania“ aufgegriffen.
Forschende erfanden eine Krankheit und veröffentlichten dazu bewusst gefälschte wissenschaftliche Texte.
Mehrere KI-Chatbots griffen die erfundene Krankheit später auf und behandelten sie zeitweise als real.
Eine Quellenangabe macht eine KI-Antwort nicht automatisch verlässlich. Auch die Quelle selbst muss geprüft werden.
Für den Unterricht
Schaut das Video an.
Diskutiert:
- Warum wirkt eine KI-Antwort glaubwürdiger, wenn sie Quellen nennt?
- Reicht eine Quellenangabe aus, um einer Aussage zu vertrauen?
- Was müsste zusätzlich geprüft werden?
Quellencheck
Wenn eine KI eine Quelle nennt, können folgende Fragen helfen:
- Existiert die Quelle tatsächlich?
- Ist die Quelle selbst vertrauenswürdig?
- Belegt sie wirklich die Aussage der KI?
- Gibt es Hinweise, die skeptisch machen sollten?
- Welche weitere Quelle oder welches Material kann zum Abgleich genutzt werden?
Nicht nur die KI-Antwort muss geprüft werden, sondern auch die Quelle, auf die sie sich stützt.
Zum Nachdenken
- Wann reicht mein eigenes Wissen zur Beurteilung aus?
- Wann brauche ich zusätzliche Quellen, Materialien oder Fachwissen?
Material und Quelle
Bixonimania.mp4
Dieses Video wurde von Niklas Titgemeyer freundlicherweise als Datei zur Verfügung gestellt. Es ist außerdem auf seinem Instagram-Kanal und auf YouTube veröffentlicht. Weitere Informationen zu Niklas Titgemeyer

Ziel: KI-Nutzung begründet entscheiden

Z: Handlungsoptionen im Umgang mit KI

Beim Lernen mit KI lassen sich drei Handlungsoptionen unterscheiden.
Selbst
Die für das Lernziel zentrale Tätigkeit wird ohne KI-Unterstützung selbst ausgeführt.
Das kann besonders sinnvoll sein, wenn eine Fähigkeit
- erst aufgebaut oder geübt wird
- selbstständig gezeigt werden soll
- bewusst verfügbar gehalten werden soll
Mit KI
KI unterstützt einzelne Schritte, zum Beispiel durch
- Hinweise
- Erklärungen
- Fragen
- Strukturierungshilfen
- Feedback
Die für das Lernziel zentrale Denk- oder Handlungstätigkeit bleibt bei der lernenden Person.
An KI delegieren
Eine Tätigkeit wird weitgehend oder vollständig von KI übernommen.
Das kann sinnvoll sein, wenn die Tätigkeit für das aktuelle Lernziel nicht selbst ausgeführt werden muss.
Welche Option sinnvoll ist, hängt vom Lernziel und vom eigenen Kompetenzstand ab.
Dabei helfen insbesondere diese Fragen:
- Was soll ich lernen, üben oder zeigen?
- Was muss ich dafür selbst tun?
- Was kann KI sinnvoll unterstützen?
- Was kann ich delegieren?
- Kann ich das KI-Ergebnis ausreichend beurteilen?
Dieselbe Tätigkeit kann je nach Lernziel selbst ausgeführt, mit KI unterstützt oder an KI delegiert werden.

Z/U: Mein KI-Kompass

Bevor und während du KI bei einer Aufgabe nutzt, helfen dir fünf Fragen.
1. Was soll ich hier lernen, üben oder zeigen?
Was ist das Lernziel?
______________________________
2. Was sollte dafür bei mir bleiben?
Welche Denk-, Übungs- oder Handlungsschritte sollte ich selbst ausführen?
Was muss ich noch üben oder weiterhin selbst können?
______________________________
3. Wobei kann KI mich sinnvoll unterstützen?
Wo kann KI helfen, ohne mir die für mein Lernziel wichtige Tätigkeit abzunehmen?
______________________________
4. Kann ich das KI-Ergebnis beurteilen?
Reicht mein eigenes Wissen aus?
Was muss ich überprüfen?
Welche Quelle, welches Material oder welches Prüfverfahren brauche ich?
______________________________
5. Passt meine KI-Nutzung noch zu meinem Lernziel?
Übernimmt die KI gerade mehr, als ich ursprünglich wollte?
Nimmt sie mir eine Tätigkeit ab, die ich selbst lernen oder üben möchte?
Muss ich meine Nutzung verändern?
______________________________
Meine Entscheidung
○ Selbst arbeiten
○ Mit KI arbeiten
○ An KI delegieren
Meine Begründung:
______________________________
Kompetente KI-Nutzung bedeutet nicht, KI möglichst oft oder möglichst selten einzusetzen. Entscheidend ist, begründet zu entscheiden, was meinem Lernen in dieser Situation dient.

Z/M1: Hilft mir KI bei den Hausaufgaben wirklich beim Lernen? (Sek I)

Einordnung für Lehrkräfte
Das kurze ZDF-Video greift eine Frage auf, die viele Schülerinnen und Schüler aus ihrem Alltag kennen:
Hilft mir KI bei den Hausaufgaben – oder nimmt sie mir das Lernen ab?
Der zweiminütige Beitrag eignet sich als niedrigschwelliger Gesprächsimpuls in der Sekundarstufe I.
Vor dem Video
Stimmt spontan ab:
Wann hilft KI beim Lernen?
- wenn sie mir eine Lösung gibt
- wenn sie mir etwas erklärt
- wenn sie mir Hinweise gibt
- wenn sie meine Lösung überprüft
- das kommt auf die Aufgabe an
Nach dem Video
Diskutiert:
- Welche KI-Nutzung kann eigenes Lernen unterstützen?
- Wann übernimmt KI etwas, das ihr eigentlich selbst üben solltet?
- Woran könnt ihr merken, dass KI euch zu viel abnimmt?
Transfer auf eine eigene Aufgabe
Wähle eine aktuelle Hausaufgabe oder Lernaufgabe.
Was soll ich dabei lernen oder üben?
______________________________
Was sollte ich deshalb selbst tun?
______________________________
Wobei könnte KI mich unterstützen?
______________________________
Ob KI beim Lernen hilft, hängt davon ab, was ich mit der Aufgabe lernen soll – und was die KI dabei übernimmt.
Material und Quelle
ZDF: KI bei Hausaufgaben – Nutzt oder schadet es?
ZDF logo!, „KI bei Hausaufgaben: Nutzt oder schadet es?“, 21.01.2026, Dauer: 2 Minuten. Der Beitrag dient hier als altersgerechter Gesprächsimpuls.

Z/M2: Wie verändert mein Prompt die eigene Denkarbeit?

Einordnung für Lehrkräfte
Das Video zeigt unterschiedliche Möglichkeiten, KI beim Lernen einzusetzen.
Zum Beispiel kann KI
- einen Text zusammenfassen
- eine Übersetzung erstellen
- eine Erörterung schreiben
- eigene Argumente prüfen
- ein Thema erklären
- Verständnisfragen stellen
- eine eigene Lösung auf Fehler prüfen
Die Beispiele unterscheiden sich darin, wie viel der Tätigkeit die KI übernimmt und wie viel bei der lernenden Person bleibt.
Auch die Art meiner Anfrage beeinflusst, wie viel lernzielrelevante Denkarbeit bei mir bleibt.
Für den Unterricht
Schaut das Video an.
Wählt anschließend zwei oder drei Beispiele aus.
Untersucht:
- Was übernimmt die KI?
- Was muss die lernende Person noch selbst tun?
- Welche Denk- oder Handlungsschritte bleiben bei ihr?
- Was könnte sie dabei lernen oder üben?
Prompt-Werkstatt
Wähle einen Prompt, den du selbst schon verwendet hast oder verwenden könntest.
Mein Prompt:
______________________________
Was übernimmt die KI dabei?
______________________________
Was bleibt bei mir?
______________________________
Passt das zu dem, was ich lernen oder üben möchte?
○ ja
○ teilweise
○ nein
Verändere deinen Prompt.
Formuliere ihn so um, dass die KI dich unterstützt, aber mehr von der Tätigkeit bei dir bleibt.
______________________________
Vergleicht beide Prompts.
Was verändert sich?
- Was übernimmt die KI jetzt weniger?
- Was musst du jetzt selbst tun?
- Welche Version passt besser zum Lernziel?
Ein lernförderlicher Prompt ist nicht der Prompt, mit dem KI möglichst viel erledigt. Entscheidend ist, welche Tätigkeit für mein Lernziel bei mir bleiben soll.
Material
Caroline von St. Ange: „Wie man KI zum Lernen nutzt“
Material und Quelle
Wie man KI zum Lernen nutzt.
Mit freundlicher Genehmigung von Caroline von St. Ange wird dieses Video hier bereitgestellt. Sie ist Lerncoach, Autorin und Content Creatorin im Bereich Bildung, Schule und Lernen. Auf Instagram ist sie unter @learnlearning.withcaroline zu finden.

Intern: Hinweis für Medienberatende

Einsatz der Sammlung

Hinweise für Medienberatende
Diese Karte ist für die interne Nutzung in Beratungen gedacht.
Die Sammlung ist modular aufgebaut. Sie muss weder vollständig noch in einer festen Reihenfolge eingesetzt werden.
Ausgangspunkt sollte eine konkrete Unterrichtssituation oder Lernaufgabe sein – nicht die Frage „KI erlauben oder verbieten?“.
Ein möglicher Beratungsweg
1. Lernziel klären
Wählen Sie eine konkrete Aufgabe.
- Was sollen die Schülerinnen und Schüler dabei lernen, üben oder zeigen?
- Welche Tätigkeit ist für diesen Kompetenzaufbau zentral?
2. Rolle der KI bestimmen
Prüfen Sie:
- Was sollte bei den Lernenden bleiben?
- Wobei kann KI sinnvoll unterstützen?
- Was kann begründet an KI delegiert werden?
Die drei Handlungsoptionen der Sammlung können dabei als Orientierung dienen:
Selbst – Mit KI – An KI delegieren
3. Lernendenperspektive einbeziehen
Überlegen Sie, wie Schülerinnen und Schüler selbst erfahren und reflektieren können,
- was sie durch eigenes Bearbeiten lernen
- wann KI sie unterstützt
- wann KI eine für das Lernziel wichtige Tätigkeit übernimmt
- wie sie ihre KI-Nutzung entsprechend verändern können
Nutzen Sie dafür passende U- oder M-Karten der Sammlung.
4. Lernraum prüfen
Wenn eine zentrale Lernhandlung zunächst selbst vollzogen werden soll, kann zeitweise ein beaufsichtigter oder bewusst KI-freier Lernraum sinnvoll sein.
Für nicht beaufsichtigte Lernphasen sollte der Lernerfolg dagegen möglichst nicht davon abhängen, dass ein KI-Verzicht kontrolliert werden kann.
Ziel der Beratung ist eine lernzielbezogene und begründbare Entscheidung für die jeweilige Unterrichtssituation.