Blickpunkt Schule 3 2026

Stärken von KI-Anwendungen:  hohe Lösungsfähigkeit standardi sierter Anwendungen  Routineaufgaben werden sekun denschnell und fehlerfrei gelöst  Fähigkeit zur Mustererkennung (Sprach-, Bild- und Textmuster)  Fähigkeit zur Synthese unter schiedlicher Inhalte in ein Argumen tationsmuster  Echtzeit-Feedback-Schleifen: KI bietet unmittelbare Rückmeldung während des Lernprozesses, was den Lerneffekt massiv verstärkt.  Fehlersuche, im Zusammenhang mit Standardaufgaben Aktuelle Schwächen von KI-Anwendungen:  Schwächen in der Darstellung von Kausalitäten verbunden mit einem begrenzten Verständnis von Ursa che-Wirkungs-Zusammenhängen  Schwächen, hinsichtlich tiefgreifen der Erklärbarkeit und Nachvollzieh barkeit  Schwächen hinsichtlich von Kontextualisierungen und Transfer fähigkeiten  Ergebnisverzerrungen (Bias): Solche Ergebnisse entstehen, da die Trainingsdaten eines Sprach modells unausgewogene Inhalte sowie kulturelle Verzerrungen enthalten und diese Muster in den Ergebnissen reproduziert oder verstärkt werden  Halluzinationen (Scheinplausibilität von Ergebnissen unter anderem aufgrund geringer bzw. fehlender Quellenbindung) Wiederum diese Auflistung in einen Dialog mit der Frage gestellt, welche Prüfungsformate und Leistungs bewertungen von eher geringer bzw. von eher hoher Robustheit gegenüber Täuschungen sind, so ergibt sich dieses Bild: Formate von Leistungsnachweisen und Bewertungsmöglichkeiten von eher geringer Robustheit gegenüber Täuschungsmöglichkeiten sind: Standardaufgaben wie einfache Zusammenfassungen, Überset zungen, Kenntnisse von Gramma tikregeln →

Aufgaben, die primär reproduzier bare Kenntnisse und Wissens strukturen in den Mittelpunt stel len (deklarative Wissenselemente wie historische Daten) Lösungen, die keine oder geringe Begründungstiefen verlangen Aufgaben ohne Prozesscharakter Formate von Leistungsnachweisen und Bewertungsmöglichkeiten von eher hoher Robustheit gegenüber Täuschungsmöglichkeiten sind: Aufgabenstellungen, die Begrün dungen verlangen (unter anderem Begründung von Lösungswegen, getroffenen Entscheidungen, he rangezogenen bzw. verworfenen Quellen) Prozessen nötig macht und somit das Wie besonders fokussieren (prozedurale und metakognitive Wissensstrukturen unter anderem Planungsskizzen, Zwischenergeb nisse, mögliche, aber verworfene Lösungswege, Alternativen, Port folio, Lerntagebuch, Begründung des Endprodukts, Wissen über das Wissen) Aufgabenstellungen, die sich auf Spezialkenntnisse und Nischen anwendungen beziehen Aufgabenstellungen mit Refle- xionsanteilen (unter anderem Reflexion des eigenen Arbeits prozesses, Quellenkritik, Reflexion denkbarer Alternativen) → → → → → → → Aufgabenstellungen, deren Lösung die Sichtbarkeit von Aufgabenstellungen mit prakti schen Anteilen (zum Beispiel szenische Darstellungen, experi mentelles Arbeiten, Bewegungs abläufe, Durchführung von Be fragungen, Nutzung außer- schulischer Lernorte) Kombinationen auf schriftlichen, mündlichen (und fachpraktischen) Formaten Bringt man darüber hinaus zuvor skiz zierte Stärken und Schwächen von KI Anwendungen nicht nur mit Formaten von Leistungsnachweisen in eine ge dankliche Verbindung, sondern damit unmittelbar verknüpft mit den drei in Hessen etablierten Anforderungs bereichen nebst konkretisierenden → →

Fragen ist nicht nur nicht einfach, sondern richtig schwierig 2 , was unter anderem daran liegt, dass  schulische bzw. akademische Leis tungen vielfach über Sprache ge prüft werden,  der Umgang mit (kontinuierlichen und diskontinuierlichen) Texten und das Erstellen eigener Texte zu den in und von vielen Fächern geteilten Selbstverständnissen fachlicher Kompetenzentwicklung zählt (Lite ralität, Literacy),  Selbstverständnisse schulischen Lernens und Lehrens, inklusive da mit verbundener Rollenverständ nisse, in den Fokus rücken,  Fragen, welche Leistungen welchen Wert besitzen, zur Diskussion stehen,  wissenschaftliche und ethische Selbstverständnisse von Wissen herausgefordert werden,  rechtliche Grauzonen für den Ein satz dieser Technologie bestehen. Vor dem Hintergrund der die Beiträge dieses Themenheftes umfassenden Klammer ‘Leistungsbewertung’ soll im Weiteren der Frage nachgespürt werden, was es zum jetzigen Zeit punkt bedeuten würde, den klassi schen Aufsatz samt etablierten Leis tungsbewertungen und damit ver bundenen Rückmeldungen ad acta zu legen, nur weil es in den Logiken von KI-Anwendungen liegt, gerade dieses Format in Bereichen eines entspre chenden Erwartungshorizontes se kundenschnell und fehlerfrei zu lösen und stattdessen den Weg zu bestrei ten, schnell und ausschließlich auf KI robuste Prüfungs- und Bewertungs formate zu setzen. Dabei steht das Bild des klassischen Aufsatzes für all jene Aufgabenstellungen und zu be wertende Leistungsnachweise, deren Lösungen in besonderer Weise aktuell bestehenden KI-Logiken entspre chen. Bei der Beantwortung der Frage, von was die Rede ist, wenn nach KI robusten Prüfungs- und Bewertungs formaten gesucht wird, lohnt es sich, vor diesem Hintergrund zunächst die technisch-funktionalen Stärken und Schwächen von KI-Anwendungen genauer in den Blick zu nehmen.

Titelthema

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SCHULE 3|2026