Blickpunkt Schule 4 2026

Zeitschrift des Hessischen Philologenverbandes

Ausgabe 4|2026 · D 30462

SCHULE

• Zu Besuch beim hphv

• Drei Fragen an …

•Rezensionen

Foto: Daniel|AdobeStock

Liebe Kolleginnen und Kollegen!

bereits nutzt. Und der Philologenverband Nordrhein-Westfalen erinnert daran, dass KI-gestützte Korrektursysteme Lehrkräfte unterstützen, aber nicht ersetzen können – eine Klarstellung, die wir ausdrücklich tei len. An dieser Stelle geht ein großer Dank für insgesamt drei Beiträge im vorliegen den Heft an unseren Schwesterverband im Westen und vor allem an den Chefredak teur der dortigen Mitgliederzeitschrift Bil dung aktuell , Lars Strotmann. Den zweiten Schwerpunkt dieser Ausgabe bildet die Vertreterversammlung in Fulda am 29. Oktober 2026. Hierzu gibt es die Tä tigkeitsberichte des Landesvorsitzenden, seiner beiden Stellvertreter sowie fast aller Ausschussvorsitzenden. Diese informieren zudem darüber, inwieweit sie die Anträge der Vertreterversammlung 2025 bereits umgesetzt haben. Daneben finden Sie in diesem Heft einen Beitrag zum Grenzmuseum Schifflersgrund als historisch-politischem Lernort, den zweiten Teil unserer Reihe zur Finanzbil dung sowie Rezensionen, Leserbriefe und die gewohnten Rubriken aus dem Ver bandsleben. Die ‘Drei Fragen’ gehen dies mal an die Landesvorsitzende des Philolo genverbandes Rheinland-Pfalz, Cornelia Schwartz. Wie immer danke ich allen Verfasserinnen und Verfassern der Artikel für ihre Mitarbeit an diesem Heft. Ohne sie könnte es nicht in der vorliegenden Form erscheinen. Wer auch gerne einmal einen Beitrag für Blick punkt Schule verfassen möchte, ist herzlich dazu eingeladen. Nehmen Sie Kontakt mit uns auf! Ich wünsche Ihnen eine anregende und ab wechslungsreiche Lektüre sowie schöne und erholsame Herbstferien.

von BORIS KRÜGER

SCHULE 4|2026 Inhalt | Vorwort 2

K ünstliche Intelligenz ist in den Klas senzimmern angekommen – ob wir es wollen oder nicht. Schülerinnen und Schüler nutzen KI-Tools längst im All tag, beim Lernen, beim Schreiben, beim Re cherchieren. Laut einer aktuellen Erhebung tun das bereits achtzig Prozent von ihnen. Die Frage ist längst nicht mehr, ob KI in die Schule gehört, sondern wie Schule mit ihr umgeht – und was sie ihr entgegensetzt. Diese Ausgabe von Blickpunkt Schule stellt sich genau dieser Frage – und sie tut es ohne falsche Euphorie, aber auch ohne pauschale Skepsis. Denn so komplex das Thema ist, so vielfältig sind die Perspek- tiven, die wir versammelt haben. Holger Horz und Pauline Czora plädieren für Urteilskraft statt Tooltraining – ein Plädoyer, das den Kern pädagogischer Ver antwortung trifft. Klaus Zierer geht noch weiter und warnt davor, dass ein unkriti scher Umgang mit KI ein »Vergehen an der Bildung der Kinder« sei. Bob Blume stellt die vielleicht unbequemste aller Fragen: Wozu noch Schule, wenn es KI gibt? Und Carsten Hütter fragt, was wir als Lehrerin nen und Lehrer bereit sind zu verlernen – eine Frage, die mehr Mut erfordert, als sie zunächst scheint. Ergänzt werden diese Beiträge durch Ein blicke aus Forschung und Praxis: Eine Stu die der Universität Tübingen zeigt, dass Fehlvorstellungen über KI bestehende Bil dungsunterschiede verschärfen könnten – ein Befund, der uns aufhorchen lässt und der unterstreicht, wie wichtig fundierte Medienkompetenz gerade für benachteiligte Schülerinnen und Schüler ist. Der hessische Landesschülersprecher Laurenz Speis fragt praxisnah, was aus der Erkenntnis folgt, dass die große Mehrheit der Lernenden KI

Vorwort Editorial

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Titelthema » Urteilskraft statt Tooltraining

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» KI-Seepferdchen ist Zeitverschwendung » Fehlvorstellungen über KI drohen Bildungs- unterschiede zu verschärfen » Wozu noch Schule, wenn es KI gibt? » KI-Korrekturen können Lehrkräfte unterstützen – aber nicht ersetzen » 80 Prozent nutzen bereits KI – was nun? » Was sind wir bereit zu verlernen? » edaira – Mit Hilfe von KI korrigieren? 28 Historisch-politische Lernorte » Grenze erleben – Demokratie verstehen 31 Varia » Multiperspektivität und Kooperation mit externen Partnern 34 Rezensionen » Wenn Schule auf Ideen bringt 36 » Schule zwischen KI und Kreidestaub 38 Leserbrief » Leserbrief zum Artikel ‘Was ist Demokratie’ und Erwiderung des Autors 40 3 Fragen an … 42 Vertreterversammlung 2026 » Tätigkeitsberichte 44 » Bearbeitung der Anträge 50 52 » Erfolgreicher Start in den Vorbereitungsdienst 53 Zu Gast beim hphv » Damit gute Schule gelingt 54 » Religionsunterricht: Orientierung geben, Identität stärken, Dialog ermöglichen 56 hphv unterwegs » Zwei Tage in Frankfurt – Kommunikation, Austausch und neue Impulse 58 » Berufliche Bildung als Schlüssel zur Zukunft 61 Personalien » Geburtstage | Wir trauern um 62 » Cornelia Schwartz, Vorsitzende des Philologenverbandes Rheinland-Pfalz hphv intern » Eine Tradition lebt 52 » Bezirksversammlung Kassel nimmt Kurs auf die VV 10 16 18 21 22 24

Herzliche Grüße Ihr

Boris Krüger

IMPRESSUM

Bild: KI generiert

Der Hessische Philologenverband ist der Gesamtverband der Lehre rinnen und Lehrer an den Gymna sien in Hessen sowie an Schulen mit gymnasialem Bildungsange bot. Er ist der Fachverband im Deutschen Beamtenbund, Lan desbund Hessen (dbb), er ist dem Deutschen Lehrerverband Hessen (dlh) und durch den Deutschen Philologenverband (DPhV) dem Deutschen Lehrerverband (DL) angeschlossen. Für den Inhalt verantwortlich: Der Vorstand des Hessischen Philologenverbandes. Chefredaktion: Boris Krüger (V.i.S.d.P.) Mail: redaktion@hphv.de Mit dem Namen der Verfasser gekennzeichnete Beiträge geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion wieder. Hessischer Philologenverband e.V. Geschäftsstelle: Schlichterstraße 18 Hessischen Philologenverbandes erscheint fünfmal im Jahr 2026. 76. Jahrgang | ISSN 0723-6182 Verleger: Hessischer Philologen- verband e.V. Die Zeitschrift »BLICKPUNKT SCHULE« des DE57 6609 0800 0018 4532 68 Der Verkaufspreis ist durch die Mitgliedsbeiträge abgegolten. Verlag und Anzeigenverwaltung: Pädagogik & Hochschul Verlag Graf-Adolf-Straße 84 40210 Düsseldorf Tel.: 0211 3558104 Fax: 0211 3558095 Mail: dassow@dphv-verlag.de Satz und Layout: Tel.: 0211 1795965 Fax: 0211 1795945 Mail: heinemann@dphv-verlag.de www.dphv-verlag.de Anzeigenverwaltung: 65185 Wiesbaden Tel.: 0611 307445 Fax: 0611 376905 Mail: hphv@hphv.de Web: www.hphv.de Bank: BBBank BIC: GENODE61BBB IBAN:

Editorial

Liebe Kolleginnen und Kollegen,

unweit von unserer Geschäftsstelle in Wiesbaden, nur eine Parallelstraße entfernt, liegt die Matthias-Claudius Straße. Und auch wenn ich nach mitt lerweile fast elf Jahren, in denen ich dem geschäftsführenden Vorstand angehöre, unzählige Male zumindest aus dem Augenwinkel das Straßen schild wahrgenommen habe, so waren die Gedanken nach der Erleichterung über die erfolgreiche Parkplatzsuche in der Regel auf die nächste anste hende Sitzung gerichtet. Wobei zuge gebenermaßen nie ein Fragezeichen über seine Werke auftauchte. Dabei dürfte sein Abendlied ‘Der Mond ist aufgegangen’ durchaus den meisten Kolleginnen und Kollegen bekannt sein. Mein Faible für Zitate brachte mich bei der Vorbereitung dieser Zeilen eher durch Zufall zu einer seiner Aus sagen, die aus meiner Sicht mehr denn je Gültigkeit hat: »Die größte Ehre, die man einem Menschen antun kann, ist die, dass man zu ihm Ver trauen hat.« Und auch wenn Matthias Claudius vor rund 250 Jahren wahr scheinlich weniger an Schule gedacht hat, so ist seine Aussage nachden kenswert und gerade in diesen doch turbulenten Zeiten aktueller denn je. Druck und Vertrauensverlust drohen uns Lehrerinnen und Lehrern von vie len Seiten: Trotz übergeordneter Ent bürokratisierungstendenzen ist die ‘Neigung’ zu mehr Dokumentation scheinbar ungebrochen. Ob Noten gebung, Unterricht, Förderung oder die grundsätzliche Tendenz zu einer datengestützten Schulentwicklung: Immer mehr geraten Lehrkräfte unter Rechtfertigungsdruck und müssen

von VOLKER WEIGAND Vorsitzender des Hessischen Philologenverbandes

(schriftlich) belegen, warum sie wie handeln. Eine gesteigerte öffentliche Erwartungshaltung an den möglichst perfekten Lehrer, der auch unter juris tischen Aspekten vorab schon alles bedacht hat und dem Lehrerbashing so präventiv entgegentritt, ist fest zustellen. Druck vonseiten der Eltern, die Lehrkräfte als allumfassende Dienstleister sehen, sowie Hierar chien, die Lehrkräften das Gefühl von immer mehr Kontrolle vermitteln, symbolisieren einen Vertrauensver lust, der zweifelsohne auch vor vielen anderen Berufsgruppen nicht halt macht. In Abwandlung seines Zitats möch te man daher der Gesellschaft in all ihrer Diffusität, aber oft geeint im Misstrauen, zurufen: »Die größte Ehre, die man einer Lehrkraft antun kann, ist die, dass man zu ihr Vertrau en hat.« Unsere Kolleginnen und Kollegen sind gut ausgebildet und immer be müht, jeden Tag gute Arbeit zu leis ten. Dies wird umso leichter, indem man ihnen und ihrer Arbeit vertraut und sie anerkennt – auch und gerade in Zeiten von KI.

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SCHULE 4|2026

SCHULE 4|2026

Volker Weigand

Urteilskraft statt Tooltraining Mit dem SAM-Modell zur intellektuellen Souveränität im KI-Zeitalter

Titelthema

KERNTHESE

DIE AUTOREN

Holger Horz ist Professor der Pädagogischen Psychologie und geschäftsführender Direktor der Akademie für Bildungswissen schaft und Lehrkräftebildung an der Goethe-Universität Frankfurt am Main. Er forscht seit Mitte der 90er insbesondere zum Thema Digital Education. Pauline Czora ist Doktorandin der Pädagogischen Psychologie an der Goethe-Universität Frankfurt am Main. Sie forscht zur KI- Readiness von Lehrkräften. Zuvor studierte sie Lehramt für Englisch

Schule in der VUCA-Welt Künstliche Intelligenz ist für Schule nicht einfach das nächste digitale Werkzeug. Sie verändert die Grundbedin gung schulischer Bildung. Informationen, Formulierungen, Zusammenfassungen, Übersetzungen, Aufgabenvarianten und ganze Argumentationen sind in Sekunden verfügbar. Knapp wird damit nicht mehr der Zugang zu Wissen, son dern die Fähigkeit, Wissen zu prüfen, einzuordnen und ver antwortet zu verwenden. Genau darin liegt die eigentliche pädagogische Herausforderung. KI verändert deshalb nicht nur die Frage, welche digi- talen Werkzeuge im Unterricht erlaubt sind. Sie berührt Hausaufgaben, Prüfungen, Rückmeldungen, Elternkom munikation und Schulentwicklung. Viele Kollegien schwan ken derzeit zwischen Neugier und Sorge. Beides ist nach vollziehbar. Hilfreicher als eine Grundsatzentscheidung für Künstliche Intelligenz verschiebt das Bildungspro blem von der Informationsbeschaffung zur urteils fähigen, selbstregulierten Nutzung. Schule muss deshalb KI nicht nur regulieren, sondern Selbstregu lation, Ambiguitätstoleranz und Methodenkom petenz systematisch aufbauen – und zwar so, dass alle Lernenden die Kooperation mit KI führen kön nen, statt von ihr geführt zu werden.

und Biologie und sammelte bereits während des Studiums umfangreiche Praxiserfahrung an Schulen.

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Warum AI Readiness zeitstabiler ist als Kompetenzlisten Kompetenzforschung gerät hier unter Druck: Kompetenz modelle, Curricula und Fort bildungsprogramme benöti gen Zeit, um Begriffe zu klä ren, Anforderungen zu be schreiben, Materialien zu entwickeln, Standards abzu stimmen und Evaluationen durchzuführen. KI entwickelt sich schneller. Neue Modelle, multimodale Funktionen und Agenten verändern Kom petenzanforderungen schneller, als Kompetenz kataloge stabilisiert werden können. KI-Kompetenz wird so zum Moving Target. KI-Kompetenzen sind dennoch nicht überflüssig. Der europäische AI Act, die KMK-Handlungsempfehlung, das OECD/EC AI Literacy Framework und das UNESCO-Kom petenzrahmenwerk für Lehrkräfte zeigen zu Recht, dass sie zur institutionellen Aufgabe werden. Kurzsichtig wäre je doch, Schule auf eine ständig wachsende Liste von Prompt Techniken, Toolnamen oder Bedienroutinen zu verpflichten: Wer heute nur das aktuelle Werkzeug trainiert, unterrichtet morgen womöglich Technikgeschichte [ s. Abbildung 1] . Sammelbegriff für Wissen, Fertigkeiten und Haltungen im Umgang mit KI. Hilfreich für Curricula und Gover nance; begrenzt, wenn daraus rasch veraltende Listen konkreter Anforde rungen werden. Infobox: KI-Kompetenzen| AI Literacy

oder gegen KI ist jedoch die Frage, welche Formen von Selbstständigkeit und Urteils kraft Schule künftig gezielt fördern muss. VUCA bezeichnet eine Um welt mit schnellen Verände rungen und begrenzt vorher sehbaren Folgen. Das Kürzel steht für Volatilität, Unsicher heit, Komplexität und Ambi guität: Volatilität meint sprunghafte Veränderungen,

Infobox: VUCA-Welt VUCA steht für Volatilität, Unsi cherheit, Komplexität (Comple xity) und Ambiguität. Für Schule heißt das: Technik, Recht, Unter richt und Prüfungsrisiken ver ändern sich durch KI gleichzeitig und zunehmend schneller. Ge fragt ist Orientierung unter Un sicherheit.

Unsicherheit begrenzte Vorhersagbarkeit, Komplexität das gleichzeitige Wirken technischer, rechtlicher, sozialer und pädagogischer Faktoren, Ambiguität mehrere plausible Deutungen derselben Situation. Für Schulen ist dies Alltag und kein Management-Schlagwort: Ein neues KI-Modell kann binnen Wochen Unterrichtsaufgaben, Recherchewege und Täuschungsmöglichkeiten verändern. Deshalb genügt es nicht, einzelne Tools zu beherrschen; entscheidend ist, unter beschleunigter Unsicherheit urteilsfähig zu bleiben.

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Abbildung 1

Titelthema

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AI Readiness setzt hier an. Wer »AI-ready« ist, muss we der jedes neue System noch jede Oberfläche beherrschen, sondern neue Anwendungen einordnen, eigene Ziele

figer Ungewissheit umgehen sowie Aussagen und Ergeb nisse prüfen können. Die drei Elemente greifen wie Zahn räder ineinander: Selbstregulation steuert den Lernpro zess, Ambiguitätstoleranz verhindert vorschnelle Zu stimmung, Methodenkompetenz ermöglicht ein fundier tes Urteil. SAM heißt: den eigenen Lernprozess steuern, Mehrdeutigkeit aushalten und Ergebnisse methodisch prüfen. Selbstregulation meint, Ziele zu setzen, Vorwissen und Unterstützungsbedarf einzuschätzen, den Arbeitsprozess zu überwachen und das Ergebnis zu reflektieren. Ambigui tätstoleranz heißt nicht, Fehler zu akzeptieren, sondern mehrdeutige oder widersprüchliche Informationen wahr zunehmen und ein Urteil aufzuschieben, bis tragfähige Gründe vorliegen. Im erweiterten Sinne umfasst sie neben mehreren plausiblen Deutungen auch die Bereitschaft, vorläufige Ungewissheit auszuhalten. Methodenkom petenz bezeichnet fachgebundene Verfahren, um Aus sagen und Quellen zu prüfen, Daten zu interpretieren, Alternativen zu vergleichen und Schlussfolgerungen zu begründen [ s. Abbildung 2] . Warum gerade diese drei Dimensionen? Die drei Berei che hängen eng mit einer Besonderheit generativer KI zu sammen: KI-Antworten tragen kein sichtbares Gütesiegel. Ein Text kann sprachlich souverän wirken und dennoch lü ckenhaft, einseitig oder sachlich falsch sein. Häufig lässt sich seine Qualität erst beurteilen, wenn fachliches Vorwis sen, geeignete Prüfverfahren und die Bereitschaft zusam menkommen, eine zunächst überzeugende Antwort noch einmal infrage zu stellen. Genau diese Verbindung soll SAM sichtbar machen. >>

Infobox: AI Readiness AI Readiness bezeichnet die dispositionale Bereitschaft und adaptive Fähigkeit, KI-bezogene Kompetenzen auch unter neuen und un übersichtlichen Bedingun gen situationsgerecht ein zusetzen und weiterzuent wickeln.

klären, Unterstützung ange messen dosieren und Ergeb nisse prüfen können. KI Kompetenz umfasst das dafür nötige Wissen, die Fähigkeiten und Haltungen; AI Readiness bezeichnet die Bereitschaft, sie unter rasch wechselnden Bedingungen

einzusetzen und weiter zuentwickeln. Das SAM- Modell fokussiert drei pädagogisch-psychologische Voraussetzungen: Selbstregulation, Ambiguitätstoleranz und Methodenkompetenz.

SAM: drei Dimensionen für urteilsfähige KI-Nutzung

Wir verstehen SAM als konzeptionellen Orientierungsrah men, dessen Annahmen derzeit empirisch geprüft werden. Er erfasst bewusst nicht alle Aspekte von KI-Kompetenz, sondern drei Voraussetzungen, die auch bei wechselnden Systemen, Funktionen und Oberflächen wichtig bleiben: Selbstregulation, Ambiguitätstoleranz und Methodenkom petenz. Wer KI sinnvoll nutzt, muss den eigenen Lern- und Arbeitsprozess steuern, mit Mehrdeutigkeit und vorläu

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Abbildung 2

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Querschnittliche didaktische Beispiele: Selbstregulation und Ambiguitätstoleranz Eine kurze Drei-Schritt-Routine kann Selbstregulation för dern: Vor der KI-Nutzung halten Lernende Ziel, Vorwissen und eigene Vermutung fest; währenddessen dokumentie ren sie ausgewählte Prompts, KI-Antworten und Über arbeitungen; danach begründen sie, was sie übernommen, verändert oder verworfen haben. Die Routine ist kein Selbstläufer: Ein Formular für die Prozessdokumentation macht Schülerinnen und Schüler noch nicht selbstreguliert. Zu Beginn sollten Lehrkräfte die Schritte an einem Beispiel demonstrieren, eigene Prüfent scheidungen erläutern und gezielt rückmelden. Nach meh reren Anwendungen können die Hilfen schrittweise zurück genommen werden, sodass aus der angeleiteten Routine eine zunehmend selbstständig genutzte Strategie wird. Entscheidend ist nicht die Dokumentation selbst, sondern dass Lernende vor, während und nach der KI-Nutzung me takognitiv über Ziele, Unterstützung, Prüfung und Revision entscheiden. Ambiguitätstoleranz erfordert zunächst begriffliche Klarheit: Mehrdeutigkeit ist nicht Unwissen. Ambiguität liegt vor, wenn mehrere Interpretationen oder Lösungs wege plausibel sind; Ungewissheit liegt vor, wenn wichtige Informationen fehlen oder unklar ist, welche Aussage zu trifft. Ambiguitätstoleranz bedeutet nicht, Fehler oder be liebige Meinungen hinzunehmen, sondern ein Urteil offen zuhalten, solange die Gründe nicht ausreichen. Lernende sollten unterscheiden: Was ist gut belegt oder nur plausi bel? Wo sind mehrere Deutungen möglich? Was ist noch unbekannt? Im Unterricht lassen sich mehrere KI-Antworten auf die selbe Frage vergleichen. Lernende prüfen, ob Unterschiede aus Fehlern, fehlenden Informationen oder unterschiedli chen Perspektiven entstehen. Eine Unsicherheitsnotiz schließt den Vergleich ab: Was ist gesichert? Welche Alter

native bleibt möglich? Was muss ich noch prüfen? So ler nen Lernende, sprachliche Sicherheit nicht mit fachlicher Gewissheit zu verwechseln. Für den Unterricht gilt als Faustregel: Übernimmt KI ge nau die zu erlernende Fähigkeit, sollte sie in Erwerbs- und Übungsphasen nur behutsam und schrittweise eingesetzt werden. Stehen Vergleichen, Prüfen oder Überarbeiten im Vordergrund, kann sie Teil der Aufgabe sein; bei effizienter Produktion darf sie entlasten. Dann wird nicht nur das Pro dukt bewertet, sondern auch die Qualität von Steuerung, Auswahl und Begründung. Downskilling, Offloading und die episte mische Führung der KI-Kooperation Nicht jede Auslagerung ist pädagogisch problematisch: Auch Notizen, Wörterbücher oder Taschenrechner entlas ten von einzelnen Denkoperationen. Die Psychologie be zeichnet dies als kognitives Offloading. Es ist sinnvoll, wenn dadurch Ressourcen für anspruchsvollere Entscheidungen frei werden. Kritisch wird Auslagerung, wenn Schülerinnen und Schüler gerade jene Denkoperation nicht mehr selbst ausführen, die sie erwerben oder üben sollen. Dann kann das Ergebnis besser aussehen, ohne dass mehr gelernt wurde. Bei Wiederholung der Auslagerung droht Downskil ling: Fähigkeiten werden nicht ausreichend aufgebaut oder zunehmend weniger genutzt. Für die Unterrichtsplanung hilft die Unterscheidung zwi schen Lern- und Anwendungsaufgaben. In Lernaufgaben müssen zentrale Denkoperationen bei den Lernenden blei ben; in späteren Anwendungsaufgaben kann KI entlasten, solange Ziele, Prüfkriterien und Verantwortung nicht an das System übergehen. Die Antwort auf Downskilling und Offloading ist daher keine künstlich technikfreie Schule. Die vom Wissenschaftsrat (2026) für die Hochschulbildung empfohlenen ‘KI-freien Räume’ lassen sich jedoch auf bestimmte schulische Erwerbs- und Übungsphasen über

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tragen. Im Regelunterricht braucht es vor allem episte mische Führung des Mensch-KI-Kooperationszyklus: Men schen bestimmen Frage, Prüfkriterien und abschließendes Urteil. Nicht KI führt den Lernprozess; Lernende und Lehr kräfte führen gemeinsam die Kooperation mit ihr. Fachspezifische Methodenkompetenz: fünf fachdidaktische Beispiele Sprachwissenschaftliche Fächer: Im Deutsch- oder Fremdsprachenunterricht kann KI als Gegenstimme die nen. Lernende formulieren zunächst eine eigene Deutung, Übersetzung oder Stilentscheidung und vergleichen sie dann mit KI-Vorschlägen. Entscheidend ist nicht, welche Fassung gefälliger klingt, sondern welche sich an Text, Re gister und Kontext besser begründen lässt. Beispiel: »Lass dir von der KI drei stilistisch unterschiedliche Einleitungen für eine Erörterung generieren und begründe anhand der Textsortenmerkmale, welche am besten zu einer adressa tengerechten Erörterung für eine schulische Öffentlichkeit passt.« Naturwissenschaften: In Biologie, Chemie oder Physik verschiebt sich der didaktische Fokus. Wenn die KI elegante Hypothesen oder komplette Versuchspläne ausspuckt, be ginnt die eigentliche Arbeit der Klasse erst. Die Lernenden müssen diese Vorschläge hart an der Realität der Messwer te, Einheiten und Fehlerquellen testen. Ein Beispiel hierfür wäre folgende Instruktion: »Die KI hat eine Hypothese zur Fotosyntheserate formuliert. Prüft, ob sie mit den Ergeb nissen unseres letzten Laborexperiments vereinbar ist, und identifiziert zwei mögliche Mess- oder Versuchsfehler, die das Ergebnis beeinflusst haben könnten.« Gesellschaftswissenschaften: In Geschichte, Politik, Wirtschaft oder Erdkunde kann KI verschiedene Erklärun gen für Ereignisse, Konflikte oder Statistiken formulieren. Lernende prüfen Quellenherkunft, Interessenlage, Per spektive, Kausalbehauptung und Datenbasis. Bei histori schen Quellen dient KI nicht als Autorität, sondern als An lass zur Quellenkritik: Wer spricht? In welcher Situation und mit welcher Absicht? Und was sagt die Quelle nicht? Methodenkompetenz heißt hier Multiperspektivität, Kon textualisierung und kritische Evidenzbewertung. Ästhetische Fächer: In Kunst, Musik oder Darstellendem Spiel kann KI Entwürfe, Klangvarianten, Bildideen oder Szenenskizzen erzeugen. Lernende sollten zunächst ihre gestalterische Intention klären und KI-Varianten dann an hand fachlicher Kriterien beurteilen: Komposition, Materi alwirkung, Stilbezug, Ausdruck, Rhythmus, Dramaturgie oder Originalität. Zentral ist die Dokumentation mensch licher Entscheidungen. Methodenkompetenz heißt hier, KI nicht als Ersatz künstlerischer Autorenschaft, sondern als Materialgenerator zu nutzen, dessen Ergebnisse ästhetisch begründet ausgewählt, verändert oder verworfen werden. Mathematik und Informatik: KI kann Lösungswege, Be gründungen, Beweise oder Programmcodes vorschlagen. Eine Lösung oder ein Programmcode ist nicht schon des

halb überzeugend, weil das Ergebnis auf den ersten Blick stimmt. Die Lernenden sollten Zwischenschritte erklären, Randfälle prüfen, Gegenbeispiele suchen und zeigen kön nen, ob der Lösungsweg auch bei einer veränderten Auf gabe trägt.

Titelthema

PRAKTISCHER KERN FÜR UNTERRICHT

Der beschleunigte Matthäus-Effekt und das Risiko einer dauerhaften KI-Unterklasse Ob generative KI Bildungsungleichheiten verringert oder verstärkt, ist empirisch offen. Einerseits bietet sie Lernen den mit geringerem Vorwissen niedrigschwellige Erklärun gen, sprachliche Unterstützung, unmittelbare Rückmel dungen und zusätzliche Übungen. Andererseits erfordert reflektierte Nutzung sprachliche Sicherheit, fachliches Vor Vor der KI-Nutzung: eigene Fragestellung, Vorwissen und Vermutung festhalten. Während der KI-Nutzung: Prompts, Outputs und Re visionen dokumentieren. Nach der KI-Nutzung: Quellen, Gegenbeispiele, Un sicherheiten und eigene Entscheidung begründen.

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wissen, Selbstregulation und Zugang zu geeigneten Syste men. Je nach didaktischem Arrangement kann dieselbe Technologie Unterschiede ausgleichen oder vergrößern. KI kann soziale Bildungs ungleichheiten weiter ver schärfen und einen beschleu nigten Matthäus-Effekt aus lösen. Wer über Sprachsicher heit, fachliches Vorwissen, methodische Routinen und Unterstützung im Elternhaus verfügt, nutzt KI als Verstärker

Infobox: Matthäus-Effekt Wer bereits über Vorwissen, Sprachkompetenz, Strategien und Unterstützung (zum Beispiel Kostenübernahme durch Erzie hende für höherwertige KIs) ver fügt, profitiert überproportional. KI erweitert das Leistungspoten zial von Kindern mit besserem sozioökonomischem Hinter grund. Folge: Die Heterogenität in der Schülerschaft nimmt zu.

– für bessere Fragen, präzisere Recherche, Rückmeldung und Perspektivsimulation. Fehlen diese Voraussetzungen, wird KI eher reaktiv als Ersatz für Planung, Formulierung und Prüfung genutzt. Für Schulen sind drei Ebenen zu unter scheiden: Zugang zu geeigneten Systemen, Nutzungsquali tät und daraus entstehende Lern- und Bildungsergebnisse. Aus einer Zugangslücke kann, muss aber keine Nutzungs- und Urteilslücke werden. Entscheidend sind Aufgabenquali tät, Anleitung durch Lehrkräfte, verlässliche, kostenfreie Systeme sowie die Prüfung anhand unabhängiger Quellen und fachlicher Kriterien. Chancengerechte KI-Nutzung ver langt daher gleichwertigen Zugang sowie die Fähigkeit, nicht nur Produkte, sondern auch Begründungen und Transferleis tungen zu bewerten. Leistungsfähigere, häufig kostenpflich tige KI-Systeme können komplexe Begründungs- und Trans

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ferleistungen teilweise besser und transparenter unterstüt zen. Der Zugang einzelner Lernender zu leistungsfähigeren KI-Systemen darf nicht zum Bildungsnachteil für andere werden. Ziel sind vergleichbare Möglichkeiten für alle Ler nenden, mit KI selbstständige Urteilskraft zu entwickeln. Sonst droht, dass eine Technologie mit formal gleichem Zugang real vor allem Lernende mit besseren Startbedin gungen fördert. Zudem liegen die leistungsstärksten Mo delle vieler Plattformen hinter Bezahlschranken, wodurch finanzielle und kognitive Nutzungsungleichheiten entste hen. International wird dies zugespitzt als permanent un derclass bezeichnet: eine Gruppe mit Zugang zu KI-Pro dukten, aber dauerhaftem Ausschluss von anspruchsvollen Steuerungs-, Bewertungs- und Gestaltungsfunktionen. KI-Gerechtigkeit entsteht daher nicht durch Zugang allein, sondern durch systematische Förderung epistemischer Steuerungsfähigkeit. Konsequenzen für Unterricht, Prüfungen und Schulentwicklung Für Lehrkräfte ist dies auch eine Entlastung von einem falschen Perfektionsanspruch. Niemand kann jede neue Anwendung und jedes Modellupdate sofort beherrschen. Professionell ist nicht, immer das neueste Tool zu kennen. Professionell ist, Lernziele so klar zu bestimmen, dass ent schieden werden kann, ob KI im jeweiligen Fall hilft, stört oder die eigentliche Leistung verdeckt. Gerade erfahrene Lehrkräfte verfügen hier über einen Vorteil: Sie kennen typische Missverständnisse, naive Schülerlösungen, fach liche Sackgassen und die Stellen, an denen Verständnis nur scheinbar vorhanden ist. Diese diagnostische Expertise wird durch KI nicht entwertet; sie wird wichtiger. Für Prüfungen folgt: Reine Output-Bewertung verliert an Aussagekraft. Wird bei Hausarbeit, Referat oder Präsenta tion nur das Endprodukt bewertet, bleibt die tatsächlich erbrachte Leistung unklar. Schulen benötigen daher ver mehrt Prozessspuren, mündliche Ergänzungen, Quellen protokolle, Reflexionspapiere und performative Prüfungs formate. Bewertung fragt dann nicht nur »Was steht am Ende?«, sondern auch: »Wie wurde gearbeitet?«, »Welche Hilfen wurden genutzt?«, »Welche Entscheidungen wur den begründet?« und »Wie wurde geprüft?« Keine einzelne Prozessspur belegt für sich genommen die Eigenständigkeit. Aussagekräftiger ist die Kombination aus ausgewählter Prozessdokumentation, kurzer mündli cher Erläuterung und Transfer- oder Variationsaufgabe. Sie zeigt, ob Lernende Begriffe, Entscheidungen und Prüfkri terien verstanden haben und auf veränderte Situationen übertragen können. Ressourcenschonend sind etwa ein ‘Ein-Minuten-Fachgespräch’ am Pult, ein verpflichtendes Drei-Satz-Reflexionsstatement auf dem Abgabeblatt (»Das habe ich selbst gedacht, das hat die KI ergänzt, das habe ich geprüft«) oder systematisches Peer-Feedback zur Prozessprüfung. Das kann die Sorge des Kollegiums vor zusätzlicher Be- und Überlastung mindern.

Bei einer Präsentation kann dafür schon ein kurzes Nachgespräch genügen: »Warum wurde diese Quelle aus gewählt?«, »Welche KI-Antwort wurde verworfen?«, »An welcher Stelle war die erste Erklärung unzureichend?«, »Wie würde sich die Argumentation verändern, wenn eine zentrale Annahme nicht zutrifft?« Solche Fragen machen Verständnis oft besser sichtbar als ein umfangreiches zu sätzliches Protokoll. Nicht jede Aufgabe benötigt dabei ein vollständiges KI Protokoll. Praktikabel sind standardisierte Kurzformate, ausgewählte Prüfungsanlässe und stichprobenartige mündliche Erläuterungen. Eine zeitgemäße Prüfungskultur darf die Aussagekraft erhöhen, ohne den Korrekturauf wand unbegrenzt auszuweiten. Für Schulleitungen folgt eine Aufgabe strategischer Schulentwicklung: Schule braucht Verlässlichkeit. Schüle rinnen und Schüler müssen wissen, was erlaubt ist, welche Formen der Nutzung zu dokumentieren sind und was als Eigenleistung erwartet wird. Gemeinsame Maßstäbe in den Fachschaften verhindern ständig wechselnde oder grund legend unterschiedliche Anforderungen. Fortbildungen sollten daher weniger einzelne Tools als konkrete Unter richts- und Prüfungssituationen behandeln. Diese Transformation beruht auf offener Kooperation im Kollegium. Wissen gewinnt durch Teilen an Wert, und ein agiler, adaptiver Umgang mit KI entsteht, wenn Lehrkräfte Erfahrungen, Fragen und Ideen vernetzen. Das kann klein beginnen: Eine Kollegin bringt eine KI-gestützte Aufgabe in die Fachkonferenz ein und berichtet über Erfolge und Schwierigkeiten; ein Kollege ergänzt fachliche Prüffragen, eine andere Kollegin erprobt die Aufgabe in einer Parallel klasse. Solche überschaubaren Erfahrungen schaffen eher tragfähige Routinen als eine abstrakte schulweite KI-Stra tegie. Kooperation braucht Zeit, Verbindlichkeit und orga nisatorische Unterstützung. Die hohe Arbeitsbelastung ist kein individuelles Motivationsproblem, sondern eine reale Bedingung von Schulentwicklung. Neue Anforderungen werden kaum nachhaltig bearbeitet, wenn sie nur zusätz lich zum bestehenden Arbeitsprogramm hinzukommen. Schulen sollten überschaubare, verbindliche Kooperations formate schaffen: gemeinsam erprobte Unterrichtsaufgaben, kurze Fallbesprechungen, geteilte Materialsammlungen, fachbezogene Prüfkriterien und klare Zuständigkeiten. Inno vation wird wahrscheinlicher, wenn sie als Teil professioneller Arbeit statt nebenher organisiert wird. Ziel ist nicht sofortige schulweite Perfektion. Vielmehr sollen Erfahrungen sichtbar gemacht, gemeinsam ausgewertet und schrittweise in trag fähige Routinen überführt werden. Praktikabel wäre, pro Fachkonferenz zunächst eine KI-gestützte Aufgabe gemein sam zu entwickeln, in zwei Klassen zu erproben und mit drei Fragen auszuwerten: Was leisteten die Lernenden selbst? Wo unterstützte KI sinnvoll? Wo verdeckte sie Lernen? Kollegiale Kooperation als Transformationskern

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Dabei lohnt es sich, auch die Perspektiven der Schülerin nen und Schüler bewusst einzubeziehen. Sie bringen eige ne Erfahrungen, Fragen und Nutzungsweisen im Umgang mit KI mit, die für schulische Transformationsprozesse wertvoll sein können. Ihre aktive Beteiligung ermöglicht nicht nur Mitgestaltung, sondern fördert auch Wertschät zung und Identifikation mit dem gemeinsamen Entwick lungsprozess. So wird KI nicht zu einer weiteren Aufgabe auf der ohnehin langen Liste schulischer Anforderungen, sondern zu einem Anlass, Zusammenarbeit zu transfor mieren, vorhandene Expertise sichtbar zu machen und Innovation gemeinsam zu gestalten. Keine Kontrollillusion, sondern kluge Gestaltung Kontrollillusionen helfen nicht: Schon heute ist es schwer zu unterscheiden, ob ein Text selbst geschrieben, stark un terstützt oder weitgehend generiert wurde. Mit Wearables, KI-Agenten und multimodalen Systemen stößt bloße Überwachung weiter an Grenzen. Dauerhafte Antworten liegen weniger im Detektieren als im Gestalten: Aufgaben müssen Denken sichtbar machen, Prüfungen eigene Ur teilskraft einfordern und Unterricht reflektierte KI-Nut zung einüben, statt sie in eine heimliche Parallelwelt zu verdrängen. Das SAM-Modell ersetzt keine Fachlichkeit. Im Gegenteil: Es schützt Fachlichkeit vor der Versuchung, sich von tech nisch erzeugter Plausibilität verdrängen zu lassen. Im Deutschunterricht heißt Methodenkompetenz etwas ande res als in Mathematik, Geschichte, Biologie oder Kunst. Aber die Grundfrage ist überall dieselbe: Können Schülerinnen und Schüler mit Unterstützung von KI bessere Fragen stel len, fundiertere Prüfentscheidungen treffen und begründet urteilen – oder lassen sie sich das Urteil abnehmen? Mehr menschliche Urteilskraft Die zentrale bildungspolitische Frage unserer Zeit lautet längst nicht mehr, ob wir KI im Klassenzimmer pauschal zulassen oder verbieten. Die drängendere Aufgabe ist es, klar zu definieren, welche originären Denk- und Urteilsleis tungen wir unseren Schülerinnen und Schülern auf keinen Fall von einer Maschine abnehmen lassen dürfen. Der zuvor beschriebene Dreischritt bleibt zentral: das eigene Ziel klä ren, Unterstützung dosiert nutzen und die Ergebnisse ein schließlich ihrer Unsicherheiten prüfen und begründet be werten. KI kann Denken erweitern, aber auch verdecken, wenn sie zentrale Schritte übernimmt, bevor diese verstan den sind. Die Stärke des SAM-Modells liegt gerade in seiner Be grenzung. Es will nicht das nächste vollständige Kom petenzraster sein. Es erinnert an drei menschliche Leistun gen, die durch technische Fortschritte nicht überflüssig werden: den eigenen Prozess steuern, Unsicherheit aushal ten und fachlich prüfen. Wenn Schule diese Fähigkeiten

stärkt, bleibt KI ein Gegenstand von Bildung – und wird nicht zu ihrem Ersatz. So rücken unmissverständlich die psychologischen und menschlichen Voraussetzungen für eine gelingende Ko operation mit künstlicher Intelligenz in den Fokus. Bildung im KI-Zeitalter bedeutet also keineswegs einen Verlust an Menschlichkeit. Im Gegenteil: Sie fordert von uns, bewuss ter menschlich, fachlich profilierter und noch kritisch-re flexiver zu agieren. Denn am Ende entscheidet sich die Zu kunft der Bildung nicht an der Frage, wie perfekt wir die Werkzeuge von morgen bedienen, sondern daran, ob wir uns das Denken von ihnen abnehmen lassen: Urteilskraft statt Tooltraining ist das Versprechen – das SAM-Modell ein Schlüssel dazu. Literatur und Quellen Bei der Entwicklung und Überarbeitung des Textes sowie der Abbildungen wurden generative KI Systeme unterstützend eingesetzt. Auswahl, fachliche Prüfung und Verantwortung für die Inhalte liegen bei den Autorinnen und Autoren. Bennett, N., & Lemoine, G. J. (2014): What VUCA really means for you. Harvard Busi ness Review, 92, 27–42. Eickelmann, B., Bos, W., Gerick, J., Goldhammer, F., Schaumburg, H., Schwippert, K., Senkbeil, M., & Vahrenhold, J. (Hrsg.). (2024): ICILS 2023 #Deutschland. Compu ter- und informationsbezogene Kompetenzen und Kompetenzen im Bereich Com putational Thinking von Schüler*innen im internationalen Vergleich. Waxmann. Europäische Union. (2024): Verordnung (EU) 2024/1689 über künstliche Intelligenz (AI Act), insbesondere Art. 3 Nr. 56 und Art. 4 KI-Kompetenz. https://eur-lex. europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj Gigerenzer, G., Gaissmaier, W., Kurz-Milcke, E., Schwartz, L. M., & Woloshin, S. (2007): Helping doctors and patients make sense of health statistics. Psychologi cal Science in the Public Interest, 8, 53–96. https://doi.org/10.1111/j.1539-6053. 2008.00033.x Hillen, M. A., Gutheil, C. M., Strout, T. D., Smets, E. M. A., & Han, P. K. J. (2017): Tole rance of uncertainty: Conceptual analysis, integrative model, and implications for healthcare. Social Science & Medicine, 180, 62–75. https://doi.org/10.1016/ j.socscimed.2017.03.024 KMK. (2024): Handlungsempfehlung für die Bildungsverwaltung zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz in schulischen Bildungsprozessen (Beschluss vom 10. Okto ber 2024). https://www.kmk.org/fileadmin/Dateien/veroeffentlichungen_ beschluesse/2024/2024_10_10-Handlungsempfehlung-KI.pdf Long, D., & Magerko, B. (2020): What is AI literacy? Competencies and design considerations. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (S. 1–16). Association for Computing Machinery. https://doi. org/10.1145/3313831.3376727 Merton, R. K. (1968): The Matthew effect in science. Science, 159(3810), 56–63. https://doi.org/10.1126/science.159.3810.56 OECD & European Commission. (2026): Empowering learners for the age of AI: An AI literacy framework for primary and secondary education. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/65cd27d4-en Risko, E. F., & Gilbert, S. J. (2016): Cognitive offloading. Trends in Cognitive Sciences, 20, 676–688. https://doi.org/10.1016/j.tics.2016.07.002 Rogoff, K. (2026, 2. Juni): The AI economy’s permanent underclass. Project Syndi cate. https://www.project-syndicate.org/commentary/ai-boom-threatens-to leave-billions-of-people-behind-by-kenneth-rogoff-2026-06 Stanovich, K. E. (1986): Matthew effects in reading: Some consequences of indivi dual differences in the acquisition of literacy. Reading Research Quarterly, 21, 360– 407. https://doi.org/10.1598/RRQ.21.4.1 UNESCO. (2024): AI competency framework for teachers. https://www.unesco.org/ en/articles/ai-competency-framework-teachers Walberg, H. J., & Tsai, S. (1983): Matthew effects in education. American Educational Research Journal, 20, 359–373. https://doi.org/10.3102/0002831202 0003359 Wissenschaftsrat. (2026): Intellektuelle Souveränität: Empfehlungen für die Hoch schulbildung in Zeiten von generativer KI (Drs. 3319-26). https://doi.org/10.57674/ 1evx-t906 Zimmerman, B. J. (2000): Attaining self-regulation: A social cognitive perspective. In M. Boekaerts, P. R. Pintrich, & M. Zeidner (Hrsg.), Handbook of self-regulation (S. 13–39). Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0121098 90-2/50031-7

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»Ein KI-Seepferdchen ist für mich nicht nur Zeitverschwendung, sondern sogar ein Vergehen an der Bildung der Kinder« Interview mit Prof. Dr. Klaus Zierer zu den Handlungsempfehlungen der Expertenkommission ‘Kinder- und Jugendschutz in der digitalen Welt’

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Die von der Bundesregierung beauftragte Expertenkommission ‘Kin der- und Jugendschutz in der digitalen Welt’ legte am 24. Juni 2026 Handlungsempfehlungen vor. Prof. Dr. Klaus Zierer war Mitglied in der Kommission. Die Kommission empfiehlt den Einsatz digitaler Medien bereits ab den Kitas, schlägt ein KI-Seepferdchen für Grundschulen vor und eine Altersgrenze für Social Media-Verbote bis zum 13. Lebens jahr. Nach Auffassung des Bündnisses für humane Bildung verfehlte die Kommission damit ihren eigentlichen Auftrag: den Schutz von Kindern und Jugendlichen vor den Risiken digitaler Medien. Prof. Klaus Zierer war bereit, in seiner Funktion als Ordinarius für Schul pädagogik unsere kritischen Fragen zu beantworten.

ZUR PERSON

? BÜNDNIS FÜR HUMANE BIL DUNG: Herr Zierer, Sie sind selbst Vater schulpflichtiger Kinder, waren Grundschullehrer und sind heute Ordinarius für Schulpä dagogik an der Universität Augs burg, bilden also zukünftige Lehr kräfte aus. Und Sie sind einer der wenigen aktiven Kritiker deutscher Bildungspolitik und deswegen auch in die von Frau Prien beauftragte Expertenkommission ‘Kinder- und Jugendschutz in der digitalen Welt’ berufen. Wie beurteilen Sie die ak tuelle Situation an deutschen Schu len – aus diesen ganz unterschied lichen Perspektiven, insbesondere auch die Auswirkungen, die die Digitalisierung dabei spielt? KLAUS ZIERER: Meine Position ist eindeutig: Wir stecken mitten in einem Bildungsnotstand. Leider sehen das Verantwortliche in der Bildungspolitik und Bildungsverwaltung anders. Nur ein Beispiel: Derzeit feiert jedes Bun desland wieder die besten Abitur schnitte aller Zeiten und gaukelt da mit den Bürgern vor, dass im Bildungs system alles im Lot sei. Das ist aber schlicht und ergreifend Unsinn. Denn seit Jahren weisen alle Studien, die sich mit Bildung befassen, nur in eine

Richtung: nach unten. Ob es Lernleis tungen sind, ob es die psychosomati sche Verfassung oder ob es die körper liche Konstitution ist, wir stecken in einer Talfahrt, die für Deutschland dramatisch ist. Denn Bildung ist in Deutschland der Schlüssel zu Wohl stand. Gerade in einer Phase, in der auch die Wirtschaftsleistung zurück geht, wäre ein starkes Bildungssystem notwendig, um aus der Krise zu kom men. Das Gegenteil ist aber der Fall, sodass zu befürchten ist, dass sich der Abwärtstrend weiter verstärken wird. Digitalisierung ist in diesem Zusam menhang, man muss angesichts der Studienlage so drastisch formulieren, ein Brandbeschleuniger. ? Die von der Bundesregierung beauftragte Expertenkom mission ‘Kinder- und Jugend schutz in der digitalen Welt’ hat am 24. Juni 2026 ihre Handlungsemp fehlungen vorgestellt. Sie waren Mitglied der Expertenkommission. Doch erkennen wir in den Hand lungspositionen Ihre Positionen eher nicht!? Sie haben sich zum Beispiel bisher für eine Rückgängigmachung der Digitalisierung an Schulen aus gesprochen, die Kommission schlägt

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Univ.-Prof. Dr. phil. habil. Klaus Zierer ist Ordinarius für Schulpädagogik an der Univer sität Augsburg.

das Gegenteil vor. Das Lernen mit di gitalen Medien soll schon ab der KiTa beginnen, KI bereits in der Grund schule. Wie das? ZIERER: Man darf sich die Arbeit in ei ner Kommission nicht so vorstellen, dass am Ende des Tages alle einer Mei nung sind. Gerade bei der Digitalisie rung ist das so. Eine Stärke der Kom mission ist sicherlich in der interdiszip linären Zusammensetzung zu sehen, weil dadurch viele Perspektiven zu sammenkommen. So gibt es eine Rei he von vernünftigen Handlungsemp fehlungen. Es gibt aber auch einige Handlungsempfehlungen, die ich für unzureichend sehe. Der Vorschlag zur Altersbeschränkung von sozialen Me dien, der Umgang mit den Smartpho nes und digitalen Endgeräten sowie den Einsatz von KI in der Schule sehe ich anders. Hier hatte und habe ich eine dezidiert andere Meinung. […]

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? Die Kommission setzt dage gen auf eine frühe Selbst regulation, wie der Vorschlag für ein KI-Seepferdchen deutlich macht. Schon in der Grundschule sollen die Kinder den Umgang mit KI lernen. Welche Folgen wird das ha ben: für den Unterricht und für die Lernentwicklung der Kinder? ZIERER: KI-Seepferdchen ist für mich als Schulpädagoge ein Unding. Kinder können nicht mehr schwimmen, aber in der Welt der KI bekommen sie jetzt ein Seepferdchen. Das ist von der Be grifflichkeit schon schräg. Und schaut man in die Grundschule, dann ist der Bildungsnotstand doch nicht darin zu sehen, dass Kinder KI verstehen ler nen sollen. Die Kinder sollen erst ein mal Lesen, Rechnen, Schreiben ler nen, sich selbst und die Klassen gemeinschaft verstehen, den eigenen Körper erfahren, Sport treiben und to ben, toben, toben. Und nur am Rande: Wer von den Erwachsenen weiß schon, was KI so macht? Erneut sollen also Kinder was lernen, was Erwach sene selbst gar nicht können und auch nicht wissen. Ein KI-Seepferdchen ist für mich daher nicht nur Zeitver schwendung, sondern sogar ein Ver gehen an der Bildung der Kinder. ? Sie lehnen die Einführung von KI an Schulen ab, begrüßen die Positionierung von Papst Leo XIV. in seiner Enzyklika und schreiben »Durch Bildung KI ent waffnen!«: »Die KI-Besoffenheit von Bildungspolitik, Schulaufsicht und einem großen Teil der Erzie hungswissenschaften wirkt derzeit wie ein Brandbeschleuniger nach Jahren des Zündelns mit dem Feuer der Digitalität, das bereits großen Schaden angerichtet hat. Das Haus der Schule muss neu gebaut wer den.« Doch die Kommission und vor allem Bertelsmann zusammen mit Ministerien befürworten, dass Schü ler KI einsetzen. Welche Folgen be fürchten Sie? ZIERER: Die Folgen sind ganz einfach und heute schon sichtbar, wie eine MIT-Studie gezeigt hat: Menschen, die KI regelmäßig nutzen, gewöhnen sich

an die Technik und hören über kurz oder lang auf zu denken. Das wurde in neuronalen Untersuchungen damit il lustriert, dass das Hirn der Menschen mit KI so gut wie keine Aktivität beim Textverfassen zeigt. Da das Denken aber die wesentliche Form der Welt erschließung des Menschen ist, folgt daraus, dass ein Mensch, der nicht mehr denkt, auch nicht mehr existiert. Wenn Maschinen bestimmen, was wir tun, wenn sie für uns denken und un sere Urteilskraft einschränken, wenn sie sogar für uns Entscheidungen treffen, weil wir in eine selbstver schuldete Unmündigkeit gefallen sind, dann ist Bildung am Ende. Wer den Kinder zu früh mit KI konfrontiert oder sogar in ihre Fänge getrieben, so ist der Schaden noch viel größer als bei Erwachsenen. Denn das Kind lernt in der Schule das Denken. Dabei gilt: Denken lernt man nur beim Denken. So wie heute KI eingesetzt wird an Schulen, nimmt es den Kindern viel fach das Denken ab. Allein KI als kriti schen Freund oder als digitalen Knecht zu sehen, könnte ein Weg sein, aber der setzt wiederum ein enormes Maß an Selbstregulation voraus, das viele Erwachsene nicht haben. Die peinlichen Berichte über die Reden und Aufsätze von so manchem Politi ker aus den vergangenen Wochen zei gen das. […] ? Kommen wir nochmals zu den Auswirkungen auf die Schule. Wir bekommen den Verdacht nicht los, dass die Kommission Ge fälligkeitsgutachten für die Bundes regierung lieferte. Im Koalitionsver trag ist der Digitalpakt 2.0 für das KI gestützte, autonome adaptive Lernen vereinbart, das auf den Daten der Schülerinnen und Schüler beruht. Dafür wird die Schüler-ID eingeführt. Mit ihren Handlungs empfehlungen sichert die Kommis sion genau dieses Konzept ab. Wie sehen Sie das? ZIERER: Aus schulpädagogischer Sicht ist weder KI ein Heilsbringer noch eine Schüler-ID. Gerade Letztere sehe ich kritisch, weil sie ein Spiegel

bild des Allmachtsglaubens einer evi denzbasierten Steuerung des Bil dungssystems ist. Nicht erst seit PISA wissen wir aber, dass sich Bildung nicht gänzlich steuern lässt, dass Bil dung jenseits von Standards stattfin det, dass Bildung Aspekte umfasst, die sich nicht messen lassen, dass Bil dung Handlungsspielräume erfordert. All das wird verkannt und die Bil dungspolitik ist hier blind. Solange wir kein Bildungsverständnis haben – und ich meine hier wirklich ein Verständnis von Bildung, das dem Menschen ge recht wird und nicht irgendwelchen Methoden des Messens oder irgend welchen Medien –, kommen wir aus diesem Irrtum nicht heraus. Ob das Ganze dann ein Gefälligkeitsgutach ten ist, kann ich nur für meine Rolle zurückweisen. ? Ist die Orientierung auf die frühe Nutzung digitaler Medien nicht auch darauf zu rückzuführen, dass Vertreter der empirischen Pädagogik die Kommis sion dominierten? Diese Pädagogen vertreten, Bildungssteuerung beru he auf Daten. Unterricht müsse ver messbar sein. Aus dieser Position heraus ist es doch nur logisch, dass man bereits ab der Grundschule über Tablets Daten sammelt. Sie kri tisieren in Ihrem neuen Buch: »Das Problem ist jedoch, dass derzeit nur noch das zu zählen scheint, was zählbar ist. Allerdings kann nicht al les, was zur Bildung gehört, gezählt werden und nicht alles, was gezählt wird, ist relevant für Bildung« (Eklektische Pädagogik, S. 55). An anderer Stelle nennen Sie diese Re duktion als inhuman. Sind die Hand lungsempfehlungen nicht Ausdruck dieser Daten-Messies? ZIERER: In jedem Fall fehlt es in der Bildungspolitik, in der Kommission und in der Pädagogik schon länger an einer humanen Betrachtungsweise. Wir sind seit dem ersten PISA-Schock nur noch rechnend unterwegs und vergessen dabei, dass der Mensch nicht nur aus Zahlen besteht. Schon Martin Heidegger hat deutlich ge macht, dass ein rechnendes Denken

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dem Menschen nicht entspricht und durch ein besinnliches Denken er gänzt werden muss. Und zuletzt hat Hartmut Rosa diesen Gedanken for muliert, in dem er Konstellationen, also eine Lebenswelt, die klar gesteu ert wird und nur noch den Vollzug zu lässt, Situationen gegenüberstellt, in denen der Mensch Handlungsspiel räume hat. Bildung braucht Letzteres mehr denn je. Mit Zahlen allein kom men wir nicht aus der Bildungskrise, sondern schlittern noch weiter hinein. ? »Nur noch rechnend unter wegs«, kritisieren Sie. Der Think Tank der Digitalisierung von Schule, das IPN in Kiel, sieht da rin die Zukunft. Das »eigentliche Potenzial digitaler Technologien« liege darin, so das IPN, dass sich die »anfallenden (Schüler-)Daten nut zen lassen, um die Lernverläufe von Schülerinnen und Schülern zu re konstruieren, die Effektivität der Lernverläufe im Hinblick auf die Ent wicklung angestrebter Kompeten zen zu bestimmen und Ursachen mangelnder Effektivität zu identifi zieren, um Schülerinnen und Schüler individuell in ihrem Lernen unter stützen zu können.« (IPN-Journal 11/24) KI als Feedback-System kön ne sogar, zum Beispiel bei der Auf satzkorrektur, den Lehrer ersetzen. Sie haben parallel zu den Beratun gen der Kommission vier Verbote öffentlich im Schulportal der Robert Bosch Stiftung definiert, die eine solche Entwicklung unterbinden. Können Sie diese nochmals dar- legen? ZIERER: Erstens ist ein Verbot privater Smartphones an den Schulen überfäl lig, das ganz einfach zu klären wäre. Denn kein Schüler, keine Schülerin und auch keine Lehrkraft braucht im Unterricht das private Gerät. Wer digi tal unterrichten möchte, soll dienst liche Geräte nutzen, die von den Mi nisterien zur Verfügung gestellt und eingerichtet werden müssen. Damit würde auch das Kernproblem von Smartphones wegfallen: Sie lenken ab, binden Aufmerksamkeit und ver hindern Lernen. Der Brain-Drain-Ef

fekt durch Smartphones, der gezeigt hat, dass allein schon die Anwesen heit des privaten Geräts Bildungspro zesse stört, ist der Klassiker in diesem Kontext und mittlerweile zigfach re pliziert. Immer mehr Schulen, auch in Deutschland, berichten zudem, was die Forschung bereits belegt hat: dass nämlich Smartphone-freie Schulen funktionieren. Die empirische Bil dungsforschung zerlegt den Glauben an ein Je-früher-desto-besser. Zweitens ist es an der Zeit, den Tab let-Wahn zu stoppen, der eigentlich nur einer Klientel nützt: Apple und Co. Denn pädagogisch betrachtet steht außer Frage, dass die Kernkompeten zen des Lesens und Schreibens in Mit leidenschaft gezogen werden. Denn das Medium verändert die Art und Weise, wie Menschen denken. Die Fol ge eines zu frühen Einsatzes von Tab lets im Lernprozess ist, dass sich ver tieftes Lesen und Schreiben, das vor allem beim Lernen wichtig ist, nicht mehr ausbildet. Damit zerlegt die em pirische Bildungsforschung den Glau ben an ein Je-früher-desto-besser, weil Lesen und Schreiben gerade in der Phase des Kompetenzerwerbs – und damit sicherlich bis ins 16. Le bensjahr hinein – bildungswirksamer vonstattengeht, wenn analoge Me dien zum Einsatz kommen. Drittens ist an den Schulen eine al tersbegrenzte Nutzung von Social Media notwendig. Es ist der große Verdienst des US-amerikanischen So zialpsychologen Jonathan Haidt, ei nen umfassenden Blick auf den Ein fluss sozialer Medien vorgelegt und eine klare Empfehlung aus evidenz basierter Sicht formuliert zu haben: Schülerinnen und Schüler müssen vor Social Media geschützt werden. Schon aufgrund ihrer neurologischen Entwicklung können sie die damit ver bundenen Gefahren nicht allein meis tern (und übrigens auch viele Erwach sene nicht). Wer hier als Kritik ins Feld führt, dass es aber doch keine Kausal ketten gebe, wird lange warten – und verkennt den Erziehungsauftrag. Denn es gibt so gut wie keine Kausal ketten in der Erziehung, dafür aber die pädagogische Verantwortung, im

Hier und Jetzt zum Wohl der Kinder und Jugendlichen zu handeln – ja handeln zu müssen! Nichts zu tun und nur zu hoffen, dass die junge Genera tion das schon hinbekommt, ist die naivste Form, weil sie blind gegenüber Forschung und Theorie ist. Und viertens bedarf die KI der Re gulierung. Zweifelsfrei sind die tech nischen Entwicklungen im Bereich der KI mehr als beeindruckend. Die Leis tungsfähigkeit der großen Sprach modelle (Large Language Models) wie ChatGPT übertrifft vielfach das, was Kinder, Jugendliche und auch so man che Erwachsene können. Aber das Ziel von Bildungseinrichtungen ist, dass der Mensch das Denken lernt und sich bildet. Es nützt dem Menschen nichts, wenn der Rechner die an ihn gestell ten Denkaufgaben in Sekunden schnelle erfüllt und ihm Stunden spä ter außer der Lösung nichts mehr bleibt. Das Gehirn verkümmert, wie eine MIT-Studie jüngst eindrucksvoll gezeigt hat. […] ? Seit November 2022 wird in tensiv über generative künst liche Intelligenz (genAI) dis kutiert. KI als Automatisierungs technik ist seit mehr als 70 Jahren Teil der Wissenschaft und Wirt schaft. Aber genAI macht jetzt, was bislang Menschen gemacht haben: Man kann damit Texte, Bilder oder Videos erstellen. 33000Experten aus der IT und Wissenschaft warnen vor möglichen Folgen für den Einzel nen wie die Sozialgemeinschaft. Denken abgeben, wurde das in der Kommission reflektiert? ZIERER: Der Diskurs in der Öffentlich keit ist meist so, dass man sich daran ergötzt, was die Technik kann. Dann wird berichtet, wie toll es doch sei, wenn ein Mittelschüler in der siebten Klasse mit KI einen tollen Text pro duziert, und als Beweis genommen, wie wirksam KI ist. Das halte ich für naiv, denn in dieser Situation sehe ich nicht, was der Schüler kann, sondern was die Technik zu leisten imstande ist. Denken ist der Zugang des Men schen zu sich und zur Welt. Wer dieses

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