Selbst erklimmen oder mit der Seilbahn fahren?

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Verändert KI das Lernen?

In der aktuellen Diskussion um Künstliche Intelligenz (KI) wird oft suggeriert, Lernen werde durch KI fundamental geändert, revolutioniert oder gar überflüssig gemacht. Doch dieser Eindruck ist aus pädagogischer Sicht trügerisch. Prof. Dieter Euler, emeritierter Wirtschaftspädagoge, nimmt in seinem Beitrag eine klare, differenzierte Perspektive ein:
KI verändert nicht das Lernen selbst – wohl aber die Bedingungen und Kontexte, unter denen wir lernen.

Lernen versus Information

Ein zentraler Punkt im Beitrag ist die Unterscheidung zwischen:

  • Information: Daten, Fakten, Inhalte – ohne eigenen Kontext.
  • Wissen: Informationen, die eine Bedeutung bekommen.
  • Lernen: Der Prozess, bei dem Wissen dauerhaft erworben und angewendet wird. 

KI-Tools wie ChatGPT können uns heute in Sekundenschnelle Texte generieren, Zusammenfassungen liefern oder Antworten auf Fragen geben. Sie machen Informationen schnell zugänglich, teilweise sogar in „Fertigform“ – quasi als Rohstoff für das Denken. 

Aber: Nur weil KI Informationen bereitstellt, bedeutet das nicht, dass gelernt wird.
Der entscheidende Lernprozess findet erst statt, wenn Menschen diese Informationen verarbeiten, einordnen, hinterfragen und selbst anwenden – und das kann keine Maschine für uns übernehmen. 

Der Mensch lernt – nicht die KI

Euler betont:

Lernen findet nicht in Chips statt, sondern in den kognitiven, emotionalen und sozialen Prozessen des Menschen.

KI kann unterstützen – indem sie z. B. Texte schreibt, Inputs liefert oder Ideen strukturiert. Doch der Lernende muss diese Outputs kritisch bewerten, modifizieren oder verwerfen, um echten Wissenserwerb zu erreichen. 

Das Lernen selbst – also das intentionale Aneignen von Wissen und Kompetenzen – bleibt eine zutiefst menschliche Leistung.

Aufgaben und Didaktik neu denken

Angesichts der neuen Möglichkeiten durch KI fordert Euler eine Neuausrichtung von Lernaufgaben:
Sie sollten weniger auf das blosse Produzieren von Antworten abzielen, als auf das Bewerten, Begründen, Vergleichen und Diskutieren dieser Antworten. 

Beispiel: Statt Lernende nur einen von KI generierten Text abschreiben zu lassen, könnten sie den Text analysieren, Schwächen und Stärken identifizieren und eigene Versionen entwickeln. So wird kritisches Denken aktiviert – ein Kernprozess beim Lernen. 

Lernen als Herausforderung

Der Autor nutzt ein starkes Bild:

Es ist ein Unterschied, den Berg selbst zu erklimmen oder mit der Seilbahn hinaufzufahren.

KI kann wie eine Seilbahn viele Informationen bequem zugänglich machen – doch tiefes, nachhaltiges Lernen entsteht erst beim eigenen „Aufstieg“, bei der aktiven Auseinandersetzung und Überwindung von Herausforderungen.

Fazit: KI verändert Kontexte, nicht das Lernen selbst

  • KI unterstützt Informationszugang – aber sie lernt nicht für uns.
  • Lernen bleibt ein aktiver, menschlicher Prozess, der Kontext, Bedeutung und Aneignung braucht. 
  • Bildungskonzepte und Aufgaben müssen angepasst werden, um die Potenziale von KI sinnvoll zu nutzen und echtes Lernen zu ermöglichen. 

Kurz gesagt: KI verändert das Spielfeld – aber die Regeln des Lernens bleiben menschlich.

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Das 3×3-Modell für KI-resilientere Aufgaben

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KI löst Schulaufgaben in Sekunden. Eine komplette Erörterung schreiben, anspruchsvolle Berechnungen vornehmen oder eine Karikatur analysieren: Viele solcher schulischen Aufgabenstellungen lassen sich mittlerweile mühelos von KI erledigen. Das wirft eine zentrale Frage auf: Wie gestaltet man Aufgaben, bei denen Eigenleistung trotz KI sichtbar bleibt?

Ziel des 3×3-Modells von Manuel Flick ist es, Aufgaben so zu gestalten, dass sie KI-resilienter werden – also trotz KI-Einsatz echtes Denken und Arbeiten erfordern. Das Modell fungiert als Baukasten mit neun Bausteinen, strukturiert in drei Dimensionen: Darstellungsform, Aufgabenfokus und Rahmenbedingungen.

  • Unter Darstellungsform fallen Formate wie mündlich/dialogisch, analog/praktisch oder multimodal mit sichtbarem Eigenanteil.
  • Der Aufgabenfokus berücksichtigt kognitive Anforderungen wie Urteil & Reflexion, Prozessdokumentation und Transfer bzw. Verknüpfung von Wissen.
  • Rahmenbedingungen beziehen sich darauf, wie und wo die Leistung erbracht wird, z. B. beaufsichtigt, kollaborativ oder kontext- und ortsgebunden.

Eine einzelne dieser Massnahmen erhöht die KI-Resilienz nur wenig; effektiv ist vor allem die Kombination mehrerer Bausteine aus unterschiedlichen Dimensionen. Beispiele zeigen, wie solche Aufgaben praktisch aussehen können, etwa ein Erklärvideo mit Prozessdokumentation oder eine Fallstudie mit lokalem Bezug.

Das Modell ist als Poster und Planungshilfe verfügbar und soll Lehrkräften helfen, Aufgaben zielgerichtet und flexibel anzupassen. Der zentrale Anspruch ist, Eigenleistung sichtbar zu machen und Lernprozesse so zu gestalten, dass sie nicht vollständig an KI delegiert werden können, ohne den sinnvollen Einsatz von KI grundsätzlich auszuschliessen.

3×3-Modell für KI-resilientere Aufgaben (CC-BY-SA+4.0+Manuel+Flick) (pdf)Herunterladen

Mehr Infos im ausführlichen Blog-Beitrag von Manuel Flick

Bildquelle: Header-Bild und Illustration «3×3-Modell für KI-resilientere Aufgaben» von Manuel Flick

Kling Glöckchen, KI-Glöckchen – Musik & Geschichten mit KI

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Das digitale Buch zeigt Schritt für Schritt, wie man mithilfe von KI eine Weihnachtsgeschichte entwickeln und weiterverarbeiten kann. Zuerst wird erklärt, wie ChatGPT beim Ideensammeln und Schreiben unterstützt und warum gute Prompts wichtig sind (KI als Werkzeug, nicht als „Zauberautomat“). Als Beispiel wird die Geschichte „Das magische Glöckchen – Ein Weihnachtswunder in Norwegen“ mit Weihnachtsmann, Kindern und Rentier vorgestellt. Danach wird gezeigt, wie man den Text mit Text-to-Speech-Tools (z. B. ElevenLabs oder Fliki) als Erzählung bzw. Podcast sprechen lassen kann. Zusätzlich werden Möglichkeiten vorgestellt, Podcasts mit KI zu erstellen, etwa über NotebookLM (Google) oder PodcastGen. Für die visuelle Umsetzung wird erklärt, wie man zu den Textabschnitten passende Bilder mit DALL·E generiert und warum man dies am besten abschnittsweise macht. Anschliessend wird gezeigt, wie daraus ein fertiges Bilderbuch in Word oder Pages gestaltet werden kann. Das Dokument liefert ausserdem eine Anleitung, wie ChatGPT sogar ein Kinderbuch im einheitlichen Stil (z. B. Watercolor) mit konsistenten Figuren unterstützen kann. Danach folgt ein Beispiel, wie man aus der Geschichte ein Hörspielskript generiert und es im Unterricht von Kindern aufnehmen lässt. Zum Abschluss wird erklärt, wie man mit Suno einen passenden Weihnachtssong erzeugt (z. B. „Roter Mantel, goldener Stern“) und das Projekt als kreativen KI-Jahresabschluss nutzt.

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KI-Didaktik: Eine Planungsvorlage zur Aufgabenkultur im KI-Zeitalter

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Der Beitrag stellt eine didaktische Planungsvorlage vor, die Lehrkräften helfen soll, Aufgaben für den Unterricht im Kontext von Künstlicher Intelligenz (KI) bewusst und reflektiert zu gestalten. Ausgangspunkt ist das zuvor entwickelte Orientierungsmodell der fünf Dimensionen des Lernens mit, durch, über, trotz und ohne KI, das hier weitergedacht und praxisbezogener gemacht wird. 

Zentrale Ideen

1. Von einem Orientierungsmodell zur konkreten Planung:
Die ursprünglichen fünf Dimensionen waren hilfreich, blieben aber zu grob für konkrete Aufgabenplanung. Deshalb wurde die Vorlage weiterentwickelt, um eine differenziertere didaktische Struktur zu bieten.

2. Vier Aufgabenkategorien als didaktischer Entscheidungsraum:
Statt einer starren Abfolge bietet die Vorlage vier Aufgabenkategorien, die sich aus den Dimensionen ableiten und je nach Lernzielen und Kontext kombiniert werden können: 

  • KI-thematisierende Aufgaben: KI steht im Mittelpunkt des Lernens (z. B. Funktionsweisen, Chancen und Risiken). Fokus auf Verstehen und Einordnen.
  • KI-integrierende Aufgaben: KI wird als Lernressource gezielt zur Bearbeitung fachlicher Aufgaben eingesetzt.
  • KI-reflektierende Aufgaben: Lernende hinterfragen KI-Ergebnisse, vergleichen Ergebnisse, betrachten Verzerrungen und reflektieren ihre eigenen Lernstrategien.
  • KI-limitierende Aufgaben: KI wird bewusst eingeschränkt, um Kompetenzen ohne technologische Unterstützung sichtbar zu machen.

Diese Kategorien sind nicht als feste Reihenfolge gedacht, sondern als didaktischer Orientierungsraum, der Entscheidungen erleichtert und den Blick von der Frage „darf ich KI nutzen?“ hin zur Frage „welche Art von Aufgabe passt zu meinem Ziel?“ verschiebt.

3. Planungsfragen zur Reflexion:
Die Vorlage regt Lehrkräfte zu gezielten Überlegungen an, etwa:

  • Welche fachlichen und überfachlichen Ziele verfolge ich?
  • Wo soll KI thematisiert, integriert, reflektiert oder begrenzt werden?
  • Wie hängen diese Entscheidungen mit Kompetenzen zusammen, die die Lernenden entwickeln sollen?

4. Kein Rezept, sondern ein Rahmen:
Die Planungsvorlage versteht sich bewusst nicht als Checkliste oder normatives Raster für „guten“ KI-Unterricht. Sie soll vielmehr Diskussion, Reflexion und Verständigung über Aufgaben im KI-Zeitalter fördern – z. B. im eigenen Unterricht, im Kollegium oder in Fortbildungen.

5. Lizenz und Nutzung:
Alle Materialien einschliesslich der Planungsvorlage stehen unter einer CC-Lizenz (Creative Commons) und dürfen genutzt, bearbeitet und geteilt werden, solange der Urheber genannt und die Lizenz beibehalten wird. 

Kurz gesagt: Der Artikel bietet Lehrkräften eine didaktisch fundierte Vorlage, um Aufgaben im Unterricht unter den Bedingungen generativer KI bewusst zu planen, zu begründen und zu reflektieren – weg von reiner Tool-Orientierung hin zu sinnvoller Integration basierend auf Lernzielen.

Quellen:

Illustrationen: Joscha Falck Manuel Flick

Classroom-Management mit digitalen Endgeräten

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Über Unterrichtsstörungen, Tablets, KI und die Bedeutung von Beziehungen

In seinem Blog-Artikel beschreibt Joscha Falck, dass Unterrichtsstörungen im Schulalltag häufig auftreten und für Lehrkräfte eine erhebliche Belastung darstellen. Classroom-Management bietet dafür einen präventiven Ansatz, indem es den Blick darauf richtet, wie Unterricht so gestaltet werden kann, dass Störungen gar nicht erst entstehen. Ausgehend von Kounins klassischen Prinzipien – etwa Allgegenwärtigkeit, Reibungslosigkeit, Gruppenfokus und Abwechslung – betont der Text, dass diese Prinzipien auch heute zentral für lernwirksamen Unterricht sind. Moderne Ansätze erweitern das Verständnis jedoch um Motivation, Beziehungsarbeit und ein unterstützendes Klassenklima.

Mit der Einführung digitaler Endgeräte entstehen neue Herausforderungen wie Ablenkung, technische Probleme oder der Verlust von Aufmerksamkeit. Technische Lösungen wie Mobile-Device-Management, Apple Classroom oder Fokusfunktionen können helfen, erfordern jedoch eine Balance, damit Eigenverantwortung und Medienkompetenz nicht vernachlässigt werden. Pädagogische Maßnahmen wie klare Arbeitsaufträge, Visualisierungstools (z. B. Classroomscreen, Digiscreen) und eingeübte Regeln sowie Rituale bleiben ebenso wichtig.

Durch generative KI kommen zusätzliche Herausforderungen hinzu, etwa die veränderte Bedeutung von Aufgabenformaten und Fragen nach Leistungsnachweisen. Der Artikel plädiert für einen reflektierten, begleitenden Einsatz von KI statt pauschaler Verbote, um sowohl Missbrauch zu vermeiden als auch neue Kompetenzen zu fördern. Abschließend betont der Text, dass erfolgreiches Classroom-Management vor allem auf vertrauensvollen Beziehungen basiert und Lehrkräfte gefordert sind, durch professionelle Haltung, klare Kommunikation und fortlaufende Weiterentwicklung ihrer digitalen Kompetenzen in Vorleistung zu gehen.

Artikel von Joscha Falck

Illustration: Joscha Falck

St. Galler Kl-Kompetenzrahmen für die Bildung

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Praxisnah. Forschungsbasiert. Personenzentriert.

Der am IDIB durch ein interdisziplinäres Fachteam in einem iterativen Modellierungsprozess entwickelte «St. Galler KI-Kompetenzrahmen für die Bildung» ist nun öffentlich zugänglich. Er bündelt etablierte Kompetenzbereiche, berücksichtigt Kontextfaktoren und stellt die handelnden Personen im Bildungsbereich ins Zentrum.

Expansives und defensives Lernen in Zeiten von KI

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Joscha Falck thematisiert in seinem Artikel «Expansives und defensives Lernen in Zeiten von KI» den zunehmenden Einsatz von KI-Tools durch Schülerinnen, oft mit dem Ziel, schulische Anforderungen möglichst bequem zu erfüllen – ein Verhalten, das der Autor als «AI Convenience bezeichnet. Diese Haltung führt laut Beobachtungen und Studien zur Oberflächlichkeit im Lernen, da KI genutzt wird, um Anstrengung zu vermeiden, anstatt eigenes Denken zu fördern.

Illustration: Joscha Falck

Im Gegensatz dazu steht das Konzept «AI Leadership», das den reflektierten, strategischen und kompetenzfördernden Einsatz von KI beschreibt. Der Artikel verknüpft diese beiden Ansätze mit Holzkamps Unterscheidung zwischen expansivem (selbstbestimmtem) und defensivem (vermeidendem) Lernen.

Studien belegen, dass häufiges Cognitive Offloading durch KI den Aufbau von Gedächtnisspuren und kritischem Denken schwächen kann. Um diesen Risiken zu begegnen, schlägt der Autor reflexive Unterrichtsformate und Aufgabenstellungen vor, die zum Denken anregen und gezielte KI-Nutzung einfordern. Besonders wichtig sei, dass Schülerinnen lernen, ihre Lernmotive zu reflektieren und KI sinnvoll als Lernhilfe einzusetzen.

Illustration: Joscha Falck

Joscha Falck plädiert für eine neue Lernkultur, die individuelle Lernwege, Selbstorganisation und Sinnorientierung fördert. Dies erfordere nicht nur neue didaktische Konzepte, sondern auch strukturelle Veränderungen in Schule und Unterricht. Letztlich liegt die Chance in einer bewussten, lernförderlichen Integration von KI, bei der echtes Verstehen und Kompetenzentwicklung im Mittelpunkt stehen.

Links zur Thematik

Tagung Begabungsförderung heute: «Mitgestalten der Lebenswelt und Zukunft» – Sa, 22. März 2025

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Mitgestalten bedeutet die Befähigung von Schülerinnen und Schülern, ihr erworbenes Wissen auf konkrete Problemstellungen der Gegenwart und Zukunft anzuwenden. Denn unsere Schülerinnen und Schüler von heute sind die Entscheidungsträger von morgen, insbesondere diejenigen mit hohem und ausgeprägtem kognitiven Entwicklungspotenzial.

Unsere Gesellschaft braucht Antworten auf viele zentrale Herausforderungen, wie z. B. den Klimawandel. Diese Herausforderungen verändern den Arbeitsmarkt. Es werden zunehmend Menschen gesucht, die komplexe Zusammenhänge systematisch durchdenken und kooperativ im Team innovative Problemlösungen entwickeln. Die Schule ist gefordert, unsere Schülerinnen und Schüler dabei zu unterstützen, sich fundiertes Wissen über Schlüsselkonzepte anzueignen und gleichzeitig ihr Verständnis auf aktuelle und zukünftige Herausforderungen anzuwenden, um überfachliche Schlüsselkompetenzen wie Kreativität, kritisches Denken, Kooperation und Kommunikation (4Ks) zu üben.  Darüber hinaus wird die Auseinandersetzung mit realen Problemstellungen in der Regel als sinnstiftend erlebt, was die Motivation fördert.

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Die kreative Welt der Werbung im Klassenzimmer

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Ein Werbeprojekt bringt Lernenden die Welt der Werbung näher: von der Analyse von Werbeslogans bis zum eigenen Pitch. Mit kreativen Challenges wie einer Popcorn-Verpackung wird die Werbewelt praktisch erlebt und reflektiert.

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Weitere Unterrichtsideen

Weihnachten neu erleben: Von Geschichten bis Songs – kreative Projekte mit KI

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Mit Künstlicher Intelligenz (KI) lassen sich spannende Projekte für die Weihnachtszeit umsetzen! Zum Beispiel kann man eine eigene Weihnachtsgeschichte schreiben und diese von der KI als Hörbuch vorlesen lassen. Wer gerne kreativ arbeitet, kann die Geschichte auch mit KI bebildern und so ein weihnachtliches Bilderbuch gestalten. Für alle, die ein Hörspiel lieben, lässt sich sogar ein Hörspielskript generieren, das man gemeinsam umsetzen kann. Auch ein Podcast mit zur Weihnachtsgeschichte ist mit KI schnell erstellt. Besonders musikalisch wird es, wenn man einen Weihnachtssong mit KI komponiert. Mit KI entstehen so viele kreative Ideen, die Weihnachten noch besonderer machen. Mehr dazu und wie man sie umsetzt in diesem digitalen, interaktiven Buch:

Links zum digitalen Buch

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