Überlegungen zum AI-Einsatz in der Schule basierend auf den Veröffentlichungen „KI in der Bildung: Neue Trendanalyse zu Chancen und Risiken” von Florentine Anders im Deutschen Schulportal (Stand 29.09.2026) und dem Trendmonitor KI in der Bildung 2026. Dabei zeigen sich sowohl erhebliche Potenziale für die individuelle Förderung als auch neue Herausforderungen.
Das Problem
… und – hat Ihr Sprössling auch gerade seine erste umfängliche wissenschaftliche Ausarbeitung auf Gymnasialniveau erfolgreich über die Bühne gebracht? Hatten Sie dabei auch erfrischende Diskussionen über Art und Umfang der Nutzung von AI? Oder kam Ihr Nachwuchs nach einer Präsentation nach Hause und beschwerte sich lautstark darüber, dass eigentlich alle Mitschüler ihre Präsentationen von ChatGPT, Claude, Gemini oder anderen AIs haben erstellen lassen und nur er/sie nicht in den Genuss dieser “Erleichterung” kommen würde, weil Sie diesebzüglich interveniert hätten?
Viele Eltern werden diese Art von Diskussion sicher schon geführt haben und bei ihrer eigenen Meinungsbildung berücksichtigt haben, dass beide Extreme (d.h. die völlige Versagung des Zugangs zu AI auf der einen Seiten vs. “dann lass halt Claude das Papier schreiben und genieße die gewonnene Zeit” auf der anderen) einer Lösung des zugrundeliegenden Problems nicht zwingend zuträglich sind. Als Eltern spüren Sie, dass an AI letztlich kein Weg mehr vorbeiführen wird und erleben unter Umständen im eigenen beruflichen Alltag, dass an jeder Ecke im Unternehmen kleine AI-Feuer auflodern, die mal mehr mal weniger konzertiert und von einer übergreifenden Strategie gesteuert werden.
Als verantwortungsvolle Erziehungsberechtigte haben Sie sich natürlich informiert, wie ihre Position hierzu aussehen sollte und Sie haben herausgefunden, dass der sokratische Ansatz des AI-unterstützten Lernens (derzeit) offensichtlich der Königsweg ist. Soweit Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten im Umgang mit AI über denjenigen Ihres Nachwuchses liegen, haben Sie entweder manuell oder im Zwiegespräch mit der AI via Prompt die Anweisung im Arbeitsprofil verankert, dass die AI nicht einfach fertige Arbeitsergebnisse auswerfen soll, sondern den Nachwuchs an die virtuelle Hand nehmen und dann Schritt für Schritt durch den eigenen Lern- und Erkenntnisprozess leiten soll. Eine schöne Vorstellung: Der “Personal Teacher”, der sich den spezifischen Bedürfnissen Ihres Kindes anpasst und auch bei der 1000sten Rückfrage nie die Fassung verliert und mit dem immer gleichen Enthusiasmus seinen Schülern zu neuen kognitiven Erfolgen verhilft.
Nach einer kurzen Phase der Euphorie über die geniale Verquickung von kindlichen Bedürfnissen und den realistischen Möglichkeiten eines (schnellen) Schulerfolgs stellt sich aber zügig die Erkenntnis ein, dass der Frust seine Heimstatt gleich neben der Euphorie hat und dass beide häufig nur wenige Zeiteinheiten voneinander getrennt liegen: Zum einen hat Ihr Sprössling natürlich schnell herausgefunden, dass die Profilanweisung an die AI, sokratisch vorzugehen, sich sehr schnell aushebeln lässt. Dafür ist noch nicht einmal ein subversiver Eingriff in die Steuerungslogik der AI bei Nacht mit Hoodie und Sturmhaube sowie ausreichenden Programmierkenntnissen in Python erforderlich. Man muss einfach nur den Prompt der AI richtig bedienen können, um der AI zu sagen: “Lass den ganzen sokratischen Mist und wirf mir gefälligst das finale Arbeitsergebnis aus!”. Zum anderen ist die AI leider doch nicht so adaptiv, was die verschiedenen Wege angeht, die gemeinhin nach Rom führen sollen: Klar – sie kann den erkenntnistheoretischen Zugang zu einem schwierigen Thema aus unterschiedlichen Perspektiven und mit unterschiedlichen Mitteln eröffnen. Aber was bringt dem Nachwuchs der 100ste Versuch der Erklärung durch die AI, in welchen Kontext das Literaturthema aus dem Deutschunterricht zu setzen ist, wenn die erfolgreiche Klausur daran scheitert, dass der eigene Wortschatz mangels ausgeprägtem Interesse am Lesen von Büchern so verkümmert ist, dass nur Grundformen der Artikulation möglich sind und der eloquente Schöngeist, den der Deutschlehrer so beharrlich aufzubauen versucht, in einem Trümmerfeld zwischen Orthografie und Grammatik dahinsiecht …
Insoweit: Ja, AI kann helfen, die eigene Lernerfahrung zu intensivieren oder passgenauer entsprechend dem eigenen Lerntyp zu gestalten. AI kann allerdings nicht die systematischen Schwächen eines Bildungssystems kompensieren, dessen methodische Fortentwicklung gefühlt vor 100 Jahren stehengeblieben ist und dessen gesellschaftlicher Wertbeitrag darin besteht, Generationen von Jugendlichen zu mündigen Konsumenten zu erziehen. Nicht gerade förderlich ist in diesem Zusammenhang auch die offenkundige Symbiose von Verantwortlichen im Kultussektor und dem Verlagswesen für Schulmaterialien. Denn die erforderliche Grundlage für einen sinnhaften Einsatz von AI in den Schulen ist natürlich eine qualitativ abgesicherte Wissensbasis, auf der dann die AI ihre Akrobatik vollziehen kann. Sehr plastisch wird diese Erkenntnis für alle Beteiligten, wenn die AI sich mal wieder alle Nuggets zur Lösung einer Aufgabe aus dem “Internetz” zusammengekratzt hat und dann anfängt, noch offene Lücken in der Argumentationskette mit ein paar Halluzinationen zu schließen. Eine Datenbasis aus digitalen Schulbüchern könnte hier Wunder bewirken. Aber anstatt Lehrbücher digital zu verlegen und so dem ständigen politischen Gelaber von der Digitalisierung der Schulen zumindest ein klein wenig Substanz zu verleihen, hält man dagegen konsequent an der liebgewonnenen Tradition toter Bäume fest und verschiebt so den Bremsklotz der elektronischen Lethargie jedes Jahr für ein paar weitere Zentimeter in Richtung Zukunft.
Praktische AI
Zurück zu den Eltern. So sieht ein Aufbau aus, der den sokratischen Tutor ernst nimmt:
Der erste Schritt bestünde darin, die relevanten Lehrquellen zu digitalisieren (z.B. mit vFlat Scan) und dann in einen Wissensgraphen zu überführen. Gemini Notebook ist da der präferierte “ride-or-die-tool”. Sind erst einmal alle Lehrbücher (unter Beachtung der urheberrechtlichen Rahmenbedingungen, hierzu gibt es später auch noch einen Beitrag) in fachbezogenen Notebooks verstaut, kann dann mittels kleiner Helferlein die Brücke zu Claude, ChatGPT oder einem anderen LLM gebaut und sodann die Wissensbasis abgefragt werden.
Auf diese Weise baut man quasi on-the-fly ein sehr spezifisches Curriculum für einzelne Fachfragen auf und kann dabei Merkhilfen, Übersichten, Videos, Präsentationen, Podcasts und vieles andere mehr via Claude in Gemini Notebook generieren lassen. Hat man also bestimmte Wissenslücken identifiziert, kann man diese wie mit einer Akupunkturnadel behandeln – zielgenau, fundiert und nachhaltig. Die typischen AI-Nebenwirkungen wie Halluzinationen treten deutlich seltener zutage, denn die Wissensbasis ist solide. Prüfen muss man die Ergebnisse freilich trotzdem.
In einem weiteren Schritt muss man dann nur noch dafür sorgen, dass die AI nicht zu “chatty” wird und einfach mal so den Aufsatz über Maria Stuart oder die Kurvendiskussion in Gänze rauslässt. Das gewollte sokratische Lernmodell nimmt den zu Unterrichtenden virtuell an die Hand und führt ihn auf den Pfad der Selbsterkenntnis von einem kleinen Erkenntnishappen zum nächsten. Hierfür braucht es nur ein wenig Konfiguration in den jeweiligen Profildateien der genutzten LLMs.
Diese Art von Lernumgebung kann dann beliebig “getuned” werden – angefangen vom Aufbau eines lokalen ausgelagerten Gedächtnisses, dem sog. SecondBrain, in dem die Konversationen mit der AI sich in Dateiform manifestieren und damit dauerhaft als Grundlage von Chat-Prompts zur Verfügung stehen, über die Anbindung von externen Anwendungen wie beispielsweise Mathematica, die man sodann via LLM-Prompt mit komplexen Aufgaben aus der Mathematik, Physik oder Chemie füttern kann bis hin zum Aufbau eines Wissensgraphen (bspw. mit graphify) über den jeder Informationsschnipsel im SecondBrain Vault in Beziehung zu den sonstigen Inhalten gesetzt werden kann. Ein weiterer interessanter Use Case ist die Verbindung von Claude, Gemini Notebook und Gamma AI: Das Wissen liegt hier wiederum im Gemini Notebook, Gamma AI baut die Präsentation oder das Plakat und Claude ist das “Human Interface”, d.h. der Nutzer steuert sowohl die Wissensbasis im Notebook als auch die Definition des Arbeitsergebnisses in Gamma allein mittels Claude Prompt.
Was die Zahlen sagen
Die vorgenannten Beispiele der Nutzung von AI im Alltag eines Schülers stehen und fallen letztlich aber mit den Rahmenbedingungen, die die Schulordnungen der Länder hierfür definieren. Diese Konzepte reichen in unserer föderalen und damit zutiefst fragmentierten Bildungslandschaft von “AI ist die glorreiche Zukunft” bis hin zu “Grundlagenwissen muss mit einem Rechenschieber erlernt werden!”. Dementsprechend existieren zuhauf Untersuchungen und Stellungnahmen zum AI- bzw. LLM-Einsatz im Schulalltag, die je nach Auftraggeber und Intention zu ganz unterschiedlichen Ergebnissen gelangen.
Das Deutsche Schulbarometer 2026 der Robert Bosch Stiftung hat Lehrkräfte im November 2025 zur AI-Nutzung befragt. Hier die wichtigsten Zahlen:
| Befragung Ende 2024 | Befragung Ende 2025 | |
|---|---|---|
| AI in den letzten 12 Monaten nie genutzt | 31 % | 10 % |
| AI mehrmals im Monat genutzt | 20 % | 27 % |
| AI mehrmals pro Woche genutzt | 9 % | 19 % |
Für Schulen, die sonst jahrelang auf Glasfaser, WLAN im zweiten Stock oder einen funktionierenden Beamer warten, ist die in der Tabelle dargestellte Entwicklung der AI-Nutzung bemerkenswert: Eine zahlenmäßig signifikante Adaption bzw. Integration von AI in den Lehralltag innerhalb von zwölf Monaten, ohne dass man ein Förderprogramm mit vierjähriger Antragsphase durchschreiten muss. Am häufigsten erstellen Lehrkräfte mittels AI-Unterstützung Unterrichtsaufgaben (64 Prozent) oder planen ihren Unterrichtsverlauf (58 Prozent).
In die gleiche Richtung weist der Trendmonitor KI in der Bildung 2026 der Telekom Stiftung, erschienen im September 2026.
Erstaunlich sind dagegen folgende Ergebnisse der vorgenannten Untersuchungen: Dieselben Lehrkräfte, die AI fleißig zur Vorbereitung einsetzen, erwarten für ihre Schülerinnen und Schüler mehrheitlich eher negative Folgen:
- kritisches Denken: 67 Prozent befürchten Schaden
- soziale und kommunikative Fähigkeiten: 67 Prozent
- Problemlösefähigkeit: 62 Prozent
- Sprach- und Schreibkompetenz: 57 Prozent
Positiv sehen 59 Prozent vor allem eine bessere individuelle Lernunterstützung.
Man kann das als Doppelmoral lesen. Man kann es aber auch fair lesen: Wer schon weiß, wie man eine Aufgabe stellt, spart mit AI Zeit. Wer erst lernen soll, wie man denkt, spart sich womöglich genau das Lernen. Ein Taschenrechner hilft dem Ingenieur und schadet dem Grundschüler beim Einmaleins. Dafür gibt es Didaktik.
Ob die Sorgen berechtigt sind, lässt sich inzwischen teilweise prüfen. Für den Trendmonitor haben die Autoren 81 Fachleute aus Bildung und AI befragt, und es gibt erste kontrollierte Studien dazu, was AI beim Lernen tatsächlich bewirkt. Das Ergebnis ist unbequem für beide Lager.
Wo AI Schülern nützt …
Den größten Nutzen für Schüler sehen die Fachleute bei unscheinbaren Werkzeugen: Transkription und Text-zu-Sprache. Sie bauen Barrieren für Kinder mit Seh- oder Höreinschränkungen ab und helfen allen, deren Herkunftssprache nicht Deutsch ist. Auf Platz zwei folgen intelligente Tutorsysteme, die jedem Schüler sofort Rückmeldung geben.
Für solche Tutoren gibt es inzwischen harte Zahlen:
- Nigeria: Die Weltbank ließ Oberstufenschüler in neun öffentlichen Schulen sechs Wochen lang nach dem Unterricht mit einem GPT-4-Assistenten Englisch üben. Der Zuwachs im Englischen lag bei 0,23 Standardabweichungen. Den Gesamteffekt setzen die Autoren mit anderthalb bis zwei Jahren regulärem Unterricht gleich (De Simone et al., 2025).
- Harvard: In einem Physik-Einführungskurs wechselten 194 Studierende zufällig zwischen einer Präsenzstunde mit aktivem Lernen und einem eigens gebauten AI-Tutor zu Hause. Mit dem Tutor war der Lernzuwachs im Test direkt danach mehr als doppelt so groß, und sie brauchten dafür im Median 49 statt 60 Minuten (Kestin et al., 2025). Die Grenzen nennen die Autoren selbst: zwei Unterrichtseinheiten, Test unmittelbar im Anschluss, keine Messung, was nach Wochen hängen bleibt. Und Harvard-Studenten sind nicht die 8b einer Gesamtschule.
Beide Tutoren hatten allerdings eines gemeinsam: Sie waren für das Lernen gebaut, mit festen Aufgaben und didaktischem Gerüst. Der Harvard-Tutor bekam zu jeder Aufgabe eine hinterlegte Musterlösung, damit er nicht halluziniert. China geht im Übrigen denselben Weg im großen Stil. Laut Trendmonitor sollen dortige Bildungs-AIs als „sokratischer” Tutor arbeiten, also Leitfragen stellen statt Lösungen liefern, und bei einem Fehler genau zu der Wissenslücke zurückspringen, aus der er stammt.
… und wo sie schadet
Die wichtigste Studie zur Schattenseite stammt aus der Türkei. Knapp 1.000 Schüler übten Mathematik in drei Gruppen: mit einer frei nutzbaren ChatGPT-Variante, mit einer Tutor-Variante mit Leitplanken oder nur mit Buch und Heft (Bastani et al., PNAS 2025).
| Übungsphase mit AI | Prüfung ohne AI | |
|---|---|---|
| freies ChatGPT | 48 % besser als Kontrollgruppe | 17 % schlechter |
| Tutor mit Leitplanken | 127 % besser | etwa gleich |
Die freie Variante wirkte als Krücke: Die Schüler ließen sich die Aufgaben lösen und schnitten in der Prüfung schlechter ab als Mitschüler, die nie AI hatten. Die Tutor-Variante verhinderte den Schaden. Einen messbaren Lerngewinn in der Prüfung brachte sie allerdings auch nicht.
Dasselbe Muster beschreiben Praktiker im Trendmonitor. Eine Lehrerin berichtet, dass Schüler simpelste Aufgaben nicht mehr bearbeiten können und dass Chatbots „häufig nicht als Tutoring oder Lernbegleitung genutzt” werden, „sondern es wird deren Sprachstil übernommen”. Aus China meldet die Forschung dasselbe: Vor allem leistungsschwächere Schüler delegieren das Denken komplett an die AI und lernen dabei nicht, ihr eigenes Lernen zu steuern. Damit wird die Sorge der Fachleute vor einer wachsenden Schere konkret. Selbst in Nigeria, wo alle Leistungsgruppen zulegten, gewannen die ohnehin Stärkeren am meisten.
Das Risiko, das die Fachleute auf Platz eins setzen, trifft das System: die Abhängigkeit von marktführenden AI-Konzernen. Das wichtigste Werkzeug an deutschen Schulen heißt derzeit ChatGPT, und das gehört keinem europäischen Anbieter. Für alle weiteren Mitkonkurrenten (Claude, Gemini, Perplexity) gilt das Gleiche.
Welche Vorbehalte kaum tragen
„Wir müssen erkennen können, was die AI geschrieben hat.” Die Sorge ist verständlich, das Ziel aber falsch gewählt. Eine Stanford-Studie hat sieben gängige AI-Detektoren getestet: Aufsätze amerikanischer Achtklässler erkannten sie fast fehlerfrei als menschlich. Von den Aufsätzen nicht-muttersprachlicher Schreiber stuften sie im Schnitt 61 Prozent fälschlich als AI-Text ein (Liang et al., 2023). Getestet wurde Englisch. Übertragen auf deutsche Schulen träfe ein Detektor-Regime vor allem die Kinder, die Deutsch als Zweitsprache lernen. China zieht die andere Konsequenz und stellt Prüfungen so, dass der Denkweg sichtbar wird: mündlich, prozessbegleitend oder als Klassenarbeit unter Aufsicht.
„AI schadet dem kritischen Denken.” 67 Prozent der Lehrkräfte befürchten das. Pauschal hält die Aussage nicht. Eine Meta-Analyse aus diesem Jahr wertet 26 Studien aus, überwiegend an Hochschulen: Lernumgebungen mit generativer AI gingen im Schnitt mit besserem kritischem Denken einher, bei stark schwankenden Ergebnissen (Educational Psychology Review, 2026). Zusammen mit der Türkei-Studie zeigt sich: Es kommt auf das Werkzeug und die Aufgabe an. Ein Chatbot, der Lösungen ausgibt, schadet beim Üben. Ein Tutor, der Fragen stellt, schadet nicht. Ob er beim kritischen Denken auch nützt, ist offen. Selbst die Harvard-Autoren erwarten nicht, dass ihr Tutor den Präsenzunterricht überall schlägt, ausdrücklich nicht dort, wo mehrere Konzepte verknüpft werden oder kritisches Denken auf höherer Stufe gefragt ist. Ihre Studie deckte das Verstehen, Anwenden und Analysieren neuer Inhalte ab.
„AI schadet sozialen und kommunikativen Fähigkeiten.” Auch hier sind es 67 Prozent Zustimmung. Belastbare Studien, die das für den Einsatz im Unterricht zeigen, stützen dieses offenkundige Bauchgefühl jedoch nicht. Die Fachleute des Trendmonitors halten selbst psychische Risiken wie eine Abhängigkeit von Chatbots derzeit für sehr gering. Das könnte sich allerdings ändern, ist aber im Moment eher Bauchgefühl als ein wissenschaftlich belastbarer Befund.
Was der AI Act dazu sagt
Die Ständige Wissenschaftliche Kommission der Kultusministerkonferenz empfahl schon im Januar 2024 in einem Impulspapier den freien Zugang zu AI-Werkzeugen für alle Schüler und Lehrkräfte, AI-Tutoren für individuelles Feedback und neue Prüfungsformate, mit und ohne erlaubte AI. Die KMK hat daraus im Oktober 2024 ihren Handlungsleitfaden für Schulen abgeleitet.
Dabei sind die Leitfäden der Länder sind nicht die einzigen Regelwerke. Die europäische AI-Verordnung (VO (EU) 2024/1689) gilt seit Februar 2025 schrittweise. Im Juli 2026 hat der Gesetzgeber sie mit dem Digital-Omnibus (VO (EU) 2026/1744) schon wieder umgebaut, bevor große Teile überhaupt galten. Für Schulen bleibt trotzdem einiges übrig: Betreiber im Sinne der Verordnung ist auch jede Behörde oder Einrichtung, die AI in eigener Verantwortung einsetzt (Art. 3 Nr. 4); ausgenommen ist nur die rein private Nutzung. Ob das im Einzelfall die Schule, der Schulträger oder das Land ist, lässt der Text offen.
- AI-Kompetenz (Art. 4): Ursprünglich mussten Betreiber ein „ausreichendes Maß” an AI-Kompetenz ihres Personals sicherstellen. Seit dem Omnibus müssen sie nur noch Maßnahmen ergreifen, die die Entwicklung von AI-Kompetenz unterstützen. Ein bestimmtes Niveau müssen sie ausdrücklich nicht garantieren. Im Schulbarometer steht AI beim Fortbildungsbedarf auf Platz eins, 52 Prozent der Lehrkräfte sehen großen Bedarf. Im selben Sommer hat Brüssel die Pflicht, diesen Bedarf zu decken, von „sicherstellen” auf „unterstützen” heruntergestuft. Immerhin sollen Kommission und Mitgliedstaaten dabei helfen.
- Emotionserkennung verboten (Art. 5 Abs. 1 lit. f): AI, die in Bildungseinrichtungen Emotionen ableitet, ist seit Februar 2025 verboten, mit Ausnahmen für medizinische und Sicherheitszwecke. Daran hat der Omnibus nichts geändert. Das Langeweile-Barometer für die sechste Stunde bleibt also Handarbeit.
- Hochrisiko (Anhang III Nr. 3): AI, die über die Zulassung entscheidet, Lernergebnisse bewertet, das Bildungsniveau einstuft oder Prüfungen überwacht, gilt als Hochrisiko-System. Darunter fiele ausgerechnet die automatische Korrektur von Klassenarbeiten, von der sich Fachleute allerdings auch wenig versprechen. Die Betreiberpflichten nach Art. 26, darunter menschliche Aufsicht, greifen nach dem Omnibus erst ab 2. Dezember 2027 statt wie ursprünglich geplant ab August 2026. Für öffentliche Betreiber kommen dann noch die Registrierung in der EU-Datenbank (Art. 26 Abs. 8) und eine Grundrechte-Folgenabschätzung (Art. 27) dazu.
Wer als Schule ab Ende 2027 eine AI Klassenarbeiten bewerten lässt, hat damit mehr Pflichten als ein Unternehmen, nur eben ohne Compliance-Abteilung. Und wer schon den KMK-Leitfaden nicht schafft, liest die AI-Verordnung erst recht nicht. Insoweit wird dieses Szenario wohl nicht so schnell Realität werden.
Was bleibt?
Lehrkräfte haben AI dort übernommen, wo sie ihnen selbst Arbeit abnimmt. Die schwierige Frage bleibt offen: Wie bringt man Schülern bei, mit einem Werkzeug zu lernen, das ihnen das Lernen abnehmen kann?
Die vorgenannten Studien geben eine erste Antwort. Dasselbe Sprachmodell kann Lernen beschleunigen oder verhindern, je nachdem, ob es Fragen stellt oder Lösungen liefert. Die Debatte „AI ja oder nein” führt deshalb ins Leere. Die richtige Frage lautet, welche AI für welche Aufgabe. Daraus folgt der zweite Hebel: die Prüfungen. Solange Hausaufgaben und Facharbeiten so gestellt sind, dass ein Chatbot sie in 30 Sekunden erledigt, wird er sie erledigen. Die SWK hat das 2024 schon gesagt. Bisher setzen es vor allem einzelne Schulen und Initiativen um, und genau so beschreibt der Trendmonitor den deutschen Stand. Insoweit … nichts ist so beständig wie der Stillstand der Schulpolitik in Deutschland.
