Künstliche Intelligenz kann beim Lernen Aufgaben anpassen, Rückmeldungen geben und Lehrkräfte bei der Vorbereitung unterstützen. Ob dadurch besser gelernt wird, hängt jedoch vom Lernziel, der Qualität der Inhalte und der pädagogischen Begleitung ab. Ein adaptives System und ein frei antwortender KI-Chatbot sind unterschiedliche Werkzeuge und sollten entsprechend geprüft werden.
Inhaltsverzeichnis
Was bedeutet adaptives Lernen?
Ein adaptives Lernsystem verändert Aufgaben oder Lernwege anhand der Antworten und des erfassten Lernstands. Ein mögliches Beispiel ist eine zusätzliche Übungsfolge zum Bruchrechnen, wenn bestimmte Aufgaben noch nicht gelingen. Welche Anpassung ein konkretes Produkt tatsächlich leistet, muss anhand seiner Funktionen und Grenzen beurteilt werden.
Ein generativer Chatbot erzeugt dagegen Antworten auf Eingaben. Er kann Erklärungen formulieren oder Übungsfragen entwerfen, doch eine überzeugende Antwort ist noch kein Beleg für fachliche Richtigkeit oder einen korrekt erkannten Lernstand. Für Lernende sollte erkennbar bleiben, welche Inhalte geprüft sind und wo eine Lehrkraft oder verlässliche Fachquelle gebraucht wird.
Ein aktuelles Beispiel aus Deutschland: AIS
Das Adaptive Intelligente System AIS befindet sich in einer Pilotphase. Für das Schuljahr 2026/27 beschreibt das Projekt eine erste Testversion an ausgewählten Schulen, zunächst mit Materialien für Deutsch in Klasse 5 und Mathematik in Klasse 6. Es dient nach Angaben des Projekts der Lernbegleitung und nicht der Benotung.
Das Medieninstitut der Länder FWU meldete am 15. Oktober 2026 den Start der schulischen Erprobung von AIS. Eine solche Erprobung soll zeigen, wie sich Funktionen und Bedienung im Alltag bewähren. Aus ihrem Start lässt sich noch kein nachgewiesener allgemeiner Lernvorteil ableiten.
Welche Rolle behalten Lehrkräfte?
Die Handlungsempfehlung der Bildungsministerkonferenz zum KI-Einsatz von 2024 bietet einen gemeinsamen Orientierungsrahmen für schulische Bildungsprozesse. Sie bezieht sich auf einen konstruktiven und kritischen Umgang mit der Technik. Daraus folgt keine pauschale Freigabe jedes Werkzeugs für jeden Unterricht.
Lehrkräfte brauchen weiterhin fachliches Wissen und didaktisches Urteil. Sie entscheiden, welche Aufgabe zu einem Lernziel passt, erkennen Missverständnisse im Gespräch und prüfen, wie Lernende eine Lösung begründen. Eine automatische Auswertung kann dabei ein Hinweis sein; sie sollte nicht ungeprüft mit einer vollständigen pädagogischen Diagnose gleichgesetzt werden.
Wer sich beruflich mit digitaler Lernbegleitung beschäftigen möchte, kann die Aufgaben und Qualifikationen eines digitalen Bildungscoachs mit dem eigenen Profil vergleichen. Für den Schuldienst gelten dagegen die jeweiligen Voraussetzungen des Berufseinstiegs als Lehrer in Deutschland.
So prüfen Sie ein Lernwerkzeug
Beginnen Sie mit dem Problem, das gelöst werden soll. Die Education Endowment Foundation empfiehlt in ihrer evidenzbasierten Orientierung zum digitalen Lernen, zuerst den pädagogischen Zweck sowie Einführung, Unterstützung und Kosten zu klären. Eine neue Oberfläche allein ist kein Lernziel.
- Fachliche Qualität: Stimmen Aufgaben, Lösungen und Erklärungen mit den vorgesehenen Inhalten überein?
- Passende Unterstützung: Hilft das Werkzeug beim nächsten eigenen Schritt oder verrät es sofort die vollständige Lösung?
- Nachvollziehbarkeit: Können Lernende und Lehrende erkennen, warum eine Aufgabe vorgeschlagen wird?
- Zugänglichkeit: Können alle Beteiligten die vorgesehenen Funktionen tatsächlich nutzen?
- Organisation: Wer beantwortet Fragen, kontrolliert Fehler und unterstützt bei technischen Problemen?
Prüfen Sie zusätzlich die Regeln Ihrer Einrichtung zur Nutzung und zur Verarbeitung personenbezogener Daten. Laden Sie keine Namen, Leistungsprofile oder vertraulichen Unterlagen in ein beliebiges Werkzeug hoch. Klären Sie den vorgesehenen Einsatz mit den zuständigen Personen der Schule, Hochschule oder Weiterbildungseinrichtung.
Ein sinnvoller Ablauf für die Praxis
Für einen begrenzten Versuch können Sie zuerst eine Aufgabe ohne Unterstützung bearbeiten lassen. Danach folgt eine gezielte Übungsphase mit dem Werkzeug. Prüfen Sie anschließend mit einer vergleichbaren neuen Aufgabe ohne Hilfsmittel, was selbstständig erklärt und angewendet werden kann. Eine solche Unterrichtsbeobachtung hilft bei der praktischen Einordnung, ersetzt aber keine belastbare Wirksamkeitsstudie.
Lassen Sie Lernende auch begründen, warum ein Lösungsschritt richtig ist und welche Fehler sie korrigiert haben. Damit wird erkennbarer, ob Verständnis entstanden ist oder lediglich ein Ergebnis übernommen wurde. Für Studierende kommen zusätzlich die Regeln zum Einsatz von KI-Schreibwerkzeugen im Studium infrage; maßgeblich bleiben die konkreten Vorgaben der Hochschule und der Prüfung.
KI-gestützte Lernsysteme sind dann eine sinnvolle Ergänzung, wenn sie ein klar definiertes Lernziel unterstützen und ihre Ergebnisse überprüfbar bleiben. Wählen Sie einen begrenzten Einsatz, begleiten Sie ihn fachlich und beurteilen Sie den Erfolg an selbstständig gezeigtem Können. Die Entscheidung für ein Werkzeug sollte sich an diesem Nutzen orientieren, nicht an einem allgemeinen Versprechen vollständig personalisierter Bildung.
