Roger Basler de Roca Janet Zentel Sascha Eng Melanie Carafa Grundlagen und Praxis für Lehrpersonen Künstliche Intelligenz in der Schule
Roger Basler de Roca Roger Basler de Roca ist renommierter Digital Entrepreneur, Buchautor und Top 100 Speaker und Trainer. Er ist Dozent und Lehrperson an diversen Mittel- und Hochschulen sowie Privatschulen mit Fokus auf Digitalisierung und Künstliche Intelligenz. Seit über 25 Jahren taucht Roger mit ungebremster Leidenschaft in die Welt der digitalen Innovationen ein. Als erfahrener Experte im Bereich der digitalen Unternehmensgründung und des Wachstumsmodells durch Bildungsberatung bringt Roger eine einzigartige Perspektive und Dynamik in die Edu-Ai-Alliance ein. Janet Zentel Janet Zentel ist eine leidenschaftliche Expertin mit über 12 Jahren Erfahrung in der Tech-Branche und seit mehreren Jahren selbst erfolgreiche Unternehmerin. Darüber hinaus ist sie KITrainerin und begleitet Firmen, Solopreneure und auch mehrere Schulen auf dem Weg zur Digitalisierung, indem sie vor Ort und online Workshops zum Thema «KI & DU» anbietet. Janet ist Gründungsmitglied der Edu-Ai-Alliance und der dazugehörigen Initiative Klasse KI, die sich für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Bildungswesen stark macht. Sascha Eng Sascha Eng ist Berufsschullehrperson mit interdisziplinärem Hintergrund in Philosophie, Politik und Ökonomie. Besonders interessiert ihn, wie aktuelle Entwicklungen in Wissenschaft und Technik unseren Alltag prägen. Bei aller Faszination für Künstliche Intelligenz schätzt er die reale Welt und ihre Wunder noch mehr – und ist deshalb gern in der Natur unterwegs, um auch im Kleinen Schönes zu entdecken. Dr. phil. Melanie Carafa Melanie Carafa ist in theologischen Studien promoviert und war Dozentin für den Fachbereich Theologie (Neues Testament und Fundamentaltheologie) und Antike Kulturen an den Universitäten Bern und Luzern. Seit 2024 arbeitet sie als Projektmanagerin, Autorin und Speaker für Westermann Schweiz AG. Zu ihren Schwerpunkten gehören die Implementierung generativer KI in Bildung und Beruf. Des Weiteren berät sie Unternehmen zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Alle Rechte vorbehalten Ohne Genehmigung des Herausgebers ist es nicht gestattet, das Buch oder Teile daraus in irgendeiner Form zu reproduzieren. Wir behalten uns die Nutzung unserer Inhalte für Text und Data Mining im Sinne des URG ausdrücklich vor. Haftungsausschluss Trotz sorgfältiger inhaltlicher Kontrolle wird keine Haftung für die Richtigkeit, Vollständigkeit und Aktualität der Inhalte verlinkter Seiten übernommen. Die Verantwortung für diese Seiten liegt ausschliesslich bei deren Betreibern. © by Westermann Schweiz AG Layout und Cover Westermann Schweiz AG, CH-Schaffhausen 1. Auflage 2026 ISBN 978-3-85612-030-6 Westermann Schweiz AG | Breitwiesenstrasse 9 | CH-8207 Schaffhausen Telefon +41 71 845 20 10 | info@klv.ch | www.klv.ch
Inhaltsverzeichnis Erklärung Icons ........................................................................................................................................... 5 Vorwort ......................................................................................................................................................... 6 1 Geschichte & Entwicklung der Künstlichen Intelligenz 7 2 KI im Klassenzimmer 11 2.1 KI als entscheidender Faktor für Schule & Bildung ...................................................................... 11 2.2 Neue Kompetenzen für Lehrkräfte ................................................................................................ 13 2.3 Personalisiertes Lernen ................................................................................................................... 18 3 Umgang mit Künstlicher Intelligenz 22 3.1 Die Benutzeroberfläche von ChatGPT ........................................................................................... 22 3.2 Einfache Prompts ............................................................................................................................. 23 3.3 Strukturierte Prompts ...................................................................................................................... 25 3.4 Iteratives Arbeiten ............................................................................................................................ 26 3.5 Vom kleinen Prompt zur grossen Lösung ...................................................................................... 30 3.6 Parallele Chats, konsolidierte Ergebnisse & Prompts .................................................................. 33 3.7 Slash-Befehle ................................................................................................................................... 36 3.7.1 Pädagogische Nutzungsmöglichkeiten .............................................................................. 37 3.7.2 KI als Methodenkoffer ........................................................................................................ 39 3.8 Projektarbeit mit ChatGPT .............................................................................................................. 40 3.9 Erstellung eigener GPTs ................................................................................................................... 44 3.9.1 Beispiel 1: GPT für die Vorbereitung und Analyse von Abschlussprüfungen ................. 44 3.9.2 Beispiel 2: GPT für Lehrplan- und Verordnungsinhalte im KV ......................................... 45 4 Einfluss digitaler Werkzeuge auf Prüfungsformate 47 4.1 Praxisbeispiele .................................................................................................................................. 50 4.2 Chancen & Herausforderungen ...................................................................................................... 53 4.2.1 Vorteile neuer Prüfungsformate ......................................................................................... 53 4.2.2 Herausforderungen beim Einsatz digitaler Prüfungen ..................................................... 54 4.2.3 Übersicht hilfreicher Tools ................................................................................................... 55 4.3 KI-Trends ........................................................................................................................................... 57 5 Zehn KI-Anwendungen für den Unterricht 59 5.1 ChatGPT: Unterrichtsmaterialien & Arbeitsblätter ....................................................................... 59 5.2 Perplexity: Recherche & Quellen .................................................................................................... 61 5.3 ChatPDF: Automatische Textanalyse für PDFs ............................................................................. 63 5.4 NotebookLM: KI für die Unterrichtsplanung .................................................................................. 64 5.5 DeepL: Schreib- & Grammatikunterstützung ............................................................................... 66 5.6 Microsoft Copilot: Der alltagstaugliche KI-Assistent ................................................................... 67
Hinweis Für Prompts wird eine andere Schriftart mit fester Zeichenbreite verwendet. 5.7 Miro mit KI Assist: Visuelle Kollaboration für Gruppenarbeiten .................................................. 68 5.8 Ideogram: KI-generierte Bilder & Visualisierungen ...................................................................... 69 5.9 Canva Magic: Automatisierte Designs für Präsentationen .......................................................... 70 5.10 Napkin AI: Strukturierte Notizen & Gedanken .............................................................................. 72 6 Ethik & Recht 74 6.1 Rechtlicher Rahmen in der Schweiz ............................................................................................... 74 6.2 Rechtlich korrektes Handeln & die ethische Haltung .................................................................. 75 6.3 Ethische Prinzipien im Bildungsumfeld ......................................................................................... 77 6.4 Unterrichtseinheit: Reaktion erlaubt? ............................................................................................ 79 6.4.1 Ablauf der Lerneinheit ......................................................................................................... 79 6.4.2 Rechtliche und organisatorische Hinweise ....................................................................... 80 6.4.3 Erweiterungsmöglichkeit ..................................................................................................... 81 7 Zusatzmodul: Eigene digitale Assistenten 82 7.1 Custom GPTs & ihr Nutzen .............................................................................................................. 82 7.2 Erstellung eines Custom GPT .......................................................................................................... 83 7.3 Praxisbeispiele für Custom GPTs im Unterricht ............................................................................ 85 7.4 Datenschutz & sichere Nutzung ..................................................................................................... 87 Anhang 88 Praxishilfen .................................................................................................................................................. 88 Bildquellenverzeichnis ................................................................................................................................ 95 Literaturverzeichnis .................................................................................................................................... 95 Internetverzeichnis ..................................................................................................................................... 95 Stichwortverzeichnis ................................................................................................................................... 96
Qualitätsansprüche KLV steht für KLAR • LÖSUNGSORIENTIERT • VERSTÄNDLICH Bitte melden Sie sich bei uns per Mail (info@klv.ch) oder Telefon (+41 71 845 20 10), wenn Sie in diesem Werk Verbesserungsmöglichkeiten sehen oder Druckfehler finden. Vielen Dank. Erklärung Icons Theorieteil Theorie an einem Beispiel einfach erklärt Guter Ratschlag oder nützliche Hinweise Praxisbeispiel Hier gilt besondere Aufmerksamkeit Verwendung geschlechtsneutraler Sprache Wir nutzen in diesem Lehrmittel geschlechtsneutrale Sprache. Dabei verzichten wir – ausgenommen bei einigen Pluralformen – auf das generische Maskulinum sowie auf weniger gut lesbare Schreibweisen mit Sternchen oder Binnenmajuskel. In Praxisbeispielen wechseln wir bewusst, aber konsistent, das Geschlecht der handelnden Personen, um Vielfalt zu zeigen und eine inklusive Darstellung zu fördern. Sollten dennoch einzelne Begriffe in männlicher oder weiblicher Form auftreten, so sind darunter selbstverständlich alle Geschlechter zu verstehen.
28 | 3 Umgang mit Künstlicher Intelligenz Empfehlung für die Praxis Gerade in der didaktischen Vorbereitung lohnt sich ein systematischer, iterativer Zugang. Ideal ist es, wenn Sie: – einen ersten Prompt formulieren – als Entwurf. – die Antwort kritisch prüfen: Passt sie zur Zielgruppe? Stimmt der Stil? Ist sie verwertbar? – den Prompt gezielt bearbeiten und nicht sofort weiterfragen. – den Dialog erst fortsetzen, wenn die Grundrichtung stimmt – z. B. indem Sie sich entscheiden für: – Nachfragen («Kannst du das kürzer formulieren?») – Varianten («Und wie sieht das im technischen Bereich aus?») – Vertiefungen («Wie könnte man das unterrichten?») So nutzen Sie die KI nicht als Einweg-Generator, sondern als dynamischen Partner, der durch klare Führung lernt, genau das zu liefern, was Sie brauchen. Vom Prompt zur Konversation Sobald eine erste KI-Antwort vorliegt, beginnt oft der eigentlich interessante Teil: das gezielte Weiterarbeiten mit dem Ergebnis. Denn selten ist die erste Antwort sofort inhaltlich und didaktisch genau so, wie man sie braucht. Vielleicht ist sie zu allgemein, zu lang, zu technisch – oder sie trifft den Ton nicht. Das Gute: Diese Antworten sind kein Endpunkt, sondern der Ausgangspunkt für einen konstruktiven Dialog. Künstliche Intelligenz ist lernfähig im Rahmen eines Gesprächsverlaufs. Das bedeutet: Sie können nachhaken, anpassen lassen, verfeinern – und so Schritt für Schritt ein Ergebnis entwickeln, das passt. Antwort anpassen Eine der einfachsten und wirkungsvollsten Techniken ist es, die Antwort direkt kommentierend weiter zu nutzen. Beispielhafte Folgeanweisungen Ziel Formulierung Kürzer oder prägnanter formulieren «Bitte fasse das kürzer zusammen.» «Verkürze die Erklärung auf maximal 100 Wörter.» Vereinfachen/auf Zielgruppe anpassen «Formuliere das so, dass es Lernende im 1. Lehrjahr verstehen.» «Streiche Fachbegriffe.» Stilistisch anpassen «Bitte schreibe das motivierender/formeller/lockerer.» «Nutze eine dialogische Form.» Ergänzen «Füge ein Beispiel aus dem Berufsfeld Pflege hinzu.» «Erkläre auch den Unterschied zu XY.» Umschreiben/übersetzen «Formuliere den Text um, sodass er als Arbeitsauftrag verwendet werden kann.» «Übersetze den Text in einfache Sprache.»
3 Umgang mit Künstlicher Intelligenz | 29 Diese Eingaben bauen direkt auf der bestehenden Antwort auf und ermöglichen so eine schrittweise Verbesserung, ohne dass man ganz von vorn beginnen muss. Gezielt nachfragen Wer eine KI nur als «Antwortmaschine» nutzt, verschenkt Potenzial. Sobald Sie anfangen, die KI gezielt zu hinterfragen oder in bestimmte Richtungen zu lenken, entsteht ein echter Dialog, bei dem Sie die inhaltliche Führung übernehmen. – Vertiefung: Kannst du das mit einer Grafikstruktur beschreiben? Was wäre ein gutes Beispiel für den Praxisbezug? – Perspektivwechsel: Wie würde das aus Sicht eines Lernenden klingen? Welche Kritikpunkte könnte man dazu formulieren? – Didaktischer Transfer: Wie könnte man diesen Inhalt unterrichten? Erstelle dazu drei Lernziele nach der Bloom-Taxonomie. – Variationen: Gib mir drei verschiedene Versionen – je für das 1., 2. und 3. Lehrjahr. Welche anderen Begriffe könnten anstelle von XY verwendet werden? Je gezielter Ihre Nachfragen sind, desto präziser werden die Folgeantworten. Und: Sie müssen nicht perfekt formulieren – die KI versteht oft auch unvollständige Hinweise («Mach′s einfacher» reicht manchmal schon). Wichtig ist nur, dass Sie klar die Gesprächsführung behalten. Antwort strukturieren lassen Die KI kann Ihnen auch helfen, die Antwort direkt für den Unterricht aufzubereiten. – Gliederung erzeugen: Strukturiere den Text in drei Abschnitte mit jeweils passenden Überschriften. – Aufgabenformate erstellen: Formuliere eine passende Prüfungsfrage zu diesem Text. Erstelle eine Lernsituation auf dieser Grundlage. – Visualisierungsvorlagen anbieten: Beschreibe, wie man die Inhalte als Mindmap darstellen könnte. Erstelle eine Tabelle mit den wichtigsten Unterschieden zwischen A und B. Gerade für den schulischen Kontext lohnt es sich, diese Funktionen zu nutzen, damit die Antwort nicht nur inhaltlich passt, sondern auch methodisch anschlussfähig wird. Feedback geben (optional) Manchmal bietet die KI an: «Geben Sie Feedback zu dieser Antwort.» Diese Möglichkeit richtet sich vor allem an Nutzerinnen und Nutzer, die aktiv zur Verbesserung des Systems beitragen wollen. Das ist eine sinnvolle Funktion – aber nicht zwingend notwendig.
44 | 3 Umgang mit Künstlicher Intelligenz 3.9 Erstellung eigener GPTs Sie haben inzwischen gelernt, wie man Prompts strukturiert, Projekte plant und komplexe Aufgaben in Teilfragen gliedert. All das sind Grundlagen für eine nächste Stufe der KI-Nutzung: das Erstellen eigener GPTs, also persönlich konfigurierter KI-Anwendungen, die gezielt für bestimmte Aufgabenbereiche trainiert und vorbereitet sind. Während die Standard-Variante von ChatGPT ein Alleskönner ist, können sogenannte Custom GPTs individuell angepasst werden: Sie lassen sich mit eigenem Fachwissen, spezifischen Dokumenten und vorgegebenen Verhaltensregeln ausstatten. So entstehen kleine Spezial-KIs für einzelne Fachbereiche, Themen oder Rollen im Bildungskontext. Im Folgenden zeigen wir zwei konkrete Umsetzungen – beide aus dem Alltag der Berufsbildung im KV-Bereich. Sie können als Vorlage für eigene Ideen dienen und lassen sich mit minimalem technischem Aufwand direkt umsetzen. 3.9.1 Beispiel 1: GPT für die Vorbereitung und Analyse von Abschlussprüfungen Ziel Ein GPT, das Lehrpersonen bei der Auswertung, Planung und Konzeption von Abschlussprüfungen unterstützt, indem es auf eingelesene Nullserien, Übungsserien oder selbst entwickelte Prüfungen zurückgreift. Anwendungsmöglichkeiten – Vergleich bestehender Prüfungsaufgaben (z. B. Schwierigkeitsgrad, Themengewichtung) – Generieren neuer Aufgabenformate basierend auf früheren Beispielen – Überprüfung von Lernzielen, Taxonomiestufen und Inhaltsschwerpunkten – Erstellen von Übungstests oder Feedbackvorschlägen für Lernende Vorbereitung – Prüfungsunterlagen aufbereiten – Als PDF, Word oder Textdateien – Ohne personenbezogene Daten, keine Verlagsprodukte – Idealerweise mit Metadaten: Jahr, Prüfungsteil, Thema, Anforderungsniveau – Dateien in GPT integrieren Im GPT Builder (unter chat.openai.com/gpts) klicken Sie oben rechts auf «Erstellen», dann können Sie die vorbereiteten Dokumente hochladen und als Datenbasis für Ihr GPT verwenden. – Instruktionen definieren (Beispiel) Du bist eine Fachperson für kaufmännische Abschlussprüfungen. Deine Aufgabe ist es, Prüfungsaufgaben zu analysieren, Schwierigkeitsgrade einzuschätzen, Muster zu erkennen und neue Aufgaben im Stil der bestehenden Serien zu erstellen.
3 Umgang mit Künstlicher Intelligenz | 45 Beispielfragen an das GPT – Welche Themen kommen in den letzten drei Nullserien am häufigsten vor? – Erstelle eine neue Prüfungsfrage im Stil der Übungsserie 2023, Niveau B. – Wie lässt sich diese Aufgabe methodisch besser aufbereiten? Nutzen – Schnelle Orientierung im Prüfungsstoff – Qualitätsentwicklung durch Vergleich und Analyse – Ideen für neue Aufgabenformate – Automatisierte Überprüfung auf Zielorientierung 3.9.2 Beispiel 2: GPT für Lehrplan- und Verordnungsinhalte im KV Ziel Ein GPT, das zuverlässig und kontextbezogen Auskunft gibt über Inhalte aus den Bereichen: – Bildungsverordnung (BiVo) – Bildungsplan (BP) – Bildungsgesetz oder kantonale Grundlagen – Handlungskompetenzbereiche (HKB) – Leistungs- und Richtziele Anwendungsmöglichkeiten – Lehrpersonen können gezielt fragen: Was muss im HKB C.2 vermittelt werden? Welche Leistungsziele gehören zur Kompetenz B.1.3? Welche Vorgaben macht die BiVo zur Abschlussnote? – Auch Lernende oder Ausbildungsverantwortliche können dieses GPT zur Klärung von Anforderungen oder zur Vorbereitung nutzen. Vorbereitung – Dokumente hochladen – Bildungsplan, BiVo, kantonale Regelungen (offizielle Quellen, öffentlich zugänglich) – Als Text- oder PDF-Datei, idealerweise in strukturierter Form – Anweisung im GPT Builder definieren (Beispiel) Du bist eine Expertin bzw. ein Experte für die kaufmännische Grundbildung in der Schweiz. Du kennst den Bildungsplan, die BiVo und alle HKB-Bereiche. Gib zu jeder Frage sachliche, referenzierte Informationen aus diesen Quellen wieder. – Optionale Funktionen – Schlagwortsuche – Ausgabe als Liste, Tabelle oder Textzusammenfassung – Verweis auf Quellen (z. B. «siehe BP Seite 18, HKB B.2.1»)
50 | 4 Einfluss digitaler Werkzeuge auf Prüfungsformate 4.1 Praxisbeispiele Automatisierte Quiz und Tests Digitale Quiz- und Testformate bieten eine effiziente Möglichkeit zur schnellen Überprüfung von Wissen und Grundlagenverständnis. Sie können sowohl formativ (begleitend zum Lernprozess) als auch summativ (abschliessend) eingesetzt werden. Werkzeuge: Kahoot!, Microsoft Forms, Google Forms, Quizlet Nutzen: – Schnelle Erstellung und Auswertung von Tests – Unmittelbares Feedback für Lernende – Vielfältige Fragetypen (Multiple Choice, Lückentexte, Zuordnungen) – Automatische Datenerfassung für Lernstandanalysen Schritt-für-Schritt-Anleitung: – Definieren Sie klare Lernziele, die mit dem Quiz überprüft werden sollen. – Erstellen Sie einen ausgewogenen Mix aus unterschiedlichen Fragetypen. – Formulieren Sie Feedback für richtige und falsche Antworten. – Testen Sie das Quiz vor dem Einsatz auf technische Funktionalität. – Analysieren Sie die Ergebnisse nach Durchführung, um häufige Fehlerquellen zu identifizieren. Eine Geografielehrperson erstellt mit Google Forms einen digitalen Test zu Klimazonen. Nach einführenden Multiple-Choice-Fragen folgen Aufgaben, bei denen klimatische Merkmale den entsprechenden Regionen zugeordnet werden müssen. Abschliessend beantworten die Lernenden offene Fragen zu den Auswirkungen des Klimawandels auf bestimmte Regionen. Das System wertet die geschlossenen Fragen automatisch aus, während die Lehrperson die offenen Antworten selbst bewertet. Nach Abschluss erhält jede lernende Person eine individuelle Auswertung mit Lernempfehlungen für die Bereiche, in denen noch Defizite bestehen. Digitale Portfolios statt klassischer Prüfungen Digitale Portfolios ermöglichen eine kontinuierliche Dokumentation und Reflexion des Lernprozesses. Sie bieten eine Alternative zu punktuellen Prüfungen und fördern selbstgesteuertes Lernen sowie Medienkompetenz. Werkzeuge: Miro, OneNote, Google Sites, WordPress Nutzen: – Dokumentation langfristiger Lernentwicklung – Integration verschiedener Medienformate – Förderung von Reflexionskompetenz – Authentischere Darstellung von Kompetenzen
4 Einfluss digitaler Werkzeuge auf Prüfungsformate | 51 Im Kunstunterricht nutzt eine Lehrperson Miro als digitale Portfolioplattform. Die Lernenden dokumentieren dort ihren kreativen Prozess von der Inspiration über Skizzen bis hin zum fertigen Kunstwerk. Sie fügen Reflexionen zu ihren Entscheidungen hinzu, verlinken Inspirationsquellen und erhalten Feedback von Mitschülerinnen und Mitschülern sowie der Lehrperson. Am Ende des Semesters präsentieren sie ihr Portfolio in einer virtuellen Galerie und reflektieren ihre künstlerische Entwicklung. Die Bewertung basiert auf vorher festgelegten Kriterien wie technischer Umsetzung, Kreativität, Reflexionsfähigkeit und Entwicklung über den gesamten Kurszeitraum. Schritt-für-Schritt-Anleitung: – Definieren Sie klare Anforderungen und Bewertungskriterien für das Portfolio. – Führen Sie die Lernenden schrittweise in die Portfolioarbeit ein. – Planen Sie regelmässige Checkpoints für Zwischenfeedback. – Integrieren Sie Selbst- und Peerbewertungen in den Prozess. – Lassen Sie Raum für individuelle Schwerpunktsetzungen. Videogestützte Prüfungsformate Videoprüfungen bieten eine Möglichkeit, mündliche Kompetenzen, Präsentationsfähigkeiten und praktische Fertigkeiten zu dokumentieren und zu bewerten. Sie reduzieren Prüfungsangst und ermöglichen eine flexiblere Zeitplanung. Werkzeuge: Loom, HeyGen, ScreenPal Nutzen: – Authentische Überprüfung kommunikativer Kompetenzen – Reduzierung von Prüfungsangst durch vertraute Umgebung – Zeitliche Flexibilität bei der Durchführung – Nachhaltige Dokumentation für spätere Reflexion In einem Spanischkurs nutzt eine Lehrperson Loom für mündliche Prüfungen. Statt klassischer Einzelprüfungen vor der Klasse erhalten die Lernenden verschiedene Kommunikationsaufgaben, die sie als Videoantwort aufnehmen: eine Selbstvorstellung, einen Dialog mit einer Mitschülerin oder einem Mitschüler und eine kurze Präsentation zu einem kulturellen Thema. Die Lehrperson bewertet die Videos anhand eines Rasters mit Kriterien wie Aussprache, Wortschatz, grammatikalische Korrektheit und kommunikative Kompetenz. Die Lernenden können ihre Videos in einer ruhigen Umgebung aufnehmen und bei Bedarf mehrere Versuche unternehmen, bevor sie die finale Version einreichen. Schritt-für-Schritt-Anleitung: – Formulieren Sie klare Aufgabenstellungen und technische Anforderungen. – Bieten Sie bereits vor der eigentlichen Prüfung Übungsmöglichkeiten mit dem Videoformat an. – Erstellen Sie ein transparentes Bewertungsraster. – Geben Sie detailliertes Feedback, das auch auf nonverbale Aspekte eingeht. – Berücksichtigen Sie technische Schwierigkeiten und bieten Sie Alternativen an.
78 | 6 Ethik & Recht Transparenz in der Bildung Ethik im Umgang mit KI beginnt oft mit einem einfachen Satz: «Diese Antwort stammt von ChatGPT.» Transparenz bedeutet, dass Lernende (und Lehrpersonen) klar benennen, wenn KI beteiligt ist, und die Grenzen dieser Beteiligung offenlegen. Besonders im schulischen Kontext ist es wichtig, dass Lernende nicht in Unsicherheit darüber gelassen werden, ob eine Antwort selbst erarbeitet oder generiert wurde. Diese Unterscheidung betrifft nicht nur den fachlichen Gehalt, sondern auch die pädagogische Beurteilung – z. B. bei schriftlichen Arbeiten, Präsentationen oder Projekten. Selbstverantwortung Die aktuellen Reformen im Bildungsbereich (insbesondere in der Berufsbildung) verlangen mehr Selbstverantwortung, mehr Reflexion, mehr Eigenständigkeit. Schülerinnen und Schüler sollen in der Lage sein, sich Wissen selbstständig auf eine kreative und innovative Art und Weise anzueignen. Künstliche Intelligenz kann dabei ein wertvolles Hilfsmittel sein – aber nur dann, wenn Lernende verstehen: – was die KI kann und was nicht – wie man mit ihr arbeitet, ohne sich von ihr steuern zu lassen – wie man Ergebnisse beurteilt, überprüft, kritisch hinterfragt Die Entwicklung solcher Kompetenzen braucht gezielte Anleitung, Raum für Fehler und Gespräche über digitale Mündigkeit. Ethik bedeutet in diesem Fall auch: Lernende nicht alleinzulassen mit dieser neuen Macht – sondern sie anzuleiten, sie zu befähigen, sie zu begleiten. Respekt und Fairness Ein oft vergessener Aspekt im KI-Einsatz ist der Respekt vor der Person. Wenn Lernende oder Lehrpersonen durch KI analysiert, beurteilt oder imitiert werden (durch Bilder, Sprache oder Inhalte), muss klar sein: Jede Form von KI-Nutzung, die Menschen verzerrt, karikiert oder blossstellt, ist unethisch. Fairness bedeutet auch: – nicht jede Aufgabe durch KI «abzukürzen», nur weil es technisch geht – andere nicht zu benachteiligen, die keinen Zugang zu oder kein Wissen über KI haben – keine Leistungsnachweise zu manipulieren, etwa durch Copy and Paste aus der KI Bildung als Persönlichkeitsentwicklung Am Ende geht es bei einem ethischen KI-Einsatz nicht nur um Technik, sondern um das, was Bildung ausmacht: Menschen beim Denken begleiten. Wer KI nur als Mittel zur Effizienzsteigerung versteht, verfehlt den Bildungsauftrag. Wer sie hin-
6 Ethik & Recht | 79 gegen als Teil einer neuen Lernkultur begreift (d. h. als Werkzeug zur Reflexion, zur Kreativität, zur Auseinandersetzung) kann echte Lernprozesse anstossen. Ethik ist kein KI-Filter. Ethik ist die Frage: «Was will ich mit diesem Werkzeug beim Menschen bewirken?» 6.4 Unterrichtseinheit: Reaktion erlaubt? An einem Beispiel von Influencer-Content können die Kenntnisse zu Datenschutz und Urheberrecht gut anwendet werden. Ziel der Übung Die Lernenden sollen den verantwortungsvollen Umgang mit digitalen Inhalten (Texte, Bilder, Videos) nicht nur theoretisch, sondern durch Selbsterfahrung verstehen. Sie sollen erleben, wie es sich anfühlt, wenn eigene Inhalte fremdverwendet werden – und wo die rechtlichen und moralischen Grenzen im Umgang mit Inhalten anderer Personen verlaufen. Kompetenzen Die Lernenden … – erkennen die Bedeutung von Datenschutz und Urheberrecht in der digitalen Kultur. – reflektieren ihre eigene Haltung zum Umgang mit fremden Inhalten. – können rechtliche, ethische und persönliche Grenzen im Content-Umgang einschätzen. – verstehen die Verantwortung im Umgang mit KI, insbesondere bei der Weiterverarbeitung von Inhalten. 6.4.1 Ablauf der Lerneinheit Phase 1: Jeder Lernende erstellt etwas Eigenes Ziel: Persönlichen Bezug zum eigenen digitalen Werk aufbauen Auftrag: Erstelle ein kurzes Stück digitalen Content, in dem verdeutlicht wird, was du kannst oder gerne tust (z. B. Skizze, Meme, kleiner Clip, Foto, Audioaufnahme, Textstück, Trickfilm). – Dauer: 20–30 Minuten – Keine KI verwenden, denn es soll ein persönlicher Beitrag sein. – Material wird der Lehrperson übergeben und anonymisiert gesammelt. Die Lernenden wissen zum Zeitpunkt der Aufgabenstellung nicht, was mit dem Material passieren wird.
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