Einführung von KI im Zahntechnik-Unterricht

Einführung von KI im Unterricht

Zur Verwendung von KI im Unterricht ist es notwendig, am besten gemeinsam mit den Lernenden, einen klaren Rahmen zu schaffen. Dieser Artikel richtet sich in erster Linie an Lehrkräfte, kann aber auch für Lernende interessant sein.

Didaktischer Hintergrund

• Warum überhaupt eine KI-Einführung? - Die Realität ist klar: Lernende nutzen KI längst - unabhängig davon, ob wir KI im Unterricht thematisieren oder nicht. Deshalb braucht es eine offene Haltung jenseits pauschaler Verbote, die sich ohnehin nicht durchsetzen lassen.
• Ein sinnvoller Ansatz: Dialog, Transparenz und Eigenverantwortung - Konkreter heißt das: Wir schauen gemeinsam, wie KI von den Lernenden bisher genutzt wird, schaffen Klarheit über die Verwendung von KI (Informatische Grundkenntnisse), motivieren zur verantwortungsvollen KI-Nutzung (Medienkompetenz) und ermögliche erste Anwendungserfahrungen im Unterricht (Anwendungs-Know-how).
• Didaktische Jahresplanung: KI-Einführung muss in die Didaktische Jahresplanung integriert werden.
• Digitale Schlüsselkompetenzen: - KI-Kompetenz ist ein wichtiger Teil der digitalen Schlüsselkompetenzen.
• Einordnung in die vollständige Handlung: - Die Einführung in KI muss in eine Phase der vollständigen Handlung "einsortiert" werden.

KI-Einführung mit Lernenden in 5 Schritten

Die folgenden Schritte sind eine mögliche Einführung von KI mit Lernenden. Das Konzept kann in fast beliebigen Lernsituationen in verschiedenen Phasen der vollständigen Handlung durchgeführt werden.

Schritt 1: Bestandsaufnahme mit einer Umfrage

Durchführung einer anonymen Umfrage, um ein realistisches Bild vom Nutzungsverhalten, den Erfahrungen, Erwartungen und Sorgen der Lernenden im Umgang mit KI zu erhalten.

Mögliche Fragen

• Wie schätzen die Lernenden ihre eigenen Kenntnisse ein?
• Wie wird KI privat eingesetzt?
• Wie wird KI beruflich eingesetzt?
• Wie wird KI bereits für Schule und Lernen eingesetzt?
• Welche KI-Tools werden genutzt?
• Welche Bedenken haben die Lernenden?

Eine Moodle-Befragung steht im jeweiligen LMS zur Verfügung.

Die Ergebnisse lassen sich direkt im Anschluss im Plenum auswerten und erörtern; daraus ergeben sich wertvolle Gesprächsanlässe und ein erstes Stimmungsbild zur Haltung gegenüber KI.

Schritt 2: Diskussion - Warum noch lernen?

Im nächsten Schritt wird eine zentrale Frage in den Mittelpunkt gerückt:

"Warum eigentlich noch lernen, wenn KI sowieso alles (besser) kann?"

Die Lernenden diskutieren in Kleingruppen und halten ihre Gedanken auf Moderationskarten fest. Auch die Methode PLacemat ist an dieser Stelle gut einsetzbar.

Die möglichen Ergebnisse der Lernenden sind oft bemerkenswert differenziert:

• "KI macht auch Fehler"
• "Man darf das Denken nicht verlernen"
• "Abhängigkeit vermeiden"
• "Langfristiges Wissen behalten"
• "Nicht alles lässt sich ersetzen"
• "KI“ ist nicht menschlich"

Diese Diskussion schafft ein gemeinsames Bewusstsein dafür, dass Lernen trotz KI relevant bleibt – und legt die Grundlage für einen reflektierten Umgang mit KI.

Schritt 3: Regeln einführen

Im dritten Schritt werden Regeln und Leitplanken für den Umgang mit KI im Unterricht eingeführt. Es ist wichtig, dass es hier nicht um Kontrolle oder Verbote geht, sondern dass ein verbindlicher Rahmen benötigt wird, um Lernen mit und ohne KI nachhaltig gewährleisten zu können.

Hier kann zur Unterstützung auf den KI-Leitfaden für Lernende und für Lehrende von Joscha Falck und Manuel Flick zurückgegriffen werden. Auch die 10 Regeln zur Nutzung von KI im Unterricht von Paddy bieten gute Anhaltspunkte.

Schritt 4: KI verstehen - Wie funktioniert KI eigentlich?

Bevor es an die praktische Arbeit mit KI geht, sollte ein grundlegendes und gemeinsames Verständnis dafür geschaffen werden, wie KI funktioniert. Dabei kann das Video "Was ist Künstliche Intelligenz?" von der Sendung mit der Maus (WDR) sehr hilfreich sein.

Unter Rückbezug auf die Funktionsweise sollen die Lernenden anschließend erklären, wieso KI-Tools Fehler machen. Ebenso wird anhand von Beispielen erörtert, wie es zu Verzerrungen (Bias) in KI-Systemen kommen kann und was die Folgen sind.

Es soll bei diesem Schritt nochmals herausgestellt werden, wie wichtig die Reflexion des KI-Outputs ist und dass die Lernenden Verantwortung für die eigene KI-Nutzung übernehmen müssen.

Schritt 5: Neues KI-Tool kennenlernen

Im nächsten Schritt wird das System eingeführt, mit dem perspektivisch im Unterricht gearbeitet wird. Es gibt unterschiedliche Anbieter von DSGVO-Konformen KI-Tools für Schulen. Insbesondere sollte aber auch die Möglichkeit vorgestellt werden, datensicher duck.ai zu verwenden.

Den Lernende werden die Web-Oberflächen der Systeme gezeigt, die wichtigsten Funktionen werden erklärt und erste Hinweise zur zielführenden Nutzung und zum Datenschutz werden vermittelt.

Dies lässt sich auch super mit einem kurzen konkreten Auftrag (Recherche, Ideengenerierung…) mit anschließender Reflexion verbinden, um erste Nutzungserfahrungen zu ermöglichen.

Diese KI-Einführung zu Beginn des Schuljahres ist natürlich als erster Aufschlag zu sehen, Verständnis und reflektierter Einsatz werden dann über die Schuljahre hinweg weiter vertieft. Besonders effektiv ist es, wenn die Vorgehensweise dabei im Lehrkräfte-Team abgestimmt, geplant und gemeinsam getragen wird.

Die Erfahrung zeigt, dass es sich wirklich lohnt, sich die Zeit für eine KI-Einführung zu nehmen. So entstehen wichtige Grundpfeiler für eine zielführende und verantwortungsvolle KI-Nutzung im Unterricht, von der am Ende alle profitieren.

Einbindung der KI-Einführung in die didaktische Jahresplanung

Dieses Kapitel beschreibt die Einbindung der obigen 5 Schritte in eine didaktische Jahresplanung.

Jeder Unterricht muss in eine Lernsituation eingebettet sein, die als grundlegendes Konzept der vollständigen Handlung folgt. Folgende Aspekte beleuchten diese Forderung:

• Digitale Schlüsselkompetenzen: - KI-Kompetenz ist ein wichtiger Teil der digitalen Schlüsselkompetenzen. Sie sind obligatorischer Teil des Kompetenzerwerbs. Somit müssen sie auch in der Didaktischen Jahresplanung berücksichtigt werden. Die Verwendung von KI (Informatische Grundkenntnisse), die verantwortungsvolle KI-Nutzung (Medienkompetenz) und ermögliche erste Anwendungserfahrungen im Unterricht (Anwendungs-Know-how) sind eine erste kleine Einordung in die drei Kompetenzbereiche der digitalen Schlüsselkompetzenzen.
• Einordnung in die vollständige Handlung: - Der obige 5-Schritte Ansatz muss in eine Phase der vollständigen Handlung "einsortiert" werden. Aus meiner Sicht bietet sich insbesondere die Informationsphase (Wissenserwerb) und die Planungs- und/oder Durchführungsphase (Planung und/oder Erstellung des Handlungsproduktes, Anwenden des Wissens und Erwerb von Fähig- und Fertigkeiten) an.

Arbeitsprozess zur DJP

Zur Umsetzung der KI-Einführung in der DJP dessen sind für Lehrkräfte bzw. Bildungsgangteams verschiedene Aufgaben zu erledigen:

• Auswahl einer geeigneten Lernsituation (bestehend, neu) für die KI-Einführung.
• Auswahl der Phase der vollständigen Handlung für die KI-Einführung in der gewählten Lernsituation.
• Evtl: Einarbeiten der KI-Einführung in das Einstiegsszenario.
• Einarbeitung des möglichen Kompetenzerwerbs (insb. der digitalen Schlüsselkompetenzen!) in die Kompetenzbeschreibungen.
• Ergänzung der weiteren Gliederungspunkte der DJP um die entsprechenden Aussagen und Beschreibungen.
• Einarbeitung der KI-Einführung in das verwendete Lernmanagementsystem.
• ...

Grafik oder Plakat zur Unterstützung der Arbeit an der DJP

KI-Kompetenzen im System der digitalen Schlüsselkompetenzen

Digitale Schlüsselkompetenze zur KI-Einführung

Kompetenzbereich	Anforderungsbereich I (Reproduzieren)	Anforderungsbereich II (Zusammenhänge herstellen)	Anforderungsbereich III (Verallgemeinern und Reflektieren)
Medienkompetenz (kritische Urteilsfähigkeit, Analyse & Einordnung)	Unterschiede zwischen Mensch und KI beschreiben („Ein Mensch denkt, eine KI berechnet“). Einfache Beispiele für KI-Fehlentscheidungen und Verzerrungen schildern. Falschinformationen in KI-Output und Auswirkungen (Fake News, Deep Fakes, …) erkennen. Auswirkungen von KI auf Gesellschaft & Arbeitswelt beschreiben.	KI‑Anwendungen vergleichen (z. B. Sprachsteuerung, Chatbots, Bilderkennung …) Begrenzungen und Fehlermöglichkeiten von KI erklären (Bias, Halluzinationen, …). Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft wissenschaftlich interpretieren.	KI‑gestützte Prozesse hinterfragen und mit Alternativen Methoden vergleichen Rolle von KI für zukünftige Berufsfelder und die eigene berufliche Weiterentwicklung bewerten und strategisch anpassen. Die Auswirkungen von KI auf Schule, Gesellschaft, Arbeitswelt, Politik und/oder Wirtschaft beurteilen und eigene Verhaltensweisen entsprechend anpassen.
Anwendungs‑Know‑how (selbständiger & sicherer Umgang mit digitalen Medien & Tools)	KI‑Tools zur Unterstützung von Arbeits- und Lernprozessen bedienen (z. B. Vorlese‑Software für Lernunterstützung, …) Einfache Befehle zur Steuerung von KI-Tools verwenden (z. B. Text- oder bildgenerierende Anwendungen, …). Datenschutzbestimmungen (DSGVO-Konformität) bei der Nutzung von KI-Tools beachten (z. B. beim Umgang mit persönlichen Daten, …). Ideen auflisten, wie KI den Alltag unterstützen kann, und Empfehlungen im eigenen Umfeld aussprechen. KI-Tools für spezifische Aufgabenstellungen, Lernsettings und kreative Prozesse bewusst einsetzen.	Sich an Diskussionen über KI-Einsatz in Bildung und Beruf beteiligen. Strategien zur Verbesserung der Ergebnisse und zur Vermeidung von Bias optimieren (z. B. durch bestimmte Prompts, …). Mit KI-Tools bewusst kollaborieren. Verschiedene anwendungsbezogen genutzte Tools beurteilen und bei einer geeigneten Nutzung im Umfeld vorschlagen.	Effiziente KI-Workflows entwerfen. KI-Tools für spezifische Anforderungen optimieren und erweitern. KI-gestützte Strategien und Lösungen für komplexe Probleme in und/oder außerhalb der Schule entwickeln.
Informatische Grundkenntisse (basale Kenntnisse zu Algorithmen, digitaler Form & Entwicklung digitaler Angebote)	Grundlegende Begriffe und Funktionsweisen (z. B. Computer, Programm, Daten, Algorithmus, Training, Modelle, Bias, Prompt, …) benennen und beschreiben. Einfache Prinzipien des Bedienens von KI-Systemen beschreiben.	Grundlegende Konzepte und Funktionsweisen (Machine Learning, Neuronale Netze, selbstständiges Lernen, …) erläutern. Fortgeschrittene Bedientechniken zur gezielten Beeinflussung des Outputs unterscheiden. Rechtliche Rahmenbedingungen in Verbindung zur Datennutzung berücksichtigen.	Effizienz verschiedener KI-Modelle in unterschiedlichen Kontexten beurteilen. Umfassendes Wissen über Datenschutz, Datensicherheit und deren praktische Umsetzung nachweisen und in eigenen Handlungsstrategien umsetzen.

Grundlage der obigen Kompetenzbeschreibungen

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