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Welche KI-Kompetenzen benötigen Lehrende? – ein Orientierungsmodell

Seit dem Launch von ChatGPT Ende 2022 ist generative künstliche Intelligenz an vielen Stellen und mit verschiedenen Tools in der Bildungsarbeit angekommen. Parallel steigen die Erwartungen an Lehrkräfte, die Technologie kompetent einzusetzen und im Unterricht zu thematisieren. Was jedoch zu diesen KI-Kompetenzen gehört, ist komplex und häufig schlecht greifbar. Um in diesem Bereich mehr Orientierung zu ermöglichen, stellen Susanne Alles, Joscha Falck, Manuel Flick und Regina Schulz ein Kompetenzmodell für die Bildungspraxis vor.

Ein Beitrag von Joscha Falck

Ende April 2026 analysierten Christopher Helm und Eva Wolfangel für die Wochenzeitung DIE ZEIT Websites, die mithilfe von KI-Tools entwickelt worden waren. Die Seiten wurden durch natürliche Sprache in Auftrag gegeben; den Code hat vollständig ein KI-System geschrieben. In der Fachsprache bezeichnet man das als Vibe Coding. Das Ergebnis ihrer Recherche war ernüchternd: Mit nur wenigen Klicks konnten sensible Kundendaten abgerufen werden, und grundlegende Sicherheitsarchitekturen fehlten an vielen Stellen vollständig. Die Ursache war jedoch kein technisches Versagen der KI, sondern ein Kompetenzproblem seitens der Urheber:innen: Wer Tools lediglich oberflächlich bedienen kann, ohne technisch zu verstehen, was dabei entsteht, erkennt nicht, wenn das Ergebnis grundlegend falsch oder sogar gefährlich ist.

Das Kompetenzmodell für Lehrende und Lernende

Das Prinzip, das sich hier am Beispiel der Webentwicklung zeigt, reicht über die Informatik hinaus. Im Mathematikunterricht erleben wir, wie Schüler:innen KI-generierte Lösungswege übernehmen, ohne zu prüfen, ob der Rechenweg trägt. In der Biologie werden KI-Recherchen akzeptiert, ohne die zugrunde liegenden Quellen geprüft zu haben. Überall dort, wo KI-Kompetenz bei bloßer Bedienung endet, entstehen solche blinden Flecken. Was aber gehört zu einer KI-Kompetenz, die wirklich trägt? Und wie lässt sich operationalisieren, welche Fähigkeiten bei Lehrenden und Lernenden – zusätzlich zu fachlichen Kompetenzen – in Fortbildung und Unterricht anzubahnen sind? Genau dazu hat das Autor:innen-Team 2025 ein KI-Kompetenzmodell für die Bildungspraxis entwickelt.

KI-Kompetenzen als Übersicht
Das KI-Kompetenzmodell differenziert vier Kompetenzbereiche und drei Niveaustufen

Materialien zum Modell

Neben dem Modell selbst stehen Lehrkräften und Schulen weitere Materialien in CC-Lizenz zur Verfügung. Dazu zählen die Grafiken in hoher Auflösung, weiterführende Artikel rund um das Modell und eine Reihe von Adaptionen, etwa ein erweitertes Modell für Schulleitungen, Kompetenztabellen mit Checkboxen, ein Custom GPT für die interaktive Arbeit mit dem Modell sowie ein digitales Selbsteinschätzungstool. Hier geht’s zu den TaskCards:

Vier Kompetenzbereiche

Das Modell weist vier Kompetenzbereiche aus: Verstehen, Anwenden, Reflektieren und Mitgestalten. Im Bereich „Verstehen“ geht es um Grundkenntnisse zu Funktionsweisen, Mechanismen und den Wahrscheinlichkeitsprinzipien generativer KI-Systeme. Lernende müssen begreifen, wie Outputs entstehen und warum sie fehlerhaft sein können. Der Bereich „Anwenden“ umfasst die bewusste Nutzung und Steuerung von KI-Tools, von der gezielten Eingabe bis zur Entwicklung eigenständiger Workflows. „Reflektieren“ meint den kontinuierlichen Prozess der Einschätzung des eigenen KI-Einsatzes ebenso wie der gesellschaftlichen und politischen Auswirkungen der Technologie. Und „Mitgestalten“ geht über das Mitdiskutieren hinaus: Es umfasst das aktive Einbringen in die KI-Strategie der eigenen Schule bis hin zum Initiieren von KI-Innovationsprojekten. Das Modell macht damit deutlich, dass KI-Kompetenz mehr ist als die Summe von Anwendungsfähigkeiten.

Drei Niveaustufen bis zur Expertise

Neben diesen vier Dimensionen beschreibt das Kreismodell drei Progressionsstufen auf dem Weg zu AI-Leadership als umfassender Kompetenz. In Anlehnung an die KI-Expertin Prof. Dr. Doris Weßels wird darunter eine Steuerungs- und Gestaltungskompetenz verstanden, bei der Menschen stets die Regie behalten müssen, auch wenn KI-Systeme zunehmend wie autonome Akteure agieren. Niveaustufe I definiert das Basisniveau, Niveaustufe II vertiefte Kenntnisse und Niveaustufe III eine Expertise, die auch über das eigene Umfeld hinaus wirkt.

Mit dem Modell geht die Überzeugung einher, dass sich die Kompetenzanforderungen für Lehrende und Lernende in Bezug auf generative KI nicht grundlegend unterscheiden. Deshalb haben sich die Autor:innen für ein gemeinsames Modell entschieden, wohl wissend, dass Lehrkräfte zusätzlich über pädagogische und didaktische Kompetenzen verfügen müssen, um neue Technologien sinnvoll einzusetzen. Das bedeutet in der Konsequenz: Lehrkräfte müssen nicht nur selbst KI-kompetent sein, sondern auch beurteilen können, welche KI-Kompetenz für ihre Schüler:innen in welchem Fach und in welcher Jahrgangsstufe sinnvoll anzubahnen ist.

KI-Kompetenzen als Tabelle
Tabellarische Übersicht der drei Niveaustufen

Schulartspezifische Akzentuierungen

Das Modell ist schulartübergreifend angelegt, lässt sich jedoch je nach Kontext unterschiedlich akzentuieren. An Gymnasien, wo Schüler:innen im Rahmen von Seminararbeiten oder wissenschaftspropädeutischen Projekten in der Oberstufe zunehmend auf KI-Tools zugreifen, rücken die Niveaustufen II und III besonders in den Vordergrund: das kritische Hinterfragen von KI-generierten Ergebnissen, Fragen der Quellenintegrität und die Entwicklung eigenständiger KI-Workflows. An Real- und Mittelschulen, wo die berufliche Orientierung ein zentrales Element darstellt, sind zunächst die Niveaustufen I und II handlungsleitend, also Grundverständnis, bewusste Anwendung und Reflexion mit Blick auf den künftigen Berufsalltag. Die Grundstruktur des Modells mit seinen vier Kompetenzbereichen bleibt dabei für alle Schularten gleich. Die CC-Lizenzierung ermöglicht es Schulen aber, Anpassungen vorzunehmen und eigene Schwerpunkte zu setzen. Kurzum, mit dem anpassbaren Modell aus der Praxis für die Praxis ist ein Orientierungspunkt angeboten, mit dem Schulen Kompetenzentwicklung im schnelllebigen KI-Zeitalter fokussieren und gestalten können.

Quellen

Alles, S., Falck, J., Flick, M. & Schulz, R. (2025). KI-Kompetenzen für Lehrende und Lernende. Aus der Praxis für die Praxis – eine adaptierbare Basis. VK:KIWA.

Wolfangel, E. (2026). Vibe-Coding: Gesundheitsdaten, Passwörter, Kundendaten – alles liegt offen rum. In: DIE ZEIT.

Autor Jascha Falck

Joscha Falck

Joscha Falck ist Mittelschullehrer an der Mittelschule Rednitzhembach und Schulentwicklungsmoderator in einem Innovationsteam für digitale Bildung in Mittelfranken, Bayern. Darüber hinaus ist er als Referent, Blogger und Autor aktiv. Er ist Mitglied im Kernteam des Virtuellen Kompetenzzentrums „Künstliche Intelligenz in Bildung, Wissenschaft und Arbeitswelt“ (VK:KIWA) sowie Redaktionsmitglied von IQES online.

Headerbild | © Magnific/zinkevych

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