Bildungsinitiative AI4Schools – KI strukturiert in die Schule bringen

Einer Umfrage der Vodafone-Stiftung zufolge nutzten bereits 2024 ca. 68 Prozent der Jugendlichen in Deutschland generative KI im schulischen Kontext. Die Tendenz steigt. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch darin, Lehrkräfte so zu qualifizieren, dass KI nicht nur genutzt, sondern auch verstanden, kritisch eingeordnet und didaktisch sinnvoll eingesetzt werden kann.

Ein Beitrag von Max Landefeld

Viele Schulen stehen derzeit vor einer großen Herausforderung: Schüler:innen nutzen KI-Tools bereits selbstverständlich, während gleichzeitig Unsicherheit darüber besteht, wie diese Technologien pädagogisch sinnvoll integriert werden können. Zwischen punktueller Nutzung einzelner Anwendungen und einer systematischen Verankerung von KI-Kompetenzen im Unterricht besteht eine deutliche Lücke. Genau hier setzen übergreifende Qualifizierungs- und Entwicklungsinitiativen wie „AI4Schools“ an.

AI4Schools ist eine Initiative des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS mit dem Ziel, KI-Kompetenzen nachhaltig im Bildungssystem zu verankern. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie ein fundiertes Verständnis für Funktionsweise, Möglichkeiten und Grenzen von KI aufgebaut werden kann – als Grundlage für einen reflektierten Einsatz in schulischen Kontexten. Neben technischem Basiswissen werden daher auch gesellschaftliche Aspekte wie Transparenz, Datenschutz und Verantwortung systematisch einbezogen.

Qualifizierung und institutionelle Verankerung

Erfahrungen aus der Praxis zeigen, dass Einzelangebote wie einmalige Workshops allein nicht ausreichen, um neue Technologien langfristig im Unterricht zu etablieren. Entscheidend ist vielmehr ein systematischer Ansatz, der sowohl Qualifizierung als auch institutionelle Verankerung umfasst.

Das Konzept von AI4Schools bietet deshalb auch einen Multiplikator:innen-Ansatz: Fraunhofer-Expert:innen für künstliche Intelligenz im Bildungs- und Qualifizierungskontext schulen Lehrkräfte, um ihr Wissen innerhalb von Kollegien und Fachschaften weiterzugeben. Ein Beispiel hierfür ist die Zusammenarbeit mit öffentlichen Institutionen wie dem Pädagogischen Landesinstitut Rheinland-Pfalz. Dort bildet AI4Schools Multiplikator:innen gezielt nach dem „Train-the-Trainer“-Prinzip fort, um KI-Kompetenzen schrittweise in die Breite zu tragen und Schulen bei der Integration zu unterstützen. Zudem entwickeln die Fraunhofer-Fachleute Softwarelösungen und erstellen Lehr- und Lernmaterialien.

KI verstehen statt nur anwenden

Schätzungen der UNCTAD (UN-Konferenz für Handel und Entwicklung) zufolge enthalten rund 40 bis 60 Prozent aller Berufe Tätigkeiten, die durch KI verändert oder teilweise automatisiert werden, insbesondere im Dienstleistungsbereich. Dabei werden weniger ganze Berufe ersetzt, sondern vor allem Aufgaben verändert. Damit ist eine tiefgreifende Verschiebung von Tätigkeiten und der steigende Bedarf an Qualifizierung (Upskilling) verbunden.

Für Schulen entsteht daraus nicht nur ein Bildungsauftrag, sondern auch eine Reihe neuer Herausforderungen. Dazu gehört etwa das sogenannte „Cognitive Offloading“: Wenn Lernende Aufgaben zunehmend an KI auslagern, kann dies zu Kompetenzverlusten (Deskilling) führen. Hinzu kommen neue Formen digitaler Manipulation, Deepfakes oder „Persuasive AI“, die Nutzer:innen gezielt durch personalisierte Argumente oder emotional angepasste Inhalte beeinflusst.

KI als Werkzeug und Lerngegenstand

Ein zentrales Ziel von AI4Schools besteht deshalb darin, KI nicht ausschließlich als Werkzeug zu betrachten, sondern als Lerngegenstand. Lehrkräfte und Schüler:innen setzen sich mit grundlegenden Konzepten wie Trainingsdaten, Modellbildung oder Entscheidungslogiken auseinander. Dadurch entsteht ein Verständnis dafür, warum KI-Systeme bestimmte Ergebnisse liefern – und warum diese nicht immer korrekt oder neutral sind. Ein aufgeklärter, kritischer Umgang steht im Fokus.

Ein großes, bislang wenig ausgeschöpftes Potenzial liegt in der adaptiven Lernförderung. Gemeint sind KI-gestützte Systeme, die Lernstände analysieren und darauf aufbauend individuell passende Aufgaben, Hinweise oder Erklärungen bereitstellen. Lernende arbeiten dadurch stärker auf ihrem eigenen Niveau, während Lehrkräfte gezielter unterstützen können. Obwohl solche Ansätze nachweislich signifikante Lernfortschritte ermöglichen, werden sie im Schulalltag bisher nur begrenzt genutzt.

Weitere Informationen

Weitere Informationen zu AI4Schools, der Bildungsinitiative für KI-Kompetenzen in Schulen, finden Sie hier:

Wie AI4Teachers konkret Lehrkräfte für KI im Unterricht qualifiziert, können Sie hier nachlesen:

KI als fester Bestandteil moderner Allgemeinbildung

KI wird sich in den kommenden Jahren weiter tiefgreifend auf Schule und Unterricht auswirken, weniger als kurzfristiger Umbruch, sondern als kontinuierlicher Transformationsprozess. Entscheidend wird sein, ob es gelingt, Schüler:innen von der reinen Nutzung intelligenter Technologien in ein strukturiertes, reflektiertes und pädagogisch fundiertes Lernen zu überführen.

Erfahrungen aus Initiativen wie AI4Schools zeigen, dass dies vor allem durch langfristige Qualifizierungsstrategien, institutionelle Verankerung und die Entwicklung geeigneter Materialien und Technologien gelingt, typischerweise in Zusammenarbeit mit Partnern auf Systemebene. Gleichzeitig wird die Bedeutung von Kompetenzen, die über reines Anwenden hinausgehen, weiter zunehmen: kritisches Denken, Urteilsfähigkeit und ein reflektierter Umgang mit automatisierten Systemen. Schulen stehen damit vor der Aufgabe, KI nicht nur als technisches Werkzeug zu behandeln, sondern als festen Bestandteil moderner Allgemeinbildung. Ob KI ihr Potenzial im Bildungssystem entfalten kann, hängt letztlich weniger von der Technologie selbst ab als von den Rahmenbedingungen, unter denen sie eingesetzt wird.

Max Landefeld

Max Landefeld arbeitet am Fraunhofer IAIS und koordiniert die Initiative AI4Schools. Er engagiert sich leidenschaftlich für die Entwicklung vertrauenswürdiger, nachhaltiger und niedrigschwelliger KI-Systeme und Explorables. Er hat einen akademischen Hintergrund in Betriebswirtschaft und Wirtschaftsinformatik mit Schwerpunkt auf KI und datengetriebenen Anwendungen.

Headerbild | © Christian Ehrchen (NetCologne)

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