KI im Unterricht praktisch angewandt – diese Tools helfen schon heute

Die Welle der Künstlichen Intelligenz hat das Klassenzimmer erreicht, doch viele Lehrkräfte fühlen sich bei der Navigation und im Umgang mit den neuen Werkzeugen allein gelassen. Eine aktuelle Umfrage des Deutschen Schulbarometers bestätigt diesen Eindruck: 62 Prozent der Lehrkräfte in Deutschland sind unsicher im Einsatz von KI-Tools wie ChatGPT. Während die Technologie für Unterrichtsplanung und Aufgabenerstellung bereits genutzt wird, bleibt die Frage offen, wie sie pädagogisch sinnvoll in den Lernprozess integriert werden kann. Ein praxisnaher Werkzeugkasten, der auf der neuen Handreichung "Künstliche Intelligenz in der Schule" des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) basiert, soll hier Orientierung geben.

Eine der größten Hürden im Lehrberuf ist der immense Zeitaufwand für die Unterrichtsvorbereitung. Die Handreichung des BMBF illustriert, wie generative KI hier als zeitsparender und kreativer Assistent dienen kann. Lehrkräfte müssen nicht bei null anfangen, sondern können KI nutzen, um schnell und effizient professionelle Materialien zu erstellen, die dann pädagogisch verfeinert werden. Entscheidend ist hierbei, dass die Lehrkraft die finale Kontrollinstanz bleibt. Wie die Handreichung betont, können alle KI-Systeme Fehler machen, Fakten „halluzinieren“ oder verzerrte Informationen aus ihren Trainingsdaten wiedergeben. Eine sorgfältige inhaltliche und pädagogische Überprüfung durch die Lehrkraft ist daher unerlässlich, um die Qualität der Materialien sicherzustellen (Scheiter et al. 2025).

Konkrete Anwendungsbeispiele:

Materialerstellung und Differenzierung: KI kann in Sekundenschnelle fiktive Dialoge, Zusammenfassungen oder Skripte für Erklärvideos erstellen. Ein zentraler Anwendungsfall ist die Binnendifferenzierung: Tools wie Diffit for Teachers oder die "Magic Write"-Funktion in Canva können einen Ausgangstext mit wenigen Klicks in verschiedene Niveaustufen (zum Beispiel in einfache Sprache) umschreiben.

Visualisierung und Interaktivität: Bildgenerierende KI-Anwendungen wie DALL-E 3 (integriert in ChatGPT Plus) oder der Canva AI Image Generator können passendes Bildmaterial für Arbeitsblätter oder Präsentationen erstellen. Ebenso kann KI bei der schnellen Erstellung von interaktiven Formaten unterstützen: Die Kahoot! AI Tools beispielsweise generieren aus einem PDF oder einem Thema ein spielerisches Quiz für die ganze Klasse.

Organisation und Kommunikation: Die Handreichung nennt auch administrative Entlastungen. Professionelle Übersetzungsdienste wie DeepL können Elternbriefe schnell und qualitativ hochwertig in verschiedene Sprachen übersetzen. Tools wie Otter.ai ermöglichen die automatische Transkription von Konferenzen oder Elterngesprächen, was die Protokollierung erheblich vereinfacht.

Über die reine Vorbereitung hinaus zeigt die Handreichung des Bundesministeriums für Bildung und Forschung, wie KI selbst zum Lerngegenstand und -werkzeug im Klassenzimmer werden kann. Der Fokus verschiebt sich hier vom reinen Konsumieren hin zum aktiven und kritisch-reflektierten Umgang mit der Technologie.

Konkrete Anwendungsbeispiele:

Prompting als Kompetenz schulen: Ein zentrales Lernziel ist die Fähigkeit, effektive Anweisungen ("Prompts") zu formulieren. Die Handreichung schlägt hierfür ein praxisnahes Beispiel aus dem Kunstunterricht vor: Schüler:innen beschreiben ein Gemälde möglichst präzise. Anschließend wird diese Beschreibung als Prompt in bildgenerierende KI-Tools wie DALL-E 3, Midjourney oder das DSGVO-konforme schulKI eingegeben. Der Vergleich zwischen Original und KI-Bild macht unmittelbar sichtbar, wie präzise Sprache das Ergebnis steuert.

Funktionsweise von KI verstehen: Um ein grundlegendes Verständnis für neuronale Netze zu schaffen, wird der Einsatz von spielerischen Tools wie Googles "Quick, Draw!" empfohlen. Hier können Schüler:innen live erleben und diskutieren, wie eine KI Muster erkennt – und wo ihre Grenzen liegen.

KI-gestützte Diagnostik und Förderung: Spezialisierte Anwendungen können Lehrkräfte bei der Diagnose und Förderung unterstützen. Als konkrete Beispiele werden adaptive Lernplattformen wie "Meister Cody" für Rechnen, Lesen und Rechtschreiben sowie das groß angelegte Projekt "AIS – Adaptives Intelligentes System” genannt, das von den 16 Bundesländern entwickelt wird und zeitnah eingeführt werden soll. Weitere etablierte Plattformen sind Simpleclub mit KI-gestütztem Tutor oder internationale Lösungen wie Evolution für personalisierte Lernpfade. 
 

Qualitativ hochwertiges Feedback ist einer der stärksten Hebel für den Lernerfolg, aber im Schulalltag oftmals sehr zeitaufwendig. Hier kann KI ihr Potential entfalten und eine wichtige Lücke schließen.

Konkrete Anwendungsbeispiele:

Automatisierte Rückmeldungen zum Schreibprozess: Die Handreichung verweist auf spezialisierte Werkzeuge wie den Schreibassistenten FelloFish. Solche Systeme können den Schülerinnen und Schülern während des Schreibens unmittelbares, kriterienbasiertes Feedback zu Aspekten wie Rechtschreibung, Grammatik, Stil und Struktur geben. Dies entlastet die Lehrkraft und ermöglicht den Lernenden, ihr Schreiben schrittweise zu verbessern.

Unterstützung bei der Bewertung: KI kann genutzt werden, um auf Basis von Bewertungsrastern erste Entwürfe für verbale Beurteilungen oder Gutachten zu Schülerarbeiten zu erstellen. Tools wie die fobizz-KI-Korrekturhilfe oder das international etablierte Gradescope erstellen strukturierte Bewertungsvorschläge mit differenziertem Feedback nach vordefinierten Kriterien. Diese Entwürfe werden von der Lehrkraft anschließend final überarbeitet und pädagogisch validiert, was den reinen Formulierungsaufwand erheblich reduzieren kann.

Die Handreichung des BMBF macht deutlich: KI ist ein vielseitiges und leistungsstarkes Werkzeug, das, wenn es didaktisch sinnvoll und reflektiert eingesetzt wird, erhebliche Potenziale birgt und schon heute viele hilfreiche konkrete Anwendungsoptionen bietet. Die Rolle der Lehrkraft wandelt sich dabei von der reinen Wissensvermittlung hin zu einer Art Dirigent eines technologiegestützten Lernorchesters. Indem Routineaufgaben an die KI delegiert werden, entstehen wertvolle Freiräume für das, was unersetzlich bleibt: die persönliche Beziehungsarbeit und die individuelle pädagogische Begleitung der Schülerinnen und Schüler.