E-Book, Deutsch, 222 Seiten
Zimmermann KI im Bildungsalltag
1. Auflage 2025
ISBN: 978-3-8192-8699-5
Verlag: BoD - Books on Demand
Format: EPUB
Kopierschutz: 6 - ePub Watermark
Chancen und Möglichkeiten für Lehrer, Eltern und Schüler
E-Book, Deutsch, 222 Seiten
ISBN: 978-3-8192-8699-5
Verlag: BoD - Books on Demand
Format: EPUB
Kopierschutz: 6 - ePub Watermark
Mark Zimmermann leitet hauptberuflich das Kompetenzzentrum für die Entwicklung mobiler Lösungen eines Energieversorgers. Sein Bereich spielt eine zentrale Rolle bei der Entwicklung mobiler Lösungen sowohl für die Mitarbeiter als auch für die Kunden des Konzerns. Dies bringt ihn ständig in Kontakt mit neuen Technologien, über die er gerne in Vorträgen, Podcasts, Artikeln und Fachbüchern berichtet.
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3. Grundlagen: KI im Bildungskontext verstehen
In diesem Kapitel möchte ich die grundlegenden Konzepte der künstlichen Intelligenz im Bildungskontext vorstellen. Ich erkläre, was KI ist, wie sie funktioniert und welche verschiedenen Arten von KI-Systemen im Bildungsbereich eingesetzt werden. Außerdem gehe ich auf die Chancen und Herausforderungen ein, die diese Technologie für Lehrer, Eltern und Schüler mit sich bringt.
3.1 Was ist künstliche Intelligenz und wie funktioniert sie?
Künstliche Intelligenz klingt für viele zunächst nach Science Fiction - nach sprechenden Robotern und selbstfahrenden Autos. Doch im Kern geht es um etwas viel Grundlegenderes: Es geht um Computersysteme, die Aufgaben übernehmen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich wäre. Diese Systeme können lernen, Probleme lösen, Sprache verstehen, Muster erkennen und in einigen Fällen sogar kreativ sein.
Wenn ich von KI im Bildungsbereich spreche, meine ich nicht humanoide Roboter, die vor der Klasse stehen und unterrichten. Vielmehr geht es um digitale Werkzeuge, die Lernprozesse unterstützen, personalisieren und effizienter gestalten können. Diese Werkzeuge basieren auf verschiedenen KI-Technologien, von denen das maschinelle Lernen die wichtigste ist.
Beim maschinellen Lernen werden Computerprogramme nicht mehr mit starren Regeln programmiert, sondern mit Daten trainiert. Stell dir vor, du möchtest einem Computer beibringen, Bilder von Katzen zu erkennen. Statt ihm genaue Regeln vorzugeben, was eine Katze ausmacht (vier Beine, Fell, spitze Ohren), zeigst du ihm Tausende von Katzenbildern und sagst: "Das sind Katzen". Gleichzeitig zeigt man ihm Bilder von Hunden, Pferden und anderen Tieren und sagt: "Das sind keine Katzen". Nach diesem Training kann das System Muster erkennen und selbstständig entscheiden, ob auf einem neuen Bild eine Katze zu sehen ist oder nicht.
Die neuesten und leistungsfähigsten KI-Systeme im Bildungsbereich basieren auf so genannten Large Language Models (LLMs). Diese wurden mit riesigen Textmengen trainiert - praktisch mit einem Großteil des Internets, mit Büchern, Artikeln und anderen Texten. Dadurch haben sie gelernt, Sprache zu verstehen und zu produzieren. Sie können Fragen beantworten, Texte zusammenfassen, Inhalte erklären und sogar kreative Aufgaben wie das Schreiben von Geschichten oder Gedichten übernehmen.
Was diese Systeme besonders macht: Sie können Zusammenhänge herstellen und Wissen aus verschiedenen Bereichen miteinander verknüpfen. Wenn ich ChatGPT bitte, mir den Klimawandel so zu erklären, dass ein Grundschulkind ihn versteht, kann es das. Wenn ich es dann bitte, dasselbe Thema einem Physikstudenten zu erklären, passt es seine Antwort entsprechend an. Diese Flexibilität macht KI zu einem wertvollen Werkzeug im Bildungsbereich, wo es darum geht, Wissen auf verschiedenen Ebenen zu vermitteln.
Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass KI nicht wie ein Mensch "denkt". Sie hat kein Bewusstsein, keine Gefühle, kein echtes Verstehen. Was wie Intelligenz aussieht, ist letztlich ein statistisches Modell, das Wahrscheinlichkeiten berechnet - welches Wort folgt am wahrscheinlichsten auf die vorhergehenden Wörter? Diese Einschränkung erklärt auch, warum KI manchmal "halluziniert", also falsche Informationen liefert, die überzeugend klingen, aber nicht der Wahrheit entsprechen.
3.2 Arten von KI-Systemen im Bildungsbereich
Im Bildungskontext begegnen wir verschiedenen Arten von KI-Systemen, die unterschiedliche Aufgaben übernehmen können. Die wichtigsten möchte ich hier vorstellen:
Sprachbasierte KI-Systeme wie ChatGPT, Claude oder Bard können Fragen beantworten, Texte erstellen, Inhalte erklären und als Dialogpartner dienen. Sie eignen sich hervorragend zur Unterrichtsvorbereitung, zum Brainstorming, zur Recherche oder als Lernbegleiter. Wenn Lehrkräfte schnell Ideen für eine Unterrichtseinheit zum Thema Photosynthese benötigen, können sie ein entsprechendes System um Vorschläge bitten. Schülerinnen und Schüler können das System nutzen, um Erklärungen zu erhalten, wenn sie bestimmte Inhalte nicht verstanden haben.
Bildgenerierende KI-Systeme wie DALL-E, Midjourney oder Stable Diffusion erzeugen auf Basis von Textbeschreibungen Bilder. Im Bildungskontext können sie zur Illustration von Unterrichtsmaterialien, zur Visualisierung abstrakter Konzepte oder zur Unterstützung kreativer Projekte eingesetzt werden. Wenn ich als Lehrkraft eine Präsentation über das alte Rom erstelle, kann ich passende Illustrationen generieren lassen, anstatt lange nach geeigneten Bildern zu suchen.
Adaptive Lernsysteme passen sich an das individuelle Lerntempo und die Bedürfnisse der Lernenden an. Sie analysieren die Leistungen und das Verhalten der Schüler und passen die Lerninhalte, den Schwierigkeitsgrad und die Lernwege entsprechend an. Wenn ein Schüler bestimmte Mathematikaufgaben besonders gut löst, schlägt das System schwierigere Aufgaben vor. Bei Schwierigkeiten mit anderen Aufgabentypen bietet das System zusätzliche Übungen und Erklärungen an.
Automatisierte Bewertungssysteme können Aufgaben und Tests auswerten, Feedback geben und Lernfortschritte verfolgen. Sie reichen von einfachen Multiple-Choice-Tests bis hin zu komplexen Systemen, die Aufsätze analysieren und inhaltliches Feedback geben können. Lehrkräfte können mithilfe des Systems Zeit sparen und den Schülerinnen und Schülern schneller Feedback geben.
Intelligente Tutorsysteme gehen noch einen Schritt weiter als adaptive Lernsysteme. Sie simulieren einen menschlichen Tutor, indem sie nicht nur Inhalte anpassen, sondern auch Erklärungen geben, Fragen beantworten und den Lernprozess aktiv begleiten. Sie können erkennen, wo ein Lernender Schwierigkeiten hat und ihn gezielt unterstützen.
Datenanalyse-Systeme helfen Lehrkräften und Bildungseinrichtungen, Lernprozesse besser zu verstehen und zu optimieren. Sie analysieren große Datenmengen, um Muster zu erkennen, Prognosen zu erstellen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Als Schulleiter könnte ich so zum Beispiel erkennen, in welchen Fächern oder Klassenstufen besonderer Förderbedarf besteht.
Spezifische Fach-KIs sind auf bestimmte Fachgebiete spezialisiert. In der Mathematik gibt es unter anderem Systeme, die nicht nur Ergebnisse liefern, sondern auch Lösungswege erklären können. In den Sprachen gibt es KIs, die Grammatik und Stil analysieren und Verbesserungsvorschläge machen. In den Naturwissenschaften können KI-Systeme komplexe Simulationen durchführen und visualisieren.
Was all diese Systeme gemeinsam haben: Sie sind Werkzeuge, die den Menschen – sei es Lehrkraft, Elternteil oder Schüler – unterstützen sollen, nicht ersetzen. Die besten Ergebnisse werden erzielt, wenn menschliche und künstliche Intelligenz zusammenarbeiten, wobei jede ihre spezifischen Stärken einbringt.
3.3 Chancen und Herausforderungen für den Bildungssektor
Die Integration von KI in die Bildung bietet sowohl spannende Möglichkeiten als auch große Herausforderungen. Ich möchte beide Seiten beleuchten, um ein ausgewogenes Bild zu vermitteln.
Chancen der KI im Bildungsbereich
Mich überzeugt besonders die Möglichkeit, Lerninhalte an einzelne Schüler anzupassen – etwa bei der Wiederholung schwieriger Stoffe. Lehrkräfte stehen häufig vor der Herausforderung, 25 oder mehr Lernende mit unterschiedlichen Voraussetzungen gleichzeitig zu unterrichten. KI-Systeme können hier unterstützen, indem sie individualisierte Lernwege, Übungen und Erklärungen anbieten. Ein Schüler, der Schwierigkeiten mit der Bruchrechnung hat, bekommt zusätzliche Übungen und alternative Erklärungsansätze, während ein anderer, der das Thema bereits beherrscht, weiterführende Aufgaben erhält.
KI kann zeitaufwändige Routineaufgaben wie das Erstellen von Übungsmaterial, das Korrigieren von Tests oder das Beantworten häufig gestellter Fragen übernehmen. Lehrkräfte gewinnen dadurch Zeit, die sie für die direkte Interaktion mit den Schülerinnen und Schülern, für die individuelle Förderung oder für die kreative Gestaltung des Unterrichts nutzen können. Mussten früher stundenlang Multiple-Choice-Tests korrigiert werden, kann diese Aufgabe nun an ein KI-System delegiert werden, wodurch der Fokus auf die inhaltliche Analyse der Ergebnisse gelegt werden kann.
KI kann dazu beitragen, Bildungsbarrieren abzubauen und hochwertige Bildungsinhalte mehr Menschen zugänglich zu machen. Intelligente Tutorsysteme können als persönliche Lernbegleiter dienen, auch wenn kein menschlicher Tutor verfügbar ist. Übersetzungsfunktionen können sprachliche Barrieren überwinden. Für Lernende mit besonderen Bedürfnissen können KI-Systeme Inhalte in geeigneten Formaten bereitstellen, z. B. durch Umwandlung von Text in Sprache für sehbehinderte Lernende.
Entgegen der Befürchtung, dass KI kreatives Denken ersetzen könnte, kann sie es sogar fördern. Wenn ich als Lehrender...




