Künstliche Intelligenz ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern hat sich tief in den Alltag von Schülerinnen und Schülern, Lehrkräften und Eltern eingeschrieben. ChatGPT, Copilot, Gemini oder andere KI-gestützte Tools sind für viele junge Menschen bereits selbstverständliche Begleiter bei Hausaufgaben, Projekten und Prüfungsvorbereitungen. Für Schulen und Lehrkräfte ergibt sich daraus ein veränderter Bildungsauftrag, der nicht nur technisches Verständnis verlangt, sondern vor allem Kompetenzen im kritischen Umgang, in der ethischen Reflexion und in der Anpassung pädagogischer Ansätze fordert. Vier aktuelle Schwerpunkte sind dabei besonders bedeutsam: Datenschutz, der Umgang mit Bias und Halluzinationen, die notwendige Anpassung von Bewertungsmaßstäben sowie die Gefahr der sozialen Spaltung durch KI. Jeder dieser Aspekte ist mit großen Herausforderungen verbunden, die Schulen aber nicht scheuen dürfen, sondern mutig und kreativ annehmen sollten.

Der Datenschutz wird zur ersten großen Baustelle. Während es früher reichte, sensibel mit Notenlisten oder Klassenfotos umzugehen, steht man heute als Lehrkraft vor der Frage, welche Informationen man in Prompts oder Anfragen an KI-Systeme preisgibt. Wenn ich als Lehrerin eine individuelle Lernstandsanalyse formuliere und diese einem KI-Tool übergebe, um passende Aufgaben zu generieren, übermittle ich sensible Informationen über die Leistungsfähigkeit einzelner Schülerinnen und Schüler. Auch wenn Namen nicht genannt werden – oft sind Formulierungen wie „meine Schülerin in der 8. Klasse, die große Schwierigkeiten mit Bruchrechnen hat und familiäre Belastungen erfährt“ bereits datenschutzrechtlich heikel. Lehrkräfte müssen hier ein tiefes Bewusstsein entwickeln: Jede Anfrage an eine KI ist auch eine Datenübertragung an einen Server, oft im außereuropäischen Raum. Ähnliches gilt für die Schülerinnen und Schüler selbst. Sie nutzen Chatbots, um Referate vorbereiten zu lassen oder Aufgaben lösen zu lassen, geben dabei aber teilweise persönliche Informationen preis – sei es durch die Art der Fragestellung, durch freiwillige Zusatzinformationen oder durch die unreflektierte Nutzung von Plattformen. Schulen müssen dringend den Rahmen schaffen, um Datenschutz als Kompetenz zu vermitteln. Das kann konkret bedeuten, im Unterricht systematisch zu thematisieren, welche Daten bei welchen Tools gespeichert werden, was Anonymisierung bedeutet und wie man datensparsam formuliert. Projekte, in denen Schülerinnen und Schüler selbst Prompts entwickeln und anschließend gemeinsam auf Datenschutzprobleme hin analysieren, können hier sehr wertvoll sein.

Der zweite große Schwerpunkt ist die Kompetenz zur Bewertung der Ergebnisse, die eine KI liefert. Es wird künftig nicht ausreichen, sich über generierte Antworten zu freuen – vielmehr müssen Schülerinnen und Schüler (und auch Lehrkräfte!) lernen, diese kritisch zu hinterfragen. Bias, also Verzerrungen in den Trainingsdaten, führen oft dazu, dass KI-Modelle Stereotype reproduzieren oder bestimmte gesellschaftliche Gruppen benachteiligen. Besonders gefährlich sind Halluzinationen: Ergebnisse, die zwar plausibel klingen, aber faktisch falsch sind. In einer Welt, in der Chatbots selbstbewusst „Antworten“ liefern, die mitunter frei erfunden sind, wird die Kompetenz zur Quellenkritik essenziell. Schülerinnen und Schüler müssen trainieren, solche Halluzinationen zu erkennen. Das bedeutet, sie müssen lernen, sich nicht auf das elegant formulierte Ergebnis zu verlassen, sondern es mit anderen Quellen zu überprüfen. Konkrete Unterrichtsbeispiele können hier der Vergleich zwischen KI-generierten Antworten und Fachbüchern sein. Auch gemeinsames Arbeiten an „Fehler-Such-Aufgaben“ – die Lehrkraft lässt sich von der KI absichtlich falsche Antworten generieren und lässt die Klasse die Fehler identifizieren – kann ein spielerischer Ansatz sein. Lehrkräfte müssen sich dieser Aufgabe ebenfalls stellen: Wer KI im Unterricht einsetzen will, muss selbst wissen, wie man Bias und Halluzinationen erkennt und thematisiert.

Der dritte Schwerpunkt betrifft die Anpassung von Bewertungsmaßstäben. Traditionelle Formen wie die klassische schriftliche Hausarbeit stehen zunehmend in Frage. Wenn Schülerinnen und Schüler mühelos ganze Essays von einer KI schreiben lassen können, verliert die Hausarbeit als Leistungsnachweis an Wert. Die Konsequenz muss eine Veränderung der Prüfungsformate sein: Weg von reinen Wissensabfragen hin zu dialogischen Formaten, in denen das Verständnis und die eigenständige Auseinandersetzung im Mittelpunkt stehen. Denkbar sind mündliche Prüfungen, in denen Schülerinnen und Schüler nicht nur Antworten geben, sondern auch den Weg zur Antwort begründen müssen. Projektarbeiten, bei denen die Reflexion über den Arbeitsprozess dokumentiert und bewertet wird, gewinnen an Bedeutung. Ebenso kann das kollaborative Arbeiten in Gruppenprojekten stärker in den Fokus rücken, wobei die individuelle Leistung über Präsentationen oder Diskussionen nachvollziehbar wird. Ein besonders spannendes Beispiel ist die Einführung von sogenannten „Prompt-Abfragen“: Schülerinnen und Schüler müssen vor der Klasse oder in einem mündlichen Prüfungskontext erklären, welche Anfrage sie an eine KI gestellt haben, warum sie diese so formuliert haben, welche Ergebnisse sie erhielten und wie sie diese bewertet haben. Hier wird die Kompetenz der Meta-Reflexion und des kritischen Umgangs gefördert.

Die vierte große Herausforderung betrifft die soziale Kluft, die durch den Zugang zu und den Umgang mit Künstlicher Intelligenz entsteht. Während technikaffine Familien ihre Kinder früh an KI-gestützte Tools heranführen und gezielt deren Anwendung fördern, bleiben Kinder aus bildungsfernen Haushalten oft zurück. Die Gründe dafür sind vielfältig: mangelnde technische Ausstattung, fehlende Unterstützung durch das Elternhaus oder schlicht fehlendes Wissen über die Existenz und den Nutzen solcher Werkzeuge. Dies führt dazu, dass genau die Kinder, die am meisten von KI-gestützten Lernhilfen profitieren könnten, im digitalen Zeitalter weiter abgehängt werden. Schulen müssen hier dringend gegensteuern. Eine Möglichkeit ist, gezielte Schulungen und Workshops für sozial benachteiligte Schülerinnen und Schüler anzubieten, in denen sie lernen, KI-Tools sinnvoll einzusetzen. Auch die Bereitstellung von Schulhardware und der Aufbau eines schulischen KI-Labors, in dem Schülerinnen und Schüler mit entsprechender Unterstützung experimentieren können, sind denkbare Ansätze. Bildungsgerechtigkeit bedeutet heute nicht mehr nur Zugang zu klassischen Lernmaterialien, sondern auch den Zugang zu digitalen Kompetenzen, ohne die eine erfolgreiche Teilhabe an der Gesellschaft immer schwieriger wird.

Die vier großen Herausforderungen des Bildungsauftrags im Kontext von KI – Datenschutz, die Bewertung von Bias und Halluzinationen, die Anpassung von Bewertungsmaßstäben und die Vermeidung sozialer Spaltung – sind keine Bedrohung, sondern eine Einladung zur Erneuerung. Schulen, die sich diesen Themen stellen, werden zu Orten, an denen Zukunft gestaltet wird. Lehrkräfte, die sich weiterbilden und selbst die kritische Nutzung von KI-Tools erlernen, werden zu Vorbildern für ihre Schülerinnen und Schüler. Eltern, die ihre Kinder im reflektierten Umgang mit neuen Technologien unterstützen, werden zu wichtigen Partnern im Bildungsprozess. Und Schülerinnen und Schüler, die lernen, verantwortungsvoll, kritisch und kreativ mit Künstlicher Intelligenz umzugehen, werden in einer digitalisierten Gesellschaft nicht nur bestehen, sondern sie aktiv mitgestalten können.