KI-Kompetenzen für Lehrende und Lernende – Aus der Praxis für die Praxis – eine adaptierbare Basis
Kurzbeschreibung
Der Beitrag stellt ein von Lehrkräften entwickeltes KI-Kompetenzmodell vor. Dieses Modell soll der didaktischen und pädagogischen Planung und Begleitung des Lernens dienen. Es beschreibt Kompetenzen von Lehrenden und Lernenden. Im Zentrum stehen vier Kompetenzfelder: Verstehen, Anwenden, Reflektieren und Mitgestalten. Dabei werden drei Niveaustufen der Kompetenzentwicklung unterschieden. Die Autor*innen plädieren für die Stärkung von AI-Leadership der Lehrkräfte und Lernenden, also einen „werteorientierten und verantwortungsvollen Umgang mit Macht über KI, verbunden mit einer Gestaltungs- und Steuerungskompetenz auf kontinuierlich wachsendem Kompetenzniveau im Zeitalter von generativer KI“ (S. 6).
Annahmen über die Folgen der Digitalisierung
Der technologische Wandel und insbesondere die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz stellen das Bildungssystem vor große Herausforderungen. Deren Auswirkungen auf individuelles und schulisches Lernen (und Prüfen) machen es notwendig, sich aktiv mit diesen Herausforderungen auseinanderzusetzen, Lösungen zu entwickeln und den Aufbau von KI-Kompetenzen zu fokussieren.
Kompetenzanforderungen
Lehrkräfte müssen ihre Lehrkonzepte und Kompetenzen an den Medienwandel ständig anpassen, sie müssen aber auch den Medienwandel reflektieren und aktiv antizipieren.
Kompetenzbegriffe (nach dem Papier)
Unterdimensionen (nach dem Papier)
Verstehen,
Anwenden,
Reflektieren,
Mitgestalten
Kompetenzdimensionen (nach dem Rahmenkonzept von Digitales Deutschland)
Instrumentell-qualifikatorische Dimension: KI-Systeme bedienen, ausprobieren und damit experimentieren; mit KI-Tools kollaborieren; Befehle zur Steuerung von KI-Tools eingeben können.
Kognitive Dimension: Technische Grundlagen von Künstlicher Intelligenz verstehen, um diese in die eigenen Anwendungsbereiche integrieren zu können (beispielsweise KI-Technologien und deren Funktionsweisen benennen, beschreiben, erklären und vergleichen können); grundlegende Unterschiede zwischen Mensch und Künstlicher Intelligenz beschreiben können; Bedientechniken zur gezielten Beeinflussung von Outputs unterscheiden können; Wissen über Datenschutz, Datensicherheit und deren Umsetzung nachweisen und anwenden können.
Kreative Dimension: KI-Systeme im Berufsalltag verantwortungsvoll gestalten können; Bedienstrategien für den Umgang mit Problemstellungen im Kontext von Künstlicher Intelligenz entwickeln (beispielsweise effiziente KI-Workflows); KI-Tools für spezifische Aufgabenstellungen einsetzen, optimieren und erweitern; die eigene Nutzung an die Bewertung der Qualität und Verzerrungen von KI-Outputs anpassen können; Ideen über die Anwendung von Künstlicher Intelligenz im eigenen Umfeld generieren, vorstellen und mit anderen Teilen können; Verbesserungen von KI-Anwendungen vorschlagen, deren Änderungen anstoßen und bei diesen sich beteiligen; konkrete Anwendungsszenarien (auch KI-Innovationsprojekte) von Künstlicher Intelligenz entwickeln und implementieren können; KI-gestützte Szenarien und Lösungen für Probleme im Arbeits- und Lernumfeld entwickeln.
Soziale Dimension: Rechtliche Rahmenbedingungen, Datenschutzbestimmungen sowie ethische Leitlinien bei der Nutzung beachten können; sich am öffentlichen Diskurs zu Künstlicher Intelligenz beteiligen und diesen initiieren.
Kritisch-reflexive Dimension: Potenziale und Grenzen von Künstlicher Intelligenz kennen, die für die eigenen Anwendungsgebiete relevant sind; das eigene Lernen und die Bereiche der Gesellschaft, die durch KI-Innovationen betroffen sind, hinterfragen und reflektieren können; KI-Technologie für die eigene berufliche Tätigkeit anpassen und von anderen ggf. abgrenzen können; Architektur, Trainingsprozesse und Effizienz von KI-Modellen bewerten können; ethische Aspekte und Risiken von Künstlicher Intelligenz beobachten, interpretieren, hinterfragen und beurteilen können; KI-generierte Verzerrungen (wie beispielsweise Falschinformation) und Qualität erkennen, schildern, untersuchen und kritisch bewerten können; Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf die Gesellschaft und die Arbeitswelt erkennen, interpretieren und beurteilen können; die eigene Nutzung an die Bewertung der Qualität und Verzerrungen von KI-Outputs anpassen können.
Zentrale theoretische Annahmen über Kompetenz
Die Autor*innen streben in ihrem Modell konkrete und operationalisierbare Kompetenzen an. KI-Kompetenzen setzen sich aus vier Bereichen zusammen, nämlich dem Verstehen, dem Anwenden, dem Reflektieren und dem Mitgestalten. Diese vier Bereiche sind miteinander verknüpft und beeinflussen sich gegenseitig. Ein zentraler Bezugspunkt für alle Bereiche ist das Konzept „AI leadership“. Es umfasst einen werteorientierten und verantwortungsvollen Umgang mit Künstlicher Intelligenz, der mit einer Gestaltungs- und Steuerungskompetenz verbunden ist. Dieses würde Lehrkräften ermöglichen, mit technologischen Entwicklungen souverän umzugehen. Zudem unterscheidet das Kompetenzmodell in jedem Bereich drei Stufen von Kompetenz, nämlich ein Basis-Niveau, ein mittleres Niveau und ein Expert*innen-Niveau. Wichtig ist auch, dass sich Kompetenz stets weiterentwickelt. Das Modell lässt sich als Vorlage verstehen, die auf verschiedene Bereiche angewendet werden kann. Dabei geht es davon aus, dass grundsätzliche KI-Kompetenzen sowohl für Lernende als auch für Lehrende relevant sind.
Perspektive der Kompetenzträger*innen auf Kompetenz einbezogen?
keine Angabe
Lebenskontexte der Kompetenzträger*innen einbezogen?
Das Kompetenzmodell wurde in englische Sprache übersetzt, um es auch in Bildungssysteme außerhalb des deutschsprachigen Raums integrieren zu können.
Herausforderungen der Erfassung von Kompetenz
keine Angabe
Quellenangabe
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. https://doi.org/10.5281/zenodo.15047793
Sonstige Anmerkungen
Das entwickelte Kompetenzmodell soll für die Lehrkräfte von der Grundschule bis zur Hochschule passend und nützlich sein. Eine tabellarische Darstellung der Kompetenzniveaus ermöglicht es den Lehrkräften, ihre Kompetenzen selbst einzuordnen. Dabei können sie sich das Ziel setzen, schrittweise und unter Rückbezug auf das Kreismodell höhere Niveaustufen zu erreichen. Die Autor*innen bieten zudem ein CustomGPT an, das Lehrenden und Lernenden bei der individuellen Kompetenzeinstufung und Förderung helfen soll. Dieses KI-gestützte Tool ermöglicht es, KI-Kompetenzen einer Person gemäß dem vorgestellten KI-Kompetenzmodell einzuordnen. Es ist als Offene Bildungsressource (OER) zugänglich.