Grundlagen
Entdecken Sie, wie Künstliche Intelligenz denkt, lernt und entscheidet. Tauchen Sie ein in die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz mit Blick auf die Schule von morgen.
Geschichte der KI
Die Geschichte von KI ist geprägt von grossen Hoffnungen, Rückschlägen und Durchbrüchen. Die Entwicklung verlief nie linear, sondern war stets abhängig von Budgets und gesellschaftlichen Erwartungen. Nach Jahrzehnten des Auf und Ab hat die KI heute jedoch eine Reife erreicht, die unseren Alltag in vielen Bereichen durchdringt (ZHAW Impact, 2023; inf-schule.de, o.J.).
Für die Zukunft stellt sich die Frage: Bleibt KI ein reines Werkzeug oder entsteht eine menschenähnliche «General AI»? Trotz aller Risiken und offenen Fragen steht fest, dass die Geschichte von KI gerade erst anfängt.
Vertiefung historische Zeitachse
1950er: Erste Visionen. Alan Turing formuliert die Frage: «Können Maschinen denken?» und schlägt den Turing-Test als Kriterium vor. Erste Programme wie «Logic Theorist» versuchen, mathematische Beweise zu führen.
1960er: Aufbruchstimmung. KI-Forscher*innen entwickeln frühe Sprachprogramme wie ELIZA. Optimistische Prognosen sagen voraus, Maschinen würden bald wie Menschen denken.
1970er: Erster KI-Winter. Die Erwartungen werden nicht erfüllt, Computer sind zu schwach, Daten fehlen. Forschungsgelder versiegen.
1980er: Expertensysteme. Regeln werden genutzt, um Fachwissen abzubilden, z. B. in der Medizin. Unternehmen investieren, aber die Systeme sind teuer und schwer zu pflegen.
1990er: Zweiter KI-Winter. Ernüchterung macht sich breit. Doch 1997 sorgt IBM Deep Blue für einen Paukenschlag, als er Schachweltmeister Garry Kasparow besiegt.
2000er: Machine Learning. Algorithmen lernen aus Daten, z. B. Handschriftenerkennung oder Spamfilter.
2010er: Deep Learning. Mit leistungsfähigeren Computern und riesigen Datenmengen entstehen neuronale Netze, die Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Sprachgenerierung revolutionieren.
2022: Mit der Veröffentlichung von ChatGPT wurde KI für viele Menschen erstmals direkt greifbar und startete ihren Einzug in unseren Alltag.
Ein Schachautomat (auch «der Schachtürke» genannt) war eine berühmte mechanische Illusion aus dem 18. Jahrhundert, die vorgab, ein selbstständig spielender Schachautomat zu sein. Er wurde 1769 vom österreichischen Erfinder Wolfgang von Kempelen gebaut und zeigte eine lebensgrosse Figur im türkischen Gewand, die hinter einem Schachbrett sass.
Der Apparat erweckte den Eindruck, eigenständig Schach zu spielen und besiegte viele berühmte Gegner, wie beispielsweise auch Napoleon Bonaparte und Benjamin Franklin. In Wahrheit war der Schachtürke jedoch kein echter Automat, sondern ein geschickter Schwindel. Im Inneren des Kastens verbarg sich ein menschlicher Schachspieler, der die Züge über ein ausgeklügeltes System von Hebeln und Zahnrädern steuerte.
Der Schachtürke gilt heute als frühes Symbol für Künstliche Intelligenz. Er zeigt, wie gross die Faszination für denkende Maschinen schon damals war, obwohl er lediglich ein Trick war (Geo, o.J; Borck, 2019).
Kann eine Maschine einen menschlichen Gesprächspartner simulieren?
Der Turing-Test, benannt nach dem Mathematiker Alan Turing, prüft, ob eine Maschine in einem Gespräch so überzeugend ist, dass man sie nicht mehr von einem Menschen unterscheiden kann.
Neue KI-Modelle wie GPT-4.5 täuschen heute selbst erfahrene Testpersonen. In aktuellen Studien wurde die Maschine häufiger für menschlich gehalten als echte Menschen (Jones & Bergen, 2025). Ein historischer Moment der zeigt, wie nah Künstliche Intelligenz an unsere Sprache, Emotionen und Denkweise heranrückt.
Doch eines bleibt klar: Menschlich klingen heisst noch nicht, menschlich denken.
Modelle für die Bildung
Bevor wir uns auf die spannende Reise in die Welt der Künstlichen Intelligenz begeben, werfen wir einen Blick auf zwei Modelle, die dabei helfen, KI im Unterricht bewusst und wirkungsvoll einzusetzen. Zunächst lernen Sie das Dagstuhl-Dreieck mit seinen drei Perspektiven kennen. Diese bilden zugleich die Struktur für den Aufbau dieser KI-Orientierung. Anschliessend werden die KI-Kompetenzmodelle für Lehrende und Lernende der UNESCO vorgestellt. Beide Modelle sind Wegweiser für die KI-Orientierung in Schule und Unterricht. Sie werden jeweils durch weiterführende Links zur Vertiefung ergänzt.
Dagstuhl-Dreieck
Das Dagstuhl-Dreieck beschreibt, wie Bildung in einer digitalen Welt gedacht und gestaltet werden kann. Das Modell dient Lehrpersonen und Lernenden als Orientierung, die Erscheinungsformen der Digitalisierung, umfassend im Unterricht zu betrachten und zu behandeln.
Das Modell fordert, dass alle Aspekte der Digitalisierung aus drei untrennbar verbundenen Perspektiven beleuchtet werden müssen: technische, anwendungsorientierte und gesellschaftlich-kulturelle Perspektive.
Das Dagstuhl-Dreieck zielt darauf ab, Lehrende und Lernende zu befähigen, digitale Technologien nicht nur zu nutzen, sondern zu verstehen und mitzugestalten. So werden sie zu kompetenten, verantwortungsvollen Akteuren in einer zunehmend digitalisierten Welt.
UNESCO KI-Kompetenzmodelle für Lehrende und Lernende
Die UNESCO hat 2024 zwei KI-Kompetenzmodelle entwickelt: eines für Lehrende und eines für Lernende. Beide Modelle sollen dazu befähigen, KI kritisch, verantwortungsvoll und personenzentriert zu nutzen und mitzugestalten. Die Modelle verbinden ethische Orientierung, technisches Verständnis und praktische Anwendung und betonen, dass KI-Kompetenz mehr ist als Technik. Sie umfasst Werte, Reflexion und die Fähigkeit, KI sinnvoll und gerecht in Lernprozesse einzubetten. Die Modelle schaffen einen Rahmen, der Bildungsbeteiligte dabei unterstützt, KI-Kompetenzen schrittweise aufzubauen und aktiv zu einer inklusiven, sicheren und zukunftsorientierten KI-Nutzung beizutragen.
Finden Sie mehr zu KI-Kompetenz unter Gesellschaft & Kultur.
Das KI-Kompetenzmodell für Lehrende dient als globaler Orientierungsrahmen für Aus- und Weiterbildung von Lehrkräften.
Da Lehrende die Schlüsselfiguren einer verantwortungsvollen KI-Zukunft darstellen, verfolgt das Modell das Ziel, diese darin zu unterstützen, Künstliche Intelligenz zu verstehen, kritisch zu bewerten und pädagogisch sinnvoll in ihrem Unterricht einzusetzen. Gleichzeitig sollen sie befähigt werden, Lernende im verantwortungsvollen, reflektierten und ethischen Umgang mit KI zu begleiten. Darüber hinaus möchte das Modell zum Wohle aller Beteiligten im Bildungsprozess dazu beitragen, dass Lehrende Lernumgebungen gestalten, in denen KI-Technologien personenzentriert, inklusiv und gerecht eingesetzt werden.
Das Modell für Lehrende umfasst fünf Kompetenzaspekte und drei Progressionsstufen.
Kompetenzaspekte
- Personenzentrierte Denkweise: die Rolle des Menschen, Bildungsbeteiligte der Institutionen und deren gesellschaftliche Wirkung
- Ethik der KI: Datenschutz, Fairness, Verantwortung, gesellschaftliche Auswirkungen
- Grundlagen und Anwendungen der KI: Verständnis von Daten, Algorithmen, Modellen und deren praktische Anwendung
- KI-Pädagogik: Integration von KI im Unterricht z. B. für Personalisierung, Evaluation und Lernanalytik
- KI für die berufliche Weiterentwicklung: Nutzung von KI zur Reflexion, Weiterbildung und kollegialen Kooperation
Progressionsstufen
- Erwerben: Lehrpersonen bauen grundlegendes Verständnis von KI auf, erkennen Chancen und Risiken, und lernen einfache KI-Tools sicher und bewusst einzusetzen.
- Vertiefen: Lehrpersonen integrieren KI gezielt in Schule und Unterricht, achten auf ethische und inklusive Nutzung und fördern kritisches Denken bei Lernenden.
- Gestalten: Lehrpersonen entwickeln eigene KI-basierte Lösungen oder didaktische Konzepte, beteiligen sich an Innovation und Schulentwicklung.
Das KI-Kompetenzmodell für Lernende dient als globaler Referenzrahmen für Lehrpläne und Unterrichtsstrategien im Bereich KI. Das Modell hat zum Ziel, Lernende dazu zu befähigen, Künstliche Intelligenz kritisch, ethisch und kreativ zu nutzen und aktiv mitzugestalten. Sie sollen lernen, menschzentrierte und nachhaltige KI-Systeme zu entwickeln und so zu verantwortungsvollen Bürger*innen im KI-Zeitalter heranzuwachsen. Dabei bedeutet KI-Kompetenz weit mehr als nur technisches Wissen: Sie verbindet Werte, Wissen und Fähigkeiten zu einem humanistischen, reflektierten und zukunftsorientierten Umgang mit KI.
Das Modell der Lernenden umfasst vier Kompetenzaspekte und drei Progressionsstufen.
Kompetenzaspekte
- Personenzentrierte Denkweise: der Mensch im Mittelpunkt, Verantwortung, gesellschaftliche Wirkung
- Ethik der KI: Werte, Datenschutz, Fairness, Nachhaltigkeit
- KI-Techniken und -Anwendungen: Verständnis von Daten, Algorithmen, Modellen, praktische Anwendung
- KI-Systemdesign: Problemlösung, Architektur, Training, Testing und Optimierung von KI-Systemen
Progressionsstufen
- Verstehen: Grundverständnis von KI und ethischen Fragen
- Anwenden: KI-Wissen und -Fähigkeiten praktisch anwenden
- Gestalten: eigene, verantwortungsvolle KI-Lösungen entwerfen
KI und der Lehrplan 21
KI prägt unseren Alltag und damit auch Schule und Unterricht. Der Lehrplan 21 bietet einen Rahmen, um KI sinnvoll und verantwortungsvoll einzusetzen. Er betont Kompetenzen wie kritisches Denken, Zusammenarbeit und den reflektierten Umgang mit digitalen Medien. Es geht um Fähigkeiten, die zentral sind, um KI zu verstehen, einzuordnen und sicher zu nutzen.
Im Modul Medien und Informatik sowie in den überfachlichen Kompetenzen sind bereits wichtige Grundlagen für den Umgang mit KI verankert:
Informationskompetenz, Verständnis von Daten und Modellen sowie die Reflexion gesellschaftlicher Auswirkungen.
KI macht diese Anforderungen noch bedeutsamer und erweitert zugleich die Möglichkeiten des Lernens, beispielsweise durch personalisierte Unterstützung oder kreative Werkzeuge. Damit diese Chancen genutzt werden können, braucht es eine bewusste pädagogische Einbettung, die die Kompetenzentwicklung der Lernenden in den Mittelpunkt stellt.
Die überfachlichen Kompetenzen des Lehrplans 21 bilden das Fundament dafür, dass Lernende in einer zunehmend digitalisierten und KI-geprägten Welt handlungsfähig bleiben. Sie umfassen personale, soziale und methodische Kompetenzen, die sich über alle drei Zyklen hinweg entwickeln und eng mit den Anforderungen verknüpft sind, die moderne Technologien, wie etwa KI, an Lernende stellen.
Im Bereich der personalen Kompetenzen lernen Kinder zunächst, ihre eigenen Gefühle und Stärken wahrzunehmen und Verantwortung für ihr Handeln zu übernehmen. Mit wachsendem Alter reflektieren sie ihr Lernen immer bewusster, setzen sich Ziele und beurteilen ihre eigenen Entscheidungen kritisch. Diese Fähigkeiten sind zentral, um KI-gestützte Rückmeldungen einordnen zu können, sich nicht unkritisch auf automatisierte Vorschläge zu verlassen und eine reflektierte Haltung gegenüber digitalen Systemen zu entwickeln.
Die sozialen Kompetenzen unterstützen Lernende darin, konstruktiv miteinander zu kommunizieren, Konflikte zu lösen und unterschiedliche Perspektiven einzunehmen. In einer Welt, in der Algorithmen Inhalte vorfiltern und digitale Kommunikation allgegenwärtig ist, hilft diese Kompetenzentwicklung, Dialogfähigkeit zu stärken, Manipulationen besser zu erkennen und verantwortungsvoll in digitalen Räumen zu agieren. Gleichzeitig bereitet sie darauf vor, KI als Kooperationswerkzeug zu nutzen, ohne die zwischenmenschliche Interaktion aus den Augen zu verlieren.
Die methodischen Kompetenzen umfassen grundlegende Fertigkeiten wie Informationen suchen, vergleichen, strukturieren und Probleme systematisch lösen. Mit jedem Zyklus wird der Umgang mit Informationen anspruchsvoller. Daten müssen beurteilt, Quellen kritisch geprüft und Lernstrategien bewusst eingesetzt werden. Diese Fähigkeiten sind zentral im Umgang mit KI-Systemen, die Informationen generieren oder bewerten. Lernende müssen verstehen, wie digitale Inhalte entstehen, welche Grenzen KI-Systeme haben und wie sie Fragestellungen so formulieren, dass Technologie sinnvoll unterstützt, ohne das eigene Denken zu ersetzen.
- Im Zyklus 1 entdecken Kinder die Welt und damit auch die digitale Welt. Sie lernen, Informationen wahrzunehmen, einfache Muster zu erkennen und erste Regeln zu verstehen. Genau diese Fähigkeiten sind auch wichtig für den Umgang mit Künstlicher Intelligenz.
- In den sprachlichen Fächern beginnen die Kinder damit, Geschichten zu verstehen und eigene Ideen auszudrücken. Dies schafft die Grundlage dafür, später auch KI-generierte Texte einordnen zu können.
- Mathematische Tätigkeiten wie Sortieren, Vergleichen und Musterfinden helfen, grundlegende Denkweisen zu entwickeln, die sich auch in KI-Systemen wiederfinden.
- Im Fachbereich Natur, Mensch, Gesellschaft sprechen Kinder erstmals darüber, wie digitale Geräte funktionieren und warum Regeln im Umgang damit wichtig sind. So entsteht ein Verständnis dafür, dass Technologien von Menschen gemacht sind und Grenzen haben.
- Der Bereich Medien und Informatik unterstützt diesen Aufbau, indem Kinder erleben, wie Befehle wirken und wie man Informationen auswählt.
- Gleichzeitig können kreative Tätigkeiten wie Gestalten oder Musik mit einfachen KI-Elementen angereichert werden, ohne den Fokus auf die eigene Ausdrucksfähigkeit zu verlieren.
- Insgesamt legt Zyklus 1 damit ein behutsames, aber wichtiges Fundament. Kinder sollen neugierig bleiben und staunen dürfen, aber auch früh lernen, digitale Werkzeuge bewusst und reflektiert zu nutzen.
Finden Sie praxisorientierte Ideen für Ihren Zyklus unter Anwendung.
- Im Zyklus 2 wird das Lernen systematischer, und damit wächst die Bedeutung eines bewussten Umgangs mit digitalen Technologien. Die Lernenden lernen zunehmend, Informationen zu suchen, zu beurteilen und miteinander zu vergleichen. Diese Kompetenzen sind zentral, um KI-Ergebnisse später kritisch zu hinterfragen.
- In den sprachlichen Fächern rückt die Auseinandersetzung mit Quellen und Medien stärker in den Vordergrund. KI-Tools können hier genutzt werden, um bspw. Textvorschläge zu prüfen oder alternative Formulierungen vorzuschlagen.
- Mathematik fördert das Verständnis von Daten, Tabellen und Wahrscheinlichkeiten. Dies stellt eine wichtige Grundlage dar, um zu begreifen, dass KI aus Daten lernt und aufgrund von Mustern Vorhersagen trifft.
- Auch im Fachbereich Natur, Mensch, Gesellschaft lassen sich Fragen zum digitalen Zusammenleben, zu Fairness oder Datenschutz aufgreifen. Damit entsteht ein Bewusstsein dafür, dass KI nicht neutral ist und gesellschaftliche Regeln braucht.
- Im Modul Medien und Informatik vertiefen die Lernenden ihr Verständnis von Algorithmen und Modellen und setzen erste digitale Werkzeuge produktiv ein.
- Kreative Fächer wie Gestalten oder Musik ermöglichen es, KI spielerisch auszuprobieren und als Inspirationsquelle zu nutzen.
- Der Zyklus 2 schafft dadurch eine wichtige Grundlage, um KI nicht nur zu verwenden, sondern auch zu verstehen und zu reflektieren.
Finden Sie praxisorientierte Ideen für Ihren Zyklus unter Anwendung.
- Im Zyklus 3 erweitern Jugendliche ihre Fähigkeit, komplexe Informationen zu analysieren, kritisch zu denken und verantwortungsvoll zu handeln. Genau hier entsteht der stärkste Bezug zu KI: Lernende sollen zunehmend verstehen, wie digitale Systeme funktionieren, welche Auswirkungen sie auf Entscheidungen haben und wie sie sicher und reflektiert eingesetzt werden.
- In Deutsch und den Fremdsprachen lernen sie, Medien zu analysieren, Argumente zu prüfen und KI-generierte Inhalte von menschlichen zu unterscheiden. Dabei wird die Fähigkeit zur Quellenkritik besonders wichtig.
- Die mathematischen und naturwissenschaftlichen Fächer bieten zentrale Anknüpfungspunkte, um Daten, Modelle und statistische Zusammenhänge zu verstehen. Diese stellen die Grundlagen, die erklären, wie KI zu ihren Ergebnissen kommt dar.
- Im Modul Medien und Informatik schliessen die Lernenden direkt an KI-Themen an: Datenverarbeitung, Algorithmen, Systeme, Sicherheit und Datenschutz. Sie lernen, digitale Werkzeuge gezielt einzusetzen, Ergebnisse zu prüfen und Risiken zu erkennen.
- Zudem bieten Fächer wie ERG Raum für ethische Fragestellungen: Welche Verantwortung haben wir im Umgang mit KI? Welche Rolle spielen Fairness, Diskriminierung oder Transparenz? Und wie verändert KI Berufswelten und gesellschaftliche Prozesse? Jugendliche bereiten sich hier darauf vor, KI aktiv, kritisch und kompetent in ihrem eigenen Alltag und in ihrer Zukunft zu nutzen.
- Damit schafft Zyklus 3 die Grundlage für mündiges Handeln in einer KI-geprägten Gesellschaft.
Finden Sie praxisorientierte Ideen für Ihren Zyklus unter Anwendung.
Rechtliche Aspekte beim KI-Einsatz in der Schule
Der Einsatz generativer KI in der Bildung berührt zentral Urheberrecht und Datenschutz.
Beim Nutzen generativer KI müssen Lehrpersonen und Lernende auf den Datenschutz achten. Personendaten und vertrauliche Informationen dürfen nicht in frei verfügbare KI-Tools eingegeben werden und müssen vorgängig anonymisiert werden. Gleichzeitig ist das Urheberrecht relevant, da KI-generierte Inhalte geschützte Werke Dritter enthalten können und weder KI noch Nutzer*innen Urheberrechte am entstandenen Ergebnis besitzen.
Finden Sie mehr Informationen zu diesem Thema unter Gesellschaft & Kultur.