3. KI-Kompetenzmodell für Lehrkräfte
Das DUAL.AI.TEACHer-Kompetenzrahmenwerk ist das Ergebnis einer Querschnittsanalyse von DigCompEdu, AI Pioneers und dem UNESCO-KI-Rahmenwerk für Lehrkräfte. Anstatt neue Strukturen von Grund auf zu entwickeln, wurden bestehende Rahmenwerke ausgewählt, die bereits komplementäre Dimensionen der professionellen Kompetenzen von Lehrkräften im Zeitalter der KI adressieren.
- Das UNESCO-KI-Kompetenzrahmenwerk für Lehrkräfte definiert die grundlegenden Prinzipien, Werte, Kenntnisse und kritischen Fähigkeiten, die Lehrkräfte entwickeln sollten, um die Rolle von KI in der Bildung zu verstehen und sie auf ethische, wirksame, sichere und verantwortungsvolle Weise zur Verbesserung von Lehren und Lernen einzusetzen.
- DigCompEdu bietet eine klare pädagogische Struktur für die professionellen Tätigkeiten von Lehrkräften und ist hilfreich, um KI-bezogene Kompetenzen mit der alltäglichen Unterrichtspraxis zu verbinden.
- AI Pioneers erweitert DigCompEdu um KI-spezifische Kompetenzen und ist dadurch wertvoll, um digital-pädagogische Kompetenz mit konkreten KI-bezogenen Unterrichtspraktiken zu verbinden.
- UDL & EntreComp lieferten ergänzende Perspektiven, die die inklusive, lernendenzentrierte Dimension stärken und zu den Aspekten Kreativität & Innovation beitragen.
- 3.1 Dimensionen
- 3.2 Das DUAL.AI.TEACHer-Kompetenzmodell
- 3.3 Progressionsstufen und Operatoren
- 3.4 DUAL.AI.TEACHer-Lernziele
3.1 Dimensionen
Das DUAL.AI.TEACHer Framework ist als umfassende zweidimensionale Matrix aufgebaut, die insgesamt 18 Kernkompetenzen beschreibt, von denen jede aus der Schnittmenge der beiden Hauptdimensionen entsteht, entlang derer das Framework strukturiert ist. Die horizontale Dimension definiert die zentralen Bereiche, die Lehr- und Lernpraktiken kennzeichnen, und bildet damit die pädagogische Dimension des Frameworks ab. Die vertikale Dimension bildet die wesentlichen Aspekte von KI ab und spiegelt die technologischen und ethischen Facetten wider, die mit ihrer Integration in Bildungskontexte verbunden sind.
Diese Struktur ermöglicht es dem Framework, pädagogische Kompetenzen systematisch mit KI-bezogenem Wissen und KI-bezogenen Fähigkeiten zu verknüpfen, sodass jede identifizierte Kompetenz sowohl ein Bildungsziel als auch eine bestimmte Dimension des KI-Verständnisses oder der KI-Anwendung widerspiegelt.
DUAL.AI.TEACHer horizontale Dimension
Die horizontale Dimension des Frameworks ist dem DigCompEdu-Framework entnommen, das die zentralen Bereiche identifiziert, die Lehr- und Lernpraktiken in digitalen Umgebungen kennzeichnen. Diese Bereiche umfassen die grundlegenden pädagogischen Tätigkeiten von Lehrkräften – vom beruflichen Engagement und der Verwaltung digitaler Ressourcen über die Gestaltung und Durchführung von Lernerfahrungen und die Umsetzung von Bewertungsstrategien bis hin zur Förderung der aktiven Beteiligung und der digitalen Kompetenzen der Lernenden.
Unter Berücksichtigung des AI Pioneers Framework übernimmt das DUAL.AI.TEACHer Framework diese Dimension, um KI-bezogene Kompetenzen in den breiteren pädagogischen Praktiken zu verankern, die bereits als wesentlich für wirksamen Unterricht anerkannt sind, und sie mit diesen Praktiken in Einklang zu bringen. Die horizontale Dimension gliedert sich in folgende sechs Felder:
-
Berufliches Engagement: Dieses Feld befasst sich mit der Nutzung KI-gestützter Ressourcen für berufliche Interaktionen wie Kommunikation, Zusammenarbeit und Weiterentwicklung im Umgang mit verschiedenen Akteurinnen und Akteuren im institutionellen Kontext.
-
Digitale Ressourcen: Dieses Feld befasst sich mit der verantwortungsvollen Auswahl, Erstellung, Anpassung, Nutzung, Bewertung und dem Teilen KI-gestützter Ressourcen für das Lernen.
-
Lehren & Lernen: Dieses Feld befasst sich mit der möglichen Integration und der anschließenden Steuerung KI-gestützter Ressourcen in Lehr- und Lernprozessen.
-
Bewertung: Dieser Bereich befasst sich mit der möglichen Integration KI-gestützter Ressourcen in schulische Bewertungsprozesse.
-
Lernende stärken: Dieser Bereich befasst sich mit der Nutzung KI-gestützter Ressourcen zur Unterstützung und Stärkung lernendenzentrierter Lehr- und Lernstrategien.
-
Förderung der (KI-)Digitalkompetenz der Lernenden: Dieser Bereich befasst sich mit den pädagogischen Kompetenzen, die erforderlich sind, um Lernende bei der Entwicklung ihrer eigenen KI-Digitalkompetenz zu unterstützen und anzuleiten.
DUAL.AI.TEACHer vertikale Dimension
Die vertikale Dimension des Frameworks ist dem UNESCO AI Competency Framework for Teachers entnommen, das ursprünglich fünf zentrale Aspekte der KI-Kompetenz identifiziert, die für die Unterrichtspraxis relevant sind: eine menschzentrierte Grundhaltung, Ethik der KI, KI-Grundlagen und -Anwendungen, KI-Pädagogik und KI für die berufliche Weiterentwicklung.
Für die Zwecke des DUAL.AI.TEACHer Framework wurden diese fünf Aspekte auf drei reduziert. Zwei der ursprünglichen Bereiche, nämlich KI-Pädagogik und KI für die berufliche Weiterentwicklung, wurden entfernt, da die horizontale Dimension diese Felder – wenn auch in leicht abgewandelter Form – bereits enthielt. Zudem erzeugte die Schnittmenge zwischen vertikaler und horizontaler Dimension redundante Kompetenzen. Daher wurde entschieden, diese aus der vertikalen Achse auszuschließen, um Überschneidungen zu vermeiden und die konzeptionelle Konsistenz der gesamten Matrix zu gewährleisten.
Die vertikale Dimension gliedert sich in folgende drei Aspekte:
-
Menschzentrierte Grundhaltung: Dieser Aspekt bezeichnet die Werte und Haltungen, die Lehrkräfte im Umgang mit der Interaktion zwischen Mensch und KI berücksichtigen müssen, um die Bedürfnisse, das Urteilsvermögen und das Wohlergehen von Menschen in den Vordergrund zu stellen.
-
Ethik der KI: Dieser Aspekt umreißt die grundlegenden ethischen Prinzipien, Vorschriften, institutionellen Richtlinien und praktischen Leitlinien, die den Einsatz von KI regeln und die Lehrkräfte verstehen, im täglichen Unterricht anwenden und an spezifische Bedürfnisse und Bildungskontexte anpassen helfen müssen.
-
KI-Grundlagen und -Anwendungen: Dieser Aspekt definiert das konzeptionelle Wissen und die übertragbaren Fähigkeiten, die Lehrkräfte benötigen, um zu verstehen, wie KI funktioniert, und um Lernumgebungen auszuwählen, anzuwenden und kreativ so anzupassen, dass sie wirksam durch KI-gestützte Lehr- und Lernpraktiken unterstützt werden.
Von den drei beibehaltenen Aspekten gelten zwei als übergreifende Aspekte von KI (Menschzentrierte Grundhaltung & Ethik der KI), da sie sich nicht auf einen bestimmten Fachbereich beziehen, sondern übergreifende Dimensionen darstellen, die das gesamte Spektrum der Lehrpraxis, der Werte und des beruflichen Verhaltens im Zusammenhang mit KI beeinflussen und durchdringen. Der dritte Aspekt (KI-Grundlagen und -Anwendungen) gilt als inhaltsspezifischer Aspekt von KI, da er das konzeptionelle Wissen und die spezifischen technischen Fähigkeiten betrifft, die Lehrkräfte erwerben müssen, um KI-Werkzeuge in ihrer Unterrichtspraxis zu verstehen, auszuwählen und anzuwenden.
3.2 Das DUAL.AI.TEACHer-Kompetenzmodell
Die Schnittmenge der horizontalen und vertikalen Dimensionen der Matrix ergibt eine Reihe von achtzehn Kompetenzen, von denen jede einen konkreten Schnittpunkt zwischen einem pädagogischen Bereich und einem Aspekt von KI darstellt. Diese Kompetenzen definieren, was Lehrkräfte wissen, verstehen und können müssen, um KI wirksam und verantwortungsvoll in ihre Unterrichtspraxis zu integrieren, indem sie pädagogische Kompetenzen mit den Werten, dem ethischen Bewusstsein und dem technischen Wissen verbinden, die eine KI-gestützte Bildungsumgebung erfordert.
|
DUAL.AI |
Berufliches Engagement |
Digitale Ressourcen |
Lehren & Lernen |
Bewertung |
Lernende stärken |
Förderung der (KI-)Digitalkompetenz der Lernenden |
|
Menschzentrierte Grundhaltung |
Lehrkräfte können bei der Nutzung von KI in beruflicher Kommunikation, Vernetzung sowie institutioneller und beruflicher Weiterentwicklung eine menschzentrierte Perspektive bewahren |
Lehrkräfte können menschliche Aufsicht und die Selbstbestimmung der Lernenden bei KI-gestützten Prozessen zur Auswahl, Erstellung und Bewertung digitaler Ressourcen sicherstellen. |
Lehrkräfte können die Selbstbestimmung der Lernenden, menschliche Beziehungen und das Urteilsvermögen der Lehrkraft in den Mittelpunkt KI-gestützten Lehrens und Lernens stellen. |
Lehrkräfte können menschliche Rechenschaftspflicht und Fairness in KI-unterstützten Bewertungsprozessen sicherstellen |
Lehrkräfte können KI nutzen, um unterschiedlichen Lernbedürfnissen und -stilen gerecht zu werden, wobei die Würde des Menschen, Chancengleichheit und das Recht auf Bildung im Zentrum jeder inklusiven Praxis stehen |
Lehrkräfte können menschzentrierte Haltungen gegenüber KI vorleben und fördern, als Teil der reflektierten Entwicklung der digitalen (KI-)Kompetenz der Schülerinnen und Schüler |
|
Ethik der KI |
Lehrkräfte können ethische Prinzipien und ein Bewusstsein für rechtliche Vorgaben auf ihre eigene KI-Nutzung in der beruflichen Praxis und in institutionellen Kontexten anwenden |
Lehrkräfte können ethische Risiken in KI-generierten oder KI-gestützten Lernressourcen erkennen und mindern. |
Lehrkräfte können ethische Erwägungen in Entscheidungen darüber einbeziehen, ob und wie KI für Unterrichtsstrategien und Lernaktivitäten eingesetzt wird |
Lehrkräfte können sicherstellen, dass KI-unterstützte Bewertungspraktiken den Standards von Fairness, Transparenz und Rechtskonformität entsprechen, sodass sie Feedback reflektieren und ihre Bewertungspraxis verbessern können |
Lehrkräfte können die ethischen Dimensionen der KI-Personalisierung berücksichtigen, einschließlich der Risiken von Ungleichheit, Datenmissbrauch und Ausgrenzung |
Lehrkräfte können Schülerinnen und Schüler zu einem verantwortungsvollen, kritischen und ethisch reflektierten Umgang mit KI-Technologien anleiten |
|
KI-Grundlagen und -Anwendungen |
Lehrkräfte können grundlegendes KI-Wissen nutzen, um berufliche Entscheidungen zu treffen, sich kritisch mit KI-Werkzeugen auseinanderzusetzen und KI-bezogenes berufliches Lernen in institutionellen Kontexten zu leiten |
Lehrkräfte können KI-Werkzeuge auf Grundlage eines technischen Verständnisses von KI-Systemen kritisch auswählen und nutzen, um digitale Bildungsressourcen zu erstellen, anzupassen und zu verbessern |
Lehrkräfte können ihr Verständnis der Funktionsweise von KI-Systemen nutzen, um fundierte, kritische Entscheidungen über die Integration von KI in Lehren und Lernen zu treffen und dabei ihre eigene Unterrichtspraxis und ihre didaktischen Ansätze zu verbessern |
Lehrkräfte können KI-Wissen nutzen, um wirksame und gerechte KI-gestützte Bewertungspraktiken zu gestalten, umzusetzen und zu evaluieren und ihre Bewertungspraxis systematisch zu verbessern |
Lehrkräfte können auf Grundlage eines fundierten Verständnisses ihrer Funktionsweise pädagogische Strategien und KI-Werkzeuge auswählen, die Personalisierung und Inklusion unterstützen |
Lehrkräfte können das Verständnis der Schülerinnen und Schüler für KI-Technologien und deren gesellschaftliche Auswirkungen im Rahmen der Entwicklung ihrer KI-Kompetenz fördern |
3.3 Progressionsstufen und Operatoren
Kompetenzentwicklung nachvollziehbar machen
Die 18 Kernkompetenzen des DUAL.AI.TEACHer-Frameworks sind relativ abstrakt gehalten und bilden eine übergeordnete Struktur des Kompetenzfelds. Um die Selbstbewertung oder die Bewertung durch andere zu erleichtern und die individuelle Kompetenzentwicklung nachzuzeichnen, wird jede der Kernkompetenzen durch beobachtbare Lernziele operationalisiert, differenziert nach drei Progressionsstufen.
Die Stufen bauen auf einem der am weitesten verbreiteten Modelle der Bildungswissenschaft auf: der überarbeiteten Bloom'schen Taxonomie (Anderson & Krathwohl, 2001; Krathwohl, 2002). Ihre Kernidee ist einfach: Kognitive Prozesse entwickeln sich vom Erinnern und Verstehen über das Anwenden und Analysieren bis hin zum Bewerten und Erschaffen. Was sich von Stufe zu Stufe ändert, ist also nicht der Inhalt oder das Thema, sondern die kognitive Tiefe des Denkens und Handelns, die eine Lehrkraft damit unter Beweis stellen kann.
Progressionsstufen und Operatoren
Diese kognitive Tiefe spiegelt sich in der Formulierung der Lernziele wider. Jedes Lernziel ist um ein Verb (einen Operator) herum aufgebaut, das direkt aus der Taxonomie stammt (z. B. erkennen, umsetzen, kritisch bewerten). Der Operator zeigt an, was von einer Lehrkraft auf dieser Stufe erwartet wird, und macht das Lernziel konkret und beobachtbar.
|
Stufe |
In der Praxis können Lehrkräfte... |
Kognitive Prozesse (Operatoren) |
|
Stufe 1 Orientierendes Bewusstsein |
eine erste berufliche Orientierung entwickeln, indem sie lernen, was KI ist, was sie leisten kann und was auf dem Spiel steht. Sie erkennen und erinnern zentrale KI-Konzepte und -Werkzeuge, geben Beispiele, ordnen sie ein und fassen die wichtigsten Chancen und Risiken in eigenen Worten zusammen. |
Erinnern Grundlegendes Verstehen (interpretieren, veranschaulichen, einordnen, zusammenfassen) |
|
Stufe 2 Reflektierte Umsetzung |
KI-bezogene Praktiken im eigenen Unterricht anwenden und kritisch bewerten. Sie setzen KI-Werkzeuge gezielt im Unterricht und bei der Bewertung ein, erläutern und vergleichen unterschiedliche Ansätze und Ergebnisse, vergleichen KI-generierte Ausgaben mit ihrem eigenen fachlichen Urteilsvermögen und analysieren Nutzen, Grenzen und zugrunde liegende Annahmen. |
Vertieftes Verstehen Anwenden (ausführen, umsetzen) Analysieren (differenzieren, strukturieren, zuordnen) Bewerten (prüfen, kritisch beurteilen) |
|
Stufe 3 Gestaltende Führungsrolle |
KI-bezogene Bildungspraxis verantwortungsvoll gestalten und weiterentwickeln und dabei eine Führungsrolle über das eigene Klassenzimmer hinaus übernehmen. Sie bewerten KI-Praktiken anhand pädagogischer und ethischer Kriterien, entwickeln neue KI-gestützte Ansätze und unterstützen Kolleginnen, Kollegen und ihre Einrichtung beim verantwortungsvollen Einsatz von KI. |
Erschaffen (generieren, planen, produzieren) |
Die Logik hinter den Stufen
Die Stufen bauen schrittweise aufeinander auf. Jede höhere Stufe greift auf die kognitiven Prozesse der darunterliegenden Stufen zurück. Nach Krathwohl (2002) handelt es sich dabei jedoch um eine Hierarchie zunehmender Komplexität und nicht um streng voneinander getrennte Stadien. Benachbarte Kategorien können sich überschneiden, und die Grenzen zwischen den Stufen sind fließend statt scharf.
Während Stufe 1 die notwendige Grundlage bildet und Stufe 3 eine erweiterte Rolle in Innovation und beruflicher Führung darstellt, bildet Stufe 2 die primäre Zieldimension für Lehrkräfte. Alle Lehrkräfte sollten in der Lage sein, KI gezielt in ihre eigene Praxis zu integrieren, ihre Ausgaben mit fachlichem Urteilsvermögen zu bewerten und kritisch über ihren pädagogischen Nutzen, ihre Grenzen und zugrunde liegenden Annahmen zu reflektieren. Stufe 2 beschreibt somit das Kompetenzniveau, das für eine informierte, verantwortungsvolle und reflektierte Unterrichtspraxis in einem KI-geprägten Bildungsumfeld erforderlich ist.
3.4 DUAL.AI.TEACHer-Lernziele
Für jede der achtzehn identifizierten Kompetenzen wurde eine Reihe spezifischer Lernziele definiert, um die Kompetenz in konkrete und praxisnahe Ergebnisse zu übersetzen. Diese Lernziele legen fest, welches Wissen, welche Fähigkeiten und welche Haltungen Lehrkräfte entwickeln sollen, um die entsprechende Kompetenz zu erreichen, und liefern so eine detailliertere und praxisnahe Beschreibung dessen, was das Beherrschen dieser Kompetenz in der Praxis bedeutet.
Indem jede Kompetenz in klar definierte Lernziele auf unterschiedlichen Stufen aufgegliedert wird, erleichtert das DUAL.AI.TEACHer Framework deren praktische Anwendung in der beruflichen Weiterbildung, der Gestaltung von Schulungen und der Selbstbewertung und bietet Lehrkräften einen konkreten Bauplan, um ihre KI-bezogenen Kompetenzen schrittweise aufzubauen und unter Beweis zu stellen.
Stufe 1 – Orientierendes Bewusstsein
|
LEVEL 1 |
Berufliches Engagement |
Digitale Ressourcen |
Lehren & Lernen |
Bewertung |
Lernende stärken |
Förderung der (KI-)Digitalkompetenz der Lernenden |
|
Human-centered mindset |
HM-PE-1aLehrkräfte können typische KI-Anwendungsfälle in beruflicher Kommunikation und Vernetzung erkennen sowie die Situationen, in denen menschliches Urteilsvermögen, Präsenz oder Beziehungsaufbau Vorrang haben müssen. HM-PE-1bLehrkräfte können ihren eigenen KI-bezogenen Lernbedarf sowie Werkzeuge erkennen, die ihre kontinuierliche berufliche Weiterentwicklung unterstützen. HM-PE-1cLehrkräfte können zusammenfassen, wie KI in ihrer Einrichtung für die Einbindung von Interessengruppen und die Organisationsentwicklung genutzt wird, einschließlich der Chancen und Risiken, die sich daraus für menschliche Selbstbestimmung, Inklusion und Bildungswerte ergeben. |
HM-DR-1aLehrkräfte können zusammenfassen, wie KI-Werkzeuge die Auswahl, Erstellung, Anpassung und Verwaltung digitaler Ressourcen unterstützen können, einschließlich der Schritte, die menschliche Aufsicht und pädagogisches Urteilsvermögen erfordern. HM-DR-1bLehrkräfte können typische Qualitätskriterien für KI-generierte oder KI-gestützte Lernmaterialien erkennen, einschließlich der Anzeichen dafür, wann eine Ressource menschlicher Überprüfung bedarf. HM-DR-1cLehrkräfte können einschätzen, wie die Selbstbestimmung und Autonomie der Lernenden durch KI-generierte oder KI-personalisierte Ressourcen bewahrt oder untergraben werden kann, einschließlich wann Lernende in Entscheidungen über die Nutzung von Ressourcen einbezogen werden sollten. |
HM-TL-1aLehrkräfte können bei den verschiedenen Einsatzmöglichkeiten von KI im Unterricht erkennen, welche pädagogischen Entscheidungen in menschlicher Hand bleiben müssen. HM-TL-1bLehrkräfte können in KI-gestütztem Unterricht Situationen erkennen, in denen die Selbstbestimmung der Lernenden, menschliche Interaktion oder die Beziehung zwischen Lehrkraft und Lernenden gestärkt oder geschwächt werden könnten, sowie die Anzeichen für einen pädagogisch sinnvollen KI-Einsatz. HM-TL-1cLehrkräfte können den KI-Einsatz im Unterricht danach einordnen, ob er pädagogische Entscheidungsfindung unterstützt oder ersetzt, sowie die Auswirkungen auf Verantwortlichkeit und Lernqualität einschätzen. |
HM-A-1aLehrkräfte können bei den Einsatzmöglichkeiten von KI in der Bewertung erkennen, welche Bewertungsentscheidungen in menschlicher Verantwortung bleiben müssen. HM-A-1bLehrkräfte können typische Risiken KI-gestützter Bewertung für Fairness, Transparenz und das Wohlergehen der Lernenden erkennen, einschließlich der Anzeichen dafür, dass eine menschliche Überprüfung KI-generierter Ergebnisse notwendig ist. HM-A-1cLehrkräfte können KI in der Bewertung danach einordnen, ob sie das Urteilsvermögen der Lehrkraft unterstützt oder ersetzt, sowie die Auswirkungen auf Verantwortlichkeit und das Vertrauen der Lernenden einschätzen. |
HM-EL-1aLehrkräfte können erkennen, auf welche Weise KI-Werkzeuge unterschiedliche Lernende unterstützen können und welche Lernbedürfnisse sie erfüllen können und welche nicht. HM-EL-1bLehrkräfte können typische Risiken KI-gestützter Differenzierung für Inklusion und Chancengleichheit benennen, einschließlich der Anzeichen dafür, dass ein KI-Werkzeug die Möglichkeiten einer oder eines Lernenden eher einschränkt als erweitert. HM-EL-1cLehrkräfte können einschätzen, wie sich die Würde des Menschen, Chancengleichheit und das Recht auf Bildung auf den KI-Einsatz in inklusiven Klassenzimmern auswirken, einschließlich wann Selbstbestimmung und Zugehörigkeitsgefühl der Lernenden Vorrang vor Effizienz oder Standardisierung haben müssen. |
HM-FC-1aLehrkräfte können erkennen, was es bedeutet, vor Lernenden eine menschzentrierte, kritisch reflektierte Beziehung zu KI vorzuleben, einschließlich wie ihre eigenen Handlungen und Aussagen Haltungen gegenüber KI vermitteln. HM-FC-1bLehrkräfte können Haltungen einordnen, die die reflektierte KI-Kompetenz der Lernenden fördern, sowie die Unterrichtssituationen, in denen diese Haltungen entwickelt werden können. HM-FC-1cLehrkräfte können in ihrem eigenen Unterricht über KI den Unterschied zwischen reiner Wissensvermittlung und der Förderung menschzentrierter Haltungen erkennen sowie dessen Auswirkungen auf ihre Rolle als Lehrkraft. |
|
Ethics of AI |
EI-PE-1aLehrkräfte können zentrale ethische Prinzipien benennen, die für ihre eigene berufliche KI-Nutzung gelten, sowie die Bedeutung jedes Prinzips im beruflichen Kontext. EI-PE-1bLehrkräfte können die rechtlichen und regulatorischen Rahmenbedingungen erkennen, die den KI-Einsatz in beruflicher Kommunikation, Zusammenarbeit und Weiterentwicklung regeln. EI-PE-1cLehrkräfte können in ihrer beruflichen Praxis Situationen erkennen, in denen ein ethisches Prinzip oder eine rechtliche Vorgabe berührt wird. |
EI-DR-1aLehrkräfte können typische ethische Risiken KI-generierter oder KI-gestützter Lernressourcen sowie deren Auswirkungen auf die Lernenden benennen. EI-DR-1bLehrkräfte können die für KI-generierte Ressourcen relevanten rechtlichen und regulatorischen Rahmenbedingungen sowie deren Anwendungsbereich erkennen. EI-DR-1cLehrkräfte können die Quellen ethischer Risiken in einer gegebenen Lernressource einordnen, die aus Verzerrungen, Ungenauigkeiten oder unangemessener KI-Urheberschaft entstehen. |
EI-TL-1aLehrkräfte können die für den KI-Einsatz in Lehren und Lernen relevanten ethischen Prinzipien benennen, einschließlich ihrer Auswirkungen auf unterrichtliche Entscheidungen. EI-TL-1bLehrkräfte können KI-spezifische ethische Fragestellungen im Klassenzimmer erkennen und einordnen, wann sie in einem Unterrichtsszenario auftreten. EI-TL-1cLehrkräfte können die Schritte eines ethischen Abwägungsprozesses zusammenfassen, um zu entscheiden, ob und wie KI in einer Unterrichtsstunde eingesetzt wird (begründete Entscheidungen statt unkritischer Übernahme oder pauschaler Ablehnung). |
EI-A-1aLehrkräfte können die wichtigsten Fairness-Risiken KI-gestützter Bewertung benennen sowie deren jeweilige Auswirkungen auf die Lernenden. EI-A-1bLehrkräfte können Transparenzpflichten bei KI-gestützter Bewertung erkennen, etwa die Offenlegung der KI-Beteiligung, die Erklärung von Ergebnissen und das Recht der Lernenden, Entscheidungen anzufechten oder eine menschliche Überprüfung zu verlangen. EI-A-1cLehrkräfte können einschätzen, warum schulische Bewertung nach den für KI in der Bewertung geltenden rechtlichen und regulatorischen Rahmenbedingungen als hochriskant gilt. |
EI-EL-1aLehrkräfte können die wichtigsten ethischen Risiken KI-basierter Personalisierung benennen sowie deren jeweilige Auswirkungen auf die Lernenden. EI-EL-1bLehrkräfte können die Arten von Lernendendaten einordnen, die für die KI-Personalisierung genutzt werden, sowie deren Sensibilität einschätzen. EI-EL-1cLehrkräfte können einschätzen, warum personalisierte Bildungs-KI nach den rechtlichen und grundrechtsbasierten Rahmenbedingungen als hochriskant gilt. |
EI-FC-1aLehrkräfte können die zentralen ethischen Fragestellungen benennen, die KI für Schülerinnen und Schüler aufwirft, einschließlich der Auswirkungen auf Umwelt und Datenschutz. EI-FC-1bLehrkräfte können einordnen, welche ethischen Fragen in welche Bildungsstufe gehören, altersgerecht und kontextangemessen. EI-FC-1cLehrkräfte können ethisch problematischen KI-Einsatz durch Lernende einordnen und erklären, warum es sich jeweils um eine ethische Frage und nicht nur um einen Regelverstoß handelt. |
|
AI foundations and applications |
AF-PE-1aLehrkräfte können die Kernkonzepte zusammenfassen, wie heutige KI-Systeme funktionieren, und benennen, welche gängigen KI-Werkzeuge in der beruflichen Bildungspraxis verwendet werden. AF-PE-1bLehrkräfte können anhand von Beispielen relevante Kriterien für die Bewertung eines KI-Werkzeugs für eine berufliche Aufgabe veranschaulichen. AF-PE-1cLehrkräfte können einschätzen, warum die Grenzen eines KI-Werkzeugs es in typischen Situationen ihrer beruflichen Arbeit zur falschen Wahl machen. |
AF-DR-1aLehrkräfte können die Kernkonzepte zusammenfassen, wie die wichtigsten Arten von KI-Werkzeugen zur Ressourcenerstellung funktionieren, und dies mit passenden Beispielen veranschaulichen. AF-DR-1bLehrkräfte können die Zuverlässigkeit der Ergebnisse des jeweiligen Werkzeugtyps für die entsprechenden Aufgaben einordnen, einschließlich vermeidbarer Fehler. AF-DR-1cLehrkräfte können technische Kriterien für die Auswahl eines KI-Ressourcenwerkzeugs benennen und erläutern, was jedes einzelne bedeutet. |
AF-TL-1aLehrkräfte können die Kernkonzepte zusammenfassen, wie die wichtigsten im Unterricht eingesetzten Arten von KI-Systemen funktionieren, und dies mit entsprechenden Beispielen veranschaulichen. AF-TL-1bLehrkräfte können die Zuverlässigkeit der Ergebnisse des jeweiligen Werkzeugtyps für ihren Unterrichtskontext einordnen, einschließlich vermeidbarer Fehler. AF-TL-1cLehrkräfte können einschätzen, wie technisches Verständnis realistische Entscheidungen darüber ermöglicht, ob, wann und wie KI in eine Unterrichtsstunde integriert wird. |
AF-A-1aLehrkräfte können die Kernkonzepte zusammenfassen, wie die wichtigsten in der Bewertung eingesetzten Arten von KI-Systemen funktionieren, mit jeweils typischen Beispielen. AF-A-1bLehrkräfte können einordnen, was jeder Typ von Bewertungswerkzeug tatsächlich misst, was es nicht messen kann und in welchen Situationen es typischerweise versagt. AF-A-1cLehrkräfte können anhand von Beispielen veranschaulichen, warum es sich lohnt, bestimmte technische Fragen zu einem KI-Bewertungswerkzeug zu stellen. |
AF-EL-1aLehrkräfte können die Kernkonzepte zusammenfassen, wie die wichtigsten für Personalisierung und Inklusion eingesetzten KI-Arten funktionieren, einschließlich typischer Beispiele. AF-EL-1bLehrkräfte können einordnen, was jeder Werkzeugtyp zuverlässig leisten kann und was nicht, sowie die Bereiche, in denen seine Leistung bei bestimmten Lerngruppen wahrscheinlich versagt. AF-EL-1cLehrkräfte können einordnen, was ein KI-Werkzeug vorgibt zu messen oder zu leisten, im Vergleich zu dem, was es tatsächlich misst oder leistet, einschließlich warum diese Unterscheidung für Inklusion wichtig ist. |
AF-FC-1aLehrkräfte können die Kernkonzepte von KI zusammenfassen, die Lernende verstehen sollten, einschließlich altersgerechter Beispiele. AF-FC-1bLehrkräfte können die technischen Grenzen heutiger KI-Systeme erkennen, die Lernende begreifen sollten. AF-FC-1cLehrkräfte können einschätzen, welche praktischen KI-Fähigkeiten Lernende entwickeln sollten und wie sich deren Beherrschung auf einer gegebenen Bildungsstufe zeigt. |
Stufe 2 – Reflektierte Umsetzung
|
LEVEL 2 |
Berufliches Engagement |
Digitale Ressourcen |
Lehren & Lernen |
Bewertung |
Lernende stärken |
Förderung der (KI-)Digitalkompetenz der Lernenden |
|
Human-centered mindset |
HM-PE-2aLehrkräfte können in konkreten KI-vermittelten Kommunikations- und Vernetzungssituationen ihrer eigenen Praxis unterscheiden, wann KI auf Grundlage menschzentrierter Kriterien eingesetzt, angepasst oder nicht genutzt werden sollte. HM-PE-2bLehrkräfte können einen persönlichen, KI-gestützten Weiterbildungsplan gestalten, der KI-Werkzeuge in ihre Lernroutinen integriert und dabei ihre Weiterentwicklung, Autonomie und kollegiale Zusammenarbeit bewahrt. HM-PE-2cLehrkräfte können menschzentrierte Prinzipien in institutionellen Diskussionen oder Arbeitsgruppen zu KI erläutern, indem sie Anpassungen von KI-bezogenen Verfahren, Richtlinien oder Kommunikationspraktiken vorschlagen. |
HM-DR-2aLehrkräfte können KI-generierte oder KI-gestützte Ressourcen im Einklang mit pädagogischen und menschzentrierten Kriterien in ihren Unterricht einbinden. HM-DR-2bLehrkräfte können KI-basierte Werkzeuge zur Erstellung und Auswahl digitaler Ressourcen vergleichen, um das für einen bestimmten Unterrichtszweck am besten geeignete auszuwählen. HM-DR-2cLehrkräfte können Wege umsetzen, Lernende in die Bewertung und Nutzung KI-gestützter Ressourcen einzubeziehen, um deren Selbstbestimmung und die pädagogische Qualität zu stärken. |
HM-TL-2aLehrkräfte können KI-gestützten Unterricht gestalten, in dem ihr eigenes pädagogisches Urteilsvermögen bestimmt, wann, wie und warum KI eingesetzt wird, und dabei die Selbstbestimmung der Lernenden und menschliche Interaktion bewahren. HM-TL-2bLehrkräfte können die Auswirkungen des KI-Einsatzes auf Interaktion, Beteiligung und Lernprozesse im Unterricht erläutern und durch geeignete Unterrichtsstrategien bedeutsame Interaktionen zwischen Lehrkraft und Lernenden sowie Peer-Beziehungen bewahren. HM-TL-2cLehrkräfte können Wege umsetzen, den KI-Einsatz im Unterricht so zu gestalten, dass er die Selbstbestimmung der Lernenden und die pädagogische Qualität stärkt. |
HM-A-2aLehrkräfte können KI-gestützte Bewertungswerkzeuge in ihrer eigenen Praxis einsetzen und dabei die endgültige Bewertungsentscheidung auf eine kritische Einordnung der Werkzeugergebnisse sowie auf pädagogische und menschzentrierte Kriterien stützen. HM-A-2bLehrkräfte können KI-generierte Noten, Auswertungen oder Feedback auf Fairness, Genauigkeit und Übereinstimmung mit den Lernzielen prüfen und ihre Bewertungspraxis anpassen, um Chancengleichheit und sinnvolle Unterstützung der Lernenden zu sichern. HM-A-2cLehrkräfte können Lernenden und anderen Beteiligten erklären, wie KI in einem Bewertungsprozess eingesetzt wurde und welche Rolle menschliches Urteilsvermögen beim Endergebnis spielt, und dabei Vertrauen und die Selbstbestimmung der Lernenden bewahren. |
HM-EL-2aLehrkräfte können KI-Werkzeuge einsetzen, um Lernende mit unterschiedlichen Fähigkeiten, Hintergründen und Vorlieben zu unterstützen, und ihre Wahl dabei an Chancengleichheit, Würde und inklusiver Pädagogik ausrichten. HM-EL-2bLehrkräfte können erläutern, wie sich KI-gestützte Differenzierung in ihrer eigenen Praxis auf Beteiligung, Autonomie und Zugehörigkeitsgefühl der Lernenden auswirkt, und dabei Inklusion und sinnvolles Lernen für jede Schülerin und jeden Schüler sichern. HM-EL-2cLehrkräfte können Wege umsetzen, Lernende und, wo angemessen, Familien oder Unterstützungspersonal in Entscheidungen über KI-gestützte Personalisierung einzubeziehen, um Selbstbestimmung, Vertrauen und Bildungsgerechtigkeit zu stärken. |
HM-FC-2aLehrkräfte können menschzentrierte KI-Praktiken sichtbar in ihrer eigenen Praxis umsetzen und ihre Entscheidungen an Bildungs- und Demokratiebildungszielen ausrichten. HM-FC-2bLehrkräfte können Lernsituationen gestalten, in denen Lernende eingeladen werden, über ihre eigenen Haltungen, ihre Selbstbestimmung und ihre Verantwortung im Umgang mit KI nachzudenken, und dabei ihre kritische Auseinandersetzung stärken. HM-FC-2cLehrkräfte können Gespräche mit Lernenden über die Rolle von KI in ihrem Leben, an Schulen und in der Gesellschaft organisieren, die zu informierter Selbstbestimmung und verantwortungsvoller Teilhabe in einer von KI durchdrungenen Welt beitragen. |
|
Ethics of AI |
EI-PE-2aLehrkräfte können ethische Prinzipien und rechtliche Vorgaben auf konkrete Entscheidungen über ihre eigene berufliche KI-Nutzung anwenden und diese im Hinblick auf Integrität, Transparenz, Rechenschaftspflicht und Nachhaltigkeit begründen. EI-PE-2bLehrkräfte können grundsatzbasierte Antworten auf ethische Dilemmata ableiten, die bei KI-vermitteltem beruflichem Engagement entstehen. EI-PE-2cLehrkräfte können institutionelle KI-Normen und ethisch fundierte Praktiken erläutern sowie erklären, wie ihr eigenes Handeln zu einer vertrauenswürdigen beruflichen Kultur beiträgt. |
EI-DR-2aLehrkräfte können anhand strukturierter Kriterien unterscheiden, welche ethischen Risiken in KI-generierten oder KI-gestützten Ressourcen ihrer eigenen Praxis vorliegen und wie schwerwiegend diese jeweils sind. EI-DR-2bLehrkräfte können konkrete Strategien umsetzen, um die Risiken KI-generierter Ressourcen zu mindern. EI-DR-2cLehrkräfte können Lernenden und Kolleginnen und Kollegen transparent erklären, in welchem Umfang KI beteiligt war und welche Restrisiken eine Ressource birgt, und dabei Vertrauen stärken und das Lernen unterstützen. |
EI-TL-2aLehrkräfte können ethische Prinzipien auf konkrete Entscheidungen über den KI-Einsatz im eigenen Unterricht anwenden und diese im Hinblick auf pädagogischen Nutzen und ethisches Risiko begründen. EI-TL-2bLehrkräfte können grundsatzbasierte, vertretbare Antworten auf KI-bezogene ethische Dilemmata im Unterricht ableiten. EI-TL-2cLehrkräfte können Lernenden und Kolleginnen und Kollegen die ethischen Überlegungen hinter ihren KI-bezogenen unterrichtlichen Entscheidungen erklären und damit die Klassenkultur und das Vertrauen prägen. |
EI-A-2aLehrkräfte können KI-gestützte Bewertungswerkzeuge und -ergebnisse in ihrer eigenen Praxis hinsichtlich Fairness, Transparenz und Rechtskonformität kritisch beurteilen und ihre Praxis entsprechend anpassen. EI-A-2bLehrkräfte können Transparenzpraktiken in ihrer eigenen Bewertung umsetzen und dabei Vertrauen und das Verständnis der Lernenden stärken. EI-A-2cLehrkräfte können auf Grundlage KI-gestützten Feedbacks ableiten, welche Änderungen ihre Bewertungspraxis benötigt, um Fairness sicherzustellen. |
EI-EL-2aLehrkräfte können KI-basierte Personalisierungswerkzeuge und -praktiken in ihrem eigenen Kontext hinsichtlich der Risiken von Datenmissbrauch, Diskriminierung und curricularer Engführung kritisch beurteilen. EI-EL-2bLehrkräfte können konkrete Schutzmaßnahmen in ihrer eigenen Personalisierungspraxis umsetzen, die Lernende schützen. EI-EL-2cLehrkräfte können Lernenden und Familien transparent erklären, wie KI das Lernen personalisiert, welche Daten genutzt werden und welche Rechte Lernende haben, und dadurch Vertrauen und Chancengleichheit stärken. |
EI-FC-2aLehrkräfte können Lernaktivitäten umsetzen, die das ethische Urteilsvermögen der Lernenden im Umgang mit KI entwickeln, und dabei ihre methodischen Entscheidungen begründen. EI-FC-2bLehrkräfte können Lernarrangements ableiten, die Lernenden helfen, widerstreitende Werte gegeneinander abzuwägen, ausgehend von den Annahmen, die sich aus deren ethischer Argumentation im Umgang mit KI ergeben. EI-FC-2cLehrkräfte können in ethisch fragwürdigem KI-Einsatz von Lernenden Lerngelegenheiten erkennen und nutzen. |
|
AI foundations and applications |
AF-PE-2aLehrkräfte können KI-Werkzeuge für ihre eigenen beruflichen Aufgaben anhand grundlegenden KI-Wissens vergleichen, um Werkzeuge auf Basis ihrer technischen Möglichkeiten und Grenzen auszuwählen. AF-PE-2bLehrkräfte können ihre Nutzung von KI-Werkzeugen so anpassen, dass sie widerspiegelt, wie das zugrunde liegende System tatsächlich funktioniert, und dadurch die Qualität der Ergebnisse verbessern. AF-PE-2cLehrkräfte können technische Konzepte zu KI-Werkzeugen Kolleginnen und Kollegen verständlich erklären und so zu einem informierten kollegialen Austausch über KI in der beruflichen Praxis beitragen. |
AF-DR-2aLehrkräfte können KI-Werkzeuge für konkrete Aufgaben der Ressourcenerstellung in ihrer eigenen Praxis vergleichen, um Werkzeuge auf Basis ihrer technischen Möglichkeiten und Grenzen auszuwählen. AF-DR-2bLehrkräfte können Prompting-, Iterations- und Verfeinerungsstrategien anwenden, um brauchbare KI-generierte Ressourcen zu erhalten. AF-DR-2cLehrkräfte können Kolleginnen und Kollegen erklären, wann ein Werkzeug durch ein anderes Werkzeug, einen anderen Ansatz oder eine Nicht-KI-Ressource ersetzt werden sollte. |
AF-TL-2aLehrkräfte können KI-Werkzeuge für konkrete Lehr- und Lernzwecke in ihrer eigenen Praxis vergleichen, um Werkzeuge auf Basis ihrer technischen Möglichkeiten und Grenzen auszuwählen. AF-TL-2bLehrkräfte können Unterrichtselemente so gestalten, dass sie KI-Einsatz mit klaren pädagogischen Rollen und Strategien zur Überprüfung der Ausgabeelemente einbetten. AF-TL-2cLehrkräfte können ihre didaktischen Ansätze und die Nutzung von KI-Werkzeugen auf Grundlage von deren technischer Leistung anpassen. |
AF-A-2aLehrkräfte können KI-Werkzeuge für konkrete Bewertungsaufgaben in ihrer eigenen Praxis anhand der technischen Möglichkeiten, Grenzen und Zuverlässigkeit des Werkzeugs vergleichen. AF-A-2bLehrkräfte können Bewertungsabläufe umsetzen, die KI-Ergebnisse mit strukturierter menschlicher Überprüfung kombinieren, und erkennen, wann ein KI-Ergebnis zu unzuverlässig ist. AF-A-2cLehrkräfte können ihre Nutzung von KI-Bewertungswerkzeugen auf Grundlage von deren technischer Leistung verfeinern. |
AF-EL-2aLehrkräfte können KI-Werkzeuge anhand ihrer technischen Möglichkeiten und Leistung für Personalisierung, Zugänglichkeit und Inklusion der jeweils beteiligten Lernenden vergleichen. AF-EL-2bLehrkräfte können angepasste Konfigurationen von KI-Werkzeugen für den inklusiven Einsatz umsetzen, mit Fokus auf die Lernenden, die dies am dringendsten benötigen. AF-EL-2cLehrkräfte können unterscheiden, wie KI-Werkzeuge in ihrer Praxis bei unterschiedlichen Lernenden tatsächlich wirken, und Werkzeuge wechseln oder KI mit Nicht-KI-Alternativen kombinieren. |
AF-FC-2aLehrkräfte können Lernaktivitäten gestalten, die das konzeptionelle Verständnis der Lernenden dafür aufbauen, wie KI funktioniert. AF-FC-2bLehrkräfte können Anleitungen umsetzen, die Lernenden helfen, praktische KI-Fähigkeiten zu entwickeln, wobei die Aufgaben an das Vorwissen der Lernenden und die verfügbaren KI-Werkzeuge angepasst werden. AF-FC-2cLehrkräfte können gesellschaftliche Auswirkungen von KI aus technischer Perspektive erläutern sowie Wege aufzeigen, wie Lernende sich damit auseinandersetzen können. |
Stufe 3 – Gestaltende Führungsrolle
|
LEVEL 3 |
Berufliches Engagement |
Digitale Ressourcen |
Lehren & Lernen |
Bewertung |
Lernende stärken |
Förderung der (KI-)Digitalkompetenz der Lernenden |
|
Human-centered mindset |
HM-PE-3aLehrkräfte können neue menschzentrierte Praktiken für KI-vermittelte berufliche Kommunikation und Vernetzung innerhalb ihres Teams oder ihrer Einrichtung planen, sie vorleben und Kolleginnen und Kollegen bei deren Anwendung anleiten. HM-PE-3bLehrkräfte können innovative Formate KI-gestützten beruflichen Lernens entwickeln, die Selbststeuerung und die gemeinsame berufliche Weiterentwicklung in der weiteren Bildungsgemeinschaft stärken. HM-PE-3cLehrkräfte können institutionelle Veränderungsprozesse planen, die menschzentrierten KI-Einsatz im beruflichen Engagement verankern und die Kultur ihrer Organisation prägen. |
HM-DR-3aLehrkräfte können Arbeitsabläufe für die KI-gestützte Erstellung und Kuratierung digitaler Ressourcen planen, die menschliche Aufsicht, die Stimme der Lernenden und pädagogische Rechenschaftspflicht als Standardpraxis verankern, und diese mit Kolleginnen und Kollegen teilen. HM-DR-3bLehrkräfte können Qualitätskriterien, Prüfprotokolle oder Leitfäden für KI-gestützte Ressourcen entwickeln und in ihrem Team, ihrer Schule oder der weiteren Fachgemeinschaft verbreiten. HM-DR-3cLehrkräfte können gemeinsame Praktiken planen, die verändern, wie KI-gestützte digitale Ressourcen in der Bildungsgemeinschaft erstellt, geteilt und verbessert werden. |
HM-TL-3aLehrkräfte können innovative KI-gestützte Unterrichtsansätze entwickeln, die die Selbstbestimmung der Lernenden, menschliche Beziehungen und das Urteilsvermögen der Lehrkraft ausdrücklich in den Mittelpunkt stellen, diese erproben und die Ergebnisse mit Kolleginnen und Kollegen teilen. HM-TL-3bLehrkräfte können pädagogische Grundsätze entwickeln und dazu passende Unterrichtsformate oder Klassenzimmer-Protokolle für menschzentrierten KI-Einsatz in Lehren und Lernen erstellen und in ihrem Team oder ihrer Fachgemeinschaft verbreiten. HM-TL-3cLehrkräfte können eine gemeinsame Praxisentwicklung planen, die verändert, wie KI in Lehren und Lernen an ihrer Schule oder im weiteren Bildungskontext eingesetzt wird. |
HM-A-3aLehrkräfte können KI-gestützte Bewertungspraktiken planen, die menschliche Rechenschaftspflicht, Fairness und den pädagogischen Zweck ausdrücklich sichern, und diese Konzepte mit Kolleginnen und Kollegen teilen. HM-A-3bLehrkräfte können Grundsätze, Prüfprotokolle oder Leitfäden für den verantwortungsvollen KI-Einsatz in der Bewertung entwickeln und in ihrem Team, ihrer Schule oder der weiteren Fachgemeinschaft verbreiten. HM-A-3cLehrkräfte können eine gemeinsame Entwicklung KI-gestützter Bewertungspraktiken planen, die verändert, wie Bewertung in ihrem Bildungskontext durchgeführt wird. |
HM-EL-3aLehrkräfte können inklusive KI-gestützte Lernumgebungen entwickeln, die Würde, Chancengleichheit und die Selbstbestimmung unterschiedlicher Lerngruppen ausdrücklich in den Mittelpunkt stellen, und diese Konzepte mit Kolleginnen und Kollegen teilen. HM-EL-3bLehrkräfte können Grundsätze inklusiver Praxis, Checklisten zur Barrierefreiheit oder Differenzierungsprotokolle für den KI-Einsatz entwickeln und in ihrem Team, ihrer Schule oder der weiteren Fachgemeinschaft verbreiten. HM-EL-3cLehrkräfte können gemeinsame Initiativen planen, die verändern, wie KI in ihrem Kontext eingesetzt wird, um Chancengleichheit und das Recht auf Bildung zu fördern. |
HM-FC-3aLehrkräfte können Unterrichtsansätze entwickeln, die menschzentrierte Haltungen gegenüber KI fach- oder jahrgangsübergreifend ausdrücklich vorleben und fördern, diese erproben und mit Kolleginnen und Kollegen teilen. HM-FC-3bLehrkräfte können Grundsätze, Unterrichtsrituale oder pädagogische Formate zur Förderung kritischer KI-Mündigkeit bei Lernenden entwickeln und in ihrem Team oder ihrer Fachgemeinschaft verbreiten. HM-FC-3cLehrkräfte können gemeinsame Initiativen planen, die verändern, wie menschzentrierte KI-Haltungen bei Lernenden in ihrem Bildungskontext gefördert werden. |
|
Ethics of AI |
EI-PE-3aLehrkräfte können ethische Leitlinien, Entscheidungshilfen oder Verhaltenskodizes für den KI-Einsatz im beruflichen Engagement entwickeln und in ihrem Team oder ihrer Einrichtung teilen. EI-PE-3bLehrkräfte können institutionelle Prüf- oder Rechenschaftsmechanismen planen, die die ethische und rechtliche Konformität bei der beruflichen KI-Nutzung stärken. EI-PE-3cLehrkräfte können die Entwicklung gemeinsamer ethischer Normen und verantwortungsvoller KI-Praktiken in ihrer Bildungseinrichtung planen und so eine Kultur prägen, in der KI-Nutzung grundsatzgeleitet, transparent und rechenschaftspflichtig ist. |
EI-DR-3aLehrkräfte können Prüfprotokolle, Risiko-Checklisten oder Workflows zur Risikominderung für KI-generierte Lernressourcen erstellen und mit Kolleginnen und Kollegen teilen. EI-DR-3bLehrkräfte können Team- oder Fachschaftspraktiken planen, die Risikoerkennung und -minderung zu einem festen Bestandteil der Ressourcenentwicklung und -kuratierung machen. EI-DR-3cLehrkräfte können gemeinsame Initiativen planen, die verändern, wie mit ethischen Risiken in KI-generierten Ressourcen in ihrem Bildungskontext umgegangen wird. |
EI-TL-3aLehrkräfte können strukturierte ethische Entscheidungshilfen für den KI-Einsatz in Lehren und Lernen entwickeln und mit Kolleginnen und Kollegen teilen. EI-TL-3bLehrkräfte können Unterrichts- oder Fachschaftspraktiken planen, die ethische Überlegungen zu KI zu einem festen Bestandteil der Unterrichtsplanung machen, und diese in ihrer Fachgemeinschaft verbreiten. EI-TL-3cLehrkräfte können gemeinsame Arbeit planen, die verändert, wie ethische Überlegungen in KI-gestützten Unterricht in ihrem Bildungskontext einbezogen werden. |
EI-A-3aLehrkräfte können Prüfprotokolle zu Fairness, Transparenz und Rechtskonformität für KI-gestützte Bewertung in ihrem Kontext erstellen und mit Kolleginnen und Kollegen teilen. EI-A-3bLehrkräfte können strukturierte Reflexionsroutinen planen, die Bewertungs-Feedback in eine systematische Verbesserung der Praxis überführen. EI-A-3cLehrkräfte können gemeinsame Initiativen planen, die verändern, wie Fairness, Transparenz und Rechtskonformität bei KI-gestützter Bewertung in ihrem Bildungskontext gewahrt werden. |
EI-EL-3aLehrkräfte können ethische Prüfprotokolle, Daten-Checklisten oder Schutzrahmen für KI-basierte Personalisierung in ihrem Kontext erstellen und mit Kolleginnen und Kollegen teilen. EI-EL-3bLehrkräfte können Team- oder Schulpraktiken planen, die Risikoerkennung, Datenminimierung und menschliche Überprüfung zu festen Bestandteilen personalisierter KI-Nutzung machen. EI-EL-3cLehrkräfte können gemeinsame Initiativen planen, die verändern, wie mit den ethischen Risiken der KI-Personalisierung in ihrem Bildungskontext umgegangen wird. |
EI-FC-3aLehrkräfte können längere Lernsequenzen, Projektformate oder fachübergreifende Unterrichtseinheiten planen, die das ethische KI-Urteilsvermögen und die Umweltverantwortung der Lernenden systematisch entwickeln. EI-FC-3bLehrkräfte können altersgerechte Rahmenkonzepte, Begrifflichkeiten oder Routinen zur Förderung der ethischen KI-Mündigkeit von Lernenden entwickeln. EI-FC-3cLehrkräfte können gemeinsame Initiativen planen, die verändern, wie die ethische KI-Mündigkeit von Lernenden in ihrem Bildungskontext entwickelt wird. |
|
AI foundations and applications |
AF-PE-3aLehrkräfte können Bewertungsverfahren, Rahmenkonzepte zur Werkzeugauswahl oder Einführungsmaterialien planen, die Kolleginnen und Kollegen helfen, grundlegendes KI-Wissen auf berufliche Entscheidungen anzuwenden, und diese in der Einrichtung teilen. AF-PE-3bLehrkräfte können KI-bezogene Formate beruflichen Lernens entwickeln, die die KI-Kompetenz in ihrem Team oder ihrer Schule aufbauen. AF-PE-3cLehrkräfte können institutionellen Kompetenzaufbau zu KI entwickeln, der verändert, wie grundlegendes KI-Wissen die Praxis in ihrem Bildungskontext prägt. |
AF-DR-3aLehrkräfte können technische Arbeitsabläufe oder Leitfäden für die KI-gestützte Ressourcenerstellung planen und mit Kolleginnen und Kollegen teilen. AF-DR-3bLehrkräfte können neuartige Einsatzweisen von KI-Ressourcenwerkzeugen entwickeln, die deren tatsächliche Möglichkeiten nutzen statt bloßer Neuheit, diese erproben und die Ergebnisse in ihrer Fachgemeinschaft verbreiten. AF-DR-3cLehrkräfte können Kompetenzaufbau zu KI-Werkzeugen für die Ressourcengestaltung planen, der verändert, wie KI für Bildungsressourcen in ihrem Kontext genutzt wird. |
AF-TL-3aLehrkräfte können technisch fundierte Unterrichtsformate entwickeln oder Unterrichtsvorlagen für KI-integrierten Unterricht erstellen und mit Kolleginnen und Kollegen teilen. AF-TL-3bLehrkräfte können neuartige KI-gestützte Unterrichtsansätze entwickeln, die die tatsächlichen Möglichkeiten heutiger KI-Systeme nutzen, diese erproben und die Ergebnisse in ihrer Fachgemeinschaft verbreiten. AF-TL-3cLehrkräfte können Kompetenzaufbau zu KI in Lehren und Lernen planen, der verändert, wie grundlegendes KI-Wissen die Unterrichtsgestaltung in ihrem Bildungskontext prägt. |
AF-A-3aLehrkräfte können technische Prüfprotokolle, Routinen zur Werkzeugvalidierung oder Ablaufvorlagen für KI-gestützte Bewertung in ihrem Kontext planen und mit Kolleginnen und Kollegen teilen. AF-A-3bLehrkräfte können systematische Praktiken zur Verfolgung und Verbesserung der technischen Leistung von KI-Bewertungswerkzeugen planen und in ihrem Team oder ihrer Schule verbreiten. AF-A-3cLehrkräfte können Kompetenzaufbau zu KI in der Bewertung planen, der verändert, wie grundlegendes KI-Wissen die Bewertungspraxis in ihrem Bildungskontext prägt. |
AF-EL-3aLehrkräfte können technische Leitfäden, Rahmenkonzepte zur Werkzeugauswahl oder Konfigurationsvorlagen für inklusiven KI-Einsatz in ihrem Kontext entwickeln und mit Kolleginnen und Kollegen teilen. AF-EL-3bLehrkräfte können neuartige Einsatzweisen von KI-Werkzeugen für Personalisierung und Barrierefreiheit entwickeln, die auf einem realistischen Verständnis dessen beruhen, was heutige Systeme können und nicht können, diese erproben und die Ergebnisse in ihrer Fachgemeinschaft verbreiten. AF-EL-3cLehrkräfte können Kompetenzaufbau zu KI für Inklusion planen, der verändert, wie grundlegendes KI-Wissen die inklusive Praxis in ihrem Bildungskontext prägt. |
AF-FC-3aLehrkräfte können längere Lernsequenzen, Projektformate oder fachübergreifende Unterrichtseinheiten planen, die die technische KI-Kompetenz der Lernenden systematisch aufbauen, und diese mit Kolleginnen und Kollegen teilen. AF-FC-3bLehrkräfte können altersgerechte pädagogische Materialien, Analogien oder Aktivitätsformate zur Vermittlung von KI-Grundlagen und praktischen KI-Fähigkeiten erstellen und in ihrem Team oder ihrer Fachgemeinschaft verbreiten. AF-FC-3cLehrkräfte können gemeinsame Initiativen planen, die verändern, wie die technische KI-Kompetenz von Lernenden in ihrem Bildungskontext aufgebaut wird. |