Unterrichtsreihe
Teacher AI Tutorial Pack
Kurs für Lehrkräfte zur praxisnahen Nutzung von KI im Unterricht, von Prompt-Optimierung bis zu KI-resistenten Aufgaben.
Didaktische Konzeption
Die Unterrichtsreihe vermittelt eine strukturierte Einführung in den didaktisch reflektierten Einsatz von KI im Unterricht und entwickelt systematisch Kompetenzen im Umgang mit Prompting, Bewertung und schulischer Implementierung. Die Progression folgt einer klaren Linie von der Analyse grundlegender KI-Funktionsweisen über konkrete Anwendungsszenarien bis hin zu Bewertung und Governance. Methodisch verbindet die Reihe Prompt-Optimierung, kritische Analyse von KI-Ausgaben und die Entwicklung robuster Aufgabenformate mit praktischen Unterrichtsbezügen. Theorie und Anwendung sind eng verzahnt, sodass die Ergebnisse unmittelbar in schulische Kontexte übertragen werden können.
Für Lehrkräfte bietet die Reihe eine klar strukturierte Abfolge von Bausteinen mit transparenter Kompetenzentwicklung. Die modulare Anlage ermöglicht eine flexible Integration in bestehende Unterrichts- oder Fortbildungsformate und unterstützt eine systematische Weiterentwicklung der eigenen Unterrichtspraxis.
Kompetenzentwicklung
- Entwicklung präziser Prompts und Anwendung strukturierter Prompt-Frameworks zur Steuerung von KI-Ausgaben
- Analyse und Bewertung von KI-generierten Inhalten anhand definierter Qualitätskriterien
- Gestaltung differenzierter Aufgaben, Feedbackprozesse und Unterrichtsplanungen mit KI-Unterstützung
- Entwicklung prozessorientierter und KI-resistenter Aufgabenformate sowie Bewertungsrubriken
- Anwendung von Verfahren zur fairen Leistungsbeurteilung und nachvollziehbaren Dokumentation
- Planung und Umsetzung schulischer KI-Strategien inklusive Regelwerken und Implementierungsprozessen
Struktur der Reihe
Modul 1: Was KI kann – und was nicht
Lernen Sie, präzise Prompts für den Unterricht zu erstellen und KI-Ausgaben kritisch zu prüfen.
Dieses Modul legt die Grundlage für den gesamten Kurs, indem es zentrale Unterschiede zwischen vagen und präzisen Prompts systematisch herausarbeitet. Die Teilnehmenden entwickeln ein Verständnis für Qualitätskriterien und lernen, KI-Ausgaben kritisch zu analysieren und gezielt zu steuern.
Modul 2: KI für die Unterrichtsvorbereitung
Eine kompakte Lerneinheit für Lehrkräfte: Sie erstellen vier praxistaugliche Prompt-Templates (Differenzierung, Feedback, Schnellplanung, Textanpassung) und lernen, KI-Ausgaben anhand klarer Kriterien zu prüfen und iterativ zu schärfen.
Aufbauend auf den Grundlagen werden konkrete Einsatzszenarien für die Unterrichtsvorbereitung entwickelt. Der Fokus liegt auf der Erstellung strukturierter Prompt-Templates und der iterativen Verbesserung von Ergebnissen im Hinblick auf unterrichtliche Anforderungen.
Modul 3: KI-resistente Aufgaben & Rubriken
Ziel: Lehrkräfte entwerfen Aufgabenformate, die Eigenleistung sichtbar machen, indem sie Denkschritte, Zwischenprodukte, Belegpflicht und prozessbezogene Bewertung systematisch in Prompts verankern.
In diesem Modul werden Aufgabenformate entwickelt, die den Fokus auf Denkprozesse und nachvollziehbare Ergebnisse legen. Die Verbindung von Aufgabenstellung und Bewertung wird systematisch gestaltet, sodass Eigenleistung sichtbar und bewertbar wird.
Modul 4: Faire Diagnostik & Leistungsbeurteilung
Diese Lerneinheit führt Lehrkräfte in vier aufeinander aufbauenden Prompt-Bausteinen durch faire Diagnostik und Leistungsbeurteilung.
Das Modul erweitert die Reihe um diagnostische und bewertungsbezogene Aspekte. Es werden Verfahren entwickelt, die eine differenzierte Analyse von Leistungen ermöglichen und gleichzeitig transparente sowie überprüfbare Bewertungsprozesse sicherstellen.
Modul 5: KI-Governance von Gespräch bis Implementierungsplan
Diese Lerneinheit führt Lehrkräfte Schritt für Schritt durch zentrale Prompt-Templates für schulische KI-Governance.
Abschließend richtet sich der Blick auf die institutionelle Ebene. Das Modul unterstützt die Entwicklung von Regelwerken, Kommunikationsstrategien und Implementierungsplänen für den schulischen Umgang mit KI.
Inhalte im Überblick
Modul 1: Was KI kann – und was nicht
| Inhalt | Schwerpunkt | Dauer |
|---|---|---|
| Prompting im Unterricht: vage vs. präzise Prompts vergleichen | Vergleich von Prompts und Ableitung von Qualitätsmerkmalen sowie gezielte Verbesserung | 15 min |
| RCFG in der Praxis: Schwache Prompts schnell verbessern | Optimierung von Prompts anhand strukturierter Kriterien und Bewertung der Wirkung | 15 min |
| KI-Text prüfen lassen: Erst erstellen, dann selbstkritisch analysieren | Erstellung und kritische Prüfung von KI-Texten mit Verifikationsfragen | 12 min |
Modul 2: KI für die Unterrichtsvorbereitung
| Inhalt | Schwerpunkt | Dauer |
|---|---|---|
| Differenzierte Aufgaben mit einem Prompt (3 Niveaus, ohne Musterlösung) | Erstellung differenzierter Aufgabenformate mit klaren Strukturen und Einschränkungen | 15 min |
| Modul 2.2: Formatives Feedback ohne Lösungen (Prompting) | Entwicklung strukturierter Feedback-Prompts mit klaren Grenzen und Priorisierung | 15 min |
| Modul 2.3: Unterrichtsplanung im Schnellformat (Prompting) | Erstellung kompakter Unterrichtsplanungen und gezielte Verbesserung einzelner Elemente | 15 min |
| Modul 2.4: Texte sprachlich an Zielniveaus anpassen (ohne neue Fakten) | Anpassung von Fachtexten an unterschiedliche Zielniveaus unter Beibehaltung der Inhalte | 12 min |
Modul 3: KI-resistente Aufgaben & Rubriken
| Inhalt | Schwerpunkt | Dauer |
|---|---|---|
| Prozessorientierte Aufgaben: Prompts, die Denkschritte sichtbar machen | Gestaltung von Aufgaben mit sichtbaren Denkprozessen und Zwischenprodukten | 15 min |
| Modul 3.2: Materialgebundene Arbeitsblätter mit Belegpflicht | Erstellung materialgebundener Aufgaben mit klarer Belegpflicht und Struktur | 12 min |
| Modul 3.3: Bewertungsrubriken, die Denkwege honorieren (inkl. KI-Nutzung) | Entwicklung transparenter Bewertungsrubriken mit Prozess- und Inhaltskriterien | 12 min |
Modul 4: Faire Diagnostik & Leistungsbeurteilung
| Inhalt | Schwerpunkt | Dauer |
|---|---|---|
| Stilindikatoren fair beschreiben: Prompt-Template mit Belegen, Alternativen und Nicht-Aussagen | Beschreibung von Stilmerkmalen mit Belegen und alternativen Erklärungen | 12 min |
| Modul 4.2: Zwei Texte fair vergleichen (ohne Autorenschaftsaussagen) | Vergleich von Texten mit klarer Trennung von Beobachtung und Interpretation | 15 min |
| Modul 4.3 — Neutrale Nachfragen für mündliche Klärungen | Erstellung neutraler Fragen zur Klärung von Leistungen ohne Vorannahmen | 12 min |
| Modul 4.4: Prüffähige Bewertungsdokumentation als Prompt | Entwicklung strukturierter und nachvollziehbarer Bewertungsprotokolle | 12 min |
Modul 5: KI-Governance von Gespräch bis Implementierungsplan
| Inhalt | Schwerpunkt | Dauer |
|---|---|---|
| Modul 5.1: Neutraler Gesprächsleitfaden bei KI-Verdacht (Prompting) | Entwicklung neutraler Gesprächsleitfäden ohne Vorwürfe | 12 min |
| Modul 5.2: KI-Nutzungsregeln in zwei Versionen (Ampellogik) | Erstellung differenzierter Regelwerke zur KI-Nutzung | 12 min |
| Modul 5.3: KI-Risiko-Chancen-Matrix im Schulkontext prompten | Analyse von Chancen und Risiken mit strukturierten Maßnahmen | 12 min |
| Modul 5.4: Kommunikation und Implementierungsplan (2 Prompts) | Erstellung von Implementierungsplänen und Kommunikationsformaten | 14 min |
Die Reihe unterstützt eine systematische Integration von KI in Unterricht und Schulentwicklung durch klar strukturierte Bausteine und transparente Zielsetzungen.
Sie können die Module flexibel einsetzen, anpassen und im eigenen schulischen Kontext erproben.