Die Implementierung künstlicher Intelligenz (KI) in die Hochschullehre gewinnt im Spiegel des gesamtgesellschaftlichen Einflusses der Technologie zunehmend an Bedeutung; insbesondere hinsichtlich der ersten Phase der Lehrer:innenbildung findet sich die Forderung seitens zahlreicher Wissenschaftler:innen und Lehrer:innen, die Kompetenz der angehenden Lehrer:innen, KI im Spiegel der Potenziale und Herausforderungen der Technologie kritisch-konstruktiv zu verwenden, frühestmöglich institutionell zu fördern; dies ist gerade vor dem Hintergrund von Bedeutung, dass Lehrer:innen als "didaktische Doppeldecker" nicht nur selbst Nutzer:innen der Technologie sind, sondern die kritisch-konstruktive Nutzung – die im Oktober 2024 publizierte Handlungsempfehlung der KMK ist diesbezüglich in ihrer normativen Zielsetzung eindeutig – auch ihren Schüler:innen vermitteln müssen (vgl. KMK 2024). Gerade deshalb ist es notwendig, angehende Lehrer:innen bereits in der ersten Phase der Lehrer:innenbildung für die Potenziale und Risiken der Technologie sowie den sinnvollen Umgang mit dieser zu sensibilisieren.

Ein für (angehende) Lehrer:innen besonders relevantes Nutzungsszenario der Technologie stellt die Verwendung von generativer KI im Kontext der unterrichtlichen Planungsentscheidungen dar; so lassen sich mit KI zahlreiche Planungsentscheidungen, wie etwa die Lernzielauswahl und -formulierung, die methodisch-medialen Entscheidungen sowie die Auswahl der unterrichtlichen Inhalte unterstützen (vgl. Brott & Egerer, 2024); zudem kann KI Lehrer:innen praktisch – eine DSGVO-konforme Nutzung vorausgesetzt – hinsichtlich der Analyse der Lernvoraussetzungen der Schüler:innen und bspw. der curricularen Vorgaben effektiv dabei unterstützen, fundierte und zielgruppenadäquate Planungsentscheidungen zu treffen, die sowohl die individuellen Bedürfnisse der Schüler:innen als auch die Bildungs- und Lernziele berücksichtigen. Insofern lassen sich mit Unterstützung der Technologie auch die für die erste und zweite Phase der Lehrer:innenbildung so bedeutsamen Unterrichtsentwürfe, die das verschriftlichte Produkt der konzeptionellen Planungsentscheidungen darstellen, unterstützen (vgl. Huget & Buchholtz, 2024).

Im Sinne der für den Lehrer:innenberuf essenziellen Kompetenz, sinnvolle, interdependente und lerngruppenadäquate Planungsentscheidungen zu treffen, wird dies im Begleitseminar zum Allgemeinen Schulpraktikum (ASP) im Bachelorstudium einer niedersächsischen Universität erstmals gefördert. Das Seminar ist eine Pflichtveranstaltung für alle Lehramtsstudierenden zu Beginn des Bachelor Combined Studies und soll darauf vorbereiten, während des sechswöchigen Praktikums erste Unterrichtserfahrungen zu sammeln und zu reflektieren. Im Fokus steht die Schlüsselkompetenz der Unterrichtsplanung, d.h. die Studierenden entwickeln, erproben und evaluieren eigene Unterrichtsentwürfe in Zusammenarbeit mit schulischen Mentor:innen. Im vorgeschalteten Begleitseminar zum ASP wurde im Sommersemester 2024 im Spiegel des Eingangs skizzierten besonderen Potenzials von KI, die unterrichtlichen Planungsentscheidungen zu unterstützen, ein innovativer Ansatz zur Nutzung der Technologie erprobt und evaluiert. Ziel war es, die unterrichtliche Planungs- und Reflexionskompetenz angehender Grundschul- sowie Haupt- und Realschullehrer:innen mit Hilfe der KI-Technologie zu fördern und sie hinsichtlich der Potenziale und Herausforderungen der Nutzung von KI im dezidierten Kontext der Unterrichtsplanung vorzubereiten.

Das Konzept basierte auf drei Nutzungsszenarien der KI-Technologie:

Erstellung von Unterrichtsverlaufsplänen – von Studierenden kriterienorientiert evaluiert und optimiert im Spiegel der fachspezifischen Lern- und Kompetenzziele.
Gezielte Prompt-Entwicklung – zur Generierung von KI-gestütztem Feedback für Unterrichtsentwürfe, förderte Autonomisierung und iterative Verbesserung.
KI als Lerngegenstand – Studierende reflektierten Potenziale und Herausforderungen der Technologie, inkl. ethischer und datenschutzrechtlicher Aspekte.

Im Poster wird veranschaulicht, wie das didaktische Konzept mithilfe von KI umgesetzt wurde, um die Planungs- und Reflexionskompetenz der Studierenden gemeinsam zu stärken.

Literatur

Brott, M., & Egerer, C. (2024). Kann ein Chatbot die Vorbereitung für den Chemieunterricht übernehmen? Eine Analyse der Qualität von Unterrichtsplanungen von Chat-GPT und Chemielehramtsstudierenden. MNU Journal, 77(2), 104–110.
Huget, J., & Buchholtz, N. (2024). Gut gepromptet ist halb geplant. ChatGPT als Assistenten bei der Unterrichtsplanung nutzen. In A. König & J. Mosbach (Hrsg.), Praxisratgeber Künstliche Intelligenz als Unterrichtsassistent: Wie KI-Tools das Lehrerleben erleichtern (S. 8–10). Friedrich-Verlag.
Kultusministerkonferenz. (2024, 10. Oktober). Handlungsempfehlung für die Bildungsverwaltung zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz in schulischen Bildungsprozessen. KMK.
Jung, S. (2024). KI und Lehrbucharbeit im zweiten Lernjahr: Mehr Fluch als Segen für die Unterrichtsplanung und -vorbereitung. Latein und Griechisch in Nordrhein-Westfalen, 5(1), 20–23. doi.org/10.11576/lgnrw-7311
Zehner, F. (2019). Künstliche Intelligenz in der Bildung. Ihr Potenzial und der Mythos des Lehrkraftroboters. Schulmanagement, 50(2), 8–12. doi.org/10.25656/01:17562