„Wer hat heute schon ein KI-Tool benutzt?“ frage ich zu Beginn meiner KI-Workshops. Die Hände gehen hoch. „Und wofür?“ Die Antworten kommen: Hausaufgaben, Übersetzungen, schnelle Recherchen. Dann die entscheidende Frage: „Welche Chatbots außer ChatGPT kennt und nutzt ihr?“ Stille. Vielleicht ein Gemini hier, ein Copilot da. Genau hier liegt die Lücke: KI-Kompetenz bedeutet nicht, ein Tool zu beherrschen, sondern die Toollandschaft zu verstehen.
Wer nur ein einziges System kennt, nimmt dessen Antworten automatisch als Maßstab; Unterschiede bleiben unsichtbar, Qualitätsurteile ungeübt. Für Bildung und Unterricht ist das ein blinder Fleck.
„Battle of the Chatbots“ schließt diese Lücke mit einer einfachen, aber hochwirksamen Methode: dem systematischen Vergleich. Nicht abstrakt, nicht theoretisch – sondern erfahrungsbasiert, mit echten Outputs und echten Unterschieden.
Warum ein einziges Tool den Blick verengt
Die meisten Nutzer*innen greifen über kostenlose Zugänge auf KI zu. Damit nutzen sie oft ältere Modelle, oder eingeschränkte Versionen. Wer nur ein einziges Modell kennt, hält dessen Stil, Genauigkeit oder Fehlerquote für „typisch“. Doch KI ist kein homogenes Phänomen – Modelle arbeiten, erklären und priorisieren jeweils anders.
Solange Lernende nur ein Tool kennen, bleibt Qualitätsbeurteilung praktisch unmöglich. Die Fähigkeit, KI-Outputs zu bewerten, entsteht erst im Vergleich.
Wie die Übung funktioniert
Die Gruppen erhalten ein vorbereitetes Arbeitsblatt mit vier Prompts – bewusst so ausgewählt, dass Unterschiede deutlich hervortreten: eine Faktenfrage, eine Erkläraufgabe, eine kreative Formulierung und ein sprachliches Umformulieren.
Alle vier Prompts werden parallel in drei verschiedenen Chatbots ausgeführt. Die Ergebnisse tragen die Gruppen in eine Vergleichstabelle ein: Was ist präziser? Was verständlicher? Wer liefert Quellen? Welches Modell ist für schulische Zwecke geeigneter?
In der anschließenden Diskussion entsteht das eigentliche Lernen. Die Gruppen formulieren Begründungen, nicht nur Urteile. Die Vergleichstabelle zwingt zu genauer Analyse und macht sichtbar, wie unterschiedlich die Systeme tatsächlich arbeiten.
Was die Teilnehmenden entdecken
Die Überraschung ist fast immer dieselbe: Drei Modelle, drei Persönlichkeiten. Ein Modell erklärt klarer, ein anderes arbeitet kreativer. Fast niemand rechnet vorab mit solchen Unterschieden – und genau deshalb wirkt die Übung so stark.
Plötzlich wird verständlich, warum Toolwahl nicht nebensächlich ist. Lernende erkennen, dass das „beste“ Modell immer vom Zweck abhängt. Sie beginnen, Kriterien zu entwickeln: Präzision, Stil, Quellenlage, Transparenz, Risiko von Fehlinformationen. Aus passiver Nutzung wird aktives Bewerten.
Verankerung in zentralen Kompetenzrahmen
Dass diese Übung so gut funktioniert, ist kein Zufall. Sie deckt exakt jene Kompetenzdimensionen ab, die internationale und deutschsprachige KI-Frameworks fordern.
- Das UNESCO AI Competency Framework betont die Fähigkeit, KI-Outputs kritisch zu prüfen, Grenzen zu erkennen und verantwortungsvolle Entscheidungen zu treffen. Genau das erleben die Teilnehmer*innen unmittelbar: Sie sehen, wie unterschiedlich Modelle arbeiten – und wie stark diese Unterschiede die Qualität beeinflussen.
- Auch das AILit-Framework (EU/OECD) fordert die Kompetenz zur Evaluation von KI-Systemen, zur Auswahl geeigneter Tools und zur reflektierten Nutzung im Lernkontext. Die Battle-Übung operationalisiert diese Anforderungen präzise.
- Für den deutschsprachigen Bildungsraum besonders spannend: das Modell von Joscha Falck und Kolleg*innen. Ihr Vier-Felder-Ansatz – Verstehen, Anwenden, Reflektieren und Mitgestalten – wird durch den Vergleich direkt aktiviert. Lernende verstehen Unterschiede, wenden mehrere Tools an, reflektieren Qualität und gestalten ihre eigene KI-Nutzung bewusster.
Die Aktivität ist damit kein Einzelspiel, sondern ein methodischer Kern von KI-Kompetenzbildung.
Ein Blick in die Praxis
Ob Französischlehrkräfte, die sprachliche Prompts vergleichen, oder Jugendliche, die komplexe Wissensfragen stellen: Die vier Prompts werden je nach Gruppe angepasst. Die Struktur bleibt jedoch konstant, und genau diese Konstanz erlaubt systematische Erfahrung.
Teilnehmer*innen merken schnell, dass Toolloyalität keinen Sinn ergibt. Selbst in meinen eigenen Workshops zeige ich offen, dass ich regelmäßig zwischen mehreren Modellen wechsle – je nach Aufgabe. Diese Transparenz bestärkt die Lernenden darin, Vielfalt nicht als Verwirrung zu sehen, sondern als Ressourcenstrategie.
Von der Übung zur Haltung
Aus dem Vergleich entsteht ein Lernprozess, der weit über den Workshop hinausreicht.
Teilnehmer*innen gehen weg mit einer neuen Grundannahme: KI muss geprüft, verglichen und begründet ausgewählt werden. Nicht, weil Tools unzuverlässig wären, sondern weil sie unterschiedlich sind – und diese Unterschiede entscheidend sind.
Damit wird KI-Nutzung nicht zu einer Frage der Gewohnheit, sondern zu einer Frage der Haltung. Wer vergleicht, übernimmt Verantwortung. Wer Kriterien formuliert, wird kritisch. Wer Unterschiede erkennt, handelt souverän.
Fazit
„Battle of the Chatbots“ macht sichtbar, was in vielen KI-Diskussionen abstrakt bleibt: dass KI-Kompetenz nicht aus Toolwissen entsteht, sondern aus Vergleichskompetenz.
Für Bildungsinstitutionen ist das der entscheidende Schritt: weg von technischer Bedienung, hin zu kritischer Mündigkeit – erfahrungsbasiert, reflektiert und anschlussfähig an alle relevanten Kompetenzrahmen.
Und genau diese Transformation brauchen wir: nicht Nutzer*innen, die fraglos akzeptieren, welches KI-Tool gerade vor ihnen liegt, sondern Menschen, die das Ökosystem verstehen, Unterschiede erkennen und informierte Entscheidungen treffen. Das ist die Art von KI-Kompetenz, die unseren Schüler*innen, unseren Lehrer*innen und unseren Communities weit in die Zukunft dienen wird.
Die Battle of the Chatbots-Aktivität ist eine Komponente meiner umfassenden KI-Workshops für Pädagog*innen und Schüler*innen. Für mehr Informationen über KI-Kompetenz in der Bildung schaut euch mein Buch „Künstliche Intelligenz kompetent nutzen“ (Cornelsen, 2024) an oder vernetzt euch mit mir auf LinkedIn.
Links und Ressourcen
- UNESCO AI Competency Framework for Teachers (PDF) https://www.cedefop.europa.eu/files/unesco_ai_competency_framework_for_teachers.pdf
- AILItFramework Deutsch https://ailiteracyframework.org/de/
- KI Campus AI Literacy in der Schule https://ki-campus.org/blog/ai-literacy-in-der-schule-so-werden-ki-kompetenzen-teil-des-unterrichts
- KI-Kompetenzen für Lehrende und Lernende von Susanne Alles, Joscha Falck, Manuel Flick und Regina Schulz https://essen.taskcards.app/#/board/ba6226b4-e617-4134-8d6d-dc733dae8d9c/view?token=b490fc09-f845-4d6d-9ef7-9cc0ec548182