Lernen und Lehren im 21. Jahrhundert
KI-generierte 80er-Bilder sind gerade überall: Dauerwelle, Neon, Aerobic und ganz viel Retro-Gefühl. Es juckt mich durchaus, mitzumachen. Trotzdem lasse ich es. Über Ressourcen, erstaunlich ähnliche Individualität, das eigene Gesicht als Datum – und die vielleicht unterschätzte Medienkompetenz, manchmal einfach nicht mitzumachen.
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Disclaimer: Ich bin keine Juristin und dieser Beitrag stellt keine rechtliche Bewertung dar. Ich möchte das aktuelle Urteil auch nicht juristisch einordnen. Mich interessiert vielmehr, welche gesellschaftlichen und bildungspolitischen Fragen solche Verfahren aufwerfen, denn sie zeigen exemplarisch, dass die Entwicklung generativer KI längst auch eine kulturelle, ethische und rechtliche Debatte ist. Gerade im Bildungsbereich begegnen uns solche Fragen regelmäßig – und deshalb lohnt es sich, die Diskussion aufmerksam zu verfolgen.
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Versteckte Texte in Prüfungsaufgaben, die Rückkehr mündlicher Prüfungen oder sogar KI-Bots als Prüfende – Hochschulen experimentieren derzeit weltweit mit den unterschiedlichsten Antworten auf generative KI. Die spannendste Frage lautet jedoch nicht, wie sich KI überlisten lässt, sondern was wir im Zeitalter von ChatGPT überhaupt noch prüfen möchten.
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Künstliche Intelligenz schreibt Texte, erklärt komplexe Sachverhalte, generiert Aufgaben und löst Probleme in Sekunden. Was früher mühsam erarbeitet werden musste, liegt heute oft nur einen Prompt entfernt. Die Frage, die wir uns stellen sollten, ist wie Tiefe, Verstehen und Erleben möglich bleiben. Dieser Beitrag greift zentrale Gedanken meines Vortrags bei den EDUdays auf und schlägt eine Brücke zwischen drei Perspektiven: der Beschleunigungs- und Resonanztheorie von Hartmut Rosa sowie den Zukunftskompetenzen nach Michael Fullan.
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Künstliche Intelligenz gilt vielen noch immer als eine Art objektive Instanz: neutral, sachlich, vielleicht sogar „wahr“. Doch wer mit generativen Systemen arbeitet, merkt schnell, dass diese Vorstellung trügt.
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KI wirkt oft souverän schnell und erstaunlich treffsicher doch dieser Eindruck entsteht an der Oberfläche. Wer verstehen will, was im Hintergrund passiert, muss genauer hinsehen. Eine Reihe von Tools macht genau das möglich und zeigt, dass KI weniger weiß als berechnet, weniger versteht als strukturiert und dabei auf Ressourcen, Modelle und menschliche Bewertung angewiesen bleibt.
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Drei Tage lang fand in München der jährliche Kongress der Gesellschaft für empirische Bildungsforschung statt. Man könnte auch sagen: Bildungsforschung 2026: Wenn Bildung plötzlich Zukunft verhandeln muss und doch das Vergangene im Herzen trägt. Ein paar Gedanken.
Mehr lesen![Geisterprompts [Gastbeitrag: Hannah Zischg]](https://digitalanalog.at/wp-content/uploads/2026/02/openclipart-vectors-ghost-156969_1920-768x350.png "Geisterprompts [Gastbeitrag: Hannah Zischg]")
Haben Sie sich auch schon gefragt, wie Sie schauen können, ob Ihre Schüler*innen die Ergebnisse von ChatGPT & Co. einfach ungeprüft übernehmen? Es gibt eine Methode, die nicht nur „Copy-Paste-Sünder“ entlarvt, sondern die Kinder und Jugendlichen dazu bringt, das zu tun, was im KI-Zeitalter am wichtigsten ist: Kritische Reflexion und Fact-Checking.
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Künstliche Intelligenz ist längst im Schulalltag angekommen – oft schneller, als Lehrpläne, Fortbildungen oder Regelwerke Schritt halten können. Zwischen Neugier, Verunsicherung und pragmatischen Lösungen tauchen dabei immer wieder dieselben Fragen auf, die Lehrende beschäftigen: Was ist erlaubt? Was ist problematisch? Wo finde ich Lösungen? Dieser Beitrag greift häufige Aussagen und Sorgen aus der Praxis auf – und ordnet sie ein. Ohne rechtliche Gewährt. Dafür mit Quellen zum weiteren Studium.
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NotebookLM zeigt gerade sehr deutlich, wie weit sich die AI-Bubble von der Nicht-AI-Bubble entfernt hat. Einige Beobachtungen. Viele Fragen. Subjektiv und etwas düster.
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