Didaktik-KI in Schule und Ausbildung
Eine Live-KI, die didaktisch fundiert interagiert: Sie klärt in Sekunden Lernstand und Ziel, setzt ein überprüfbares Lernziel, führt durch kurze Erklär- und Übungsphasen mit Abruf und Feedback und schließt mit Transfer und einem einfachen Wiederholungsplan. Dahinter stehen strukturierte didaktische Templates, Differenzierung, Quellenkritik sowie Datenschutz- und Governance-Regeln für Schule und Ausbildung.
Didaktik · Lernpsychologie · Umsetzung
Eine KI als didaktisches Interaktions-Medium
Das Ziel ist nicht „mehr Output“, sondern ein verlässlicher Ablauf, der Lernen in kurzen Sequenzen erzeugt und überprüfbar macht: kurze Diagnose, präzises Lernziel, knappes Erklären, aktives Abrufen, Feedback, Transfer und ein nächster Schritt über Zeit. Die KI ersetzt keine Lehrkraft – sie standardisiert lernwirksame Mikro-Entscheidungen, damit Unterricht und Ausbildung konsistenter werden.
1) Diagnostik als Startpunkt
Die KI beginnt mit minimaler, aber relevanter Diagnostik: Niveau, Vorwissen, Ziel, Tempo. Sie reduziert damit Fehlanpassungen (zu schwer/zu leicht) und verhindert, dass Erklärungen am Lernstand vorbeilaufen.
2) Lernziele operationalisieren
Statt vager Ziele („verstehen“) setzt die KI beobachtbare Outcomes: erklären, anwenden, transferieren. Das schafft eine klare Bewertungslogik und erleichtert die Gestaltung passender Aufgaben.
3) Input knapp halten, Abruf erzwingen
Kurze Inputs werden unmittelbar durch Abruf ergänzt (Check-Frage, Mini-Quiz, kurze Erklärung in eigenen Worten). So wird Wissen aktiv verarbeitet statt nur gehört – und Missverständnisse werden früh sichtbar.
4) Vom Muster zur Eigenleistung
Das senkt die kognitive Belastung für Einsteiger und ermöglicht eine kontrollierte Entwicklung hin zur selbstständigen Problemlösung – ohne Scheinsicherheit.
5) Feedback als Steuerimpuls
Feedback bleibt kurz und handlungsleitend: was stimmt, was fehlt, was als nächstes zu tun ist. Dadurch wird Fehlerkorrektur in Lernschritte übersetzt statt in Korrektur-Monologe.
6) Transfer & Wiederholung planen
Die KI schließt nicht mit „verstanden?“, sondern mit Transfer und einem Wiederholungsplan (heute/48h/7 Tage). So wird kurzfristige Performanz in stabilere Kompetenz überführt.
Optional · Qualität · Governance
Optional: Bausteine für institutionelle Umsetzung
Diese Bausteine sind für die Demo nicht zwingend, erklären aber den Weg von einer gelungenen Interaktion zu einem stabilen Einsatz in Schule oder Betrieb: Aufgabenlogik, Prüfungsformate, Moderation, Datenschutz und eine einfache Evaluationsschleife.
Differenzierung in drei Stufen
Leicht/Mittel/Anspruchsvoll mit typischen Fehlern, Musterlösung und Transfer. Ziel ist Passung bei heterogenen Gruppen.
Prüfen ohne Grauzonen
Aufgaben, die Eigenleistung sichtbar machen: Begründung, Variation, mündliche Kurzchecks, Dokumentation der Nutzung.
Handlungsorientierung in Ausbildung
Situationen, Entscheidungen, Qualitätskriterien, Kontrolle: Lernaufgaben werden als Handlungszyklen strukturiert.
Moderationsmodus für Workshops
Neutral spiegeln, in wenige Kategorien strukturieren, nächste Entscheidung öffnen. Ziel: produktive Diskussion statt Positionskampf.
Datenschutz & Sicherheitsregeln
Datenminimierung, klare No-Gos, Quellenkritik, Schutz vor manipulativen Eingaben. Ziel: verlässlicher Rahmen.
Evaluation in 60 Sekunden
Vorher/Nachher mit zwei Abruffragen plus Transfer. Ziel: Wirkung sichtbar machen statt nur behaupten.
Typische Einsatzsituationen
Pilot: Ablauf in drei Schritten
Ein Pilot ist didaktisch dann sinnvoll, wenn er wenige Szenarien sauber abbildet und Wirkung sichtbar macht: Diagnose, Lernsequenz, Abruf, Feedback, Transfer. Der Rest ist Iteration.
Use Cases & Regeln
Welche 3–5 Szenarien? Welche No-Gos? Welche Daten dürfen hinein? Welche Aufgabenformate zeigen Eigenleistung?
Didaktik-Templates
Diagnose-Block, Ziel-Formel, Musterlösung, Abruffragen, Feedback-Formel, Transfer-Varianten. Kurz und wiederholbar.
Mini-Evaluation
Vorher/Nachher mit zwei Abruffragen plus Transfer. Auswertung: Was war unklar? Was hat geholfen? Was wird angepasst?