KI-Glossar für Lehrkräfte

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die ein Problem löst.

In der KI sind Algorithmen die Regeln, nach denen ein System aus Daten lernt oder Entscheidungen trifft — etwa welche Videos dir vorgeschlagen werden.

Im Unterricht: Gute Analogie für Klasse 5–7: ein Kochrezept, das immer gleich abläuft.

Text­beschreibung eines Bildes für Screenreader und Druck-Beilagen.

Beschreibt funktional, was zu sehen ist. Bei rein dekorativen Bildern: leerer Alt-Text. KI kann erste Vorschläge generieren — Lehrkraft prüft.

Im Unterricht: Regel: beschreiben, was zu sehen ist; rein dekorative Bilder bekommen einen leeren Alt-Text.

Schnittstelle, über die Programme mit einem KI-Dienst kommunizieren.

Über eine API (Application Programming Interface) sendet z. B. eine Schul-App einen Prompt an ChatGPT und bekommt die Antwort zurück — ohne Browser.

Im Unterricht: Für den Unterricht selten nötig — relevant, wenn die Schule eine eigene KI-Oberfläche anbinden will.

Geräte oder Software, die Schüler:innen mit Förderbedarf die Teilhabe ermöglichen.

Von Vorlese-Software über FM-Anlagen bis Augensteuerung. Reichen von kostenlos (in Tablets eingebaut) bis hochpreisig (Spezialgeräte mit Träger­finanzierung).

Im Unterricht: Vieles ist schon eingebaut — Vorlesen, Diktieren und Kontrastmodus kosten nichts extra.

Gestaltung so, dass möglichst viele Menschen ohne Anpassung teilhaben können.

In der Schule: Materialien, Räume, Methoden sind barriere­arm — Universal Design. Rechtlich verankert in UN-BRK und Landesgesetzen.

Im Unterricht: Was für einzelne nötig ist, hilft meist allen: klare Struktur, Kontrast, lesbare Schrift.

Verzerrung in KI-Ergebnissen — etwa stereotype Geschlechterrollen.

Bias entsteht meist aus den Trainingsdaten: Wenn diese einseitig sind, übernimmt das Modell die Schieflage. Wichtig für die Quellenkritik im Unterricht.

Im Unterricht: Lässt sich direkt zeigen: dasselbe Berufsbild zweimal generieren und die Ergebnisse vergleichen.

Völkerrechtlicher Vertrag über Rechte von Menschen mit Behinderungen — seit 2009 in DE.

Artikel 24 garantiert inklusive Bildung. Grundlage für Schulgesetze, Förder­ansprüche und Material­anforderungen.

Im Unterricht: Die rechtliche Grundlage für Inklusion in Deutschland — seit 2009 verbindlich.

KI-System, mit dem du in natürlicher Sprache schreibst — ChatGPT, Gemini, Claude.

Hinter dem Chatbot steckt ein Sprachmodell, das jeden nächsten Token vorhersagt. Es „versteht" nichts, sondern vervollständigt Texte sehr plausibel.

Im Unterricht: Der Einstieg für fast alle Schul-Szenarien — ein Zugang reicht, um Prompts zu testen.

Sprach­förderung für Schüler:innen, deren Erstsprache nicht Deutsch ist.

Eigenes Unterrichtsfach oder integrative Förderung in Regel­klassen. Digitale Tools (Übersetzung, Wortschatz-Apps, KI-Vereinfachung) ergänzen den Sprach­erwerb.

Im Unterricht: KI hilft beim Wortschatz und beim Vereinfachen, ersetzt aber keine Sprachförderung.

KI-erzeugtes Video, Bild oder Audio, das eine reale Person täuschend echt zeigt.

Deepfakes werden u. a. für Desinformation eingesetzt. Schüler:innen sollten Erkennungs-Strategien lernen — Mund-Synchronität, Licht, Quellen prüfen.

Im Unterricht: Ab Klasse 8 ein starkes Thema: erst das Erkennen üben, dann über Folgen sprechen.

Aufgaben in unterschiedlichen Niveaustufen oder Formen anbieten.

Klassiker: drei Niveaus (Grundsicherung / Standard / Erweiterung). Auch nach Sprach­niveau, Lerntempo, Interesse möglich. KI senkt den Erstellungs­aufwand massiv.

Im Unterricht: Der größte Zeitgewinn durch KI: drei Niveaustufen eines Arbeitsblatts in Minuten.

Datenschutz-Grundverordnung der EU — Pflichtrahmen für KI-Einsatz in der Schule.

Für Schulen wichtig: keine personenbezogenen Daten in offene KI-Dienste eingeben, Auftrags­verarbeitungs­verträge prüfen.

Im Unterricht: Merksatz für die Fachschaft: keine Schülernamen, Noten oder Diagnosen in ein Tool ohne Freigabe.

EU-Verordnung, die KI-Systeme nach Risiko klassifiziert und reguliert.

Seit August 2024 in Kraft, gilt gestaffelt. KI in Bildung gilt teilweise als „hochriskant" — diese Pflichten greifen nach dem Digital Omnibus (2026) ab dem 2. Dezember 2027. Lehrkräfte sollten die Grundzüge kennen.

Im Unterricht: Für Schulen vor allem über die Transparenzpflicht relevant, nicht über die Hochrisiko-Einstufung.

Prompt-Technik: Du gibst dem Modell 2–5 Beispiele, bevor es eine neue Aufgabe löst.

Beispiel: Zwei korrigierte Schülertexte als Muster — dann korrigiert das Modell den dritten in deinem Stil. Stark für konsistente Ergebnisse.

Im Unterricht: Wirkt sofort: zwei eigene Musterlösungen vor die Aufgabe setzen, dann passt der Stil.

Festgestellter Bedarf an besonderer pädagogischer Unterstützung.

Acht Schwerpunkte (KMK): Lernen, Sprache, emotionale/soziale Entwicklung, geistige Entwicklung, körperlich-motorische Entwicklung, Hören, Sehen, kranke Schüler:innen. Diagnose­verfahren ist fachlich.

Im Unterricht: Bestimmt, welcher Nachteilsausgleich zusteht — Diagnosen gehören nie in ein KI-Tool.

Wenn die KI selbstbewusst falsche Fakten erfindet.

Halluzinationen sind kein Bug, sondern Eigenart von Sprachmodellen. Quellen-Prüfung gehört zur Routine — vor allem bei Zahlen, Zitaten und Quellen.

Im Unterricht: Der wichtigste Punkt für Schüler:innen — jede Zahl, jedes Zitat, jede Quelle gegenprüfen.

Klassifizierung im EU AI Act — z. B. KI für Bewertung oder Zugang zu Bildung.

Hochrisiko-Systeme erfordern Risikomanagement, Transparenz und menschliche Aufsicht. Lehrkräfte tragen Verantwortung bei der Bewertungs-Nutzung.

Im Unterricht: Betrifft Schulen dann, wenn KI über Zugang, Versetzung oder Noten mitentscheidet.

Sammelbegriff für Systeme, die Aufgaben lösen, die sonst menschliche Intelligenz erfordern.

Heute meist gemeint: Maschinelles Lernen und insbesondere große Sprachmodelle. Kein Bewusstsein, keine Intuition — Mustererkennung in großem Stil.

Im Unterricht: Für den Einstieg genügt die Abgrenzung: Regeln programmiert gegen Muster aus Daten gelernt.

KI-System, das aus Textprompts Bilder erzeugt — GPT Image (ChatGPT), Nano Banana (Gemini), Midjourney, Stable Diffusion.

Im Unterricht z. B. für Illustrationen, Diskussionen zu Bildmanipulation oder Kreativität. Urheberrecht klären.

Im Unterricht: Praktisch für Titelbilder und Impulse; bei Personen und Marken das Urheberrecht mitdenken.

Fähigkeit, KI zu verstehen, zu beurteilen und souverän einzusetzen.

Bestandteile: Funktionsweise verstehen, kritisch hinterfragen, sinnvoll einsetzen, ethische Implikationen einordnen. Für Schüler:innen und Lehrkräfte gleichermaßen wichtig.

Im Unterricht: Nicht Tool-Bedienung, sondern Urteilskraft: einordnen, prüfen, bewusst entscheiden.

Stark vereinfachte Sprache (A1-Niveau) mit klaren Regeln (Mediopunkte, kurze Sätze).

Vom Netzwerk Leichte Sprache standardisiert. Vor allem für Schüler:innen mit geistiger Behinderung und sehr schwacher DaZ-Lage. Abgrenzung zu „einfacher Sprache" (A2/B1).

Im Unterricht: KI kann einen ersten Entwurf liefern; die Regeln muss eine Lehrkraft prüfen.

Großes Sprachmodell — die Technik hinter ChatGPT, Gemini und Claude.

LLMs werden auf riesigen Textmengen trainiert und sagen für jeden Kontext den nächsten Token vorher. Sie „verstehen" nicht, aber sie sind beeindruckend gut darin, plausible Antworten zu liefern.

Im Unterricht: Das Bild, das trägt: ein System, das das nächste Wort vorhersagt — keine Datenbank, die nachschlägt.

Beeinträchtigung beim Erwerb von Lesen und/oder Rechtschreiben.

Auch Dyslexie/Legasthenie. Schul­rechtlicher Nachteils­ausgleich möglich (länderabhängig). Digitale Hilfen: Vorlese-Funktion, Spracheingabe, Recht­schreib-Hilfen.

Im Unterricht: Vorlesefunktion und Rechtschreibhilfe gezielt erlauben, nicht pauschal verbieten.

KI-Methode, bei der Systeme aus Daten lernen, statt explizit programmiert zu werden.

Unter­teilung in überwachtes (mit Labels), unüberwachtes (ohne) und verstärkendes Lernen (durch Belohnung). Sprachmodelle nutzen alle drei.

Im Unterricht: Mit Spam-Filtern erklärbar: niemand programmiert jede Regel, das System lernt aus Beispielen.

Trainierte KI-Einheit, die Eingaben in Ausgaben verwandelt.

Ein Modell ist das „Gehirn" einer KI-Anwendung. GPT-6 Astra, Gemini 3.8 Flash oder Claude Fable 5.1 sind Beispiele für Modelle, die du über Chatbots oder andere KI-Dienste ansprichst. Welches Modell du tatsächlich nutzt, hängt vom Tarif ab: GPT-6 (September 2026) steht in ChatGPT zunächst nur Pro-, Business- und Enterprise-Konten offen, Free- und Plus-Konten arbeiten weiter mit GPT-5.6.

Im Unterricht: Wichtig bei der Tool-Auswahl: dasselbe Tool kann je nach Modell sehr unterschiedlich antworten.

KI, die mehrere Eingabearten verarbeitet: Text, Bild, Audio, Video.

Moderne Modelle (etwa GPT-6 Astra, Gemini 3.8 Flash oder Claude Fable 5.1) sind multimodal. Du kannst z. B. ein Foto deiner Tafel hochladen und nach Korrekturen fragen. Welche Funktionen im jeweiligen Chat tatsächlich verfügbar sind, hängt aber vom Plan und der Freigabe ab.

Im Unterricht: Praktisch im Alltag: ein Foto vom Tafelbild hochladen und daraus Aufgaben erzeugen lassen.

Schul­rechtliche Anpassung der Lern- und Prüfungs­bedingungen bei Förder­bedarf.

Beispiele: mehr Zeit bei Klausuren, Vorlese-Hilfe, Spracheingabe. Konkrete Möglichkeiten variieren nach Bundesland — schriftlich im Förder­plan dokumentieren.

Im Unterricht: Betrifft die Bedingungen, nicht die Anforderungen — Zeitzugabe ja, andere Aufgaben nein.

Offene KI-Modelle, deren Gewichte oder Code öffentlich verfügbar sind.

Beispiele: Llama (Meta), Qwen (Alibaba), DeepSeek, Mistral, Gemma (Google). Vorteil für Schulen: Lokale Hosting-Möglichkeit, mehr Datenkontrolle — aber höherer technischer Aufwand.

Im Unterricht: Relevant für Schulserver: offene Modelle lassen sich lokal betreiben, ohne Daten nach außen zu geben.

Wörtliche oder sinngemäße Übernahme fremder Inhalte ohne Kennzeichnung.

KI-Texte sind nicht automatisch Plagiate — aber unausgewiesene KI-Nutzung verstößt gegen die meisten Schul- und Prüfungsregeln.

Im Unterricht: Mit KI verschiebt sich die Frage von der Quelle zum Prozess — Entwürfe und Zwischenschritte einfordern.

Die Eingabe an die KI — Anweisung, Frage oder Aufgabe.

Ein guter Prompt enthält Rolle, Aufgabe, Kontext, Format und Beispiele. Je präziser, desto besser das Ergebnis.

Im Unterricht: Je konkreter Rolle, Aufgabe, Klasse und Format, desto brauchbarer das Ergebnis.

Die Kunst, Prompts so zu formulieren, dass die KI brauchbare Ergebnisse liefert.

Wichtige Techniken: präzise Rolle, klare Aufgabe, Beispiele (Few-Shot), Schritt-für-Schritt-Anweisungen (Chain-of-Thought), Format-Vorgaben.

Im Unterricht: Klingt technisch, ist Handwerk: fünf Bausteine reichen für den Schulalltag.

KI-Technik, die externe Quellen (z. B. Schulbücher) gezielt einbindet.

RAG kombiniert Sprachmodell mit Wissensdatenbank. Vorteil: Antworten basieren auf geprüften Quellen, nicht nur Trainings­daten. Senkt Halluzinationen.

Im Unterricht: Interessant für Länder-Chatbots und Schulbuch-Anbindung, weniger für den eigenen Unterricht.

Trainings-Verfahren, bei dem menschliche Bewerter:innen Antworten ranken.

Erklärt, warum ChatGPT-Antworten oft höflich und ausführlich klingen: Sie wurden auf menschliche Präferenzen trainiert.

Im Unterricht: Erklärt, warum Modelle höflich und vorsichtig antworten — Menschen haben das antrainiert.

Spezielle KI-Lizenz für Schulen mit AVV und reduzierten Konditionen.

Beispiele: fobizz, SchulKI, Microsoft Education. Vorteil: DSGVO-konform, anonymisierte Schüler-Konten, Klassen-Management.

Im Unterricht: Der Unterschied, der zählt: mit AVV darf die Schule personenbezogene Daten verarbeiten, ohne nicht.

Software, die Bildschirm­inhalte vorliest — für Menschen mit Sehbeeinträchtigung.

NVDA (Windows, kostenlos), JAWS (Windows, kommerziell), VoiceOver (iOS/macOS, eingebaut), TalkBack (Android, eingebaut). Materialien müssen strukturiert und mit Alt-Texten versehen sein, damit sie sinnvoll vorgelesen werden.

Im Unterricht: Ohne Zusatzsoftware testbar: VoiceOver oder Narrator einschalten und das eigene Arbeitsblatt anhören.

Vorab-Anweisung, die das Verhalten der KI für eine ganze Session festlegt.

Im Chat-Eingabefeld nicht sichtbar, aber wirksam: Mit System-Prompts gibst du der KI z. B. eine Lehrerrolle oder eine Antwortstruktur vor.

Im Unterricht: Damit baust du den Tutor-Modus: „Gib Hinweise, nie die Lösung" einmal vorab setzen.

Parameter, der bestimmt, wie kreativ vs. konservativ die KI antwortet.

Wert zwischen 0 (faktisch, wiederholbar) und 2 (kreativ, divers). In Chatbots meist fix; in APIs steuerbar. Für Tests: niedrig; für Brainstorming: höher.

Im Unterricht: Für Faktenaufgaben niedrig, für Schreibimpulse höher — in Schul-Oberflächen oft nicht einstellbar.

Kleinste Verarbeitungs-Einheit eines Sprachmodells — meist Wortteile.

„Schule" ist ein Token, „Schulunterricht" sind zwei. Token-Limits begrenzen, wie lang ein Prompt + Antwort zusammen sein darf.

Im Unterricht: Erklärt Kosten und Längenlimits; für den Unterricht meist nur eine Randnotiz.

Die Daten, mit denen ein Modell „erzogen" wurde.

Bei großen Sprachmodellen: Bücher, Webseiten, Code. Qualität, Aktualität und Bias der Trainingsdaten prägen das Modell — und damit auch die Antworten im Klassenzimmer.

Im Unterricht: Der Ursprung von Bias und Wissensstand — deshalb kennt ein Modell aktuelle Ereignisse oft nicht.

Pflicht, KI-Einsatz für Nutzer:innen sichtbar zu machen — z. B. nach AI Act.

In der Schule: Schüler:innen müssen wissen, wenn ein Text KI-generiert ist (z. B. Material), und Lehrkräfte transparent machen, wann Bewertung KI-gestützt erfolgt.

Im Unterricht: Praktische Folge: KI-erzeugtes Material kennzeichnen, auch gegenüber Eltern.

KI-Einsatz als Lern-Coach, der Schüler:innen beim Denken anleitet, statt Lösungen zu geben.

Funktioniert über System-Prompt: „Frage nach, gib Hinweise, löse nicht selbst." Stark für selbst­gesteuertes Lernen, schwach bei zeitknappen Übungs­phasen.

Im Unterricht: Der didaktisch wertvollste Einsatz — über einen System-Prompt erzwingen, dass nur Hinweise kommen.

Didaktischer Rahmen mit 3 Prinzipien: Repräsentation, Handlung, Engagement.

Vom CAST entwickelt. Lern­umgebungen werden von vornherein vielfältig gestaltet, nicht nachträglich angepasst. International anerkannter Standard für inklusive Bildung.

Im Unterricht: Konkret heißt das: denselben Inhalt über zwei Zugänge anbieten, nicht zwei verschiedene Aufgaben.

Unsichtbare Markierung in KI-generiertem Text oder Bild zur Identifikation.

Google SynthID, OpenAI-Wasserzeichen — Stand 2026 noch nicht zuverlässig. Ab dem 2. Dezember 2026 verpflichtet der EU AI Act (Art. 50) Anbieter zur maschinenlesbaren Kennzeichnung KI-generierter Inhalte. Verlasse dich für Plagiats­erkennung nicht allein darauf.

Im Unterricht: Keine Erkennungshilfe für die Korrektur: unzuverlässig und leicht zu entfernen.

Du gibst der KI eine Aufgabe ohne Beispiele — sie löst sie aus Vorwissen.

Funktioniert gut bei klaren, häufigen Aufgaben (Zusammenfassen, Übersetzen). Bei eigenwilligen Formaten lieber Few-Shot nutzen.

Im Unterricht: Der Normalfall im Alltag — reicht für einfache Aufgaben, bei Stil und Format besser Beispiele geben.