iiinova — where your digital self keeps evolving

Danke. Finde das sehr teeffend. Aus: hechingerreport.org/proof-points...

“Students use AI as an answer machine, not as a tool for learning, and therefore it harms learning,” said Sungu. “Here, I think teachers are potentially using AI as a material generating machine for homework, lecture notes, lesson plans, syllabus. Instead of improving their own output, they’re using AI as a replacement with very minimal interaction, and therefore the quality of output is not good enough.”

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(Mit der pädagogischen Wende habe ich do meine Probleme.) Ich meinte, inwieweit der gleiche Standard/Anspruch auch für etablierte Praktiken on der Schule gilt.

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Ein ganzes Konzept mit sehr viel menschlicher Interaktion. Das fällt in oft weg. Hier ein EXAMPLE DAILY SCHEDULE: go.alpha.school/hubfs/Austin...

go.alpha.school

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Die Frage ist allgemein oder auf KI bezogen?

100

bsky.app/profile/hart...

010

Spannend finde ich den Teil ab Klasse 9, der bei uns nur wenig Beachtung findet.

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Zunächst hat er ja nicht gesagt, dass es keine gäbe, sondern "I have yet to see ..." Politiker; überspezifische Formulierung

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JAN H4R7W16 @hartificial.de · 02/09/2026

Nein. Aber was bedeuten in diesem Kontext noch Studien?

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Danke. Ich bin mir nicht sicher, ob diese Kennzeichnung mehr als ein vorübergehendes Phänomen sein wird. Solange wir es von den Lernenden verlangen, sollte es selbstverständlich auch für die Lehrenden gelten.

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JAN H4R7W16 @hartificial.de · 02/09/2026

Ich denke, es braucht einen Namen. hartificial.de/konzept/dida... Longread: hartificial.de/konzept/dida... #BlueLZ #LernenmitKI

Quadratisches Sharepic im Stil eines klassischen Wörterbucheintrags auf weißem Hintergrund. Oben steht in einem gelben Balken „WORTERKLÄRUNG“. Darunter groß „Didaktikslop“, gefolgt von „Substantiv · Arbeitsbegriff“. Definition: „pädagogisches Produkt oder bildungsbezogener Theorie- bzw. Konzepttext, der professioneller, wissenschaftlicher oder methodisch durchdachter wirkt, als er einer genaueren Prüfung standhält.“ Darunter der Hinweis: „Nicht gleichbedeutend mit KI-generierten Inhalten; auch menschlich erstellte Beiträge können darunter fallen.“

1184

JAN H4R7W16 @hartificial.de · 01/09/2026

#Codex und Margin Editor (developers.openai.com/showcase/mar...) sind eine ziemlich gute Kombination, um Texte mit einem LLM gemeinsam zu bearbeiten.

010

JAN H4R7W16 @hartificial.de · 01/09/2026

Kannst du „Aufgaben“ etwas genauer fassen. Meinst die „Lernaufgaben“ (Unterricht) oder allgemein Lehrenden Tätigkeiten? Welche Systeme werden benutzt?

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JAN H4R7W16 @hartificial.de · 30/08/2026

Trotz verdienter Sommerferien ein Versuch: Liebe (angehende) #IuM -Lehrende in #eduBW Was sind die drei wichtigsten Merkmale, die ein perfektes Lehrwerk für Informatik und Medienbildung in Klasse 5 bis 7 für euch ausmachen würde?

static.klipy.com

Pulp Fiction: Vincent Vega Wondering

ALT: Pulp Fiction: Vincent Vega Wondering

020

Okay, lies bitte den Ausgangs-Post (ggf. auch den Artikel durch.) Dann lies bitte deinen Antwort und überlege, wie sie in diesem Kontextverstanden wird.

100

🤔 du hast gemerkt, dass es in den Links um SocialMedia geht, der von dir kommentierte Posts aber KI-Nutzung thematisiert? Dazu interessietren mich die „vielen Langzeitstudien“.

100

Zeig mir eine "Langzeitstudie", die da was beweist.

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Hey @correctiv.org, vielleicht recherchiert ihr nochmal was in Norwegen wirklich beschlossen wurde und passt das im Artikel an, statt den nächsten Skandinavien-Mythos zu schaffen. So ist das leider schlechter Journalismus.

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The choices we make about AI now are critical | Bill Gates

Auch jenseits von Schule ist der Beitrag lesenswert: Gates schreibt über Arbeitsmarkt und Automatisierung, Ungleichheit, KI-Risiken, neue Formen von Regulierung und die Frage, welche Tätigkeiten wir Menschen vorbehalten wollen. www.gatesnotes.com/a-turbulent-... 4|4

gatesnotes.com

AI will either be the greatest equalizer ever invented, or the worst source of injustice. We need to start planning now so it makes the world a fairer place.

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Gates sieht Bildung nicht als KI-freien Bereich. KI kann unterstützen, aber der Mensch bleibt „in charge“. Für Schule stellt sich damit die Frage: Was kann KI übernehmen, und wo müssen pädagogische Entscheidung und Verantwortung beim Menschen bleiben? 3|4

Hochformatiges Sharepic in Weiß und Blau mit einem Zitat von Bill Gates: „Some areas, like education and mental health care, will be a mix, with a human in charge […]“ Die Worte „a human in charge“ sind blau hervorgehoben. Darunter: Bill Gates und der Titel „The turbulent AI era is here. The choices we make now are critical.“

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Gates greift mit „productive struggle“ einen wichtigen didaktischen Punkt auf: Lernen braucht eigene Denkarbeit. Lernförderliche KI sollte diese Denkarbeit unterstützen, nicht vollständig übernehmen. Entscheidend ist, was Lernende selbst durchdenken müssen. 2|4

Hochformatiges Sharepic in Weiß und Blau mit einem Zitat von Bill Gates: „For students, an AI tool that preserves what researchers call ‘productive struggle’—the cognitive work that builds understanding—can strengthen learning.“ Die Begriffe „productive struggle“ und „strengthen learning“ sind blau hervorgehoben. Darunter: Bill Gates und der Titel des Beitrags.

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Bill Gates beschreibt in seinem aktuellen Beitrag über die "turbulent AI era" ein Kernproblem von #LernenmitKI Sie kann Lernen vertiefen, aber auch verkürzen. Für Schule zählt deshalb nicht nur, ob KI genutzt wurde, sondern ob durch ihre Nutzung tatsächlich mehr verstanden wurde. #BlueLZ 1|4

Hochformatiges Sharepic in Weiß und Blau mit einem Zitat von Bill Gates: „Ironically, the same tool that will allow people to learn more than ever […] could also lead to many people learning less.“ Darunter: Bill Gates sowie der Titel „The turbulent AI era is here. The choices we make now are critical.“

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Quellen III – KI-Kompetenz: OECD/EU: AI Literacy Framework für Primar- und Sekundarbildung doi.org/10.1787/65cd... UNESCO: AI Competency Framework for Students www.unesco.org/en/articles/... 6|6

000

Quellen II – Forschung und Einordnung: Bastani et al.: Ungesteuerte GenAI kann Lernen beeinträchtigen doi.org/10.1073/pnas... Korrektur: doi.org/10.1073/pnas... OECD Digital Education Outlook 2026: doi.org/10.1787/062a... 5|6

100

Quellen I – Deutschland: SWK: LLM-Impulspapier www.swk-bildung.org/veroeffentli... KMK: KI-Handlungsempfehlung www.kmk.org/downloads-do... 4|6

100

Hausaufgaben brauchen Anschluss: eigener Versuch → markierte KI-Hilfe → Erklärung/Variante. Bewertung kombiniert unabhängige Referenzleistung, KI-gestütztes Produkt sowie Prozess & Verteidigung. Leitfragen: Lernziel? Hilfsmittel? Nachweis? Ziel: ohne KI denken, mit KI besser lernen. 3|6

Infografik „Hausaufgaben im KI-Zeitalter – nicht das Endprodukt allein bewerten“. Dreistufige Abfolge: 1. kurzer eigener Versuch zu Hause, dargestellt durch ein Heft am Schreibtisch; 2. gezielte KI-Hilfe ist erlaubt und wird markiert, dargestellt durch Laptop und gekennzeichneten Text; 3. Erklärung, Anwendung oder Variante in der Schule, dargestellt durch eine Unterrichtsszene. Als schwache Nachweise gelten ein poliertes Standardprodukt ohne Prozessspur und ein KI-Detektor als vermeintlicher Beweis. Fazit: Hausaufgaben werden durch den Anschluss im Unterricht belastbar.

Transparenzhinweis: Dieser ALT-Text wurde mit generativer KI erstellt.

Infografik zur Leistungsbewertung: „Drei Evidenzquellen kombinieren“. Drei große Karten sind um das Porträt eines Lernenden angeordnet. 1. Unabhängige Referenzleistung: eine kurze überwachte Aufgabe ohne generative KI. 2. KI-gestützte Leistung: ein authentisches Produkt mit erlaubten Werkzeugen. 3. Prozess und Verteidigung: Entscheidungen, Quellen, Rückfragen und Transfer werden sichtbar. Symbole sind ein Schutzschild, ein Laptop und Gesprächsblasen mit Lupe. Fazit: Ein Endprodukt allein belegt keine individuelle Kompetenz.

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Infografik „Die Drei-Fragen-Prüfung – vor jeder größeren Aufgabe klären“. Drei Karten mit Fragen und Symbolen: 1. Lernziel, symbolisiert durch eine Zielscheibe: Welche Tätigkeit soll aufgebaut oder gezeigt werden? 2. Hilfsmittelstatus, symbolisiert durch eine Waage: Ist KI verboten, begrenzt erlaubt oder Teil der Aufgabe? 3. Nachweis, symbolisiert durch Lupe und Balkendiagramm: Wie werden Verständnis, Eigenanteil und Transfer sichtbar? Abschließende Leitfrage in einem orangefarbenen Feld: „Welche Denktätigkeit muss beim Lernenden bleiben?“

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Abschlussfolie mit der Leitlinie: „Ohne KI denken. Mit KI besser lernen. Über KI verantwortlich entscheiden.“ Darunter: „Selbst tun, was gelernt oder als eigene Kompetenz nachgewiesen werden muss.“ Im Zentrum steht ein Jugendlicher mit ausgestreckten Armen zwischen zwei Welten. Links berührt er eine papierartige Bildungslandschaft mit Büchern, Handschrift, Mathematik, Baum und klassischem Gebäude. Rechts berührt er ein leuchtendes menschliches Profil aus digitalen Linien und Datenpunkten. Grundlage der Serie: SWK, KMK, OECD/EU, UNESCO und aktuelle Forschung bis August 2026.

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Nicht die Aufgabe, sondern ihre Funktion entscheidet über KI: Lernhandlung, Kompetenznachweis oder authentische Produktion. Unterricht wechselt bewusst zwischen drei Modi. Mit wachsender Selbstständigkeit steigt die KI-Verantwortung – aber immer: erst eigener Denkanteil, dann gezielte Hilfe. 2|6

Infografik „Eine Aufgabe – drei Funktionen“ mit der Leitfrage „Wozu dient die Aufgabe?“. Drei übereinanderliegende Bereiche: 1. Lernhandlung – die Zieltätigkeit selbst ausführen; illustriert durch einen schreibenden Schüler. 2. Kompetenznachweis – eigenes Können kontrolliert sichtbar machen; dargestellt durch eine Person und eine Checkliste. 3. Authentische Produktion – Werkzeuge sinnvoll nutzen, prüfen und verantworten; dargestellt durch eine Hand, die einen vernetzten Globus trägt. Ein Papierband verbindet alle drei Bereiche. Fazit: Erst die Funktion bestimmt, wie KI eingesetzt werden darf.

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Infografik „Drei KI-Modi für den Unterricht – bewusst wechseln statt pauschal erlauben“. Modus A: ohne KI – Grundlagen aufbauen, Wissen abrufen, erster Versuch; dargestellt durch eine selbstständig schreibende Schülerin. Modus B: mit didaktischer KI – Hinweise, Rückfragen, Feedback und Fehlerdiagnose; dargestellt als unterstützendes Gespräch. Modus C: mit allgemeiner KI – delegieren, prüfen, dokumentieren und verantworten; dargestellt durch einen Lernenden, ein digitales KI-Profil und eine Checkliste. Pfeile verbinden die Modi. Fazit: Guter Unterricht wechselt bewusst zwischen ihnen.

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Infografik zur Alters- und Entwicklungsstaffelung: Drei zunehmend ältere Lernende steigen eine Treppe hinauf, im Hintergrund wächst ein digitales Kopfprofil. Stufe 1, Grundschule und frühe Sekundarstufe I: Basiskompetenzen sichern, KI lehrkraftgesteuert. Stufe 2, mittlere und späte Sekundarstufe I: zuerst ein eigener Entwurf, danach vergleichen, prüfen und kennzeichnen. Stufe 3, Sekundarstufe II: Werkzeuge strategisch wählen, Nutzung dokumentieren und Produkte verteidigen. Überschrift: „Mehr Eigenständigkeit – mehr KI-Verantwortung“. Warnhinweis: Es gibt keine empirisch gesicherte harte Altersgrenze.

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Infografik „Die Lernschleife – eigener Denkanteil vor und nach der KI“. Ein Lernender läuft durch einen kreisförmigen Prozess mit fünf Stationen: 1. Vorwissen aktivieren: „Was weiß ich schon?“ 2. Einen eigenen Versuch unternehmen. 3. Gezielte KI-Hilfe nutzen. 4. Das Ergebnis prüfen und überarbeiten. 5. Ohne KI erklären oder auf eine neue Aufgabe übertragen. Symbole wie Glühbirne, handschriftlicher Lösungsversuch, kleiner Roboter, Lupe und Unterrichtssituation illustrieren die Schritte. Fazit: KI darf unterstützen, aber die Zieltätigkeit nicht dauerhaft ersetzen.

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KI macht Wissen nicht überflüssig – sie macht das fertige Produkt als Kompetenzbeleg unsicher. Forschung zeigt: Ungesteuerter GPT-Zugang kann die Leistung beim Üben steigern, aber anschließendes selbstständiges Können schwächen. Eigenes Wissen bleibt Fundament. #LernenmitKI #BlueLZ 1|6

Hochformatige Titelfolie auf dunkelblauem Hochformatige Titelfolie auf dunkelblauem Grund: „Was Schülerinnen und Schüler im KI-Zeitalter lernen müssen – Orientierung für Lehrkräfte“. Unterzeile: „Nicht weniger lernen – anders zwischen eigenem Denken und KI-Unterstützung unterscheiden.“ Darunter zwei ineinander übergehende Kopfprofile: links ein menschliches Gesicht aus Papier, Handschrift, Büchern und mathematischen Formeln; rechts ein leuchtendes digitales Netzwerkprofil. Die Darstellung symbolisiert die Verbindung und Abgrenzung von eigenem Wissen und KI.

Transparenzhinweis: Dieser ALT-Text wurde mit generativer KI erstellt. Eine vollständig manuelle Erstellung aller zwölf ALT-Texte wäre angesichts des Aufwands unverhältnismäßig.

Infografik mit der Überschrift „Die zentrale Verschiebung“. Kernaussage: KI verändert nicht primär, was Bildung bezweckt. Sie verändert, welche Lernwege und Kompetenznachweise noch valide sind. Links ist ein scheinbar fertiges, unterschriebenes Arbeitsprodukt dargestellt, rechts ein leuchtendes Gehirn aus digitalen Knoten und Verbindungen. Abschlusssatz: „Ein gutes Produkt ist nicht automatisch ein Beleg für Lernen.“

Transparenzhinweis: Dieser ALT-Text wurde mit generativer KI erstellt.

Infografik „Gute Produkte ≠ Lernen“ mit drei Forschungsergebnissen: 1. Beim Üben mit allgemeinem GPT steigt die Leistung; gezeigt wird ein Jugendlicher am Laptop mit GPT-Symbol und Aufwärtspfeil. 2. Danach sinkt die Leistung ohne KI; derselbe Jugendliche schreibt neben einem „Keine KI“-Schild, daneben ein Abwärtspfeil. 3. Ein didaktisch begrenzter Tutor mit Hinweisen, Fragen und Denkanstößen verhindert den negativen Transfer. Grundlage ist ein Mathematik-Feldexperiment mit knapp 1.000 Jugendlichen der Klassen 9 bis 11. Fazit: Entscheidend ist, welche Denktätigkeit beim Lernenden bleibt.

Transparenzhinweis: Dieser ALT-Text wurde mit generativer KI erstellt.

Infografik „Was weiterhin selbst verfügbar sein muss“. Im Zentrum steht ein mehrschichtiger Schutzschild auf einem Sockel: links ein Gehirn aus Papier, Handschrift und Mathematik, rechts ein digitales Netzwerkgehirn. Rundherum sieben Kompetenzbereiche mit Symbolen: Fachwissen; Lesen, Schreiben und Rechnen; Problemrahmung und tiefes Denken; Metakognition und Selbstregulation; personale, soziale und demokratische Handlungsfähigkeit; KI-Kompetenz; epistemische Urteilskraft. Fazit: „Nur wer selbst etwas kann, kann KI-Ausgaben verlässlich beurteilen.“

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Das halte ich jetzt wirklich für dystopisch übertrieben, auch wenn gewisser Tech-{ich kenne die aktuelle Zahl nicht}är das ja schon leben. Das andere hingegen hat Potential.

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