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Practices that empower teams to collaborate and deliver iteratively

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_Das folgende Nordstern- und Diskussionspapier ist in einem kollaborativen Prozess im Laufe des Jahres 2025 entstanden. Wir veröffentlichen es Ende November 2025 bewusst in einem noch nicht abschließenden Zustand und laden zum Weiterdenken und Weiternutzen ein._ * * * ## 1. Einleitung Trotz zahlreicher gegenteiliger Beteuerungen zeigt sich in der Bildung ein hartnäckiges Muster: Digitale Werkzeuge werden im Rahmen von Technologieentwicklung nach wie vor vorrangig lehrseitig statt lernseitig gedacht und umgesetzt. Bestehende analoge Lehrpraktiken werden digital umgesetzt mit dem Fokus auf Optimierung von Lehrprozessen und nicht auf der Förderung von Autonomie und Selbstständigkeit Lernender (Bildungspotentiale, 2020). Besonders deutlich wird das in der aktuellen Debatte rund um Künstliche Intelligenz mit Blick auf notwendige Kompetenzen und die Notwendigkeit der eigenständigen Gestaltung von Lernprozessen (Scheiter et al., 2025). Unsere pädagogische Vision ist dagegen die LernAssistenz, die von Grund auf für Lernende konzipiert ist und die Technologie in die Hände der Lernenden legt. Grundlage ist eine humanistisch-konstruktivistische Haltung, die das lernende Subjekt ins Zentrum stellt. Solch eine LernAssistenz befähigt Lernende zu selbstbestimmtem, lebenslangem Lernen, tiefem Verstehen – und zur aktiven Mitgestaltung einer veränderbaren Welt in Transkulturalität und Globalisierung in einer Kultur der Digitalität (Stalder, 2016). Diese Orientierung gilt es, in allen Bildungsphasen durchzusetzen, auch wenn sich die konkrete Ausgestaltung je nach Alter der Lernenden natürlich unterscheidet. Eine LernAssistenz sollte nicht als Ersatz oder bloße Erweiterung einer menschlichen Lehrkraft angesehen werden. Auch beim Lernen mit einer LernAssistenz gilt es, das Lernen pädagogisch zu begleiten, zu reflektieren und zu unterstützen. ## 2. Welche Elemente sollten wir für eine LernAssistenz anstreben? Wir stellen im Folgenden mehrere Elemente vor, die aus unserer Sicht für eine LernAssistenz entscheidend wären. Auch ohne aktuell über Möglichkeiten zu verfügen, solch eine ideale Form zur praktischen Umsetzung zu bringen, wollen wir auf diese Weise Einfluss auf die aktuellen Diskussionen nehmen und dazu ermutigen, sich bei der Gestaltung von Lernen im Kontext von KI an diesen “Nordsternen” zu orientieren. ### 2.1 Adaptivität Generative KI gilt als Perspektive für adaptive Lernsysteme. Die Schlüsselfrage ist dabei: Wer oder was passt sich an? Effizient erscheint vielen die Unterstützung mit KI-Lernsystemen für eine Anpassung der curricular vorgegebenen Lerninhalte und Prüfungsanforderungen an die Lernenden zur Entlastung von Lehrkräften, was die oben genannte lehrseitige Fokussierung unterstreicht. Die Alternative einer Lernassistenz setzt anders an: Die Lernlust sowie individuelle Lernbedürfnisse und das Lerninteresse sind der Ausgangspunkt, und die KI-basierte LernAssistenz unterstützt und fördert Lernen (Trendmonitor KI in der Bildung, 2025) in diesem „eigenmächtigen“ Sinne. Lernende können sich die LernAssistenz dabei so gestalten, wie sie es brauchen, ohne dass sie dafür tiefgreifende technische Kompetenzen benötigen. Die pädagogische Herausforderung besteht in der Konfrontation der Lernenden mit ‚radikaler Gegenwart‘ und der Orientierung auf ein Growth Mindset, um Neugier zu vertiefen und zu Anstrengung zu ermutigen. ### 2.2 Offenheit Eine zeitgemäße LernAssistenz zeichnet sich durch konsequente Offenheit aus. Sie lässt sich flexibel in unterschiedliche offene Ökosysteme wie Lernmanagementsysteme einbinden und nutzt dabei selbstverständlich DSGVO-konforme Lösungen. Die Auswahl von Open Source Large Language Models (LLMs) sowie die gezielte Verknüpfung mit Open Educational Resources (OER) und offenen Datenportalen als Datenbasis macht sie zu einem transparenten Werkzeug. Lernende können selbst Assistenten generieren und kreativ mit der KI spielend und entdeckend umgehen. Dabei sollte eine solche LernAssistenz auch bewusst Lösungs- und Lernwege „ohne KI“ mit einbeziehen und entsprechend vorschlagen. Neben der Adaptivität gehen Chaos und Zufälligkeit nicht verloren, sondern werden bewusst ermöglicht und gefördert. Beispielsweise durch Einladungen zum spielerischen Erkunden. Die benutzerfreundliche Oberfläche macht diese Offenheit für alle zugänglich und steigert deren Akzeptanz im Sinne der intendierten Nutzung. ### 2.3 Gestaltung mit Datenhoheit Lernende müssen die volle Kontrolle über ihre Daten und Lernprozesse behalten. Sie können im Lernprozess entstehende Learning Analytics für ihr weiteres Lernen nutzen und haben jederzeit die Möglichkeit zur Löschung ihrer Daten. Die Maschine interpretiert keine Verhaltensweisen, um daraus Rückschlüsse auf Lernprozesse zu ziehen. Es gibt keine Emotionserkennung. Für Lernende mit Einschränkungen ermöglicht die LernAssistenz gleichberechtigte Teilhabe durch barrierefreie Nutzung. Dabei berücksichtigt das System individuelle Präferenzen: Wollen Lernende lieber am Rechner arbeiten oder ihr Smartphone nutzen? In welchen konkreten Settings wollen sie die Assistenz einsetzen und in welchen vielleicht bewusst nicht? Gleichzeitig muss die LernAssistenz auch dann unterstützen, wenn Lernende noch nicht genau wissen, wie sie diese gestalten wollen. ### 2.4 Kollaboration Lernen ist ein sozialer Prozess. Die LernAssistenz geht daher von kollaborativem Lernen als Regel, nicht als Sonderfall aus. Lernende erarbeiten sich gemeinsam Wissen und teilen dieses wiederum mit anderen. Dabei gilt es, die Gefahr zu vermeiden, dass alle alleine vor ihren Rechnern sitzen und nur mit der LernAssistenz chatten. Stattdessen braucht es Alternativen, die echte Begegnung und gemeinsames Arbeiten fördern. ### 2.5 Ausgestaltung als Maschine Die LernAssistenz ist bewusst als gestaltbares Lernwerkzeug konzipiert und nicht als menschenähnliches Gegenüber. Sie ist ein Tool, um sich die Welt zu erschließen. Die Nutzung erfolgt nicht nur über Chats, sondern ist auch über andere Interaktionswege möglich. Aus pädagogischen und ressourcenschonenden Gründen verzichtet die LernAssistenz bewusst auf Bildgenerierung, da diese oft auf alte Muster zurückgreift und diese durch visuelle Darstellung manifestiert. Stattdessen besteht die Möglichkeit zur Weiterentwicklung der Datenbasis, auf die sich die LernAssistenz bezieht, um beispielsweise Bias zu vermeiden. ## 3. Pädagogische Qualifizierung Die Einführung einer LernAssistenz erfordert eine umfassende Qualifizierung der Pädagoginnen und Pädagogen. Sie werden als Lernbegleiterinnen und Lernbegleiter qualifiziert, die Lernende dabei unterstützen, immer besser selbstbestimmt zu lernen und sie dazu herausfordern. Dies umfasst auch die Kompetenz, Lernenden beizubringen, wie sie eine LernAssistenz sinnvoll nutzen oder bewusst nicht nutzen. Lehrende erleben ein verändertes Rollenverständnis, das “didaktische, technische, digitale und kollaborative Kompetenzen integriert” und entsprechende Fortbildungsformate benötigt (Martin, 2025). Besonders wichtig ist, dass Pädagoginnen und Pädagogen lernen, bewusst menschliche Kompetenzen in Lernprozessen zu entwickeln und erleben zu lassen: Neugier, Staunen, Resonanz und Intuition sind unerlässliche Voraussetzungen für Lernlust und müssen pädagogisch begleitet werden. ## 4. Ethische Reflexion Eine verantwortungsvolle LernAssistenz macht transparent, dass durch ihre Nutzung ökologische und ökonomische Ressourcen verbraucht werden. Der bewusste Verzicht auf ressourcenintensive Funktionen wie Bild- oder Videogenerierung ist Teil dieser Verantwortung. Möglicherweise braucht es eine Art Ressourcen-Nutzen-Analyse für verschiedene Anwendungsfälle. Der offene Zugang muss die Auswirkungen von KI im globalen Kontext und in sozialer Perspektive reflektieren. Die Nutzung einer LernAssistenz sollte nur vorausgesetzt werden, wenn ein bestimmter Rahmen erfüllt ist: Alle haben Zugang, alle können diese chancengerecht nutzen, und alle wollen diese nutzen. Dabei muss vermieden werden, dass das Menschenbild vermittelt wird, Menschen bräuchten eine LernAssistenz, um überhaupt an Bildung teilhaben zu können. Regelmäßige Evaluation durch die Nutzenden kann helfen, techno-ableistische Strukturen zu identifizieren, die auf den ersten Blick nicht zu erkennen sind. ## 5. Fazit und offene Fragen Die oben formulierten Ansätze sind als Impuls- und Denkanstoß gedacht. Wir haben darüber kollaborativ, aber sicherlich nicht abschließend in der Initiative Lernassistenz reflektiert. Zugleich sind sehr viele Fragen offen geblieben oder nur skizzenhaft behandelt worden. Wir dokumentieren diese abschließend und auch hier ohne Anspruch auf Vollständigkeit. Zugänge und Teilhabe * Wie ermöglicht man möglichst vielen Lernenden einen niedrigschwelligen Zugang? * Ab welchem Alter ist der Zugang zur LernAssistenz sinnvoll? * Wie lassen sich Zugänge konsequent barrierefrei gestalten? * Wie kann die digitale Kluft aufgefangen werden, ohne sie durch die LernAssistenz zu verstärken? * Könnte die LernAssistenz gezielt so eingesetzt werden, dass sie vor allem den „schwächsten“ Lernenden zugutekommt? Pädagogische Transformation * Wie gelingt der Rollenwandel von Lehrkräften zu Lernbegleiterinnen und Lernbegleitern? * Welcher Rahmen und welche Settings ermöglichen ergebnisoffene KI-Verwendung? * Wie finden wir als Bildungsgemeinschaft heraus, wo KI für unser Lernen, Denken und Handeln relevant ist? * Bringen wir Lernenden jetzt vor allem bei, die richtigen Fragen zu stellen? Systemarchitektur und Lerntheorie * Wie kann das individuelle Vorwissen für den KI-Einsatz bereitgestellt werden? * Wie erfolgt die Externalisierung interner mentaler Modelle (z.B. durch Mindmaps, Concept Maps)? * Wer bestimmt Lernpfade – das System oder die Lernenden? * Wer definiert Lernerfolg und wie wird er gemessen? * Wie lösen wir uns von der Plattformökonomie mit ihrer Datenhoheit? Herausforderungen und Spannungsfelder * Wie verhindert die adaptive KI das Lernen in „Filterblasen“? * Wie fordert die LernAssistenz zum Perspektivenwechsel auf? * Wie gehen wir mit dem Spannungsfeld um, dass Lernende KI oft für Effizienz statt für tiefes Lernen nutzen? * Wie viel Verantwortung für individuelles und kooperatives Lernen kann an Lernende übertragen werden? Rechtliche und ethische Rahmenbedingungen * Wie wird Jugendmedienschutz (Content-Filtering ab 12/16) integriert? * Wie gestalten wir eine Ressourcen-Nutzen-Analyse für verschiedene Funktionen? * Wie vermeiden wir techno-ableistische Strukturen? ## Lizenz und Zitation Der Text steht unter der Lizenz CC BY 4.0 mit der Namensnennung Initiative Lernassistenz. Vorschlag zur Zitation: Initiative Lernassistenz, 2025, Nordstern- und Diskussionspapier, online unter: lernassistenz.net ## Literatur Bildungspotenziale, L. F. (2020). _Bildung in der digitalen Welt: Potenziale und Herausforderungen._ Positionspapier des Leibniz-Forschungsnetzwerks Bildungspotenziale. https://www. leibniz-bildung. de/wp-content/uploads/2020/10/LERN-Positionspapier Digitale-Bildung.pdf. Martin, A. (2025). _Wie verändert sich die Rolle von Lehrkräften?_ Beitrag im Zukunftsraum des Kompetenzverbundes lernen:digital – Lernen motivierend gestalten. Wie verändert sich die Rolle von Lehrkräften? – Kompetenzverbund lernen:digital. https://lernen.digital/fragen-an-die-zukunft-der-bildung/wie-veraendert-sich-die-rolle-von-lehrkraeften/ Scheiter, K., Bauer, E., Omarchevska, Y., Schumacher, C., & Sailer, M. (2025). _Künstliche Intelligenz in der Schule. Eine Handreichung zum Stand in Wissenschaft und Praxis_ , Bonn. Stalder, F. (2016). _Kultur der Digitalität_. Berlin: Suhrkamp. Trendmonitor KI in der Bildung (2025). Telekomstiftung. https://www.telekom-stiftung.de/aktivitaeten/trendmonitor-ki-der-bildung Vernetze dich mit uns!