Wie verändert KI die Schule?

Chancen, Zumutungen und pädagogische Entscheidungen.
^v0.8.0
Wolfgang Spahn, Marc Eyer

06.08.2026

6. August 2026

Themenhalbtag: KI in der Bildung

• 9-10h Impulsvortrag: Wie verändert KI die Schule?
• Pause
• 10h30-12h15:
  • Atelier1: Marc Eyer
  • Atelier2: Wolfgang Spahn
  • Atelier3: Phillip Hurni

Agenda

• KI Status 2026

  • Was kann KI heute?
  • Was kann KI morgen?

• Schule in 2035

  • Geistiges Arbeiten 2035
  • Schule 2035
  • Educational AI: PHBern Forschung

I.

KI Status 2026

KI - Intelligenz?

Viele Definitionen für Intelligenz

• Intelligenz (ganzheitlich) ist die Hauptfunktion des menschlichen Gehirns, um kognitive Funktionen bereitzustellen, die einem Lebewesen das Überleben in einer feindlichen Umgebung ermöglichen.
• Intelligenz (kommerziell) wird benötigt, um Aufgaben zu erledigen, die von geistigen Arbeitern ausgeführt werden.
• 1000 andere: …

Künstliche Intelligenz

• eine Software kann bis zu einem gewissen Grad geistige Arbeit, kognitive Aufgaben leisten.

Analogie

Ein künstliches Herz ersetzt ein menschliches Herz. Ja/Nein

• Daher spreche ich lieber von cognitive Aufgaben.

Wie wird KI realisiert?

Informationen ⇾ gelernte Zahlen Vektoren ⇾ erlerntes Neuronales Netz

10000 Zahlen - Wort, Artikel, Buch, Bild, Sensorreihe, Bewegungsablauf …

Anregung war die Hirnforschung: Hinton, LeCun, Bengio, Schmidhuber, Sejnowski, Hassabis, …

Wie versteht KI Worte?

• Ein Wort/Token entspricht einem Zahlen Vektor
• Wort Beziehungen entsprechen Vektor Beziehungen

OpenAI Tokenizer

LLMs: emergente Fähigkeiten

Modelle zeigen überraschende Eigenschaften die unvorhersehbar auftauchen

Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models: 444 Authors, 2024

KI ins “Gehirn” geschaut

Anthropic: On the Biology of a Large Language Model

LLMs: Bedeutungen?

LLMs speichern Bedeutungen unabhängig von der Sprache. Bedeutungen sind lokalisierbar und können manipuliert werden.

https://transformer-circuits.pub/2024/scaling-monosemanticity/

LLMs: abstrakte Konzepte?

Auch abstrakte Konzepte können im LLM lokalisiert und manipuliert werden.

Beispiel: Anwesenheit eines Konzepts in einem Text markiert mit rot.

https://transformer-circuits.pub/2024/scaling-monosemanticity/

Wie schreibt KI/Mensch?

KI generierte Texte sind aus relativ grossen Versatzstücken (5-10 Worte) aus dem Web zusammengesetzt. Das kann man messen !? Bei Muttersprachlern ist das anders. Aber, fremdsprachige Texte sind auch oft aus solchen Versatzstücken zusammengesetzt.

AI AS HUMANITY’S SALIERI: QUANTIFYING LINGUISTIC CREATIVITY OF LANGUAGE MODELS VIA SYSTEMATIC ATTRIBUTION OF MACHINE TEXT AGAINST WEB TEXT Ximing Lu et. al

KI - Entwicklung - 2026 1/3

Komplexität einer autonomen Aufgabe (gemessen am menschlichen Zeitaufwand) verdoppelt sich alle 7 Monate. (METR, 2024)

METR
T-Bench&Tasks

KI - Entwicklung - 2026 2/3

KI erledigt zunehmend Aufgaben, statt nur Informationen zu beschaffen.

Chat

• beantworte eine Frage

Work

• erledige eine Aufgabe

Codex

• arbeite mit Code

T-Bench&Tasks

KI - Entwicklung - 2026 3/3

Top Forscher lösen lange ungelöste Probleme, erstmals mit KI Sprachmodelle,

• aber nur wenn sie die Sprachmodelle richtig steuern können.
• je höher ausgebildet, desto besser die Steuerung, desto höher der Nutzen.

Hamiltonian
Cycle

links: D.Knuth, Gluonen Amplitude, C Compiler

KI in der Praxis

Eine Maschine kann bis zu einem gewissen Grad kognitive Aufgaben leisten. Dafür muss eine Cognitive Kette durchlaufen werden:

Wahrnehmen -> Antizipieren -> Handeln -> Reflektieren.

KI in Ind.& Verwaltung

Vision 35

Auch schwierige Standardabläufe werden von KI und Robotern übernommen. Der Mensch steuert, überwacht, löst die Ausnahmen und übernimmt die Verantwortung.

Industriearbeit im 21. Jahrhundert

KI im Handwerk

Vision 35

Roboter übernehmen Standardaufgaben, deutlich flexibler wie Spezialmaschinen, und mit menschenähnlicher Motorik.

Dachdecker im 21. Jahrhundert

KI im Service

Vision 35

Servicerobotor erfüllen pick&place Aufgaben günstiger wie Menschen und besetzen die kostensensitive Nichen. Das Permiumsegment bleibt dem Menschen überlassen.

Service im 21. Jahrhundert

Arbeit im Jahr 2035

Wenn sich KI als dominierendes Bearbeitungsmodell für Standardfälle durchsetzt, wird dies Wissenschaft, IT, Industrie, Verwaltung, Handwerk und Dienstleistungen grundlegend verändern.

• Heute gilt oft als besonders leistungsfähig, wer Standardfälle aussergewöhnlich gut bearbeiten kann.

• Morgen wird besonders wertvoll sein, wer erkennt, dass ein von KI erzeugtes Ergebnis vom Standardfall abweicht, die Ursache diagnostiziert, Verantwortung übernimmt und entscheidet/steuert, wie weiter vorzugehen ist.

Aber …

• Das ist doch nur Hype.
• Die Entwicklung geht nicht so weiter.
• Die KI ist zu gefährlich.
• Die Milliarden sind falsch investiert.
• Das kostet zu viel Strom.

Diskussion:

II

Schule in 2035

Schule in 2026

• Bildung: vermittelt Kompetenzen und Urteilsvermögen
• Gesellschaftliche Integration: fördert demokratische Werte, gesellschaftliche Verantwortung und politische Teilhabe
• Betreuung: fördert soziale Fähigkeiten und entlastet Eltern
• Selektion und Allokation: beeinflusst Bildungs- und Berufsweg

Kantonsschule Heerbrugg Südseite

KI im Unterricht 2026

«Ich finde, die Schule sollte uns beibringen, wie man richtig mit Chat-GPT umgeht. So, wie es jetzt läuft – heimlich an den Lehrern vorbei –, bringt es nichts. Ich habe so eine Lehrerin in Italienisch, die schreibt uns ganz offen: Ich habe hier mit Chat-GPT ein kleines Übungsblatt gemacht, löst das doch auf morgen. Und das lösen wir dann natürlich auch mit Chat-GPT. Das mit dem Faulwerden stimmt halt schon.»

«[Text] zusammenfassen braucht sehr viel Zeit – wenn man das nicht mehr tun muss, bleibt mehr Zeit zum Auswendiglernen. Darum ergibt das Lernen mit KI in meiner Erfahrung die besseren Noten. Für das Gehirn wäre es wohl schon besser, es selbst zu machen – weil man den Inhalt dann eher versteht. Es gibt aber schlicht keinen Anreiz dazu.»

Frage: Wie könnte ein KI-sensitiver Unterricht aussehen, der die Effizienz nutzt und gleichzeitig die Herausforderungen adressiert?

Research

Was sagt die Forschung zu den Auswirkungen von KI auf Lernen und Gedächtnis?:

MIT:“Over four months, LLM users consistently underperformed [less cognitive load, less recall] at neural, linguistic, and behavioral levels. These results raise concerns about the long-term educational implications of LLM reliance and underscore the* need for deeper inquiry into AI’s role in learning.”

Meta-Analysis: “[The study] indicates a large positive impact [large standardized mean difference] (g = 0.867) of ChatGPT on student learning performance. … [with] significant differences […] in the type of course, learning model, and duration. [For] higher-order thinking, it is crucial to provide corresponding learning scaffolds or educational frameworks*”

Man kann vermuten, dass die Lernenden zwar bessere Ergebnisse erzielen, aber weniger tiefes Wissen und Kompetenzen aufbauen.

Interaktion mit KI

Schüler*innen interagieren mit ChatGPT oft nur passiv.

“Our findings highlight the need for thoughtful integration of generative AI in educational settings to ensure that human learning is preserved.” Bastani et al. (2025)

“Results indicated that students using LLMs experienced significantly lower cognitive load. …, these students demonstrated lower-quality reasoning and argumentation …” Stadler et al. (2024)

Cognitive Offloading

Cognitive offloading reduziert die kognitive Belastung, definiert in Risko and Gilbert (2016)

Nichts neues, seit der Informationstechnologie ist es möglich, kognitive Aufgaben an externe Geräte auszulagern.

• Bücher: Nehmen uns das Erinnern ab, aber man muss nun lesen und schreiben können.
• Rechenmaschinen: Nehmen uns das Rechnen ab, aber man muss nun mit vielen Zahlen (Tabellen) umgehen können.
• Suchmaschinen: Nehmen uns das Recherchieren ab, aber man muss nun mit viel mehr Informationen umgehen können.
• Denkmaschinen: Nehmen uns das Denken ab, aber man muss nun ….
  • KI steuern, kritisch überwachen und Ausnahmesituationen auflösen können.

Berufliche Bildung im Sandwich

• Arbeitswelt verlangt zunehmend höhere Denkfertigkeiten und kreative Problemlösungen, für die kritisches Denken, tiefes Wissen und ganzheitliche Kompetenzen notwendig sind.

• KI Nutzung der Schüler*innen kann zu kognitivem Offloading führen, wodurch tiefes Wissen und ganzheitliche Kompetenzen nicht mehr aufgebaut werden.

Berufliche Bildung im Sandwich

Schule in 2035

• Bildung: Der/die Schüler*in
  • erwirbt tiefe ganzheitliche Kompetenzen vor allem in fundamentalen Kernbereichen
  • fokussiert auf Denkfertigkeiten zur Bewältigung von Ausnahme- und Spezialsituationen
• Gesellschaftliche Integration: Der/die Schüler*in
  • kann technische Systeme selbst-wirksam nutzen, kritisch reflektieren und gesellschaftlich einordnen
• Betreuung: Der/die Schüler*in
  • erfährt soziale Sicherheit und Verlässlichkeit in unsicheren Zeiten
• Selektion und Allokation: Der/die Schüler*in
  • wird selektiert im Dialog u.a. durch KI Prüfungsautomaten
  • besteht komplexe, ganzheitliche, Realitäts(Berufs-)nahe Prüfungssituationen

AIDu - KI Lerntechnologien

KI-Lerntechnologien entwickeln,

• die pädagogische Prinzipien verbindlich umsetzen

  • didaktisches Zielverhalten definieren und umsetzen

  • Qualität von KI-Lerndialogen in Echtzeit sichern

  • Risiken erkennen und begrenzen

• das didaktisch definiertes Zielverhalten des KI-Tutors kennen und umsetzen

  • Feedback und Scaffolding im Einklang mit den Lernzielen
  • Einbettung in authentische Lernkontexte

• qualitativ hochwertige Bildungsdialoge mit KI in Echtzeit umsetzen und deren Qualität sicherstellen können

  • Übereinstimmung mit dem beabsichtigten Lehrverhalten
  • Übereinstimmung mit den Zielen der Lerneinheit und den fachspezifischen Inhalten

• sich der Risiken von KI-Dialogen im Bildungsbereich bewusst sein und diese mindern

  • Verletzung pädagogischer Prinzipien
  • Verlust der Tutorrolle und der Kontrolle über den Lernprozess
  • Halluzinationen und Fehlinformationen

AIDu - Chemie Tutoring

AIDu - Lehrersicht

AIDu-Lernbegleitung 3/3

SRF berichtet

“Schweiz aktuell”, Schweizer Fernsehen “Rendez-vous”, Radio SRF Beitrag auf SRF online

Zusammenfassung

KI ist gekommen, um zu bleiben.

• Arbeitswelt, Verwaltung, Handwerk und Dienstleistungen werden sich in den nächsten 10 Jahren grundlegend verändern.
• Schule muss sich auf diese Veränderungen einstellen, um die Lernenden auf die Zukunft vorzubereiten.
• KI Lerntechnologien können die Lernenden unterstützen, aber nur wenn sie pädagogisch sinnvoll eingesetzt werden.

References

Bastani, Hamsa, Osbert Bastani, Alp Sungu, Haosen Ge, Özge Kabakcı, and Rei Mariman. 2025. “Generative AI Without Guardrails Can Harm Learning: Evidence from High School Mathematics.” Proceedings of the National Academy of Sciences 122 (26). https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122.

Chi, Michelene T. H., and Ruth Wylie. 2014. “The ICAP Framework: Linking Cognitive Engagement to Active Learning Outcomes.” Educational Psychologist 49 (4): 219–43. https://doi.org/10.1080/00461520.2014.965823.

Newmann, Fred M., Anthony S. Bryk, and Jenny K. Nagaoka. 2001. Authentic Intellectual Work and Standardized Tests: Conflict or Coexistence? Consortium on Chicago School Research.

Newmann, Fred M., M. Bruce King, and Dana L. Carmichael. 2007. Authentic Instruction and Assessment: Common Standards for Rigor and Relevance in Teaching Academic Subjects. Des Moines Public Schools.

Risko, Evan F., and Sam J. Gilbert. 2016. “Cognitive Offloading.” Trends in Cognitive Sciences 20 (9): 676–88. https://doi.org/10.1016/j.tics.2016.07.002.

Schwartz, Daniel L., and John D. Bransford. 1998. “A Time for Telling.” Cognition and Instruction 16 (4): 475–522. https://doi.org/10.1207/s1532690xci1604_4.

Stadler, Matthias, Maria Bannert, and Michael Sailer. 2024. “Cognitive Ease at a Cost: LLMs Reduce Mental Effort but Compromise Depth in Student Scientific Inquiry.” Computers in Human Behavior 160. https://doi.org/10.1016/j.chb.2024.108386.

_

- Danke für die Aufmerksamkeit -
>/

_

- Anhang -

Welches Tutorverhalten?

Mit KI können wir sehr unterschiedliche Lernansätze verfolgen.

Prüfend		Prüft Kenntnisse schrittweise, gibt Tipps, reagiert bewertend
Lösend		Liefert fertige Lösung und Lösungsweg in einer Antwort
Erklärend		Liefert strukturierte Lösung in Schritten, checkt Verständnis
Sokratisch		Steuert Lernweg durch suggestive Fragen in Richtung eines vordefinierten Ablaufs
Epistemisch		Gibt Feedback, Strukturhilfen zum eigenen entdecken, lässt den Lösungsweg offen

KI sollte alle diese Lehrverhalten unterstützen können, aber vor allem einen Weg Richtung epistemische Tutoring bereiten, um so nachhaltig höheres Denken bzw. lebensnahe Kompetenzen aufzubauen.

Scaffolding Anforderungen

Es ergeben sich sehr unterschiedliche Scaffolding Anforderungen an die KI.

Prüfend		Kein Scaffolding
Lösend		Kein Scaffolding
Erklärend		Gerüst zum Verstehen
Sokratisch		Gerüst zum Lösen
Epistemisch		Gerüst zum Weg Finden

Damit verbunden ist eine sehr unterschiedliche Anforderung an Rollendefinition, Monitoring und Qualitätssicherung.

Jin Wang & Wenxiang Fan – The effect of ChatGPT on students’ learning performance, learning perception, and higher-order thinking: insights from a meta-analysis

Epistemisches Tutoring

Basierend auf Arbeiten von Fred M. Newmann sowie John Bransford.

Authentische intellektuelle Arbeit:

• Wissen konstruieren (statt nur reproduzieren)
• Höherstufiges Denken (Analyse, Synthese, Bewertung)
• Transferleistungen in neue und reale Kontexte

👉 Umsetzung durch produktives kognitives Ringen (productive struggle):

• Neue Fälle
• Unterbestimmte Probleme
• Modellkonflikte
• Repräsentationskonflikte

AIDu - Mikrowelten

Kombination von KI-Dialog mit authentischen Lernkontexten (Mikrowelten)

• Lernende und KI erkunden Lernwelten
• Der KI-Tutor gibt Feedback und Scaffolding

Mikrowelten

• geschlossene Lernumgebungen
• in denen Lernende erkunden, experimentieren und Wissen konstruieren

Seymour Papert (Theorie des Konstruktivismus) — Lernende verstehen am besten, wenn sie aktiv bedeutungsvolle Artefakte konstruieren und manipulieren.

AIDu - Projekt

Forschungsfragen zu KI Lernbegleitung und Regulierung:

• Lernende sind per se keine kompetente KI Dialogpartner. Wie damit umgehen?
• Wie implementieren wir verschiedenes didaktisches Tutoring bis hin zu epistemisches scaffolding und wie kontrollieren wir das via SW?
• Wie verankern wir Kompetenzen und messen das?
• Wie ermöglichen wir erlebte Selbstwirksamkeit?
• Wie geben wir Gestaltungsspielraum für Lernende und Lehrende?
• Was heisst EU-AI und Cybersec Act für KI-Lernbegleitung?

Kognitive Konstruktion

Wir müssen die kognitive Konstruktion von Wissen und Kompetenzen fördern, um die Vertiefung zu realisieren.

• ICAP Model Chi and Wylie (2014): Vertiefung realisieren wir erst durch echte dialogische/didaktische Interaktion mit eigener Aktivierung.
• Authentic Intellectual Work (AIW), es geht um mehr als routinierte schulische Aufgabenerfüllung (Newmann et al. 2001, 2007)
• Lernende müssen zeigen, ob das Gelernte auf ein neues Problem angewendet werden kann Schwartz and Bransford (1998)

Stufen der Vertiefung

Welche fachlich bedeutsamen Entscheidungen, Wissenskonstruktionen und Begründungen muss der Lernende selbst erzeugen und verantworten?