KI-Schulversuche auswerten: Woran erkennen wir Lernnutzen?

Das Problem

Frau Keller und ihr Team haben ein Semester lang KI im Deutschunterricht erprobt. Die Lernenden waren begeistert, die Kolleginnen berichten von «lebendigem Unterricht». Nun will die Schulleitung wissen: Hat der Versuch etwas gebracht, und sollen wir ihn ausweiten? Frau Keller merkt, dass sie vor allem Eindrücke hat.

Begeisterung ist ein gutes Zeichen für Motivation, aber kein Beleg für Lernen. Neue Werkzeuge wirken oft zunächst spannend, das nennt man Neuheitseffekt. Auch Lehrpersonen, die den Versuch mit Überzeugung durchführen, sehen leicht, was sie erwarten. Ohne Kriterien vermischen sich Wunsch und Wirkung.

Eine brauchbare Auswertung bleibt bescheiden: Sie klärt, was sich beobachten und vergleichen lässt, und benennt, was offen bleibt. Sie ist keine wissenschaftliche Studie, soll aber nachvollziehbar sein. Der Stand ist Oktober 2026; Vorgaben zu Schulversuchen und Datenschutz sind kantonal verschieden.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Klären Sie die Leitfrage. Formulieren Sie vor dem Start, was Sie herausfinden wollen, zum Beispiel: «Verbessern die Lernenden ihre Fähigkeit, Texte zu überarbeiten?» Eine Leitfrage genügt.
2. Definieren Sie Lernziele messbar. Was sollen Lernende danach können? Beschreiben Sie das so, dass es sich an Aufgaben zeigen lässt, etwa «Fehler in einem Text finden und begründen».
3. Legen Sie Beobachtungskriterien fest. Notieren Sie drei bis fünf Kriterien, zum Beispiel Qualität der Begründungen, Selbstständigkeit, Umgang mit Fehlern der KI. Eine Beobachtungsliste erleichtert die Auswertung.
4. Schaffen Sie Vergleichsbedingungen. Vergleichen Sie mit einer Klasse oder Gruppe ohne KI-Einsatz oder mit den Ergebnissen früherer Jahrgänge. Beachten Sie, dass Klassen sich unterscheiden. Ein Vergleich liefert Hinweise, keine Beweise.
5. Erheben Sie Lernstand vorher und nachher. Gleiche oder ähnliche Aufgaben vor dem Start und am Ende zeigen den Lernzuwachs. Die Aufgaben stehen vorab fest.
6. Nutzen Sie mehrere Quellen. Kombinieren Sie Aufgaben, Unterrichtsbeobachtung (am besten durch eine zweite Person) und Rückmeldungen der Lernenden. Wenn Quellen übereinstimmen, steigt die Aussagekraft.
7. Erfassen Sie Nebenwirkungen. Zeitaufwand, Ablenkung, Ungleichheit im Zugang, Datenschutzfragen und Auswirkungen auf Beziehungen sind ebenso wichtig wie der Lernzuwachs.
8. Legen Sie Entscheidungsregeln fest. Beschliessen Sie vor dem Start, wann Sie weiterführen, anpassen oder abbrechen. So hängt der Entscheid nicht von Stimmung ab.
9. Lassen Sie die KI beim Ordnen helfen. Mit der Vorlage unten entwerfen Sie Kriterienraster und Beobachtungsbögen. Die Auswertung der echten Daten führen Sie selbst durch.

Welche Frage, welche Quelle?

Vorlage zum Kopieren

Ein Prompt ist ein schriftlicher Auftrag an die KI. Diese Vorlage enthält keine Angaben zu Lernenden. Geben Sie auch später keine Schülerdaten, Beobachtungen zu einzelnen Kindern oder Leistungsdaten ein.

Wir planen die Auswertung eines KI-Schulversuchs an einer Schule der
Stufe [Stufe] im Fach [Fach]. Leitfrage: [Leitfrage].
Lernziele: [drei Lernziele].
Entwirf 1. ein Raster mit fünf Beobachtungskriterien samt je drei
Stufen (z. B. selten, teilweise, meistens), 2. vier Aufgaben, die vor
und nach dem Versuch eingesetzt werden können und gleichwertig sind,
3. fünf Fragen für eine kurze Rückmeldung der Lernenden ohne Namen,
4. eine Liste möglicher Nebenwirkungen, die wir beobachten sollten,
5. drei Entscheidungsregeln (weiterführen, anpassen, abbrechen).
Weise auf Grenzen der Aussagekraft hin und behaupte keine Wirkung.

Ergänzen Sie Stufe, Fach und Leitfrage. Besprechen Sie das Raster im Team, bevor der Versuch startet, und passen Sie es an die Realität der Klasse an.

Worauf Sie achten müssen

• Datenschutz bei Auswertung. Leistungsdaten, Beobachtungen und Rückmeldungen von Lernenden gehören nicht in öffentliche KI-Dienste. Werten Sie aus, ohne Personen erkennbar zu machen. Orientierung bietet das Educa-Dossier zum schulischen Datenschutz; massgeblich sind die Vorgaben Ihres Kantons.
• Begrenzte Aussagekraft. Kleine Gruppen, kurze Zeit und eine Lehrperson, die den Versuch selbst durchführt, ergeben keine Belege im wissenschaftlichen Sinn. Formulieren Sie Ergebnisse vorsichtig und nennen Sie Grenzen.
• Unterschiedliche Ausgangslagen. Klassen unterscheiden sich in Zusammensetzung und Vorwissen. Ein Vergleich ist nur sinnvoll, wenn Sie das berücksichtigen.
• Bildungsgerechtigkeit prüfen. Profitieren alle Lernenden gleich? Achten Sie darauf, ob Kinder mit weniger Unterstützung zu Hause benachteiligt sind.
• Beurteilung nicht vermischen. Lernende sollen wissen, ob Aufgaben für den Versuch oder für die Note zählen. Mischen Sie die beiden Zwecke nicht.
• Ehrlich berichten. Auch Ergebnisse, die nicht positiv sind, gehören in den Bericht. Das nützt anderen Schulen mehr als ein Erfolgsbericht. Mehr dazu unter KI-Unterricht im Schulnetzwerk teilen.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel aus einer Sekundarschule im Kanton Aargau: Frau Keller und zwei Kolleginnen testen KI im Deutschunterricht, um Textüberarbeitung zu üben. Am Ende berichten sie: «Die Klasse war begeistert.»

Vorher haben sie keine Kriterien und keinen Vergleich. Für die Auswertung legen sie nachträglich fest, was sie noch prüfen können: eine Überarbeitungsaufgabe, die zu Beginn und am Ende gestellt wurde, ein Beobachtungsraster und eine anonyme Kurzbefragung. Die Parallelklasse ohne KI bearbeitet am Ende dieselbe Aufgabe.

Nachher zeigt sich: Die Lernenden finden mehr Fehler als zu Beginn, aber die Parallelklasse ebenfalls. Der Unterschied ist klein und nicht eindeutig. Die Begeisterung war hoch, der Zeitaufwand für Vorbereitung ebenfalls. Das Team berichtet ehrlich und entscheidet, den Versuch mit klaren Kriterien in einer weiteren Klasse zu wiederholen. Hinweise für die Planung gibt Eltern über einen KI-Schulversuch informieren.

So hilft Ihnen Alpasana

Wenn eine Schule oder Bildungsorganisation einen KI-Versuch strukturiert planen möchte, bietet Alpasana die KI-Beratung und digitale Transformation. Sie umfasst das Aufnehmen von Prozessen, die Analyse von KI-Potenzialen, die Priorisierung von Vorhaben und einen Umsetzungsplan. Auch das Integrieren von KI-Agenten mit Anwendungsfall, Pilot, Einsatzregeln und Skalierung wird beschrieben.

Projekte werden individuell offeriert, Weiterbildung kann über absofort einbezogen werden. Die Beratung betrifft Vorgehen und Einführung. Pädagogische Beurteilung und kantonale Vorgaben für öffentliche Schulen bleiben bei der Schule und den zuständigen Stellen.

Häufige Fragen

Reicht eine Umfrage bei den Lernenden?

Sie liefert Eindrücke und Motivation, aber keinen Lernnachweis. Ergänzen Sie sie mit Aufgaben und Beobachtung.

Wie lange soll ein Versuch dauern?

Das hängt von der Leitfrage, dem Unterrichtsverlauf und den verfügbaren Vergleichsmöglichkeiten ab. Legen Sie die Dauer vorab fest und planen Sie die Auswertung von Anfang an ein.

Brauche ich eine Vergleichsklasse?

Sie macht die Aussage belastbarer, ist aber nicht immer möglich. Alternativ vergleichen Sie vorher und nachher und benennen die Grenzen offen.

Was, wenn der Versuch nichts bringt?

Auch das ist ein Ergebnis. Fragen Sie, warum: Aufgaben, Einführung, Zeit, Werkzeug? Anregungen bietet KI-Entlastung von Lehrpersonen messen.