克里斯蒂安·乌尔夫，魏恩加滕教育学院 · 概念报告，截至2026年9月

Ob generative KI dem Lernen nützt oder schadet, hängt von der Passung ab: Wie viel Lenkung braucht diese Person bei dieser Aufgabe, damit sie mit der KI denkt, statt das Denken abzugeben? Das SKILL-Modell koppelt didaktische Lenkung an Kompetenz. Lenkung wird über drei Hebel beschrieben (Scaffolding, Leitplanken, Kontextualisierung) und kann vom Werkzeug wie von der Lehrkraft ausgehen; drei Stufen (Eingebettet, Begleitet, Offen) markieren Orientierungsmarken auf einem Kontinuum. Lehrkräfte können damit Werkzeuge auswählen und Einsatzformen planen, Entwicklerinnen und Entwickler können Lernanwendungen verorten, und für die Forschung formuliert das Modell eine prüfbare Grundannahme.

方法. 本文是一篇理论概念性文章。该模型通过叙述性、非系统的综合方式构建，并结合了数学教学学习应用开发中的经验进行了回溯检验。截至2026年9月，相关文献是通过学术搜索引擎以及对核心文献参考文献列表的追溯检索收集的。纳入的文献包括关于教学指导与支架的元分析和实验性研究、涉及学习成效且不使用AI的生成式AI实验及准实验研究、关于监控与来源评估的发展心理学研究，以及相关框架性文件。预印本已做相应标注并赋予相应权重。本文为有针对性的筛选，并非详尽无遗的穷尽式选择；该模型尚未经过实证检验。.

利益冲突. 作者是一名科学家，并业余开发数学教学类学习应用；在此框架下，他在 PRIMA-KI 项目中测试了人工智能是否以及如何合理嵌入小学应用中。该模型对嵌入式工具的评价在某些方面比开放式聊天室更为有利；论证与自身开发活动之间的这种密切联系在此予以公开披露。作者与人工智能系统提供商不存在任何财务关系，且作者不会从人工智能的使用中获得任何收入。.

AI应用. 在资料搜集和编辑过程中使用了人工智能工具；内容的筛选、来源的核实以及对内容的全权负责均由作者承担。.

实证基础

Ein Feldexperiment an einer großen Schule in der Türkei mit knapp tausend Schülerinnen und Schülern der Klassen 9 bis 11 macht das Problem deutlich (Bastani et al., 2025). Klassen wurden per Zufall einer von drei Bedingungen zugeteilt und übten in vier 90-minütigen Sitzungen, die etwa 15 Prozent des im Halbjahr behandelten Mathematikstoffs abdeckten. Wer dabei eine Chatbot-Oberfläche ohne didaktische Einschränkungen nutzen durfte (Bedingung „GPT Base“), schnitt in der Übungsphase um 48 Prozent besser ab als die Kontrollgruppe (bezogen auf deren Leistungsniveau, nicht in Prozentpunkten). In der anschließenden Prüfung ohne KI schnitt dieselbe Gruppe um 17 Prozent schlechter ab als die Kontrollgruppe. Eine zweite Variante desselben Sprachmodells, die mit von Lehrkräften gestalteten gestuften Hinweisen und einer Sperre für Endergebnisse arbeitete, lag in der Übungsphase noch deutlicher über der Kontrollgruppe (etwa 127 Prozent), erreichte in der Prüfung ohne KI aber nur deren Niveau. Beide KI-Gruppen arbeiteten mit demselben Sprachmodell; unterschiedlich war das Antwortverhalten. Das Bündel aus gestuften Hinweisen und gesperrtem Endergebnis verhinderte den Einbruch; welcher Bestandteil dafür ausschlaggebend war, trennt das Design nicht, und die Autorinnen und Autoren verweisen zusätzlich auf unterschiedliche Gelegenheiten zur Ergebniskontrolle. Einen Lernvorteil gegenüber dem Üben ohne KI belegt die Studie nicht.

这一发现并非孤立存在。莱曼等人（Lehmann et al., 2025）在两项预注册的实验室实验中，未发现语言模型对学习成果有总体效应。在探索性分析和一项配套的实地调查中，其效果取决于如何使用：让AI代劳学习活动的学习者能处理更多主题，但对单个主题的理解较差；将其作为家属辅助工具进行补充使用的学习者则理解得更好。效应的强弱取决于先前知识；用研究的专业术语来说，先前知识调节了这一关联。该研究是一篇预印本，关于调节效应的发现具有探索性。.

写作情况也类似。Fan 等人（2025）对 117 名大学生在使用 ChatGPT、人类专家、基于写作分析推导出的检查表以及无支持情况下的写作进行了对比。ChatGPT 组的文本改观最大，但在知识增长和迁移方面与其他组没有区别；其自我调节过程的频率和顺序发生了显着变化。作者们将其称为元认知惰性。.

Metaanalytisch fällt die Bilanz zunächst positiv aus. Deng et al. (2025) berichten auf Basis von 69 identifizierten und 62 metaanalytisch ausgewerteten Artikeln mit experimentellem oder quasi-experimentellem Design positive Effekte von ChatGPT auf die Lernleistung, auf affektiv-motivationale Zustände und auf Denkfähigkeiten höherer Ordnung, einen verringerten mentalen Aufwand und keinen Effekt auf die Selbstwirksamkeit; zugleich weisen sie auf kurze Interventionsdauern, seltene verzögerte Nachtests und methodische Schwächen der Primärstudien hin. Der verringerte Aufwand ist zweideutig: Er kann Entlastung bedeuten oder das Ausbleiben der Anstrengung, die dauerhaftes Behalten erst ermöglicht. Weidlich et al. (2025) zeigen darüber hinaus, dass in dieser Literatur der Beitrag der Technologie regelmäßig mit dem Beitrag der zusätzlich eingeführten Instruktionsmethode vermischt ist, sodass Sammeleffekte nur begrenzt interpretierbar sind. Die nach Zahl der Effektstärken derzeit umfangreichste Metaanalyse findet auf Basis von 68 Studien und 337 Effektstärken einen mittleren Gesamteffekt (SMD = 0,45) bei sehr hoher Heterogenität; stärkere Effekte zeigen sich in kurzen Interventionen mit kleineren Stichproben (Han et al., 2025), das übliche Muster einer Verzerrung durch kleine Studien.

延迟测验时，情况便会发生逆转。Barcaui（2025）让120名大学生通过自由使用ChatGPT或传统方式学习一个主题，并在45天后进行了一次突击测试；最终有85人纳入分析。ChatGPT组的正确率为57.5%，而对照组为68.5%（d = 0.68）。按照常规惯例，效应量约0.2为小，约0.5为中，约0.8为大（Cohen, 1988）；但对于教育领域的随机现场试验而言，这些阈值过于严格（Kraft, 2020）。.

相反，Kestin等人（2025）在一项随机交叉实验中报告称，在某顶尖大学的233名课程参与者（其中194名为物理学专业学生）中，针对一个根据教与学原则专门设计的AI导师，观察到了比启发式线下教学更高的学习收益，且耗时更短。该导师提供分步提示而非直接给出完整答案；测试均在课程结束后立即进行，缺少延迟保持测试。AI条件是在家中以自主选择的节奏进行的，而对照条件则是在线下课堂中进行；学习环境、节奏控制和媒介均有所不同，因此该效果不能完全归因于导师的设计。.

Kestin et al. 的研究几乎没有提供用于划分等级的依据。虽然收集了主题相关的测前预测试数据，但该数据仅用于计算学习增益，而未作为调节变量进行报告；由于该主题对所有人来说都是全新的，因此分值接近底线。诸如符合该模型的等级指标等测量数据均未报告，既没有有意义的先前知识测量，也没有自我调节或批判性人工智能素养。机构和专业不适合作为这种指标：它们是跨领域的替代指标，而该模型是将素养与特定学科内容绑定来确定的，并且在需要重新学习的物理主题中，参与者的专业知识储备很少。这一研究结果与该模型相容，但并未对其进行检验；关于指导是否确实会损害高水平学习者的利益，在此仍是一个开放的问题。根据教学研究，如果指导的触发与完成状态无关、对现有知识进行冗余重复或覆盖了自身的策略，那么指导就会产生阻碍作用；而按需提供的分级帮助则不在此列。.

Zu unterscheiden ist die Menge der Lenkung von ihrer Kontingenz, also davon, ob sie auf den aktuellen Stand der Person reagiert. Damit diese Unterscheidung die Grundannahme nicht gegen Widerlegung abschirmt, wird sie im Abschnitt „Grenzen und offene Fragen“ vorab operationalisiert. Ob ein KI-Einsatz nützt, entscheidet sich an der Gestaltung des Werkzeugs, an der Person, die es nutzt, und daran, was gemessen wird.

教育政策讨论已采纳了这一观点。德国教育部长联席会议常设科学委员会（SWK, 2024）建议，在小学和初中阶段初期，应在很大程度上避免使用开放式语言模型，并专注于基础能力；德国教育部长联席会议（2024）则强调了对任何人工智能使用进行教育引导的重要性。SKILL模型采纳了这些建议，并从能力而非年龄的角度对其进行了论证。建议本身仍与年龄相关，但其底层逻辑并非如此。这一逻辑适用于所有学习有效使用人工智能的前提条件尚在形成之中的场景，因此也适用于面对全新专业领域的成年人。正如关于理论基础的章节所示，年龄本身也具有独特的分量。.

表现与学习的区别

学习者在使用人工智能时表现得更好，但学到的东西却可能更少。为此，Yan 等人（2025）区分了两个在日常生活中容易混淆的概念：使用过程中的表现与脱离工具后所能保留的知识。学习只有在后一种情况下才能体现出来。Salomon 等人（1991）很早就对此作出了区分：效应 麻省理工学院 一种技术和特效 der 建议的技术：那些在互动中提升表现的技术，在能力上不一定落后。这种区分在学习心理学中由来已久。比约克和比约克（Bjork & Bjork, 2011）提出了“期望的难点”（desirable difficulties）这一概念：这些条件会降低当前的表现，但能增强长期的保持能力以及向新任务的迁移（迁移能力），因为它们迫使学习者进行自主检索尝试、犯错并经历曲折。卡普尔（Kapur, 2016）系统化了关于“富有成效的失败”（productive failure）的研究结果，并论证认为：只要随后在课堂上对任务进行回顾，最初不成功的自主攻坚有助于促进后期的理解。而按需提供解答的人工智能则会跳过这一阶段。.

Das Auslagern kognitiver Arbeit ist dabei an sich nichts Neues; Menschen nutzen Notizen, Taschenrechner und Suchmaschinen, um ihr Arbeitsgedächtnis zu entlasten (Risko & Gilbert, 2016). Auch Kinder verfügen ab etwa vier Jahren über solche Strategien und setzen sie bei steigender Aufgabenschwierigkeit vermehrt ein; sie tun dies jedoch weniger selektiv und weniger selbstinitiiert als Erwachsene und lagern teils zu viel, teils zu wenig aus (Armitage & Gilbert, 2025). Problematisch wird es, wenn das Ausgelagerte selbst das Lernziel ist. Eine KI, die den Lösungsweg schreibt, entlastet vom Lernen selbst.

Hinzu kommt ein zweiter Mechanismus: Flüssig formulierte Erklärungen erzeugen ein Gefühl von Verstehen, das mit dem tatsächlichen Können wenig zu tun haben muss. Rozenblit und Keil (2002) zeigen an erwachsenen Stichproben eine Illusion der Erklärungstiefe: Menschen halten ihr Verständnis für vollständiger, als es der Versuch offenlegt, den Zusammenhang selbst auszuformulieren. Die Illusion ist spezifisch für Erklärungswissen und fällt für Fakten, Prozeduren und Erzählungen schwächer aus. Beide Mechanismen bilden eine Kette: flüssige Erklärung, Gefühl des Verstehens, ausbleibende eigene Anstrengung, schwächere Leistung ohne KI.

Für einen Zwischenschritt dieser Kette liegt Evidenz vor: Fisher et al. (2015) zeigen in neun Experimenten, dass bereits das Nachschlagen einer Erklärung im Internet die Einschätzung des eigenen Wissens erhöht; Zugang zu Information wird mit eigenem Verstehen verwechselt, auch dann noch, wenn die Quelle nicht mehr verfügbar ist. Offen ist weniger der Mechanismus als seine Reichweite: ob eine dialogisch erzeugte, auf die eigene Frage zugeschnittene KI-Erklärung stärker wirkt als ein Suchergebnis und ob sich der Effekt bei Kindern zeigt, deren Selbsteinschätzung ohnehin überoptimistisch ist. Belegt ist der Endpunkt der Kette, schwächere Leistung ohne KI (Bastani et al., 2025) und verschobene Selbstregulation ohne Wissenszuwachs (Fan et al., 2025).

Erste neurophysiologische Befunde deuten in dieselbe Richtung: Beim Schreiben mit einem Sprachmodell war die Gehirnaktivität schwächer vernetzt, und die Teilnehmenden konnten kurz danach eigene Sätze nicht korrekt wiedergeben und berichteten die geringste Autorschaft an ihrem Text (Kosmyna et al., 2025). Die Arbeit ist ein nicht begutachteter Preprint mit 54 erwachsenen Teilnehmenden; eine methodische Erwiderung kritisiert Stichprobengröße, EEG-Auswertung und Reproduzierbarkeit (Stanković et al., 2026). Die EEG-Maße erlauben keine Aussage über Lernergebnisse; der Befund ist als Hinweis zu lesen, nicht als Beleg.

能力作为参考标准：理论基础

SKILL 模型根据有效利用人工智能促进特定事务学习的胜任力水平来调整引导程度，而不是根据年龄或年级。.

这一决定的根源在于脚手架。. Vygotsky (1978) beschreibt Lernen als Bewegung durch die Zone der nächsten Entwicklung: Was ein Kind heute mit Unterstützung kann, kann es morgen allein. Wood et al. (1976) haben daraus das Bild des Gerüsts entwickelt, das nur so lange steht, wie es gebraucht wird. Van de Pol et al. (2010) nennen drei Merkmale, die ein Gerüst von bloßer Hilfe unterscheiden: Es ist kontingent, reagiert also auf den aktuellen Stand; es wird zurückgenommen (Fading); und es überträgt Verantwortung an die Lernenden.

In der Unterrichtsforschung ist dies als „gradual release of responsibility“ bekannt (Pearson & Gallagher, 1983): Verantwortung wandert schrittweise von der Lehrkraft zu den Lernenden. Rowe (2026) hat dieses Prinzip mit dem GRAIT-Modell auf KI übertragen und unterscheidet die schrittweise Freigabe kognitiver Verantwortung von der schrittweisen Freigabe der Technik, gestaffelt nach erreichten Lernmeilensteinen.

Für das schrittweise Zurücknehmen von Hilfe liefern Renkl und Atkinson (2003) die klassische empirische Grundlage: Der Übergang vom ausgearbeiteten Beispiel zum eigenen Lösen gelingt am besten, wenn Lösungsschritte nach und nach ausgeblendet werden. Für computergestütztes Scaffolding in den MINT-Fächern belegt die Metaanalyse von Belland et al. (2017) auf Basis von 144 Studien einen mittleren Effekt (g = 0,46). Eine Größenordnung für gestufte Hilfe insgesamt liefert VanLehn (2011): Tutorsysteme mit schrittweiser Hilfe erreichen gegenüber keiner Tutorierung etwa d = 0,76, menschliche Tutorierung etwa d = 0,79; die lange kolportierte Überlegenheit menschlicher Tutorierung um zwei Standardabweichungen bestätigt sich nicht.

其次是已有知识与引导的相互作用。. Kirschner et al. (2006) fassen in einer viel diskutierten Bestandsaufnahme die Befunde zusammen, nach denen Anfängerinnen und Anfänger von minimal gelenktem Lernen selten profitieren; die Erwiderung von Hmelo-Silver et al. (2007) hält dem entgegen, dass problem- und forschungsbasierte Ansätze in der Regel selbst stark gerüstet sind und die Gleichsetzung mit unangeleitetem Entdecken deshalb nicht haltbar ist. Die Metaanalyse von Lazonder und Harmsen (2016) stützt diese Einschätzung: Über 72 Studien zum forschenden Lernen hinweg wirkt Lenkung mittel auf die Lernergebnisse (d = 0,50) und mittel bis stark auf Lernaktivitäten (d = 0,66) und Aufgabenerfolg (d = 0,71). Zu Altersunterschieden kommen Lazonder und Harmsen zu keinem konsistenten Befund und halten die Zahl der Studien ausdrücklich für zu gering, um sie abschließend zu beurteilen. Für das SKILL-Modell folgt daraus nicht, dass Alter irrelevant wäre, sondern dass es ein grober Stellvertreter für den Stand der Kompetenzen ist.

Zugleich gilt die Umkehrung, in der Lehr-Lern-Forschung als Expertise-Umkehr-Effekt bekannt: Eine enge Lenkung, die Anfängerinnen und Anfängern hilft, behindert Fortgeschrittene, weil die dargebotene Struktur mit dem Wissen konkurriert, das die Lernenden bereits geordnet abgespeichert haben, und Arbeitsgedächtnis bindet (Kalyuga et al., 2003; Kalyuga, 2007; Sweller et al., 2019). Für Tutorsysteme haben Koedinger und Aleven (2007) dieses Spannungsfeld als „assistance dilemma“ beschrieben: Wann ist es lernförderlicher, Informationen zu geben, und wann, sie zurückzuhalten, damit die Lernenden sie selbst hervorbringen? Beides kann schaden. Zu frühe Hilfe verhindert die Eigenkonstruktion, ausbleibende Hilfe lässt Lernende in unproduktiven Sackgassen stecken. Der Ort des Optimums verschiebt sich mit der Kompetenz. Diese Verschiebung ist die Grundbewegung des SKILL-Spektrums: Mit wachsender Kompetenz sinkt die nötige Lenkung.

第三是元认知和认知警觉性的发展。. Ob jemand eine KI als Denkpartner nutzen kann, setzt voraus, das eigene Verstehen einschätzen und fremde Aussagen prüfen zu können. Beides entwickelt sich über Jahre. Zu unterscheiden sind das Einschätzen des eigenen Verstehens (Monitoring) und die daran anschließende Steuerung des eigenen Vorgehens (Kontrolle). Das Monitoring kann vorausschauend erfolgen, vor der Bearbeitung, oder rückblickend, nach ihr (Nelson & Narens, 1990); beide entwickeln sich unterschiedlich schnell. Innerhalb des Monitorings unterscheidet Schraw (2009) fünf Gütemaße; zwei davon sind hier zentral. Die absolute Genauigkeit samt ihrer Verzerrung, im Folgenden kurz Kalibrierung, beschreibt, ob die Einschätzung im Mittel zutrifft; die Diskrimination beschreibt, ob eine Person zwischen eigenen richtigen und falschen Antworten unterscheidet. Kinder im frühen Grundschulalter überschätzen sich deutlich und unterscheiden gleichwohl über dem Zufall zwischen richtigen und falschen Antworten (Kolloff et al., 2023). Für das Modell folgt daraus, dass die Lenkung auf Stufe 1 weniger die Urteilsfähigkeit im Einzelfall ersetzen muss als die globale Entscheidung, wie viel Aufwand eine Aufgabe noch verlangt.

Destan und Roebers (2015) teilten 93 Sechsjährige nach der Genauigkeit ihrer Gesamteinschätzung in Kinder, die sich unterschätzten, realistisch einschätzten oder überschätzten: Wer sich unterschätzte, unterschied in den Konfidenzurteilen deutlich besser zwischen richtigen und falschen Antworten als Kinder, die sich überschätzten; die Gruppen unterschieden sich auch in nachgelagerten Kontrollprozessen; ein Zusammenhang der globalen Einschätzungsgenauigkeit mit den erhobenen exekutiven Funktionen (kognitive Flexibilität, Inhibition, Arbeitsgedächtnis) zeigte sich dagegen nicht. Die Studie ist querschnittlich angelegt und zeigt Zusammenhänge, keine Wirkrichtung; die Annahme des Modells, dass Selbsteinschätzung und Impulskontrolle gemeinsam die Stufe bestimmen, findet in ihr auf der Ebene individueller Unterschiede keine Stütze.

Eine quer- und längsschnittliche Studie mit 305 Kindern, die als 7/8- und 9/10-Jährige und ein Jahr später erneut untersucht wurden, zeigt, dass sich sowohl die rückblickende Einschätzung der eigenen Arbeit als auch die daran anschließende Kontrolle über dieses Jahr verbessern, die vorausschauenden Pendants dagegen nicht; die Kontrolle blieb auch dort suboptimal, wo sie sich verbesserte, nach Deutung der Autorinnen und Autoren als Folge eines weiterhin überoptimistischen Monitorings. Den Zugewinn der rückblickenden Kontrolle führen sie auf Aufgabenvertrautheit zurück, die Verbesserung des rückblickenden Monitorings auf Entwicklung, gestützt auf den Vergleich mit einer eigenen Querschnittsstichprobe von 144 Kindern und entsprechend vorläufig (Bayard et al., 2021). Kinder erkennen also eher, wie gut sie eine Aufgabe gelöst haben, als sie vorher einschätzen können, wie schwer sie wird; über das Grundschulalter hinaus lässt sich aus dieser Studie nichts ableiten.

Für die anschließende Entwicklung liegt Evidenz aus dem Jugendalter vor: Weil et al. (2013) trennten bei 56 Personen zwischen 11 und 41 Jahren die Aufgabenleistung von der metakognitiven Genauigkeit und fanden bei konstant gehaltener Leistung einen Anstieg der Genauigkeit innerhalb der Adoleszenz; sie beschreiben den Verlauf als höchsten Stand im späten Jugendalter mit anschließendem Plateau. Der Alterseffekt beruht auf einer einzigen Korrelation in der Jugendgruppe (r = .38, n = 28), die Stichprobe ist klein und querschnittlich, enthält zwischen 17 und 19 Jahren niemanden, die Erwachsenen erreichten im Mittel sogar niedrigere Werte als die Jugendlichen, und die Aufgabe ist eine Wahrnehmungsaufgabe ohne Fachbezug. Der Befund ist deshalb ein Hinweis auf eine über das Grundschulalter hinausreichende Entwicklung, keine belastbare Verlaufskurve.

Roebers (2017) ordnet Monitoring und exekutive Funktionen, also Planen, Aufmerksamkeitskontrolle und Impulshemmung, einem gemeinsamen Rahmen kognitiver Selbstregulation zu; sie arbeitet Gemeinsamkeiten wie verbleibende Unterschiede beider Forschungstraditionen heraus und schlägt die Integration als Rahmen vor, nicht als belegte Identität. Roebers selbst nimmt an, dass exekutive Funktionen der metakognitiven Kontrolle früh vorausgehen und für sie notwendig, aber nicht hinreichend sind; sie hält die empirische Grundlage jedoch für dünn: Nur wenige Arbeiten prüfen die Verbindung auf latenter Ebene, es liegen Nullbefunde vor, und Intelligenz wurde bislang nicht kontrolliert. Die Wirkrichtung ist damit nicht entschieden.

Wer das eigene Verstehen ungenau einschätzt, kann kaum entscheiden, wann eine KI-Hilfe angemessen ist und wann sie das Lernen ersetzt. Für Tutorsysteme ist die entsprechende Fehlregulation dokumentiert: Lernende holen Hilfe zu früh, zu spät oder zu ausgiebig (Aleven et al., 2016).

Für KI-gestützte Systeme zeigen Darvishi et al. (2024) in einer achtwöchigen Untersuchung mit 1625 Studierenden zur Qualität von Peer-Rückmeldungen in der Hochschullehre, dass verfügbare KI-Hilfe die Selbstregulation untergräbt und die Leistung einbricht, sobald die Hilfe zurückgenommen wird; eine Checkliste zur Selbstbeobachtung, die anstelle der KI-Hinweise eingesetzt wurde, fing den Einbruch nur teilweise auf und blieb hinter der KI-Unterstützung zurück; die Kombination aus beidem war der KI allein nicht überlegen. Die Autorinnen und Autoren folgern, dass die Studierenden sich auf die KI verließen, statt von ihr zu lernen. Das macht die Forderung dringlicher, das vom Werkzeug übernommene Monitoring auf Stufe 1 im Unterricht zum Thema zu machen, zeigt aber auch, dass eine begleitende Checkliste dafür nicht genügt. Zielgröße war dort die Qualität von Rückmeldungen, nicht fachliches Lernen; für generative Tutoren im Unterricht steht die Prüfung aus.

信息检验的情况也是如此。Sperber 等人（2010）将“认知警觉”概括为检验两类事物的机制：一是信源的可信度，即其能力与善意；二是内容的合理性与连贯性。儿童很早就具备了这两种机制中的第一种：他们会权衡以往的可靠性、专业性以及多个信息提供者的一致性；与此同时，面对意料之外的信息时，儿童会暂时搁置自己的信念，有时会出于社会原因而非认知原因听从信息提供者（Harris 等人，2018）。然而，批判性质疑并非总是常态：儿童对检验能力的使用并不规律且取决于具体情境，在不确定时会接受合作成年人的信息（Mills，2013）。一项基于婴儿研究结果极具影响力的理论将这种倾向解释为对传播可泛化知识的适应（Csibra & Gergely, 2009）；然而，该理论关于“示标性线索（ostensive cues）具有特定作用”的假设，在针对六个月大婴儿凝视跟随的、增加了非示标性注意条件的检验中并未得到证实（Szufnarowska 等人，2014），且该理论在概念上也受到质疑（Heyes, 2016）。内容检验对儿童来说也不陌生：他们能够识别无知、无能和欺骗，并会反驳明显不合理陈述，但这种批判态度发展缓慢，且很大程度上取决于不一致性显现的清晰程度（Mills, 2013）。.

Diese Prüfmechanismen sind an menschlichen Quellen entstanden, und die Merkmale, an denen sie ansetzen, sind bei einem Sprachmodell nicht informativ; seine Fehler treten gerade nicht auffällig hervor, sondern sind in flüssige, gut geformte Sprache eingebettet. Ein Sprachmodell täuscht nicht absichtlich; seine Fehler entstehen ohne Motiv. Trainings- und Produktentscheidungen bringen aber systematische Neigungen in die Ausgabe. Die bekannteste ist die Tendenz, der fragenden Person zuzustimmen, über mehrere Systeme hinweg nachgewiesen und auf das Training an menschlichen Präferenzurteilen zurückzuführen (Sharma et al., 2024). Flüssigkeit, Freundlichkeit und Selbstsicherheit sind daher von der Richtigkeit des Inhalts entkoppelt, und die Ausgabe hat keine erkennbare Herkunft, an der sich Zuverlässigkeit ablesen ließe.

儿童也将领域依赖的选择性应用于技术来源：在针对4至5岁和7至8岁儿童的两项研究中，随着年龄的增长，儿童在面对事实类问题时越来越信任语音助手，而在获取关于在场人员的个人信息时，他们仍然更喜欢人类（Girouard-Hallam & Danovitch, 2022）；该样本主要来自美国上中产阶级白人家庭，且测试的是基于规则的语音助手，而非生成式模型。对于该模型而言，这一研究结果的方向至关重要：正是在语言模型会产生听起来貌似合理的错误的领域中，对机器来源的信任度却随着年龄的增长而增加。因此，重担落在了内容审查上，而这需要专业知识。对该工具的使用经验并不能自动带来这种审查能力：儿童的使用惯例与对工作原理的理解是脱节的（Danovitch, 2019）。.

Diese Entwicklungsbefunde machen plausibel, warum jüngere Lernende in der Regel mehr Lenkung brauchen. Sie belegen es nicht: Anders als beim Vorwissen, für das die Expertise-Umkehr eine geprüfte Wechselwirkung von Personenmerkmal und Instruktionsform liefert, prüfen erst wenige Studien individuelle Unterschiede im Monitoring oder in der Selbstregulation als Moderator des Nutzens von Lenkung, und sie fallen überwiegend negativ aus: Herold und Seufert (2025) fanden bei 102 Studierenden eine Moderation durch das Vorwissen, und diese nur für das Verstehen, nicht für Behalten und Transfer, dagegen keine Moderation durch die metakognitive Kompetenz; Hofer und Reinhold (2025) fanden bei 332 Sechstklässlerinnen und Sechstklässlern Wechselwirkungen von Personenmerkmal und Scaffolding nur in einer der beiden untersuchten Schulformen. Beide Prüfungen stammen nicht aus dem Grundschulalter, für das das Modell die stärkste Lenkung vorsieht.

Näher an der Sache liegen erste Arbeiten zur Metakognition im Umgang mit generativer KI: Stadler et al. (2024) finden bei Studierenden gegenüber der Websuche geringere kognitive Belastung bei zugleich flacherer Argumentation; umgekehrt verbesserte in einem randomisierten Experiment eine KI-gestützte Rückmeldung, die ausdrücklich auf die Selbsteinschätzung zielte, die Kalibrierung gerade der zuvor überkonfidenten Lernenden (Lee et al., 2025). Ein Werkzeug kann Monitoring also auch trainieren statt ersetzen; das ist die prüfbare Alternative zur Annahme, die Übernahme des Monitorings auf Stufe 1 sei nur eine Entlastung auf Zeit. Die Übertragung auf Monitoring und Selbstregulation ist damit nicht nur ungeprüft, sondern von den vorliegenden Prüfungen bislang unbestätigt; sie steht und fällt mit der im Abschnitt zu den Grenzen skizzierten Untersuchung.

Wirksam ist dabei der Stand der Kompetenzen, nicht das Alter. Der Schluss zurück, wer viel weiß, sei auch bereit für eine höhere Stufe, gilt allerdings nur eingeschränkt. Fachwissen ist gegenstandsgebunden und kann in einem Gebiet rasch wachsen; darauf stützt sich ein Teil der inhaltlichen Prüfung unmittelbar.

Die Genauigkeit der Selbsteinschätzung verbessert sich dagegen nach den vorliegenden, noch schmalen Hinweisen über einen langen, bis in die Adoleszenz reichenden Zeitraum (Weil et al., 2013). Bei den exekutiven Funktionen verlaufen die Komponenten unterschiedlich: Die deutlichsten Zuwächse der Inhibition liegen im Vorschulalter, doch verbessern sich auch scheinbar einfache Hemmaufgaben bis in die Adoleszenz weiter, während Arbeitsgedächtnis und kognitive Flexibilität über Kindheit und Jugend eher stetig zunehmen; die Befundlage gilt den Autoren selbst als uneinheitlich (Best & Miller, 2010); die für das Modell einschlägige Variante, eine verfügbare Belohnung zugunsten eines späteren Ziels zurückzustellen, wird von den üblichen neutralen Verfahren nur unvollständig abgebildet; Zelazo und Carlson (2012) ordnen sie den „heißen“ exekutiven Funktionen zu und halten für diese einen eigenen, möglicherweise verzögerten Verlauf für wahrscheinlich, verweisen aber zugleich auf Arbeiten, die keine getrennten Faktoren für heiße und kühle exekutive Funktionen finden. Der eigenständige Verlauf ist damit eine begründete Annahme, kein gesicherter Befund.

Ob diese Verläufe auf Reifung, auf kumulierte Erfahrung oder auf beides zurückgehen, ist mit überwiegend querschnittlichen Daten nicht zu entscheiden (siehe oben zu Bayard et al., 2021). Für das Modell genügt der deskriptive Befund: Durch Fachwissen in einem einzelnen Gebiet lassen sich diese Anteile nicht aufwiegen. Ein Kind, das in einer Sache viel weiß, kann darum plausible Fehler in dieser Sache durchaus finden und dennoch nicht die Selbststeuerung mitbringen, die Stufe 3 verlangt.

Das Alter setzt den Selbstregulationsanteilen deshalb eine Erwartung, keine Grenze: Es macht bestimmte Ausprägungen unwahrscheinlich, sagt über die einzelne Person aber wenig und taugt nicht als Zuordnungsregel. Die genannten Befunde beschreiben Gruppenmittel mit erheblicher Streuung zwischen Personen und Aufgaben; sie begründen die Reihenfolge der Stufen, ersetzen aber keine individuelle Einschätzung.

与相关模型的界限

Verwandte Modelle liegen vor. Rowe (2026) staffelt im GRAIT-Modell den KI-Zugang nach Lernmeilensteinen und unterscheidet drei Phasen: unabhängige Kognition ohne KI, geteilte Kognition und schließlich ausgelagerte und umverteilte Kognition. Die Leitfrage ist dieselbe wie hier.

Praktisch am weitesten verbreitet ist die AI Assessment Scale (Perkins et al., 2024), die den zulässigen KI-Einsatz in fünf Stufen von „kein KI-Einsatz“ bis „vollständiger KI-Einsatz“ staffelt und vor allem der Transparenz und Prüfungsintegrität dient; in der überarbeiteten Fassung (Perkins et al., 2025) sind die Stufen neu benannt und ausdrücklich nicht mehr hierarchisch gemeint. Bezugsgröße bleibt in beiden Fassungen die Aufgabe oder das Prüfungsformat, nicht die Person; dieselbe Einstufung gilt für alle Lernenden einer Kohorte.

Molenaar (2022b) beschreibt unter dem Begriff der hybriden Intelligenz, wie sich Erkennen, Diagnostizieren und Handeln zwischen Lehrkraft und Technik verteilen, und staffelt diese Verteilung in sechs Grade der Automatisierung; in einer zweiten Arbeit (Molenaar, 2022a) macht sie daraus eine normative Forderung: Adaptive Lernumgebungen übernehmen die Regulation von 10- bis 14-Jährigen, was die Entwicklung ihrer Selbstregulation gefährdet, weshalb die Kontrolle schrittweise zurückzugeben ist. Diesen Gedanken teilt das SKILL-Modell; es ist das nächstverwandte. Die Verteilung von Unterstützung auf mehrere Instanzen ist zudem als verteiltes Scaffolding beschrieben (Puntambekar & Hübscher, 2005), und Tabak (2004) hat mit dem Begriff der Synergie gefasst, dass Software und Lehrkraft dieselbe Lernbedürftigkeit adressieren und sich wechselseitig verstärken können.

Das ICAP-Modell (Chi & Wylie, 2014) ordnet Lernaktivitäten nach dem Grad der Beteiligung von passiv über aktiv und konstruktiv bis interaktiv und sagt in dieser Reihenfolge steigende Lernergebnisse voraus; eine KI, die fertige Lösungen liefert, verschiebt Lernende nach dieser Ordnung von konstruktiv nach passiv, wobei diese Übertragung auf generative KI eine Ableitung ist und nicht geprüft. TPACK (Mishra & Koehler, 2006) und das SAMR-Modell (in der Beschreibung von Hamilton et al., 2016) beschreiben das Wissen der Lehrkraft beziehungsweise den Grad der technologischen Veränderung einer Aufgabe; beide bestimmen den Lenkungsgrad eines Werkzeugs nicht. SAMR liegt keine begutachtete Primärpublikation zugrunde, und es wird wegen fehlender Kontextsensitivität, seiner Hierarchieannahme und seiner Produktorientierung kritisiert (Hamilton et al., 2016).

Das SKILL-Modell setzt an drei Stellen anders an. Die Bezugsgröße ist die gegenstandsgebundene Kompetenz, KI lernwirksam zu nutzen, aufgeschlüsselt in vier Teilkompetenzen; dieselbe Person kann in einem Fach auf Stufe 3 und in einem anderen auf Stufe 1 stehen. Lenkung wird zudem als Zusammenspiel von Werkzeug und Lehrkraft gefasst und an eine Stufenentscheidung gekoppelt.

Die Unterscheidung der beiden Quellen ist nicht neu: Saye und Brush (2002) trennen fest im Werkzeug verankerte Gerüste (hard scaffolds), die vorab geplant sind und für alle gleich wirken, von situativ erzeugten Gerüsten der Lehrkraft (soft scaffolds), die diagnostisch reicher, aber knapp sind; das verteilte Scaffolding und Tabaks Synergiebegriff beschreiben ihr Zusammenwirken. Neu ist die normative Wendung: Fehlende Lenkung im Werkzeug muss in der Situation von der Lehrkraft hergestellt werden, und weil personelle Lenkung nur punktuell verfügbar ist, begrenzt sie, welche Werkzeuge in welchem Setting vertretbar sind. Aus einer Beschreibung wird eine Auswahlregel. Und Lenkung wird in drei Hebel zerlegt, sodass sich Werkzeuge beschreiben lassen, die etwa vollständige Kontextualisierung mit geringer Hilfedichte verbinden; eine Stufenlogik ohne Hebel kann diese Kombination nicht abbilden.

GRAIT staffelt dagegen entlang erreichter Meilensteine im Curriculum und bezieht ein, ob Lernende die Ausgabe schon bewerten können, reguliert aber den Zugang zur Technik als Ganzes. Molenaars Automatisierungsgrade lassen sich innerhalb der SKILL-Stufen als Beschreibung der Regulationsverteilung nutzen; ICAP begründet die Prüffrage der kognitiven Aktivierung. Was das Modell nicht leistet: Es enthält kein Diagnoseinstrument für die Stufenzuordnung und ist empirisch nicht geprüft.

分能力

有效利用人工智能（AI）的能力具有情境和主题关联性。它由四个分能力决定；这些分能力可以独立于学习成果进行评估，从而使该模型的相关基准保持可检验性：

• 专业知识. 对该主题知之甚少的人无法评估回答的专业质量，并且会忽视看似合理的错误（Kalyuga, 2007; Kirschner et al., 2006）。尚未完全掌握笔算除法的人，看不出一个排版整齐但计算错误的算式中的缺陷。可通过前测来检测，且与人工智能的使用无关。.
• 批判性AI素养. Grenzen des Werkzeugs, erfundene Angaben und gefällige Antworten erkennen und Ausgaben systematisch prüfen. Die Kompetenzrahmen der UNESCO (2024) sowie von OECD und Europäischer Kommission (2026) führen diese Fähigkeit als wesentlichen Bestandteil von KI-Bildung; Ng et al. (2021) unterscheiden Kennen, Anwenden, Bewerten und ethisches Reflektieren. Erfassbar vor dem Einsatz an standardisiertem Material, etwa daran, ob in vorgelegten KI-Antworten eingebaute Fehler gefunden werden.
• 自我调节. Wer selbstreguliert lernt, bereitet sich vor, beobachtet sich beim Arbeiten und schaut anschließend zurück (Zimmerman, 2002), gestützt auf Zielsetzung und Selbstwirksamkeit. Für den KI-Einsatz heißt das: entscheiden können, wann die KI als Denkpartner sinnvoll ist und wann nicht. Dazu gehört die Impulskontrolle, die Lösung nicht sofort abzurufen. Sie greift auf inhibitorische Kontrolle zurück, die zu den exekutiven Funktionen zählt; exekutive Funktionen sind früh angelegt, verstärken sich aber über Kindheit und Jugend hinweg weiter, wobei ihre Komponenten unterschiedlich verlaufen (Best & Miller, 2010). Anspruchsvoll ist hier weniger das Unterdrücken eines Impulses in einer neutralen Aufgabe, wie es die klassischen Verfahren erfassen, als das Zurückstellen einer verfügbaren und unmittelbar erfolgreichen Handlung zugunsten eines Lernziels, das erst später sichtbar wird; diese Anforderung enthält eine motivationale Komponente, die die üblichen Maße exekutiver Funktionen nicht abbilden. Dazu gehört die adaptive Hilfesuche, von Newman (2002) als Strategie der Selbstregulation gefasst, die auf künftige Selbstständigkeit zielt: einen Hinweis statt der Lösung anfordern, und nur so viel wie nötig; dass Lernende Hilfe erst nach einem eigenen Versuch abrufen sollten und dies regelmäßig verfehlen, ist für Tutorsysteme dokumentiert (Aleven et al., 2016). Fan et al. (2025) zeigen, dass sich gerade diese Prozesse unter freier KI-Nutzung verschieben. Erfassbar über Selbstauskunft und Prozessdaten aus KI-fernen Aufgaben, nicht am Verlauf des laufenden Einsatzes.
• 语言和认知前提. Eine Frage präzise formulieren, eine längere Antwort lesen und im Arbeitsgedächtnis halten, Kontext bereitstellen. Eine lange KI-Antwort belastet das Arbeitsgedächtnis zusätzlich zur Aufgabe; bei geringem Vorwissen fehlen die Schemata, die diese Last auffangen (Sweller et al., 2019). Ein Kind der dritten Klasse tippt „warum ist das falsch“, bekommt acht Sätze zurück und liest ab dem dritten nicht mehr mit. Die Antwort war fachlich richtig, hat dem Kind aber nicht geholfen. Erfassbar über Lese- und Formulierungsproben.

在其中一个或多个领域处于起步阶段的人需要更多的引导。这些学习者无法自己建立必要的结构：他们没有为人工智能设定角色，也没有提供专业背景，因为他们还不知道这两者会带来不同的效果。随着能力的增长，这种需求会发生逆转。届时，冗余的结构会成为干扰，必须让工具具备开放性。对于实践中的层级划分，最低的分项能力决定了最终结果（最低原则）：某一个缺失的前提条件（例如专业知识丰富但冲动控制能力较弱）是无法通过其他条件来弥补的。在此层级之内，各项杠杆可以进行不同的调整。如何在经济上评估这四项分项能力仍是一个未决问题（见„局限性与开放性问题“一节）。.

前置问题：在此学习情境中是否需要人工智能

Ob KI in dieser Lernsituation überhaupt einen Beitrag leistet, entscheidet das Modell nicht. Das Spektrum beginnt erst danach. Ein Modell, das den KI-Einsatz ordnet, kann so gelesen werden, als sei der Einsatz gesetzt und nur noch die Dosierung offen. Viele Lernziele werden aber ohne KI besser erreicht: weil die Tätigkeit, die die KI übernehmen würde, das ist, was geübt werden soll, oder weil Material, Gespräch und eigenes Probieren ausreichen. Ein Kind, das Zahlen zerlegt, braucht Plättchen und eine Frage, keinen Chatbot. Die Vorfrage ist der Stufenlogik deshalb vorgelagert: Nur wenn sie bejaht wird, stellt sich die Frage nach der passenden Stufe. Wird sie bejaht und sind die Voraussetzungen gering, führt das zu Stufe 1; häufig fällt die Vorfrage aber schon negativ aus. International kommt die OECD (2026) in ihrer Synthese der vorliegenden Evidenz zu demselben Schluss: Generative KI unterstützt Lernen, wenn klare didaktische Prinzipien sie führen; wird die Aufgabe ohne pädagogische Rahmung an sie ausgelagert, steigt die Leistung, ohne dass Lernen entsteht.

这适用于所有年龄段，但在小学阶段尤为重要。正是在那里，奠定了日后检验任何人工智能回答的基础：阅读、写作、对数字的概念、对自身思维及其错误的初步体验。关于监控能力和认识论警觉性的发展研究结果，支持了德国教育科学联合会（SWK，2024）针对这一阶段建议的审慎态度。在第一级阶段，应用仅限于少数定义明确的情境：即内置工具能够提供其他方式无法获得的功能的情境，例如对解题过程的耐心反馈、语言负担的减轻或为有障碍的儿童提供通道。对于其他学习情境，小筹码、一个好问题以及用于尝试的时间就足够了。.

Vor der didaktischen Entscheidung steht zudem eine rechtliche. Frei zugängliche Chatbots setzen in ihren Nutzungsbedingungen ein Mindestalter voraus, in der Regel 13 Jahre oder das im Land geltende Mindestalter, für Minderjährige teils nur mit Erlaubnis der Sorgeberechtigten oder über elterlich verwaltete Konten; für einwilligungsbasierte Dienste gilt daneben Art. 8 DSGVO, in Deutschland mit einer Altersgrenze von 16 Jahren. In der Grundschule scheidet die Nutzung mit eigenem Konto damit aus. Für den Einsatz in der Schule gelten die Vorgaben der DSGVO und der Länder zur Auftragsverarbeitung.

Die KI-Verordnung der EU (Europäische Union, 2024) betrifft Schulen in vier Punkten. Erstens ist der Einsatz von KI-Systemen zur Ableitung von Emotionen in Bildungseinrichtungen seit dem 2. Februar 2025 verboten (Art. 5 Abs. 1 Buchst. f); erfasst sind Systeme, die Emotionen oder Absichten aus biometrischen Daten ableiten (Art. 3 Nr. 39), ausgenommen solche aus medizinischen Gründen oder Sicherheitsgründen. Zweitens müssen Anbieter und Betreiber Maßnahmen ergreifen, um die KI-Kompetenz ihres Personals und der in ihrem Auftrag mit Betrieb und Nutzung befassten Personen zu fördern (Art. 4); die Pflicht adressiert die Schule als Betreiberin, nicht die Lernenden.

Drittens gelten Systeme, die über Zugang, Zulassung oder Zuweisung entscheiden, Lernergebnisse bewerten, das angemessene Bildungsniveau einer Person beurteilen oder Prüfungen überwachen, als Hochrisikosysteme (Anhang III Nr. 3 Buchst. a bis d; Art. 6 Abs. 3 nimmt Systeme ohne erhebliches Risiko aus, Systeme mit Profiling natürlicher Personen gelten aber stets als hochriskant). Die Pflichten für diese Hochrisikosysteme greifen nach der Änderungsverordnung (EU) 2026/1744 vom 8. Juli 2026 erst ab dem 2. Dezember 2027, für Anhang-I-Systeme ab dem 2. August 2028; dieselbe Verordnung hat die Pflicht aus Art. 4 von einem sicherzustellenden Kenntnisstand auf eine Maßnahmenpflicht zurückgenommen (Europäische Union, 2026). Viertens gelten seit dem 2. August 2026 die Transparenzpflichten des Art. 50: Anbieter müssen KI-Systeme, die unmittelbar mit Personen interagieren, so gestalten, dass diese über die Interaktion informiert werden; Betreiber müssen veröffentlichte KI-erzeugte oder KI-bearbeitete Inhalte kennzeichnen. Für den Unterricht heißt das vor allem, gegenüber den Lernenden offenzulegen, wenn sie mit einem KI-System arbeiten.

Für das Modell heißt das: Diese Schranken knüpfen am Alter an, nicht an der Kompetenz, und sind der Stufenlogik äußerlich. Wo sie greifen, in der Grundschule und weitgehend in der Sekundarstufe I, ist die eingebettete Lösung häufig die einzige zulässige, weil die Lehrkraft rechtliche Anforderungen nicht durch Begleitung ersetzen kann. Für Erwachsene, die in einem neuen Fachgebiet auf Stufe 1 stehen, ist die Werkzeugwahl allein eine didaktische.

词义辨析：教学引导

教学指导 在此文中，指代所有在学习目标意义上塑造学习者行动空间的事物。该概念比……的概念更为广泛。 指导 der Instruktionsforschung (Kirschner et al., 2006; Lazonder & Harmsen, 2016), der gegebene Unterstützung meint; er schließt hier zusätzlich das gezielte Zurückhalten von Information ein. Neu ist dieser zweite Anteil nicht: Reiser (2004) unterscheidet innerhalb des Scaffolding das Strukturieren, das Komplexität senkt, vom Problematisieren, das Lernende gezielt auf Schwierigkeiten stößt, statt sie zu umgehen, und Kapur (2016) begründet denselben Mechanismus vom Lernergebnis her. Die Leitplanken des Modells sind die werkzeugseitige Umsetzung dieses zweiten Mechanismus; neu ist, dass er als eigener, unabhängig einstellbarer Hebel geführt wird. Die Effektstärken der genannten Metaanalysen beziehen sich gleichwohl auf gegebene Unterstützung und lassen sich auf das Zurückhalten nicht übertragen. Daraus folgt eine Asymmetrie in der Belegbasis: Für Scaffolding liegen metaanalytische Effektschätzungen vor (Belland et al., 2017; Lazonder & Harmsen, 2016). Für Kontextualisierung als eigenständigen Hebel fehlt eine solche Schätzung; sie wird aus der Literatur zu Vorwissen und Lenkung abgeleitet. Für Leitplanken als gezieltes Zurückhalten stützt sich das Modell auf zwei Einzelstudien in je eigenen Kontexten (Bastani et al., 2025; Buçinca et al., 2021). Zwei der drei Hebel sind damit nur schwach belegt, und der Hebel, auf dem Stufe 1 beruht, am schwächsten.

Eine dritte Studie prüft den Kontrast unmittelbar: Bassner et al. (2026) verglichen in einem randomisierten Experiment mit 275 Studierenden eines Programmier-Grundkurses einen Tutor mit gestuften Hinweisen und zurückgehaltener Lösung, unbeschränktes ChatGPT und eine Bedingung ohne KI. Beide KI-Bedingungen führten zu besseren Übungsergebnissen und weniger Frustration, während sich der KI-freie Wissenstest zwischen allen drei Bedingungen nicht unterschied. Der Befund wiederholt die Trennung von Leistung und Lernen, stützt aber nicht die Erwartung, dass Leitplanken im KI-freien Maß einen Vorteil erzeugen. Er wurde unmittelbar nach einer 90-minütigen Sitzung an einer hochschulischen Stichprobe erhoben, also nicht in dem Kompetenzbereich, für den das Modell den Vorteil vorhersagt; die Beweislast verschiebt er dennoch zulasten der Grundannahme.

In dieselbe Richtung weist ein randomisiertes Experiment mit 334 Studierenden, die einen Lehrbuchtext 25 Minuten lang bearbeiteten und anschließend ohne KI und ohne Text geprüft wurden: Gegenüber der Gruppe ohne Zugang schnitt die Gruppe mit unbeschränktem Zugang zu einem KI-Tutor um 0,34 Standardabweichungen besser ab, während sich der beschränkte Zugang, KI erst nach eigenständigem Lesen, nicht signifikant von der Gruppe ohne Zugang unterschied; der direkte Vergleich beider KI-Bedingungen fiel mit 0,21 Standardabweichungen zugunsten des unbeschränkten Zugangs aus und verfehlte die Signifikanz knapp (Fischer et al., 2025; Preprint). Der Befund spricht nicht gegen Leitplanken, lässt den erwarteten Vorteil aber offen; auch hier fehlt ein verzögerter Nachtest, und die Stichprobe ist hochschulisch. Der Begriff der didaktischen Lenkung ist dem Sammelwort „Vorstrukturierung“ vorzuziehen, weil er drei Dinge unterscheidbar macht, die bei KI-Werkzeugen analytisch getrennt sind:

赫贝尔	他所做的事	例子
脚手架 自适应帮助	分级提示、追问与反馈，这些提示根据当前进度进行调整，并在不再需要时逐渐撤除（渐隐）。.	导师先问„求什么？“，然后问„你需要哪些已知条件？“，接着才暗示解题思路。.
护栏 护栏	对人工智能做什么或不做什么的严格限制。当解决问题本身是学习目标时，它们可以保护解决问题的过程。.	在给出自己的尝试之前，人工智能不会输出最终结果；它将始终紧扣主题。.
语境化 任务与角色嵌入	学习目标、任务、专业背景以及AI的角色已存储在工具中，无需由个人创建。.	一道应用题辅导教师了解该任务、年级水平和典型错误概念。.

Leitplanken sind unterschiedlich belastbar. Eine im Systemprompt hinterlegte Rolle lässt sich im Gespräch aushebeln: Sprachmodelle sind auf Hilfsbereitschaft trainiert und geben Lösungen preis, wenn Lernende drängen, Autorität behaupten oder das Thema wechseln. Zhao et al. (2026) zeigen das systematisch: Ein eigens auf das Umgehen pädagogischer Vorgaben feinabgestimmter simulierter Lernender entlockt gängigen KI-Tutoren in mehrschrittigen Dialogen die Lösung, mit erheblichen Unterschieden zwischen den Modellen; rein kontextbasierte Versuche ohne solche Feinabstimmung scheitern häufiger, und einfache Schutzmaßnahmen senken die Quote, beseitigen sie aber nicht. Die Studie beziffert die obere Grenze der Angreifbarkeit; wie leicht Lernende im Unterricht diese Grenzen verschieben, ist nicht untersucht.

Verlässlich wirken Grenzen, die außerhalb des Dialogs liegen, etwa eine Freigabe des Endergebnisses erst nach einem eigenen Versuch, ein begrenzter Antwortraum oder eine Prüfung der Ausgabe vor der Anzeige. Buçinca et al. (2021) zeigen in einem Entscheidungsexperiment mit 199 Erwachsenen, dass ein erzwungenes eigenes Urteil vor der KI-Ausgabe die Übernahme falscher Vorschläge deutlicher verringert als bloße Erklärungen. Für die Übertragung ist der Befund dreifach eingeschränkt. Erstens beruht er auf einer einzelnen Online-Stichprobe an einer Alltagsaufgabe ohne Lernziel. Zweitens bewerteten die Teilnehmenden gerade die Gestaltungen am schlechtesten, die die Übernahme falscher Vorschläge am stärksten senkten. Drittens nützten diese Gestaltungen vor allem Personen mit hoher Bereitschaft zur kognitiven Anstrengung. Ausgerechnet die Gruppe, der Stufe 1 solche Zwänge zumutet, könnte also am wenigsten davon profitieren; ob sich der Befund auf Lernaufgaben und Kinder überträgt, ist ungeprüft.

ChatGPT中的Study Mode或Gemini中的Guided Learning等供应商提供的学习模式旨在将行为引导至教学期望的方向，但无法保证边界；对于Gemini的变体，供应商已提供了相关说明（LearnLM Team, 2024）。关于Guided Learning，Google DeepMind（2026）报告了一项为期八周、经过预注册的随机对照实地研究，对象为塞拉利昂12所学校的1763名初中学习者，其对数学成绩产生了0.26个标准差的效应（按所有分配对象计算，不论其实际使用情况如何）；该研究由供应商发起，未经同行评议，且对照组没有额外的学习机会，因此它并未检验这里所关注的有指导使用与开放使用之间的对比。对这些学习模式的学习效果进行独立于供应商的检验尚待开展。Maurya等人（2025）在MRBench基准测试中，将当前语言模型的回答与有经验和无经验的人类导师的回答进行了对比，并沿着八个教学维度对来自192个对话的1596个单个回答进行了评估：系统能够识别错误、定位错误并给出提示而不泄露答案，但其可靠性差异很大，且没有一个系统在所有八个维度上都达到有经验的人类导师的水准，不过该研究也发现人类对照组同样存在不足。此外，学习模式也可以被关闭或通过第二个访问途径被绕过。.

Für die Stufenzuordnung ist das erheblich. Auf Stufe 1 müssen die Leitplanken belastbar sein, also außerhalb des Dialogs verankert: entweder auf Anwendungsebene oder dadurch, dass die Lehrkraft den Dialog selbst führt und die Ausgabe prüft, bevor sie die Lernenden erreicht. Eine per Prompt oder Modus gesetzte Rolle, die die Lernenden selbst bedienen, bleibt im Dialog aushebelbar und reicht nur für Stufe 2. Belastbare Leitplanken setzen damit eine Einbettung auf Anwendungsebene oder eine durchgängige personelle Vermittlung voraus; die drei Hebel sind analytisch getrennt, in der Praxis aber nur teilweise unabhängig.

工具的导向程度取决于三个杠杆的相互作用。这些杠杆对辅助的密度和范围进行标定；它们的应变性（或不确定性）并非一个等级大小，而是所有等级中的质量特征。由此产生对该轴线的限制：由于脚手架在此被定义为应变性辅助，因此根据定义，它的增加不会产生针对进阶者所预期的劣势；这种劣势可追溯到护栏和语境化，以及偏离模型意义的辅助，例如固定的提示顺序。对于工具而言，描述性名称比„预先结构化“更清晰： 嵌入的 或者 应用内置的 适用于在带有预设任务和固定角色的学习应用中运行的AI；; 半开放 用于一个开放的工具，其中的角色和任务可以预先准备，但能够在对话中进行修改；; 经常 针对没有预设要求的工具。这些称呼仅指工具本身；至于需要多少人员陪同，则由应用层级来决定。该轴故意命名为„引导“而非„支持“：即便是输出一个现成的解决方案也是一种支持，尽管这不利于学习。.

需要区分三种量，在下文中将保持语言上的严格区别。能力水平（低、中、高）描述的是人。工具的操控程度（高、中、低）描述的是工具中三个杠杆的调节程度：嵌入式、半开放或开放。第三个杠杆称为情境化，以便将„嵌入式“专用于工具类型，将„嵌入式“专用于级别。应用级别（1 嵌入式、2 伴随式、3 开放式）表示匹配范围：人的能力水平以及与之相匹配的工具操控和人员伴随的组合。级别由人来决定；他们采用哪种组合，表格中会有所展示。因此，只要伴随能够弥补差异，通过不同的工具也可以达到相同的级别；下文中的„级别 1“均指应用级别，而非工具类型。.

„AI能力“这一概念也需要明确。其指的是 与学习相关的实质性AI素养, ，即在这一学科中利用人工智能以培养自身能力的能力。它部分与学科相关：同一人的专业知识，以及在较小程度上对人工智能输出结果的批判性审查，会因学科而异；而自我调节以及语言认知条件则几乎没有差异。根据下文引入的最低规则，跨学科的部分因此设定了一个上限，该上限只能低于而不能提升各个领域的专业知识。在下文中，它简称为与学习相关的人工智能素养。为了使定义不陷入循环，该模型不是通过学习结果来确定素养，而是通过四个子素养来确定。其中，专业知识以及语言和认知条件可以完全独立于应用进行评估；批判性人工智能素养和自我调节是通过在接近人工智能的情境中的行为推导出来的，因此必须在使用前根据标准化材料进行收集，而不是在当前使用的过程中。在本文中，“人工智能素养”一词有三种含义，需要加以区分：作为模型参考变量的“与学习相关的人工智能素养”；作为其子素养之一的“批判性人工智能素养”；以及符合《人工智能法案》第4条含义的、作为运营方培训义务的“人工智能素养”。.

工具与教师的指导

工具所带来的引导程度，首先描述的仅仅是工具本身。然而，引导也可以来自人员，尤其是备课、在现场陪伴并进行课后总结的教师。只有将这两种来源结合起来，才能决定使用的层级：层级回答了这个孩子需要多少引导的问题，而工具类型则回答了该程序自带多少引导的问题。在此，它们并非可以随意互相替代：来自工具的引导是持续的、存在于每一次互动中的，并且在没有人坐在旁边时也依然起作用；而来自教师的引导则具有更丰富的诊断性且更加灵活，但它只能针对特定节点提供，且无法同时面向所有学习者。如果工具中缺乏引导，教师就必须在需要的那一时刻提供引导，并且只能维持在他所能做到的范围内。.

Erste Hinweise stützen diese Annahme. Die laufend fortgeschriebene, nicht begutachtete Metaanalyse von Strohmaier et al. (2026) zu generativer KI im Mathematiklernen findet in ihrer vierten Fassung auf Basis von 27 Studien einen positiven Gesamteffekt (g = 0,49; Kredibilitätsintervall 0,24 bis 0,75, das bayesianische Gegenstück zum Konfidenzintervall) und keinen Hinweis auf Publikationsverzerrung. Am deutlichsten unterscheiden sich die Studien darin, ob die KI den regulären Unterricht ergänzt oder die Lehrkraft ersetzt; als Ergänzung wirkt sie stärker. Spätere Fassungen können abweichen.

In dieselbe Richtung weist ein randomisierter Feldversuch, in dem nicht die Lernenden, sondern rund 900 Tutorinnen und Tutoren KI-Unterstützung erhielten: Ihre 1800 Lernenden beherrschten Themen um vier Prozentpunkte häufiger, bei den zuvor am schlechtesten bewerteten Tutorinnen und Tutoren um neun (Wang et al., 2025; Preprint).

Einen ersten Hinweis darauf, dass Stufe 2 in der Praxis funktioniert, liefert ein randomisierter Feldversuch in Nigeria: Ein generisches, nicht eingebettetes Sprachmodell wurde sechs Wochen lang in einem lehrkraftbegleiteten Nachmittagsprogramm eingesetzt und erbrachte einen Gesamteffekt von 0,31 Standardabweichungen, im Zielfach Englisch 0,23 und in der von der Schule durchgeführten Jahresabschlussprüfung in Englisch 0,21 (De Simone et al., 2025); verglichen wurde mit einer Gruppe ohne zusätzliche Lerngelegenheit, sodass der Effekt die KI-Nutzung mit zusätzlicher Unterrichtszeit vermengt, worauf die Autorinnen und Autoren selbst hinweisen. Der Befund zeigt, dass ein offenes Werkzeug mit dichter Begleitung wirken kann, nicht, dass es dem gelenkten überlegen wäre. Alle drei Befunde betreffen die Verteilung der Lenkung; ob sich Werkzeuglenkung und Begleitung in den hier angenommenen Kombinationen gegeneinander aufrechnen lassen, bleibt offen (Abschnitt „Grenzen und offene Fragen“).

在一个班级里，学生的水平通常是参差不齐的。此时切实可行的做法是，将工具的起点对准水平较低的学生，并在学习进度较快的学生那里适当减少指导，而不是相反；因为对于最缺乏安全感的学生来说，过于开放的工具是无法通过增加监督来弥补的。.

Auch auf Stufe 1 kann deshalb ein offener Chatbot eingesetzt werden, soweit die rechtlichen Voraussetzungen vorliegen; in der Grundschule regelmäßig nur ohne eigenes Konto der Kinder, also über einen Zugang der Lehrkraft im Plenum. Dann liegt fast die gesamte Lenkung bei der Lehrkraft. Sie wählt Aufgabe und Ausschnitt, stellt die Anweisung an die KI selbst bereit, arbeitet im Plenum oder in kleinen Gruppen, unterbricht, wenn die KI eine Lösung vorwegnimmt, und lässt die Kinder anschließend ohne KI erklären, was sie herausgefunden haben. Das ist möglich, aber aufwendig, und es funktioniert nur so lange, wie die Lehrkraft tatsächlich präsent ist. Ein eingebettetes Werkzeug leistet dieselbe Lenkung dauerhaft, auch in der Freiarbeit oder zu Hause. Umgekehrt lässt sich ein eingebettetes Werkzeug auf Stufe 3 fast ohne Begleitung nutzen; dort kann seine Struktur allerdings stören. Die Stufe des Einsatzes ergibt sich also aus zwei Fragen: Wie viel Lenkung bringt das Werkzeug mit, und wie viel personelle Begleitung kommt hinzu? Auch hier gibt es keine scharfen Grenzen. Die Begleitung wird Schritt für Schritt zurückgenommen, so wie ein Gerüst nicht auf einmal abgebaut wird.

人员引导以洞察为前提。能够显示谁遇到了瓶颈、谁跳过了提示以及同一错误观念在何处出现的教师视图，可以将注意力转移到最需要的地方。Holstein 等人（2018年）在初中数学教学中针对与导师系统相连的混合现实眼镜展示了这一点：在涉及8名教师、18个班级、286名学生的包含三种条件实验中，当教师获得关于学习进度、元认知和行为的实时分析时，学生学到的知识更多。对于生成式人工智能应用中的反馈视图，目前尚缺乏同等水平的验证。因此，在第1级和第2级中，教师视图从概念上属于引导的一部分；没有它，学习陪伴只能依赖于抽查。在此需要做出的法律区分是：使处理过程可视化并留给教师进行解读的视图是无可厚非的；而一个对学习进度本身进行评估并据此进行分配或得出成绩评判的系统，则属于《人工智能法案》附件三第3点管辖范围，并须承担高风险系统的相关义务。因此，设计反馈视图时应旨在支持观察，而不是自动化评估。.

部署级别	Eingebettetes Werkzeug (Lenkung hoch)	Teiloffenes Werkzeug (Lenkung mittel)	Offenes Werkzeug (Lenkung niedrig)
1.嵌入式 geringe Kompetenz	Begleitung normal: Einführung, Beobachtung, Aufgreifen im Unterricht. Nutzung auch in Freiarbeit oder zu Hause möglich.	Nicht ausreichend, wenn die Lernenden den Dialog selbst führen: Die per Prompt oder Lernmodus gesetzte Rolle ist aushebelbar und erzeugt eine Sicherheit, die sie nicht einlöst. Führt die Lehrkraft den Dialog, gilt dieselbe Regelung wie für das offene Werkzeug.	Begleitung intensiv: Die Lehrkraft führt den Dialog selbst, im Plenum oder in Kleingruppen; gemeinsame Vorbereitung, feste Regeln, Nachbereitung ohne KI. Nicht für die unbeaufsichtigte Nutzung.
2. 有伴 mittlere Kompetenz	Begleitung gering: Werkzeug wird geöffnet, Ergebnisse werden besprochen.	Begleitung mittel: klarer Auftrag, vorbereitete Rolle, Stichproben, Reflexion der Nutzung. Der Regelfall dieser Stufe.	Begleitung mittel bis gering: Auftrag und Transparenzregeln, Stichproben, Nutzung reflektieren.
3. 打开 hohe Kompetenz	Kaum Begleitung nötig; eingebaute Struktur kann bremsen.	Kaum Begleitung nötig; vorbereitete Rolle ist entbehrlich.	Kaum Begleitung nötig: Transparenzregeln vereinbaren, gelegentlich reflektieren, Lernen weiterhin ohne KI prüfen.

技能谱

Das Spektrum ordnet Werkzeuge und Einsatzformen entlang der Kompetenz. Drei Stufen strukturieren es: 嵌入式, 伴随 和 打开. Sie sind Orientierungsmarken auf einem Kontinuum mit fließenden Übergängen. Eine Person kann in der Sache schon weit sein, im Prüfen von KI-Antworten aber noch am Anfang stehen. Nach der Minimum-Regel wird sie dann Stufe 1 zugeordnet; die Hebel lassen sich innerhalb dieser Stufe aber unterschiedlich einstellen, sodass die Lenkung dort zurückgenommen wird, wo die Person weiter ist, ohne dass sich die Stufe ändert.

Die Stufen lassen sich an zwei Entwicklungsgrößen ablesen. Stufe 1 gilt, solange Kinder ihre eigene Lösungsgüte deutlich überschätzen und diese Überschätzung auch nach Rückmeldung bestehen bleibt, und solange sie fremde Aussagen nur dann zurückweisen, wenn deren Unstimmigkeit deutlich hervortritt oder ein Quellenhinweis vorliegt; Monitoring und Leitplanken übernimmt dann überwiegend das Werkzeug.

Dass sich die Selbsteinschätzung im frühen Grundschulalter durch Rückmeldung nicht ohne Weiteres verbessern lässt, ist dokumentiert: Kolloff et al. (2023) gaben 112 Kindern im ersten Schuljahr (7 bis 8 Jahre) über sechs Sitzungen entweder reines Leistungsfeedback oder zusätzlich Feedback über die Übereinstimmung von Leistung und eigenem Urteil; die Kinder unterschieden in allen Sitzungen über dem Zufall zwischen richtigen und falschen Antworten und überschätzten sich zugleich durchgehend, doch verbesserte keine der beiden Varianten diese Unterscheidung. Die Studie führte keine Kontrollgruppe ohne Feedback mit; beide Bedingungen erhielten Rückmeldung. Der Indikator für Stufe 1 bezieht sich auf die Kalibrierung, der Nullbefund auf die Diskrimination; für die Kalibrierung selbst liegt kein entsprechender Trainingsbefund vor.

Buehler et al. (2025) fanden in einem verwandten Paradigma derselben Arbeitsgruppe, ergänzt um eine aktive Kontrollgruppe und ein Prä-Post-Design, dagegen einen kleinen Zuwachs im Unsicherheitsmonitoring, allerdings nur für das metakognitive und nicht für das leistungsbezogene Feedback und nur in gemischten Modellen, nicht in den ergänzend berichteten Varianzanalysen; die Autorinnen und Autoren mahnen selbst zur Vorsicht. Rückmeldung wirkt demnach, wenn sie sich ausdrücklich auf die Einschätzung selbst bezieht; wie viele Gelegenheiten dafür nötig sind, ist offen. Der Indikator ist deshalb als Muster über mehrere Gelegenheiten hinweg zu lesen, nicht als Ergebnis eines einzelnen Rückmeldeversuchs. Gemeint ist ein Ausmaß, kein Alles-oder-nichts: Eine gewisse Überschätzung des eigenen Verstehens bleibt bis ins Erwachsenenalter bestehen (Rozenblit & Keil, 2002) und schließt die höheren Stufen nicht aus.

Stufe 2 beginnt, wo Fehler in fremden Antworten selbst gefunden werden und Hilfe erst nach einem eigenen Versuch geholt wird; das Monitoring des eigenen Stands wandert zur Person, die Leitplanken hält weiterhin das Werkzeug. Zwei Voraussetzungen kommen hier zusammen: die inhaltliche Prüfung fremder Aussagen (Sperber et al., 2010; Mills, 2013) und die rückblickende Einschätzung des eigenen Ergebnisses, die sich im Grundschulalter als einzige der geprüften metakognitiven Fertigkeiten über ein Jahr hinweg verbesserte (Bayard et al., 2021). Die Reihenfolge lässt sich damit entwicklungspsychologisch plausibilisieren, ohne als Stufenfolge belegt zu sein. Nicht haltbar wäre dagegen die Annahme, die Prüfung der Quelle gehe der Prüfung des Inhalts entwicklungslogisch voraus: Beide Mechanismen sind bereits im Vorschulalter nachweisbar; was sich entwickelt, ist die Empfindlichkeit für weniger auffällige Unstimmigkeiten und die Regelmäßigkeit, mit der die Prüfung überhaupt einsetzt (Mills, 2013).

Stufe 3 setzt voraus, dass auch subtile, sprachlich gut eingebettete Unstimmigkeiten erkannt werden, für die weder ein Quellenhinweis noch eine auffällige Abweichung vom Erwartbaren einen Anhaltspunkt gibt, und dass der eigene Lernstand ohne Rückmeldung eingeschätzt wird; dass dieser anspruchsvollste Indikator erst hier steht, passt zu dem Befund, dass sich das vorausschauende Monitoring im Grundschulalter über ein Jahr hinweg nicht verbesserte (Bayard et al., 2021).

Die Übernahme des Monitorings durch das Werkzeug auf Stufe 1 ist eine Entlastung auf Zeit, kein Dauerzustand. Selbstreguliertes Lernen ist bereits im Grundschulalter durch Unterricht förderbar: Dignath und Büttner (2008) berichten in getrennten Metaanalysen für Grundschule (49 Studien) und Sekundarstufe (35 Studien) über 357 Effektstärken einen mittleren Gesamteffekt von d = 0,69 auf Schulleistung, Strategienutzung und Motivation, und die Effekte fallen höher aus, wenn die Trainings metakognitive Reflexion einschließen, also vermitteln, wann, warum und wie eine Strategie einzusetzen ist. Die Effekte stammen überwiegend aus kurzen, von Forschenden durchgeführten Trainings; sie halten jedoch über die Zeit: In einer Metaanalyse von 48 Interventionen fiel der Effekt im Follow-up höher aus als unmittelbar danach (g = 0,63 gegenüber 0,50), und Lernende aus sozial benachteiligten Verhältnissen profitierten langfristig am stärksten (de Boer et al., 2018). Ob sich dadurch auch die Genauigkeit der Selbsteinschätzung verbessert, führt keine der beiden Metaanalysen als Ergebnisvariable. Zur Lenkung auf Stufe 1 gehört deshalb, dass das vom Werkzeug übernommene Monitoring im Unterricht zum Thema wird: einschätzen vor der Rückmeldung, Einschätzung und Ergebnis vergleichen, den eigenen Weg ohne KI erklären. Ohne diesen Anteil stabilisiert Stufe 1 die Voraussetzung, die sie überwinden soll.

In der interaktiven Darstellung lässt sich der Punkt frei verschieben; alternativ ist eine der drei Stufen wählbar. Die Darstellung zeigt zu jeder Stufe die passende Ausprägung der vier Teilkompetenzen, die Einstellung der drei Lenkungshebel, den nötigen Umfang der Begleitung, die Aufgabe der Lehrkraft und die Anzeichen dafür, dass die nächste Stufe erreicht ist.

Folgerungen für KI im Unterricht

Bei jedem neuen Gegenstand beginnt auch eine erfahrene Person mit wenig Vorwissen. Die offene Nutzung frei zugänglicher Chatbots kann deshalb nicht der Normalfall des Lernens sein; sie ist die dritte Stufe. Für die meisten Lernsituationen in der Schule ist Stufe 1 oder 2 angemessen: KI, die in eine Lernanwendung eingebettet ist und im Hintergrund einer didaktisch gestalteten Umgebung arbeitet, oder ein offenes Werkzeug mit klarem Auftrag, vorbereiteter Rolle und Begleitung durch die Lehrkraft. In beiden Fällen bleibt die Lehrkraft Teil des Arrangements. Die Frage lautet, welche Anteile der Lenkung sie übernimmt und welche das Werkzeug.

Das Modell hat eine Gerechtigkeitsdimension. Wenn lernwirksame KI-Nutzung Vorwissen, sprachliche Sicherheit, Selbstregulation und technisches Verständnis voraussetzt, profitieren zuerst diejenigen, die all das schon mitbringen. Lehmann et al. (2025) berichten eine solche Schere entlang des Vorwissens bei Studierenden; der Befund ist explorativ. Ob sich die Schere auch entlang sozialer Herkunft öffnet, ist damit nicht gezeigt, liegt aber nahe, weil die genannten Voraussetzungen selbst herkunftsabhängig verteilt sind. Eingebettete Werkzeuge senken die Einstiegshürde und lassen sich mit wachsender Kompetenz öffnen. Das Modell erwartet deshalb, dass sie die Ergebnisse gleichmäßiger verteilen als der offene Chatbot, der zwar allen offensteht, den aber vor allem diejenigen produktiv nutzen, die die genannten Voraussetzungen schon mitbringen. Diese Erwartung ist nicht geprüft: Kein vorliegender bildungsbezogener Vergleich berichtet neben dem Mittelwert die Streuung der Lernergebnisse. Außerhalb des Bildungsbereichs weist ein randomisierter Feldversuch in die erwartete Richtung: Bei Kleinunternehmerinnen und Kleinunternehmern in Kenia verschlechterte der Zugang zu einem KI-Assistenten die Ergebnisse der zuvor schwächeren Hälfte, während die stärkere profitierte (Otis et al., 2026). Auf Lernergebnisse übertragbar ist das nicht. Solange die Streuung niemand berichtet, bleibt der Satz eine Hypothese.

Für Lehrkräfte gilt die Logik ebenfalls. Wer fachlich sicher ist und Erfahrung mit Sprachmodellen hat, kann offene Werkzeuge für Planung, Materialerstellung und Organisation produktiv einsetzen. Andere brauchen Werkzeuge, die ohne ausgeprägte Prompting-Kompetenz funktionieren: mit hinterlegten Rollen, fachlich geprüften Wissensbeständen, vorbereiteten Bausteinen und gezielten Rückfragen. Auch hier sollte sich das Werkzeug öffnen lassen, sobald die Souveränität wächst. Der europäische Referenzrahmen für die Digitalkompetenz Lehrender (Redecker, 2017) beschreibt dieselbe Bewegung von der Anwendung vorbereiteter Ressourcen zu deren eigenständiger Gestaltung.

SKILL-Check: fünf Prüffragen

Die fünf Buchstaben stehen für fünf Fragen, mit denen sich ein KI-gestütztes Lernwerkzeug oder eine Einsatzform in wenigen Minuten prüfen lässt. Der Check bewertet die didaktische Qualität eines Werkzeugs; nur die Belastbarkeit der Leitplanken prüft er mit, weil sie entscheidet, ob ein Werkzeug für Stufe 1 geeignet ist. Wie hoch der Lenkungsgrad insgesamt ist, ergibt sich aus den drei Hebeln (Abschnitt „Begriffsklärung“). Die Buchstaben des Checks und die Namen der Hebel sind nicht deckungsgleich: S greift auf das Scaffolding zurück, I auf die Kontextualisierung, L auf die Leitplanken; K (Kognitive Aktivierung) hat bei den Hebeln keine Entsprechung und stammt aus dem ICAP-Modell.

• S – 脚手架： Sind die Hilfen gestuft und kontingent, greifen sie also erst nach einem eigenen Versuch und nur in dem Umfang, den der aktuelle Stand erfordert? Ist vorgesehen, wie und woran erkennbar sie zurückgenommen werden?
• K – 认知激活： Müssen die Lernenden selbst denken, entscheiden und handeln, bevor die KI etwas beiträgt? Oder reicht es, zu lesen und zu übernehmen? Nach dem ICAP-Modell (Chi & Wylie, 2014) ist zu prüfen, ob die Tätigkeit der Lernenden nach dem KI-Einsatz noch konstruktiv oder interaktiv ist oder auf passives Aufnehmen zurückfällt.
• I – 整合： Ist der Einsatz an ein Lernziel und eine gehaltvolle Aufgabe gebunden, und behält die Lehrkraft Einblick in den Bearbeitungsprozess?
• L – Leitplanken und Lernprozess: Wo sind die Grenzen verankert: außerhalb des Dialogs, etwa als Freigabe des Endergebnisses erst nach einem eigenen Versuch, oder allein in einer Rolle im Systemprompt oder einem Lernmodus? Nur im ersten Fall reichen sie für Stufe 1. Bleiben Fehler als Lerngelegenheit erhalten, und werden Planen, Überwachen und Bewerten angeregt statt übersprungen?
• L – 长期发展： Wächst mit dem Werkzeug die Selbststeuerung der Lernenden, oder wächst die Abhängigkeit vom Werkzeug?

Ein Werkzeug, das auf mehrere dieser Fragen keine gute Antwort hat, kann in Stufe 3 für kompetente Nutzerinnen und Nutzer trotzdem sinnvoll sein. Für Anfängerinnen und Anfänger ist es ungeeignet.

Übersicht: Indikatoren und Einsatzszenarien je Stufe

Die folgende Übersicht ist eine Planungshilfe, kein Diagnoseinstrument: Ihre Stufenzuordnung beruht auf theoretischer Ableitung und ist empirisch nicht validiert; sie ersetzt weder die fachliche Einschätzung der Lehrkraft noch eine Prüfung des Lernens ohne KI. Dasselbe gilt für das Handout. Die Übersicht fasst für Lehrkräfte zusammen, woran sich die Stufen bei den Lernenden erkennen lassen, welche Einsatzszenarien passen, wie viel Begleitung nötig ist und woran Fortschritt sichtbar wird. Die Spalte „Woran Fortschritt erkennbar ist“ nennt ausschließlich beobachtbares Verhalten. Ob gelernt wurde, wird getrennt und ohne KI geprüft (vierte Planungsfrage); stützte sich die Stufenzuordnung darauf, setzte sie voraus, was sie erklären soll. Die Übersicht steht auch als Handout (PDF, zwei Seiten A4 quer) zum Ausdrucken bereit.

部署级别	Indikatoren bei den Schülerinnen und Schülern	Passende Einsatzszenarien	教师指导	Woran Fortschritt erkennbar ist
1.嵌入式 geringe Kompetenz	Kann fachliche Richtigkeit kaum beurteilen; hält KI-Antworten für zuverlässig; übernimmt Antworten und hält die eigene Lösung meist für besser, als sie ist, auch wenn es im Einzelfall merkt, welche Antworten unsicher sind; längere Antworten überfordern. Typisch bei neuem Thema und geringem Vorwissen.	Nur in wenigen, klar umrissenen Situationen. Wenn KI: Tutor in einer Lernanwendung mit hinterlegter Aufgabe; gestufte Hinweise statt Lösungen; Ergebnis gesperrt bis zum eigenen Versuch. Freiarbeit und Üben zu Hause nur mit eingebettetem Werkzeug. Offener Chatbot nur im Plenum oder in Kleingruppen mit Lehrkraft im Gespräch.	Eingebettetes Werkzeug: einführen, beobachten, aufgreifen; das vom Werkzeug übernommene Monitoring zum Thema machen (vorher einschätzen, mit dem Ergebnis vergleichen, den eigenen Weg ohne KI erklären). Offener Chatbot: intensiv, gemeinsam vorbereiten, Anweisung an die KI selbst stellen, im Raum bleiben, eingreifen, ohne KI nachbereiten.	Löst nach einem Hinweis selbst weiter; fragt nach einem eigenen Versuch statt vor ihm; erklärt den eigenen Weg in eigenen Worten; erkennt unpassende Hinweise.
2. 有伴 mittlere Kompetenz	Erkennt grobe Fehler und prüft Teilergebnisse; kennt Grenzen der KI; stellt eigene Fragen, gibt Kontext aber noch nicht gezielt vor; schätzt nach der Bearbeitung realistisch ein, was ohne KI wieder gelingen würde.	Offenes Werkzeug mit vorbereiteter Rolle und klarem Auftrag; zwei KI-Lösungswege vergleichen und begründet auswählen; KI-Erklärungen auf Fehler prüfen; KI-Rückmeldung zum eigenen Entwurf einholen und überarbeiten.	Mittel: Auftrag und Rolle bereitstellen, Stichproben, Ergebnisse ohne KI erklären lassen, Nutzung gemeinsam reflektieren.	Findet Fehler in KI-Antworten selbst; gibt Kontext und Ziel vor; begründet, wann KI sinnvoll war und wann nicht.
3. 打开 hohe Kompetenz	Durchschaut auch plausible Fehler; prüft systematisch an Quellen; plant, überwacht und bewertet den Einsatz selbst; erkennt die eigene Verstehensgrenze, bevor sie sich in einer Aufgabe zeigt.	Frei genutzter Chatbot als Denkpartner: Gegenargumente einholen, Entwürfe kritisieren lassen, Recherche mit Quellenprüfung, eigene Rollen gestalten. Eingebettete Struktur stört nur, wenn sie Bekanntes redundant wiederholt oder nicht abschaltbar ist.	Gering: Transparenzregeln, gelegentliche Reflexion, Lernen weiterhin ohne KI prüfen.	Nutzt KI gezielt und begründet; wechselt bei einem neuen Fachgebiet von sich aus in eine engere Stufe zurück; erkennt selbst, wenn die KI zur Abkürzung geworden ist.

Die Indikatoren beschreiben beobachtbares Verhalten, keine Altersgruppen. Die Entwicklungsbefunde setzen ihnen aber einen Erwartungskorridor: Das vorausschauende Einschätzen des eigenen Lernstands, das Stufe 3 verlangt, verbesserte sich im Grundschulalter über ein Jahr hinweg nicht (Bayard et al., 2021); für die anschließende Entwicklung liegt nur indirekte Evidenz vor, denn die Passung von rückblickender Sicherheit und Leistung nimmt in einer Wahrnehmungsaufgabe bis ins späte Jugendalter zu (Weil et al., 2013), und metakognitive Genauigkeit ist zwischen Domänen nur teilweise gekoppelt: In einer Übersichtsarbeit mit eingebetteter Metaanalyse über 19 Experimente fanden Rouault et al. (2018) einen mittleren domänenübergreifenden Zusammenhang, deutlich über Sinnesmodalitäten hinweg, zwischen Wahrnehmung und Gedächtnis dagegen nicht signifikant, was sie selbst auf begrenzte Teststärke zurückführen; mit einem hierarchisch-bayesianischen Verfahren zeigen Mazancieux et al. (2020) inzwischen auch dort Zusammenhänge. Die Übertragung des an einer Wahrnehmungsaufgabe gewonnenen Verlaufs auf fachliches Monitoring ist damit plausibler, als der ältere Nullbefund nahelegte, bleibt aber ungeprüft. Stufe 3 ist im Grundschulalter deshalb praktisch nicht zu erwarten, auch bei hohem Fachwissen; umgekehrt sagt ein höheres Alter für sich genommen nichts über die Stufe.

Folgerungen für die Entwicklung von Lernanwendungen

Für die Konzeption von Lernanwendungen dient der Ordnungsrahmen dazu, eine Anwendung zu verorten. Sie wird zwischen eingebetteter KI und offenem Chatbot positioniert, ausgehend von der Zielgruppe und ihrer erwartbaren Kompetenz. Daraus folgen konkrete Entscheidungen: Wie viel Fachkontext ist hinterlegt, welche Ausgaben sind gesperrt, wann und wie wird Hilfe gestuft, wie wird Fading umgesetzt, welche Daten sieht die Lehrkraft. Vier Gestaltungsprinzipien, die sich aus den hier referierten Befunden ableiten lassen (fachdidaktische Fundierung der Rückmeldungen, Dosierung nach dem Prinzip „erst du, dann ich“, eigene Tätigkeit vor der KI-Ausgabe und Verzahnung mit dem umgebenden Lernarrangement), führt ein eigener Beitrag aus. Geprüft sind sie nicht.

Grenzen und offene Fragen

Das SKILL-Modell ist ein Ordnungsrahmen, kein empirisch geprüftes Wirkmodell. Seine drei Stufen vereinfachen bewusst: Kompetenz und Lenkung sind stetige Größen, die Übergänge fließend, und die Teilkompetenzen entwickeln sich nicht im Gleichschritt. Fünf Fragen bleiben offen. Die Diagnose: Wie lässt sich die lernbezogene KI-Kompetenz einer Person ökonomisch erfassen, sodass die Stufenzuordnung nicht auf Vermutungen beruht? Das Fading: Wann und in welchen Schritten sollte Lenkung zurückgenommen werden, und woran erkennt ein Werkzeug diesen Zeitpunkt? Die genannte Fehlregulation der Hilfesuche (Aleven et al., 2016; Darvishi et al., 2024) zeigt, dass adaptive Regeln dafür erst in Ansätzen erprobt sind.

Die Verrechnung: Dass generative KI stärker wirkt, wenn sie den Unterricht ergänzt, statt die Lehrkraft zu ersetzen, ist als Moderator zwischen Studien metaanalytisch dokumentiert (Strohmaier et al., 2026, vierte Fassung); ein randomisierter Vergleich innerhalb einer Studie liegt nicht vor, und der Kontrast vermengt die Begleitung mit dem Umfang des Unterrichts insgesamt. Ob sich Werkzeuglenkung und Begleitung in den vom Modell angenommenen Kombinationen gegeneinander aufrechnen lassen, also viel Werkzeuglenkung mit wenig Begleitung gegenüber wenig Werkzeuglenkung mit viel Begleitung, ist nicht untersucht.

Die Übertragbarkeit: Die meisten belastbaren Studien stammen aus der Sekundarstufe und der Hochschule. Für die Grundschule liegen erste kontrollierte Untersuchungen vor, etwa zu einer KI-gestützten Sachrechenumgebung (Liu et al., 2025) und zum Vergleich von Chatbot- und lehrkraftgeleitetem Lesen (Zhou et al., 2026), doch messen sie die Leistung bei verfügbarer Unterstützung und unmittelbar nach der Intervention. Studien, die im Grundschulalter verzögert und ohne KI prüfen oder Lenkungsgrade gegeneinanderstellen, fehlen.

Die Richtung: Das Modell nimmt an, dass mit wachsender lernbezogener KI-Kompetenz weniger Lenkung nötig wird. Fernandes et al. (2026) berichten dagegen für Erwachsene, dass die Leistung unter KI-Nutzung steigt, während sich die metakognitive Genauigkeit von ihr entkoppelt, und dass höhere selbstberichtete KI-Kompetenz mit geringerer, nicht höherer metakognitiver Genauigkeit einhergeht. Trifft das zu, ist der Zusammenhang zwischen Werkzeugroutine und Urteilsfähigkeit nicht monoton, und die kritische KI-Kompetenz muss am Prüfverhalten gemessen werden, nicht an Erfahrung oder Selbsteinschätzung. Der Befund ist korrelativ und an Erwachsenen erhoben; er gehört gleichwohl in das Prüfprogramm der Grundannahme.

Ob sich Lenkungsgrade in Lernergebnisse übersetzen, ist zudem offen. Fütterer et al. (2026) verglichen in einem randomisierten Feldversuch mit 371 Lernenden der Klassen 7 bis 9 zwei KI-gestützte Interventionen zur Selbstregulation, eine motivationale und eine strategiebezogene, mit Standard-ChatGPT über sechs Unterrichtsstunden. Für Wissenszuwachs, Anstrengung und Strategienutzung fand sich kein Vorteil gegenüber der Kontrollbedingung; die motivationale Variante entwickelte den wahrgenommenen Nutzen lediglich günstiger als die strategiebezogene, nicht günstiger als Standard-ChatGPT. Geprüft wurden dort vorgeschaltete Lernstrategie-Prompts, nach der hier vorgeschlagenen Ordnung durchweg Varianten der Stufe 2, und nicht der Kontrast zwischen anwendungsseitigen Leitplanken und offener Nutzung. Ein direkter Test der Modellannahme steht damit aus; das Ergebnis mahnt aber, dass didaktische Zusätze nicht von sich aus wirken. Dieselbe Mahnung enthält der Nullbefund von Bassner et al. (2026) im KI-freien Wissenstest (Abschnitt „Begriffsklärung“). Auch die Gerechtigkeitserwartung aus dem Abschnitt „Folgerungen für KI im Unterricht“ bleibt aus diesem Grund ungeprüft.

Für die Forschung: die Grundannahme als prüfbare Hypothese

Der folgende Abschnitt richtet sich an Forschende; für die Unterrichtsplanung ist er entbehrlich. Vorab ist festzulegen, was als nicht-kontingente Lenkung gilt: Lenkung, die unabhängig vom Bearbeitungsstand ausgelöst wird, etwa eine feste Hinweisreihenfolge, nicht abschaltbare Zwischenschritte oder eine vorgegebene Aufgabengliederung.

Die Grundannahme lautet: Je geringer die lernbezogene KI-Kompetenz, desto größer der Vorteil eines stark gelenkten gegenüber einem offenen Werkzeug in einem verzögerten Test ohne KI; erwartet wird ein Vorteil von mindestens d = 0,30 für Personen, die eine Standardabweichung unterhalb des Kompetenzmittels liegen. Die Schwelle lässt sich nicht aus den vorliegenden Metaanalysen ableiten, deren Schätzungen (Belland et al., 2017: g = 0,46; Lazonder & Harmsen, 2016: d = 0,50) gegebene Unterstützung betreffen, während der vorhergesagte Kontrast wesentlich auf Leitplanken und Kontextualisierung beruht. Sie ist als Relevanzschwelle zu verstehen: d = 0,30 markiert die Größe, ab der ein bedingter Vorteil eine Werkzeugentscheidung im Unterricht rechtfertigen würde.

Gegen die vorliegende Evidenz ist sie ambitioniert. Von den beiden Studien, die den Kontrast im KI-freien Maß bislang prüfen, findet nur Bastani et al. (2025) einen Vorteil der gelenkten gegenüber der offenen Variante, dort hielt die gelenkte Bedingung das Kontrollniveau, während die offene 17 Prozent darunter lag; Bassner et al. (2026) finden keinen. Gegenüber dem Üben ohne KI zeigt in beiden Studien auch die gelenkte Variante keinen Vorteil, und beide messen unmittelbar, nicht verzögert. Die Schwelle ist vor der Erhebung zu fixieren. Bei hoher Kompetenz soll nicht-kontingente Lenkung keinen Vorteil oder einen Nachteil zeigen. Für kontingente Lenkung macht das Modell keine gesonderte Vorhersage: Weil Kontingenz hier bedeutet, dass Hilfe nur nach Bedarf und nur im nötigen Umfang greift, wäre ein ausbleibender Nachteil eine Folge der Begriffsbestimmung, kein Befund. Prüfbar ist allein, ob die als kontingent implementierte Bedingung im Manipulationscheck tatsächlich bedarfsabhängig auslöste; misslingt das, gilt sie als nicht-kontingent.

Formal ist dies eine Wechselwirkung von Personenmerkmal und Instruktionsform, in der Tradition der Forschung zu Aptitude-Treatment-Interaktionen (Cronbach & Snow, 1977); der Expertise-Umkehr-Effekt ist ihr am besten belegter Vertreter. Diese Tradition mahnt zur Vorsicht: Interaktionseffekte fallen kleiner aus als Haupteffekte, verlangen größere Stichproben und replizieren häufig nicht, wenn das Personenmerkmal unscharf gemessen ist. Die Grundannahme ist deshalb nur so belastbar wie das Maß der lernbezogenen KI-Kompetenz, das sie voraussetzt.

Die folgenden Kriterien setzen zudem eine Präzision voraus, die ein einzelner Feldversuch mit Randomisierung auf Klassenebene kaum erreicht: Der Ausschluss einer Wechselwirkung von |Δd| = 0,20 verlangt ein Vielfaches der Fallzahl, die für ihren Nachweis nötig wäre. Die Prüfung ist deshalb gestuft anzulegen: Eine erste Studie prüft konfirmatorisch nur den bedingten Vorteil starker Lenkung im unteren Kompetenzbereich; der Ausschluss der Moderation insgesamt bleibt einer Mehrstandortstudie oder einer prospektiven Metaanalyse vorbehalten. Bis dahin gilt die Grundannahme als ungeprüft, nicht als bestätigt.

Als widerlegt gilt die Annahme in vier Fällen: wenn ein Äquivalenztest für die Differenz der bedingten Effekte bei einer Standardabweichung unter und über dem Kompetenzmittel gegen die Grenze |Δd| = 0,20 signifikant ausfällt, Lenkung also unabhängig von der Kompetenz wirkt; wenn für den unteren Kompetenzbereich (eine Standardabweichung unter dem Mittel) die obere Grenze des 95-Prozent-Konfidenzintervalls für den Vorteil starker Lenkung unter d = 0,30 liegt, wobei dieses Kriterium nicht die Richtungsaussage widerlegt, sondern ihre praktische Relevanz, denn ein kleinerer gleichgerichteter Effekt bliebe möglich, rechtfertigte aber keine Werkzeugentscheidung im Unterricht; wenn sich bei hoher Kompetenz ein Vorteil auch für nicht-kontingente Lenkung zeigt, dessen Konfidenzintervall die Null ausschließt; oder wenn die Wechselwirkung das entgegengesetzte Vorzeichen hat, der Vorteil starker Lenkung bei hoher Kompetenz also den bei geringer Kompetenz übersteigt und das Konfidenzintervall dieser Differenz die Null ausschließt. Nicht signifikante Befunde ohne diese Präzision gelten als unentschieden, nicht als Widerlegung. Die Zuordnung einer Bedingung zu kontingent oder nicht-kontingent wird vor der Datenerhebung festgeschrieben.

Ein Design dafür präregistriert Hypothesen, Auswertungsplan und Abbruchregeln. Es erhebt die vier Teilkompetenzen vor der Intervention und verdichtet sie nach einer vorab festgelegten Regel zu einem kontinuierlichen Moderator auf Personenebene.

Als erste konfirmatorische Spezifikation wird der gleichgewichtete Summenwert aus standardisierten Teilwerten vorab festgelegt, weil er der messgenaueste Kandidat ist. Weil die Praxisempfehlungen dieses Beitrags jedoch auf der Minimum-Regel aus dem Abschnitt „Teilkompetenzen“ beruhen, wird diese als gleichrangige zweite konfirmatorische Hypothese mit eigener Alpha-Korrektur geführt; bleibt sie unbestätigt, während sich der Summenwert bestätigt, sind Übersicht und Handout auf eine kompensatorische Zuordnung umzustellen. Die Minimum-Regel ist messtheoretisch anspruchsvoller, weil das Minimum aus vier fehlerbehafteten Werten nach unten verzerrt und weniger reliabel ist als jedes Einzelmaß. Das wiegt schwer, weil im Grundschulalter zwar die Monitoring-Urteile selbst intern konsistent ausfallen, die personenbezogenen Genauigkeitsmaße dagegen gering reliabel sind und über sechs Monate erheblich schwanken (Roebers et al., 2021), und weil sich Monitoring und Kontrolle dort besser durch qualitativ unterschiedliche Profile als durch eine einzige Ausprägungsdimension beschreiben lassen; in Klasse 4 bleiben schwache Profile über ein Jahr hinweg stabil, in Klasse 2 nicht (van Loon & Roebers, 2024). Die Teilkompetenzen sind deshalb mit mehreren Indikatoren zu erheben, und ihre Reliabilität ist vor der konfirmatorischen Analyse zu berichten; andernfalls ist ein ausbleibender Interaktionseffekt nicht von Messfehlerdämpfung zu unterscheiden.

Die vier Teilkompetenzen als getrennte Moderatoren dienen als Robustheitsprüfung. Zeigt sich der erwartete Interaktionsterm unter keiner der vorab benannten Regeln, gilt die Grundannahme als nicht gestützt; zeigt er sich nur unter einzelnen, bleibt offen, ob es an der Bezugsgröße oder an der Annahme liegt, und die Frage ist in einer eigenen Studie mit unabhängig validiertem Kompetenzmaß zu entscheiden.

Randomisiert wird auf Klassenebene, um Übertragungseffekte zu vermeiden. Verglichen werden bei gleicher Aufgabe und gleicher Zeit vier Bedingungen desselben Modells, die gestufte Hinweise (ja/nein) und eine Sperre des Endergebnisses (ja/nein) kreuzen, ergänzt um einen fünften Arm: Üben ohne KI. Erst diese Kreuzung trennt, was das Bündel bei Bastani et al. (2025) vermischt, nämlich den Beitrag der gestuften Hilfe vom Beitrag der Leitplanke.

Weil alle vier Zellen dieselbe hinterlegte Aufgabe und Rolle teilen, halten sie den dritten Hebel konstant; die Grundannahme in ihrer Fassung „stark gelenkt gegenüber offen“ verlangt deshalb einen sechsten Arm mit einem nicht kontextualisierten, frei zugänglichen Modell bei identischer Aufgabe und Zeit. Dieser Arm ist an die rechtlichen Voraussetzungen gebunden und im Grundschulalter nur über einen von der Lehrkraft geführten Zugang darstellbar; das vollständige Design ist deshalb primär in der Sekundarstufe zu realisieren. Der KI-freie Arm ist unverzichtbar, weil sich in bisherigen Feldversuchen die stark gelenkte Variante der Kontrollgruppe ohne KI nur anglich (Bastani et al., 2025); ohne ihn bliebe die Vorfrage des Modells ungeprüft.

Gemessen wird eine und vier Wochen später ohne KI, ergänzt um eine Transferaufgabe, eine mündliche Erklärung des eigenen Wegs und die Streuung der Ergebnisse als eigene Zielgröße.

Die Fallzahl folgt aus einer Poweranalyse für diese Wechselwirkung zwischen Klassen- und Personenebene; maßgeblich sind neben der Zahl der Klassen die Zahl der Lernenden je Klasse und die Streuung des Kompetenzmaßes innerhalb der Klassen; für einen bedingten Effekt von d = 0,30 ist mit einer dreistelligen Zahl von Klassen zu rechnen. Lässt sich diese nicht erreichen, ist die Kreuzung auf den zentralen Kontrast (starke Lenkung gegenüber offen, plus KI-freier Arm) zu reduzieren und die Hebelzerlegung in einer eigenen Studie zu prüfen. Ein Manipulationscheck prüft an den Dialogprotokollen, ob die Leitplanken gehalten haben; Prozessdaten wie die Zeit bis zur ersten Hilfeanfrage und eigene Lösungsversuche davor dienen als vermittelnde Größen.

Zwei weitere Annahmen lassen sich prüfen. Die Verrechnungsannahme verlangt ein Design, das Werkzeuglenkung (eingebettet gegenüber offen) und Begleitung (intensiv gegenüber gering) kreuzt und für die beiden gemischten Zellen vergleichbare Ergebnisse vorhersagt. Das Verhältnis der Hebel verlangt, Kontextualisierung und Leitplanken faktoriell zu kreuzen; die Modellannahme lautet hier nicht Additivität, sondern Wechselwirkung: Leitplanken ohne Einbettung auf Anwendungsebene sollten schwächer wirken als dieselben Leitplanken mit Einbettung, weil sie im Dialog aushebelbar bleiben. Lässt sich die Zelle „Leitplanken ohne Kontextualisierung“ nicht herstellen, ist die Zerlegung in drei Hebel für die Praxis auf zwei zusammenzuführen. Ein solches Design wird im Projekt 普里玛基 vorbereitet, das KI-gestützte Lernbegleitung im Mathematikunterricht der Grundschule erprobt.

Weitere Grenzen: Die Beispielbasis beruht überwiegend auf Mathematik, Programmieren und Schreiben; ob der Zusammenhang von Kompetenz und Lenkung in stärker interpretativen oder gestalterischen Fächern gleich verläuft, ist offen. Die zitierten Befunde sind an bestimmte Modellgenerationen gebunden; verändern sich Fähigkeiten und Antwortstile generativer Modelle, können sich die Effekte verschieben. Und das Modell klammert Kriterien aus, die in der Praxis mitentscheiden: Datenschutz, Kosten, Verfügbarkeit und rechtliche Vorgaben.

结论

Wer entscheiden muss, ob und wie KI in einer Stunde vorkommt, geht die vier Planungsfragen durch, prüft das Werkzeug mit dem SKILL-Check und ordnet die Lernenden mit der Übersicht einer Stufe zu. Die Lenkung wird zurückgenommen, wenn die Lernenden zeigen, dass sie ohne sie weiterkommen, und nicht, wenn das Werkzeug es erlaubt. Ob das Modell hält, entscheidet die im Abschnitt zu den Grenzen skizzierte Prüfung.

常见问题

Was ist das SKILL-Modell?

Ein Ordnungsrahmen für den Einsatz von KI beim Lernen in Schule und Unterricht. Grundregel: Je geringer die Kompetenz einer Person, KI in einer konkreten Sache lernwirksam zu nutzen, desto mehr didaktische Lenkung braucht der Einsatz, aus dem Werkzeug oder durch die Lehrkraft. Mit wachsender Kompetenz wird die Lenkung zurückgenommen. SKILL steht zugleich als Akronym für die fünf Prüffragen des SKILL-Checks.

Sollte KI in der Grundschule eingesetzt werden?

Zurückhaltend und begrenzt. Das Modell empfiehlt keinen KI-Einsatz; es ordnet ihn, wenn er sinnvoll ist. In der Grundschule entstehen die Grundlagen, an denen sich später jede KI-Antwort messen muss; die Selbsteinschätzung des eigenen Verstehens und das Prüfen fremder Aussagen sind noch in der Entwicklung. Wenn KI, dann eingebettet in eine Lernanwendung mit fester Rolle oder intensiv durch die Lehrkraft begleitet, und nur dort, wo sie etwas leistet, das Material, Gespräch und eigenes Probieren nicht leisten.

Warum kann ein Chatbot beim Lernen schaden?

Weil er den Lösungsprozess überspringen kann. In einem Feldexperiment mit knapp tausend Schülerinnen und Schülern stieg die Leistung beim Üben mit freiem Chatbot-Zugang; in der Prüfung ohne KI lag dieselbe Gruppe dann um 17 Prozent unter dem Leistungsniveau der Kontrollgruppe, nicht 17 Prozentpunkte (Bastani et al., 2025). Leistung mit KI ist nicht dasselbe wie Lernen. Eine Variante mit didaktischen Leitplanken, die Hinweise statt Lösungen gibt, erreichte in der Prüfung wieder das Niveau der Gruppe ohne KI.

Reichen die Lernmodi von ChatGPT oder Gemini?

Sie verschieben das Verhalten in die gewünschte Richtung, garantieren die Grenzen aber nicht: Sprachmodelle geben Lösungen preis, wenn Lernende drängen oder das Thema wechseln (Zhao et al., 2026), und ein Lernmodus lässt sich abschalten. Für Stufe 2 reicht er, für Stufe 1 nicht; dort müssen die Grenzen außerhalb des Dialogs liegen, oder die Lehrkraft führt den Dialog selbst.

Was bedeutet didaktische Lenkung?

Alles, was den Handlungsspielraum der Lernenden im Sinne des Lernziels formt. Bei KI-Werkzeugen wirkt sie über drei Hebel: Scaffolding (gestufte Hilfe, die zurückgenommen wird), Leitplanken (was die KI nicht tut, etwa Lösungen vorwegnehmen) und Kontextualisierung (Aufgabe, Fachkontext und Rolle sind hinterlegt). Dazu kommt die personelle Begleitung durch die Lehrkraft.

Wie beurteile ich als Lehrkraft ein KI-Werkzeug?

Mit dem SKILL-Check: Sind die Hilfen gestuft und werden sie zurückgenommen? Müssen die Schülerinnen und Schüler vor der KI-Ausgabe selbst denken? Ist der Einsatz an ein Lernziel gebunden, und behalte ich Einblick? Bleiben Fehler als Lerngelegenheit erhalten? Wächst die Selbststeuerung oder die Abhängigkeit? Ob im Unterricht überhaupt KI zum Einsatz kommt und auf welcher Stufe, klären davor die vier Planungsfragen.

文学

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