Abschnittsübersicht

    • Einführungssequenz

       

       

      Hier finden Sie den barrierefreien Text zu der Audio.

    • „KI-gestützte Portfolios – das klingt ja echt spannend! Aber ehrlich gesagt hab ich noch gar keine richtige Vorstellung davon, was das eigentlich bedeutet. Wie kann denn KI bei Portfolios überhaupt eingesetzt werden?“
      Hinweisbild
    • Wofür kann KI im Unterricht genutzt werden?

      KI-Technologien, die in KI-Portfolios eingebunden sind, können zur Analyse von Lernprodukten, der Generierung von Feedback, der Unterstützung von Reflexionsprozessen oder zur Visualisierung von Lernverläufen genutzt werden. Sie eröffnen hierdurch neue Möglichkeiten einer individuellen Lernprozessbegleitung.

    • Exkurs: Professionelle Nutzung und Entwicklung für Lehrkräfte

    • „Puh, das waren ganz schön viele neue Begriffe und spannende Infos! Da muss ich mir manches bestimmt später nochmal in Ruhe anschauen. Aber so einen ersten Überblick hab ich jetzt und ich glaube, ich hab verstanden, dass KI mir echt viel Arbeit abnehmen kann. Trotzdem frage ich mich: Wenn KI so viel unterstützt, braucht es mich als Lehrkraft dann überhaupt noch? Kann die KI irgendwann den ganzen Unterricht übernehmen?“
      Hinweisbild
    • Warum KI-gestützte Portfolioarbeit Lehrkräfte nicht ersetzen kann

    • Selbsttest

    •  Exkurs: Podcast "KI-Podcast" 

    • „Irgendwie bin ich ja doch erleichtert, dass mein Lehrerberuf nicht einfach überflüssig wird! Ich merke, dass vieles von dem, was KI leisten kann, total davon abhängt, wie ich sie einsetze und welche didaktischen Entscheidungen ich dabei treffe. Aber wenn ich jetzt wirklich mal mit KI arbeiten möchte, dann muss ich der ja irgendwie sagen, was ich von ihr will, oder? Wie mache ich das denn eigentlich?“
      Hinweisbild
    • Prompting

      Prompting im KI-gestützten Portfolioeinsatz

      Beim Arbeiten mit KI-Tools in digitalen Portfolios, etwa beim Einholen von Feedback zu Reflexionstexten oder Lernfortschritten, spielt die Qualität der Prompts eine wichtige Rolle. Ein Prompt ist die Eingabeaufforderung an ein Sprachmodell, wie beispielsweise ChatGPT.
      Ein Prompt kann eine einfache Frage, eine detaillierte Anweisung oder ein komplexes Szenario umfassen, das dem KI-Modell Kontext, Zweck und Erwartungen vermittelt.
      Je klarer und strukturierter er formuliert ist, desto passender und hilfreicher fällt die Antwort der KI aus.

      Gutes Prompting bedeutet, der KI einen klaren Rahmen zu geben. Eine Orientierung kann die C.R.A.F.T.-Struktur bieten (Lang, 2025):

      • Context – Beschreibe den Hintergrund, z. B. Thema, Lerngruppe, Ziel der Aufgabe!
      • Role – Lege fest, in welcher Rolle die KI agieren soll!
      • Audience – Bestimme die Zielgruppe der Antwort!
      • Format – Gib das gewünschte Format vor!
      • Task – Formuliere präzise, was die KI tun soll

    • Exkurs: Checkliste "Do's und Don'ts beim Prompting"

      Sollten Sie sich in die Erstellung von guten Prompts vertiefen wollen, empfehlen wir folgendes Buchkapitel:
      Lang, F. (2025). Prompt Engineering: Gute Frage, gutes Ergebnis. In F. Lang (Hrsg.), Künstliche Intelligenz in Seminar- und Abschlussarbeiten (S. 27–57). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-662-71542-0_3

      Der Autor formuliert zudem eine ausführliche Liste auf mit Dos und Don’ts beim Prompten. 
      Wir haben die Inhalte etwas umformuliert und stellen sie als separate PDF hier zur Verfügung.

    • „So, das war jetzt die kurze und knackige Variante – super verständlich! Die ausführlicheren Tipps zum Prompten schaue ich mir später auch noch in Ruhe an. Aber jetzt will ich das Ganze echt mal ausprobieren. Machst du mit?“
      Hinweisbild
    • „Probieren Sie das Prompten jetzt selbst aus! Nutzen Sie einen KI-Chatbot Ihrer Wahl z.B. ChatGPT, Claude, Copilot oder DeepSeek und erstellen Sie einen Prompt, der die KI in der Rolle einer Lehrkraft Feedback zu einem Schülertext geben lässt. Experimentieren Sie gern mit verschiedenen Formulierungen und vergleichen Sie, wie sich die Antworten der KI verändern.“
      Hinweisbild
    • „Interessant – wenn ich im Prompt etwas verändere, kommt natürlich ein anderes Feedback raus. Auf jeden Fall spannend, was die KI alles zurückmeldet. Aber: Ich kann ja nicht mit meinen Schülerinnen und Schüler ständig nur ChatGPT oder ähnliche Tools arbeiten – das mit dem Datenschutz ist doch auch irgendwie problematisch, oder? Gibt’s denn schon Tools, die da besser passend sind?“
      Hinweisbild
    • Individuelle Feedbacks mit FelloFisch

      FelloFish ist eine von Hecht und Haverkamp entwickelte KI-gestützte App, die Lehrkräfte dabei unterstützt, individuelles Feedback zu Schülertexten zu geben. Über die Plattform lassen sich Aufgaben mit klar definierten Kriterien (z. B. zu Inhalt, Sprache oder Struktur) erstellen. Lernende erhalten nach dem Einreichen ihrer Texte automatisiert Rückmeldungen mit konkreten Verbesserungsvorschlägen. So können sie ihre Arbeiten gezielt überarbeiten, während Lehrkräfte gleichzeitig einen Überblick über die Lernstände ihrer Klassen behalten.

       Hier ist ein Screenshot der Plattform "FelloFish" abgebildet.

      Ziel der App ist es, den Feedbackprozess im Unterricht effizienter und gleichzeitig lernfördernder zu gestalten. FelloFish kann auch multimodal eingesetzt werden, sodass Aufgaben beispielsweise Bilder oder Diagramme einbeziehen können. Zudem ist FelloFish den DSGVO-konform.

      Kosten: FelloFish bietet eine kostenlose Basisversion mit eingeschränkten Funktionen sowie kostenpflichtige Lizenzen für Schulen und Bildungseinrichtungen an.

      Für wen ist FelloFish geeignet?

      • Für Lehrkräfte, die Schreib- und Textkompetenz fördern möchten, insbesondere bei großen Klassen oder wenn individuelles Feedback zeitlich schwierig ist.
      • Für Schulen, die digitale Tools zur Lern- und Leistungsbegleitung einsetzen wollen.
      • Für Lernende, die von gezielten Vorschlägen zur Überarbeitung ihrer Texte profitieren möchten.

      FelloFish

    • „Oh, das Tool klingt echt interessant! Vielleicht probiere ich das mal aus, wenn ich mich entscheide, ein KI-gestütztes Portfolio in meinem Unterricht einzusetzen. Insgesamt fühle ich mich jetzt echt sicherer mit dem Thema und richtig motiviert, einiges davon im Unterricht auszuprobieren. Ich fang einfach mal klein an!“
      Hinweisbild
    •  Exkurs: Ethische Überlegungen 

    • Mein Arbeitsportfolio – Teil 2 

      Sie können Ihr persönliches Arbeitsportfolio nun fortführen und es um die digitale Perspektive erweitern. Reflektieren Sie dabei, wie sich analoge und digitale Elemente der Portfolioarbeit sinnvoll verbinden lassen und welche Werkzeuge oder KI-gestützten Funktionen Sie in der Portfolioarbeit unterstützen können. Nehmen Sie sich hier ungefähr 10 Minuten Zeit. Sie können kurz, stichpunktartig oder nur zu ausgewählten Fragen antworten. Zur Erinnerung: Ihre Einträge bleiben privat und werden nicht gespeichert. Sie können sich im Anschluss Ihr Portfolio als Word-Dokument herunterladen. Nutzen Sie diese Phase, um Ihre eigenen Ideen zu schärfen und erste Umsetzungsideen für Ihren Unterricht zu entwickeln.

      Speichern Sie die Datei nun ab.

    • Hein, L., Högemann, M., Illgen, K.-M., Stattkus, D., Kochon, E., Reibold, M.-G., Eckle, J., Seiwert, L., Beinke, J. H., Knopf, J. & Thomas, O. (2024). ChatGPT als Unterstützung von Lehrkräften – Einordnung, Analyse und Anwendungsbeispiele. HMD – Praxis der Wirtschaftsinformatik, 61, 449–470. https://doi.org/10.1365/s40702-024-01052-9

      Neumann, K., Kuhn, J. & Drachsler, H. (2024). Generative Künstliche Intelligenz in Unterricht und Unterrichtsforschung – Chancen und Herausforderungen. Unterrichtswissenschaft, 52(2), 227–237. https://doi.org/10.1007/s42010-024-00212-6

      Peters, R. & Bovenschulte, M. (2020). Learning Analytics – Potenzial von KI-Systemen für Lehrende und Lernende: Themenkurzprofil Nr. 42 [Bericht]. Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag (TAB). https://www.bundestag.de/resource/blob/845926/d5a0554dd04097c1288776f10fc85e00/Themenkurzprofil-042-data.pdf

      Scheiter, K., Bauer, E., Omarchevska, Y., Schumacher, C. & Sailer, M. (Hrsg.). (2025). Künstliche Intelligenz in der Schule – Eine Handreichung zum Stand in Wissenschaft und Praxis [Bericht]. Bundesministerium für Bildung, Familie, Senioren, Frauen und Jugend (BMFSFJ). https://www.empirische-bildungsforschung-bmbfsfj.de/img/KI_Review.pdf

    • Akademie für Lehrerfortbildung und Personalführung Dillingen. (o. D.). KI@ALP – Informationsportal zur Künstlichen Intelligenz. Abgerufen am 10.12.2025, von https://ki.alp.dillingen.de/

      Blume, B. (2025, 13. August). KI und Bildung: Sind wir blind für die großen Fragen? Deutsches Schulportal. https://deutsches-schulportal.de/kolumnen/ki-und-bildung-sind-wir-blind-fuer-die-grossen-fragen/

      Eleven Labs Inc. (2025). Generierte Audioaufnahme [Audiodatei]. ElevenLabs, Version V3. Abgerufen am 10.12.2025, von https://elevenlabs.io

      Europäische Kommission, Generaldirektion Bildung, Jugend, Sport und Kultur. (2022). Ethische Leitlinien für Lehrkräfte über die Nutzung von KI und Daten für Lehr- und Lernzwecke. Amt für Veröffentlichungen der Europäischen Union. https://data.europa.eu/doi/10.2766/494

      Falck, J. (2025, 14. März). KI-Kompetenzmodell für Schulen – KI-Kompetenzen: Diese Fähigkeiten brauchen Lehrkräfte und Schüler. Deutsches Schulportal. https://deutsches-schulportal.de/expertenstimmen/ki-kompetenzen-diese-faehigkeiten-brauchen-lehrkraefte-und-schueler/

      Falck, J. (2024, 24. Januar). Lernförderliches Feedback mit Künstlicher Intelligenz – Tipps und Tools für den Unterricht. Unterrichten.digital. https://unterrichten.digital/2024/01/24/feedback-mit-kunstlicher-intelligenz-ki/

      FelloFish GmbH. (o. D.). FelloFish – Feedback für Lehrkräfte & Schüler:innen. Abgerufen am 10.12.2025, von https://www.fellofish.com/

      Fütterer, T., Feder, L. & Cramer, C. (2023). Ein neues Instrument zur Erfassung der Einstellungen zu Portfolioarbeit in der Lehrerinnen- und Lehrerbildung (EPP-L). Unterrichtswissenschaft, 51(1), 361–393. https://doi.org/10.1007/s42010-022-00161-y

      Gattupalli, S., Maloy, R. & Edwards, S. (2023). Prompt Literacy: A Pivotal Educational Skill in the Age of AI [Technical report]. College of Education Working Papers and Reports Series, 6. Department of Teacher Education and Curriculum Studies, College of Education, University of Massachusetts Amherst. https://doi.org/10.7275/3498-wx48

      Haverkamp, H. (2024, 18. Oktober). KI und Schule – Wie sich Prüfungsaufgaben jetzt verändern müssen. Deutsches Schulportal. https://deutsches-schulportal.de/expertenstimmen/ki-und-schule-wie-sich-pruefungsaufgaben-jetzt-veraendern-muessen/

      Haverkamp, H. & Wisniewski, B. (Moderatoren). (2025–Gegenwart). Kompass KI [Audio-Podcast]. podcast.de. https://www.podcast.de/podcast/3619048/kompass-ki

      Kultusministerkonferenz. (2024). Handlungsempfehlung für die Bildungsverwaltung zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz in schulischen Bildungsprozessen: Themenspezifische Handlungsempfehlung (Beschluss der Bildungsministerkonferenz vom 10.10.2024). https://www.kmk.org/fileadmin/veroeffentlichungen_beschluesse/2024/2024_10_10-Handlungsempfehlung-KI.pdf

      Lang, F. (2025). Prompt Engineering: Gute Frage, gutes Ergebnis. In F. Lang (Hrsg.), Künstliche Intelligenz in Seminar- und Abschlussarbeiten (S. 27–57). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-662-71542-0_3

      Mankarios, A. (2025, 28. Mai). Wie das Feedback der KI beim Lernen helfen kann. Deutsches Schulportal. https://deutsches-schulportal.de/unterricht/wie-das-feedback-der-ki-beim-lernen-helfen-kann/

      Martin, A. & Pengel, N. (2024). Die kreative Nutzung von KI zur Personalisierung des Lernens an Hochschulen. Ludwigsburger Beiträge zur Medienpädagogik, 24, 1–11. https://doi.org/10.21240/lbzm/24/03

      Ministerium für Schule und Bildung NRW (2024, 15. August). Einsatzmöglichkeiten von KI beim formativen Feedback [Schule NRW 07/08-24]. Bildungsportal NRW. https://www.schulministerium.nrw/einsatzmoeglichkeiten-von-ki-beim-formativen-feedback

      Neumann, K., Kuhn, J. & Drachsler, H. (2024). Generative Künstliche Intelligenz in Unterricht und Unterrichtsforschung – Chancen und Herausforderungen. Unterrichtswissenschaft, 52(2), 227–237. https://doi.org/10.1007/s42010-024-00212-6

      Nuxoll, F. (2025, 8. September). Wenn die KI den Lernprozess abnimmt. Deutsches Schulportal. https://deutsches-schulportal.de/expertenstimmen/wenn-die-ki-den-lernprozess-abnimmt/

      OECD. (2023). AI and the Future of Skills, Volume 2: Methods for Evaluating AI Capabilities (Educational Research and Innovation). OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/a9fe53cb-en

      Peters, R. & Bovenschulte, M. (2020). Learning Analytics – Potenzial von KI-Systemen für Lehrende und Lernende: Themenkurzprofil Nr. 42 [Bericht]. Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag (TAB). https://www.bundestag.de/resource/blob/845926/d5a0554dd04097c1288776f10fc85e00/Themenkurzprofil-042-data.pdf

      Scheiter, K., Bauer, E., Omarchevska, Y., Schumacher, C. & Sailer, M. (Hrsg.). (2025). Künstliche Intelligenz in der Schule – Eine Handreichung zum Stand in Wissenschaft und Praxis [Bericht]. Bundesministerium für Bildung, Familie, Senioren, Frauen und Jugend (BMFSFJ). https://www.empirische-bildungsforschung-bmbfsfj.de/img/KI_Review.pdf