KI in der Ausbildungspraxis.

Tipps für die Ausbildungspraxis

Dagstuhl-Dreieck: digitale vernetzte Welt

Phänomene, Gegenstände und Situationen der digitalen vernetzten Welt werden aus drei Perspektiven erschlossen. Für die Ausbildung heißt das: Nicht nur bedienen lernen, sondern verstehen und bewerten.

Dagstuhl-Erklärung (2016): die fünf Forderungen

Die Dagstuhl-Erklärung „Bildung in der digitalen vernetzten Welt“ wurde im Februar 2016 von Expertinnen und Experten aus Informatik, Fachdidaktik, Medienpädagogik, Wirtschaft und Schulpraxis auf Schloss Dagstuhl verfasst und von der Gesellschaft für Informatik (GI) herausgegeben. Sie ist die Grundlage des Dagstuhl-Dreiecks.

1. 01

   Bildung in der digitalen vernetzten Welt muss aus technologischer, gesellschaftlich-kultureller und anwendungsbezogener Perspektive betrachtet werden.

2. 02

   Es braucht einen eigenständigen Lernbereich für die grundlegenden Konzepte und Kompetenzen der digitalen vernetzten Welt.

3. 03

   Daneben ist es Aufgabe aller Fächer, fachliche Bezüge zur digitalen Bildung zu integrieren.

4. 04

   Digitale Bildung muss kontinuierlich über alle Stufen hinweg im Sinne eines Spiralcurriculums erfolgen.

5. 05

   Eine fundierte Aus- und Weiterbildung der Lehrenden in Informatik und Medienbildung ist unerlässlich.

Übertragung auf die betriebliche Ausbildung

Chatbot-Didaktik: Makro-, Mikrodidaktik und das Graue-Box-Modell

Die Makrodidaktik setzt den Rahmen: Ausbildungspläne, standardisierte Berufsbildpositionen und Unterrichtsmethoden. Die Mikrodidaktik übersetzt Fachinhalte in konkrete Lernphasen in der Ausbildung – hier findet der Einsatz von KI-Chatbots statt.

Graue-Box-Modell der Chatbot-Didaktik, Dr. Wolfgang König (2023), NETZWERK Q 4.0.

Der KI-Lernfahrplan

Der KI-Lernfahrplan steht für einen agilen Lernprozess, den Auszubildende eigenständig mit KI durchlaufen: Ein Lernauftrag wird in kleine Lernschritte unterteilt; nach jedem Schritt reflektieren Auszubildende Ergebnis und Arbeitsweise gemeinsam mit dir. So werden Fehlentwicklungen früh erkannt und nachjustiert.

1. 01

   Vorbereitungen treffen

   Ausbilder:in

   Klären, unter welchen Bedingungen Auszubildende KI-Chatbots im Betrieb nutzen dürfen (Datenschutz, Urheberrecht). Die eigene Rolle wandelt sich zum agilen Lerncoach.

2. 02

   Lernziel und Lernauftrag klären, Lernschritte bilden

   Ausbilder:in und Azubi(s)

   Lernziel klar definieren und kommunizieren, den Auftrag in kompakte Lernschritte unterteilen und in einer schriftlichen Lernschritt-Liste festhalten. Je komplexer das Ziel, desto kleinteiliger die Schritte.

3. 03

   Abnahmekriterien und Ressourcen festlegen

   Ausbilder:in und Azubi(s)

   Jedem Lernschritt ein Abnahmekriterium zuordnen, damit klar ist, wann er erfolgreich abgeschlossen ist. Unterstützende Ressourcen ergänzen, z. B. Fachartikel zum Faktencheck.

4. 04

   Eigenständiger Lernprozess mit dem KI-Chatbot

   Azubi(s)

   Fragen stellen, Antworten verarbeiten, bewerten und nachhaken. Das Bewerten ist zentral: KI-Chatbots antworten nicht immer korrekt – Auszubildende lernen, Fehler zu erkennen.

5. 05

   Präsentation des Lernergebnisses

   Azubi(s)

   Das Ergebnis wird mündlich oder schriftlich präsentiert und mit dem Abnahmekriterium verglichen – inklusive Chatverlauf als Dokumentation.

6. 06

   Gemeinsame Reflexion und Feedback

   Ausbilder:in und Azubi(s)

   Leitfragen: Was lief gut? Was waren die Herausforderungen? Wie können wir den Prozess verbessern? Bei Bedarf wird die Lernschritt-Liste nachjustiert und der Schritt erneut durchlaufen.

KI-Chatbot-Lernkreislauf

Der Lernfahrplan basiert auf einem geschlossenen Kreislauf: Der Lernauftrag kommt von der Ausbilderin oder dem Ausbilder, die Bearbeitung erfolgt eigenständig mit einem oder mehreren KI-Chatbots – und beide Seiten nehmen Gelerntes mit.

Der Kreislauf ist doppelt lernwirksam: Auszubildende nehmen Gelerntes aus der Arbeit mit dem Chatbot mit, Ausbilder:innen nehmen aus Präsentation und Reflexion mit, wie der nächste Lernauftrag geschnitten sein muss. Quelle: König, Wolfgang (2024): KI-Chatbot-Lernkreislauf, DOI 10.13140/RG.2.2.31355.32806.

Beispiel einer Lernschritt-Liste

Lernauftrag: „Verstehe die fünf Sicherheitsregeln für das Schalten an elektrischen Anlagen.“ Ohne Vorerfahrung startet die Liste mit drei Schritten: Bedienung von ChatGPT lernen, Sicherheitsregeln recherchieren, Regeln mit dem KI-Chatbot lernen.

Quellen: Leitfaden „Der KI-Lernfahrplan – KI-Chatbots systematisch in der Ausbildung einsetzen“, NETZWERK Q (Stand April 2026) sowie NETZWERK Q 4.0 (September 2024); Autor: Dr. Wolfgang König; König 2024, KI-Chatbot-Lernframework.

Chancen und Risiken im Lernprozess

• Maßvoller und gut strukturierter KI-Einsatz kann lernunterstützend wirken.
• Wer Aufgaben komplett durch KI übernehmen lässt (Offloading), lernt nichts.
• Teufelskreis: Wer jetzt nichts lernt, kommt später erst recht nicht mit und kann die Ausgaben von KI nicht prüfen.

Forschungsgrundlage: Kulik & Fletcher (2016) zur Wirksamkeit von Tutoring-Systemen, Blanc, Reichow & Paaßen (2023) zur Bedeutung von Interaktion und Ausbildungspersonal sowie Hammond & Gibbons (2005) zur Scaffolding-Theorie: nur so viel Unterstützung wie nötig.

Rechtsrahmen

EU-KI-Verordnung (AI Act) – was für Ausbildungsbetriebe gilt

Die KI-Verordnung (KI-VO) der EU ist am 1. August 2024 in Kraft getreten. Sie reguliert KI-Systeme nach ihrem Risiko und trifft Ausbildungsbetriebe vor allem in der Rolle als Betreiber – also als Unternehmen, die fremdentwickelte KI im Betrieb einsetzen. Ein KI-System im Sinne von Art. 3 Abs. 1 KI-VO ist ein maschinengestütztes, teilautonomes System, das aus Eingaben Ausgaben wie Vorhersagen, Inhalte, Empfehlungen oder Entscheidungen ableitet. Reine Datenverarbeitung (z. B. Lohnabrechnungssoftware) fällt nicht darunter.

Risikoklassen

Pflichten für Ausbildungsbetriebe

• KI-Kompetenz sicherstellen: Beschäftigte, die KI einsetzen, müssen geschult werden (Art. 4 KI-VO, gilt seit 2. Februar 2025) – ein direkter Auftrag an das Ausbildungspersonal.
• Bestimmungsgemäße Verwendung: technische und organisatorische Maßnahmen, damit das System entsprechend der Betriebsanleitung genutzt wird (Art. 26 KI-VO).
• Menschliche Aufsicht durch Personen mit der erforderlichen Kompetenz, Ausbildung und Befugnis – inklusive betrieblicher Unterstützung.
• Geeignete, repräsentative Eingabedaten sicherstellen und automatisch erzeugte Protokolle mindestens sechs Monate aufbewahren.
• Beschäftigte und Betriebsrat vor Inbetriebnahme eines Hochrisiko-Systems informieren; Mitbestimmung nach §§ 87 Abs. 1 Nr. 6, 90, 95 BetrVG bleibt bestehen.
• Datenschutz beachten: ggf. Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 DSGVO; Urheberrecht und Geschäftsgeheimnisse ebenfalls prüfen.
• Laufend überwachen: bei unverhältnismäßigem Risiko System aussetzen, Anbieter informieren, bei schwerwiegenden Vorfällen die Marktüberwachungsbehörde.

Umsetzungsfristen

Rollen in der KI-Wertschöpfungskette

Wann Hochrisiko-Einstufung entfällt (Art. 6 Abs. 3)

• Sehr spezifische, kleine Aufgabe – z. B. Erkennen von Duplikaten in vielen Bewerbungen.
• Verbessern eines zuvor menschlich erstellten Ergebnisses – z. B. sprachliche Überarbeitung fertiger Dokumente.
• Erkennen von Entscheidungsmustern oder Abweichungen, ohne die menschliche Beurteilung ohne Überprüfung zu ersetzen – z. B. Abweichungen vom Benotungsmuster.
• Vorbereitende Aufgabe für eine Bewertung – z. B. Übersetzung von Originaldokumenten.

Handlungsempfehlung für den Betrieb

1. 01Alle im Betrieb eingesetzten KI-Systeme erfassen und listen.
2. 02Rolle klären: Ist der Betrieb Anbieter oder nur Betreiber? Anbieter wird man u. a. durch eigenes Label, wesentliche Änderungen oder Zweckänderung (Art. 25 KI-VO).
3. 03Risiko bewerten: Entscheidend ist nicht, was das System kann, sondern wofür es eingesetzt wird.
4. 04Pflichtenkatalog je nach Risikoklasse und Rolle erstellen.
5. 05Schulungskonzepte für Beschäftigte und Auszubildende sowie Transparenzinformationen für Dritte entwickeln.
6. 06Datenschutz-, Urheber- und Geheimnisschutzvorgaben mitdenken.

Quelle: BDA – Die Arbeitgeber, „EU AI Act – Was steht drin? Regelungen der europäischen Verordnung über künstliche Intelligenz (KI-VO) und was diese für Arbeitgeber bedeuten“, 13. November 2024. Keine Rechtsberatung – maßgeblich ist der Verordnungstext.

Transparenzpflicht

KI-Output kennzeichnen – gilt seit 2. August 2026

Betreiber generativer KI-Systeme, die Bild-, Ton- oder Videoinhalte erzeugen, müssen diese kennzeichnen (Art. 50 Abs. 4 KI-VO). Für die Ausbildung heißt das: KI-erzeugte Unterweisungsmedien, Fotos, Audios oder Videos werden erkennbar als KI-Inhalt ausgewiesen – das ist zugleich gelebtes Transparenzprinzip gegenüber Auszubildenden.

Was gekennzeichnet werden muss

• Deep Fakes: KI-generierte oder manipulierte Bild-, Audio- oder Videoinhalte, die realen Personen, Objekten, Orten oder Ereignissen ähneln und fälschlich authentisch wirken.
• KI-generierter oder manipulierter Text, der zur Information der Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse veröffentlicht wird – ohne menschliche Prüfung und ohne redaktionelle Verantwortung.

Die EU-Icons und ihre Verwendung

Die Symbole sind frei verfügbar (schwarz, weiß, jeweils auch mit 50 % Transparenz) und Bestandteil des EU-Verhaltenskodex zur Kennzeichnung KI-generierter Inhalte. Nutzertests zeigen: Die Erkennbarkeit steigt deutlich, wenn das Symbol mit einem Textlabel kombiniert wird.

Einschränkungen und Ausnahmen

• Offensichtlich künstlerische, kreative, satirische oder fiktive Werke: Offenlegung nur in geeigneter Weise, ohne den Genuss des Werks zu behindern.
• Gesetzlich zugelassene Nutzung zur Aufdeckung, Verhinderung, Untersuchung oder Verfolgung von Straftaten.
• KI-generierter Text, der menschlich geprüft wurde und für den eine natürliche oder juristische Person die redaktionelle Verantwortung trägt.

Quelle: Europäische Kommission, „EU-Icons zur Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten“ / Verhaltenskodex für die Kennzeichnung KI-generierter Inhalte (Abschnitt 2).

Art. 4 KI-VO

KI-Kompetenz im Ausbildungsbetrieb aufbauen

Seit Februar 2025 müssen Anbieter und Betreiber von KI-Systemen über ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz verfügen. „KI-Kompetenz“ (Art. 3 Nr. 56 KI-VO) meint die Fähigkeiten, Kenntnisse und das Verständnis, KI sachkundig einzusetzen und sich ihrer Chancen, Risiken und möglicher Schäden bewusst zu sein. Für Ausbilder:innen ist das ein direkter Qualifizierungsauftrag – auch gegenüber Auszubildenden.

Vier Grundsteine

Was die KI-VO ausdrücklich nicht verlangt

• Keine formalisierten oder standardisierten Trainingsmaßnahmen vorgeschrieben.
• Keine (externe) Zertifizierung der durchgeführten Maßnahmen erforderlich.
• Kein verpflichtender KI-Beauftragter.
• Keine regelmäßigen Vorabprüfungen durch Aufsichtsbehörden – ein Mangel an KI-Kompetenz kann aber als Verletzung der Sorgfaltspflicht gewertet werden.

Empfohlen wird ein interdisziplinärer und stufenweiser Aufbau: technische, rechtliche und ethische Aspekte zusammen denken und die Inhalte an Vorkenntnisse und Tätigkeit anpassen. Formate reichen vom Selbstlernkurs über Workshops bis zu mehrstufigen Fortbildungsprogrammen, intern wie extern. Kostenfreie Unterstützung bieten u. a. das AI Office der EU-Kommission (KI-Pakt), die European Digital Innovation Hubs, die KI-Trainer:innen der Mittelstand-Digital Zentren und der KI-Campus.

Quelle: Bundesnetzagentur, Hinweispapier „KI-Kompetenzen nach Artikel 4 KI-Verordnung“, Juni 2025. Orientierungshilfe, keine Rechtsberatung.