Schulleitung in Zeiten von KI & ChatGPT (3I-Modell)

Wenige Themen polarisierten in den letzten Jahren ähnlich stark wie die Digitalisierung bzw. der Einzug von Digitalität in der Schule. Und während der damit verbundene Wandel teils enorme Entwicklungskräfte freigesetzt hat, wird die Diskrepanz zwischen „Vorreiterschulen“ und weniger (digital) entwickelten Schulen immer größer. Darauf wies nicht zuletzt die Studie „Schule auf Distanz“ (Eickelmann, Birgit et. al. (2021): Studie. Schule auf Distanz, in: https://www.vodafone-stiftung.de/schule-auf-distanz/ [27.04.2024]) deutlich hin. Auch nach Corona scheint sich an der Trägheit des Schulsystems wenig verändert zu haben, wie die scheiternden Versuche der Bundesländer, einheitliche digitale Lernplattformen (Musterbeispiel: Niedersachsen und die „NBC“) einzuführen, zeigen.

Und der mit Sprachmodellen / Large Language Models (LLM) wie ChatGPT und KI verbundene Wandel wird diese Entwicklung sicherlich deutlich verstärken. Denn mit dem gesellschaftlich artikulierten Entwicklungsanspruch steigt der Druck auf Bildungsinstitutionen, diesem gerecht zu werden. Die Reaktionen der Lehrkräfte angesichts dieses Innovations- und Entwicklungsdrucks, der altbekannte Arbeits- und Rollenmuster berührt, fallen unterschiedlich aus.

Alle in einem Boot – gerade in Zeiten von LLM / KI: Reaktionstypen nach E. Rogers

Typische Reaktionsmuster angesichts beschleunigter Veränderungsprozesse greift auch das „Change-Management“ als Ansatz ganzheitlicher Schulentwicklung auf. Everett M. Rogers arbeitete schon 1962 in seinem Buch „Diffusion of Innovations“ fünf Innovationstypen heraus, die jeweils unterschiedliche Bedingungen sowie Maßnahmen zur Innovationsförderung benötigen. Und genau diesen Kontext erlebe ich immer wieder in den Fortbildungen, die ich für Schulen zum Thema Sprachmodelle und KI in Schule und Unterricht durchführe.

Während Innovatoren [1] und Erstanwender [2] in der Regel leicht für Innovationsprozesse zu begeistern sind, muss die frühe Mehrheit [3] bereits aktiv für Neuerungen gewonnen werden. Pragmatische Abwägungen stehen für diese Gruppe im Vordergrund, es zählt der vielbeschworene „didaktische Mehrwert“, der erst unter Beweis gestellt werden muss.

Beharrlicher reagiert die Gruppe der späten Mehrheit [4], die zwar nicht aktiv gegen die Neuerungen eintritt, allerdings der Meinung ist, es sei ja auch früher schon ohne gegangen und daher bestehe kein Anlass für größere Neuerungen. Setzt diese Gruppe dann zu einem späteren Zeitpunkt die Innovation doch um, fordert sie Unterstützung.

Die in der Regel kleine Gruppe der Skeptiker [5] kann dennoch großen Einfluss ausüben, Neuerungen blockieren oder gar aktiv Interessierte und innovationsfreudigere Kollegen von Weiterentwicklung abhalten. Ein echtes Dilemma, sind doch Skeptiker besonders wichtig, um bspw. Schwächen von Innovationen rechtzeitig zu erkennen und kritisch zu überprüfen. Insofern kommt dem reflektierten Austausch mit dieser Gruppe große Bedeutung zu.

Herausforderung & Chance

Für nachhaltige Schul- und Unterrichtsentwicklung unter den Vorzeichen digitaler Transformation ist eine Variable von essentieller Bedeutung: Gerade die wenig erfahrenen, aber durchaus interessierten und Veränderungen gegenüber offenen Lehrkräfte machen in praktisch allen Kollegien derzeit einen großen Teil aus. Damit sind sie die maßgebliche Zielgruppe und zugleich entscheidende Träger von Schulentwicklung. Mithilfe des didaktischen Potentials von Sprachmodellen und KI bieten sich zahlreiche Ansatzpunkte, diese Gruppe für Unterrichtsentwicklung zu gewinnen bzw. auch nach der „Post-Corona-Flaute“ an vielen Schulen neu zu begeistern.

Didaktisches Potential von LLM / KI für Unterrichtsentwicklung nutzen – KI als Sparringspartner

Bereits die ersten Erfahrungen mit ChatGPT und anderen Tools im Unterricht machten deutlich: Das didaktische Potential von LLM und KI ist mit der Reflexion über KI schon lange nicht mehr ausgeschöpft, wie das Lernen mit digitalen Medien in den letzten Jahren gezeigt hat. Denn so wie Daniel Bernsen und ähnlich auch Beat D. Honegger drei nicht ganz trennscharfe wesentliche Grundmodi („Lernen mit, an und über Medien“) für das Lernen mit digitalen Medien unterscheiden, lässt sich für die Planung und Gestaltung von Lernprozessen die daraus einfach abgewandelte Reflexionsfrage formulieren: „Wie können wir mit, an und über Künstliche(r) Intelligenz lernen?“. Das erweitert den didaktischen Rahmen deutlich und hebt KI aus der in den letzten Jahren bereits implementierten Thematisierung in den Fächern Ethik / Werte und Normen, Religion, Philosophie oder auch Informatik in den alltäglichen Unterricht aller Aufgabenfelder und Schulfächer.

Die Bandbreite an Tätigkeiten, die sich künftig mit oder mithilfe von KI-Tools einfacher, schneller oder auch komplexer gestalten lassen, ist groß. Momentan erscheint der Mittelweg am vielversprechendsten: Mit LLM und KI als Sparringspartner, der dabei unterstützt, die eigenen Ideen besser und fundierter umzusetzen, entstehen neue Arbeits- und Lernwege.

Für Lehrpersonen ergeben sich insbesondere in den Bereichen

• • Wissen und Recherche,
  • Unterrichtsplanung,
  • Erstellen von Unterrichtsmaterial,
  • Korrektur und Feedback

neue Möglichkeiten, wie die folgende exemplarisch zu verstehende Ideensammlung für den (Fremdsprachen-)Unterricht aufzeigen soll:

• • Wortschatz und Grammatik (Lernmaterial erstellen),
  • Textproduktion (Planung, Musterlösungen, Beispieltexte etc.),
  • Erstellen von Übungen (Quiz, Multiple-Choice, Lückentexte, Paar-Zuordnungen etc.),
  • Videos / Audios transkribieren,
  • Automatisches Generieren von Frageformaten für Videos / Audios,
  • Generieren von Arbeitsaufträgen (z.B. Kärtchen für Sprechanlässe),
  • Texte aus der Perspektive von … schreiben lassen,
  • Erstellen von Lernplänen / Sequenzplänen,
  • Einfaches Erstellen von Differenzierungsmaterial und Erwartungshorizonten z.B. nach
    • Inhalten: unterschiedliche Aufgabenstellungen / Schwerpunkte bei gleichem Thema / Teilaspekte einer Unterrichtseinheit
    • Aufgaben: Komplexität / Offenheit / Art der Bearbeitung
    • Perspektivierung (Übernahme der eigenen / einer fremden Rolle)
  • Korrektur und Feedback zu Lernprodukten,
  • Intelligente Tutorsysteme mit „Mega-Prompts“ oder passenden KI-Tools – KI als Lernbegleitung für Schülerinnen und Schüler.

Und die Weiterentwicklung der Plattformen schreitet rasant voran: So hat OpenAI mit ChatGPT4o gerade erst einen deutlichen Entwicklungsschub gezeigt, der ganz neue Möglichkeiten für Schule und Unterricht eröffnet. Hier ein Praxisbeispiel für den Matheunterricht, in dem ChatGPT4o als Lernbegleitung / Online-Tutor eingesetzt wird und per Screensharing im Lernprozess unterstützt:

Den Lernenden bieten sich natürlich genauso neue Ansätze, die – hier am Beispiel des Fremdsprachenunterrichts in meinem Fach Spanisch – im (Fremdsprachen-)Unterricht künftig den Prozess des Spracherwerbs unterstützen könnten:

• • Wortschatzarbeit und Grammatik (Erklärungen und Übungen),
  • Erstellen von Musterlösungen,
  • Zwischenfeedback im Prozess der Texterstellung (sprachliche und inhaltliche Hinweise),
  • Feedback auf erstellte Lernprodukte,
  • Unterstützung bei Hausaufgaben und Übungen,
  • Rollenspiele, Adventure-Games und weitere spielerische Ansätze,
  • KI als zielsprachiger Gesprächspartner (z.B. ChatGPT-App) – Üben dialogischer Situationen und Vorbereiten von Sprechprüfungen,
  • KI als persönliche Lernassistenz / adaptive Lernbegleitung (s. Beispielvideo oben).

Didaktisches Potential und 4A – (auch) eine Haltungsfrage

Für den Unterricht ergeben sich aus den genannten Anwendungsmöglichkeiten von LLM und KI spannende Ansätze, um

• • als Schulleitung gemeinsam mit dem Kollegium bzw. als Lehrperson gemeinsam mit den Schülerinnen und Schülern die Möglichkeiten und Grenzen von LLM und KI auszuloten und
  • daraus abgeleitet darüber nachzudenken, welche Stärken menschliche Intelligenz und soziales Lernen dem entgegenzusetzen haben und
  • anschließend als Kollegium oder als Lehrperson gemeinsam mi den Schülerinnen und Schülern neue Lernstrategien zu entwickeln.

Denn auch hier gilt: Es gibt kein Entweder–Oder für das Lernen in einer Kultur der Digitalität. Die Möglichkeiten verschränken sich miteinander. Und so, wie wir heute permanent online lernen und arbeiten, wird KI an vielen Stellen sinnvoll eingreifen und unterstützen können, aber grundlegende Lernprozesse nicht ersetzen.

Leitlinie: Sowohl-als-auch statt Entweder-Oder

Im Geschichtsunterricht behalten Orientierungswissen und Sachkompetenz, das Verständnis für Chronologie und Kausalitäten, entscheidende Bedeutung. Vielleicht sogar mehr als je zuvor, wenn unter KI-Bedingungen Realität und Fiktion kaum mehr zu unterscheiden sind. Für die Deutschdidaktik bringt das Philippe Wampfler passend bzgl. der „DeepL-Methode“, also der Nutzung von DeepL-Write zur KI-Textüberarbeitung, auf den Punkt, denn natürlich „…ist es schreibdidaktisch keine Lösung, diese DeepL-Methode von Anfang an einzusetzen. Die Grundlagen von Wortwahl und Satzbau müssen in Übungen sichergestellt werden, ein Gefühl für das Funktionieren von Sprache muss unabhängig von diesem Verfahren entstehen. Aber die Feinheiten der Kommasetzung und die Korrektur längerer Texte: Die kann DeepL problemlos übernehmen.“

Das bedeutet auch, dass sich Schulgemeinschaften grundsätzlichen Fragen stellen müssen. Joscha Falck hat das Lernen mit und über KI um drei wichtige Dimensionen ergänzt, die mit Blick auf das Lernen in Zeiten von KI zur Diskussion stehen und für Schulen profilbildend dienen können.

Ansatzpunkte für Unterrichtsentwicklung: Themenfelder, Leitfragen und Bildungsauftrag

Der letzte Absatz zeigt exemplarisch, wie sehr LLM und KI zum kreativen Nachdenken über didaktische Planung motivieren können. Genau an diesem Punkt, der im Unterrichtsalltag schnell ins didaktische Durcheinander führen kann, ist ein Schritt zurück, ein Blick auf eine grundlegendere Systematik wichtig. Das berücksichtigend, differenziert Prof. Beat D. Honegger auf der sehr empfehlenswerten Website der PH Schwyz die für Schule relevanten und diskussionswürdigen Themenbereiche:

1. 1. Generative ML-Systeme als Thema im Unterricht,
   2. Generative ML-Systeme als Werkzeuge/Medien im Unterricht,
   3. Veränderungen von Schule durch generative ML-Systeme.

Deutlich wird anhand dreier Leitfragen, wie technische und gesellschaftliche Perspektive auf Künstliche Intelligenz bereits jetzt zum Bildungsauftrag für den Unterricht aller Fächer werden:

1. 1. Wie funktionieren LLM und KI technisch?
   2. Wie wirken sich LLM und KI gesellschaftlich aus?
   3. Wie lassen sich LLM und KI ganz konkret nutzen?

Deutlich wird aber auch: Die Möglichkeiten des KI-Einsatzes im Unterricht berühren und verändern das Selbstverständnis von Lehrkräften. Das kann zu Schwierigkeiten führen, z.B. wenn Schülerleistungen nicht mehr eindeutig einer Person zuzuordnen sind oder lange Jahre verwendete Arbeitsaufträge, Hausaufgaben oder Probeaufsätze nicht mehr in derselben Form angesetzt werden können. Ein „Problem“, das seit der Verbreitung digitaler Lernszenarien altbekannt ist.

Der Einzug von KI in die Schule kann aber auch dazu beitragen, die Verbreitung zeitgemäßer und kompetenzorientierter Arbeitsaufträge (z.B. zur Erstellung kreativer digitaler Lernprodukte) voranzubringen – schlicht dadurch, dass klassisch wissensbasierte Aufgaben in vielen Lernszenarien mehr und mehr an Sinnhaftigkeit verlieren. Vielleicht trägt KI in der Schule sogar dazu bei, noch genauer zu prüfen, welche Kompetenzen in der digitalisierten Welt erforderlich sind (Stichwort Kompetenzmodelle) und welcher sinnvolle Leistungsbegriff dem in der Schule zugrunde gelegt werden kann (Stichwort Prüfungskultur).

Die hier beschriebene prinzipielle Offenheit gegenüber den Chancen einer neuen (Lern-)Technologie sollte nicht mit naiver, technikaffiner Kritiklosigkeit verwechselt werden. Erst die konkrete Nutzung von LLM und KI eröffnet zahlreiche Diskussionsfelder und lädt zum Hinterfragen alter Gewohnheiten ein. Dazu gehört auch die bewusste Thematisierung des Datenschutz-Aspektes mit Blick auf die zahlreichen bereits genutzten Plattformen und Tools: Was passiert mit den Daten, wenn KI jegliche Eingaben zum Weiterlernen verwendet – dürfen wir diese Tools überhaupt einsetzen? Wenn es datenschutzrechtlich verboten ist, welche an die Rechtslage angepassten Lösungen finden wir?

• • Mehr zum Thema Datenschutzrecht und ChatGPT auch im Grundlagenbeitrag „ChatGPT und Datenschutz“

Zugleich ist es eine grundsätzliche Haltungsfrage, die Prof. Doris Weßels in den bekannten „4A“ artikuliert und die spätestens seit Erscheinen von ChatGPT als Leitlinie für den Umgang mit LLM und KI in der Schule gelten sollten: Aufklären (über die neue Technologie), ausprobieren (der Möglichkeiten und Grenzen), akzeptieren (der rasanten Weiterentwicklung), aktiv werden (und erfahrungsbasiert Stellung nehmen können) – erste Schritte zur mündigen Auseinandersetzung mit einer Technologie, die jetzt schon zum schulischen Bildungsauftrag gehört.

Schulleitung in Zeiten von KI

Diesen als disruptiv empfundenen Wandel bestenfalls als kontinuierlichen Wandel zu gestalten, ist eine der großen Aufgaben – von der Ebene der Schulpolitik bis zur Einzelschule: So fordert die niedersächsische Kultusministerin mit Blick auf KI: „Wir werden sie künftig haben. Das heißt, wir müssen lernen, mit ihr umzugehen.“ Und die Ständige Wissenschaftliche Kommission der KMK konkretisiert: „Dazu müssen zeitnah der rechtssichere Zugang ermöglicht, lernförderliche Nutzungsszenarien geschaffen und Fortbildungen für Lehrkräfte forciert werden.“ (SWK 2024, S. 19). Zugleich betont der Schulentwicklungsforscher Prof. Hans-Günter Rolff, dass „Reformen, die bis in die Tiefe von Verhaltensänderungen und in die Breite von Nachhaltigkeit realisiert werden sollen, […] der Schulentwicklung (bedürfen)“ (Rolff 2020, S. 10).

Das ist insofern wichtig, als systematische Schulentwicklung immer die Verzahnung von Organisationsentwicklung, Personalentwicklung und Unterrichtsentwicklung bedeutet – die als zusammenhängende und sich gegenseitig beeinflussende Prozesse verstanden werden. So lautet eine seiner Kernthesen, das weniger zentral administrierte Schulreformen zum Gelingen beitragen, als vielmehr konkrete Maßnahmen der Schulentwicklung seitens der Einzelschule.

Denn Bildungseinrichtungen sind zum Lernen fähig. So wie Prof. Michael Fullan das Credo vom „Lehrer als Lerner“ geprägt hat, verfügen auch Schulen über Lernfelder: Eine sich bewusst entwickelnde Schule gestaltet ihr Schulcurriculum, diagnostiziert offen Stärken und Schwächen, setzt Prioritäten für Entwicklungsvorhaben, konstituiert Teams und ein eigenes Projektmanagement und beurteilt letztlich auch die Wirkung neuer Prozesse (Rolff 2016, S. 12 ff.). Im Optimalfall formen dann bspw. interdisziplinär besetzte Steuergruppen eine dynamische Struktur, welche die aktive Beteiligung des gesamten Kollegiums an der Entwicklung der Schule gewährleistet. Die Innovationsfähigkeit einer Schule misst sich insofern auch daran, wie konsequent und zielorientiert der Weg hin zur Lernenden Schule beschritten wird. Und das gilt insbesondere mit Blick auf neue Herausforderungen wie Künstliche Intelligenz.

Schulentwicklung in Zeiten von KI – 3I-Modell

Unterstützen kann dabei eine Kombination aus offener Grundhaltung und Systematik, die mittels Leitfragen und klarer Leitlinien schulische Schwerpunktsetzungen ermöglicht. Dazu gehört die Beantwortung einfacher Grundfragen, aus denen heraus sich (durch Schulleitung, Steuergruppe oder Gesamtkonferenz) ein erstes Entwicklungsprofil ableiten und entwickeln lässt:

• • Wie kann KI unserer Schule dabei helfen, innovative Lehr-/Lernformen einzuführen oder bestehende Vorhaben zu verstärken?
  • Welche Richtlinien und Unterstützungsmaßnahmen sind erforderlich, um einen verantwortungsvollen Einsatz von KI an unserer Schule zu ermöglichen?
  • Wie kommunizieren wir KI-Richtlinien an Kolleginnen und Kollegen, Schülerinnen und Schüler und Elternschaft, um Verständnis und Konsens zu fördern?

Daraus kann eine Systematik für die Einzelschule entstehen, die auf dem individuellen Leitbild der Schule, den schulspezifischen Schwerpunkten und Entwicklungsfeldern aufbaut und KI von Beginn an als Teil konkreter Unterrichtsentwicklung vorsieht. In dem lesenswerten Beitrag „How School Leaders Can Pave the Way for Productive Use of AI“ skizziert die US-Bildungsberaterin Dr. Catlin Tucker Ansätze für Schulleitungen, die ich im „3I-Modell“ zusammengefasst habe:

• Integration

  in (bestehende) Schulinitiativen: KI nicht im luftleeren Raum denken, sondern vom Leitbild der Schule und bestehenden Initiativen / Schwerpunkten ausgehen.

Praxisbeispiel zur Integration: Arbeitet eine Schule im Bereich „Feedbackkultur“ an der Implementierung kontinuierlichen Feedbacks, können neue, auf Schreibbegleitung abzielende KI-Plattformen wie FieteAI dazu beitragen, Lernende in Schreibphasen zu unterstützen, in denen Lehrpersonen häufig am eigenen Anspruch (schon aus Zeitgründen) scheitern. Lehrpersonen erproben dadurch neue Möglichkeiten von KI, erhalten Ansätze für Unterrichtsentwicklung und zugleich Entlastung – Lernende dagegen erhalten Unterstützung und Gelegenheit, die lernförderliche Nutzung von KI zu erproben und zu diskutieren.

• Investition

  in Fortbildung: Professionelles Lernen fokussieren, das sich auf die Verbesserung der Qualität des Lehrens und Lernens durch KI konzentriert, und nicht auf die Tools selbst.

Praxisbeispiel: Professionelles Lernen, das auf ein Schwerpunktthema der Schulentwicklung abzielt – also bspw. „Unterricht differenzierter gestalten“, „Offenerer Unterricht durch Blended Learning“, „Universal Design for Learning als Planungsprinzip“, „Deeper Learning“ oder „Kontinuierliches Feedback im Unterricht“ – wird ein Kollegium dazu herausfordern und motivieren, pädagogisch-didaktische Fragen zu fokussieren: Wie kann KI dabei unterstützen, den Lernenden mehr Entscheidungsfreiheit, flexiblere Lernwege, mehr Unterstützung im Lernprozess oder differenziertere Rückmeldung auf den Lernprozess und das Lernergebnis anzubieten? Kann KI dabei unterstützen, individuellere, differenzierte Lernmaterialien zu erstellen? Kann ich KI nutzen, um das Lernen relevanter oder interessanter zu gestalten?

• Innovationskultur

  unterstützen: Lehrpersonen Freiräume einräumen, zu experimentieren, Risiken einzugehen und in ihren Ansätzen innovativ zu sein.

Praxisbeispiel: Basierend auf der Erkenntnis, dass eine erfolgreiche Integration von KI in den Unterricht eine Kultur der Offenheit für Innovation, Fehler und kontinuierliches Lernen erfordert, richtet eine Schule ein Pilotprojekt ein. Dafür werden personelle Ressourcen (z.B. eine Steuergruppe), finanzielle Ressourcen (Schwerpunktsetzung im Schulbudget) und ein offener Rahmen für den Erfahrungsaustausch, die Diskussion von Herausforderungen und die Entwicklung von Lösungen (z.B. Arbeitskreis / Mini-Fortbildungen) bereitgestellt. Ein besonderes Augenmerk kann dann z.B. auf der ethischen Dimension der KI-Nutzung liegen, um sicherzustellen, dass Datenschutz und die Förderung eines kritischen Verständnisses für Technologie bei den Schülerinnen und Schülern gewährleistet sind. In der Folge wird dann gemeinsam mit dem Kollegium zu entscheiden sein, ob eine Erprobung eher im geschlossenen Rahmen (z.B. Projektwoche) oder offenen Rahmen (Integration in der Breite im Fachunterricht) – oder auch eine Kombination aus beidem, abhängig von der Reaktion des Kollegiums – angestrebt wird.

Beispiel Projektwoche: Während dieser Woche werden der reguläre Unterrichtsplan angepasst und Lehrkräfte sowie Schülerinnen und Schüler ermutigt, neue KI-basierte Lernansätze auszuprobieren. Diese reichen von KI-gestützten Sprachlernanwendungen über adaptive Mathematikprogramme bis hin zu virtuellen Exkursionen mit Augmented Reality. Die Ergebnisse und Erfahrungen dieser Experimentierwoche werden anschließend evaluiert und dienen als Grundlage für die weitere Planung und Anpassung des regulären Unterrichts.

Herausforderung & Chance

Wollen Schulen sich für die mit dem Einzug und der Weiterentwicklung Künstlicher Intelligenz verbundene Herausforderungen bereit machen, sollte planvolle Schulentwicklung im Fokus stehen: In der momentanen Entwicklungsphase geht es um grundsätzliche Haltung gegenüber Innovationen, das Kennenlernen und Ausprobieren, das Abschätzen künftiger Potentiale, die kritische Positionierung zu Chancen und Gefahren von Künstlicher Intelligenz – eben die ‚4A‘.

Beginnen Schulen damit jetzt und parallel zur teils chaotischen technischen Entwicklung, wird es künftig sicherlich deutlich einfacher sein, neue Technologien zu übernehmen und für das Lernen zu nutzen, zugleich aber auch den kritischen Diskurs darüber anzuregen. Nehmen Schulen diesen Bildungsauftrag ernst, kann das nur durch Nutzung und Thematisierung in allen Schulfächern gelingen. Zugleich empfiehlt Beat D. Honegger in seinem programmatischen Vortrag „Wenn ChatGPT in der Lehrer:innenbildung mitredet“ völlig zurecht „einen Schritt zurückzutreten und zu überlegen, was diese Entwicklungen längerfristig bedeuten“, also weniger Versions- („Kennst Du schon die neue Version von ChatGPT“?) und Produktwissen („Kennst Du schon die neueste App?“), sondern vielmehr Konzeptwissen zu fokussieren.

Schulleitungen können diesen Prozess mit den 3I fördern und einen Rahmen dafür schaffen, dass sich sowohl Schulleitung als auch Kollegium als ‚lead learner‘ begreifen. Die 3I sind dafür nur der grundlegende Rahmen, der eine Kultur der Offenheit, des Experimentierens und zugleich auch gemeinsamer Fortbildung schafft. Das Ziel ist: nicht nur die Innovatoren, sondern eben auch größere Teile des Gesamtkollegiums zu gewinnen.

Das ist keine neue Erkenntnis. Natürlich stellte dieser Rahmen bereits im Digitalisierungsprozess der letzten 10 Jahre eine wichtige Komponente gelingender Schulentwicklung dar. Umso mehr gilt dies nun mit dem Einzug von Sprachmodellen und Künstlicher Intelligenz und den dadurch entstehenden rasanten Entwicklungsschüben, die das schulische Lernen trotz aller Beharrungseffekte massiv verändern werden.