NotebookLM in Schule und Unterricht – KI-Plattform für Wissensstrukturierung wird erwachsen (Update 2025)

Als ich im November 2024 erstmals über NotebookLM schrieb, war mein Fazit verhalten optimistisch. Das Google-Tool konnte beeindruckende Podcasts aus hochgeladenen Materialien generieren – aber die Qualität schwankte erheblich, besonders in deutscher Sprache. Meine Schülerinnen und Schüler aus dem Q1 Geschichte-Leistungskurs waren fasziniert von der Technik, aber kritisch bei der inhaltlichen Substanz. In Feedback-Runden betonten sie immer wieder:

• die eher oberflächliche Behandlung komplexer Themen ohne direkte Quellenbezüge,
• damit einhergehend die teils schwere Nachprüfbarkeit von Quellenangaben,
• die noch kritische deutsche Sprachqualität beim Podcast-Format sowie
• die zu Beginn stark begrenzten Darstellungsformen (nur Audio).

Sechs Monate später stehe ich erneut vor einer komplexen Unterrichtseinheit: „Europa vor dem Ersten Weltkrieg – Bündnissysteme und Konflikte“. Ein Thema, das sich durch seine Vielschichtigkeit und die Fülle an Akteuren, Verträgen und Interdependenzen auszeichnet. Perfekt, um die neuen NotebookLM-Funktionen einem kleinen Stresstest zu unterziehen und zu schauen: Wie hat sich NotebookLM entwickelt?

Videoübersichten – Erklärvideos aus beliebigen Materialien erstellen

Statt reiner Audio-Podcasts kann NotebookLM nun Video-Zusammenfassungen generieren. Diese enthalten – je nach Materiallage – Karten, Zeitleisten und Porträts historischer Akteure. Für meinen aktuellen Kurs zum Thema „Europa vor dem Ersten Weltkrieg – Bündnissysteme und Konflikte“ bedeutet das:

• • Die komplizierten Verflechtungen zwischen Dreibund, Entente und weiteren Akteuren lassen sich anschaulich visualisieren: Das Video beginnt mit einer interaktiven Zeitachse von 1870-1914. Besonders gelungen: Die verschiedenen Bündnisse werden nicht nur zeitlich eingeordnet (Zweibund 1879, Dreibund 1882, Russisch-Französische Allianz 1894, Entente cordiale 1904), sondern auch in ihrer kausalen Verknüpfung gezeigt. Wenn das Video den Zweibund erklärt, wird parallel visualisiert, wie dies Russland isoliert und zur Annäherung an Frankreich führt.
  • Eindruck: Lernende können Entwicklungen in einem kurzen Clip wiederholen – als Einstieg in die Stunde oder als Ergänzung im Materialpool.

Noch ist die Qualität nicht perfekt. Manche Darstellungen wirken holzschnittartig, die Auswahl der Karten oder Bildmaterialien bleibt begrenzt und insgesamt erinnern die Videos etwas an PowerPoint-Präsentationen aus den 2000ern. Die Übergänge sind mechanisch, oft wird einfach nur Text eingeblendet statt wirklich dynamische Visualisierungen zu schaffen. Manchmal sind die Karten zu klein oder Details schlecht erkennbar. Aber schon jetzt zeigt sich: Hier entsteht ein Format, das komplexe historische Zusammenhänge narrativ und visuell aufbereiten kann – etwas, das man sonst mit viel Aufwand selbst in Präsentationen erarbeiten müsste. Das ist gerade für Flipped-Classroom-Szenarien eine hilfreiche neue Möglichkeit.

Nach einem neuerlichen Update kann NotebookLM nun auch Erklärvideos in zahllosen Sprachen erstellen – eine tolle Funktion insbesondere für den Fremdsprachenunterricht, die ich in der nächsten Zeit für personalisierte Erklärvideos testen werde. Hier ein Beispiel aus Geschichtsunterricht:

Und im Fremdsprachenunterricht kann ich nun endlich „meine eigenen“ Erklärvideos erstellen – na ja, zumindest kann ich die Materialbasis auswählen und per Prompt mitsteuern, wie das Video gestaltet sein soll. Das hat in diesem Beispiel mit den folgenden Prompts schon ganz gut geklappt, mit denen ich das Video für meinen Spanischkurs so anpassen wollte, dass es auch gut außerhalb des Unterrichts genutzt werden kann:

Entstanden ist daraus das folgende Video, das bis auf ganz kleine Ungenauigkeiten doch sehr beeindruckend ist:

Mindmaps – Strukturen auf einen Blick

Für mich die wichtigste Neuerung: NotebookLM erstellt automatisch Mindmaps aus den hochgeladenen Quellen.

Wie die Mindmap-Erstellung funktioniert: Nach dem Upload meiner Quellenmaterialien (Geschichtsbuch-Kapitel, BpB-Texte, historische Quellenauszüge, sogar Screenshots von Schaubildern oder Videos) analysiert NotebookLM die Inhalte und erstellt automatisch eine hierarchisch strukturierte Mindmap. Der Prozess dauert etwa 2-3 Minuten, je nach Umfang der Materialien.

• • Im Thema Europa vor 1914 lassen sich so Bündnispartner, Konfliktlinien und Einflusssphären klar abbilden.
  • Alles ist interaktiv anklickbar und referentiell: Wer auf „Dreibund“ klickt, bekommt direkt im Chat präzisierende Erklärungen, mit Bezug zu den verwendeten Dokumenten. Bei jedem Punkt wird angezeigt, aus welchem der hochgeladenen Dokumente die Information stammt. Das ist noch nicht so präzise wie gewünscht („aus Dokument 3“), aber immerhin nachvollziehbar – und eröffnet im Unterricht gute Möglichkeiten, um (generative) KI auch hinsichtlich der Faktentreue kritischen unter die Lupe zu nehmen.

Das spart nicht nur Vorbereitungszeit, sondern öffnet neue Lernwege: Schülerinnen und Schüler können eigenständig mit den Visualisierungen arbeiten, Begriffe nachschlagen, Zusammenhänge erweitern. Die Mindmap wird damit zum dynamischen Lernwerkzeug, das klassische Übersichten nicht ersetzen, aber sinnvoll ergänzen kann.

Verbesserte Audio-Zusammenfassungen – Podcast-Funktion mit neuen Möglichkeiten

Auch die Podcasts selbst. im letzten Jahr trotz größerer Mängel ein echter Social-Media-Hype, sind deutlich besser geworden:

• • Die Sprachqualität ist natürlicher, die deutsche Sprache weniger holprig.
  • Historische Terminologie wird präziser verwendet.
  • Vor allem aber gelingt es NotebookLM inzwischen, verschiedene hochgeladene Quellen gegeneinanderzustellen – also echte Mehrperspektivität herzustellen.

Statt des früheren Geplauders („Oh, das ist ja interessant!“) entstehen jetzt strukturierte Fachgespräche. Die KI arbeitet systematisch verschiedene Aspekte ab:

• • Historischer Kontext und Vorgeschichte
  • Konkrete Bestimmungen und Akteure
  • Kurzfristige und langfristige Folgen
  • Historische Bewertung und Kontroversen

Beispiel zum Geschichtsthema – Vorgeschichte 1914

Hinweis – Anpassung durch Prompts

Die Podcast-Generierung lässt sich durch gezielte Anweisungen steuern – das zeige ich auch im YouTube-Video. Hier einige Beispielprompts für das Unterrichtsbeispiel:

• Für Oberstufen-Niveau:
  „Erstellt einen Podcast für Geschichts-Leistungskurs, 12. Jahrgang. Verwendet Fachbegriffe, thematisiert kontroverse Forschungspositionen, bezieht euch konkret auf die historischen Quellen in den Dokumenten.“
• Für Mittelstufe:
  „Erklärt das Thema für 9. Klasse Gymnasium. Verwendet wenig Fachbegriffe, erklärt diese wenn nötig, konzentriert euch auf die wichtigsten Entwicklungen und Personen.“
• Für spezielle Schwerpunkte:
  „Konzentriert euch besonders auf die Rolle der Balkankrisen und erklärt, wie lokale Konflikte die großen Bündnisse beeinflussten.“

Besonders beeindruckend: NotebookLM kann jetzt explizit zwischen verschiedenen Quellen unterscheiden und deren unterschiedliche Perspektiven thematisieren. Gerade im Geschichtsunterricht ist das entscheidend: Geschichte besteht nicht nur aus „Fakten“, sondern aus Deutungen, Perspektiven und Konflikten. Wenn die KI diese Unterschiede markieren kann, dann wird der Podcast tatsächlich zu einem Werkzeug für historisches Lernen – nicht nur zur Unterhaltung.

Hinweisen möchte ich auch auf die Möglichkeit, die KI-Stimmen nun im Podcast auch unterbrechen zu können und damit interaktiv den Podcast mitzugestalten. Ich sehe es aber so: Eine Podcasterstellung erfordert bereits ein hohes Kompetenzniveau und inhaltliche wie sprachliche Souveränität – daher plädiere ich immer für Eigenleistung, die schon sehr zeitintensiv ist, aber dann entstehen immerhin (mit viel Mühe, Nachdenken, Korrigieren und Überarbeiten) eigene Lernprodukte.
Die KI-Produkte nun (–>skill-skipping) automatisiert zu erstellen, um sie anschließend per Sprach-Interaktion zu „bearbeiten“, erscheint mir aus Lernsicht (im Lernprozess) eher kontraproduktiv, kann aber zur Festigung und Vertiefung eine reizvolle Übungsmöglichkeit sein (z.B. zunächst nur mit Nachfragen unterbrechen, anschließend mit höherem Level auch inhaltlich mitreden).

Youtube-Tutorial: NotebookLM und die neuen Funktionen im Überblick und Praxischeck

Feedback meines Tutoriums Geschichte

In meinem Kurs fällt das Fazit nach dem Blick auf die neuen Funktionen durchaus differenziert aus: Die kontinuierliche Nutzung von KI im Unterricht (und natürlich privat) scheint doch zu einer insgesamt kritischeren Perspektive beizutragen, zumindest aber einen realistischen Blick zu schärfen. Eine gewisse Begeisterung und Überraschung angesichts der Qualität der neuen Funktionen lässt sich aber nicht verbergen. Hier die Ergebnisse einer kurzen Befragung im Unterricht:

Kurzfazit: NotebookLM wird zur zunehmend komplexen Plattform für Wissensstrukturierung

Mein Fazit nach den letzten Wochen und gerade für Lehrkräfte, die sich dem Thema KI im Unterricht nähern möchten: NotebookLM ist ein guter Einstieg – niedrigschwellig, kostenlos und mit sofort sichtbaren Ergebnissen – und lädt zum Erproben genauso wie professionellen Arbeiten ein:

• • NotebookLM ist vom „interessanten Podcast-Experiment“ zu einer multimedialen Plattform für Wissensstrukturierung gereift.
  • Beat D. Honegger hatte im letzten Jahr unter dem schönen und passenden Titel „Boah, aus X lässt sich jetzt Y generieren!“ darauf hingewiesen, dass wir bei immer neuen KI-Entwicklungen einen Schritt zurücktreten und wichtigen grundsätzlichen Überlegungen (Qualität der Inhalte? Rechtfertigt die schnellere Erstellung auch die evtl. schlechtere Qualität? Was bedeutet das für die Allgemeinbildung?) Raum geben sollten. Das unterschreibe ich voll und ganz, weise in Blogbeiträgen zu Lernen und KI immer wieder darauf hin – und finde gerade deshalb die Weiterentwicklung von NotebookLM besonders interessant.
  • Denn gerade bei komplexen (in meinem Fall: historischen) Themen mit vielen Akteuren und Verflechtungen sind die Funktionen ein echter Gewinn – nicht nur für Lernende, sondern auch für Lehrkräfte in der Vorbereitung.
  • Gleichzeitig bleibt die kritische Medienbildung unverzichtbar: Schülerinnen und Schüler sollen lernen, wie (generative) KI Wissen strukturiert, wo sie Schwerpunkte setzt – und wo die Grenzen liegen. Das ist für mich in der Oberstufe auch wissenschaftspropädeutisch ein ganz wichtiger Auftrag, während ich in Kursen der Sekundarstufe I die Funktionen zumindest demonstriere und die KI-generierten Materialien kommentiert einsetze.
  • Björn Nölte schrieb mir dazu auf LinkedIn sehr passend: „Was ich spannend finde: du betonst ja zurecht, dass die KI-Darstellungen immer die kritische Reflexion erfordern, auch wenn sie immer besser werden. Früher, bei analogen Darstellungen, fehlte uns oft dieser kritische Blick, obwohl es gut gewesen wäre, Schulbuchdarstellungen mit Schüler*innen kritisch zu durchleuchten. Wenn das jetzt mit KI zur Selbstverständlichkeit wird, sehe ich darin einen Gewinn für die Entwicklung fachgebundenen kritischen Denkens.“

Ich selbst nutze z.B. die teils gehypten Podcast-Stimmen eher als Bonus oder zeige die Funktion meinen Schülerinnen und Schülern für ihre diversen Schulfächer (toll z.B. für Lektüren im Sprachenunterricht). Gerade die Mindmaps und Videoübersichten sind aber schon jetzt ein fester Bestandteil meiner Unterrichtsplanung und für mich selbst, wenn es darum geht, umfassende Themenkomplexe zu strukturieren und per Chat zu erschließen.

Dabei ersetzt NotebookLM natürlich nicht die fachliche Auseinandersetzung, sondern unterstützt sie. Die kritische Bewertung der generierten Inhalte muss immer Teil des Lernprozesses sein. Dementsprechend bleibt das Urteil meiner Schülerinnen und Schüler – insbesondere in der Oberstufe – auch differenziert. Aber dazu in Kürze mehr…