Worum es geht – und warum jetzt
Schreiben lernen war schon immer mehr als das Beherrschen von Rechtschreibung und Grammatik. Es ist ein komplexer kognitiver und sozialer Prozess: Ideen entwickeln, strukturieren, formulieren, überarbeiten, reflektieren. In diesem Kontext verstehe ich (generative) KI als unglaublich spannenden neuen Einflussfaktor, wenn es darum geht, heutiges Lernen und Lehren zu überprüfen, weiterzuentwickeln und an neue Herausforderungen anzupassen. Für alle Lernprozesse und Lernphasen gilt unter KI-Bedingungen zunehmend – und hier sei das Schreiben als zentraler Lernprozess exemplarisch auf den Prüfstein gestellt: Was bedeutet es eigentlich noch, „eigenständig“ zu schreiben, und warum ist das wichtig?
Diese Frage ist natürlich keine neue. Taschenrechner haben den Mathematikunterricht verändert, Google und Wikipedia das Recherchieren, und die Textverarbeitung hat das Schreiben selbst (nur erstaunlich wenig im schulischen Kontext, man schaue sich die diversen Erlasse zur Prüfungsgestaltung an) verändert. Mit (generativer) KI erreicht diese Entwicklung jedoch eine neue Qualitätsstufe: Generative Sprachmodelle können nicht nur Rechtschreibfehler korrigieren oder Synonyme vorschlagen. Sie können Texte von beachtlicher Qualität auf Knopfdruck produzieren und ~schreiben oder überarbeiten Erörterungen, Zusammenfassungen, Erklärungen genauso wie kreative Texte.
Das stellt viele bisher selbstverständliche Annahmen des Schreibunterrichts in Frage. Und das ist durchaus gut so. Denn es zwingt uns zu klären, was wir eigentlich meinen, wenn wir Schülerinnen und Schüler zum Schreiben auffordern:
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- Geht es um das Produkt, also den fertigen Text?
- Oder geht es um den Prozess, also die kognitiven und sprachlichen Kompetenzen, die beim Schreiben entwickelt werden?
Für mich ist ein Teil der Antwort schon jetzt klar: Es geht um den Prozess, denn Schreiben ist Denken. Darüber hinausgehend wird es mit Blick auf (generative) KI aber spannend – und mit diesem Werkstattbericht versuche ich gewissermaßen auch meine Gedanken schreibend etwas zu systematisieren (übrigens ein Grund für diesen Blog).
Grundlagen – Schreiben als Prozess
Schreiben ist kein linearer Vorgang
Die Schreibforschung zeigt schon länger: Schreiben verläuft nicht linear. Schreibende planen, formulieren, überarbeiten – und springen dabei ständig zwischen diesen Phasen hin und her. Ein Satz führt zu einer neuen Idee, ein Überarbeitungsschritt wirft Fragen auf, die zur Neuplanung zwingen.
Dieses Wissen ist nicht neu, aber es gewinnt unter KI-Bedingungen neue Bedeutung: Wer KI nur als „Textgenerator“ versteht, der gleichermaßen am Anfang und Ende eines Schreibprozesses steht und den fertigen Aufsatz liefert, verkennt sowohl das Potenzial der Technologie als auch die Schwierigkeiten bzw. verlorenen Potenziale, die ein unkritischer Einsatz für Lernprozesse bedeuten kann.
Das 8-Phasen-Modell des Schreibprozesses
Im Beitrag für die PÄDAGOGIK 09/2025 haben Gerold Brägger, Joscha Falck und ich das klassische Dreischritt-Modell (Planen – Formulieren – Überarbeiten) zu einem differenzierteren 8-Phasen-Modell erweitert, das phasenspezifische KI-Einsatzszenarien sichtbar macht. Diese 8 Phasen sind keineswegs im statischen Sinne zu verstehen, sondern sollen vor allem der Sensibilisierung für neue Chancen (wo kann ich wie KI in welchem Umfang besonders sinnvoll nutzen?) wie Gefahren (wo sollte ich insbesondere auf eigenständigen Denk-, Schreib- und damit Lernschritte achten?) dienen. Ein derart fein ausdifferenziertes Modell erscheint zunächst für die Unterrichtspraxis zu detailliert und damit im Alltagsgebrauch unpraktikabel. Genau das erscheint uns aber notwendig, um konkreter als bislang im 3- oder 4-Phasen-Modell des Schreibens die Diskussion über das Lernen mit und ohne bzw. trotz KI zu fördern und zu strukturieren:
| Phase | Kernaktivitäten |
|---|---|
| 1 Orientierung | Aufgabe verstehen, Schreibziel klären, Adressatenkreis bestimmen |
| 2 Recherche | Informationen sammeln, Quellen prüfen, Material strukturieren |
| 3 Planung | Ideen generieren, Schwerpunkte festlegen, Gliederung erstellen |
| 4 Formulierung | Gedanken in Text überführen, Textsorten berücksichtigen, roten Faden formulieren |
| 5 Überarbeitung | Textentwurf kritisch lesen, inhaltlich und sprachlich verbessern, sprachformal korrigieren |
| 6 Feedback | Feedback einholen, Relevanz einschätzen, Rückmeldungen berücksichtigen |
| 7 Endredaktion | Letzte Änderungen, formale Vorgaben beachten, Detailkontrolle |
| 8 Präsentation | Text präsentieren, Prozess/Produkt beurteilen, Schreibstrategien transferieren |
Das Modell macht zweierlei deutlich:
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- Erstens, wie viele unterschiedliche Kompetenzen beim Schreiben gefordert sind.
- Zweitens, dass KI-Unterstützung in allen Phasen sinnvoll sein kann und sicherlich auch zur neuen Selbstverständlichkeit in ko-kreativen Schreibprozessen wird, aber eben subsidiär: zumeist und im besten Fall als Unterstützung bzw. Sparringspartner, nicht als Ersatz / Ghostwriter.
Das im Rahmen des PÄDAGOGIK-Beitrags entstandene Schaubild macht die Herausforderungen wie Potenziale deutlich und kann für die Planung von Schreibprozessen genauso wie die Diskussion darüber genutzt werden. Meinen Schülerinnen und Schülern und mir selbst hat es beispielsweise im Seminarfach bei der Vorbereitung der wissenschaftspropädeutischen Facharbeit im letzten Durchgang sehr geholfen.
Konkret – KI-Einsatzszenarien in den acht Phasen
Im Folgenden versuche ich die einzelnen Phasen anhand eines durchgängigen Unterrichtsbeispiels in den Blick zu nehmen. Dabei gilt: Eigenständiges Arbeiten der Lernenden bleibt der Kern jeder Phase, subsidiäre KI-Unterstützung/-Kollaboration kann (je nach Kompetenzniveau der Lerngruppe) selbstverständlicher und wünschenswerter genauso wie limitierter Bestandteil jeder einzelnen Phase sein.
Phase 1: Orientierung – die Schreibaufgabe verstehen
Was Lernende hier brauchen: Klarheit über das Schreibziel, Adressatenkreis, Textsorte und Rahmenbedingungen. Besonders schwächere Schülerinnen und Schüler scheitern oft nicht am fehlenden Wissen, sondern z.B. an der Aufgabenanalyse.
Praxisbeispiel – so könnte es im Unterricht aussehen: Bleiben wir bei einem klassischen Setting, dann notieren Schülerinnen und Schüler nach dem Arbeitsauftrag zunächst – ganz ohne KI – in Einzelarbeit: Was ist gefordert? Für wen schreibe ich? Was ist ein Kommentar überhaupt? Viele Schülerinnen und Schüler könnten die Textsorte „Kommentar“ mit einer sachlichen Erörterung verwechseln oder die Zielgruppe (Mitschüler und Lehrkräfte der eigenen Schule, nicht ein anonymes Publikum) evtl. nicht genau im Blick haben. Ein kurzer Austausch im Plenum macht diese Unterschiede sichtbar: Ein Kommentar nimmt klar Stellung, hat eine erkennbare Haltung, darf pointiert und rhetorisch sein. Diese Peer-Überprüfung ist wichtig und sollte nicht ersetzt werden – denn hier lassen sich natürlich auch lerngruppeninterne Absprachen und Sonderregelungen treffen.
Erst in einem zweiten Schritt kann KI subsidiär eingesetzt werden – z.B. und hier wirklich rein exemplarisch zu verstehen durch Nutzung einer an der Schule implementierten pädagogischen KI-Plattform wie paddy, schulKI oder die fobizz KI-Klassenräume (alle DSGVO-konform und ohne Schülerregistrierung nutzbar):
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- Lernende lassen die Aufgabenstellung von der KI in einfache Sprache übersetzen und vergleichen: Stimmt das mit meinem Verständnis überein? Was formuliert die KI anders?
- Sie fragen die KI nach einem kurzen Beispielkommentar zu einem anderen Thema, ohne ihn zu kopieren, sondern um die Textsorteneigenschaften zu analysieren: Wie beginnt ein Kommentar? Wie wird Stellung bezogen? Welche sprachlichen Mittel werden eingesetzt?
- DaZ-Lernende oder Schülerinnen und Schüler mit besonderem Förderbedarf können sich Fachbegriffe wie „Adressatenkreis“ oder „These“ erklären lassen.
Die KI liefert hier keine inhaltlichen Antworten, sondern hilft beim Erschließen des Aufgabenrahmens mit z.B. den Fragen „Was hat die KI über die Aufgabe gesagt? Was sehe ich anders? Was hat sie übersehen?“.
Interessant ist hier vielleicht ein Einblick in einen frühen Blogbeitrag (November 2022), in dem ich auch auf das Schreiben mit KI mit einem ähnlichen Ansatz, allerdings deutlich weniger erfahrungsgeleitet, einging: ChatGPT als Lernbegleiter für Schreibprozesse.
Phase 2: Recherche – Material sammeln und bewerten
Was Lernende hier brauchen: Strategien zur Informationsgewinnung, Quellenkritik und die Fähigkeit, Material für die eigene Argumentation auszuwählen und zu gewichten. Das ist eine Schlüsselkompetenz für das Leben in einer Informationsgesellschaft.
Praxisbeispiel – so könnte es im Unterricht aussehen: Zunächst recherchieren Lernende eigenständig, analog oder digital: Welche Argumente gibt es für und gegen ein Handyverbot? Gibt es Studien, Erfahrungsberichte, Meinungen von Fachleuten? Die Lehrkraft gibt z.B. als vorbereitende Hausaufgabe oder Arbeitsphase auf, mindestens 3-5 Quellen zu finden und kurz zu notieren: Woher stammt die Quelle? Wer hat das geschrieben – und warum? Welche Haltung nimmt die Quelle ein?
Die Schülerinnen und Schüler tragen anschließend ihre Ergebnisse zusammen. Dabei zeigt sich erfahrungsgemäß: Viele landen bei denselben zwei oder drei Google-Treffern, viele unterscheiden nicht zwischen Meinungsbeiträgen und Studien, und kaum jemand hat die Urheberschaft oder das Datum einer Quelle geprüft. Das ist immer ein interessanter Ansatzpunkt, um entweder in Gruppen kollaborativ weiterzuarbeiten oder aber KI subsidiär ins Spiel zu bringen:
Lernende geben ihre bislang gesammelten Argumente ein und fragen: „Welche wichtigen Argumente oder Perspektiven fehlen noch in meiner Sammlung?“ Oder: „Ich habe folgende drei Argumente gefunden – gibt es Gegenpositionen, die ich noch nicht bedacht habe?“
Beim anschließenden Vergleich geht es darum zu schauen: Was hat die KI ergänzt, das sinnvoll und überprüfbar ist? Was wirkt erfunden oder vereinfacht? Diese Überprüfungspflicht ist kein Zusatzaufwand, sondern ein elementarer Teil dieser Lernsequenz. (Generative) KI kann zudem helfen, komplexere Texte (z.B. eine kurze Studie zur Auswirkung von Smartphones auf Schulleistungen) sprachlich zu erschließen – aber schon hier sollte sehr darauf geachtet werden, dass KI nicht zu AI Convenience führt und z.B. hilfreiche Studien gar nicht mehr eigenständig nach passenden Ergebnissen durchforstet oder KI-generierte Analysen nicht mehr kritisch überprüft werden.
Interessante und oft hilfreiche Unterrichtsdiskussion: Wessen Perspektive fehlt evtl. in der KI-Antwort? Die Erfahrung zeigt: KI-Antworten zu schulpolitischen Fragen sind oft „ausgewogen“ im Sinne von gleichgewichtig – aber das ist nicht immer die „richtige“ oder passende Haltung für einen Kommentar. Ein Kommentar darf und soll eine Position einnehmen.
Phase 3: Planung – Ideen strukturieren
Was Lernende hier brauchen: Kreativität, Strukturierungsfähigkeit und die Fähigkeit, einen roten Faden zu entwickeln – also eine eigene These zu formulieren und die Argumentation darauf auszurichten. Das ist genuin menschliche kognitive Arbeit.
Praxisbeispiel – so könnte es im Unterricht aussehen: Die Schülerinnen und Schüler erhalten eine bestimmte Zeit, um analog – auf Papier oder Karteikarten – eine Gliederung für ihren Kommentar zu entwickeln. Vorab ist geklärt worden, dass ein Kommentar eine klare Struktur hat: Einstieg mit Aufhänger oder These, Argumentation mit Belegen, Schluss mit pointierter Positionierung. Lernende müssen sich entscheiden: Bin ich für oder gegen das Handyverbot? Oder nehme ich eine differenzierte Position ein? Diese Entscheidung ist inhaltlich schwierig und zwingt zur Auseinandersetzung mit dem eigenen Standpunkt.
Nach dieser Phase können Lernende die eigene Gliederung mit KI-Hilfe abgleichen. Sie geben die Gliederung ein und fragen: „Ich schreibe einen Kommentar. Hier ist meine Gliederung: [Gliederung einfügen]. Was ist noch unklar, was fehlt, was ist logisch nicht schlüssig?“
Die Antwort der KI ist zwar Diskussionsgrundlage, aber nicht die Vorlage. Interessant ist dann oft, was (generative) KI vorschlägt, was Schülerinnen und Schüler bewusst anders wollen: „Die KI sagt, ich soll auch Gegenargumente aufgreifen. Aber ich möchte doch meine Meinung schreiben, keinen ausgewogenen Aufsatz – stimmt das?“ Genau diese Frage ist ein produktiver Unterrichtsmoment, um über das Lernen sowohl mit als auch über KI (und dann natürlich auch ohne KI) zu sprechen, denn vielen Lernenden fällt genau diese „KI-Ausgeglichenheit“ in den Antworten als nivellierendes Element für inhaltliche Vielfalt und Kontroverse durchaus auf…
Didaktischer Mehrwert für die Lehrkraft: Die Planungsphase kann durch die KI-Antworten sichtbar gemacht werden. Lernende drucken oder fotografieren ihre Gliederung vor und nach dem KI-Vergleich. Die Veränderungen (oder bewusste Nicht-Veränderungen) sind Grundlage für ein kurzes Beratungsgespräch oder Klassengespräch (das ist ein Ansatz, den ich persönlich und jenseits der Sekundarstufe I beim Konzipieren der wissenschaftspropädeutischen Facharbeiten oder auch im Geschichtsunterricht immer wieder als sehr hilfreich und spannend erlebe).
Phase 4: Formulierung – den eigenen Text schreiben
Was Lernende hier brauchen: Die Formulierungsphase ist der Kern eigentlicher Schreibkompetenz. Hier entwickeln Lernende ihre eigene Stimme, ihren Stil, ihre Ausdrucksfähigkeit und delegieren möglichst nicht an (generative) KI.
Praxisbeispiel – so könnte es im Unterricht aussehen: Der Erstentwurf wird vollständig eigenständig geschrieben in einer bewusst KI-freien Phase. Je nach Lerngruppe kann das handschriftlich, offline oder in einer Schreibumgebung ohne KI-Zugang geschehen. Offen lässt sich hier die Frage diskutieren: „In dieser Phase geht es darum, dass ihr euer Denken in Sprache überführt. Das könnt nur ihr. Wenn die KI das macht, habt dann nicht weniger ihr, sondern die KI gedacht?“
Anschließend beginnt die Schreibphase, die manche direkt mit dem Einstieg beginnen, andere mit dem Hauptteil, um den Anfang später zu planen. Manche merken, dass ihre Gliederung aus Phase 3 doch nicht funktioniert, und ändern sie beim Schreiben. Am Ende z.B. dieser Sequenz haben die meisten einen Erstentwurf, der vermutlich holprig, teilweise inkonsistent und stilistisch unfertig sein mag. Aber das ist der Ausgangspunkt für die nächsten Phasen.
Was KI hier noch leisten kann – aber wohl eher begrenzt: Für einzelne konkrete Formulierungsprobleme (ein Schüler findet kein deutsches Äquivalent für einen englischen Begriff; eine Schülerin möchte wissen, wie man einen bestimmten Satzbau eleganter formuliert) kann die KI punktuell helfen. Aber die Initiative muss von den Lernenden ausgehen, nicht von der Aufgabenstellung. Die Frage lautet immer „Ich möchte [X] ausdrücken. Wie könnte ich das formulieren?“, um anschließend eigenständig auszuwählen und über den Vorschlag zu entscheiden.
So betonte auch Elke Höfler (Uni Graz, Blog grazdigitalanalog.at) vor einiger Zeit im empfehlenswerten Interview ganz treffend: Schule wird sich künftig weniger darauf konzentrieren, Textprodukte einzufordern – aber genau deshalb muss der Schreibprozess als Lernprozess umso bewusster begleitet werden.
Phase 5: Überarbeitung – kritische Distanz entwickeln
Was Lernende hier brauchen: Kritische Distanz zum eigenen Text, die Fähigkeit, inhaltliche und sprachliche Schwächen zu erkennen, und die Bereitschaft, einen Text grundlegend zu verändern.
Praxisbeispiel – so könnte es im Unterricht aussehen: Zunächst überarbeiten Lernende ihren Entwurf eigenständig anhand eines vorgegebenen Kriterienkatalogs und markieren im eigenen Text, wo sie Stärken und Schwächen sehen. Diese könnten für den Kommentar anhand folgender Aspekte überprüft werden:
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- Ist meine Haltung klar erkennbar?
- Ist mein Einstieg prägnant?
- Sind meine Argumente fundiert und belegt?
- Ist der Schluss pointiert?
Als nächste Stufe könnte eine Peer-Feedback-Phase eingeplant werden, in der die Schülerinnen und Schüler sich gegenseitig Rückmeldung auf Basis der definierten Kriterien geben und damit auch jetzt wieder in Austausch über ihre Sichtweisen, Argumente und Formulierungsansätze treten. Meiner Erfahrung nach ist es allerdings sinnvoller, Peer-Feedback erst in der folgenden Phase und nach dem ersten KI-Feedback einzuplanen.
Denn an diesem Punkt könnte KI-Feedback als Ergänzung besonders hilfreich sein. Denn Plattformen wie FelloFish, PEER AI Tutor oder KorrekturKumpel können als hilfreicher und lernförderlicher Sparringspartner in dieser Phase unterstützen: Schülerinnen und Schüler erhalten innerhalb von Sekunden differenziertes Feedback zu Inhalt, Argumentation, Sprache und Aufbau – bei FelloFish und KorrekturKumpel erstelle ich als Lehrperson den Kriterienkatalog für das Feedback und kann damit auch den Fokus der Rückmeldung mitsteuern. Das Feedback gliedert sich dann bei allen Plattformen in Stärken, Verbesserungsvorschläge und konkrete Überarbeitungshinweise.
Was passiert dann? Schülerinnen und Schüler erhalten nicht einfach eine Liste von Korrekturen, sondern Impulse, über die sie entscheiden müssen. Hat die KI Recht, dass mein Einstieg zu allgemein ist? Stimmt es, dass ich im dritten Absatz meine These aus den Augen verliere? Diese Entscheidung liegt bei den Lernenden. Sie überarbeiten ihren Text – und notieren dabei kurz, was sie auf Basis von KI-Feedback geändert haben und warum (bei FelloFish z.B. kann ich die Änderungen / Überarbeitungen im Endprodukt auch direkt sehen).
Dieser Prozess kann in weiteren Schleifen wiederholt werden: verbesserte Version erneut hochladen, neues Feedback einholen, erneut überarbeiten. Das macht Überarbeitung zu einem iterativen Lernprozess, der im normalen Unterricht schlicht und ergreifend an meiner Kapazität als Lehrperson scheitern würde.
Wichtiger Reflexionsschritt: Nach der Überarbeitung lohnt ein kurzes Unterrichtsgespräch: Welches KI-Feedback war hilfreich? Welches war unpassend oder falsch? Hat die KI etwas kritisiert, das ihr bewusst so gestaltet habt – und warum? Dieses Lernen über KI versuche ich eigentlich immer anzubahnen, wenn wir mit KI-Feedback arbeiten.
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- Ein Blogbeitrag zur Frage „Feedback – Mensch vs. KI“ auf Grundlage einer Meta-Studie (2025).
- Wer genauer in PEER AI Tutor reinschauen möchte: PEER – KI-Feedback-Tool für Schüleraufsätze mit YouTube-Tutorial und Elternbrief-Vorlage.
- Erfahrungsbericht zu FelloFish (früher Zeitraum: Sommer 2023 bis 2024)
Phase 6: Feedback – Rückmeldungen einordnen und nutzen
Was Lernende hier brauchen: Kommunikative und kooperative Fähigkeiten – Feedback geben, empfangen, in den eigenen Überarbeitungsprozess integrieren. Das ist eine soziale Kompetenz, die KI grundsätzlich nicht ersetzen kann: Denn wer mir und meinem Text gegenübersitzt, kennt mich und den Entstehungskontext und kann ggf. nachfragen.
Praxisbeispiel – so könnte es im Unterricht aussehen: Peer-Feedback-Runden bleiben das Herzstück dieser Phase. In Zweier- oder Dreiergruppen tauschen Schülerinnen und Schüler ihre überarbeiteten Kommentare aus. Die Aufgabe ist so klar wie einfach und sollte nicht überfrachtet werden: Lest den Text eurer Mitschüler und gebt kriteriengeleitetes Feedback zu genau zwei Punkten: Was ist die zentrale Stärke dieses Kommentars? und Wo ist die Haltung noch nicht klar genug? Die begrenzte Perspektive (zwei Punkte, keine allgemeine Meinung) verhindert, dass Feedback zu vage oder zu allgemein wird oder mit dem gerade bei Peer-Feedback so beliebten wie beliebigen „Du hast das richtig gut gemacht!“ ins Leere läuft.
Je nach Lerngruppe kann der folgende Vergleich interessant sein: Die Lernenden haben in Phase 5 bereits KI-Feedback erhalten. In der Feedbackrunde könnten sie jetzt gezielter nachfragen: „Die KI hat gesagt, mein Einstieg ist zu allgemein. Siehst du das auch so?“ Der Vergleich zwischen KI-Feedback und menschlichem Peer-Feedback ist ein produktiver Unterrichtsmoment – und keineswegs immer eindeutig.
Kurzer Exkurs in die Forschung: Eine 2025 erschienene Meta-Analyse (41 Studien, ca. 4.800 Lernende), die ich oben verlinkt habe, zeigt, dass KI-Feedback ist in vielen sprachbezogenen Bereichen dem menschlichen Feedback vergleichbar sein kann – insbesondere bei formalen und strukturellen Aspekten. Aber menschliches Feedback hat Qualitäten, die KI nicht abbildet: Kontextsensitivität, emotionale Resonanz, die Fähigkeit, die Absicht hinter einem Satz zu verstehen. Eine Mitschülerin weiß vielleicht, dass ein bestimmter Formulierungsversuch (gerade im Spanischunterricht erlebe ich das sehr stark) mutig war, und gibt das als Stärke zurück. KI (gerade im Fremdsprachenunterricht frustrierend für Lernende) kann genau das häufiger nicht.
Lernchance: Die Frage, was KI-Feedback kann und was nicht, ist selbst ein produktiver Unterrichtsgegenstand. Es reicht dann in meinen Augen oft aus, wenn die Schülerinnen und Schüler dazu abschließend drei Sätze in ihr Schreibportfolio notieren: Inwiefern hat mir das KI-Feedback geholfen? Was konnte nur meine Mitschülerin mir sagen? Was nehme ich mir für das nächste Schreiben vor?
Phase 7: Endredaktion – formale Qualitätskontrolle
Was Lernende hier brauchen: Detailgenauigkeit, Bewusstsein für formale Vorgaben und sprachliche Korrektheit.
Subsidiäre KI-Unterstützung: Hier ist KI-Unterstützung am wenigsten problematisch – Rechtschreib- und Grammatikcheck, Formatkontrolle. Aber: Auch hier gilt, dass das kritische Überprüfen der KI-Vorschläge eine Lernleistung ist. Und was ich im Unterricht häufiger erlebe sind Berichte von Schülerinnen und Schülern, die eigentlich nur Fehler korrigieren wollten, denen aber ChatGPT dann den Text stärker als geplant auch umgeschrieben hat. Hier ist also besondere Vorsicht geboten, auch wenn diese Phase zunächst völlig unproblematisch erscheint und inzwischen (zumindest in höheren Jahrgängen) schon fast selbstverständlich ist.
Phase 8: Präsentation und Reflexion – der Blick zurück
Was Lernende hier brauchen: Metakognition – die Fähigkeit, den eigenen Lernprozess zu reflektieren und Kompetenzen zu transferieren.
Subsidiäre KI-Unterstützung: Auch in der Abschlussphase kann (generative) KI eine besonders wertvolle Rolle spielen – nicht als Schreibhilfe, sondern als strukturierter Reflexionspartner. Konkret: Lernende legen ihren finalen Kommentar und ihre Notizen aus dem Schreibprozess vor und fordern den Chatbot dazu auf, gezielte Reflexionsfragen zu stellen: „Was war die schwierigste Entscheidung beim Schreiben dieses Textes?“, „Welche Phase fiel dir leichter mit KI-Unterstützung, welche ohne – und warum?“ Außerdem lässt sich der Vergleich produktiv nutzen: Lernende lassen die KI eine kurze Rückmeldung auf ihren fertigen Text geben und reflektieren dann, was sich gegenüber der Rohfassung verändert hat und was davon auf ihre eigene Überarbeitungsarbeit zurückgeht. Dieser Reflexionsschritt erscheint mir (gerade bei längeren Schreibprozessen unverzichtbar – er macht den Unterschied zwischen konsumierendem und kompetentem KI-Einsatz und schließt den Lernkreis des gesamten Schreibprozesses. Hier zu haben zahlreiche Kolleginnen und Kollegen praxistaugliche Reflexionsbögen entwickelt, die sich sofort im Unterricht nutzen lassen.
Transfer: Ein einfaches Modell für das Schreiben unter KI-Bedingungen
Lernen ist aktiver Konstruktionsprozess, innerhalb dessen Wissen nicht übertragen, sondern aufgebaut wird – durch eigene Erfahrungen, durch den Umgang mit Widerstand und Irritation, durch soziale Interaktion. Das Schreiben ist in diesem Sinne ein ideales Lernwerkzeug: Es macht Denken sichtbar, zwingt zur Präzision, erfordert Auseinandersetzung mit dem eigenen Wissen und die Bereitschaft und Fähigkeit, einmal geschriebene Formulierungen zu überarbeiten, anzupassen und ggf. auch zu revidieren.
Generative KI stellt diese Annahmen nicht in Frage, sondern verschärft sie in meinen Augen eher. Wenn KI jederzeit Text produzieren kann (und das im Zweifel besser, als man es selbst zu leisten im Stande ist), werden die Fragen umso dringender und meiner Meinung nach aus Sicht von Lernenden auch durchaus relevant und berechtigt: Was passiert kognitiv beim eigenständigen Schreiben, das beim KI-automatisierten Schreiben nicht passiert? Und lohnt sich dann die Anstrengung eigenständigen Schreibens überhaupt noch?
Mit Blick auf die zurückliegenden Überlegungen bleibe ich dabei: Eigenständiges Schreiben erzwingt echte Auseinandersetzung, macht Lücken im Wissen und zugleich bereits vorhandene oder neue eigene Denkfiguren sichtbar, trainiert Denkflexibilität und hilft dabei, eine eigene Stimme zu entwickeln. Was Schülerinnen und Schüler hier im Kleinen erleben, setzt sich später weiter fort, so wie auch ich diesen Blogbeitrag nutze, um meine eigenen Gedanken zum Schreiben, zum 8-Phasen-Modell und subsidiärer KI-Unterstützung zu strukturieren.
Das SKEI-Modell: Schreiben im KI-Zeitalter
Auf Basis des 8-Phasen-Modells und mit Blick auf die den Überlegungen zugrundeliegenden „5 Dimensionen Lernen und KI“ (Joscha Falk) erscheinen mir die folgenden vier Aspekte zentral. Wer möchte, kann daraus das „SKEI-Modell“ ablesen (Modelle sind ja mit Blick auf KI besonders beliebt, also nennen wir es mal „SKEI-Modell“ ;-)), wer das nicht möchte, kann daraus einfach nur wichtige Aspekte für das Schreiben unter KI-Bedingungen ableiten:
Subsidiarität – KI unterstützt, ersetzt nicht. Jede Phase beginnt mit eigenständiger Arbeit.
Kompetenzorientierung – Das Ziel ist immer der Aufbau von Schreibkompetenz, nicht die Produktion eines Textes. KI-Nutzung wird daran gemessen, ob sie diesem Ziel dient.
Einbettung – KI-Einsatz ist didaktisch eingebettet: mit klaren Auftrag, Reflexionsphase und Dokumentation der Nutzung.
Iteration – Schreiben ist ein iterativer Prozess. KI-Feedback ermöglicht mehrere Überarbeitungsschleifen, die sonst im Unterricht kaum möglich wären.
Erstes Plädoyer für eine integrierte Sichtweise: Die 5 Dimensionen – ein Rahmen (auch) für den Schreibunterricht
Joscha Falck hat 2023 verschiedene vorher bereits definierte Ansätze in den 5 Dimensionen für den Unterricht zusammengeführt. Hier im Blog habe ich die Joschas Modell aufgegriffen und zu einer Postervorlage für Fortbildungen weiterentwickelt, da die Dimensionen immer wieder zur Reflexion anregen und sich auf ganz unterschiedliche Aspekte schulischen Lehrens und Lernens beziehen lassen. Das Modell unterscheidet fünf Dimensionen: Lernen über, mit, durch, trotz und ohne KI und kann auch mit Blick auf den Schreibprozess hilfreich für Planung, Reflexion und Diskussion und damit die Frage „Wo wollen wir mit KI hin?“ sein:
Lernen trotz KI – KI als Reflexionsanlass
Die Nutzung von KI wird selbst zum Gegenstand kritischer Reflexion: Was verändert sich, wenn ich mit KI schreibe? Was verliere ich? Was gewinne ich? Ein Ansatz könnten KI-reflektierende Aufgaben sein, bei denen Lernende KI-Ergebnisse auf Qualität, Fehler und Verzerrungen prüfen und ihre eigene KI-Nutzung reflektieren. Joscha Falck und Manuel Flick haben dazu eine hilfreiche Planungs- und Reflexionsvorlage erstellt, um Aufgaben hinsichtlich ihrer Zielsetzung und KI-Integration genauer differenzieren zu können.
Lernen ohne KI – Eigenständigkeit als Bildungsziel
Bestimmte Schreibphasen und -situationen bleiben bewusst KI-frei: nicht aus Dogmatismus oder Kontrollwahn, sondern weil eigenständige kognitive Leistung bildungsrelevant ist und nicht ersetzt werden darf. Das ist auch die (ich sage in Fortbildungen gerne „unsexy“) Aufgabe von Schule – das ist aber genauso Entwicklungsauftrag für Schule, berührt diese Dimension doch auch Grundpfeiler schulischen Lehrens und Lernens und stellt die Sinnhaftigkeit von Lern- und Arbeitsaufträgen zunehmend in Frage. Lernen ohne KI darf daher nicht zum Blockade-Mantra einer nicht entwicklungsfähigen schulischen Aufgabenkultur werden, sondern sollte als Triebfeder für motivierendere Lernumgebungen gesehen werden.
Zweites Plädoyer für eine integrierte Sichtweise: Schreiben und KI als Schulentwicklungsaufgabe
Das hier Skizzierte geht über den einzelnen Unterricht hinaus, wie man mit Blick auf die 5 Dimensionen sicherlich gemerkt hat, und berührt eine tiefgreifendere Frage: Wie verändert sich schulisches Lernen unter KI-Bedingungen grundsätzlich?
Diese Frage beschäftigt uns seit Jahren. Digitalisierung, Corona, jetzt (generative) KI – jede dieser Entwicklungen hat die Diskussion beschleunigt und zugespitzt und läuft immer wieder darauf hinaus: Was ist der Kern schulischer Bildung, der nicht delegiert werden kann?
Schreiben ist ein zentraler Bestandteil dieses Kerns. Schreiben ist Denkwerkzeug, Kommunikationsmittel und Identitätskonstruktion zugleich. Das rechtfertigt besonderen Schutz, daraus lassen sich aber keine „Sonderrechte“ unter KI-Bedingungen ableiten. Gerade mit Blick auf (generative) KI rechtfertigt die besondere Bedeutung des Schreibens eine besondere didaktische Sorgfalt, eine gut geplante Rahmensetzung und vor allem, und vielleicht am wichtigsten, eine transparente Aushandlung mit Lernenden.
Hier im Blog habe ich gerade kürzlich das Angebots-Nutzungs-Modell von Unterricht als möglichen Orientierungsrahmen beschrieben: KI verändert sowohl die Angebotsseite (was Lehrkräfte bereitstellen können) als auch die Nutzungsseite (wie Lernende KI in ihre Lernprozesse integrieren). Beide Seiten bedürfen der didaktischen Reflexion und darüber hinausgehend bedarf es hier auch etwas, das vielen Lehrpersonen noch nicht selbstverständlich erscheinen mag: „Transparente Aushandlung“ im letzten Absatz meint, dass das Schreiben als Selbstzweck zunehmend hinter die Frage „Wie kann Schreiben mir dabei helfen, eigenständig zu denken und mein eigenständiges Denken in eigene Formen zu gießen?“ tritt – ein klarer Entwicklungsauftrag mit Blick auf Haltung und Aufgaben- genauso wie Prüfungskultur.
Drittes Plädoyer für eine integrierte Sichtweise: Zur Bedeutung für die Schreibdidaktik
Der Schreibdidaktiker Torsten Steinhoff (Universität Siegen) hat in einer spannenden Analyse drei idealtypische Zukunftsszenarien des schulischen und universitären Schreibens unter KI-Bedingungen beschrieben, die die Lage in meinen Augen gut (und deutlich systematischer, als ich es hätte präzisieren können) auf den Punkt bringen:
Drei Zukunftsszenarien des Schreibens unter KI-Bedingungen (nach Steinhoff)
Das erste Szenario ist Delegation, in dem menschliches Schreiben an die KI abgegeben wird. Lernende formulieren einen Prompt, ChatGPT schreibt den Kommentar, der Text wird abgegeben. Steinhoff beschreibt die Delegation nicht als futuristische Möglichkeit, sondern als beschreibbare Gegenwart: Studien (u.a. Bitkom 2025) zeigen, dass ein erheblicher Anteil von Schülerinnen und Schülern genauso wie Studierenden KI-generierte Texte bereits heute in schulischen und akademischen Kontexten einreicht, dabei aber oft ohne Bewusstsein für die Konsequenzen für die eigene Kompetenzentwicklung agiert.
Das zweite Szenario ist Konservation, in dem menschliches Schreiben durch institutionelle Kontrolle vor KI abgeschirmt wird. Handschriftliche Klausuren, strenge Verbote, Totalabschottung. Steinhoff sieht das als die Antwort, die Schulen und Hochschulen am ehesten ergreifen, und zugleich als die bildungstheoretisch fragwürdigste: Konservation kann allenfalls kurzfristig für bestimmte Prüfungsformate gelten. Als pädagogisches Prinzip versagt sie, weil sie die Technologie ignoriert, die Lernende außerhalb der Schulräume längst nutzen. Eine Schule, die Schreiben konserviert, ohne es zu transformieren, bereitet Lernende demnach für eine Welt vor, die es so nicht mehr gibt.
Das dritte Szenario – und das einzige, das Steinhoff als dauerhaft tragfähig bewertet – ist Transformation: Menschliches Schreiben wird aufgrund von KI neu gestaltet und die Schreibdidaktik muss klären, was am Schreiben bildungsrelevant und schützenswert ist, was verhandelbar wird und welche neuen Kompetenzen entstehen müssen. Steinhoff formuliert das unmissverständlich: Keines der drei Szenarien wird sich in nächster Zeit in Reinform realisieren – aber die Analyse zeigt, dass Transformation die einzige nachhaltige Option ist.
Ghostwriter, Partner, Tutor – welche Rolle spielt KI beim Schreiben?
Steinhoff und seine Kollegin Katrin Lehnen (Universität Gießen) haben diesen Gedanken in einem weiteren Modell konkretisiert, das direkt für die Unterrichtspraxis anschlussfähig ist: das GPT-Modell. Hier dient GPT nicht als Abkürzung für Sprachmodelle, sondern als Kürzel für die drei Rollen, die KI im Schreibprozess spielen kann: Ghost, Partner, Tutor.
Als Ghostwriter übernimmt die KI das Schreiben nahezu vollständig – sie koagiert im Auftrag einer Person, die sich nicht für kompetent genug hält, zu wenig Zeit hat oder nicht die nötige Motivation aufbringt, den Text selbst zu verfassen. Das Ergebnis: Schreibkompetenz reduziert sich im Extremfall auf Prompting-Kompetenz. Der Mensch in dieser Konstellation ist „Client“ – Auftraggeber, kein Schreibender.
Als Writing Partner schreibt die KI mit – bewusst einbezogen, zielgerichtet genutzt. Der Mensch bleibt Autor, aber die KI ist Ko-Autorin: beim Überarbeiten, beim Strukturieren, beim Finden von Formulierungen für schwierige Passagen. Das ist die am häufigsten beschriebene, produktivste – und didaktisch anspruchsvollste Nutzungsform.
Als Writing Tutor schreibt die KI nicht, sondern begleitet: durch Fragen, Feedback, Impulse. Der Mensch ist „Learner“ – wer lernt, nicht wer produziert. Das Schreiben selbst bleibt vollständig in menschlicher Hand. Diese Rolle ist für den Lernkontext Schule die pädagogisch wünschenswerteste – und genau das, was Tools wie PEER, FelloFish, KorrekturKumpel oder Brian in der Überarbeitungsphase leisten können.
Das GPT-Modell macht eine wichtige Unterscheidung sichtbar, die im Unterrichtsalltag oft untergeht: KI im Schreibprozess einzusetzen ist nicht per se gut oder schlecht. Entscheidend ist die Rolle, die KI dabei spielt – und ob diese Rolle didaktisch gesteuert oder dem Zufall überlassen wird. Das hier nochmal genauer beschriebene 8-Phasen-Modell ist ein Versuch unsererseits, genau diese Steuerung phasenspezifisch zu operationalisieren.
Was die Forschung weiß und was sie nicht weiß…
Kirsten Schindler (Bergische Universität Wuppertal) hat früh und präzise auf das Spannungsfeld hingewiesen, in dem sich schulisches Schreiben unter KI-Bedingungen bewegt. In ihrem Beitrag „Schreiben mit, durch und über KI“ (2024) stellt sie fest: Mit ChatGPT stehe Lernenden eine Anwendung zur Verfügung, die nicht nur sehr einfach zu bedienen ist, sondern die in kürzester Zeit sprachlich beeindruckende, wenn auch inhaltlich nicht immer zuverlässige Texte generiere. Die Schule geriete dadurch „merklich unter Druck“ – als Institution, die Schreibkompetenz vermittelt und gleichzeitig prüft.
Das Hochschulforum Digitalisierung hat bereits 2023 in einem Positionspapier „Zehn Thesen zur Zukunft des Schreibens in der Wissenschaft“ formuliert. Die erste These lautet schlicht: „Schreibprozesse sind KI-basiert.“ Was als Prognose gedacht war, das ist (wenn wir zumindest in höheren Jahrgängen mal ehrlich sind) zur Beschreibung der Gegenwart geworden – auch wenn interessante Ausnahmen die Regel bestätigen (z.B. die in meinen Oberstufenkursen feststellbare zunehmende KI-Skepsis nach hoher schulischer Nutzungsintensität).
Für mich als Lehrer und Fortbildner ist dabei ein Punkt sehr wichtig: Der Einsatz von Hilfsmitteln beim Schreiben ist keine neue Erfindung der KI-Ära (man denke nur an Internet oder „ElternGPT“). Was sich verändert hat, sind das Ausmaß der Automatisierung, die Unsichtbarkeit des Hilfsmittels (falls „kompetent“ genutzt) und das im Vergleich zum Taschenrechner alle Wissensbereiche umfassende Versprechen „Ich kann zu jedem Thema und jeder Frage besser Antwort geben, als Du es kannst!“. Ebenso wichtig ist für mich das im jetzigen Schulsystem zentrale didaktische Risiko in Form von Skill-Skipping (Florian Nuxoll) bzw. Deskilling (s. Deutscher Ethikrat 2023), nämlich das Überspringen ganzer Kompetenzerwerbsstufen durch Delegieren an die KI.
Sinnvolle Schreibdidaktik zielt im Sinne des 8-Phasen-Modells also auf Arrangements, die KI nutzen, ohne Kompetenzerwerb zu umgehen.
Das deckt sich mit einer in meinen Augen denkwürdigen Aussage aus der britischen Studie „Teaching the AI-native generation“ (Oxford University Press 2025), an deren Ende Erika Galea, Direktorin des Educational Neuroscience Hub Europe und Mitautorin der Studie konstatiert:
„Die Schüler:innen von heute beginnen, mit Maschinen zu denken – sie gewinnen an Schnelligkeit und Geschicklichkeit bei der Verarbeitung von Ideen, verlieren aber manchmal die Tiefe, die durch Pausen, Hinterfragen und unabhängiges Denken entsteht. Die eigentliche Herausforderung besteht nicht darin, die Technologie zu beherrschen, sondern die Tiefe des menschlichen Denkens in einem Zeitalter der synthetischen Kognition und künstlichen Intelligenz zu bewahren.”
Diese Empfehlung an Schulen und für die Unterrichtspraxis hat es in sich, wie mir scheint: Neue Wege finden, um mit KI zu unterrichten, ohne die Art und Weise, wie Jugendliche denken, zu verändern.
Zugleich sollten wir aber auch mit Blick auf die Forschungslage ehrlich sein: Wir haben – Stand Frühjahr 2026 – kaum belastbare Längsschnittstudien zur Frage, wie sich regelmäßige KI-Nutzung beim Schreiben langfristig auf Schreibkompetenz auswirkt. Das Forschungsprojekt KI-Schreibarrangements (KIS) von Steinhoff und Team (Uni Siegen) liefert erste empirische Einblicke in das Schreibverhalten von Achtklässler:innen mit ChatGPT – und zeigt: Lernende tendieren (ohne didaktische Einbettung) spontan zur Ghostwriter-Nutzung – die Begleitung durch Lehrkräfte scheint also den entscheidenden Unterschied zu machen. Das ist eine Überschneidung, die sich in zahlreichen Studien zu KI und hybriden Szenarien zeigt (s. Blogbeitrag zu KI-Studien), die allerdings bislang auch nur als Annäherung verstanden werden sollte.
…und was das für meine Unterrichtspraxis bedeutet
Ich schreibe diesen Blogbeitrag nicht als jemand, der meint die Antworten auf unsere Fragen gefunden zu haben. Auch in Fortbildungen merke ich immer wieder: „Steter Tropfen höhlt den Stein“ ist genau die Herangehensweise, die momentan wirkt – also das ständig wiederkehrende Gespräch über unser Lernen im KI-Zeitalter. Und ich bin ehrlich gesagt froh darüber, dass ich durch (generative) KI gezwungen wurde, grundsätzlicher über Lernen und Unterricht und damit auch das Schreiben nachzudenken als je zuvor.
Was ich glaube zu wissen: Schreiben bleibt bildungsrelevant – gerade weil KI es in bestimmten Dimensionen übernehmen kann. Es bleibt relevant als
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- epistemisches Werkzeug (Denken durch Schreiben),
- als soziale Praxis (Texte für andere verfassen, Feedback geben und empfangen) und
- als Identitätsarbeit (die eigene Stimme entwickeln, eine eigene Haltung formulieren).
Das sind keine Bildungsziele aus dem letzten Jahrhundert, sondern Kompetenzanforderungen für eine Welt, in der KI-generierte Texte allgegenwärtig sind. Eben deshalb scheint mir die Fähigkeit, zwischen menschlicher und maschineller Sprache zu unterscheiden, zu urteilen, eine eigene Position zu entwickeln, noch wichtiger als je zuvor.
Transformation bedeutet in diesem Verständnis nicht, dass Schreiben einfacher würde. Es bedeutet, dass Schreiben ebenso wie viele weitere schulische Lernprozesse neu begründet werden muss – gegenüber Lernenden, gegenüber Eltern, gegenüber Schulleitungen, und auch gegenüber sich selbst. Das 8-Phasen-Modell ist ein Schritt in diese Richtung und ich bin sehr gespannt, was ich in 2-3 Jahren darüber denke – und schreibe. 😉
