Für Schulleiterinnen und Schulleiter
KI-Kompetenzen
Kompetenzmodelle geben Orientierung, welche Fähigkeiten im Zentrum stehen sollten, wenn Künstliche Intelligenz das Lernen verändert. Diese Seite stellt drei zentrale Frameworks vor – und zeigt, wie Sie daraus ein schlüssiges KI-Curriculum für Ihre Schule ableiten.
Drei Modelle, ein gemeinsames Ziel
Die drei Modelle konkurrieren nicht miteinander, sondern decken jeweils eine andere Flughöhe ab – vom didaktischen Gesamtrahmen bis zur einzelnen Mensch-KI-Interaktion. Zusammen beschreiben sie denselben Wandel: weg von der bloßen Bedienung einzelner Werkzeuge, hin zu einem kritischen, gestaltenden und steuernden Umgang mit KI.
Dagstuhl-Erklärung 2016 · Frankfurter Dreieck 2020
Dagstuhl-Dreieck & Frankfurter Dreieck
Das Dagstuhl-Dreieck geht auf die „Dagstuhl-Erklärung“ von 2016 zurück, in der Fachleute aus Informatikdidaktik und Medienpädagogik einen gemeinsamen Bildungsrahmen für die digitale Welt formulierten.1 Das Frankfurter Dreieck entwickelte dieses Modell 2020 wissenschaftlich weiter.2 Beide bewahren den Unterricht davor, KI allein technisch oder als reines Anwendungsthema zu behandeln, und betrachten sie stattdessen aus drei gleichwertigen Blickwinkeln.
Technologisch
„Wie funktioniert das?“
Verstehen, wie KI im Kern arbeitet – vom Training mit Daten über den Aufbau großer Sprachmodelle bis zu den Grundideen des maschinellen Lernens und den Grenzen der Technik.
Gesellschaftlich-kulturell
„Wie wirkt das?“
Einordnen, was KI mit Mensch, Gesellschaft und Kultur macht: Fragen von Verzerrung, Fairness, Transparenz, Datenschutz und Urheberrecht – als Grundlage, um sich ein eigenes Urteil zu bilden und mitzureden.
Anwendungsbezogen
„Wie nutze ich das?“
KI bewusst und überlegt für konkrete Aufgaben einsetzen – etwa zum Recherchieren, zum Veranschaulichen von Zusammenhängen oder als Unterstützung beim Schreiben und beim Erstellen von Lernmaterial.
Für die Schulleitung: Bietet allen Fachschaften eine einfache gemeinsame Sprache, um KI in jedem Fach ausgewogen aufzugreifen.
OECD / Europäische Kommission
AI Literacy Framework
Mit dem AI Literacy Framework („Empowering Learners for the Age of AI“) legen OECD und Europäische Kommission den bislang breitesten Entwurf für einen weltweit gültigen Maßstab der KI-Kompetenz in Primar- und Sekundarstufe vor.3 Es soll Lehrpläne und Materialien fundieren und bildet die Grundlage für die PISA-Erhebung 2029, die erstmals „Media and AI Literacy“ misst.4 KI-Kompetenz versteht das Modell als Zusammenspiel von Wissen, langfristig tragfähigen Fähigkeiten und Haltungen – aufgeteilt auf vier Domänen.
Umgang mit KI
KI als Werkzeug einsetzen und ihre Ausgaben auf Relevanz, Richtigkeit und mögliche Verzerrungen hin hinterfragen – getragen von einem Grundverständnis ihrer Funktionsweise.
Gestalten mit KI
Beim kreativen Arbeiten und Problemlösen aktiv mit KI zusammenarbeiten, die Ergebnisse Schritt für Schritt nachsteuern und dabei Urheberschaft und Echtheit im Blick behalten.
Verwalten von KI
Aufgaben gezielt an KI abgeben, damit menschliche Stärken wie Kreativität, Urteilsvermögen und Empathie im Vordergrund bleiben – am Menschen orientiert und ethisch verantwortet.
Entwerfen von KI
KI so weit durchdringen, dass sich ihre gesellschaftlichen und ethischen Folgen durch eigene Designentscheidungen mitprägen lassen – gestalten statt nur anwenden.
Umgang
Engaging
Gestalten
Creating
Verwalten
Managing
Entwerfen
Designing
Querschnitt: Ethik · Werte · Kontext · Verantwortung
Für die Schulleitung: Steckt das international anschlussfähige Zielbild für ein schuleigenes KI-Curriculum ab – und bereitet es auf PISA 2029 vor.
Anthropic
AI Fluency Framework
Anthropics AI Fluency Framework beschreibt „AI Fluency“ als die Kompetenz, wirksam, effizient, sicher und ethisch mit KI-Systemen zusammenzuarbeiten.5 Im Vordergrund stehen übertragbare Fähigkeiten, die auch dann tragen, wenn einzelne „Tipps und Tricks“ längst veraltet sind. Das Modell ordnet die Zusammenarbeit entlang vier praktischer Kernkompetenzen – den „4 D“ – und ein frei verfügbarer Online-Kurs bereitet sie für den Bildungsbereich auf.6
Delegieren
Abwägen, welche Aufgaben oder Teilschritte sich sinnvoll an die KI übergeben lassen – zwischen reiner Automation, partnerschaftlicher Augmentation und teilautonom handelnden Agenten.
Beschreiben
Der KI klare, genaue und kontextreiche Vorgaben machen – zum Ergebnis (Was?), zum Vorgehen (Wie?) und zum Verhalten im Dialog. Das bloße Prompten ist dabei nur ein Baustein.
Beurteilen
Ergebnisse prüfend einordnen und Fehler, Ungenauigkeiten, Verzerrungen oder frei erfundene „Halluzinationen“ aufspüren – und das Gelernte zurück in die nächste Anweisung geben.
Sorgfalt
Sicher und verantwortungsbewusst arbeiten: Datenschutz beachten, den Einsatz von KI offenlegen und für das Ergebnis geradestehen.
Delegieren
Delegation
Was übernimmt die KI?
Beschreiben
Description
Klar & präzise anweisen
Beurteilen
Discernment
Ergebnisse kritisch prüfen
Sorgfalt
Diligence
Verantwortung & Ethik
Die 4 D der Zusammenarbeit
Für die Schulleitung: Macht aus dem bloßen „Prompten“ eine vollständige Kompetenz und liefert greifbare, bewertbare Kriterien für KI-gestützte Aufgaben.
Synthese
Wie die Modelle zusammenspielen
Ihr volles Potenzial entfalten die Modelle erst gemeinsam: Das Dagstuhl-Dreieck steckt den didaktischen Gesamtrahmen ab, das OECD-Framework setzt den international anschlussfähigen Maßstab und Anthropics AI Fluency beschreibt die einzelne Mensch-KI-Interaktion im Detail.
Dagstuhl-/Frankfurter Dreieck
Klärt das „Warum“ und „Was“: sichert eine ganzheitliche, ausgewogene Behandlung von KI im Unterricht.
OECD AI Literacy
Legt das „Was am Ende“ fest: das international anschlussfähige Zielbild der angestrebten Kompetenzen.
Anthropic AI Fluency
Übersetzt das „Wie“ in die Praxis: den konkreten Ablauf der Zusammenarbeit von Mensch und KI in der einzelnen Aufgabe.
Ein integriertes Praxismodell für Lerneinheiten
Aus diesem Zusammenspiel ergibt sich ein gestufter Ablauf, der Lehrkräften bei der Planung KI-gestützter Unterrichtseinheiten als Leitfaden dienen kann.
Makro-Strukturierung
Dagstuhl-/Frankfurter Dreieck
Die Einheit so anlegen, dass alle drei Perspektiven vorkommen – die technische, die anwendungsbezogene und die kritisch-gesellschaftliche.
Mikro-Gestaltung
AI Fluency – die 4 D
Die einzelnen Arbeitsaufträge entlang der 4 D ausarbeiten: delegieren, beschreiben, beurteilen und sorgfältig verantworten.
Kompetenzentwicklung
OECD AI Literacy
Die übergeordneten Lernziele an den OECD-Domänen ausrichten und den Kompetenzzuwachs bewusst reflektieren und bewerten.
Was bedeutet das für Ihre Schule?
Gute Modelle sind notwendig, reichen aber nicht aus. Den Ausschlag geben die Rahmenbedingungen, die Sie als Schulleitung schaffen – fünf Ansatzpunkte, um KI-Kompetenzen dauerhaft zu verankern.7
Schulinternes KI-Curriculum partizipativ entwickeln
KI-Kompetenzen als fächerübergreifendes Querschnittsthema im Medienkonzept festschreiben – gemeinsam mit dem Kollegium erarbeitet statt von oben verordnet.
Datenschutz und Rechtssicherheit klären
Datenschutzkonforme Werkzeuge bereitstellen und einen gleichberechtigten Zugang sicherstellen, damit keine digitale Kluft im Kollegium und in der Schülerschaft entsteht.
Fortbildung und Experimentierkultur etablieren
Praxisnahe Fortbildung anbieten, die über reine Tool-Schulungen hinausreicht, und Freiräume zum Ausprobieren öffnen – getragen von der Haltung des lebenslangen Lernens.
KI fächerübergreifend verankern
KI ist eine Querschnittskompetenz und gehört nicht allein in den Informatikunterricht – machen Sie konkrete Anknüpfungspunkte in allen Fächern sichtbar.
Prüfungskultur anpassen
Den Blick vom fertigen Endprodukt hin zu prozess-, reflexions- und dialogorientierten Prüfungsformaten verschieben und den KI-Einsatz transparent dokumentieren lassen.7
Quellen
- 1.GI – Dagstuhl-Erklärung (2016)
- 2.Frankfurt-Dreieck zur Bildung in der digital vernetzten Welt (2020)
- 3.OECD & Europäische Kommission – Empowering Learners for the Age of AI: An AI Literacy Framework (Review Draft, 2025)
- 4.OECD – PISA 2029: Media and Artificial Intelligence Literacy
- 5.Anthropic – AI Fluency: Frameworks and Foundations
- 6.AI Fluency Framework (Dakan & Feller)
- 7.KMK – Handlungsempfehlung Künstliche Intelligenz (2024)