Epistemisches KI Tutoring
für ein selbstgesteuertes Lernen in der Sekundarstufe
Marc Eyer, Wolfgang Spahn
27.11.2025
Chatbots in der Bildung 1/2
“… unter den untersuchten Schülerinnen und Schülern 73 % [haben] 73 % bereits generative KI für die Text- und/oder Bildgenerierung genutzt.”
“…. Auch konkrete Unterrichtskonzepte und -materialien für die Thematisierung der Toolnutzung sind gefragt. Die Ergebnisse dieser Studie [über Deepl/LEO Nutzung] legen nahe, dass es sinnvoll wäre, die Lernenden dieser Stufe im kritischen Umgang mit Übersetzungstools zu schulen, um sie gewinnbringender und lernförderlicher in der fremdsprachigen Kommunikation einzusetzen.”
Chatbots in der Bildung 2/2
ChatBots sind keine didaktischen/pädagogischen Tutoren!
- Sie nehmen Anstrengung ab.
- Sie setzen kompetente KI Dialogpartner voraus.
- Sie haben keinen vorher definierten Lernprozess bzw. Lehrverhalten.
- Es gibt keine Qualitätskontrolle durch die Lehrperson, schon gar nicht live.
KI Bots im Schulumfeld
Vergleichsstudie an 1000 Lernenden:
Prüfungsvorbereitung mit und ohne KI Chatbots
- Unterschiedliche Hausaufgaben zur Mathe Prüfungsvorbereitung
- Gruppe 1: Basis - traditionell
- Gruppe 2: +48% - ChatGPT
- Gruppe 3: +127% - einfacher sokratischer GPT-Tutor (nicht adaptiv)
- Prüfung über den Lernstoff
- ChatGPT Gruppen sind schlechter als die traditionelle Gruppe
- GTP-Tutor Gruppe erzielt gleiche Ergebnisse wie die traditionelle Gruppe
Student:innen & KI?
Anthropic Education Report: How University Students Use Claude AI
Students primarily use AI systems for creating (using information to learn something new) and analyzing (taking apart the known and identifying relationships), such as creating coding projects or analyzing law concepts. This aligns with higher-order cognitive functions on Bloom’s Taxonomy.
This raises questions about ensuring students don’t offload critical cognitive tasks to AI systems.
Comparing the percentage of Claude.ai student conversations that are related to an National Center for Education Statistics in 1 Mio dialogues.
KI Nutzung
Mit KI können wir auf sehr unterschiedliche Weise umgehen.
Lernende können:
- Sich Bilden: Sie
erzeugen auf Augenhöhe zusammen mit KI neue Inhalte und Ideen und bauen so Kompetenzen auf<==< - Optimieren: Sie
automatisieren den Umgang mit Information/Wissen mithilfe von KI - Reproduzieren: Sie
übernehmen KI generierte Inhalte ohne dass sie diese verstehen oder hinterfragen
KI bewusste Pädagogik
Es braucht Methodik um die Vorteile von KI pädagogisch zu nutzen. KI:
- bringt Kapazität für individuelle Förderung
- ermöglicht Schöpfungstiefe durch komplexere Aufgabenstellungen
- fördert Durchdringung durch direkten Start an der Kompetenzgrenze
- zielt auf tiefes Wissen durch Vernetzung von Wissen und Kompetenzen
- motiviert durch lebensnahes, exploratives Lernen von komplexen Zusammenhängen
Das bedeutet eine enge Lernbegleitung durch Lehrpersonen und Tools
Ansprüche 21 Jahrhundert
Der Kompetenzbegriff nach Weinert
Kompetenzen bezeichnen „die bei Individuen verfügbaren oder durch sie erlernbaren kognitiven Fähigkeiten und Fertigkeiten, um bestimmte Probleme zu lösen, sowie die damit verbundenen … Bereitschaften, damit die Problemlösungen in variablen Situationen erfolgreich und verantwortungsvoll genutzt werden können.“
Quellen: Weinert (Hrsg.) Leistungsmessungen in Schulen; 2001; Google Banana Nano
Epistemisches KI Tutoring
Eine individuelle mittels KI unterstützte Lernsituation kreiert intrinsische Motivation bei den Lernenden, Kompetenzen aufzubauen und zu erproben.
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Epistemisches KI Tutoring
Epistemisches KI Tutoring is angelehnt an „Common Standards for Rigor and Relevance in Teaching Academic Subjects“ von Fred M. Newmann, M. Bruce King und Dana L. Carmichael
Die Autor*innen schlagen vor, dass „authentischer Unterricht“ Aufgaben umfasst, die:
- den Aufbau von Wissen (nicht nur bloßes Abrufen) erfordern,
- Untersuchung, Analyse, Synthese und/oder Bewertung - höheres Denken - erfordern und,
- einen Wert über die Schule hinaus besitzen (bedeutsam für das Leben der Lernenden oder für die Welt).
Was sehr wünschenswert ist, aber im Schulalltag oft zu kurz kommt. Hier kann KI unterstützend wirken.
Welches Tutorverhalten?
Mit KI können wir sehr unterschiedliche Lernansätze verfolgen.
| Prüfend |  |
Prüft Kenntnisse schrittweise, gibt Tipps, reagiert bewertend |
| Lösend |  |
Liefert fertige Lösung und Lösungsweg in einer Antwort |
| Erklärend |  |
Liefert strukturierte Lösung in Schritten, checkt Verständnis |
| Sokratisch |  |
Steuert Lernweg durch suggestive Fragen in Richtung eines vordefinierten Ablaufs |
| Epistemisch |  |
Gibt Feedback, Tipps, Strukturhilfen, lässt den Lösungsweg offen |
KI sollte alle diese Lehrverhalten unterstützen können, aber vor allem einen Weg Richtung epistemische Tutoring bereiten, um so nachhaltig lebensnahe, höheres Denken Kompetenzen aufzubauen.
Scaffolding Anforderungen
Die verschiedenen Lehrverhalten haben sehr unterschiedliche Scaffolding Anforderungen an die KI.
| Prüfend | |
Kein Scaffolding |
| Lösend | |
Kein Scaffolding |
| Erklärend | |
Gerüst zum Verstehen |
| Sokratisch | |
Gerüst zum Lösen |
| Epistemisch | |
Gerüst zum Wegfinden |
Damit verbunden ist eine sehr unterschiedliche Anforderung an die KI an Rollendefinition, Monitoring und Qualitätssicherung.
Jin Wang & Wenxiang Fan – The effect of ChatGPT on students’ learning performance, learning perception, and higher-order thinking: insights from a meta-analysis
EU AI Act - High-Risk AI
recital (56) – AI systems used in education or vocational training, in particular
- for determining access or admission,
- for assigning persons to educational and vocational training institutions or programmes at all levels,
- for evaluating learning outcomes of persons,
- for assessing the appropriate level of education
- for an individual and materially influencing the level of education and training that individuals will receive or will be able to access or
- for monitoring and detecting prohibited behaviour of students during tests
should be classified as high-risk AI systems.
- https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
- https://www.isaca.org/-/media/files/isacadp/project/isaca/resources/white-papers/understanding-the-eu-ai-act_1024.pdf
AIDu-Lernbegleitung 1/3
AIDu - pädagogische KI-Lernbegleitung
Forschungsfragen, wie muss eine didaktische KI Lernbegleitung gestaltet sein:
- Lernende sind per se keine kompetente KI Dialogpartner. Wie damit umgehen?
- Wie implementieren wir verschiedenes didaktisches Tutoring bis hin zu epistemisches scaffolding und wie kontrollieren wir das via SW?
- Wie verankern wir Kompetenzen und messen das?
- Wie ermöglichen wir erlebte Selbstwirksamkeit?
- Wie geben wir Gestaltungsspielraum für Lernende und Lehrende?
- Was heisst der EU-AI Act für KI-Lernbegleitung?
AIDu-Lernbegleitung 2/3
Erste Experimente mit 10-12 Klässlern in Französisch, Physik und Informatik.
Kombination von virtuellen Erfahrungsräumen mit KI Lernbegleitung. Dabei begleiten wir die Lernenden in der Erarbeitung von Kompetenzen.
AIDu-Lernbegleitung 3/3
“Schweiz aktuell”, Schweizer Fernsehen “Rendez-vous”, Radio SRF Beitrag auf SRF online
