Hausaufgaben und KI: Zwischen Lernchance, Kontrollverlust, gehärteten Formaten und neuer Aufgabenkultur
Warum die Hausaufgabe plötzlich wieder eine Grundsatzfrage ist
Die Debatte ist dabei so brisant, weil zwei Gegenpole aufeinanderprallen – einerseits kann KI helfen, coachen, verbessern, (…), andererseits das Denken „übernehmen“, falsche Sicherheit erzeugen und Bildungsungleichheiten vergrößern. Es geht also weniger um die Frage, ob KI die Hausaufgaben „zerstört“, sondern eher um die Frage, wie KI bei Hausaufgaben stützen und fördern kann. Eine einmal in Fahrt gebrachte Technologie kann dabei nicht einfach „ignoriert“ oder „verboten“ werden, sie wird so oder so einer Nutzung erfahren. Wie sind also die Bedingungen und Lernräume, aus denen Lernen entsteht? Wie sollen sich Lehrkräfte darauf einstellen? Welche Aufgabenformate bewähren sich?
Das Bild „der Nation“ – die KI ist doch schon längst da …
Die Nutzung von KI ist für unsere Lernenden „normal“. In Deutschland zeigt z.B. die JIM-Studie 2025 , dass 74 Prozent der 12- bis 19-Jährigen entsprechende Anwendungen zum Lernen oder für Hausaufgaben nutzen. 2024 lag die Zahl noch bei 65 Prozent. ChatGPT wird nach der Studie bereits jetzt schon nach Suchmaschinen als zweitwichtigstes Werkzeug für Recherche und Information genannt. Knapp 57 Prozent der Befragten halten die Informationen aus KI-Angeboten als vertrauenswürdig. Kurz gesagt – die Werkzeuge sind fix in der Lebenswelt der Lernenden angekommen.
Auch internationale Daten deuten auf eine schnelle Normalisierung hin. Eine RAND-Erhebung unter 1.214 US-amerikanischen Jugendlichen und jungen Erwachsenen zwischen 12 und 29 Jahren zeigte, dass der Anteil derjenigen, die KI für Hausaufgaben nutzen, von 48 Prozent im Mai 2025 auf 62 Prozent im Dezember 2025 stieg. Zugleich stimmten 67 Prozent der Aussage zu, dass mehr KI-Nutzung für Schularbeiten kritisches Denken beeinträchtigen könne. Bemerkenswert ist diese Ambivalenz: Jugendliche verwenden KI zunehmend, sehen aber selbst Risiken für ihr Denken. Es stellt sich daher schon hier die Frage, warum ist das so? Sind die Lernenden schlicht „zu faul“ zum Denken? Oder fehlt schlichtweg die Zeit und die Erwartungen sind höher als früher?
Aktuelle Bildungsnews spiegeln die wahrgenommene Erscheinung wider – im April 2026 berichteten verschiedene deutsche Medien über die Einschätzung von Lehrerverbänden (Beispiel), nach denen klassische Hausaufgaben durch KI unter Druck geraten. Das niedersächsische Kultusministerium argumentierte dabei nicht für ein schlichtes Verbot, sondern für angepasste Aufgabenformate, etwa indem Lernende KI-Antworten prüfen und verbessern. Der Philologenverband betonte, künftig müsse stärker der Weg zur Lösung sichtbar werden, nicht nur das Ergebnis. Im Saarland wurde ähnlich diskutiert: Lehrkräfte verwiesen darauf, dass traditionelle Hausaufgaben in ihrer bisherigen Form kaum noch zuverlässig nachweisen, ob eine Leistung eigenständig erbracht wurde; als Reaktionen wurden unter anderem mündliche Nachfragen, stärker beaufsichtigte Präsentationen und altersabhängige Regelungen genannt.
Auch aus länderübergreifender Sicht gibt es Stellungnahmen dazu. Die KMK hat bereits 2024 empfohlen, KI nicht zu verbieten, sondern konstruktiv-kritisch, rechtssicher und chancengerecht einzubinden. Eine entsprechende Handlungsempfehlung gibt konkrete Tipps und Anleitungen für einen sachgerechten Einsatz im Unterricht. In mehreren Bundesländern werden inzwischen eigene KI-Zugänge für Schulen aufgebaut. Hessen nutzt z.B. AIS.chat über das Schulportal Hessen für Unterrichtsszenarien mit Schülerinnen und Schülern. Die entscheidende Entwicklung lautet also: KI wird nicht nur privat genutzt, sondern zunehmend institutionell in Schule integriert.
Was Hausaufgaben wissenschaftlich leisten können
Die Wirkung von Hausaufgaben wird nicht erst seit der KI-Debatte untersucht. Hausaufgaben sind dabei im Allgemeinen weder förderlich noch schädlich – die Wirkweisen hängen vom Alter, Aufgabe, Feedback, häuslichen Bedingungen und die Einbettung in den Unterricht ab.
Die Education Endowment Foundation fasst den Forschungsstand so zusammen: Hausaufgaben zeigen im Durchschnitt positive Effekte, besonders in der Sekundarstufe; entscheidend sind jedoch Qualität statt Menge, eine klare Verbindung zum Unterricht und wirksames Feedback. Zugleich wird auf Gerechtigkeitsprobleme hingewiesen, weil nicht alle Lernenden zu Hause ruhige Arbeitsplätze, Unterstützung oder digitale Ausstattung haben. Das kennen wir doch alle von früher – es waren oft die Lernenden im Vorteil, denen sachgerecht und fachlich passend im Elternhaus oder von der Nachhilfe geholfen wurde.
Eine klassische Metaanalyse von Cooper, Robinson und Patall zeigt ebenfalls, dass Zusammenhänge zwischen Hausaufgaben und Leistung in höheren Klassen stärker ausfallen als in der Grundschule. Die Autoren betonen außerdem, dass mehr Hausaufgaben nicht automatisch mehr Lernen bedeuten; zu viel Hausaufgabenzeit kann den Nutzen verringern oder sogar kontraproduktiv werden. Für die KI-Debatte ist dieser Befund wichtig: Wenn Hausaufgaben schon ohne KI nur unter bestimmten Bedingungen lernwirksam sind, dann genügt es nicht, KI einfach zu erlauben oder zu verbieten. Man muss die Funktion der Aufgabe klären – liegt sie in der Erlangung von Basiskompetenzen? Werden Basiskompetenzen vertieft oder geübt? Oder geht es gar um eine Adaption und Neubewertung von Wissen und unterschiedlichen Gesichtspunkten?
Pädagogisch lassen sich mindestens vier Funktionen unterscheiden.
- Erstens dienen Hausaufgaben der Übung, etwa beim Vokabellernen, Rechnen oder Anwenden von Verfahren.
- Zweitens dienen sie der Vorbereitung, etwa wenn ein Text gelesen oder ein Experiment geplant wird.
- Drittens können sie Vertiefung ermöglichen, etwa durch Transferaufgaben, Recherche oder Reflexion.
- Viertens haben sie eine diagnostische Funktion: Lehrkräfte erkennen, was verstanden wurde und wo Missverständnisse liegen.
KI greift in jede dieser Funktionen anders ein. Sie kann beim Üben Hinweise geben, bei Vorbereitung strukturieren, bei Vertiefung neue Perspektiven anbieten und diagnostisch helfen. Sie kann aber auch Übung überspringen, Vorbereitung vortäuschen, Reflexion simulieren und Diagnose verfälschen. Hier liegt zumindest eines der großen Probleme – Basiskompetenzen, wie z.B. das schnelle Kopfrechnen eines Dreisatzes wird so ohne die KI schnell zum Problem und Lernende in Schule oder Ausbildung versagen dann bei wichtigen Alltagskompetenzen oder auch dem Einstellungstest für die angestrebte Ausbildung / Stelle. Ganz im Allgemeinen und ungeachtet der KI-Debatte ist also im Vorfeld der Einsatz, Ziel und Nutzen der Hausaufgabe zu beleuchten, um danach an deren konkreter Ausgestaltung dieser arbeiten zu können.
Was KI an Hausaufgaben verändert – Werkzeuge werden angepasst
Typische Chat-KI unterscheidet sich im Gegensatz zu den früheren Hilfsmitteln wie Google Books, der traditionellen Suchmaschine oder einem Nachschlagwerk durch seine augenscheinliche Universalität, Niedrigschwelligkeit und Skalierbarkeit. Elternhilfe, Nachhilfe, Lösungshefte und Internetforen wurden dadurch – sogar sprachlich meist auf hohem Niveau – ersetzt. Weiterhin wird die Lücke geschlossen – wenn doch keiner der Eltern oder Geschwister die entsprechenden Kompetenzen besitzt.
Die Forschung beginnt, diese Verschiebung empirisch zu erfassen. Eine Studie unter (ungarischen) Lernenden der Sekundarstufe untersuchte 2024 textbasierte Hausaufgaben und kam zu dem Ergebnis, dass rund 16 Prozent der untersuchten Lernenden KI zur Erstellung solcher Aufgaben nutzten. Die Studie zeigt damit nicht nur Nutzung, sondern auch ein methodisches Problem: Texte können formal korrekt und passend wirken, ohne zuverlässig den Denk- und Lernprozess der Lernenden abzubilden.
Ein Experiment zur Nutzung von KI in der Programmierausbildung bei Informatikerinnen und Informatikern verdeutlicht eine zentrale Differenz: KI kann Leistung bei der Aufgabe erhöhen, ohne dass der Lernzuwachs entsprechend steigt. In der Studie arbeiteten Studierende entweder mit einem eingeschränkten, didaktisch strukturierten Tutor, mit frei verfügbarem ChatGPT oder ohne KI. KI-gestützte Gruppen erzielten direkt bessere unmittelbare Aufgabenleistungen und berichteten geringere Frustration; bei Wissenserwerb und Codeverständnis zeigten sich jedoch keine entsprechend stärkeren Lerngewinne. Die Autorinnen und Autoren interpretieren generative KI daher eher als Performanzhilfe denn automatisch als Lernverstärker. Obwohl die Studie in der Hochschullehre durchgeführt wurde, ist die Logik für Hausaufgaben in der Schule relevant: Ein gutes Ergebnis ist nicht mehr zwingend ein guter Indikator für Verständnis, was vor allem dann im späteren Verlauf des Lernprozesses zu einer gefährlichen Sicherheit bei wenig Kompetenzerwerb führen kann. Die Lernenden sind in solchen Situationen dann nicht mehr in der Lage mit weniger / ohne Hilfsmitteln die Problemlöseaufgaben zu bewältigen.
Breitere Übersichtsarbeiten zeigen ein ähnliches Spannungsfeld. Ein systematisches Review zu LLM (Large Language Models) in der Bildung, das 88 empirische Studien auswertete, berichtet positive Befunde zu Leistung, Engagement und kognitiven Fähigkeiten, nennt aber zugleich Risiken wie Überabhängigkeit, Fairnessprobleme, Datenschutzfragen und technische Grenzen. Insofern verändert KI die Grundlagen und das Ziel der Hausaufgaben – unabhängig von der Intention des Erstellers, alleinig dadurch, dass Lernende den Zugriff darauf haben und entsprechende Methoden und Maßnahmen nutzen.
Chancen: KI als Lernpartner, nicht als Ersatzdenker
Es geht keineswegs darum, die KI beim Lernen außen vor zu lassen. In vielen unserer Workshops haben wir mit Lehrkräften aus unterschiedlichen Schulformen und Altersstrukturen gesprochen und sind zum Ergebnis gekommen, dass der Einsatz als dialogischer Lernpartner viele Vorteile bietet. Eine Schülerin, die eine mathematische Lösung nicht versteht, kann sich einen Zwischenschritt erklären lassen. Ein Schüler, der einen englischen Text schreiben soll, kann Feedback zu Grammatik und Stil erhalten, ohne dass der Inhalt vollständig vorgegeben wird. Lernende mit Sprachbarrieren können Aufgabenstellungen vereinfachen lassen. Leistungsstarke Lernende können sich zusätzliche Transferfragen generieren lassen. In diesen Fällen ersetzt KI nicht zwingend Lernen, sondern kann Zugang, Übung und Rückmeldung verbessern.
Gerade Feedback ist ein wichtiger Punkt. Traditionelle Hausaufgaben leiden oft darunter, dass Rückmeldung spät, knapp, gar nicht oder nur summarisch erfolgt. Unabhängig davon ist klar erkennbar, dass Rückmeldungen – für z.B. 30 Lernende einer Lerngruppe – schlichtweg bei einer vollen Lehrerstelle illusorisch sind. Die KI kann – wenn auch fachlich nicht geprüft – zumindest Ansätze für eine Rückmeldung auf typische Basisaufgaben liefern, welche dann fortführend in der Klasse / im Kurs oder auf anderem Wege überprüft werden. Ein weiterer Vorteil liegt in der Individualisierung. KI kann Erklärungen variieren, Beispiele anpassen und Lernwege kleinschrittiger machen. Das ist didaktisch besonders interessant, wenn Lehrkräfte Aufgaben so gestalten, dass Lernende KI zur Selbstkontrolle, Fehlersuche oder Reflexion einsetzen. Aus „Löse die Aufgabe“ kann dann werden: „Löse die Aufgabe zuerst selbst, lasse dir anschließend von einer KI zwei alternative Lösungswege erklären, prüfe diese auf Fehler und begründe, welchen Weg du für besser / schneller / einfacher / genauer / … hältst.“ Der Lerngegenstand ist dann nicht nur das Ergebnis, sondern auch die Prüfung von Begründungen.
Damit solche Chancen realisiert werden, brauchen Schülerinnen und Schüler KI-Kompetenz. Eine 2026 veröffentlichte systematische Übersichtsarbeit zur KI-Literalität in Schulen beschreibt KI-Wissen, KI-Fertigkeiten, ethische und gesellschaftliche Reflexion, generative-KI-Kompetenz sowie psychologische Dimensionen als zentrale Bestandteile schulischer KI-Bildung. Ähnliche Inhalte findet man auch in der KI-Handreichung der KMK. Bereits kurze Workshops mit den Lernenden oder ein KI-Führerschein können dazu beitragen, Strukturen für sachgerechten KI-Einsatz gemeinsam zu entwickeln, Prompts zu verbessern und im Allgemeinen ein Gespür für fehlerhafte KI-Antworten zu bekommen.
Risiken: Wenn Hausaufgaben nur noch Ergebnisproduktion sind
Ein Risiko bei der Arbeit mit KI liegt in der Verschleierung der Urheberschaft. Fertige Lösungen und Texte erzeugen einen eventuell falschen Eindruck im Lernfortschritt der Lernenden. Daraus entstehen dann sekundär auch Probleme in der Bewertung und in der Fairness im Klassenraum, weil Nicht-KI-Ergebnisse im direkten mit KI-Ergebnissen stehen. Folgend trifft die Lehrkraft eventuell falsche Annahmen zum Leistungsstand, was wiederum Auswirkungen auf den langfristigen Lernfortschritt haben kann.
Mindestens ebenso bedeutsam ist das Risiko der kognitiven Entlastung an der falschen Stelle. Lernen entsteht häufig durch produktive Anstrengung: etwas erinnern, schreiben, wiederholen, ausprobieren, scheitern, korrigieren, begründen. KI kann diese Anstrengung sinnvoll dosieren, aber auch eliminieren. Die RAND-Studie empfiehlt deshalb ausdrücklich, zwischen „cognitive offloading“ und „cognitive augmentation“ zu unterscheiden: Wird Denken ausgelagert, oder wird Denken erweitert? Diese Unterscheidung ist für Hausaufgaben zentral. Eine KI, die einen Denkfehler erklärt, kann Lernprozesse stärken. Eine KI, die den gesamten Lösungsweg liefert, bevor Lernende selbst versucht haben zu denken, kann Lerngelegenheiten verkürzen. Mittels Prompt kann natürlich vom Lernenden eine Einschränkung getroffen werden, die „muss“ davor jedoch auch getroffen werden. Pädagogische KI-Systeme haben hier den Vorteil, dass seitens der Lehrkraft eine Einschränkung im Vorfeld geliefert werden kann.
Ein weiteres Risiko ist Übervertrauen. Viele Jugendliche halten KI-Antworten für verlässlich, obwohl generative Systeme überzeugend klingende, aber falsche oder unvollständige Antworten erzeugen können. Die JIM-Studie zeigt, dass 57 Prozent der befragten Jugendlichen Informationen aus KI-Angeboten für vertrauenswürdig halten. Daraus folgt: KI-Nutzung ohne Quellenkritik ist kein modernes Lernen, sondern ein neues Einfallstor für Fehlkonzepte. Weiterhin müssen Habitus und Verträge im Vorfeld überdacht werden, so nutzt beispielsweise ChatGPT überraschend häufig Quellen des Axel-Springer-Verlags .
Hinzu kommen Gerechtigkeits- und Datenschutzfragen. Wenn einige Familien bessere KI-Zugänge, bezahlte Versionen oder unterstützende Erwachsene haben, andere aber nicht, verschärft sich ein altes Hausaufgabenproblem. Schon die klassische Hausaufgabenforschung verweist darauf, dass häusliche Lernbedingungen ungleich verteilt sind. KI kann diese Ungleichheit mindern, wenn Schulen datenschutzkonforme, kostenfreie Zugänge bereitstellen und Nutzungskompetenzen systematisch aufbauen. Sie kann Ungleichheit aber verschärfen, wenn Zugang, Promptkompetenz und elterliche Unterstützung privatisiert bleiben. Genau deshalb betont die Kultusministerkonferenz, dass KI-Zugang nicht vom Geldbeutel der Eltern abhängen dürfe. Der Ganztag kann hier auffangen – natürlich in Abhängigkeit der Kompetenz und der Ausrichtung der Betreuung.
Konsequenzen: Wie Hausaufgaben im KI-Zeitalter gestaltet werden sollten
Wir uns stellen sich sechs konkrete Konsequenzen bei der Gestaltung von Hausaufgaben im KI-Zeitalter heraus.
Die erste Konsequenz lautet: Jede Hausaufgabe braucht eine explizite KI-Regel. Unklarheit ist didaktisch schädlich, weil Lernende dann selbst erraten müssen, ob KI-Hilfe erlaubt, erwünscht oder verboten ist. Sinnvoll ist ein einfaches Ampelmodell. Rot bedeutet: keine KI, weil Automatisierung den Lernzweck von z.B. Basiskompetenzen zerstören würde, etwa beim Einprägen elementarer Vokabeln oder beim ersten eigenen Lösungsversuch. Gelb bedeutet: KI als Hilfe ist erlaubt, muss aber dokumentiert werden, etwa bei Feedback, Ideensammlung oder Fehlersuche. Grün bedeutet: KI ist Bestandteil der Aufgabe, etwa wenn Antworten verglichen, Fehler gesucht oder Prompts reflektiert werden. Entscheidend ist, dass die Regel aus dem Lernziel folgt, nicht aus Technikbegeisterung oder Technikangst.
Die zweite Konsequenz lautet: Der Prozess muss Teil der Leistung werden. Klassische Ergebnis-Hausaufgaben sind im KI-Zeitalter besonders anfällig. Lernwirksamer sind Aufgaben, die Entwürfe, Zwischenschritte, Begründungen, Fehlerkorrekturen und Reflexion verlangen. Aus „Schreibe eine Erörterung“ wird beispielsweise: „Formuliere zuerst eine eigene These und drei Argumente ohne KI. Nutze anschließend KI, um Gegenargumente zu sammeln. Markiere, welche Vorschläge du verwirfst, welche du übernimmst und warum. Gib am Ende eine kurze Reflexion ab, was du verstanden hast und wobei KI geholfen hat.“ So wird KI-Nutzung nicht versteckt, sondern zum Gegenstand fachlicher und metakognitiver Arbeit.
Die dritte Konsequenz lautet: Mündliche und unterrichtliche Rückkopplung wird wichtiger. Wenn ein Text zu Hause entstanden ist, sollte eine Lehrkraft punktuell überprüfen können, ob die Schülerin oder der Schüler zentrale Begriffe, Entscheidungen und Argumentationswege erklären kann. Das muss nicht in Misstrauenskultur ausarten. Kurze Rücksprachen, mündliche Stichproben, Peer-Erklärungen oder Mini-Präsentationen reichen oft aus, um Verständnis sichtbar zu machen. Genau diese Richtung wird in aktuellen schulpolitischen Debatten bereits diskutiert: Nicht nur das Produkt, sondern der Weg zum Produkt soll zählen. Das ist fast wie der Rechenweg in der Mathematik – auch darauf gibt es Teilpunkte, selbst wenn das Ergebnis nicht korrekt ist.
Die vierte Konsequenz lautet: Hausaufgaben sollten stärker zwischen Übung, Transfer und Bewertung unterscheiden. Übungsaufgaben dürfen niedrigschwellig sein und KI-Feedback nutzen, solange klar ist, dass die Übung dem eigenen Können dient. Bewertete Aufgaben dagegen brauchen kontrolliertere Bedingungen, klare Dokumentationspflichten oder mündliche Ergänzungen. Prüfungsnahe Leistungen sollten nicht allein auf unbeaufsichtigten KI-anfälligen Produkten beruhen. Diese Unterscheidung schützt sowohl Lernende als auch Lehrkräfte: Nicht jede Hausaufgabe muss beweissicher sein, aber jede benotete Leistung muss fair und valide bleiben. So fällt auch der vermeintliche „Bruch“ zwischen sehr offenem Lernen und der Prüfung „weg“ – das Lernen kann offen gestaltet sein, die Prüfung dient aber dennoch der klar abgegrenzten Quantifizierung und Standardisierung.
Die fünfte Konsequenz betrifft Lehrkräfte. KI-sensible Hausaufgaben erfordern neue didaktische Routinen: gute Prompts, Aufgaben mit mehreren Prozessstufen, Kriterien für zulässige Hilfe, Datenschutzwissen, fachliche Fehlerprüfung und Feedbackstrategien. Deshalb reicht es nicht, Schülerinnen und Schüler zu regulieren; Lehrkräfte brauchen Fortbildung, Zeit und schulweite Absprachen. Die KMK nennt Professionalisierung ausdrücklich als Handlungsfeld. Aktuelle Schulentwicklungen in Deutschland, etwa landeseigene KI-Assistenten und Unterrichtsplattformen, zeigen, dass diese Aufgabe zunehmend systemisch verstanden wird.
Die sechste Konsequenz ist eine sozialpolitische: Wenn Hausaufgaben mit KI verbunden werden, muss Schule gerechte Bedingungen schaffen. Dazu gehören datenschutzkonforme Zugänge, transparente Regeln, schulische Übungszeiten, Unterstützung für Lernende ohne ruhigen Arbeitsplatz und Aufgaben, die nicht voraussetzen, dass Eltern als private KI-Coaches fungieren. KI macht das alte Problem der Hausaufgabengerechtigkeit sichtbarer. Gerade deshalb sollte sie nicht heimlich dem Elternhaus überlassen, sondern öffentlich und pädagogisch gestaltet werden. Die Lösung liegt auf der Hand – von Angeboten im Nachmittagsbereich bis hin zum Ganztag. Hessen hat die landesweite KI-Lösung – wir müssen nur Gebrauch davon machen.
Fazit: Nicht weniger Anspruch, sondern bessere Aufgaben
KI ersetzt Hausaufgaben nicht. Die Frage, ob ein Text selbst geschrieben wurde, war jedoch schon immer schwer zu beantworten und ist im KI-Zeitalter nahezu obsolet geworden. Hausaufgaben konnten schon immer kopiert, abgeschrieben oder an Ältere „ausgelagert“ werden. Es stellt sich eher die Frage, welches Lernziel mit einer Hausaufgabe erzielt werden soll. „Gute“ Hausaufgaben sind klar im Zweck, transparent in KI und Zielsetzung, verknüpft mit dem Unterricht „vor Ort“ und sensibel für alle sozialen und organisatorischen Ungleichheiten. Schlechte Hausaufgaben sind austauschbare Produktaufträge, bei denen ein Chatbot oder Wikipedia denselben Zweck schneller erfüllt als ein lernender Mensch.
Die wissenschaftliche Evidenz spricht für eine mittlere Position. Hausaufgaben können insbesondere in der Sekundarstufe lernwirksam sein, wenn Qualität, Feedback und Unterrichtsbezug stimmen. Digitale und KI-gestützte Systeme können Rückmeldung, Individualisierung und Motivation unterstützen. Gleichzeitig zeigen aktuelle Studien und Umfragen Risiken: Überabhängigkeit, unklare Urheberschaft, falsches Vertrauen, schwache Diagnosekraft und ungleicher Zugang. Daraus folgt kein pauschales Verbot und keine naive Öffnung, sondern eine neue Aufgabenkultur.
Der zentrale pädagogische Satz könnte lauten: KI darf helfen, aber sie darf den Lernakt nicht übernehmen oder unsichtbar machen. Hausaufgaben sollten künftig weniger danach fragen, ob Lernende eine perfekte Antwort abgeben können, sondern ob sie einen Gedanken entwickeln, prüfen, verbessern und verantworten können. „Ähnlich wie bei bekannten Zyklen, etwa dem PDCA-Zyklus, können Lernbewegungen strukturiert und sichtbar gemacht werden.“. Basiskompetenzen, wie Vokabeln, das Einmaleins oder die Prozentrechnung sind weiterhin relevant und sollten – ganz unabhängig von einer KI – eingeübt werden. Ob Lernende dann eine KI für Übungsaufgaben nutzen, liegt in ihrer Verantwortung und kann beispielsweise Unterrichtsgegenstand sein. Genau darin liegt die Chance der gegenwärtigen Umbruchphase: Sie zwingt Schule, Hausaufgaben nicht nur zu kontrollieren, sondern neu zu begründen.
