Adaptiver Unterricht
Unter Fobizz findet sich hier eine Fortbildung für das Fach Mathematik, das die Klett-APP xStudily benutzt:
pp.fobizz.com/fortbildungen/1778-studyly-interaktive-adaptive-aufgaben-fuer-den-matheunterricht?search_id=37297170Adaptive Unterrichtsformen gewinnen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zunehmend an Bedeutung. KI kann Lernprozesse individuell begleiten und dabei sowohl leistungsstarke als auch leistungsschwächere Schüler*innen gezielt unterstützen.
Adaptiver Unterricht bedeutet jedoch nicht, dass Lernende vollständig selbst über Inhalte oder Tempo bestimmen. Vielmehr geht es darum, durch systematische Diagnostik individuelle Lernprozesse zu beschreiben und zu steuern – mit dem Ziel, dass alle Schüler*innen ein gemeinsames Lernziel erreichen. Es handelt sich also nicht um eine Niveauabsenkung, sondern um passgenaue Unterstützung.
Die Rolle der Lehrkraft bleibt zentral: Sie organisiert Lernprozesse, interpretiert Diagnosedaten, initiiert Reflexion und gestaltet gemeinschaftliches Lernen. KI ist hierbei ein Werkzeug – kein Ersatz für pädagogisches Handeln.
Zu Beginn und während eines Lernprozesses werden regelmäßig diagnostische Daten erhoben – etwa durch:
- Abfragen und Beobachtungen,
- Peer- und Selbsteinschätzungen,
- kurze Lernstandstests oder Screeningverfahren.
Die kontinuierliche Lernverlaufsdiagnostik ermöglicht es, Materialien, Methoden und Gruppenzusammensetzungen dynamisch anzupassen. Ziel ist stets, individuelle Lernbedürfnisse zu berücksichtigen, ohne den gemeinsamen Lernprozess im Klassenverband zu verlieren.
Gebhardt et al. (2022, S. 305) unterscheidet vier große Diagnostikverfahren:
| Verfahren | Beschreibung | Einbindung in den Unterricht |
| Screenings | Kurze Tests zu Teilkompetenzen, um den Lernstand zu Beginn zu erfassen. | Zu Beginn einer neuen Unterrichtseinheit. |
| Feststellungsdiagnostik | Umfangreiche Tests und Gutachten zur detaillierten Analyse individueller Lernstände. | Punktuell bei Förderbedarf oder Schulwechsel. |
| Lernverlaufsdiagnostik | Wiederholte Messungen im Zeitverlauf (z. B. wöchentlich), um Lernfortschritte sichtbar zu machen. | Laufend im Unterricht integriert. |
| Adaptive Tests | Computerbasierte Verfahren, die sich während der Testung automatisch an die Fähigkeiten der Schüler*innen anpassen. | Digital durchführbar, unterstützt durch KI. |
Es geht nicht darum, Klassenstrukturen aufzulösen, sondern für alle Schüler*innen Wege zu finden, die ihren Lernbedürfnissen entsprechen, um gemeinsame Lernziele zu erreichen.
Nach individuellen Lernphasen folgt stets eine Reflexionsphase im Plenum, in der Ergebnisse verglichen und Lernwege angepasst werden.
Wichtig ist, die Begriffe Differenzierung und Individualisierung vom adaptiven Unterricht abzugrenzen:
Differenzierung heißt, dass ein Thema in mehreren Niveaustufen angeboten wird. Dazu werden die Schüler*innen in Leitungsstufen eigenteilt (Passung von Aufgaben und Leistungsstand. Bei der Individualisierung steht der einzelne Lernende im Mittelpunkt. Er bestimmt seinen Lernweg und sein Lerntempo. Bei adaptivem Unterricht geht es immer darum, die Schüler*innen so zu unterstützen, dass das Lernen im Klassenverband möglich ist. Nach individuellen Lernphasen erfolgt immer eine Reflexionsphase sowie eine Weiterarbeit im Plenum. Die Lehrkraft kennt die Bedürfnisse der einzelnen Schüler*innen und kann sehr schnell die Lernwege anpassen. (Adaptives Unterrichten ist mittlerweile sehr gut wissenschaftlich untersucht und Lernerfolge sind evidenzbasiert nachweisbar. Vgl. hierzu die Veröffentlichungen der Uni Tübingen: Sibley, L., Fabian, A., Plicht, C., Pagano, L., Ehrhardt, N., Wellert, L., Bohl, T., & Lachner, A. (2025). Adaptive teaching with technology enhances lasting learning. Learning and Instruction, 99, 102141. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2025.102141 |
KI kann Lehrkräfte bei Diagnose- und Analyseprozessen unterstützen, z. B. durch:
- adaptive Tests, die Schwierigkeit und Inhalte dynamisch anpassen,
- Lernverlaufsanalysen, die Fortschritte visualisieren,
- Clusteranalysen offener Antworten, um Muster zu erkennen,
- Feedbacksysteme, die Stärken und Schwächen sichtbar machen.
Beim Einsatz KI-gestützter Diagnostik sind folgende Grundsätze zentral:
- Daten nur anonymisiert oder pseudonymisiert erfassen.
- Schüler*innen und Erziehungsberechtigte transparent informieren.
- Verarbeitung ausschließlich auf sicheren, datenschutzkonformen Plattformen.
- Lehrkräfte behalten stets die Interpretationshoheit über Ergebnisse.
Ein bewährtes Prinzip lautet:
KI darf Daten analysieren, aber nicht über Schüler*innen urteilen.
Folgende Plattformen und Forschungsprojekte beschäftigen sich mit datenschutzgerechter KI-Diagnostik im schulischen Kontext:
Für Mathematik: MAGRID Adaptive Teaching
– Forschungsbasiertes, visuelles Lernsystem für Mathematik, das adaptiv auf Lernfortschritte reagiert.
https://magrid.education/de/adaptive-teaching
Für die Grundschule und Beginn von Sek. I: Projekt „KI-basierte adaptive Lernunterstützung“ (BMBF, 2025)
– Entwicklung datenschutzkonformer, KI-gestützter Diagnostiktools für mathematische Basiskompetenzen.
empirische-bildungsforschung-bmbfsfj.de
Wenn Sie sich selbst Diagnoseverfahren mit KI herstellen möchten, eigenen sich folgende Ideen:
KI-gestützte Screeningfragen:
Um den Kenntnisstand der Schüler*innen zu ermitteln, können Sie mit Hilfe der KI einen Fragebogen entwickeln. Ein geeigneter Prompt hierfür wäre:
Du bist Experte für Lernstandsdiagnostik. Erstelle zehn Screeningfragen zum Thema [Thema nennen], die für Schülerinnen der Klassenstufe ___ geeignet sind. Formuliere die Fragen so, dass sie aufeinander aufbauen und sich an den Antworten orientieren (adaptiv). Achte auf klare, altersgerechte Sprache und datenschutzkonforme Erhebung. |
Um den Schüler*innen formatives Feedback zu geben und ihre Lernfortschritte sichtbar zu machen, kann KI ebenfalls unterstützen. Ein geeigneter Prompt wäre:
Ich habe die Rückmeldungen zu unserem Unterricht gesammelt. Ich lade dir die Rückmeldung von XY (Text hochladen) hoch. Fasse positive Aspekte und Probleme in maximal fünf Punkten zusammen. Gib keine Bewertung ab, sondern erstelle nur eine sachliche Zusammenfassung. Nenne zwei mögliche Schritte, wie der/die Lernende im Unterrichtsgeschehen unterstützt werden kann. |
Adaptiver Unterricht mit KI ist kein Selbstzweck, sondern ein Weg, pädagogische Entscheidungen dateninformiert zu treffen.
KI kann Diagnostik vereinfachen, Lernprozesse sichtbar machen und Individualisierung unterstützen – ohne die Rolle der Lehrkraft zu ersetzen.
Die Verantwortung für Interpretation, Beziehung und Förderung bleibt immer beim Menschen.
Evidenzbasierte Materialien finden Sie hier: https://lms-public.uni-tuebingen.de/ilias3/ilias.php?baseClass=ilrepositorygui&ref_id=6858
Die Materialien sind frei zugänglich und für die gymnasiale Oberstufe verfügbar.
Verwendete Literatur:
Gebhardt, M., Scheer, D., & Schurig, M. (2022). Handbuch der sonderpädagogischen Diagnostik. Grundlagen und Konzepte der Statusdiagnostik, Prozessdiagnostik und Förderplanung. Version 1.0. Universität Regensburg. https://doi.org/10.5283/EPUB.53149
Hier finden Sie weitere Informationen zum adaptiven Unterricht:
Auf der oben bereits erwähnten Homepage erhalten Sie eine sehr gute Einführung in das Thema adaptiver Unterricht.
Christliche Schulen Baden-Württemberg 