KI in alten Schubladen – warum der neue KMK-Kompetenzrahmen nicht reicht

Credits: Stephanie Wössner | CC BY-SA 4.0 InternationalAm 16. Oktober 2026 hat die Kultusministerkonferenz ihren Kompetenzrahmen „Bildung in der digitalen Welt“ aktualisiert. Die sechs Kompetenzbereiche von 2016 wurden um KI-bezogene Anforderungen ergänzt. Lernende sollen KI-generierte Informationen kritisch bewerten, KI kreativ einsetzen, eigene KI-Assistenten entwickeln und gesellschaftliche Auswirkungen künstlicher Intelligenz reflektieren können. Vieles davon ist sinnvoll, manches längst überfällig. Trotzdem hinterlässt das Dokument bei mir einen ernüchternden Eindruck. Ende November 2022 wurde ChatGPT öffentlich zugänglich. Knapp vier Jahre später ergänzen wir in Deutschland einen fast zehn Jahre alten Kompetenzrahmen um KI-bezogene Anforderungen. Natürlich hat die KMK zwischenzeitlich reagiert, insbesondere mit ihrer Handlungsempfehlung von 2024. Und selbstverständlich wird ein Rahmen nicht allein deshalb unbrauchbar, weil er zehn Jahre alt ist. Aber angesichts der Geschwindigkeit, mit der generative KI in Wissensproduktion, Kommunikation, kreative Prozesse und zunehmend auch in Entscheidungsfindung eingreift, würde ich erwarten, dass wir zumindest unsere bisherigen Annahmen überprüfen. Stattdessen hält die KMK auf der ersten inhaltlichen Seite ausdrücklich fest:

Die Kompetenzbereiche der KMK bleiben in Struktur und Geltung unverändert.

Dieser Satz sagt für mich viel über das Verständnis von Veränderung aus, das dem Dokument zugrunde liegt. Neue Entwicklungen werden eingeordnet, bestehende Kategorien erweitert, Anforderungen ergänzt. Die Architektur steht von vornherein nicht zur Diskussion. Dabei verändert KI längst unsere Vorstellungen von Wissen, Autor:innenschaft, menschlicher Leistung und Verantwortung. Sie beeinflusst, wie Menschen denken, zusammenarbeiten und miteinander kommunizieren. Auch gesellschaftliche Machtverhältnisse und die Möglichkeiten demokratischer Beteiligung sind betroffen. Weshalb halten wir ausgerechnet in dieser Situation an einer Kompetenzstruktur fest, die unter anderen technologischen und gesellschaftlichen Bedingungen entstanden ist? Die Entscheidung ist administrativ nachvollziehbar. Der Rahmen soll an bestehende Bildungspläne und schulische Strukturen anschlussfähig bleiben und es wurde bereits konkrete Unterstützung für die Schulpraxis angekündigt. Genau darin liegt allerdings auch das schon länger bekannte Problem: Wir versuchen, Veränderungen so zu gestalten, dass sie möglichst gut in unser bestehendes Bildungssystem passen, und übersehen dabei, dass dieses System selbst Teil dessen ist, was sich verändern muss.

Wenn Technik gestaltet und Gesellschaft reflektiert wird

Credits: Stephanie Wössner | CC BY-SA 4.0 InternationalEs gibt durchaus Aspekte, die ich begrüße. Die ausdrückliche Berücksichtigung von KI-gestützter „Koaktivität“, die Entwicklung eigener KI-Assistenten und die Nutzung assistiver KI-Funktionen können neue Handlungsmöglichkeiten eröffnen. Die kritische Auseinandersetzung mit KI-generierten Ergebnissen, algorithmischen Verzerrungen und Desinformation ist wichtig. Auch die europäische Vorstellung, digitale Kompetenz als Zusammenspiel von Wissen, Fähigkeiten und Haltungen zu verstehen, findet sich in der Einleitung wieder. Bei der Lektüre der einzelnen Kompetenzen fällt allerdings auf, wie stark die Perspektive weiterhin durch die Technologie bestimmt wird. Lernende sollen digitale Werkzeuge und KI-Systeme kennen, auswählen, anwenden, anpassen, weiterentwickeln und zur Problemlösung einsetzen. Gesellschaftliche Entwicklungen sollen sie dagegen vor allem analysieren, beurteilen und reflektieren. Zwar gehört auch die aktive gesellschaftliche Teilhabe zum Rahmen, doch diese Formulierung stammt bereits aus dem Jahr 2016. Eine weiterentwickelte Vorstellung davon, wie Menschen gesellschaftliche Verhältnisse mitgestalten und Einfluss auf die Entwicklung und Nutzung von Technologien nehmen können, wird daraus jedenfalls nicht als eigenständige KI-bezogene Handlungskompetenz entwickelt. Zugespitzt könnte man sagen: Technik wird gestaltet, Gesellschaft wird reflektiert.

Der Unterschied ist wesentlich. Es macht etwas mit unserem Bildungsverständnis, ob wir Menschen vor allem darauf vorbereiten, mit vorhandenen technologischen Entwicklungen kompetent umzugehen, oder ob wir ihnen zutrauen, an der Gestaltung der gesellschaftlichen Bedingungen mitzuwirken, unter denen diese Technologien entstehen und eingesetzt werden. Wer sich innerhalb bestehender Strukturen selbstständig bewegen kann, verfügt deshalb noch nicht über die Möglichkeit, diese Strukturen zu verändern.

Eine ähnliche Verschiebung habe ich bereits in meinem Artikel über Deeper Learning beschrieben. Dort ging es um die Frage, was geschieht, wenn ein weiterreichender Bildungsansatz in Deutschland in ein stärker strukturiertes, didaktisch operationalisierbares Modell übersetzt wird. Aus Selbstbestimmung wird dann leicht Selbststeuerung innerhalb vorgegebener Ziele. Lernende erhalten mehr Freiheiten bei der Bearbeitung von Aufgaben, während die Entscheidung darüber, was, warum und wofür gelernt wird, weitgehend bei anderen bleibt. Diese Unterscheidung taucht beim KI-Kompetenzrahmen erneut auf. Lernende sollen zwar KI-Systeme auswählen, bewerten und gestalten können. Aber in welchem Umfang dürfen sie eigentlich mitbestimmen, welche Rolle KI in ihrem Lernen und Leben spielen soll? Und wie werden sie an der Aushandlung der gesellschaftlichen Regeln beteiligt, die ihren Einsatz bestimmen?

Die europäische Perspektive durch die deutsche Brille

Besonders aufschlussreich finde ich den Bezug zum AI Literacy Framework „Empowering Learners for the Age of AI“, das im Juni 2026 von der OECD und der Europäischen Kommission veröffentlicht wurde. Die KMK nennt es ausdrücklich als Grundlage ihrer Aktualisierung und greift die vier Dimensionen Engage with AI, Create with AI, Manage AI und Shape AI in deutscher Übersetzung als Orientierungsbegriffe auf. Ihre Perspektiven werden allerdings den sechs vorhandenen Kompetenzbereichen zugeordnet, die weiterhin leitend bleiben. Das ist eine bemerkenswerte Form der Übernahme. Während das europäische Framework vier miteinander verbundene Perspektiven auf die Auseinandersetzung mit künstlicher Intelligenz entwickelt, werden diese in Deutschland auf einen Kompetenzrahmen verteilt, der bereits zehn Jahre zuvor festgelegt wurde. Die internationale Perspektive wird an die deutsche Struktur angepasst.

Mich interessieren dabei besonders Manage AI und Shape AI. Bei Manage AI geht es um bewusste Entscheidungen über den Einsatz künstlicher Intelligenz, die Verteilung von Aufgaben zwischen Menschen und KI-Systemen sowie den Erhalt menschlicher Kontrolle und Verantwortung. Auch die Entscheidung, auf KI zu verzichten, gehört zu einem kompetenten und selbstbestimmten Umgang mit ihr. Shape AI richtet den Blick darauf, wie KI-Systeme gestaltet werden, welche menschlichen Entscheidungen und Wertvorstellungen ihnen zugrunde liegen und wie sie verändert werden können, um unterschiedlichen Menschen und gesellschaftlichen Bedürfnissen gerecht zu werden. Im KMK-Rahmen finden sich durchaus Anknüpfungspunkte. Lernende sollen geeignete Technologien begründet auswählen, Anforderungen formulieren und eigene KI-Assistenten weiterentwickeln. Eigene KI-Assistenten zu entwickeln oder weiterzuentwickeln, eröffnet technische Gestaltungsmöglichkeiten. Die Frage, wer grundsätzlich über die Entwicklung und den Einsatz von KI-Systemen entscheidet, welche Interessen sich dabei durchsetzen und welche Alternativen gesellschaftlich wünschenswert wären, liegt auf einer anderen Ebene.

Auch das europäische Framework ist kein Modell umfassender Bildungstransformation. In meinem Artikel „Die Sehnsucht nach dem einen Framework“ habe ich mich bereits mit seiner damaligen Entwurfsfassung beschäftigt. Auch dort habe ich die Kompetenz- und Aufgabenlogik kritisch betrachtet. Das Framework ermöglicht durchaus eigenständige Entscheidungen und sieht auch vor, dass Lernende eigene Kriterien entwickeln. Gleichzeitig bleiben die Kompetenzen und Lernerwartungen vorstrukturiert. Die exemplarischen Lernszenarien sind zwar ausdrücklich anpassbar, dennoch wird Agency überwiegend innerhalb eines bereits definierten pädagogischen Rahmens entwickelt. Die Endfassung von 2026 bietet differenzierte Orientierung für AI Literacy, bleibt aber ihrem Auftrag entsprechend auf Kompetenzentwicklung ausgerichtet. Wenn wir diesen Rahmen dann in die vertrauten deutschen Kategorien einordnen, verlieren seine weiterreichenden Perspektiven zusätzlich an Gewicht. Das ist kein bloß sprachliches Übersetzungsproblem. Die Auswahl der Kategorien beeinflusst, welche Fragen im Bildungssystem sichtbar werden, welche als relevant gelten und welche bei der Umsetzung in den Hintergrund treten.

Hier zeigt sich für mich wieder die deutsche Brille, die ich schon bei Deeper Learning kritisch betrachtet habe. Internationale Impulse werden aufgegriffen und so übersetzt, dass sie sich in vorhandene Bildungs- und Steuerungsstrukturen integrieren lassen. Das schafft Anschlussfähigkeit, kann aber auch Veränderung begrenzen. Besonders dann, wenn die ursprünglichen Impulse gerade Annahmen infrage stellen, die in Deutschland weitgehend selbstverständlich geblieben sind.

Was KI mit unserem Denken macht

Eine der interessanteren Ergänzungen steht unter 2.3.1. Dort spricht die KMK von „KI-gestützter Koaktivität“, beschränkt die konkrete Kompetenzbeschreibung allerdings auf die Zusammenführung von Informationen, Daten und Ressourcen. Mich irritiert, wie eng das gefasst ist, denn das Zusammenspiel zwischen Menschen und KI-Systemen hat längst eine andere Qualität erreicht. Ich habe in meinem Beitrag „Wenn KI zum Denkraum wird“ beschrieben, wie sich meine eigene Zusammenarbeit mit KI verändert hat. Human-Machine Teamplay, ursprünglich ein Subtrend aus dem Future:System von The Future:Project, den ich in meinem Future:Guide Bildung als Metastrategie aufgegriffen habe, ist für mich inzwischen Teil meiner alltäglichen Denk- und Arbeitsprozesse. Ich entwickle Gedanken im Dialog weiter, prüfe Argumentationen, lasse mir andere Perspektiven eröffnen und mache Zusammenhänge sichtbar, die ich anschließend wieder hinterfrage. Dabei nutze ich KI auch, um Überlegungen zu externalisieren und weiterzuentwickeln, wenn es mir schwerfällt, sie allein zu strukturieren.

Die Möglichkeiten sind beträchtlich, die Spannungen allerdings ebenso. KI-Systeme können Gedanken herausfordern und zugleich vorhandene Annahmen verstärken. Sie können Perspektiven eröffnen, aber auch Zusammenhänge mit großer sprachlicher Überzeugungskraft herstellen, die fachlich nicht tragen. Manchmal entsteht gerade durch die Plausibilität einer Antwort der Eindruck, eine komplexe Frage sei bereits geklärt. Das verlangt von Menschen Urteilskraft und die Bereitschaft, sich einer angebotenen Interpretation zu widersetzen. Auch das gehört zu menschlicher Agency im Umgang mit KI. Dabei sind KI-Systeme weder Menschen noch vollkommen neutrale Werkzeuge. Sie übernehmen keine menschliche Verantwortung, wirken aber durch ihre Gestaltung und ihre durch das Training mit von Menschen geschriebenen Inhalten geprägten Antworten auf Denk- und Entscheidungsprozesse ein. Human-Machine Teamplay umfasst deshalb auch die Auseinandersetzung mit epistemischer Abhängigkeit, Autor:innenschaft und der Frage, wie menschliche Handlungsmöglichkeiten im Zusammenwirken mit KI erweitert oder möglicherweise eingeschränkt werden.

Interessant ist in diesem Zusammenhang die neue Kompetenz 4.3.4, nach der Lernende zwischen menschlicher Kommunikation und Mensch-Maschine-Kommunikation „auch emotional unterscheiden“ sollen. Natürlich müssen Menschen verstehen, dass KI-Systeme keine menschlichen Gegenüber sind. Trotzdem können die emotionalen Reaktionen auf eine solche Interaktion real sein. Menschen können sich durch ein Gespräch mit einem KI-System entlastet oder verstanden fühlen, Gedanken ordnen und neue Perspektiven gewinnen, ohne dem System deshalb menschliches Bewusstsein zuzuschreiben. Gerade aus einer neurodiversitätsinformierten Perspektive sollten wir hier differenziert bleiben. Die Beziehungen, die Menschen zu Technologien entwickeln, entstehen im Zusammenspiel individueller Bedürfnisse, Erfahrungen, sozialer Kontexte und technischer Gestaltung. Pauschale Vorstellungen darüber, wie eine angemessene emotionale Abgrenzung auszusehen hat, werden dieser Vielfalt kaum gerecht. Viel wichtiger wäre es, die Bedingungen und Grenzen solcher Interaktionen zu verstehen, mögliche Abhängigkeiten zu erkennen und die eigene Handlungsmacht zu bewahren.

Stärken, Leistung und die Grenzen individueller Kompetenzentwicklung

Eine weitere Veränderung erscheint zunächst erfreulich. Im Kompetenzrahmen von 2016 hieß es unter 5.3 noch „Eigene Defizite ermitteln und nach Lösungen suchen“. Die Fassung von 2026 spricht dagegen davon, „eigene Stärken und Entwicklungsbereiche“ zu ermitteln und gezielt Strategien zu entwickeln. Die Sprache ist ressourcenorientierter geworden. Betrachtet man allerdings die darunter aufgeführte Kompetenz 5.3.1, bleibt der Bezugsrahmen weitgehend gleich: Lernende sollen eigene Entwicklungspotenziale bei der Nutzung digitaler Werkzeuge erkennen und Strategien zum Kompetenzaufbau entwickeln. Stärken und Entwicklungsbereiche werden also weiterhin im Verhältnis zu vorgegebenen Anforderungen betrachtet. Die Formulierung ist freundlicher, das zugrunde liegende Verständnis individueller Kompetenzentwicklung bleibt bestehen. Das muss innerhalb eines Kompetenzrahmens nicht überraschen. Es zeigt aber, wie begrenzt die Veränderung ist. Menschliche Vielfalt wird dadurch noch nicht zu einem Ausgangspunkt für die Gestaltung von Bildung.

Positiv sehe ich die neue Kompetenz 5.3.3, in der assistive KI-Funktionen zur Unterstützung individueller Lern- und Arbeitsprozesse sowie zur Erweiterung von Handlungsmöglichkeiten ausdrücklich benannt werden. Gerade für neurodivergente Menschen können solche Funktionen bedeutsam sein. Sie können unterschiedliche Formen der Informationsverarbeitung, Kommunikation und Selbstregulation unterstützen und Barrieren reduzieren. Allerdings hängt ihr Nutzen immer vom jeweiligen Menschen, der Situation und der Gestaltung der Lernumgebung ab. Die Verantwortung wird im Kompetenzrahmen vor allem beim Individuum verortet, das geeignete Funktionen auswählen und nutzen soll. Aus einer Perspektive des Universal Design for Learning reicht das nicht. Lernumgebungen müssen selbst so gestaltet werden, dass unterschiedliche Zugänge, Ausdrucksformen und Möglichkeiten der Beteiligung selbstverständlich werden. Dazu gehört, Lernende in die Gestaltung einzubeziehen und ihre Erfahrungen als relevantes Wissen anzuerkennen. Kinder und Jugendliche sind bereits vollwertige Menschen, die an Entscheidungen über ihre Lebens- und Lernbedingungen beteiligt werden müssen. Ihre Handlungsmöglichkeiten dürfen nicht davon abhängen, ob sie sich erfolgreich an die Erwartungen eines bestehenden Systems anpassen.

Damit sind wir auch bei der Frage nach Leistung und Bewertung. Die KMK spricht in ihrer begleitenden Pressemitteilung ausdrücklich davon, eigene Leistungen im Zeitalter von KI sichtbar zu machen und die Prüfungskultur zu reflektieren. Bereits in ihrer Handlungsempfehlung von 2024 hatte sie kollaborative und dialogische Prüfungsformate, eine stärkere Prozessorientierung und die Berücksichtigung der Koaktivität von Mensch und KI gefordert. Das geht durchaus weiter als der neue Kompetenzrahmen. Trotzdem bleibt die Frage, ob damit auch der zugrunde liegende Leistungsbegriff ausreichend hinterfragt wird oder vor allem neue Möglichkeiten entstehen, individuelle Leistungen unter veränderten Bedingungen zu überprüfen. Dabei verändern sich durch KI gerade die Bedingungen, unter denen Leistungen entstehen. Wissen wird in unterschiedlichen Formen kollaborativ entwickelt. Menschen nutzen kognitive Unterstützung, die sich nicht ohne Weiteres von ihren eigenen Denkprozessen trennen lässt. Unterschiedliche neurologische Profile, Erfahrungen und Umgebungsbedingungen beeinflussen, was Menschen unter welchen Umständen zeigen können. Was sagt ein individuell bewertetes Ergebnis dann eigentlich über Lernen aus? Und was wollen wir mit Leistungsbewertung überhaupt sichtbar machen? Die Frage nach Autor:innenschaft und Verantwortung verschwindet dadurch selbstverständlich nicht. Aber wir können sie nicht sinnvoll beantworten, solange wir an der Vorstellung festhalten, Lernen müsse sich vor allem in eindeutig zurechenbaren individuellen Leistungen abbilden lassen. Vielleicht ist gerade diese Vorstellung eine der Selbstverständlichkeiten, die wir im Zeitalter von KI überprüfen müssen.

Auch die gesellschaftliche und ökologische Verantwortung bleibt im neuen Kompetenzrahmen erstaunlich knapp. Unter 4.4.1 sollen Lernende weiterhin die Umweltauswirkungen digitaler Technologien berücksichtigen. Diese Formulierung stammt bereits aus der Fassung von 2016. Angesichts des Energie- und Ressourcenbedarfs großer KI-Systeme, globaler Lieferketten und der ungleichen Verteilung ökologischer Belastungen erscheint das unzureichend. KI wirft Fragen nach gesellschaftlichen Zielkonflikten auf, die sich nicht durch eine bloße Abwägung individueller Nutzungsvorteile beantworten lassen. Wer profitiert von diesen Entwicklungen? Wer trägt die Kosten? Und wie entscheiden wir gemeinsam, welche technologischen Möglichkeiten zu einer lebenswerten Zukunft beitragen?

Was die deutsche Steuerungslogik damit zu tun hat

In meiner Blogreihe zur Transformation von Bildung habe ich mich ausführlich damit beschäftigt, wie Bildungsentwicklung durch die Logik von Planung, Steuerung und Umsetzung geprägt wird. Besonders in „Zwischen Steuerung und Ermöglichung“ ging es mir darum, Governance als eine Form gemeinsamer Verantwortung zu betrachten, die Beziehungen ernst nimmt, Macht teilt und offene Entwicklungsprozesse ermöglicht. Beim neuen KMK-Kompetenzrahmen begegnet uns die vertraute Vorgehensweise erneut. Ein vorhandenes Modell wird aktualisiert, neue Anforderungen werden formuliert und für die Umsetzung werden unterstützende Materialien und Instrumente angekündigt. Reflexionskarten, Standortbestimmungen und weitere Angebote sollen helfen, die Kompetenzen in der Praxis zu verankern. Solche Hilfen können nützlich sein, insbesondere für Menschen, die angesichts der Entwicklungen im Bereich KI Orientierung suchen. Aber die dahinterstehende Annahme ist problematisch. Sie legt nahe, dass wir zunächst festlegen können, welche Kompetenzen Menschen benötigen, um anschließend geeignete Maßnahmen für deren „Erwerb“ zu entwickeln. Veränderung wird damit als etwas behandelt, das beschrieben, vorbereitet und umgesetzt werden kann. Die gesellschaftliche und kulturelle Transformation, die wir erleben, entzieht sich jedoch einer solchen linearen Logik. Sie verändert auch unsere Vorstellungen davon, was als Wissen gilt, wie Verantwortung verteilt wird und welche Aufgaben wir Bildung überhaupt zuschreiben.

In meiner Auseinandersetzung mit Frameworks habe ich bereits beschrieben, wie leicht aus einem Orientierungsangebot eine implizite Vorgabe wird. Ein Rahmen, der eigentlich Verständigung ermöglichen soll, entwickelt normative Kraft. Er bestimmt mit, welche Fragen gestellt werden und welche Vorstellungen von Lernen als legitim erscheinen. Das gilt besonders dann, wenn er in Bildungspläne, Fortbildungen, Materialien und Bewertungspraktiken übersetzt wird. Genau deshalb halte ich die Entscheidung, die bestehende KMK-Architektur unverändert zu lassen, für folgenreich. Sie begrenzt die Auseinandersetzung bereits auf der Ebene dessen, was überhaupt beschrieben werden kann. Weiterreichende Perspektiven aus dem europäischen Framework werden den vorhandenen Kategorien zugeordnet. Anschließend sollen diese Kategorien in der Praxis umgesetzt werden. Die Frage, ob wir angesichts der Veränderungen durch KI neue Kategorien oder ein grundsätzlich anderes Verständnis von Bildung benötigen, bleibt außerhalb dieses Prozesses.

Natürlich kann man den neuen Rahmen positiv und weitreichend auslegen. Man kann „KI aktiv mitgestalten“ als Aufforderung zu gesellschaftlicher Beteiligung lesen, KI-gestützte Koaktivität zum Anlass nehmen, Human-Machine Teamplay zu reflektieren, und assistive KI-Funktionen mit einem grundlegenden Nachdenken über Barrieren in Lernumgebungen verbinden. Dafür gibt es Anknüpfungspunkte. Aber warum sollten wir davon ausgehen, dass diese Interpretationen in der Breite tatsächlich wirksam werden? Bildungspläne, Prüfungsformate, Leistungsanforderungen, Zeitstrukturen und institutionelle Routinen bleiben weitgehend bestehen. Unter diesen Bedingungen ist es wahrscheinlicher, dass die neuen KI-Kompetenzen in bestehende Praktiken integriert werden oder sich Lehrkräfte fragen, was sie denn noch alles leisten sollen. KI wird zum zusätzlichen Gegenstand des Lernens und zu einem weiteren Werkzeug, das möglichst sinnvoll und verantwortungsbewusst eingesetzt werden soll. Die tieferliegenden Fragen nach menschlicher Agency, gesellschaftlicher Gestaltungsmacht und der Veränderung von Lernkultur können dabei leicht wieder verschwinden.

Es wird Lernbegleitende und Bildungseinrichtungen geben, die solche Spielräume weitergehend nutzen. Viele tun das längst, auch unabhängig von neuen Kompetenzrahmen. Nur kann es nicht die Aufgabe einzelner engagierter Menschen sein, die transformative Bedeutung aus Formulierungen herauszuarbeiten, die diese selbst kaum entfalten. Ein Kompetenzrahmen, der eine transformative Interpretation zulässt, bewirkt noch keine Transformation. Vor allem dann nicht, wenn die Bedingungen seiner Umsetzung weiterhin durch Vorstellungen von Bildung geprägt sind, die selbst überprüft werden müssten.

Fast vier Jahre ChatGPT. Zehn Jahre Kompetenzrahmen. Und dieselben Grundannahmen?

Ich finde es richtig, dass die KMK KI-bezogene Kompetenzen ausdrücklich berücksichtigt. Der neue Rahmen bietet Orientierung für Fragen, mit denen sich Lernende und Lernbegleitende beschäftigen müssen. Ich sehe auch, warum die Anschlussfähigkeit an bestehende Strukturen für die Bildungsverwaltung wichtig ist. Wer Bildungspläne verantwortet und Fortbildungsangebote entwickelt, braucht gemeinsame Bezugspunkte. Aber nach knapp vier Jahren breiter gesellschaftlicher Erfahrung mit generativer KI finde ich es unzureichend, einen fast zehn Jahre alten Kompetenzrahmen zu erweitern, ohne seine Grundarchitektur zur Disposition zu stellen. Die Geschwindigkeit technologischer Entwicklungen ist dabei nur ein Teil des Problems. Viel schwerer wiegt, dass sich unser Verständnis von Wissen, Denken, Leistung, Verantwortung und menschlicher Handlungsmacht bereits verändert, während die bildungspolitische Antwort weiterhin vor allem aus der Ergänzung vorhandener Anforderungen besteht.

Die eigentliche Herausforderung liegt für mich deshalb jenseits der Frage, welche KI-Kompetenzen noch fehlen. Wir müssen uns darüber verständigen, was Bildung in einer Gesellschaft bedeutet, in der KI zunehmend an Wissensproduktion, Kommunikation und Entscheidungen beteiligt ist. Welche Erfahrungen sollen Menschen machen können? Welche Beziehungen und Möglichkeitsräume wollen wir schaffen? Wie ermöglichen wir Agency und Co-Agency, ohne sie auf individuelle Anpassungsfähigkeit zu reduzieren? Und wie beteiligen wir gerade junge Menschen an der Gestaltung einer Zukunft, deren Konsequenzen sie wesentlich länger tragen werden als diejenigen, die heute über Bildungsrahmen entscheiden? Ich möchte Bildung nicht darauf reduzieren, Menschen mit Kompetenzen „auszustatten“, die sie benötigen, um in einer technologisch veränderten Welt zurechtzukommen. In meinen beiden Büchern, Future:Guide Bildung – Zukunft gestalten lernen und Lernen für eine lebenswerte Zukunft, beschäftige ich mich mit einem Bildungsverständnis, das menschliche Würde, Beziehungen, Beteiligung und die gemeinsame Gestaltung einer lebenswerten Zukunft in den Mittelpunkt stellt. KI ist darin eine wichtige Entwicklung, aber sie gibt nicht vor, was Bildung sein soll. Ich würde mir von der KMK etwas mehr Mut wünschen, sich auf diese grundlegenden Fragen einzulassen, auch wenn sich die Antworten nicht einfach in den bestehenden Kompetenzrahmen einordnen lassen.

Die Zukunft des Lernens ist nicht digital, sondern menschlich.

Und genau deshalb reicht es nicht, KI in die alten Schubladen eines bestehenden Kompetenzrahmens einzuordnen. Wenn wir an den bisherigen Grundannahmen festhalten, werden wir mit jeder Aktualisierung ein Stück mehr Technologie in unser Bildungssystem integrieren, ohne die Fragen zu beantworten, die diese Technologie längst an das Bildungssystem selbst stellt.