Ambitionierter denken - ein Praxisbeispiel
Vor ein paar Tagen habe ich geschrieben, dass wir ambitionierter denken müssen. Dann habe ich mir selbst die Frage gestellt: Was heißt das für meinen eigenen Matheunterricht?
Ich unterrichte drei Mathekurse, eine achte und zwei neunte Klassen. Dieser Text beschreibt, was ich seitdem geändert habe. Es ist mein Ansatz von "ambitionierter denken".
Einordnung
Um meine Gedanken zu verstehen, muss ich kurz ausholen. Zur Digitalisierung meiner Unterrichtsvor- und nachbereitung habe ich den lehrr-Kosmos ins Leben gerufen. Dieser digitalisiert alle Bereiche des lehr-lern-Prozesses, wo auch immer es sinnvoll ist. Ja, es ist etwas kompliziert, bitte kurz dran bleiben 😊
lehrr besteht aus sechs kleinen Werkzeugen, eines je Schritt. Ausführlich habe ich das in Wo ergibt KI im Lern-Lehr-Prozess eigentlich Sinn? beschrieben.
Um es kurz zu erklären: planr ist das Herz meines Kosmos. planr plant meinen Unterricht auf Stunden- und Schuljahresebene. Wobei ich eigentlich sagen muss, dass der Großteil meiner Arbeit im Chatfenster von Claude stattfindet. planr legt alle Informationen sinnvoll ab, sodass meine KI da auch wieder drauf zugreifen kann. planr arbeitet mit den anderen Modulen zusammen. Die Stunden bekommen die täglichen Übungen automatisch aus drillr. Die täglichen Canva Präsentationen werden automatisch aus Markendecks erstellt und in planr hinterlegt. Hausaufgaben werden über selbr erteilt. Und wenn es dann in Richtung Lernerfolgskontrolle geht, werden die dazugehörigen Dokumente erstellt, in prüfr abgelegt, von dort aus an checkr weitergeleitet und wenn alles geschrieben ist, übernimmt checkr die initiale Kontrolle. Das ist aktuell schon mal ein guter Anfang. Aber da geht noch mehr. Wir wollen ja ambitioniert denken.
Die Vision
Die Frage, die ich mir nach Riesebergs Text gestellt habe, lautet: Was kann ich über mein oben beschriebenes System hinaus tun, um den SuS durch den Einsatz meiner Technik einen noch höheren Mehrwert zu bieten?
Und der Nordstern in dieser Frage ist eine bekannte, oft zitierte Studie von Benjamin Bloom aus dem Jahr 1984. Diese besagt, dass SuS bis zu zwei Standardabweichungen besser abschneiden, wenn sie von einem persönlichen Tutor betreut werden, statt im Klassenverband zu sitzen. Die Erkenntnisse wurden damals mangels Machbarkeit verworfen. Heute ist das nicht mehr der Fall.
Das Ziel ist also, den SuS quasi eine 1:1 Betreuung zu bieten, obwohl ich alleine mit 28 8-KlässlerInnen im Raum bin.
Ein großer Vorteil von KI ist, dass sie große Mengen von Daten mühelos verarbeitet. Und eine gute individuelle Betreuung der SuS kann nur stattfinden, wenn solide Daten vorhanden sind. Ein persönlicher Tutor kennt diese Daten von seinem Kind, er sieht jede Rechnung und jeden Fehler. Moderner Unterricht kann diese Betreuung auch bieten, wenn er gezielt Daten zu den SuS sammelt und auswertet. Genau das tut lehrr, an manchen Stellen schon lange, an anderen neu.
Welche Daten ich sammle
Daten sammle ich an drei Stellen: in selbr mit dem selbrTutor, auf Papier und im Klassenbuch. Einiges davon mache ich schon lange, anderes ist neu. Die Grafik zeigt, wohin die Daten fließen. Darunter erkläre ich die Teile genauer.
In selbr
selbr ist die Übungsplattform meiner SuS. Jede Antwort wird dort gespeichert, unter einem Code statt unter dem Namen. Daraus sieht jedes Kind, welche Themen es schon kann und wo es noch hakt. planr bekommt dasselbe für die ganze Klasse. selbr merkt auch, ob die Hausaufgabe erledigt ist.
Bevor ein Kind seine Antwort prüft, klickt es an, ob es sich sicher ist. Das ist aufschlussreich. Bei "unsicher" war knapp die Hälfte der Antworten falsch, bei "sicher" immerhin 31 Prozent. Wer sicher ist und trotzdem falsch liegt, hat meistens etwas falsch verstanden. Ein Beispiel: Bei der Aufgabe "Im Chor sind doppelt so viele Kinder wie in der Band" haben mehrere Kinder ganz sicher 2c = b statt c = 2b angekreuzt.
Neu ist, dass zu den Aufgaben hinterlegt wird, welcher Denkfehler hinter einer bestimmten falschen Antwort steckt. So sehe ich für jede Klasse, welche Denkfehler wie oft vorkommen.
Erwartung: Ich kann die nächste Stunde mit genau dem Fehler beginnen, den meine Klasse macht. Und die SuS lernen nebenbei, sich selbst einzuschätzen. Das verlangt übrigens auch die neue Leistungsbewertungsverordnung in Mecklenburg-Vorpommern.
Ebenfalls neu in selbr ist der selbrTutor, eine eigene Seite innerhalb von selbr. Auf meinen Arbeitsblättern ist ein QR-Code. Bisher führte er direkt zur Lösung. Jetzt führt er zum selbrTutor. Dort wählt das Kind die Aufgabe und kann sagen: "Ich finde keinen Zugang" oder "Ich brauche Hilfe bei meiner Rechnung". Im zweiten Fall fotografiert es seine Rechnung. Eine KI kennt die Aufgabe und die Lösung, verrät die Lösung aber nie. Sie stellt nur Rückfragen, zum Beispiel: "Schau dir in Aufgabe a) die zweite Zeile an: Wie wirkt sich das Minus vor der Klammer auf die Zahl 2a und die Zahl -4b aus, wenn du die Klammer auflöst?" Wer gar nicht weiterkommt, kann sich am Ende trotzdem die Lösung ansehen. Die Fotos werden nicht gespeichert. Ich erfahre nur, bei welcher Aufgabe Hilfe gebraucht wurde.
Vorbild ist eine Studie aus Harvard von 2025. Dort haben Studierende mit so einem KI-Tutor mehr als doppelt so viel gelernt wie in einer gut gemachten Stunde im Hörsaal.
Erwartung: Wer zu Hause hängt, kommt weiter, ohne abzuschreiben. Und wenn viele bei derselben Aufgabe keinen Zugang finden, liegt es wahrscheinlich an der Aufgabe.
Auf Papier
Tests und Klassenarbeiten schreiben die SuS weiterhin auf Papier. Ich scanne sie ein, und checkr übernimmt die erste Korrektur. Dabei hält checkr für jede Teilaufgabe fest, wie viele Punkte es gab und welcher Fehler passiert ist, zum Beispiel V für einen Vorzeichenfehler. Daraus bekommt jedes Kind in selbr eine Übung zu genau seinen Fehlern. Und ich sehe, welche Aufgabe der ganzen Klasse schwergefallen ist. In meiner letzten Klassenarbeit über Terme haben zum Beispiel nur 14 bis 36 Prozent die Aufgaben mit einem Minus vor der Klammer gelöst.
Die tägliche Übung, kurz TÜ, schreiben meine SuS bei mir schon immer. Sie kommt automatisch aus drillr. Neu ist, dass sie alle zwei Wochen verpflichtend abgegeben wird, damit ich den Lernstand verfolgen kann. Dafür schreiben die SuS sie an diesem Tag auf ein eigenes Blatt. Ich sammle die Blätter ein, scanne sie, und checkr wertet sie aus. Sitzt ein Thema bei weniger als 60 Prozent der Klasse, kommt es automatisch auf die nächste TÜ. Zur Bewertung kann jedes Kind seine TÜ an jedem beliebigen Tag abgeben, dreimal im Halbjahr muss es das tun. Die Pflichtabgabe alle zwei Wochen ist dagegen für mich, damit ich weiß, wo die Klasse steht.
Erwartung: Wiederholt wird, was wirklich wackelt, und genau dann, wenn es wackelt.
Im Klassenbuch
merkr ist mein digitales Klassenbuch und der einzige Ort, an dem Namen stehen. Es liegt nur auf meinem iPad. Dort trage ich Mitarbeit und Anwesenheit ein, dort landen die Ergebnisse aus checkr und die Hausaufgaben aus selbr, und dort entsteht am Ende die Note. Nach der Stunde kann ich notieren, was nicht gut lief. Das landet als Hinweis in planr.
Ziele für jedes Kind
Für jede Einheit lege ich in planr fest, was die SuS am Ende können müssen, bei den Gleichungen zum Beispiel "Gleichungen mit Klammern und mit Variablen auf beiden Seiten lösen". In selbr steht dazu ein Satz, den ein Kind versteht: "Ich kann eine Gleichung mit Klammern lösen, indem ich zuerst ausmultipliziere".
Neu ist, dass jedes Kind daraus seine eigene Liste bekommt. Bei jedem Satz steht "Kann ich schon" oder "Üben wir noch". "Kann ich schon" steht erst da, wenn das Kind die Aufgabe zweimal richtig gelöst hat, einmal zu Hause in selbr und einmal auf der TÜ im Unterricht. Liegt das schon länger zurück, kommt eine passende Aufgabe in der nächsten Hausaufgabe wieder dran. Eltern, die möchten, sehen dieselbe Liste, ohne Noten und ohne Vergleich mit anderen.
Erwartung: Jedes Kind weiß, was es als Nächstes üben soll. Und bei den SuS, die nicht mitkommen, steht statt "Mathe ist schwer" ein ganz bestimmter Satz auf der Liste.
Woran ich merke, ob es wirkt
Rieseberg rät, eine KI nie ihre eigene Arbeit bewerten zu lassen. Ob das alles hilft, sehe ich deshalb auf dem Papier, an den Fehlercodes aus checkr. Die Themen wechseln von Arbeit zu Arbeit, die Fehler oft nicht: Ein Vorzeichenfehler ist in der Arbeit über Terme genauso ein V wie im Test zu den Gleichungen. Wird das V seltener, wirkt es. Zwei Standardabweichungen erwarte ich nicht. Wenn die SuS, die heute am Minus vor der Klammer scheitern, es bei den Gleichungen können, bin ich für den Anfang zufrieden.
Ich berichte, wenn ich mehr weiß.
Quellen
- Bloom, B. S. (1984): The 2 Sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as Effective as One-to-One Tutoring. Educational Researcher 13 (6), 4-16.
- Kulik, C.-L. C., Kulik, J. A., Bangert-Drowns, R. L. (1990): Effectiveness of Mastery Learning Programs: A Meta-Analysis. Review of Educational Research 60 (2). Die Größenordnung von etwa einer halben Standardabweichung stammt aus Zusammenfassungen dieser Arbeit.
- Kestin, G. u. a. (2025): AI tutoring outperforms in-class active learning. Scientific Reports 15, 17458.
- Rieseberg, F. (13.10.2026): How to be more ambitious: A tutorial for humans with models.
- Leistungsbewertungsverordnung Mecklenburg-Vorpommern vom 8. Juni 2026, § 3 Absatz 3.
- lehrr.app - Übersicht über die sechs Werkzeuge und ihre Datenwege.
Geschrieben von Johannes Hohls.