Was Schule lehren sollte, aber in keinem Rahmenplan steht

Jeder Rahmenplan ist eine Liste von Inhalten. Bruchrechnung, Photosynthese, der Dreissigjährige Krieg, das Ohmsche Gesetz. Das ist gut so, denn ohne Inhalte gibt es nichts zu denken. Aber die wichtigste Frage, die ein Lehrplan stellt, beantwortet er nie selbst: Wozu das alles, wenn die Antworten auf fast jede Inhaltsfrage inzwischen in zwei Sekunden aus einem Chatfenster fallen? Genau an dieser Stelle wird sichtbar, was Schule eigentlich leisten müsste und was in keinem Rahmenplan steht.

Ich unterrichte Physik und Mathematik und schreibe nebenbei Software. Aus beiden Welten nehme ich denselben Eindruck mit: Das, was sich am leichtesten prüfen und in Spalten schreiben lässt, ist genau das, was Maschinen uns gerade abnehmen. Was bleibt, ist schwerer zu fassen und steht nicht im Plan.

Der Rahmenplan beschreibt Stoff, nicht Haltung

Es lohnt sich, kurz zu sortieren, wofür Schule eigentlich da ist. Der Bildungsphilosoph Gert Biesta unterscheidet drei Aufgaben: Qualifikation (Wissen und Können für Beruf und Leben), Sozialisation (das Hineinwachsen in Kultur und Gemeinschaft) und Subjektifikation (zu einem eigenständig urteilenden Menschen werden, der Subjekt des eigenen Lebens ist und nicht Objekt fremder Erwartungen). Rahmenpläne sind fast vollständig auf die erste Aufgabe geeicht, weil sie sich am besten in Kompetenzraster und Noten übersetzen lässt. Die anderen beiden passieren trotzdem, jeden Tag, aber stillschweigend und ungeplant. Biestas Warnung: Reduziert man Schule auf Qualifikation und Sozialisation, wird sie zur blossen Dressur, in der Schüler nur noch Objekte sind.

Das ist nicht neu. Schon 1968 nannte Philip Jackson das den heimlichen Lehrplan: Schule vermittelt neben dem Stoff laufend Werte wie Pünktlichkeit, Ordnung, Geduld, Fügsamkeit. Die Frage ist nur, ob wir diesen zweiten Lehrplan dem Zufall überlassen oder ob wir ihn ernst nehmen. In einer Welt mit KI wird aus dieser akademischen Frage eine sehr praktische.

Erstens: filtern, prüfen, misstrauen

Das grösste Alltagsproblem meiner Schüler ist nicht, dass sie zu wenig Informationen hätten. Es ist, dass sie nicht entscheiden können, welche zählt. Sie lesen einen Text und wissen nicht, was Regel ist und was Beispiel, was Kontext und was Kernaussage. Ich nenne das Filterkompetenz, und sie wird mit jedem Jahr wichtiger.

Denn die Lage hat sich umgedreht. Früher war Wissen knapp und musste beschafft werden. Heute ist es im Überfluss da, nur eben vermischt mit Halbwahrem, Erfundenem und sprachlich perfekt formuliertem Unsinn. Eine KI liefert auf jede Frage eine flüssige, selbstsichere Antwort, auch dann, wenn sie falsch ist. Wer das nicht prüfen kann, ist ihr ausgeliefert. Die zentrale Kulturtechnik ist nicht mehr, etwas zu finden, sondern zu beurteilen, was man gefunden hat. Quelle gegen Quelle halten, Behauptung von Beleg unterscheiden, die eigene Plausibilitätsprüfung ernst nehmen. In keinem Rahmenplan steht ein Fach "Misstrauen, aber richtig".

Zweitens: die Frage stellen, nicht nur die Antwort liefern

Eine KI ist eine fast perfekte Antwortmaschine. Sie ist geduldig, gewissenhaft, höflich und liefert sauber. Wenn unser Bild vom guten Schüler "fleissig, angepasst, fehlerfrei" lautet, dann haben wir gerade ein Werkzeug erfunden, das diese Tugenden für ein paar Cent simuliert.

Was die Maschine nicht kann, ist die Aufgabe selbst zu stellen. Sie weiss nicht, welches Problem sich zu lösen lohnt, welche Frage interessant ist, wo etwas nicht stimmt, obwohl alle es hinnehmen. Die Fähigkeit, eine gute Frage zu formulieren, ein Problem überhaupt zu sehen, ist das, was den Menschen vor dem Werkzeug auszeichnet. Schule trainiert bisher fast nur das Beantworten vorgegebener Fragen. Das Stellen eigener Fragen kommt im Plan kaum vor, und genau das wird der knappe Rohstoff.

Drittens: Werkzeuge nutzen, ohne sich an sie zu verlieren

Hier liegt eine echte Spannung, die ich nicht auflösen will. Auf der einen Seite ist ein KI-Tutor eine der besten Lernhilfen, die es je gab. Benjamin Bloom zeigte 1984, dass ein Schüler mit persönlichem Tutor im Schnitt rund zwei Standardabweichungen besser abschnitt als im normalen Klassenraum, der durchschnittlich betreute Schüler lag damit über 98 Prozent der Vergleichsklasse. Bloom hielt das für gesellschaftlich unbezahlbar und nannte es das "Zwei-Sigma-Problem". Mit KI ist genau dieses persönliche, geduldige, nachfragende Gegenüber plötzlich für jeden mit Internetzugang da. (Die genaue Effektgrösse aus Blooms kleiner Studie gilt heute als optimistisch und liess sich nie sauber in dieser Höhe reproduzieren, die Richtung aber, gute individuelle Betreuung schlägt den Frontalunterricht deutlich, ist robust.)

Auf der anderen Seite gilt: Ein Werkzeug, das einem jede Anstrengung abnimmt, nimmt einem auch das Lernen ab. Der Unterschied entscheidet sich daran, ob die KI die Antwort verrät oder ob sie führt. Schüler müssen lernen, wann sie sich helfen lassen und wann sie bewusst auf die Hilfe verzichten, weil die Anstrengung der eigentliche Lerngewinn ist. Diese Selbststeuerung, dieses Wissen darum, wann ein Werkzeug mich klüger macht und wann es mich dumm hält, ist eine Kompetenz für sich. Sie steht in keinem Plan, weil es das Werkzeug bis vor Kurzem nicht gab.

Viertens: Aufmerksamkeit als knappe Ressource behandeln

Konzentration ist heute kein Selbstläufer mehr, sondern eine Fähigkeit, die gegen eine ganze Industrie verteidigt werden muss. Apps, Feeds und Benachrichtigungen sind darauf optimiert, genau die Aufmerksamkeit abzuziehen, die tiefes Lernen braucht. Ein Schüler, der nicht gelernt hat, dreissig Minuten an einer Sache zu bleiben, ist nicht faul, er ist ungeübt in einer Sache, die ihm niemand beigebracht hat. Aufmerksamkeit lenken, halten, bewusst schützen: Das gehört heute zur Grundbildung, taucht aber in keinem Fachlehrplan auf.

Fünftens: scheitern, nicht wissen, weitermachen

Der vielleicht wichtigste Punkt steht dem Notensystem am offensten entgegen. Schule belohnt das richtige Ergebnis und bestraft den Fehler. Im echten Leben, im Labor wie im Code, ist der Fehler der Normalfall und das Weitermachen die eigentliche Leistung. In John Hatties grosser Forschungssynthese liegt ausgerechnet die realistische Selbsteinschätzung der eigenen Leistung ganz oben in der Rangliste der Einflüsse, noch vor vielen Unterrichtsmethoden. Ein metakognitives Charaktermerkmal, kein Testwert. Wer sich selbst realistisch einschätzt, Fehler aushält und korrigiert, lernt ein Leben lang weiter. Das lässt sich schwer benoten, und genau deshalb steht es nicht im Plan.

Aber die wollen doch nur zocken

An dieser Stelle meldet sich zu Recht der Einwand: Schön und gut, Mündigkeit und Urteilskraft, aber die Kinder vor mir wollen doch vor allem eins, nämlich zocken. Das stimmt, und ich finde, man sollte es nicht beklagen, sondern verstehen. Denn ein Spiel kann etwas, das Schule oft nicht schafft. Es gibt sofort Rückmeldung, es trifft fast immer den richtigen Schwierigkeitsgrad, es macht Fortschritt sichtbar, und Scheitern kostet nichts ausser einem neuen Versuch. Genau das, was ein gutes Spiel ausmacht, ist gute Didaktik. Wenn ein Kind stundenlang konzentriert an einem schweren Level bleibt, dann ist es nicht konzentrationsunfähig, es hat nur noch nicht erlebt, dass Mathematik denselben Sog haben kann.

Daraus folgt aber nicht, dass Schule zum Spiel werden soll. Das wäre der falsche Schluss, und er führt zu bunten Punktesystemen, die den Reiz nach zwei Wochen verlieren. Spiele sind ja auch darauf optimiert, Aufmerksamkeit abzuziehen, das ist dieselbe Sogmechanik wie oben, nur von der angenehmen Seite. Die ehrliche Aufgabe ist eine andere und unbequemere: Kindern erfahrbar zu machen, dass die wirklich befriedigenden Dinge nicht die billig verfügbaren sind. Ein gewonnenes Spiel fühlt sich gut an, ein selbst gelöstes Problem, an dem man eine Stunde gesessen hat, fühlt sich anders an, tiefer und länger. Wer nur das schnelle Belohnungssignal kennt, verpasst das langsame. Schülern den Unterschied zwischen beiden spürbar zu machen, ist vielleicht die heimlichste Lektion von allen. Und sie steht in keinem Rahmenplan.

Was bleibt, wenn die Inhalte auslagerbar sind

Auffällig ist: Fast alles in der rechten Spalte ist das, was eine KI gerade nicht kann. Sie hat keine Aufmerksamkeit zu verteidigen, kein Problem, das ihr wichtig wäre, kein Risiko zu scheitern. Sie liefert. Je besser sie liefert, desto deutlicher tritt hervor, dass der unersetzbare Kern von Schule woanders liegt: nicht im Stoff, sondern in dem, was Wilhelm von Humboldt Mündigkeit nannte. Eigenes Urteil, der Mut, selbst zu denken, auch gegen die Maschine und gegen die Institution. International trägt dieselbe Idee heute den Namen Student Agency, den die OECD ins Zentrum ihres Lernkompasses 2030 gestellt hat: die Fähigkeit, sich Ziele zu setzen und verantwortlich zu handeln, statt nur behandelt zu werden.

Sechs Kompetenzen, die jede Lehrkraft trainieren kann

Das klingt zunächst nach einem Widerspruch zu allem, was eben über Raster gesagt wurde. Ist es aber nicht, solange man diese Dinge als Haltung übt und nicht als Häkchenliste abfragt. Das Schöne daran: Es braucht kein neues Fach und keine Extra-Stunde. Jede dieser Kompetenzen lässt sich nebenbei in den Fachunterricht einbauen, in Physik genauso wie in Deutsch.

• Beurteilen statt nur finden. Schüler nicht eine Antwort liefern, sondern zwei widersprechende vergleichen und begründen lassen, welche stimmt. Ein Satz reicht: "Woher weisst du das, und wem würdest du eher glauben?" Wer eine KI-Antwort nutzt, prüft eine Behauptung daraus gegen eine zweite Quelle.
• Eigene Fragen stellen. Regelmässig nicht die Aufgabe stellen, sondern stellen lassen: "Welche Frage zu diesem Thema findest du selbst interessant?" Erst die Frage bewerten, dann beantworten. Eine gute Frage ist hier mehr wert als eine richtige Antwort.
• Werkzeuge bewusst ein- und ausschalten. Offen besprechen, wann die KI helfen darf und wann nicht, und warum. "Diese Aufgabe machst du ohne Hilfe, weil die Anstrengung der Lerngewinn ist." Das Werkzeug nicht verbieten, sondern den Umgang zum Thema machen.
• Aufmerksamkeit halten. Kurze, geschützte Phasen echter Konzentration einüben, Handy weg, eine Sache, fester Block. Die Dauer langsam steigern und benennen, dass das eine Fähigkeit ist, die man trainiert, kein Charakterurteil.
• Sich realistisch einschätzen. Vor der Rückgabe schätzen lassen: "Was glaubst du, wie ist es gelaufen, und woran machst du das fest?" Die Lücke zwischen Selbsteinschätzung und Ergebnis ist der eigentliche Lernort, wertvoller als die Note selbst.
• Fehler aushalten und tiefer befriedigen. Den ersten falschen Versuch sichtbar würdigen statt überspringen. Und ab und zu ein Problem geben, das nicht in fünf Minuten fällt, damit Schüler den Unterschied zwischen dem schnellen Belohnungssignal und der tieferen Befriedigung eines selbst erkämpften Ergebnisses überhaupt erleben.

Keine dieser sechs Übungen braucht Material, Technik oder Zeit, die nicht ohnehin da ist. Sie brauchen nur die Entscheidung, sie ernst zu nehmen.

Der Stoff ist das Material, nicht das Ziel. Das Ziel steht nicht im Plan, und vielleicht ist es gut, dass es sich dort nie ganz einfangen lässt.

Das ist keine Absage an den Rahmenplan. Ohne Inhalte gibt es nichts, woran sich Urteil und Aufmerksamkeit üben könnten. Aber der Stoff ist das Material, nicht das Ziel. Denn in dem Moment, in dem wir Mündigkeit in ein Kompetenzraster pressen und in Noten zwängen, hört sie auf, Mündigkeit zu sein. Genau deshalb wird sie nie im Rahmenplan stehen, und genau deshalb ist sie das Wichtigste, was wir unterrichten.

Quellen

• Biesta, G. (2020): Risking Ourselves in Education: Qualification, Socialization, and Subjectification Revisited. Educational Theory, 70(1), 89–104, grundgelegt in Good Education in an Age of Measurement (2010), zu den drei Aufgaben von Bildung: Qualifikation, Sozialisation, Subjektifikation.
• Jackson, P. W. (1968): Life in Classrooms (Prägung des Begriffs hidden curriculum, des heimlichen Lehrplans).
• 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 (der durchschnittlich getutorte Schüler über 98 Prozent der Kontrollklasse).
• Education Next (2024): Two-Sigma Tutoring: Separating Science Fiction from Science Fact (zur Einordnung und Relativierung von Blooms Effektgrösse).
• Hattie, J. (2009): Visible Learning, Rangliste der Einflüsse (self-reported grades / realistische Selbsteinschätzung als einer der höchsten Einflüsse), mit Methodenkritik z.B. von Robert Slavin (2018).
• OECD (2019): Learning Compass 2030 und Student Agency for 2030 (Student Agency als Fähigkeit, sich Ziele zu setzen und verantwortlich zu handeln).
• Humboldt, W. v. (um 1793/94): Theorie der Bildung des Menschen sowie Kant, I. (1784): Beantwortung der Frage: Was ist Aufklärung? (Mündigkeit als Ziel von Bildung).

Erstellt von Johannes Hohls.