Die Kultusminister haben Leitlinien vorgelegt, wie Schulen sinnvoll mit Künstlicher Intelligenz umgehen können – mit Fokus auf Didaktik und Lernen, Prüfungen, Professionalisierung der Lehrkräfte, Regulierung sowie Zugang und Chancengerechtigkeit. Besonders adressiert werden Grundschule und frühe Sekundarstufe, um Basiskompetenzen in Deutsch, Mathematik und Fremdsprachen zu stärken. Für den Fremdsprachenunterricht und für Sprachlern‑Apps ist das ein starkes Signal: KI soll unterstützen, nicht ersetzen; sie braucht klare Leitplanken und muss für alle lernförderlich und fair nutzbar sein. Hier erfährst du, was das konkret bedeutet – samt Best‑Practice‑Ideen und Checklisten.

Didaktik: Personalisierung mit Verantwortung

KI kann Lernende und Lehrkräfte entlasten – etwa durch adaptive Übungen, differenzierte Wortschatztrainings, individualisierte Schreib‑Feedbacks und Aussprache‑Coaching. Gerade in frühen Lernphasen wirkt personalisierte Unterstützung besonders, weil Tempo, Wortschatzumfang und Fehlerarten stark variieren.

Worauf es jetzt ankommt:

• Transparenz: Schülerinnen und Schüler sollen verstehen, wie Vorschläge zustande kommen (z. B. „Deine Aussprache wird mit Referenzaufnahmen verglichen“ oder „Das Feedback bewertet Kohärenz und Grammatik nach A2‑Kriterien“).
• Altersgerechte Gestaltung: Klare, einfache Erklärungen; visuelle, numerische und textliche Lernhilfen; kurze Interaktionsschleifen.
• Didaktische Einbettung: KI‑Übungen sind Bausteine – eingebettet in Unterrichtsziele, Routinen und Reflexion (z. B. „Was hat dir die KI vorgeschlagen? Was davon übernimmst du – und warum?“).
• Bewusste Fehlerkultur: KI kann alternative Formulierungen liefern; Lehrkraft moderiert, welche Varianten zum Lernziel und Niveau passen.

Beispiel aus der Praxis: Eine App wie Synapse Lingo kombiniert das bewährte Karteikartensystem mit visuellen, numerischen und sprachlichen Cues und passt die Wiederholungsintervalle KI‑gestützt an den Lernstand an. So lässt sich der Wortschatz gezielt aufbauen, während interaktive Spiele motivieren – ideal für kurze, regelmäßige Übungsphasen im Unterricht und zu Hause.

Prüfungen: Mündlich, kollaborativ – und KI‑bewusst

Die Empfehlungen setzen ein klares Zeichen: Prüfungen sollen Kompetenzen abbilden, die in einer KI‑geprägten Welt zählen. Dazu gehören mehr mündliche und kollaborative Formate sowie Aufgaben, die den reflektierten KI‑Einsatz erlauben – ohne die Bewertungsverantwortung an Maschinen abzugeben.

Konkrete Implikationen:

• Mündliche Formate ausbauen: Dialoge, Rollenspiele, Kurzpräsentationen mit spontanen Rückfragen. Bewertet werden z. B. Verständlichkeit, Interaktion, Strategien zur Reparatur.
• Kollaborative Aufgaben: Gruppenprojekte (z. B. Podcast in der Zielsprache), bei denen KI für Recherche oder Ideensammlung genutzt werden darf – aber der Lernprozess dokumentiert wird.
• KI als Übungspartner: Für die Vorbereitung sind Chat‑Dialoge, Aussprache‑Drills und Schreib‑Feedbacks sinnvoll. In der Prüfung bleibt die Bewertung bei der Lehrkraft; KI kann Assistenz leisten (z. B. Vorstrukturierung von Beobachtungsnotizen).
• Rechtliche Klarheit: Prüfungsformate, die problematisch sind (z. B. reine Take‑home‑Essays ohne Prozessnachweis), werden angepasst. Portfolio‑Anteile, Prozessdokumentation, Protokolle und mündliche Verteidigungen gewinnen an Bedeutung.

Praxisidee: Vor einer mündlichen Prüfung üben Lernende in Synapse‑ähnlichen Dialogmodi alltagsnahe Situationen (Restaurant, Wegbeschreibung). Die Lehrkraft sieht nur die Lernstandsübersicht und plant darauf basierend differenzierte Aufgaben – bewertet wird die echte Performance im Klassenraum.

Medienkompetenz im Fremdsprachenunterricht: Quellenkritik wird Kernkompetenz

KI‑Texte und ‑Bilder gehören ins Klassenzimmer – aber nicht unkritisch. Medienbildung wird ausdrücklich wichtiger, auch weil KI‑basierte Desinformation zunimmt. Das lässt sich ideal mit Sprachzielen verknüpfen:

• Halluzinationen erkennen: Lernende prüfen KI‑Aussagen mithilfe verlässlicher Quellen (Wörterbücher, Lehrwerksgrammatiken, seriöse Nachrichtenportale in der Zielsprache).
• Faktencheck sprachlich trainieren: „Claim–Evidence–Reasoning“ auf Niveau A2–B1: Behauptung, Beleg, Begründung in einfacher Zielsprache.
• Zitierregeln und Transparenz: KI als Quelle kenntlich machen („Textentwurf mit KI generiert und von mir überarbeitet“).
• Bias thematisieren: Wie beeinflussen Trainingsdaten Ton, Kulturbezug und Beispielwelten? Lernende sammeln Alternativformulierungen aus verschiedenen Regionen/Varietäten.

Mini‑Modul (2 x 45 Minuten):

1. KI erzeugt kurze Stadtbeschreibungen; Klasse prüft Fakten, korrigiert Fehler, markiert unsichere Stellen.
2. Lernende schreiben eine überarbeitete Version mit Quellenangaben; Reflexion: Was war hilfreich, was irreführend?

Compliance und Datenschutz: So bleibt ihr rechtskonform

Die Leitlinien verankern klar: DSGVO gilt, ebenso EU‑Vorgaben zur KI‑Regulierung. Schulen brauchen belastbare Standards für die Prüfung von Anwendungen – und Anbieter müssen Transparenz schaffen.

Was das praktisch heißt:

• Datenminimierung: So wenig personenbezogene Daten wie möglich; Pseudonymisierung, kurze Speicherfristen, klare Löschkonzepte.
• Rollen klären: Auftragsverarbeitung nach Art. 28 DSGVO mit AV‑Vertrag; Verantwortlichkeiten (Schule/Träger vs. Anbieter) eindeutig.
• Transparenzberichte: Welche Modelle, Trainingsdatenquellen, Evaluationsmetriken? Wie werden Fehler und Vorurteile adressiert?
• Bias‑ und Qualitätstests: Sprach‑, Akzent‑ und Geschlechtervielfalt prüfen; dokumentierte Benchmarks, auch für frühe Sprachstufen (A1–B1).
• Altersdifferenzierte Einwilligung: Schutzmechanismen für Unter‑16‑Jährige, elterliche Einwilligungen je nach Landesrecht, leicht verständliche Datenschutz‑Hinweise.
• Lokale/On‑prem‑Optionen: Wenn möglich, schulische oder landesweite Sprachmodelle nutzen; Offline‑Modi für sensible Szenarien; klare Schnittstellen (z. B. SSO, Schul‑LLM‑Anbindung).
• KI‑Nutzung in der Schule: Konkrete Handreichungen, was erlaubt ist (z. B. Üben ja, automatische Notengebung nein), und wann Lehrkraftprüfung Pflicht ist.

Einheitliche Prüfstandards helfen dir bei Beschaffung und Einsatz: Prüfkataloge mit Kriterien zu Sicherheit, Fairness, Barrierefreiheit, Pädagogik und Interoperabilität erleichtern Entscheidungen.

Lehrkräfte stärken: Fortbildung, Leitfäden und Classroom‑Features

Kompetenzen im Umgang mit KI sollen systematisch aufgebaut werden – in Ausbildung und Fortbildung. Das betrifft Technik, Chancen/Risiken, Recht und Didaktik.

Pragmatische Bausteine:

• Micro‑Trainings (60–90 Minuten): Prompt‑Design für Sprachübungen, KI‑Feedback interpretieren, datensparsame Nutzung, rechtssichere Settings.
• Leitfäden mit Beispielaufgaben: Niveau‑gestaffelte Rollenspiele, Schreibroutinen (Planen–Formulieren–Überarbeiten mit KI), Aussprache‑Workflows.
• Classroom‑Management: Aufgabenverteilung, Lernstandsanalyse, Nachvollziehbarkeit der KI‑Vorschläge (z. B. Änderungsverlauf, Begründungen).
• Diagnostik: KI‑gestützte Einstufungstests, die deine fachliche Einschätzung ergänzen – nicht ersetzen.
• Schulinterne Absprachen: Wann ist KI erlaubt? Wie wird Nutzung dokumentiert? Welche Alternativen gibt es ohne KI‑Zugang?

Viele EdTech‑Lösungen, darunter auch Apps wie Synapse Lingo, bieten bereits Lehrkraft‑Dashboards mit adaptiven Empfehlungen. Achte darauf, dass die Vorschläge begründet sind („Warum wird diese Übung vorgeschlagen?“) und du eingreifen kannst.

Chancengerechtigkeit: Zugang, Barrierefreiheit, Offline‑Nutzung

Damit KI nicht zur Chance für wenige wird, adressieren die Empfehlungen den Zugang explizit. Schulen sollen datenschutzkonformen, kostenfreien Zugriff auf große Sprachmodelle erhalten; perspektivisch ist ein speziell für den Schulgebrauch trainiertes Modell wünschenswert.

Für deinen Unterricht bedeutet das:

• Barrierefreie Features: Vorlesefunktion, Untertitel, einfache Sprache, einstellbare Schriftgrößen und Kontraste, Tastaturbedienung.
• Differenzierte Niveaustufen: Aufgaben in mehreren Schwierigkeitsgraden, adaptive Hilfen, klare Lernziele pro Stufe.
• Offline‑Modi: Üben ohne permanente Internetverbindung; Synchronisation, wenn wieder online.
• Faire Schulzugänge: Lizenzmodelle für ganze Klassen/Jahrgänge; Möglichkeit, schulische Sprachmodelle zu integrieren, um Datenschutz zu stärken.
• Mehrsprachige Unterstützung: Interface in Herkunftssprache für DaZ/DaF‑Lernende, ohne das Zielsprachenlernen zu verwässern.

Best‑Practice‑Szenarien aus dem Fremdsprachenunterricht

Szenario 1: Grundschule, Klasse 4 – Wortschatz und Aussprache

• Ziel: Alltagsvokabular zu Hobbys und Orten, einfache Dialoge.
• Setup: 2 x 15 Minuten App‑Zeit pro Woche, Stationsarbeit, Kopfhörer.
• Ablauf:
  1. Bild‑ und Audio‑Karteikarten trainieren Aussprache (Visuell + Ton + einfache Zahlen‑Feedbacks wie „3/5 korrekt“).
  2. Kurze Call‑and‑Response‑Spiele in Partnerarbeit.
  3. Reflexion im Plenum: „Welche Wörter waren schwierig? Was hat die App vorgeschlagen?“
• Prüfung: Mini‑Dialoge mit realer Interaktion; KI nur zur Vorbereitung.

Szenario 2: Sek I, Klasse 7 – Schreiben mit KI‑Unterstützung

• Ziel: A2/B1‑Texte (E‑Mail, kurze Erzählung), Fokus Kohärenz und Wortwahl.
• Setup: Schreibwerkstatt in drei Phasen (Planen–Schreiben–Überarbeiten).
• Ablauf:
  1. Brainstorming mit KI‑Stichwortgeber (Quellencheck eingebaut).
  2. Erstentwurf ohne KI; dann gezielte Prompts: „Gib mir drei Synonymvorschläge für ‚nice‘ in informeller E‑Mail auf B1“.
  3. Feedback der App zu Struktur/Grammatik; Lernende markieren, was sie übernehmen und begründen warum.
• Prüfung: Lernprodukt + Reflexionsblatt; mündliche Kurzverteidigung.

Szenario 3: DaZ‑Willkommensklasse – Differenzierung und Barrierefreiheit

• Ziel: Alltagskommunikation (A1), Schule/Behörden, Aussprachesicherheit.
• Setup: App mit Vorlesefunktion, Bild‑Stützen, Offline‑Pakete.
• Ablauf:
  1. Individuelle Lernpfade (Einstufungstest + personalisierte Kartenstapel).
  2. Partner‑Dialoge mit Rollenkarten; KI dient als Modellsprecher oder als „Dialog‑Coach“.
  3. Wöchentliche Lernstandsbesprechung mit Lehrkraft‑Dashboard.
• Prüfung: Mündliche Performance‑Aufgaben; Dokumentation des Lernfortschritts über Portfolios.

Checklisten für eine verantwortungsvolle KI‑Integration

Für Schulen/Schulleitungen:

• Governance: Schulweite KI‑Policy, Verantwortliche benennen, Eskalationswege.
• Datenschutz: AV‑Vertrag, TOMs, Löschfristen, Altersmechanismen prüfen.
• Technik: SSO, Schul‑LLM‑Integration, Offline‑Optionen, Geräteverfügbarkeit.
• Didaktik: Curriculare Verankerung, Prüfungsanpassungen, Medienbildungsmodule.
• Evaluation: Pilot mit klaren Kriterien (Lernerfolg, Akzeptanz, Zeitaufwand, Datenschutz‑Audit).

Für Lehrkräfte:

• Start klein: 1–2 klar definierte Use Cases (Aussprachetraining, Vokabelarbeit).
• Transparenz: KI‑Einsatz erklären, Lernziele offenlegen, Reflexion einplanen.
• Aufgaben designen: Prozess sichtbar machen (Zwischenstände, Änderungsverlauf).
• Fairness: Alternativen ohne KI anbieten; Barrierefreiheit beachten.
• Dokumentation: Nutzung und Ergebnisse festhalten; Prüfungsregeln kommunizieren.

Für Anbieter/EdTech:

• Sicherheit: Datenminimierung, Verschlüsselung, klare Speicherorte (EU), Löschkonzepte.
• Recht: DSGVO‑Konformität, verständliche DSE, AV‑Muster, DPIA‑Unterstützung.
• Modell‑Transparenz: Versionierung, Evaluationsberichte, Bias‑Checks, Begründbarkeit von Vorschlägen.
• Pädagogik: Altersgerechtes Design, Lehrkraft‑Kontrollen, Classroom‑Funktionen, Offline‑Modi.
• Interoperabilität: Schnittstellen zu Schul‑IDs und schulischen Sprachmodellen; Export von Lernständen.

Ausblick und konkrete nächste Schritte

Die Empfehlungen liefern Rückenwind, aber auch Hausaufgaben. Damit KI echten Mehrwert im Fremdsprachenunterricht bringt, braucht es klare Ziele, saubere Datenwege und praxistaugliche Formate.

Dein 90‑Tage‑Plan:

• Woche 1–2: Bedarf klären, 1–2 Use Cases auswählen, Datenschutz mit der Schulleitung abstimmen.
• Woche 3–6: Pilot starten (z. B. Vokabel‑ und Aussprachetraining mit einer App wie Synapse Lingo), Kriterien festlegen: Lernerfolg, Motivation, Zeitaufwand, Barrierefreiheit.
• Woche 7–10: Prüfungsaufgaben anpassen (mündliche/kollaborative Elemente), Reflexionsroutinen verankern.
• Woche 11–12: Evaluation und Feedback einholen; Entscheidung über Skalierung; Fortbildungstermine planen.

Grundsatz bleibt: KI assistiert, Lehrkräfte bewerten. Mit Transparenz, Datenschutz, Barrierefreiheit und kluger Didaktik wird KI zum Hebel, um Basiskompetenzen in Fremdsprachen früher und nachhaltiger zu stärken – fair, motivierend und lernwirksam.