ZHE-Blog

Berufswahlunterricht im Wandel – neue Wege für Lehrpersonen

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Text von René Schneebeli

«Was willst du mal werden?» – früher war die Antwort schnell parat: Koch, Ärztin oder Ingenieur. Heute klingt es oft unbestimmter: «etwas mit Medien», «vielleicht Pflege» oder einfach «mal sehen». Die Berufswahl ist kein einzelner Entscheid mehr, sondern ein fortlaufender Prozess. Geradlinige Karrieren sind die Ausnahme, Umwege die Regel. Dies ist einerseits befreiend, andererseits herausfordernd – vor allem für jene, die Jugendliche begleiten.

Neue Realitäten im Unterricht

Bildungswege sind heute flexibler und individueller. Viele Jugendliche steigen später in eine Lehre ein, brechen sie ab oder beginnen neu. Sie holen Abschlüsse nach, reisen oder legen Auszeiten ein. Solche Brüche sind kein Versagen, sondern Ausdruck von Optionen, die durch die Durchlässigkeit und den Zeitgeist begünstigt werden. Die vielfältigeren Bildungswege verändern auch die Rolle der Lehrpersonen – vom Wegweiser mit klarer Route hin zum Coach, der Chancen sichtbar macht.

Obwohl die Berufswahl als Akt der Selbstbestimmung gilt, beeinflussen Herkunft, Geschlecht und Migrationshintergrund nach wie vor den Zugang zu Chancen, Netzwerken und Ressourcen. Sie entscheiden auch oft darüber, auf welcher Seite der digitalen Kluft Jugendliche stehen. Lehrpersonen sind hier besonders gefordert: Sie können Barrieren sichtbar machen, Alternativen aufzeigen und Jugendliche dabei unterstützen, ihren eigenen Spielraum zu erweitern.

KI als neues Werkzeug

Künstliche Intelligenz ist längst Teil des Unterrichtsalltags. Manche Jugendlichen schreiben ihre Bewerbungen mit Chatbots, andere lassen sich neue Berufsideen vorschlagen. Die Frage ist nicht, ob man diese Tools verbieten oder erlauben sollte, sondern wie man sie versteht und gezielt nutzt. KI kann unterstützen, ersetzt aber nicht die eigene Entscheidung. Sie ist Werkzeug, kein Ersatz für eigene Verantwortung. Wer diese abgibt, riskiert, dort zu landen, wo er nie hinwollte.

Neue Kompetenzen für eine neue Rolle

Für diese veränderte Rolle reicht Fachwissen allein nicht aus. Lehrpersonen benötigen heute Beratungskompetenz, ein Gespür für die Dynamiken des Arbeitsmarkts sowie digitale Souveränität. Sie müssen selbst reflektiert mit KI umgehen können, um Jugendliche in diesem Bereich zu stärken. Wer interkulturelle Sensibilität vermissen lässt, ist Teil des Problems. Wer keine Resilienz fördert, um Brüche und Irrwege auszuhalten, lässt die Jugendlichen im Stich. Denn in der Realität wird nicht jeder Lehrvertrag eingehalten, nicht jeder Traumjob erfüllt sich und nicht alle Selbstbilder stimmen mit der Sichtweise anderer überein. Doch genau das gehört zum Lern- und Selbstwerdungsprozess. Bildung bereitet nicht auf geradlinige Karrieren, sondern auf das Leben vor.

Lehrende sind keine Wegweiser, sondern Lotsen, die den Kompass zeigen, aber nicht die Route vorgeben. (Quelle: Adobe Stock)

Ein Lehrgang für die Praxis

Um Jugendliche in dieser sensiblen Phase zu begleiten, brauchen Lehrpersonen nicht nur Theorien, sondern vor allem Wissen, das sich im Berufsalltag bewährt hat. Der CAS Fachperson Berufswahlunterricht der Pädagogischen Hochschule Zürich setzt hier an. Der Lehrgang vermittelt praxisnahe Instrumente und erprobte Methoden, die direkt im Unterricht eingesetzt werden können. Die Antworten auf diese Fragen werden nicht abstrakt, sondern anhand von Fallbeispielen, Übungen und Reflexionen erarbeitet. Der Lehrgang bietet einen Werkzeugkasten mit nutzbaren Hilfsmitteln, die Lehrpersonen in ihrer Rolle stärken und entlasten.

Die Berufswahl ist heute eine Reise mit vielen Stationen. Lehrende sind auf diesem Gelände keine Wegweiser, sondern Lotsen, die den Kompass zeigen, aber nicht die Route vorgeben. Wer selbst dazulernt und Jugendlichen das Rüstzeug für die Reise mitgibt, befähigt sie, ihren eigenen Kurs zu finden. So werden auch abenteuerliche Umwege zu einem integralen Bestandteil der beruflichen Selbstfindung.

INFOBOX

Während der CAS Fachperson Berufswahlunterricht den Fokus auf die Gestaltung und Umsetzung des Unterrichts legt, richtet sich der CAS Berufswahl-Coach stärker auf den gesamten Berufswahlprozess. Teilnehmende vertiefen ihre Kompetenzen in der individuellen Begleitung Jugendlicher und junger Erwachsener, lernen Coaching-Methoden kennen und reflektieren ihre Rolle im Gesamtprozess. So ergänzt der CAS Berufswahl-Coach die Unterrichtsperspektive durch eine ganzheitliche, prozessorientierte Sichtweise. 

Alle Informationen zum CAS Berufswahl-Coach

Alle Informationen zum CAS Fachperson Berufswahlunterricht

Zum Autor

René Schneebeli ist Dozent und Leiter der Berufsbildungsprojekte an der PH Zürich.

Durch (d)eine Hochschule navigieren: Projekte und Studiengänge erfolgreich leiten

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Text von Kathrin Rutz und Tobias Zimmermann

8.30 Uhr – Drei Postfächer, drei Führungsrealitäten

Maria öffnet ihren Laptop: 47 neue E-Mails. Die Hälfte betrifft das neue Curriculum ihres Studiengangs, das nächstes Jahr eingeführt werden soll. Viele Mitarbeitende in ihrem Departement möchten mitsprechen, und Leitungspersonen aus anderen Departementen «hinterfragen es kritisch».

Danny scrollt durch Nachrichten von vier verschiedenen Instituten – jedes will das Budget seines Forschungsprojekts anders aufteilen.

Sarah liest die Absage eines wichtigen internationalen Partners: «Leider haben wir andere Prioritäten gesetzt.»

Wie werden sich die drei heute durch die Wirrungen der hochschulischen Mikropolitik navigieren?

Es ist anspruchsvoll, als Führungsperson alle Anliegen unter einen Hut zu bringen.

Marias Stakeholder-Meeting

Dr. Maria Gavrić, seit zwei Jahren Studiengangleiterin Digital Marketing, sitzt im Besprechungsraum zwei Institutsleitenden gegenüber, die Bedenken gegenüber dem neuen Curriculum äussern. «Das passt nicht zu unserer Ausrichtung», meint der eine. «Wo bleiben unsere Studieninhalte?», fragt die andere.

Früher hätte Maria argumentiert, mit Fakten und Logik gekämpft. Heute hat sie eine andere Strategie: «Was braucht ihr, um das Projekt unterstützen zu können? Welche eurer Kompetenzen könnten wir stärker einbinden?»

Die Stimmung dreht sich. Plötzlich entwickeln die beiden Ideen, wie ihre Expertise das Curriculum bereichern könnte. Eine Stunde später verlassen sie den Raum nicht mehr als Kritiker, sondern als Sparringpartner.

Weshalb hat Maria nicht auf die inhaltlichen Argumente der Institutsleitenden reagiert, sondern die Ebene gewechselt und nach ihren Bedürfnissen gefragt? Im Rahmen einer Führungsweiterbildung hatte sie erfahren, dass Widerstand oft nicht primär als Angriff zu verstehen ist, sondern als Information über unerfüllte Bedürfnisse anderer Personen. Spontan hat sie sich deshalb entschieden, Brücken zu bauen statt zu argumentieren und hat damit wertvolle Kooperationspartner gewonnen.

Dannys Budget-Dilemma

Professor Danny Cruz starrt auf die Zahlen. Sein interdisziplinäres Forschungsprojekt zur nachhaltigen Mobilität braucht 75.000 Franken mehr, aber die eingeworbenen Mittel sind ausgeschöpft. Das Projekt könnte scheitern, bevor die ersten Publikationen über Zwischenresultate erschienen sind.

Danny hat zwei Optionen: aufgeben oder kreativ werden. Er wählt Letzteres. In der Kaffeepause fällt ihm ein Gespräch mit dem Forschungsleiter eines Betriebs aus der Verkehrsindustrie ein. Was, wenn sie eine unkonventionelle Dreierkooperation eingehen – Hochschule, Industrie und Stadt? Alle Beteiligten könnten unterschiedliche Ressourcen und Kompetenzen einbringen. Allerdings müsste gewährleistet werden, dass die Hochschule die wissenschaftliche Kontrolle behält.

Der Anruf dauert 20 Minuten. Der Industriepartner ist hoch interessiert, seine Firma befindet sich jedoch in einer Restrukturierung und die Forschungsabteilung darf derzeit keine neuen Partnerschaften eingehen. Sie erörtern verschiedene Szenarien und Danny erhält drei Kontakte aus dem Netzwerk des Forschungsleiters, an die er sich wenden kann.

Sarah als Diplomatin: Steuerung ohne Macht

Sarah Weber hat ein Problem: Sie soll die Internationalisierung der Hochschule vorantreiben, ohne jedoch über Weisungsbefugnisse zu verfügen. Fünf Fachbereiche sollen das von ihr verantwortete Konzept umsetzen, welches Teil der Hochschulstrategie ist. Nach der Absage des internationalen Partners am Morgen steht sie unter Druck: Ein entscheidendes Argument für den Austausch mit den Fachbereichen fällt weg. Sie setzt auf Partizipation und fordert im anstehenden Meeting zu einem Erfahrungsaustausch «Internationale Partnerschaften – was funktioniert?» ein. Sie lässt jeden Fachbereich eigene Erfolgsgeschichten erzählen und lanciert einen Dialog über die Frage: «Was wäre, wenn wir diese Ansätze strategisch verknüpfen würden?»

Nach zögerlichem Beginn sprudeln die Ideen. Jeder Fachbereich entwickelt eigene Ansätze, die sich erstaunlich gut miteinander verknüpfen lassen und anschlussfähig zu Sarahs Rahmenkonzept sind. Am Ende der Sitzung haben alle fünf Institute nicht nur einer Zusammenarbeit zugestimmt, sondern sind begeistert von «ihren» Ideen. Mehr noch: Jeder Fachbereich wird einen weiteren potenziellen internationalen Kooperationspartner anfragen, um die durch die Absage entstandene Lücke zu füllen.

Sarah hat durch ihre laterale Führungsaufgabe gelernt, dass geschickte Kommunikation und partizipatives Vorgehen entscheidend sind: Wer alle mitreden lässt, muss geschickt moderieren und geht vielleicht anfangs einen etwas längeren Weg. Aber am Ende tragen viel mehr Personen die Entscheidung mit.

Partizipation (z.B. Gruppenarbeiten) kann in einem Entscheidungsprozess ein wichtiger Faktor sein.

Wie bringe ich all die Ansprüche unter einen Hut, ohne selbst darunter zu verschwinden?

Der Führungsalltag verläuft nicht immer so erfolgreich wie die geschilderten «Aktionen» von Maria, Danny und Sarah. Und auch die drei kämpfen wie die meisten Führungspersonen gelegentlich um einen souveränen Umgang mit den vielfältigen organisationalen und professionellen Ansprüchen, mit denen sie konfrontiert sind.

Fragen Sie sich manchmal auch, wie Sie alle Ansprüche unter einen Hut bringen, ohne unter diesem zu verschwinden? Oder kämpfen Sie darum, handlungsfähig zu bleiben, wenn wie in Marias Beispiel zahlreiche widersprüchliche Anliegen auf Sie einprasseln? Oder müssen Sie Situationen aushalten, die sich wie der Geldmangel in Dannys Projekt oder der Rückzug von Sarahs erhofftem Projektpartner nicht sofort klären lassen?

Dies sind typische und berechtigte Fragen, die sich Führungspersonen stellen.

Führungshandeln – und Selbstführung

Neben einem bewussten und reflektierten Führungshandeln ist deshalb eine sorgsame Selbstführung wichtig. Manchmal hilft es, uns bewusst zu machen, was uns persönlich wichtig ist und wo wir unsere Energie investieren. Dabei kann es auch notwendig sein, (sich) Grenzen zu setzen. Gleichzeitig ist es spannend, die eigene Entwicklung aktiv zu gestalten und in uns selbst zu investieren:

Entwicklung «on-the-job»: Neue Aufgaben, Funktionen und Rollen erfordern Flexibilität und eröffnen neue Wege innerhalb und ausserhalb der eigenen Organisation.
Weiterbildung und Networking: Kurse, Module oder qualifizierende Lehrgänge ermöglichen Kompetenzentwicklung und Networking über die Grenzen der eigenen Institution hinweg.
Mentoring und Coaching: Mentor:innen bieten wertvolle und oft ermutigende Unterstützung, gezieltes Feedback und helfen dabei, realistische Erwartungen zu setzen.
Reflexion und Prioritäten: Es lohnt sich, regelmässig zu prüfen, ob die aktuelle Tätigkeit noch mit den eigenen (Entwicklungs-)Zielen und Wünschen übereinstimmt. Allenfalls braucht es neue Strategien und selbstbewusste Entscheidungen, um auf Veränderungen zu reagieren und sich selbst nicht aus den Augen zu verlieren.

Am Ende geht es darum, eine Balance zu finden, die uns erlaubt, sowohl die Anforderungen zu meistern als auch die eigene Persönlichkeit und Karriere im Blick zu behalten. Es gilt auf die eigenen Ressourcen und das persönliche Wohlbefinden zu achten, um langfristig handlungsfähig zu bleiben und Hürden mit Ausdauer und Gestaltungskraft zu nehmen.

INFOBOX

Der CAS Führen in Projekten und Studiengängen an Hochschulen greift diese Themen auf und schafft Entwicklungsmöglichkeiten
- in der eigenen Rollen-, Kontext- und Führungskompetenz,
- im Projektmanagement und im Gestalten von Entscheidungsprozessen,
- in der Angebots- und Curriculumentwicklung oder
- im geschickten Agieren in den vielfältigen Aufgaben des Bildungsmanagements.

Durch die individuelle Schwerpunktsetzung mit ergänzenden und vertiefenden Wahlmodulen, der Bearbeitung eines eigenen Projekts oder dem Mentoring wird Professionalisierung auf persönlicher und organisationaler Ebene ermöglicht.

Die meisten Module des Lehrgangs sind auch einzeln buchbar (siehe Verlinkungen in der obigen Aufzählung).

Zu den Autor:innen

Kathrin Rutz ist Supervisorin, Coach und Organisationsberaterin bso, lehrende Transaktionsanalytikerin TSTA-C/O sowie Verantwortliche Beratung und Dozentin am Zentrum Management und Leadership der PH Zürich. Zudem ist sie Co-Leiterin des Lehrgangs CAS Führen in Projekten und Studiengängen an Hochschulen.

Tobias Zimmermann ist Leiter des Zentrums für Hochschuldidaktik und -entwicklung (ZHE) und Co-Leiter eines CAS Hochschuldidaktik an der PH Zürich. Die Leistungsbeurteilung an Hochschulen und Lernpsychologie gehören zu seinen Themenschwerpunkten.

Als der Roboter laufen lernte

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Text von Charlotte Axelsson

In China jagen humanoide Roboter einem Halbmarathon hinterher und an der ZHAW spaziert der Unitree G1 durchs Gebäude und sorgt für Aufsehen. Roboter sind längst nicht mehr nur futuristische Ideen, sondern Teil unseres Alltags – als Haushaltshelfer, KI-Influencer oder Bildungs-Bots. Doch was steht als Nächstes auf der Agenda der Robotik? Ich gebe einen kompakten Einblick in die rasante Entwicklung dieser Technologie, beleuchte die Kunst als Experimentierfeld und teile persönliche Erfahrungen aus der Roboterkunst.

Was ist ein Roboter?

Ein Roboter ist technisch eine sensomotorische Maschine: Er nimmt seine Umwelt über Sensoren wahr, verarbeitet Informationen mithilfe eines Rechners und reagiert über mechanische Komponenten. Oliver Bendel, Autor von Soziale Roboter, beschreibt Roboter als selbstständig handelnde Systeme, die menschliche Aufgaben übernehmen und unsere Handlungsfähigkeit erweitern. Er unterscheidet Industrie-, Service-, Weltraum- und Kampfroboter sowie Softwareroboter wie Chat-GPT oder Crawler.

Mit der Weiterentwicklung von KI, insbesondere Large Language Models (LLMs), ist die Verständigung zwischen Mensch und Maschine einfacher, schneller – und vor allem günstiger – geworden. Verbesserte Sensorik und Beweglichkeit machen Roboter zugleich autonomer und agiler. Spürbar ist der Wettlauf zwischen den USA und China: Wer bringt den ersten humanoiden Roboter in marktfähiger Stückzahl? China hat 2025 mit dem G1 von Unitree für rund 14’000 Franken vorgelegt. Das erinnert an die Mondlandung: Wer ist zuerst da?

Kunst als Labor

Um das Thema nicht nur technisch zu betrachten, streife ich durch Kunst- und Kulturwelten – ideale Orte zum Experimentieren, Spielen und kritischen Hinterfragen. Deswegen besuche ich regelmässig Independent-Veranstaltungen und Ausstellungen, in denen – ohne kommerziellen Druck – Überraschendes entsteht. Dort wird das Thema emotional und nahbar; ich kann analog reflektieren und mit Künstler:innen sprechen. Nachfolgend drei Einblicke: die Performance AcRobotics am Robotival, eine Fotoinstallation an der Vernissage Terms of Exposure sowie die Performance Friendly Fire at the Shrink.

Performance *AcRobotics* von Daniel Simu (Foto: Charlotte Axelsson)

Robotival: Wo Robotik auf Kunst prallt

Im Mai war ich auf dem Robotival im Zürcher Dynamo: ein Festival, bei dem Robotik auf Kunst und Forschung auf Alltag trifft – so die Veranstalter. Besonders beeindruckte mich die Performance von Daniel Simu, einem niederländischen Künstler mit Akrobatik-Hintergrund. Im Gespräch betonte Simu, wie wichtig es ihm sei, Roboter als technische Werkzeuge zu sehen – und zugleich als Spiegel unserer Vorstellungen von Körper, Kontrolle und Kreativität. Eine Verlängerung unseres Ichs. Seine Analogie: Ein Stuhl, auf den ich mich setze, verlängert mich – und der Stuhl fühlt nichts.

Mit einer kleineren Version seines Akrobatik-Roboters besucht Simu Schulklassen, erzählt er mir. Im Klassenzimmer klärt er zuerst immer die gleichen Fragen: Warum hat der Roboter keinen Kopf? Warum wirkt er trotzdem menschlich? Kann er traurig sein? Tut es ihm weh, wenn er fällt? Dann greift Simu zu seiner Stuhl-Analogie: Wir geben immer Emotionen in die Maschine – nie die Maschine in uns. Ein Stuhl hat auch keinen Kopf, verlängert uns aber dennoch.

Trotz dieser guten Erklärung: Für mich hatte die Performance AcRobotics einen klaren «Jö-Faktor». Offenbar bin ich nicht gefeit vor Anthropomorphisierung, der Vermenschlichung von Dingen.

Installation *Terms of Exposure* von Raphaela Pichler (Foto: Charlotte Axelsson)

Bots als Manipulator

Etwas später im Mai war ich bei Raphaela Pichler auf der Vernissage Terms of Exposure. Dort begegnete ich einer Installation: aussen eine verspiegelte Fotobox, innen ein Bot, der Identitäten verwebt – ungewohnt und wunderbar philosophisch. Pichler meint: Die Maschine liegt zwischen Eingabe und Ausgabe, zwischen Nähe und Verfremdung – und sie zerfasert Identität. Sie spricht mit mir und fragt: Bin das ich – oder der Algorithmus in meinem Gesicht? Am nächsten Tag, als ich die Fotos auf meinem Handy anschaue, frage ich mich tatsächlich: Sehe ich noch mich – oder bereits eine algorithmisch veränderte Version?

Therapie mit dem Chatbot

Etwas später liess ich mich in der Performance Friendly Fire at the Shrink – einer Chatbot-Therapiesoftware von Manuel Hendry – acht Minuten «therapieren». Irritiert, keineswegs mit «Jö-Effekt», verliess ich den Raum. Mit Hendry reflektierte ich danach: Was bleibt? Die Einsicht, dass nicht die Maschine entscheidet, sondern wir. Wer übernimmt Verantwortung – Staat, Big Tech, Gesellschaft? Und wie verhindern wir, dass Technik uns bevormundet, statt uns zu unterstützen?

Wandel statt Wettlauf

Ich fasse zusammen: Robotik ist kein Wettlauf um Marktanteile, sondern löst einen gesellschaftlichen Wandel aus. In künstlerischen Kontexten wird Robotik zum Resonanzraum, in dem wir Technik emotional begreifen, experimentieren, diskutieren und Verantwortung aushandeln. Dabei bleibt Technik Werkzeug und nicht Subjekt: Denn Roboter erweitern unsere Handlungsmöglichkeiten, doch Gefühle und Verantwortung sind und bleiben menschlich. Deshalb braucht es gesellschaftliche Auseinandersetzung – der Wandel wird nicht von Konzernen allein vorangetrieben.

INFOBOX

Beratung oder regelmässige Inputs zum Thema Roboter in der Lehre gibt's im Zentrum Digital Learning.

In diesem Interview spricht Charlotte Axelsson und anderem über Lernroboter.

Im Museum für Gestaltung können Sie sich in der Ausstellung Museum of the Future – 17 digitale Experimente vom 29. August 2025 bis 1. Februar 2026 inspirieren lassen.

Weitere Literaturtipps zum Thema

- Oliver Bendel: 300 Keywords Generative KI
- Kate Crawford: Atlas der KI
- Charlotte Axelsson: Tender Digitality
- Kazuo Ishiguro: Klara und die Sonne

Zur Autorin

Charlotte Axelsson leitet das Zentrum Digital Learning an der PH Zürich.

Lernen oder überspringen? Wie generative KI Lernwiderstände verstärken kann

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Text: Stefanie Dernbach-Stolz und Dominic Hassler

In der (zunehmend digitalen) Bildungswelt scheint Effizienz das oberste Ziel zu sein: Inhalte werden komprimiert, Lernpfade automatisiert und ganze Fähigkeiten per «Skill Skipping» übersprungen. Warum werden beim Lernen Abkürzungen genommen? Wie entwickeln sich Lernwiderstände? Und was hat das mit generativer KI zu tun?

Menschen neigen laut der «Cognitive Miser Theory» dazu, kognitiven Aufwand zu vermeiden (Fiske & Taylor 2013). Lernende haben das schon früher getan – etwa durch Abschreiben. Mit KI-Tools wie Chat-GPT ist das heutzutage einfacher denn je.

Heute können wir in vielen Schulzimmern und Weiterbildungskursen beobachten, dass Lernende Aufgaben direkt mit Chat-GPT lösen. Nuxoll (2024) nennt das «Skill Skipping»: Es wird ein Resultat abgegeben, aber kein Lernprozess durchlaufen. Doch Lernen entsteht nicht durch richtige Antworten, sondern durch eigenständiges Denken.

Es entbehrt nicht einer gewissen Ironie, dass Aufgaben so zu lösen als kompetenzorientiert ausgelegt werden kann. Tatsächlich dürfte es in vielen beruflichen Situationen sinnvoll sein, Aufgaben wie bspw. das Verfassen einer E-Mail mit einem KI-Sprachmodell zu erledigen. Trotzdem ist es in einem Bildungssetting nicht zielführend das zu tun, da das Schreiben (und damit verbunden auch das Lesen) weniger effektiv erworben wird.

Eine Metapher hilft uns, dies zu verdeutlichen: Es ist allen klar, wie absurd es wäre, einen Roboter ins Fitnesscenter zu schicken, wenn man seinen Körper trainieren möchte. Weniger offensichtlich, aber genau gleich absurd sollte es sein, in Bildungskontexten eine Lernaufgabe mit Chat-GPT zu lösen. Denn Bildungsinstitutionen sind die Fitnesscenter für das Gehirn. Wenn man nicht hingeht und die grauen Zellen bei den Übungen selbst anstrengt, gibt es keinen Trainingseffekt bzw. Lernzuwachs.

Zwei Roboter trainieren im Fitnesscenter. Quelle: leonardo.ai

Betrachtet man das «Skill Skipping» aus der Perspektive des Lernwiderstandes, stellt sich die Frage, warum Lernen nicht positiv konnotiert ist. Häufig wird das Lernen in Bildungskontexten als Zumutung wahrgenommen, was Widerstände und Vermeidungsstrategien erzeugt (man denke da nur an die eigene Schulzeit zurück). Dabei ist es ein zentrales Ziel von Lehrpersonen, Dozierenden und Erwachsenenbildner:innen, gelingendes oder erfolgreiches Lernen zu ermöglichen. Entsprechend stellt sich die Frage, wie und warum Lernwiderstände entstehen. Gemäss der subjektwissenschaftlichen Lerntheorie entstehen Lernwiderstände dann, wenn die Lernenden keinen subjektiven Sinn in einer Lernsituationen erkennen können oder sich gezwungen fühlen zu lernen – ohne dass es ihnen einen persönlichen Nutzen erbringt. Dies führt dazu, dass sie sich verweigern, unmotiviert sind oder nur oberflächlich lernen (Holzkamp 1993). Dabei kann man zwischen zwei grundlegenden Lernformen unterscheiden:

Defensives Lernen: Bei dieser Form findet Lernen unter Druck oder Zwang statt. Die Lernenden lernen, weil sie lernen müssen, um etwa eine Prüfung zu bestehen oder um Sanktionen zu vermeiden. Bildlich überspitzt kann man dies in der Grafik (Abb. 2) sehen, die eine Gefängnisszene darstellt, bei der die Insassen einem Vortrag zu den Folgen von Alkoholismus zuhören müssen. Bei dieser Form des Lernens entstehen häufig Lernwiderstände, da das Lernen nicht aus innerem Antrieb stattfindet. Expansives Lernen: Bei dieser Form geschieht Lernen aus eigenem Interesse und zur Erweiterung der eigenen Handlungsmöglichkeiten. Dadurch wird das Lernen als sinnvoll erlebt, weil es in einem Zusammenhang mit den eigenen Zielen, Interessen und Lebenszusammenhängen steht. In solchen Fällen treten kaum Lernwiderstände auf. (Holzkamp 1993)

Die Unterscheidung dieser zwei Lernformen ist für die Erklärung von Lernwiderständen wesentlich. Dennoch lassen sich Lernwiderstände nicht allein durch das Anwenden von expansiven Lernformen auflösen.

Einerseits sind die Gründe und Ursachen für Lernwiderstände vielfältig. Dazu gehören u.a. die fehlende Relevanz des Lerngegenstandes oder der mangelnde praktische Nutzen, bestehende (Bildungs-) Erfahrungen und Einstellungen und Wertehaltungen als auch die persönliche Lebenssituation (soziale Herkunft, Alter, Familie, etc.) die dem Lernen im Wege stehen können (Faulstich/Grell 2004).

Andererseits lassen sich Prüfungen o.ä. nicht immer umgehen. Die effizienzorientierte bzw. defensive Lernperspektive betont jedoch vor allem Standardisierung, Vergleichbarkeit und Messbarkeit. Das widerspricht expansivem Lernen. Wenn Aufgaben oder Lernpfade zu weit von der Lebenswelt der Lernenden entfernt sind und nicht als bedeutsam erlebt werden, reagieren diese oft defensiv – etwa mit automatisiertem Durchklicken oder KI-Nutzung. In diesem Fall setzen die Lernenden sich nicht tiefergehend mit Inhalten auseinander und haben keine Möglichkeit, eigene Lerninteressen zu verfolgen oder eigene Fragen zu entwickeln. Dies führt dazu, dass Lernen noch stärker als fremdbestimmt erlebt wird, was noch mehr Lernwiderstände auslösen kann. Ein Teufelskreis.

Was können Lehrende tun? – Anregungen zum expansiven Lernen

KI kann selbstgesteuertes Lernen untergraben. Sinnstiftendes Lernen braucht Zeit und Subjektivität – nicht nur Technik. Zentral ist, dass Lehrende unreflektierte Anwendungen von KI erkennen und handeln. Hier einige Anregungen:

Mit den Lernenden über das Lernen sprechen. Dadurch entstehen Reflexionsräume, in denen ein Bewusstsein geschaffen werden kann, wodurch die subjektive Relevanz gestärkt wird. Das braucht Zeit für Fragen, Irritationen und Selbstverortung. Und die Lehrenden erhalten ein besseres Verständnis für den Ursprung der Lernwiderstände, was sie wiederum handlungsfähig macht. Naheliegend wäre etwa die Lernenden in Gruppen über das Bild der beiden Roboter (Sie dürfen es gerne verwenden) diskutieren zu lassen und dabei gleich Transparenz zu schaffen: «Sie können (fast) alle Aufgaben im Unterricht mit KI lösen. Wollen Sie das – und warum?». So wird das Bewusstsein für den Lernprozess gefördert.

Von der Kultur des richtigen Resultats zur Kultur des Lernprozesses. Wenn Lehrende dem richtigen Resultat eine hohe Bedeutung zumessen, bspw. indem sie nur die Lösungen der Lernenden auf Richtigkeit kontrollieren, geben sie den Lernenden unbewusst einen Anreiz, KI für all diese Aufgaben zu nutzen. Stattdessen ist es zielführender, ein Bewusstsein dafür zu schaffen, dass ein richtiges, KI-generiertes Resultat für das Lernen weitestgehend wertlos ist. Der Weg zum Resultat, also der Lernprozess, ist zentral, ebenso die dabei gemachten Fehler. Aus diesen lässt es sich hervorragend Lernen. Bewertungen dokumentieren in diesem Sinne die Lernfortschritte und nicht das Resultat. Für manche Lehrende ist das ein grosser, aber essenzieller Kulturwandel.

Verantwortung an Lernende übergeben. Viele Lehrende möchten nicht ständig mit dem Zeigefinger darauf hinweisen, dass die Lernenden keine KI für das Lösen der Aufgaben verwenden sollen. Zudem gibt es manchmal durchaus Aufgaben, bei denen KI-Unterstützung hilfreich sein kann. Folgende Idee stammt von Tobias Seidl: Aufgaben, bei denen es zur Erreichung der Lernziele wichtig ist, dass zunächst selbst nachgedacht wird, werden mit einem Warnhinweis markiert (Abb. 3). Dadurch können Lehrende sich dem traditionellen Katz-und-Maus-Spiel entziehen. Die Lernenden fühlen sich ernst genommen und die Verantwortung für ihr Lernen und den KI-Einsatz geht subtil auf sie über.

Wenn Bildungsinstitutionen als «Fitnesscenter für das Gehirn» verstanden werden, darf der «Trainings»lernprozess nicht ausgelagert oder automatisiert werden. Gerade in einer von KI geprägten Welt ist es entscheidend, dass Lernende selbst denken, reflektieren und ihre Handlungsmöglichkeiten erweitern. Lehrpersonen und Bildungsverantwortliche sind deshalb gefordert, Lernsettings so zu gestalten, dass sie expansive Lernprozesse ermöglichen, statt defensive Vermeidungsstrategien befördern.

INFOBOX

Lehrgänge

In den folgenden Lehrgängen können Sie sich vertieft mit der Gestaltung von Lernprozessen in einer von KI geprägten Welt auseinandersetzen:
- CAS Unterricht gestalten mit digitalen Medien, ab 13. Januar 2026
- CAS Weiterbildungsdesign, ab 4. Februar 2026

Module

Die folgenden Module können einzeln gebucht und als Wahlmodul in verschiedenen CAS-Lehrgängen angerechnet werden:
- Lernen und Lehren mit künstlicher Intelligenz (KI), ab 19. August 2025
- Lernen und Weiterbildungsteilnahme Erwachsener, ab 3. März 2026

Zu den Autor:innen

Stefanie Dernbach-Stolz ist Dozentin an der PH Zürich und arbeitet im Zentrum Berufs- und Erwachsenenbildung. Sie ist Leiterin des CAS Weiterbildungsdesign.

Dominic Hassler ist Dozent an der PH Zürich und leitet den CAS Unterricht gestalten mit digitalen Medien im Zentrum Berufs- und Erwachsenenbildung.

Zwischen Messgerät und Schreibblock – Labore lernwirksam gestalten

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Text: Wolfgang Bührer

Beim Ausmisten fielen mir meine Protokolle des Anfängerlabors Physik aus dem Grundstudium in die Hände: handschriftlich angefertigt, Korrekturkommentare à la «das ist nicht das erwartete Ergebnis, Wiederholungsmessung»… Vor 25 Jahren hatte ich verzweifelt versucht, zu verstehen, was ich falsch gemacht hatte, und hoffte bei jedem Versuchsprotokoll aufs Neue, dass es im ersten Lauf akzeptiert wird. Gleichzeitig fragte ich mich, was ich, abgesehen von der Reproduktion schon längst bekannter Ergebnisse, auf die es scheinbar ankam, lernen soll. Willkommen Frustration – meine Begleiterin im Anfängerlabor.

Labore sind komplexe Lernumgebungen

Labore sind in den MINT-Fächern, vor allem in den Ingenieurs- und Naturwissenschaften, unverzichtbare Bestandteile der Hochschullehre. Dabei haben sich unterschiedliche Laborformen wie zum Beispiel das Mini-Labor, das Anfängerlabor, das integrierte Labor oder auch Maker Spaces (May u.a. 2023) entwickelt, um nur einige aufzuzählen. So vielfältig wie die Laborformen sind auch die Wissensanforderungen an die Studierenden im Labor: Beispielsweise muss man Messgeräte korrekt einsetzen und bedienen, einen Aufbau planen und ausführen, sauber dokumentieren, Sicherheitsvorschriften kennen und einhalten, Daten auswerten oder die Ergebnisse auf Plausibilität prüfen können. Neben diesen prozeduralen Fähigkeiten wird in der Regel zusätzlich Fachwissen zum jeweiligen Laborversuch benötigt.

Die (bei weitem nicht vollständige) Aufzählung macht deutlich, dass aufgrund der vielfältigen Wissensanforderungen die Gefahr besteht, Studierende in Laborsettings zu überfordern, zumal jede einzelne dieser Anforderungen auch ein potenzielles Lernziel sein kann. Labore als Lernumgebungen stellen Dozierende somit vor ein Dilemma: Sie sind unverzichtbar für praxisnahes Lernen, gleichzeitig aber ein Ort potenzieller kognitiver Überlastung. Wie können wir mit dieser Zwickmühle umgehen?

Ein Praxisbeispiel: Zwei meiner Studierenden aus dem 1. Semester Elektrotechnik, nennen wir sie Julia und Jens, sitzen im Labor und verzweifeln an der Bedienung und dem korrekten Ablesen des Oszilloskops, mit dem sie einen elektrischen Schwingkreis vermessen sollen. Dabei entgehen ihnen die physikalischen Zusammenhänge, die das eigentliche Lernziel gewesen sind. Ich wundere mich später über ihr mangelhaftes Protokoll. Ein Paradebeispiel für kognitive Überlastung.

Kognitive Last

Die Entdeckung der «Cognitive Load Theory» (Sweller 1988) war für mich ein Augenöffner: Ich verstand nun , warum sowohl meine eigenen Laborerfahrungen als auch die meiner Studierenden frustrierend waren. Der Ansatz gab mir Werkzeuge zur Verbesserung der Situation in die Hände. Denn die «Cognitive Load Theory» besagt, dass das Arbeitsgedächtnis grundsätzlich begrenzt ist und unterscheidet drei Formen von kognitiven Belastungen bei Lernprozessen:

Intrinsische kognitive Belastung: Diese ergibt sich aus der Komplexität des Lernstoffs. Hier können gezielte Reduktionen die Belastung senken.
Extrinsische (englisch: «extraneous») kognitive Belastung: Diese Belastung entsteht beispielsweise durch unklare Anweisungen oder durch für das eigentliche Lernziel irrelevante Informationen, welche das Arbeitsgedächtnis zusätzlich belasten. Durch sorgfältige Formulierung und Gestaltung von Materialien und Planung kann man diese reduzieren.
Lernbezogene kognitive Belastung: Damit ist die Belastung gemeint, die lernzielrelevant und direkt mit dem Lernprozess verknüpft ist. Diese Art kognitiver Belastung ist in Bezug auf das Lernen gewünscht.

Überträgt man diese Formen auf das Beispiel von Julia und Jens, so war die aufgrund des Versuchs gegebene intrinsische kognitive Belastung beim Umgang mit dem Messgerät so hoch, dass sie die eigentlich gewünschte lernbezogene kognitive Belastung, nämlich die Messung mit physikalischen Grundprinzipien zu verknüpfen, vermutlich aus dem Arbeitsgedächtnis verdrängt hat.

Schematische Darstellung der Cognitive Load Theory nach Sweller (1988)

Weniger ist mehr: Lernzielfokus und Entlastung

Aus diesem Gedankengang ergibt sich ein Vorgehen für die didaktische Optimierung von Laboren: Zunächst ist zu klären, was für den jeweiligen Laborversuch das Lernziel sein soll. Danach listet man alle Wissensanforderungen auf, um auf dieser Basis intrinsische und extrinsische kognitive Belastungen gezielt dort zu senken, wo sie nicht direkt lernzielrelevant sind. In manchen Fällen genügt ein schriftlicher Info-Kasten in den Versuchsunterlagen. Bei prozeduralen Themen könnten kurze Videos entlasten, und bei jeder Information in den Praktikumsunterlagen soll geprüft werden, ob sie wirklich lernzielrelevant ist – wenn nicht, streichen. Gleichzeitig darf lernzielrelevante kognitive Belastung durchaus eingefordert werden.

Im Beispiel von Julia und Jens habe ich für das nachfolgende Semester zur Senkung der kognitiven Belastung einige Kurzvideos und Übungsaufgaben zum Umgang mit dem Oszilloskop sowie zum Ablesen der Messwerte als obligatorische Pre-Lab-Vorbereitung zur Verfügung gestellt. Komplett beseitigt war das Problem damit zwar nicht, aber es kam zu keiner Fehlmessung mehr und die Frustration der Studierenden war in meiner Wahrnehmung deutlich geringer.

Teilnehmende des CAS Hochschuldidaktik MINT 24/25 im Teil Labordidaktik

In vielen aktuellen Laborsettings finden ebenfalls Entlastungen der Studierenden in so genannten «Pre-Labs» statt. Dabei bildet sich die Vielfalt der Wissensanforderungen in unterschiedlichen Methoden und Fokussen ab: Es existieren zum Beispiel theorieorientierte Pre-Labs, bei denen es um den theoretischen Hintergrund des Versuchs geht, prozedurale Pre-Labs, bei denen es um praktische Abläufe im Labor geht, oder auch schreibintensive Pre-Labs, bei denen Protokoll- und Dokumentationsfähigkeiten trainiert werden.

Neben der Vorentlastung durch Pre-Labs trägt eine gute Verteilung der Entlastungsmassnahmen dazu bei, den «cognitive load» besser zu dosieren. Agustian und Seery (2017) zum Beispiel empfehlen, fachliche und gerätespezifische Konzepte im Vorfeld bereitzustellen, prozedurale Informationen «just-in-time» im Labor verfügbar zu machen und je nach Bedarf oder Notwendigkeit Fertigkeiten isoliert zu trainieren.

Im CAS Hochschuldidaktik MINT vertiefen wir die Labordidaktik mit prämierten Praxisbeispielen von Gastdozierenden und greifen weitere hochschuldidaktische Themen wie Lernzielformulierung sowie MINT-spezifische Themen auf (siehe Infobox).

Als ich einige meiner alten Protokolle noch einmal durchblätterte, bevor sie in der Papiertonne verschwanden, änderte sich mein Bild des Anfängerpraktikums. Damals empfand ich es als überwiegend sinnlose Fleissarbeit, heute sehe ich, was ich dabei letztlich gelernt habe: Es geht darum, Labore so zu gestalten, dass die Studierenden verstehen, warum sie tun, was sie tun (sollen) und dass wir Lehrende die kognitive Belastung so steuern, dass sie so gut wie möglich auf das Lernziel fokussiert ist.

INFOBOX

CAS HOCHSCHULDIDAKTIK MINT

Lehrgang
Im CAS Hochschuldidaktik MINT lernen Sie die Grundlagen effektiver und innovativer Lehre für aktives Lernen an Hochschulen mit Schwerpunkt auf den MINT-Disziplinen (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Technik).
Mehr Informationen und Anmeldung auf der Webseite
Broschüre zum CAS Hochschuldidaktik MINT

Online-Infoveranstaltung
An der Online-Infoveranstaltung zum CAS Hochschuldidaktik MINT 25/26 können Sie mit den Lehrgangsleitenden Mònica Feixas und Wolfgang Bührer ins Gespräch kommen. Sie findet am Montag, 25. August 2025, von 12–13 Uhr statt. 
Jetzt anmelden

Module
Die folgenden Module aus dem CAS Hochschuldidaktik MINT 25/26 können auch einzeln gebucht werden:
- Lernziele und Methoden in MINT-Fächern, 22.–23. Januar 2026
- Leiten und Begleiten (mit einem Fokus auf MINT-Fächern), 30.–31. März 2026
- Assessment, Feedback und Evaluation in MINT-Fächern), 1.–2. Juli 2026

Zum Autor

Wolfgang Bührer bildet seit 2013 an der Abteilung Sek I der PH Zürich angehende Lehrpersonen in Physik und Physikdidaktik aus, hat mehrere Jahre an der HTWG Konstanz als Lehrbeauftragter angehende Ingenieure in Physik mitausgebildet und ist Co-Lehrgangsleiter des CAS Hochschuldidaktik MINT.

Sprachförderung an Berufsfachschulen – Bitte einmal austauschen

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Text: Sandra Buchmann

Wer glaubt, an der Berufsfachschule findet keine Sprachförderung statt, der irrt.
Wer glaubt, die Berufsfachschulen wissen, wie andere Berufsfachschulen Sprachförderung gestalten, der irrt ebenfalls.

Unterschiedliche Schulen, unterschiedliche Projekt-Foki

Die Tagung Sprachförderung und Mehrsprachigkeit vom 14. März 2025 gab einen spannenden Einblick in die Sprachförderungswelt der Berufsfachschulen. Verschiedene Berufsfachschulen im und ausserhalb des Kantons Zürich führen schulintern Sprachförderprojekte durch. Diese haben unterschiedliche Foki: fachübergreifende Sprachförderung, sprachsensibler Fachunterricht, leichte Sprache und Sprachstanderhebungen – um eine Auswahl zu nennen.

Vom Wissen anderer (Schulen) erfahren

Als Tagungsleiterin besass ich den Luxus, in einen der fünf praxisorientierten Workshops der Tagung reinzusitzen. Ich wählte einen Workshop, der das Sprachförderprojekt einer Berner Berufsfachschule vorstellte. Da der Hintergrund meiner Workshop-Wahl für den weiteren Verlauf dieses Beitrags wichtig sein könnte, teile ich ihn hier: Ich selbst hatte an einer Zürcher Berufsschule ebenfalls ein Sprachförderprojekt geleitet und war deshalb nicht nur als PH-Vertreterin, sondern auch als Vertreterin aus dem Schulfeld am Workshop interessiert.

«Hab ich gar nicht gewusst»-Momente

Der erste «Hab ich gar nicht gewusst»-Moment folgte schnell. Ich erfuhr in besagtem Workshop unter anderem, dass diese Schule das Informationsschreiben für die Lernenden zum Thema BYOD (Bring your own device) in leichter Sprache verfasst und damit positive Erfahrungen gemacht hat. Eine kleine schulinterne Datenerhebung habe gezeigt, so die Workshopleitung, dass diejenigen Lernenden, welche das BYOD-Schreiben in leichter Sprache erhalten hatten, häufiger Geräte mit der korrekten Ausstattung mitbrachten als die, die das Standard-Schreiben erhalten hatten.

Die BYOD-Krise

Das ist ein Detail, aber ein Wichtiges! An «meiner» Berufsfachschule, an der ich neben meiner Tätigkeit an der PH Zürich unterrichte, war ich als Klassenlehrerin einer Integrationsvorlehre-Klasse von August 2024 bis mindestens Januar 2025 damit beschäftigt, herauszufinden, weshalb in einer Woche bei Tomas und in der anderen Woche bei Melina der Computer nicht funktionierte. Das ging so weiter und BYOD wurde abgelöst von DBYOD (Don’t bring your own device) oder UAD (Use another device).

Fazit aus der BYOD-Krise

Hätte ich die nette Frau von der Berner Berufsfachschule a) schon früher gekannt und b) ich mich schon früher mit ihr ausgetauscht, wäre meine BYOD-Krise (und die vieler anderer Lehrpersonen an meiner Schule) eventuell zu verhindern gewesen. Es lohnt sich nicht, weiter zurückzublicken. In Zukunft werden an «meiner» Schule jedoch die BYOD-Schreiben angepasst und die Anpassung dauert dank Austausch schneller.

Mit einem Austausch zwischen Akteur:innen aus Berufsfachschulen kann wertvolles Wissen geteilt werden.

Über BYOD hinaus

Das BYOD-Beispiel steht stellvertretend dafür, dass es für verschiedene Akteur:innen in der Berufsbildung gewinnbringend sein kann, sich systematischer und regelmässiger über Sprachförderung (konkret) an Berufsfachschulen auszutauschen. Neben den bereits erwähnten Akteur:innen wie Projektleitende und Lehrpersonen, sind beispielsweise auch Schulleitungsmitglieder und Vertreter:innen des Mittelschul- und Berufsbildungsamts Zürich in den Austausch einzubinden.

Wie und wo austauschen?

Eine Möglichkeit, den Austausch zur Sprachförderung an Berufsfachschulen zu stärken, wäre eine Erfahrungstagung an der PH Zürich. Verschiedene Berufsfachschulen und verschiedene Akteur:innen daraus – beispielsweise Projektleitende, Lehrpersonen und Schulleitungen – könnten einmal im Jahr zum Austausch an die PH Zürich eingeladen werden.

Übrigens: Beim Apéro der Tagung Sprachförderung und Mehrsprachigkeit war ein Kollege aus Fribourg irritiert darüber, dass mit keinem Wort der bilinguale Unterricht in Deutsch/Französisch erwähnt wurde.

Ça existe ou quoi?

INFOBOX

LEHRGANG
Im CAS Sprachprofi bauen Sie Strategien auf, um Lernende in den Bereichen Lesen, Schreiben, Sprechen und Hören fachübergreifend zu fördern.

BERATUNG
Wir beraten und begleiten Berufsfachschulen bei der schulinternen Planung und Umsetzung von Sprachförderprojekten. Kontakt: sandra.buchmann@phzh.ch

WEITERE INFORMATIONEN

Webseite der PH Zürich: Sprachförderung an Berufsfachschulen

Podcast «Resonanzraum Bildung» der PH Zürich zum Thema «Sprachförderung an Berufsfachschulen»

Newsartikel auf www.phzh.ch, 8. Mai 2025: «CAS Sprachprofi wird Teil der Ausbildung Sek II/Berufsbildung»

Zur Autorin

Sandra Buchmann ist Dozentin im Zentrum Berufs- und Erwachsenenbildung an der PH Zürich. Sie leitet den CAS Sprachprofi und ihr Fokus liegt auf Sprachförderung an Berufsfachschulen.

Coaching in der Berufs- und Erwachsenenbildung

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Text: Mandy Gnägi

Das Rollenverständnis von Lehrpersonen in der Berufs- und Erwachsenenbildung hat sich nicht erst mit der Kompetenzorientierung ausdifferenziert. Je nach Kontext mäandrieren Lehrende in ihrem Verhalten als Hüterin oder Hüter von Wissen, als strukturgebende Leader, als impulsgebende Beratende, selbst als unwissende Lernende oder als unterstützende Coaches. Jede dieser Rollen impliziert ein eigenes Verhalten. Danach gestaltet sich das Miteinander ebenso wie neue Lehr-Lernangebote austariert und formuliert werden. Die Rolle eines systemischen Coaches ist dabei insofern eine besondere, als dass sie nicht als die inhaltlich überlegeneren Personen agieren: ihnen obliegt ausschliesslich die Verantwortung dafür, dem Gegenüber durch unterschiedliche Impulse und Interventionen Möglichkeiten für einen Reflexions- und Entwicklungsprozess zu eröffnen. Die inhaltliche Deutung oder Wertung bleibt in der Verantwortung des Gegenübers, dem Coachee.

Coaches schenken den Coachees höchste Aufmerksamkeit und echtes Interesse.

Coaches öffnen Raum

Sucht ein Coachee ein Coaching auf – oder wird durch die Institution dazu angehalten – ist das Anliegen häufig bekannt und bereits mehrfach besprochen oder durchdacht. Im Coaching wird in einem dialogischen Prozess diesem Anliegen aus unterschiedlichen Perspektiven auf den Grund gegangen. Hintergründe, relevante Personen, bestimmende Bedingungen oder «Trigger» werden dabei ebenso in den Fokus genommen, wie die bisherigen Versuche, das Thema zu lösen. Die Coachee erleben höchste Aufmerksamkeit und echtes Interesse daran, das Thema in der subjektiv erlebten Komplexität zu erfassen. Dabei sind Ruhe, wertschätzende und klare Kommunikation, schrittweises Fragen und sorgfältiges Agieren Gelingensbedingungen dafür, dass das Gegenüber Vertrauen aufbaut und sich öffnet. So kann es in dieser «sicheren» Umgebung gelingen, dass die Coachee bereit sind, neue Sichtweisen auf das Thema einzunehmen – etwa aus der Perspektive von vorhandenen Rahmenbedingungen, aus der von Kolleginnen oder Kollegen, aus der des Betriebes resp. der Institution, der vorgesetzten Person oder aus der von Freunden. Dieser neue Blick auf das «Problem-System», in dem sich das Thema am deutlichsten zeigt, ermöglicht, das eigene und fremde Verhalten neu zu bewerten. Gleichermassen wird deutlich, welche Wege von Lösungen die Coachee nun gehen können, welche Ressourcen dafür vorhanden sind oder aktiviert werden müssen.

Coaches haben persönliches Handwerkszeug

Mit welchen Methoden im systemischen Coaching gearbeitet wird, obliegt den Kompetenzen, Erfahrungen und Vorlieben der Coaches. Dazu gehören verbale Impulse durch Fragen gekoppelt mit dem Raum, in dem die Antworten gut gehört werden und darauf reagiert wird. Möglich ist die Arbeit mit Bildern; sei es mit vorgefertigten Bildkarten oder der Einladung an die Coachee, selbst Stellvertreterbilder zu entwerfen oder Konstellationen oder Hierarchien aufzuzeichnen. Zum Einsatz können ebenso unterschiedliche Materialien gebracht werden. Gerade die beiden zuletzt genannten Zugänge ermöglichen es den Coachees, einer vorhandenen Sprachbarriere konstruktiv zu begegnen. Unabhängig davon, welches Repertoire das persönliche Handwerkszeug der Coaches umfasst: es wird so im Coaching zum Einsatz gebracht, wie es dem Entwicklungsprozess des Coachees dienlich ist.

Coaches bringen Handwerkszeug so ins Spiel, wie es den Coachees dienlich ist.

Coaching braucht Haltung und psychologische Sicherheit

Das Wichtigste im systemischen Coaching ist eine zugewandte Haltung. Coaches muss es gelingen, Vorurteile, jede Form von eigenem Stress oder eigenen Emotionen abzulegen und sich ganz auf ihr Gegenüber einzulassen. Zur offenen und zugewandten Haltung gesellt sich die Einstellung, dass jedem Verhalten ein Nutzen innewohnt. Nicht immer ist der Nutzen offensichtlich oder ergibt sich mit der ersten oder zweiten Frage an die Coachee. Dann braucht es hohe Präsenz und Beharrlichkeit, sorgfältiges Navigieren im Ungewissen und grosse Wachsamkeit, um die verborgenen Aspekte zu beleuchten.

Genanntes bildet zusammen mit der Deutungshoheit der Coachee einen Rahmen, in dem sie psychologische Sicherheit erfahren: Vertraulichkeit, Verlässlichkeit, Klarheit, verschiedene Angebote für einen Perspektivwechsel, Zuversicht, Würdigung und der Fokus auf Ressourcen machen es dem Coachee möglich, das Handeln zu reflektieren und daraus Erkenntnisse für einen Veränderungsprozess abzuleiten.

INFOBOX

COACHING IN DER BERUFS- UND ERWACHSENENBILDUNG

In der Weiterbildung der Pädagogischen Hochschule gibt es mehrere Angebote, um sich im Bereich Coaching weiterzubilden. Wer ein CAS anstrebt, dem stehen zwei Möglichkeiten offen. Der CAS Coaching – Beraten im Bildungsbereich richtet sich an jene Personen, die sich in der Begleitung von Studierenden, Teamentwicklung, Beratung, Elterngesprächsführung oder auch Coaching von Kursleitenden qualifizieren möchten.

Wer den Fokus auf eine fachkundige individuelle Begleitung (FiB) von Jugendlichen legen will, findet im CAS Coaching und Lernen mit Jugendlichen das passende Gefäss. Der Lehrgang richtet sich einerseits an Lehrpersonen in Berufsfachschulen, die durch die Weiterbildungsinhalte des CAS in der Lage sind, die Lernenden in der Erreichung eines erfolgreichen Lehrabschlusses gezielt zu unterstützen. Andererseits ist er für all jene Personen im Bildungsbereich offen, die in den unterschiedlichen Kontexten junge Menschen im Bildungsbereich und Ausbildungsbetrieben auf ihrem Weg unterstützen wollen.

WEITERE BERATUNGS- UND COACHINGANGEBOTE

Beratung und Coaching für Berufsfachschulen

Beratung und Coaching für Hochschulen

Übersicht Beratung und Coaching an der PH Zürich

Zur Autorin

Mandy Gnägi ist Beraterin und Dozentin im Zentrum Berufs- und Erwachsenenbildung an der PH Zürich.

A machine in need is a friend indeed? – Zu viel Vertrauen in KIs durch Vermenschlichung

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Text: Yves Furer

Wenn Dinge misslingen, neigen Menschen dazu, nichtmenschlichen Objekten wie Maschinen menschliche Eigenschaften zuzuschreiben. So scheint der Drucker persönlich etwas gegen mich zu haben, weil er immer dann nicht funktioniert, wenn ich ihn dringend brauche. In die Maschine wird ein Wille hineininterpretiert, wo keine Intention vorhanden ist. Solche Vermenschlichung oder Anthropomorphisierung hilft uns, Situationen zu bewältigen, in denen wir uns externen Faktoren ausgeliefert fühlen.

Ist mir der Drucker heute gut gesinnt oder nicht? (Bild: Adobe Stock)

Im Gegensatz zu Druckern, die weder aussehen wie Menschen noch bedeutungsvoll mit Menschen interagieren, sind moderne KI-Systeme genau dafür designt, menschlich zu wirken. Bei Chat-GPT und Co. stellt die Anthropomorphisierung ein Feature und kein Zufall dar. Der Erfolg grosser Technologiekonzerne beim Vorantreiben dieser Entwicklung wird sichtbar, indem es immer schwieriger wird, menschliche Äusserungen von KI-generierten zu unterscheiden. Im schriftlichen Dialog mit Chat-GPT-4 können offenbar viele Menschen nicht mehr mit Sicherheit sagen, ob sie sich gerade mit einem Menschen oder einer Maschine unterhalten (Mei et al. 2024). Doch wirken die Antworten von KI-Chatbots nicht nur deshalb menschlich, weil sie inhaltlich passend ausfallen, sondern KI-Chatbots beantworten beispielsweise medizinische Fragen in einem Online-Forum auch empathischer als medizinisches Fachpersonal (Ayers et al. 2023).

Auffällig ist, wie scheinbar mühelos menschliche Eigenschaften auf die KI übertragen werden, indem entsprechende Begrifflichkeiten verwendet werden. Schon der Begriff künstliche Intelligenz suggeriert, dass eine Entität vorliegt, die eine menschliche Eigenschaft, nämlich Intelligenz besitzt. Doch es stellt sich die Frage, ob KIs wirklich empathisch sind oder uns Menschen nur sehr gut vorspielen, dass sie es sind. Wären KIs empathisch, müssten sie die Gefühle von Menschen erkennen, verstehen und nachempfinden können. Während das Erkennen von Emotion durchaus funktioniert und wohl auch schon kommerziell genutzt wird (Monteith et al. 2022), dürften Verstehen und insbesondere das Nachempfinden Kategorien sein, über die die KIs noch nicht verfügen.

Die KI versteht dich. Oder doch nicht? (Quelle: Adobe Stock)

Vertrauen in KI: Ein zweischneidiges Schwert

Wie sich zeigt, bleibt es nicht ohne Folgen, wenn KIs menschliche Eigenschaften zugeschrieben werden, die sie gar nicht besitzen. Anthropomorphe Elemente scheinen das Vertrauen von Menschen in KIs zu erhöhen. Leider handelt es sich beim Vertrauen um ein zweischneidiges Schwert. Ein höheres Vertrauen kann den Umgang mit neuen Technologien erleichtern oder sogar dazu führen, dass sich Personen überhaupt auf eine neue Technologie einlassen. Andererseits besteht beispielsweise die Gefahr, dass Menschen in der Interaktion mit der KI zu viele, auch private Daten von sich preisgeben (Akbulut et al. 2024). Doch auch beim Lernen mit KI-Systemen können weitere Probleme entstehen, wenn insbesondere den KI-generierten Outputs zu viel Vertrauen entgegengebracht wird.

Mehr Vertrauen = weniger nachprüfen?

Bekanntlich liegt die KI sehr häufig richtig, wenn sie mit konkreten Fragen konfrontiert wird, jedoch nicht immer. Insbesondere beim wissenschaftlichen Lernen und Arbeiten ist es essenziell, genau diese Fehler zu erkennen. Das gezielte Prüfen von Informationen stellt allerdings einen aufwändigen und anstrengenden Prozess dar. Ein zu hohes Vertrauen in KI-generierten Output könnte sowohl dazu führen, dass die Notwendigkeit, Inhalte zu prüfen, zu wenig erkannt oder Prüfungsprozesse nicht bis zum Ende durchgehalten werden, weil die Motivation dazu fehlt. Wahrscheinlich mangelt es an Bereitschaft zur kritischen Auseinandersetzung mit KI-Antworten, wenn die KI nicht als Maschine oder Tool angesehen wird, sondern als quasi menschliche Partner:in oder Tutor:in. Schliesslich war die KI doch so nett, mir lange und ausführlich meine Fragen zu beantworten, mir passende Quellen zu suchen und zusammenzufassen und dann erst noch meinen Text zu korrigieren. Wer so viele Freundschaftsdienste für mich erbracht hat, hat doch mein Vertrauen verdient?

Maschinen bleiben Maschinen

Wie schon erwähnt, werden die Technologiekonzerne weiterhin mit viel Geld daran arbeiten, KIs noch menschlicher wirken zu lassen. Auf diese Entwicklung können die wenigsten direkt Einfluss nehmen. Unmittelbar beeinflussen können wahrscheinlich viele Leser:innen dieses Blogs jedoch, wie ihre Studierenden mit KI arbeiten. Selbst wenn die Studierenden KIs häufig auch ohne das Wissen der Dozierenden einsetzen, besteht trotzdem die Möglichkeit, das Lernen mit KI direkt zu thematisieren. KI-generierten Inhalten mit einer gewissen Skepsis zu begegnen, stellt dabei nur einen Ausgangspunkt dar. Dennoch erscheint es wichtig, genau diesen Ausgangspunkt herzustellen, um weitere Schritte wie Überprüfen, Auswählen, Integrieren und Kombinieren von Inhalten und damit Lernen zu ermöglichen. Und schliesslich haben wir alle die Möglichkeit, uns zu hinterfragen, welche Begriffe wir im Kontext von KIs verwenden und wie stark diese Begriffe eine Vermenschlichung implizieren. Denn Maschinen bleiben vorerst Maschinen und keine Freund:innen.

INFOBOX

WORKSHOP
Nachricht an Chat-GPT: Gib mir Feedback auf meinen Text, Montag, 14. April 2025, 12.15–13.30 Uhr, Campus PH Zürich

MODUL
Schreiben begleiten und beurteilen, ab 16. März 2026, Campus PH Zürich

LITERATUR
- Placani, Adriana (2024): Anthropomorphism in AI: hype and fallacy. In: AI and Ethics 4 (3), 691–698.
- Reinecke, Madeline G. / Ting, Fransisca / Savulescu, Julian / Singh, Ilina (2025): The Double-Edged Sword of Anthropomorphism in LLMs. In: Proceedings 114 (1), 4.

Zum Autor

Yves Furer ist Dozent für Deutschdidaktik und Mitarbeiter des Schreibzentrums der PH Zürich.

Vom KI-Fastfood zum sinnhaften Einsatz

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Text: Charlotte Axelsson

Vor Kurzem wurde ich gefragt, ob ich Angst vor den rasanten technologischen Entwicklungen habe. Meine Antwort lautete: ein klares Jein. Die Technologie selbst macht mir keine Angst – im Gegenteil, sie fasziniert mich. Ich werde zum Homo Ludens, mein Spieltrieb kennt kaum Grenzen. Was mir Sorgen bereitet, ist der Mensch, der diese Technologien nutzt, steuert oder weiterentwickelt – oft ohne sich der Verantwortung für deren Auswirkungen bewusst zu sein. Diese Sorge hat mich dazu gebracht, intensiver über Ethik in der Bildung nachzudenken, zum Beispiel am PHZH Barcamp «Assessment im Wandel – KI-basierte Ansätze für Beurteilung und Feedback» oder als Co-Herausgeberin der neuen Open-Access-Publikation «Ich, Wir & Digitalität, Ethik in der Lehre». Für mich ist klar: Eine ethisch fundierte Lehre ist der Schlüssel für einen sinnhaften Einsatz von Technologie. Ganz im Sinne des Buchtitels: «ICH steht für die persönliche Reflexion, WIR für das Miteinander und DIGITALITÄT beschreibt den kulturellen Wandel, der durch technologische Innovationen entsteht», lässt sich dieser Dreiklang auch im Dagstuhl-Dreieck (Figur 1) als technologische, gesellschaftliche, kulturelle und anwenderbezogene Perspektive beschreiben. Solche Modelle ermöglichen es auch, die eigene Lehre zu überprüfen und fehlende Perspektiven zu integrieren.

Figur 1: Dagstuhl Dreieck in «Ich, Wir & Digitalität, Ethik in der Lehre»

Bildung vermittelt nicht nur Wissen, das ist ebenfalls klar und wurde zum Beispiel durch Peter Holzwarth in «Sind Menschen die besseren Roboter? Ethische Fragen zur Digitalisierung» beschrieben, sondern auch die grundlegenden Werte einer Gesellschaft – ein essenzielles Element für deren Zusammenhalt und Funktionieren. Doch wie verändert der technologische Fortschritt unsere Zusammenarbeitsformen und das Beurteilen von Leistungen? Warum ist es besonders wichtig, im digitalen Zeitalter über Ethik zu sprechen? Im Folgenden habe ich zwei wichtige Gründe zusammengetragen, die die Wichtigkeit einer tiefgründigen Auseinandersetzung für uns Menschen unterstreichen sollen. Folgend gebe ich Einblicke in die Diskussion des Barcamps mit der Anwenderperspektive «Ethik und gesellschaftlichen Implikationen von KI im Assessment von Leistungen».

Erster Grund ist omnipräsentes Wissen: Technologien wie die Suchmaschine von Google oder Wikipedia machen Wissen allgegenwärtig und leicht zugänglich. Generative Technologien – etwa ChatGPT von OpenAI – ermöglichen es zudem, Wissen neu zu kombinieren und zu generieren. So stellt der technologische Wandel traditionelle Konzepte von Wissen und dessen Bewertung infrage und verlangt nach neuen Ansätzen. Wie überprüfen wir Leistungen, wenn man auf einen Klick ganze Hausarbeiten von einer Maschine generieren lassen kann?

Zweiter Grund sind intransparente Machtstrukturen: Unternehmen wie Google, Microsoft oder OpenAI kontrollieren zentrale Plattformen und Technologien und verfolgen in erster Linie ihre wirtschaftlichen Interessen. Dadurch entstehen gefährliche Abhängigkeiten, die Bildungseinrichtungen, Gesellschaften und sogar Staaten in ihrer Autonomie einschränken. Ein zentrales Problem ist die Intransparenz der Algorithmen: Sie steuern, welche Informationen priorisiert oder generiert werden, und beeinflussen dadurch, was wir sehen, lesen und lernen. Dies schafft eine neue Wissenshierarchie. Damit wird Wissen nicht mehr neutral verteilt, sondern von wenigen Akteuren gelenkt. Um dieser Entwicklung entgegenzuwirken, braucht es unabhängige Alternativen und eine breite gesellschaftliche Debatte. Gerade Pädagogische Hochschulen müssen eine Vorreiterrolle übernehmen, indem sie kritische Medienkompetenz fördern und sich aktiv mit diesen ethischen Fragen auseinandersetzen.

Ethik in der Lehre – Diskussionen aus dem Barcamp

Die Herausforderungen werden besonders deutlich, wenn man diese beiden Gründe auf konkrete Bereiche im Bildungswesen anwendet. Beim Barcamp «Assessment im Wandel – KI-basierte Ansätze für Beurteilung und Feedback» haben wir uns in einem Track mit «Ethik und gesellschaftlichen Implikationen von KI im Assessment von Leistungen» beschäftigt.

Die Diskussionen zeigten schnell, dass Bildung und vor allem Prüfungen nicht nur der Vermittlung und dem Abfragen von Wissen dienen, sondern auch kulturelle, soziale und persönliche Entwicklung umfassen. In der Diskussion haben wir uns um zwei Statements gedreht: Mensch, sei du selbst der Wandel – Technologie sollte sinnstiftend eingesetzt werden – nicht allein aus Effizienzgründen. Oder mit Play, Qualität fördern! rufen die Teilnehmenden das spielerische Konzept «Slow AI» auf, welches auf Reflexion, Neugierde und Entschleunigen setzt und eine Art Gegenbewegung zu Fastfood (KI-)Wissen darstellt.

Des Weiteren wurde die Frage, ob KI in der Lage ist, Sinn oder individuelle Werte in die Beurteilung einfliessen zu lassen, kontrovers diskutiert. Transdisziplinäres Lernen und alternative Beurteilungskulturen – weg von starren Konzepten von «richtig» und «falsch» hin zu mehr Kreativität – könnten dabei eine Schlüsselrolle spielen. Hier ist Austauschen und Voneinander-Lernen gefragt. Und über eines sind sich alle einig gewesen: Traditionelle Prüfungen, die lediglich Wissen abfragen, waren noch nie und sind einfach nicht mehr haltbar.

Fazit und Ausblick

Zum Schluss gibt die Disziplin Ethik in der Regel wenig Antworten – Ethik bietet Denkräume. Diese «Safe Spaces» müssen wir im Bildungswesen schaffen, in denen wir erforschen, entwickeln und vermitteln können – basierend auf Werten wie Menschlichkeit, Sinnhaftigkeit und Verantwortung. Denn nur, wenn wir Technologie bewusst und reflektiert einsetzen, können wir sicherstellen, dass der Wandel menschenwürdig ist.

Das Thema werden wir weiterdiskutieren und laden an dieser Stelle zum nächsten Barcamp «Assessment und KI: Gemeinsam praktische Formate erkunden» am 20. November 2025 ein. Wer bis dahin nicht warten kann, empfehle ich unser kleines Büchlein, darin findet man weitere Fragen und praktische Anwenderbeispiele für den eigenen Unterricht.

INFOBOX

BARCAMP «ASSESSMENT UND KI: GEMEINSAM PRAKTISCHE FORMATE ERKUNDEN»,
20. NOVEMBER 2025 AUF SCHLOSS AU
Interessieren Sie sich für diese Tagung? Gerne können Sie in diesem Formular Ihren Namen und Mailadresse hinterlassen, dann informieren wir Sie, sobald Programm und Anmeldemöglichkeit aufgeschaltet sind.

KURS (PHZH-INTERN)
Ethische Fragen zur KI: Praxisnahe Ansätze für den Unterricht
Dienstag, 8. April, 12.15–13 Uhr, Campus PH Zürich

LITERATUR
Blume, Dana & Axelsson, Charlotte. 2024: Ich, wir & Digitalität, Ethik in der Lehre.

Zur Autorin

Charlotte Axelsson leitet das Zentrum Digital Learning an der PH Zürich.

Wie nutze ich KI für das Schreiben an der Hochschule?

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Text: Maik Philipp, Alex Rickert, Yves Furer und Daniel Ammann

Positionspapier zum wissenschaftlichen Schreiben in Zeiten von künstlicher Intelligenz

Dieses Positionspapier des Schreibzentrums der PHZH setzt sich mit zentralen Herausforderungen auseinander, die sich für Hochschulen in Zeiten von künstlicher Intelligenz (KI) im Kontext des Lernens und des Verfassens schriftlicher Arbeiten ergeben.

Positionspapier Herunterladen

Wie an anderen Hochschulen nutzen auch Studierende der PHZH generative KI für das Schreiben ihrer Texte. Studien aus Deutschland (Helm u. Hesse 2024), Schweden (Stöhr, Ou u. Malmström 2024), Australien (Kelly, Sullivan u. Strampel 2023) oder den USA (Dang u. Wang 2024) belegen die intensive KI-Nutzung von Studierenden. Die deutsche Studie zeigt, dass zumindest ein Teil der Studierenden KI auf eine Weise einsetzt, die problematisch erscheint – etwa zur Überprüfung der inhaltlichen Richtigkeit.

Diese Entwicklung zwingt Hochschulen, sich Fragen zur Funktion und zum Stellenwert des Schreibens zu stellen, sei es für das Lernen, das Verfassen von Leistungsnachweisen oder in Prüfungen. Das Schreibzentrum äussert sich dazu aus epistemologischer und lernbezogener Perspektive. Die Fähigkeit, im Umgang mit Texten analytisch und kritisch zu denken, gewinnt in komplexer werdenden Wissensgesellschaften zusehends an Bedeutung. Künstliche Intelligenz nimmt mündigen Personen diese Aufgabe nicht ab, sondern fordert diese ein und heraus. Das Schreibzentrum positioniert sich mit zwei Thesen zur Nutzung von KI für das Schreiben an der Hochschule, um die Notwendigkeit des reflektierten Einsatzes zu betonen. Die erste These bezieht sich auf die Systemebene der Wissenschaft, die zweite betrifft die Personenebene und die Einsatzgebiete generativer KI. Die Thesen werden exemplarisch von Vignetten flankiert.

Ist die Zukunft des Schreibens eine Kollaboration zwischen einem Menschen und künstlicher Intelligenz? (Foto: Adobe Stock)

These 1: KI ist keine verlässliche Wissensquelle, weil sie keine Expertise hat. Wissen wird von Expert:innen hergestellt und über epistemisch vertrauenswürdige Quellen verbreitet. Wissensproduktion folgt anerkannten und transparenten Regeln – es ist unklar, ob KI das tut.

Vignetten:

Student A übernimmt eine automatisch generierte Definition aus ChatGPT, die plausibel klingt, und sucht via Elicit eine Quelle, die dazu passt.
Student B sucht nach unterschiedlichen Definitionen in der Fachliteratur, die er mit Hilfe von KI-Recherchetools gefunden hat, vergleicht die Definitionen miteinander und entscheidet sich unter Angabe von Gründen für eine Variante.

In Wissensgesellschaften sind wir darauf angewiesen, dass Erkenntnisse jedweder Art auf nachvollziehbare Weise entstanden sind. Die Komplexität der Wissensherstellung bringt ein hohes Mass an Expertise und Spezialisierung mit sich. Darauf baut die Wissenschaft, indem sie erkennbare Expertise in einem Fachgebiet als Indikator dafür nutzt, dass sich andere Mitglieder der Gesellschaft auf die Aussagen verlassen können (Chinn, Barzilai u. Duncan 2021).

Darum beschreiben Wissenschaftler:innen ihre Methoden genau und belegen, auf welche Quellen sie sich stützen.
Darum gibt es Qualitätssicherungsmechanismen, indem etwa Beiträge in Fachzeitschriften von anderen Expert:innen begutachtet werden.
Darum lassen sich wissenschaftliche Quellen zumindest annäherungsweise daran erkennen, dass sie von fachlich qualifizierten Personen für ihre Fachcommunitys verfasst werden, um darin ihre Erkenntnisse zu verbreiten.
Darum ist es keineswegs trivial, auf welche Quellen sich Studierende stützen. Eine angemessene Quellenkritik und -auswahl wird zusehends wichtiger.

Funktionsweise und Datengrundlage generativer Large-Language-Models bleiben teils Betriebsgeheimnis, deshalb lässt sich kaum nachvollziehen, welche Quellen den KI-Outputs zugrunde liegen und wie die Aussagen zustande kommen. Stil und Textoberfläche der Outputs dürfen nicht darüber hinwegtäuschen, dass sich darin inhaltlich Falsches, Fragwürdiges, Verkürztes, Tendenziöses verbirgt.

These 2: KI soll das Lernen durch Schreiben unterstützen und nicht verhindern. Schreiben ist nachweislich ein effektives Instrument für das Lernen. Dafür sollte es auch genutzt werden.

Vignetten:

Studentin A füttert Claude.ai mit Fragestellung, Theorie- und Ergebnisteil ihrer Bachelorarbeit und lässt den Diskussionsteil von der KI generieren.
Studentin B formuliert ihren Diskussionsteil selbst, indem sie die Ergebnisse auf die Fragestellung bezieht und diese mit Modellen und Studien aus dem Theorieteil abgleicht und einordnet.

KI-Tools sind auf Schnelligkeit und Aufgabenerledigung ausgerichtet. Das macht sie attraktiv. Deshalb ist wichtig, dass diese Systeme reflektiert und eigenverantwortlich genutzt werden. Dies bedeutet: Die Tools kommen dort sinnvoll zum Einsatz, wo sie das Lernen durch Schreiben unterstützen und es nicht verhindern – etwa bei der Quellenrecherche, der Datenstrukturierung, beim Generieren inhaltlicher Impulse und Ideen, für Feedback oder bei der stilistischen und orthografischen Überarbeitung. Lese- und schreibbezogenen Aktivitäten, die auf das Denken höherer Ordnung – das Anwenden, Analysieren, kritische Evaluieren und Kreieren (List u. Sun 2023; Philipp in Druck; Philipp 2022) – abzielen, sollten jedoch nicht an eine KI delegiert werden. Solche Schreibpraktiken sind kognitiv herausfordernd, aber für die Entwicklung von Fachexpertise unverzichtbar. Die Fähigkeiten zum Denken höherer Ordnung durch Lesen und Schreiben entwickeln sich in der kleinschrittigen Auseinandersetzung mit Texten. Sie führen dazu, dass tief, flexibel und kritisch über Gegenstände eines Fachs nachgedacht wird. Aufgrund ihres transformierenden Anforderungscharakters erfordern sie Genauigkeit in Analyse und Evaluation und deshalb Langsamkeit (Chen 2019).

Auch bei Arbeiten mit KI, die auf fremden Texten basieren, zum Beispiel beim automatischen Zusammenfassen, ist es notwendig, Output, Prompt und Ursprungstexte miteinander zu vergleichen. Denn häufig gilt es, unterschiedliche Texte aus mehreren Quellen im eigenen Text zu integrieren. Integrieren bedeutet, die verschiedenen Aussagen sinnvoll aufeinander zu beziehen und deren Perspektiven zu erkennen und zu kombinieren. Diese Mehrperspektivität und die qualitativen Unterschiede von Aussagen zu erfassen und nachzuvollziehen, zeichnet den Wissensaufbau und die gedankliche Eigenleistung beim Lernen und bei Prüfungen aus (Kuhn 2020). Dafür braucht es die Fähigkeit, Bezüge zwischen Themen aktiv herzustellen, insbesondere wenn Autor:innen nicht das gleiche Vokabular verwenden. Solche Verstehensleistungen verlangen ein genaues Lesen (Britt u. Rouet 2012). Dies gilt auch und insbesondere für die Nutzung KI-generierter Textangebote: Geben die Chatbots angemessen wieder, was in den verwendeten Quellen steht – und passt der Prompt überhaupt zu den Texten? Darum wird es in der Regel nötig sein, genau zu lesen und den Output anzupassen. Anders gesagt: Die Zeit, die man beim Schreiben spart, ist gut im Lesen und Überarbeiten reinvestiert.

LiteraturverzeichnisHerunterladen

INFOBOX

Das Angebot der PH Zürich zum Schreiben und Schreiben mit KI umfasst Weiterbildungen, Dienstleistungen und Beratungen.

MEHR ZU WISSENSCHAFTLICHEM SCHREIBEN UND SCHREIBEN MIT KI
Das Schreibzentrum der PH Zürich bietet Unterstützung beim wissenschaftlichen Schreiben und Schreiben mit KI sowie spezifische weitere Informationen zu Schreiben mit KI.

MODULE
Schreiben begleiten und beurteilen, ab 17. März, Campus PH Zürich
Wissenschaftliches Schreiben, ab 23. September, Campus PH Zürich

SCHREIBBERATUNG
Mittels Schreibberatungen für Personen und Teams hilft das Schreibzentrum der PH Zürich, Schreibkompetenzen weiterzuentwickeln und Texte zu optimieren.

LITERATUR
- Philipp, Maik. 2025 Digitales Lesen fördern. Göttingen: Vandenhoeck & Ruprecht.
- Philipp, Maik. 2025. Lesen digital: Komponenten und Prozesse einer sich wandelnden Kompetenz. Weinheim: Beltz Juventa.

Zu den Autoren

Alex Rickert ist Leiter des Schreibzentrums der PH Zürich und ist als Dozent in Weiterbildungsgefässen aktiv. Seine Arbeits- und Forschungsschwerpunkte sind Textlinguistik, Schreibberatung und -didaktik.

Maik Philipp ist Professor für Deutschdidaktik an der PH Zürich. Seine Schwerpunkte sind Lese- und Schreibförderung mit Fokus auf Evidenzbasierung.