2026: ein Blick in die „Schule & KI“- Glaskugel

Die vielen Ausblicke auf KI in 2026 bringen mich zu der Frage: Was bedeutet das für Schule?

Das ist Glatteis. Also blicke ich kurz auf 2025 zurück und leite daraus eine für mich plausible Spekulation für 2026 ab. Das ist nicht wissenschaftlich, aber ein Versuch und Anstoß zur Diskussion.

2025 in wenigen Stichworten:

Ganz offensichtlich wird der Geschwindigkeitszuwachs in 2025 deutlich in Googles KI-Angeboten. Ende 2024 war das dort beste Modell Gemini 1.5 und NotebookLM war experimentell mit einem Audio-Overview als einzigem Feature. Doch 2025 brachte einige fundamentale Verschiebungen:

• Reasoning als Standard. Das sogenannte „Reasoning“ (Denken vor Sprechen), das OpenAI im Dezember 2024 mit o1 einführte, wurde 2025 zum Standard. Modelle „halluzinieren“ nicht mehr sofort (und auch deutlich weniger), sondern prüfen ihre logischen Ketten.
• Der DeepSeek-Schock: Im Januar 2025 zeigte das chinesische Labor DeepSeek mit den Modellen V3 und R1, dass Hochleistungs-KI kein Monopol der US-Milliardenkonzerne ist. Mit Trainingskosten von nur rund 5,6 Millionen Dollar und einer offenen Lizenz wurde Intelligenz plötzlich spottbillig, geopolitisch brisant und Treiber für weitere Entwicklungen.
• Die agentische Wende: KI verschob sich in 2025 von „Antworten geben“ zu „Aufgaben erledigen“. Die „Autonomie-Zeit“ (also die Fähigkeit von Agenten, komplexe Aufgabenketten ohne Absturz zu bewältigen) stieg massiv an. Je nach Studie/Messung von 40min auf fast 5 Stunden. Google und OpenAI stellten Ende 2025 den Research Agenten vor, die eigenständig forschen.
• Das ist alles noch nicht perfekt. Aber gut genug, um Unterrichtsvorbereitung, Schulorga, Prüfungskultur und Lernprozesse gleichzeitig zu berühren.

Die Länder reagierten: Der Digitalpakt 2.0 ist nach der Einigung vom 18. Dezember 2025 endlich (…) gestartet. Mit 5 Milliarden Euro bis 2030 ist er zwar deutlich kleiner als erhofft, sichert aber immerhin den Status Quo und setzt neue Akzente bei „Digitales Lehren und Lernen“. Zudem bieten fast alle Länder jetzt Portale wie telli an, oft basierend auf den günstigen, effizienten Modellen, die der DeepSeek-Schock erst möglich machte.

Und hier trifft jetzt die Realität die Schule mit voller Wucht:
KI entwickelt sich im Takt von Wochen, maximal Monaten. Schule im Takt von (mehreren) Schuljahren. Wer sagt „Wir warten erstmal ab“, hat längst entschieden, nur nicht zugunsten der Schule. Eine Sechstklässlerin in Philo verkaufte mir eine ChatGPT-Antwort als „muss ja wahr sein, weil es die KI sagt“. Ein Fünftklässler sah meine Lesezeichen: „Wie? Lehrer nutzen auch KI? Ich dachte, das machen nur Schüler!“ und meine große Tochter sagte trocken: „Wenn Lehrer so langweilige Aufgaben stellen, dass man sie mit KI lösen kann, sind sie auch selbst schuld.“

Von Chat zu Workflows: Was sich technisch gerade verschiebt

Multimodalität wird produktiv: Text + Bild + Audio

2024 war KI vor allem Text. 2026 ist KI ein Mediengenerator, in dem Texte geschrieben, visualisiert, gestaltet werden. Die Stimmausgabe wird (noch?) besser und vor allem responsiv, schneller.
Schon jetzt entstehen Präsentationen nicht mehr in Stunden, sondern in Minuten. Nicht nur „eine Folie“, sondern ein konsistentes Deck.

Die Konsequenz ist unbequem und befreiend zugleich: Wenn die Produktion („die hübsche Folie“) automatisiert wird, zählt nur noch der Inhalt. Mit meinen 12ern diskutiere ich inzwischen weniger das Produkt als die Nacharbeit: Was war überraschend gut? Wo war’s einfach zu glatt? Was musste fachlich korrigiert werden?

Coding wird immer mehr Basiskompetenz.

KI wird im Programmieren nicht nur besser, sondern zugänglicher (Der Ausdruck „vibe coding“ ist übrigens auch erst im Februar 2025 entstanden.)

• Besser: weniger Fehler, sauberere Architektur.
• Zugänglicher: Mehr Menschen können Dinge bauen, die früher nur Entwickler/innen bauen konnten.

Für Schule ist das Einladung und Zumutung. Schließlich wird in vielen Bundesländern (wie in SH auch) gerade jetzt erst Informatik ein Pflichtfach in der Sek 1. (Wir waren einige Jahre Pilotschule und haben das schon seit mehreren Jahren in 7 und 8.) Und jetzt ist jede Programmierübung in diesen Jahrgängen ja nur noch ein Fingerschnips für die KI.

Das Positive: Lehrkräfte können kleine Werkzeuge bauen (z.B. Visualisierung eines komplizierten Sachverhaltes als HTML). Wenn „Software bauen“ für jede/n so leicht wird wie „Text schreiben“, dann braucht Schule auch hier neue Antworten. Wir haben für den erzeugten Code eine andere Verantwortung. Darf ich alles veröffentlichen, was ich zuvor vibe-gecodet habe? Es wird nicht ausreichen, wenn wir in 10-13 Schuljahren zwei bis vier Stunden Informatik-Grundlagen legen. Kristin van der Meer hat 2025 gezeigt, dass ‚Coding‘ heute Sprachkompetenz ist: Nicht java lernen, sondern Systeme steuern. Wenn Viertklässler ihren eigenen Lern-Bot so instruieren, dass er nichts vorsagt, haben sie mehr über Algorithmen verstanden als durch ein Jahr Scratch.

Agentische Fähigkeiten: Der Wechsel von „Antworten“ zu „Erledigen“

Agentisch bedeutet:

• Ziel verstehen („Erstelle eine vollständige Unterrichtseinheit“).
• Schritte zerlegen
• Tools nutzen (Recherche, Dokumente, Tabellen, Bilder).
• Ergebnisse prüfen und liefern

Im Dezember 2024 war vieles davon fragil. In 2025 habe ich schon zahlreiche Einheiten (ja, in Philo) gebaut. Heute bleiben die Systeme deutlich länger „am Ball“, (Barbara Geyer lässt sich z.B. mit einem Agenten Zertifikate abholen.) Diese längere Autonomiezeit wird 2026 Alltag verändern. Ich hab keine Idee, was das gesellschaftlich bedeutet.

	Paradigma	Technolog. Fokus	schulische Auswirkungen	Limitierung
2024	Chatbot, Frage-Antwort-Pingpong	Text zu Text	Hausaufgabenhilfe, Texte generieren	Halluzination, Kurzzeit-Gedächtnis
2025	Reasoning	„Thinking Models“ (o1, R1, Gemini 2.0)	Komplexere Problemlösungen, Argumentationsketten	hohe Kosten, langsame Inferenz
2026	Agentische KI	mehrstufige, längere Ausführungen	Autonome Erstellung von Unterrichtsreihen, Orga-Automatisierungen	Kontrollverlust?

Konkrete Felder, die sich 2026 schulisch dadurch ändern können:

• Unterrichtsvorbereitung: Materialpakete erstellen, Differenzierung von Material
• Schulorganisation: Protokollentwürfe, Zusammenfassungen, Elternkommunikation, Datenaufbereitung (mit klaren Datenschutzgrenzen hoffentlich). Patricia Drewes weist hier auf eine interessante Vierteilung von SL-Aufgaben hin.
• Feedbacksysteme: OCR wird immer besser, was auch die kleineren Firmen, die hier schon mutige erste Schritte liefern, pushen wird.
• Lernen der Schüler/innen: Agenten werden Lernbegleiter, die Rückfragen stellen, Übungswege personalisieren, Erklärungen variieren. – Es war schon echt eine Schau, wie sich die Zehntklässler/innen in einer Vertretungsstunde einen wilden Mix aus ChatGPT, Youtube, KnowUnity und abfotografiertem Arbeitszettel auf eine Mathearbeit vorbereiteten. Solche Schülerinnen und Schüler werden die ersten sein, die die neuen Begleiter testen werden. Ich glaube zeitnah nach dem Erscheinen.

Die Technik drückt, aber Schule ist nun mal kein Technikprojekt!

Wenn wir den technischen Trend ernst nehmen, müssen wir die anderen Dimensionen erst recht ernst nehmen. Denn das, was in 2026 geschieht, entscheidet sich nicht an der nächsten Modellversion, sondern an Rahmen, Kultur und Professionalität. Joscha Falcks Unterscheidung von Lernen über, mit, durch, trotz und ohne KI Denkrahmen bleibt immer noch der Goldstandard in diesem Bereich. Besonders Lernen trotz KI, also der bewusste Verzicht auf kognitive Entlastung, wird 2026ff Schlüsselkompetenz.

Infrastruktur-Illusionen: „Wenn wir die Technik haben, kommt der Rest von allein.“

Das war schon bei den ersten Digitalisierungsschritten ein bequemer Irrtum.
Natürlich: Ohne WLAN, Endgeräte, Support und Plattformen bleibt jede Vision ein mickriges PowerPoint-Clipart. Aber welche größeren Schritte sind durch den deutlich kleineren Digitalpakt zu erwarten, wenn wir derzeit vor allem über Life-Cycle-Management und Austausch veralteter Apple-Geräte reden? Welcher Schulträger sagt jetzt: „Ach komm, wir nehmen mal das große Besteck und gehen all-in!“? Welches Bundesland verspricht vollmundig größere Investitionen? Aber darum geht es auch gar nicht. Denn die Schulen haben im Durchschnitt jetzt eine mittelmäßige Ausstattung. 2026 wird selten der Router der Engpass sein. Der Engpass sind in Anlehnung an Doris Weßels „AI Leadership“ die Antworten auf einige Fragen:

• Didaktik: Was ist ein sinnvoller Einsatz von KI?
• Professionalisierung: Wer kann es wirklich?
• Governance: Wer entscheidet was und warum?
• Rechtssicherheit: Was ist erlaubt, was riskant?
• Kultur: Dürfen wir experimentieren, ohne sofort zu scheitern?

Diskussion bei uns intern: Dürfen (und wollen) wir eigentlich unsere Schulleitungsrunde automatisch transkribieren und zusammenfassen lassen? Oder sollten wir lieber niemanden fragen?

Landeslösungen wie telli: Ein wichtiges Signal und ein kleiner Kompromiss

Wenn Länder KI-Zugänge bereitstellen, ist das ein Wechsel von „Wegschauen“ zu „Zugang schaffen und steuern“. Gleichzeitig regiert eine Budgetlogik, Landeslösungen (und auch Telli) nutzen kosteneffiziente Modelle.

• Für viele Aufgaben reichen die kleineren Modelle: Ideen, Struktur, Formulierungshilfe, Feedback auf unterem Niveau, Veranschaulichung von KI-Prinzipien. Das kann man damit machen.
• Dilemma: Für komplexe Anforderungen (tiefe Argumentation, Quellenkritik, fachliche Präzision) stoßen diese „alten“ Modelle schneller an Grenzen. Und das Kollegium war nach dem letzten Schulentwicklungstag enttäuscht, weil ich in meiner Präsentation die führenden Modelle nutzte und im Nachgang telli davon wenig gelang.
• Die Folge: Es entsteht eine Zwei-Klassen-Gesellschaft. Schulen müssen lernen, mit den „guten genug“-Modellen der Landeslösung didaktisch wertvoll zu arbeiten, auch wenn die private KI der Lehrkraft vielleicht klüger wäre.

So traurig das ist: Es wird in 2026 also nicht um die Frage gehen, ob ein Modell „neu“ oder „alt“ ist. Sondern ob wir lernen, modellklug zu arbeiten, die Ergebnisse professionell zu prüfen und mit Schülerinnen und Schülern anhand dieses mini-professionellen Settings etwas zu lernen.

Recht: Verantwortungsebenen durchkauen (müssen)

Mit EU-AI Act und DSGVO wird vieles klarer, aber nicht einfacher. Und das ist ja auch erstmal richtig so. Schule ist kein Spielplatz für Datenexperimente. Wir arbeiten mit Minderjährigen, mit Vertrauen, mit Biografien, mit personalen Daten.

Was ich in 2026 in diesem Bereich brauche, was jede Schule 2026 braucht, sind kein KI-Datenschutz-Romane, sondern handhabbare Leitplanken:

• klare Nutzungsregeln (wer darf was, in welchem Kontext, mit welchen Daten?)
• Transparenz gegenüber Eltern und Schüler/innen
• Verfahren bei Leistungsbewertung (KI ja/nein/wie sichtbar?)
• ein jeweils landesweites Konzept für datenschutzkonforme Tools/Accounts (ich will keine Verfahrensbeschreibungen mehr schreiben…)
• ein Ort, an dem diese Fragen geklärt werden (eine klare Ansprechperson in einem kleinen Team)

Für Prüfungen hilft das, was Joscha Falck und Manuel Flick im Artikel (auch aus 2025) sortieren: Prüfungen ohne aktiven KI-Einsatz, mit punktuellem KI-Einsatz und mit vollumfänglicher KI-Nutzung (jeweils in/außer Aufsicht). Wir brauchen einen größeren Shift von der Produktbewertung hin zur Prozessbewertung.

Fortbildung: Der Ansatzpunkt ist das Kollegium.

2026 werden Schülerinnen und Schüler KI im großen Stil bedienen können. Viele Lehrkräfte werden das noch ein wenig ignorieren wollen. Wenn sich beide Seiten gegenseitig misstrauen, ist das gefährlich.

In 2026 werden nicht nur ein paar Arbeitsblätter verändert, sondern hier ändern sich Schreibprozesse, Recherche, Argumentationskultur. (ich glaube recht zügig kommt es zu) Veränderungsdruck auch auf Prüfungsformate und den Begriff der selbstständigen Leistung. Wer das nicht versteht, verliert nicht „den Anschluss“. Er verliert didaktische Souveränität.

Ich will in Fortbildung also weg vom Tool-Showroom (naja, auch ich mag in meinen Vorträgen coole NoteBookLM-Effekte zeigen…) hin zu Lehrer-Kernkompetenzen:

1. KI verstehen (Fehlerarten, Bias, Halluzinationen, Quellenkritik)
2. KI anwenden (Prompting, Unterrichtsszenarien, Themen selbst erschließen)
3. KI reflektieren (Ethik, Gerechtigkeit, Leistungsbewertung, Lernziele)

Es wird in 2026 nicht ausreichen, mit der telli-Einführung die einmalige Pflichtfortbildung durchzuziehen, sondern es braucht wiederkehrende Formate, die die aktuelle Entwicklung aufnehmen.

Beziehung im Lernen: Als Menschen zusammenbleiben.

Wenn wir über KI in der Schule sprechen, klingt es so oft nach „Werkzeug“: schneller formulieren, besser strukturieren, effizienter üben.
2026 wird uns leiser und zugleich härter eine zweite Dimension treffen: KI als Gesprächspartner, als „immer verfügbar“, als „frictionless friendship“,

Die JIM-Studie 2025 zeigt: KI ist im Alltag der Jugendlichen angekommen. Und das sind nicht nur „Schul-Tools“: KI steckt in Plattformen, in denen Jugendliche ohnehin kommunizieren. International wird sichtbar, wohin das kippen kann, wenn Systeme explizit als „Companion“ gebaut sind: Große Umfragen berichten von relevanter Nutzung für soziale Interaktion und emotionale Unterstützung und von Jugendlichen, die solche Gespräche mindestens teilweise als gleichwertig empfinden.

Es sollte deshalb Ende 2026 niemanden überraschen, wenn noch mehr Jugendliche KI als „besten Freund“ oder Vertrauten beschreiben. Wenn „künstliche Nähe“ wächst, dürfen wir nicht primär mit Verboten antworten (die man umgehen kann), sondern mit besseren menschlichen Gegenangeboten. Schule muss gegensteuern. Nicht mit Verboten, sondern mit mehr Beziehungszeit. Lernen ist Resonanz, Konflikt und Reibung. Das kann kein Bot.

Drei machbare Konsequenzen für 2026:

1. Beziehungszeit fest einbauen: Mentoring/Coaching, Klassenrat, Lernberatung, im Stundenrhythmus, nicht erst im Krisenmodus.
2. KI-Gespräche als Medienbildung behandeln: Wie entstehen Bestätigungsschleifen? Was macht „verstanden werden“ so attraktiv? Wann ersetzt KI Beziehung?
3. Unterricht so gestalten, dass Beziehung sichtbar wird: mehr mündliche Verteidigung, Peer-Feedback, sokratische Gespräche, kollaboratives Problemlösen, Lernjournale mit echten Rückfragen.

Der Punkt ist nicht, KI aus dem Leben Jugendlicher „zurückzuholen“. Der Punkt ist, dass Schule 2026 bewusst gegensteuert, damit Lernen nicht zur Einzelleistung im Dialog mit einem System wird, sondern menschliche Praxis bleibt: gemeinsam denken, wachsen und zusammenbleiben.

Wozu sind wir hier in der Schule?

Wenn KI Folien baut, Texte schreibt, Code generiert und Aufgabenketten abarbeitet, dann ist die Schulfrage nicht: „Wie integrieren wir KI?“, sondern: Wozu ist Schule da, wenn Output so billig wird? Viel Text ist kein Nachweis mehr für viel Leistung.

Drei Bereiche werden dadurch größer. Schule wird dabei auch in 2026 nicht umstürzlerisch, sondern gezogen, getrieben, hoffentlich gestaltend hinsichtlich:

• Urteilskraft: Was ist plausibel, was ist wahr, was ist relevant? (Wir werden hierdurch auch über die Stärkung der Fachlichkeit reden.)
• Verantwortung: Was mache ich mit den großen Werkzeugen und was lasse ich bewusst? (Das fängt mit der billigen Frage nach Hausaufgaben an, geht über Deep Fake-Diskussion und endet bei der Auslagerung/Abgabe kreativer Aufgaben an die KI.)
• Beziehung: Lernen ist nicht nur Information. Lernen ist Resonanz, Ermutigung, Zumutung, Wachstum. In menschlicher Beziehung.
  2026 ist zu kurz, um das in Frage zu stellen. Aber ich sehe hier eine drängende Frage am Horizont.

KI ist ein Verstärker. Sie verstärkt gute Didaktik und schlechte. Jöran hat das mit seinem tollen Buch „Schule 2035“ in fünf unterschiedlichen Schulen (aus der Zukunft) wunderbar vorgeführt. So viele Schulen diskutieren gerade neue Wege des Lernens.

Mutige, machbare Schritte

Was machen wir also jetzt konkret in 2026?

1. Eine schulische KI-Linie formulieren

Nicht perfekt. Einfach machen. Was ist erlaubt? Was ist tabu (v. a. personenbezogene Daten)? Welche Szenarien, welche Experimente sind ausdrücklich erwünscht? Wie gehen wir mit KI in Hausaufgaben um? Welche Prüfungsformate bleiben KI-frei, welche werden KI-kompetent?

Wir werden das bei uns im Frühjahr ’26 formulieren. Und jede Schule wird das für sich tun müssen, wenn sie ehrlich gegenüber sich und dem Lernen bleiben will.

2. Ein „KI-Minimum“ für alle Lehrkräfte in 2026

Wir müssen keine Experten sein, aber es braucht einen gemeinsamen Boden: 90 Minuten Basiswissen, 90 Minuten Szenarien (Prompts schreiben), 90 Minuten Prüfungskultur. Plus ein Format „Kolleg/innen zeigen Kolleg/innen“.

Wär doch schön, wenn die Landesinstitute hier voran gehen und den Schulen fertige Fortbildungspakete anbieten.

3. Aufgabenformate in den Fächern ausprobieren, die KI sichtbar machen

Weg von Text, hin zum Diskurs. Reflexionen, Quellenkritik, Vergleich von KI-Antworten mit eigenen Argumenten. „Belege oder verwerfe“ statt „schreibe einen Text“. Die Fachschaften machen sich auf den Weg.

Fünf Thesen für 2026

1. KI ist Schülerrealität, in der Schulrealität aber oft noch Sonderfall.
2. Landeslösungen schaffen Zugang, aber keine Didaktik. Jede Schule macht sich alleine auf den Weg.
3. Der zentrale Engpass ist Lehrerprofessionalität, nicht die Hardware. (Trotz Digitalpakt 2.0)
4. Prüfungen werden Streitpunkt: Wie & wozu die Prüfungen? Was ist „eigene Leistung“ in Zeiten von KI?
5. Die wichtigste Frage bleibt menschlich: Wofür nutzen wir KI?

Ich wünsche mir, dass wir 2026 nicht in der billigen Debatte hängen bleiben, ob KI „gut“ oder „schlecht“ sei. Ich wünsche mir, dass wir genauer sprechen, wo KI Lernen tiefer, besser machen kann und wo flacher. Wo entlastet KI und wo verführt sie zur Abkürzung? Wo schützt die Regulierung und wo lähmt sie?

Die Glaskugel zeigt mir auch für 2026 keine fertige Schule. Aber sie zeigt den Trend. KI entwickelt sich im Takt von Wochen, Schule im Takt von Jahren. Der Output wird billig, Urteilskraft wird teurer. Die Frage ist nicht, ob wir bereit sind. KI ist doch schon längst da. Die Frage ist, wie wir da sind: professionell, menschlich, verantwortungsvoll.