KI für Schulen — auf Ihren Servern, ohne Datenabfluss.

Datenschutz

Bei jeder Anfrage an einen US-Anbieter verlässt der Schüler-Text das Schulgebäude, wird ausgewertet und gegebenenfalls zum Training verwendet. Die Datenschutzkonferenz hat dazu klare Orientierungshilfen veröffentlicht. Lokal heisst: kein Token verlässt das Schulnetz.

Kostenkontrolle

Cloud-KI-Abos kosten pro Schüler und Monat — bei 500 Schülern jedes Jahr neu im fünfstelligen Bereich. Ein einmal angeschaffter Schul-Server amortisiert sich nach dem ersten Jahr und läuft danach jahrelang weiter.

Pädagogische Hoheit

Auf dem Schul-Server legen Sie fest, was die KI darf: Fertige Lösungen ja oder nein? Welche Fächer? Welche Klassen? Welche Filter? Bei einem US-Cloud-Modell sind diese Regeln immer Verhandlungssache mit dem Anbieter.

Deutsch — Schreib-Coach

Im Klassen-Modus wird die Schul-KI zum Schreib-Coach, der die Lernschritte sichtbar macht. Eine Schülerin gibt einen ersten Aufsatz-Entwurf ein, die KI antwortet nicht mit einem fertigen besseren Text, sondern mit drei Rückfragen: „Was ist die Hauptaussage in deinem ersten Absatz? Welche zwei Belege stützen sie? An welcher Stelle könntest du noch ein Beispiel einbauen?“ Die Schülerin überarbeitet, die KI gibt eine zweite Runde Rückmeldung — immer fragend, nicht lösend.

Im Frei-Modus, der ab der Oberstufe sinnvoll wird, schreibt die KI Mustertexte auf Anfrage und zeigt rhetorische Mittel. Die Lehrkraft entscheidet pro Stunde, welcher Modus angemessen ist. Ein typischer Stunden-Verlauf: ersten 20 Minuten Klassen-Modus zur eigenen Textproduktion, letzten 25 Minuten Frei-Modus zur Analyse eines KI-Mustertextes im Vergleich zum eigenen.

Mathematik — Aufgaben-Coach

Im Klassen-Modus gibt die Schul-KI keine fertigen Rechenwege aus. Ein Schüler kopiert eine Aufgabe ein, die KI antwortet mit der Frage: „Welche Rechenoperation kommt in der Aufgabe vor? Welche Grössen sind bekannt, welche gesucht?“ Steckt der Schüler trotzdem fest, kommt eine kleine Teil-Hilfe: ein einzelner Hinweis auf den nächsten Schritt, niemals die Komplett-Lösung.

In der Oberstufe, im Frei-Modus, löst die KI auf Wunsch komplette Aufgaben durch — mit allen Zwischenschritten. Schüler lernen, einen mathematischen Beweis schrittweise zu lesen und auf eigene Fälle zu übertragen. Die Lehrkraft prüft im Admin-Panel, ob das in der Klasse als Lern-Werkzeug oder als Abkürzungs-Versuch genutzt wird.

Englisch — Sprach-Sparring

Hier zeigt die lokale KI ihre Stärke besonders: Schüler chatten in Englisch über ein selbst gewähltes Thema (Lieblings-Serie, nächstes Wochenend-Vorhaben, ein politisches Thema in der Oberstufe). Die KI antwortet im Niveau, das der Schüler vorgibt — A2 für die Siebte, B2 für die Zehnte, C1 für die Q2. Korrekturen kommen subtil, indem die KI eine bessere Formulierung verwendet und wahlweise erklärt, warum.

Die KI weist nicht auf jeden Fehler hin — das würde den Redefluss bremsen. Ein konfigurierbarer Fehler-Filter sortiert: bei groben Verständnis-Fehlern wird unterbrochen, bei kleineren Grammatik-Patzern erst am Schluss zusammengefasst. Lehrkräfte beobachten in den Pilot-Schulen, dass leise Schüler im Chat schneller losschreiben als im Klassengespräch.

Geschichte — Quellenarbeit

Geschichte ist das Fach, in dem die Schul-KI ihre wichtigste Lektion vermittelt: dass KI-Antworten Quellen-kritisch geprüft werden müssen. Die Schülergruppe bekommt eine historische These („Der Westfälische Frieden hat das moderne Staatensystem begründet“) und lässt die KI Argumente dafür und dagegen sammeln. Die Klasse arbeitet dann mit Original-Quellen aus dem Schulbuch, vergleicht und bewertet die KI-Antwort.

Im Schul-Server liegt zusätzlich eine Retrieval-Schicht mit dem schulinternen Geschichtsbuch-Material, sodass die KI bei Bedarf auf das im Unterricht verwendete Lehrwerk verweisen kann. Schüler lernen so, KI-Antworten gegen das Lehrwerk zu prüfen — eine zentrale Kompetenz, die der KMK-Empfehlung von 2024 ausdrücklich entspricht.

Naturwissenschaften — Experiment-Vorbereitung

Vor jedem Schul-Experiment kann die Schülergruppe die KI fragen: „Was erwarten wir, wenn wir Eisenpulver und Schwefel erhitzen? Warum?“ Die KI gibt eine Vorhersage und nennt die zugrunde liegenden chemischen Regeln. Nach dem Experiment wird die Vorhersage mit dem Beobachteten verglichen — Abweichungen werden mit der KI besprochen, dann mit der Lehrkraft.

Im Physik-Unterricht der Oberstufe rechnet die KI komplexere Aufgaben mit, zeigt Formel-Herleitungen Schritt für Schritt und erklärt, wo eine Näherung sinnvoll ist und wo nicht. Für die Biologie ist die KI besonders nützlich beim Strukturieren von Versuchsprotokollen — Schüler diktieren ihre Beobachtungen, die KI hilft beim Ordnen und Verschriftlichen.

Gesellschaftswissenschaften — Argumente abwägen

Sozialkunde und Politik leben von kontroversen Positionen. Hier lässt die Lehrkraft die KI bewusst zwei gegensätzliche Standpunkte ausarbeiten — Schüler bekommen die Aufgabe, beide Positionen zu prüfen, Schwächen zu finden und eine begründete eigene Position zu entwickeln. Die KI ist hier nicht Quelle der Wahrheit, sondern Sparringspartner für die eigene Urteilsbildung.

Für aktuelle politische Themen gibt es eine wichtige Einschränkung: Das lokale Modell hat einen Stichtag, das Wissen ist nicht tagesaktuell. Wir konfigurieren die Schul-KI so, dass sie das selbst sagt: „Mein Wissensstand reicht bis Dezember 2024 — für tagesaktuelle Themen prüfe bitte aktuelle Quellen.“ Das ist pädagogisch wertvoll — Schüler lernen die Grenze der KI von Anfang an mit.

Religion und Ethik — Werte-Gespräche

Religion und Ethik sind Fächer, in denen es nicht um richtige Antworten geht, sondern um das Abwägen verschiedener Perspektiven. Die Schul-KI eignet sich dafür als Frage-Generator: Sie liefert Dilemmata, Beispiel-Fälle und Gegen-Positionen aus christlicher, jüdischer, islamischer, buddhistischer und humanistischer Tradition. Schüler arbeiten in Kleingruppen daran, eigene Positionen zu entwickeln.

Eine Lehrerin in einem Pilot-Standort beschreibt: „Vorher habe ich versucht, im Lehrer-Heft passende Dilemma-Geschichten zu finden — das hat oft eine Stunde Vorbereitung gekostet. Mit der Schul-KI bekomme ich in zwei Minuten fünf Geschichten zu meinem Thema und wähle die beste aus.“ Wichtig: Die KI sagt nicht, was richtig oder falsch ist — das bleibt Sache der Lehrkraft und der Klasse.

Kunst, Musik und Sport — Theorie-Anteile

In den musisch-praktischen Fächern ersetzt die KI nichts — sie unterstützt nur in den Theorie-Anteilen. Kunstgeschichts-Recherchen, Notenkundliche Erklärungen, Regelwerke einer Sportart, Trainingslehre: Hier ist die KI ein schnelles Nachschlagewerk. Praktische Arbeit am Werkstück, am Instrument, am Sportgerät bleibt vollständig analog.

Für Bildbeschreibungen in Kunstgeschichte ist die Schul-KI besonders interessant: Schüler beschreiben ein Werk in eigenen Worten, die KI vergleicht mit einer fachlichen Beschreibung und gibt Hinweise, welche Aspekte noch fehlen. Hier zeigt die KI Gleiches wie ein erfahrener Kunsterzieher — nur eben jederzeit verfügbar für eine ganze Klasse parallel.

Beobachtung 1 — Stille Schüler werden hoerbar

Die durchgehende Rückmeldung aus allen Pilot-Standorten: Schüler, die im mündlichen Unterricht eher passiv sind, beteiligen sich im Chat mit der Schul-KI deutlich aktiver. Eine Deutschlehrerin: „Bei mir produziert ein Junge, den ich seit drei Jahren kämpfend kenne, am Ende der Doppelstunde einen vollständigen Aufsatz mit sieben Überarbeitungsrunden. Ohne die KI wären das drei Sätze geworden.“ Erklärungsversuch der Pädagogen: Im Chat-Format fällt der Vergleich mit den lauten Mitschülern weg.

Beobachtung 2 — Lehrkräfte sparen Vorbereitungszeit

Differenzierungs-Material für mehrere Niveaustufen in einer Klasse ist klassisch zeitaufwändig in der Vorbereitung. Lehrkräfte aus den Pilot-Standorten berichten, dass die KI das in 15 Minuten erledigt, wofür vorher zwei Schulstunden Vorbereitung nötig waren — vorausgesetzt, die Lehrkraft prüft jedes Material vor dem Einsatz. Die Prüfung ist Pflicht: Sprachmodelle können auch bei einfachen Aufgaben Fehler machen.

Beobachtung 3 — Anfangsbegeisterung legt sich

In den ersten zwei Wochen nutzen Schüler die Schul-KI übermässig oft, manchmal auch unsinnig. Nach drei bis vier Wochen normalisiert sich die Nutzung auf das, was tatsächlich hilfreich ist. Die anfangs hohe Anzahl an Anfragen pro Tag (über 200 pro Klasse) fällt typischerweise auf 60 bis 90 ab. Lehrkräfte berichten, dass nach der Anfangs-Euphorie ein realistischer und produktiver Einsatz einkehrt.

Beobachtung 4 — Kollegium teilt sich in drei Gruppen

Erfahrungswert aus den Lehrer-Konferenzen: Ein Drittel des Kollegiums springt sofort an, baut die KI in die nächste Stunde ein und probiert frei aus. Ein Drittel beobachtet, wartet ab, will Beispiele und Best-Practices sehen. Ein Drittel ist skeptisch, äussert berechtigte Sorgen um Hausaufgaben-Betrug und Lehrerautorität. Alle drei Haltungen sind legitim. Erfolgreiche Einführung heisst: die Erste-Gruppe früh gewinnen, die Zweite mit Beispielen versorgen, die Dritte ernst nehmen und einbinden.

Beobachtung 5 — Eltern fragen viel weniger als erwartet

Vor dem ersten Eltern-Brief gab es in allen Pilot-Standorten die Sorge, ob die KI-Einführung Wellen schlägt. Tatsächlich gingen pro Elternbrief im Schnitt zwei bis drei Rückfragen ein — meist zu Datenschutz und zur Frage, ob die Schüler jetzt überhaupt noch eigene Arbeit leisten. Beide Fragen beantwortete der Schul-Server selbst: Daten verlassen das Schulgebäude nicht, und der Klassen-Modus lässt keine fertigen Lösungen zu.

Beobachtung 6 — Klassenarbeiten müssen umgestellt werden

Eine harte Wahrheit aus allen Pilot-Standorten: Hausaufsatz-Aufgaben in der Form „Schreibe zu Hause eine Erörterung zum Thema X“ funktionieren nicht mehr verlässlich, weil zu Hause private KI-Werkzeuge greifbar sind. Klassenarbeiten verschieben sich tendenziell in die Schule, in mündliche Prüfungen und in Präsentationen. Die Schul-KI selbst ändert daran nichts — sie macht das Problem nur sichtbar, das sowieso schon da war.

Schul-Server „klein“ (bis 250 Schüler)

Kompakter Mini-PC im Format einer Lunchbox, lässt sich auf dem Verteilerschrank-Boden oder einem Regalbrett aufstellen. Stromverbrauch im Schulalltag etwa 80 bis 120 Watt — das ist weniger als ein normaler Schul-PC im Leerlauf.

• Aktuelle CPU mit acht oder zwölf Kernen
• 32 GB Arbeitsspeicher
• 1 TB schnelle SSD für Modell und Logs
• Eine Grafik-Beschleunigung mit mindestens 12 GB Video-Speicher
• Doppelte 2,5-Gigabit-Netzwerk-Schnittstelle
• Lüfter laufen leise (unter 30 dB im Schulalltag)

Schul-Server „groß“ (250 bis 800 Schüler)

19-Zoll-Rack-Gerät für den Server-Schrank der Schule, falls vorhanden — alternativ als Tower-Server lieferbar. Stromverbrauch im Spitzenbetrieb (mehrere Klassen gleichzeitig) etwa 250 bis 350 Watt, im Pausenbetrieb fast nichts.

• Server-CPU mit 16 bis 24 Kernen
• 64 oder 128 GB Arbeitsspeicher mit ECC-Fehlerkorrektur
• Doppelte SSD im RAID-1 (Spiegelung) gegen Festplatten-Ausfall
• Eine bis zwei Grafik-Beschleunigungen mit 24 GB Video-Speicher
• 10-Gigabit-Netzwerk-Anbindung
• Redundantes Netzteil, von der Schul-USV gespeist

Zentrale Hardware beim Schulträger

Ein grösserer Server im Rechenzentrum oder Verwaltungsgebäude des Schulträgers, der mehrere Schulen gleichzeitig versorgt. Verbindung zu den Schulen über das vorhandene Glasfaser-Netz. Pro Schule ein eigener Mandanten-Bereich mit eigener Lehrer-Verwaltung.

Schulträger-Admin-Konsole

Das Schulamt sieht in einer eigenen Konsole, wie die KI in den Schulen genutzt wird (anonymisiert, pro Standort), kann zentrale Filter-Regeln vorgeben und Vorlagen für alle Schulen ausrollen. Jede Schule behält ihre eigene Lehrer-Hoheit.

Rahmenvertrag mit Mengen-Rabatt

Ab fünf Schulen Mengen-Rabatt auf die Wartung. Ab zehn Schulen zusätzlich Reduktion der Einrichtungs-Pauschale. Vertragsformen abgestimmt auf Vergabe-Vorschriften der öffentlichen Hand — auf Wunsch nach UVgO oder VgV.

Schulträger-Datenschutzpaket

Eine zentrale Datenschutz-Folgenabschätzung für alle Schulen des Trägers, abgestimmt mit dem Schulträger-DSB. Eine Vorlage für das Verarbeitungsverzeichnis pro Schule. Eine zentrale Eltern-Information mit Schulträger-Logo.

Schulungs-Programm für alle Lehrkräfte

Wir liefern Schulungs-Pakete, die der Schulträger an die Lehrkräfte aller Schulen ausgeben kann. Selbstlern-Material mit Beispielen pro Fach, ein FAQ-Heft und eine Sammlung mit fertigen Stunden-Beispielen. Skalierbar auf 100, 500 oder über 1.000 Lehrkräfte.

Förderprogramme einbinden

Bundesweit gibt es Förder-Programme für digitale Bildungs-Infrastruktur (DigitalPakt-Folge, Landes-Initiativen). Wir liefern die technische Beschreibung in der Form, die in Förderanträgen gefragt ist — geeignet für Kreis-, Kommunal- und Landes-Mittel. Den Antrag stellt der Schulträger selbst.

„Wir überfordern unser Kollegium“

Antwort: Die Schul-KI muss nicht von 80 Lehrkräften ab Tag eins genutzt werden. Wir empfehlen einen Pilot mit drei bis fünf interessierten Lehrkräften über ein Halbjahr. Diese Gruppe sammelt Erfahrung, baut Beispielstunden auf und trägt es im Kollegium vor. Danach kommen weitere Lehrkräfte freiwillig dazu — im zweiten Schuljahr meist eine substanzielle Zweier-Mehrheit, im dritten Jahr fast alle.

Niemand wird gezwungen. Lehrkräfte, die die KI nicht einsetzen wollen, unterrichten ihre Klassen weiter wie bisher — die KI ist Werkzeug, kein Pflicht-System.

„Schüler verlernen das eigene Denken“

Antwort: Das hängt vollständig vom Einsatz ab. Eine KI, die im Klassen-Modus läuft und mit Rückfragen statt fertigen Antworten antwortet, verlangt aktives Denken — eher mehr als weniger als das klassische Lehrer-Frage-Antwort-Schema, in dem ein Schüler oft passiv bleibt. Die KI, die im Frei-Modus fertige Lösungen ausgibt, kann tatsächlich das eigene Denken aushöhlen — deshalb gibt es den Modus-Schalter.

Wichtiger als das Werkzeug ist die Aufgabenstellung der Lehrkraft. Eine gute Aufgabe verlangt eigene Bewertung, eigene Auswahl, eigene Begründung. Diese kann eine KI nicht ersetzen — sie kann höchstens als Sparringspartner dienen.

„Hausaufgaben sind nicht mehr ehrlich“

Antwort: Das stimmt — und es stimmte schon vor der Schul-KI. Wer heute eine Hausaufgabe in Form von „Schreib zu Hause eine Erörterung über X“ aufgibt, muss damit rechnen, dass private KI-Werkzeuge im Spiel sind. Die Lösung ist nicht, KI aus der Schule fernzuhalten — die Lösung ist, Aufgabenformate zu ändern. In der Schule schreiben, mündlich prüfen, Aufgaben verlangen, die eigene Erfahrung einbeziehen.

Die schulinterne KI hat hier sogar einen Vorteil: Sie protokolliert anonymisiert, welche Themen im Unterricht intensiv bearbeitet wurden. Lehrkräfte können daraus ableiten, wo Schüler tatsächlich verstanden haben und wo nur die KI gearbeitet hat.

„Eltern werden klagen“

Antwort: In den Pilot-Standorten gab es bislang keine Klagen. Die typischen Sorgen der Eltern sind Datenschutz und Hausaufgaben-Ehrlichkeit — beide werden in der Eltern-Information transparent beantwortet. Die Tatsache, dass die KI lokal läuft und keine Schüler-Daten an US-Anbieter gehen, entkräftet 95 Prozent der Datenschutz-Bedenken sofort.

Eltern haben das Recht, die Nutzung der KI durch ihr Kind zu untersagen — und im Admin-Panel lässt sich genau das pro Schüler einstellen. In den Pilot-Standorten machen davon im Schnitt zwei bis drei Prozent der Eltern Gebrauch.

„Die Hardware geht kaputt und wir stehen ohne KI da“

Antwort: Hardware-Ausfälle kommen vor, statistisch alle drei bis fünf Jahre. Im Wartungsvertrag enthalten ist der Hardware-Austausch innerhalb zwei Werktagen — in der Praxis meist innerhalb eines Werktags. Für diese zwei Tage bleibt die KI ausgefallen, der restliche Schulbetrieb (Schulnetz, IServ, Lernplattform) läuft normal weiter.

Schulen, denen das zu riskant ist, können optional eine zweite Schul-Hardware als Bereitschafts-Gerät anschaffen (490 € einmalig für ein kleineres Reserve-Gerät, das im Notfall manuell aktiviert wird). In der Praxis nutzen weniger als zehn Prozent unserer Standorte diese Option.

„In drei Jahren ist das alles überholt“

Antwort: Sprachmodelle entwickeln sich rasant, das stimmt. Was sich aber nicht so schnell ändert: das Prinzip, dass Schüler-Daten nicht in US-Datenbanken gehören, dass Lehrkräfte Hoheit über das Werkzeug brauchen und dass Schulen Eigentum statt Abo bevorzugen. Diese Prinzipien gelten auch in fünf Jahren. Die Hardware bleibt funktionsfähig, das Modell wird im Wartungs-Rhythmus aktualisiert — und in drei Jahren werden die Modelle viel kleiner und schneller sein als heute, was die Schul-KI eher leistungsfähiger als veralteter macht.

Wenn nach drei bis fünf Jahren eine echte Hardware-Erneuerung nötig wird, wechseln Schulen das Gerät für einen Bruchteil der ursprünglichen Kosten. In der Cloud-Welt hätten Sie in diesen drei Jahren bereits ein Vielfaches an Gebühren gezahlt — ohne danach etwas in der Hand zu haben.

Sprachmodell

Ein maschinelles Modell, das menschliche Sprache versteht und in menschlicher Sprache antwortet. Wird auf grossen Text-Mengen vortrainiert und gibt Antworten als Wahrscheinlichkeits-Vorhersage des nächsten Wortes aus.

Lokales Modell

Ein Sprachmodell, dessen Gewichte vollständig auf dem Schul-Server liegen. Eingaben werden nicht an einen externen Anbieter geschickt. Gegensatz: Cloud-Modell, bei dem jede Anfrage zum Hersteller-Rechenzentrum reist.

Open-Weight-Modell

Ein Sprachmodell, dessen vortrainierte Gewichte unter einer Lizenz veröffentlicht wurden, sodass es auf eigener Hardware betrieben werden darf. Nicht zu verwechseln mit „Open Source“ — der Trainings-Code ist bei den meisten Open-Weight-Modellen nicht veröffentlicht.

Inference

Der Vorgang, bei dem ein bereits trainiertes Sprachmodell zur Beantwortung einer Anfrage verwendet wird. In unserem Schul-Setup läuft die Inference vollständig auf der Schul-Hardware — daher der Begriff Inference-Server für das Programm, das die Anfragen entgegennimmt.

Retrieval

Verfahren, bei dem das Modell vor der Antwort auf eine Wissens-Datenbank zugreift und passende Dokumente einbezieht. In der Schul-KI nutzen wir Retrieval für schul-eigene Inhalte: Schulprogramm, Hausordnung, Klassenarbeits-Sammlung.

Token

Eine Einheit, in der das Modell Sprache verarbeitet. Ein deutsches Wort entspricht etwa ein bis drei Token. Für Schulen relevant: Cloud-Anbieter rechnen Kosten pro Token ab — bei einer lokalen Lösung fallen pro Token keine zusätzlichen Gebühren an, weil sie auf der eigenen Hardware berechnet werden.

Halluzination

Ein Fehler, bei dem das Modell eine Antwort gibt, die plausibel klingt, aber falsch ist. Halluzinationen sind ein bekanntes Phänomen aller Sprachmodelle. Im Klassen-Modus reduzieren wir das Risiko durch Retrieval auf schul-eigene Inhalte. Schüler-Information enthält diesen Hinweis explizit.

Klassen-Modus

Unsere Konfiguration für die Schul-KI, in der das Modell mit Rückfragen und Lernschritten antwortet, statt fertige Lösungen auszugeben. Die Lehrkraft schaltet diesen Modus pro Stunde an oder aus. Standard für alle Klassen unterhalb der gymnasialen Oberstufe.

Frei-Modus

Die Konfiguration, in der die KI auf volle Aufgaben mit kompletten Lösungen antwortet. Sinnvoll ab der Oberstufe, in spezifischen didaktischen Szenarien oder im Lehrer-Account. Die Lehrkraft entscheidet, wann dieser Modus angemessen ist.

Schul-Server

Die Hardware, auf der die Schul-KI im Schulgebäude läuft. Je nach Schulgrösse ein Mini-PC oder ein 19-Zoll-Rackgerät. Steht im Verteiler- oder Serverraum, gespeist von der Schul-Stromversorgung, an das Schulnetz angeschlossen.

Datenschutz-Folgenabschätzung

Dokument nach Artikel 35 DSGVO, das vor dem Einsatz eines neuen Verarbeitungssystems vorgenommen werden muss, wenn ein hohes Risiko für die Betroffenen droht. Bei einer lokalen Schul-KI vergleichsweise einfach, weil keine personenbezogenen Daten an Dritte fliessen.

KMK-Empfehlung

Die Kultusministerkonferenz der Länder gibt zu zentralen Themen der schulischen Bildung Empfehlungen heraus. Im Oktober 2024 ist die „Handlungsempfehlung zu künstlicher Intelligenz in schulischen Bildungsprozessen“ erschienen — sie ist der bundesweite Rahmen für unseren Schul-Einsatz.