Mehr KI, weniger Latein: Wer soll das unterrichten?

Bildungsminister Wiederkehr hat angekündigt, die Latein-Stunden an AHS-Oberstufen zu kürzen. Dafür sollen ab dem Schuljahr 2027/28 das neue Pflichtfäch „Informatik & KI” eingeführt werden. ¹ Die Debatte, die darauf folgte, war vorhersehbar. Auf der einen Seite Verteidiger eines jahrtausendealten Kulturguts, auf der anderen Befürworter einer überfälligen Modernisierung. Doch beide Seiten diskutieren am eigentlichen Problem vorbei. Die Frage ist nicht, ob Latein oder KI wichtiger ist. Die Frage ist, ob das System bereit ist, KI-Kompetenz überhaupt glaubhaft zu vermitteln.

Die falsche Debatte

Die Fronten sind schnell bezogen. Mehr als 90 Prozent der AHS-Direktorinnen und -Direktoren lehnen die Kürzung ab. Die AHS-Gewerkschaft spricht von einem „Angriff auf die gymnasiale Bildung und Studierfähigkeit”. ⁹ Auf der anderen Seite wird argumentiert, dass Schülerinnen und Schüler bis zu sechs Mal mehr Latein als Informatik haben, was in einer digitalisierten Welt schwer zu rechtfertigen sei. ³

Besonders differenziert äußert sich ausgerechnet ein Altphilologe. Karlheinz Töchterle, ehemaliger Wissenschaftsminister und Lateinprofessor, sieht die Entwicklung mit Gelassenheit. Latein bleibe ein wichtiges Kulturgut, aber man solle es nicht überhöhen aber er geht auch so weit zu sagen, dass KI kein eigenes Schulfach brauche. ⁴

„Latein wird das Abendland nicht retten.” — Karlheinz Töchterle

Was mich an dieser Debatte stört, ist nicht die Position der einen oder anderen Seite. Beide haben nachvollziehbare Argumente. Was mich stört, ist, dass die viel schwierigeren Fragen kaum gestellt werden. Wie soll KI unterrichtet werden? Von wem? Mit welchem Material? Und vor allem, reicht es, KI als Anwendungswerkzeug zu lehren?

Anwenden ist zu wenig

Wenn über KI im Bildungssystem gesprochen wird, geht es fast immer um die Anwendung. Schülerinnen und Schüler sollen lernen, wie man ChatGPT benutzt, wie man gute Prompts schreibt, wie man KI-Tools in der Arbeitswelt einsetzt. Ja, LLMs sind Werkzeuge, die man in der Arbeitswelt verwenden können muss. Aber damit ist es nicht getan.

Wenn Österreich zukünftige Expertinnen und Experten ausbilden will, dann müssen wir auch den Hintergrund verstehen. Wie funktionieren Large Language Models? Was ist der Unterschied zwischen Wahrscheinlichkeit und Verständnis? Wo liegen die systematischen Schwächen dieser Systeme? Ein kritischer Umgang mit KI setzt voraus, dass man zumindest grundlegend versteht, was hinter der Oberfläche passiert.

Der Digital Skills Barometer zeigt, wie weit wir davon entfernt sind. Österreicherinnen und Österreicher bewerten ihre eigenen KI-Kompetenzen mit 37 von 100 Punkten. In der tatsächlichen Überprüfung erreichen sie nur 19 von 100. ⁵ Die Kluft zwischen Selbsteinschätzung und Realität ist enorm. Und genau diese Kluft werden wir nicht schließen, indem wir Anwendungswissen vermitteln, ohne das Fundament zu legen.

Ich habe in einem früheren Beitrag argumentiert, dass echte Expertise nicht durch Abkürzungen entsteht. Wer KI nur anwenden lernt, ohne die Grundlagen zu verstehen, wird kein Experte, sondern ein abhängiger Nutzer. Und Zombie-Anwender zu schaffen, die wenig technisches Verständnis haben, das schaffen wir aktuell schon gut genug.

Wer soll das unterrichten?

Das ist die Frage, die mich am meisten beschäftigt. Nur 52 Prozent der österreichischen Lehrkräfte fühlen sich qualifiziert, KI-Kompetenzen zu vermitteln. Das ist der niedrigste Wert in Europa. In Spanien sind es 86 Prozent, in Deutschland 72 Prozent. ⁸ Fast die Hälfte der Lehrerinnen und Lehrer in Österreich fühlt sich also nicht in der Lage, ein Fach zu unterrichten, das ab 2027 verpflichtend im Lehrplan stehen soll.

Gleichzeitig zeigt das School Leadership Barometer 2024, dass 41 Prozent der Schulleitungen unter hohem Stress und schwerer Arbeitsbelastung leiden. Die Hauptursache ist administrative Überlastung. ⁶ Lehrkräfte, die mit Verwaltungsaufgaben zugeschüttet werden und Noten produzieren müssen, um Kompetenzen zu messen, sollen nun glaubhaft verkaufen, wie KI verwendet werden soll, wie man sie kritisch hinterfragt und wo ihre Grenzen liegen?

Die Linguistin Nina Aringer von der Universität Wien bringt es auf den Punkt. Es werden neue Fächer geschaffen, ohne dass es etablierte Curricula oder eine ausreichende Lehrerausbildung dafür gibt. ⁹ Man baut ein Haus, ohne zu prüfen, ob das Fundament trägt.

In meinem Beitrag über AI Slop habe ich geschrieben, dass Denken sich nicht delegieren lässt. Das gilt auch hier. Man kann KI-Kompetenz nicht in einen Lehrplan schreiben und erwarten, dass sie entsteht. Jemand muss sie verstehen, um sie vermitteln zu können. Und dieser Jemand braucht Zeit, Ausbildung und vor allem Praxisnähe. Lehrkräfte, die seit Jahren oder Jahrzehnten nicht mehr in der privaten Arbeitswelt tätig waren oder es nie waren, stehen vor einer Herausforderung, die mit ein paar Fortbildungstagen an einer Pädagogischen Hochschule nicht zu bewältigen ist.

Das Schulbuch-Paradoxon

Auch bei den Materialien sehe ich ein strukturelles Problem. KI-Wissen hat eine Halbwertszeit von wenigen Wochen. Was heute als Stand der Technik gilt, kann in drei Monaten überholt sein. Ein Schulbuch, das einmal jährlich aufgelegt wird und wenige Euro kostet, ist für ein Fach mit dieser Dynamik das falsche Medium.

Dazu kommt die Frage der Autorenschaft. Die etablierten Schulbuchautoren sind vermutlich nicht dazu qualifiziert, ein Fach zu beschreiben, das sie selbst erst verstehen müssten. Und wie begeistert man junge Expertinnen und Experten, die tatsächlich im KI-Bereich arbeiten, sich mit dem mühsamen, veralteten und bürokratischen Schulbuchmodell in Österreich auseinanderzusetzen und das für ein Budget, das die Kosten eines sich ständig ändernden Wissensfeldes gar nicht abbilden kann?

Es ist ein Paradoxon. Das Fach, das am dringendsten aktuelles Wissen braucht, wird in einem System unterrichtet, das auf Stabilität und langsame Zyklen ausgelegt ist. Und ich sehe aktuell nicht, wie Schulbuchverlage diese Herausforderung meistern sollen.

Die Herausforderungen, die wir schon nicht gelöst haben

Bevor wir ein neues Fach einführen, lohnt ein ehrlicher Blick auf Herausforderungen, die wir seit Jahren vor uns herschieben. Die IHS-Studie „MINT the Gap” zeigt, dass nach zwei Jahrzehnten gezielter Förderprogramme der Frauenanteil im MINT-Bereich nur bescheiden gestiegen ist. ⁷ Nur zwei Prozent der Mädchen wählen einen MINT-Lehrberuf, bei den Burschen sind es 24 Prozent. Und selbst wenn Frauen eine MINT-Ausbildung abschließen, arbeiten nur 28 Prozent danach im MINT-Bereich, verglichen mit 57 Prozent der Männer. Der sogenannte „Drehtüreffekt”, bei dem Frauen das Feld wieder verlassen, zeigt, dass das Problem nicht beim Interesse beginnt, sondern bei den Strukturen.

Ein neues Schulfach wird weder den Gender-Gap in technischen Berufen schließen noch automatisch Begeisterung für Technologie wecken. Die viel schwierigere Herausforderung ist es, Mädchen für technische Berufe zu begeistern und Kindern die Freude am Lernen zu vermitteln. Das erfordert Vorbilder, Praxisnähe und strukturelle Veränderungen, nicht nur eine Zeile im Lehrplan.

Die Hoffnung heißt Idealismus

Trotz aller Skepsis bin ich gespannt, was in den nächsten Monaten und Jahren passieren wird. Denn im Schulbereich gibt es etwas, das in vielen anderen Branchen fehlt. Idealismus. Es gibt Lehrkräfte, die sich ohne merkliche Entlohnung in ihrer Freizeit engagieren, die in eigener Initiative Fortbildungen besuchen, die neue Wege gehen, weil sie an die nächste Generation glauben. Diese Menschen sind die eigentliche Ressource des Bildungssystems, nicht Lehrpläne und nicht Schulbücher.

Ich hoffe, dass die vielen selbsternannten Experten im Bildungssystem auch auf die echten Experten hören werden. Und dass sie den vielen schlecht bezahlten Weltverbesserern, und ich meine das im besten Sinne, zuhören werden, bevor Entscheidungen getroffen werden, die hohe Kosten verursachen und schlechte Auswirkungen haben können.

Entscheidungen im Bildungssystem sind zu Recht langsam und träge. Nicht jeder Hype soll unreflektiert in die Schulen einziehen. Aber genauso muss das Bildungssystem regelmäßig hinterfragt werden. In meinem Beitrag über KI und Verantwortung habe ich geschrieben, dass der Unterschied nicht im Modell liegt, sondern im Umgang damit. Das gilt auch für Bildungsreformen. Der Unterschied liegt nicht im Lehrplan, sondern in den Menschen, die ihn umsetzen.

Ein Fach ins Curriculum zu schreiben ist der einfachste Teil. Der schwierige Teil ist, es mit Leben zu füllen.

Die Reform meint es gut. Die Frage ist, ob das System bereit ist, es gut zu machen, denn KI-Kompetenz entsteht nicht durch Lehrpläne, sondern durch Menschen, die selbst verstanden haben, wovon sie sprechen.