Concept Mapping mit KI-Unterstützung nutzt die Fähigkeit von KI-Systemen, schnell Beziehungsstrukturen zwischen Konzepten zu generieren, als Ausgangspunkt für kollaboratives Lernen. Die KI liefert eine erste Map — als Mermaid-Code oder als Beziehungsliste — und die Lernenden überprüfen, korrigieren und erweitern sie. Was fehlt? Was ist zu pauschal? Welche Verbindung stimmt inhaltlich nicht? Das Begründen dieser Korrekturen ist die eigentliche Lernleistung.
Worum es geht
Concept Mapping ist eine etablierte Methode zur Förderung von Sachkompetenz im Sinne des Lehrplan 21 — es macht konzeptuelles Strukturwissen sichtbar und prüfbar. Durch die KI-Ausgabe als Startpunkt entsteht ein produktiver Kontrast: Lernende müssen ihr eigenes Verständnis gegen die KI-Map halten und begründen, warum ihre Version besser ist. Das ist eine höhere kognitive Anforderung als das Erstellen einer Map von Grund auf, weil das Korrigieren voraussetzt, dass die Fehler erkannt werden.
Lernziele
- Eine KI-generierte Concept Map auf fachliche Korrektheit und Vollständigkeit prüfen
- Mindestens drei begründete Korrekturen oder Ergänzungen an der Map vornehmen
- Die überarbeitete Version der Klasse präsentieren und die Begründung für jede Änderung erklären
- Den Unterschied zwischen einer formalen und einer inhaltlich fundierten Concept Map beschreiben
- Decision-Mode: allow — die KI arbeitet als Mitdenkende und Strukturierungspartner
Voraussetzungen
- Klassenstufe: Sek I ab 7. Klasse, Sek II; anpassbar für jüngere Klassen durch einfachere Themen
- Vorwissen: Fachliches Grundverständnis des zu mappenden Themas; Grundvertrautheit mit Concept-Map-Format (kann in 5 Minuten eingeführt werden)
- Tool-Anforderungen: Zugang zu einem KI-Tool; für die Map-Erstellung empfiehlt sich ein Tool, das Mermaid-Code oder Listen generieren kann (ChatGPT, Claude); optional ein einfaches Visualisierungstool (draw.io, Coggle, oder Papier)
- Datenschutz: Rein fachliche Themen; keine personenbezogenen Daten
Ablauf
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Thema wählen und KI befragen (5–10 Min.): Lehrperson oder Klasse wählt ein Fachthema (z. B. „Französische Revolution", „Photosynthese", „Marktversagen"). Prompt an die KI: „Erstelle eine Concept Map zum Thema [Thema]. Liste die wichtigsten Konzepte und ihre Verbindungen in der Form 'A → [Beziehung] → B' auf. Mindestens 10 Verbindungen." Alternativ: Mermaid-Code-Anfrage für direktes Rendering.
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Map umsetzen (10 Min.): Lernende setzen die KI-Liste auf Papier oder in einem Visualisierungstool um. Noch keine Korrekturen — nur die Übersetzung von der Liste in die visuelle Form. Das zwingt zum Lesen und Nachdenken, bevor die Kritik beginnt.
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Kritische Prüfung (15–20 Min.): In Zweiergruppen: Was fehlt in der Map? Was ist inhaltlich falsch oder zu unpräzise? Welche Verbindungen fehlen? Welche bestehenden Verbindungen sind zu pauschal formuliert? Lernende markieren Korrekturbedarf direkt auf der Map.
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Kollaborative Überarbeitung (10 Min.): Die Gruppe einigt sich auf die wichtigsten Korrekturen und Ergänzungen und baut eine überarbeitete Version. Jede Änderung wird notiert: Was wurde geändert — und warum?
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Präsentation und Diskussion (10–15 Min.): Zwei oder drei Gruppen präsentieren ihre Korrekturen. Klasse diskutiert: Welche Ergänzungen waren besonders wichtig? Welche Korrekturen waren kontrovers? Was hat die KI ausgelassen, das für das Fach zentral ist?
Vorlage
Bewertungs-Rubrik
| Stufe | Kriterium | Beobachtbar an |
|---|---|---|
| 1 | KI-Map übernommen | Map entspricht weitgehend der KI-Version; keine oder formale Korrekturen ohne Begründung |
| 2 | Korrekturen mit Begründung | Mindestens zwei inhaltliche Korrekturen, die mit Verweis auf Fachinhalt begründet werden |
| 3 | Eigenständige Ergänzungen | Map enthält Konzepte und Verbindungen, die in der KI-Version fehlten; Ergänzungen sind fachlich korrekt |
| 4 | Strukturelles Verständnis | Korrekturen zeigen ein Verständnis der Konzeptstruktur, nicht nur einzelner Fakten — z. B. Umstrukturierung von Hierarchieebenen |
Variationen
- Vergleich zweier KI-Maps: Zwei verschiedene KI-Systeme generieren je eine Map zum gleichen Thema — Lernende vergleichen und erstellen eine Synthese-Map. Trainiert Triangulations-Kompetenz.
- Für jüngere Klassen (Sek I, 7./8. Klasse): Einfacheres Thema (z. B. „Nahrungskette"), Vorlage mit 5 vorgegebenen Konzepten, nur 2 Korrekturen gefordert.
- Erweitert mit Mermaid: Lernende bearbeiten den Mermaid-Code direkt (im Markdown-Editor) — verbindet Concept-Map-Arbeit mit einfacher Markdown/Code-Kompetenz.
Grenzen
Concept Mapping mit KI-Ausgabe setzt voraus, dass die KI-Map tatsächlich Fehler oder Lücken enthält — bei sehr etablierten Themen (z. B. Wasserkreislauf) liefert die KI oft korrekte und vollständige Maps, was die kritische Auseinandersetzung erschwert. Lehrpersonen sollten das Thema so wählen, dass KI-Maps mit hoher Wahrscheinlichkeit unvollständig oder zu oberflächlich sind. Ausserdem unterschätzt die Methode den Zeitbedarf für die Umsetzungsphase: Wer Concept Maps noch nie gezeichnet hat, braucht mehr Zeit für Schritt 2.
Verwandt
- Counterfactual Builder — komplementär: strukturiertes Kausaldenken statt visuelles Strukturwissen
- Reverse Prompting — ähnliche Analyse-Haltung gegenüber KI-Output, aber textbasiert
- Prompt-Variation — kann vorgeschaltet werden: verschiedene Prompts für dieselbe Map erproben