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KI-Readiness-Check für Schulen

15 Fragen ordnen den lokalen Arbeitsstand in Governance, Daten, Kompetenzen, Evaluation und Chancengerechtigkeit ein und führen zu fünf nächsten Schritten.

Stand
2026-08-25
Redaktionell geprüft
2026-08-25
Dauer
10 min

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Der Check strukturiert ein Gespräch über den lokalen Arbeitsstand einer Schule. Beantworten Sie je drei Fragen zu Governance, Daten, Kompetenzen, Evaluation und Chancengerechtigkeit. Die Auswertung zeigt die Summe je Bereich und genau einen nächsten prüfbaren Schritt pro Bereich.

Alle fünf Dimensionen sind gleich gewichtet. Die Gewichtung ist eine redaktionelle Orientierung. Schwellenwerte sind redaktionell gesetzt und nicht validiert. Die 0–3-Operationalisierungen der einzelnen Fragen sind redaktionell und nicht validiert. Auch die Risiko-Prioritäten für den Gleichstand mehrerer niedrigster Kriterien sind redaktionell und nicht validiert. Der Check ist kein Audit, keine Zertifizierung und keine Evidenzbewertung. Er prüft weder einen Vertrag noch die rechtliche Zulässigkeit einer konkreten Datenbearbeitung. Eine hohe Punktzahl belegt daher weder Wirksamkeit noch Rechtskonformität. Antworten mit dem Wert 0 werden vor der Gesamtsumme als kritische Lücken ausgewiesen, damit ein hoher Gesamtwert sie nicht verdeckt.

So verwenden Sie den Check

Beantworten Sie die Fragen gemeinsam mit den Personen, die Unterricht, Schulleitung, IT, Datenschutz und Unterstützung tatsächlich verantworten. Bewerten Sie nur, was heute nachvollziehbar belegt werden kann. Offene Punkte sind kein Fehler, sondern der Ausgangspunkt für den nächsten lokalen Entscheid.

Die Antworten werden ausschliesslich lokal in diesem Browser gespeichert. Tragen Sie keine Namen, Einzelfälle oder sensiblen Details ein. In gemeinsam genutzten Browserprofilen können Antworten für andere Personen sichtbar bleiben, bis sie erfolgreich gelöscht werden. Der Ausdruck oder ein PDF erzeugt eine zusätzliche Kopie ausserhalb des Browserspeichers.

Grundlage und Reichweite

Das Zürcher Volksschulamt veröffentlicht kantonale Orientierung für die öffentliche Volksschule; sie ist keine schweizweite Vorgabe und kein kausaler Nachweis für einen bestimmten Einführungsweg. Educa beschreibt eine Datennutzungspolitik für den Bildungsraum Schweiz, aber der Bericht ist kein erlassenes Gesetz und keine Freigabe eines einzelnen Dienstes.

Der EDÖB bietet allgemeine Orientierung in seinem Zuständigkeitsbereich, aber keine individuelle Rechtsberatung. Für öffentliche kantonale und kommunale Schulen sind die jeweils anwendbaren kantonalen oder kommunalen Vorgaben und Aufsichtsstellen gesondert zu klären.

Der UNESCO-Kompetenzrahmen ist international ausgerichtet und für lokale Professionalisierung anpassbar, aber keine validierte Messskala und kein Wirkungsnachweis. Die fachübergreifende Umsetzung von AI Literacy ist im verknüpften Claim eine didaktische Ableitung bei uneinheitlicher Befundlage, keine universell bestätigte Einführungsreihenfolge.

Die Kriterien zeigen direkt an, ob ihre Grundlage behördenorientiert ist oder als redaktionelle Heuristik formuliert wurde. Bei jeder Dimension und Frage werden die verwendeten Claim- und Quellen-IDs sichtbar ausgewiesen. Die Assessment-Claims begründen insbesondere, weshalb menschliche Verantwortung erhalten bleibt, die Evidenz zum K-12-Assessment-Redesign begrenzt ist und beobachtete Lernleistung nicht automatisch Transfer bedeutet. Sie validieren jedoch weder die Fragen noch die Punkteskala.

Die fünf Bereiche und die gleiche Punktgewichtung verbinden diese Quellen zu einer praktischen redaktionellen Arbeitshilfe. Sie dürfen nicht als amtlicher Standard, Nachweis der Schulqualität oder rechtliche Konformitätsprüfung ausgegeben werden.

Bereit. Noch keine Antworten lokal gespeichert.

Fragen zur schulischen KI-Bereitschaft

0 von 15 Fragen beantwortet

Governance

Verantwortung, wiederkehrende Prüfung und eine erreichbare Route für Vorfälle.

Ist für jeden schulisch eingesetzten KI-Dienst eine verantwortliche Person oder Stelle namentlich benannt?

Kriterienbasis: behördenorientiert. Referenzen: assessment-teacher-ai-keeps-human-responsibility, zh-vsa-2026-ai-school-guidance. Behördenorientierung und Assessment-Befund stützen die bleibende menschliche Verantwortung. Die konkrete 0–3-Operationalisierung ist redaktionell und nicht validiert.

Besitzt jeder freigegebene KI-Einsatz einen dokumentierten Reviewtermin und einen verantwortlichen Prüfauftrag?

Kriterienbasis: redaktionelle Heuristik. Referenzen: assessment-k12-redesign-evidence-limited, zh-vsa-2026-ai-school-guidance. Der wiederkehrende Reviewtermin ist eine redaktionelle Heuristik für die laufende Schulsteuerung. Die konkrete 0–3-Operationalisierung ist redaktionell und nicht validiert.

Kennen Lernende und Mitarbeitende eine erreichbare Melde-, Eskalations- und Korrekturroute für KI-bezogene Vorfälle?

Kriterienbasis: behördenorientiert. Referenzen: assessment-teacher-ai-keeps-human-responsibility, zh-vsa-2026-ai-school-guidance, educa-2025-data-use-policy. Die erreichbare Eskalation operationalisiert menschliche Verantwortung und behördliche Vorsorgehinweise. Die konkrete 0–3-Operationalisierung ist redaktionell und nicht validiert.

Daten

Übersicht über Systeme, Datensparsamkeit und kontrollierte schulische Konten.

Gibt es ein aktuelles Inventar der schulisch eingesetzten KI-Dienste mit Zweck, Datenfluss und verantwortlicher Stelle?

Kriterienbasis: behördenorientiert. Referenzen: educa-2025-data-use-policy, edoeb-2025-ai-data-protection. Ein System- und Datenflussinventar macht die von Fachstellen geforderte Prüfung erst organisatorisch möglich. Die konkrete 0–3-Operationalisierung ist redaktionell und nicht validiert.

Wird vor jeder Nutzung geprüft, ob der Zweck mit weniger, anonymisierten oder synthetischen Daten erreicht werden kann?

Kriterienbasis: behördenorientiert. Referenzen: edoeb-2025-ai-data-protection. Das Kriterium überträgt die behördliche Datenschutzorientierung auf eine prüfbare schulische Frage. Die konkrete 0–3-Operationalisierung ist redaktionell und nicht validiert.

Sind schulische Konten, Rollen, administrative Rechte sowie Ein- und Austritte kontrolliert und dokumentiert?

Kriterienbasis: behördenorientiert. Referenzen: educa-2025-data-use-policy, edoeb-2025-ai-data-protection. Kontrollierte Konten und Rollen sind eine behördenorientierte organisatorische Schutzmassnahme. Die konkrete 0–3-Operationalisierung ist redaktionell und nicht validiert.

Kompetenzen

Professionalisierung der Lehrpersonen, AI Literacy der Lernenden und erreichbare Unterstützung.

Erhalten Lehrpersonen kontinuierliche, rollenbezogene Weiterbildung mit Anwendung, Reflexion und überprüfbaren Aufgaben?

Kriterienbasis: behördenorientiert. Referenzen: assessment-teacher-ai-keeps-human-responsibility, unesco-2024-ai-competency-teachers. Der UNESCO-Kompetenzrahmen und die menschliche Beurteilungsverantwortung stützen kontinuierliche Professionalisierung. Die konkrete 0–3-Operationalisierung ist redaktionell und nicht validiert.

Bearbeiten Lernende AI Literacy fachübergreifend mit expliziten Lernzielen, Anwendung, Reflexion und Ethik?

Kriterienbasis: behördenorientiert. Referenzen: ai-literacy-cross-curricular-implementation, unesco-2024-ai-competency-teachers. Das Kriterium operationalisiert den registrierten Befund zur fachübergreifenden AI-Literacy-Umsetzung. Die konkrete 0–3-Operationalisierung ist redaktionell und nicht validiert.

Erhalten Lehrpersonen und Lernende zeitnah fachliche, technische und datenschutzbezogene Unterstützung?

Kriterienbasis: redaktionelle Heuristik. Referenzen: unesco-2024-ai-competency-teachers. Die Dreiteilung in fachlichen, technischen und Datenschutz-Support ist eine redaktionelle Umsetzungsheuristik. Die konkrete 0–3-Operationalisierung ist redaktionell und nicht validiert.

Evaluation

KI-freie Lernsignale, vorab definierte Pilotkennzahlen und klare Abbruchbedingungen.

Enthält die lokale Evaluation KI-freie Lernaufgaben, die selbstständiges Erklären, Anwenden oder Entscheiden sichtbar machen?

Kriterienbasis: behördenorientiert. Referenzen: learning-performance-is-not-transfer, assessment-k12-redesign-evidence-limited, zh-vsa-2026-ai-school-guidance. KI-freie Lernsignale reagieren auf das Transferproblem und die begrenzte Evidenz zu Assessment-Redesign. Die konkrete 0–3-Operationalisierung ist redaktionell und nicht validiert.

Sind Lernqualität, Arbeitsbelastung, Datenschutz, Zugänglichkeit, Support und Kosten vor Pilotbeginn messbar definiert?

Kriterienbasis: redaktionelle Heuristik. Referenzen: assessment-k12-redesign-evidence-limited, zh-vsa-2026-ai-school-guidance. Die Auswahl und Trennung der Pilotsignale ist eine redaktionelle Evaluationsheuristik, keine validierte Skala. Die konkrete 0–3-Operationalisierung ist redaktionell und nicht validiert.

Sind vor dem Einsatz Bedingungen dokumentiert, die zu Anpassung, Unterbrechung oder Beendigung eines Piloten führen?

Kriterienbasis: redaktionelle Heuristik. Referenzen: assessment-k12-redesign-evidence-limited, zh-vsa-2026-ai-school-guidance. Vorab definierte Abbruchbedingungen sind eine redaktionelle Risikosteuerungsheuristik. Die konkrete 0–3-Operationalisierung ist redaktionell und nicht validiert.

Chancengerechtigkeit

Gleicher Zugang, zugängliche Alternativen und Beobachtung möglicher Benachteiligung.

Ist für alle betroffenen Lernenden ein vergleichbarer Zugang zu Geräten, Konten, Zeit und Unterstützung gesichert?

Kriterienbasis: redaktionelle Heuristik. Referenzen: ai-literacy-cross-curricular-implementation, unesco-2024-ai-competency-teachers. Die konkrete Zugangsprüfung ist eine redaktionelle Heuristik für die schulische Umsetzung. Die konkrete 0–3-Operationalisierung ist redaktionell und nicht validiert.

Gibt es zugängliche, gleichwertige Alternativen für Personen, die denselben KI-Dienst nicht nutzen können oder sollen?

Kriterienbasis: redaktionelle Heuristik. Referenzen: educa-2025-data-use-policy. Die Forderung nach gleichwertigen Alternativen ist eine redaktionelle Vorsorgeheuristik für lokale Entscheidungen. Die konkrete 0–3-Operationalisierung ist redaktionell und nicht validiert.

Werden Ergebnisse und Beschwerden nach möglichen systematischen Benachteiligungen verschiedener Gruppen ausgewertet?

Kriterienbasis: redaktionelle Heuristik. Referenzen: assessment-teacher-ai-keeps-human-responsibility, educa-2025-data-use-policy, unesco-2024-ai-competency-teachers. Die gruppenbezogene Beobachtung ist eine redaktionelle Heuristik, die menschliche Verantwortung operationalisiert. Die konkrete 0–3-Operationalisierung ist redaktionell und nicht validiert.