20.01.2023

ChatGPT: Wie man in Schulen mit dem KI-Tool umgehen soll

Gastbeitrag. Der Chatbot, der mittels Künstlicher Intelligenz Fragen beantworten kann, nimmt zunehmend Einzug in den Schulalltag. Wie können KI-Tools sinnvoll im Unterricht eingesetzt werden? Barbara Buchegger von Saferinternet.at gibt Tipps für Lehrende und Schüler:innen.
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Mit Robotern als Lehrenden hat ChatGPT nichts zu tun. | Foto: Adobe Stock

ChatGPT ist ein Chatbot, der in der Lage ist, mittels künstlicher Intelligenz (KI) Antworten auf Fragen aller Art zu liefern. Der Fokus der Entwickler lag dabei vor allem auf einer „menschlich“ anmutenden Unterhaltung, was dazu führt, dass der Chatbot versucht auf jede Frage zu reagieren, selbst wenn ihm eine valide Datenbasis dafür fehlen würde.

Auch Schüler:innen haben den Chatbot mittlerweile als praktischen Helfer im Schulalltag für sich entdeckt, etwa um einen Überblick über ein Stoffkapitel zu erhalten, Zusammenfassungen von Büchern und Theaterstücken schreiben zu lassen, Referate vorzubereiten oder für die Programmierung von kleinen Programmen. Aber auch Lehrende nutzen die Software bereits, beispielsweise zur Erstellung von Unterrichtsmaterialien oder für die Lehrendenweiterbildung.

Informationsbewertung als Herausforderung

Wer ChatGPT in der aktuellen Version nutzt, sollte sich im Klaren sein: Der Bot ist zwar geeignet, um weitverbreitetes Wissen wiederzugeben, bei spezielleren Fragen gibt das Tool aber oft fehlerhafte Antworten. So können Fakten durcheinandergebracht oder Quellenangaben sogar erfunden werden, nur um einen Text plausibel und „menschlich“ klingen zu lassen.

Dazu kommt, dass die Datengrundlage der aktuellen Version aus 2021 stammt, aktuellere Informationen kann der Bot daher nicht ausgeben. Die genauen Quellen der Daten sind zudem unbekannt.

Der Chatbot ist so programmiert, dass seine Antworten möglichst „menschenähnlich“ klingen. Die Herausforderung dabei: Die Texte wirken oft glaubwürdiger, als die Ergebnisse einer Google-Suche – selbst wenn beispielsweise Quellen erfunden wurden. Das kann es für Lehrende wie auch Schüler:innen in Zukunft noch schwerer machen, gefundene Informationen zu bewerten und im Unterricht Quellenkritik zu üben.

Wie kann die Schule mit Chatbots & Co. umgehen?

Programme wie ChatGPT können den Unterricht und das Informationsverhalten von Schüler:innen und Lehrpersonen verändern – ähnlich, wie vor einigen Jahren die digitale Enzyklopädie Wikipedia. Eine zentrale Frage für den Einsatz im Unterricht ist, ob und wie stark sich solche Chatbots auf die Motivation der Jugendlichen auswirken, Aufgaben selbstständig zu lösen.

Um sich Texte vorstrukturieren, komplexe Sachverhalte in einfachen Punkten erklären oder komplexe Mathematikaufgaben aufdröseln zu lassen, kann die Unterstützung durch einen Bot durchaus sinnvoll sein – ein Tool kann aber niemals die menschliche Denkleistung ersetzen.

Vor allem bei Aufgaben im schulischen Bereich ist es daher empfehlenswert zu reflektieren, welche Möglichkeiten aber auch Grenzen ein Chatbot hat.

Quellenkritik wird zu entscheidenden Kompetenz

Angesichts der augenscheinlich guten Qualität von KI-generierten Texten wird es immer wichtiger, sich im Unterricht mit dem Thema Quellenkritik auseinanderzusetzen. Das Überprüfen von Quellen ist für Kinder und Jugendliche nicht einfach, denn dafür benötigt es entsprechende Referenzpunkte und Hintergrundwissen, um diese auch einordnen zu können.

Es muss auch erlernt und immer wieder geübt werden, wie man Inhalte mit anderen Quellen abgleichen, Quellen auf ihre Glaubwürdigkeit überprüfen und Falschmeldungen erkennen kann. Saferinternet.at bietet dazu zahlreiche Unterstützungsangebote für Lehrende, darunter Checklisten und Tipps für die Verwendung im Unterricht.

Tipps für Lehrende zum Umgang mit ChatGPT und anderen KI-Tools

Wie bei allen neuen Tools, die bei Schüler:innen einen regelrechten „Hype“ auslösen, gilt auch für KI-Anwendungen wie ChatGPT: Aktive Thematisierung im Unterricht ist besser als Verbote. Die Expert:innen von Saferinternet.at raten daher:

1. Nicht ignorieren.
Schüler:innen nutzen diese Tools in jedem Fall. Setzen Sie sich bereits jetzt mit den Chancen und Risiken von KI-basierten Programmen auseinander und zeigen Sie, welchen Stellenwert Quellenkritik einnimmt.

2. Nicht pauschal verbieten.
Ein Verbot nimmt die Möglichkeit, sich mit dem Thema aktiv auseinanderzusetzen und auch die Schwächen von KI aufzuzeigen.

3. Gemeinsam nutzen.

Entdecken Sie gemeinsam im Unterricht die Möglichkeiten und Grenzen von KI-Anwendungen und entwerfen Sie gemeinsam Regeln für den Schulalltag.


Über saferinternet.at

Saferinternet.at unterstützt Kinder, Jugendliche, Eltern und Lehrende beim sicheren, kompetenten und verantwortungsvollen Umgang mit digitalen Medien. Die Initiative widmet sich Themen wie Soziale Netzwerke, Cyber-Mobbing, Sexualität & Internet, Datenschutz, Urheberrechte, Internet-Betrug, Medienerziehung etc

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Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock

Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.

Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.

„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

(c) Daisy Report 2026.

Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

Dennoch ist das konzeptionelle Verständnis oft wichtiger als die Beherrschung einzelner Programme: Fast die Hälfte aller geforderten Kompetenzen entfällt auf allgemeine Wissensgebiete und Methoden, wobei „Künstliche Intelligenz“ zu den fünf meistgenannten Begriffen zählt.

Das unterstreicht auch Simona Hübl, Geschäftsführerin von Nejo: „Unternehmen suchen aktuell vor allem konzeptionelle Fähigkeiten, und erst zweitrangig nach spezifischen Tool-Kenntnissen. Gefragt ist, wer Daten- und KI-Konzepte im Grundsatz versteht und tool-unabhängig sicher anwenden kann.

(c) Daisy Report 2026.

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