Kein Lehrplan überlebt den ersten Kontakt mit der Gruppe unverändert.
Das ist keine Provokation. Es ist eine Erfahrung, die jede Lehrperson kennt.
Du hast die Lernbedarfe analysiert. Das Semester designt. Die Materialien entwickelt. Und dann sitzt die Gruppe vor dir – und die erste Diskussion, die du eingeplant hast, kommt nicht in Gang. Oder sie kommt so stark in Gang, dass der nächste Block keinen Platz mehr hat. Oder jemand stellt eine Frage, die den gesamten Einstieg in eine andere Richtung zieht – und diese Richtung ist besser als die, die du vorbereitet hast.
Das ist kein Versagen. Es ist Lehre.
Die Implementation-Phase im ADDIE-Modell ist der Moment, in dem Planung und Realität aufeinandertreffen. Sie ist die Phase, die in der Literatur am kürzesten beschrieben wird – und die im Alltag am meisten entscheidet. Denn was in der Sitzung zählt, ist nicht der Semesterplan. Es ist die Fähigkeit, im Moment zu lesen, was die Gruppe braucht, und entsprechend zu handeln.
Die Implementation-Phase: Mehr als Durchführung
Im ADDIE-Modell beschreibt Implementation die tatsächliche Durchführung der Lehrveranstaltung: die Sitzungen, die Interaktion, die Momente, in denen Planung auf Menschen trifft. In vielen Darstellungen des Modells ist sie die kürzeste Phase – weil hier der Plan einfach umgesetzt wird.
Dieses Bild ist falsch.
Implementation ist keine Ausführungsphase. Sie ist eine Interpretationsphase. Die Lehrkraft liest die Gruppe, wählt zwischen Optionen, passt Timing an, entscheidet, welche geplante Übung gestrichen wird und welche spontane Gelegenheit ergriffen wird. Diese Entscheidungen passieren in Sekunden, auf Basis von Erfahrung, Empathie und pädagogischem Urteil.
Genau hier hat KI nichts zu suchen. Nicht weil Technologie grundsätzlich aus dem Seminarraum verbannt werden sollte – sondern weil die Qualität dieser Entscheidungen davon abhängt, dass die Lehrperson vollständig präsent ist. Kein Prompt, keine Analyse, keine Echtzeit-Unterstützung kann das ersetzen, was eine erfahrene Lehrkraft in einer Gruppe liest.
Was KI leisten kann, liegt vor und nach der Sitzung. Und dieser Beitrag ist größer, als er auf den ersten Blick scheint.
Was KI vor der Sitzung leistet – und warum das entscheidend ist
Die beste Vorbereitung auf einen unplanbaren Moment ist ein klares Bild davon, was wahrscheinlich passieren wird. Nicht Hellseherei – sondern eine strukturierte Antizipation von dem, was die Gruppe mitbringt, was die Sitzung leisten soll und wo Reibungspunkte entstehen könnten.
KI kann diesen Vorbereitungsprozess schärfen. Sie kann auf Basis des Designkonzepts und der Analyseergebnisse konkrete Szenarien durchspielen: Was passiert, wenn die Gruppe die Aufgabe schneller löst als geplant? Was, wenn die Diskussion nicht anläuft? Was, wenn ein zentrales Konzept doch noch unklar ist? Diese Szenarien machen flexibel – nicht weil man jeden Fall plant, sondern weil man gelernt hat, mit Varianz umzugehen.
Was KI nach der Sitzung leistet, ist mindestens genauso wichtig: Sie hilft, das Geschehene zu strukturieren, bevor der nächste Schritt – die Evaluation – beginnt.
Hands-on: Zwei Prompts für Vor- und Nachbereitung
Prompt 1: Die Sitzungs-Antizipation – Flexibilität vor dem Raum
Dieser Prompt bereitet dich auf die konkrete Sitzung vor – nicht durch mehr Detail im Plan, sondern durch das Durchdenken von Varianten. Lade dein Designkonzept und die relevanten Analyseergebnisse in die KI.
Ich bereite mich auf eine [90-minütige] Sitzung zu [Thema] vor. Das geplante Szenario ist: [kurze Beschreibung – Methoden, Sozialformen, Ablauf].
Durchdenke mit mir drei Varianten, die in dieser Sitzung eintreten könnten:
1. Die Gruppe ist deutlich schneller als geplant. Was ist die naheliegendste Anpassung, die dem Lernziel trotzdem gerecht wird?
2. Eine zentrale Methode läuft nicht an. Welche alternative Herangehensweise wäre mit dem vorhandenen Material möglich – ohne großen Umbau?
3. Eine unerwartete Frage zieht die Gruppe in eine andere Richtung, die pädagogisch wertvoll wirkt. Welche Kriterien helfen mir zu entscheiden, ob ich dieser Richtung folge oder zurücklenke?
Beziehe dich auf mein Teaching Statement und das Designkonzept. Die Antworten sollen konkret sein – keine allgemeinen Tipps, sondern Optionen für diesen spezifischen Kontext.
Prompt 2: Die Sitzungs-Reflexion – Strukturierung nach dem Raum
Direkt nach der Sitzung – idealerweise noch am selben Tag – hilft dieser Prompt, das Geschehene zu sortieren und Konsequenzen für die Evaluation vorzubereiten.
Die Sitzung zu [Thema] ist abgeschlossen. Ich beschreibe kurz, was passiert ist: [freie Beschreibung – was lief gut, was nicht, was hat überrascht].
Hilf mir, diese Beobachtungen zu strukturieren:
1. Welche der beschriebenen Beobachtungen sind Einzelvorkommnisse – und welche könnten auf ein systematisches Muster hinweisen?
2. Was davon sollte ich in der nächsten Sitzung direkt ansprechen oder anpassen?
3. Was davon ist relevant für die Evaluationsphase – als Hinweis auf etwas, das ich systematisch erfassen sollte?
Beziehe dich auf die Lernziele aus meinem Designkonzept. Nicht alles, was in einer Sitzung passiert, ist gleich wichtig – ich möchte wissen, was wirklich zählt.
Der Output beider Prompts ist kein Urteil über deine Lehre. Er ist eine Struktur, die dir hilft, das Relevante vom Zufälligen zu trennen. Das pädagogische Urteil – was du daraus machst – bleibt deins.
Eine Frage zum Schluss
Wann hast du zuletzt in einer Sitzung einen Plan fallen lassen – und was hat dich dazu gebracht? Und war es die richtige Entscheidung?
