Was macht Schule, wenn Erklären nicht mehr knapp ist?

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Stellen Sie sich eine Schule vor, in der eine Erklärung nicht mehr daran scheitert, dass gerade niemand Zeit hat. Ein System kann einen Rechenweg noch einmal anders erklären, eine Übung variieren oder bei der Vorbereitung eines Arbeitsblatts helfen. Für Familien klingt das zunächst nach einer einfachen Verbesserung: mehr Unterstützung, weniger Leerlauf.

Die schwierigere Frage beginnt danach: Woran erkennt man eine gute Schule, wenn Erklären und Üben leichter verfügbar werden?

Wenn eine Aufgabe schneller wird

Für einen kleinen Teil der Lehrerarbeit gibt es einen konkreten Befund. In einem randomisierten Versuch in England arbeiteten Naturwissenschaftslehrpersonen bei der Unterrichts- und Materialvorbereitung entweder mit ChatGPT plus einem Leitfaden oder ohne generative KI. Für die untersuchte Vorbereitungsarbeit brauchte die KI-Gruppe im Messzeitraum durchschnittlich 56,2 statt 81,5 Minuten pro Woche. Das sind rund 31 Prozent weniger. In der geprüften Materialstichprobe war kein erkennbarer Qualitätsverlust festzustellen [1].

Das ist relevant, aber eng begrenzt. Gemessen wurde eine bestimmte Vorbereitungsaufgabe, nicht die gesamte Arbeitszeit einer Lehrperson. Die Studie zeigt nicht, dass eine Schule mit KI 31 Prozent weniger Personal braucht. Und sie sagt nicht, was mit der gesparten Zeit geschieht [1].

Seit Oktober 2026 gibt es dazu einen zweiten Teacher-Choices-Versuch an englischen Primarschulen. Lehrpersonen mit dem KI-Planungsassistenten Aila verbrachten im Mittel etwa 2,5 statt 3,3 Stunden pro Woche mit Unterrichts- und Ressourcenplanung – rund 49 Minuten weniger. Bei den bewerteten Materialien zeigte sich kein Qualitätsnachteil. Gleichzeitig wurde Aila in einer durchschnittlichen Woche nur für rund 7 Prozent der Lektionen genutzt, und die Nutzung nahm über zehn Wochen ab [2].

Auch hier bleibt der Befund eng. Beide Gruppen konnten andere generative KI-Werkzeuge nutzen; gemessen wurden Planung und Materialqualität, nicht Schülerlernen, gesamte Arbeitszeit, Personalbedarf oder die tatsächliche Verwendung der eingesparten Zeit [2].

Auch beim Tutoring gibt es Hinweise auf eine sinnvolle Arbeitsteilung. In einem randomisierten Feldversuch erhielten Tutorinnen und Tutoren während ihrer Arbeit Vorschläge eines KI-Systems. Die Lernenden dieser KI-unterstützten Tutoren erreichten kurzfristig häufiger die gemessenen Mathematikziele [3]. Ein zweiter, neuerer Versuch zeigt zugleich die Grenze solcher Schlüsse: Menschliche Unterstützung erhöhte die Nutzung eines KI-Lerntutors deutlich, ohne dass sich die gemessene Leseleistung verbesserte [4]. Human+AI kann also in bestimmten Settings helfen; Unterstützung und Nutzung garantieren aber keinen Lerngewinn.

Der belastbare Schluss ist deshalb schmal: Bestimmte Aufgaben können sich verändern. Wie eine ganze Schule organisiert werden sollte, folgt daraus noch nicht.

Schule ist mehr als die Verfügbarkeit einer Erklärung

Ein nützlicher Stresstest kommt aus der Schweiz, allerdings nicht aus einem KI-Experiment. Während des pandemiebedingten Distanzlernens entwickelten sich die Lernverläufe in einer Schweizer Untersuchung je nach Altersstufe unterschiedlich. Bei Primarschulkindern verlangsamte sich der Lernfortschritt und die Unterschiede zwischen den Lernenden nahmen zu. Bei den untersuchten Sekundarschülerinnen und -schülern zeigte sich im kurzen Beobachtungsfenster im Durchschnitt ein deutlich weniger negatives Muster [5].

Gerade dieser Unterschied ist wichtig. Er passt weder zur pauschalen Aussage, physische Schule sei für jedes Kind in jeder Situation gleich notwendig, noch zur umgekehrten Abkürzung, digital verfügbare Erklärungen machten die übrigen Funktionen von Schule bedeutungslos.

Was den Unterschied verursachte, lässt sich aus diesem Stresstest nicht sauber herauslösen. Alter, Selbstständigkeit, Familienbedingungen, Umsetzung des Distanzunterrichts und die besondere Krisensituation waren miteinander verflochten. Breitere Forschung findet zwar Zusammenhänge zwischen Lehrer-Schüler-Beziehungen und mehreren schulischen Outcomes [6]. Longitudinale Gegenbefunde zeigen jedoch, dass daraus für einzelne Leistungsmasse keine einfache Kausalrichtung folgt [7]. Die Evidenz beweist deshalb weder, dass Beziehung oder physische Präsenz unersetzbar sind, noch, dass sie verzichtbar wären [5], [6], [7].

Für Familien führt das zu einer präziseren Frage: Welche Aufgabe soll die KI an dieser Schule eigentlich übernehmen?

Gesparte Zeit ist noch keine bessere Zeit

Die attraktive Zukunftserzählung klingt ungefähr so: KI übernimmt Wiederholung und Vorbereitung, Lehrpersonen gewinnen Zeit für Diagnose, individuelles Feedback und Situationen, in denen ein Kind persönliche Unterstützung braucht.

Möglich ist das. Belegt ist bisher nur ein Teil dieser Kette. Es gibt einen engen experimentellen Befund zu eingesparter Vorbereitungszeit und unterschiedliche Befunde zur Kombination von Menschen und KI [1], [3], [4]. Nicht gezeigt ist damit, dass frei werdende Kapazität im Schulalltag tatsächlich in bessere Diagnose, mehr Feedback oder mehr persönliche Begleitung fliesst.

Eine Schule kann gewonnene Zeit dafür einsetzen. Sie kann dieselbe Zeit aber auch durch neue Prüf-, Organisations- oder Verwaltungsarbeit wieder verlieren. Technik eröffnet zunächst eine Möglichkeit. Was daraus wird, ist eine institutionelle Entscheidung.

Darum führt auch die grosse Ersatzfrage derzeit in die Irre. Aus den vorhandenen Studien folgt weder «Lehrpersonen sind unersetzbar» noch «Lehrpersonen werden ersetzt». Sie zeigen Engeres: Einzelne Aufgaben können effizienter werden; Human+AI-Systeme können in bestimmten Settings funktionieren, in anderen aber Nutzung ohne messbaren Lerngewinn erzeugen. Die langfristige Rollenverteilung ist damit noch nicht entschieden [1], [3], [4].

Was die Schweiz daran selbst entscheiden muss

Für Schweizer Schulen sind technische Möglichkeit und schulische Praxis nicht dasselbe. Der Einsatz von KI wird durch Regeln, Zuständigkeiten und Umsetzung geprägt. Schweizer und Zürcher Materialien behandeln KI entsprechend als Frage der schulischen Einbettung und Governance. Sie sind kein Beleg dafür, dass KI Lehrpersonen wirksam ersetzen kann [8], [9].

Auch der künftige Lehrpersonenbedarf liefert keine einfache Automatisierungsgeschichte. Schweizer Szenarien dazu sind Projektionen mit regionalen und demografischen Unsicherheiten. Ein kausaler Effekt von KI auf den Stellenbedarf lässt sich daraus nicht ableiten [10].

Bei grossen Versprechen lohnt sich deshalb der Zwischenschritt. Wenn eine Schule sagt, KI schaffe Freiräume: Welche Aufgabe wurde tatsächlich leichter? Wofür wird die gewonnene Kapazität eingesetzt? Und wer bleibt verantwortlich, wenn das System für ein Kind nicht funktioniert?

Und 2035?

Vielleicht können Systeme bis 2035 wesentlich mehr Aufgaben zuverlässig übernehmen als heute. Die vorhandene Evidenz schliesst das nicht aus. Sie belegt aber auch keine einfache Entwicklung von heutiger Unterstützung zu einer Schule mit immer weniger Menschen.

Die robustere Frage lautet deshalb nicht, wie viele Lehrpersonen eine zukünftige KI ersetzen kann. Sie lautet, welche Funktionen eine Schule zuverlässig erfüllen muss und wie sie ihre Ressourcen dafür einsetzt.

Wenn Erklären und Üben tatsächlich weniger knapp werden, verschiebt sich damit der Massstab. Eine gute Schule wäre nicht automatisch jene mit der leistungsfähigsten KI. Für Familien wird interessanter, ob die Kombination aus Technik, Menschen und Organisation funktioniert und ob die Schule zeigen kann, was sie mit neu gewonnener Kapazität macht.

Drei Fragen helfen dabei:

1. Welche Funktion übernimmt die KI tatsächlich?
2. Was geschieht mit der dadurch frei werdenden Kapazität?
3. Wer trägt weiterhin Verantwortung für das Ergebnis?

Das sagt nicht voraus, wie Schule 2035 aussehen wird. Es macht aber eine Zukunftsfrage prüfbar, die sonst schnell in zwei unbelegte Schlagworte zerfällt: «KI ersetzt Lehrpersonen» oder «Menschen sind unersetzbar».

Evidence Check

Gut belegt

In einer eng definierten Vorbereitungsaufgabe konnten Lehrpersonen mit KI-Unterstützung im untersuchten Zeitraum Zeit sparen, ohne dass in der geprüften Materialstichprobe ein erkennbarer Qualitätsverlust festgestellt wurde [1]. In einem randomisierten Tutoring-Setting wurden kurzfristige Mathematikziele mit KI-Unterstützung häufiger erreicht [3]. Eine grosse Synthese zeigt zudem robuste Zusammenhänge zwischen Lehrer-Schüler-Beziehungen und mehreren schulischen Outcomes, ohne damit deren kausale Notwendigkeit zu beweisen [6].

Hinweise, aber noch unsicher

Die Befunde stützen die Möglichkeit einer veränderten Arbeitsteilung zwischen Menschen und KI. Ein weiteres RCT zeigt aber, dass menschliche Unterstützung die Nutzung eines KI-Tutors erhöhen kann, ohne die gemessene Leseleistung zu verbessern [4]. Nicht belegt ist zudem, dass eingesparte Zeit im Schulalltag automatisch in Diagnose, Feedback oder persönliche Begleitung fliesst [1], [3], [4].

Bis 2035 plausibel

Falls Erklärung, Übung und ausgewählte Vorbereitungsarbeit durch leistungsfähigere Systeme leichter verfügbar werden, könnte sich die Aufgabenverteilung in Schulen verschieben. Das ist ein konditionales Szenario, keine Prognose über Personalbestand oder Schulorganisation.

Nicht belegt / spekulativ

Mit der hier verwendeten Evidenz nicht belegt sind eine allgemeine Ersetzbarkeit oder Unersetzbarkeit von Lehrpersonen, ein kausaler Vorteil menschlicher Präsenz oder Lehrer-Schüler-Beziehung als einzelner Mechanismus, eine 31-prozentige Senkung der gesamten Lehrerarbeitszeit oder des Personalbedarfs sowie eine automatische Umwandlung gesparter Zeit in bessere Betreuung [1], [3], [4], [5], [6], [7]. Longitudinale Gegenbefunde begrenzen insbesondere starke Kausalaussagen zu Beziehung und Leistung [7].

Die Schweizer Governance- und Demografiequellen liefern institutionellen Kontext beziehungsweise Szenarien. Sie belegen keine KI-Wirkung auf Lernen oder Stellenbedarf [8], [9], [10].

Quellen

[1] Roy, P., Poet, H., Staunton, R., Aston, K., & Thomas, D. (2024). ChatGPT in lesson preparation – A Teacher Choices Trial. National Foundation for Educational Research (NFER), independent evaluation for the Education Endowment Foundation. https://www.nfer.ac.uk/publications/chatgpt-in-lesson-preparation-a-teacher-choices-trial/

[2] Roy, P., Poet, H., Staunton, R., Aston, K., Thomas, D., & Styles, B. (2026). Lesson planning using AI lesson assistant, Aila – A Teacher Choices Trial. National Foundation for Educational Research (NFER), independent evaluation for the Education Endowment Foundation. https://www.nfer.ac.uk/publications/lesson-planning-using-ai-lesson-assistant-aila-a-teacher-choices-trial/

[3] Wang, R. E., Ribeiro, A. T., Robinson, C. D., Loeb, S., & Demszky, D. (2025). Tutor CoPilot: A Human-AI Approach for Scaling Real-Time Expertise. EdWorkingPaper 24-1056. DOI 10.26300/81nh-8262.

[4] Robinson, C. D., Gormley, D., Ribeiro, A. T., & Loeb, S. (2026). Access is Not Enough: Human Support Improves Engagement with AI Tutoring. EdWorkingPaper 26-1451. DOI 10.26300/pz7p-p388.

[5] Tomasik, M. J., Helbling, L. A., & Moser, U. (2021). Educational gains of in-person vs. distance learning in primary and secondary schools: A natural experiment during the COVID-19 pandemic school closures in Switzerland. International Journal of Psychology, 56(4), 566-576. DOI 10.1002/ijop.12728.

[6] Emslander, V., Holzberger, D., Ofstad, S. B., Fischbach, A., & Scherer, R. (2025). Teacher-student relationships and student outcomes: A systematic second-order meta-analytic review. Psychological Bulletin, 151(3), 365-397. DOI 10.1037/bul0000461.

[7] Hajovsky, D. B., Chesnut, S. R., Liu, S. P., Sekula, M. K., & Johns, C. J. (2026). Breaking the mold: Revisiting the impact of teacher-student relationships on achievement. Journal of School Psychology, 118, 101586. DOI 10.1016/j.jsp.2026.101586.

[8] Educa. (2024). KI in der Bildung. https://www.swisseducation.educa.ch/de/aktuelles/educa-dossier/ki-der-bildung

[9] Kanton Zürich, Volksschulamt. (n.d.). Künstliche Intelligenz in der Volksschule. Abgerufen am 5. Oktober 2026. https://www.zh.ch/de/bildung/informationen-fuer-schulen/informationen-volksschule/volksschule-schulinfo-unterricht/kuenstliche-intelligenz.html

[10] Bundesamt für Statistik (BFS). (2025). Szenarien 2025-2034 für die Lehrpersonen der obligatorischen Schule. Bildungsperspektiven, Oktober 2025.