16. April 2025
Der Einsatz von KI-Chatbots gewinnt in der beruflichen Aus- und Weiterbildung zunehmend an Bedeutung. Doch der Umgang mit ChatGPT, DeepSeek & Co will gelernt sein – gerade in der Ausbildung. Seit Februar 2025 ist dies nicht mehr nur eine Frage der guten Ausbildungspraxis, sondern auch der Regulierung: Grundlage bildet der sogenannte EU AI Act, der in Deutschland auch unter dem Namen KI-VO bekannt ist.
KI-Kompetenz ist Pflicht – individuell und praxisnah
Laut Artikel 4 des EU AI Acts ist der Erwerb von KI-Kompetenzen für alle Mitarbeiter:innen, die KI-Systeme betrieblich nutzen, verpflichtend. Allerdings ist die KI-Kompetenz sehr offen formuliert. Entscheidend ist, dass bereits Auszubildende im Hinblick auf die jeweilige berufliche Handlung hin geschult werden (KI-Kompetenzen im EU AI Act). Das bedeutet: Die KI-Kompetenz kann je nach Branche und Betrieb stark variieren. Dadurch habe Ausbilder:innen großen Spielraum, aber auch eine ebenso große Verantwortung ihre Lehrlinge für die Berufswelt von morgen auszubilden.
KI-Transparenzanforderungen als verbindlicher Standard der KI-Kompetenz
Während die KI-Kompetenz sehr individuell gehandhabt werden muss, sind die Transparenzanforderungen im EU AI Act klarer geregelt. Sie sind gleichzeitig ein obligatorischer Baustein der individuellen KI-Kompetenz. Beim Umgang mit KI-Systemen wie ChatGPT oder DeepSeek gelten dabei folgende Mindestanforderungen:
- Hinweis bei direkter Interaktion mit einer KI, z. B. in einem Chatbot-Dialog
- Kennzeichnung KI-generierter Inhalte wie Texte, Bilder oder Videos
- Aufklärung über Funktionsweise und Grenzen der KI-Systeme (z. B. Faktenfehler, Halluzinationen, Bias, urheberrechtliche Fragen)
KI-Transparenz didaktisch vermitteln
Auszubildende müssen Transparenzanforderungen nicht nur kennen, sondern auch anwenden können. Doch wie lässt sich das handlungspraktisch vermitteln? Eine gute Grundlage bietet das „Graue-Box-Modell der Chatbot-Didaktik“, das auf dem sogenannten „Chatbot-Doing-Kreislauf“ basiert. Dieser umfasst vier Kompetenzbereiche:
- Fragen stellen
- Chatbot-Prozesse verstehen
- Chatbot-Antworten deuten
- Chatbots trainieren (Prompting)
Integration in den Chatbot-Doing-Kreislauf
Die Berücksichtigung von KI-Transparenz kann schrittweise in alle Phasen des Chatbot-Doing-Kreislaufs eingebunden werden:
1. Fragen stellen: Auszubildende lernen, Transparenz direkt in Prompts einzubauen (z. B. „Kennzeichne deine Antwort als KI-generiert“ oder „Bitte gib deine Quellen an“). Auch die Aktivierung von Zusatzfunktionen wie der Websuche oder des „Deep Research“-Modus in ChatGPT gehört dazu.
2. Prozesse verstehen: Es wird analysiert, wie der KI-Chatbot arbeitet, welche Modelle verwendet werden und wo potenzielle Fehlerquellen liegen. Unterschiede zwischen Gratis- und Bezahlversionen können hier ebenfalls relevant sein.
3. Antworten deuten: Die KI-Antworten werden kritisch geprüft – insbesondere im Hinblick auf Quellenangaben, Modellnutzung und die Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse.
4. KI-Trainieren (Prompt Engineering): Hier werden gezielte Prompts entwickelt, die Transparenz im Output sicherstellen (z. B. „Füge einen Hinweis hinzu, dass die Antwort KI-generiert ist“). Auch technische Feinheiten wie die Modelltemperatur („Temperature = 0“) können helfen, Halluzinationen zu vermeiden. Diese Funktion ist aber nicht in allen KI-Chatbots verfügbar.
Folgende Tabelle bietet einen beispielhaften Überblick der Chatbot-Doing-Phasen mit Blick auf die Transparenzpflicht am Beispiel der 5 Sicherheitsregeln für das Schalten an elektrischen Anlagen.
| Phase | Lernziel | Beispielhafte Aktivität / Aufgabe | Transparenz-Aspekt |
|---|---|---|---|
| 1. Frage stellen |
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| 2. Chatbot-Prozesse verstehen |
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| 3. Chatbot-Antworten deuten |
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| 4. Chatbots trainieren (Prompt Engineering) |
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Prozess- und Ergebnistransparenz sichern
Durch den Chatbot-Doing-Kreislauf lernen Auszubildende systematisch, wie sie KI-Transparenz herstellen – sowohl im Lern- und Arbeitsprozess, als auch in den Ergebnissen, die mit KI-Chatbots erstellt werden. Eine einfache Dokumentation macht die KI-Arbeit nachvollziehbar. Für diese Prozesstransparenz genügt oft schon eine einfache Tabelle, so wie sie im KI-Lernfahrplan KI-Lernfahrplan vorgeschlagen wird. Am Schluss müssen die Auszubildenden überlegen, wie Ergebnisse der KI gekennzeichnet werden müssen.
Vom Gesetz zur gelebten Ausbildungspraxis
Die Anforderungen des EU AI Acts an KI-Kompetenz und Transparenz lassen sich didaktisch sehr einfach mit dem Chatbot-Doing-Kreislauf (Graue-Box-Modell der Chatbot-Didaktik) und dem „KI-Lernfahrplan“ in die berufliche Bildung integrieren. KI-Transparenzanforderungen werden dabei nicht nur vermittelt, sondern didaktisch gelebt und trainiert. Für Ausbilderinnen und Ausbilder entsteht so ein Handlungsrahmen, um Transparenzansprüche umzusetzen, und gleichzeitig die Potenziale von KI im Sinne einer modernen, verantwortungsbewussten und zukunftsorientierten Ausbildung zu nutzen.
Hinweis: Dieser Beitrag stellt keine Rechtsberatung dar!
