Binnendifferenzierung mit KI – So erreichst du jede Schülerin und jeden Schüler

30 Schülerinnen und Schüler, 30 verschiedene Lernstände – und du sollst alle gleichzeitig optimal fördern. Binnendifferenzierung ist eine der größten Herausforderungen im Schulalltag. Nicht, weil Lehrkräfte es nicht wollen, sondern weil die Zeit fehlt. KI-Tools wie ChatGPT können hier zum echten Gamechanger werden – wenn du weißt, wie.

Das Problem: Differenzierung ist zeitintensiv

Eine Studie der Universität Duisburg-Essen (2023) zeigt: 87 % der Lehrkräfte halten Binnendifferenzierung für wichtig, aber nur 34 % setzen sie regelmäßig um. Der Hauptgrund? Der enorme Vorbereitungsaufwand. Drei Versionen eines Arbeitsblatts bedeuten dreimal Recherche, dreimal Formulierung, dreimal Formatierung.

Genau hier setzt KI an. Nicht als Ersatz für deine pädagogische Expertise, sondern als Werkzeug, das die Umsetzung beschleunigt.

Vier Wege, KI für Binnendifferenzierung zu nutzen

1. Gestufte Aufgaben in Minuten erstellen

Herr Yılmaz, Physiklehrer an einer Stadtteilschule, nutzt ChatGPT, um Aufgaben zum Thema „Elektrische Schaltungen” in drei Niveaustufen zu generieren.

Prompt: „Erstelle 4 Aufgaben zum Thema ‚Reihen- und Parallelschaltung’ für Klasse 8 Realschule. Niveau 1 (Grundkurs): Zuordnungsaufgaben mit Abbildungen. Niveau 2 (Erweiterungskurs): Berechnungsaufgaben mit einfachen Schaltplänen. Niveau 3 (Expertenkurs): Transferaufgabe mit Alltagsbezug, bei der Schüler selbst einen Schaltplan entwerfen.”

Das Ergebnis: Statt 90 Minuten Vorbereitung braucht Herr Yılmaz nur noch 15 Minuten – inklusive Qualitätskontrolle und Anpassung.

2. Texte sprachlich anpassen

Besonders in inklusiven Klassen oder bei DaZ-Schülerinnen und -Schülern (Deutsch als Zweitsprache) ist die sprachliche Vereinfachung von Texten essenziell. KI kann einen Sachtext in Sekundenschnelle auf verschiedene Sprachniveaus umschreiben.

Prompt: „Vereinfache den folgenden Text über die Französische Revolution für drei Sprachniveaus: A) Leichte Sprache (kurze Sätze, Grundwortschatz, max. 80 Wörter). B) Mittleres Niveau (einfache Fachbegriffe erklärt, max. 150 Wörter). C) Originalniveau (Fachsprache beibehalten). Markiere in Version B die Fachbegriffe fett. [Text einfügen]“

3. Individuelles Feedback skalieren

Frau Petersen, Englischlehrerin an einem Gymnasium, nutzt KI, um personalisiertes Feedback zu Schüleraufsätzen vorzubereiten. Sie kopiert anonymisierte Texte (ohne echte Namen) in ChatGPT und lässt sich differenziertes Feedback generieren – für leistungsstarke Schülerinnen und Schüler mit Fokus auf Stilistik, für schwächere mit Fokus auf Grundstrukturen.

Prompt: „Gib konstruktives Feedback zu folgendem englischen Aufsatz. Die Schülerin ist auf B1-Niveau. Fokussiere auf: 1) Grammatikfehler (max. 5, die wichtigsten). 2) Einen konkreten Verbesserungsvorschlag für die Textstruktur. 3) Ein ehrliches Lob für etwas, das gut gelungen ist. [Text einfügen]”

Das endgültige Feedback schreibt Frau Petersen natürlich selbst – aber die KI liefert eine solide Grundlage, die ihre Arbeit um rund 40 % beschleunigt.

4. Lernpfade und Wahlaufgaben generieren

Für projektorientiertes Arbeiten oder Wochenplanarbeit kannst du KI nutzen, um differenzierte Lernpfade zu erstellen, aus denen Schülerinnen und Schüler nach Interesse und Fähigkeit wählen können.

Prompt: „Erstelle einen Lernpfad zum Thema ‚Nachhaltigkeit’ für Klasse 7, Fach Erdkunde. Der Lernpfad soll 5 Stationen haben. Jede Station bietet 2 Wahlaufgaben: eine kreative (z. B. Poster, Podcast-Skript) und eine analytische (z. B. Grafik auswerten, Text vergleichen). Beschreibe jede Station in 3 Sätzen.”

Datenschutz bei der Binnendifferenzierung

Gerade wenn du Schülertexte durch KI analysieren lässt, ist Datenschutz besonders wichtig:

Anonymisiere immer: Ersetze echte Namen durch „Schüler A”, „Schülerin B” etc.
Keine Noten oder Diagnosen eingeben: Leistungsstände gehören nicht in KI-Tools.
Schulische Zugänge nutzen: Verwende, wenn möglich, datenschutzkonforme Zugänge über Landesplattformen.

Mehr Details findest du in unserem Datenschutz-Leitfaden.

Häufige Bedenken – und ehrliche Antworten

„Wird Binnendifferenzierung durch KI nicht unpersönlich?” Nein – im Gegenteil. Die KI übernimmt die zeitraubende Erstellung, sodass du mehr Zeit für die persönliche Begleitung deiner Schülerinnen und Schüler hast. Das Gespräch, das Ermutigen, das gezielte Nachfragen – das bleibt deine Aufgabe.

„Sind die KI-generierten Aufgaben qualitativ gut genug?” Sie sind ein solider Ausgangspunkt, aber kein fertiges Produkt. Plane immer 10–15 Minuten für Qualitätskontrolle ein. Fachliche Richtigkeit, didaktische Passung und sprachliche Angemessenheit müssen von dir überprüft werden.

Dein Einstieg in die KI-gestützte Differenzierung

Starte klein: Wähle ein Thema und erstelle dafür Aufgaben in zwei Niveaustufen.
Nutze bewährte Prompts: In unserem Artikel zu Prompt Engineering für Lehrkräfte findest du die passenden Techniken.
Hole dir Unterstützung: In unseren Fortbildungen zeigen wir dir live, wie KI-gestützte Differenzierung in der Praxis funktioniert.

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Über die Autorin

Luisa Schröder – Bildungsreferentin bei educaite – war selbst als Lehrerin in heterogenen Lerngruppen unterwegs, bevor sie sich auf KI-Fortbildungen spezialisierte. Ihr Motto: „Gute Differenzierung braucht kein Wunder – nur die richtigen Werkzeuge.”