Kriterienkatalog: Bewertung von OER- und KI-gestütztem Bildungsmaterial zu BNE

Checkliste zur systematischen Bewertung von Bildungsmaterial zur Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE), das KI integriert und ggf. als Open Educational Resource (OER) veröffentlicht wurde. Die KI-Integration betrifft die Erstellung des Materials selbst und/oder den didaktischen Einsatz als Lernmedium (Erschließungswerkzeug). Dabei deckt der Katalog zwei Prüflogiken ab: die Gegencheck-Perspektive — ist das, was die KI produziert hat, korrekt und vertrauenswürdig? (siehe B3 und Abschnitt C) — und die Werkzeug-Perspektive — dient der KI-Einsatz im Unterricht dem Lernziel? (siehe A3 und Abschnitt C). Die Kriterien dienen als Bewertungs- und Orientierungshilfe. Es müssen nicht alle Kriterien erfüllt sein. Kreuzen Sie die zutreffenden Kriterien an — die Analysespinne am Ende aktualisiert sich automatisch. Nicht jeder Bereich ist für jedes Material relevant: Mit dem Häkchen „Bereich einbeziehen" im Kopf jedes Abschnitts können Sie einzelne Unterkategorien (A1, B3 etc.) gezielt aus der Bewertung und der Analysespinne herausnehmen. Starten Sie idealerweise mit dem Lernziel-Anker direkt unterhalb — er ordnet KI als Erschließungswerkzeug, das Material als didaktische Rahmung und das Lernziel als eigentlichen Zweck ein, bevor Sie in die Detailkriterien einsteigen.

🎯 Lernziel-Anker: Wozu KI an dieser Stelle?

In dieser Checkliste ist KI das Erschließungswerkzeug, das Material liefert die didaktische Rahmung. — beides steht im Dienst eines Lernziels. Bevor Sie einzelne Kriterien prüfen, lohnt sich der Blick auf das große Ganze: Welche Rolle spielt KI konkret dafür, dass dieses Lernziel erreicht wird? Das schafft Orientierung für alle folgenden Abschnitte — besonders A3 und C1–C3 (KI-Integration).

Diese Angaben werden nicht gespeichert oder in die Bewertung eingerechnet — sie dienen als gedankliche Klammer für die Checkliste und lassen sich z. B. direkt in die Reflexion eines Unterrichtsentwurfs (UB) übernehmen: „X gelingt mit Einsatz von KI besonders gut, Y könnte ich auch ohne KI erreichen …"

A. Pädagogisch-didaktische Dimension

A1. Inhaltliche Dimension

A2. Didaktische Dimension

A3. Aufgabenstellung im KI-Zeitalter

Bereich A3 „Aufgabenstellung im KI-Zeitalter" liegt in zwei Varianten vor — bitte entweder die KI-Aufgabenkultur nach Falck/Flick oder das Polmodell nach Barbara Geyer für die Bewertung einbeziehen.

A3.1 Variante (1) — KI-Aufgabenkultur

Details zur Aufgabenstellung: Umsetzung der KI-Aufgabenkultur (nach Falck/Flick 2025). Zur Förderung von KI-Kompetenzen bei Lernenden siehe die Checkliste im Bereich C1.

A3.2 Variante (2) — Das Polmodell

Mit dem Polmodell nach Barbara Geyer (2026) lassen sich Aufgabenstellungen in drei Zonen einteilen. (1) Den Präsenzpol (Leistung wird direkt und beaufsichtigt überprüft), (2) den integrierten Pol (KI-Nutzung ist Voraussetzung und bewertet wird, was darüber hinausgeht) und (3) die dazwischenliegende „gefährliche Mitte" — meist unbeaufsichtigte Fließtextaufgaben, bei denen der Entstehungsweg unsichtbar bleibt und ein schlüssiges Ergebnis kein Verstehen mehr beweist.

B. Technische Dimension

B1. Zugänglichkeit

Barrierefreiheit wird anhand konkret prüfbarer Indikatoren erfasst (in Anlehnung an WCAG 2.2, Universal Design for Learning und die Erasmus+-Guidelines „Ein digitales Schulbuch für alle", DEM-Projekt 2025).

B2. Usability

B3. Rechtliche Qualität

C. KI-Integration (wenn vorhanden und kenntlich gemacht)

C1. Geförderte KI-Kompetenzen

Prüft, ob und welche KI-Kompetenzen bei den Lernenden durch das Material aufgebaut werden — unabhängig davon, ob KI im Material selbst zum Einsatz kommt. Grundlage ist das gemeinsame KI-Kompetenzrahmenmodell von OECD und Europäischer Kommission für die schulische Bildung („Empowering Learners for the Age of AI", 2026), das vier aufeinander aufbauende Domänen unterscheidet. Bezug zum Lernziel-Anker oben: Kompetenzaufbau ist hier Mittel zum Zweck — geprüft wird, ob er auf das eingangs formulierte Lernziel einzahlt, nicht als Selbstzweck.

C2. Niveau der Integration digitaler Technologien

Mit dem SAMR-Modell nach Ruben Puentedura (2006, Übersetzung Ekkehardt Brüggemann) lässt sich die Integrationstiefe von digitalen Technologien im didaktischen Kontext beurteilen. Wählen Sie die höchste erreichte Stufe — alle niedrigeren Stufen werden automatisch als erreicht mitgezählt (grün markiert).

Noch keine Stufe ausgewählt? Dann zählt C2 als 0 % — das ist unproblematisch, wenn digitale Technologien im Material keine Rolle spielen (dann ggf. „Bereich einbeziehen" oben deaktivieren).

Bereich C3 „Kritische Prüfung KI-generierter Inhalte" liegt in zwei Varianten vor — bitte entweder das PRÜFE-Framework oder die Antwort-Autopsie für die Bewertung einbeziehen.

C3. Variante (1) — Kritische Prüfung KI-generierter Inhalte (PRÜFE)

Mit dem PRÜFE-Framework nach Barbara Geyer (2025):

C3. Variante (2) — Kritische Prüfung KI-generierter Inhalte (Antwort-Autopsie)

Mit der Methode „Antwort-Autopsie" nach Lucca Spohn (2026): „Eine KI-Antwort ist erst geprüft, wenn ich sagen kann, was sie behauptet, worauf sie sich stützt, was sie voraussetzt und was sie weglässt."

D. BNE-fachliche Kriterien

D. BNE-fachliche Kriterien

Für diesen Bereich wurden unterschiedliche Ansätze kombiniert, siehe Literaturverzeichnis (de Haan, 2008; Orientierungsrahmen Lernbereich Globale Entwicklung).

Ergebnisübersicht — Analysespinne

Jede Achse zeigt den Erfüllungsgrad einer Hauptkategorie (A–D), gemittelt über die einbezogenen Unterkategorien, sowie zusätzlich als fünfte Achse die Ausfüllquote des Lernziel-Ankers oben. Ausgeschlossene Unterkategorien fließen nicht ein; der Lernziel-Anker selbst wird nicht in die Empfehlung eingerechnet.

0 / 0 Kriterien
erfüllt (bezogen auf die einbezogenen Bereiche)
— noch keine Angaben —

Hinweis: Materialien, die bei Kriterien in Block A1 (fachliche Richtigkeit) oder B3 (rechtliche Qualität) schwach abschneiden, sollten vor dem Einsatz gezielt nachgebessert werden.

Creative Commons BY-SA 4.0

„Bewertung von OER- und KI-gestütztem Material zu BNE" vom ZfL Köln auf Grundlage verschiedenster Quellen und mit KI-Unterstützung erstellt und steht unter der Lizenz CC BY-SA 4.0. Bei Weitergabe oder Bearbeitung ist sowohl dieser Lizenzhinweis für die eigene Bearbeitung als auch die Einzelnachweise der verwendeten Quellen zu übernehmen.

Quellen

Becker, V., Schaper, F., Schulte-Buskase, A. & Tibbe, T. (2024): (Qualitäts-)Ansprüche an OER: Zur Entwicklung eines Kriterienkatalogs für OER im Kontext von inklusionsbezogener Lehrkräftebildung. In: MedienPädagogik: Zeitschrift für Theorie und Praxis der Medienbildung. Online verfügbar unter researchgate.net

Brnic, M., Degenhardt, S., Edelsbrunner, S., Erdel, T., Greefrath, G., Lathan, H., Macchia, V., Mönter, L., Kargl, B., Schütt, M.-L., Schön, S., Torri, S., Wetzel, M. & Ebner, M. (2025): Ein digitales Schulbuch für alle: Barrierefrei und interaktiv von der Idee bis zur Nutzung. DEM (Digital Education Material) Guidelines, Erasmus+-Projekt. CC BY 4.0. DOI: 10.5281/zenodo.18301620

de Haan, Gerhard (2008): Gestaltungskompetenz als Kompetenzkonzept der Bildung für nachhaltige Entwicklung. In: Bormann, Inka; de Haan, Gerhard (Hrsg.): Kompetenzen der Bildung für nachhaltige Entwicklung. Operationalisierung, Messung, Rahmenbedingungen, Befunde. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften, S. 23–44.

Falck, J. & Flick, M. (2025): KI-Didaktik: Eine Planungsvorlage zur Aufgabenkultur im KI-Zeitalter. Online verfügbar unter joschafalck.de

Geyer, B. (2025): Nicht alles glauben, was KI sagt — Das PRÜFE-Framework für kritische KI-Bewertung. Online verfügbar unter barbarageyer.substack.com

Geyer, B. (2026): Das Polmodell — Welche Aufgabenstellungen in Zeiten von KI noch funktionieren. Online verfügbar unter barbarageyer.substack.com

Klein, A. (2026): KI, OER und OEP — für eine nachhaltige Openness. Learntec-Vortrag. Online verfügbar unter hnd-bw.de

Kultusministerkonferenz (KMK) & Bundesministerium für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (BMZ) (Hrsg.) (2016): Orientierungsrahmen für den Lernbereich Globale Entwicklung im Rahmen einer Bildung für nachhaltige Entwicklung. 2., aktualisierte und erweiterte Auflage. Bonn: Cornelsen.

Mayrberger, K. & Zawacki-Richter, O. (2018): Qualität von OER: Internationale Bestandsaufnahme von Instrumenten zur Qualitätssicherung von Open Educational Resources (OER) — Schritte zu einem deutschen Modell am Beispiel der Hamburg Open Online University. Online verfügbar unter researchgate.net

Medienzentrum Hofgeismar / Wolfhagen (o. J.): SAMR-Modell zur Integration von digitalen Technologien im Unterricht. Online verfügbar unter mz-hofgeismar.de/apps

Ministerium für Schule und Bildung des Landes Nordrhein-Westfalen (MSB) (Hrsg.) (2019): Leitlinie Bildung für nachhaltige Entwicklung. Düsseldorf.

Weßels, Doris (2025): Das wissenschaftliche Schreiben als Bildungsziel an Hochschulen: Ein Opfer von ChatGPT und Co.? In: Krauss, Christian; Kurdelski, Lutz-Peter; Kütz, Klaas Ole (Hrsg.): AKWI 2025. Thesis Paper, Kiel, Germany, 09.–11.09.2025. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V., S. 185–192. pISSN: 2944-7682. DOI: 10.18420/AKWI2025_20. Online verfügbar unter dl.gi.de

Spohn, Lucca (2026): Eine KI-Antwort ist kein Text. Online verfügbar unter luccaspohn.substack.com

Anhang: Wie wird die Empfehlung berechnet?

Die abschließende Einordnung („Empfohlen" / „Mit Anpassungen empfohlen" / „Nicht empfohlen") wird automatisch aus den angekreuzten Kriterien berechnet. Grundlage sind zwei Werte:

1. Gesamterfüllungsgrad

Über alle einbezogenen Unterkategorien (nicht ausgeschlossene Bereiche) hinweg wird gezählt, wie viele Kriterien angekreuzt sind, im Verhältnis zu allen möglichen Kriterien:

Gesamtwert = angekreuzte Kriterien ÷ mögliche Kriterien (in den einbezogenen Bereichen)

Das ist derselbe Wert, der oben als „X / Y Kriterien" angezeigt wird.

2. Sonderprüfung der Bereiche A1 und B3

Unabhängig vom Gesamtwert wird zusätzlich geprüft, wie die Bereiche A1 (fachliche Richtigkeit) und B3 (rechtliche Qualität) jeweils für sich abschneiden — beide gelten als besonders kritisch für die Einsatzfähigkeit des Materials. Liegt einer der beiden Werte unter 60 %, wird dies als „schwach" markiert. Ist ein Bereich bewusst ausgeschlossen, fließt er nicht in diese Prüfung ein.

3. Entscheidungstabelle

BedingungErgebnis
Gesamtwert ≥ 80 % und A1/B3 nicht schwach🟢 Empfohlen
Gesamtwert ≥ 50 % und A1/B3 nicht schwach🟡 Mit Anpassungen empfohlen
Gesamtwert ≥ 50 %, aber A1 oder B3 schwach🟡 Mit Anpassungen empfohlen (+ Hinweis auf A1/B3)
Gesamtwert < 50 %🔴 Nicht empfohlen

Kurz gesagt: Der Gesamtprozentsatz bestimmt die Grundstufe (80 %-/50 %-Schwelle), während A1 und B3 als „Veto" wirken — selbst bei hoher Gesamterfüllung verhindern schwache Werte dort die Bestnote „Empfohlen".

Sind noch keine Kriterien angekreuzt, erscheint „— noch keine Angaben —". Die Schwellenwerte (80 % / 50 % / 60 %) sind eine Orientierungshilfe und können bei Bedarf angepasst werden.