Es gibt derzeit eine besorgniserregende Erzählung im EdTech-Bereich. Neue Plattformen versprechen, die Bildung zu „revolutionieren", indem sie automatisieren, was Lehrkräfte tun. KI wird Ihre Unterrichtsstunden schreiben. KI wird Ihre Schüler benoten. KI wird das Lernen personalisieren. Die unausgesprochene Botschaft ist, dass Lehrkräfte das Problem sind und Technologie die Lösung.
Wir denken, das ist verkehrt herum.
Lehrkräfte sind nicht das zu lösende Problem. Sie sind Fachleute, die ihre Schüler, ihren Lehrplan und ihr Klassenzimmer auf eine Weise verstehen, die kein Algorithmus erreichen kann. Bildungsforschung zeigt durchgehend, dass die Qualität der Lehrkraft der wichtigste schulinterne Faktor für den Lernerfolg ist (Opper, 2019). Was Lehrkräften oft fehlt, ist nicht Intelligenz oder Kreativität. Es sind Zeit, Ressourcen und die richtigen Werkzeuge.
Deshalb haben wir WhimsyLabs so gebaut, wie wir es getan haben. Wir bieten eine Bibliothek handgefertigter virtueller Experimente, die sofort einsatzbereit sind, UND wir geben Lehrkräften die Werkzeuge, um genau das zu erstellen, was ihre Schüler brauchen.
Fertige Labore für jeden Lehrplan
Nicht jede Lehrkraft möchte eigene Experimente erstellen, und das ist völlig in Ordnung. WhimsyLabs enthält eine umfassende Bibliothek vorgefertigter virtueller Praktika, die jeweils von Naturwissenschaftspädagogen entwickelt und an wichtige Prüfungsausschüsse angepasst wurden, darunter AQA, OCR, Edexcel und internationale Lehrpläne.
Dies sind keine einfachen Simulationen. Jedes Experiment läuft auf unserer physikalisch genauen Engine, sodass Schüler realistisches Geräteverhalten, korrekte Technikanforderungen und echte wissenschaftliche Ergebnisse erleben. Forschung zeigt, dass physikbasierte Simulationen das konzeptuelle Verständnis im Vergleich zu vereinfachten Animationen deutlich verbessern (Finkelstein et al., 2010). Sie können sie unverändert zuweisen, im Vertrauen darauf, dass die Schüler eine hochwertige praktische Erfahrung machen.
Das Problem mit ausschließlich vorgefertigten Experimenten
Fertige Labore decken den Kernlehrplan gut ab. Aber Lehrkräfte sagen uns, dass sie manchmal etwas anderes brauchen:
- Einen spezifischen Kontext. Sie möchten Titration anhand von Beispielen unterrichten, die für Ihre lokale Wasserversorgung relevant sind, nicht ein allgemeines Säure-Base-Szenario.
- Zusätzliche Unterstützung. Ihre Zehntklässler brauchen mehr Hilfe als die Standardversion bietet.
- Erweiterte Herausforderung. Ihre begabten Schüler waren früh fertig und brauchen etwas Schwierigeres.
- Ein einzigartiges Praktikum. Sie haben ein brillantes Experiment entworfen, das in keinem Lehrbuch existiert.
Studien zur Autonomie von Lehrkräften stellen durchgehend fest, dass sowohl die Arbeitszufriedenheit als auch die Schülerergebnisse sich verbessern, wenn Lehrkräfte Kontrolle über Unterrichtsentscheidungen haben (Pearson & Moomaw, 2005). Manchmal brauchen Sie die Flexibilität, Dinge auf Ihre eigene Art zu tun.
Der benutzerdefinierte Experimentdesigner
Hier kommt unser Experimentdesigner ins Spiel. Der Prozess ist unkompliziert: Fügen Sie Ihr bestehendes Laborprotokoll ein oder geben Sie einfach eine Liste von Geräten und Lernzielen an. Unsere KI generiert den Rest.
Sie erhalten ein vollständiges virtuelles Experiment mit:
- Theorie und Hintergrund als Einführung in die Wissenschaft
- Schritt-für-Schritt-Laboranleitung, die Schüler durch das Praktikum führt
- Verständnisfragen zur Überprüfung des Gelernten
Hier ist das Entscheidende: Sie können all das bearbeiten. Akzeptieren Sie, was die KI generiert, passen Sie die Teile an, die nicht ganz zu Ihrem Unterrichtsstil passen, oder schreiben Sie Abschnitte komplett neu. Die KI erledigt die schwere Arbeit; Sie treffen die pädagogischen Entscheidungen.
Die Physik-Engine erledigt den Rest. Welche Geräte und Reagenzien Sie auch angeben, das virtuelle Labor simuliert sie genau. Schüler erhalten realistische Messungen, angemessenes Feedback zur Technik und das authentische Gefühl von Laborarbeit.
Warum Lehrerkontrolle wichtig ist
Forschung zu effektivem Unterricht betont durchgehend die Bedeutung von pädagogischem Inhaltswissen – dem spezialisierten Verständnis, das Lehrkräfte darüber entwickeln, wie man bestimmte Themen bestimmten Schülern beibringt (Ball et al., 2008). Wenn Lehrkräfte ihre Werkzeuge an ihren Kontext anpassen können, passieren gute Dinge:
- Unterrichtseinheiten bauen aufeinander auf. Sie können ein Experiment entwerfen, das auf dem Thema der letzten Woche aufbaut und dieselbe Terminologie verwendet, die Sie entwickelt haben.
- Sie können auf Ihre Schüler reagieren. Wenn die halbe Klasse mit einem Konzept Schwierigkeiten hatte, können Sie noch am selben Tag ein gezieltes Praktikum erstellen, um es anzusprechen – nicht erst im nächsten Halbjahr, wenn ein Anbieter ein Update veröffentlicht.
- Bewertung stimmt mit dem Unterricht überein. Die Fragen, die Sie stellen, können genau dem entsprechen, was Sie gelehrt haben, nicht dem, was jemand in einem Produktteam für „typisch" hielt.
- Sie bleiben der Experte. Technologie unterstützt Ihr professionelles Urteil, anstatt es zu überstimmen.
Lehrkräfte sagen uns durchgehend, dass sie mehr Anpassungsoptionen in ihren EdTech-Tools wünschen. Wir bauen das, worum Lehrkräfte tatsächlich bitten.
KI als Assistent, nicht als Ersatz
Wir verwenden KI in WhimsyLabs. Unser KI-Tutor WhimsyCat beobachtet, was Schüler im virtuellen Labor tun, und bietet Hilfestellung, wenn sie nicht weiterkommen. Unser Bewertungssystem nutzt KI, um praktische Technik zu bewerten, nicht nur Endergebnisse.
Aber hier ist der Unterschied: Die KI arbeitet für Sie, nicht anstelle von Ihnen. Forschung zu KI in der Bildung betont die Wichtigkeit, Lehrkräfte bei pädagogischen Entscheidungen einzubeziehen (Holstein et al., 2019).
- Sie bestimmen, was gelehrt wird. WhimsyCat folgt den von Ihnen definierten Lernzielen.
- Sie überprüfen das Feedback. KI-generierte Noten sind Vorschläge. Sie haben die volle Kontrolle.
- Sie entscheiden, wann eingegriffen wird. Möchten Sie, dass Schüler produktiv kämpfen, bevor sie Hinweise bekommen? Das können Sie einstellen.
- Sie übernimmt die mühsamen Teile. Dreißig Schülern bei ihrer Titrationstechnik zuzusehen ist erschöpfend. KI kann diejenigen markieren, die Ihre Aufmerksamkeit brauchen.
Stellen Sie sich einen Lehrassistenten vor, der nie müde wird, nie einen Schritt verpasst, aber immer auf Ihr Urteil vertraut. Das ist die Rolle, die Technologie spielen sollte.
Wie das in der Praxis aussieht
Hier ist ein echtes Beispiel. Eine Chemielehrerin, mit der wir zusammenarbeiten, unterrichtet an einer Schule, an der viele Schüler Englisch als Zweitsprache haben. Das Standard-Titrationsexperiment setzt voraus, dass Schüler Begriffe wie „Endpunkt" und „Bürettenablesung" ohne Unterstützung verstehen.
Mit unserem Experimentdesigner hat sie:
- Ihr bestehendes papierbasiertes Laborprotokoll eingefügt
- Den KI-generierten Inhalt überprüft und die Sprache vereinfacht
- Visuelle Glossar-Popups für Schlüsselvokabular hinzugefügt
- Gestaffelte Kontrollpunkte erstellt („Bevor du mehr Säure hinzufügst, prüfe: Ist die Lösung noch rosa?")
- Verständnisfragen in vereinfachter Sprache verfasst
Das Kernexperiment ist dasselbe. Die Lernerfahrung ist transformiert. Ihre Schüler schneiden jetzt durchgehend besser in praktischen Prüfungen ab – nicht wegen besserer Technologie, sondern weil sie die Technologie an ihre Bedürfnisse anpassen konnte. Dies stimmt mit Forschung überein, die zeigt, dass Unterstützungsstrukturen besonders effektiv für Sprachlernende im naturwissenschaftlichen Unterricht sind (Lee et al., 2013).
Wählen Sie Ihren Grad der Beteiligung
Um es klar zu sagen: Sie können WhimsyLabs nutzen, ohne jemals den Experimentdesigner zu berühren. Unsere fertige Bibliothek deckt den gesamten naturwissenschaftlichen Lehrplan ab, und viele Lehrkräfte sind völlig zufrieden damit.
Aber wenn Sie mehr Kontrolle wollen, sind die Werkzeuge da. Ob Sie eine Frage in einem bestehenden Experiment anpassen oder etwas völlig Neues erstellen – wir unterstützen beide Ansätze. Das Ziel ist Flexibilität, nicht Komplexität.
Teilen, was funktioniert
Wenn Lehrkräfte effektive Experimente erstellen, sollte dieses Wissen nicht in einem Klassenzimmer eingesperrt bleiben. WhimsyLabs enthält ein Sharing-System, mit dem Lehrkräfte ihre benutzerdefinierten Experimente in einer Community-Bibliothek veröffentlichen können.
Sie können Experimente durchstöbern, die von anderen Lehrkräften erstellt wurden, sehen, was bei ihnen funktioniert hat, und diese Designs für Ihren eigenen Kontext anpassen. Forschung zu professionellen Lerngemeinschaften von Lehrkräften zeigt, dass das Teilen pädagogischer Ressourcen die Ergebnisse schulübergreifend verbessert (Vescio et al., 2008). Es geht nicht darum, Ihre Expertise durch die eines anderen zu ersetzen. Es geht darum, auf der Arbeit des anderen aufzubauen, wie es Fachleute in jedem Bereich tun.
Die Zukunft von EdTech sollte Lehrkräfte stärken
Wir sind nicht naiv. Wir wissen, warum manche EdTech-Unternehmen die Erzählung „KI ersetzt Lehrkräfte" vorantreiben. Es ist einfacher, Automatisierung zu verkaufen, als menschliche Expertise zu unterstützen. Es ist billiger, Einheitslösungen zu bauen, als Anpassung zu ermöglichen.
Aber Bildung ist kein Fabrikprozess. Lernen geschieht zwischen Menschen. Technologie kann diese Interaktionen bereichern, Reibung beseitigen, Zeit sparen, Daten liefern. Was sie nicht kann, ist das menschliche Verständnis ersetzen, das großartiger Unterricht erfordert.
Also haben wir WhimsyLabs auf einer anderen Prämisse aufgebaut: Lehrkräfte sind die Experten für das Unterrichten. Wir sind nur Experten für den Bau virtueller Labore. Wenn wir in unserem Bereich bleiben und Ihnen die Kontrolle geben, bekommen Schüler das Beste aus beiden Welten.
Wenn Sie eine Lehrkraft sind, die virtuelle Labore möchte, die so funktionieren wie Sie, würden wir Ihnen gerne zeigen, wie das aussieht. Kontaktieren Sie uns und wir vereinbaren eine Demo.
Referenzen
- Ball, D. L., Thames, M. H., & Phelps, G. (2008). Content knowledge for teaching: What makes it special? Journal of Teacher Education, 59(5), 389-407. https://doi.org/10.1177/0022487108324554
- Finkelstein, N. D., Adams, W. K., Keller, C. J., Kohl, P. B., Perkins, K. K., Podolefsky, N. S., & Reid, S. (2010). When learning about the real world is better done virtually: A study of substituting computer simulations for laboratory equipment. Physical Review Special Topics - Physics Education Research, 6(1), 020108. https://doi.org/10.1103/PhysRevSTPER.6.020108
- Holstein, K., McLaren, B. M., & Aleven, V. (2019). Co-Designing a Real-Time Classroom Orchestration Tool to Support Teacher-AI Complementarity. Journal of Learning Analytics, 6(2), 27-52. https://doi.org/10.18608/jla.2019.62.3
- Lee, O., Quinn, H., & Valdes, G. (2013). Science and language for English language learners in relation to Next Generation Science Standards and with implications for Common Core State Standards for English language arts and mathematics. Educational Researcher, 42(4), 223-233. https://doi.org/10.3102/0013189x13480524
- Opper, I. M. (2019). Teachers Matter: Understanding Teachers' Impact on Student Achievement. RAND Corporation. https://www.rand.org/pubs/research_reports/RR4312.html
- Pearson, L. C., & Moomaw, W. (2005). The relationship between teacher autonomy and stress, work satisfaction, empowerment, and professionalism. Educational Research Quarterly, 29(1), 37-53. https://doi.org/10.1016/j.tate.2015.02.003
- Vescio, V., Ross, D., & Adams, A. (2008). A review of research on the impact of professional learning communities on teaching practice and student learning. Teaching and Teacher Education, 24(1), 80-91. https://doi.org/10.1016/j.tate.2007.01.004