Forschung · KI-Agenten

Evidenzbibliothek: KI-Agenten

Stand: März 2026

Kuratiertes Quellenfundament für didaktische, organisatorische und rechtliche Entscheidungen zum Einsatz von KI-Agenten in Schulen.

Maschinenlesbare Quelle: ki-agenten-sources.json

Stand/Quelle: 13. Februar 2026 · Primärquellen aus Forschung, Policy und Standardisierung plus transparent markierte pending-Referenzen

Verifizierte Quellen

Diese Quellen können direkt zur Begründung von Unterrichts-, Governance- und Compliance-Entscheiden genutzt werden.

2024 · policy-report · Evidenz: hoch · Status: verified

Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning: Insights and Recommendations

Autor:innen: U.S. Department of Education, Office of Educational Technology

Quelle: U.S. Department of Education

Grundlagenbericht für pädagogische, organisatorische und regulatorische Entscheidungen beim KI-Einsatz in Schulen.

Cluster: grundlagen-taxonomie, kompetenzen-lehrplan-sek-i, assessment-integrity-deklaration, datenschutz-recht-implementierung

Report-Ref: 1

Quelle öffnen

2024 · policy · Evidenz: hoch · Status: verified

Guidance for Generative AI in Education and Research

Autor:innen: UNESCO

Quelle: UNESCO

Internationale Leitlinien für lernwirksame und verantwortliche KI-Nutzung mit Fokus auf Governance und Integrität.

DOI: 10.54675/EWZM9535

Cluster: grundlagen-taxonomie, unterrichtspotenziale-differenzierung, assessment-integrity-deklaration, risiken-halluzinationen-bias

Report-Ref: 2

Quelle öffnen

2024 · policy-report · Evidenz: hoch · Status: verified

AI and the Future of Skills

Autor:innen: OECD

Quelle: OECD

Rahmen zur Kompetenzentwicklung und institutionellen Steuerung von KI in Bildungssystemen.

Cluster: kompetenzen-lehrplan-sek-i, governance-aufsicht-sicherheit

Report-Ref: 3

Quelle öffnen

2023 · technical-standard · Evidenz: hoch · Status: verified

Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0)

Autor:innen: NIST

Quelle: National Institute of Standards and Technology

Standardrahmen zur systematischen Identifikation, Bewertung und Steuerung von KI-Risiken.

Cluster: grundlagen-taxonomie, risiken-halluzinationen-bias, governance-aufsicht-sicherheit, datenschutz-recht-implementierung

Report-Ref: 4

Quelle öffnen

2024 · policy · Evidenz: hoch · Status: verified

Opinion 28/2024 on Certain Data Protection Aspects Related to AI Models

Autor:innen: European Data Protection Board

Quelle: EDPB

Konkretisiert Datenschutzpflichten bei Entwicklung und Einsatz von KI-Systemen.

Cluster: datenschutz-recht-implementierung

Report-Ref: 5

Quelle öffnen

2024 · policy · Evidenz: hoch · Status: verified

EDK/CDIP: Künstliche Intelligenz in der Bildung

Autor:innen: EDK/CDIP

Quelle: CDIP

Schweizer Orientierungsrahmen für Verantwortlichkeiten, Umsetzung und Qualitätsentwicklung mit KI.

Cluster: assessment-integrity-deklaration, datenschutz-recht-implementierung

Report-Ref: 6

Quelle öffnen

2025 · practice-guide · Evidenz: mittel · Status: verified

What is Human-in-the-Loop?

Autor:innen: IBM

Quelle: IBM Think

Praxisnahe Einordnung von Human-in-the-loop als Kernprinzip für kontrollierbare KI-Entscheidungen.

Cluster: governance-aufsicht-sicherheit

Report-Ref: 7

Quelle öffnen

2025 · experimental-study · Evidenz: mittel · Status: verified

Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt

Autor:innen: Nataliya Kosmyna, et al.

Quelle: MIT Media Lab / arXiv

Hinweise auf kognitive Verschuldung bei unkritischer Volldelegation an generative KI.

Cluster: lernpsychologie-offloading-vertrauen, risiken-halluzinationen-bias

Report-Ref: 8

Quelle öffnen

2025 · meta-analysis · Evidenz: hoch · Status: verified

The Impact of Generative Artificial Intelligence on Learning Outcomes

Autor:innen: Xian Han, et al.

Quelle: Educational Research Review

Meta-analytische Befunde zu Lernwirkungen generativer KI unter didaktisch strukturierten Bedingungen.

DOI: 10.1016/j.edurev.2025.100714

Cluster: unterrichtspotenziale-differenzierung, kompetenzen-lehrplan-sek-i

Report-Ref: 9

Quelle öffnen

2016 · experimental-study · Evidenz: hoch · Status: verified

Examining Productive Failure, Productive Success, Unproductive Failure, and Unproductive Success in Learning

Autor:innen: Manu Kapur

Quelle: Educational Psychologist

Produktive Reibung und Fehlversuche als zentrale Treiber tiefer Lernprozesse.

DOI: 10.1207/s15326985ep4103_1

Cluster: lernpsychologie-offloading-vertrauen, assessment-integrity-deklaration

Report-Ref: 10

Quelle öffnen

2025 · systematic-review · Evidenz: mittel · Status: verified

The Future of Education: Self-Directed Learning with AI

Autor:innen: Ana Navas-Bonilla, et al.

Quelle: Future Internet

Review zu selbstgesteuertem Lernen mit KI und den notwendigen Bedingungen für wirksame Umsetzung.

DOI: 10.3390/fi17080366

Cluster: kompetenzen-lehrplan-sek-i, unterrichtspotenziale-differenzierung

Report-Ref: 11

Quelle öffnen

Pending-Quellen aus dem Report

Diese Referenzen sind im Report genannt, aber für V1 noch nicht vollständig bibliografisch oder inhaltlich verifiziert.

2024 · journal-article · Evidenz: begrenzt · Status: pending

Springer-Quelle aus Agenten-Report (DOI 10.1186/s40561-024-00316-7)

Autor:innen: Report-Referenz

Quelle: Springer

Im Report verlinkte Quelle; bibliografische Endprüfung für V1 noch ausstehend.

DOI: 10.1186/s40561-024-00316-7

Cluster: unterrichtspotenziale-differenzierung, grundlagen-taxonomie

Report-Ref: 12, 13

Quelle öffnen

2025 · journal-article · Evidenz: begrenzt · Status: pending

Springer-Quelle aus Agenten-Report (DOI 10.1007/s44217-025-00908-6)

Autor:innen: Report-Referenz

Quelle: Springer

Im Report verlinkte Quelle; Detailprüfung und Kontextvalidierung stehen noch aus.

DOI: 10.1007/s44217-025-00908-6

Cluster: risiken-halluzinationen-bias, governance-aufsicht-sicherheit

Report-Ref: 14, 15

Quelle öffnen

2026 · report-note · Evidenz: begrenzt · Status: pending

Agenten-Report: abgeschnittener Quellen- und Schlussteil

Autor:innen: Interne Dokumentation

Quelle: KI-Didaktik Schweiz

Markiert offene Referenzen aufgrund des im Bericht abgeschnittenen Schlussabschnitts.

Cluster: grundlagen-taxonomie, governance-aufsicht-sicherheit, datenschutz-recht-implementierung

Report-Ref: 24, 25, 26

Quelle öffnen

Weiterführende Inhalte

Zum Modul-Hub: KI-Agenten · Zur Materialebene: Ressourcen.