Analysebericht auf Basis von 152 offiziellen Primärdokumenten

Von der Empfehlung zur Pflicht: KI in Europas Lehrplänen

Europa durchläuft 2025/26 den Übergang von einer Empfehlungsphase zu einer Verankerungsphase: KI-Kompetenz wird zunehmend curricular und rechtlich fixiert, statt nur empfohlen zu werden. Diese Seite visualisiert die zentralen Befunde aus 49 Ländern und Regionen.

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152
Primärdokumente aus 49 Ländern & Regionen
39
davon Pflichtcurriculum oder Rechtsakt (26 %)
137
Dokumente mit explizitem KI-Bezug
28/49
Länder mit mindestens einem Pflichtinstrument
02

Gesamtlandschaft und zeitliche Dynamik

Der Bestand umfasst 152 Dokumente, davon 137 mit explizitem KI-Bezug. Die größte Gruppe sind unverbindliche Empfehlungen und Referenzrahmen (45 %), gefolgt von Pflichtcurricula und Rechtsakten (26 %). Die Veröffentlichungen verlaufen in drei klar erkennbaren Wellen: frühe Digitalstrategien, der GenAI-Schub ab 2022, und seit 2025 die eigentliche Curriculum-Verankerung.

Verbindlichkeitsgrad der 152 Dokumente
Veröffentlichungen pro Jahr, 2013–2026
Fazit

Mehr als jedes vierte Dokument ist bereits verbindlich — bemerkenswert für ein so junges Politikfeld. Die drei Wellen (2013–21 Digitalstrategien, 2022–24 GenAI-Leitfäden, 2025/26 Verrechtlichung) zeigen: Europa ist von reaktiver Beratung zu aktiver Steuerung übergegangen, auch wenn die Empfehlungsebene mengenmäßig weiter dominiert.

03

Länder- und Regionalvergleich

Sechs geografische Cluster plus supranationale Referenzrahmen zeigen sehr unterschiedliche Pflichtquoten: DACH liegt mit 40 % vorn, Norden/Baltikum mit 8 % am anderen Ende — bei fast identischer Dokumentenzahl. Das Zielgruppen-Verhältnis (Lehrkräfte vs. Schüler:innen) verschiebt sich ebenfalls je Cluster deutlich.

Pflichtquote je Cluster (Anteil Pflichtcurriculum/Rechtsakt an allen Dokumenten des Clusters)
Fazit

Verbindlichkeit ist kein Wohlstands- oder Größeneffekt, sondern eine Frage des Steuerungsmodus: Föderale Systeme mit starkem Informatikfach (DACH, Ost-Mitteleuropa, Südeuropa) erzeugen kumulativ hohe Pflichtquoten, während Systeme mit hoher Schulautonomie (Norden/Baltikum) bewusst auf Leitlinien statt Lehrplanpflicht setzen. Das ist keine Regulierungslücke, sondern eine andere Governance-Philosophie.

04

Zielgruppenanalyse

Lehrkräfte sind mit 88 Dokumenten die am stärksten adressierte Gruppe — allerdings fast ausschließlich über Fortbildung, nicht über Studium oder Referendariat. Berufliche Bildung (TVET) ist mit nur 10 Dokumenten die am stärksten vernachlässigte Zielgruppe, obwohl KI und Arbeitswelt inhaltlich eng verknüpft sind.

Anzahl Dokumente je Zielgruppe (Mehrfachnennungen möglich)
Fazit

Die Reihenfolge Lehrkräfte > Sek I > Governance > Primar > Sek II > TVET zeigt eine klare Priorisierung: Erst die Erwachsenen im System absichern, dann die Sekundarstufe regeln — Primarstufe und berufliche Bildung folgen mit deutlichem Abstand. TVET bleibt die größte strukturelle Leerstelle des gesamten Korpus.

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Kompetenzschwerpunkte im Vergleich

Ein Vergleich von neun Kompetenzthemen über 84 schülerbezogene und 88 lehrkräftebezogene Dokumente zeigt ein klares Komplementärprofil: Schüler:innen sollen KI verstehen, anwenden und beurteilen; Lehrkräfte sollen ihren Einsatz verantworten, gestalten und absichern.

Kompetenzthema: Anzahl Dokumente, Schüler:innen vs. Lehrkräfte
Fazit

Ethik, Verantwortung und Datenschutz ist das einzige Thema, das bei beiden Gruppen Spitzenwerte erreicht (36 / 56) — der einzige durchgehende Konsens Europas. Technische Tiefe (ML/Programmierung: 37 vs. 6) bleibt dagegen fast ausschließlich eine Schülerdomäne. Das ist ein strukturelles Risiko: Wer KI-Einsatz verantworten soll, ohne die Technik zu verstehen, bleibt auf ethische Leitplanken angewiesen.

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Umfang und Tiefe je Bildungsstufe

Über alle Länder hinweg zeigt sich ein stabiler Progressionsbogen: Je höher die Bildungsstufe, desto technischer und produktionsorientierter die Inhalte. Die Art der curricularen Verankerung entscheidet dabei über den Zielkonflikt zwischen Reichweite und inhaltlicher Tiefe.

Stufenprogression: von spielerischer Begegnung zu angewandter Spezialisierung
Primarstufe — spielerische Begegnung
Mustererkennung, Turing-Test, erste einfache Prompts. Beispiele: Kroatien (5./6. Klasse), Slowakei (Dodatok č. 17, ab 2026), Italien.
Sekundarstufe I — Begriffe & erste Modelle
KI vs. Machine Learning vs. Deep Learning, Halluzinationen, erstes Modelltraining. Beispiele: Polen (2026), Griechenland, Spanien, NRW.
Sekundarstufe II — eigene Fächer & Spezialisierung
Neuronale Netze, Data Science, eigenes Modelltraining. Beispiele: Schweden „Artificiell intelligens" (Gy25), Frankreich NSI, Irland.
Berufliche Bildung — angewandte Spezialisierung
ML-/Big-Data-Modelle, berufsfeldbezogene KI-Anwendung. Beispiele: Spanien (Real Decreto 279/2021), Dänemark (STUK).
Vier Verankerungsformen: Reichweite vs. Tiefe
Fazit

Kein Land hat das Dilemma zwischen Breite und Tiefe gelöst: Querschnittsthemen erreichen alle Schüler:innen, aber mit geringer garantierter Stundentiefe; eigene Fächer garantieren Tiefe, erreichen aber nur eine Teilgruppe. Die erkennbare Antwort einiger Vorreiter (Polen, Slowakei, Frankreich) ist die Kombination beider Formen — nicht die Wahl zwischen ihnen.

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Verbindlichkeit und Governance

Die 152 Dokumente lassen sich auf sieben Stufen absteigender Verbindlichkeit einordnen — von unmittelbar geltendem EU-Recht bis zu bloßen Konsultationsentwürfen. Mengenmäßig dominiert weiterhin die Empfehlungsebene.

Die Verbindlichkeitstreppe: sieben Stufen der Steuerung
Fazit

Verbindlichkeit korreliert mit der Form der curricularen Integration, nicht mit der Menge publizierter Leitlinien: Länder mit eigenem Pflichtfach oder -modul (Frankreich, Slowakei, Bayern, Island) haben zugleich die höchste Rechtsverbindlichkeit. Umgekehrt bleiben leitlinienreiche Länder wie Dänemark oder Finnland bewusst im Empfehlungsmodus — als Ausdruck von Vertrauen in Schulautonomie, nicht als Versäumnis.

08

Umsetzungsformen und didaktische Modelle

Europäische Staaten wählen zwischen drei Integrationsmodellen für KI im Curriculum — bedienen sich dabei aber zunehmend derselben didaktischen Grammatik: dem Drei-Modi-Schema „Lernen für / mit / über KI", das unter verschiedenen Namen (for/with/about, para/sobre/con, sans/sur/avec) europaweit auftaucht.

Eigenes Fach

Schweden, Frankreich, Luxemburg, Irland

+ höchste inhaltliche Tiefe, klare Verantwortlichkeit
− begrenzte Reichweite, Lehrkräftemangel

Querschnittsthema

Slowakei, Zypern, Wales, Finnland

+ maximale Breite, ab Primarstufe
− fragile Tiefe, diffuse Verantwortung

Modul im Informatikfach

Polen, Deutschland, Ungarn, Griechenland

+ nutzt bestehende Fachstrukturen
− Reichweite = Reichweite des Trägerfachs
Fazit

Auf didaktischer Ebene konvergiert Europa erstaunlich schnell auf ein gemeinsames Drei-Modi-Schema. Auf struktureller Ebene bleibt die Integrationsform dagegen pfadabhängig von der nationalen Curriculartradition — mit der Konsequenz, dass die Tiefe der KI-Bildung weiterhin davon abhängt, in welchem Land ein Kind zur Schule geht.

09

Gemeinsamkeiten, Lücken und Spannungsfelder

Trotz aller Unterschiede besteht ein inhaltlicher Mindestkonsens (Ethik, kritische Output-Bewertung, menschliche Aufsicht). Dem stehen sechs strukturelle Leerstellen und fünf ungelöste Spannungsfelder gegenüber.

Sechs strukturelle Lücken im Korpus
Lücke
Berufliche Bildung
Nur 10 von 152 Dokumenten adressieren TVET.
Lücke
Lehramtsstudium
Erst- und Referendariatsphase kaum adressiert.
Lücke
Primarstufe Südeuropa
Kaum verbindliche Primar-Verankerung.
Lücke
Evaluationspflichten
Keine Pflicht zur Wirkungsevaluation von Curricula.
Lücke
Technik bei Lehrkräften
Nur 6 von 88 Lehrkräftedokumenten behandeln Technik.
Lücke
Blockierte Quellen
18 von 152 Dokumenten waren nicht direkt zugänglich.
Fünf ungelöste Spannungsfelder
Regulierung ↔ Innovation
Dänemark verbietet generative KI in Prüfungen, Estland stattet flächendeckend damit aus.
Basisbildung ↔ KI-Delegation
Portugal warnt vor „kognitiver Atrophie", Rumänien macht KI-Assistenz z.T. verpflichtend.
Zentral ↔ Föderal
Frankreich/Slowakei steuern geschlossen, Deutschland/Schweiz/UK produzieren Patchworks.
Breite ↔ Tiefe
Querschnittsmodell erreicht alle, eigenes Fach erreicht wenige mit hoher Tiefe.
Tempo ↔ Verbindlichkeit
GenAI-Leitfäden veralten schnell, Rechtsakte fixieren Ziele über Jahre.
Fazit

Die Lücken sind nicht zufällig verteilt, sondern verstärken sich gegenseitig: Wer Lehrkräfte nur fortbildet statt technisch auszubilden, vertieft die Technik-Leerstelle; wer TVET ausspart, unterläuft das eigene Arbeitswelt-Argument der Schülercurricula. Die Spannungsfelder zeigen zudem, dass Europa kein einheitliches Modell anstrebt, sondern kontrolliert divergiert.

10

Schlussfolgerungen und Ableitungen bis 2029

Aus den Befunden lassen sich fünf konkrete Ableitungen für Bildungspolitik, Schulpraxis, Lehrerbildung, berufliche Bildung und die europäische Ebene ziehen.

Fünf Ableitungen mit Kennzahl
1
Kombinationsmodell statt Einzellösung
Pflichtmodul für die Tiefe + Querschnittselement für die Breite kombinieren — wie Polen, Slowakei und Frankreich es bereits vormachen.
2
Regeln vor Tool-Einführung klären
Nutzungs- und Prüfungsordnung vor dem Rollout — Verantwortung liegt bei der Schulleitung, nicht der einzelnen Lehrkraft.
3
Alle drei Ausbildungsphasen adressieren
Technik-Leerstelle schließen: 6 von 88 Lehrkräftedokumenten vs. 37 von 84 Schülerdokumenten behandeln Technik.
4
Berufliche Bildung skalieren
Nur 10 von 152 Dokumenten adressieren TVET — größte Leerstelle des Korpus.
5
Nationale Rahmen an AILit spiegeln
AI Act Art. 4, AILit Framework (2026) und PISA 2029 als gemeinsamen Referenzkern nutzen.
Gesamtfazit des Berichts

Europa hat sich in drei Jahren von reaktiven Chatbot-Leitfäden zu verbindlichen Rechtsakten entwickelt. Inhaltlich konvergieren die Systeme (Ethik, kritisches Denken, menschliche Aufsicht als gemeinsamer Kern); strukturell bleiben erhebliche Lücken (TVET, Lehrerbildung, Primarstufe Südeuropa, Evaluation). Die entscheidende Prüfung der kommenden Jahre ist weniger die Erfindung neuer Instrumente als die Schließung dieser Lücken — und ob die Inkrafttretungen 2026/27 eine Sogwirkung auf die noch unentschiedenen Systeme entfalten.