Ein aktueller Bericht von EdSurge beleuchtet die betrieblichen und didaktischen Kosten der Einführung künstlicher Intelligenz an Schulen und stützt sich dabei auf Analysen des Pädagogen Michael Hernandez und der Reporterin Mi Aniefuna.

Um Lehrkräften zu helfen, Aufgaben zu entwerfen, die automatisierten Abkürzungen standhalten, setzte Hernandez auf „Vibe Coding“ – das Beschreiben funktionaler Anforderungen in Alltagssprache statt des händischen Programmierens – und baute damit ein Softwarewerkzeug, das die Neugestaltung von Aufgaben skalierbar macht. Parallel dazu verfolgte Aniefunas Recherche die Kostenkette von KI-Einsätzen zurück bis zur Recheninfrastruktur und legte dar, wie Abfragen pro Nutzung und der Energiebedarf der Server in Rechenzentren wiederkehrende Betriebskosten erzeugen, die Schulbezirke bei der anfänglichen Softwarebeschaffung selten einplanen.

Zusammengenommen zeigen diese Fälle, dass die Reibung durch KI in der Bildung weit über Regeln gegen Täuschungsversuche im Unterricht hinausgeht. Während natürlichsprachliche Schnittstellen es auch technisch nicht versierten Beschäftigten ermöglichen, schnell passgenaue Unterrichtswerkzeuge zu bauen, entstehen durch den wachsenden täglichen KI-Verbrauch in ganzen Schulen variable Rechen- und Lizenzkosten, die klassische Beschaffungsmodelle mit festen Kosten infrage stellen.