Was die Volksschule leisten muss, wenn KI Lehrberufe und Arbeitsmarkt verändert

Titelbild: YOLU Lernunternehmen

Künstliche Intelligenz verändert nicht zuerst ganze Berufe. Sie verschiebt schrittweise Routinen, Einstiegstätigkeiten und Anforderungsprofile und damit genau jene Bereiche, über die viele Jugendliche in die Berufsbildung und in den Arbeitsmarkt hineinwachsen. Für die Schweiz hat das Folgen. Auch wenn „nur“ etwa die Hälfte direkt nach der Schule eine Lehre beginnt, steigt dieser Anteil später deutlich an. Viele Jugendliche, die zuerst eine Zwischenlösung (Brückenangebot) wählen, beginnen im Folgejahr ebenfalls eine Lehre. Langfristig gesehen absolvieren in der Schweiz insgesamt etwa zwei Drittel (ca. 65-70%) aller Jugendlichen eine Lehre. Damit rücken Fragen ins Zentrum, die bisher unterschätzt werden: Mit welchen Kompetenzen müssen Jugendliche die Volksschule verlassen, damit sie in einer hochdynamischen Arbeitswelt anschlussfähig, lernfähig und entwicklungsfähig bleiben? Warum bringt Schule diese Voraussetzungen bis heute nur unzureichend hervor? Welche Alternativen zeigen bereits heute, wie Lernen zukunftsfähigeorganisiert werden kann?

Ein aktueller Beitrag von Anthropic hilft, die Ausgangslage präziser zu bestimmen. Er zeigt, dass die Wirkung von KI bislang weniger in der plötzlichen Verdrängung ganzer Berufe liegt als in der schrittweisen Veränderung von Routinen, Teilaufgaben und typischen Einstiegstätigkeiten. Zugleich macht die Analyse deutlich, dass zwischen dem, was KI heute theoretisch bereits leisten könnte, und dem, was in der Arbeitswelt tatsächlich genutzt wird, noch eine erhebliche Lücke besteht. Gerade darin liegt die eigentliche Brisanz. Die grösseren Veränderungen liegen in vielen Berufsfeldern nicht schon hinter uns, sondern stehen erst bevor.

Die folgende Grafik macht diese Ausgangslage sichtbar. In vielen Berufsfeldern reicht das theoretische Potenzial von KI bereits deutlich weiter als ihre tatsächliche Nutzung. Wenn sich diese Lücke in den kommenden Jahren verkleinert, geraten vor allem Tätigkeiten unter Druck, die sprachbasiert, regelgeleitet und standardisierbar sind. Genau dort entstehen Zonen möglicher Substitution, in denen KI schrittweise Aufgaben übernimmt, die bisher von Menschen erledigt wurden.

Warum ist das für die Schweiz relevant? 65 bis 70 Prozent der Jugendlichen beginnen direkt nach der Volksschule oder nach einem Jahr der Orientierung eine Lehre. Wenn sich jetzt durch KI vor allem jene Routinen und Einstiegstätigkeiten verändern, über die viele junge Menschen bisher in Lehrberufe und erste Erwerbstätigkeiten hineinwachsen, dann betrifft das nicht nur den Arbeitsmarkt, sondern die Logik der Berufsbildung selbst. Die entscheidende Frage lautet dann nicht nur, welche Berufe künftig von KI betroffen sind. Sie lautet, wie sich Berufseinstiege, Ausbildungsprofile und Lernanforderungen verändern, wenn einfache Standardaufgaben von KI erledigt werden.

Damit erhält die Volksschule unter den Bedingungen von KI ein neues Gewicht. Nicht, weil sie schon auf bestimmte Berufe vorbereiten müsste, sondern weil Jugendliche während ihrer Zeit in der Volksschule andere Fähigkeiten als bisher entwickeln müssen, um sich anschlussfähig zu halten, wenn Berufsfelder und Laufbahnen sich immer rascher verändern.

Die viel beschworene Durchlässigkeit des Schweizer Bildungssystems ist dafür keine hinreichende Antwort. Formale Übergänge helfen wenig, wenn und solange Jugendliche in der Volksschule nicht jene Kompetenzen entwickeln, um mit Veränderung, Unsicherheit und wachsender Komplexität umzugehen.

Was bedeuten die Daten für Lehr- und Einstiegsberufe in der Schweiz?

Die entscheidende Verschiebung besteht also nicht darin, dass bestimmte Lehrberufe einfach so verschwinden. Entscheidend ist vielmehr, dass sich die Binnenstruktur vieler Berufe verändert. KI ersetzt, so der Beitrag von Anthropic, zunächst nicht ganze Berufe, sondern vor allem routinisierte Teilaufgaben: Standardkorrespondenz, Dokumentation, einfache Recherchen, Basisanalysen, Formularlogik, standardisierte Kundenkommunikation, Teile der Buchhaltung, Teile der Programmierung und repetitive Informationsaufbereitung. Gerade solche Tätigkeiten sind jedoch in vielen Einstiegsfunktionen (so auch in der Lehre) überdurchschnittlich wichtig, weil Berufsanfängerinnen und Berufsanfänger bisher zuerst mit diesen Aufgaben betraut werden.

Das ist der heikle Punkt. Wenn sich nicht primär ganze Berufsbilder auflösen, sondern typische Anfängeraufgaben an Gewicht verlieren, dann gerät eine zentrale Funktion von Lehrstellen und Einstiegspositionen unter Druck. Sie dienen ja nicht nur der produktiven Arbeit, sondern auch dem schrittweisen Hineinwachsen in einen Beruf. Wenn genau diese Schwelle instabil wird, verändert sich nicht nur die Arbeit innerhalb von Berufen, sondern auch die Logik des Berufseinstiegs.

Der Beitrag von Anthropic ist in diesem Zusammenhang tricky. Er zeigt, dass die tatsächliche Nutzung von KI in vielen Tätigkeitsfeldern zwar noch deutlich hinter dem zurückbleibt, was technisch bereits möglich wäre. Deshalb lautet die relevante Frage: Wie verändern sich Arbeitsmärkte, wenn diese Lücke immer kleiner wird? Für Lehrberufe und Einstiegspositionen ist das entscheidend. Denn gerade dort, wo viele standardisierbare Tätigkeiten bisher als Lernfeld, Übungsraum und Einstieg dienten, dürfte der Anpassungsdruck besonders stark werden.

Das ist vor allem in jenen Berufsfeldern relevant, die stark durch Büroarbeit, Informationsverarbeitung, Dokumentation und standardisierte Kommunikation geprägt sind. Dort ist die Wahrscheinlichkeit am grössten, dass einzelne Routinen schneller automatisiert oder tiefgreifend umgestaltet werden. Weniger direkt betroffen sind Berufe, in denen Materialität („Handwerk“), situatives Urteil, Verantwortung, körperliche Präsenz, Beziehungsarbeit oder Störungsdiagnose zentral sind. Das bedeutet nicht, dass diese Berufe von KI unberührt bleiben. Es bedeutet aber, dass KI dort eher als Werkzeug in bestehende Arbeit eingebaut wird, während sie in stärker standardisierten Umgebungen eher ganze Aufgabenpakete verschiebt.

Für Lehrberufe heisst das konkret: Unter Druck geraten vor allem Ausbildungsprofile, in denen Lernende einen grossen Teil ihrer Zeit mit standardisierten Abläufen verbringen, etwa in kaufmännischen Routinen, einfacher Sachbearbeitung, standardisiertem Kundendialog, Datenpflege, Basiscodierung oder repetitiver Informationsaufbereitung. Relativ robuster sind dagegen Berufe, in denen Präzision, Verantwortung, Koordination, Kundenkontakt vor Ort, Sicherheitsurteil, Fehlerdiagnostik oder praktische Handlungskompetenz im Zentrum stehen. Auch dort wird KI an Bedeutung gewinnen, aber eher als unterstützendes Instrument denn als Ersatz für zentrale berufliche Tätigkeit.

Die grösste Gefahr liegt also kurzfristig nicht im Verschwinden von (Lehr-)Berufen, sondern in der schrittweisen Entwertung jener Einstiegstätigkeiten, über die viele junge Menschen bisher in einen Beruf hineinwachsen konnten. Genau deshalb ist die Frage so zentral, was das für die Volksschule bedeutet. Wenn der Berufseinstieg anspruchsvoller wird und einfache Routinen als Lernfeld wegfallen, dann muss die Volksschule die Entwicklung von Fähigkeiten ins Visier nehmen, die sie bis heute nur schwach bis gar nicht im Blick hat.

Welche Fähigkeiten müssen Jugendliche nach neun Jahren Volksschule mitbringen?

Erstens braucht es sprachliche Präzision. Wer in einer von KI geprägten Arbeitswelt handlungsfähig sein will, muss Fragen formulieren, Probleme beschreiben, Ergebnisse prüfen, Rückfragen stellen und adressatengerecht kommunizieren können. Schwache Sprachkompetenz wird durch KI nicht ausgeglichen, sondern verschärft. Wer unklar denkt und unklar formuliert, wird auch mit besseren Werkzeugen nicht präziser.

Zweitens braucht es mathematische und datenbezogene Grundbildung. Nicht alle Jugendlichen müssen programmieren können. Aber alle müssen Grössenordnungen verstehen, Wahrscheinlichkeiten einschätzen, Daten lesen, Tabellen interpretieren, einfache Fehlerquellen erkennen und mit Zahlen argumentieren können. Wo KI Informationen verdichtet und Muster anbietet, wird die Fähigkeit, Daten einzuordnen und ihre Belastbarkeit zu prüfen, zu einer elementaren Kulturtechnik.

Drittens braucht es epistemische Kompetenz, also die Fähigkeit zu prüfen, ob eine Information tragfähig ist. Woher kommt sie. Was fehlt. Was ist plausibel. Was wirkt nur überzeugend, ohne belastbar zu sein. Gerade weil KI sprachlich glatte und schnelle Antworten erzeugt, wird die Unterscheidung zwischen Ausdrucksstärke und Wahrheitsgehalt zentral.

Viertens braucht es KI und Medienkompetenz im engeren Sinn. Jugendliche müssen die Funktionslogik, die Grenzen und die Verzerrungen solcher Systeme verstehen. Sie müssen wissen, was Halluzinationen sind, welche Datenschutz und Urheberrechtsfragen entstehen, wann KI sinnvoll unterstützt und wann sie eigenes Denken eher unterläuft. Es geht nicht um blosses Anwenden, sondern um reflektierten und verantwortlichen Gebrauch.

Fünftens braucht es Problemlösefähigkeit. Nicht nur Aufgaben lösen, sondern Probleme strukturieren, Teilprobleme erkennen, Vorgehensweisen planen, Hypothesen prüfen, Ergebnisse testen und Fehler korrigieren. In einer Arbeitswelt, in der standardisierbare Teilschritte zunehmend maschinell unterstützt werden, verschiebt sich der Wert menschlicher Arbeit stärker auf Strukturierung, Urteil und Steuerung.

Sechstens braucht es Selbststeuerung und Lernfähigkeit. KI erhöht den Druck zum Weiterlernen. Jugendliche müssen lernen, sich Ziele zu setzen, den eigenen Lernstand einzuschätzen, Hilfsmittel kontrolliert zu nutzen, Rückmeldungen produktiv zu verarbeiten und auch unter Unsicherheit handlungsfähig zu bleiben. Wer nur unter enger Führung arbeitet, wird es schwerer haben, sich in dynamischen Berufsfeldern zu behaupten.

Siebtens braucht es Kooperations und Interaktionsfähigkeit. Viele der robusteren Tätigkeiten bleiben gerade deshalb robust, weil sie soziale Abstimmung, Vertrauen, gemeinsame Verantwortung und situative Kommunikation erfordern. Jugendliche müssen lernen, mit anderen zu denken, zu planen, Konflikte auszutragen, Rollen zu übernehmen und gemeinsam tragfähige Lösungen zu entwickeln.

Achtens braucht es ethische Urteilskraft und demokratische Mündigkeit. In einer Arbeitswelt, in der KI immer häufiger in Verwaltung, Pflege, Bildung, Recht, Medien und Wirtschaft eingesetzt wird, stellt sich nicht nur die Frage, was technisch möglich ist, sondern auch, was legitim, verantwortlich und gerecht ist. Jugendliche müssen lernen, über Verantwortung, Fairness, Transparenz und Grenzen technischer Systeme nachzudenken.

Neuntens braucht es praktische Handlungskompetenz. Gemeint ist nicht bloss geschicktes Tun, sondern urteilsfähiges Handeln in realen Situationen: bauen, messen, gestalten, präsentieren, reparieren, organisieren, moderieren, Entscheidungen vorbereiten und Folgen abschätzen. Wer nur symbolisch und schematisch arbeitet, ist leichter ersetzbar als jemand, der verantwortlich handelt, koordiniert und mit realen Situationen umgehen kann.

Entscheidend ist dabei: Diese Kompetenzen stehen nicht nebeneinander. Sie greifen ineinander. Sprachliche Präzision ohne Urteilskraft reicht ebenso wenig wie Datenkompetenz ohne ethische Reflexion oder Selbststeuerung ohne Kooperationsfähigkeit. Die Volksschule muss daher weniger in isolierten Einzelkompetenzen denken und stärker in einer integrierten Form von allgemeiner Bildung, die Jugendliche befähigt, mit Unsicherheit, Komplexität und Veränderung umzugehen.

Was bildet die Schule heute nicht ausreichend aus?

Die ehrliche Antwort lautet: Die Schule bildet manches davon im Prinzip aus, aber oft nicht verlässlich, nicht systematisch und nicht in der Tiefe, die heute notwendig wäre. Das Problem liegt dabei nicht nur in einzelnen Inhalten, sondern evor allem in der Form des Lernens, die Schule organisiert.

Der Lehrplan 21 ist in seiner Grundidee durchaus anschlussfähig. Er nennt Medienkompetenz, Grundlagen der Informatik, Datenorganisation, Problemlösung und Anwendungskompetenzen ausdrücklich. In dieser Hinsicht fehlt es nicht primär an richtigen Stichworten. Die Schwäche liegt tiefer: curricular ist vieles angelegt, praktisch wird es zu wenig konsequent eingelöst.

Was heute besonders häufig fehlt, ist eine echte epistemische Bildung. Schule organisiert Wissen nicht als Such-, Prüf- und Urteilsprozess, sondern als Übernahme von Stoff, der in Unterrichtssettings bereits ausgewählt, geordnet und autorisiert vorliegt. Schülerinnen und Schüler lernen dadurch nicht, wie man Informationen selbstständig erschliesst und methodisch prüft. Sie lernen, wie man Vorgegebenes nach Vorgaben reproduziert. Genau das wird unter KI Bedingungen zum Problem. Denn in einer Welt jederzeit verfügbarer Information verliert die blosse Übernahme an Wert, während Prüfung, Einordnung, Begründung und Urteil an Bedeutung gewinnen.

Zu kurz kommt zweitens eine datenbezogene Urteilskraft für alle. Tabellen, Visualisierungen, Wahrscheinlichkeiten, Korrelationen, Messfehler und Verzerrungen sind noch immer zu wenig selbstverständlich Teil allgemeiner Bildung. Dabei wird genau diese Form von Urteilskraft wichtiger, wenn technische Systeme Daten verdichten, prognostische Vorschläge machen oder Scheinpräzision erzeugen.

Zu kurz kommt drittens KI-Bildung als Alltagsbildung. Nicht als Spezialthema für techniknahe Jugendliche, sondern als allgemeine Orientierungsleistung für alle. Wer mit KI lebt und arbeitet, muss ihre Möglichkeiten und Grenzen verstehen, ihre Resultate prüfen und ihre Nutzung dokumentieren können. Davon ist die Volksschule noch weit entfernt.

Mindestens ebenso wichtig ist jedoch ein struktureller Punkt: Schule organisiert Lernen in Formen, die den heute relevanter werdenden Fähigkeiten gerade nicht entgegenkommen. Sie fragmentiert Inhalte durch Fächergrenzen, obwohl reale Probleme immer mehrere Perspektiven zugleich verlangen. Sie belohnt individuelle Einzelleistung, obwohl anspruchsvolle Arbeit in vielen Bereichen auf Zusammenarbeit, Abstimmung und gemeinsamer Problemlösung beruht. Sie setzt auf Kontrolle von Präsenz, Verhalten und Regelkonformität, obwohl in einer dynamischeren Arbeitswelt mehr Selbststeuerung, Eigeninitiative und reflektierte Verantwortung gefragt sind.

Auch die verbreiteten Prüfungs- und Benotungsverfahren passen nur begrenzt zu dem, was künftig wichtiger wird. Das Meiste, was Schule heute misst, belohnt Reproduktion, lineares Vorgehen, eindeutige Lösungen und die korrekte Ausführung vorgegebener Schritte. Genau jene Tätigkeiten also, die durch KI besonders gut unterstützt oder teilweise ersetzt werden können. Was demgegenüber an Bedeutung gewinnt, bleibt häufig randständig: gute Fragen stellen, Probleme strukturieren, Ergebnisse kritisch prüfen, Zwischenschritte dokumentieren, mit anderen zusammenarbeiten, Rückmeldungen produktiv nutzen und unter Unsicherheit tragfähige Entscheidungen vorbereiten.

Hinzu kommt das lineare Unterrichtssetting. Es geht grundsätzlich vom Gleichschritt aus und unterstützt weder individuelle Lernprozesse noch kollaborative Entwicklung in jener Tiefe, die heute notwendig wäre. Wer Lernen vor allem als Abarbeitung gleicher Stoffeinheiten unter gleicher Taktung erlebt, lernt zu wenig, wie man eigene Lücken erkennt, Unterstützung gezielt sucht, sich mit anderen abstimmt, Verantwortung übernimmt und das eigene Lernen aktiv steuert.

Darin liegt ein tieferer Widerspruch. Schule soll auf eine Arbeitswelt vorbereiten, die beweglicher, unsicherer und anspruchsvoller wird. Zugleich hält sie in ihrer alltäglichen Praxis oft an Formen fest, die auf Stabilität, Wiederholung, Vereinzelung und kontrollierte Reproduktion ausgerichtet sind. Genau dadurch bereitet sie teilweise noch immer auf jene Tätigkeiten vor, die unter KI Bedingungen besonders stark unter Druck geraten.

Die eigentliche Schwäche der Volksschule liegt daher nicht nur darin, dass einzelne Inhalte fehlen. Sie liegt auch darin, dass die institutionelle Form von Schule vielfach noch zu wenig mit dem übereinstimmt, was Jugendliche künftig können müssen. Wer ernsthaft über Bildungsarbeit unter KI-Bedingungen spricht, muss deshalb nicht nur über neue Themen und Fähigkeiten sprechen, sondern auch über Lernformen, Prüfungslogiken, Fachgrenzen, Kooperationsmöglichkeiten und die gesamte Architektur schulischer Erfahrung.

Was daraus für die Schule folgt

Wenn das Problem nicht nur in einzelnen fehlenden Inhalten liegt, sondern in der Form schulischen Lernens selbst, dann reichen punktuelle Ergänzungen nicht aus. Es genügt nicht, ein wenig mehr Informatik, etwas KI-Wissen oder einzelne neue Unterrichtseinheiten einzuführen. Erforderlich sind Lernformen, in denen jene Fähigkeiten tatsächlich eingeübt werden, die in einer von KI geprägten Arbeitswelt an Bedeutung gewinnen. Drei Richtungen scheinen dabei besonders wichtig.

Erstens: Lernen muss stärker an echten Vorhaben und realen Herausforderungen stattfinden. Das Colearning-Framework macht hier einen wichtigen Punkt sichtbar. Lernen geschieht nicht als Trockenschwimmen, sondern in Projekten, Vorhaben und Aufträgen, die gelingen müssen, aber scheitern dürfen. Gerade das ist für eine KI geprägte Arbeitswelt zentral. Denn gefragt sind nicht bloss Stoffbeherrschung und korrekte Reproduktion, sondern Urteilsfähigkeit, Problemlösung, Verantwortung und der Umgang mit Unsicherheit.

Zweitens: Lernen muss gemeinschaftlich und rollenbeweglich organisiert werden. Colearning ersetzt die klassische Sender Empfänger Logik nicht einfach durch Beliebigkeit, sondern durch dynamische Rollen und gemeinschaftliche Lernprozesse. Das ist ein wesentlicher Unterschied zur traditionellen Schule. Wo Zusammenarbeit, Abstimmung, Mitverantwortung und gegenseitige Unterstützung zum eigentlichen Lernmedium werden, entstehen genau jene sozialen und epistemischen Fähigkeiten, die unter KI-Bedingungen wichtiger werden.

Drittens: Lernen braucht andere Räume und andere Sichtbarkeit. Colearning setzt auf gesellige Lernorte, auf Andocken an bestehende Umgebungen statt auf abgeschlossene Unterrichtswelten, und auf Rituale wie die «Schatzhebung», in denen Ergebnisse, Lernwege und gewonnene Einsichten sichtbar gemacht werden. Darin liegt ein ernstzunehmender Gegenentwurf zu einer Schule, die Lernen vor allem im Klassenzimmer, im Gleichschritt und in Form punktueller Prüfungen organisiert. Für die Zukunft entscheidend dürften eher Formen sein, in denen Lernprozesse dokumentiert, gemeinsam reflektiert und in reale Kontexte eingebettet werden.

Viertens: Lernen muss öffentlich sichtbar und wirksam werden. Colearning macht Lernen nicht nur in der Reflexion darüber sichtbar, sondern in seinen Ergebnissen. Sichtbar wird gelerntes Können dort, wo Produkte, Prozesse und Beiträge in die Öffentlichkeit treten:

• in analogen Arbeite
• in dokumentierten Entwicklungsprozessen
• in digitalen Formaten wie Blogposts oder Videos
• in Lernunternehmen, in denen Lernen und Arbeiten bewusst miteinander verbunden werden.

Gerade darin liegt eine Stärke des Ansatzes. Lernen ist nicht einen Binnenraum von Unterricht und Bewertung eingeschlossen, sondern wird in realen Kontexten erprobt, gezeigt und verantwortet. Für eine von KI geprägte Zukunft ist das besonders relevant. Denn wichtiger wird nicht, ob jemand vorgegebene Inhalte korrekt reproduzieren kann, sondern ob er oder sie etwas hervorbringen, dokumentieren, weiterentwickeln und vor anderen vertreten kann. Colearning beschreibt solche Lernunternehmen ausdrücklich als Form, in der Lernen und Arbeit als integrale Teile erfahren werden, und verbindet dies mit echten Aufträgen, öffentlicher Wirksamkeit und sichtbaren Ergebnissen.

Die Konsequenz daraus ist grösser, als viele Reformdebatten annehmen. Nicht nur die Inhalte müssen aktualisiert werden. Es braucht Lernumgebungen, in denen Selbststeuerung, Kooperation, Urteilskraft, praktische Handlungskompetenz und verantwortlicher Umgang mit Unsicherheit überhaupt erst entstehen können. Genau darin liegt die eigentliche Herausforderung.

Mein Fazit

Die eigentliche Herausforderung von KI liegt nicht darin, dass plötzlich ganze Berufe verschwinden. Sie liegt darin, dass Routinen, Einstiegstätigkeiten, Qualifikationsprofile und Lernanforderungen instabiler werden. Gerade deshalb genügt es nicht mehr, junge Menschen nur so weit zu bringen, dass sie irgendwie einen ersten Anschluss finden. Entscheidend ist, ob sie jene Fähigkeiten entwickeln, die sie in einer veränderlichen Welt anschlussfähig, urteilsfähig und entwicklungsfähig halten.

Genau hier stösst die traditionelle Schule an ihre Grenzen. Sie vermittelt noch immer in Formen, die auf Stoffübernahme, Reproduktion, Vereinzelung und Kontrolle ausgerichtet sind und bereitet damit strukturell auf jene Tätigkeiten vor, die unter KI-Bedingungen besonders stark unter Druck geraten. Wer diese Entwicklung ernst nimmt, nimmt nicht einfach einzelne neue Themen auf oder baut digitale Werkzeuge in eine ansonsten unveränderte Schule ein. Die Frage ist grundlegend: Welche Lernformen machen junge Menschen wirklich fähig, mit Unsicherheit, Veränderung und wachsender Komplexität umzugehen?

Colearning gibt darauf eine überzeugende Antwort. Nicht als kosmetische Reform, sondern als andere Logik von Lernen. Lernen an realen Vorhaben. Lernen in Gemeinschaft. Lernen mit sichtbaren Ergebnissen, mit Verantwortung, mit öffentlicher Wirksamkeit und mit echter Handlungserfahrung. Gerade darin liegt seine Stärke. Colearning bereitet nicht auf eine Welt vor, die es so nicht mehr gibt, sondern schafft jene Lernräume, in denen junge Menschen die Fähigkeiten entwickeln können, die sie künftig tatsächlich brauchen.

Damit ist Colearning nicht nur für Jugendliche relevant, die in eine veränderte Ausbildungs- und Arbeitswelt hineinwachsen. Es ist auch eine ernsthafte Antwort für alle, die gemeinsam mit jungen Menschen selbst zukunftsfähig, anschlussfähig und entwicklungsfähig werden wollen. Denn die entscheidende Bildungsfrage lautet heute nicht mehr, wie wir junge Menschen möglichst reibungslos in bestehende Systeme einpassen. Sie lautet, wie wir gemeinsam Lern und Lebensformen entwickeln, die dem Wandel nicht hinterherlaufen, sondern ihm gewachsen sind.

Bezugspunkte und weiterführende Quellen

Anthropic, Labor Market Impacts.
ETH Zürich, KOF Konjunkturforschungsstelle, KI und Schweizer Arbeitsmarkt.
Lehrplan 21, Bereich Medien und Informatik.
Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation, Unterlagen zur Weiterentwicklung der Berufsbildung.
Colearning, Framework.