Berufe › Lehrkräfte · ISCO-08 2351

Pädagogik- und Didaktikspezialisten

Der Kern dieser Arbeit ist der Blick von außen auf den Unterricht: beobachten, bewerten und daraus Verbesserungsvorschläge ableiten, statt selbst vor der Klasse zu stehen. Diese Perspektive wandert zwischen Klassenzimmer und Schreibtisch – Besuch vor Ort, dann Bericht und Empfehlung. Was als guter Unterricht gilt, ist dabei nie endgültig festgelegt – und wird hier immer wieder neu verhandelt.

Was dieser Beruf heute macht

Zwischen Lehrplan und Klassenzimmer erforschen Pädagogik- und Didaktikspezialisten, was guten Unterricht ausmacht, und beraten Schulen dabei, ihn zu verbessern.

Mehr erfahren

Pädagogik- und Didaktikspezialisten betreiben Forschung und entwickeln Unterrichtsmethoden, Kurse und Hilfsmittel oder beraten dazu. Sie überprüfen und untersuchen die Arbeit von Lehrkräften, die Funktionsweise von Bildungseinrichtungen und die erzielten Ergebnisse und empfehlen Änderungen und Verbesserungen. Zu den Aufgaben gehören - (a) Erforschung aktueller Entwicklungen in Lehrplänen, Unterrichtsmethoden und anderen pädagogischen Praktiken sowie Beratung zu notwendigen Änderungen und möglichen Verbesserungen; (b) Bewertung von und Beratung zu Kursinhalten und Prüfungsmethoden; (c) Erforschung audiovisueller und anderer Lehrmittel sowie Beratung, Planung und Organisation ihrer Einführung in Bildungseinrichtungen; (d) Dokumentation entwickelter Fächer und Kurse sowie Bewertung neuer Kurse; (e) Bereitstellung laufender beruflicher Weiterentwicklung, Schulung und Beratungsleistungen für Lehrkräfte; (f) Organisation und Durchführung von Workshops und Konferenzen zur Schulung von Lehrkräften in neuen Programmen und Methoden; (g) Entwicklung von Struktur, Inhalt und Zielen neuer Bildungskurse und -programme; (h) regelmäßiger Besuch von Schulen und Beratung mit Verwaltungs- und Lehrpersonal zu Fragen bezüglich Lehrplänen, Unterrichtsmethoden, Ausstattung und anderen Angelegenheiten; (i) Besuch von Klassenzimmern zur Beobachtung von Unterrichtstechniken und zur Bewertung der Leistung von Lehrkräften und der erzielten schulischen Ergebnisse; (j) Erstellung von Berichten und Abgabe von Empfehlungen an Bildungsbehörden bezüglich möglicher Änderungen und Verbesserungen bei Lehrplänen, Unterrichtsmethoden und anderen Angelegenheiten. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Lehrplankoordinator - Lehrplanentwickler - Pädagogik- und Didaktikspezialist - Schulinspektor - Spezialist für Lehrmittel Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Schulberater - 2359 - Studienberater - 2359 - Bildungspsychologe - 2634

  • Aktuelle Entwicklungen bei Lehrplänen und Unterrichtsmethoden erforschen und zu Verbesserungen beraten
  • Kursinhalte und Prüfungsmethoden bewerten und dazu beraten
  • Neue Lehrmittel erforschen und ihre Einführung an Schulen planen
  • Neue Fächer und Kurse dokumentieren und bewerten
  • Lehrkräfte fortlaufend weiterbilden, schulen und beraten
  • Workshops und Konferenzen organisieren, um Lehrkräfte in neuen Methoden zu schulen
  • Schulen regelmäßig besuchen und mit Personal über Lehrpläne und Methoden sprechen
  • Berichte erstellen und Bildungsbehörden Empfehlungen zu Verbesserungen vorlegen

Umfasst auch

Bildungsforscher · Bildungsforscher/Bildungsforscherin · BildungsforscherIn · Fachinspektor/in · Koordinator für Sonderpädagogik · Koordinator für Sonderpädagogik/Koordinatorin für Sonderpädagogik · KoordinatorIn für Sonderpädagogik · LehrplanadministratorIn · Lehrplanentwickler/in · Lehrplanforscher · Lehrplanforscher/Lehrplanforscherin · Lehrplanforscherin ·

+55 weitere
Schulaufsichtsbeamter · Schulaufsichtsbeamter/Schulaufsichtsbeamtin · Schulaufsichtsbeamtin · SchulinspektorIn · coordinator of special educational needs · curriculum administrator · curriculum coordinator · curriculum developer · curriculum development consultant · curriculum director · curriculum enhancement administrator · curriculum management administrator · curriculum manager · curriculum specialist · curriculum support administrator · education administrator · education authority officer · education consultant · education coordinator · education inspector · education institution inspector · education manager · education methods specialist · education officer · education researcher · education studies analyst · education studies research analyst · education studies research scientist · education studies researcher · education studies scholar · education studies scientist · educational analyst · educational research analyst · educational research scientist · educational researcher · educational scholar · educational science researcher · educational scientist · her majesty's inspector of education · inclusive education coordinator · inspector of education · inspector of education institutions · inspector of schools · OFSTED inspector · pedagogue · school inspector · SEN coordinator · SEN director · SEN officer · special education coordinator · special education officer · special educational needs coordinator · special educational needs director · special educational needs officer · teaching aids specialist

Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 2351.

Die Kernbewegung

Der unterrichtende Kern gilt als gering betroffen — die didaktische Fachrolle selbst wird höher eingestuft, doch was sich dort verschiebt, hat keine Quelle beschrieben.

Wie stark ist dieser Beruf betroffen?

Pädagogik- und Didaktikspezialisten liegt im mittleren Bereich — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.

Einordnung dieses Berufs im Vergleich
Eigene AuswertungILO-EinstufungIn der Berufsgruppe
oberes Mittelfeld von 411 Berufenam unteren Rand der von generativer KI berührten BerufeVon 12 verglichenen Berufen sind 10 weniger betroffen als dieser. Gruppe: Lehrkräfte

Ähnlich eingeordnet: Chemiker · Psychologen · Biologen, Botaniker, Zoologen und verwandte Berufe

Wo diese Aussage endet

Für den Kern dieser Rolle — das Entwickeln von Lehrplänen und Bildungsprogrammen — liegt keine inhaltliche Untersuchung vor. Dass die Einordnung hier auf "wenig betroffen" hindeutet, ist deshalb eine offene Frage und ausdrücklich keine Entwarnung: Es ist bislang schlicht nicht gemessen, ob und wie KI diese Arbeit verändert. Dieser Punkt lohnt den weiteren Blick.

Eigene Auswertung (SapientShift-Tätigkeitsanalyse) auf Basis der ILO-Einstufung · Quelle der Einstufung: ILO, Generative AI and Jobs (Working Paper 140), 2025 · Stand 2026-07-19 · Methodik

Was KI verändert

Dieser Beruf ist einzeln vermessen und wird als didaktische Fachrolle höher eingestuft als jeder rein unterrichtende Beruf — allein daraus folgt aber noch kein Veränderungsbefund, denn was sich für diese betriebliche Schulungsarbeit konkret verschiebt, beschreibt keine einzige Quelle. Wo die Studienlage im Bildungskontext inhaltlich wird, gilt KI durchgehend als vorbereitend und materialerzeugend, während Gruppendynamik, spontane Entscheidung und das Eingehen auf Teilnehmerreaktionen menschlich gebunden bleiben. Am nächsten an einer gemessenen Verschiebung liegt die Materialarbeit: In einem Schreibversuch mit 444 Teilnehmenden fiel der Rohentwurf von rund der Hälfte auf unter ein Viertel der Bearbeitungszeit, während das Redigieren von einem Viertel auf über die Hälfte stieg. Dieselbe Expertenrunde setzte strukturierte und kommunikationsbezogene Aufgaben hinauf, andere Textaufgaben aber wieder herunter, weil viele davon nach wie vor erhebliche menschliche Arbeit verlangen.

Tätigkeiten & ihre Entwicklung

Programme und Betriebsabläufe planen und koordinieren · verändert

Die operative Ablaufplanung verschiebt sich spürbar, während die Abstimmung im Team eher wichtiger wird.

Details zur Entwicklung

Das Planen und Koordinieren von Abläufen gehört zu den Tätigkeiten, die sich sichtbar bewegen: Die Nachfrage nach dem Verfolgen und Auswerten operativer Kennzahlen ist messbar zurückgegangen — für einzelne Planungsaufgaben um rund ein Viertel —, und Betriebe mit hohem KI-Einsatz fragen weniger allgemeine Management- und Projektmanagement-Fähigkeiten nach. Zugleich ist nicht die ganze Aufgabe betroffen: Die strategische Planung bleibt außen vor, und Abstimmungs- und Teamfähigkeiten zählen sogar zu den am stärksten wachsenden Anforderungen. Verschoben wird also vor allem der berechenbare, dokumentierende Teil, während das Zusammenführen von Menschen und Zielen an Gewicht gewinnt.

Personal führen, einstellen und schulen · verändert

Das Einarbeiten und Verwalten verschiebt sich, das Führen selbst bleibt menschlich.

Details zur Entwicklung

Die administrative Seite der Personalarbeit gehört zu den am stärksten betroffenen Bürotätigkeiten, und beim Einarbeiten zeigt sich das konkret: Mit KI-Unterstützung sind neue Mitarbeitende schon nach zwei Monaten so weit wie sonst erst nach einem halben Jahr, und deutlich weniger von ihnen kündigen früh. Das Führen selbst — das Urteilen über Menschen und das Entscheiden in offenen Situationen — wird dagegen kaum an KI abgegeben und bleibt menschliche Aufgabe.

Sach- und Verwaltungstexte sowie Berichte verfassen · verändert

Das Verfassen der Berichte wird schneller, das Prüfen und Verantworten der Inhalte rückt in den Vordergrund.

Details zur Entwicklung

Beim Schreiben von Sach- und Verwaltungstexten übernimmt KI zunehmend den ersten Rohentwurf: In kontrollierten Versuchen halbiert sich die Zeit fürs Draften, während das Überarbeiten sich mehr als verdoppelt — Tempo und Qualität steigen dabei zugleich. Diese Bürotätigkeiten gehören zu den am stärksten betroffenen, und in echten Stellenanzeigen sinkt bei KI-nahen Betrieben die Nachfrage nach reinen Schreib- und Verwaltungsfertigkeiten. Was bleibt, ist das Redigieren und das Einstehen für den Inhalt.

Unterricht und Schulungen planen und durchführen · unverändert

Das Unterrichten selbst bleibt menschlich, KI hilft eher bei der Vorbereitung im Hintergrund.

Details zur Entwicklung

Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.

Das Planen und Durchführen von Unterricht gehört zu den Tätigkeiten, an denen die heutige KI weitgehend vorbeigeht: Der schulische Kern ist durchgängig als kaum betroffen gemessen, mit auffällig geringer Streuung. KI kann bei Vorbereitung und Dokumentation unterstützen — Vorlagen, Zusammenfassungen, Themenideen —, doch das eigentliche Unterrichten lebt von Gruppendynamik, spontanen Entscheidungen und dem Eingehen auf einzelne Lernende und braucht menschliche Aufsicht. In der betrieblichen und der Hochschullehre liegt die Betroffenheit etwas höher, der Schulunterricht selbst bleibt vorerst unberührt.

Lernfortschritt und Leistungen bewerten · unverändert

Das Formulieren und Dokumentieren lässt sich unterstützen, das Beurteilen des Lernfortschritts bleibt beim Menschen.

Details zur Entwicklung

Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.

Das Bewerten von Lernfortschritt und Leistungen gilt als Tätigkeit, die KI unterstützt, aber nicht übernimmt: Vorlagen, Formatierungen und Zusammenfassungen für die Dokumentation lassen sich abnehmen, doch die Einschätzung des individuellen Fortschritts und die Beobachtung einzelner Lernender brauchen weiterhin menschliches Urteil. Über die Schulformen hinweg zeigt sich niedrige Betroffenheit. Etwas höher eingestuft ist allein die betriebliche Weiterbildung — ein Randbefund, der zeigt, dass nicht jedes Lernumfeld gleich berührt ist.

Lernende individuell unterstützen und begleiten · unverändert

Das individuelle Begleiten von Lernenden bleibt menschlich, auch wenn die Dokumentation drumherum leichter wird.

Details zur Entwicklung

Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.

Lernende einzeln zu unterstützen lebt vom unmittelbaren Kontakt — davon, den Fortschritt eines Menschen zu beobachten, einzuordnen und darauf einzugehen. Genau das bewerten die Untersuchungen als weiterhin auf menschliche Einschätzung angewiesen: KI kann bei Vorlagen, Formatierung und dem Zusammenfassen von Unterlagen helfen und Routinedokumentation abnehmen, doch die Nuancen des individuellen Lernstands lassen sich damit nicht ersetzen. Die tragenden Lehrberufe liegen entsprechend am unteren Ende der Betroffenheit.

Relevante KI-Werkzeuge (22)

Alle Werkzeuge zeigen

Automatisierung & RPA

  • Automation Anywhere — Automation Anywhere Q4826627
  • Blue Prism — Blue Prism Q30324186
  • Make Q134866480
  • Microsoft Power Automate — Microsoft Q28502244
  • n8n Q130305687
  • UiPath — UiPath Q55080120
  • Zapier — Zapier Q27150165

Kommunikation & Projekt

  • Asana — Asana Q4468073
  • Jira — Atlassian Q1359246
  • Microsoft Project — Microsoft Q80336
  • Monday.com — Monday.com Q65073369
  • Trello — Atlassian Q7838011

LLM-Assistenten

  • ChatGPT — OpenAI
  • Claude — Anthropic
  • Gemini — Google
  • Microsoft 365 Copilot — Microsoft Q116793893

Process Mining & Modellierung

  • ARIS — Software AG
  • Camunda Modeler — Camunda
  • Celonis — Celonis Q63725648
  • Lucidchart — Lucid Software Q3265224
  • Microsoft Visio — Microsoft Q194978
  • Signavio — SAP Q7512866

Belege & Quellen

Belege, Achsen-Tags, fachliche Ebene, Hypothesen & Quellen öffnen

Zuletzt geprüft 2026-07-19

Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Pädagogik- und Didaktikspezialisten · 2351

Belege · Programme und Betriebsabläufe planen und koordinieren (5)

  • Die operative Planungs-/Koordinationsebene liegt in Gradient 2, die strategische nicht
    Gradient 2 4322 Production Clerks 0.44 0.06 | Gradient 2 3341 Office Supervisors 0.43 0.11 | Gradient 2 1219 Business Services and Administration Managers Not Elsewhere Classified 0.42 0.1 | Gradient 3 3343 Administrative and Executive Secretaries 0.54 0.14 | Not Exposed 1213 Policy and Planning Managers 0.36 0.04 | Minimal Exposure 1324 Supply, Distribution and Related Managers 0.38 0.05 | Minimal Exposure 1120 Managing Directors and Chief Executives 0.38 0.06 | Moderate occupational AI exposure, with high task-level variability. These occupations include a mix of some tasks that are exposed to GenAI and others not at risk, making the impact uneven.
    ILO Working Paper 140, Table A1, PDF-S. 51–58 (gedruckte S. 48–55); Kategorie-Definition Table 5, PDF-S. 41 · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Nachfrage nach Planungs- und Ablaufverfolgungs-Tätigkeiten sinkt messbar
    applications, Industrial Production Managers experience large declines in skills related to planning and tracking operational decisions. | Industrial Production Managers • Develop or implement production tracking or quality control systems, analyzing production, quality control, maintenance, or other operational reports to detect production problems. -26.6 | • Prepare reports on operations and system productivity or efficiency. -24.8
    Hampole et al., AI and the Labor Market, NBER WP 33509, PDF-S. 17; Table A.7, PDF-S. 102 · Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509) · National Bureau of Economic Research, 2025 · Klasse B
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Realisierte Arbeitsmarktdaten · konvergent belegt
  • Planungs- und Koordinationsberufe stehen unter den 25 am stärksten exponierten Berufen
    Logisticians | Transportation, Storage, and Distribution Managers | Production, Planning, and Expediting Clerks | Management Analysts
    Hampole et al., NBER WP 33509, Table A.2, PDF-S. 97 · Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509) · National Bureau of Economic Research, 2025 · Klasse B
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Betriebe mit hoher KI-Exposition fragen weniger allgemeine Management- und Projektmanagement-Skills nach
    Establishment-level AI exposure is associated with decreased demand for management skills. On average across countries in the sample demand for management skills declined by under 4 percentage points for a one standard deviation increase in AI exposure (Figure 4.2, Panel A). All countries in the sample are associated with a decline in management skills, and all are statistically significant from zero. | What is notable about this subgrouping is that the most frequently appearing skills are general office administration and project management, skills that are more closely associated with lower-level office and general business duties than with higher-level management positions.
    OECD AI Papers No. 14, Abschnitt 4.2.1, PDF-S. 34 (gedruckte S. 34–35) · Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14) · OECD Publishing, Paris, 2024 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Betriebsebene · Realisierte Arbeitsmarktdaten · konvergent belegt
  • Gegenläufig: Koordinations-Skills werden in hoch exponierten Berufen stärker nachgefragt
    Co-ordination skills are the fastest growing subcomponent in the social skills category. By far the most demanded co-ordination skills are ‚work in teams', ‚teamwork' and ‚collaboration'. On average across countries in the sample, the share of vacancies demanding co-ordination skills increased from 39% to 47% between the base and end years (Figure 3.2).
    OECD AI Papers No. 14, Abschnitt 3.3, PDF-S. 27 · Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14) · OECD Publishing, Paris, 2024 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Realisierte Arbeitsmarktdaten

Belege · Personal führen, einstellen und schulen (5)

  • Die administrative Personalarbeit fällt in die höchste Expositionsstufe
    Gradient 4 4416 Personnel Clerks 0.6 0.09
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 51 (gedr. S. 48) · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell · konvergent belegt
  • KI-Exposition senkt betrieblich die Nachfrage nach Management-Skills, wobei HR-Management Teil der gemessenen Gruppe ist
    Establishment-level AI exposure is associated with decreased demand for management skills. On average across countries in the sample demand for management skills declined by under 4 percentage points for a one standard deviation increase in AI exposure (Figure 4.2, Panel A). All countries in the sample are associated with a decline in management skills, and all are statistically significant from zero. Resource management includes human resource management, financial management, among others.
    OECD AI Papers No. 14, Abschn. 4.2.1, PDF-S. 34 (gedr. S. 34) · Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14) · OECD Publishing, Paris, 2024 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Betriebsebene · Realisierte Arbeitsmarktdaten · konvergent belegt
  • KI verkürzt die Einarbeitung messbar: der Schulungs-/Anlernaufwand pro neuem Mitarbeiter sinkt
    Access to the AI tool helps newer agents move more quickly down the experience curve: treated agents with two months of tenure perform just as well as untreated agents with more than six months of tenure. In contrast, we find minimal impacts on the productivity of more-experienced or more-skilled workers.
    Brynjolfsson/Li/Raymond, NBER WP 31161, Einleitung, PDF-S. 4 (gedr. S. 2) · Generative AI at Work (NBER Working Paper 31161) · National Bureau of Economic Research, 2023 · Klasse B
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Experimentalstudie (RCT)
  • KI-Zugang senkt die Fluktuation neuer Mitarbeitender stark; Personalbindung ist damit direkt betroffen
    Panel A shows that access to AI assistance is associated with the strongest reductions in attrition among newer agents, those with less than 6 months of experience. The magnitude of this coefficient, around 10 percentage points, translates into a 40% decrease relative to a baseline attrition rate in this group of 25%.
    NBER WP 31161, Abschn. 6.3, PDF-S. 28 (gedr. S. 26) · Generative AI at Work (NBER Working Paper 31161) · National Bureau of Economic Research, 2023 · Klasse B
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Experimentalstudie (RCT)
  • Nutzungsindiz: Führung selbst wird kaum an KI delegiert
    Management, at 23% of respondents, is also heavily over-represented relative to its 7% employment share, even though it accounts for only 4% of sessions. This gap is consistent with managers using Claude for tasks other than management itself: in the survey, judgment and management are named by many respondents (especially those with more experience) as capabilities AI lacks.
    Anthropic Economic Index „Cadences", Juni 2026, Kap. 3 (Economic Index Survey), Absatz zur Berufsverteilung der Befragten · Anthropic Economic Index — Report "Cadences" (Juni 2026) · Anthropic, 2026 · Klasse D
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Gemessene Nutzung

Belege · Sach- und Verwaltungstexte sowie Berichte verfassen (5)

  • Die textproduzierenden Büroberufe bilden die Spitze der GenAI-Exposition; der ILO-Index nennt sie namentlich.
    Similar to our 2023 study, clerical occupations exhibit the highest levels of exposure, though with a decline in their mean scores due to a reassessment of certain task-level evaluations […] Among the 13 occupations classified in gradient 4, the majority represent clerical roles, including data entry clerks, typists and word processing operators, accounting and bookkeeping clerks, and general office clerks.
    ILO WP 140, Kap. „AI Exposure: Comparison of 2025 with 2023", PDF-S. 43 (gedruckt S. 40). · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell · konvergent belegt
  • Die Aufwertung durch die Expertenrunde betraf gerade kommunikations- und textbezogene Aufgaben, nicht die Berufe pauschal.
    In contrast, occupations involving more cognitive or knowledge-intensive tasks, such as Clerical Support Workers and Professionals, show a much more mixed picture. While some tasks in these groups received lower scores, many others were revised upwards by the expert group, reflecting the greater adaptability of generative AI for structured, data-driven, or communication-focused tasks.
    ILO WP 140, Kap. 5 (Adjustment of survey sub-sample), PDF-S. 32 (gedruckt S. 29). · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Aufgabenebene · Expositionsmodell
  • Im RCT verschiebt sich die Zeitstruktur des Berichteschreibens messbar: weg vom Rohentwurf, hin zu Ideenfindung und Redaktion.
    ChatGPT substantially changes the structure of writing tasks. Figure 3 Panel A shows that prior to the treatment, participants spend about 25% of their time brainstorming, 50% writing a rough draft, and 25% editing. Post-treatment, the share of time spent writing a rough draft falls by more than half and the share of time spent editing more than doubles.
    Noy & Zhang, MIT WP, Abschnitt 2.5 „Task Structure", PDF-S. 8. · Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence · MIT Working Paper, 2023 · Klasse B
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Experimentalstudie (RCT) · konvergent belegt
  • Produktivität und Qualität steigen im kontrollierten Versuch beide.
    Our results show that ChatGPT substantially raises average productivity: time taken decreases by 0.8 SDs and output quality rises by 0.4 SDs. Inequality between workers decreases, as ChatGPT compresses the productivity distribution by benefiting low-ability workers more.
    Noy & Zhang, Abstract, PDF-S. 1. · Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence · MIT Working Paper, 2023 · Klasse B
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Experimentalstudie (RCT)
  • In realen Stellenanzeigen sinkt bei KI-exponierten Betrieben die Nachfrage nach administrativ-schriftlichen Fertigkeiten.
    At the establishment level, AI exposure is associated with declining demand for general skills commonly used in office settings. […] Digging further into these categories, the results point to drops in demand for general office skills such word processing and spreadsheet software, basic computer programming skills, as well as administrative and clerical tasks and basic project management skills.
    OECD AI Papers No. 14, Abschnitt 4.2, PDF-S. 33 (gedruckt S. 33). · Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market (OECD AI Papers No. 14) · OECD Publishing, Paris, 2024 · Klasse A
    Generieren · Klassifizieren & Prognostizieren · Reine Software · Betriebsebene · Realisierte Arbeitsmarktdaten · konvergent belegt

Belege · Unterricht und Schulungen planen und durchführen (5)

  • Der schulische Kern der Tätigkeit ist als „Not Exposed" gemessen, mit auffällig niedriger Streuung.
    Not Exposed 2330 Secondary Education Teachers 0.3 0.07 Not Exposed 2352 Special Needs Teachers 0.28 0.1 Not Exposed 2341 Primary School Teachers 0.26 0.09
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 58 (gedruckt S. 55) · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Die Kategorie „Not Exposed" ist in der Quelle als „keine beobachtbare Automatisierungsfähigkeit" definiert, nicht als Datenlücke.
    the lowest category of Not Exposed occupations, where GenAI currently has no observable potential to automate tasks. Occupations where most tasks remain relatively unaffected by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score.
    ILO WP 140, Fließtext vor Table 5, PDF-S. 41 (gedruckt S. 38); ergänzend Table 5, PDF-S. 41 (gedruckt S. 38) · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Hochschul- und Berufsschullehre liegt eine Stufe höher: „Minimal Exposure", nicht „Not Exposed".
    Minimal Exposure 2310 University and Higher Education Teachers 0.37 0.12 Minimal Exposure 2320 Vocational Education Teachers 0.35 0.12 Minimal Exposure 2359 Teaching Professionals Not Elsewhere Classified 0.33 0.1
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 55 und 56 (gedruckt S. 52 und 53) [norm. — Kategorie im PDF über zwei Zeilen umbrochen] · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Betriebliche Schulungsberufe liegen in den exponierten Gradienten 1–2 und sind vom Befund ausgenommen.
    Gradient 2 2356 Information Technology Trainers 0.47 0.1 Gradient 2 2424 Training and Staff Development Professionals 0.41 0.09 Gradient 1 2351 Education Methods Specialists 0.39 0.11
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 52 (gedruckt S. 49) für 2356; PDF-S. 53 (gedruckt S. 50) für 2424 und 2351 · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Für zwei benachbarte Aufgaben im Bildungskontext beschreibt die ILO KI ausdrücklich als unterstützend, nicht als übernehmend.
    Generative AI can assist in maintaining documentation by generating templates, formatting, and summarizing information, which supports automation of routine documentation tasks. However, nuances in class content, individual student progress, and teacher observations require human oversight, limiting full automation potential. While generative AI can suggest ideas and develop thematic activities based on input parameters, organizing such activities requires an understanding of group dynamics, spontaneous decision-making, and the ability to adjust plans based on participant interactions and preferences. AI can assist in planning and offering content ideas, but human oversight remains necessary to ensure engagement and safety
    ILO WP 140, Task-Level-Begründungen der Expertenbewertung, PDF-S. 35–36 (gedruckt S. 32–33) · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell

Belege · Lernfortschritt und Leistungen bewerten (4)

  • Die schulischen Lehrberufe sind von der ILO gemessen und fallen in „Not Exposed" — die Kategorie mit niedrigem Mittelwert und niedriger Task-Varianz
    Not Exposed 2341 Primary School Teachers 0.26 0.09 / Not Exposed 2330 Secondary Education Teachers 0.3 0.07 / Not Exposed 2352 Special Needs Teachers 0.28 0.1 / Occupations where most tasks remain relatively unaffect ed by GenAI, with low task variability and a stable low mean exposure score.
    ILO WP 140, Table A1 (ISCO-08 occupations by exposure gradient), PDF-S. 58; ergänzend Table 5, PDF-S. 41 [norm.] · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Hochschul- und Berufsschullehre liegt eine Stufe höher, in „Minimal Exposure" — also niedrige Exposition mit einzelnen moderat automatisierbaren Teilaufgaben
    Minimal Exposure 2310 University and Higher Education Teachers 0.37 0.12 / Minimal Exposure 2320 Vocational Education Teachers 0.35 0.12 / Minimal Exposure 2359 Teaching Professionals Not Elsewhere Classified 0.33 0.1 / Occupations with low GenAI exposure, where some tasks show moderate automation potential, but overall occupa tional exposure remains limited.
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 55/56 [norm.]; ergänzend Table 5, PDF-S. 41 [norm.] · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Die ILO nennt die Beurteilung individuellen Lernfortschritts ausdrücklich als Grund, warum GenAI in diesem Umfeld nur unterstützt statt zu übernehmen
    Generative AI can assist in maintaining documentation by gen erating templates, formatting, and summarizing information, which supports automation of routine documentation tasks. However, nuances in class content, individual student pro gress, and teacher observations require human oversight, lim iting full automation potential.
    ILO WP 140, Table 4 (Sample of adjustments and justifications), PDF-S. 36 [norm.] · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Aufgabenebene · Expositionsmodell
  • Randbefund mit Gegenrichtung: die betriebliche Weiterbildung ist höher eingestuft als die schulische Lehre
    Gradient 2 2424 Training and Staff Development Professionals 0.41 0.09 / Gradient 1 2351 Education Methods Specialists 0.39 0.11
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 53 · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell

Belege · Lernende individuell unterstützen und begleiten (3)

  • Die kerntragenden Lehrberufe sind gemessen und als „Not Exposed" eingestuft.
    Not Exposed 2330 Secondary Education Teachers 0.3 0.07 Not Exposed 2352 Special Needs Teachers 0.28 0.1 Not Exposed 2341 Primary School Teachers 0.26 0.09 Not Exposed 5312 Teachers' Aides 0.24 0.14
    ILO Working Paper 140, Table A1 „ISCO-08 occupations by exposure gradient", PDF-S. 58 (gedruckt S. 55) [2330, 2352, 2341]; PDF-S. 59 (gedruckt S. 56) [5312]. · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Tertiär-/Berufsbildung und Bildungsmethodik liegen eine Stufe höher.
    Minimal Exposure 2310 University and Higher Education Teachers 0.37 0.12 Minimal Exposure 2320 Vocational Education Teachers 0.35 0.12 Minimal Exposure 2359 Teaching Professionals Not Elsewhere Classified 0.33 0.1 Gradient 1 2351 Education Methods Specialists 0.39 0.11
    ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 55 (gedruckt S. 52) [2310]; PDF-S. 56 (gedruckt S. 53) [2320, 2359]; PDF-S. 53 (gedruckt S. 50) [2351]. · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
    Generieren · Reine Software · Berufsebene · Expositionsmodell
  • Individuelle Lernstandsbeurteilung wird von der ILO ausdrücklich als menschlich-aufsichtspflichtig bewertet.
    Generative AI can assist in maintaining documentation by generating templates, formatting, and summarizing information, which supports automation of routine documentation tasks. However, nuances in class content, individual student progress, and teacher observations require human oversight, limiting full automation potential.
    ILO WP 140, Abschnitt Experten-Evaluation, PDF-S. 36 (gedruckt S. 33). · Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · International Labour Office, Genf, 2025 · Klasse A
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Fachliche Ebene

Der unterrichtende Kern ist als unexponiert gemessen, die didaktische Fachrolle selbst liegt höher — was sich dort verschiebt, sagt keine Quelle

Dieser Beruf ist in der ILO-Tabelle einzeln vermessen und liegt als Education Methods Specialists mit 0,39 bei einer Streuung von 0,11 in Gradient 1 — höher als jeder unterrichtende Beruf (Primary School Teachers 0,26, Secondary Education Teachers 0,30 bei SD 0,07, Special Needs Teachers 0,28), aber die Tätigkeitskarte hält ausdrücklich fest, dass für diese betriebliche Schulungsschicht keine einzige Korpusquelle beschreibt, was sich verschiebt: der erhöhte Expositionswert allein trägt keinen Veränderungsbefund. Wo die ILO im Bildungskontext inhaltlich wird, beschreibt sie generative KI durchgehend als vorbereitend und materialerzeugend — „generating templates“, „suggest ideas and develop thematic activities based on input parameters“ —, während Gruppendynamik, spontane Entscheidung und Anpassung an Teilnehmerreaktionen als menschlich gebunden gelten („human oversight remains necessary“); beide Task-Begründungen betreffen allerdings Dokumentation und Aktivitätsorganisation, nicht das Unterrichten selbst. Am nächsten an einer gemessenen Verschiebung liegt die Materialarbeit: Im Schreibexperiment mit 444 Teilnehmenden fiel der Rohentwurf von rund 50 % auf unter 25 % der Bearbeitungszeit und das Redigieren stieg von 25 % auf über 50 %, und die ILO-Expertenrunde revidierte gerade strukturierte und kommunikationsbezogene Aufgaben nach oben — gegenläufig senkte dieselbe Runde andere Textaufgaben ab, weil „many of these tasks still require substantial human effort“, und in der Personalarbeit liegt die administrative Schicht (4416 mit 0,60) in Gradient 4, die führende (1212 mit 0,36 bei SD 0,05) in Minimal Exposure.

Für den Kern dieser Rolle — Curriculum- und Programmplanung im Bildungssinn — liegt keine inhaltliche Quelle vor, sondern nur der Expositionswert; dass 2351 in Gradient 1 liegt, ist damit eine offene Frage und ausdrücklich keine Entwarnung und kein Veränderungsnachweis.

Alle Quellen

Mögliche KI-Anwendungen (8)

Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.

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SapientShift (2026): Pädagogik- und Didaktikspezialisten — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/paedagogik-und-didaktikspezialisten

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