Stand: März 2026
Kuratiertes Quellenfundament für didaktische, rechtliche und organisatorische Entscheidungen zu Vibe Coding in der Sek I.
Maschinenlesbare Quelle: vibe-coding-sources.json
Die Evidenz ist nach Cluster-Relevanz, Evidenzstärke und Schulumsetzbarkeit strukturiert. Unklare Literaturstellen aus dem Bericht sind explizit als pending markiert.
Fachlicher Grundsatz: Vibe Coding als ergänzendes Verfahren mit dokumentierter KI-Nutzung, Verifikationspflicht und prozessorientierter Bewertung.
Stand/Quelle: 13. Februar 2026 · Primärquellen, Reviews, Policy-Leitlinien und als pending markierte Berichtsbezüge
Jede Quelle enthält Kurzinterpretation, Clusterzuordnung und direkten Link. Nutzen Sie die Seite als Entscheidungsgrundlage für Unterricht, Assessment und Governance.
Autor:innen: Xian Han, et al.
Quelle: Educational Research Review
Meta-analytische Befunde zeigen lernförderliche Effekte, wenn KI-Integration didaktisch geführt und nicht als Vollersatz genutzt wird.
Autor:innen: Nataliya Kosmyna, et al.
Quelle: MIT Media Lab / arXiv
Die Studie weist auf verringerte tiefe Verarbeitung bei unreflektierter Volldelegation an LLMs hin.
Autor:innen: Manu Kapur
Quelle: Educational Psychologist
Produktive Reibung ist zentral für tiefes Lernen und darf durch KI-Effizienz nicht komplett verdrängt werden.
Autor:innen: Ana Navas-Bonilla, et al.
Quelle: Future Internet
Selbstreguliertes Lernen mit KI benötigt klare didaktische Steuerung und Verifikationsroutinen.
Autor:innen: Western Michigan University Teaching and Learning
Quelle: WMU
Didaktische Muster zur Förderung von Verifikation und kritischem Denken trotz KI-Unterstützung.
Autor:innen: UNESCO
Quelle: UNESCO
Internationale Leitlinien für sichere, lernwirksame KI-Integration mit Fokus auf Verantwortung und Governance.
Autor:innen: European Data Protection Board
Quelle: EDPB
Konkretisiert Datenschutzanforderungen an KI-Modelle inklusive Zweckbindung und Verantwortlichkeit.
Autor:innen: EDK/CDIP
Quelle: CDIP
Schweizer Orientierungsrahmen für KI-Integration, Zuständigkeiten und Bildungssteuerung.
Autor:innen: OECD
Quelle: OECD
Kompetenzpolitischer Referenzrahmen für AI Literacy und zukunftsrelevante Fähigkeiten.
Autor:innen: Stanford HAI
Quelle: Stanford University
Kuratierte Forschungsübersicht zu Chancen und Grenzen von KI in Bildungskontexten.
Autor:innen: SchoolAI
Quelle: SchoolAI
Pragmatisches Prüfschema für Datenschutzentscheidungen bei schulischen KI-Anwendungen.
Autor:innen: Younis, et al.
Quelle: Journal of Digital Learning in Teacher Education
Fortbildungsdesigns mit AI-Literacy-Fokus zeigen messbare Kompetenzgewinne bei Lehrpersonen.
Autor:innen: AECT
Quelle: Springer
Breites Forschungsfeld zu instructional design und Wirksamkeit von Technologieeinsatz im Unterricht.
Autor:innen: unbekannt (Berichtsbezug)
Quelle: International Journal of STEM Education
Im Bericht referenzierter Effekt auf Motivation und Performance; bibliografische Verifikation steht noch aus.
Autor:innen: unbekannt (Berichtsbezug)
Quelle: arXiv / Preprint
Im Bericht genannter Befund zu besseren pädagogischen Ergebnissen durch sokratische statt direkte Hilfen; Details pending.