KI in der Bildung: 75+ geprüfte Statistiken für 2026
Jede Zahl auf dieser Seite lässt sich auf eine namentlich genannte Studie, einen Regierungsbericht oder eine Branchenerhebung zurückführen. Wir verlinken zur Originalquelle, damit Sie jeden Befund selbst nachprüfen können.
WICHTIGE ZAHLEN
Sechs Statistiken, die jede Lehrkraft kennen sollte
60%
der K-12-Lehrkräfte in den USA haben KI-Tools in ihrer Arbeit im Schuljahr 2024/25 genutzt
Gallup / Walton Family Foundation, Teaching for Tomorrow (Spring 2025)
5,9 Std.
Zeitersparnis pro Woche für Lehrkräfte, die KI wöchentlich einsetzen, entspricht rund 6 Schulwochen pro Jahr
Gallup / Walton Family Foundation (Spring 2025)
1,5x
höhere Wahrscheinlichkeit zu scheitern in Frontalunterricht gegenüber aktivem Lernen (Metaanalyse von 225 MINT-Studien)
Freeman et al., PNAS (2014)
86%
der Hochschulstudierenden weltweit haben KI in ihrem Studium genutzt
Digital Education Council Global AI Student Survey (2024)
57%
der US-Lehrkräfte hatten bis Herbst 2024 keine formelle KI-Schulung erhalten
EdWeek Research Center (Fall 2024)
527%
Wachstum des KI-generierten Referral-Traffics auf Websites im Jahresvergleich (Jan.–Mai 2024 vs. 2025)
Previsible / Search Engine Land (2025)
VERBREITUNG
KI-Nutzung an Schulen der Klassen K–12
Die KI-Nutzung unter US-amerikanischen K-12-Lehrkräften ist zwischen dem Schuljahr 2023/24 und 2024/25 stark gestiegen. Laut einer Gallup-Befragung von 2.232 Lehrkräften setzten 60 % im Schuljahr 2024/25 KI ein. Wer wöchentlich damit arbeitet, spart rund sechs Schulwochen pro Jahr. Global zeigen OECD-TALIS-2024-Daten aus 280.000 Lehreraussagen in 55 Schulsystemen, dass 37 % der Sekundarschullehrkräfte generative KI für berufliche Aufgaben genutzt haben.
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| US K-12 teachers who used AI tools for work in 2024-25 | 60% |
| US K-12 teachers who used AI at least weekly | 32% |
| Hours saved per week by teachers who use AI weekly (~6 weeks per school year) | 5.9 hrs |
| US teachers who used AI specifically for instructional planning in 2023-24 | 25% |
| US school principals who used AI tools for their work in 2023-24 | ~60% |
| Teachers working at a school with a formal AI policy | 19% |
| US teachers who say AI does more harm than good in K-12 education | 25% |
| OECD lower-secondary teachers who used generative AI for work tasks | 37% |
| US teachers (grades 6-12) who used AI in 2024-25 | 85% |
| Top teacher AI uses: lesson prep, worksheets, modifying materials (at least monthly) | 37%, 33%, 28% |
| Teachers who say AI-modified materials are better quality | 64% |
| Teachers who say AI improves their insights on student performance | 61% |
Wofür Lehrkräfte KI einsetzen (% mindestens monatlich)
Flip EducationSCHÜLER
Wie Schülerinnen und Schüler KI nutzen
Die KI-Nutzung unter Lernenden hat sich binnen eines Jahres verdoppelt. Pew Research stellte fest, dass 2024 bereits 26 % der US-amerikanischen Jugendlichen ChatGPT für schulische Aufgaben verwendeten, nach 13 % im Jahr 2023. Im Hochschulbereich haben 86 % der Studierenden weltweit KI in ihrem Studium genutzt (Digital Education Council, 3.839 Studierende aus 16 Ländern). Dennoch geben 80 % an, die Unterstützung durch ihre Hochschule sei unzureichend.
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| US teens (ages 13-17) who used ChatGPT for schoolwork in 2024 | 26% |
| US teens who used ChatGPT for schoolwork in 2023 (baseline for doubling) | 13% |
| US teens who use AI chatbots at all (2025); roughly 3 in 10 use them daily | ~67% |
| Teens who say using ChatGPT for research is acceptable vs. for writing essays | 54% vs. 18% |
| Higher education students globally who have used AI in their studies | 86% |
| Higher education students using AI weekly; using daily | 54%; 24% |
| US high school students (grades 9-12) who used AI for school purposes in 2024-25 | 50% |
| College students who have used AI on assignments or exams | 56% |
| Students who say using AI in class makes them feel less connected to their teacher | 50% |
| Higher education students who say university AI support is not meeting expectations | 80% |
ARBEITSBELASTUNG
Lehrerbelastung und das Versprechen der KI
Burnout unter Lehrkräften ist ein systemisches Problem. RAND ermittelte, dass US-Lehrkräfte durchschnittlich 53 Stunden pro Woche arbeiten, neun mehr als vergleichbare Berufsgruppen, und dabei rund 18.000 US-Dollar weniger verdienen. 44 % berichten, sich immer oder sehr häufig ausgebrannt zu fühlen (Gallup/Walton Family Foundation). KI-Tools zeigen echten Nutzen: Wer wöchentlich damit arbeitet, spart knapp sechs Stunden pro Woche bei Unterrichtsvorbereitung und Verwaltungsaufgaben.
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| Average hours per week US teachers work vs. comparable working adults | 53 hrs vs. 44 hrs |
| Pay gap between US teachers and comparable working adults | ~$18,000 less |
| Teachers who consider their base pay adequate vs. comparable adults | 36% vs. 51% |
| Teachers reporting frequent job-related stress (down from 78% in 2021) | 59% |
| K-12 teachers who feel burned out "always" or "very often" | 44% |
| Teachers satisfied with their workload | 37% |
| Teachers who say mental health negatively impacts teaching; Gen Z teachers (under 27) | 48%; 68% |
| Public school teachers who leave their school or profession each year | ~1 in 6 |
| Teaching positions unfilled or filled by teachers not fully certified | 410,000+ |
| Public schools that had difficulty filling one or more teaching vacancies for 2024-25 | 74% |
| Teaching positions vacant as of October 2024 | 3% |
| Share of teacher tasks that McKinsey estimates AI could automate | 20-40% |
MARKT
Der Markt für KI in der Bildung
Marktforschungsunternehmen sind sich einig, dass KI im Bildungsbereich stark wächst, weichen bei den Zahlen aber erheblich voneinander ab. Schätzungen für 2024/25 reichen von 2,21 Milliarden US-Dollar (MarketsandMarkets) bis 6,90 Milliarden (Mordor Intelligence), abhängig davon, was als "KI in der Bildung" gezählt wird. Wir zeigen Werte aus vier großen Marktforschungshäusern, damit Sie die Methoden vergleichen und die für Ihren Zweck passende Schätzung wählen können.
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| Global AI in education market size (2024), projected 2030 size | $5.88B; $32.27B |
| Grand View Research CAGR (2025-2030); North America share | 31.2%; 36% |
| Global market size (2024), projected 2030 size | $2.21B; $5.82B |
| MarketsandMarkets CAGR; North America share | 17.5%; 43% |
| Global market projected by 2035; CAGR | $136.79B; 34.52% |
| US market size (2025), projected 2035 size | $2.01B; $39.83B |
| Global market (2025), projected 2030 size; CAGR | $6.90B; $41.01B; 42.83% |
| Range of 2024-25 estimates across four major research firms | $2.21B to $6.90B |
KI-Bildungsmarkt-Prognose, Grand View Research (Mrd. USD)
Flip EducationLERNERGEBNISSE
Was die Forschung über Lernergebnisse sagt
Den stärksten Beleg für aktives Lernen liefert Freeman et al. (2014), eine PNAS-Metaanalyse von 225 MINT-Studien im Hochschulbereich: Studierende im reinen Frontalunterricht scheitern 1,5-mal häufiger. Eine separate Metaanalyse zu intelligenten Tutorsystemen (Ma et al., 2014) ergab eine Effektstärke von 0,76 bei schuleigenen Tests. KI-Tutoring zeigt echtes Potenzial, doch die Belege für den K-12-Bereich stecken noch in den Anfängen.
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| Students in lecture-only STEM courses more likely to fail vs. active learning | 1.5x |
| Average exam score improvement from active learning vs. lecture (effect size 0.47 SD) | +6 percentage points |
| Number of studies included in the Freeman et al. active learning meta-analysis | 225 |
| Bloom's 2-sigma benchmark: 1-on-1 tutored students outperform 98% of classroom-taught | 2 standard deviations |
| Intelligent Tutoring Systems effect size on locally developed tests (107 effect sizes) | d = 0.76 |
| Intelligent Tutoring Systems effect size vs. teacher-led group instruction | g = 0.42 |
| Khan Academy Khanmigo growth: students using AI tutoring; district partners | 68K to 700K; 45 to 380 |
| Teachers who worry that AI weakens important skills students need | 70% |
QUALIFIZIERUNG
Die Qualifizierungslücke: Warum Lehrkräfte sich unvorbereitet fühlen
Die meisten Lehrkräfte eignen sich KI-Wissen eigenständig an. Bis Herbst 2024 hatte 57 % der US-Lehrkräfte noch keine formelle KI-Schulung erhalten (EdWeek). Im OECD-Durchschnitt nennen 75 % der Lehrkräfte, die KI nicht nutzen, fehlendes Wissen als Haupthürde (TALIS 2024). Der Abstand zwischen gut ausgestatteten und benachteiligten Schulen wächst: 67 % der einkommensstärksten Schuldistrikte in den USA boten Lehrkräften KI-Schulungen an, gegenüber 39 % in einkommensschwachen Distrikten.
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| US teachers who had received no AI training as of fall 2024 | 57% |
| US districts that had trained teachers on AI by fall 2024 (up from 23% in 2023) | 48% |
| AI training gap by district poverty: low-poverty vs. high-poverty districts | 67% vs. 39% |
| Schools and universities worldwide with formal AI guidance as of mid-2023 | <10% |
| Higher education institutions that now have or are developing AI guidance | ~2 in 3 |
| OECD teachers who received AI professional development in the past year | 38% |
| Teachers not using AI who cite insufficient knowledge and skills as the barrier | 75% |
| AI training rates by country: Singapore vs. France | 76% vs. 9% |
| Higher education faculty who use AI professionally but feel uncertain about pedagogy | 9 in 10 use AI; over half uncertain |
GLOBAL
KI in der Bildung weltweit
Die KI-Nutzung variiert je nach Land erheblich. OECD-TALIS-2024-Daten zeigen, dass in Singapur und den Vereinigten Arabischen Emiraten rund 75 % der Lehrkräfte KI einsetzen, während Frankreich und Japan unter 20 % liegen. KI wird vor allem für Unterrichtsvorbereitung und Inhaltszusammenfassungen verwendet, bei der Leistungsbeurteilung ist sie noch wenig verbreitet. Die UNESCO hat seit 2024 bereits 58 Länder bei der Entwicklung von KI-Kompetenzrahmen unterstützt, die OECD verfolgt über 1.000 politische Initiativen in 69 Ländern.
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| OECD average: lower-secondary teachers using generative AI for work | 37% |
| Teacher AI usage in highest-adoption countries: Singapore and UAE | ~75% |
| Teacher AI usage in lowest-adoption countries: France and Japan | <20% |
| EU average: lower-secondary teachers using AI (22 EU countries) | 32% |
| OECD teachers who worry AI facilitates plagiarism and cheating | 70% |
| Top teacher AI uses globally: summarizing topics, generating lesson plans | 68%, 64% |
| Least common teacher AI uses: assessing/marking, reviewing participation | 26%, 25% |
| Countries UNESCO has supported in designing AI competency frameworks since 2024 | 58 |
| AI policy initiatives tracked by the OECD AI Policy Observatory; countries covered | 1,000+; 69 countries |
KI-Nutzung durch Lehrkräfte nach Land/Region (%, TALIS 2024)
Flip EducationTRAFFIC
KI-Suche und Empfehlungsverkehr
KI-generierter Referral-Traffic wächst rasant, ausgehend von einer sehr kleinen Basis. BrightEdge beziffert seinen Anteil am gesamten Web-Traffic auf unter 1 %, doch Previsible verzeichnete über 19 GA4-Properties hinweg ein Wachstum von 527 % im Jahresvergleich (Januar bis Mai 2024 vs. 2025). ChatGPT dominiert mit 84 % aller KI-Empfehlungssitzungen. Gleichzeitig stieg der Anteil von Zero-Click-Suchen von 56 % auf 69 % im Jahr nach dem Start von Google AI Overviews (Similarweb).
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| AI referral traffic as a share of total web traffic | <1% |
| ChatGPT share of all AI referral traffic (1.96M LLM sessions tracked) | 84.2% |
| Perplexity share of AI referral traffic; Google Gemini share | 8.6%; 4.5% |
| Year-over-year growth in LLM referral traffic (Jan-May 2024 vs. 2025, 19 GA4 properties) | +527% |
| Zero-click searches before and after Google AI Overviews (May 2024 to May 2025) | 56% to 69% |
| Share of Google AI Overview queries that are informational (early 2025) | 88.1% |
| Google AI Overviews coverage: Jan 2025 vs. Mar 2025 (share of all queries) | 6.49% to 13.14% |
| ChatGPT referral traffic year-over-year growth (Sep-Nov 2025) | +52% |
KI-Referral-Traffic nach Quelle (Previsible, 2025)
- 84.2%ChatGPT
- 8.6%Perplexity
- 4.5%Gemini
- 2.7%Other
Flip EducationÄNDERUNGSPROTOKOLL
Wie wir diese Seite aktuell halten
Erstveröffentlichung mit 76 geprüften Statistiken in 8 Abschnitten. Jede Zahl wurde zur Primärquelle zurückverfolgt. Quellen: Gallup/WFF, RAND Corporation, Pew Research Center, OECD TALIS 2024, UNESCO, NCES, CDT, Freeman et al. (PNAS), Grand View Research, MarketsandMarkets, Previsible, Semrush, Similarweb und BrightEdge.
HÄUFIGE FRAGEN
Was Lehrkräfte über KI in der Bildung fragen
Wie viele Lehrkräfte nutzen KI?+
Laut Gallup nutzten im Schuljahr 2024/25 60 % der K-12-Lehrkräfte in den USA KI-Tools in ihrer Arbeit, davon 32 % wöchentlich. RAND kommt für den Unterrichtseinsatz auf 25 % (2023/24). Der OECD TALIS 2024 zeigt global 37 %, mit starken Unterschieden: 75 % in Singapur gegenüber unter 20 % in Frankreich.
Wozu wird KI im K-12-Unterricht eingesetzt?+
Laut Gallup nutzen KI-anwendende Lehrkräfte die Tools vor allem für Unterrichtsvorbereitung (37 %), das Erstellen von Arbeitsblättern (33 %) und das Anpassen von Lernmaterialien (28 %). TALIS nennt das Zusammenfassen von Inhalten (68 %), das Planen von Unterrichtsstunden (64 %) und die Leistungsbewertung (26 %).
Verbessert KI wirklich die Lernergebnisse?+
Freeman et al. (PNAS, 2014) analysierten 225 MINT-Studien und stellten fest, dass Studierende im Frontalunterricht 1,5-mal häufiger scheitern als beim aktiven Lernen, mit einem Punktevorsprung von 6 %. Ma et al. (2014) ermittelten für KI-Tutorsysteme eine Effektstärke von 0,76. Khanmigo wird von über 700.000 Lernenden genutzt, belastbare Ergebnisdaten stehen aber noch aus.
Welche Risiken birgt KI in der Bildung?+
Laut CDT sorgen sich 70 % der Lehrkräfte, dass KI kritisches Denken schwächt. 50 % der Schülerinnen und Schüler fühlen sich weniger verbunden. Besonders auffällig ist die Bildungsungleichheit: RAND zeigt, dass an einkommensschwachen Schulen nur 39 % der Lehrkräfte eine KI-Schulung erhalten haben, verglichen mit 67 % an wohlhabenderen Schulen.
Wie viel Zeit spart KI Lehrkräften?+
Gallup ermittelte eine Ersparnis von 5,9 Stunden pro Woche für Lehrkräfte, die KI wöchentlich einsetzen, was rund 6 Schulwochen pro Jahr entspricht. 64 % berichten von qualitativ besserem Unterrichtsmaterial. McKinsey schätzt, dass 20 bis 40 % der Lehrtätigkeiten prinzipiell automatisierbar sind.
Wie groß ist der Markt für KI in der Bildung?+
Die Schätzungen variieren stark: Grand View Research sieht den Markt für 2024/25 bei 5,88 Milliarden US-Dollar und erwartet einen Anstieg auf 32,27 Milliarden bis 2030. MarketsandMarkets nennt 2,21 Milliarden, die auf 5,82 Milliarden wachsen sollen. Mordor Intelligence schätzt 6,90 Milliarden, mit einem Potenzial von 41,01 Milliarden.
Welche Schulung brauchen Lehrkräfte für den sinnvollen Einsatz von KI?+
EdWeek Research Center stellte fest, dass 57 % der US-Lehrkräfte bis Herbst 2024 keine formelle KI-Schulung erhalten hatten. TALIS 2024 zeigt, dass 75 % der Lehrkräfte weltweit ihr Wissen als unzureichend einschätzen, und nur 38 % haben bislang eine KI-bezogene Fortbildung absolviert. Auch hier klafft eine internationale Lücke: 76 % in Singapur gegenüber 9 % in Frankreich.
Wie weit verbreitet ist die KI-Nutzung bei Schülerinnen und Schülern?+
Pew Research zufolge nutzten 2024 26 % der US-amerikanischen Teenager ChatGPT für schulische Zwecke, gegenüber 13 % im Jahr 2023. CDT berichtet, dass 50 % der Oberstufenschülerinnen und -schüler KI für die Schule einsetzen. Im Hochschulbereich liegt die Quote laut Digital Education Council global bei 86 %.
Aktives Lernen in der Praxis erleben
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