Llama AI für Lehrkräfte

Ein Großteil der Arbeitszeit von Lehrkräften fließt in Vor- und Nachbereitung: Materialien anpassen, Aufgaben formulieren, Bewertungsraster erstellen und Feedback schreiben. Ein Llama-Modell ersetzt nicht dein pädagogisches Urteilsvermögen, liefert dir aber innerhalb einer Minute einen soliden ersten Entwurf, den du anpassen, kürzen und für deine Klasse optimieren kannst. Der Chat hier ist kostenlos, erfordert keinen Login und speichert deine Unterhaltungen nur lokal im Browser. Hier sind sieben praktische Einsatzmöglichkeiten – jeweils mit einer Prompt-Vorlage zum Ausprobieren und Anpassen.

Unterricht und Materialien vorbereiten

Gib dem Modell Thema, Altersstufe und Lernziel vor – und betrachte jede Antwort als Entwurf, den du prüfst.

Einen Text für drei Lesestufen differenzieren

Leistungsheterogene Klassen brauchen oft denselben Inhalt auf unterschiedlichen Niveaustufen. Füge einen bestehenden Text ein und lass dir Versionen erstellen, die alle Kernfakten beibehalten, aber Wortschatz und Satzbau anpassen.

Schreibe den folgenden Text in drei Versionen für Schüler der [Altersstufe oder Klasse] um: eine einfachere, eine auf dem Originalniveau und eine anspruchsvollere. Behalte alle Fakten exakt bei, liste die schwierigeren Wörter für jede Version auf und füge keine neuen Inhalte hinzu: [Text einfügen]

Text im Chat anpassen. Für einzelne Absätze eignet sich der Paraphraser.

Fragen erstellen, die typische Denkfehler aufdecken

Gute Multiple-Choice-Fragen nutzen falsche Antwortoptionen (Distraktoren), die auf typischen Missverständnissen beruhen. Lass dir vom Modell erklären, welchen Denkfehler jede Option aufdeckt, um zu prüfen, ob die Frage für deine Klasse passt.

Erstelle [Anzahl] Multiple-Choice-Fragen zum Thema [Thema] für Schüler der [Klassenstufe], basierend auf folgendem Lernziel: [Lernziel]. Gib für jede Frage vier Optionen an, markiere die richtige und erkläre in einem Satz, welches typische Missverständnis jede falsche Option aufdecken soll.

Fragen generieren.

Arbeitsblatt per Foto in bearbeitbaren Text umwandeln

Alte Arbeitsblätter liegen oft nur noch ausgedruckt vor. Mach ein klares, gerades Foto, lade es mit Llama 4 Maverick hoch und erhalte eine digitale Textfassung zum Bearbeiten. Lies das Ergebnis unbedingt Korrektur – Handschriften oder verblasster Druck können falsch erkannt werden.

Ich habe das Foto eines ausgedruckten Arbeitsblatts angehängt. Tippe den gesamten Text exakt ab, behalte Nummerierung sowie Überschriften bei und markiere unleserliche Wörter mit [unklar]. Schlage danach zwei zusätzliche Fragen zum Thema [Thema] vor.

Diesen Prompt öffnen und Foto anhängen.

Unterrichtsstunde um ein klares Lernziel planen

Ein Stundenentwurf, der auf ein einziges, klares Ziel ausgerichtet ist, lässt sich leichter beurteilen und anpassen. Frage nach Zeitangaben und Einstiegsaktivitäten – und gib an, welche Materialien dir tatsächlich zur Verfügung stehen.

Plane eine Unterrichtsstunde von [Dauer] Minuten für die [Klassenstufe] zum Thema [Thema]. Das zentrale Lernziel, das die Schüler am Ende erreicht haben sollen: [Lernziel]. Enthalten sein sollen: ein kurzer Einstieg/Warm-up, eine Hauptphase mit [vorhandene Materialien], eine kurze Lernstandserhebung und Zeitangaben für jeden Schritt.

Stundenentwurf im Chat erstellen.

Bewerten, Feedback geben und kommunizieren

Hier spart dir das Modell Tipparbeit. Die Bewertungsentscheidungen triffst du weiterhin selbst.

Bewertungsraster aus Kriterien erstellen

Eine Liste von Anforderungen in klare Niveaustufen zu unterteilen, kostet Zeit. Gib dem Modell deine Kriterien und das an deiner Schule übliche Bewertungsschema vor.

Erstelle ein Bewertungsraster für [Art der Aufgabe] in der [Klassenstufe]. Kriterien: [Kriterien auflisten]. Verwende [Anzahl] Niveaustufen von [niedrigste Stufe] bis [höchste Stufe]. Formuliere pro Zelle ein bis zwei konkrete, für Schüler verständliche Sätze und stelle das Ganze als Tabelle dar.

Bewertungsraster im Chat erstellen.

Textbausteine für Feedback formulieren

Formuliere Rückmeldungen einmal vor und passe sie später individuell an. Beschreibe typische Stärken und Schwächen – füge niemals Namen oder Noten von Schülern ein.

Ich korrigiere [Art der Arbeit] für die [Klassenstufe]. Typische Stärken: [Liste]. Typische Probleme: [Liste]. Erstelle eine Sammlung kurzer, präziser Feedback-Kommentare: jeweils zwei für jede Stärke und zwei für jedes Problem. Jeder Kommentar soll mit einem konkreten nächsten Schritt für den Schüler enden.

Feedback-Bausteine erstellen.

Klare Elternbriefe verfassen

Infos zu Ausflügen, Fristen oder neuen Abläufen kommen am besten an, wenn sie kurz und verständlich formuliert sind. Das Modell kann den Text auch in andere Sprachen übersetzen – vor dem Verschicken sollte dies jedoch von einer muttersprachlichen Person gegengelesen werden.

Schreibe einen kurzen, freundlichen Elternbrief für die [Klassenstufe] über [Ereignis oder Änderung]. Enthalten sein müssen: Datum [Datum], was die Eltern tun müssen: [Aktion], und an wen sie sich bei Fragen wenden können. Formuliere einfach und verständlich und halte den Text unter 150 Wörtern.

Elternbrief entwerfen – probiere auch den Translator oder den Email Writer.

Was du vermeiden solltest

• Schülerdaten eingeben: Namen, Noten, Verhaltensnotizen oder Förderbedarfe gehören in keinen KI-Chat. Beschreibe immer allgemeine Muster statt einzelner Personen.
• Die KI benoten lassen: Ein Modell kann Feedback formulieren, kennt deine Schüler aber nicht und bewertet oft uneinheitlich. Die finale Note liegt immer bei dir.
• Auf Faktenchecks verzichten: Modelle können falsche Fakten erfinden, Quellen halluzinieren oder fehlerhafte Lösungsschlüssel liefern. Rechne oder lies jedes Quiz selbst durch, bevor du es im Unterricht einsetzt.
• Mit jüngeren Kindern nutzen: Diese Website ist nicht für Personen unter 13 Jahren gedacht. Nutze sie bei jüngeren Klassen daher ausschließlich für deine eigene Vorbereitung.

Passende Tools und Anleitungen

• Prompt-Sammlungen für Lernen und Schreiben, die du auch älteren Schülern zeigen kannst.
• Fokussierte Helfer für einzelne Aufgaben: der Summarizer und der Grammar Checker.
• Hintergrundwissen: Wie Large Language Models funktionieren und Datenschutz und Sicherheit bei KI.