Rückblickend wird 2025 wahrscheinlich als das Jahr in Erinnerung bleiben, in dem künstliche Intelligenz vollständig in den Mainstream eintrat.

KI entwickelte sich schnell von Experimenten zum Alltagsgebrauch. Sie begann, Unterrichtsplanung, Nachhilfe, Benotung, Feedback und administrative Workflows in großem Maßstab zu unterstützen. Die Einführung durch Lehrkräfte, Institutionen und Lernende übertraf schnell die Richtlinien, Infrastruktur und Normen, die zur Steuerung erforderlich waren.

Aber 2026 wird anders sein.

Es wird das Jahr sein, in dem sich das Bildungssystem entweder anpassen muss oder riskieren muss, die Lernenden unvorbereitet auf die Zukunft zurückzulassen, in die sie eintreten. Die Beschleunigung der KI ist nicht mehr theoretisch. Die Erwartungen steigen schneller, als Institutionen reagieren können, und die Spannung zwischen Innovation, Vertrauen und Bereitschaft wird zunehmend unmöglich zu ignorieren.

Aus der Perspektive von ETS an der Schnittstelle von Bewertung, Fähigkeiten, Einsatzbereitschaft und verantwortungsvoller KI werden drei Kräfte prägen, was als Nächstes kommt. Jüngste globale Forschungen unterstreichen, wie schnell dieser Wendepunkt eintrifft. Im bevorstehenden ETS Human Progress Report 2026 schätzen Arbeitnehmer, dass fast ein Drittel ihrer Arbeit bereits die Leitung von KI-Tools umfasst, und sie erwarten, dass dieser Anteil innerhalb der nächsten zwei Jahre die Hälfte überschreiten wird. Gleichzeitig wächst die Angst vor der Bereitschaft zusammen mit der Einnahme. Mehr als die Hälfte der Beschäftigten äußert Bedenken, überflüssig zu werden, und die Kluft zwischen der Wahrnehmung von KI-Fähigkeiten und dem Gefühl der kompetenten Arbeitnehmer bleibt groß.

 Zusammen unterstreichen diese Signale, dass die bevorstehende Herausforderung nicht nur die Einführung von KI ist, sondern auch Vorbereitung, Vertrauen und Klarheit im großen Maßstab.

In den letzten Jahren existierte KI in der Bildung weitgehend als Sammlung eigenständiger, eigenständiger Werkzeuge. Schreibassistenten, Nachhilfelehrer, Bewerter und Analyseplattformen boten Wert, oft jedoch isoliert.

Diese Ära neigt sich dem Ende zu.

KI wird aufhören, etwas zu sein, das Lehrkräfte hinzufügen, und stattdessen in die gesamte Lernreise integriert werden.

Frühe Anzeichen für diesen Wandel traten 2024 und 2025 auf, als bildungsorientierte Initiativen großer KI-Entwickler – darunter OpenAI und Google – anerkannten, dass Lernumgebungen andere Designprinzipien erfordern als allgemeine Produktivitätstools. Unterdessen beschleunigte institutionelle Frustration über fragmentierte, nicht integrierte KI-Systeme den Trend hin zu KI, die über die gesamte Lernreise hinweg integriert ist. Infolgedessen wird die Integration beschleunigen.

KI-Copiloten, die direkt in Lernmanagementsysteme wie Canvas, Blackboard, Moodle und Google Classroom eingebettet sind, werden zur Standarderfahrung und nicht zu optionalen Verbesserungen. Die institutionelle Nachfrage wird sich von einzelnen KI-Tools hin zu einer KI-Infrastruktur verlagern, die sicher, interoperabel und tief in Kursmaterialien, Studierendeninformationssysteme und Bewertungsplattformen integriert ist.

Für ETS bestätigt dieser Wandel eine grundlegende Wahrheit. Der Wert von KI in der Bildung hängt von vertrauenswürdiger Messung und hochwertigen Daten ab. Bewertung, Lernanalysen und Feedback dürfen nicht außerhalb des Ökosystems stehen. Sie müssen eingebettet, interoperabel und darauf ausgelegt, sinnvolle Ergebnisse zu unterstützen, statt auf oberflächliche Effizienz.

In der nächsten Phase der KI-Einführung wird Vertrauen durch eine gut umgesetzte Integration entstehen.

Während KI reift, wird eine Realität klar: Das wertvollste Gut in KI-gestützter Bildung ist nicht das Modell selbst. Es sind die dahinterstehenden Lerndaten.

Bildungsspezifische KI-Systeme sind auf hochwertige, lernrelevante Daten angewiesen, um zu trainieren, zu validieren und zu verbessern. Allgemeinmodelle können ohne Einblick in das Lernen von Schülern, wo sie Schwierigkeiten haben und wie sich der Fortschritt zu gewünschten Ergebnissen im Laufe der Zeit entwickelt, nur begrenzt kommen.

Diese Daten befinden sich größtenteils in Lernmanagementsystemen und institutionellen Plattformen, die die umfassendsten Aufzeichnungen über die Interaktion, das Engagement und die Leistung der Schüler (also nicht nur die Noten selbst) enthalten. Infolgedessen stehen die Wettbewerbsdynamiken in der Bildungs-KI kurz davor, sich zu verändern.

Wir erwarten eine erste große Welle der Konsolidierung und strategischer Ausrichtung rund um Bildungsdaten. Dies wird voraussichtlich in Form groß angelegter Übernahmen oder mehrjähriger Partnerschaften zwischen führenden KI-Entwicklern wie OpenAI, Google, Microsoft und Anthropic sowie großen LMS-Anbietern wie Canvas, Blackboard, Moodle und D2L erfolgen.

Diese Maßnahmen werden den Markt schnell neu gestalten. Sie werden auch Datenportabilität, Interoperabilität und Governance in den Mittelpunkt der politischen Debatten rücken und Fragen zu Dateneigentum, verantwortungsvoller Nutzung, Transparenz und der letztlich festgelegten Standards für Fairness und Rechenschaftspflicht verschärfen.

Für ETS bietet dieser Moment sowohl Chancen als auch Verantwortung. Es wächst die Nachfrage nach Partnerschaften, die auf validierten, ethisch bezogenen Daten basieren, die Lernende und Institutionen  schützen, um sowohl Transparenz als auch Erklärbarkeit zu gewährleisten. Gleichzeitig war der Bedarf an transparenter Datenverwaltung und verantwortungsvoller Skalierung nie größer.

Da der Wettbewerb um Daten schneller wird, wird Vertrauen die Organisationen auszeichnen, die bestehen.

In diesem Jahr wird das Tempo der KI-Einführung mit der institutionellen Realität kollidieren.

Viele Institutionen vertreten bereits zwei konkurrierende Überzeugungen. KI entwickelt sich zu schnell, als dass Pädagogen sie durchdacht umsetzen können, und noch schneller, als sich Politiken entwickeln können, um die erforderlichen Schutzmaßnahmen und Schutzmaßnahmen zu bieten. Gleichzeitig bewegt sie sich nicht schnell genug, um Arbeitskräftemangel, Gleichberechtigungslücken und steigende Bedürfnisse der Studierenden zu adressieren.

Diese Spannung wird einen Bruchpunkt erreichen.

Regierungen werden auf KI-gestützte Effizienzsteigerungen drängen, um Kosten zu kontrollieren und Arbeitskräftemangel zu beheben. Universitäten werden Risikomanagement, akademische Integrität und die Sicherstellung, dass Studierende auf das Kommende vorbereitet sind, priorisieren. Studierende werden zunehmend KI-native Lernerfahrungen erwarten, die personalisiert, relevant und praktisch sind; und sie werden erwartet, mit grundlegenden KI-Fähigkeiten in den Arbeitsmarkt einzusteigen. Unterdessen werden Lehrkräfte zunehmendem Druck ausgesetzt sein, wenn sie Tool-Müdigkeit, inkonsistente Anleitung und sich wandelnde Erwartungen bewältigen.

Das Ergebnis wird ein Moment der Abrechnung sein.

Der Sektor wird gezwungen sein, eine Entscheidung zu treffen. Ein Weg ist inkrementeller Wandel, bei dem KI ähnlich behandelt wird wie heutige Taschenrechner, erlaubt, begrenzt und auf bestehende Lehr- und Bewertungsmodelle gelegt wird. Der andere ist echte Transformation, das Überdenken dessen, was gelehrt wird, wie Lernen abläuft und wo Bildung in einer sich rasant verändernden Welt passt.

Die meisten Institutionen werden vorerst wahrscheinlich schrittweise Schritte wählen. Aber die Entscheidung zu vermeiden ist nicht neutral. Sich zu entscheiden, sich langsam oder gar nicht zu verändern, bleibt eine Entscheidung und riskiert, dass die Lernenden auf die Zukunft nicht vorbereitet sind.

In diesem Jahr erwarten wir, dass die erste Welle von KI-Akkreditierungs- oder Qualitätsrahmenwerken entstehen wird. Neue Standards für die berufliche Weiterbildung für KI-fähige Lehrkräfte werden Gestalt annehmen. Klarere globale Leitlinien zur akademischen Integrität werden folgen. Ergebnisbasierte Bewertung wird an Fahrt gewinnen und auf vertrauenswürdiger Bewertung basieren. Dies wird nicht nur ein Überdenken erfordern, welche Ergebnisse wichtig sind, sondern auch die Prozesse und Methoden, die zur Messung und Erreichung verwendet werden.

Für ETS ist dies ein entscheidender Moment. Mit zunehmender Zugänglichkeit von KI besteht ein reales Risiko, dass handelsübliche Werkzeuge von Lehrkräften unter Druck als "gut genug" angesehen werden, selbst wenn Fragen von Fairness, Zuverlässigkeit und Validität unter der Oberfläche verborgen bleiben. Wenn KI-Inhalte plausibel erscheinen, können kritische Fragen zu Verzerrung, Konsistenz und angemessener Nutzung leicht verschwinden.

Genau deshalb werden vertrauenswürdige Messungen, verlässliche Bewertungen und transparentes KI-Design nicht mehr verhandelbar sein. Die Rolle, die ETS seit langem als Verwalter von Fairness, Validität und Qualität spielt, wird noch zentraler, da KI die Art und Weise, wie Lernen bewertet und anerkannt wird, neu gestaltet. In einem KI-gestützten Bildungssystem kann Strenge nicht optional sein, und Modelle, die speziell auf Bildungsdaten und -ergebnisse zugeschnitten sind, werden viel wichtiger sein als allgemeine Lösungen, die auf Bequemlichkeit ausgelegt sind.

Bis zum Jahresende wird sich die KI-Bildungslandschaft grundlegend verändern.

Das Ökosystem wird sich konsolidieren. Daten werden zu einem strategischen Schlachtfeld. Die Lücke zwischen KI-Beschleunigung und menschlicher Kapazität wird eine Lösung erfordern.

Bei ETS übernehmen wir die Verantwortung, eine Zukunft mitzugestalten, in der KI das Lernen auf faire, sichere und sinnvolle Weise verbessert. Die nächste Ära der KI in der Bildung wird nicht allein durch Hype oder Geschwindigkeit geprägt sein.

Es wird durch Vertrauen definiert.