Generative KI und agentische Entwicklungsumgebungen verändern das Programmieren bereits heute. Die Produktion von Software hat sich in den vergangenen Jahren erheblich beschleunigt. Zum Beispiel verzeichnet GitHub 2025 mit 121 Millionen neuen Repositorien und Rekordwerten bei Entwicklungsaktivitäten das stärkste Jahr seiner Geschichte [27]. Denn Code, Benutzeroberflächen, Tests und ganze Projektstrukturen können zunehmend aus Beschreibungen erzeugt und durch KI weiterentwickelt werden. Damit stellt sich für die Informatikbildung nicht die Frage, ob und wie Kinder mit KI programmieren sollen. Grundlegender ist zu klären, worin der Bildungswert des Programmierens liegt, wenn das Schreiben von Code grossteils übernommen werden kann. Dieses White Paper verfolgt dazu zwei miteinander verbundene Perspektiven. Der erste Teil fragt, wie Programmierbildung für Kinder und Jugendliche der 5. bis 9. Schulstufe unter diesen veränderten Bedingungen neu gedacht werden muss. Die zentrale These lautet, dass sich der Schwerpunkt des Programmierens stärker zum Entwerfen, Modellieren und Prüfen digitaler Systeme verschiebt. Grundlegende Konzepte wie Sequenzen, Bedingungen, Schleifen, Variablen, Zustände und Ereignisse bleiben wichtig, sollen aber in einen grösseren Zusammenhang gestellt werden. Lernende sollen Ideen präzisieren, Anforderungen und erwartetes Verhalten beschreiben, Systeme in Komponenten zerlegen, Regeln und Daten modellieren sowie Ergebnisse testen, erklären und gezielt verändern können. Spezifikationsgetriebenes Arbeiten und ein altersgerechtes Architekturdenken werden damit zu zentralen Bestandteilen früher Programmierbildung. Programmieren darf nicht nur auf das Endresultat reduziert werden. Kreativität, Making, Selbstwirksamkeit, Ownership und Stolz auf eigene Entscheidungen, auf den Prozess und auf nicht immer perfekte Artefakte bleiben entscheidend. Ebenso wenig führt die technische Vereinfachung automatisch zu mehr Chancengerechtigkeit. Gendersensible Lernumgebungen, unterschiedliche Zugänge, gezielte Unterstützung, Zugehörigkeitsgefühl und die Sichtbarkeit eigener Beiträge müssen bewusst gestaltet werden. Ob, wann und in welcher Form Kinder selbst mit generativer KI oder Coding Agents programmieren sollen, wird in diesem White Paper nicht abschliessend beantwortet. Dafür fehlen bisher ausreichend erprobte, sichere und altersgerechte Unterrichtskonzepte. Das Lernen über KI wird dabei als notwendiger Bestandteil informatischer Bildung vorausgesetzt, bildet jedoch nicht den Hauptgegenstand des Papers. Vielmehr werden Fragen aufgeworfen, welche im Forschungs- und Entwicklungskontext nun zu beantworten wären. Der zweite Teil richtet den Blick auf Lehrpersonen. Generative KI eröffnet ihnen neue Möglichkeiten, fachliche und didaktische Ideen selbst in kleine digitale Lernumgebungen zu übersetzen. Das Paper unterscheidet KI als Entwicklungswerkzeug, als Ideengeberin und Co-Designerin sowie als Tutorin und Lernbegleiterin. Anhand konkreter Beispiele wird gezeigt, wie Lehrpersonen Simulationen, Visualisierungen, Mini-Games, interaktive Übungen und organisatorische Hilfsmittel entwickeln können, aber auch, welche Grenzen durch fachliche Verantwortung, Datenschutz, Sicherheit, Wartung und fehlendes Systemverständnis entstehen. Vibe Coding soll die didaktische Handlungsmacht erweitern und Lehrpersonen befähigen, kleine, transparente und überprüfbare digitale Artefakte verantwortungsvoll zu gestalten. Die Überlegungen und Schlussfolgerungen des ersten Teils stützen sich neben der Literatur auf meine nahezu zwanzigjährige Erfahrung im Programmieren und in der Programmierdidaktik und auch unzählige Kurse mit Kindern und Jugendlichen, während der zweite Teil aus Workshops mit Lehrpersonen hervorgegangen ist, die ich seit März 2026 zu KI-gestützter Unterrichtsentwicklung und Vibe Coding durchführe. Die vorgeschlagenen Perspektiven verstehen sich als literaturgestützt begründete, aber noch empirisch zu erprobende Leitlinien für eine Programmierbildung, in der Kinder und Lehrpersonen digitale Systeme nicht nur nutzen, sondern verstehen, gestalten, verändern und kritisch hinterfragen können.

Der Ausgangspunkt dieses White Papers ist persönlich gewählt. Er beschreibt keine empirische Evidenz, sondern eine didaktische Beobachtung: Programmieren wurde für mich immer dort bedeutsam, wo Aha-Effekte entstanden, wo eine Idee sichtbar wurde oder ein Fehler plötzlich erklärbar war. Diese Erfahrung bildet den roten Faden für die anschliessende literaturgestützte Diskussion zu Computational Thinking, Konstruktionismus, Motivation und KI-gestützter Programmierbildung. Meine persönliche Ausgangsfrage und Motivation für dieses Paper: Wie geht es mir dabei, wenn der Code plötzlich keine Rolle mehr zu spielen scheint? Diese Frage ist mehr als eine anfängliche Irritation über neue Tools und Möglichkeiten. Sie berührt den Kern der Informatikbildung. Wenn Code nicht mehr Zeichen für Zeichen geschrieben, visueller Programmierblock für Block oder Symbol für Symbol gelegt werden muss, stellt sich die Frage neu, worin der Bildungswert des Programmierens liegt. Viele Lehrpersonen erleben derzeit eine ähnliche Spannung. Einerseits sind sie fasziniert davon, wie schnell mit generativer KI kleine Anwendungen, Spiele, Simulationen oder Webseiten entstehen. Andererseits entsteht Unsicherheit. Denn die meisten Lehrpersonen starten nicht mit vertieftem Programmierwissen. Häufig kennen sie Scratch, einfache Robotikaufgaben, blockbasierte Programmierung oder einzelne Python-Beispiele. Manche haben selbst wenig Sicherheit im Umgang mit Code. Für sie stellt sich die KI-Frage deshalb nicht als abstrakte Debatte über Softwareentwicklung, sondern sehr praktisch: Was muss ich überhaupt verstehen, um Programmieren mit Kindern sinnvoll begleiten zu können?