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Mittelschullehrer

Bildung und Ausbildung
Projizierte Veränderung 2024–34: -2%
Medianjahreslohn (2024): $62,970
Beschäftigung (2024): 634K

Vereinigte Staaten · BLS-Beschäftigungsprognosen 2024–34 (Zahlen der SOC-Berufsgruppe 25-2022)

KI-Exposition in veröffentlichter Forschung

Die folgenden Zahlen sind unverändert aus externen Datensätzen übernommen. Deckt ein Datensatz diesen Beruf nicht ab, erscheint der Wert als — und nicht als Null.

Datenanbieter: OpenAI · "GPTs are GPTs"

Zeitbezug: Stand 2023Ex-ante-Schätzung

Bewertet an der Leistungsfähigkeit der GPT-4-Generation.

Basis menschliche Bewertende
34.1%
Basis GPT-4-Bewertung
34.8%

β = direkte Exposition (E1) + 0,5 × Exposition bei verfügbaren Werkzeugen (E2), gemäß der Definition des Quell-Repositorys.

35 bewertete Aufgaben · 22 Aufgaben mit β ≥ 0,5 (62.9%)

Version:
gh-main-0471612
Lizenz:
MIT License · Copyright (c) 2024 OpenAI

Datenanbieter: Anthropic Economic Index

Zeitbezug: Veröffentlicht 2026-03-05zusammengesetzter Index

Beobachtete Exposition
29.7%

Theoretischer Expositionsindex, gewichtet mit der gemessenen Claude-Nutzung, gemäß der Definition des Originalberichts.

32 Aufgaben · Nutzung beobachtet bei 10 · Mittelwert 27.5%

Data: Anthropic Economic Index — labor_market_impacts, CC-BY, https://huggingface.co/datasets/Anthropic/EconomicIndex

AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.

Version:
hf-lmi-2026-03
Lizenz:
CC BY 4.0
Beobachtungszeitraum:
(für dieses Release nicht zutreffend)
Modell:
(von der Quelle nicht angegeben)

Prognose 2023 vs. beobachtungsbasierter Index, veröffentlicht 2026-03-05

Die eine Karte (GPTs are GPTs) ist eine Schätzung aus dem Jahr 2023 dazu, was KI theoretisch leisten kann; die andere (Anthropic Economic Index) beruht auf beobachteter Nutzung und wurde am 2026-03-05 veröffentlicht – das ist das Veröffentlichungsdatum, nicht der beobachtete Zeitraum. Beide messen Unterschiedliches, daher lassen sich die Werte weder addieren noch mitteln noch gegeneinander ranken. Der ältere Wert wird nicht versteckt, sondern als Vergleichsbasis beibehalten.

Achtung: Die Anthropic-Werte – beobachtete Exposition und Task-Durchdringung – verwenden das β von Eloundou als einen ihrer Eingabewerte. Dass beide Seiten einander ähneln, belegt deshalb nicht, dass die frühere Prognose eingetroffen ist; diese Lesart wäre ein Zirkelschluss.

Die Anthropic-Werte werden bei Claude-Nutzerinnen und -Nutzern gemessen und stehen weder für die gesamte Wirtschaft noch für alle Erwerbstätigen.

Die Zuordnung von O*NET-Aufgaben und Berufscodes wurde von AI Changing Work vorgenommen. Die Quellzahlen selbst wurden nicht verändert.

Diese Indizes sind keine Prognosen. Auf welchen Zeitpunkt sich der jeweilige Index bezieht, nennt das Badge auf seiner Karte.

Aufgabenaufschlusselung

  • Unterrichtsplaene und Materialien vorbereiten
  • Schueleraufgaben und Bewertungen benoten
  • Klassenverhalten und Aktivitaeten verwalten

Uber diesen Beruf

Als Mittelschullehrer veraendert KI Ihre Rolle. Risiko 24/100, Exposition 34%.

ISCO-08-Klassifikation

Berufsgattung 2341ESCO

Lehrkräfte im Primarbereich

Definition

ILO-Originaltext (Englisch)

Primary school teachers teach a range of subjects at the primary education level.

Quelle der Definition

Quelle: International Labour Organization (ILO) — ISCO-08 Structure

Lizenz: ILO CC BY 4.0

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Vokabularquelle

Quelle: European Commission, DG EMPL — ESCO Classification v1.2.1

Lizenz: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)

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Offizielle Berufsinformationen

  • ESCO2341.1

    Lehrkraft im Primarbereich

    Lehrkräfte im Primarbereich unterrichten Schülerinnen und Schüler der Grundschulstufe. Sie erstellen Unterrichtspläne im Einklang mit den Lehrplanzielen für die von ihnen unterrichteten Fächer, einschließlich Rechnen, Sprachen, Naturkunde und Musik. Sie überwachen die Lernentwicklung der Schülerinnen und Schüler und bewerten ihre Kenntnisse und Fähigkeiten in den Unterrichtsfächern anhand von Tests. Sie richten den Unterrichtsinhalt an den Vorkenntnissen der Schülerinnen und Schüler aus und ermutigen sie, ihr Verständnis in Bezug auf ihre Interessensgebiete zu vertiefen. Sie verwenden Unterrichtsmaterialien und -methoden, um ein inspirierendes Lernumfeld zu schaffen. Lehrkräfte im Primarbereich tragen zudem zu Schulveranstaltungen bei und tauschen sich mit den Erziehungsberechtigten und der Schulleitung aus.

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  • ESCO2341.1.1

    Lehrkraft für Freie Waldorfschulen

    Lehrkräfte für Freie Waldorfschulen unterrichten Schülerinnen und Schüler anhand von Ansätzen, die die Waldorf- bzw. Steiner-Philosophie und -Grundsätze widerspiegeln. Sie konzentrieren sich auf praktische Aktivitäten im Lehrplan und legen den Unterrichtsschwerpunkt auf die soziale, kreative und künstlerische Entwicklung der Schülerinnen und Schüler. Lehrkräfte für Freie Waldorfschulen unterrichten ähnliche Fächer wie an gewöhnlichen Schulen, jedoch mithilfe eines anderen Ansatzes und mit einem verstärkten Schwerpunkt auf Kreativität und Kunst. Sie verwenden Lehrtechniken, die die Waldorf-Philosophie unterstützen, beurteilen die Lernfortschritte der Schülerinnen und Schüler und tauschen sich mit dem übrigen Schulpersonal aus.

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Quelle: European Commission, DG EMPL — ESCO Classification v1.2.1

Lizenz: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)

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Haufig gestellte Fragen

Der Anthropic Economic Index beziffert die beobachtete Exposition auf 29.7%. Das OpenAI-Bewertungsschema "GPTs are GPTs" beziffert β auf Berufsebene bei menschlichen Bewertenden auf 34.1%. Beide Werte sind unverändert aus veröffentlichter Forschung übernommen.

Sie stammen aus zwei veröffentlichten Datensätzen: dem Anthropic Economic Index (labor_market_impacts, CC BY 4.0) und dem OpenAI-Expositionsschema "GPTs are GPTs" (MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI). AI Changing Work ordnet sie lediglich den O*NET-Berufs- und Aufgabencodes zu und berechnet keine eigenen Expositionswerte. AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.

Nein. Sie sind eine Bestandsaufnahme der Exposition, wie sie zum Zeitpunkt der Veröffentlichung des jeweiligen Quelldatensatzes gemessen wurde. AI Changing Work veröffentlicht keine Prognose zu künftiger Automatisierung oder Stellenverlusten für diesen Beruf.