Gastbeitrag

KI in der Schule: Schneller ist noch nicht gelernt

Künstliche Intelligenz kann einiges schneller machen: Informationen beschaffen, Texte produzieren, Daten auswerten. Aber kann sie auch das Lernen selbst beschleunigen? Ein Essay über die Frage, wie sich das Lernen durch KI verändert.

25.09.2026 Bundesweit Artikel Erhard Schoppengerd

© Adobe Stock Selbst wenn KI an einzelnen Stellen wirklich hilft, bleibt eine Frage offen: Wollen wir das überhaupt?

Wer sich heute über die Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz im Umfeld der Schule informiert, stößt schnell auf große Versprechen. Unterricht soll individueller werden, Aufgaben passgenauer, Rückmeldungen schneller. KI soll zum geduldigen Tutor werden, der jederzeit zur Verfügung steht.

Nur: Für das entscheidende Versprechen – dass Menschen dadurch besser oder gar schneller lernen – liegt die Sache alles andere als eindeutig.

Das Gehirn bekommt kein KI-Update

Unser Gehirn ist kein Computer, der sich durch bessere Software beschleunigen lässt. Neues Wissen muss verarbeitet, mit vorhandenem Wissen verknüpft und langfristig stabilisiert werden. Das Arbeitsgedächtnis kann dabei nur eine begrenzte Menge neuer Informationen gleichzeitig verarbeiten. Genau an dieser Begrenzung setzt John Swellers Cognitive Load Theory an.

David Geary unterscheidet zusätzlich zwischen Fähigkeiten, die Menschen vergleichsweise beiläufig erwerben – etwa Sprache und soziale Kommunikation – und kulturell entstandenen Fähigkeiten wie Lesen, Schreiben oder Algebra. Für sie brauchen wir systematisches Lernen und Übung.

KI verändert diese biologische Ausstattung nicht.

Sie kann Informationen schneller beschaffen und Erklärungen formulieren. Sie kann Beispiele erzeugen und Aufgaben variieren. Aber was gelernt werden soll, muss irgendwann im Kopf des Lernenden verarbeitet werden.

Und hier könnte ausgerechnet die Bequemlichkeit der KI zum Problem werden.

Lernen braucht manchmal Umwege

Robert und Elizabeth Bjork sprechen von „desirable difficulties“ – erwünschten Schwierigkeiten. Gemeint ist eine zunächst irritierende Beobachtung: Bedingungen, unter denen sich Lernen mühsamer anfühlt, können langfristig zu besseren Ergebnissen führen.

Wer versucht, eine Antwort aus dem Gedächtnis abzurufen, lernt häufig mehr als jemand, der sie noch einmal liest. Wer zunächst selbst nach einer Lösung sucht, muss Wissen aktivieren und Zusammenhänge herstellen. Fehler können dabei produktiv sein.

Das passt nicht recht zu einem der großen Versprechen der KI: Sie soll uns Mühe abnehmen. Sie soll schneller zur Antwort führen, Formulierungen verbessern, Lösungswege anbieten. Pädagogisch ist aber keineswegs jede eingesparte Mühe ein Gewinn.

Wenn ich eine KI frage, nachdem ich selbst über ein Problem nachgedacht habe, kann ihre Antwort hilfreich sein. Liefert sie mir die Lösung, bevor ich überhaupt angefangen habe nachzudenken, nimmt sie mir möglicherweise gerade den Teil der Arbeit ab, bei dem Lernen stattfindet.

Eine viel diskutierte Studie von Kosmyna und Kolleg:innen am MIT Media Lab liefert für diese These zumindest ein Indiz. Teilnehmende schrieben Essays entweder mit ChatGPT, mit einer Suchmaschine oder ohne Hilfsmittel. Die LLM-Gruppe zeigte in den EEG-Messungen die geringste gemessene neuronale Vernetzung, erinnerte sich schlechter an eigene Formulierungen und berichtete ein geringeres Gefühl von Autorenschaft.

Die Studie hat eine kleine Stichprobe und ist methodisch kritisiert worden. Sie beweist nicht, dass Künstliche Intelligenz das Lernen grundsätzlich verschlechtert. Aber sie stellt eine Frage, die in der Euphorie leicht verloren geht: Was genau lernt ein Mensch noch selbst, wenn das Werkzeug immer größere Teile der geistigen Arbeit übernimmt?

Ein besseres Produkt ist jedenfalls noch kein Beleg für ein besseres Lernen.

Der Taschenrechner hat das Problem sichtbar gemacht

Der Taschenrechner zeigt, dass technische Entlastung beim Lernen helfen kann. Wer nicht mehr jeden Rechenschritt selbst ausführen muss, kann die freiwerdende geistige Kapazität für Lösungswege, Zusammenhänge oder die Prüfung eines Ergebnisses nutzen. Das geschieht allerdings nicht automatisch. Bei generativer KI geht es noch um etwas anderes: Sie kann Texte schreiben, Argumente entwickeln oder Lösungswege vorschlagen. Was bleibt dann beim Lernenden selbst?

Feedback ist noch kein Lernen

Einer der überzeugenderen Gründe für KI in der Schule ist schnelles Feedback.

Eine Lehrkraft mit 30 Schüler:innenn in der Klasse kann kaum jedem nach jedem Arbeitsschritt individuell antworten. Eine KI kann das innerhalb von Sekunden.

Das scheint zunächst einmal ein großer Vorteil zu sein: Feedback ist überhaupt verfügbar.

Doch die Feedbackforschung ist weniger eindeutig, als häufig behauptet wird. Feedback kann Lernen erheblich unterstützen – es kann aber je nach Gestaltung auch wirkungslos bleiben oder sogar schaden. Die klassische Untersuchung von Hattie und Timperley beschreibt deshalb nicht einfach einen universellen positiven Feedbackeffekt, sondern fragt nach Form und Ebene der Rückmeldung.

Dass eine Künstliche Intelligenz Feedback schneller produziert, sagt also zunächst nur etwas über Geschwindigkeit aus. Ob die Rückmeldung fachlich richtig ist, den Lernstand zutreffend diagnostiziert und den Lernenden anschließend wieder selbst arbeiten lässt, ist eine ganz andere Frage.

Ähnliches gilt für KI-Tutoren. Forschung zu intelligenten tutoriellen Systemen zeigt seit längerem positive Effekte; etwa die Meta-Analyse von Kurt VanLehn. Auch neuere Untersuchungen mit speziell entwickelten KI-Tutoren sind vielversprechend.

Daraus folgt aber nicht, dass ein frei verfügbarer Chatbot automatisch ein guter Tutor ist.

Ein guter Tutor bringt mich mit einer Frage zum Denken. Ein schlechter Tutor erspart mir das Denken mit einer Antwort. Ob ein KI-Tutor beim Lernen hilft, hängt deshalb davon ab, ob er die eigene Denkarbeit unterstützt oder sie übernimmt.

Ein Versprechen heißt Entlastung

Interessanterweise wird die Stärke von KI in Schule sofort plausibler, sobald wir den Lernprozess verlassen.

Nordrhein-Westfalen stellt Schulleitungen und Lehrkräften KI-Assistenzen zur Verfügung. Sie sollen beispielsweise bei Schulrechtsfragen oder der Elternkommunikation helfen. KI-Skilling.NRW soll Lehrkräfte für den Einsatz der neuen Technik qualifizieren.

Bei Verwaltungsarbeit ist das Entlastungsversprechen nachvollziehbar. Wenn eine KI mir hilft, eine Rechtsfrage schneller zu klären oder einen Verwaltungsprozess abzukürzen, habe ich Zeit gewonnen. Niemand muss eine Verwaltungstätigkeit „lernen“, indem er jeden Routinevorgang möglichst mühsam selbst erledigt.

Beim Schüler sieht das anders aus. Was für die Lehrkraft eine lästige Routine sein kann, kann beim Lernenden genau die geistige Tätigkeit sein, die gestärkt werden soll.

Diese Unterscheidung kommt mir in der gegenwärtigen KI-Debatte zu kurz.

Wer bekommt die eingesparte Zeit?

Angenommen, KI spart tatsächlich Zeit. Eine Rückmeldung kommt nach zehn Sekunden statt nach zwei Tagen. Eine Erklärung steht sofort zur Verfügung. Aufgaben können beliebig oft und individualisiert erzeugt werden.

Was geschieht mit der gewonnenen Zeit?

Man könnte sie zum Üben nutzen. Schüler:innen könnten einen Gedanken weiterverfolgen, einen Fehler verstehen, etwas ausprobieren, miteinander diskutieren. Schulen könnten sich vielleicht sogar erlauben, an einer schwierigen Sache länger zu bleiben.

Man kann die Zeit allerdings auch nutzen, um noch mehr „Stoff“ unterzubringen und weitere Kompetenzen einzuführen.

Schule hat mit solchen Effizienzversprechen bereits Erfahrung. Durch G8 wurde die gymnasiale Schulzeit verkürzt, während die Anforderungen nicht im gleichen Umfang geringer wurden. Gerade in der Einführungsphase führte das vielerorts zu einer Verdichtung. Warum sollten wir selbstverständlich davon ausgehen, dass ein durch KI erzeugter Zeitgewinn diesmal den Lernenden zugutekommt?

Zu befürchten ist das Gegenteil: KI beschleunigt einzelne Arbeitsschritte und die Bildungsadministration füllt die gewonnene Zeit mit erweiterten Curricula, mit „boring stuff“, wie Sir Ken Robinson sagt, wieder auf. Dann hätten wir schneller produzierte Ergebnisse und noch weniger Zeit für das, was sich nicht beliebig beschleunigen lässt.

Welche geistige Arbeit nimmt die KI dem Lernenden ab?

Übernähme eine KI Routinen und schaffte dadurch tatsächlich Raum zum Denken, wäre einiges gewonnen. Das gilt auch für eine Rückmeldung, für ein Feedback, das sonst erst später käme. Entscheidend ist für mich, was danach passiert: Arbeitet der Lernende weiter – oder arbeitet die KI für ihn weiter?

Problematisch wird es, wenn die Maschine genau die geistige Arbeit übernimmt, durch die Wissen aufgebaut, geprüft und mit anderem Wissen verbunden wird. Das Ergebnis kann trotzdem beeindrucken: ein besserer Text, eine schnelle Lösung, eine gelungene Präsentation. Nur: Haben die Schüler:innen dabei wirklich etwas gelernt?

Lohnt sich das?

Selbst wenn KI an einzelnen Stellen wirklich hilft, bleibt eine andere Frage offen, die mit Lernpsychologie nichts mehr zu tun hat: Wollen wir das überhaupt?

Eine KI hat unendliche Geduld. Sie wird nie müde, nie ungeduldig und ist nie kurz angebunden. Das klingt zunächst wie ein Vorteil, denn diese Geduld kostet die Maschine nichts. Die Geduld einer Lehrkraft, die trotz Erschöpfung freundlich bleibt, ist eine menschliche Leistung, die Schüler:innen als solche erleben, und die selbst etwas lehrt: wie Menschen miteinander umgehen, auch wenn es schwerfällt.

Wenn Lernende zunehmend einzeln mit einer KI arbeiten, verbringen sie weniger Zeit mit einer Klasse voller unterschiedlicher Menschen, erleben weniger Widerspruch, Streit und gemeinsame Arbeit an einem Problem. Das Bundesverfassungsgericht hat genau diesen Punkt zur Grundlage der Schulpflicht gemacht: Schule sei wichtiger als Einzelunterricht, weil hier „Kontakte mit der Gesellschaft und den in ihr vertretenen unterschiedlichen Auffassungen nicht nur gelegentlich stattfinden, sondern Teil einer mit dem regelmäßigen Schulbesuch verbundenen Alltagserfahrung sind“.

Ein KI-Tutor kann diese Alltagserfahrung nicht ersetzen. Er kann sie, wenn wir nicht aufpassen, sogar verdrängen.

Dazu kommt eine Machtfrage. Wer die Werkzeuge liefert, mit denen Schulen künftig arbeiten, gewinnt Einfluss auf das, was in diesen Werkzeugen möglich ist und was nicht. Diese Entscheidungen werden nicht in einem demokratischen Prozess getroffen, sondern in den Produktabteilungen weniger Technologiekonzerne, von denen einige die Demokratie für schädlich und hinderlich halten.

Und KI kostet Ressourcen: Energie, Wasser und Geld. Wenn wir Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) ernst nehmen, gehört auch das in die Debatte. Und wir müssen darüber reden, wofür wir das Geld ausgeben wollen – für KI-Lizenzen oder beispielsweise für zusätzliche Lehrkräfte oder eine Schultoilette.

Lohnt sich das wirklich? Am Ende ist es eine Frage danach, welche Schule wir wollen. Als Humanist entscheide ich mich für eine Schule, in der Menschen miteinander und voneinander lernen.

Und was wird aus den Hausaufgaben?

Die Bilanz von Hausaufgaben war schon vor ChatGPT zweifelhaft. Hattie findet insgesamt einen eher begrenzten positiven Effekt. Andere Untersuchungen weisen auf ein Gerechtigkeitsproblem hin: Kinder aus privilegierten Familien können von Hausaufgaben stärker profitieren, weil die Bedingungen zu Hause so unterschiedlich sind.

Was von zuhause mit in die Schule gebracht wurde, gab schon vor den großen LLMs keinen Aufschluss darüber, welche geistige Arbeit eine Schüler:in tatsächlich selbst geleistet hat. Und nun kommt KI hinzu, die – wie oben beschrieben – den Lernprozess behindern kann. Eine Untersuchung an ungarischen Sekundarschulen fand 2025, dass 16 Prozent der befragten Schüler:innen textbasierte Hausaufgaben mit Hilfe von KI erstellt hatten.

Deshalb ist es Zeit, Hausaufgaben abzuschaffen.

Das heißt nicht, dass weniger gearbeitet oder geübt werden soll. Diese Übungsarbeit gehört für mich aber in die Schule. Dort können Schüler:innen an ihren Aufgaben arbeiten und Unterstützung bekommen, wenn sie nicht weiterkommen. Arbeiten sie kooperativ, kommt etwas hinzu, das eine Hausaufgabe zu Hause kaum leisten kann: Schüler:innen erklären einander ihre Gedanken, gehen auf andere Sichtweisen ein und suchen gemeinsam nach Lösungen. Aus der individuellen Aufgabe kann so gemeinsames Lernen werden.

Wer Hausaufgaben abschafft, muss die dafür notwendige Lernzeit in der Schule schaffen. Wir müssten also als Gesellschaft neu darüber verhandeln, wie viel Zeit Kinder tatsächlich in der Schule zum Lernen brauchen. Für mich führt dieser Gedanke zur Ganztagsschule – und letztlich zu einer Schule für alle.

KI kann einiges schneller machen. Aber was wir lernen wollen und wie wir zusammenleben wollen, das muss vorher in einem demokratischen Diskurs geklärt werden.

Transparenz-Hinweis: Für die Recherche dieses Beitrags wurde KI verwendet.

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