Zwischen Hype und Realität

Inwiefern anders?

In einigen Ländern wird zunehmend diskutiert, inwiefern klassische schriftliche Prüfungsleistungen, wie beispielsweise Seminararbeiten angesichts verfügbarer KI noch sinnvoll und aussagekräftig sind. Gerade deshalb gewinnen alternative Prüfungsformate wie Projektarbeit und mündliche Prüfungen an Bedeutung. Die zentrale Frage zu KI ist für uns in der Forschung aber eine andere: Wie können wir KI pädagogisch sinnvoll, kompetenzförderlich und verantwortungsvoll nutzen? Es gibt zwar bereits zahlreiche Leitfäden zum Umgang mit KI, erarbeitet etwa von der EU, der OECD oder der UNESCO. Das ist aber ein Balanceakt, weil wir noch mehr empirische Evidenz brauchen, um den KI-Einsatz im Bildungsbereich fundiert gestalten zu können

Für die jungen Menschen gehört KI aber schon zum Alltag. Wie sollen Lehrkräfte mit dieser Lücke in der Forschung umgehen?

Indem sie sich zunächst die entscheidende pädagogische Frage stellen: Was ist eine gute Nutzung von KI? Es braucht aber auch Fortbildungsprogramme, damit Lehrkräfte hinreichend über KI informiert sind und Kompetenzen dazu erwerben. Nur dann können sie ihren Lernenden zu einem reflektierten und produktiven Umgang mit diesen Systemen befähigen. Gleichzeitig brauchen wir Forschung, die möglichst rasch belastbare Erkenntnisse darüber liefert, was gutes Lernen mit KI tatsächlich ausmacht. Adaptivität gilt bislang als die Superpower der neuen KI-basierten Lösungen. Sie können sich sehr schnell den Bedürfnissen und Kompetenzen jedes einzelnen Lernenden anpassen und die Lernpfade individuell darauf ausrichten.

Ohne Gefahr zu laufen, dass Lernende den Erwerb wichtiger Kompetenzen überspringen?

Ja, diese Gefahr besteht. Wir müssen eine Integration von KI-Tools erreichen, die eben nicht zu Deskilling, Skill Skipping oder Cognitive Offloading führt. Aber auch dazu muss die Forschung noch genug Evidenz liefern: Was passiert in unseren Köpfen bei einer Langzeitnutzung von KI? Ein Problem ist aktuell, dass viele Jugendliche vor allem allgemein verfügbare Systeme wie ChatGPT oder Gemini zum Lernen nutzen. Wir brauchen aber Educational Technologies, also KI-Tools, die nach pädagogischen, didaktischen und lernpsychologischen Standards gestaltet sind, um das Potenzial von KI für das Lernen zu nutzen und um Cognitive Offloading oder Deskilling zu verhindern. Von solchen öffentlich und kostenfrei verfügbaren Tools gibt es im Moment noch zu wenige. Es gibt zwar einige KI-Tools von kommerziellen Anbietern, die für bestimmte Fächer, Lern- und Altersgruppen gut geeignet sind, aber eben noch keine flächendeckende KI-Infrastruktur.

Wie nutzen Jugendliche denn aktuell die öffentlich verfügbaren KI-Tools?

Im Moment nutzen Schülerinnen und Schüler solche KI-Tools vor allem für die Automatisierung von Hausaufgaben, wie wir aus Umfragen wissen. Hier besteht die Gefahr einer digitalen Schere, einer neuen Form der Bildungsungerechtigkeit. Denn Lernende mit hohen Kompetenzen und einem privilegierten sozialen Umfeld haben die besten Voraussetzungen, KI gewinnbringend zu nutzen. Vielen Kindern und Jugendlichen fehlen aber wichtige Basiskompetenzen und Wissen. Diese Gruppe neigt dazu, Lernaufgaben mithilfe von KI überspringen oder automatisieren zu wollen, und gerät dadurch noch mehr in Rückstand. Das müssen wir verhindern. Auch deshalb sollten Kinder schon früh die Grundlagen im Umgang mit KI erlernen, altersgerecht und systematisch, spätestens in der Sekundarstufe, idealerweise aber schon früher.

Müsste sich nicht auch das Lehramtsstudium neu ausrichten, um angehende Lehrkräfte auf die disruptive Technologie KI vorzubereiten?

Nein, soweit würde ich nicht gehen. Das zentrale Problem liegt nicht im Lehramtsstudium, sondern in der Fort- und Weiterbildung der bereits tätigen Lehrkräfte. Für den systematischen Aufbau von KI-Literacy gibt es in Deutschland bislang noch kein flächendeckendes Konzept. Gerade bei KI genügt es nicht, sich einmal im Studium damit zu befassen. Dafür verändert sich die Technologie zu schnell. Wichtiger ist, verlässliche Weiterbildungsstrukturen zu schaffen, mit denen Lehrkräfte ihr Wissen kontinuierlich aktualisieren und einen reflektierten, pädagogisch sinnvollen Umgang mit KI entwickeln können.

Warum ist das gerade beim Thema KI so wichtig?

Weil wir im Umgang mit KI nicht bei einer reinen Nutzerrolle stehen bleiben sollten. Lehrkräfte sollten diese Technologien auch mitgestalten – im Sinne einer Ko-Kreation von Educational Technologies. Dafür braucht es Möglichkeiten zum Ausprobieren, Mitentwickeln und Reflektieren. Viele Lehrkräfte bringen bereits wichtige Praxiserfahrungen mit, weil sie digitale Lerntechnologien erproben und KI-Anwendungen in ihren Unterricht integrieren. Solche Erfahrungen sollten stärker aufgegriffen und systematisch in Fortbildungskonzepte eingebunden werden.

Weil sonst unsere Abhängigkeit von den KI Sprachmodellen der US-Unternehmen zu groß wird?

Richtig, diese Gefahr besteht. Deshalb brauchen wir mehr europäische, datenschutzkonforme und bildungsspezifische KI-Infrastrukturen – nicht nur die Nutzung weniger globaler Standardmodelle. Auch das gehört zu einem souveränen und verantwortungsvollen Umgang mit Künstlicher Intelligenz. Die Forschung muss derweil die Folgen der Langzeitnutzung von KI-Tools untersuchen. Über die Auswirkungen auf unser Leistungsvermögen und auf unsere zwischenmenschlichen Interaktionen wissen wir noch zu wenig. Die Erkenntnisse müssen dann in die Entwicklung neuer KI-Lerntools einfließen.

Solange die Forschung noch keine fundierten Empfehlungen für die Langzeitnutzung von KI aussprechen kann: Worauf sollen Lehrkräfte achten?

Es ist nicht sinnvoll, Kinder und Jugendliche am Beginn einer neuen Lerneinheit sofort mit KI arbeiten zu lassen, sondern erst in einer späteren Phase, zum Überarbeiten, Vergleichen, Begründen, Reflektieren. Zunächst ist Basiswissen unerlässlich. Wenn ich noch nie einen Aufsatz geschrieben habe, dann muss ich erst lernen, selbst einen guten Aufsatz zu verfassen, bevor ich mir Feedback von der KI hole. Dadurch komme ich schneller zu einem guten Ergebnis und lerne mehr, als wenn ich mir gleich zu Beginn von der KI etwas Fertiges liefern lasse. Ein solches Zusammenspiel mit KI ist in jedem Schulfach möglich. An unserem Lehrstuhl erproben wir dafür auch eigene KI-gestützte Werkzeuge, etwa für das Schreiben von Aufsätzen: PEER, kurz für „Paper Evaluation and Empowerment Resource“, ist eine kostenfreie Webanwendung. In Studien sehen wir, dass zeitnahes und begleitetes Feedback Motivation fördern und Stress reduzieren kann.

Sie entwickeln an Ihrem Lehrstuhl auch KI-Anwendungen mit der Eye-Tracking Technologie. Inwiefern fördert das den Kompetenzerwerb junger Menschen?

Mit der Eye-Tracking-Technologie können wir Blickbewegungen beim Lesen erfassen und durch KI in Echtzeit Unterstützung anbieten. Ein Tool unseres Lehrstuhls für die Stärkung von Lesekompetenzen ist SARAkids, der „Smart AI-driven Reading Assis tant for Children“, gerichtet an die Klassenstufen 3 bis 5. Über die Blickbewegungen können wir erfassen, wo ein Kind während einer Leseaufgabe hinschaut und wo es hängenbleibt, zum Beispiel bei einem schwierigen Wort. Die KI blendet dann an dieser Stelle eine passende Worterklärung ein, als Text, Bild oder Audio. Durch diese Echtzeit-Unterstützung wird der Lesefluss nicht unterbrochen.

Ergeben sich durch Künstliche Intelligenz auch neue Möglichkeiten für Anwendungen mit Augmented und Virtual Reality?

Ja, AR und VR sind besonders dort vielversprechend, wo Lerninhalte komplex, räumlich oder mehrdimensional sind und sich in klassischen Formaten nur schwer vermitteln lassen. Etwa in der Physik, wenn dynamische Prozesse und räumliche Strukturen sichtbar gemacht werden sollen, in der Chemie bei Molekülstrukturen und Reaktionsabläufen oder in der Data Science, wenn abstrakte Datenräume, Muster und Zusammenhänge anschaulich erfahrbar werden sollen. KI kann das Lernen in solchen Simulationsumgebungen personalisieren, also Inhalte, Unterstützung und Feedback an die Bedürfnisse der Lernenden anpassen. Wir haben zum Beispiel eine Anwendung für das öffentliche Sprechen entwickelt, in der sich Vorträge in einem geschützten virtuellen Raum üben lassen. Die Umgebung lässt sich an unterschiedliche Sprechsituationen und Lernstände anpassen. KI-Avatare fungieren als Publikum und geben Rückmeldung. Auch im Kontext der Lehrkräftebildung steckt darin Potenzial, etwa um Unterrichtssituationen oder neue didaktische Methoden in geschützten AR- und VR-Umgebungen zu erproben. Noch sind solche Systeme in der Entwicklung und Anschaffung relativ teuer. Wenn generative KI künftig dabei hilft, komplexe Lernräume schneller zu erzeugen, könnten solche KI-gestützten 3D-Lernumgebungen breiter verfügbar werden.

Wenn Sie einen Blick in die Zukunft wagen: Wie werden wir künftig mit digitalen Technologien und KI arbeiten und lernen?

Digitale Technologien und KI werden für uns immer mehr zu kooperativen Partnern im Lernen und Arbei ten. Wir werden nicht nur Werkzeuge bedienen, sondern mit diesen Systemen zusammenarbeiten, sei es zum Organisieren, Recherchieren, Schreiben, Programmieren, Visualisieren oder Analysieren von Daten. Das kann Lernen individueller, adaptiver und zugänglicher machen. Entscheidend ist aber, dass wir dabei nicht zu bloßen Konsumenten von Technologie werden, sondern zu Gestaltern unserer eigenen Lernumgebungen. Denn auch im KI-Zeitalter bleibt gute Bildung eine zutiefst soziale, pädagogische und menschliche Aufgabe.

Dieser Beitrag wurde zuerst veröffentlicht in:

didacta – Das Magazin für lebenslanges Lernen, Ausgabe 2/2026, S. 4-7, www.didacta-magazin.de