Wenn KI Lernen leichter macht - warum sollten wir uns dann noch anstrengen?

Zu Beginn jedes akademischen Jahres betreten Millionen von Studierenden ihre Klassenzimmer und bringen dabei mehr mit als nur Laptops, Bücher und Lehrpläne. Sie bringen Erwartungen an das Leben mit, das sie sich erhoffen und zu dessen Verwirklichung Bildung beitragen soll.

Mit KI-Tools können Studierende innerhalb von Sekunden eine Erklärung, eine gelöste Aufgabe oder einen Entwurf für einen Aufsatz erhalten. Doch der Zugang zu Wissen führt nicht automatisch zu Verständnis. Studierende müssen weiterhin aus dem, was ihnen begegnet, Bedeutung gewinnen, neue Ideen mit bereits vorhandenem Wissen verknüpfen, sich die Zeit nehmen, neue Erfahrungen zu machen oder neue Impulse aufzunehmen, und lange genug mit Unsicherheit leben, damit der Lernprozess überhaupt stattfinden kann.

Wir haben inzwischen genügend Erfahrungen mit KI im Bildungsbereich gesammelt, um über die Phase der Neuheit hinauszugehen. Lehrende und Studierende arbeiten schon lange genug mit diesen Werkzeugen, dass wir allmählich Daten darüber haben, was das Lernen tatsächlich unterstützt, was ihm im Weg steht und auf welche Teile des Prozesses nicht verzichtet werden kann. Wir Menschen müssen uns weiterhin auf die produktive Anstrengung einlassen.

Man könnte argumentieren (und ich tue das häufig), dass in einer Welt, in der sich berufliche Anforderungen und Kompetenzen des Lebens mit zunehmender Geschwindigkeit verändern, die Fähigkeit zu lernen eine der wichtigsten Fähigkeiten ist, die Menschen erwerben können. Wir müssen neugierig sein, gut darin werden, neue Dinge zu lernen, erkennen können, wann eine produktive intellektuelle Herausforderung zu besseren Ergebnissen führt und unsere eigene metakognitive Wahrnehmung entwickeln.

Die Herausforderung besteht nun darin, wie wir all dies Studierenden vermitteln, wenn sie innerhalb von Sekunden eine Antwort generieren oder die Arbeit an einen KI-Agenten delegieren können. Wie helfen wir einem unerfahrenen Lernenden zu erkennen, wann er sein eigenes Lernen untergräbt? Und wie können wir ihm Erfahrungen ermöglichen, durch die er Vertrauen in seine eigene Lernfähigkeit entwickelt?

Ich werde oft gefragt, was ich von den neuesten KI-Tools halte und ob ich mich darauf freue, was sie der Bildung bringen werden. Um es klar zu sagen: Die erweiterten Fähigkeiten dieser Systeme sind tatsächlich beeindruckend. Ich teile die Begeisterung für personalisierte Lernwege und für die Möglichkeit, dass jeder Studierende die Unterstützung bekommen könnte, die er braucht, genau dann, wenn er sie braucht – und zwar in einer Form, die für ihn oder sie höchstwahrscheinlich verständlich ist.

Doch noch mehr als die Technologie begeistert mich die aufkommende Welle von Lehrenden, die sich auf eine besser ausgestattete und zugleich menschlichere Form des Unterrichtens einlassen.

Aktuelle Studien aus dem Jahr 2026 zum kognitiven Offloading zeigen, dass KI-/LLM-Tools zwar die Genauigkeit und Geschwindigkeit bei der Bearbeitung von Aufgaben verbessern, eine starke Abhängigkeit von ihnen jedoch die neuronale Vernetzung, die Merkfähigkeit und die langfristige Entwicklung von Fähigkeiten beeinträchtigt, wenn die Werkzeuge nicht mehr zur Verfügung stehen. Die Frage lautet also: Wie können wir KI am besten so einsetzen, dass sie unseren eigenen Zielen dient? Und wie können wir diese Fähigkeit bei Lernenden entwickeln?

Für diejenigen, die sich früh mit der Frage auseinandergesetzt haben, wie wir im Zeitalter der KI unterrichten, haben sich einige hilfreiche Ansätze herausgebildet: Studierenden dabei zu helfen, über die einfache Antwort hinauszuschauen, sie dazu zu bringen, Ergebnisse zu überprüfen und Aktivitäten zu entwickeln, die das kritische Denken hinter der Eingabeaufforderung testen. Weil wir uns der Risiken einer kognitiven Überabhängigkeit bewusst geworden sind, wenn KI-Tools übermäßig eingesetzt werden, können wir nun die Vorteile deutlicher benennen, die entstehen, wenn man KI als intellektuellen Sparringspartner oder als Möglichkeit nutzt, einen Gedanken weiterzuentwickeln.

Gleichzeitig sehen wir zunehmend Aufgabenstellungen und Arbeitsweisen, die dazu ermutigen, zunächst selbst einen ersten kreativen Entwurf zu entwickeln. Man beginnt mit der Unordnung und Einzigartigkeit menschlichen kreativen Denkens – gewissermaßen mit der handgeschriebenen Notiz auf der Rückseite einer Serviette – und gestaltet anschließend gemeinsam mit der KI weiter. Statt das eigene Denken auszulagern, wird es erweitert und verbessert. Für mich ist das echter Fortschritt. Wir lernen weiterhin, wie Lernen funktioniert.

Auch die Einstellungen der Studierenden verändern sich. Während der anfängliche Drang nach der einfachen Antwort eindeutig ein Motiv für die Nutzung von KI war, zeichnet sich inzwischen eine differenziertere Sichtweise ab. An ihren Kommentaren, Notizen und Rückmeldungen sehen wir, dass sie lernen möchten, wie sie diese leistungsfähigen Werkzeuge einsetzen können, zugleich aber nicht möchten, dass ihre Bildung durch sie abgekürzt oder umgangen wird.

Sie wünschen sich klarere Orientierung darüber, wann die Nutzung von KI-Tools akzeptabel ist, und sie möchten verstehen, warum in unterschiedlichen Lehrveranstaltungen unterschiedliche Regeln gelten. Sie mögen die Vorstellung nicht, dass Lehrende ihre eigene Arbeit an KI auslagern. Gleichzeitig begrüßen sie ansprechendere Projekte und die Möglichkeit, den Einsatz von KI zu üben, um ihre Lernerfahrungen tatsächlich zu unterstützen.

Das Gespräch dreht sich zunehmend weniger um die Frage, ob Studierende KI nutzen sollten, sondern vielmehr darum, was sie dadurch gewinnen oder aufgeben, wenn sie es tun.

Die nächste Ära der Bildung muss technologisch ambitioniert, zutiefst praxisorientiert und darauf ausgerichtet sein, wie Lernen tatsächlich funktioniert. Wir brauchen Werkzeuge, die Unterstützung personalisieren und Lernumgebungen, die Verbindung und Gemeinschaft schaffen statt Isolation. Wir brauchen schnelleres Feedback und besseres Urteilsvermögen, bessere Einblicke in Lernprozesse und ein tieferes Verständnis dafür, was Lernen tatsächlich bedeutet. Hier haben digitale Bildungsunternehmen wie Macmillan Learning sowohl eine Verantwortung als auch eine Chance.

Für das echte moderne Klassenzimmer zu entwickeln bedeutet, den Lehrenden zuzuhören, die zu wenig Zeit haben, den Studierenden, die viel zu tun haben und Ressourcen sowie Unterstützung benötigen und den Institutionen, die unter enormem Druck stehen und mit tiefgreifenden Veränderungen umgehen müssen.

Es bedeutet, offen für neue Lernwege zu sein. Es bedeutet, zu untersuchen, was die Lernerfahrung tatsächlich verbessert, ehrlich damit umzugehen, was nicht funktioniert und Lösungen zu entwickeln, die widerspiegeln, wie Lernen tatsächlich stattfindet – und nicht, wie wir uns wünschen würden, dass es stattfindet.

Technologie allein wird die schwierigsten menschlichen Probleme der Bildung nicht lösen. Aber ich teile den Optimismus, dass durchdacht entwickelte Werkzeuge uns dabei helfen können, Studierende zeitnaher, persönlicher und effektiver zu erreichen.

Manche Dinge sollten einfacher werden. Studierende sollten in der Lage sein, Hilfe zu finden, wenn sie sie benötigen, und zwar in einem Format, das auf ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten ist. Lehrende sollten bessere Einblicke darin erhalten, wo Studierende Schwierigkeiten haben und darin unterstützt werden, ihre Expertise auf mehr Lernende auszuweiten – gewissermaßen in verstärkter Form.

Aber tiefgründiges Denken, das Erlernen des Umgangs mit anderen Menschen, die Entwicklung von Urteilsvermögen und das Erlernen des Lernens selbst sind keine Probleme, die Technologie für uns lösen sollte.

Im besten Fall erweitert Bildung die Vorstellung davon, was Menschen für sich selbst und für die Welt um sie herum für möglich halten. Die Werkzeuge, Erwartungen und auch das Klassenzimmer selbst werden sich weiterentwickeln – und ich würde argumentieren, dass sie das auch sollten. Doch der Zweck von Bildung wird sich nicht verändern.

Es geht weiterhin darum, Menschen dabei zu helfen, von der Unsicherheit zum Verständnis, vom Potenzial zum Fortschritt und von „Ich weiß es nicht“ zu „Ich kann es“ zu gelangen. Und diese Zukunft wird von Menschen gestaltet werden, die nicht nur verstehen, was Technologie leisten kann, sondern auch, was Lernen erfordert.

 

Susan Winslow ist CEO von Macmillan Learning, einem Unternehmen der Holtzbrinck-Gruppe. Sie treibt forschungsbasierte Innovationen an der Schnittstelle von Pädagogik, Technologie und KI voran und steht für einen verantwortungsvollen und reflektierten Einsatz neuer Technologien, der Lehren und Lernen wirksam voranbringt.

Aus dem Englischen übersetzt.