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Eine Feldstudie von Bastani et al. (2025) untersuchte die konkreten Auswirkungen von generativer KI, speziell GPT-4, auf den Lernprozess und den Kompetenzerwerb von Schülerinnen und Schülern im Mathematikunterricht. Im Rahmen des Experiments übten fast tausend Jugendliche der neunten bis elften Klasse in der Türkei mathematische Aufgaben in verschiedenen Gruppenkonstellationen.
Während eine Kontrollgruppe ganz ohne technologische Unterstützung arbeitete, nutzten die beiden anderen Gruppen unterschiedliche Versionen eines Chatbots: Die eine Gruppe griff auf ein standardmäßiges, ungefiltertes GPT-Modell zurück, das fertige Lösungen ausgab, während die andere Gruppe mit einer speziell modifizierten Tutor-Version lernte, die durch didaktisch gestaltete Hinweise schrittweise zur Lösung hinführte, ohne diese direkt zu verraten.
Während der reinen Übungsphase zeigte sich bei den technologieunterstützten Gruppen eine massive Leistungssteigerung, da die Gruppe mit dem Standard-Chatbot ihre Aufgaben um 48 Prozent besser löste als die Kontrollgruppe, und die Tutor-Gruppe sogar einen Zuwachs von 127 Prozent verzeichnen konnte.
Der entscheidende und zugleich kritische Befund der Studie offenbarte sich jedoch erst in der anschließenden Prüfung, die völlig ohne KI-Hilfe durchgeführt wurde. Hier zeigte sich, dass der ungefilterte Chatbot den eigentlichen Lernprozess sabotiert hatte, da diese Schülerinnen und Schüler in der Klausur um 17 Prozent schlechter abschnitten als die Kontrollgruppe, die von Anfang an ohne Technik gelernt hatte. Das ungefilterte Werkzeug wurde folglich als bloße Wissensstütze genutzt, was den echten Kompetenzerwerb blockierte.
Im Gegensatz dazu verhinderte die mit pädagogischen Schutzplanken ausgestattete Tutor-Version diesen Leistungseinbruch im Test komplett, sodass diese Schüler zumindest auf dem Niveau der klassischen Kontrollgruppe blieben.
Man betont auf Basis dieser Ergebnisse, dass der unregulierte Einsatz von generativer KI im Bildungsbereich erhebliche Risiken für den langfristigen Lernerfolg birgt und Entscheidungsträger beim Software-Design zwingend auf gezielte didaktische Einschränkungen setzen müssen, um das menschliche Lernen nachhaltig zu schützen.
Anmerkung: Beim Lernen mit künstliche Intelligenz findet der Prozess des „kognitiven Offloading“ statt, was bedeutet, dass die für jedes Lernen unbedingt notwendige Anstrengung für das Gehirn fehlt und die dabei angeblich „gelernten“ Inhalte nicht nachhaltig abgespeichert werden. Es kommt nämlich zu einer Reduktion des generativen Lernens, da die mentale Reibung fehlt, die aber für neuronale Verknüpfungen notwendig ist.
Literatur
Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), doi:10.1073/pnas.2422633122
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