Ein KI-Tutor, der wirklich hilft
Aktuelle Studien zeigen, dass KI dem Lernen nützen oder schaden kann, je nachdem, ob sie die Antworten liefert oder zum Nachdenken anregt.
ZielEine KI-Nutzung, die Lernen ermöglicht, von einer Nutzung unterscheiden, die die Anstrengung ersetzt, und die erste konfigurieren.
Aktuelle kontrollierte Studien zeichnen ein differenziertes Bild. In einem Physikkurs an der Universität ermöglichte ein KI-Tutor, der nach präzisen didaktischen Prinzipien gestaltet war, den Studierenden, in kürzerer Zeit mehr zu lernen als in einer Präsenzsitzung mit aktivem Lernen. An einem Gymnasium hingegen lösten Schülerinnen und Schüler, die während der Übungen frei einen Assistenten nutzten, diese Übungen besser, schnitten dann aber in der Prüfung ohne Hilfsmittel schlechter ab. Eine Version, die anleitet, ohne die Antwort zu geben, vermied diesen Effekt.
Was den Unterschied macht
- Der Tutor stellt Fragen und gibt Hinweise, bevor er eine Lösung liefert.
- Er stützt sich auf den Kurs der Lehrperson, nicht auf allgemeines Wissen.
- Die Schülerin oder der Schüler formuliert eine eigene Antwort und erhält dann Feedback.
- Die Schlussprüfung findet ohne Hilfsmittel statt, um zu messen, was gelernt wurde.
Quellen
- Kestin, Miller, Klales et al. (2025). AI tutoring outperforms in-class active learning: an RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting. Scientific Reports 15, article 17458. doi.org/10.1038/s41598-025-97652-6
- Bastani, Bastani, Sungu et al. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. PNAS 122(26), e2422633122. doi.org/10.1073/pnas.2422633122