Wer von Schülern Leistung verlangt, sollte denselben Anspruch an schulische Lernsoftware stellen. Ein Chatbot, der Aufgaben schneller löst, hat seinen pädagogischen Nutzen noch nicht bewiesen. Entscheidend ist, ob Schüler durch die Arbeit mit ihm etwas besser verstehen und anschließend selbst anwenden können. An diesem Unterschied muss sich die Einführung generativer KI im Unterricht messen lassen.
Der Schulpädagoge Klaus Zierer fordert in einem Gastbeitrag in der „Welt“ vom 22.09.2026 mit Blick auf die erneut sehr schwachen Ergebnisse für deutsche Schulen in PISA-Erhebungen eine Rückkehr zu Leistungsanspruch, Übung und Unterrichtsqualität. Sein berechtigter Einwand lautet: Technische Ausstattung garantiert keinen Bildungsfortschritt.
Schulen brauchen einen präziseren Maßstab. Wo KI Lernen unterstützen soll, muss ihr Nutzen am Lernen überprüft werden. Für ein Werkzeug zur Unterrichtsvorbereitung gelten andere Kriterien als für einen Chatbot, mit dem Schüler Mathematik üben. Diese Unterscheidung schützt vor überzogenen Erwartungen ebenso wie vor pauschaler Ablehnung.
Die richtige Lösung kann täuschen
Ein Experiment von Hamsa Bastani und Kollegen verdeutlicht das Problem. An einer weiterführenden Schule in der Türkei untersuchten die Forscher mit annähernd tausend Schülern zwei KI-Angebote für Mathematik. Eine Gruppe arbeitete mit einer einfachen Chatoberfläche. Eine zweite erhielt einen Tutor, der anhand fachlich vorbereiteter Hinweise das eigene Denken unterstützen sollte. Eine Kontrollgruppe übte ohne KI. Die einfache Chatoberfläche verbesserte die Ergebnisse während des Übens. Im anschließenden Test ohne Hilfsmittel schnitt diese Gruppe jedoch relativ zur Kontrollgruppe um 17 Prozent schlechter ab. Beim pädagogisch begrenzten Tutor war kein statistisch gesicherter Leistungsnachteil feststellbar, allerdings auch kein entsprechender Vorteil. Untersucht wurden kurzfristige Leistungen in einem begrenzten Unterrichtsausschnitt. Bastani et al., 2025.
Der Befund ist unbequem: Eine Hilfe kann die Bearbeitung verbessern und zugleich den Erwerb eigener Fähigkeiten beeinträchtigen. Der Unterschied zwischen den beiden KI-Angeboten zeigt aber auch, warum ein pauschales Technikurteil zu kurz greift. Die Gestaltung der Unterstützung gehört zur Sache.
Ähnliche Sorgfalt verlangt die viel diskutierte MIT-Untersuchung zum Schreiben mit ChatGPT. Nataliya Kosmyna und Kollegen berichten bei 54 Teilnehmern der ersten drei Sitzungen Unterschiede in der mittels EEG erfassten Hirnvernetzung sowie Schwierigkeiten der KI-Gruppe, eigene Texte korrekt zu zitieren. Der als Preprint vorliegende Versuch belegt damit allerdings keineswegs, dass Menschen nach einigen Monaten Chatbot-Nutzung aufhören zu denken. Kosmyna et al., 2025.
Anstrengung braucht einen erreichbaren Weg
Es bleibt dabei: Schule muss verbindlich festlegen, welche Fähigkeiten Schüler selbst beherrschen sollen. Dazu gehören zusammenhängendes Lesen, verständliches Schreiben, grundlegendes Rechnen und fachlich begründetes Urteilen. Diese Fähigkeiten benötigen Unterrichtszeit, Übung und Rückmeldungen, die einen nächsten Schritt ermöglichen. Der bloße Ruf nach mehr Anstrengung reicht dafür nicht. Wer eine Erklärung nicht versteht, braucht möglicherweise ein anderes Beispiel. Wer keinen Absatz formulieren kann, benötigt womöglich Wortschatz und eine überschaubare Struktur. Anspruch wird erst dann pädagogisch wirksam, wenn der Unterricht einen erreichbaren Weg eröffnet.
Dass KI dabei helfen kann, zeigt eine Untersuchung von Greg Kestin und Kollegen. In einem Harvard-Physikkurs mit 194 Studierenden führte ein eigens entwickelter KI-Tutor bei zwei Lerneinheiten zu größeren unmittelbaren Lernzuwächsen als der Vergleichsunterricht mit aktiven Lernformen. Daraus folgt keine allgemeine Überlegenheit schulischer Chatbots. Die Untersuchung betrifft Hochschulunterricht, ein sorgfältig gestaltetes System und kurzfristige Ergebnisse. Sie ist aber ein ernstzunehmender Gegenbefund zu pauschaler KI-Kritik. Kestin et al., 2025.
Auch der stärkste Einwand gegen einen ausschließlich hilfsmittelfreien Bildungsmaßstab verdient Beachtung: Zum kompetenten Arbeiten gehört der sachkundige Einsatz von Werkzeugen. Schüler sollen KI-Ergebnisse prüfen, Fehler erkennen und über sinnvolle Verwendung entscheiden können. Beides muss sichtbar werden: das eigene fachliche Können und die Fähigkeit, ein Hilfsmittel verantwortlich einzusetzen.
Die Einführung braucht überprüfbare Ziele
Für ein schulisches KI-Lernangebot sollte deshalb vor seinem Einsatz feststehen, welches konkrete Problem es lösen soll. Sollen Schüler Texte besser erschließen, mathematische Verfahren übertragen oder gezielter aus Fehlern lernen? Erst aus diesem Ziel ergibt sich eine sinnvolle Prüfung.
Dazu gehören eigenständige Aufgaben nach der Nutzung, möglichst auch mit zeitlichem Abstand. Wer einen Lerngewinn beansprucht, muss zudem einen geeigneten Vergleich vorsehen. Eine Verbesserung allein beweist noch keinen Vorteil der Software; sie könnte auch durch zusätzliche Übungszeit oder intensivere Betreuung entstanden sein.
Die Beweislast darf dabei nicht vollständig bei einzelnen Lehrkräften landen. Sie können Unterricht beobachten und Lernstände prüfen. Ob ein System seinen flächendeckenden Einsatz rechtfertigt, erfordert darüber hinaus eine belastbare Evaluation. Wer solche Angebote beschafft und politisch empfiehlt, sollte diese Prüfung finanzieren und ihre Ergebnisse zugänglich machen.
Schulisches Lernen erfolgt daher auch weiterhin notwendig in vielen Phasen analog und KI-frei, aber KI-Systeme, die der Datenschutzverordnung entsprechen und nachweislich Mehrwerte erbringen, dürfen gerne dazutreten.
Quellen und Literatur
- Bastani, Hamsa et al. (2025): Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. PNAS 122 (26), e2422633122.
- Kestin, Greg 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, Artikel 17458.
- Kosmyna, Nataliya et al. (2025): Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task. Preprint, Version 2.
