Wie verändern Chatbots Schule, Unterricht und Lernen?
Zeitenwende 🞋
NZZ Interview: KI-Analyse von Schüler:innen Statements
Arbeitsauftrag: Analysieren Sie die Aussagen der Schüler:innen im Interview mittels ChatGPT, wie folgt:
Unter der Annahme, dass die Lernenden Ihre Situation realistisch schildern, welche pädagogisch problematischen und wertvollen Aspekte lassen sich erkennen? Tragen Sie Ihre Ergebnisse [hier ein].
Was sagt die Forschung zu den Auswirkungen von KI auf Lernen und Gedächtnis?:
MIT:“Over four months,LLM users consistently underperformed [less cognitive load, less recall] at neural, linguistic, and behavioral levels. These results raise concerns about the long-term educational implications of LLM reliance and underscore the* need for deeper inquiry into AI’s role in learning.”
Meta-Analysis: “[The study] indicates alarge positive impact [large standardized mean difference] (g = 0.867) of ChatGPT on student learning performance. … [with] significant differences […] in the type of course, learning model, and duration. [For] higher-order thinking, it is crucial to provide corresponding learning scaffolds or educational frameworks*”
Forschung sieht kognitives Auslagern (Cognitive offloading) als Problem, wenn KI in der Schule eingesetzt wird:
“Our findings highlight the need for thoughtful integration of generative AI in educational settings to ensure that human learning is preserved.” Bastani et al. (2025)
“Results indicated that students using LLMs experienced significantly lower cognitive load. …, these students demonstrated lower-quality reasoning and argumentation …” Stadler et al. (2024)
Cognitive Offloading
Cognitive offloading reduziert die kognitive Belastung, definiert in Risko and Gilbert (2016)
Nichts neues, seit der Informationstechnologie ist es möglich, kognitive Aufgaben an externe Geräte auszulagern.
Bücher: Nehmen uns das Erinnern ab, aber man muss nun lesen und schreiben können.
Rechenmaschinen: Nehmen uns das Rechnen ab, aber man muss nun mit vielen Zahlen (Tabellen) umgehen können.
Suchmaschinen: Nehmen uns das Recherchieren ab, aber man muss nun mit viel mehr Informationen umgehen können.
Denkmaschinen: Nehmen uns das Denken ab, aber man muss nun ….
KI steuern, kritisch überwachen und Ausnahmesituationen auflösen können.
Bildung im Sandwich
KI Arbeitswelt verlangt zunehmend höhere Denkfertigkeiten und kreative Problemlösungen, für die kritisches Denken, tiefes Wissen und ganzheitliche Kompetenzen notwendig sind.
KI Nutzung der Schüler*innen kann zu kognitivem Offloading führen, wodurch tiefes Wissen und ganzheitliche Kompetenzen nicht mehr aufgebaut werden.
Bildung im Sandwich
II.
Lernen mit und trotz KI
KI sensitive Pädagogik 1/2
Wie beim Sport, wo wir freiwillig auf Hilfsmittel verzichten, um unsere Fähigkeiten zu trainieren, brauchen wir die gleiche Haltung für den Umgang mit KI.
Es geht um unsere kognitive Fitness.
ChatGPT Cheating Marathon
KI-sensitive Pädagogik 2/2
Lernsituationen müssen – gerade mit KI – bewusst kognitive Eigenleistung fordern.
Nach Newmann und Bransford entsteht authentische intellektuelle Arbeit, wenn Lernende:
Wissen/Kompetenzen selbst aufbauen – statt nur reproduzieren,
Abläufe analysieren, synthetisieren und bewerten – statt Verfahren nachzuahmen,
Kompetenzen auf neue Situationen übertragen können.
Lernsituationen müssen produktive kognitive Herausforderungen erschaffen, die motivieren, kognitive Kernaufgaben selbst zu tun und nicht einfach an die KI zu delegieren.
Mit KI auf Augenhöhe 1/3
Wir gestalten Lernsituationen so, dass kognitive Eigenleistung genau jene kognitive Arbeit umfasst, die für den Lernprozess notwendig ist.
Motivierend
Authentisch
KI-fest
Mit KI auf Augenhöhe 2/3
Wir wählen schlecht an KI delegierbare Lernsituationen:
KI kann nur schwer abschätzen, was nicht in ihren Trainingsdaten vorkommt: Unbekanntes / Letzte Klassenfahrt / Schlussfolgern über dort erlebtes
KI scheitert bei schlecht spezifiziertem Kontext: Lerndende müssen unterspezifizierte Aufgaben konkretisieren
KI ist nicht gut darin, „echt persönliche“ Merkmale zu erzeugen: Lerndende müssen ihre eigenen Erfahrungen, Meinungen, Gefühle einbringen
KI ist gibt oft keine gut begründete Auswahl zwischen gleichwertigen Optionen: Lernende müssen die Auswahl selbst treffen.
KI ist schlecht im Schlussfolgern über lange Ketten: Lerndende müssen komplexe Schlussfolgerungen selbst erarbeiten.
Richtig-Falsch-Fragen
Aufgabe: Prompte ChatGPT, wie unten und beurteile die verschiedenen Antworten:
Im Kontext der Schweizer Geschichte: Gründung der Schweizerischen Eidgenossenschaft, beurteile die folgenden zwei Fragen:
War die Gründung des Schweizer Bundesstaates 1848 ein Erfolg?
Beurteile, ob die Schweizer Bundesverfassung von 1848 die Hauptkonflikte des Sonderbundkrieges gelöst hat. Unterscheide zwischen religiösen, politischen und wirtschaftlichen Konflikten und bewerte die Situation aus der Perspektive eines katholischen konservativen Kantons und eines liberalen städtischen Kantons.
Wie unterscheiden sich die Antworten? Welche erfordert mehr Kompetenz von den Lernenden im Umgang mit KI? Warum?
Aufgabe: Prompte ChatGPT, wie unten und beurteile die Antwort:
Hilf mir bei dieser Schulaufgabe: „Welche Rolle spielte die sogenannte Kollektivvereinbarung von Olten im Oktober 1918 für die Verschärfung der Spannungen vor dem Landesstreik? Gib eine differenzierte Einschätzung.“
Zeige mir die wichtigsten Punkte mittels eines farbigen und gut lesbaren, von Links nach Rechts gezeichneten, Mermaid Mindmap Plots.
Die Lernenden erarbeiten sich ganzheitliche Kompetenzen mittels eines Dialogs mit der KI.
KI hilft beim gesamtheitlichen Erfassen eines komplexen Gebiets
KI hilft bei Einzelschritten aber nicht Ende-zu-Ende
KI hilft beim Reflektieren über den Lösungsweg. Lösung muss aber selbst erarbeitet werden.
Die Lernenden müssen die Ergebnisse der KI verstehen, sie konsolidieren und ihre ‘Erkenntnisse’ der Klasse präsentieren.
4. Biologie
Aufgabe: Prompte ChatGPT, wie unten und beurteile die Antwort:
Hilf mir bei dieser Schulaufgabe: “Die Forschung bei Altos Labs des Amazon Gründers Jeff Bezos hat die führenden Longevity Forscher der Welt rekrutiert und fokussiert sich auf biologische Verjüngungstechnologien, um die”biologische Uhr” zurückzudrehen. Es ist der Firma gelungen Zellen von alten Mäusen in einen Zustand zu versetzen, der dem von jungen Mäusen ähnelt. Nun testet sie offenbar die Reprogrammierung von Organen außerhalb des Körpers („ex vivo“), die maschinell ausserhalb der Körpers verjüngt werden. Reiche Personen mit degenerierten Organen könnten so ihre Organe verjüngen lassen. Gib eine differenzierte Einschätzung.”
Welche Aussagen macht ChatGPT? Wie faktisch korrekt ist die Antwort? Lass Dir von KI helfen, aber Achtung das kann falsch sein!?
Die Schüler*innen verstehen graphisch eine komplexe Känguruh Aufgabe.
Nina hat einen Kreis mit 20 Punkten in 20 gleich lange Kreisbögen geteilt. Sie zeichnet alle Sehnen ein, die zwei dieser Punkte verbinden. Wie viele dieser Sehnen sind länger als der Radius, aber kürzer als der Durchmesser des Kreises?
was it richtig?: (A) 90 (B) 100 (C) 120 (D) 140 (E) 160
Diskutiert mit Euren Nachbarn was die Aufgabe bedeutet.
Erklärt Euch die Aufgabe. Macht dazu eine Zeichnung erst per Hand, dann mit ChatGPT.
Versucht die Aufgabe nur mittels der Zeichnung zu lösen. Passt mittels KI die Zeichnung an, wenn ihr nicht weiterkommt.
AI, ‘Alien Intelligenz’, ist gekommen um zu bleiben. Wir - Lehr- und Lernende - müssen lernen, wie wir sie pädagogisch sinnvoll einsetzen können, um geistige Fähigkeiten zu stärken, statt sie zu schwächen.
Abschlussplenum
Feedback zum Atelier, offene Fragen, Diskussion
Input I
Input II
References
Bastani, Hamsa, Osbert Bastani, Alp Sungu, Haosen Ge, Özge Kabakcı, and Rei Mariman. 2025. “Generative AI Without Guardrails Can Harm Learning: Evidence from High School Mathematics.”Proceedings of the National Academy of Sciences 122 (26). https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122.
Kosmyna, Nataliya, Eugene Hauptmann, Ye Tong Yuan, et al. 2025. Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt When Using an AI Assistant for Essay Writing Task. https://arxiv.org/abs/2506.08872.
Stadler, Matthias, Maria Bannert, and Michael Sailer. 2024. “Cognitive Ease at a Cost: LLMs Reduce Mental Effort but Compromise Depth in Student Scientific Inquiry.”Computers in Human Behavior 160. https://doi.org/10.1016/j.chb.2024.108386.
Wang, Jin, and Wenxiang Fan. 2025. “The Effect of ChatGPT on Students’ Learning Performance, Learning Perception, and Higher-Order Thinking: Insights from a Meta-Analysis.”Humanities and Social Sciences Communications 12 (1): 621. https://doi.org/10.1057/s41599-025-04787-y.
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Unter den Annahme, dass sich KI als Schüler*innen Coach und Begleiter etabliert, wie sollte Ihr Unterricht im Jahr 2030 gestaltet werden? Fassen Sie Ihren Standpunkt in ein 2-seitiges PDF 500-700 Wörter an wolfgang.spahn@pherb.ch.
Materialien
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