Kritisches Denken

Wie kann KI kritisches Denken in MINT-Fächern fördern?



ATELIER 3_0.9.1
Wolfgang Spahn

10.09.2026

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Willkommen im Atelier

Umfrage

Habt Ihr einen ChatGPT (Gemini, Claude) Account?



Habt Ihr eine bezahlte Version (Pro, Plus, Enterprise)?

Agenda

I.





KI Status 2026

KI - Entwicklung - 2026 1/2

Komplexität einer autonomen Aufgabe (gemessen am menschlichen Zeitaufwand) verdoppelt sich alle 7 Monate.

Graphic übersetzt und vereinfacht

KI - Entwicklung - 2026 2/2

Top Forscher lösen lange ungelöste Probleme, erstmals mit KI Sprachmodelle,

  • aber nur wenn sie die Sprachmodelle richtig steuern können.
  • je höher ausgebildet, desto besser die Steuerung, desto höher der Nutzen.
Hamiltonian
Cycle

ICT Arbeitsmarkt

Nicole Helmer, Vice President & Global Head of Development Learning bei SAP


Neben dem unbestreitbaren Bedarf an einer verantwortungsvollen KI-Entwicklung und einer breiten KI-Kompetenz in sämtlichen IT-Berufen müssen alle Mitarbeitenden ihre übergeordneten Fähigkeiten wie kritisches Denken, Kreativität und komplexes Problemlösen verbessern.


KI erweitert Denken

  • Ja gerne!

    • Kompetenzen erweitern, entwickeln.
    • Ideen finden, auf die wir selbst nicht kommen.
    • Ergebnisse geistiger Arbeit erzielen, die vorher nicht möglich waren.
    • Uns kognitiv selektiv entlasten, und doch Geistiger Autor sein/bleiben.
  • Nein danke!

    • Kompetenzen/Kognitive Fähigkeiten verkümmern lassen.
    • Fehlerhaft Inputs übernehmen.
    • Geistige Autorenschaft verlieren.
    • Vertrauliche Daten weitergeben.

ChatGPT: KI hilft

Zeitenwende 🞋

NZZ Interview: KI-Analyse von Schüler:innen Statements

Arbeitsauftrag: Analysiert die Aussagen der Schüler:innen im Interview mittels ChatGPT. Welche Chancen und Herausforderungen sehen sie?

Schülerinnen

Ergebnis: Chancen und Herausforderungen

ChatGPT Analyse

Research

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 a large 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*”

Wang and Fan (2025),Kosmyna et al. (2025)

Im Detail

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 Fehlersituationen 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 in allen Schulstufen:
    • Wissen/Kompetenzen selbst aufbauen – statt nur reproduzieren,
    • Abläufe analysieren, synthetisieren und bewerten – statt Verfahren nachzuahmen,
    • Kompetenzen auf neue Situationen übertragen können.
    • produktiv mit dem Stoff ringen – statt oberflächlichem Auswendiglernen,

Lernsituationen müssen produktive kognitive Herausforderungen erschaffen, die motivieren, kognitive Kernaufgaben selbst zu tun und nicht einfach an die KI zu delegieren.

Newmann et al. (1996), Bransford et al. (2000)

Mit KI auf Augenhöhe 1/2

Wir wählen schlecht an KI delegierbare Aufgaben:

  1. KI kann nur schwer abschätzen, was nicht in ihren Trainingsdaten vorkommt: Unbekanntes / Letzte Klassenfahrt / Schlussfolgern über dort erlebtes
  2. KI scheitert bei schlecht spezifiziertem Kontext: Lerndende müssen unterspezifizierte Aufgaben konkretisieren
  3. KI ist nicht gut darin, „echt persönliche“ Merkmale zu erzeugen: Lerndende müssen ihre eigenen Erfahrungen, Meinungen, Gefühle einbringen
  4. KI ist gibt oft keine gut begründete Auswahl zwischen gleichwertigen Optionen: Lernende müssen die Auswahl selbst treffen.
  5. KI ist schlecht im Schlussfolgern über lange Ketten: Lerndende müssen komplexe Schlussfolgerungen selbst erarbeiten.

1. Zeichnen 🞋

Wir wollen ein Bild zeichnen, mit ChatGPT.

Aufgabe: Prompte ChatGPT so das ihr möglichst nahe an das gesuchte Bild kommt. Bild nicht hochladen!

1

2

Zeichnen mit KI 2/2

Wenn wir die Stimmung nicht angeben, nur die Umgebung, bekommen wir ein ganz anderes Bild.

3

Comiczeichnen

Comic Zeichnen ist richtig aufwendig. ChatGPT kann uns dabei helfen. Die Story muss aber von uns kommen.

  • Storyline: Die Geschichte in einem Satz.
  • Storyboard: Wie sieht die Geschichte aus?
  • Bildbeschreibung: Was ist auf den einzelnen Bildern zu sehen?
  • Dialoge: Was sagen die Figuren?
  • Zeichnungen: Zeichne jeweils ein Bild (Panel) mit KI.
  • Zusammenfügen: In einem Graphikprogram, füge die Bilder und Dialoge zusammen.

2. Richtig-Falsch-Fragen 🞋

Aufgabe: Prompte ChatGPT, wie unten und beurteile die verschiedenen Antworten:

Im Kontext der Schweizer Geschichte: Gründung der Schweizerischen Eidgenossenschaft, Spannungen zwischen kath. und liberalen Kräften, beurteile diese zwei Fragen:

1 - War die Gründung des Schweizer Bundesstaates 1848 ein Erfolg?

2 - 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? Wo ist kognitives Offloading wahrscheinlicher? Warum?


Euer Input

Input zu 1:

Input zu 2:

3. Geschichtsverständnis

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.

  • Beurteile die Antwort von ChatGPT:

    • Welche Aussagen macht ChatGPT?
    • Wie faktisch korrekt ist die Antwort?


Mit KI auf Augenhöhe 2/2

Die Lernenden erarbeiten sich ganzheitliche Kompetenzen mittels eines Dialogs mit der KI.

  1. KI hilft beim gesamtheitlichen Erfassen eines komplexen Gebiets
  2. KI hilft bei Einzelschritten aber nicht Ende-zu-Ende
  3. 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!?


5. Kurvendiskussion

Die Schüler*innen erarbeiten sich die Grundlagen der Kurvendiskussion.

Aufgabe nach kurzer Einführung in prompt engineering, prompten die Schüler*innen ChatGPT mit:

Bitte gib mir den Matplotlib code um die function y = x³-3x²-9x+27 zu zeichnen

  • Führt den Code aus. Was sagt der Plot aus? Beschreibe die Funktion in Worten.
  • Weise die KI an, Nullstellen, Extremstellen und evtl. Wendestellen zu berechnen und im Plot zu markieren.
  • Frage die KI nach, wenn Du Begriffe nicht verstehst. Frage nach einer Erklärung in einfachen Worten.
  • Präsentiere die Ergebnisse in der Klasse. Was hast du verstanden? Was nicht?

6. Känguruh-Math 🞋

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, ohne KI.
  • Erklärt Euch die Aufgabe. Macht dazu eine Zeichnung erst per Hand, dann mit ChatGPT. aber nur die Zeichnung ohne Text (verwendet matplotlib)
  • Versucht die Aufgabe nur mittels der Zeichnung zu lösen. Passt mittels KI die Zeichnung an, wenn ihr nicht weiterkommt.

Eure Beispiele

III.





KI Lerntechnologien

AIDu - KI Lerntechnologien


KI-Lerntechnologien entwickeln,

  • die pädagogische Prinzipien verbindlich umsetzen

    • didaktisches Zielverhalten definieren und umsetzen

    • Qualität von KI-Lerndialogen in Echtzeit sichern

    • Risiken erkennen und begrenzen

Chemie mit AIDU

Berner FH: Hochschule für Agrar-, Forst- und Lebensmittelwissenschaften HAFL

  • viele Studiumsanfänger.innen die kein/wenig Grundwissen in Chemie mitbringen.
  • aber ….
    • Agrarchemie
    • Lebensmittelchemie
    • Umweltchemie
    • Biochemie

Kann KI Lerntechnologie helfen?

AIDu - Chemie Tutoring

AIDu - Lehrersicht

AIDu-Lernbegleitung

SRF berichtet

“Schweiz aktuell”, Schweizer Fernsehen “Rendez-vous”, Radio SRF Beitrag auf SRF online

7. Baue-ein-Element 🞋



Diskussion

Diskussion im Plenum

Materialien


  • PDF version dieser Präsentation:
    • Im Browser [e] drücken und “Print to PDF” auswählen
  • “Interagieren mit KI auf Augenhöhe” Handout:
    • in Arbeit: Wird per Mail verschickt, sobald fertig
  • https://github.com/WolfgangSpahn:

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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

_





- Danke für die Aufmerksamkeit -
>/

Literature

AI-Enabled ICT Workforce Consortium. 2024. The Transformational Opportunity of AI on ICT Jobs. AI-Enabled ICT Workforce Consortium. https://www.cisco.com/site/m/ai-workforce-consortium/resources.html.
Anthropic. 2024. Building a c Compiler. https://www.anthropic.com/engineering/building-c-compiler.
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.
Bransford, John D., Ann L. Brown, and Rodney R. Cocking. 2000. How People Learn: Brain, Mind, Experience, and School. National Academy Press.
Knuth, Donald E. n.d. Claude Cycles (Hamiltonian Cycle Notes). PDF. https://www-cs-faculty.stanford.edu/~knuth/papers/claude-cycles.pdf.
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.
Kwa, Thomas, Ben West, Joel Becker, et al. 2026. Measuring AI Ability to Complete Long Software Tasks. https://arxiv.org/abs/2503.14499.
Newmann, Fred M., Walter G. Secada, and Gary G. Wehlage. 1996. Authentic Achievement: Restructuring Schools for Intellectual Quality. Jossey-Bass.
OpenAI. 2024. New Result: Theoretical Physics — Gluonen Amplitude. https://openai.com/de-DE/index/new-result-theoretical-physics/.
Risko, Evan F., and Sam J. Gilbert. 2016. “Cognitive Offloading.” Trends in Cognitive Sciences 20 (9): 676–88. https://doi.org/10.1016/j.tics.2016.07.002.
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.