16.04.2026 | Redaktion | Universität Tübingen
KI-Einsatz ist "pädagogisch ambivalent"
Policy Paper der Universität Tübingen zu KI in Bildungskontexten
Schülerinnen und Schüler nutzen generative KI-Systeme wie ChatGPT bereits selbstverständlich für Recherche, Strukturierung und Aufgabenbearbeitung. Eine Untersuchung der Universität Tübingen zeigt: Der Einsatz von KI im Bildungskontext ist pädagogisch ambivalent. Zwar kann KI Lernwege individueller gestalten, schnell und wirksam Feedback geben und das effektive Lernen erleichtern. Wird sie jedoch vor allem als Werkzeug zur schnellen Lösung von Aufgaben eingesetzt, drohen oberflächliches Verständnis, geringere Eigenaktivität und der Verlust zentraler Lernkompetenzen.
Titelseite des Policy Papers
Das Policy Paper des Hector-Instituts für Empirische Bildungsforschung der Universität Tübingen weist darauf hin, dass viele KI-Systeme von Schülerinnen und Schülern bislang häufig vor allem als Dienstleister genutzt werden. Die Folge: KI liefert schnelle Antworten, Zusammenfassungen oder fertige Lösungen, ohne dass Lernende sich vertieft mit Inhalten auseinandersetzen müssen. Erste empirische Studien deuten darauf hin, dass dies zwar kurzfristig die Leistung verbessern kann, langfristig aber mit flacherem Verständnis, geringerer Erinnerungsleistung und geringerer kognitiver Aktivierung verbunden ist. Die Autorinnen und Autoren warnen vor zwei Risiken: dem Abbau bereits vorhandener Fähigkeiten durch Auslagerung an KI sowie dem Überspringen grundlegender Kompetenzen, die ohne eigene Anstrengung gar nicht erst aufgebaut werden.
Die Autorinnen und Autoren identifizieren drei zentrale Hebel für eine zukunftsfähige Integration von KI in die Schule: Erstens brauchen Schülerinnen und Schüler Kompetenzen, um KI reflektiert und lernorientiert zu nutzen. Zweitens müssen Lehrkräfte befähigt werden, KI didaktisch sinnvoll einzusetzen und selbstreguliertes Lernen systematisch zu fördern. Drittens braucht es verlässliche institutionelle Rahmenbedingungen – von qualitätsgesicherten, evidenzbasierten KI-Systemen über datenschutzkonforme Infrastruktur bis hin zu praxisnahen Fortbildungsangeboten und klaren Qualitätsstandards. Erst im Zusammenspiel dieser Ebenen könne KI ihr Potenzial für Bildung entfalten, ohne den Erwerb zentraler Kompetenzen zu untergraben.