Wenn ich für eine Schularbeit lerne, schreibe ich mir manchmal Fragen aus einem Chat mit der KI auf einen Zettel. So habe ich zuletzt für Geschichte und Physik gelernt. Zuerst schicke ich der KI den Stoff, den ich lernen muss. Daraus lasse ich mir Lernunterlagen oder Fragen erstellen, die ich anschließend selbst beantworte. Genau daran merke ich dann auch, ob ich den Stoff wirklich verstanden habe – denn die KI kann mir zwar Fragen stellen, die Antworten muss ich selbst wissen.
Ich verwende KI allerdings nicht immer auf dieselbe Weise und auch nicht für jedes Fach. Oft sitze ich vor einer Aufgabe und komme einfach nicht weiter. Dann frage ich lieber die KI, als jemanden um Hilfe zu bitten. In Physik haben mir manche Erklärungen schon geholfen. In Mathematik komme ich damit hingegen weniger gut zurecht. Für mich hängt es deshalb stark davon ab, um welches Fach und welche Aufgabe es geht.
Was die neuen PISA-Ergebnisse erzählen
Am 8. September veröffentlichte die OECD die Ergebnisse von PISA 2025. In Österreich nahmen laut dem zuständigen Institut IQS knapp 7.000 Schülerinnen und Schüler im Alter von 15 und 16 Jahren teil. Im OECD-Durchschnitt erreichten Lesen und Mathematik die niedrigsten bisher bei PISA gemessenen Werte. Gleichzeitig berichtete etwa jeder fünfte befragte Jugendliche in den OECD-Ländern von einer fast täglichen KI-Nutzung für Schulaufgaben.
Doch was bedeutet das für die Frage, ob KI beim Lernen hilft? Die PISA-Auswertung zeigt, dass es stark darauf ankommt, wofür die KI eingesetzt wird. Wer sie für Zusammenfassungen oder Textentwürfe verwendete, erzielte in Naturwissenschaften häufig schwächere Ergebnisse als Befragte ohne diese Nutzung. Beim allgemeinen Lernen mit KI zeigte sich ein anderes Bild: Jugendliche, die KI dafür wöchentlich nutzten, lagen im OECD-Durchschnitt etwa auf dem Leistungsniveau jener, die sie dafür nie oder fast nie verwendeten.
Daraus lässt sich allerdings nicht ableiten, dass KI schlechtere Leistungen verursacht. Vielleicht suchen auch jene häufiger Unterstützung, denen der Stoff ohnehin schwerfällt. Die Daten vergleichen Nutzung und Leistung, erklären aber nicht, was an einem einzelnen Lernabend passiert. Bei meinem Zettel stellt sich deshalb eine andere Frage: Helfen mir die Aufgaben wirklich dabei, den Stoff selbst zu durchdenken?
Wenn die Hilfe zu früh kommt
Genau hier liegt eine mögliche Gefahr. „Schülerinnen und Schüler bitten zu früh um Hilfe“, sagt Wharton-Professorin Hamsa Bastani in einem Interview mit Knowledge at Wharton vom Juni 2026, aus dem Englischen übersetzt. Sie beschreibt damit ein Problem übermäßiger KI-Unterstützung: Wer sich jeden schwierigen Schritt abnehmen lässt, verpasst die Gelegenheit, selbst auf eine Lösung zu kommen.
Ein Forschungsteam um Bastani untersuchte diesen Unterschied in einem Versuch mit knapp 1.000 Jugendlichen an einer türkischen Schule. Die 2025 im Fachjournal PNAS veröffentlichte Studie verglich drei Gruppen im Mathematikunterricht. Eine übte mit einem frei nutzbaren, auf GPT-4 basierenden Chatbot. Eine zweite verwendete eine angepasste Version, die mit Hinweisen zum eigenen Lösungsweg führen sollte. Die dritte arbeitete mit herkömmlichen Materialien.
Während des Übens schnitt die Gruppe mit dem frei nutzbaren Chatbot besser ab. Bei der anschließenden Prüfung ohne KI kehrte sich der Vorteil jedoch um: Ihre Ergebnisse lagen rund 17 Prozent unter jenen der Vergleichsgruppe ohne KI. Die Gruppe mit dem auf Lernhinweise ausgerichteten System zeigte diesen Nachteil bei der Prüfung hingegen nicht. Einen klaren Prüfungsvorteil gegenüber der Vergleichsgruppe erzielte sie ebenfalls nicht.
Der Versuch betraf Mathematik an einer Schule und damalige GPT-4-Anwendungen. Er lässt sich daher kaum pauschal auf jedes Fach und jedes heutige Programm übertragen. Für den Schulalltag bleibt aber ein wichtiger Unterschied: Eine richtig gelöste Übungsaufgabe sagt noch wenig darüber aus, ob man den Lösungsweg tatsächlich selbst beherrscht.
Warum ich mir Fragen stellen lasse
Genau deshalb interessiert mich an meinem eigenen Vorgehen vor allem das Abfragen. Ich bekomme von der KI nicht einfach die fertigen Antworten, sondern Fragen, die ich selbst beantworten muss. Ob diese Methode tatsächlich beim Lernen hilft, lässt sich zumindest mit Forschung zu Übungstests vergleichen.
Eine 2021 im Psychological Bulletin veröffentlichte Forschungsübersicht von Chunliang Yang und seinem Team wertete 222 Studien mit Daten von rund 48.500 Lernenden aus. Übungstests förderten im Durchschnitt den Lernerfolg stärker als andere Lernmethoden, darunter wiederholtes Durchlesen. Wie groß der Vorteil ausfiel, hing unter anderem von Rückmeldungen und Wiederholungen ab.
Die Untersuchung prüfte allerdings Übungstests und keine KI-Lernzettel. Sie liefert also einen Grund, Fragen zu beantworten, aber kein Gütesiegel für jede automatisch erzeugte Frage. Für meinen Zettel bedeutet das: Ich sollte die Aufgaben mit dem Schulstoff vergleichen, die Antworten zunächst selbst versuchen und Fehler anschließend anhand verlässlicher Unterlagen klären. Denn auch eine zweite KI-Antwort kann wieder falsch sein.
Zwischen Verteufeln und Ausprobieren
Bei meinen Lehrkräften erlebe ich unterschiedliche Haltungen. Manche verteufeln KI, andere sehen darin ein hilfreiches Lernwerkzeug. Für uns wäre darüber hinaus eine praktische Anleitung nützlich: Wie erkennen wir eine falsche Erklärung? Wann bringt eine Rückfrage etwas? Und wann brauchen wir jemanden, der unseren Denkfehler im Gespräch bemerkt?
Ich möchte vieles weiterhin selbst machen. Die KI kann mir Fragen aus dem Stoff zusammenstellen, an denen ich weiterarbeite. Bei meinem nächsten Lernzettel will ich deshalb auch auf die Stellen achten, an denen mir eine Antwort fehlt. Denn genau dort merke ich, wo ich selbst noch nicht weiterkomme. Und dort hätte ich immerhin eine konkrete Frage, mit der ich auf meine Lehrkraft zugehen könnte.
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