Alles erfüllt, doch nichts dabei gelernt

Joël Orizet, stv. Chefredaktor. (Source: Netzmedien)

Joël Orizet, stv. Chefredaktor. (Source: Netzmedien)

Lernen ist harte Arbeit – zumindest für jene, die sich nicht bloss durchs Bildungswesen durchmogeln. Wer etwas auf die harte Tour lernt, muss sich auseinandersetzen: mit Problemen, Widersprüchen und mit sich selbst, etwa mit der eigenen Überforderung oder dem Umstand, dass man vielleicht gar keine Lust hat, den eigenen Kenntnisstand – geschweige denn das eigene Verhalten – zu verändern. Mit generativer KI muss man das heutzutage immer weniger. Das könnte zum Problem ­werden. 

Doch zunächst die gute Nachricht: KI-Assistenten machen den Zugang zu Informationen niederschwelliger denn je. Man muss nicht mehr in ein muffiges Archiv hinabsteigen und sich durch dicke Wälzer wühlen (sorry, liebe Bibliotheken). Man muss auch keine Suchmaschine mehr bedienen können – samt der stillschweigenden Zustimmung, das eigene Klickverhalten zu Werbezwecken verwerten zu lassen (sorry, but not sorry, Google). Man muss sich noch nicht einmal die Mühe machen, eine Frage sauber zu formulieren: Ein schlampiger Prompt reicht, und die KI produziert Antworten, noch bevor der erste eigene Gedanke überhaupt Form annimmt. 

Wer gerade in einer Aus- oder Weiterbildung steckt, dürfte die Versuchung kennen: Kurz vor Abgabetermin und kein Bock auf Leistung? Kein Problem, ChatGPT macht das schon! Noch ein bisschen Umschreiben und ein paar Formfehler einstreuen, um den Generalverdacht auf KI-Generierung zu entkräften, und schon hat man das Zertifikat in der Tasche. Alles erfüllt, doch nichts dabei gelernt. 

Das ist wohl die grosse Gefahr: dass generative KI vor allem als Shortcut fungiert – als bequemer Ausweg aus jeder kognitiven Zumutung. Wer sich nie selbst zu einer Antwort durchringen muss und nur vor sich hin promptet, statt sich gute Fragen zu überlegen, lernt womöglich irgendwann gar nicht mehr, was Lernen eigentlich heisst.  

Lernen bedeutet Reibung. Man muss scheitern, korrigieren, neu ansetzen. Genau daraus entsteht mehr als nur Wissen – nämlich das, worauf es im Umgang mit KI-Tools ganz besonders ankommt: Urteilskraft. Oder anders gesagt: die Fähigkeit, Inhalte, Situationen und Motive kritisch einordnen zu können. Dazu gehört heute insbesondere, einschätzen zu können, ob ein KI-generierter Output brauchbar ist oder nur glatt formuliertes Geschwurbel. Diese Kompetenz entsteht durch Erfahrung, Reflexion und eigenständiges Denken – nicht durch den blossen Konsum vorgefertigter Antworten. 

Darin liegt aber auch die grosse Chance: Generative KI muss nicht zwangsläufig dazu führen, dass wir jede geistige Anstrengung vermeiden und schliesslich denkfaul werden. Entscheidend ist, wie wir diese Werkzeuge einsetzen. Wer sich damit nur fixfertige Inhalte ausspucken lässt, umgeht den Lernprozess. Wer sie hingegen dialogisch nutzt, kann dadurch auch besser lernen: indem man sich Gedanken spiegeln lässt, Argumente schärft, Gegenpositionen testet oder von der Maschine gezielt herausfordern lässt. Etwa dann, wenn man nicht nach Antworten fragt, sondern nach kritischen Fragen.

Lernen muss nicht immer harte Arbeit sein – aber ganz ohne Widerstand funktioniert es nicht. KI-Tools können Lernprozesse unterstützen, sie ersetzen jedoch nicht die Auseinandersetzung mit Problemen, Widersprüchen und mit sich selbst. Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht, wie man sich mithilfe von KI durchs Bildungswesen mogelt oder wie sich solche Mogeleien verhindern lassen. Viel wichtiger wird es sein, zu lernen, wie man mit KI richtig lernt: nicht indem man das Denken automatisiert, sondern indem man es anregt.