Künstliche Intelligenz (KI) verändert nicht nur Arbeitsprozesse, sondern auch die Art, wie wir lernen. Dabei ist eine klare Unterscheidung wichtig: Im beruflichen Kontext geht es häufig darum, mit KI effizient zu einem guten Ergebnis zu kommen. Im Lernprozess steht hingegen der Aufbau fachlicher und überfachlicher Kompetenzen im Mittelpunkt. Gerade hier liegt eine zentrale Herausforderung: Werden KI-Ergebnisse übernommen, ohne Denk- und Lösungswege nachzuvollziehen, Können wichtige Lernschritte übersprungen werden. Dieses „Skill Skipping“ kann dazu führen, dass fachliche Grundlagen nicht ausreichend aufgebaut werden und langfristig sogar Kompetenzen verloren gehen.
Wie eine lernförderliche Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI aussehen kann, untersuchen Silvia Lipp und Elisabeth Riebenbauer vom Institut für Wirtschaftspädagogik. Dabei lassen sich unterschiedliche Nutzungsmodi unterscheiden: von der weitgehenden Auslagerung von Problemlösungsprozessen an KI über den gezielten Einsatz für ausgewählte Teilaufgaben bis hin zur Nutzung von KI als Denk- und Sparringpartner im iterativen Dialog. Ziel ist es, KI als Lernpartner und nicht als Abkürzung zu nutzen, um fachliche und KI-bezogene Kompetenzen gleichermaßen zu entwickeln („Newskilling")
Für die Gestaltung von Lehr-Lern-Prozessen folgt daraus eine zentrale Aufgabe: Lernende müssen einerseits verstehen, wie KI-Systeme arbeiten, und deren Ergebnisse kritisch prüfen und einordnen können. Andererseits brauchen sie metakognitive Fähigkeiten, um den eigenen Denk- und Lernprozess während der KI-Nutzung bewusst zu steuern. Lehrende sind daher gefordert, Lernräume zu gestalten, in denen KI nicht bloß Arbeit abnimmt, sondern zum Weiterdenken, Hinterfragen und Vertiefen anregt. Dazu gehören auch bewusst KI-freie Phasen - insbesondere dort, wo fachliche Grundlagen erst aufgebaut werden.
