Am 23.07.2026 berichten Bochumer Forschende, namentlich Prof. Dr. Nikol Rummel und Dr. Sebastian Strauß, über ihre umfassende Untersuchung zur Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) im Bereich des kooperativen Lernens. Diese Erkenntnisse sind Teil des aktuellen OECD Digital Education Outlook 2026. Generative KI, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs), könnten dabei Lernenden in Kleingruppen spezifische Rückmeldungen geben und das kooperative Lernen maßgeblich beeinflussen.

Kooperatives Lernen bezieht sich auf Interaktionen zwischen mehreren Personen, die gemeinsam Wissen erarbeiten. Dies unterscheidet sich von traditioneller Gruppenarbeit, die sich häufig auf die Arbeitsteilung konzentriert, anstatt auf echte Interaktionen. Eine der Herausforderungen im kooperativen Lernen besteht darin, dass es oft unproduktiv oder zäh ist. Forschung zu sogenannten Kooperationsskripten hat ergeben, dass sowohl zu viel als auch zu wenig Anleitung hinderlich sein kann. Rummel und Strauß argumentieren, dass LLMs gezielte Unterstützung im kooperativen Lernen bieten können.

Einsatzmöglichkeiten von LLMs

Die Forschenden skizzieren mehrere potenzielle Einsatzmöglichkeiten von LLMs, die das Lernen bereichern könnten:

  • Zugriff auf LLM-Chatbots für individuelle Recherche während der Gruppenarbeit.
  • Erstellung personalisierter Materialien durch KI.
  • Delegation von Aufgaben an die KI, zum Beispiel die Erstellung von Schaubildern.
  • KI als Lehrkraft oder Lernbegleitung, die den Kooperationsprozess beobachtet und unterstützt.
  • KI als Tutor oder Dialogpartner in Eins-zu-Eins-Situationen.
  • KI als künstliches Gruppenmitglied, das Fachwissen einbringt und Interaktionen anregt.

Dennoch bleibt die Studienlage zur Effektivität von LLMs im kooperativen Lernen dünn. Nur wenige Untersuchungen analysieren inhaltliches Lernen oder die Entwicklung von Kooperationsfähigkeiten im Kontext von KI. Die aktuelle Forschung zeigt auch, dass Entwicklung von KI-Systemen häufig ohne Berücksichtigung etablierter Lerntheorien erfolgt. Rummel und Strauß fordern daher eine methodisch saubere Erfassung der Effekte, die KI auf kooperatives Lernen hat.

Kritik und Herausforderungen der KI-Nutzung im Bildungsbereich

Der OECD-Bericht „Digital Education Outlook 2026“ beleuchtet zudem die Herausforderungen und potenziellen Gefahren der KI-Nutzung im Bildungsbereich. Generative KI wird von Schüler*innen in vielen Ländern regelmäßig genutzt, oft jedoch ohne angemessene pädagogische Anleitung. Dies ist besonders häufig in der Sekundarstufe II und im Hochschulbereich zu beobachten.

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Die Studie zeigt, dass Schüler*innen KI hauptsächlich zur Effizienzsteigerung einsetzen, nicht jedoch für vertieftes Lernen. Während KI erfolgreich zur kognitiven und produktiven Unterstützung genutzt wird, verbessert sich die sichtbare Qualität der Schülerarbeiten oft, ohne das eigentliche Lernen zu fördern. So ergaben randomisierte Kontrollstudien, dass Schüler, die KI verwenden, in Prüfungen ohne Hilfsmittel schlechter abschneiden.

Auch in den USA wurde festgestellt, dass lediglich 12 % der KI-Nutzer innerhalb einer Stunde aus ihrem eigenen Text zitieren konnten, während diese Zahl in anderen Gruppen bei 89 % lag. Der OECD-Bericht betont, dass die Effekte der KI-Nutzung maßgeblich von der pädagogischen Gestaltung abhängen und gezielte, gut konfigurierte KI-Systeme Lernprozesse fördern können.

Ein Beispiel für solche positiven Effekte ist der „Tutor CoPilot“ in den USA, der die Bestehensquoten um durchschnittlich 4 % und bei unerfahrenen Tutoren um 9 % steigern konnte. In einer Harvard-Studie konnten Studierende mit einem KI-Tutor in kürzerer Zeit signifikant mehr lernen.

Dennoch fühlen sich viele Lehrkräfte bei der Integration von KI überfordert. Etwa 75 % geben an, dass ihnen das Wissen oder die Fähigkeiten fehlen, um KI im Unterricht einzusetzen. Obgleich 36 % der Lehrkräfte der Sekundarstufe I KI nutzen, vor allem zur Vorbereitung, sind viele der Meinung, dass KI im Unterricht nicht verwendet werden sollte. Der Bericht warnt vor einer ungesteuerten Nutzung von KI, die das Lernen untergraben kann, und betont die Notwendigkeit einer didaktischen Einbettung von KI-Systemen.

Zusammengefasst zeigen die Forschunden und Berichte eine ambivalente Beziehung zwischen KI und Bildungsprozessen. Es ist essenziell, dass Lehrer und Schüler lernen, KI sinnvoll in den Lernprozess zu integrieren, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Das Ruhr Innovation Lab an der Ruhr-Universität Bochum und der TU Dortmund zielt darauf ab, diese Herausforderungen zu adressieren und die Glaubwürdigkeit von Informationen, insbesondere im Kontext von KI, zu stärken.