20.10.2026, TU Braunschweig. Lernen ist längst nicht mehr nur eine Frage von Büchern, Tafeln und Karteikarten. Künstliche Intelligenz mischt sich in Hausaufgaben, Seminararbeiten und Prüfungsvorbereitung ein – schnell, bequem und manchmal so glatt, dass man kaum merkt, was dabei verloren gehen könnte.

Wissenschaftliche Untersuchungen stellen zugleich traditionelle Annahmen über den geistigen Abbau im Alter zunehmend infrage. Im Mittelpunkt stehen neuronale Mechanismen, Verhaltensstrategien und der Einfluss moderner Technologien auf Lernen und Gedächtnis. Das klingt zunächst nach zwei getrennten Baustellen. Ist es aber nicht: Wer Wissen dauerhaft behalten will, muss sich anstrengen, Pausen machen und dem Gehirn Zeit geben.

Wenn die KI das Denken abnimmt

Eine Erhebung der American Association of Colleges and Universities unter 1.000 US-Dozenten ergab 2025, dass 90 Prozent erwarten, generative KI werde das eigenständige Denken von Studierenden verringern. Weltweit zeigte eine Umfrage unter 8.000 Personen ein ähnliches Warnsignal: 20 Prozent der KI nutzenden Studierenden empfinden das Problemlösen ohne entsprechende Werkzeuge als schwieriger als zuvor.

Auch eine Studie aus dem Jahr 2024 passt dazu. Schüler lösten Mathematikaufgaben mit generativer KI zunächst besser. Fiel das Werkzeug anschließend weg, schnitten sie schlechter ab als Vergleichsgruppen ohne KI-Zugang. Der schnelle Erfolg hatte offenbar einen Haken – wie ein Spickzettel, der plötzlich nicht mehr in der Hosentasche steckt.

Die Education Endowment Foundation in London plant deshalb bis zu 2,5 Millionen britische Pfund, fast 3 Millionen Euro, für methodisch strenge Studien bereitzustellen. Untersucht werden sollen die Folgen von KI auf Lernen, Verständnis, Gedächtnis und Problemlösekompetenz. Der Kognitionspsychologe Daniel Willingham von der University of Virginia bezeichnet geistige Anstrengung als notwendige Voraussetzung für nachhaltiges Lernen.

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Martin Korte, Neurobiologe an der TU Braunschweig, sprach 2026 im SWR-Podcast „Das Wissen“ über den Einfluss von Smartphones, sozialen Medien und Benachrichtigungen auf die Konzentration. Dabei wurde auch die Arbeit „Your brain on ChatGPT“ des MIT Media Lab thematisiert. Ein kurzer Blick aufs Display, noch eine Meldung, noch ein Wechsel – und der Kopf ist schon wieder woanders.

Gedächtnis braucht mehr als Rechenleistung

Neurobiologische Untersuchungen zeigen, dass die Myelinmembran nicht nur der elektrischen Isolation dient, sondern auch an Gedächtnis und Lernen beteiligt ist. Eine MIT-Studie an Mäusen ergab, dass das Protein MEF2 in einer reizreichen Umgebung aktiver war. Die betroffenen Mäuse lernten besser.

In „Nature Aging“ untersuchte eine Veröffentlichung das Enzym PLA2G7. Es wird von neuralen Stammzellen im Hippocampus gebildet und lag bei älteren Mäusen übermäßig vor. Dieser Überschuss beeinträchtigte inhibitorische Synapsen und verringerte die kognitive Leistung. Wurde PLA2G7 gezielt im Gyrus dentatus unterdrückt, verbesserten sich die synaptische Signalübertragung und die Gedächtnisleistung.

Anders wirkte PLA2G2F, wie eine Studie in „Nature Neuroscience“ bei alternden Mäusen zeigte. Das Enzym verringerte Entzündungen und bewahrte Synapsen. Eine Deaktivierung verschlechterte die Funktion des Hippocampus, höhere Werte verbesserten die Ergebnisse in Gedächtnistests.

Der wichtige Vorbehalt steht gleich daneben: Die Befunde zu PLA2G7 und PLA2G2F stammen überwiegend aus Tierversuchen. Untersuchungen an menschlichem Gewebe umfassten lediglich assoziative Daten von 13 verstorbenen Spendern. Daraus lassen sich keine direkten Aussagen über Ursache und Wirkung ableiten.

Alter, Menopause und die langen Linien

Eine Langzeitstudie in „JAMA Network Open“ begleitete 2.603 Frauen. Das durchschnittliche Einstiegsalter lag bei 78 Jahren, die Beobachtungsdauer betrug meist etwa sieben, teilweise bis zu 18 Jahre. 778 Teilnehmerinnen erhielten wiederholte MRT-Untersuchungen.

Eine zehn Jahre früher eintretende Menopause war mit 1,8 Jahren weniger Zeit ohne Alzheimer-Erkrankung und einem schnelleren Abbau des episodischen Gedächtnisses verbunden. In einem Modell wurde eine fünf Jahre frühere Menopause nach zehn Jahren außerdem mit etwa 15 Prozent mehr Hyperintensitäten der weißen Substanz in Verbindung gebracht. Kausalzusammenhänge lassen sich aus diesen Daten nicht ableiten.

Das Gehirn arbeitet ohnehin nicht nach dem Prinzip: einmal gelernt, für immer gespeichert. Neu erlernte Bewegungsabläufe, sensorische Reize und feinmotorische Fähigkeiten festigen sich besonders während Ruhe- und Schlafphasen. Der nachhaltige Lernerfolg hängt daher von der Qualität der Übungs- und Erholungsphasen ab – nicht nur davon, wie lange jemand am Schreibtisch sitzt.

Für Microlearning gilt eine optimale Lerneinheit von etwa drei bis sechs Minuten. Der Spacing-Effekt nutzt beispielsweise etwa fünfminütige Einheiten dreimal pro Woche, um Wissen langfristig zu verankern. Die theoretischen Grundlagen gehen auf Hermann Ebbinghaus und Studien mit Schulkindern aus dem Jahr 1896 zurück.

Bewegung kommt noch dazu. Der Sportpsychologe Ronald Newerkla empfiehlt als Orientierung dreimal pro Woche etwa 30 Minuten Ausdauertraining sowie zusätzlich zwei bis vier Krafteinheiten. Eine Untersuchung des University College London unter Leitung von Flaminia Ronca zeigte, dass das Gehirn von einzelnen Trainingseinheiten stärker profitiert, je fitter eine Person ist. Messbare Veränderungen können bereits innerhalb von sechs Wochen auftreten.

Was KI im Hörsaal darf – und was nicht

Der zunehmende Einsatz künstlicher Intelligenz verändert Alltag und Arbeitswelt und damit auch Bildung. Lehrende und Lernende stehen vor der Frage, welche Rolle KI im Klassenzimmer, in der Ausbildung und im Hörsaal übernehmen kann und soll.

KI-Anwendungen können den Erwerb von Informationen und Denkprozesse erheblich verkürzen. Unterricht und Lernprozesse lassen sich dadurch zeitlich, räumlich und organisatorisch flexibler gestalten, stärker an individuelle Lernbedürfnisse anpassen und inklusiver für alle Lernenden machen. Das ist die helle Seite der Sache.

KI-Systeme sind allerdings nicht grundsätzlich frei von Verzerrungen oder Fehlern. Für ihren Einsatz braucht es reflektierte Nutzerinnen und Nutzer – Menschen also, die Ergebnisse prüfen, Fragen stellen und sich notfalls durch eine Aufgabe quälen, statt den erstbesten Text zu übernehmen.

Offen bleibt deshalb, wie KI sinnvoll in der Bildung eingesetzt werden kann, ohne dass menschliche Lernprozesse nur oberflächlich stattfinden oder übersprungen werden. Wie nachhaltig verändert KI das Verständnis menschlicher Bildung? Welches Wissen und welche Kompetenzen brauchen Lehrende und Lernende für einen kritisch-reflektierten Umgang mit KI-Tools? Und wo werden diese Kenntnisse und Kompetenzen vermittelt? Gerade an der TU Braunschweig dürften diese Fragen nicht nur in Seminaren auftauchen, sondern auch zwischen zwei Benachrichtigungen auf dem Smartphone.

Quelle: ad-hoc-news.de
Quelle: Bundeszentrale für politische Bildung