Reflexion.

Andreas Dengel

Sinnsuche im KI-Zeitalter

»Wenn KI alles kann, was kann ich dann noch?« Diese Frage markiert die gegenwärtige Zuspitzung des Diskurses über das Ziel von Bildung. Mächtige KI-Systeme rücken die Sinnsuche des eigenen Lernens und Handelns ins Zentrum und verändern das System Schule in seiner Grundlogik.

Künstliche Intelligenz (KI) umfasst Bemühungen aus dem Forschungsfeld der Informatik, menschliche Fähigkeiten wie Lernen, Problemlösen, Sprachverstehen und Entscheidungsfindung mithilfe von Maschinen nachzubilden. Der Begriff wurde 1956 durch John McCarthy im Rahmen des »Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence« geprägt. Er wollte damit anregen, Intelligenz so zu beschreiben, dass Maschinen sie in ihren Aspekten simulieren können, und prägte mit dieser Idee einen Forschungsauftrag, dessen Tragweite heute sichtbarer ist denn je.

Nächster Hype oder Paradigmenwechsel?

»Lass mal Chat fragen!« ist ein Satz, der heute immer regelmäßiger im Klassenraum fällt. Aber ist diese neue Technologie ein kurzfristiger Hype oder zeichnet sich durch und mit ihr eine langfristige Veränderung ab? Technologische Innovationen folgen in der Regel zyklischen Mustern von Adaption und Substitution. Langzeitstudien zeigen, dass Endgeräte wie Fernsehgeräte, Kassettenrecorder, MP3-Player, DVD-Player etc. jeweils eine Phase massenhafter Verbreitung erlebten, sobald sie einen erkennbaren Nutzenzuwachs boten, und anschließend durch wiederum neue Technologien verdrängt wurden (Breunig und van Eimeren 2015). Ein vergleichbares Muster beschreibt der Gartner Hype Cycle: Zunächst werden Fähigkeiten neuer Technologien überschätzt (Peak of Inflated Expectations), ehe ein Einbruch des Interesses folgt (Trough of Disillusionment) und sich im weiteren Verlauf realistische Anwendungsszenarien herausbilden (Plateau of Productivity) (Dedehayir und Steinert 2016).

Die aktuelle Entwicklung im Bereich der KI deutet jedoch auf ein qualitativ anderes Muster hin.

• Wie bereits der Personal Computer, das Internet oder das Smartphone entfaltet KI eine Dynamik, die über traditionelle Adoptionszyklen hinausgeht. Sichtbar wird das am weltweiten Erfolg generativer Modelle wie ChatGPT mit mehreren Hundert Millionen aktiven Nutzerinnen und Nutzern.
• Prognosen zur Arbeitswelt legen nahe, dass ein erheblicher Anteil der Tätigkeiten, insbesondere in wissensintensiven Dienstleistungsbranchen, künftig durch KI automatisiert wird (Brynjolfsson & Li 2025).
• Auch im Bildungssektor sehen wir eine grundlegende Transformationsperspektive (Holmes et al. 2019; Luckin 2018), in der KI eine Schlüsselrolle für Unterricht, Lernprozesse und institutionelle Strukturen einnehmen wird.

Gleichzeitig sind die Grenzen generativer KI-Systeme sichtbar: Sie produzieren bisweilen fehlerhafte oder verzerrte Inhalte (»Halluzinationen«), reproduzieren gesellschaftliche Verfehlungen aus ihren Trainingsdaten und erfordern enorme Rechenressourcen mit entsprechendem Energieverbrauch. Die gegenwärtige Dynamik ist daher weniger als uneingeschränkter Paradigmenwechsel zu verstehen, sondern als ambivalente Transformation mit offenen technischen und ethischen Fragen. Hieraus stellt sich die Frage, inwieweit sich diese Entwicklungen auf das menschliche Lernen und Handeln auswirken und welche Schlüsse daraus für Bildung und die Institution Schule entstehen.

Bildungsauftrag gestern und heute

Die Frage nach dem Sinn von Schule zieht sich seit Jahrhunderten durch den Bildungsdiskurs. Immer wieder ging es darum, ob Bildung primär auf die Entfaltung individueller Anlagen, die Vorbereitung auf gesellschaftliche Teilhabe oder die Sicherung ökonomischer Verwertbarkeit gerichtet sein soll. Diese Spannungsfelder bilden den Hintergrund, vor dem auch die aktuellen Debatten um KI zu verstehen sind.

Aus der humanistischen Bildungstradition stammt Humboldts Verständnis, der »wahre Zweck des Menschen« sei »die höchste und proportionierlichste Bildung seiner Kräfte zu einem Ganzen« (von Humboldt 1792, S. 64). Dieses Ideal umfassender Selbstbildung blieb jedoch im schulischen Alltag des 19. Jahrhunderts weitgehend unerfüllt, da politische Vorgaben auf Allgemeinbildung im engeren Sinne und auf die Trennung von Persönlichkeitsbildung und beruflicher Zweckrationalität abstellten.

Die Reformpädagogik des frühen 20. Jahrhunderts reagierte auf diese Engführung, indem sie Ganzheitlichkeit, Selbsttätigkeit und Lebensnähe ins Zentrum rückte. Humboldts Idee der Selbstentfaltung wurde dabei nicht als Abkehr von gesellschaftlichen Bezügen verstanden, sondern als deren bewusste Integration in Lernprozesse. Zugleich zeigten sich hier Grenzen, etwa durch die Selektionsfunktion des Schulsystems und die praktischen Schwierigkeiten individueller Förderung im Massenunterricht (Fend 2006).

Einen weiteren Akzent setzte die kritisch-konstruktive Didaktik Klafkis in den 1960er- bis 1980er-Jahren. Sein Konzept der »epochaltypischen Schlüsselprobleme« verband die Tradition individueller Selbstbildung mit dem Anspruch, Bildung als Emanzipation zu verstehen: Lernende sollten zu Mündigkeit, Solidarität und demokratischer Teilhabe befähigt werden, indem sie an gesellschaftlich relevanten Zukunftsfragen arbeiten (Klafki 1996). Damit rückte die normative Dimension von Bildung als Bedeutung für eine gerechte und zukunftsfähige Gesellschaft ins Zentrum.

Seit der Jahrtausendwende dominieren wiederum Bildungsstandards, Kerncurricula und Kompetenzorientierung den Diskurs. Spätestens durch PISA (2001) hat sich ein Paradigma etabliert, in dem messbare Lernergebnisse und internationale Vergleichbarkeit im Vordergrund stehen. Kompetenzen werden als Fähigkeit verstanden, Wissen in Handlungskontexte zu übertragen (Weinert 2001). Dies stärkt praxisrelevante Schlüsselkompetenzen wie Problemlösefähigkeit oder Teamarbeit, jedoch unter der Leitlogik von Output-Steuerung. Parallel hat die Begabungsförderung an Bedeutung gewonnen: Aufbauend auf humanistische und reformpädagogische Ansätze wird Begabung heute als Potenzial aller Lernenden verstanden, das im Zusammenspiel von Fähigkeit, Kreativität und Aufgabenengagement liegt (Renzulli 2016).

So zeigt sich Bildung historisch wie gegenwärtig als ein Spannungsfeld zwischen individueller Selbstentfaltung, gesellschaftlicher Emanzipation und systematischer Kompetenzsteuerung. Diese drei Linien bilden nicht nur historische Stationen, sondern konkurrierende Deutungen dessen, was Bildung leisten soll. Genau auf diesem Resonanzboden muss die Auseinandersetzung mit KI ansetzen: Ob Bildung primär Selbstbildung, gesellschaftliche Verantwortung oder funktionale Kompetenzentwicklung stärken soll, entscheidet darüber, wie wir den Sinn von Schule im KI-Zeitalter bestimmen.

Veränderung von Bildung durch KI

Eine Verortung von KI im Bildungsdiskurs ermöglicht neben der eher mediendidaktischen Sichtweise, wie sie oft bei anderen Technologien eingenommen wird (»Lernen mit Tablets«, »Lernvideos«, »Immersive Learning mit Virtual und Augmented Reality«), eine ganzheitlichere Betrachtung, die auch gesellschaftliche Wechselwirkungen mit in den Fokus nimmt. Wenn wir über die Veränderung von Bildung durch KI nachdenken, ergibt sich schnell eine beliebte, dreifache Sichtweise:

• KI als didaktisches Werkzeug (Lehren und Lernen mit KI)
• KI als transdisziplinärer Bildungsinhalt (Lernen über KI)
• KI als Disruptor für bestehende Bildungsphilosophien (Lehren und Lernen trotz KI).

Beim Lehren und Lernen mit KI geht es insbesondere um die erwähnte mediendidaktische Sichtweise auf den gezielten Einsatz konkreter KI-Anwendungen für Lehr- und Lernarrangements. Verschiedene Einsatzgebiete von KI im schulischen Bereich umfassen neben den neueren generativen Modellen (Sprachmodelle wie ChatGPT, Bildgeneratoren wie DALL·E) auch adaptive Lernsysteme, intelligente Tutoring-Systeme, automatisierte Feedback- und Bewertungstools, Learning-Analytics-Anwendungen sowie Assistenzsysteme für Inklusion und Sprachförderung. Metastudien zum Einsatz von KI im Unterricht berichten von positiven Effekten auf Lernmotivation, adaptive Förderung und individuelle Rückmeldung, zugleich aber auch von ethischen Fragen und Abhängigkeiten von technischen Systemen (vgl. Holmes et al. 2019; Luckin 2018). Didaktisch interessant sind diese Einsatzmöglichkeiten neben den Effizienzaspekten für formatives und summatives Beurteilen, insbesondere für die Differenzierung des Unterrichtsangebots auf Lernendenebene im Rahmen der Potenzialförderung. Hier schlummern große Möglichkeiten, Ansätze der Reformpädagogik durch technologische Innovation auch in der Fläche besser umsetzen zu können, also gleichsam »alter Wein in neuen Prozessoren«.

Beim Lernen über KI rückt dagegen der Bildungsinhalt in den Mittelpunkt: Lernende sollen die Funktionsweisen, Chancen und Risiken Künstlicher Intelligenz verstehen und kritisch reflektieren, um digitale Mündigkeit zu erlangen. Gerne wird in diesen Diskussionen mit Ansätzen wie dem Dagstuhl-Dreieck argumentiert (Gesellschaft für Informatik 2016), um das Phänomen KI aus den Perspektiven der technologischen Funktionsweise, der konkreten Anwendung sowie der gesellschaftlich-kulturellen (Wechsel-)Wirkung zu betrachten. Zum »Blick unter die Motorhaube« gehört dabei nicht nur ein oberflächliches Verständnis von Algorithmen, sondern die Auseinandersetzung mit grundlegenden Prinzipien wie Trainingsdaten, Modellarchitekturen, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Evaluationsmetriken. Insgesamt geht es allerdings weniger darum, die Lernenden zu KI-Spezialistinnen und -Spezialisten auszubilden, sondern um die »fundamentalen Ideen« (vgl. Schwill 1993) hinter dem Phänomen KI, deren Verständnis zur angestrebten Mündigkeit in der digital vernetzten Welt beiträgt. Während dieser Blick auf KI ein klassisch informatikdidaktisches Thema ist, bleibt die Frage nach den Wechselwirkungen, insbesondere in Bezug auf Bias, Fairness und Transparenz, eine disziplinübergreifende, u. a. in den Bereichen der Medienerziehung. Dazu kommen praxisnahe Anwendungskompetenzen. Hier stellt sich insbesondere die Frage, wann diese Kompetenzen genutzt werden sollten, frei nach der Prämisse »Erst selbst denken, dann KI nutzen«.

Schließlich fordert das Lernen trotz KI eine bildungstheoretische Auseinandersetzung: Wenn algorithmische Systeme zunehmend kognitive Routinen übernehmen, erwächst für Schule die Aufgabe, jene genuin menschlichen Fähigkeiten zu kultivieren, die sich nicht ohne Weiteres automatisieren lassen: Kreativität, kritische Urteilskraft und moralische Orientierung (vgl. Kerres 2013). Auch wenn leistungsfähige Large-Language-Modelle mit erweiterten Reasoning-Prozessen den Eindruck erwecken, über eben diese Fähigkeiten zu verfügen, handelt es sich bei diesen letztlich immer nur um statistische Mustererzeugung ohne Bewusstsein, Intentionalität und Verantwortungsübernahme. Ethisch notwendig ist daher die Gewissheit, dass die Steuerung im Rahmen einer »Augmented Intelligence« beim Menschen verbleiben muss: KI kann Denk- und Handlungsräume erweitern, ersetzt jedoch nicht die normative Reflexion und ethische Verantwortung. Hierin zeigt sich ein epochaltypisches Schlüsselproblem im Sinne Klafkis: die Neubestimmung der Rolle des Menschen in einer Welt, in der Maschinen scheinbar alles können. Bildung hat die Aufgabe, Lernende auf diese Herausforderung vorzubereiten, indem sie die Fähigkeit zur kritischen Auseinandersetzung mit technologischen Systemen ebenso fördert wie die bewusste Übernahme von Verantwortung. Koller (2012) fasst dies als transformatorischen Bildungsprozess zusammen: Subjekte werden durch die Konfrontation mit neuen Erfahrungen (in diesem Fall die Begebnung mit KI) herausgefordert, ihr Selbst- und Weltverhältnis neu zu gestalten.

Bildungssinn und Sinnbildung

Diese Entwicklungen zwingen uns gegenwärtig, den »Zweck des Menschen« im humboldtschen Sinn neu zu denken. Bildung bleibt die Entfaltung von Potenzialen, verbunden mit der Ausbildung von Schlüsselkompetenzen und einem kuratierten Kanon an Allgemeinbildung. Doch die durch KI ausgelöste Transformation macht deutlich, dass der Bildungssinn heute mehr umfasst als die Traditionslinien von Allgemeinbildung (Humboldt), Ganzheitlichkeit und Selbsttätigkeit (Reformpädagogik) sowie Kompetenzorientierung und Potenzialförderung (Gegenwart).

Hinzu tritt ein weiterer Aspekt: die Sinnbildung als Bildungsaufgabe. Dabei geht es nicht nur um individuelles Wohlbefinden oder subjektive Zielsetzung, sondern um die Fähigkeit, Erfahrungen in größere Deutungs- und Handlungszusammenhänge einzuordnen. Sinnbildung bedeutet bildungstheoretisch, Orientierung zu gewinnen und das eigene Selbst- und Weltverhältnis aktiv zu gestalten (Koller 2012). Angesichts algorithmischer Systeme, die kognitive Routinen übernehmen und scheinbar selbst Urteils- und Kreativitätsleistungen vollbringen, rückt die Frage nach dem Menschlichen im Verhältnis zum Technischen ins Zentrum. Im Sinne Klafkis epochaltypischer Schlüsselprobleme gilt es, Schülerinnen und Schüler nicht nur auf ökonomische Verwertbarkeit vorzubereiten, sondern sie zu befähigen, Orientierung und Verantwortung in einer von KI geprägten Welt zu entwickeln. Kollers Verständnis von Bildung als transformatorischem Prozess unterstreicht, dass Sinn nicht vorgegeben, sondern in der Auseinandersetzung mit disruptiven Erfahrungen (wie bei der Konfrontation mit KI) immer wieder neu hervorgebracht wird.

Damit erhält Bildung im KI-Zeitalter eine doppelte Bestimmung: Sie ist weiterhin auf die klassischen Funktionen der Persönlichkeitsentwicklung, Potenzialentfaltung und Kompetenzförderung gerichtet, zugleich aber stärker als zuvor auf die individuelle und kollektive Sinnsuche: »Wenn KI alles kann, was kann ich dann noch?« Die Antwort liegt nicht in der Konkurrenz zum Maschinellen, sondern in der bewussten Gestaltung des eigenen Selbst- und Weltverhältnisses. Bildung muss Lernende daher darin unterstützen, das Menschliche im Technischen zu behaupten und in der Begegnung mit KI ihre Rolle als verantwortliche Subjekte neu zu bestimmen. n

Dr. Andreas Dengel ist Professor für Informatikdidaktik an der Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main.

Literatur

Breunig, Christian/van Eimeren, Birgit, Ergebnisse der ARD/ZDF-Langzeitstudie 1964 bis 2015. 50 Jahre »Massenkommunikation«: Trends in der Nutzung und Bewertung der Medien. In: Media Perspektiven 11/2015, S. 505–525. Verfügbar unter: http://www.ard-werbung.de/fileadmin/user_upload/mediaperspektiven/pdf/2015/50_Jahre_Massenkommunikation_-_Trends_in_der_Nutzung_und_Bewertung_der_Medien.pdf

Brynjolfsson, Erik/Li, Danielle/Raymond, Lindsey, »Generative AI at work«. The Quarterly Journal of Economics140.2 (2025), 889–942.

Dedehayir, Ozgur/Steinert, Martin, »The hype cycle model: A review and future directions«. Technological Forecasting and Social Change 108 (2016), 28–41.

Fend, Helmut, Neue Theorie der Schule. Einführung in das Verstehen von Bildungssystemen, Wiesbaden 2006.

Gesellschaft für Informatik. (2016). Dagstuhl-Erklärung: Bildung in der Digitalen Welt. https://gi.de/fileadmin/GI/Hauptseite/Themen/Dagstuhl-Erkla__rung_2016-03-23.pdf

Holmes, Wayne/Bialik, Maya/Fadel, Charles, Artificial Intelligence in Education. Promises and Implications for Teaching and Learning, Boston 2019.

Humboldt, Wilhelm von, Ideen zu einem Versuch, die Gränzen der Wirksamkeit des Staats zu bestimmen, Breslau 1792.

Humboldt, Wilhelm von, Der Königsberger und der Litauische Schulplan, in: Flitner, Andreas/Giel, Klaus (Hg.): Wilhelm von Humboldt. Werke in fünf Bänden. Bd. 4: Schriften zur Politik und zum Bildungswesen, Stuttgart 1964, 188–195.

Kerres, Michael, Mediendidaktik: Konzeption und Entwicklung mediengestützter Lernangebote, Walter de Gruyter 2013.

Klafki, Wolfgang, Neue Studien zur Bildungstheorie und Didaktik. Zeitgemäße Allgemeinbildung und kritisch-konstruktive Didaktik, Weinheim 1996.

Koller, Hans-Christoph, Bildung anders denken. Einführung in die Theorie transformatorischer Bildungsprozesse, Stuttgart 2012.

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