{"id":6544,"date":"2026-08-18T12:52:04","date_gmt":"2026-08-18T10:52:04","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.phzh.ch\/zhe\/?p=6544"},"modified":"2026-08-18T12:52:07","modified_gmt":"2026-08-18T10:52:07","slug":"muss-man-das-noch-lernen-wenn-das-die-ki-kann","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.phzh.ch\/zhe\/muss-man-das-noch-lernen-wenn-das-die-ki-kann\/","title":{"rendered":"Muss man das noch lernen, wenn das die KI kann?"},"content":{"rendered":"\n

Text von Dominic Hassler<\/a> und Jacqueline Egli<\/a><\/p>\n\n\n\n

Das Aufkommen von generativen Machine-Learning Systemen<\/a> (KI) verunsichert Lernende wie auch Lehrpersonen. In Weiterbildungen werden wir regelm\u00e4ssig mit der Frage konfrontiert: Lohnt es sich \u00fcberhaupt noch, grundlegende Kompetenzen wie Lesen, Schreiben und Rechnen auf einem hohen Niveau zu erwerben, wenn KI schon jetzt vieles davon bereits \u00fcbernehmen kann? Oder w\u00e4re es nicht sinnvoller, m\u00f6glichst fr\u00fch vor allem den kompetenten Umgang mit KI zu lernen?<\/p>\n\n\n\n

Tats\u00e4chlich investieren Menschen \u00fcber viele Jahre hinweg Tausende von Stunden, um lesen, schreiben, rechnen, argumentieren oder Probleme l\u00f6sen zu lernen. Berechtigterweise stellen auch junge Menschen sich die Frage, weshalb sie viel Zeit und Energie in den Erwerb solcher F\u00e4higkeiten investieren sollen.<\/p>\n\n\n\n

Wir m\u00f6chten diese Frage aus drei Perspektiven beleuchten: einer humanistischen, einer lernpsychologisch-metakognitiven und einer \u00f6konomischen.<\/p>\n\n\n\n

Humanistische Perspektive<\/h2>\n\n\n\n

Der Zweck von Bildung besteht nicht allein darin, bestimmte Produkte m\u00f6glichst effizient herzustellen. Wir lernen nicht (nur) zu schreiben, um Texte zu produzieren, und nicht (nur) zu rechnen, um zu korrekten Resultaten zu gelangen.<\/p>\n\n\n\n

Bildung bedeutet auch, eigene F\u00e4higkeiten zu entdecken und zu entfalten, einen eigenen Zugang zur Welt zu entwickeln und zunehmend selbstbestimmt urteilen und handeln zu k\u00f6nnen (vgl. etwa Biesta 2019<\/a>). Lesen er\u00f6ffnet Zug\u00e4nge zu Erfahrungen, Gedanken und Lebenswelten anderer Menschen. Schreiben zwingt uns, eigene Gedanken zu ordnen, Positionen zu entwickeln und uns dar\u00fcber klar zu werden, was wir eigentlich sagen wollen. Mathematik erm\u00f6glicht eine besondere Form des pr\u00e4zisen, abstrakten Denkens.<\/p>\n\n\n\n

Wer solche F\u00e4higkeiten erwirbt, gewinnt deshalb nicht nur Kompetenzen, sondern auch Handlungsspielr\u00e4ume. M\u00fcndigkeit setzt voraus, dass ich mir selbst ein Urteil bilden kann und nicht (vollst\u00e4ndig) darauf angewiesen bin, dass andere Menschen oder technische Systeme die Welt f\u00fcr mich interpretieren.<\/p>\n\n\n\n

Lernpsychologisch-metakognitive Perspektive<\/h2>\n\n\n\n

Sprache ist der Zugang zu einem grossen Teil schulischen und akademischen Lernens. Auch wer Mathematik, Geschichte oder Biologie lernt, erschliesst sich neue Inhalte h\u00e4ufig \u00fcber Sprache: durch Lesen, Erkl\u00e4ren, Diskutieren und Schreiben.<\/p>\n\n\n\n

Dabei ist Schreiben weit mehr als die nachtr\u00e4gliche Dokumentation bereits fertiger Gedanken. Oft entstehen Gedanken erst im Prozess des Schreibens. Wer versucht, einen Sachverhalt in eigenen Worten zu erkl\u00e4ren, merkt pl\u00f6tzlich, wo das eigene Verst\u00e4ndnis l\u00fcckenhaft ist. Wer eine Argumentation formuliert, muss Zusammenh\u00e4nge herstellen, Begriffe pr\u00e4zisieren und Widerspr\u00fcche erkennen (vgl. Graham et al 2020<\/a> oder Bisra et al 2018<\/a>). Wer eine Rechnung selbst durchf\u00fchrt, entwickelt ein Gef\u00fchl daf\u00fcr, welche Resultate plausibel sind und an welcher Stelle ein Fehler entstanden sein k\u00f6nnte.<\/p>\n\n\n\n

Diese metakognitiven Prozesse sind wichtig: Sie erm\u00f6glichen uns, das eigene Wissen einzusch\u00e4tzen, Verst\u00e4ndnisprobleme zu erkennen und geeignete Lernstrategien auszuw\u00e4hlen.<\/p>\n\n\n\n

Und hier liegt auch das Problem des zu fr\u00fchen kognitiven Auslagerns von Denken (oder Lernen) an KI. Wenn eine KI einen Text formuliert, eine Aufgabe l\u00f6st oder eine Zusammenfassung erstellt, kann ein hervorragendes, korrektes Produkt entstehen, ohne dass bei der lernenden Person dieselben Denkprozesse stattfinden.<\/p>\n\n\n\n

Dieses \u00abSimulieren von Kompetenz\u00bb ist f\u00fcr das Lernen problematisch. Denn um eine KI-Antwort beurteilen zu k\u00f6nnen, braucht man genau jene inneren Wissensstrukturen und Kompetenzen, deren Aufbau man nicht an die KI delegieren kann. Wer selbst kaum argumentieren kann, wird Schwierigkeiten haben, eine scheinbar \u00fcberzeugende Argumentation der KI kritisch zu pr\u00fcfen. Wer mathematische Zusammenh\u00e4nge nicht verstanden hat, kann zwar eine KI nach der L\u00f6sung fragen, aber nur begrenzt einsch\u00e4tzen, ob diese plausibel ist.<\/p>\n\n\n\n

\n

Es ist paradox: kompetente KI-Nutzung setzt h\u00e4ufig gerade jene fachlichen Kompetenzen voraus, die durch KI scheinbar \u00fcberfl\u00fcssig werden.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

\u00d6konomische Perspektive<\/h2>\n\n\n\n

Letztlich spricht auch die \u00f6konomische Perspektive daf\u00fcr, dass Lernende sich hohe sprachliche sowie mathematische Kompetenzen aneignen sollen. Schliesslich produziert KI ganz viel Text, und dieser muss gelesen, verstanden und m\u00f6glichst auch kritisch hinterfragt werden. Dadurch verschiebt sich der Wert menschlicher Arbeit teilweise von der Produktion hin zur Auswahl, Bewertung und Verantwortung.<\/p>\n\n\n\n

Unternehmen bezahlen Berufseinsteiger:innen nicht daf\u00fcr, einen Prompt abzusetzen und die Antwort weiterzuleiten, sondern f\u00fcr das \u00dcbernehmen von Verantwortung. Vorgesetzten ist es vermutlich weitgehend egal, wer eine Offerte erstellt hat (KI oder Mensch). Aber wenn die Offerte ein Fehler enth\u00e4lt, kann der Mensch nicht auf die KI zeigen.<\/p>\n\n\n\n

Folgen f\u00fcr die Schule und Hochschule<\/h2>\n\n\n\n

Daraus l\u00e4sst sich folgende These zuspitzen:<\/p>\n\n\n\n

\n

Ein sehr grosser Teil dessen, was Menschen vor dem Aufkommen generativer KI lernen mussten, m\u00fcssen sie auch heute noch lernen \u2013 selbst dann, wenn KI die entsprechende Aufgabe bereits l\u00f6sen kann.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Die naheliegende Forderung, Schulen m\u00fcssten nun vor allem \u00abneue Aufgaben\u00bb entwickeln, welche die KI nicht l\u00f6sen kann, greift zu kurz. Solche Aufgaben sind sinnvoll, wo sie m\u00f6glich sind. Sie k\u00f6nnen aber den systematischen Aufbau grundlegender Kompetenzen nicht ersetzen.<\/p>\n\n\n\n

Schreiben lernt man unter anderem dadurch, dass man selbst schreibt. Argumentieren lernt man, indem man Argumente entwickelt, verwirft, \u00fcberarbeitet und verteidigt. Mathematik lernt man, indem man Probleme durchdringt und L\u00f6sungen selbst nachvollzieht.<\/p>\n\n\n\n

Eine bedeutende Herausforderung f\u00fcr Akteure des Bildungssystems ist es nun, dass dieser Prozess neuerdings f\u00fcr die Lernenden sehr frustrierend geworden ist. Sie m\u00fcssen jahrelang in m\u00fchsamen und anstrengenden Lernschritten Kompetenzstufen erklimmen und dabei Dinge lernen, die eine KI mit Fingerschnippen erledigen k\u00f6nnte. Entscheidend ist deshalb, KI nicht so einzusetzen, dass sie genau jene kognitive Arbeit \u00fcbernimmt, durch die die angestrebte Kompetenz erst aufgebaut werden soll. Lernen erfordert eigene kognitive Aktivit\u00e4t, und diese ist h\u00e4ufig anstrengend. Diese Anstrengung ist notwendig, damit lernende Menschen irgendwann ein Niveau erreichen, auf dem sie KI nicht mehr bloss nutzen, sondern ihre Ergebnisse verstehen, beurteilen, hinterfragen und verantworten k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n

\n
\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Zur Diskussion steht durchaus, wie viel Grammatik und Orthographie es braucht. Wie intensiv Lernende das Umformen von Ebenengleichungen (Vektorgeometrie) noch selbst \u00fcben sollen. Und was man tats\u00e4chlich an KI auslagern kann, ohne dabei wertvolle Lernschritte zu \u00fcberspringen.<\/p>\n\n\n

INFOBOX
<\/strong>
In den folgenden Angeboten k\u00f6nnen Sie sich vertieft mit der Gestaltung von Lernprozessen in einer von KI gepr\u00e4gten Welt auseinandersetzen:

CAS Unterricht gestalten mit digitalen Medien <\/a><\/strong>(Start: 12. Januar 2027)

Modul Lernen und Lehren mit KI<\/a> <\/strong>(Start: 1. April 2027)<\/pre>\n\n\n
Zu den Autor:innen<\/h2>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>
\n
Dominic Hassler<\/a> ist Dozent an der PH Z\u00fcrich<\/a> und leitet den CAS Unterricht gestalten mit digitalen Medien<\/a> im Zentrum Berufs- und Erwachsenenbildung<\/a>.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>
\n
Jacqueline Egli<\/a> ist Dozentin am Zentrum f\u00fcr Berufs- und Erwachsenenbildung<\/a> an der PH Z\u00fcrich<\/a>. Ihre Themengebiete sind unter anderem die Schul- und Unterrichtsentwicklung mit dem Schwerpunkt auf den digitalen Wandel und Changemanagement und Organisationsentwicklung f\u00fcr Bildungsinstitutionen.<\/p>\n<\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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