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Die CATALPA Lecture Series ging in die nächste Runde. Unser Gast, Yizhou Fan, ist ein langjähriger Kooperationspartner von Lyn Lim, der Leiterin der CATALPA-Nachwuchsgruppe ATLaS (Adaptive Teaching, Learning, and Support). Sein Thema:

Ein metakognitiver Ansatz für Lernen und Leistung in der Mensch-KI-Interaktion

Foto: CATALPA

Generative KI macht es Lernenden leichter denn je, gute Ergebnisse zu produzieren – aber lernen sie dabei auch wirklich? ChatGPT & Co. liefern flüssige, überzeugende Antworten, während im Hintergrund oft genau die mentale Anstrengung wegfällt, die für nachhaltiges Lernen nötig wäre. Das führt zu einem zentralen Spannungsfeld: Wann wird KI-gestützte Leistung zu echtem Kompetenzaufbau – und wann nur zur Illusion davon?

Genau damit beschäftigt sich Dr. Yizhou Fan (Peking University) in seiner Forschung zu Lernen und Leistung im Zusammenspiel mit KI. Seine zentrale These: Lernerfolg und Aufgaben-Performance sind zwei unterschiedliche Dinge – und generative KI kann beides entkoppeln. Studierende lösen Aufgaben schneller und "besser", ohne dass messbar mehr Wissen oder Transferfähigkeit entsteht. Die Folge: De-Skilling, Mis-Skilling oder gar Never-Skilling – der Abbau, die Fehlprägung oder das Ausbleiben von Kompetenzen.

Seine Antwort darauf: metakognitives Offloading und Onloading bewusst steuern.

• Offloading (Aufgaben an KI auslagern) ist nicht per se schlecht – aber nur sinnvoll, wenn Lernende zunächst selbst einschätzen können, was eine Aufgabe wert ist und ob sich das Auslagern überhaupt lohnt.
• Onloading bedeutet, metakognitive Prozesse (Planen, Überwachen, Reflektieren) aktiv beim Menschen zu belassen oder gezielt zurückzuholen – etwa durch Scaffolding-Fragen, Checklisten oder Reflexionsschritte nach der KI-Nutzung.

Laut seinen Studien außerdem wirkungsvoll: erst selbst denken, dann KI hinzuziehen – nicht umgekehrt. Schon diese Reihenfolge kann den Lerneffekt deutlich erhöhen.

Sein Fazit für die Hochschulbildung: Aufgaben, Scaffolding und Assessment müssen neu gedacht werden – hin zu echtem Prozess- und Kompetenzverständnis im Zeitalter von Mensch-KI-Zusammenarbeit. So kann laut Fan sogar eine echte Mensch-KI-Synergie stattfinden.