KI im Klassenzimmer: Hausaufgaben schneller, Mathe schwächer

NVIDIAs Geschäftsführer Jensen Huang warnte, dass die zunehmende Verbreitung künstlicher Intelligenz in Klassenzimmern grundlegende Mathematikkenntnisse von Schülern untergraben könnte. Zugleich betonte er, dass dieser Wandel nicht zwangsläufig Anlass zur Sorge sein müsse. Huang verwies auf eine kürzlich durchgeführte Studie mit 26.000 chinesischen Schülern der Klassen sieben bis zwölf. Demnach verbesserten KI-Werkzeuge die Hausaufgabenergebnisse um bis zu 18 Prozent und verkürzten die für Aufgaben benötigte Zeit um 30 Prozent. Gleichzeitig gingen die Ergebnisse bei regelmäßigen und wichtigen Prüfungen zurück.

Studienergebnisse: schnellere Hausaufgaben, schwächere Prüfungsleistungen

Die von Huang zitierte Untersuchung begleitete in China 26.000 Schüler von der siebten bis zur zwölften Klasse. Laut der Studie verbesserten KI-Anwendungen die Noten bei Aufgaben und Hausaufgaben um bis zu 18 Prozent und verkürzten die Bearbeitungszeit um 30 Prozent. Gleichzeitig sanken die Ergebnisse monatlicher Tests innerhalb von sechs Monaten um bis zu 20 Prozent. Bei entscheidenden Aufnahmeprüfungen gingen die Resultate über einen Zeitraum von zwei Jahren um 18 bis 24 Prozent zurück. Huang wertete diese Zahlen als Beleg dafür, dass eine übermäßige Abhängigkeit von automatisierten Werkzeugen die individuellen Problemlösungsfähigkeiten schwächen und die langfristige Verankerung grundlegender Kenntnisse beeinträchtigen kann.

Huang griff den Trend mit konkreten Beispielen aus dem Unterricht auf. „Wenn man heute ein Kind bitten würde, schriftlich zu dividieren, würde man die Schwierigkeiten bemerken. Das Einmaleins gerät in Vergessenheit, und beim Ziehen von Quadratwurzeln sieht es ähnlich aus. Die Realität ist, dass grundlegende Mathematik vergessen wird“, sagte er.

Huangs Perspektive: ein erwarteter technologischer Wandel

Trotz des von ihm beschriebenen Rückgangs argumentierte Huang, der Wandel sei nicht grundsätzlich besorgniserregend. Er verglich die aktuelle Entwicklung mit früheren technologischen Umbrüchen, durch die ältere Werkzeuge und Fähigkeiten an Bedeutung verloren. Er verwies darauf, dass Taschenrechner einst an Schulen verboten waren. Heute hätte ein Absolvent ohne eigenen Computer oder Programmierkenntnisse Schwierigkeiten. Künftige Schüler müssten lernen, direkt mit Systemen zu interagieren, die von autonomen Softwareagenten gesteuert werden – also mit KI-Systemen, die Aufgaben mit begrenzter menschlicher Anleitung erledigen können.

Den Verlust einzelner grundlegender Fähigkeiten wertete Huang nicht als Schwächung menschlicher Intelligenz, sondern als Verlagerung kognitiver Anstrengung hin zu komplexerem, wertschöpfenderem Denken. Menschen würden zu „Systemdenkern“, die sich auf groß angelegte Architekturen statt auf Detailwissen auf niedriger Ebene konzentrieren. „Moderne Computeringenieure müssen nicht jeden Transistor verstehen; sie arbeiten an Systemarchitekturen mit Hunderten von Billionen Transistoren“, bemerkte er. Mit diesem Vergleich wollte er verdeutlichen, wie sich der berufliche Fokus mit dem technologischen Fortschritt verschoben hat.

Huang sagte, er erwarte, dass die Welt für künftige Generationen alternative und effizientere Kompetenzen entwickeln werde, während KI Routineberechnungen übernehme. Zugleich räumte er die messbaren Rückgänge ein, die in der Studie dokumentiert wurden.