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KI in der Bildung 2026-08-22

26.811 Schüler, 30 Monate: Die Hausaufgabennoten stiegen um 18 Prozent, die Prüfungsnoten fielen um 20

26.811 Schüler, 30 Monate: Die Hausaufgabennoten stiegen um 18 Prozent, die Prüfungsnoten fielen um 20

Ein vom Centre for Economic Policy Research als DP21577 verbreitetes Arbeitspapier verfolgte 30 Monate lang 26.811 Schülerinnen und Schüler zwischen 12 und 18 Jahren in einem Kreis in Zentralchina und verglich jene, die generative KI-Werkzeuge nutzten, mit Mitschülern, die das nicht taten. Bei den KI-Nutzern stiegen die Hausaufgabennoten um rund 18 Prozent, während die Bearbeitungszeit pro Aufgabe von 64 auf 45 Minuten sank. Die Prüfungsnoten gingen in die Gegenrichtung, rund 20 Prozent nach unten; bei den entscheidenden Aufnahmeprüfungen betrug der Abstand 24 Prozent beim Zhongkao und 18 Prozent beim Gaokao. Die Autoren, David Stromberg von der Universität Stockholm sowie Victor Lei und Yanhui Wu von der Universität Hongkong, berichten, dass etwa 80 Prozent der KI-Nutzer die Signatur ausgelagerter Hausaufgaben zeigten: ungewöhnlich schnell fertig und trotzdem ungewöhnlich gut bewertet. Am größten waren die Einbußen in sozialwissenschaftlichen Fächern, dann in den MINT-Fächern, dann in Sprachen, und am stärksten trafen sie jüngere Schüler, Leistungsstarke und Jungen. Das Papier ist nicht begutachtet. The Economist veröffentlichte am 18. August eine Analyse, die die Befunde weit verbreitete.

Warum es wichtig istSchulen bewerten Hausaufgaben auch deshalb, weil sie ein billiger Näherungswert dafür sind, ob ein Kind lernt. In dieser Stichprobe ist dieser Näherungswert messbar kaputtgegangen: Ausgerechnet die Schüler mit den besten Hausaufgaben schneiden mit höherer Wahrscheinlichkeit schlechter ab, sobald der Prüfungsraum ihnen das Werkzeug nimmt. Für Lehrkräfte verschiebt das die Fragestellung, denn es geht nicht um das Erkennen von Täuschung, sondern darum, dass die Aufgabe nichts mehr misst. Für Eltern ist es eine konkrete Zahl gegen das Versprechen der Nachhilfe. Und man sollte darauf achten, wer am meisten verlor: nicht die schwachen Schüler, für die solche Werkzeuge üblicherweise beworben werden, sondern die starken, die beim Auslassen der Übung am meisten zu verlieren hatten.

✓ Verifiziert · 4 Quellen

▶ Passendes Video: A 26,000-Student Study Shows the AI Learning Trap
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