Unter dem Titel ?Looking Beyond the Hype: Understanding the Effects of AI on Learning“ ist ein neuer Reflexionsbeitrag von Elisabeth Bauer, Samuel Greiff, Arthur C. Graesser, Katharina Scheiter und Michael Sailer in der Fachzeitschrift Educational Psychology Review erschienen. Der Artikel ist unter folgendem Link abrufbar: https://doi.org/10.1007/s10648-025-10020-8

Die Publikation widmet sich einer kritischen Betrachtung aktueller Forschungs- und Publikationstrends im Bereich des KI-gestützten Lernens. Dabei werden methodische Schw?chen wie die h?ufige Verwendung von Selbsteinsch?tzungen oder unzureichende Kontrollgruppen identifiziert. Diese k?nnen zu verzerrten Schlussfolgerungen und übergeneralisierten Aussagen über den Nutzen von KI im Bildungskontext führen.

Zur systematischen Einordnung m?glicher Wirkungen von KI auf Lernprozesse wird das sogenannte ISAR-Modell vorgestellt (siehe Abbildung 1), das vier Wirkungstypen unterscheidet: Inversion, Substitution, Augmentation und Redefinition. Damit wird ein konzeptueller Rahmen geschaffen, um differenziert zu analysieren, wann und wie KI kognitive Lernprozesse unterstützt oder unter Umst?nden auch beeintr?chtigt. Das Modell basiert auf empirischen Befunden und betont die Bedeutung eines durchdachten didaktischen Designs sowie individueller und kontextueller Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz von KI im Bildungskontext.

Abbildung 1: Das ISAR-Modell