Pedagogical readiness in a structural equation model of generative artificial intelligence use and cognitive offloading among preservice teachers

In das moderne Klassenzimmer ist eine neue Art von Helfer eingezogen, der in der Lage ist, Essays zu schreiben, Probleme zu lösen und komplexe Ideen in Sekundenschnelle zu erklären. Diese Technologie, bekannt als generative künstliche Intelligenz, hat die Art und Weise verändert, wie Studierende ihre Schularbeiten angehen. Für viele fungiert sie als mächtiger Abkürzung, die es ihnen ermöglicht, Aufgaben schneller zu erledigen oder schwierige Konzepte mit weniger Mühe zu verstehen. Diese Bequemlichkeit bringt jedoch einen Haken mit sich. Wenn ein Studierender sich zu sehr auf ein Werkzeug verlässt, um das Denken für ihn zu übernehmen, läuft er Gefahr, die geistige Anstrengung zu überspringen, die für echtes Lernen erforderlich ist. Dieses Phänomen wird als kognitives Offloading bezeichnet: der Akt, die geistige Arbeit einer Aufgabe auf ein externes Gerät zu verlagern. Während dies eine kluge Strategie zur Bewältigung hoher Arbeitsbelastungen sein kann, wird es problematisch, wenn es das tiefe Denken ersetzt, das für die Beherrschung eines Fachs notwendig ist.

Dieses Thema ist besonders kritisch für Menschen, die darauf vorbereitet werden, Lehrer zu werden. Diese zukünftigen Pädagogen sind nicht nur Studierende, die die Werkzeuge für sich selbst nutzen; sie sind diejenigen, die später entscheiden werden, wie sie diese Werkzeuge ihren eigenen Schülern vermitteln. Sie stehen vor einer doppelten Herausforderung: Sie müssen lernen, die Technologie für ihr eigenes Studium effektiv zu nutzen, und gleichzeitig herausfinden, wie sie ihre zukünftigen Schüler in einem verantwortungsbewussten Umgang damit anleiten können. Die Frage für die Forschung ist nicht nur, ob diese zukünftigen Lehrer die Technologie nutzen, sondern warum sie sie nutzen, welche Regeln sie als sicher empfinden und ob ihr Vertrauen in das Unterrichten mit dem Werkzeug beeinflusst, wie sehr sie es für ihr eigenes Lernen beanspruchen.

Ein Team von Forschern der Masaryk-Universität in der Tschechischen Republik setzte sich zum Ziel, diese Dynamiken unter fast sieben hundert Studierenden zu verstehen, die sich im Lehramtsstudium befinden. Sie wollten sehen, ob die Gründe, warum Menschen normalerweise neue Technologien annehmen – wie etwa die einfache Bedienbarkeit oder der Druck durch Gleichaltrige und Professoren –, tatsächlich die Nutzung künstlicher Intelligenz vorantreiben. Sie wollten auch wissen, ob klare Regeln der Universität die Studierenden sicherer fühlen ließen, ihren Einsatz des Werkzeugs zuzugeben, und ob das Gefühl, bereit zu sein, mit der Technologie zu unterrichten, die Studierenden davon abhielt, sie als Krücke für ihr eigenes Denken zu nutzen.

Die Forscher sammelten Daten von Studierenden aus verschiedenen Phasen ihrer Lehrerausbildung, vom Bachelorstudium bis hin zu fortgeschrittenen Masterprogrammen. Sie stellten detaillierte Fragen dazu, wie häufig die Studierenden generative künstliche Intelligenz nutzten, wofür sie das Werkzeug einsetzten und wie sie über die Regeln rund um deren Nutzung dachten. Sie untersuchten spezifisch, ob die Studierenden das Gefühl hatten, dass die Universität klare Richtlinien vorgegeben hatte, und ob sie sich sicher fühlten, die Nutzung des Werkzeugs zuzugeben, ohne Bestrafung befürchten zu müssen. Sie maßen auch das Vertrauen der Studierenden in ihre Fähigkeit, die Technologie für den Unterricht einzusetzen – eine Kompetenz, die als pädagogische Bereitschaft bekannt ist – und verglichen dies damit, wie oft sie das Werkzeug für ihre eigene geistige Arbeit übernehmen ließen.

Die Ergebnisse zeichneten ein Bild, das fast ausschließlich von Effizienz getrieben wurde. Der stärkste Grund für die Nutzung der Technologie durch die Studierenden war schlichtweg, dass sie ihre Arbeit schneller und effektiver machte. Die Forscher fanden heraus, dass der Glaube, das Werkzeug würde ihnen helfen, bessere Ergebnisse zu erzielen, der wichtigste Faktor war, der die Häufigkeit der Nutzung vorhersagte. Überraschenderweise waren andere Faktoren, die normalerweise die Annahme von Technologie beeinflussen, wie die einfache Bedienbarkeit des Werkzeugs, der Druck durch Freunde oder sogar der Einfluss von Professoren, keine signifikanten Prädiktoren für die Häufigkeit der Nutzung durch die Studierenden. Die Studierenden nutzten das Werkzeug nicht, weil ihre Professoren es ihnen sagten oder weil ihre Freunde es taten; sie nutzten es, weil es funktionierte.

Die Studie deckte auch eine wesentliche Verbindung zwischen klaren Regeln und dem Seelenfrieden der Studierenden auf. Wenn Studierende das Gefühl hatten, dass die Regeln der Universität bezüglich der Nutzung künstlicher Intelligenz klar und konsistent waren, berichteten sie von einem deutlich höheren Maß an Sicherheit. Diese psychologische Sicherheit bedeutete, dass sie eher bereit waren, transparent über ihre Nutzung des Werkzeugs zu sein. Die Forster fanden jedoch heraus, dass dieses Gefühl der Sicherheit die Häufigkeit der Nutzung der Technologie nicht veränderte. Unabhängig davon, ob die Studierenden die Umgebung als unterstützend oder riskant empfanden, nutzten sie das Werkzeug weiterhin, wenn sie glaubten, dass es nützlich sei. Die Regeln waren entscheidend für die Ehrlichkeit, aber nicht für die Entscheidung, das Werkzeug überhaupt zu nutzen.

Vielleicht war der bedeutendste Befund der Zusammenhang zwischen der Nutzung des Werkzeugs und der geistigen Anstrengung, die Studierende in ihre Arbeit steckten. Die Daten zeigten eine starke Verbindung: Je häufiger ein Studierender die künstliche Intelligenz nutzte, desto öfter berichtete er, die geistige Last seiner Aufgaben auf die Maschine zu verlagern. Dies deutet darauf hin, dass Studierende mit zunehmender Nutzung des Werkzeugs immer häufiger dazu neigen, die schwierigen Teile des Denkens – wie das Formulieren von Argumenten oder das Lösen komplexer Probleme – an die Maschine abzugeben. Diese Tendenz zum kognitiven Offloading wurde nicht durch das Vertrauen der Studierenden in ihre Fähigkeit, mit der Technologie zu unterrichten, gemindert. Selbst diejenigen, die sich sehr bereit und geschickt fühlten, das Werkzeug in ein Klassenzimmer zu integrieren, waren genauso wahrscheinlich geneigt, das Werkzeug für ihr eigenes Studium als Stütze zu nutzen wie diejenigen, die sich weniger vorbereitet fühlten.

Dieser Befund stellt die Vorstellung infrage, dass allein das Wissen darüber, wie man mit Technologie unterrichtet, verhindern wird, dass Studierende zu abhängig von ihr werden. Die Forscher beobachteten, dass die Studierenden zwar Vertrauen in ihre persönliche Fähigkeit hatten, das Werkzeug für das eigene Studium zu nutzen, sich jedoch viel weniger sicher fühlten, wie sie es effektiv in einem Lehrkontext einsetzen können. Es gab eine große Lücke zwischen ihrer persönlichen Kompetenz im Umgang mit der Technologie und ihrer professionellen Bereitschaft, andere in deren Nutzung anzleiten. Dies deutet darauf hin, dass die Fähigkeit, ein geschickter Anwender zu sein, nicht automatisch jemanden zu einem geschickten Lehrer dieser Technologie macht.

Die Studie hob auch hervor, dass für die kleine Gruppe von Studierenden, die das Werkzeug überhaupt nicht nutzten, die Gründe nicht in technischer Schwierigkeit oder mangelndem Zugang lagen. Stattdessen wurden sie von ethischen Bedenken geleitet. Viele dieser Studierenden sorgten sich, dass die Nutzung des Werkzeugs eine Form der akademischen Unredlichkeit darstelle oder dass es ihre eigenen Fähigkeiten im Laufe der Zeit schwächen würde. Einige äußerten sogar Bedenken hinsichtlich der Umweltauswirkungen der Technologie. Diese Studierenden hatten keine Angst vor den Regeln; sie waren moralisch gegen die Praxis.

Letztendlich zeichnet die Forschung das Bild einer Generation von zukünftigen Lehrkräften, die pragmatische Nutzer künstlicher Intelligenz sind. Sie werden vom Wunsch angetrieben, effizient zu sein und ihre Arbeit gut zu erledigen. Während klare institutionelle Regeln ihnen helfen, sich sicher genug zu fühlen, um ehrlich über ihre Nutzung zu sein, hindern diese Regeln sie nicht daran, das Werkzeug zu nutzen, wenn sie es benötigen. Darüber hinaus schützt das Gefühl, bereit zu sein, mit der Technologie zu unterrichten, nicht vor der Versuchung, das Werkzeug die schwere Arbeit für das eigene Lernen übernehmen zu lassen. Die Studie legt nahe, dass Lehrerausbildungsprogramme über das bloße Vermitteln der Nutzung der Technologie hinausgehen müssen. Sie müssen auch zukünftigen Pädagogen helfen, die feine Linie zwischen der Nutzung eines Werkzeugs zur Unterstützung des Lernens und der Nutzung desselben als Ersatz für den Denkprozess vollständig zu verstehen. Oh、ne dieses tiefere Verständnis könnten selbst die selbstbewusstesten zukünftigen Lehrer feststellen, dass sie die Technologie auf eine Weise nutzen, die ihr eigenes Lernen und letztlich das Lernen ihrer Schüler untergräbt.