Stand: März 2026
Aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse zu KI in der Bildung. Zusammenfassungen der wichtigsten Studien und ihre Implikationen für die Praxis.
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Evidenzbibliothek: KI und Lernen
Verifizierte Primärquellen mit DOI-/Publisher-Links, Evidenzstärke und Clusterzuordnung für den Modulpfad KI und Lernen.
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Evidenzbibliothek: Vibe Coding
Kuratiertes Quellenfundament zu Vibe Coding in der Sek I mit Evidenzstatus, Clusterbezug und transparent markierten pending-Referenzen.
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Evidenzbibliothek: KI-Agenten
Verifizierte Primärquellen und transparent markierte pending-Referenzen zu Agententaxonomie, Lernpsychologie, Governance, Assessment und Datenschutz.
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Meta-Review 2026
Konsolidierte Evidenz 2024–2026
MIT Media Lab „Your Brain on ChatGPT", OECD Digital Education Outlook 2026, Stanford AI Index 2025, UNESCO-Leitlinien – mit Konsens, offenen Fragen und didaktischen Ableitungen.
Aktuelle Schlüsselstudien
Stanford HAI · 2025
Generative AI in Education: Opportunities and Challenges
Umfassende Analyse der Chancen und Risiken generativer KI im Bildungsbereich. Untersucht wurden 500+ Schulen in den USA mit unterschiedlichen KI-Policies. Kernbefund: Strukturierte Integration schlägt sowohl pauschale Verbote als auch laissez-faire Ansätze in Bezug auf Lernergebnisse.
Meta-Analyse n = 500+ Schulen USA
UNESCO · 2024
Guidance for Generative AI in Education and Research
Internationale Leitlinien der UNESCO für einen ethischen und pädagogisch sinnvollen Einsatz von KI. Betont die Notwendigkeit von humanistischen Werten, Inklusion und kritischer Medienkompetenz. Warnt vor unreflektierter Technologieadoption.
Policy Paper International
OECD · 2024
AI and the Future of Skills
Analyse von PISA-Daten mit Blick auf 2030: Welche Kompetenzen werden relevant bleiben, wenn KI viele kognitive Routineaufgaben übernimmt? Fokus auf Meta-Kognition, kritisches Denken, Kreativität und sozial-emotionale Kompetenzen.
Prognose PISA-Daten 37 Länder
Storm et al. · 2025
Effects of AI-Assisted Learning: A Meta-Analysis
Systematische Auswertung von 127 Studien zu KI-gestütztem Lernen. Durchschnittlicher Effekt d = 0.38 (moderat positiv), aber starke Heterogenität. Moderatoren: Art der KI-Integration, Fachbereich, Altersstufe, Expertise der Lernenden.
Meta-Analyse 127 Studien d = 0.38
🔒 Zugriff via Universitätsbibliothek
Kapur · 2016 (Klassiker)
Productive Failure in Learning
Grundlegende Forschung zu «desirable difficulties»: Lernende, die zunächst scheitern und ringen, entwickeln langfristig tieferes Verständnis. Hochrelevant für die KI-Debatte: Effizienz ist nicht immer lernförderlich.
Experimentell Lerntheorie
EDK Schweiz · 2024
Künstliche Intelligenz in der Volksschule
Positionspapier der Schweizerischen Konferenz der kantonalen Erziehungsdirektoren. Empfiehlt Integration statt Verbot, betont kantonale Autonomie und die Notwendigkeit von Weiterbildung für Lehrpersonen.
Policy Schweiz
Zentrale Erkenntnisse
1
Struktur schlägt Extreme
Strukturierte KI-Integration schlägt sowohl Verbote als auch laissez-faire in Bezug auf Lernergebnisse.
2
Expertise matters
Die Effekte von KI-Nutzung hängen stark vom Vorwissen ab. Novizen brauchen andere Regeln als Experten.
3
Prozess vor Produkt
Wenn KI nur das Produkt liefert, fehlt der Lernprozess. Didaktische Schleifen sind entscheidend.
Passende Modelle
Forschungsbefunde entfalten Wirkung erst im Modellkontext und in anschließenden Umsetzungsschritten.
Modell A Modul KI und Lernen Modul Vibe Coding Modul KI-Agenten Modell B Modell C
Weiterführende Inhalte
Wechseln Sie von Evidenz in Umsetzung: Zu Anwendungsfällen und anschließend zu Ressourcen.