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

Die Publikation bietet eine kritische Auseinandersetzung mit aktuellen Forschungs- und Publikationstrends im Bereich des KI-gestützten Lernens. Sie identifiziert methodische Schwächen wie den häufigen Einsatz von Selbsteinschätzungen oder unzureichende Kontrollgruppen. Diese können zu verzerrten Schlussfolgerungen und übergeneralisierten Aussagen über den Nutzen von KI im Bildungskontext führen.

Um die potenziellen Auswirkungen von KI auf Lernprozesse systematisch zu klassifizieren, wird das sogenannte ISAR-Modell vorgestellt (siehe Abbildung 1), das zwischen vier Wirkungstypen unterscheidet: Inversion, Substitution, Augmentation und Redefinition. Damit wird ein konzeptioneller Rahmen für eine differenzierte Analyse geschaffen, wann und wie KI kognitive Lernprozesse unterstützt – oder unter bestimmten Umständen beeinträchtigt. Das Modell basiert auf empirischen Erkenntnissen und betont die Bedeutung eines durchdachten didaktischen Designs sowie individueller und kontextbezogener Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz von KI im Bildungskontext.

Abbildung 1: Das ISAR Modell