Digitale Bildung:

Wenn nur KI unterrichtet

Gastbeitrag

Von Doris Weßels

Lesezeit: 4 Min.

KI-Tools kommen auch heute schon vereinzelt in vielen Schulen zum Einsatz, eine Schule in Texas setzt nun komplett auf KI.

Lernen ohne Lehrer – dafür aber mit KI. Funktioniert das? Diese Debatte geht gerade erst los und verspricht spannend zu werden. Das Schlagwort lautet: Agent Learning Workflows. Sie könnten zum Booster in Bildungsprozessen werden.

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„No teachers, no homework: School solely uses AI to teach students“ (Today 2024). Diese Headline über den KI-Einsatz in einer Schule in Austin in Texas im September 2024 sorgte für Aufsehen. Zur gleichen Zeit folgte ein Bericht über das erste „lehrerlose“ Klassenzimmer in Großbritannien, bei dem nur noch KI unterrichtet (AV Magazine 2024). Die 20 Schüler des David Game Colleges, einer Privatschule in der Londoner City, werden über eine Kombination aus KI-Plattformen auf ihren Computern und VR-Headsets unterrichtet.

Diese Entwicklungen polarisieren sehr, wecken Hoffnungen auf Bildungserfolge, schüren aber gleichzeitig auch viele Ängste – und werfen viele neue Fragen auf: Werden KI-Agenten der neue Lehrmeister für unsere Schüler und Studierende, omnipräsent als digitale Lebens- und Lernbegleiter? Wie wird dieser Akteur in die Bildungsprozesse integriert und wie sollte das neue Tripel aus Lehrenden, Lernenden und KI-Tools idealtypisch zusammenarbeiten?

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Als wären es im vergangenen Jahr nicht schon mehr als genug Fragestellungen rund um die KI-Implikationen für den Bildungsbereich gewesen, stehen wir nun bereits auf der Schwelle zur nächsten KI-Evolution, den (Multi-)KI-Agentensystemen. KI-Agentensysteme werden als einer der wichtigsten strategischen Technologie-Trends für das Jahr 2025 bewertet (Gartner 2025). Die Fülle der angebotenen Plattformen, Frameworks und Tools für die Gestaltung und Nutzung dieser Technologie (AI Agents Directory 2025) und das starke Wachstum spiegeln die Attraktivität und die Einsatzvielfalt eindrucksvoll wider.

In diesem Beitrag soll ein differenzierter Blick auf den Einsatz von KI-Agentensystemen im Bildungsbereich gerichtet werden. Es werden die auf den KI-Agentensystemen basierenden Agentic Learning Workflows betrachtet. Sie können als ein agentengestützter Arbeitsablauf eines Systems interpretiert werden, das KI-Agenten einsetzt, um Entscheidungen zu treffen und zielorientierte Aktionen in verschiedenen Phasen eines komplexen (Bildungs-)Prozesses auszuführen, sodass neue Lehr- und Lernszenarien ermöglicht werden.

Definition und Abgrenzung von Agentic Learning Workflows

Ein KI-Agentensystem unterscheidet sich durch seine hohe Anpassungsfähigkeit und Autonomie von herkömmlichen Digitalisierungsansätzen und KI-Workflows. Während einfache Automatisierungssysteme und KI-Workflows in der Lage sind, deterministische und vorab definierte Aufgaben zuverlässig auszuführen, bringt ein KI-Agentensystem entscheidende Vorteile bei der Bewältigung von nichtdeterministischen, adaptiven Aufgaben mit sich.

Sie unterscheiden sich von KI-Chatbots durch ihre Fähigkeit, komplexe und langfristige Aufgaben zu übernehmen. Dafür nutzen sie ihr „Gedächtnis“, um Informationen aus früheren Interaktionen abzurufen, planen strategisch für längere Zeiträume und agieren gemäß ihrer zugewiesenen Rolle.

Zur Erläuterung der Unterschiede dieser drei Varianten sollen jeweils Beispiele aus dem Bildungsbereich herangezogen werden, die mit ihrer Zielsetzung und den Stärken sowie Schwächen erläutert werden.

Der Einsatz von KI-Agenten im Bildungsbereich (siehe Beispiel 3) könnte viele neue Chancen bieten. Zu betonen ist, dass auch mehrere Agentenrollen definiert werden können und diese im Verbund als Multi-KI-Agentensystem wirken würden. Im Bildungsbereich könnten sie wie ein Team von Lehrenden agieren, das über einen KI-Agenten in der Rolle eines Managers gesteuert wird (Purdy 2024) und die menschlichen Lehrenden entlasten.

Weiteres Potenzial verspricht die individuelle, hier aber auch multilinguale und multimodale Lernbegleitung durch KI-Agenten, wie sie bereits bei klassischen Chatbots ersichtlich wird. Dieser „Privatlehrereffekt“ könnte die zunehmende Heterogenität der Lehrenden erfolgreicher auffangen als bisher und somit als Booster für Lernprozesse wirken.

Hinzu kommt die Möglichkeit des prozessual verankerten Feedback als Teil des Agentic Learning Workflows. Lernförderliche formative Assessments, die zielgerichtet und an Kriterien geknüpft sind, könnten ein Feedback für den persönlichen Lernfortschritt ermöglichen. Auf diese Weise könnten Lernende sich an ihrer eigenen Performance messen und sich selbst mit vorherigen Leistungen vergleichen, wodurch die Lernmotivation gefördert werden könnte.

Agentic Learning Workflows könnten auch den Grad der Partizipation durch die Lernenden fördern und ihnen die Entscheidungen überlassen, welche Einblicke die Lehrenden in den Lernprozess haben dürfen und wo sie als Lernende ohne externe Einblicke „geschützte“ Bereiche haben möchten. Darüber hinaus könnte die Partizipation auch die Frage der Entscheidungen bei der Steuerung des Learning Workflows berühren, die Lehrkräfte treffen und welche die Lernenden selbst treffen möchten. Dies schafft einen geschützten Raum für selbstständiges Lernen und gibt Lernenden die Möglichkeit, Verantwortung für ihre Bildung zu übernehmen.

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Auf der andere Seite wirft die Integration von KI-Agenten in Bildungsprozesse fundamentale Fragen zur Rollen- und Machtgestaltung inklusive der Beziehung und Abhängigkeit zwischen Lernenden, Lehrenden und der KI auf. Chance und Risiko zugleich bietet die Möglichkeit, dass Lernende ihre persönlichen KI-Lernbegleiter nach ihren persönlichen Vorbildern wie zum Beispiel ihren Musikidolen individuell gestalten könnten.

Der motivationsförderlichen Wirkung steht die Gefahr einer zu starken emotionalen Bindung (bis hin zur emotionalen Abhängigkeit) gegenüber, die Risiken wie die Onlinesucht und soziale Isolation verstärken würden. Eng damit verknüpft ist die Frage nach dem angemessenen Grad an Autonomie für KI-Agenten in Lernprozessen sowie der Verantwortungsverteilung bei deren Einsatz. Zentral erscheint auch die Steuerung der Machtverteilung zwischen Mensch und KI-System im Lernprozess, verbunden mit der Sorge vor einem möglichen Kontrollverlust auf menschlicher Seite.

Gleichzeitig muss geklärt werden, welche Akteure mit welchen Kompetenzen die Orchestrierung von KI-Agentensystemen im Bildungsbereich übernehmen sollten. All diese Überlegungen müssen im Kontext rechtlicher Rahmenbedingungen wie der DSGVO und dem EU AI Act sowie unter Berücksichtigung technischer, finanzieller und ethischer Aspekte erfolgen.

Die nächsten Schritte

Das von Agentic Learning Workflows aufgezeigte Spannungsfeld lässt sich beliebig erweitern und führt in einen polarisierenden Austausch zu utopischen und dystopischen Szenarien, die aus heutiger Sicht (theoretisch) vorstellbar erscheinen. Es wird wichtig sein, dass wir mit dieser neuen KI-Technologie experimentieren, Erfahrungen sammeln, ein Zielbild für Bildungsprozesse formulieren und den Weg der Umsetzung verantwortungsbewusst wagen. Folgt man dem Ansatz der „konkreten Utopie“ von Ernst Bloch, ist eine konkrete Vorstellung über unsere angestrebte Zukunft ein wichtiges, weil „kraftspendendes“ Element, um unsere Utopie in die Wirklichkeit zu überführen.

Doris Weßels

Prof. Dr. Doris Weßels ist Professorin für Wirtschaftsinformatik und Forschungssprecherin Digitalisierung an der FH Kiel. Seit 2021 ist sie Mitglied im KI-ExpertLab Hochschullehre. Zum 1.09.2022 hat sie gemeinsam mit ihren Netzwerkpartnern das Virtuelle Kompetenzzentrum „Schreiben lehren und lernen mit Künstlicher Intelligenz“ gegründet. Ihr Forschungsschwerpunkt ist seit 2019 auf die Implikationen generativer KI im Bildungsbereich gerichtet.

Bild: Andreas Diekötter