Text Akademie Podcast #53 | «Lernen muss anstrengend sein» – Julia Chatain: über KI, produktives Scheitern und Pizza statt Bonbons

Mathematik wird mit Symbolen gelehrt, und Symbole lösen Stress aus. «Dann denken die Leute nicht mehr über das Problem nach, sie geraten in Panik», sagt Chatain. In ihrer Doktorarbeit an der ETH Zürich baute sie Umgebungen in der virtuellen Realität, in denen man mathematische Konzepte sehen und anfassen kann. Ihr Fachgebiet heisst Embodied Learning: Wer zählt, nimmt die Finger. Im Klassenzimmer aber müssen die Lernenden stillsitzen. «Wir nehmen ihnen diese Ressourcen weg.» Im Deutschen steckt die Idee in einem Wort: begreifen.

Erst scheitern, dann verstehen

Die Forschung weiss seit Jahrzehnten, dass Lernende ihr Wissen selbst konstruieren müssen, in Räumen, in denen sie ausprobieren und scheitern dürfen. Chatains Doktorvater Manu Kapur von der ETH Zürich nennt das «Productive Failure»: erst versuchen lassen, dann die Lösung zeigen. «Studierende üben, bestehen die Prüfung, und zwei Tage später ist das Wissen verdunstet. Das ist nicht das Ziel von Bildung.» Für die KI heisst das: «Eine vorgefertigte Antwort zu lesen, hilft nicht. KI zu nutzen, damit sie uns Fragen stellt und unsere Ideen herausfordert, das ist viel nützlicher.» Die Dosis muss stimmen. Niemand soll so oft scheitern, dass die Lust auf Mathematik für immer verschwindet.

Apfel oder Keks

Lern-Apps sind anders gebaut. «Ihr Ziel ist, dich bei der Stange zu halten. Ob du lernst oder nicht, ist weniger wichtig.» Chatain empfiehlt den Nutzerinnen und Nutzern darum drei Fragen. Was frage ich die KI? Wer die Lösung bestellt, lernt nicht viel. Stimmt die Antwort, oder muss ich nachhaken? Und: Warum greife ich gerade jetzt zur KI? Sie selbst lernt Deutsch und würde am liebsten jede Nachricht übersetzen lassen. Sie tut es nicht. Erst die bekannten Wörter sammeln, den Sinn erschliessen, dann die KI fragen. Schüler und Schülerinnen wissen oft, dass die Abkürzung ihnen nicht guttut. «Wir alle wissen, dass der Apfel die bessere Wahl ist, und greifen trotzdem zum Keks.» Viele greifen zur KI, weil sie sich die Aufgabe nicht zutrauen. «Wir müssen ihnen dieses Vertrauen zurückgeben.»

Pizza statt Bonbons

Wie etwas dargestellt wird, formt das Denken. Wer Multiplikation mit Bonbons lernt, glaubt, sie funktioniere nur mit ganzen Zahlen. Wer sie mit Pizzastücken lernt, versteht auch Hälften, Viertel und 1,25. «Jedes Mal, wenn wir Mathematik visualisieren, beeinflussen wir, wie Menschen denken.» KI kann solche Bilder heute erzeugen, die richtigen noch nicht. Chatains Team erforscht, wie die Maschine Darstellungen liefert, die Verständnis fördern statt Fehlvorstellungen zu zementieren.

Die Schere geht auf

KI hat für Chatain «Probleme, die es schon gab, sichtbarer gemacht». Wer nie gelernt hat zu lernen, erliegt der Illusion. «Sie gibt ihnen das Gefühl: Ich bin jetzt Experte. Und sie sind es nicht.» Chatain verweist auf die PISA-Studie 2025: Kinder aus privilegierten Familien könnten stärker von KI profitieren. Als mögliche Gründe nennt Chatain, dass ihre Eltern leistungsfähigere KI-Systeme bezahlen und mit ihren Kindern über deren Nutzung sprechen können. Dazu kommt: Wer sich ein Thema nicht zutraut, vertraut der KI blind und schaltet das kritische Denken ab. Wer ohnehin Mühe hat, verliert doppelt. Die Lehrperson sieht, wer sich falsch anstrengt: «Statt die Notizen dreitausendmal zu lesen, löse eine Aufgabe.» Roboterlehrer fürchtet Chatain nicht: «Die Lehrpersonen werden sich gegen diese Zukunft wehren. Für sehr engagierte Lehrpersonen ist die KI noch nicht so weit.»

Liegestütze fürs Denken

Zum Erschaffen nutzt Chatain KI nicht. Sie nutzt sie als Sparringpartnerin: «Hat jemand das Gegenteil bewiesen? Gibt es einen Fehler in meiner Argumentation?» Auf die Frage «Wenn KI es kann, warum muss ich es lernen?» antwortet sie mit Liegestützen. Kein Problem im Leben wird durch einen Liegestütz gelöst. Aber er gibt Kraft. Mathematik lehrt, ein komplexes Problem in lösbare Teile zu zerlegen. Ihr Test: «Du beherrschst ein Thema erst, wenn du es allein lösen und jemand anderem erklären kannst.» Die wichtigste Fähigkeit der Zukunft ist für sie KI-Kompetenz: «Ein Immunsystem für diese Werkzeuge aufbauen.» Dazu gehört, Anstrengung auszuhalten. «In einer Welt, in der man in 30 Sekunden eine Antwort bekommt, ist der Anreiz kleiner geworden, sich durch die Anstrengung zu arbeiten.» Mathematik braucht mehr als 30 Sekunden.

«AI und Gesellschaft – Wege in die neue Welt» ist der Videopodcast der Stiftung Schweizerische Text Akademie und der Swiss Prompt Engineering Academy. Moderation: Christoph Soltmannowski.