Autor: Manfred Hofferer & Team Bildungspartner Österreich, © BPÖ 2025

In den letzten Jahren und Monaten hat die Entwicklung großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie ChatGPT oder Bard nicht nur die technologische Landschaft revolutioniert, sondern auch tiefgreifende Fragen für den Bildungsbereich aufgeworfen. LLMs sind heute in der Lage, komplexe Texte zu analysieren, zu „verstehen“ und in prägnante Zusammenfassungen zu überführen. Diese Möglichkeit verspricht den Lernenden eine enorme Entlastung im Lernalltag: Statt sich durch Lehrbücher und lange Fachartikel arbeiten zu müssen, könnte man einfach eine von der KI generierte Zusammenfassung lesen.

Doch genau an dieser Stelle beginnt die bildungswissenschaftliche Debatte. So verlockend diese Abkürzungen im ersten Moment auch erscheinen mögen, müssen wir fragen: Was passiert mit der Qualität des Lernens, wenn sich Lernende primär auf diese „vorverdauten“ Informationen verlassen? Als Bildungswissenschaftler ist meine aktuell größte Sorge der Verlust der Verarbeitungstiefe. Dieses Konzept, das auf die Arbeit von Fergus Craik und Robert Lockhart aus dem Jahr 1972 zurückgeht, ist grundlegend für das Verständnis davon, wie Wissen im Gedächtnis langfristig verankert wird. Es geht nicht bloß darum, ob der Mensch Informationen aufnimmt, sondern vor allem wie tief er sie verarbeitet. Und genau diese Tiefe könnte durch den unreflektierten Einsatz von LLM-Zusammenfassungen gefährdet sein.

Die Ebenen der Verarbeitung: Warum oberflächlich nicht reicht

Bevor man die Auswirkungen von LLMs auf das Lernen beleuchtet, ist es wichtig, das Konzept der Verarbeitungstiefe zu verstehen. Craik und Lockhart erkannten, dass die Erinnerungsleistung nicht von der Wiederholung abhängt, sondern davon, wie bedeutungsvoll und elaboriert Informationen während des Enkodierens verarbeitet werden. Es besteht ein Kontinuum von flacher zu tiefer Verarbeitung:

Die oberflächliche (flache) Verarbeitung

Diese Ebene konzentriert sich auf die physikalischen und sensorischen Merkmale von Informationen, ohne deren tiefere Bedeutung zu erfassen.

• Strukturelle/Perzeptuelle Verarbeitung: Hier geht es um das Aussehen der Information. Wenn der Mensch bspw. ein Wort sieht, registriert er die Buchstaben, die Länge des Wortes oder die Schriftart. Beim Lesen einer LLM-Zusammenfassung werden z. B. die Formatierung, die Absatzstruktur oder die Länge der Sätze wahrgenommen. Aber auf dieser Stufe würde sich die Person nicht aktiv mit dem Inhalt auseinandersetzen. Eine Studentin, die einfach die fettgedruckten Überschriften in einer Zusammenfassung überfliegt, ohne den dazugehörigen Text zu lesen und zu verstehen, praktiziert diese Art der Verarbeitung.
  
  
• Phonetische/akustische Verarbeitung: Auf dieser Stufe konzentriert sich die Person auf den Klang oder die Aussprache von Wörtern. Wenn sie einen Begriff laut liest oder ihn innerlich wiederholt, ohne über die Bedeutung nachzudenken, findet die sogenannte phonetische Verarbeitung statt. D. h., man könnte sich eine LLM-Zusammenfassung vorlesen lassen, die Worte klanglich aufnehmen, jedoch ohne die dahinterliegenden Konzepte zu verknüpfen.

Das Problem bei der oberflächlichen Verarbeitung ist vor allem, dass sie zu kurzlebigen und fragilen Gedächtnisspuren führt. Ein gutes Beispiel dafür ist das Schreiben auf Sand: Die einmal fixierten Informationen sind mit der nächsten Welle wieder verschwunden, da keine stabilen und robusten Verknüpfungspunkte im Gehirn vorliegen.

Die Tiefe (Semantische) Verarbeitung

Das ist jene Ebene, die für nachhaltiges Lernen und tiefes Verständnis entscheidend ist. Auf dieser Stufe konzentriert sich die Person auf die Bedeutung des Lernmaterials und integriert sie aktiv in das bestehende Wissensnetzwerk.

• Fokus auf Bedeutung: Der Kern der semantischen Verarbeitung ist das Verständnis. Die lernende Person fragt sich: „Was bedeutet das?“ Wie passt das zu dem, was ich bereits weiß? "Wo gibt es Abweichungen?"

• Elaboration: Die Person geht beim Lernen über die bloße Informationsaufnahme hinaus und verknüpft sie mit anderen Ideen, persönlichen Erfahrungen oder schon bekannten bzw. gekannten Konzepten. Wenn eine Person ein neues Konzept lernt, sucht sie aktiv nach Beispielen, Zusammenhängen, Analogien oder versucht, es in eigene Worte zu fassen. Ein Medizinstudent, der nicht nur die Symptome einer Krankheit auswendig lernt, sondern sich vorstellt, wie diese Symptome im Körper zusammenhängen und -wirken und welche Auswirkungen sie auf die Patientinnen und Patienten haben, betreibt Elaboration.

• Organisation und Strukturierung: Die Person versucht dabei, die Informationen in einer sinnvollen Struktur zu organisieren, sei es durch Mindmaps, Hierarchien oder das Erkennen von Ursache-Wirkungs-Ketten.
   
• Bildhafte Vorstellung (Imagery): Das Visualisieren von Konzepten, Zusammenhängen oder Prozessen ist ebenfalls dazu geeignet, die semantische Verarbeitung in Richtung stärkere Tiefe anzuregen und zu fördern.

Tiefe Verarbeitung führt zu elaborierten, länger anhaltenden und stärkeren Gedächtnisspuren. Das Wissen wird nicht nur „gespeichert", sondern aktiv in die schon bestehende kognitive Neuronenlandschaft integriert. Deshalb kann auch besser abgerufen werden, weil die neu erlernte Information mit vielen anderen Informationen vernetzt und verknüpft ist, und zudem kann es flexibler in neuen Kontexten eingesetzt und angewendet werden.

Die Verlockung und die Gefahr von LLM-Zusammenfassungen

LLMs sind (scheinbar) Meister der Informationsextraktion und -kondensierung. Sie können aus einem 100-seitigen Forschungsbericht die Kernhypothesen und Ergebnisse in wenigen Absätzen zusammenfassen. Für Lernende klingt das nach einer enormen Effizienzsteigerung: Schneller Überblick, schnelle Erfassung des Wesentlichen. Diese Verlockung der Zeitersparnis und des scheinbar mühelosen Zugangs zu Informationen ist immens. Doch genau hier lauert die Gefahr für die Verarbeitungstiefe:

1. Passiver Konsum vs. Aktive Konstruktion: Lernen ist kein passiver Vorgang, bei dem Informationen einfach von außen in den Kopf „gefüllt" werden. Es ist ein aktiver und vor allem konstruktiver Prozess. Der Mensch baut sein Wissen selbst auf, indem er neue Informationen mit bestehendem Wissen und Erfahrungen verknüpft, Gegensätze und Widersprüche auflöst und neue Bedeutungen konstruiert. Das bloße Lesen einer LLM-Zusammenfassung ist aber nur ein passiver Konsumationsakt. Die Lernenden werden in die Rolle von Empfängerinnen und Empfängern gedrängt, anstatt aufgefordert, aktive Gestalter und Gestalterinnen ihres Wissens zu werden.
    
2. Reduzierte Notwendigkeit zur Elaboration: Ein entscheidender Aspekt der Verarbeitungstiefe ist die Elaboration. D. h., das Hinzufügen können von Bedeutung und Kontext zu neuen Informationen. Wenn eine Person selbst eine Zusammenfassung erstellt, muss sie die Originaltexte lesen und aktiv analysieren, Kernaussagen identifizieren, unwichtige Details herausfiltern und die verbleibenden Informationen in eigenen Worten neu formulieren. Dieser Prozess des Umformulierens, Verdichtens und Strukturierens ist extrem elaborativ und fördert die semantische Verarbeitung. LLM-Zusammenfassungen nehmen den Menschen genau diese für das Lernen so wertvolle Arbeit ab. Die Lernenden müssen sich weniger intensiv, bis gar nicht, mit den Originalmaterialien auseinandersetzen, um die Kernpunkte zu extrahieren, da diese bereits aufbereitet serviert werden.
    
3. Fokus auf "Was" statt "Warum" und "Wie": LLM-Zusammenfassungen sind in der Regel auf Fakten beschränkt: Was ist passiert? Was sind die Hauptergebnisse? Sie haben die eindeutige Tendenz, die Oberfläche eines Themas zu berühren, ohne in die Tiefe der Zusammenhänge, Begründungen oder Implikationen vorzudringen. Wenn eine Zusammenfassung beispielsweise die wichtigsten Daten eines historischen Ereignisses liefert, aber nicht die komplexen Bedingungen, Ursachen, Hintergründe und langfristigen Folgen beleuchtet, werden die Lernenden dazu verleitet, nur die Daten zu memorieren, anstatt ein tiefes Verständnis für den historischen Kontext und die kausalen Zusammenhänge aufzubauen. Dieses Lernen von „Was" statt „Warum" und „Wie" ist ein klassisches Beispiel für flache und rein reproduktive Verarbeitung.
    
4. Fehlende kognitive Anstrengung: Tieferes Lernen ist immer mit kognitiver Anstrengung verbunden, das ist normal und gut so! Diese "produktive Anstrengung" darf nicht als Hindernis oder Hürde gesehen werden, sondern ist die Voraussetzung für nachhaltiges Lernen. Das Ringen mit komplexen und schwierigen Texten, das Identifizieren von Kernargumenten, das Überwinden von Verständnisbarrieren, stärkt die neuronalen Verbindungen und festigt das Wissen im Langzeitgedächtnis. Wird diese Anstrengung von LLMs abgenommen, indem bereits fertige, leicht konsumierbare Zusammenfassungen geliefert werden, bleibt die notwendige kognitive Aktivierung aus. Der Lernpfad wird flach und hinterlässt keine nachhaltigen Spuren.
    
5. Beeinträchtigung metakognitiver Kompetenzen: Die Kompetenz, Informationen eigenständig zu analysieren, zu bewerten, zu synthetisieren und eigene Zusammenfassungen zu erstellen, ist eine entscheidende metakognitive Kompetenz. Dazu gehören Fertigkeiten wie das Erkennen von Haupt- und Nebenideen, das Unterscheiden von Fakten und Meinungen, das Strukturieren von Argumenten und das Formulieren logisch nachvollziehbarer und prägnanter Aussagen. Eine zu starke Abhängigkeit von LLM-Zusammenfassungen hemmt die Entwicklung dieser wichtigen Kompetenz in der Weise, dass Lernende nicht in die Lage kommen, die Kompetenz zu entwickeln, selbstständig komplexe Informationen zu durchdringen und zu destillieren.
    
6. Fehleranfälligkeit und fehlende Quellenkritik: Ohne Zweifel liefern LLMs beeindruckende Leistungen, aber sie sind auch nicht fehlerfrei. Sie „erfinden und halluzinieren" und generieren, unter Weglassung wichtiger Nuancen, fachlich-inhaltlich falsche oder irreführende Informationen. Wenn Lernende diese Zusammenfassungen unkritisch als „Wahrheit" akzeptieren, ohne die Originalquellen zu konsultieren und die Informationen zu hinterfragen, wird nicht nur die Verarbeitungstiefe reduziert, sondern auch die Quellenkritik und Medienkompetenz (eine essenzielle Kompetenz in der heutigen Informationsgesellschaft) untergraben.

Pädagogische Implikationen: LLMs als Werkzeuge für tiefes Lernen nutzen

Bei all diesen Fakten darf die Schlussfolgerung jedoch nicht sein, dass LLMs aus dem Bildungsbereich verbannt werden. Im Gegenteil: Aus der Sicht der Bildungswissenschaft besteht ein enormes Potenzial in diesen Technologien, sofern sie bewusst und didaktisch reflektiert, eingesetzt und genutzt werden. Primär geht es darum, LLMs als Werkzeuge zu begreifen, die den Lernprozess unterstützen und bereichern können, anstatt ihn zu ersetzen.

Wie kann die Verarbeitungstiefe gefördert werden, selbst wenn LLM-Zusammenfassungen genutzt werden?

1. LLMs als Ausgangspunkt und zur Hypothesenbildung nutzen: Eine von der KI generierte Zusammenfassung kann einen schnellen Überblick über ein neues Thema bieten. Sie kann auch erste Hypothesen oder Fragen aufwerfen, welche die Lernenden dann durch das tiefere Studium des Originalmaterials überprüfen und elaborieren müssen. Der erste Schritt ist die Zusammenfassung, der zweite die kritische Beschäftigung mit den Originaltexten.
    
2. Förderung der aktiven Verarbeitung durch Aufgabenstellung:
   
   • Kritisches Hinterfragen: Lehrende müssen Lernende, die LLM-Zusammenfassungen nutzen, konsequent dazu anregen, diese auf Korrektheit, Vollständigkeit und eventuelle Bias zu prüfen. Dabei sind Fragen wie: „Was fehlt hier? Gibt es Widersprüche? Könnte die KI etwas falsch verstanden haben?" wichtig.
   • Ergänzen und Erweitern: Lernende müssen aufgefordert werden, die KI-Zusammenfassung um eigene Gedanken, Beispiele, kritische Anmerkungen oder zusätzliche Informationen aus den Originalquellen zu erweitern. Das zwingt in jedem Fall zur Auseinandersetzung und Elaboration.
   • Umformulieren und Paraphrasieren: Auch hilfreich ist, wenn die Lernenden die vorgefertigte LLM-Zusammenfassung in ihren eigenen Worten neu formulieren und schreiben müssen. Dieser Akt des Paraphrasierens ist eine äußerst wirksame Methode zur semantischen Verarbeitung.
   • Anwenden und Problemlösen: Eine weitere Möglichkeit ist, wenn die von der KI extrahierten Informationen als Basis für anwendungsbezogene Aufgaben genutzt werden. „Nutzen Sie die Erkenntnisse aus der Zusammenfassung, um Problem X zu lösen" oder „Diskutieren Sie die Implikationen dieser Zusammenfassung für Szenario Y".
   • Erklären für andere (Protege-Effekt): Wenn Lernende die Inhalte der Zusammenfassung Mitlernenden oder imaginären Personen erklären müssen, versetzt sie das in die Lage, das Material zu strukturieren, zu vereinfachen und tief zu verstehen, um es verständlich zu machen und weitergeben zu können.
   • Vergleichen von Zusammenfassungen: Interessant ist in jedem Fall immer auch der Vergleich verschiedener LLM-Zusammenfassungen des gleichen Themas, Inhalts oder Textes und im besten Fall der Vergleich der eigenen handschriftlichen Zusammenfassungen mit KI-generierten Zusammenfassungen. Wo gibt es Unterschiede? Warum? Welche sind das? Was ist besser gelungen und warum? Was ist fachlich korrekt und wo sind Fehler?
      
3. Die Rolle der Lehrenden neu definieren:
   
   • Lehrende müssen ihr Rollenportfolio erweitern und Coaches, Tutor: innen und Mediator: innen werden, die den kritischen und effektiven Umgang mit KI-generierten Inhalten anleiten.
   • Sie müssen Aufgaben gestalten, die über die reine Reproduktion von Fakten hinausgehen, kritisches Denken und tiefe Verarbeitung erfordern, selbst dann, wenn LLMs als zusätzliche Hilfsmittel eingesetzt werden.
   • Der Fokus muss deutlich von der Wissensvermittlung auf die Begleitung der eigenständigen Wissenskonstruktion der Lernenden verschoben werden.
   • Und schließlich wird die inhärente und explizite Vermittlung von Medienkompetenz, Quellenkritik und Informationsethik im Kontext von KI zu einer neuen Kernaufgabe.

Forschungsfragen und Ausblick

Das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz im Bildungsbereich hat, trotz der aktuell rasanten Entwicklungen, gerade erst begonnen. Daraus ergeben sich unzählige mögliche Forschungsfragen, denen sich die Bildungswissenschaft widmen muss (Beispiele):

• Welche langfristigen Auswirkungen hat die regelmäßige Nutzung von LLMs auf die kognitive Kompetenz von Lernenden, insbesondere im Bereich Analyse, Synthese und kritisches Denken?
• Wie können/müssen didaktische Modelle und Lehrpläne angepasst werden, um das Potenzial von KI optimal für tiefes Lernen nutzen zu können, ohne die fundamentalen Lernprozesse zu untergraben und auszuschalten?
• Welche Rolle spielen motivationale Aspekte: Führt die scheinbare Leichtigkeit der KI-Nutzung zu geringerer Lernbereitschaft oder kann sie Anlass für neue Motivationen schaffen?
• Wie kann sichergestellt werden, dass alle Lernenden den Zugang und die Kompetenzen für den reflektierten Umgang mit diesen Technologien entwickeln, um ein gesellschaftliches Auseinandertriften und eine digitale Spaltung zu vermeiden?

Ausblick: Die menschliche Komponente bleibt entscheidend

LLMs sind unwidersprochen beeindruckende Werkzeuge, die das Potenzial haben, den Zugang zu Informationen zu demokratisieren und bestimmte Zugänge und Lernprozesse zu erleichtern. Doch sie sind keinesfalls „das oder ein Zaubermittel“ für tiefes Lernen. Das menschliche Gehirn ist auf aktive und von Eigenständigkeit getragene konstruktive Auseinandersetzung mit Informationen ausgelegt. Das Modell der Verarbeitungstiefe zeigt deutlich, dass oberflächliches Scannen von bereits vorgefertigten Informationen nicht ausreicht, um dauerhaftes Wissen und echtes Verständnis aufzubauen.

Die größte Herausforderung und gleichzeitig die größte Chance für die Bildung ist es, LLMs so in den Erarbeitungs- und Lernprozess zu integrieren, dass sie die tiefe, semantische Verarbeitung nicht außer Acht lassen, ersetzen, sondern fördern. Lernende müssen befähigt werden, diese Werkzeuge kritisch und intelligent zu gebrauchen, um das eigene Wissen aktiv zu konstruieren, anstatt vorgekaute Informationen zu konsumieren und sich damit zu begnügen. Nur dann kann sichergestellt werden, dass die nächste Generation nicht nur (welche auch immer) Fakten aus KI-Zusammenfassungen kennt, sondern die Welt um sich herum in einem breiteren Kontext versteht, kritisch in Frage stellt, hinterfragt und aktiv mitgestaltet. Der Fokus muss auf der Entwicklung von Lernkompetenzen liegen, die über die reine Informationsreproduktion hinausgehen, und genau dafür ist die Förderung der Verarbeitungstiefe von entscheidender Bedeutung.

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HINWEIS: Bei der Finalisierung des Beitrags haben die Autoren und Autorinnen ChatGPT 4.0, Gemini 2.5 Flash und Microsoft Word verwendet, um die sprachliche Formulierung zu prüfen und zu verbessern. Die inhaltliche Verantwortung liegt bei den Autor: innen.