Khosravi et al. (2026) diskutieren die Frage, wie KI-Begleiter gestaltet werden können, um Lernen und persönliche Entwicklung zu unterstützen, anstatt ausschließlich auf die Optimierung kurzfristiger Leistung ausgerichtet zu sein. Die Autoren argumentieren, dass die Bewertung von KI-Systemen nicht allein anhand der Qualität oder Geschwindigkeit ihrer Antworten erfolgen sollte, sondern auch anhand ihres Beitrags zu nachhaltigen Lernprozessen.

Ausgehend von Erkenntnissen der Lernwissenschaften unterscheiden die Autoren zwischen Systemen, die primär auf Performanz ausgerichtet sind, und solchen, die Lernende beim Aufbau von Wissen, Fähigkeiten und Selbstregulation unterstützen. Sie schlagen Gestaltungsprinzipien für KI-Begleiter vor, die Reflexion, aktives Denken und langfristige Lernprozesse fördern sollen.

Die Arbeit betont die Bedeutung von Interaktionen, die Lernende dazu anregen, Fragen zu stellen, Begründungen zu entwickeln und eigene Denkprozesse zu reflektieren. Damit wird eine Perspektive beschrieben, in der KI nicht nur als Informationsquelle, sondern als unterstützender Lernpartner verstanden wird.

Zentrale Beiträge der Arbeit

• Kritik an einer ausschließlich leistungsorientierten Bewertung von KI-Systemen.
• Unterscheidung zwischen performanzorientierten und lernorientierten KI-Begleitern.
• Entwicklung von Gestaltungsprinzipien für lernförderliche KI-Interaktionen.
• Betonung von Reflexion, Selbstregulation und aktivem Denken als Lernziele.
• Beitrag zur Diskussion über die Rolle von KI in Bildung und persönlicher Entwicklung.