KI-Tutor als Lernbegleiter: was er kann und soll

Ein allgemeiner Chatbot beantwortet jede Frage, so gut er kann. Ein KI-Tutor hat eine andere Aufgabe: Er soll beim Lernen helfen. Das heißt nicht immer, die Antwort zu geben. Oft ist es lernwirksamer, durch eine Rückfrage zum Nachdenken anzuregen, einen Hinweis zu geben oder ein Beispiel anzubieten, an dem der Teilnehmer die Lösung selbst findet.

Ein Tutor kennt außerdem den Zusammenhang: den Kurs, die aktuelle Folie, idealerweise auch den bisherigen Lernstand. Er kann deshalb gezielter helfen als ein allgemeines Werkzeug, das jede Frage ohne Vorwissen beantwortet.

Der vielleicht größte Wert eines Tutors liegt in der niedrigen Schwelle. Viele Menschen stellen in einer Gruppe keine Fragen, weil sie fürchten, sich zu blamieren, oder weil sie niemanden aufhalten wollen. Einem Tutor kann man jede Frage stellen, auch die vermeintlich dumme, auch zum dritten Mal. Gerade für Teilnehmer, die sich sonst zurückhalten, kann das einen großen Unterschied machen.

Die folgenden Fähigkeiten unterscheiden einen Lernbegleiter von einem Auskunftsautomaten.

Eine berechtigte Sorge lautet: Wenn ein Tutor jede Aufgabe löst, lernen Teilnehmer nichts. Das stimmt für einen Tutor, der auf Zuruf Lösungen liefert. Ein gut gestalteter Tutor unterscheidet zwischen Lernsituationen und Prüfungssituationen. Beim Üben gibt er Hinweise und Erklärungen, in einer Prüfung gibt er keine Lösungen, sondern höchstens Hilfe zum Verständnis der Aufgabe.

Hilfreich sind außerdem Lernformen, bei denen der Teilnehmer aktiv sein muss: das Zurückerklären in eigenen Worten, das sokratische Gespräch oder Übungen mit Rückmeldung. Der Tutor ist dann nicht der, der antwortet, sondern der, der fragt.

Ein Tutor braucht klare Grenzen. Er sollte beim Thema des Kurses bleiben, keine fremden Rollen annehmen, keine internen Informationen preisgeben und keine Anweisungen ausführen, die Teilnehmer in ihre Fragen einschleusen. Ebenso wichtig: keine Rechts-, Medizin- oder Finanzberatung im Einzelfall und ein transparentes Auftreten als KI.

Solche Leitplanken sollten nicht nur im Text des Systems stehen, sondern technisch durchgesetzt werden, etwa durch eine Prüfung jeder Eingabe und jeder Ausgabe. Versuche, den Tutor aus seiner Rolle zu bringen, sollten erkannt und protokolliert werden.

Für gute Antworten braucht ein Tutor den Kursinhalt und die Frage, nicht den Namen oder die Kontodaten des Teilnehmers. Achten Sie darauf, dass Systeme datensparsam arbeiten und dass Gesprächsverläufe nicht ohne Zweck gespeichert oder für Leistungsbeurteilungen verwendet werden.

Ein Tutor sollte nicht bewerten, wenn die Bewertung Folgen hat. Die europäische KI-Verordnung stuft KI-Systeme, die Lernergebnisse bewerten oder den Zugang zu Bildung steuern, als hochriskant ein. Systeme, die Emotionen von Teilnehmern in Bildungseinrichtungen erkennen sollen, sind nach Artikel 5 grundsätzlich verboten.

In Universe gibt es den Tutor-Chat neben der Folie: Er fragt zuerst, wie man mit dem Stoff zurechtkommt, beantwortet Fragen bezogen auf den Kurs, liest Antworten auf Wunsch vor und erklärt mit „Erklär mir meinen Fortschritt“, wo man steht. Neben dem Chat wächst eine Lernkurve. Die Lernmodi bieten sokratisches Fragen, Zurückerklären mit Auswertung und Beispiele. Versuche, den Tutor aus seiner Rolle zu bringen oder Interna abzufragen, wehren die KI-Leitplanken ab.