Eine Mutter mit einem Kleinkind in einer Webcam-Eye-Tracking-Studie

Generative KI in der Bildungspsychologieforschung

Generative Künstliche Intelligenz (GenKI) hat sich in den letzten Jahren als transformative Technologie etabliert, mit Anwendungen, die von Bildung über Gesundheitswesen bis hin zu weiteren Bereichen reichen. In der Bildungspsychologie bietet GenKI innovative Werkzeuge und Ansätze, um zu verstehen, wie Lernende denken, fühlen und sich verhalten. Neben ihren allgemeinen Anwendungen in der Bildung hebt die aktuelle Forschung spezifische Möglichkeiten hervor, wie GenKI zur Verbesserung unseres Verständnisses der kognitiven, emotionalen und sozialen Aspekte des Lernens genutzt wird.

Anwendungen in der Bildungspsychologieforschung

Während Generative KI zunächst in den Bereichen Schreiben und Analyse eingesetzt wurde, hat eine Welle von Innovationen es ermöglicht, GenKI direkt in experimentelle Aufgaben und Verfahren zu integrieren, um zu untersuchen, wie Teilnehmer sie wahrnehmen und mit ihr interagieren.

Generative Künstliche Intelligenz (GenKI) erweist sich als vielseitiges und leistungsstarkes Werkzeug in der Bildungspsychologieforschung und bietet zahlreiche Anwendungen. So wird GenKI angewendet:

  • Verbesserung der Problemlösungsfähigkeiten: KI-gestützte Chatbots wie ChatGPT bieten Schritt-für-Schritt-Lösungen und gezielte Anleitung, die die Schüler dazu ermutigen, kritisches Denken zu entwickeln und Problemlösungsstrategien anzuwenden (Miraglia, 2024).

  • Metakognition und kognitive Prozesse: Metakognitive Aufforderungen, die durch KI generiert werden, können kritisches Denken während genKI-gestützter Suchen fördern, indem sie Lernende dazu anregen, innezuhalten, nachzudenken und Informationen zu bewerten (Singh et al., 2025).

  • Personalisierte Lernangebote: Die Integration von GenKI kann personalisierte Instruktionen ermöglichen, die auf die Bedürfnisse einzelner Schüler zugeschnitten sind, wodurch die Lernerfahrung verbessert und unterschiedlichen Lernstilen Rechnung getragen wird (Miraglia, 2024).

  • Analyse der Sprache: Die fortgeschrittenen Fähigkeiten der GenKI zur Verarbeitung natürlicher Sprache erlauben eine tiefere Analyse von Schülerantworten und bieten Einblicke in deren Motivation, Frustration, Engagement und andere emotionale Zustände (Întorsureanu et al., 2025).

  • Emotionale Ausdrucksformen: Es wurde gezeigt, dass GenKI die Motivation steigert, Angst verringert und ein emotional unterstützendes Umfeld fördert. Werkzeuge, die Echtzeit-Feedback zu Emotionen geben, können auch helfen, Kompetenzen im sozial-emotionalen Lernen wie Selbstbewusstsein und Empathie zu entwickeln (Kohnke & Moorhouse, 2025; Henriksen et al., 2025).

  • Kognitive Unterstützung: Kognitive Unterstützung bezieht sich auf die Hilfestellung, die Lernenden gegeben wird, um verschiedene Konzepte zu verstehen, und die KI-Technologien durch Anpassung der Unterstützung an das aktuelle Verständnis des Schülers ermöglichen (Miraglia, 2024).

  • Verbesserte Engagement und Interaktivität: Durch die Simulation menschenähnlicher Gespräche und Interaktionen kann generative KI das Engagement der Schüler und die Motivation zu lernen steigern (Miraglia, 2024).

  • Entwicklung von Fähigkeiten des 21. Jahrhunderts: Anwendungen der generativen KI unterstützen die Förderung wesentlicher Fähigkeiten wie Kreativität, Teamarbeit und Kommunikation, die im digitalisierten Zeitalter entscheidend sind (Miraglia, 2024).

  • Unterstützung während des Lernprozesses: KI-Chatbots fungieren als unterstützende Studiengefährten, die Erklärungen und Klarstellungen über verschiedene Fächer hinweg bieten und den Schülern helfen, instructional material besser zu verstehen und zu kontextualisieren (Miraglia, 2024).

  • Ermächtigung von Lehrkräften: GenKI-Technologien können administrative Aufgaben für Lehrkräfte wie Zeitplanung, Notenvergabe und Informationsverbreitung vereinfachen. Dies ermöglicht es ihnen, sich stärker auf den Unterricht und die Interaktion mit den Schülern zu konzentrieren (Miraglia, 2024).

Fallstudien aus der Forschung zur Verwendung von Generativer KI in Experimenten

Generative KI gewinnt in der Bildungspsychologie aufgrund der Vielzahl möglicher Anwendungsfälle in Forschung und Praxis an Bedeutung. Hier sind einige Beispiele aus der Forschung, die zeigen, wie generative KI in der Bildungspsychologie eingesetzt wird:

Generatives Lernen durch KI-gestütztes Tutoring

In einer Studie von Makransky et al. (2025) wurde generative KI durch einen speziellen Chatbot namens ChatTutor eingesetzt. Dieser forderte die Schüler auf, Konzepte zu erklären und die KI zu unterrichten, wobei spezifisch Prinzipien der generativen Lerntheorie genutzt wurden, die ihre Verankerung in Bildungstheorien verdeutlichten. Die Schüler interagierten mit dem ChatTutor-System, das zeitgerechte Unterstützung und Feedback in Bezug auf ihr Verständnis gab. Dieses Design erleichterte die aktive Teilnahme und hatte das Ziel, bedeutungsvolle, schülerzentrierte Lerninteraktionen zu schaffen. Die Ergebnisse zeigten, dass die Verwendung von ChatTutor das langfristige Behalten von konzeptionellem Wissen der Schüler verbesserte (Makransky et al., 2025).

Psychologische Literalität durch KI-integrierte Assessments

In einer Studie (Richmond & Nicholls, 2024) wurde generative KI (ChatGPT) in einer dreiphasigen Bewertung eingesetzt, um die psychologische Literalität unter Psychologiestudierenden im Bachelor-Studium zu fördern. In Phase 1 (KI-gestützte Entwurfserstellung und -kritik) mussten die Studierenden ein generatives KI-Tool verwenden, um einen Entwurf für eine Medienmitteilung zu erstellen. Die Studierenden kritisierten dann diesen KI-generierten Inhalt mithilfe eines Bewertungsrasters, identifizierten Stärken, Schwächen und Prioritäten für Überarbeitungen und vergaben Noten basierend auf dem Raster. In Phase 2 (KI-Kritik) überarbeiteten die Studierenden den von ChatGPT erzeugten Text, berücksichtigten ihre Kritik und dokumentierten Änderungen mit nachverfolgten Änderungen, bevor sie ihre Überarbeitung zur Rückmeldung an den Dozenten einreichten. In Phase 3 (Überarbeitung und Videoproduktion) integrierten die Studierenden das Feedback ihres Dozenten, fügten Grafiken hinzu und machten ihre endgültige Videoeinreichung. Diese Methode hatte zum Ziel, festzustellen, ob die frühe Auseinandersetzung mit KI-Ausgaben die Qualität der Arbeiten der Studierenden verbessern würde, und die Ergebnisse zeigten signifikante Leistungsgewinne im Vergleich zu traditionellen Peer-Review-Prozessen.

Anpassung von Bildungsinhalten an die Interessen der Schüler unter Verwendung von GenKI

Tasdelen & Bodemer (2025) verwendeten in ihrer Studie generative KI, um personalisierte Bildungsinhalte zu erstellen, die auf die individuellen Interessen der Schüler zugeschnitten sind. Die Studie zielte darauf ab, die Auswirkungen des KI-generierten Materials auf die intrinsische Motivation, das Interesse und die Lernleistung zu bewerten. Generative KI erstellte Lernmaterialien, die spezifisch auf die für jeden Schüler identifizierten Interessen ausgerichtet waren. Unterschiedliche Aufgaben wurden unter Verwendung der generativen KI entworfen und den Studierenden während der Studie präsentiert. Diese Aufgaben wurden kontext-personalisiert gestaltet, um sich an den einzigartigen Interessen der Teilnehmenden anzupassen. Die Forschung umfasste eine selbstentwickelte Webanwendung, die den Zugriff auf die KI-generierten Inhalte erleichterte. Die Schüler nahmen über diese Plattform während des regulären Mathematikunterrichts an der Studie teil. Das generative KI-System war in der Lage, dynamisch Bildungsunterlagen basierend auf den von den Schülern gemeldeten Interessen zu erstellen. Diese Echtzeitfähigkeit stellte sicher, dass die Bildungsaufgaben relevant und ansprechend blieben. Insgesamt zeigt die Studie, dass generative KI eine entscheidende Rolle bei der Erstellung besserer Lernmaterialien spielte und dadurch das Lernengagement, die Motivation, das Interesse und die Gesamtergebnisse der Schüler verbesserte.

Wissenschaftliches Textverständnis durch KI-gesteuertes Mentoring

Generative KI wurde in der Studie von Thüs et al. (2024) über die Plattform OwlMentor eingesetzt, die dazu dient, Schüler bei der Verständnissvon wissenschaftlichen Texten zu unterstützen. Die wichtigsten Anwendungen der generativen KI in dieser Studie umfassten: Automatische Fragengenerierung, KI-gestützter Dialog, in dem die Schüler in einer chatähnlichen Oberfläche interagieren und Fragen stellen konnten, sowie Erstellung von Quiz mit individualisierten Quizfragen und Feedback. Durch die Nutzung der Fähigkeiten der KI konnte die Plattform Antworten und Aufforderungen auf die Anfragen einzelner Schüler zuschneiden und somit die Lernreise durch kontextspezifische Interaktionen bereichern. Die Nutzer zeigten eine deutliche Verbesserung ihrer Gesamtleistung von Pre-Tests zu Post-Tests, was darauf hindeutet, dass die Nutzung der Plattform ihre Lernergebnisse in verschiedenen Themenbereichen positiv beeinflusste.

Visuelles Lernen und kritisches Engagement durch KI-Bilderzeugung

In einer Studie (Berg et al., 2024) wurde generative KI eingesetzt, um das Lernen der Schüler zu erleichtern und das Engagement zu fördern. Die Schüler verwendeten Midjourney, um Bilder basierend auf von ihnen entwickelten Eingabeaufforderungen zu erstellen. Die erzeugten Bilder halfen den Schülern, von einem oberflächlichen Verständnis zu einem tiefergehenden, kritischeren Verständnis der diskutierten Themen überzugehen. Sie fanden, dass die Assoziation von Bildern mit Texten die Informationsverarbeitung erleichterte und das Verständnis verbessete. Der Einsatz von KI-generierten Bildern diente als Grundlage für Klassendiskussionen. Die Schüler analysierten die Bilder in Bezug auf ihre Eingabeaufforderungen und diskutierten, welche Aspekte genau oder irreführend waren, was das kritische Denken über den Inhalt förderte. Die Studie hob den motivierenden Faktor hervor, dass die Schüler ihre eigenen KI-Bilder erzeugten, was im Wesentlichen eine Form des aktiven Lernens darstellte, die sie als angenehmer empfanden als das passive Betrachten vorhandener Bilder. Lehrkräfte schlugen vor, dass die von den Schülern verwendeten Eingabeaufforderungen als Basis für die Bewertung dienen könnten, um den Lehrenden zu helfen, das Verständnis der Schüler anhand der erzeugten Bilder zu beurteilen. Die wichtigste Erkenntnis der Studie ist, dass Werkzeuge zur KI-Bilderzeugung wie Midjourney das Lernen der Schüler positiv beeinflussen können, indem sie es schülerzentrierter, interaktiver, unterhaltsamer und ansprechender gestalten.

Fazit

Generative KI revolutioniert die Bildungspsychologie, indem sie innovative Lösungen bietet, die personalisiertes Lernen unterstützen, das Engagement steigern und kritisches Denken fördern. Während sich dieses Feld weiterentwickelt, wird eine kontinuierliche Erforschung dabei helfen, noch sinnvollere Wege zu finden, um KI in die Bildungspsychologieforschung und -praxis zu integrieren. Es ist jedoch ebenso wichtig, die ethischen Bedenken im Zusammenhang mit Datenschutz, Vorurteilen und dem verantwortungsvollen Einsatz von KI in Lernumgebungen zu verstehen.

Quellen

Berg, C., Omsén, L., Hansson, H., & Mozelius, P. (2024). Studenten' KI-generierte Bilder: Einfluss auf Motivation, Lernen und Zufriedenheit. International Conference on AI Research, 4(1), 500–506.

Henriksen, D., Creely, E., Gruber, N., & Leahy, S. (2025). Sozial-emotionales Lernen und generative KI: Eine kritische Literaturübersicht und ein Rahmen für die Lehrerbildung. Journal of Teacher Education, 76(3), 312–328.

Întorsureanu, I., Oprea, S.-V., Bâra, A., & Vespan, D. (2025). Generative KI in der Bildung: Perspektiven aus einer akademischen Perspektive. Electronics, 14(5), 1053.

Kohnke, L., & Moorhouse, B. L. (2025). Verbesserung der emotionalen Aspekte der Sprachausbildung durch generative künstliche Intelligenz (GenKI): Eine qualitative Untersuchung. Computers in Human Behavior, 167, 108600.

Makransky, G., Shiwalia, B. M., Herlau, T., & Blurton, S. (2025). Über den „Wow“-Faktor hinaus: Die Nutzung generativer KI zur Steigerung des generativen Sinns. Educational Psychology Review, 37(3).

Miraglia, L. (2024). Das Versprechen der generativen künstlichen Intelligenz. Psychologische Implikationen im Bildungsbereich. Rivista di Scienze dell'Educazione, 62(1).

Richmond, J. L., & Nicholls, K. (2024). Einsatz generativer KI zur Förderung psychologischer, Feedback- und KI-Literacies bei Psychologiestudierenden im Bachelor-Studium. Teaching of Psychology, 52(3), 291–297.

Sengar, S. S., Hasan, A. B., Kumar, S., & Carroll, F. (2024). Generative künstliche Intelligenz: Eine systematische Übersicht und Anwendungen. Multimedia Tools and Applications, 84(21), 23661–23700.

Singh, A., Guan, Z., & Rieh, S. Y. (2025). Förderung kritischen Denkens bei genKI-Suchen mit metakognitiven Aufforderungen. arXiv preprint arXiv:2505.24014.

Tasdelen, O., & Bodemer, D. (2025). Generative KI im Klassenzimmer: Auswirkungen kontext-personalisierter Lernmaterialien und Aufgaben auf Motivation und Leistung. International Journal of Artificial Intelligence in Education.

Thüs, D., Malone, S., & Brünken, R. (2024). Erkundung generativer KI in der Hochschulbildung: Ein RAG-System zur Steigerung des Engagements der Studierenden mit wissenschaftlicher Literatur. Frontiers in Psychology, 15.