Monat: August 2026

KI gehört für viele längst zum Lernen dazu – in der Schule, im Studium und im Beruf. Doch hilft sie wirklich dabei, Wissen aufzubauen, oder nimmt sie uns genau die Denkarbeit ab, auf die es ankommt? Vivien und Thomas schauen sich aktuelle Forschung an und fragen, wie KI sinnvoll beim Lernen unterstützen kann, ohne dass dabei der eigene Lernprozess auf der Strecke bleibt.

Links zu den Studien aus der Episode:

[1] mpfs (2025): „JIM-Studie 2025 — Jugend, Information, Medien.“ Medienpädagogischer Forschungsverbund Südwest, repräsentative Befragung, n = 1.200. → Zur Quelle

[2] Strömberg, Lei, Wu (2026): „The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education.“ SSRN Working Paper 6868618 / CEPR Discussion Paper DP21577 — noch nicht begutachtet. → Zur Quelle

[3] Bastani, Bastani, Sungu et al. (2025): „Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics.“ Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26). → Zur Quelle

[4] Roediger, Karpicke (2006): „Test-Enhanced Learning: Taking Memory Tests Improves Long-Term Retention.“ Psychological Science, 17(3).

[5] Dunlosky et al. (2013): „Improving Students’ Learning with Effective Learning Techniques.“ Psychological Science in the Public Interest, 14(1).

[6] Deslauriers et al. (2019): „Measuring actual learning versus feeling of learning in response to being actively engaged in the classroom.“ Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(39).

[7] Shen, Tamkin (2026): „How AI Impacts Skill Formation.“ Anthropic, arXiv-Preprint 2601.20245 — Herstellerstudie.
→ Zur Quelle

[8] Kestin, Miller, Klales et al. (2025): „AI tutoring outperforms in-class active learning: An RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting.“ Scientific Reports, 15, 17458. → Zur Quelle

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Hinweis in eigener Sache: Die Frauenstimme im Intro ist KI-generiert. Das Titelbild des Podcasts wurde mit KI-Unterstützung erstellt.

Stephan und William sind zurück – und nehmen sich die neuen Flaggschiff-Modelle von Anthropic und OpenAI vor. Was leisten die aktuellen „Frontier-Modelle“ wirklich, wenn man sie aus dem Alltag heraus testet? Beide berichten aus der Praxis: vom beeindruckendem Überblick über ganze Projekte bis zu Grenzen, Schranken und einem Präzedenzfall, der zeigt, wie schnell ein Modell auch wieder verschwinden kann. Eine Folge über Leistung, Abhängigkeiten – und die Frage, wie man sich als Organisation klug aufstellt.

Hinweis: Diese Folge wurde am 7. Juli 2026 aufgenommen. Weil sich in der schnelllebigen KI-Welt schon in den Tagen danach wieder einiges geändert hatte, wurde gegen Ende der Folge ein aktualisierter Nachtrag eingesprochen, der die neuesten Entwicklungen einordnet.

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Hinweis in eigener Sache: Die Frauenstimme im Intro ist KI-generiert. Das Titelbild des Podcasts wurde mit KI-Unterstützung erstellt.