Kritisch Denken mit KI – Warum Lehrkräfte genau das lehren sollten

Über 60 Prozent der Lehrkräfte befürchten negative Folgen von KI für das Kritische Denken ihrer Schüler*innen. Das zeigt das aktuelle Deutsche Schulbarometer der Robert Bosch Stiftung. Diese Sorge ist verständlich, verstellt aber leicht den Blick auf eine Chance. Denn die eigentliche Frage lautet nicht: Schadet KI dem Kritischen Denken? Sondern: Wie lässt sich KI nutzen, um Kritisches Denken systematisch zu fördern?

Was Kritisches Denken ausmacht

Der Begriff "Kritisches Denken" taucht in vielen Kontexten auf – in Bildungsdebatten, Stellenanzeigen, politischen Forderungen. Was damit genau gemeint ist, bleibt oft unklar. Dagegen herrscht in der Forschung Einigkeit: Kritisches Denken ist kein einzelnes Merkmal, sondern ein Bündel kognitiver Fähigkeiten und dispositionaler Haltungen. Peter Facione beschreibt es in seiner vielzitierten Delphi-Studie als "bewusste, selbstregulative Urteilsbildung, die Interpretation, Analyse, Bewertung und Schlussfolgerung beinhaltet". Er identifizierte sechs Kernfähigkeiten: Interpretation (Bedeutungen erfassen), Analyse (Argumente untersuchen), Evaluation (Behauptungen bewerten), Inferenz (Schlussfolgerungen ziehen), Erklärung (Ergebnisse darlegen) und Selbstregulation (das eigene Denken überprüfen).

Diese kognitiven Fähigkeiten allein reichen aber noch nicht. Kritisches Denken erfordert auch Haltungen: Offenheit für neue Perspektiven, intellektuelle Redlichkeit, die Bereitschaft, eigene Annahmen zu hinterfragen. Es ist diese Kombination aus Können und Wollen, die Kritisches Denken ausmacht.

Besonders relevant für den kritischen Umgang mit digitalen Informationen ist zudem das Konzept des Civic Online Reasoning von Sam Wineburg und der Stanford History Education Group. Sie untersuchten, wie professionelle Fakten-Checker im Vergleich zu Studierenden und Historiker*innen Online-Quellen bewerten. Das Ergebnis: Während Studierende und Historiker*innen Websites intensiv lesen und ihre Glaubwürdigkeit anhand von Design, Impressum oder „Über uns"-Seiten beurteilen (Close Reading), gehen Faktenchecker anders vor. Sie verlassen die Website sofort und öffnen neue Browser-Tabs, um herauszufinden, was verlässliche Quellen über die ursprüngliche Website sagen (Lateral Reading). Diese Strategie – die Website verlassen, um die Website zu bewerten – erwies sich als deutlich effektiver. Das ist keine abstrakte Erkenntnis, sondern eine praktische Fähigkeit, die Schüler*innen benötigen. Und gerade KI bietet die Gelegenheit, sie zu trainieren.

KI als Herausforderung und Chance für Kritisches Denken

Die Befürchtung ist nachvollziehbar: Wenn Schüler*innen auf KI zugreifen wie auf einen Autopiloten, verkümmert nicht nur das Kritische Denken, sondern eigenständiges Denken allgemein. Dabei kann sich schnell ein Teufelskreis ergeben: Wer KI unreflektiert nutzt – unspezifische Fragen stellt, Ergebnisse nicht prüft, keinen Kontext liefert –, erhält oberflächliche oder fehlerhafte Antworten. Diese verstärken die Neigung, noch weniger selbst nachzudenken, weil sie weniger Gelegenheit für Differenzierungen bieten. Langfristig wird dann entweder die vollständige Abhängigkeit von mangelhaften Outputs wahrscheinlich oder – als Folge gehäuft schlechter Erfahrungen – die pauschale Ablehnung der Technologie.

Man muss verstehen, wie Sprachmodelle funktionieren, um zu lernen, wie man typische Fehlerquellen erkennen und schließlich vermeiden kann. Dazu gehört auch das Erfahrungswissen, dass ältere oder kostenlose Modellversionen häufiger halluzinieren. Dass Chatbot A für Fragen oder Aufgaben von Typ b besser geeignet ist als andere. Und vor allem: Dass ungenaue Prompts zu vagen Antworten führen und fehlender Kontext die KI raten lässt. Wer nicht über dieses Wissen verfügt, lässt die KI Fakten halluzinieren, Quellen erfinden und Verzerrungen reproduzieren, der lässt sie inhaltlich fehlerhafte Texte produzieren, obwohl sie sprachlich eloquent aussehen.

Genau diese Eigenschaft aber macht KI auch zu einem Werkzeug, mit dem sich Kritisches Denken trainieren lässt. Wer mit KI arbeitet, muss lernen zu hinterfragen, zu überprüfen, zu bewerten. Die pädagogische Aufgabe besteht nicht darin, Schüler*innen vor KI zu schützen. Sie besteht darin, ihnen einen souveränen Umgang zu vermitteln. Das heißt: KI nicht als Orakel behandeln, sondern als Werkzeug, dessen Output geprüft werden muss. Diese Haltung lässt sich nicht durch Verbote vermitteln, sondern nur durch Übung.

Drei Methoden zur Förderung Kritischen Denkens mit KI

Die Frage ist nicht ob, sondern wie KI im Unterricht eingesetzt wird. Hier stelle ich drei Methoden vor:

1. Die Halluzinations-Jagd: Systematische Fehlersuche

Schüler*innen erhalten einen KI-generierten Text zu einem Unterrichtsthema – etwa zu den Ursachen der Französischen Revolution, zur Photosynthese oder zu demografischen Entwicklungen. Der Text ist sprachlich überzeugend, enthält aber Fehler: erfundene Jahreszahlen, falsche Kausalzusammenhänge, nicht existierende Quellen.

Die Aufgabe: den Text wie Lektoren zu prüfen. Dazu erhalten sie zwei verlässliche Referenzquellen – ein Fachbuch, einen Enzyklopädie-Artikel. Die Schüler*innen sollen den KI-Text systematisch auf Fehler überprüfen, falsche Behauptungen markieren, die Fehlerart kategorisieren (Faktenfehler, logischer Bruch, erfundener Zusammenhang) und mit den Referenzquellen korrigieren.

Diese Methode funktioniert in nahezu allen Fächern und trainiert mehrere Fähigkeiten gleichzeitig: Analyse (Strukturen erkennen), Evaluation (Behauptungen bewerten), Quellenprüfung (verlässliche von unzuverlässigen Informationen unterscheiden). Besonders wirksam wird die Methode, wenn Schüler*innen anschließend reflektieren: Warum wirkte der Text auf den ersten Blick glaubwürdig, obwohl er Fehler enthielt? Langfristig lernen sie, eloquente Texte nicht als Autoritäten zu behandeln, sondern als Hypothesen, die geprüft werden müssen.

2. Prompt-Battle: Wettbewerb um präzise Fragestellungen

Die Schüler*innen erhalten eine komplexe Aufgabe – „Erkläre die Energiewende aus ökonomischer Perspektive", „Analysiere die Rolle der Frau in Goethes Faust" etc. In Kleingruppen arbeiten sie daran, durch präzise Prompts möglichst gute KI-Antworten zu generieren. Sie vergleichen ihre Ergebnisse, diskutieren erfolgreiche Fragestrategien und verfeinern ihre Prompts iterativ.

Diese Methode eignet sich insbesondere für recherche-intensive Fächer und fördert metakognitives Denken: Schüler*innen lernen, präzise zu formulieren, Kontext zu liefern, Mehrdeutigkeiten zu vermeiden. Sie erkennen, dass die Qualität der Antwort von der Qualität der Frage abhängt – eine Einsicht, die über KI hinausreicht: Man braucht ein klares Verständnis dessen, was man wissen will, um präzise Fragen stellen. Darüber hinaus wird auch Evaluation trainiert: Welche Antwort ist besser? Anhand welcher Kriterien? Diese Diskussion zwingt dazu, Bewertungsmaßstäbe explizit zu machen und zu begründen.

3. Perspektiven-Check: Multiple Standpunkte generieren

Zu einem kontroversen Thema – Klimapolitik, Migration, Gentechnik – lassen Schüler*innen KI unterschiedliche Perspektiven generieren: „Erkläre aus Sicht eines Klimaforschers...", „Erkläre aus Sicht eines Wirtschaftsverbands...", „Erkläre aus Sicht einer Landwirtin...". Sie vergleichen die Argumentationen, identifizieren Wertannahmen, prüfen die Plausibilität und entwickeln ein eigenes Urteil.

Diese Methode eignet sich nicht nur für gesellschaftswissenschaftliche Fächer, sondern für die Vermittlung jeglichen Wissens, zu dem es kontroverse Standpunkte gibt. Sie trainiert Perspektivenwechsel und macht sichtbar, dass es auf komplexe Fragen selten eine einzige richtige Antwort gibt und Urteile vielmehr kontextabhängig und begründungsbedürftig sind. Schüler*innen lernen, Argumente nicht danach zu bewerten, ob sie der eigenen Meinung entsprechen, sondern danach, wie gut sie begründet sind. Gleichzeitig üben sie Lateral Reading: Statt eine Quelle intensiv zu lesen, verschaffen sie sich einen Überblick über Positionen – eine Fähigkeit, die ist im digitalen Zeitalter zentral wird.

Die Chance nutzen

KI ist nicht nur eine Bedrohung für Kritisches Denken, sondern auch eine Gelegenheit, es systematisch zu lehren. In einer Welt mit allgegenwärtigen KI-Inhalten wird die Fähigkeit zur kritischen Bewertung zur Grundvoraussetzung – für demokratische Teilhabe, informierte Entscheidungen, intellektuelle Autonomie. Diese Fähigkeit lässt sich trainieren. Studierende, die Lateral Reading üben, werden besser darin, vertrauenswürdige von unzuverlässigen Quellen zu unterscheiden. Um diese Kompetenz zu vermitteln, müssen Lehrkräfte keine KI-Expert*innen werden. Sie müssen lediglich verstehen, wie die Technologie funktioniert, ihre Grenzen kennen und bereit sein, sie als didaktisches Werkzeug einzusetzen. Das erfordert Fortbildungen – nicht nur zu Methoden, sondern zum souveränen Umgang mit der Technologie selbst.

© Sven Lüder, www.ki-lehren.de