Lernen beginnt oft mit einem Bild: einem Diagramm, einer Karte, einem ausgearbeiteten Beispiel. In dieser Forschungsserie von 2024 frage ich, wie KI die Herstellung und Nutzung solcher Bilder verändern könnte. Die Chance liegt nicht einfach darin, mehr Unterrichtsstoff zu illustrieren. Visuelle Erklärungen könnten auf Fragen eingehen, ohne den eigenen Aufwand des Verstehens zu ersetzen.

Ein Diagramm könnte einfacher werden, eine weitere Ebene offenlegen oder ein anderes Beispiel anbieten, wenn jemand nicht weiterkommt. Ein KI-Tutor könnte Übungen zu einer bestimmten Schwierigkeit erstellen. Dazu müsste er Vorwissen, Tempo und Zugänglichkeit berücksichtigen, statt jedem Schüler einen festen Lerntyp zuzuschreiben. Ein attraktiveres Bild ist nicht zwangsläufig die bessere Erklärung. Entscheidend ist, ob Lernende die Idee anschließend selbstständig anwenden können.

Lehrkräfte könnten KI nutzen, um Materialien vorzubereiten, Beispiele anzupassen und einen Teil der Routineverwaltung zu verringern. Gewonnene Zeit könnte Diskussionen und individuelle Rückmeldungen ermöglichen; die Prüfung generierter Inhalte würde allerdings selbst Arbeit erfordern. Lerndaten könnten helfen, Schwierigkeiten zu erkennen, sofern Klicks und Bildschirmzeit nicht mit Verständnis verwechselt werden. Vorhersagen sollten die Fragen einer Lehrkraft unterstützen, nicht die Zukunft eines Schülers in einem Profil festschreiben.

VR, AR und interaktive Modelle könnten Lernende Strukturen erkunden, Versuchsbedingungen verändern oder historische Rekonstruktionen untersuchen lassen. Im Sprachunterricht könnten Wörter mit Szenen und kulturellen Zusammenhängen verbunden werden. Dabei müssten Belege, Interpretation und Erfindung klar voneinander abgegrenzt sein. Eine immersive Szene kann einprägsam sein, ohne zutreffend zu sein; eine Kultur lässt sich nicht auf eine Sammlung wiedererkennbarer Bilder reduzieren.

Bibliotheken und visuelle Archive könnten sich über Sprach- und Fachgrenzen hinweg leichter durchsuchen lassen. Lernende könnten vergleichen, wie unterschiedliche Gemeinschaften dieselbe Idee darstellen, und Wissenschaft, Geschichte und Kunst verbinden. Übersetzung und generierte Beispiele könnten Beteiligung erweitern, aber auch vorherrschende Konventionen wiederholen. Quellen, lokale Perspektiven und alternative Deutungen müssten sichtbar bleiben, statt in einem einheitlichen visuellen Vokabular aufzugehen.

Rückmeldungen zu visuellen Arbeiten sind eine weitere Möglichkeit. Ein System könnte unleserlichen Text markieren oder dazu anregen, eine Komposition zu überdenken. Es sollte nicht zur letzten Instanz für Kreativität werden. Ebenso wenig wäre ein Ähnlichkeitswert ein Beweis für ein Plagiat. Gespräche über Skizzen, Quellen und Entscheidungen würden Lernenden helfen, ihren Prozess zu erklären und Unterstützung von Autorenschaft zu unterscheiden.

Untertitel, Audiobeschreibungen, anpassbare Layouts und alternative Steuerung könnten den Zugang erweitern, auch beim lebenslangen Lernen. Spielerische Übungen könnten zum Üben anregen, wenn sie dem Gegenstand dienen und nicht bloß weitere Nutzung belohnen. Solche Entscheidungen müssten mit unterschiedlichen Lernenden erprobt werden. Gerätekosten, Zugang zu Lehrkräften und der Schutz von Lerndaten blieben Teil der Gestaltungsaufgabe.

Die wertvollste Möglichkeit sehe ich darin, Menschen beizubringen, Bilder ebenso zu hinterfragen wie herzustellen. Wer hat diese Darstellung gemacht, was lässt sie aus und wie könnte sie anders aussehen? KI könnte die überlieferte Sprache visueller Kultur fachübergreifend leichter nutzbar machen. Bildung müsste weiterhin jene Urteilskraft entwickeln, mit der wir diese Sprache auswählen, deuten und infrage stellen.