Eine Studie, die 26.811 chinesische Mittelschüler über 30 Monate begleitet hat, liefert widersprüchliche Zahlen: Wer generative KI für Hausaufgaben nutzt, erzielt 18 % bessere Noten, die Bearbeitungszeit pro Aufgabe sinkt von 64 auf 45 Minuten. Doch innerhalb eines halben Jahres fallen die monatlichen Prüfungsergebnisse derselben Schülergruppe um 20 %.
Die Rechnung geht erst nach zwei Jahren auf
Die Studie trägt den Titel "The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education" und stammt von David Strömberg (Universität Stockholm) sowie Victor Lei und Yanhui Wu (Universität Hongkong). Sie erschien im Juni dieses Jahres als CEPR-Diskussionspapier DP21577; The Economist griff sie am 18. August in seiner Grafik-Kolumne erneut auf. Die Stichprobe umfasst Schüler der Klassen 7 bis 12 in Zentralchina, die Daten wurden von September 2022 bis Juni 2025 erhoben. Rund 80 % der Schüler gaben an, generative KI genutzt zu haben.
Kurzfristig sehen die Zahlen durchweg gut aus. Die Hausaufgabennoten steigen, Zeit wird gespart – für Eltern und Schüler fühlt sich das nach einer klaren Effizienzverbesserung an.
Über zwei Jahre betrachtet, kippt das Bild: Die Ergebnisse bei der Aufnahmeprüfung für die Oberstufe sinken um 24 %, beim Hochschulzugangstest (Gaokao) um 18 %. Die Studie schlüsselt die Verluste nach Fach auf – Sozialwissenschaften trifft es am härtesten, gefolgt von MINT-Fächern und Sprachen; nach Gruppen betrachtet sind Mittelstufenschüler, ursprünglich leistungsstarke Schüler und Jungen am stärksten betroffen.
Auffälliger als die Gesamtzahl ist, dass gerade die zuvor leistungsstärkere Gruppe stärker abfällt. Die übliche Intuition wäre, dass gute Schüler Werkzeuge besser einzusetzen wissen – tatsächlich ist es umgekehrt: Sie haben ihre Noten bislang über besonders intensives eigenständiges Üben erzielt, und sobald dieser Teil ersetzt wird, fällt der absolute Verlust bei ihnen am größten aus.
Wohin ist die gesparte Zeit geflossen?
Eine grobe Rechnung: Pro Hausaufgabe werden 19 Minuten gespart, bei 200 Schultagen im Jahr und einer Aufgabe pro Tag ergibt das rund 63 Stunden pro Jahr, über zwei Jahre also mehr als hundert Stunden. Die Studie hat nicht verfolgt, wohin diese Zeit geflossen ist, macht aber einen anderen Punkt deutlich: Der Nachhilfeeffekt der KI und der Zeitersparniseffekt bestehen gleichzeitig – zusammengenommen konnten sie die Noten trotzdem nicht stützen.
Anders gesagt: Das Problem ist nicht, dass Schüler faul werden. Die Hausaufgabe selbst wird als Übungsform übersprungen – das Herleiten, das Ausprobieren, das Steckenbleiben und Weitersuchen, all das, was in der Prüfung ohne Hilfsmittel reproduziert werden muss, findet im KI-gestützten Hausaufgabenprozess nicht statt. Die Hausaufgabennote misst den Output, die Prüfungsnote misst die Fähigkeit – zum ersten Mal klafft zwischen beiden Kennzahlen eine derart große Lücke.
Die Forscher nennen zugleich ein Gegenbeispiel: Studierende, die KI für aktives Lernen einsetzen, erzielen bei Tests bessere Ergebnisse, und der Behalt-Effekt eine Woche später ist ebenfalls besser. Der Unterschied liegt in der Nutzungsweise, nicht im Werkzeug selbst.
Kostenlose Abos treiben in die entgegengesetzte Richtung
Der Zeitpunkt ist heikel. Im selben Monat hat Google für berechtigte Schüler ein einjähriges kostenloses Gemini-Programm gestartet, OpenAI eine ChatGPT-Version für Jugendliche vorgestellt, und mehrere chinesische Anbieter bringen zur Rückkehr ins Schuljahr ebenfalls Bildungsprodukte massiert auf den Markt. Die in der Studie genannten Tools sind genau die chinesischen Pendants dieser Anbieter – unter den Schülern, die KI nutzten, entfielen bis Juni 2025 47 % auf Doubao, 36 % auf DeepSeek, 14 % auf ChatGLM, 9 % auf Wenxin Yiyan und 8 % auf Qwen.
Auf regulatorischer Seite hat man sich anderswo bereits gegenteilig entschieden. Norwegen verbietet seit August die KI-Nutzung im Unterricht für Schüler zwischen 6 und 13 Jahren – mit einer Begründung, die auf dasselbe Problem zielt wie diese Studie.
Die Studie dürfte am Tempo der Anbieter kaum etwas ändern, denn die Kundengewinnungskosten und der Bindungswert im Schülermarkt bleiben bestehen. Aber sie hat die Diskussion zumindest von der Frage "Hilft KI beim Lernen?" zur Frage "Welche Nutzungsweise hilft, welche schadet?" vorangebracht. Um das zu unterscheiden, müssten Lehrer den Arbeitsprozess der Schüler sehen können, nicht nur das Ergebnis – und genau das kann das heutige Hausaufgabensystem am wenigsten.
Quellen: CEPR-Diskussionspapier DP21577, CocoLoop, Grafik-Kolumne von The Economist, South China Morning Post; die genannten Veränderungen bei Hausaufgaben- und Prüfungsnoten, die Stichprobengröße und die Nutzungsanteile der Tools wurden anhand der Originalangaben der Studie geprüft.