ChatGPT hebt A‑Noten – doch Studie sieht kein Lernplus

Analyse an US‑Unis: Noten stiegen nach ChatGPT‑Start, aber Lernfortschritte fehlen laut Studie.

In Kürze

• A‑Anteil stieg besonders in Schreib‑ und Programmierkursen
• Effekt vor allem bei vielen Hausaufgaben, nicht bei mündlichen Prüfungen
• Empfehlung: Prüfungsformate und Aufgaben auf Prozessverständnis ausrichten

ChatGPT sorgt für mehr Asse — aber nicht für mehr Lernen, sagt eine Studie

Seit dem Start von ChatGPT Ende 2022 sind an US‑Universitäten die Noten in manchen Kursen sichtbar gestiegen. Eine Studie von Forschenden der UC Berkeley wertet mehr als eine halbe Million Noten aus und kommt zu dem Schluss: Vor allem Kurse mit vielen Schreib- und Programmieraufgaben verzeichnen deutlich mehr A‑Noten — offenbar weil Studierende generative KI bei unbeaufsichtigten Hausaufgaben nutzen, nicht weil sie mehr gelernt haben.

Was die Studie genau gemessen hat

• Basisdaten: Über 500.000 Noten aus 319 Kursen in 84 Fachbereichen an einer großen öffentlichen Forschungsuniversität in Texas, erhoben über acht Herbstsemester (2018–2025).
• KI‑Anfälligkeit: Für jeden Kurs wurde anhand der Syllabi aus Herbst 2022 bestimmt, wie hoch der Anteil von Schreib‑ und Programmieraufgaben ist. „Generative KI“ umfasst hier Tools wie ChatGPT, die automatisch Texte oder Code erzeugen.
• Definitionen: Die Analyse vergleicht Noten vor und nach der Einführung von ChatGPT und setzt voraus, dass Aufgaben mit viel Schreiben oder Programmieren besonders offen für Unterstützung durch solche Tools sind.

Die wichtigsten Ergebnisse

• In Kursen mit einem hohen Anteil an Schreib‑ und Programmieraufgaben stieg der Anteil der Note A um 13 Prozentpunkte (das entspricht rund +30 % relativ zu 2022).
• Die Durchschnittsnote legte um 0,12 Punkte zu, und die Verteilung wurde enger: viele A‑minus und B‑plus verschoben sich zu A.
• Der Effekt konzentrierte sich stark auf Kurse mit überdurchschnittlich vielen Hausaufgaben: Liegt der Hausaufgabenanteil oberhalb des Medians, erhöht sich der A‑Anteil um zusätzliche 16 Prozentpunkte gegenüber Kursen darunter. In Kursen mit wenig Hausaufgaben war der Effekt klein und statistisch nicht signifikant.

Warum die Autor:innen vermuten, dass KI Arbeit ersetzt

• Die Muster passen laut Studienautor Igor Chirikov eher zu einer Situation, in der KI studentische Arbeit ersetzt, statt echtes Lernen zu fördern.
• Ein Placebo‑Test unterstützt diese Interpretation: Bei mündlichen Präsentationen, wo generative KI weniger hilfreich ist, trat kein signifikanter Noteneffekt auf.
• Insgesamt sieht das Team Hinweise darauf, dass die Produkte, die Studierende einreichen (Essays, Code), durch KI verändert werden, bevor Lehrende sie bewerten.

Bedeutung und mögliche Folgen

Noteninflation ist an US‑Universitäten kein Ganzneu‑Phänomen — als Beispiel stieg der A‑Anteil an Harvard von 24 % (2005) auf 60,2 % (2025). Generative KI wirkt aber anders als frühere Gründe der Notenanstiege: Sie verändert die Erstellung der Einreichungen selbst.

Das birgt das Risiko, dass Noten an Aussagekraft verlieren und Arbeitgeber oder Graduiertenprogramme schlechtere Auswahlentscheidungen treffen. Zudem könnten Absolventinnen und Absolventen in genau jenen Bereichen schwächer sein, in denen KI am meisten hilft — ein Effekt, der Automatisierung beschleunigen und Qualifikationslücken vertiefen könnte.

Was die Studie empfiehlt

• Prüfungsformate überdenken: Vollständig auf beaufsichtigte Prüfungen umzusteigen ist keine einfache oder alleinige Lösung.
• Vielversprechender erscheinen Aufgaben, die KI‑Nutzung strukturell einschränken oder bewusst einbeziehen. Beispiele aus der Studie sind:
  • Dokumentation des eigenen Arbeitsprozesses (z. B. Zwischenschritte, Versionierung),
  • Folgeinteraktionen oder mündliche Nachfragen, die echtes Verständnis nachweisen.

Reaktionen aus Praxis und Politik

OpenAI‑CEO Sam Altman kritisierte, das Bildungssystem habe sich kaum angepasst, und warnte vor einer „erheblichen Atrophie“ kritischer Denkfähigkeiten, falls Lehrpläne nicht reagieren. Er betonte zugleich, dass Schreiben und Programmieren weiter gelehrt werden sollten, weil diese Fähigkeiten Denken schulen.

Politisch gibt es bereits Gegenbewegungen: Norwegen hat generative KI‑Tools in Grundschulen weitgehend verboten und die Nutzung an weiterführenden Schulen eingeschränkt. Der norwegische Premierminister begründete den Schritt damit, dass Schüler sonst wichtige Lernschritte überspringen könnten.

Quellen

• Quelle: UC Berkeley
• Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
• Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.