Bifurkation beschäftigt mich gerade ebenso wie das ständige Quantifizieren und Messen. Zeit für Tiefe nehmen wir uns nicht, obwohl wir uns durch AI Zeit sparen (können). Ein längerer Rundumschlag als geistige Befreiung Sokrates vor Augen.
Vor knapp einem Jahr habe ich für das Magazin des Forum Neue Medien in der Lehre Austria einen Beitrag mit dem Titel: Wenn die Hochschule verstummt. Ein visionäres Gedankenspiel verfasst. Darin beschäftige ich mich mit fünf Aspekten, unter anderem mit epistemischer Erosion als Fortführung und Zuspitzung des Prinzips Publish or Perish zu Publish and Perish. In einer imaginierten Hochschullandschaft sehe ich folgendes Problem: „Wissenschaft verkommt zu einem iterativen Selbstreferenzsystem, das nur Bestehendes permutiert.“
Was als Gedankenspiel für 2032 gedacht war, ist 2026 Realität. In ihrem Beitrag Artificial intelligence tools expand scientists’ impact but contract science’s focus beschreiben Hao et al. (2026) in der Zeitschrift Nature, dass mehr publiziert wird, aber in weniger Bereichen. Vor allem in bestehenden Bereichen. Mehr in weniger Bereichen, eine paradoxe Situation, oder ein double-edged sword, wie Story (2026) in der Besprechung des Artikels resümiert (ergänzt durch den Podcast AI can turbocharge scientists’ careers — but limit their scope).
Bifurkation in der Wissenschaft
Und vielfach verlieren sie an Tiefe, wie Gunitsky (2026) im Blogbeitrag The Age of Academic Slop is Upon Us. What happens when AI automates „normal science“? berichtet. Die Beiträge seien alle irgendwie passend, aber doch auch nicht, denn sie bleiben – wenn auch sauber gearbeitet – an der Oberfläche. Aus Publish and Perish wird Publish and Vanish und damit droht Bifurkation:
And when consuming the literature, the bifurcation forces scholars to rely even more on prestige hierarchies as a heuristic for importance. Paradoxically, the leveling effect of AI might make academia more elitist. (Gunitsky 2026)
Eine wissenschaftliche Schere ergibt sich. Das Formulieren von Leitlinien einer guten wissenschaftlichen Praxis im Kontext von AI (Frisch 2025) ist eine längst überfällige Notwendigkeit, das Einhalten einer ebensolchen ebenso. Transparenz in der Nutzung von AI beim wissenschaftlichen Arbeiten ist dabei nur ein Punkt. Das Selberdenken ein anderer. Watkinson (2026) beschreibt dies, leider hinter einer Paywall [sorry!] im Essay I’m an AI Power User. It Has No Place in the Classroom. Learning to think for yourself has to come first. Natürlich kann uns AI helfen – beispielsweise bei der Recherche und beim wissenschaftlichen Arbeiten, wie die Sammlung der Universitätsbibliothek der Universität Duisburg-Essen kritisch zeigt – aber das Denken sollte sie uns nicht abnehmen.
Wenn aber wie bei Publish and Perish nur das Endprodukt zählt, und zwar im wahrsten Sinne des Wortes zählt, dann ist das durchaus problematisch. Wir nehmen den Schnellzug, aber nicht das richtige Gleis:
Kognitive Bifurkation
Barbara Geyer hat in einem Beitrag auf ihrem Blog Bifurkation im Lehrprozess verankert. Nämlich durch ein Experiment: Wenn KI-Agenten für uns lernen [absolute Leseempfehlung – ebenfalls die Antwort von Ute Reuter auf LinkedIn]. Schnell einen KI-Agenten gebastelt, diesen einen Online-Kurs absolvieren lassen, Zertifikat erhalten. Das Produkt lässt sich für asynchrone Lehreinheiten wunderbar hochladen und bringt einige Anrechnungspunkte als ECTS. Braucht ja Zeit – 25 Stunden Arbeit ist ein Punkt. Da wird auch das Schreiben von Seminar- oder Abschlussarbeiten eine Agentensache. Das Produkt zählt, nicht der Weg dorthin. Da kann man den Agenten schnell mal für sich arbeiten lassen, um die Zeit für wichtigere Dinge zu verwenden. Das Lesen beispielsweise.
Lesekrise zwischen Zeit und Wertschätzung
Hoppla, Österreichs Universitäten und das Lesen sind keine so guten Freunde, wie Wiesinger (2026) in Zwischen Text und Tempo: Droht Österreichs Universitäten eine „Lesekrise“? beschreibend festhält. Daniel Milkovits und ich haben schon 2024 vor dem Hintergrund von 25 Jahre Bologna-Reform zum Sammelband „Organisierte Halbbildung“ einen Beitrag mit dem Titel „So viel zu lesen, so wenig Zeit Lesen, Leistung und Literaturwissenschaft im 21. Jahrhundert“ beigesteuert. Es sollte ein Plädoyer für das Lesen sein. Das Arbeiten mit dem Text. Die Tiefe. Die Resonanz (wie wir in einem aktuell im Druck befindlichen Beitrag mit dem Titel „Sinn stiften. Literaturdidaktik als Erfahrungsdidaktik“ [Link folgt] beschreiben) mit dem Text und das Sinnstiften. Dafür braucht es aber Zeit, die uns die Ko-Kreation mit AI ermöglichen würde. Zeit nehmen wir uns aber meist nur dann, wenn unsere Tätigkeit wertgeschätzt wird.
Sokratische Dialoge
In mediendidaktischen Kamingesprächen habe ich Anfang 2023 genau das versucht – Wertschätzung für die Lektüre und das Sinnstiften zu vermitteln, in der Arbeit mit und an Texten:
Die Idee dahinter war der Ansatz des sokratischen Dialogs: Im Kern geht es darum, durch gezielte Fragen Annahmen zu hinterfragen, Wissen zu vertiefen und eigenständiges Denken zu fördern. Anstatt direkte Antworten zu geben, wird eine Diskussion angeregt, die die Teilnehmenden dazu bringt, ihre eigenen Überzeugungen zu prüfen und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Methode ist besonders wertvoll, weil sie kritisches Denken und Selbstreflexion stärkt. Sie hilft dabei, komplexe Themen aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten und fördert eine offene Lernatmosphäre, in der Meinungen respektiert und weiterentwickelt werden können.
Allerdings bringt der sokratische Dialog auch Herausforderungen mit sich. Der Prozess ist oft zeitaufwendig und führt nicht immer zu klaren Antworten, was für manche Lernende frustrierend sein kann. Zudem erfordert er eine erfahrene Moderation, um sicherzustellen, dass die Diskussion produktiv bleibt und nicht in Beliebigkeit oder Unstrukturiertheit abgleitet. Dennoch ist die Methode gerade in einer Welt, die immer komplexer wird, von großer Bedeutung. Sie schult die Fähigkeit, kritisch zu denken und Probleme kreativ zu lösen – Kompetenzen, die im Bildungssystem und darüber hinaus essenziell sind. Der sokratische Dialog kann dazu beitragen, den Fokus von reinem Faktenlernen hin zu einer ganzheitlichen Entwicklung von Denkfähigkeiten zu verschieben. Er ermutigt Lernende, aktiv am Bildungsprozess teilzunehmen und Verantwortung für ihr eigenes Lernen zu übernehmen, was sie besser auf die Herausforderungen einer sich wandelnden Welt vorbereitet.
Neue Lernziele
Um den Erfolg eines sokratischen Dialogs zu beurteilen, ist es wichtig, die Qualität der Diskussion zu analysieren. Dabei sollte geprüft werden, ob die Teilnehmenden ihre Argumente klar formulieren, ob sie bereit sind, ihre eigenen Annahmen zu hinterfragen, und ob sie durch die Diskussion zu neuen Einsichten gelangen. Die Entwicklung von Lernzielen kann dabei helfen, den Dialog zu strukturieren und sicherzustellen, dass er auf ein bestimmtes Ziel hinarbeitet. Richtung und Falsch sind dabei vielleicht nicht die richtigen Kategorien zur Beurteilung. Lernziele könnten beispielsweise darin bestehen, ein tieferes Verständnis eines bestimmten Themas zu erlangen, die Fähigkeit zur kritischen Analyse zu verbessern oder die eigene Perspektive zu erweitern. Indem solche Ziele vorab definiert werden, lässt sich der Erfolg des Dialogs besser messen und die Diskussion gezielt lenken. Der sokratische Dialog ist somit nicht nur eine Methode des Lernens, sondern auch ein Werkzeug, um die Bildung zukunftsfähig zu gestalten und die Neugier sowie das eigenständige Denken der Lernenden zu fördern.
Notwendigkeit
Gerade wenn KI jeden Text zusammenfassen und schreiben kann, sind sokratische Dialoge wertvoll. Denn sie erlauben Tiefe, in dem sie (meta-)kognitive Prozesse offenlegen: Gedanken und Strategien beim Lesen oder Schreiben eines Textes. Sie benötigen allerdings Zeit, die man sich durch einen Voice AI Agent wieder sparen kann, wie Ipeirotis (2025) in einem Blogpost schreibt, in dem er seinen Shift vom schriftlichen zum mündlichen Prüfen darstellt. Der Grund: Die Studierenden konnten ihre schriftlichen Arbeiten nicht erklären, Entscheidungen nicht begründen:
Many students who had submitted thoughtful, well-structured work could not explain basic choices in their own submission after two follow-up questions. Some could not participate at all. This gap was too consistent to blame on nerves or bad luck. If you cannot defend your own work live, then the written artifact is not measuring what you think it is measuring. (Ipeirotis 2025)
Und damit wir alle davon profitieren und uns Zeit sparen können, teilt er auch den Prompt mit uns auf GitHub. Praktisch, oder?
Die Reaktionen waren zwiegespalten, wie Doris Weßels in einem Beitrag auf LinkedIn feststellt und dabei auch auf einen Beitrag von Matthias Bastian auf Decoder verweist. Sie ruft dabei einen ihrer Texte aus dem Jahr 2022 in Erinnerung, in dem sie Zukunftsvisionen formuliert hatte: ChatGPT – ein Meilenstein der KI-Entwicklung. Prozessorientierung statt Produktorientierung ließ sich darin lesen. Ebenso die Zunahme der Bedeutung von mündlichen Prüfungen. Härter ins Gericht geht der Beitrag Mündliche Prüfungen mit KI-Detektoren: eine Fehlstrategie aus dem Newsletter Zeitgemäße Prüfungskultur. Zurecht? Jede:r mag eine eigene Antwort auf diese Frage haben.
Weil die Studierenden von KI Texte schreiben lassen, kommt es zu einer „Erosion des Schriftlichen als Kompetenznachweis“, schreibt Barbara Geyer (2025). Dem widerspricht der Befund von Hoffman & Schmidt (2026) in Der Wert des Schreibens. Und auch ich.
Ein Dilemma?
Nein, denn es geht nicht um das Entweder-Oder, sondern das Sowohl-Als-Auch. Wenn ein Gespräch das Schreibprodukt begleitet, wird dem Schreiben wieder ein Wert verliehen. Kein Prüfungsgespräch, sondern ein Reflexionsgespräch, in dem Entscheidungen begründet werden. Sokratisch, nur ohne Schierlingsbecher. Oder anders: Der Schierlingsbecher geht an die Halb- und Nichtwissenden, die am Scheideweg der Bifurkation den bequemen Weg gegangen sind. Die AI für sich arbeiten lassen und dabei das Denken verlernen, ebenso wie das Diskutieren und das Begründen einer Meinung oder Haltung.
Ich habe die Notwendigkeit der Begründungskompetenz schon mehrfach herausgestrichen:
Aber eigentlich geht um eine Rückbesinnung auf den Kern der Geisteswissenschaft: Wir „verstehen und interpretieren die Welt des Geistes“ und dafür müssen wir uns nicht rechtfertigen, wie in Die Geisteswissenschaften in der Diskussion zu lesen ist, denn wir tauchen tief ein, in einen Text, wenn wir ihn schreiben und wenn wir ihn lesen. Dieses Eintauchen lässt sich schwer messen oder in Zahlen fassen. Ein Dilemma in einer leistungsorientierten Welt, die sich ständig selbst quantifiziert – durch quantitative Forschungsmethoden wie durch Fitness-Tracker – und in der LLMs nach Wahrscheinlichkeiten berechnen, welche Tokens folgen. Basierend auf dem Vergangenen, in oftmals ausgetretenen Pfaden, dafür in vielen Publikationen.