Hongkong – Ein Forschungsteam der University of Hong Kong, der Education University of Hong Kong und der Monash University hat eine Skala entwickelt, mit der sich messen lässt, inwieweit Studierende metakognitive Aufgaben an generative KI-Tools delegieren. Die sogenannte Metacognitive Laziness Scale (MLS) wurde in der Fachzeitschrift ECNU Review of Education veröffentlicht.
Die Skala erfasst das Phänomen, dass Studierende KI-Systeme zunehmend für Aufgaben wie Zielsetzung, Verständniskontrolle und reflexive Bewertung nutzen, anstatt diese Prozesse selbst durchzuführen. Die Forschenden bezeichnen dieses Verhalten als „metacognitive laziness“ (metakognitive Faulheit).
Die MLS besteht aus sechs Items, die aus einer etablierten Skala zur Vermeidung von Arbeitsaufwand abgeleitet und auf KI-gestützte Lernumgebungen angepasst wurden. In einer ersten Validierungsstudie wurde die Skala bei 144 Studierenden aus gesundheitsbezogenen Studiengängen nach einem interprofessionellen Simulationskurs eingesetzt.
Die psychometrischen Analysen ergaben eine eindimensionale Struktur mit hoher interner Konsistenz. Die MLS-Werte hingen signifikant positiv mit Verhaltens- und emotionaler Abwendung vom Lernen zusammen, zeigten jedoch keinen Zusammenhang mit Lernengagement.
Die Autorinnen und Autoren betonen den vorläufigen Charakter der Ergebnisse. Die Stichprobe sei klein und regional begrenzt. Zudem lasse die Querschnittsdesign keine kausalen Schlussfolgerungen zu. Es bleibe unklar, ob die Nutzung von KI metakognitive Fähigkeiten langfristig beeinträchtigt oder ob bereits bestehende Vermeidungstendenzen die KI-Nutzung begünstigen.
Die Forschenden stellen die MLS anderen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern zur Verfügung und rufen zu weiteren Studien in unterschiedlichen Bildungskontexten auf. Sie sehen darin einen Ausgangspunkt, um besser zu verstehen, wann KI das Lernen unterstützt und wann sie diesem eher im Wege steht.
