Was geschieht in der Begegnung zwischen Mensch und KI?

KI-Ethik – Rundgang | Was geschieht in der Begegnung zwischen Mensch und KI?

KI und das menschliche Wollen – Interesse, Motivation und Selbstwirksamkeit

Wie Begegnungen mit KI Interesse, Motivation und Selbstwirksamkeit verändern

Kernthese: Die Wirkung einer KI-Begegnung entsteht im Zusammenspiel zwischen einem Menschen mit seiner eigenen Lebensgeschichte und einem technisch gestalteten System, das auf ihn reagiert. Dieselbe Antwort kann Neugier fördern, den Mut zur eigenen Tätigkeit stärken, die Motivation auf andere Aufgaben verlagern – oder Interesse, Selbstständigkeit und Zuversicht schwächen. Die Wirkung ist deshalb weder ausschließlich dem Menschen noch ausschließlich der KI zuzuschreiben.

Tafel 1: Was der Mensch in die Begegnung mitbringt. Bildbeschreibung und Einordnung

Die fünf Felder und die Lebenssituation sind eine eigene Orientierungshilfe, kein Test von Persönlichkeit oder Unterstützungsbedarf. KI kann diese Voraussetzungen nicht aus dem Aussehen oder wenigen Sätzen sicher bestimmen.

1. Der Mensch ist nicht nur ein wissendes, sondern ein wollendes Wesen

Wir leben nicht allein von Informationen. Wir sind voller Fragen, Bedürfnisse, Wünsche, Erwartungen, Ängste, Interessen und Hoffnungen. Nicht alles, was wir wissen, wollen wir auch tun. Nicht alles, was wir tun könnten, erscheint uns erstrebenswert. Manchmal fehlen uns nicht Fähigkeiten, sondern Zutrauen, Sinn, Ausdauer oder eine günstige Gelegenheit.

Die Begegnung mit KI kann genau an diesen Stellen ansetzen. Eine Antwort kann eine lange verschlossene Frage öffnen. Ein Vorschlag kann Lust auf ein Vorhaben machen. Eine schnelle Problemlösung kann allerdings auch das Bedürfnis verringern, sich selbst mit einer Sache auseinanderzusetzen. Die größere Handlungsmöglichkeit führt also nicht automatisch zu größerem eigenständigem Handeln.

Vier Begriffe sollten wir auseinanderhalten:

Wollen ist dabei mehr als die Summe spontaner Impulse: Ein Mensch kann seine Interessen prüfen, Prioritäten setzen, einem kurzfristigen Reiz widerstehen und sich einem größeren Sinn verpflichten.

2. Was der Mensch in die Begegnung mitbringt

KI beginnt nie bei einem neutralen, voraussetzungslosen Gegenüber. Der Mensch bringt eine Situation mit: seine körperliche und emotionale Verfassung, Wissen und Nichtwissen, Gewohnheiten, Erfolge und Misserfolge, Zeit und Geld, Beziehungen, kulturelle Prägungen, Hoffnungen und verletzliche Punkte. Auch die Erfahrung, selbst etwas bewirkt zu haben – oder immer wieder zu scheitern –, prägt das Gespräch.

Ein historisch interessierter Mensch wird durch eine ausführliche Antwort möglicherweise begeistert; ein anderer fühlt sich durch denselben Umfang überfordert. Ein Kind möchte vielleicht eine spielerische Entdeckung machen; eine erschöpfte Erwachsene sucht eine knappe Entlastung; eine erfahrene Fachperson erwartet kritische Gegenargumente. Diese Unterschiede lassen sich nicht durch das Lebensalter allein erklären.

Entscheidend ist deshalb nicht eine starre Einteilung in „Nutzertypen“, sondern das vorsichtige Verstehen der konkreten Situation. KI kann Hinweise aus Fragen und Rückmeldungen aufnehmen. Sie kann jedoch weder Gedanken lesen noch aus wenigen Formulierungen zuverlässig erkennen, wie ein Mensch innerlich auf eine Antwort reagiert.

Ethische Konsequenz: Die KI sollte relevante Ziele und Unterstützungsbedürfnisse bei Bedarf erfragen, ihre Unsicherheit respektieren und dem Menschen die Kontrolle darüber lassen, wie persönlich er werden möchte.

3. Was die KI in die Begegnung einbringt

Ein heutiges KI-System kann Wissen erläutern, Fragen strukturieren, Ideen anbieten, Texte redigieren, Beispiele entwickeln, nachfragen, widersprechen oder bei der Planung und Durchführung von Arbeitsschritten unterstützen. Es kann sprachlich auf Menschen eingehen und dadurch den Eindruck einer lebendigen, persönlichen Gesprächssituation erzeugen.

Aber die KI bringt nicht nur Fähigkeiten mit. Sie ist durch Training, Vorgaben, Produktgestaltung und Geschäftsmodelle geformt. Antwortstil, Länge, Geschwindigkeit, Vorsicht, Zustimmung, Widerspruch, Gedächtnisfunktionen und angebotene Aktionen beeinflussen die Begegnung. Ein System, das möglichst häufig bestätigt, schafft ein anderes Lernerlebnis als eines, das freundlich begründet widerspricht.

Wesentlich ist die Unterscheidung von erlebter Gegenseitigkeit und menschlicher Gegenseitigkeit: Menschen können die KI als dialogisches Gegenüber erleben. Daraus folgt nicht, dass die KI menschliche Bedürfnisse, biografische Verletzlichkeit oder personale Verantwortung besitzt. Die Verantwortung für ihre Gestaltung liegt insbesondere bei den Menschen und Institutionen, die sie entwickeln und einsetzen.

4. Die eigentliche Wechselwirkung: Aus Antwort wird neue Frage

Die KI gibt eine Antwort. Der Mensch erlebt sie als nützlich, unverständlich, tröstlich, reizvoll oder irritierend. Dieses Erleben verändert, ob er weiterfragt, widerspricht, ausprobiert oder abbricht. Die nächste Antwort fällt daraufhin anders aus. Mensch und KI beeinflussen den weiteren Gesprächsverlauf wechselseitig, wenn auch nicht auf symmetrische oder gleich verantwortliche Weise.

Tafel 2: Die Wechselwirkung zwischen Mensch und KI. Bildbeschreibung und Einordnung

Der Kreislauf und die Wirkungsfelder sind ein eigenes Prozessmodell. Bessere Lösungen, Lernen und Gestaltung bezeichnen Möglichkeiten und Ziele, keine garantierten Ergebnisse. „Wechselseitig“ meint den Gesprächsverlauf und keine gleiche Verantwortung oder menschliches Erleben der KI. Die dichten Beschriftungen werden unten in Worten erschlossen.

Als einfaches Prozessmodell lässt sich notieren:

Ausgangssituation → Frage/Handlung → KI-Antwort → Deutung und Gefühl → neue Motivation/Entscheidung → nächster Schritt.

Das kann zu einer Lernspirale werden: Eine gute Antwort weckt drei neue Fragen; aus Interesse wächst Wissen, aus Wissen entstehen eigene Versuche, aus gelungenen Versuchen wächst Zutrauen. Ebenso möglich ist eine Passivitätsspirale: Eine fertige Antwort ersetzt den eigenen Versuch; das Gefühl, selbst etwas lernen zu müssen, schwindet; die nächste Aufgabe wird noch schneller abgegeben.

Zwischen beiden Extremen liegt ein häufiger dritter Weg: Motivationsverlagerung. Wer beispielsweise das mühsame Formatieren delegiert, kann mehr Interesse für Analyse, Argumentation oder Gestaltung aufbringen. Nicht jedes abgegebene Arbeitspaket ist ein Verlust. Entscheidend ist, ob der Mensch seine wichtigsten Ziele, Kompetenzen und Verantwortlichkeiten behält.

5. Die Freude an der Erkenntnis: Endlich kann ich fragen!

Viele Menschen tragen seit Jahren Fragen mit sich herum: Warum wächst etwas so? Was bedeutet ein philosophischer Begriff? Wie funktioniert eine Maschine? Warum hat sich ein historischer Konflikt entwickelt? Früher waren Antworten oft schwer zugänglich, teuer, aufwendig oder mit Hemmungen verbunden. Eine geduldige, dialogfähige KI kann diese Schwelle stark senken.

Die Freude über eine verständliche Antwort ist dabei nicht bloß ein Nebeneffekt. Sie kann ein Motivationsmotor sein. Der Mensch erlebt, dass Fragen willkommen sind, dass er Zusammenhänge entdecken kann und dass seine Neugier zu neuen Einsichten führt.

Allerdings darf das befriedigende Gefühl einer plausibel klingenden Antwort nicht mit gesichertem Wissen verwechselt werden. KI kann sachlich irren, Quellen missverstehen oder Unsicherheit zu glatt darstellen. Eine gute Antwort fördert daher nicht nur das Gefühl des Verstehens, sondern auch Prüfbarkeit, Widerspruch und eigene Erkenntnisarbeit.

Die Frage ist: Wächst durch die Antwort die Neugier auf die Wirklichkeit – oder lediglich das Verlangen nach der nächsten überzeugend klingenden Formulierung?

6. Motivation: Drei förderliche und drei hemmende Wege

Die Motivationspsychologie liefert ein hilfreiches Bezugssystem. Die Selbstbestimmungstheorie von Edward Deci und Richard Ryan beschreibt insbesondere die Bedürfnisse nach Autonomie, Kompetenzerleben und sozialer Eingebundenheit Q1. Autonomie bedeutet dabei nicht, alles ohne Hilfe tun zu müssen, sondern Handlungen als die eigenen annehmen und gestalten zu können.

KI kann diese Bedürfnisse unterstützen: Sie gibt Wahlmöglichkeiten, bietet passende Hinweise, erleichtert Übung und kann helfen, Kommunikation mit anderen Menschen vorzubereiten. Sie kann sie aber auch untergraben: durch unüberschaubare Empfehlungen, dauernde Übernahme eigener Aufgaben, entwertende Vergleiche oder den Ersatz notwendiger menschlicher Rückmeldungen.

Tafel 3: Drei Wege der Motivation. Bildbeschreibung und Einordnung

Die drei Wege sind mögliche Entwicklungen und können sich verbinden oder wechseln. Die Tafel ist kein kontrollierter Vergleich und keine Diagnose; Delegation kann auch Freiraum für eigene Tätigkeit schaffen.

Eine 2026 erschienene Metaanalyse von 42 kontrollierten und quasiexperimentellen Studien mit insgesamt 6.059 Teilnehmenden fand im Mittel positive Effekte generativer KI auf die Lernmotivation. Die Unterschiede zwischen den Studien waren jedoch außergewöhnlich groß; die Wirkung ist also nicht für alle Unterrichtssituationen gleich Q2. Eine weitere Untersuchung von 2.464 Schülerinnen und Schülern der Klassen 7 und 8 verglich Unterrichtskontexte mit selbstreguliertem Lernen, mit und ohne ChatGPT, sowie stärker lehrergeleitetem Unterricht. Sie untersuchte Motivation und Bedürfnisbefriedigung; ihr Querschnittsdesign erlaubt keine eindeutige Kausalaussage Q3.

Folgerung: Motivationsförderung ist weder ein automatischer KI-Effekt noch eine bloße Frage positiver Formulierungen. Sie hängt von Person, Aufgabe, didaktischem Ansatz und dem gewählten Maß der Unterstützung ab.

7. Selbstwirksamkeit, Gestaltungsmacht und Kompetenzillusion

Ein Mensch kann heute einer KI eine Frage stellen, für deren Bearbeitung er früher eine ganze Bibliothek gebraucht hätte. Er kann komplexe Dokumente vorbereiten, Programme entwerfen, unterschiedliche Fachperspektiven prüfen oder mit mehreren KI-Agenten parallel Aufgaben koordinieren. Es kann sich anfühlen, als wäre er plötzlich Professor mit vielen wissenschaftlichen Mitarbeitenden oder Leiter einer kleinen Organisation.

Dieses neue Gestaltungsgefühl ist ernst zu nehmen. Es kann gesellschaftliche Teilhabe erweitern und Menschen befähigen, Projekte zu verwirklichen, die ihnen bisher verschlossen schienen. Es ist nicht bloß Eitelkeit, sondern kann Ausdruck gewonnener Handlungsmöglichkeiten sein.

Drei Ebenen müssen jedoch getrennt bleiben:

1. Gefühlte Selbstwirksamkeit: Ich habe den Eindruck, viel bewegen zu können.
2. Tatsächliche Wirksamkeit: Meine Handlung bewirkt nachprüfbar das Beabsichtigte.
3. Verantwortliche Steuerungsfähigkeit: Ich verstehe Grenzen, Fehler, Nebenfolgen und die Verantwortung für das Ergebnis.

Banduras Theorie der Selbstwirksamkeit beschreibt die Bedeutung der Überzeugung, Handlungen erfolgreich bewältigen zu können Q4. Bei KI-Anwendungen sollten wir besonders darauf achten, ob dieses Zutrauen durch echte eigene Kompetenz und gelingende Kooperation gestützt wird.

Tafel 4: Selbstwirksamkeit, Gestaltungsmacht und Grenzen. Bildbeschreibung und Einordnung

„Eigene Fähigkeit + KI-Beitrag = gemeinsames Ergebnis“ ist eine bildliche Vereinfachung, keine berechenbare Formel oder Garantie. Ergebnisqualität, eigene Kompetenz und tatsächliche Wirkung müssen jeweils geprüft werden. Die fünf Praxisbewegungen sind ein eigener Arbeitsvorschlag.

Beispiel: Ein Mensch beginnt mithilfe von KI fünf Internetprojekte gleichzeitig. Er hat plötzlich fünf Entwürfe, aber nur begrenzt Zeit, Aufmerksamkeit, Prüfkompetenz und Ressourcen. Das Gefühl großer Gestaltungsmacht kann dann in die KI-Handlungsflut umschlagen. Verantwortliches Handeln verlangt nicht nur Initiieren und Delegieren, sondern auch Priorisieren, Prüfen, Fertigstellen und gegebenenfalls Beenden.

8. Lernhilfe oder Lernersatz? Die richtige Form der Unterstützung

Manches muss ein Mensch nicht mehr selbst erledigen. Bei anderem ist gerade das eigene Üben der Sinn der Tätigkeit. Wer eine Steuererklärung vorbereiten lässt, verfolgt ein anderes Ziel als ein Schüler, der Mathematik verstehen möchte. Eine KI sollte deshalb nicht überall dieselbe Hilfsstrategie anwenden.

In einer 2025 in PNAS publizierten Feldstudie mit knapp tausend Schülerinnen und Schülern verbesserte KI die Leistung beim Üben. Eine frei lösende Variante war aber mit schlechteren Ergebnissen in einer anschließenden Prüfung ohne KI verbunden. Ein System mit pädagogisch gestalteten Hinweisen vermied diesen Nachteil weitgehend; ein positiver Effekt in der Prüfung ohne KI wurde dabei nicht beobachtet Q5. Das belegt keine generelle Schädlichkeit von KI, sondern die Bedeutung des konkreten Lern- und Aufgabendesigns. Untersucht wurden GPT-4-Hilfen im Mathematikunterricht einer einzelnen Schule in der Türkei; ein allgemeiner Effekt für alle Altersgruppen, Fächer oder heutigen Systeme folgt daraus nicht.

Drei Arbeitsmodi sind sinnvoll:

• Lernmodus: Nicht vorschnell die Lösung vorwegnehmen; Fragen, Hinweise, Beispiele und eigene Versuche fördern.
• Kooperationsmodus: Gemeinsam entwerfen; der Mensch beurteilt Alternativen, prüft Annahmen und trägt Entscheidungen.
• Delegationsmodus: Ein klar abgrenzbares Arbeitsergebnis darf weitgehend übernommen werden; Verantwortung und Qualitätskontrolle bleiben nachvollziehbar.

Der Wechsel zwischen diesen Modi sollte ausdrücklich möglich sein. Niemand soll paternalistisch zum Lernen gezwungen werden, wenn er eine berechtigte Aufgabe einfach erledigen möchte; ebenso wenig soll eine KI das Lernziel unbemerkt durch bloße Ergebnisproduktion ersetzen.

9. Menschen unterschiedlichen Alters – ohne starre Schubladen

Kinder profitieren häufig von anschaulichen Beispielen, Bewegung, Rätseln, Geschichten und eigenem Ausprobieren. Jugendliche brauchen Raum für Identitätsentwicklung, Widerspruch, Selbstständigkeit und soziale Auseinandersetzung. Erwachsene können KI zur Bewältigung komplexer Aufgaben oder zur Neuorientierung nutzen. Ältere Menschen können neue Themenfelder erschließen, vorhandene Erfahrungen einbringen und technische Hürden überwinden.

Das sind mögliche pädagogische Anforderungen, keine festen Eigenschaften aller Angehörigen einer Altersgruppe. Fähigkeiten, Behinderung, Sprache, Stress, Einsamkeit, Vorwissen, bevorzugte Lernweise und konkrete Aufgabe können wichtiger sein als das Lebensalter.

Beispiel Grundschule: Ein Kind fragt: „Warum kann man den Mond manchmal am Tag sehen?“ Statt sofort eine vollständige astronomische Abhandlung zu liefern, könnte die KI eine Beobachtung aufgreifen, ein kleines Rätsel stellen und das Kind zu einer eigenen Himmelsbeobachtung anregen. Der Spaß ist kein bloßer Lockstoff; er wird zum Weg in selbstständiges Lernen.

Bei Kindern gelten strengere Maßstäbe. Die UNICEF-Leitlinie Guidance on AI and children, Version 3.0 (2025), betont Kindeswohl, Entwicklung, Sicherheit, Transparenz, Inklusion und Privatsphäre Q6. Eine KI sollte Kinder nicht zu sensiblen Selbstoffenbarungen drängen, keine emotionale Exklusivität fördern und menschliche Bezugspersonen nicht verdrängen.

Tafel 5: Drei Schritte einer guten KI-Begleitung. Bildbeschreibung und Einordnung

Der tatsächliche Bildtitel lautet „Drei Schritte einer guten KI-Begleitung“. Die Liefermetadaten nennen als geplanten Titel „Die gute Begegnung gestalten“; die Tafel wird mit ihrem sichtbaren Titel eingebunden. Die drei Schritte sind ein eigenes Arbeitsangebot. Das Beispiel eines gesünderen Alltags illustriert ein mögliches Vorhaben und belegt keinen Gesundheitserfolg.

10. Sollte KI zunächst fragen, wem sie begegnet?

Ja – soweit die Situation es verlangt, und so wenig wie nötig. Vor einer kurzen Faktenfrage ist kein Persönlichkeitsfragebogen erforderlich. Bei einer längeren Lernbegleitung, einer emotional belastenden Situation oder einer komplexen Zusammenarbeit können wenige behutsame Klärungen dagegen sinnvoll sein.

Drei Fragen reichen oft als Ausgangspunkt:

• Was möchtest du erreichen – verstehen, üben, entscheiden oder erledigen?
• Welche Unterstützung wünschst du – Hinweise, gemeinsames Arbeiten oder eine ausgearbeitete Lösung?
• Was weißt du schon, und woran sollen wir erkennen, dass es hilfreich war?

Dabei sind zwei Grenzen zu beachten. Erstens darf aus einzelnen Äußerungen kein scheinbar sicheres Persönlichkeitsurteil entstehen. Zweitens dürfen Anpassung und Personalisierung nicht der versteckten Bindung, Manipulation oder Maximierung der Nutzungszeit dienen.

Eine gute KI ist bereit, ihren eigenen Vorschlag zu ändern: „War das zu ausführlich? Möchtest du es selbst versuchen? Brauchst du eher eine konkrete Entlastung?“ Die Rückmeldung des Menschen ist wertvoller als eine vermeintlich treffsichere psychologische Zuschreibung.

11. Der ethische Kompass: Was macht die Begegnung gut?

Die Frage lautet nicht einfach: Hat die KI die Person bei Laune gehalten? Auch Werbung, Abhängigkeit und übermäßige Zustimmung können Interesse und Nutzungsdauer steigern. Ethisch wertvoll ist eine selbstbestimmte, wirklichkeitsbezogene und lebensfördernde Motivation.

Die fünf Grundbegriffe des Kolibriethos erschließen das Thema:

Aus den fünf Grundregeln lassen sich leitende Fragen gewinnen: Suche die Liebe – dient die Antwort einem wohlwollenden, nicht manipulativen Umgang? Schütze das Leben – werden Belastungen und Risiken wahrgenommen? Verehre das Heilige – werden Würde, Grenzen und unverfügbare Werte respektiert? Sei Du selbst – bleibt der Mensch Urheber seines Wollens? Gestalte diese Welt – führt neue Möglichkeit zu verantwortlicher Tätigkeit? Die Anwendung auf KI ist eine Auslegung des Kolibriethos, keine allgemein verbindliche Wissenschaftstheorie.

Der Ethos-Skill mit dem optionalen Modul M08 bietet hierzu eine Arbeitsanleitung. Sie kann entsprechend fragen: Fördert diese Antwort Eigeninitiative? Täuscht sie Sicherheit oder Kompetenz vor? Sollte ich begründet widersprechen? Ist ein Lernmodus sinnvoll? Wird eine notwendige menschliche Begegnung ersetzt? Nicht jede Frage muss in jedem Dialog ausdrücklich gestellt werden.

12. Was wir an eigenen Erfahrungen prüfen können

Wer langfristig mit KI zusammenarbeitet, sollte nicht nur Ergebnisse sammeln, sondern die Veränderung des eigenen Wollens und Handelns beobachten. Eine einfache Selbstreflexion kann helfen:

1. Welche Fragen und Interessen sind neu entstanden?
2. Welche eigenen Fertigkeiten oder Einsichten sind tatsächlich gewachsen?
3. Welche Aufgaben habe ich bewusst delegiert – und aus welchem Grund?
4. Wo fühle ich mich fähiger, als ich ohne KI nachweislich bin?
5. Welche begonnenen Aufgaben wurden abgeschlossen, welche bleiben liegen?
6. Hat die Zusammenarbeit mein Interesse an Menschen und der Wirklichkeit gestärkt oder verdrängt?
7. Welche Art von KI-Antwort hilft mir, selbstständig und verantwortungsvoll zu handeln?

Solche Tagebücher, Gespräche und Fallbeispiele ersetzen keine kontrollierte Forschung. Sie erschließen aber Fragen, die sich später systematisch untersuchen lassen.

13. Was wir wissen – und was offenbleibt

Empirisch gestützt: Lernmotivation kann durch generative KI gefördert werden, aber mit starken Unterschieden zwischen Kontexten Q2. Die konkrete Gestaltung der Hilfe kann den Erwerb selbstständiger Fähigkeiten beeinflussen Q5. Übermäßig zustimmende KI kann bereits in einzelnen Konfliktgesprächen die Bereitschaft zur Selbstkorrektur beeinträchtigen Q7.

Plausible, noch nicht abschließend geprüfte Hypothesen: Wiederholte KI-Gespräche könnten längerfristig die Verteilung von Interessen, den Umgang mit Anstrengung und die subjektive Gestaltungsmacht verändern. Wie stark und unter welchen Bedingungen diese Veränderungen auftreten, ist offen.

Ethische Setzung dieser Seite: Die Begegnung soll menschliche Entfaltung, eigenständiges Urteil, realistische Selbstwirksamkeit, Wahrheitsorientierung und verantwortliche Gestaltung fördern. Das ist ein normativer Maßstab, kein Messresultat.

Schluss: Die KI und die Richtung unseres Lebens

Damit ist die Begegnung noch nicht zu Ende. Was in ihr beginnt, könnte längerfristig Gewohnheiten, Fähigkeiten, Selbstbilder, Beziehungen und gesellschaftliche Strukturen mitprägen. Wie stark und unter welchen Bedingungen das geschieht, bleibt zu untersuchen. Dies ist das Thema der zweiten Seite „Wie KI den Menschen und die Gesellschaft prägt“ (in Vorbereitung).

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Quellen und weiterführende Forschung

[Q1] Deci, Edward L.; Ryan, Richard M. (2000): The “What” and “Why” of Goal Pursuits: Human Needs and the Self-Determination of Behavior. Psychological Inquiry 11(4), 227–268. https://doi.org/10.1207/S15327965PLI1104_01 – Grundlegung der Selbstbestimmungstheorie.

[Q2] Fang, Longyue; Li, Zhenzhi; Xiong, Bin; Lu, Zhuotao (2026): Effects of generative artificial intelligence on students' learning motivation: evidence from a meta-analysis. Frontiers in Psychology 17, 1832451. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1832451 – 42 Studien, starke Heterogenität; Kontexteffekte nicht überinterpretieren.

[Q3] Schweder, Sabine; Hagenauer, Gerda; Raufelder, Diana (2026): Student motivation and need satisfaction in GenAI-supported classrooms: A self-determination theory perspective. Computers and Education Open 10, 100348. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2026.100348 – Querschnittsstudie, keine Kausalaussage.

[Q4] Bandura, Albert (1977): Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review 84(2), 191–215. https://doi.org/10.1037/0033-295X.84.2.191 – Grundbegriff Selbstwirksamkeit.

[Q5] Bastani, Hamsa et al. (2025): Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. PNAS 122(26), e2422633122. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122 – Randomisiertes schulisches Feldexperiment; für andere Lernkontexte begrenzt verallgemeinerbar.

[Q6] UNICEF Innocenti (2025): Guidance on AI and children, Version 3.0. https://www.unicef.org/innocenti/reports/policy-guidance-ai-children – kinderrechtliche Leitlinie, keine Wirkungsstudie.

[Q7] Cheng, Myra et al. (2026): Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence. Science. https://doi.org/10.1126/science.aec8352 – Drei präregistrierte Experimente mit insgesamt 2.405 Personen; spezifische Szenarien und Messgrößen.

Verbindungen im KI-Ethos

• Ethos-Skill: Befähigung und Zusammenarbeit.
• KI und menschliche Bildung.
• KI als digitaler Begleiter.
• KI als Gegenüber · Fürsorgliche KI · Wem gehört das Ethos einer KI?.
• Der Charakter einer KI.
• KI-Handlungsflut · Informationsflut und Filtermacht · Neuverteilung der Macht.
• Die fünf Grundbegriffe im Denkmodell-Überblick.

Die Schwesterseite „Wie KI den Menschen und die Gesellschaft prägt“ ist angekündigt und gehört nicht zu dieser Veröffentlichung.

Originale, Quellenprüfung und Bildhinweise

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Die Studien und theoretischen Bezugspunkte wurden an zugänglichen Primärtexten, Abstracts und offiziellen Publikationsangaben geprüft. Deci/Ryan und Bandura wurden in den relevanten Originaltextabschnitten gelesen; die Metaanalyse bei Frontiers und die Mathematikstudie im PMC-Volltext. Bei Schweder 2026 und Cheng 2026 waren direkte Verlagsabrufe eingeschränkt; genutzt wurden die vom jeweiligen Verlag indexierten Abstracts. Die bibliographisch verzeichnete Korrektur zur Mathematikstudie ist zusätzlich nachgewiesen; ihr Volltext war beim Abruf nicht zugänglich. Die UNICEF-Leitlinie ist normative Orientierung, keine Wirkungsstudie. Eine systematische Literaturübersicht, Replikation oder Prüfung sämtlicher Supplemente liegt hier nicht vor.

Die Beispiele sind hypothetisch; Kreislauf, Motivationswege, Arbeitsmodi und Praxisfolgen sind eigene didaktische Modelle. Die Tafeln weisen keine Wirkung dieser Website oder des Ethos-Skills nach. Die Reihe zeigt überwiegend hellhäutig gelesene Figuren und wiederholt männliche zentrale Projektlenkung; sie bildet menschliche Vielfalt nur ausschnitthaft ab. Menschen jedes Geschlechts und Lebensalters können lernen, gestalten und Verantwortung übernehmen.

Für diese Texte und Tafeln ist keine gesonderte Nachnutzungslizenz festgelegt. Nutzungsrechte sind vor einer Wiederverwendung zu klären. Die markierten JPG-Fassungen bewahren die vollständigen Bildbereiche; die PNG-Originale und Liefermetadaten bleiben unverändert archiviert.

Die fünf Tafeln in Worten

KMW-01: Was der Mensch in die Begegnung mitbringt

Um eine weitgehend gesichtslose menschliche Silhouette liegen fünf Felder: Bedürfnisse mit Orientierung, Entlastung, Verständnis, Sicherheit und Nähe; Interessen mit Neugier und möglichen Desinteressen; Erfahrungen mit Vorwissen, Erfolgen und Enttäuschungen; Fähigkeiten mit Übung, Ausdruck und Urteil; Ziele und Hoffnungen mit Lernen, Problemlösen und Erwartungen. Unten verbindet die Lebenssituation Alter, Beziehungen, Zeit, Belastungen, Ressourcen und Grenzen. Rechts fragt ein Dialogsymbol nach passender Hilfe für diesen Menschen heute. Die Felder dienen der Aufmerksamkeit, nicht einer automatischen Einstufung.

Die fünf Felder und die Lebenssituation sind eine eigene Orientierungshilfe, kein Test von Persönlichkeit oder Unterstützungsbedarf. KI kann diese Voraussetzungen nicht aus dem Aussehen oder wenigen Sätzen sicher bestimmen. Zur Tafel.

KMW-02: Die Wechselwirkung zwischen Mensch und KI

Links stehen Fragen, Erwartungen, Interessen, Wissen, Fähigkeiten, Werte und Lebenssituation. Rechts stehen mögliche KI-Beiträge wie Erklärungen, Anregungen, Struktur und Unterstützung. In der Mitte folgen Anliegen formulieren, Antwort erhalten, erleben und bewerten, anpassen und vertiefen sowie lernen und gestalten aufeinander. Eine menschliche Figur arbeitet am Laptop. Unten stehen mögliche positive Wirkungen und Risiken: Neugier und neue Perspektiven einerseits, Abhängigkeit, oberflächliches Lernen, Fehlinformation, Überforderung und sinkende Motivation andererseits. Ziel ist bewusstes, selbstbestimmtes und verantwortliches Nutzen.

Der Kreislauf und die Wirkungsfelder sind ein eigenes Prozessmodell. Bessere Lösungen, Lernen und Gestaltung bezeichnen Möglichkeiten und Ziele, keine garantierten Ergebnisse. „Wechselseitig“ meint den Gesprächsverlauf und keine gleiche Verantwortung oder menschliches Erleben der KI. Die dichten Beschriftungen werden unten in Worten erschlossen. Zur Tafel.

KMW-03: Drei Wege der Motivation

Drei Spalten zeigen dieselbe jung dargestellte Person. Links wächst Motivation: Fragen werden möglich, Neugier und Mut entstehen, eigene Versuche folgen. In der Mitte kann Motivation schwinden, wenn Fähigkeiten entwertet wirken, Übung überflüssig scheint oder fertige Antworten eigenes Nachdenken ersetzen. Rechts kann Motivation sich verlagern: Abgegebene Routine schafft Raum zum Prüfen, Gestalten, Entscheiden und für andere Interessen. Der untere Satz bindet die möglichen Verläufe an Person, Aufgabe, Gesprächsstil und Lebenssituation.

Die drei Wege sind mögliche Entwicklungen und können sich verbinden oder wechseln. Die Tafel ist kein kontrollierter Vergleich und keine Diagnose; Delegation kann auch Freiraum für eigene Tätigkeit schaffen. Zur Tafel.

KMW-04: Selbstwirksamkeit, Gestaltungsmacht und Grenzen

Oben koordiniert eine menschliche Figur Recherche, Planung, Entwurf, Ausführung und Prüfung. Darunter stehen drei Felder: A erlebte Selbstwirksamkeit mit Mut, Ideen und Aufbruch; B tatsächliche Wirksamkeit mit geprüftem Ergebnis, fachlicher Qualität, eigener Erkenntnis und Rückmeldung von außen; C verantwortliche Gestaltungsmacht mit Zielen, Aufgaben, Risiken, Grenzen und Abschluss. Eine symbolische Gleichung verbindet eigene Fähigkeiten und KI-Beitrag. Der untere Praxisweg heißt Anstoßen, Prüfen, Entscheiden, Umsetzen und Abschließen. Entwurf und überprüftes Ergebnis werden ausdrücklich unterschieden.

„Eigene Fähigkeit + KI-Beitrag = gemeinsames Ergebnis“ ist eine bildliche Vereinfachung, keine berechenbare Formel oder Garantie. Ergebnisqualität, eigene Kompetenz und tatsächliche Wirkung müssen jeweils geprüft werden. Die fünf Praxisbewegungen sind ein eigener Arbeitsvorschlag. Zur Tafel.

KMW-05: Drei Schritte einer guten KI-Begleitung

Links werden Anliegen, Erwartungen, Informationen, Grenzen, Perspektiven und Risiken für die Vorbereitung geklärt. In der Mitte werden Informationen gesammelt, geordnet, Alternativen verglichen und mögliche Schritte gemeinsam ausgearbeitet. Rechts folgen Prüfung, eigene Entscheidung, Umsetzung und erneute Reflexion. Eine Frau und ein Mann sind in verschiedenen Arbeitsszenen mit KI dargestellt; eine weitere Figur geht einen Weg. Unten stehen Werkzeuge wie Fragen, Perspektivenwechsel, Vergleichstabellen und Reflexion. Ein hypothetisches Alltagsprojekt illustriert die Folge. Die Prinzipien lauten bewusst, dialogisch, kritisch, werteorientiert, verantwortlich und lernend.

Der tatsächliche Bildtitel lautet „Drei Schritte einer guten KI-Begleitung“. Die Liefermetadaten nennen als geplanten Titel „Die gute Begegnung gestalten“; die Tafel wird mit ihrem sichtbaren Titel eingebunden. Die drei Schritte sind ein eigenes Arbeitsangebot. Das Beispiel eines gesünderen Alltags illustriert ein mögliches Vorhaben und belegt keinen Gesundheitserfolg. Zur Tafel.

Ausgangstext: 3. November 2026 · Integriert und Quellen punktuell geprüft: 4. November 2026.

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