Künstliche Intelligenz verändert die Welt der Wissenschaft – und das betrifft längst nicht nur Hochschulen. Auch im gymnasialen Kontext, insbesondere bei der Maturaarbeit, stehen wir an einem Wendepunkt. Die Frage ist nicht mehr ob, sondern wie wir KI-Tools sinnvoll einsetzen können. Wer sie kategorisch verbietet oder ignoriert, riskiert, Schüler*innen wichtige digitale Kompetenzen vorzuenthalten – und sie schlechter auf das Studium und die Arbeitswelt von morgen vorzubereiten.

 

Was sich verändert: Von der Reproduktion zur Reflexion

Traditionell galt die Maturaarbeit als „Mini-Dissertation“: ein Beweis für die Fähigkeit, ein Thema eigenständig zu recherchieren, eine Fragestellung zu entwickeln und sie schriftlich fundiert zu bearbeiten. Dabei war viel manuelle Arbeit gefragt: Literatur recherchieren, sortieren, sichten, strukturieren, schreiben, überarbeiten.

Heute können KI-Tools wie ChatGPT, Scite, Elicit oder ResearchRabbit diese Arbeitsschritte stark beschleunigen oder teilweise übernehmen. Sie erstellen erste Entwürfe, schlagen Literatur vor, helfen beim Strukturieren von Texten oder Übersetzen von Fachbegriffen. Was auf den ersten Blick wie ein Kontrollverlust wirkt, ist in Wahrheit eine Chance: Schüler*innen können ihre Energie stärker auf das Denken, Bewerten und Reflektieren richten – statt auf das mühselige Schreiben eines Rohtextes.

 

Warum das keine „verlorenen Fähigkeiten“ sind

Ein oft geäussertes Argument lautet: „Aber so verlieren die Schüler*innen doch wichtige Kompetenzen!“ Doch das greift zu kurz. Die Fähigkeit, eine erste Textfassung zu schreiben, ist künftig weniger wichtig als die Fähigkeit, KI-generierte Inhalte kritisch zu prüfen, logisch zu hinterfragen und sinnvoll weiterzuentwickeln. Genau diese Meta-Kompetenzen – Informationskompetenz, Argumentationsfähigkeit, Quellenkritik – sind es, die die Maturaarbeit im KI-Zeitalter wirklich relevant machen.

 

Schluss mit dem „Leidensideal“

Wir glorifizieren oft die Mühe als Beweis von Leistung. „Wer richtig gelitten hat, hat ordentlich gearbeitet.“ Diese Haltung ist nicht nur unzeitgemäss, sondern auch kontraproduktiv. Sie hält junge Menschen davon ab, neue Technologien sinnvoll einzusetzen – aus Angst, als „unredlich“ zu gelten. Doch Leiden ist kein Lernziel. Es geht um Erkenntnisgewinn – und dieser ist heute auf neuen Wegen erreichbar.

 

Was sich ändern muss: Bewertungskriterien neu denken

Wenn ein KI-Tool den Rohtext einer Arbeit erstellt – woran erkennen wir dann noch, ob jemand eine gute Maturaarbeit geschrieben hat? Die Antwort liegt nicht im Verbot, sondern in einer Neuausrichtung der Bewertungskriterien: Statt reiner Textmenge zählen künftig:

• Originalität der Fragestellung
• Sinnvolle Nutzung von KI-Tools
• Kritische Reflexion der Quellen
• Transparenz im Umgang mit KI
• Fähigkeit zur Präsentation und Diskussion

Gerade diese letzten Punkte – Präsentation, Verteidigung, Diskussion – sind unverzichtbar, weil sie zeigen, ob Schüler*innen den Inhalt verstanden haben. KI kann zwar Text produzieren, aber keine fundierte Diskussion führen.

 

Konkrete Empfehlungen für den Unterricht

Für Lehrpersonen bedeutet das:

• Aufklärung statt Verbote: Vermitteln Sie, wie KI-Tools funktionieren – und wo ihre Grenzen liegen.
• Transparenz fördern: Lassen Sie Schüler*innen dokumentieren, wann und wie sie KI-Tools genutzt haben.
• Fokus auf Reflexion und Diskussion: Bauen Sie mündliche Elemente stärker in die Bewertung ein.
• Kompetenzen differenziert beurteilen: Textproduktion ist nur ein Teil. Informationsbeschaffung, Strukturierung und Eigenleistung bleiben entscheidend.

 

Fazit

Die Maturaarbeit steht exemplarisch für den Wandel in der Bildungslandschaft. Wer KI-Tools pauschal ablehnt, vergibt die Chance, Schüler*innen auf eine digitale Studien- und Arbeitswelt vorzubereiten. Es geht nicht darum, das Denken an die Maschine abzugeben – sondern sich auf das Denken mit der Maschine zu konzentrieren. Die Zukunft gehört denjenigen, die KI kompetent und verantwortungsvoll nutzen. Und die Schule muss sie genau dazu befähigen.

Weiterführende Links und Quellen

• Elicit – KI-gestützte Literaturrecherche
• Scite – Zitate in wissenschaftlichen Kontexten verstehen
• ResearchRabbit – visuelle Literaturvernetzung