025 - MIT Studie zur Nutzung von KI

Entdecken Sie in dieser Episode die faszinierenden kognitiven
Auswirkungen der Nutzung von KI-Assistenten wie ChatGPT beim
Verfassen von Aufsätzen. Eine aktuelle Studie beleuchtet, wie
sich die Gehirnaktivität, das Erinnerungsvermögen und das Gefühl
der geistigen Eigenverantwortung unterscheiden, wenn Studierende
Large Language Models (LLMs), Suchmaschinen oder gar keine
Hilfsmittel verwenden.


Wir tauchen tief in die Erkenntnisse der EEG-Analyse ein, die
zeigt, dass die neuronale Konnektivität im Gehirn systematisch
abnimmt, je mehr externe Unterstützung genutzt wird.


•Teilnehmer, die sich ausschließlich auf ihr Gehirn verließen
(Brain-only-Gruppe), wiesen die stärksten und am weitesten
reichenden neuronalen Netzwerke auf. Dies deutet auf eine tiefere
interne Verarbeitung, kreatives Denken, höhere
Arbeitsgedächtnislast und exekutive Kontrolle hin. Sie
berichteten auch über die höchste Eigenverantwortung für ihre
Essays und eine gute Fähigkeit, aus ihren Texten zu zitieren.


•Die Suchmaschinen-Gruppe zeigte ein mittleres Maß an Engagement
und neuronale Konnektivität, oft mit einer Verschiebung hin zur
Integration extern gesammelter visueller Informationen. Sie
hatten eine starke, aber geringere Eigenverantwortung als die
Brain-only-Gruppe und weniger Probleme beim Zitieren als die
LLM-Gruppe.


•Die LLM-Gruppe zeigte die schwächste Gesamtkopplung, mit einer
reduzierten neuronalen Aktivität, die auf eine geringere
Belastung des Arbeitsgedächtnisses hindeutet, da die KI externe
kognitive Unterstützung bot. Diese Gruppe hatte die geringste
wahrgenommene Eigenverantwortung für ihre Essays und eine
deutlich reduzierte Fähigkeit, aus den von ihnen verfassten
Texten zu zitieren.Besonders aufschlussreich sind die Ergebnisse
der vierten Studienphase, in der die Nutzung der Tools getauscht
wurde:


•Teilnehmer, die zuvor LLMs nutzten und dann ohne Hilfsmittel
schreiben mussten (LLM-to-Brain-Gruppe), zeigten eine reduzierte
neuronale Aktivität in wichtigen Netzwerken für Planung und
Ideenfindung und einen Bias in LLM-spezifischem Vokabular. Dies
deutet darauf hin, dass eine vorherige KI-Nutzung die spätere
selbstständige kognitive Anstrengung beeinträchtigen könnte, was
als kognitive Schuld interpretiert wird.


•Hingegen erlebten diejenigen, die nach dem Schreiben ohne Tools
einen LLM einsetzten (Brain-to-LLM-Gruppe), eine deutliche
Zunahme der Gehirnaktivität über alle Frequenzbänder hinweg. Dies
deutet auf eine effektive Integration von KI-Vorschlägen mit
vorhandenem Wissen und eine stärkere Gedächtnisaktivierung
hin.Diese Episode bietet wichtige Einblicke in die Balance
zwischen Technologieunterstützung und der Entwicklung eigener
kognitiver Fähigkeiten. Ein Muss für jeden, der verstehen möchte,
wie AI unsere Lernumgebung prägt und welche Kompromisse zwischen
Bequemlichkeit und tiefgreifendem Lernen entstehen könnten.