Jörn Loviscach: Wegwerf-Lernmaterialien

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Wegwerf-Lernmaterialien

2026-03-01 20:32

Nano Banana 2: A photorealistic overhead shot of a red fast-food tray on a glossy laminate table. On the tray sits a complete "learning meal": An opened cardboard burger box filled with stacked photocopied worksheets spilling over the edges, one sheet showing a half-completed fill-in-the-blank exercise with lazy handwriting. Next to it, a classic red french fry carton stuffed with upright flashcards instead of fries, showing smudged vocabulary words and math formulas, some cards bent and slipping sideways. A large paper soda cup with a plastic lid and straw, printed with a periodic table instead of a brand logo, leaving wet condensation rings on the tray. Several small sauce packets scattered around, labeled "Grammar Dip", "Math Sauce", and "Extra Context", most still unopened. A crumpled paper napkin printed with a tiny one-page study summary. The tray liner is designed like a school timetable filled with small text nobody reads. A small sticker on the burger box reads "Use once. Not sustainable." with an expiration date that has already passed. The whole scene is lit by warm, slightly harsh fluorescent fast-food restaurant lighting. Color palette dominated by red, yellow, and white. In the blurred background, a menu board on the wall advertises educational combo meals. The mood is ironic, playful, and slightly melancholic — evoking the feeling of disposable, forgettable fast-food consumption applied to learning materials. Shot with a 35mm lens, shallow depth of field, low-angle shot, dynamic arrangement, editorial food photography style. // Gimp

In Stein, äh, Elektronen gemeißelte Lektionen und Aufgaben sind so was von 90er Jahre! Die KI liefert Material Ex und hopp. Wir bekommen Disposable Learning Resources statt der lahmen Open Educational Resources.

Was soll man lange suchen, wenn man sich einfach in seiner ~~Muttersprache~~, sorry, Erstsprache mit der Maschine unterhalten kann? Ich habe Physik studiert, höre aber nun zum ersten Mal von Deformationsquantisierung. Oder: Ist das Konzept des Scharniersatzes in der chinesischen Grammatik nicht überflüssig? Man kann solche Sätze doch lesen wie: Ich möchte, dass Du einen Brief schreibst.

Und der absurde Produktionsaufwand: Da werden große Projekte aufgesetzt, um feste Kanons an Übungs- und Prüfungsaufgaben zu produzieren – oft nicht mal mit Erklärungen, warum welche Antwort wie falsch war. Der KI gibt man dagegen als Student*in ein Foto vom handschriftlichen Lösungsversuch und erhält eine ausführliche Erklärung! Übrigens ist das frische Nano Banana 2 hier wieder einmal einen Schritt besser als die Vorgänger*innen.

Für meine 3000 Erklärvideos hatte ich (stupid is as stupid does) seinerzeit noch meine akademische Karriere geopfert. Heute kann man sich Physik von Richard Feynman und Politik von Angela Merkel erklären lassen. Und natürlich wird das bald auch interaktiv statt nur mit langwierig gerenderten Videovorträgen klappen. In der Zwischenzeit gibts bekannterweise bei mir zumindest Skripte, Aufgaben und Podcasts aus der Dose: 1, 2, 3.

Der rapide Niedergang von Stack Overflow weist in dieselbe Richtung – zusätzlich befeuert vom toxischen Stil der (Nicht-)Antwortgebenden. Gleichzeitig wirft dieser Niedergang die Frage auf, wie die KI nun neue Themen lernen soll. Aber was den Nachschub an Futter für die KI angeht, habe ich nicht so viele Bedenken:

Erstens betreiben wir nun auf eigene Kosten nicht mehr nur SEO für Google, YouTube und TikTok, sondern auch GEO (Generative Engine Optimization), um die von uns gratis erstellten Inhalte mundgerecht für die Maschinen aufzubereiten – in der Hoffnung, dass letztere unsere Links oder zumindest unsere Namen ausspucken.

Zweitens werden die Wissenschaftsverlage den Zugriff auf Journals und Bücher zwecks Training für viel Geld verkaufen. Wiley hat schon Deals. Bei Elsevier liest sich das für mich so, als ob die lieber ihre eigene KI trainieren. Als Aktionär von dem Laden finde ich das eher nicht so lustig.

Drittens haben nicht nur die chinesischen KI-Anbieter*innen noch andere, vermeintlich kostengünstigere Wege gefunden, an Trainingsmaterial zu gelangen. Note to self: Ich muss dieser Tage noch meinen Claim für das Anthrophic Copyright Settlement ausfüllen.

Zu guter Letzt die Frage, wie all dies das Lernen der Student*innen ändert. Klare Antwort: gar nicht. Denn es kommt nicht auf die Technologie an, sondern darauf, ob man lernen will, lernen kann – und zuallererst: lernen wollen kann. Es hat mich Tausende an Videos und ein halbes Dutzend MOOCs gekostet, endlich dieses eherne Gesetz zu begreifen.

Ob die Lernmaterialien den ideellen Wert des Codex Leicester oder aber den des gestrigen Einkaufszettels besitzen, ist fürs Lernen nebensächlich. Allerdings nicht fürs Produzieren.

Kommentar vom 2026-03-06, 22:56

Werden nicht gerade die, die lernen wollen, weiterhin auf klassische Bücher und (längere) handgemachte Vorlesungsvideos setzen (und dabei KI eher zu Kontrolle und Nachfragen nutzen)? Oder geht das nur mir so? Ich finde die hier publizierten "Videos aus der Dose" furchtbar trashig.
Den Sinn der "großen Projekte" verstehe auch ich absolut nicht. (Wer nutzt so was überhaupt?)

Kommentar vom 2026-03-07, 20:21

@Kommentator*in von 22:56: Zu Satz 1: Ja, aber das ist für die Drittmittelgeber*innen nicht innovativ genug. Zu Satz 3: Ja, noch sind die trashig, aber die Kurve des Fortschritts steigt schnell. J. L.

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