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Apotheken-News: Verstehen statt Wiederholen

Warum echtes Lernen mehr erfordert als Faktenwissen – und was der Mensch der Künstlichen Intelligenz voraushat

Künstliche Intelligenz verarbeitet Informationen über Wiederholung und Mustererkennung – der Mensch hingegen erkennt Zusammenhänge, abstrahiert und überträgt Gelerntes auf neue Situationen. Aktuelle Erkenntnisse aus der Neurowissenschaft fordern ein Umdenken in der Bildung: Weg vom reinen Auswendiglernen, hin zu einem Lernen, das auf Verständnis, Eigenaktivität und Fehlererfahrung beruht. Welche Konsequenzen das für Schulen, Weiterbildung und den gesellschaftlichen Umgang mit Wissen hat, wird zunehmend zur zentralen Frage im digitalen Zeitalter.

In einer Zeit, in der Künstliche Intelligenz in immer mehr Lebensbereichen Anwendung findet und dabei insbesondere durch große Datenmengen, Wiederholungsprozesse und statistische Wahrscheinlichkeiten gesteuert wird, rückt die Frage in den Fokus, was menschliches Lernen eigentlich ausmacht. Eine wissenschaftlich fundierte Perspektive legt nahe: Der entscheidende Unterschied liegt im Verstehen – nicht im bloßen Speichern und Reproduzieren von Informationen.

Im Rahmen eines Fachkongresses im Gesundheitsbereich wurde jüngst betont, dass Lernen nicht als ein Vorgang betrachtet werden sollte, bei dem Inhalte lediglich im Gehirn abgelegt werden, um sie bei Bedarf abzurufen. Vielmehr sei es ein aktiver Prozess, bei dem Menschen Zusammenhänge erfassen, abstrahieren und auf neue Situationen übertragen. Während KI-Systeme zur Erkennung bestimmter Muster tausende Beispiele analysieren müssen, reicht dem Menschen in vielen Fällen eine einzige Begegnung mit einem Konzept, um dessen Grundstruktur zu begreifen.

Ein exemplarisches Beispiel zeigt sich beim Erkennen von Buchstaben. Ein Mensch erkennt selbst stilisierte oder handschriftlich veränderte Formen eines Buchstabens intuitiv als das, was sie darstellen sollen, etwa ein „E“. Für algorithmisch gesteuerte Systeme hingegen bedarf es aufwendiger Trainingsphasen mit großen Mengen an Daten, um ähnliche Leistungen zu erreichen. Dies verdeutlicht die Effizienz des menschlichen Gehirns im Umgang mit Konzepten gegenüber der datenbasierten Musterverarbeitung von Maschinen.

Dabei wird auch Kritik an etablierten Bildungsstrukturen laut. Noch immer sind viele Lernprozesse in Schule, Ausbildung und Weiterbildung stark auf die Reproduktion von Faktenwissen ausgelegt. Es wird auswendig gelernt, wiederholt und geprüft – oft ohne dass der tiefere Sinn eines Themas tatsächlich erfasst wird. Informationen werden als isolierte Einheiten vermittelt, nicht als Bestandteile eines größeren Zusammenhangs. Dies führt dazu, dass Inhalte zwar kurzfristig abrufbar sind, aber langfristig weder behalten noch flexibel angewendet werden können.

Die Bedeutung konzeptuellen Lernens wird zunehmend durch neurowissenschaftliche Erkenntnisse gestützt. Um Inhalte dauerhaft und nutzbar zu verankern, muss der Lernprozess aktiv, problemorientiert und möglichst mit realitätsnahen Anwendungen verbunden sein. Menschen lernen nachhaltiger, wenn sie sich mit einer Fragestellung auseinandersetzen, bevor ihnen eine Lösung präsentiert wird. Neugier, Emotion und persönliche Beteiligung fördern die Bildung stabiler Wissensnetzwerke im Gehirn.

Zudem wurde hervorgehoben, dass Fehler nicht nur erlaubt, sondern geradezu notwendig für den Lernprozess seien. Wer eigene Hypothesen bildet, ausprobiert und scheitert, verinnerlicht Konzepte tiefer als jemand, der nur korrekte Antworten auswendig lernt. Diese Einsicht gewinnt auch in der Erwachsenenbildung an Bedeutung – insbesondere dort, wo es um komplexe Themen geht, die nicht durch einfache Rezepte beherrschbar sind.

In der Praxis lassen sich daraus konkrete Handlungsempfehlungen ableiten. Lerninhalte sollten möglichst in Form von Projekten oder Fallbeispielen vermittelt werden. Ein interdisziplinärer Zugang und die Verbindung unterschiedlicher Sinneseindrücke stärken die kognitive Verarbeitung. Die Rolle von Lehrenden verändert sich dabei grundlegend: Statt Wissen vorzugeben, begleiten sie den Denkprozess, stellen Fragen, regen zur Reflexion an und schaffen Freiräume zum Ausprobieren.

Angesichts der zunehmenden Verbreitung automatisierter Systeme wird das menschliche Verstehen zu einer entscheidenden Ressource. Maschinen können große Datenströme verarbeiten – aber nicht hinterfragen, kontextualisieren oder kreativ neu zusammensetzen. Die Fähigkeit des Menschen, über den Einzelfall hinaus zu denken und Regeln bewusst zu modifizieren oder zu durchbrechen, ist in diesem Zusammenhang nicht nur ein Vorteil, sondern eine Voraussetzung für Innovation und gesellschaftliche Gestaltungskraft.

Kommentar:

Die gegenwärtige Diskussion um die Rolle von Künstlicher Intelligenz in Bildung, Arbeit und Alltag offenbart eine zentrale Herausforderung: Wie kann sich die Gesellschaft angesichts maschineller Leistungsfähigkeit auf ihre originär menschlichen Kompetenzen besinnen – ohne diese zu unterschätzen oder künstlich aufzuwerten? Der Vergleich zwischen algorithmischer Datenverarbeitung und menschlichem Verstehen führt zwangsläufig zu einer Neubewertung dessen, was Bildung im Kern leisten soll.

Es genügt nicht, Lernende mit Fakten zu versorgen. Informationen allein erzeugen noch kein Wissen – und schon gar kein Verständnis. Erst wenn Inhalte in einem Zusammenhang stehen, wenn sie in einem eigenen Denkprozess verarbeitet und in neuen Kontexten angewendet werden, entsteht daraus etwas Nachhaltiges. Das bedeutet auch: Bildung darf sich nicht auf Kontrolle und Prüfung beschränken. Sie muss Raum geben für Fragen, für Irritation, für Hypothesen und Irrtümer. Denn genau dort beginnt Verstehen.

Gleichzeitig verdeutlicht der technologische Fortschritt, dass der Mensch nicht mit Maschinen konkurrieren sollte, sondern andere Wege gehen muss. Die Effizienz von KI in der Verarbeitung standardisierter Aufgaben ist unbestreitbar. Doch gerade dort, wo es um Bedeutung, Interpretation und kreative Weiterentwicklung geht, bleibt der Mensch gefragt – nicht trotz seiner Fehleranfälligkeit, sondern gerade wegen seiner Offenheit für das Unbekannte.

Diese Erkenntnis birgt eine doppelte Verantwortung. Bildungssysteme müssen umgestaltet werden, damit sie weniger auf Reproduktion, mehr auf Reflexion setzen. Und gesellschaftliche Prozesse müssen anerkennen, dass das vermeintlich Unperfekte – das menschliche Fragen, Irren und Verstehen – kein Nachteil, sondern ein entscheidender Vorteil im Umgang mit komplexen Herausforderungen ist.

In einer Zeit, in der maschinelle Systeme immer mehr Entscheidungen vorbereiten und Prozesse steuern, sollte das Ziel von Bildung nicht sein, möglichst KI-ähnlich zu denken. Es sollte vielmehr darin bestehen, die eigene Art des Denkens, des Verstehens und des Handelns zu stärken – als Gegengewicht und Ergänzung zur automatisierten Welt. Denn nur wer versteht, kann gestalten.

Von Engin Günder, Fachjournalist

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