Wohin führt das einfachere Erstellen von digitalen Lernmaterialien mit GenKI-Werkzeugen? Zu einer Flut mässig guter Inhalte und einer Verfestigung der Praxis von Lehren als “Inhalte vermitteln”? Oder zu wirksameren digitalen Lerndesigns mit stärker personalisierten Inhalten, mehr Interaktion, mehr Authentizität und mehr sofortigem Feedback? Philippa Hardman thematisiert dies in ihrem aktuellen Post zur “AI Content Explosion”. Und sie formuliert Empfehlungen für Bildungsverantwortliche.
In einem aktuellen Post auf ihrem Substack-Kanal thematisiert Philippa Hardman die sich abzeichnende Flut an KI-erzeugten Lernressourcen. Auslöser für den Beitrag ist eine Publikation Google for Education, in der eine Fülle von Möglichkeiten aufgezeigt wird, wie mit verschiedenen GenKI-Werkzeugen (Gemini, NotebookLM, etc.) Lernmöglichkeiten bereitgestellt und Lernressourcen erzeugt werden können (Bilder, Videos, Flashcards, Study Guides, Quizzes, Infografiken, Mindmaps, Podcasts, etc.).
In ihrem Post formuliert Hardman ihr Anliegen so:
A recent survey (…) shows that we are auto-generating more videos, images, diagrams, question banks and other educational content with AI faster and at a greater volume than ever before. (…) The industrialisation of AI-generated learning content is not slowing down—if anything, it’s accelerating. Google’s 150+ new education AI tools are just the beginning. More platforms, more features, more automation are coming (…) As we head into 2026 (…) we can keep asking “Can we generate this faster?” (…) Or we can start asking different questions: “Does this design preserve the cognitive effort that drives learning?”
Hardman 2025-12-11, The AI Content Explosion, Substack.com
In ihrem ausführlichen Post zieht Hardman Aussagen aus einer Reihe von Studien dazu zusammen, was Lernende an verschiedenen KI-erzeugten Lernmaterialien bzw. Lernmöglichkeiten schätzen bzw. nicht schätzen. Die Einstellungen von Lerneden zu Lernmaterialien sind deshalb relevant, weil sie die Bereitschaft beeinflussen, sich überhaupt auf diese Materialien einzulassen.
Anschliessend formuliert Hardman eine umfangreiche Reihe von Empfehlungen für die Gestaltung von Lernumgebungen mit KI-erzeugten Lernressourcen. Die nachfolgende Tabelle (Abb. 1, unten) ist eine Verdichtung der aus meiner Sicht wichtigsten Punkte.
Abb. 1: Zusammenfassende Übersicht und Empfehlungen (Bildquelle: SCIL)
Am Ende ihres Beitrags formuliert Philippa Hardman noch einmal ihre Kernbotschaft:
The AI content generation boom isn’t going away. But whether it becomes a revolution in learning or just a revolution in content production efficiency is still up to us. (…) That means the responsibility falls to us (…) To design with intention. To measure what matters. To resist the siren call of infinite content generation and instead focus on finite, deliberate, research-informed design.
Hardman 2025-12-11, The AI Content Explosion, Substack.com