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Seit ChatGPT öffentlich verfügbar ist, hat sich Hochschullehre verändert – unabhängig davon, ob wir von der Hochschule aus festgelegte Regeln haben oder KI im Unterricht thematisieren: Studierende nutzen KI, und damit ist sie faktisch Teil des Lehr-Lern-Gefüges. Warum das so ist, lässt sich sehr gut am klassischen didaktischen Dreieck (vgl. Bönsch, 2006 u.v.a.) zeigen, das mit der Veröffentlichung von ChatGPT quasi über Nacht eine weitere Ecke erhalten hat und damit zum didaktischen Tetraeder geworden ist.
Was dies für unsere tägliche Lehrpraxis bedeutet, zeigen wir Ihnen in diesem Blogbeitrag. Schauen wir uns aber zunächst nochmals das klassische didaktische Dreieck an und zeigen auf, wie mit dessen Hilfe erklärt werden kann, was gute Lehre kennzeichnet.
Das traditionelle didaktische Dreieck (vgl. u.a. Bönsch, 2006) als Analysemodell beschreibt Lehr-Lern-Situationen durch drei Eckpunkte und deren Beziehungen (vgl. Abb. 1), wobei wir hier mit Beziehung eine Interaktions- und Einflussbeziehung im Lehr-Lern-Gefüge meinen.
Die wichtigste Beziehung in diesem Modell ist die zwischen den Lernenden und dem Lerngegenstand, denn wenn diese Beziehung aufgebaut wird, findet Lernen statt. Um diese Beziehung herzustellen, geben wir als Lehrpersonen unseren Lernenden Aufgaben, stellen Inhalte bereit, geben Feedback und unterstützen den Lernprozess.

Das Dreieck dient als heuristisches Modell, um die Balance der verschiedenen Aspekte des Lehr-Lern-Gefüges zu betrachten. Entscheidend dafür, dass die Lernenden eine Beziehung mit dem Lerngegenstand eingehen, ist dabei die Stabilität der beiden anderen Seiten des Dreiecks. Stabilität steht dabei als Metapher für klare Rollen und lernförderliche Interaktionen. So ist es z.B. ungeschickt, wenn sich die Lehrperson zu stark nur auf den Lerngegenstand konzentriert, denn dann vergisst sie die Lernenden. Es kommt dann leicht zu einer Überforderung der Lernenden, die unter diesen Umständen keine Verbindung zum Lerngegenstand aufzubauen vermögen. Außerdem sollte die Beziehung der Lehrperson zu den Lernenden durch ein klares Rollenverständnis gekennzeichnet und damit weder zu eng noch zu locker sein, da dies zu einer Verunsicherung der Lernenden führen würde.
Es ist also letztlich nur die Beziehung zwischen Lernenden und dem Lerngegenstand, die enger werden darf und soll. Sollten unsere Lernenden uns als Lehrpersonen irgendwann beim Lernen vergessen, wäre dies nicht schlimm, sondern ein Zeichen, dass die Lernenden im „Flow“ (Csikszentmihalyi, 1985) sind, d.h. voll im Lernen aufgehen. Ein gleichschenkliges, stabiles Dreieck kann damit als das Kennzeichen guter Lehre gelten.
Mit dem Auftreten von KI-Tools wie ChatGPT lässt sich das didaktische Dreieck sinnvoll als didaktischer Tetraeder (vgl. Abb. 2) weiterdenken, denn erstens interagieren Studierende inzwischen häufig mit KI (vgl. u.a. Garrel & Mayer, 2025) – sie nutzen sie zum Verstehen, Üben, Formulieren oder Überprüfen. Und zweitens erzeugt KI eigenständige Outputs, die sich unmittelbar auf den Lerngegenstand beziehen: Erklärungen, Beispiele, Argumente oder Lösungswege. Damit ist mit der KI also eine zusätzliche Größe ins Lehr-Lern-Gefüge getreten und kann als vierte „Ecke“ des Gefüges konzeptualisiert werden, die das Verhältnis zwischen Lernenden, Lehrenden und Lerngegenstand strukturell mit prägt – unabhängig davon, ob wir sie aktiv integrieren oder nicht.

Daraus ergibt sich eine große Chance für die Lernenden und das Lernen, aber es ergeben sich auch nicht zu unterschätzende Risiken. Doch zunächst mal zur Chance:
Der positive Aspekt dieser neuen Konstellation liegt auf der Hand: Studierende erhalten eine zusätzliche Unterstützungsquelle. Sie können sich nicht nur an die Lehrperson wenden, wenn sie etwas nicht verstehen oder Hilfe benötigen, sondern haben mit der KI eine ständig verfügbare Lernbegleitung.
Die KI ist somit neben der Lehrperson eine weitere Größe, die den Lernprozess unterstützen kann. Sehr deutlich zeigt der didaktische Tetraeder aber auch nicht zu vernachlässigende Risiken auf:
Die Gefahr, die viele Lehrende zu Recht sehen, besteht darin, dass Studierende nun die „Abkürzung“ über die KI nehmen und ihre Beziehung zum Lerngegenstand ausschließlich durch Prompting der KI aufbauen (vgl. Abb. 3). Damit umgehen sie das eigentliche Lernen, d.h. sie beschäftigen sich nicht mit dem Lerngegenstand, sie setzen sich nicht mit ihm auseinander – sie nehmen eine Abkürzung, die zwar kurzfristig zu Ergebnissen führt, aber kein tiefes Verständnis ermöglicht, weil keine tiefere Verarbeitung stattfindet, die jedoch für nachhaltiges Lernen unerlässlich ist.

Durch die ständige Verfügbarkeit von immer besser werdenden KI-Chatbots besteht aber auch die Gefahr, dass Studierende uns als Lehrpersonen durch die allgegenwärtige, geduldige und auf sie individuell eingehende KI ersetzen (vgl. Abb. 4). Damit wird der didaktische Tetraeder auf ein didaktisches Dreieck reduziert, das die Lehrperson durch den KI-Chatbot ersetzt.

Dass es bereits Trends gibt, die in diese Richtung zeigen, macht z.B. ein Bericht der FAZ aus dem Oktober dieses Jahres (2025) über leere Hörsäle und eine Forderung nach Wiedereinführung der Präsenzpflicht deutlich (vgl. FAZ, 14.10.25). Allerdings sind wir davon überzeugt, dass die Wiedereinführung der Präsenzpflicht KEIN erfolgversprechender Weg ist. Vielmehr ist hier gute Lehre gefragt, die anderes bietet als die KI bieten kann. Sehr anschaulich, was sich Studierende wünschen, zeigt der Beitrag des Studenten Lasse Bremer als Reaktion auf den oben genannten FAZ-Beitrag. Solche Berichte lassen sich als Hinweis lesen, dass Studierende Präsenzangebote zunehmend stärker nach ihrem Mehrwert gegenüber KI bewerten.
Werfen wir zunächst einen Blick auf unser Analyseinstrument: den didaktischen Tetraeder. Wenn wir analog zum didaktischen Dreieck davon ausgehen, dass auch der Tetraeder wiederum stabil sein muss, müssen wir zusätzlich folgende neue Beziehungen in den Blick nehmen:
Wir sollten unsere Beziehung als Lehrpersonen zur KI stabilisieren, d.h.
Wir sollten die Beziehung zwischen den Lernenden und der KI sichern, indem
Wir sollten die Beziehung zwischen dem Lerngegenstand und der KI thematisieren, indem
Diese Frage ist sicherlich nicht abschließend zu klären, denn insgesamt müssen Menschen im Moment ihre Rolle gegenüber immer besser werdender KI schärfen und zum Teil neu definieren. Andererseits ist es aus Sicht der Didaktik auch nicht so schwer, dies zu definieren: Gute Didaktik dürfte hier helfen.
KI wird die Hochschullehre nicht „zukünftig“ verändern, sondern hat dies längst getan. Der didaktische Tetraeder hilft uns, diese neue Realität zu sehen:
Für uns folgt daraus ganz konkret:
Bönsch, M. (2006). Das didaktische Dreieck als Grundmodell. In Bönsch (Hrsg.), Allgemeine Didaktik (S. 149–150). Stuttgart: Verlag W. Kohlhammer.
Csikszentmihalyi, M. (1985). Das Flow-Erlebnis. Stuttgart: Klett.
Dweck, C. (2007). Mindset. Changing The Way You Think To Fulfill Your Potential. Updated Edition. London: Robinson.
Garrel, J. & Mayer, J. (2025). Künstliche Intelligenz im Studium – Eine quantitative Längsschnittstudie zur Nutzung KI-basierter Tools durch Studierende (2023 & 2025). Hochschule Darmstadt.
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