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Der Einsatz digitaler Technologien im Unterricht stellt häufig keine Besonderheit dar, jedoch unterscheidet sich der Einsatz von KI durch ihren "kommunikativen" Charakter (Hepp et al. 2022; Irion & Kuzu 2025). KI-Chatbots können dabei nicht nur die Rolle eines Kommunikationspartners, sondern auch die eines Lernbegleiters oder Freundes einnehmen (Chaturvedi et al. 2023). Mit Bezug auf die CASA-Forschung bzw. die Media Equation Theorie (Lee & Nass 2010) lassen sich Hinweise darauf finden, dass Technologien (wie Computern oder KI) menschliche Eigenschaften zugeschrieben und soziale Regeln zwischenmenschlicher Kommunikation auf die Mensch-Maschine-Kommunikation übertragen werden. Die KI-Industrie verstärkt dies, indem humanoide Chatbots entwickelt werden, die menschliches Kommunikationsverhalten nachahmen. Inwieweit diese parasoziale Beziehungen und Interaktionen Einfluss auf Lernprozesse von Kindern nehmen, ist bisher jedoch unklar. Die Ergebnisse internationaler Studien fallen gemischt aus. Es lassen sich Hinweise finden, dass Kinder, die beim Lesen von Texten von einem KI-Chatbot unterstützt werden, mit Blick auf ihr Textverständnis profitieren, insbesondere dann, wenn sie diesen als menschenählich wahrnehmen und eine engere parasoziale Bindung aufbauen (Liu et al. 2022; Xu et al. 2021). Andere Befunde deuten darauf hin, dass KI-Chatbots zu einem konfliktscheuen Kommunikationsverhalten tendieren, womit ihre Nutzer:innen bei der Bearbeitung von Aufgaben zwar kognitiv entlastet werden, aber auch eine Illusion des Verstehens entsteht (Aru & Leak 2025). Vor diesem Hintergrund wurden im Rahmen einer Pilotstudie die parasozialen Interaktionen zwischen Kindern der 4. Jahrgangsstufe (N = 51) mit einem KI-Tutor während der Bearbeitung von Aufgaben zu einem Sachtext untersucht. Der Studie liegt ein Mixed-Method-Designs zugrunde: Für den quantitativen Teil wurden die Interaktionszeit mit KI-Tutor (Logfile-Daten), die Anzahl und Art der Anfragen an den KI-Tutor sowie das Textverstehen (PIRLS 2021) erfasst. Im qualitativen Teil stand die parasoziale Beziehungskommunikation mit dem KI-Tutor im Fokus, die rekonstruktiv-sequenzanalytisch (turn-by-turn) mit Hilfe von Protokollaufzeichnungen ausgewertet wurde. Erste Analysen weisen darauf hin, dass Interaktionszeit und Anzahl an Anfragen an den KI-Tutor zwischen den vier Grundschulklassen variieren und der KI-Tutor für unterschiedliche Aufgaben angefragt wird (z.B. einfaches und differenziertes Feedback). Die Analysen zeigen zudem, dass die parasoziale Beziehungsgestaltung („Wie geht es dir? „Magst du mich?“) zu einem integralen Bestandteil der Aufgabenbearbeitung wird und der KI-Tutor menschliche Reaktionen ("Es tut mir leid") imitiert. Die Potenziale und Risiken parasozialer Beziehungen und Interaktionen mit KI im Grundschulunterricht sollen diskutiert werden.

Theoretischer Hintergrund und Forschungsstand: Im 21. Jahrhundert haben technologische Innovationen ein beispielloses Tempo erreicht; insbesondere die Fähigkeit, menschliche Intelligenz maschinell zu imitieren, prägt die aktuelle Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI). Die Frage „Können Maschinen denken?“ bildet dabei einen zentralen Ausgangspunkt dieser Entwicklung (Mijwel, 2015). Seit November 2022 haben rasante Fortschritte im Bereich der KI zur verstärkten Verbreitung von Chatbots und spezialisierten KI-Assistenten geführt, auch im Bildungsbereich (Dwivedi et al., 2023).

Fragestellung und Ziele der Untersuchung: Ziel der vorliegenden Studie war es, zu untersuchen, inwiefern eine strukturierte Chatbot-Nutzung, die durch eine explizite didaktische Einbettung und Anleitung strukturiert war, die KI-bezogene Wahrnehmung sowie die kognitive Aktivierung von Lehramtsstudierenden im Kontext digitaler Lernmodule beeinflusst. Im Mittelpunkt stand die Frage, ob eine gezielte didaktische Rahmung der Chatbot-Nutzung zu signifikanten Veränderungen in der Chatbot-Wahrnehmung und der kognitiven Aktivierung führt.

Methode: Die Studie wurde im Rahmen des Projekts „KI meets vhb“ als quasi-experimentelles Prätest-Posttest-Kontrollgruppendesign durchgeführt. Insgesamt nahmen 124 Studierende der Grundschulpädagogik aus vier Universitäten teil (Experimentalgruppe n = 60; Kontrollgruppe n = 64). Die Experimentalgruppe erhielt zusätzlich zu den in die digitalen Lernmodule integrierten, persona- und rollenbasiert gestalteten Chatbots eine detaillierte Chatbot-Nutzungsanleitung. Die Kontrollgruppe nutzte strrukturgleiche Lernmodule mit Standard-Chatbots, jedoch ohne zusätzliche Anleitung.

Zur Erfassung der KI-Wahrnehmung wurde die vierdimensionale Skala „General Chatbot Acceptance, Enjoyment, Perceived Risk and Value Scale (G-CAVS)“ eingesetzt (Polat & Renner, 2026). Die kognitive Aktivierung wurde mithilfe eines vier Items umfassenden Instruments erhoben. Die Daten wurden mittels zweifaktorieller gemischter Varianzanalyse (Zeit × Gruppe) ausgewertet.

Darstellung der zentralen Ergebnisse: Die Ergebnisse zeigen eine signifikante Zeit × Gruppen-Interaktion für die Subdimension Perceived Risk, F(1,122) = 6.27, p = .014. Dies deutet darauf hin, dass die Experimentalgruppe im Vergleich zur Kontrollgruppe nach der Intervention eine geringere Risiko-wahrnehmung gegenüber Chatbots aufwies. Für die übrigen Subdimensionen (Acceptance, Enjoyment, Value) konnten keine signifikanten Interaktionseffekte festgestellt werden (p > .05).

Auch im Bereich der kognitiven Aktivierung zeigte sich eine signifikante Zeit × Gruppen-Interaktion, F(1,122) = 6.27, p = .014. Dieses Ergebnis weist darauf hin, dass die strukturierte Chatbot-Nutzungsanleitung eine differenzielle Veränderung im kognitiven Aktivierungsniveau der Studierenden bewirkte.

Diskussion der Befunde: Die Ergebnisse zeigen, dass eine strukturierte Chatbot-Nutzungsanleitung insbesondere die Risikowahrnehmung gegenüber KI-Anwendungen signifikant reduziert. Darüber hinaus konnte für die kognitive Aktivierung eine signifikante Zeit × Gruppen-Interaktion festgestellt werden, was auf eine differenzielle Veränderung im Lernverlauf der Experimentalgruppe hinweist. Für die Dimensionen Acceptance, Perceived Value und Enjoyment wurden hingegen keine signifikanten Gruppenunterschiede festgestellt.

Die Befunde legen nahe, dass nicht allein der Einsatz von Chatbots, sondern deren didaktisch strukturierte Einbettung entscheidend ist. Insbesondere im Hinblick auf Risikowahrnehmung und kognitive Beteiligung scheint eine gezielte Anleitung einen relevanten Beitrag zur Gestaltung digitaler asynchroner Onlinelehre zu leisten.