Eine explorative Studie von Eedi in Zusammenarbeit mit Google DeepMind hat erstmals nachgewiesen, dass ein menschlich gestütztes KI-Tutoring-Modell die Leistung von traditionellen Einzelunterrichtsmodellen übertrifft – und dabei gleichzeitig skalierbar bleibt. Die Studie fand im Sommer 2025 in fünf britischen Sekundarschulen statt und testete das System „LearnLM“, eine KI-Familie von Google und Google DeepMind, die speziell für pädagogische Anwendungen entwickelt wurde. Unter der Aufsicht von erfahrenen Lehrkräften wurde verglichen, wie gut ein menschlich-ki-Team im Vergleich zu einem alleinigen menschlichen Tutor Schüler bei der Fehlerkorrektur und der Überwindung von Vorwissensfehlern unterstützt. Ergebnis: Das menschlich-ki-Team erreichte eine Erfolgsrate von 93,0 % bei der Fehlerbehebung (gegenüber 91,2 % beim Menschen) und 95,4 % bei der Beseitigung von Missverständnissen (gegenüber 94,9 %). Bemerkenswert ist auch die Verbesserung bei der „Wissensübertragung“ – also der Fähigkeit, ein gelerntes Konzept auf neue Aufgaben anzuwenden. Während ein menschlicher Tutor allein eine Verbesserung um 4,5 Prozentpunkte erzielte, stieg diese bei der menschlich-ki-Kombination auf 10 Prozentpunkte – eine Verdopplung der Wirkung. Die KI fungierte dabei als „kognitiver Entlastungsträger“, indem sie komplexe Schülerantworten analysierte und präzise pädagogische Rückmeldungen formulierte. Dies ermöglichte den Lehrkräften, mehrere Schüler gleichzeitig effektiv zu betreuen, ohne die Qualität eines Einzelunterrichts zu verlieren. Die Sicherheit des Systems wurde durch eine vollständige Auditierung aller KI-generierten Nachrichten überprüft: Keine der Nachrichten enthielt schädlichen oder risikobehafteten Inhalt, und nur 0,1 % enthielten geringfügige Faktenfehler. Experten genehmigten 82,3 % der KI-Vorschläge mit minimalen oder gar keinen Änderungen. Die menschliche Rolle erwies sich als entscheidend: Sie moderierte die Interaktion, indem sie die oft zu direkte und trockene Logik der KI weichmachte (19,5 % der Korrekturen) und die Gesprächsritmen anpasste, wenn die Socratic questioning zu frustrierend wirkten (44,3 % der Änderungen). Diese Ergebnisse bauen auf einer früheren RCT von Eedi aus dem Jahr 2023–24 auf, bei der die statische KI-Plattform bereits zwei bis vier zusätzliche Monate mathematischer Fortschritt bei 2.901 Schülern in 20 britischen Klassenräumen erzielte. Die neuen Erkenntnisse legen nun den Grundstein für eine groß angelegte Studie in den USA, die 2026 mit Imagine Learning starten wird. Zudem plant Eedi eine weitere RCT in Großbritannien, die langfristige Lernwirkungen anhand des STAR-Tests untersucht, unterstützt durch ein Förderprogramm des Learning Engineering Virtual Institute. „Für Jahrzehnte war Einzelunterricht eine Privilegierung der wohlhabenden Schüler. Jetzt haben wir den ersten definitiven Beweis, dass KI sicher und effektiv eine gleichwertige Qualität des Unterrichts in großem Maßstab ermöglicht“, sagte Ben Caulfield, CEO von Eedi. Die Vision: Eine Welt, in der Lernfortschritt nicht vom Einkommen, sondern vom Potenzial abhängt. Industrieexperten sehen in der Studie einen Wendepunkt für die Integration von KI in Bildung – nicht als Ersatz, sondern als intelligente Ergänzung. Die menschliche Präsenz bleibt entscheidend für Emotionen, Empathie und pädagogische Intuition. Die Kombination aus menschlicher Weisheit und künstlicher Effizienz könnte den Zugang zu hochwertigem Unterricht für Millionen von Schülern weltweit revolutionieren.