Studie

12.05.2025

Key Finding 1. KI spart Lernzeit – bei gleichbleibender Qualität

Studierende, die den KI-Tutor Syntea nutzen, absolvieren Lernstoff im Schnitt 27 % schneller – ohne nennenswerte Einbußen bei Bestehensquoten oder Noten. Generative KI ermöglicht damit messbar effizienteres Lernen.

Key Finding 2. Skalierbares, personalisiertes Lernen durch LLMs

Mit LLM-as-a-Tutor wird individuelles Lernen über Fächergrenzen hinweg möglich. Die KI passt sich dem Lerntempo an, gibt Feedback in Echtzeit und erhöht die Relevanz – ein Modell mit hoher Übertragbarkeit auf Unternehmen und Weiterbildung.

Key Finding 3. Produktivitäts-Boost für Bildungsinstitutionen und Unternehmen

Die Kombination aus Zeitgewinn, konstant hoher Qualität und erhöhter Motivation zeigt: KI-gestützte Lernassistenten wie Syntea oder der EDOOly®-AI-Coach sind Schlüsseltechnologien für zukunftsfähiges, skalierbares Lernen – nicht nur in Hochschulen, sondern auch in Organisationen jeder Größe.

Künstliche Intelligenz verändert das Lernen – nicht irgendwann, sondern jetzt. Eine aktuelle Studie der IU Internationale Hochschule zeigt erstmals auf breiter Datenbasis, dass generative KI wie Large Language Models (LLMs) den Studienfortschritt signifikant beschleunigen kann: Im Schnitt sparen Studierende rund 27 % der Zeit bis zum Bestehen einer Prüfung – bei gleichbleibender Erfolgsquote. Die Ergebnisse haben nicht nur für Hochschulen, sondern auch für Unternehmen mit digitalen Lernangeboten enorme Relevanz.

Syntea: Wie ein KI-Tutor den Lernalltag revolutioniert

Im Zentrum der Studie steht Syntea, ein KI-basierter, personalisierter Tutor, der an der IU für über 100.000 Studierende zur Verfügung steht. Das Besondere: Die KI ist nicht auf ein Fach oder einen Kurs begrenzt, sondern fächerübergreifend nutzbar – ein echter „LLM-as-a-Tutor“-Ansatz. Besonders wirksam erwies sich dabei die Prüfungs-Trainingsfunktion, die individuelles Feedback gibt und gezielt auf Prüfungsinhalte vorbereitet.

Die Ergebnisse: 46 %-Punkte mehr Studienfortschritt – mit messbarem Zeiteffekt

• Die Forscher:innen analysierten den Lernfortschritt über einen Zeitraum von zwei Jahren vor und drei Monaten nach dem KI-Rollout. Dabei zeigte sich:
• Nutzer:innen des KI-Tutors waren bereits vor dem Rollout um 24 % schneller als der Durchschnitt.
• Seit Einführung der Syntea-Funktion hat sich dieser Vorsprung nochmals deutlich erhöht: im dritten Monat nach Rollout auf +69,9 %.

In der Praxis bedeutet das: Anstelle von 100 Tagen benötigen Syntea-Nutzer:innen durchschnittlich nur 73 Tage für denselben Lernstoff – mit Tendenz zu noch mehr Effizienz.

Qualität bleibt konstant – auch bei kürzerer Lernzeit

Ein häufiger Einwand gegen KI-beschleunigtes Lernen: Geht das zulasten der Qualität? Die Antwort: Nein. Die Studie zeigt, dass die Bestehensquote bei über 97 % blieb, die Noten nur marginal sanken (von Ø 80,7 auf Ø 78,3 von 100 Punkten) – ein akzeptabler Trade-off angesichts der drastischen Zeitersparnis.

Was Unternehmen daraus lernen können

Die Studie liefert wegweisende Erkenntnisse für moderne Lernsysteme in Unternehmen, Verwaltungen und Bildungsinstitutionen:

• KI-gestützte Lernassistenten skalieren besser als menschliche Tutoren, bei vergleichbarem Lerneffekt.
• LLMs ermöglichen personalisiertes Lernen, das sich in den Alltag integrieren lässt – besonders relevant für Berufstätige.
• Messbare Fortschritte in kürzerer Zeit steigern Motivation und Abschlussraten – sowohl in Hochschulen als auch in der betrieblichen Weiterbildung.

EDOOly®-AI-Coach: Lernen neu gedacht – mit Daten, Dialog und Dynamik

EDOOly® integriert diese Erkenntnisse bereits heute: Unser KI-gestützter Coach nutzt LLM-Technologie, um Lernpfade individuell zu gestalten, Inhalte gezielt bereitzustellen und Entwicklung erlebbar zu machen – ob für agile Teams, Führungskräfte oder ganze Organisationen.

Fazit: Die Zeit für generative KI im Lernen ist jetzt. Wer das Potenzial von LLMs richtig einsetzt, spart Zeit, erhöht die Wirkung – und schafft echten Lernerfolg im digitalen Zeitalter.

Quellen

1. Möller, M., Nirmal, G., Fabietti, D., Stierstorfer, Q., Zakhvatkin, M., Sommerfeld, H., & Schütt, S. (2024). Revolutionising Distance Learning: A Comparative Study of Learning Progress with AI-Driven Tutoring. arXiv preprint. arXiv:2403.14642v1
2. Bloom, B. S. (1984). The 2 Sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as Effective as One-to-One Tutoring. Educational Researcher, 13(6), 4–16.
3. IU Internationale Hochschule (2024). Syntea: Your personal AI tutor. Abgerufen von https://www.iu.org/how-online-studies-work/syntea
4. Towers-Clark, C. (2023). Khan Academy: An AI revolution in education or threat to human skills? Forbes. Online verfügbar
5. Achiam, J., Adler, S., Agarwal, S., et al. (2023). GPT-4 Technical Report. arXiv:2303.08774.
6. Liu, R., Zenke, C., Liu, C., Holmes, A., Thornton, P., & Malan, D. J. (2024). Teaching CS50 with AI.