John DeNero von der UC Berkeley: KI kann menschliche Kompetenz in der Informatik nicht ersetzen

Warum menschliche Kompetenz weiter zählt

DeNero (Ph.D. '10) ist Teaching Professor am Department of Electrical Engineering and Computer Sciences und Faculty Director of Pedagogy für das Programm Data Science Undergraduate Studies. Er sprach vor Studierenden, Eltern und Ehemaligen darüber, wie sich Lehrpläne und Unterstützungswerkzeuge für Studierende der Informatik und der Data Science gestalten lassen. Laut Berkeley CDSS erhielt er Anfang des Jahres den Fiat Lux Faculty Award und gründete den Bachelorstudiengang Data Science mit, der nach Einschreibungen derzeit das größte Hauptfach in Berkeley ist.

Zu Beginn räumte er ein, dass der aktuelle Einsatz von KI in der Bildung „im Moment nicht nur positiv“ sei. Er verwies auf jüngste Meldungen, wonach OpenAI hunderte Mathematikaufgaben gelöst haben will, was Mathematiker und Informatiker dazu bringe, über die Rolle des Menschen in ihren Fächern nachzudenken. Auf die Frage, ob KI diese Arbeit inzwischen einfach für uns erledigen könne, antwortete er: „Die Antwort lautet im Moment definitiv nein.“

Zur Untermauerung zitierte DeNero eine Anthropic-Studie aus dem Jahr 2026. Ihr zufolge schwankte die Erfolgsquote von Claude-Code-Sitzungen zwischen 39 Prozent bei Einsteigern und 65 Prozent bei erfahrenen Nutzern. Studierende, die selbst Software entwickelt hätten, hinterfragten den Plan der KI tendenziell kritisch, läsen den erzeugten Code und formulierten sehr konkrete Änderungswünsche, was zu der höheren Erfolgsquote führe. Die Bewertung von KI durch Menschen bleibe notwendig, fügte er hinzu, denn Versuche, KI sich selbst bewerten zu lassen, „funktionieren noch nicht“.

Üben statt Abkürzungen

Anschließend ging DeNero darauf ein, wie Studierende Informatik lernen sollten. Er verglich es mit Musik: „Man muss Klavier üben, um Klavier zu lernen. Man kann sich nicht einfach Videos von Leuten ansehen, die Klavier spielen.“

Hausaufgaben erfüllten mehrere Zwecke, sagte er: Sie böten Übung in der Anwendung von Techniken und Konzepten, ließen neue Anwendungsmöglichkeiten entdecken und halfen Studierenden, ihre eigenen Fähigkeiten einzuschätzen. Wenn Studierende die KI bitten, ihnen zu erklären, wie sie ihre Hausaufgaben lösen, was in der Regel auch die Antworten einschließt, hätten sie möglicherweise das Gefühl zu lernen. „Es fühlt sich sehr produktiv an, aber ich glaube nicht, dass es funktioniert“, sagte er. Aus seiner Sicht bietet das keine Übung, hilft nicht dabei, Anwendungen zu entdecken, und hilft auch nicht bei der Einschätzung, was man kann.

KI-Tutoren, die anleiten statt antworten

DeNero erinnerte an frühe KI-Tutoring-Werkzeuge für Kurse, die 2023 unabhängig voneinander an der UC Berkeley, der Harvard University und der Khan Academy entstanden. „Die Idee war, eine KI zu bauen, die Antworten nicht verrät, sondern Studierende zu ihren Fehlern führt“, sagte er. Die Aufgaben schrieben weiterhin Menschen, während die KI individuelles Feedback gebe, während die Studierenden daran arbeiten.

Sein wichtigstes Beispiel war 61A Bot, ein interaktiver KI-Assistent, den ein Team in Berkeley entwickelt hat und der im Kurs CS 61A als persönlicher Hausaufgaben-Tutor eingesetzt wird. Laut DeNero erklärte er auf konzeptioneller Ebene, warum eine Antwort falsch war und was die Studierenden als Nächstes tun mussten.

Er beschrieb außerdem weitere Maßnahmen, die Forschende zur Informatikdidaktik in Berkeley innerhalb und außerhalb des Unterrichts untersuchen. In einer davon werden Studierende jedes Mal zu ihrer Antwort befragt, wenn sie eine Hausaufgabe korrekt gelöst haben.

Ein erstes Ergebnis aus Studierendensicht

Als letzter Redner aus dem Publikum meldete sich Max Nguyen zu Wort, der im Fach Elektro- und Computertechnik eingeschrieben ist und in diesem Semester CS 61A belegt. Er sagte, er habe den Tutoring-Ansatz aus diesem Kurs in einem Kurs zu angewandter Mathematik nachgebaut. „Seit ich den Ansatz des ‚interviewenden Assistenten‘ in meinem Kurs zu angewandter Mathematik nutze, ist mein Verständnis der Aufgaben gestiegen“, sagte Nguyen.

Der Bericht stammt von einem einzelnen Studenten und ist kein Studienergebnis. Er zeigt aber, wie sich Berkeleys Ansatz, bei dem die KI Fragen stellt und anleitet, statt Antworten zu liefern, auf andere Fächer übertragen lässt. Für Lehrende lautet DeNeros Botschaft: KI-Unterstützungswerkzeuge sollten so gestaltet sein, dass sie die Übung bewahren, die Können aufbaut.