MentorMate – Die Zukunft des Lernens beginnt persönlich

Bildungsforscher Benjamin Bloom berichtete 1984, dass Lernende in einer 1:1-Betreuung im Durchschnitt rund zwei Standardabweichungen besser abschneiden als in klassischen Unterrichtssettings (Bloom 1984). Dieses sogenannte 2-Sigma-Problem – ein Leistungssprung, der den mittleren Studierenden in den Bereich der besten 2 % versetzt – gilt heute als theoretische Obergrenze unter Idealbedingungen.

Neuere Metaanalysen zeigen, dass 1:1-Tutoring in der Praxis typischerweise Leistungsverbesserungen von etwa 0.4 bis 0.8 Standardabweichungen erreicht, wobei ein Wert von ca. 0.7 gut belegt ist (VanLehn 2011, Kulik & Fletcher 2016). Besonders stark profitieren Lernende auf grundlegenden Kompetenzstufen, da individuelles Feedback und angepasste Lerngeschwindigkeit dort die grössten Wissenslücken schliessen (Nickow et al. 2020).

Studien zu KI-gestützten Tutorensystemen zeigen, dass diese den Lernerfolg konsequent über das Niveau herkömmlichen Unterrichts hinaus steigern und in ihrer Wirksamkeit oft nahe an menschliche Tutoren heranreichen (VanLehn 2011). In seltenen, hochoptimierten Szenarien – wie beim DARPA Digital Tutor – wurden sogar Verbesserungen von über drei Standardabweichungen erzielt (Fletcher & Morrison 2014).

Mit MentorMate wollen wir dieses Potenzial ausschöpfen: ein KI-gestützter Lernassistent, der personalisierte Unterstützung bietet, jederzeit verfügbar ist und so die Vorteile individueller Betreuung für deutlich mehr Studierende zugänglich macht. Die Abbildung verdeutlicht den praktischen Effekt einer Verbesserung um +0.7 Standardabweichungen: Ausgehend von einer typischen Verteilung um 4.5 (Schweizer Skala 1–6) verschiebt sich der Mittelwert auf 4.9. Dadurch bestehen in diesem Beispiel 4 Studierende mehr, und 6 zusätzliche Studierende erreichen eine Note über 5.0.

Über die individuellen Lerngewinne hinaus hat MentorMate auch eine breitere gesellschaftliche und wirtschaftliche Wirkung. Durch die Skalierbarkeit individueller Betreuung fördert es Chancengleichheit im Bildungswesen, unterstützt heterogene Studierendengruppen und kann dazu beitragen, Studienabbrüche zu verringern. Gleichzeitig bietet es Institutionen eine kosteneffiziente Lösung: Wirkungen ähnlich wie bei persönlicher Nachhilfe lassen sich zu einem Bruchteil der Kosten und mit hoher Verfügbarkeit erzielen.

Für weiterführende Einblicke in die gesellschaftlichen Auswirkungen von Sprache und Technologie empfehlen wir das Buch Brave New Words: how AI will revolutionize education (and why that's a good thing) von Salman Khan – ein anregendes Buch über die Rolle von KI und Bildung in unserer Zukunft. Besonders sehenswert ist auch sein TED Talk How AI could save (not destroy) education zu diesem Thema, der zentrale Gedanken des Buchs pointiert zusammenfasst.

Logo mit Tradition

Das Logo von MentorMate ist inspiriert von der Frackwoche – einer langjährigen Tradition an der School of Engineering, die 1925 am damaligen Technikum Winterthur ihren Ursprung hatte. Seither feiern die Absolventinnen und Absolventen ihren Studienabschluss mit Stil: Die Männer im Frack mit schwarzem Zylinder, die Frauen in Biedermeierkleidern. Masterabsolvent:innen erkennt man am weissen Zylinder – ein Zeichen für den nächsten akademischen Schritt.

Credits

Idee, Konzeption und Lead Programming

Kurt Pernstich, Institute of Computational Physics, Zürcher Hochschule für angewandte Wissenschaften, 2025.

Finanzierung ZHAW digital, Transformative Education Fund (2025)