Eltern bereit zu zahlen: Soziale Faktoren beeinflussen die Nutzung von KI für Hausaufgaben und Lernhilfen.

Eltern bereit zu zahlen: Soziale Faktoren beeinflussen die Nutzung von KI für Hausaufgaben und Lernhilfen.

Künstliche Intelligenz bei Hausaufgaben: Einfluss sozialer Faktoren auf die Zahlungsbereitschaft der Eltern

Eine aktuelle Untersuchung zeigt, dass die Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) für schulische Aufgaben bei Eltern ambivalente Reaktionen hervorruft. Während sie Bedenken hinsichtlich möglicher negativer Auswirkungen auf die Lernfähigkeit ihrer Kinder äußern, möchten sie dennoch keinen Nachteil entstehen lassen, falls Gleichaltrige der Kinder KI einsetzen. Die Studie, veröffentlicht im Fachjournal Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), wurde unter anderem vom Exzellenzcluster ECONtribute der Universität zu Köln durchgeführt und beleuchtet den Einfluss sozialen Drucks auf die Nachfrage nach KI-basierten Lernhilfen.

Studienaufbau und Methodik

Professor Christopher Roth von der Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät der Universität zu Köln leitete gemeinsam mit Kollegen der University of Chicago und der Bocconi University eine Reihe von Experimenten mit rund 2.000 Eltern aus den USA, Kanada und Großbritannien. Alle Teilnehmer hatten mindestens ein Kind im Alter von 13 bis 18 Jahren. Die Eltern wurden befragt, welchen Höchstbetrag sie für ein dreimonatiges Premium-Abonnement eines uneingeschränkt nutzbaren KI-Tools zahlen würden, das ihre Kinder für schulische Aufgaben verwenden könnten.

Ergebnisse zur Zahlungsbereitschaft und sozialem Einfluss

  • Die Eltern erhielten vier unterschiedliche Szenarien, in denen 20 %, 40 %, 60 % oder 80 % der Jugendlichen KI für Hausaufgaben einsetzen.
  • Mit jedem Anstieg der angenommenen KI-Nutzung um zehn Prozentpunkte erhöhte sich die durchschnittliche Zahlungsbereitschaft der Eltern um 1,83 US-Dollar.
  • Der Unterschied zwischen dem 20 %- und dem 80 %-Szenario führte zu einer Steigerung der Zahlungsbereitschaft um über 60 %, was etwa elf US-Dollar entspricht.
  • Etwa 20 % der Befragten nannten die Befürchtung, dass ihre Kinder sonst im Vergleich zurückfallen könnten, als entscheidenden Faktor.

Auswirkungen von Informationen zu Risiken der KI-Nutzung

Ein Teil der Eltern wurde zusätzlich über potenzielle langfristige Risiken der KI-Nutzung informiert. Diese Informationen basierten auf einer Feldstudie, in der Schülerinnen und Schüler während mehrerer Mathematikübungen Zugang zu GPT-4 erhielten. In darauffolgenden Tests ohne KI erzielten sie etwa 20 % niedrigere Ergebnisse als eine Kontrollgruppe ohne KI-Zugang.

Obwohl diese Risikohinweise die Einstellung der Eltern gegenüber KI veränderten, blieb die Zahlungsbereitschaft nahezu unverändert. Gleichzeitig stieg die Zustimmung zu schulweiten Regelungen oder Verboten von KI-Nutzung von 44 % auf 57 %.

Schlussfolgerungen

Die Untersuchung verdeutlicht, dass sozialer Druck die Verbreitung neuer Technologien wie KI im Bildungsbereich erheblich beschleunigen kann, selbst wenn die langfristigen Konsequenzen noch nicht vollständig erforscht sind. Während Risikoinformationen die Wahrnehmung der Eltern beeinflussen, ändern sie nicht die individuelle Bereitschaft, in bessere KI-Modelle für ihre Kinder zu investieren.

Über den Exzellenzcluster ECONtribute

Der Exzellenzcluster ECONtribute, getragen von den Universitäten Bonn und Köln, beschäftigt sich mit gesellschaftlichen und technologischen Herausforderungen, darunter Finanzkrisen, Ungleichheit, politische Polarisierung, Digitalisierung und Klimawandel. Interdisziplinäre Forschungsteams entwickeln innovative Ansätze zur Analyse von Märkten und politischen Prozessen.

Kontaktinformationen

  • Pressekontakt:
    Maria John Sánchez, PR Manager
    Telefon: +49 228 73 7859
    E-Mail: maria.johnsanchez@uni-bonn.de
  • Wissenschaftlicher Ansprechpartner:
    Professor Dr. Christopher Roth
    Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät, Universität zu Köln
    Exzellenzcluster ECONtribute
    Telefon: +49 221 470 1223
    E-Mail: roth@wiso.uni-koeln.de

Originalpublikation

https://doi.org/10.1073/pnas.2533193123

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