Zwei Arten des Denkens verstehen

Wie treffen wir Entscheidungen? Warum machen wir manchmal schnelle Urteile, während wir in anderen Situationen lange nachdenken müssen? Der Psychologe und Nobelpreisträger Daniel Kahneman unterscheidet in seinem Buch Thinking, Fast and Slow (2011) zwei grundlegende Denkweisen:

• System 1 Thinking ist schnell, intuitiv und automatisch. Es basiert auf Erfahrungen, Mustern und mentalen Abkürzungen (Heuristiken).
• System 2 Thinking ist langsam, reflektiert und analytisch. Es erfordert bewusste Anstrengung und logisches Denken.

 

Diese Unterscheidung ist nicht nur für die Psychologie relevant, sondern auch für den Schulunterricht. Denn die Art, wie Schüler*innen denken, beeinflusst, wie sie lernen, Probleme lösen und Wissen anwenden. In diesem Artikel erkunden wir, was das für den Unterricht bedeutet und wie künstliche Intelligenz (KI) in diesen Denkprozessen eine Rolle spielt.

System 1 arbeitet schnell, unbewusst und mühelos. Es ist für Routinen und alltägliche Entscheidungen unerlässlich. Beispiele für System-1-Prozesse sind:

✅ Abrufen von Fakten: „Was ist die Hauptstadt von Frankreich?“ – Die Antwort „Paris“ kommt sofort in den Kopf.
✅ Mustererkennung: Gesichter erkennen oder Stimmungen intuitiv einschätzen.
✅ Heuristiken nutzen: Die „Verfügbarkeitsheuristik“ sorgt beispielsweise dafür, dass wir die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses höher einschätzen, wenn uns gerade ein Beispiel dazu einfällt.

⚠️ Achtung: System 1 ist fehleranfällig. Es kann zu kognitiven Verzerrungen führen, etwa wenn schnelle Urteile durch unvollständige Informationen beeinflusst werden.

 

System 2: Langsames, analytisches Denken

System 2 erfordert bewusste Anstrengung und ist notwendig für komplexe Überlegungen. Beispiele:

✅ Mathematische Problemstellungen: Eine Gleichung wie 17×2417 \ 2417×24 kann nicht spontan gelöst werden, sondern erfordert bewusste Berechnungen.
✅ Literaturanalyse: Beim Interpretieren eines Gedichts oder eines historischen Textes ist sorgfältiges Nachdenken nötig.
✅ Wissenschaftliche Experimente planen: Hypothesen aufstellen, Daten analysieren und Schlussfolgerungen ziehen – das alles sind typische System-2-Prozesse.

⚠️ Nachteil: System 2 kostet Zeit und Energie. Unser Gehirn tendiert dazu, System 1 vorzuziehen, wenn es nicht unbedingt analytisches Denken benötigt.

 

 

Anwendungsbeispiele im Unterricht

Wie lassen sich diese Denkweisen im Schulunterricht beobachten und gezielt fördern?

 

Sprachen & Literatur

📚 Grammatikregeln abrufen (System 1): „Wie bildet man das Passé Composé?“ – Fortgeschrittene Schüler*innen müssen nicht mehr nachdenken, sondern wissen die Regel intuitiv.
📖 Texte interpretieren (System 2): Eine Kurzgeschichte erfordert tiefgehende Reflexion – Was ist die Botschaft? Welche Stilmittel werden genutzt?

 

Mathematik & Naturwissenschaften

➕ Automatisiertes Rechnen (System 1): Das Einmaleins oder einfache Additionen laufen ohne bewusste Anstrengung ab.
🧪 Experimente auswerten (System 2): Warum hat eine chemische Reaktion so verlaufen? Welche Variablen spielten eine Rolle?

 

Gesellschaftswissenschaften & Philosophie

🌍 Alltagswissen abrufen (System 1): Wer war Napoleon? Welche Länder gehören zur EU?
💡 Kritische Reflexion (System 2): Welche langfristigen Folgen hatte Napoleons Herrschaft? Wie könnte die EU sich in Zukunft entwickeln?

 

➡ Fazit: Viele Fächer erfordern eine Kombination aus beiden Denkweisen. Ziel sollte es sein, dass Schüler*innen Routineprozesse automatisieren (System 1), aber gleichzeitig kritisches Denken und Problemlösungskompetenzen entwickeln (System 2).

 

 

Verbindung zur Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz kann Denkprozesse simulieren – aber wie genau?

🤖 GPT-Modelle (wie ChatGPT) arbeiten vorwiegend nach System 1 Thinking. Sie erzeugen schnelle, musterbasierte Antworten und nutzen Wahrscheinlichkeitsberechnungen, um sinnvolle Texte zu formulieren.

🧠 Fortgeschrittene KI-Systeme (Reasoning- Modelle wie OpenAI o1) nähern sich System 2 Thinking an.* Sie können analytische Prozesse durchführen, Probleme schrittweise lösen und argumentativ denken (chain of thought).

🎓 Im Unterricht können KI-Tools beide Denkweisen ergänzen:

System 1: Im Unterricht können KI-Tools beide Denkweisen ergänzen:

 

• System 1: Chatbots bieten beispielsweise unmittelbare Übersetzungshilfen oder generieren spontane Impulse.
• System 2: KI-gestützte Tutorien oder Simulationen fördern analytisches Denken (chain of thought).

✅ Beide Denkweisen sind wichtig! System 1 hilft, schnell zu reagieren und Routinewissen abzurufen. System 2 ist entscheidend für tiefes Verständnis und komplexe Problemlösung.

 

✅ Lehrpersonen sollten bewusst beide Systeme ansprechen. Unterrichtsmethoden sollten nicht nur reines Faktenwissen fördern, sondern auch analytisches Denken und Reflexion ermöglichen.