Wer technische Gegenstände erklärt, orientiert sich zwar an den Interessen des Gegenübers, spricht aber trotzdem vorwiegend darüber, wie diese funktionieren. Das zeigt eine aktuelle Studie aus dem A04-Projekt des Transregio 318 „Constructing Explainability“. Die Ergebnisse wurden unter dem Titel „Navigating the Dual Nature: Do Explainers Adapt to Explainee Interests When Explaining Technical Artifacts?“ im „International Journal of Technology and Design Education“ veröffentlicht. Der Artikel ist frei zugänglich.
Ausgangspunkt der Untersuchung war eine aus der Technikphilosophie stammende Theorie, nach der technische Artefakte – also von Menschen entwickelte Werkzeuge aller Art, zu denen auch Algorithmen gehören – aus zwei Perspektiven betrachtet werden können: zum einen im Hinblick auf ihre Architektur, also darauf, wie sie aufgebaut sind und funktionieren, und zum anderen im Hinblick auf ihre Relevanz, also welchen Zweck sie erfüllen und wofür sie wichtig sind. Diese doppelte Perspektive wird als „duale Natur“ bezeichnet. Die Forschenden aus der Didaktik der Informatik, der Pädagogischen Psychologie und der Linguistik untersuchten, ob sich beide Perspektiven in Erklärungen wiederfinden. Im Mittelpunkt stand dabei, wie flexibel die Erklärenden auf die Interessen ihres Gegenübers eingehen.
Menschen passen Erklärungen an – aber nicht vollständig
Für die Studie führten die Wissenschaftler*innen ein kontrolliertes Experiment mit insgesamt 72 Teilnehmenden durch. Als Beispiel nutzten sie das Brettspiel “Quarto!“. Das Spiel diente dazu, typische Mechanismen des Erklärens sichtbar zu machen. Die Teilnehmenden sollten das Spiel jeweils so erklären, dass ihr Gegenüber anschließend gewinnen könnte. Dabei zeigten eingeweihte Gesprächspartner*innen gezielt entweder Interesse an der Architektur oder an der Relevanz des Spiels. Sie taten dafür so, als wäre ihnen das Spiel nicht bekannt.
Die Ergebnisse zeigen: Menschen reagieren durchaus auf die Interessen ihres Gegenübers. Hatten die Zuhörer*innen besonderes Interesse an der Bedeutung oder dem Nutzen eines Artefakts, gingen die Erklärenden häufiger auf diese Relevanzaspekte ein. Der Anteil relevanzbezogener Aussagen stieg in diesen Fällen von 28 auf 40 Prozent. Trotzdem dominierten insgesamt Aussagen zur Architektur, also dazu, wie etwas funktioniert und aufgebaut ist. Je nach Versuchsbedingung machten architekturbezogene Inhalte weiterhin rund 60 bis 72 Prozent der Erklärungen aus. Offenbar betrachten viele Erklärende dieses Wissen als Grundlage, um das Brettspiel Quarto! überhaupt verstehen zu können. Relevanzbezogene Aussagen können das Verstehen noch weiter fördern.
Bedeutung für Bildung und erklärbare KI
Die Studie macht außerdem deutlich, dass Erklären kein einseitiger Prozess ist. Stattdessen entsteht Verständnis in einer gemeinsamen Interaktion. „Wir haben beobachtet, dass Erklärende die Reaktionen ihres Gegenübers aufmerksam wahrnahmen und ihre Erklärungen daran anpassten, sofern der eigene Erklärplan damit vereinbar ist“, sagt Erstautor Lutz Terfloth. Dieses sogenannte „Monitoring“ ermöglichte eine ko-konstruktive Kommunikation, das heißt, beide Gesprächspartner*innen gestalten den Erklärungsprozess aktiv mit.
Die Erkenntnisse liefern wichtige Hinweise darauf, wie Menschen Erklärungen an ihr Gegenüber anpassen und wo die Grenzen dieser Anpassung liegen. Sie machen deutlich, dass gute Erklärungen sowohl Informationen über die Funktionsweise als auch über die Bedeutung und Anwendung technischer Systeme enthalten sollten. Dieses Verständnis menschlicher Erklärprozesse ist sowohl für die Bildungsforschung als auch für die Entwicklung erklärbarer KI-Systeme relevant. Es kann dazu beitragen, KI-Systeme zu entwickeln, die sich an den Interessen und Bedürfnissen ihrer Nutzenden orientieren, ohne dabei für das Verständnis wichtige Informationen auszulassen. „Unser Ziel ist es, Nutzende im Umgang mit Technik handlungsfähig zu machen“, so Terfloth.
Zur Publikation (open access):
Terfloth, L., Buhl, H.M., Lohmer, V. et al. Navigating the dual nature: do explainers adapt to explainee interests when explaining technical artifacts. Int J Technol Des Educ (2026). doi.org/10.1007/s10798-026-10084-9: https://link.springer.com/article/10.1007/s10798-026-10084-9
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