Entwickler nutzt ChatGPT als Tutor statt Code-Generator
Von Jörg SchockErster Hauptkommissar a. D. · über 35 Jahre Hamburger Polizei
Kurz gesagt: Der britische Entwickler Matt Webb berichtet, wie er beim Update seiner App Galactic Compass 2 ChatGPT nicht zum Programmieren, sondern als geduldigen Mathe-Tutor einsetzte. So gelang ihm, was Bücher und Gespräche mit Mathematikern zuvor nicht schafften: ein echtes Verständnis von Quaternionen, dem mathematischen Werkzeug für 3D-Rotationen. Sein Fazit, aufgegriffen vom bekannten KI-Entwickler Simon Willison: Wer KI Denkarbeit abnimmt, lernt dadurch nicht zwangsläufig weniger - richtig eingesetzt, kann es sogar mehr sein.
Der Londoner Entwickler Matt Webb hat mit "Galactic Compass 2" ein Update seiner viral gegangenen iPhone-App veröffentlicht: Ein grüner Pfeil zeigt darin jederzeit zum Zentrum der Milchstraße, rund 26.000 Lichtjahre entfernt - neu hinzugekommen sind ein Augmented-Reality-Modus, mit dem sich der Pfeil in der realen Umgebung umrunden lässt, sowie eine Apple-Watch-Version mit Haptik-Feedback. Interessanter als die App selbst ist jedoch, wie Webb sie technisch zum Laufen brachte - und was er dabei über den Einsatz von KI beim Lernen festgestellt hat, wie der bekannte KI-Entwickler und Blogger Simon Willison in seinem Weblog aufgreift.
Wenn die KI selbst nicht weiterweiß
Laut Webbs eigenem Bericht auf seinem Blog interconnected.org funktionierte Version 1.0 der App bei größeren Blickwinkeln nicht richtig, weil die zugrunde liegende Mathematik - Quaternionen, ein Verfahren zur Berechnung von Rotationen im dreidimensionalen Raum - selbst von ChatGPT nicht zuverlässig gelöst wurde. Statt es bei fehlerhaftem, von der KI generiertem Code zu belassen, änderte Webb seinen Ansatz: Er ließ sich das Konzept von ChatGPT Schritt für Schritt erklären, anstatt sich den fertigen Code liefern zu lassen. "Mit einem geduldigen, interaktiven Tutor konnte ich endlich lernen, was mir Bücher und Gespräche mit Mathematiker-Freunden nicht gelungen sind", zitiert Willison Webbs Fazit - er habe Quaternionen "gerade genug verstanden, um die App zum Laufen zu bringen".
Lernen hört nicht auf, nur weil die KI mitdenkt
Die Pointe, die Willison an Webbs Erfahrung hervorhebt, richtet sich gegen eine verbreitete Sorge: dass das Auslagern von Denkarbeit an KI-Werkzeuge automatisch zu weniger eigenem Verständnis führt. Webbs Erfahrung zeigt das Gegenteil - vorausgesetzt, das Werkzeug wird bewusst als Erklärer statt als reiner Zulieferer eingesetzt. Der entscheidende Unterschied liegt im Prompt beziehungsweise in der Interaktionsweise: Wer "Erkläre mir X, bis ich es verstanden habe" statt "Schreib mir Code für X" eingibt, nutzt dieselbe KI für einen völlig anderen Zweck.
Warum das mehr als eine Nischen-Anekdote ist
Die Debatte, ob KI-Assistenten wie ChatGPT das eigenständige Lernen und Problemlösen schwächen, wird auch in Deutschland zunehmend geführt - etwa in Schulen und Hochschulen, wo Sorgen vor "kognitiver Abhängigkeit" kursieren. Webbs kleine, aber konkrete Fallstudie liefert dazu einen Gegenpunkt aus der Praxis: Die entscheidende Variable ist nicht das Werkzeug selbst, sondern wie es eingesetzt wird. Für Hobby-Entwickler und technisch interessierte Leser bedeutet das: Wer bei einem Coding- oder Elektronikprojekt an einer mathematischen oder technischen Hürde hängt, kann probeweise die eigene Anfrage umformulieren - vom "Löse das für mich" zum "Erklär mir, wie ich das selbst löse" - und so nebenbei tatsächlich etwas Neues lernen, statt nur ein fertiges Ergebnis zu erhalten.
Quelle: Simon Willison, Original: Matt Webb, interconnected.org, abgerufen am 21. August 2026.