Backbord ist, wo die KI Steuerbord sagt

Ich habe gerade den Sportbootführerschein See gemacht, kurz SBF See, und dabei sieben Wochen lang Claude als Lernhilfe ausprobiert. Ein spielerischer Versuch, also bitte nicht allzu ernst nehmen. Kann generative KI beim Lernen dafür helfen? Mein Fazit: Jein. Solange die KI am amtlichen Material hängt, geht es. Je weiter sie sich davon entfernt, desto mehr muss ich gegenprüfen.

Ein analoges Experiment

Der SBF See ist, wenig überraschend, sehr analog: Prüfungsbögen auf Papier, Navigation ohne Taschenrechner, Praxis am Boot. Genau deshalb habe ich KI dort ausprobiert. Sieben Wochen, rund 15 Chats, Prüfung im Oktober 2026 bestanden. Das hätte allerdings auch ohne KI geklappt. Stichprobengröße: eins.

Gestartet bin ich mit ein paar Annahmen. Aufgeschrieben hatte ich keine davon, im Kopf waren sie aber ziemlich klar:

1. Für Prüfungsfragen, besonders zu gesetzlichen Regelungen, ist KI gut geeignet, weil sie schnell Antworten liefert.
2. KI macht das Lernen vielseitiger: Ich kann mich zu Formeln austauschen oder Navigationsaufgaben Schritt für Schritt durchgehen.
3. Bei der Praxis wird es schwierig, weil die KI davon sehr weit entfernt ist.

Und ich hatte ehrlich gesagt erwartet, dass die KI weniger falsche Antworten liefert.

Annahme 1: Schnelle Antworten auf Prüfungsfragen – halb bestätigt

Sehr hilfreich war, den hinterlegten Fragenkatalog thematisch quer lesen zu lassen und daraus ein Quiz zu bauen. Das gibt es allerdings auch woanders, schon fertig als App.

Schnelle Antworten gab es auch, nur konnte ich ihnen nicht trauen. Das Schwierige war nicht, dass die KI Fehler gemacht hat, sondern dass ich sie nicht erkennen konnte. Die falsche Angabe kam genauso überzeugt daher wie die richtige. Also habe ich alles nachgeprüft, und zwar umso mehr, je weiter sich eine Antwort vom Fragenkatalog entfernt hat.

Am Ende habe ich sogar das einfache Quiz liegen lassen. Um wirklich zu sehen, wo ich stehe, hätte ich viel mehr Funktionen einbauen müssen, und noch mehr Energie in die Programmierung hätte mich vom Lernen abgehalten. Zufällige Fragen waren außerdem zu flach. In der Prüfung muss man einen Fragebogen bestehen, also habe ich mit Fragebögen gelernt. Für die Inhalte habe ich redigierte Bücher genommen, die die Fragen mit Erklärungen ergänzen.

Sehr hilfreich waren, leider, die KI-Zusammenfassungen von Google. Besonders bei sehr speziellen Fragen, die früher mehr Rechercheaufwand gekostet hätten, kam ich hier schnell zur passenden Erklärung und weiterführenden Links. Das ist auch sehr kritisch: Sie beruhen darauf, dass andere mit viel Mühe sehr gute Materialien frei online stellen aus denen sich Google und generell die LLMs dann bedienen.

Annahme 2: Vielseitiger lernen – gemischt

Gute schrittweise Erklärungen zu Navigationsaufgaben bekam ich erst, nachdem ich mich über die Überformatierung beschwert hatte. Danach hat der Austausch gut funktioniert.

Spickzettel, Skizzen und Törnplanung waren mittel bis schwach. Schwierig wurde es immer dort, wo Inhalte aus verschiedenen Quellen neu kombiniert wurden. Jede Quelle hat ihre eigene Logik und Perspektive.

Spannend fand ich, dass die KI kleine Visualisierungen für genau mein Revier erstellen konnte, mit verschiedenen Windrichtungen. Trotzdem blieb das eher eine Spielerei.

Gar nicht geholfen haben ein Simulator und interaktive Reaktionsspiele, obwohl sich gerade der Simulator vielversprechend angefühlt hat. Er war zu abstrakt, und ich wusste nie, ob ich ihm wirklich trauen kann.

Vielseitiger hieß in der Praxis also: Dialog ja, Visualisierungen auch, Interaktives eher nicht.

Annahme 3: Die Praxis bleibt fern – bestätigt

Mir ist dabei klar geworden: Eine KI, die ein Boot steuert, lernt im Regelkreis: Ruder, Wasser, Korrektur. Eine KI, die das Steuern erklärt, kennt nur Text darüber. Ob die Boje links liegt, meldet ihr niemand zurück.

Eine Chance sehe ich vielleicht bei einer Manövernachbesprechung auf Basis echter Daten. Eine KI, die steuern kann, kann eventuell auch das Steuern erklären. Dazu kämen ein diktiertes Logbuch, die GPS-Spur und amtliche Revierdaten. Die KI brainstormt, ich nehme an oder verwerfe. Die Rückmeldung käme dann vom Wasser, nicht vom Modell.

Gebaut habe ich das nicht, denn ehrlich gesagt: Wer hätte darauf Lust? Die gemeinsame Manöverkritik danach ist doch Teil des Spaßes, oder?

Fazit

Am Ende bleibt für mich zweierlei. Erstens: Sobald die KI Wissen selbst liefern soll, muss ich es nachprüfen. Nützlich war sie, wenn sie nur mit dem amtlichen Material gearbeitet hat, also sortiert und abgefragt.

Zweitens: Mit viel Aufwand lassen sich mit KI neue Lernformen bauen. Für mein eigenes Lernen war das aber mehr Ablenkung als Hilfe. Zumindest für mich, die ich lieber ein Werkzeug baue als zehn Fragebögen durchzuarbeiten.

Ein paar Ideen habe ich auf dem Weg trotzdem gesammelt. Eine KI, die den Lernweg personalisiert statt den Inhalt, also entscheidet, welche Frage als Nächstes kommt und welche zurückkehrt. Eine, die mir zu meiner Wissenslücke die passende, sichere (!) Erklärung aus geprüften Büchern heraussucht. Und die Manövernachbesprechung auf echten Daten. Die wäre allerdings ein riesiger Entwicklungsaufwand mit fragwürdigem Nutzen.

Gelernt habe ich am Ende mit dem Fragenkatalog, auf dem Wasser und mit der Bootsschule.

Damit ist meine Studie mit einer Teilnehmerin abgeschlossen. Signifikant ist daran nichts, aber bestanden habe ich.