Ethik im Design von Lernspielen: Was vermeiden

Stellen Sie sich eine beliebige Lern-App vor, als allgemeines Beispiel, die um 23 Uhr eine Benachrichtigung schickt: "Deine Serie endet in einer Stunde!". Der Student, erschöpft nach dem Bereitschaftsdienst, öffnet die App, beantwortet drei Fragen ohne nachzudenken und geht erleichtert schlafen. Er hat in dieser Nacht nichts gelernt, aber die App hat einen weiteren Nutzungstag verzeichnet. Wer hat davon profitiert?

NEXO ist ein tägliches medizinisches Diagnosespiel: ein klinischer Fall pro Tag, sechs progressive Hinweise und ICD-10-Nähefeedback in fünf Stufen.

Spiele und Spielelemente können das Lernen leichter und regelmäßiger machen. Dieselben Mittel, anders eingesetzt, können den Nutzer binden, ohne zu lehren, Angst erzeugen oder Entscheidungen vorantreiben, die er in Ruhe nicht treffen würde. Dieser Leitfaden erklärt, was die sogenannten Dark Patterns sind, was die Forschung über unvorhersehbare Belohnungen und manipulierendes Design zeigt, welche Warnsignale man in einem Lernspiel suchen sollte und wie ein Design aussehen würde, das die Lernenden respektiert.

Die wichtigsten Punkte

• Dark Patterns sind Designentscheidungen, die den Nutzer dazu bringen, im Sinne des Erstellers des Produkts zu handeln und nicht in seinem eigenen.
• Unvorhersehbare und häufige Belohnungen spielen eine zentrale Rolle in digitalen Produkten, die mit zwanghaftem Verhalten in Verbindung gebracht werden.
• Manipulierendes Design wurde häufig in Apps gefunden, die von kleinen Kindern genutzt werden.
• Ausgaben für zufällige Belohnungsboxen in Spielen stehen in Zusammenhang mit Problemen beim Wetten.
• Ein ethisches Lernspiel misst den Erfolg am Lernen und nicht nur an der Nutzungsdauer.

Was Dark Patterns sind

Eine Definition

Dark Patterns, also dunkle Muster, sind Oberflächenelemente, die das Verhalten des Nutzers zum Vorteil desjenigen beeinflussen, der das Produkt entworfen hat (McGarrigle et al., 2026). Sie nutzen Abkürzungen des Denkens aus: die Eile, die Angst, etwas zu verpassen, die Bequemlichkeit, eine Einstellung nicht zu ändern, den Wunsch nach Anerkennung.

Auch in Gesundheits-Apps

Eine Übersichtsarbeit über digitale Gesundheits-Apps zeigt, dass Entwickler diese Mittel, absichtlich oder nicht, einsetzen, um Nutzer zu bestimmten Entscheidungen zu bewegen, vor allem in Apps ohne offizielle Zulassung (Mildner et al., 2024). Die Autoren fordern mehr Transparenz für die Nutzer und mehr Aufmerksamkeit von den Regulierungsbehörden, damit die Menschen mehr Autonomie gewinnen und ihre Daten besser geschützt werden (Mildner et al., 2024).

Häufige Beispiele

• Künstliche Dringlichkeit: Countdowns und Hinweise auf eine "letzte Chance" ohne echten Grund.
• Selektive Reibung: Der Einstieg ist leicht, das Verlassen oder Abschalten von Benachrichtigungen ist schwer.
• Missbräuchliche Standardeinstellungen: Von Anfang an ist alles eingeschaltet, zugunsten maximaler Nutzung.
• Schuldgefühle und sozialer Druck: Botschaften, die den Nutzer sich schlecht fühlen lassen, weil er aufhört.
• Unvorhersehbare Belohnungen: Zufällige Preise, die dazu anregen, nur zurückzukommen, um zu sehen, was kommt.

Belohnungen, die binden

Die Logik der Variabilität

Eine Übersichtsarbeit über Verhaltensabhängigkeiten beschreibt, wie die unregelmäßige Natur der Belohnungen beim Wetten, die in unvorhersehbaren Abständen eintreffen, Lernprozesse auslösen kann, die denen bei stofflichen Abhängigkeiten ähneln (Clark und Zack, 2023). Die Autoren zeigen, dass ähnliche Quellen der Variabilität in anderen digitalen Produkten auftauchen, darunter Spiele, Einkäufe und soziale Netzwerke, und dass der Online-Zugang neue Formen hinzufügt, wie das endlose Scrollen und die personalisierten Empfehlungen (Clark und Zack, 2023).

Häufigkeit und Ungewissheit

Dieselbe Übersichtsarbeit nennt zwei Faktoren, die den Effekt verstärken: die Zeit bis zur Auflösung der Ungewissheit und die Häufigkeit der Exposition (Clark und Zack, 2023). Je schneller und je häufiger der Zyklus aus Erwartung und Belohnung, desto größer das Potenzial, den Nutzer zu binden (Clark und Zack, 2023).

Was das in einem Lernspiel bedeutet

Spielelemente sind nicht an sich das Problem. Punkte, Level und Erfolge können Struktur und ein Gefühl von Fortschritt geben. Das Problem beginnt, wenn die Belohnung nicht mehr an das Lernen gebunden ist und nur noch ein Grund zum Zurückkommen wird. Eine Truhe mit zufälligen Belohnungen dafür, die App zu öffnen, lehrt, die App zu öffnen, und nichts weiter.

Was die Forschung gefunden hat

Belohnungsboxen und Wetten

Zufällige Belohnungstruhen, wie sie in Videospielen üblich sind, sind mit echtem Geld gekaufte Gegenstände, deren Inhalt ausgelost wird. In einer Erhebung mit 1.172 Spielern, die das Ziel der Studie nicht kannten, bestätigten die Forscher den Zusammenhang zwischen dem für diese Truhen ausgegebenen Betrag und der Schwere von Problemen mit Glücksspiel (Zendle und Cairns, 2019). Die Autoren erwägen zwei Erklärungen: Die Truhen könnten als Einstieg ins Glücksspiel wirken, oder Menschen mit Problemen mit Glücksspiel könnten dazu neigen, mehr dafür auszugeben (Zendle und Cairns, 2019).

Eine andere Studie mit 2.728 Spielern fand sehr starke Hinweise auf eine Korrelation zwischen Ausgaben für diese Truhen und Problemen mit Glücksspiel, ohne Zusammenhang mit mentalem Wohlbefinden oder psychischer Belastung (Etchells et al., 2022). Wer für Belohnungstruhen ausgab, neigte auch dazu, mehr für andere digitale Käufe auszugeben (Etchells et al., 2022).

Apps für Kinder

In einer Studie mit 160 Kindern im Alter von 3 bis 5 Jahren spielten die Forscher die Apps, die jedes Kind am häufigsten nutzte, und analysierten sie (Radesky et al., 2022). Funktionen zur Verlängerung des Spiels traten häufig auf: eingeschränkte Navigation in 45,9% der Apps und attraktive Köder in 45,1% (Radesky et al., 2022). Kinder aus Familien mit geringerer elterlicher Schulbildung waren diesem Design stärker ausgesetzt (Radesky et al., 2022).

Online-Glücksspiel

Eine Scoping-Review zum Online-Glücksspiel fasste 16 Artikel zusammen und listete Muster wie versteckte Ausgabenkontrollen, Boni mit komplizierten Bedingungen, Mindestguthaben für Auszahlungen, Schwierigkeiten bei der Kontoschließung und Dringlichkeitsbotschaften (McGarrigle et al., 2026). Die Autoren warnen, dass das Schadenspotenzial offensichtlich sei, aber Daten zur Wirkung auf das Verhalten fehlten, teils weil die Unternehmen ihre Daten nicht offenlegen (McGarrigle et al., 2026).

Gesundheitswerkzeuge mit anderen Interessen

Eine Analyse digitaler Werkzeuge zum Alkoholkonsum, die von der Getränkeindustrie finanziert wurden, fand Fehlinformationen und Dark Patterns in diesen Werkzeugen (Roy-Highley et al., 2024). Nur 33% von ihnen gaben dem Nutzer eine genaue Rückmeldung, gegenüber 100% der unabhängigen Werkzeuge (Roy-Highley et al., 2024). Die Lehre für die Bildung: Wer ein Werkzeug finanziert und wer davon profitiert, ist wichtig.

Warnsignale in einem Lernspiel

Das Spiel bestraft, wer pausiert

Schuldbotschaften, der Verlust von allem, was durch einen Tag Abwesenheit Erreichten, und hartnäckige Erinnerungen mitten in der Nacht machen das Lernen zu einer angstvollen Pflicht. Eine Pause beim Lernen sollte etwas Normales sein und keine Niederlage.

Der Preis hat keinen Bezug zum Inhalt

Wenn Sie mehr Punkte für das Öffnen der App bekommen als für die richtige Antwort auf eine schwierige Frage, belohnt das Spiel die Nutzung und nicht das Lernen.

Zu viel Glück

Ausgeloste Preise, Glücksräder und Überraschungstruhen bringen die Logik des Glücksspiels ins Lernen. Bei Brettspielen, die in dieser Serie einen eigenen Leitfaden haben, zählt ebenfalls die Balance zwischen Glück und Wissen.

Ständiger Vergleich

Ranglisten können motivieren, aber wenn sie ständig erscheinen und nur zeigen, wer vorne liegt, entmutigen sie die Mehrheit und fördern Abkürzungen. Eine optionale Rangliste, nach Gruppen oder im Vergleich mit der eigenen früheren Leistung, ist meist gesünder.

Schwer wieder herauszukommen

Wenn das Abschalten von Benachrichtigungen, das Löschen des Kontos oder der Export Ihrer Daten viel schwieriger ist als der Einstieg, sollten Sie misstrauisch werden.

Versprechen und Zahlen ohne Kontext

Spiele, die sagen "verbessert Ihre Note", ohne Belege zu zeigen, oder Nutzungsstatistiken anzeigen, als wären sie Maße für Lernen, vermischen Marketing und Bildung.

Wie Sie sich als Lernender schützen

Schalten Sie Benachrichtigungen ab, die außerhalb Ihrer Lernzeit eintreffen. Legen Sie vorher fest, wie viel Zeit Sie täglich in der App verbringen wollen, und hören Sie dort auf, auch wenn die Serie oder die Rangliste nach mehr verlangen. Fragen Sie sich von Zeit zu Zeit, ob das, was Sie im Spiel tun, in Prüfungen, im Dienst und beim Denken mit Patienten auftaucht. Wenn die Antwort nein ist, wechseln Sie das Werkzeug oder ändern Sie die Art der Nutzung.

Wie ein ethisches Design aussehen würde

Lernen als wichtigste Kennzahl

Ein ethisches Lernspiel misst seinen eigenen Erfolg an dem, was der Nutzer lernt: richtige Antworten bei neuen Fragen, Behalten über die Zeit, Verbesserung des Denkens. Nutzungsdauer und Anzahl der Sitzungen sind nachrangige Daten.

Belohnungen an die Anstrengung knüpfen

Punkte und Erfolge sollten erledigte Aufgaben und überwundene Schwierigkeiten widerspiegeln. Vorhersehbare und erklärte Belohnungen helfen dem Nutzer, den eigenen Fortschritt zu verstehen.

Autonomie

Der Nutzer entscheidet, wann er lernt, welche Benachrichtigungen er erhalten möchte und wie viel Zeit er investiert. Moderate und leicht änderbare Standardeinstellungen respektieren diese Autonomie. Die Transparenz über Daten, die für Gesundheits-Apps gefordert wird (Mildner et al., 2024), gilt auch für Lernspiele.

Akzeptierte Pausen

Gutes Design erkennt an, dass Medizinstudierende Schichten, Prüfungen und Erschöpfung haben. Serien, die Abwesenheiten tolerieren, Erinnerungen zu angemessenen Zeiten und Nachrichten, die jene willkommen heißen, die nach einigen Tagen zurückkehren, begünstigen das langfristige Lernen.

Achtsam mit den Verletzlichsten

Studien mit Kindern und mit Glücksspiel zeigen, dass manipulierendes Design jene stärker trifft, die weniger Mittel haben, sich zu wehren (Radesky et al., 2022). In der medizinischen Ausbildung schließt das ängstliche, erschöpfte Studierende oder solche in Prüfungswochen ein. Ethisches Design denkt zuerst an sie.

Fragen für die Gestaltenden

• Hilft diese Funktion dem Nutzer zu lernen oder nur zurückzukommen?
• Würde ich diese Funktion nutzen, wenn ich nach einer Schicht müde wäre?
• Versteht der Nutzer, warum er diese Belohnung erhalten hat?
• Sind Verlassen, Pausieren und Abschalten so einfach wie Eintreten?

In deinem Tempo lernen mit NEXO

Ein Lernspiel sollte in den Alltag der Lernenden passen. Der Fall des Tages bei NEXO ist fiktiv, mit echter klinischer Darstellung, und die Diagnose kommt in bis zu sechs Hinweisen, wobei die Nähe in der ICD-10 zeigt, wie weit jede Hypothese entfernt lag. Jeder Hinweis ist klinische Information, und die Belohnung ist, mit weniger Hinweisen zur Diagnose zu gelangen.

Der Leitfaden Was ist NEXO erklärt die ganze Partie, und die Freischaltung der Modi steht auf der Seite Wirtschaft von NEXO.

Wenn du eine Fakultät, eine Liga oder eine Weiterbildung koordinierst und Fälle für deine Gruppe möchtest, lerne NEXO Closer kennen. Forschende in der medizinischen Ausbildung können Studien über NEXO Researcher vorschlagen. Ärztinnen und Ärzte, die Fälle prüfen, beteiligen sich über NEXO Curator, und wer Gesundheitsinhalte in den sozialen Netzwerken erstellt, kann über NEXO Creators mitmachen.

Häufige Fragen

Was sind Dark Patterns?

Interface-Funktionen, die das Verhalten des Nutzers zum Vorteil der Gestaltenden des Produkts beeinflussen (McGarrigle et al., 2026).

Ist Gamification schlecht?

Spielelemente können helfen, wenn die Belohnungen an das Lernen geknüpft sind. Das Problem ist, sie nur einzusetzen, um den Nutzer zu binden.

Warum sind zufällige Belohnungen bedenklich?

Unvorhersehbare und häufige Belohnungen spielen eine zentrale Rolle in digitalen Produkten, die mit zwanghaftem Verhalten in Verbindung gebracht werden (Clark und Zack, 2023).

Haben Belohnungsboxen einen Bezug zum Glücksspiel?

Studien mit Tausenden Spielenden fanden einen Zusammenhang zwischen Ausgaben für diese Boxen und Problemen mit Glücksspiel (Etchells et al., 2022).

Wie erkennt man ein manipulierendes Lernspiel?

Schuldgefühle beim Aufhören, Preise ohne Bezug zum Inhalt, zu viel Zufall, ständiger Vergleich und Schwierigkeiten beim Verlassen.

Was tut ethisches Design?

Es misst den Erfolg am Lernen, knüpft Belohnungen an die Anstrengung, respektiert die Autonomie und akzeptiert Pausen.

Checkliste für ethisches Design

1. Miss das Lernen, und nicht nur die Nutzung.
2. Verknüpfe Belohnungen mit Aufgaben und Schwierigkeit.
3. Vermeide Verlosungen von Preisen.
4. Akzeptiere Pausen ohne Bestrafung.
5. Sende Erinnerungen zu angemessenen Zeiten.
6. Mach das Verlassen so einfach wie das Eintreten.
7. Sei transparent über Daten und Finanzierung.
8. Denk zuerst an jene, die müde oder ängstlich sind.

Möchtest du in deinem Tempo mit einem klinischen Fall pro Tag lernen? Spiele den Fall des Tages bei NEXO.

Literatur

1. McGarrigle J, Smith J, Griffiths J, Torrance J, Quigley M, Dymond S. Dark patterns in online gambling: A scoping review and classification of deceptive design practices. J Behav Addict. 2026. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41493466/
2. Mildner T, Savino GL, Schöning J, Malaka R. ["Dark patterns": manipulative design strategies in digital health applications]. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz. 2024. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38332141/
3. Clark L, Zack M. Engineered highs: Reward variability and frequency as potential prerequisites of behavioural addiction. Addict Behav. 2023. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36701907/
4. Zendle D, Cairns P. Loot boxes are again linked to problem gambling: Results of a replication study. PLoS One. 2019. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30845155/
5. Etchells PJ, Morgan AL, Quintana DS. Loot box spending is associated with problem gambling but not mental wellbeing. R Soc Open Sci. 2022. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35991334/
6. Radesky J, Hiniker A, McLaren C, Akgun E, Schaller A, Weeks HM, et al. Prevalence and Characteristics of Manipulative Design in Mobile Applications Used by Children. JAMA Netw Open. 2022. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35713902/
7. Roy-Highley E, Körner K, Mulrenan C, Petticrew M. Dark patterns, dark nudges, sludge and misinformation: alcohol industry apps and digital tools. Health Promot Int. 2024. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39377424/