OpenAI-Chef Sam Altman spricht über eine künstliche allgemeine Intelligenz, die menschliche Fähigkeiten erreichen oder übertreffen könnte. Zugleich sagte er, heute geborene Kinder würden KI beim „rohen IQ“ nie übertreffen. Auch US-Präsident Donald Trump hat sich jüngst dazu geäußert, wer einen hohen IQ habe. Die Verbindung zwischen solchen Vorstellungen von Intelligenz und KI wirft Fragen auf, die auch die Geschichte der Bildung betreffen.
Anfang des 20. Jahrhunderts entwickelten Hochschulen und Wissenschaftler Definitionen und Messverfahren für Intelligenz. Der Historiker Gerald Thompson beschreibt, wie Peter Sandiford, der die Abteilung für Bildungsforschung an der University of Toronto leitete, in den 1920er-Jahren chinesisch- und japanischstämmige Schüler in British Columbia testete. Die Untersuchung erfolgte unter George Moir Weir von der University of British Columbia. Laut Thompson sollte sie rassistische Vorstellungen einer Überlegenheit weißer Anglo-Kanadier bestätigen. Historiker ordnen solche Projekte der Eugenik zu: Intelligenz galt dabei als vererbbares Merkmal, das sich messen lasse.
Auch an Internatsschulen für indigene Kinder wurden IQ-Tests eingesetzt. In den 1930er-Jahren testete Kenneth E. Kidd Schüler am Mohawk Institute in Ontario. Die Ergebnisse flossen in zwei Bücher ein, die rassistische Ideen über Intelligenz verbreiteten und laut der Soziologin Alexandra Giancarlo die Politik des Department of Indian Affairs beeinflussten. Solche Einstufungen konnten Bildungs- und Lebenschancen prägen. Einige beteiligte Forscher bauten später universitäre Programme und Fachbereiche auf.
Heute beschäftigt die Sorge vor KI-gestütztem Betrug Lehrende mit Prüfungsformen. Manche setzen stärker auf handschriftliche oder mündliche Prüfungen; daran gibt es Kritik, weil solche Formate Menschen mit Behinderungen benachteiligen können. Zugleich untersuchen Forschende, ob KI-Systeme enge Vorstellungen davon festschreiben, wer als intelligent oder leistungsfähig gilt. Offen bleibt, wie Bildungseinrichtungen KI einsetzen und bewerten können, ohne frühere Muster der Ausgrenzung zu wiederholen.