Künstliche Intelligenz gilt vielen noch immer als eine Art objektive Instanz: neutral, sachlich, vielleicht sogar „wahr“. Doch wer mit generativen Systemen arbeitet, merkt schnell, dass diese Vorstellung trügt.
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Artificial Intelligence
Hinter die Kulissen von KI blicken
KI wirkt oft souverän schnell und erstaunlich treffsicher doch dieser Eindruck entsteht an der Oberfläche. Wer verstehen will, was im Hintergrund passiert, muss genauer hinsehen. Eine Reihe von Tools macht genau das möglich und zeigt, dass KI weniger weiß als berechnet, weniger versteht als strukturiert und dabei auf Ressourcen, Modelle und menschliche Bewertung angewiesen bleibt.
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Prompting lernen wie ein Spiel: Mit Karten zur Prompt Literacy
Prompting gehört inzwischen zu den Schlüsselkompetenzen im Umgang mit KI – und doch bleibt es im Unterricht oft erstaunlich abstrakt. Schüler:innen sollen „gute Prompts“ formulieren, ohne wirklich zu verstehen, wie ein Prompt eigentlich funktioniert. Genau hier setzt eine didaktisch ebenso einfache wie wirkungsvolle Idee an: Prompting mit Karten. Wer verstehen will, wie Prompting funktioniert, sollte nicht nur darüber sprechen – sondern damit spielen.
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Fragen aus der KI-Fortbildung
Künstliche Intelligenz ist längst im Schulalltag angekommen – oft schneller, als Lehrpläne, Fortbildungen oder Regelwerke Schritt halten können. Zwischen Neugier, Verunsicherung und pragmatischen Lösungen tauchen dabei immer wieder dieselben Fragen auf, die Lehrende beschäftigen: Was ist erlaubt? Was ist problematisch? Wo finde ich Lösungen? Dieser Beitrag greift häufige Aussagen und Sorgen aus der Praxis auf – und ordnet sie ein. Ohne rechtliche Gewährt. Dafür mit Quellen zum weiteren Studium.
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Publish-Perish-Vanish, Bifurkation und Sokrates
Bifurkation beschäftigt mich gerade ebenso wie das ständige Quantifizieren und Messen. Zeit für Tiefe nehmen wir uns nicht, obwohl wir uns durch AI Zeit sparen (können). Ein längerer Rundumschlag als geistige Befreiung Sokrates vor Augen.
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Bubble, Bodenhaftung, Blue Monday
NotebookLM zeigt gerade sehr deutlich, wie weit sich die AI-Bubble von der Nicht-AI-Bubble entfernt hat. Einige Beobachtungen. Viele Fragen. Subjektiv und etwas düster.
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Wer spricht oder halluziniert da eigentlich?
Die großen Sprachmodelle und ihre Mutterkonzerne – ein Überblick über 13 KIs, die (vielleicht) die Welt verändern. Ein kleiner Kompass 🧭 durch die Konzerne und ihre Ökosysteme, um den Überblick zu bewahren.
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Tiefe oder Oberfläche? Welches KI-Modell für welche Aufgabe?
tl;dr: Verwenden Sie Reasoning-Modelle für komplexe, genaue und neuartige Aufgabenstellungen, die tiefgehende logische Analysen erfordern. Einfachere Modelle eignen sich hingegen hervorragend für Standardaufgaben, bei denen Geschwindigkeit und Ressourceneffizienz entscheidend sind.
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Now we have the salad: Sei Schopenhauer kein Boomer!
Die Kunst des Promptings – also die gezielte Eingabe von Anweisungen für KI-Systeme – ist eine Schlüsselkompetenz im Umgang mit Sprachmodellen. Doch nicht alle Prompts sind gleich. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die wichtigsten Prompt-Arten, erklärt, warum „Boomer Prompts“ problematisch sind, und zeigt, wie man heute – nach dem Vorbild Schopenhauers – optimal mit Sprachmodellen interagiert.
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Die Begründungskompetenz: ein Plädoyer über die Mathematik hinaus
Die Beschreibungs- und Begründungskompetenz ist in der Mathematik längst bekannt. Durch KI-basierte Anwendungen ist sie nun allgemein relevant.
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