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Für Mathe, Chemie, Physik und Rechnungswesen

Kann auch Erklärvideos erzeugen

(Deutsche Sprache klingt etwas seltsam)

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Faktenchecker Tipps und Videos auf SaferInternet

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Faktenchecker Tipps und Videos auf SaferInternet

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Faktenchecker sind Personen oder Organisationen, die es sich zur Aufgabe gemacht haben, Fake News aufzudecken und mit Fakten zu berichtigen. Faktenchecker spielen eine wichtige Rolle im Kampf gegen Fehlinformationen, indem sie fragwürdige Nachrichten, Bilder oder Videos überprüfen und aufzeigen, welche Aussagen oder Informationen falsch oder aus dem Kontext gerissen sind.

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Hier finden Sie eine Übersicht fremdsprachiger Faktenchecker der größten nicht-deutschsprachigen Communities in Österreich. Alle hier gelisteten Faktenchecker wurden vom International Fact-Checking Network (IFCN) zertifiziert, einem weltweiten Netzwerk zur Förderung der unabhängigen Faktenüberprüfung, das bestimmte Transparenz- und Qualitätskriterien vorschreibt.

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Saferinternet.at unterstützt Kinder, Jugendliche, Eltern und Lehrende beim sicheren, kompetenten und verantwortungsvollen Umgang mit digitalen Medien.

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AI Tools for Teachers

direkt in Google Docs

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A common understanding: simplified AI definitions from leading standards | Digital NSW

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If you are seeing this page, it is because there is no website installed on this domain
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Napkin AI - The AI assistant for visual communication

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DSGVO konform

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fobizz | AI & digital tools for teachers

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vergleichbar mit einer ki-gestützten Suchmaschine

Zitiert die Quellen (Internetseiten)

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Auch thisXdoesnotexist.com

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Talk with Claude, an AI assistant from Anthropic

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Create premium AI voices for free in any style and language with the most powerful online AI text to speech (TTS) software ever. Generate text to speech voiceovers in minutes with our character AI voice generator.

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Podcasts erstellen mit KI

Für deutschsprachige Podcasts folgenden Prompt benutzen:

"Die Sprache des Podcasts ist ausschließlich Deutsch. Es dürfen keine englischen oder andere fremdsprachige Elemente enthalten sein."

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Google NotebookLM | AI Research Tool & Thinking Partner

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Meet NotebookLM, the AI research tool and thinking partner that can analyze your sources, turn complexity into clarity and transform your content.

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findet wissenschaftliche Publikationen

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Use AI to search, summarize, extract data from, and chat with over 125 million papers. Used by over 2 million researchers in academia and industry.

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Consensus: AI Search Engine for Research

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Consensus: AI Search Engine for Research

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ChatGPT for Research. Consensus is an AI-powered search engine that finds and summarizes scientific research papers. Just ask a question!

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SciSpace by Typeset | Discover, Create, Publish, and Promote your research paper

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Alternative zu Suno, sehr ähnlich

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Udio | AI Music Generator - Official Website

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ImagineArt AI Art Generator | Free AI Image Generator

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Transform your words into captivating AI-generated art! Enter a prompt, choose a style, and watch ImagineArt - AI art generator bring your ideas to life.

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Mit simpleshow können Sie Erklärvideos erstellen. Durch KI lassen sich auf Knopfdruck animierte Videos erstellen.

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Poe lets you ask questions, get instant answers, and have back-and-forth conversations with AI. Gives access to GPT-4, gpt-3.5-turbo, Claude from Anthropic, and a variety of other bots.

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AI Video Generator | #1 on G2’s 2025 Top 100 List | HeyGen

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HeyGen, rated 4.8/5 on G2, is the #1 AI video generator of 2025. Create professional AI-powered avatar videos, translate content, and bring ideas to life.

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https://www.napkin.ai/

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Napkin AI - The AI assistant for visual communication

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An AI chatbot, or Artificial Intelligence chatbot, is a technology that uses natural language processing (NLP) and machine learning algorithms to understand and respond to your questions or commands in real time. It's designed to simulate human-like conversations and interactions.

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‎Gemini - chat to supercharge your ideas

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Bard is now Gemini. Get help with writing, planning, learning, and more from Google AI.

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Beim Hinzufügen eines Posts findet man unter "..." den Punkt "I can't draw" oder "Ich kann nicht zeichnen"

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Klassiker

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For Firefly, the future vision is for creators to be able to use everyday language and other inputs to quickly be able to test out design variations, remove distractions from photos, add elements to an illustration, change the mood of a video, add texture to 3D objects, create digital experiences, and more - then seamlessly customize and edit their content using a combination of Firefly and other Creative Cloud tools.

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Adobe Firefly - Free Generative AI for creatives

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Use simple text prompts in over 100 languages to make beautiful images, transform text, play with color, and so much more.

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A picture of a fall landscape with trees, mountains, and a river, except the trees have purple leaves, the mountains are blue, and the river is orange, on a planet with two moons and a ring system, alien and surreal digital art

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Social video marketing made easy. A video maker that turns text into video marketing content in minutes.

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Lumen5 Video Maker | Create Videos Online in Minutes

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Social video marketing made easy. A video maker that turns text into video marketing content in minutes.

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Lumen5 is a video creation platform designed for brands and businesses to produce social video content for driving audience engagements online. The platform is powered by artificial intelligence and enables anyone without training or experience to easily create engaging video content within minutes.

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Hugging Face - The AI community building the future.

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AI Image Generator - Create Art, Images & Video | Leonardo AI

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DeepL Write: AI-powered writing companion

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Der Begriff künstliche Intelligenz (KI) kam erst Mitte des 20. Jahrhunderts auf, aber die Idee, intelligente Maschinen zu bauen, fasziniert die Menschen schon seit Tausenden von Jahren. Es handelt sich dabei um ein Konzept, das lange vor dem Zeitalter der industriellen Revolution und der Erfindung des ersten digitalen Computers entstand und häufig als Inspirationsquelle für Mythen und Science-Fiction-Geschichten diente.

Seit der Begriff in den 1950er-Jahren erstmals formell definiert wurde, hat das Feld der KI viele Höhen und Tiefen, spannende Ereignisse und Enttäuschungen, Durchbrüche und Rückschläge durchgemacht. In den letzten Jahrzehnten wurden bedeutende Fortschritte im Bereich der KI erzielt, dennoch haben sich viele verheissungsvolle Prognosen bezüglich dieser Technologie nicht erfüllt - zumindest bis jetzt.

Im Laufe der letzten Jahre wurden KI-Systeme entwickelt, die die Art und Weise, wie wir über menschliche Intelligenz denken, verändert haben und uns eine neue Wertschätzung für ihre Raffinesse und Komplexität vermittelt haben. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die Geschichte der künstlichen Intelligenz, ihre wichtigsten Errungenschaften und einige der Lektionen, die auf dem Weg dorthin gelernt wurden.

Wir werden alle wichtigen historischen Ereignisse im Zusammenhang mit der Entwicklung von KI ansprechen und uns dabei besonders auf die letzten 70 Jahre konzentrieren, die - wie die volle Zeitachse vermuten lässt - in Bezug auf KI-Durchbrüche ziemlich intensiv waren.

Frühgeschichte

Von der Mythologie der Antike bis hin zu den Science-Fiction-Romanen des 19. Jahrhunderts

Ingenieure, Künstler und Wissenschaftler waren schon immer von der Idee fasziniert, eine nicht-menschliche Form der Intelligenz zu erschaffen. In der griechischen Mythologie wird ein riesiger Bronzeroboter namens Talos beschrieben, der die Insel Kreta bewachte, indem er Steine auf Piraten und Eindringlinge warf. Mehr als zwei Jahrtausende später findet sich das gleiche Thema in Mary Shelleys Roman Frankenstein, in dem ein junger Wissenschaftler versucht, seine eigenen empfindungsfähigen Wesen zu erschaffen.

Im Jahr 1950, als KI sich gerade formell als neues Forschungsgebiet der Wissenschaft etablierte, verfasste Isaac Asimov den Roman Ich, der Robot, in dem er anhand seiner drei Gesetze der Robotik die friedliche Koexistenz von Menschen und autonomen Robotern beschrieb.

Auch Kinoklassiker greifen die Thematik intelligenter autonomer Systeme auf. So steht beispielsweise in Stanley Kubricks 2001: Odyssee im Weltraum der Raumschiffcomputer HAL9000 im Mittelpunkt der Handlung. In den Avenger-Filmen des Marvel-Universums hat Iron Man mit J.A.R.V.I.S (Just A Rather Very Intelligent System) einen persönlichen Assistenten, der in die Kategorie der starken KI fällt.

Schöpfer von Literatur und Filmen haben sich schon immer von aktuellen wissenschaftlichen Errungenschaften inspirieren lassen. In unserer Fantasie entwickeln wir verschiedenste Vorstellungen von den Möglichkeiten künstlich intelligenter Wesen. Aber diese Fantasien reflektieren auch immer den jeweiligen Stand der Wissenschaft und das, was wir seinerzeit für wirklich machbar hielten.

Wir verwurzeln unsere Träume und Vorstellungen gerne in irgendeiner Form der Realität, um ihnen mehr Plausibilität zu verleihen. Aus diesem Grund werden wir die Geschichte der KI zunächst aus rein wissenschaftlicher Perspektive betrachten, indem wir uns eingehender mit der damit verbundenen Technik, Logik, Mathematik und Informatik befassen.

Fast jede Zivilisation hat irgendwann im Laufe ihrer Geschichte versucht, menschenähnliche, selbständig arbeitende Maschinen zu konstruieren. Im alten China präsentierte ein Maschinenbauingenieur namens Yan Shi dem König Mu von Zhou einen lebensgrossen Roboter, der nahezu menschlich erschien. Im antiken Griechenland nutzte Heron von Alexandria frühe Formen der Pneumatik und Hydraulik, um seine mechanischen "Männer" zu bauen.

Im Jahr 1206 baute der Gelehrte al-Dschazari zur Blütezeit des Islam einen musikalischen Roboter und verfasste das Buch des Wissens von sinnreichen mechanischen Vorrichtungen. Das Buch beschreibt 100 mechanische Geräte, zusammen mit Anweisungen zu ihrer Verwendung.

Im späten 18. Jahrhundert wurde mit dem " Schachtürken " ein vermeintlich autonomer Schachspielautomat vorgestellt, der jeden menschlichen Spieler schlagen konnte. Es handelte sich dabei um einen Schwindel: Im Inneren des "Roboters" verbarg sich ein Schachgrossmeister, der sämtliche Züge machte. Dennoch war diese Illusion sehr erfolgreich, da sie auf der aufregenden Idee beruhte, dass eine Maschine in der Lage sein könnte, ein strategischen Spiel gegen uns zu spielen. Und uns zu schlagen.

In der Philosophie gelangten Gelehrte in Griechenland, Indien und China jeweils unabhängig voneinander zur Formalisierung logischer Systeme und deduktiver Schlussfolgerungen. In der Regel wird Aristoteles als der erste Logiker im abendländischen Kulturkreis angesehen. In den darauf folgenden Jahrhunderten wurden seine Ideen von vielen anderen Gelehrten weiterentwickelt, darunter Euklid, der Vater der Geometrie, und al-Chwarizmi, der Namesgeber des "Algorithmus", jenes Konzept ohne das die moderne Informatik undenkbar wäre.

Im 17. Jahrhundert wurden an der Entwicklung verschiedener Maschinen gearbeitet, um grosse Zahlen schneller und zuverlässiger berechnen zu können, als Menschen dies konnten. Im Jahr 1837 entwarf Charles Babbage die Rechenmaschine " Analytical Engine ", den ersten Allzweckcomputer, der viele der konzeptionelle Elemente enthielt, die auch in heutigen Computern zu finden sind. Diese Maschine verfügte über ein Computerprogramm, Daten und arithmetische Operationen, die alle auf Lochkarten aufgezeichnet wurden. Kurze Zeit später veröffentlichte Ada Lovelace den ersten Computeralgorithmus - im Grunde die erste Software - für diese hypothetische Maschine.

Doch erst in der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts wurden auf den Gebieten der formalen Logik und der Informatik genügend Fortschritte gemacht, um in den 1940er-Jahren die ersten digitalen Computer zu bauen. Dies war die entscheidende Entwicklung, die den Weg für die Entstehung der KI als neue wissenschaftliche Disziplin in den 1950er-Jahren ebnete.

Das Aufkommen von KI

Die Anfänge des Fachgebiets in der Mitte des 20. Jahrhunderts

Mit der Erfindung des digitalen Computers in der Mitte des 20. Jahrhunderts begannen Wissenschaftler sich zu fragen, ob Computer eines Tages in der Lage sein würden, über die einfache Durchführung von Berechnungen und die Ausführung von vorab programmierten Anweisungen hinauszugehen.

Mit anderen Worten: Könnten diese Maschinen intelligent handeln? Könnten sie wie Menschen denken? Diese Frage zog eine Reihe von philosophischen Überlegungen nach sich, da die Definition von menschlicher Intelligenz schwierige Konzepte wie den Begriff des Bewusstseins beinhaltet.

Alan Turing, der Begründer der modernen Computerwissenschaft, schlug eine Methode zur Messung maschineller Intelligenz vor. In seiner bahnbrechenden Arbeit, Computing Machinery and Intelligence, formulierte Turing die Frage: " Kann eine Maschine denken? " Er wollte wissen, ob eine Maschine durch ihr Verhalten menschliche Intelligenz aufweisen und die Fähigkeit zu denken imitieren könnte.

Er schlug einen Test vor, der aufzeigen sollte, ob eine Maschine ein dem Menschen gleichwertiges Denkvermögen hatte oder nicht. Dieser Test ging als Turing-Test in die Geschichte ein und betrachtete in seiner ursprünglichen Form eine Maschine dann als intelligent, wenn sie in der Lage war, einem menschlichen Gesprächspartner im Rahmen einer textbasierten Unterhaltung "vorzugaukeln" ein Mensch zu sein.

Wie sieht der Turing-Test also aus? Stellen Sie sich vor, anhand von Textnachrichten ein Gespräch zu führen, bei dem Sie Fragen stellen können und die Antworten bewerten. Wenn Sie mit einer Maschine kommunizieren, aber anhand ihrer Antworten nicht erkennen können, dass es sich um eine Maschine handelt, gilt sie laut dem Turing-Test als intelligent.

Turings Idee wurde von vielen Seiten unterstützt, aber auch kritisiert. Obwohl Bedenken bestehen, dass der Test nicht für die Beurteilung maschineller Intelligenz geeignet sein könnte, wird er auch heute noch häufig verwendet.

Turings grösste Sorge war, dass maschinelle Intelligenz durch den verfügbaren Arbeitsspeicher begrenzt sein würde und dieser nie ausreichen würde, um seinen Test zu bestehen. Er sagte voraus, dass ein Computer dann in der Lage sein würde, den Test zu bestehen, wenn er eine Speicherkapazität von 100 MB hätte. In den 1950er-Jahren ging er davon aus, dass dies etwa im Jahr 2000 möglich sein würde. Schon seit vielen Jahren übersteigt der Arbeitsspeicher von Maschinen die magische Grenze von 100 MB bei weitem, dennoch ist es extrem selten, dass bei einem Turing-Test menschenähnliche Leistungen erzielt werden - und selbst in den seltenen Fällen, in denen Maschinen den Turing-Test "bestanden" haben, bezweifeln einige Wissenschaftler, dass es sich wirklich um erfolgreiche Imitationen menschlicher Intelligenz handelt. Die Grenzen des Turing-Tests verdeutlichen die Schwierigkeiten, die Komplexität der menschlichen Intelligenz zu messen und mit den Fähigkeiten von Maschinen zu vergleichen.

In den folgenden Jahren begannen sich die Bereiche maschineller Intelligenz und der denkenden Maschinen zu entwickeln. Der Begriff der "künstlichen Intelligenz" wurde erstmals 1956 von John McCarthy beim Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, auch einfach als Dartmouth Conference bekannt, verwendet. Bei diesem Forschungsprojekt kamen einige der bedeutendsten Wissenschaftler, Ingenieure, Mathematiker und Psychologen der damaligen Zeit zusammen. Im Laufe von zwei Monaten kombinierten sie Fachwissen und Erkenntnisse aus ihren verschiedenen akademischen Disziplinen zu einem einzigen akademischen Fachgebiet, dem McCarthy dann diesen Namen verlieh.

Die Dartmouth Conference gilt als die Geburtsstunde der künstlichen Intelligenz als ein akademisches Fachgebiet. Viele Konzepte und Begriffe, die auch heute noch gebräuchlich sind, wie "neuronale Netzwerke" und "natürliche Sprachverarbeitung", wurden auf dieser Konferenz besprochen.

Die ersten Jahre der KI

Schach, Dame und der Enthusiasmus der 1950er- und 1960er-Jahre

Die Etablierung von KI als eigenes akademisches Fachgebiet brachte schon bald bedeutende Fortschritte mit sich. Viele der ersten Computerprogramme, die Spiele spielen, Rätsel lösen, mathematische Theoreme prüfen und künstliche Schlussfolgerungen ziehen konnten, wurden unmittelbar in den Jahren nach der Dartmouth Conference entwickelt. Auch die Konzepte des maschinellen Lernens und künstlicher neuronaler Netzwerke, zwei der wichtigsten Grundlagen heutiger KI-Systeme, wurden zu dieser Zeit entwickelt.

Die Fähigkeit, Schach zu spielen, war schon immer eng mit der Auffassung von Intelligenz verbunden. Im Jahr 1950 beschrieb Claude Shannon, der als Begründer der Informationstheorie gilt, das erste Computerprogramm, das in der Lage war, Schach zu spielen.

Shannon zeigte zwei Ansätze auf, die der Computer wählen könnte, um eine Partie zu gewinnen:

1. Die Maschine könnte entweder das gesamte Spielfeld analysieren und alle möglichen Spielzüge durchgehen.

2. Die Maschine könnte eine intelligentere Strategie verfolgen und nur eine bestimmte Anzahl von Schlüsselzügen berücksichtigen.

Shannon war auch bekannt für die Erfindung von "Theseus", einer mechanischen Maus, die in der Lage war, ein Labyrinth zu erforschen, sich darin zu orientieren und den Weg nach draussen zu finden.

Etwa zur gleichen Zeit schrieb der bei IBM beschäftigte Elektroingenieur und Informatiker Arthur Samuel das erste Computerprogramm, das in der Lage war, Dame zu spielen, indem es lernte und seine Strategie anpasste. Es war gut genug, um eine Herausforderung für Amateurspieler darzustellen und war ein grosser Erfolg für Samuel und seinen Arbeitgeber. Sein selbstlernendes Programm verwendete ein Konzept, das heute als "Reinforcement Learning" (bestärkendes Lernen) bekannt ist. Samuel war auch massgeblich an der Prägung des Begriffs "maschinelles Lernen" beteiligt.

Ein weiterer Durchbruch gelang im Jahr 1956, als Allen Newell, Herbert Simon und Cliff Shaw ein Computerprogramm namens "Logic Theorist" schrieben. Dabei handelte es sich um das erste Programm, das in der Lage war, automatisierte Schlussfolgerung zu ziehen und die Art und Weise zu simulieren, wie Menschen denken, um Probleme zu lösen.

Logic Theorist ist zur sogenannten "symbolischen KI" zu zählen, die in den 1950er-, 1960er- und 1970er-Jahren die dominierende Methode im Bereich KI war. Moderne KI-Ansätze basieren auf dem Lernen aus Erfahrungen. Symbolische KI unterscheidet sich insofern, als dass es sich dabei um einen wissensbasierten Ansatz handelt. Dieser folgt einer Reihe von vorgegebenen, symbolischen Denkregeln, um so die menschliche Intelligenz zu imitieren. Logic Theorist war in der Lage, viele der mathematischen Theoreme aus Bertrand Russells " Principia Mathematica ", einem wegweisenden Werk über formale Logik, zu beweisen. Das Computerprogramm wurde sogar gemeinsam mit zwei anderen Mathematikern als Co-Autor einer wissenschaftlichen Arbeit genannt.

In den späten 1950er- und frühen 1960er-Jahren wurden auch künstliche neuronale Netzwerke für das Lernen und das Erkennen von Mustern entwickelt. Das vielleicht beste Beispiel für die Arbeit auf diesem Gebiet ist der "Perzeptron"-Algorithmus von Frank Rosenblatt, der Bilder erkennen und den Unterschied zwischen geometrischen Formen lernen konnte.

Diese aufregenden Erfindungen und Durchbrüche in der Mitte des 20. Jahrhunderts lösten eine grosse Begeisterung für KI als aufstrebendes Forschungsgebiet aus. Zu dieser Zeit waren diese frühen Erfolge so beeindruckend, dass sie beinahe unglaubwürdig erschienen. Wenig später entstanden dank der grosszügigen Finanzierung durch Regierungen und Unternehmen überall auf der Welt Forschungslabore für KI.

Der KI-Winter

Überhöhte Erwartungen und Stagnation in den 1970er- und 1980er-Jahren

Die frühen Erfolge der KI in den 1950er- und 1960er-Jahren führten zu einer Welle der Selbstüberschätzung und unrealistischen Erwartungen. Namhafte Experten auf dem Gebiet der KI waren verständlicherweise begeistert von den bisherigen Entwicklungen und erwarteten, dass sich ähnlich imposante Innovationen in ähnlichem Tempo fortsetzen würden.

Leider erwies sich dieser Optimismus als Trugschluss. In den frühen 1970er-Jahren sagten beispielsweise mehrere Pioniere auf dem Gebiet der KI voraus, dass Maschinen innerhalb von zehn Jahren bei der Ausführung alltäglicher Aufgaben die allgemeine Intelligenz eines durchschnittlichen Menschen erreichen würden. Seit dieser Prophezeiung sind nun 50 Jahre vergangen und sie ist immer noch weit davon entfernt, in Erfüllung zu gehen.

Die Diskrepanz zwischen diesen ehrgeizigen Prognosen und den ausbleibenden Erfolgen in den 1970er- und 1980er-Jahren führte zu Enttäuschung und schwindendem Interesse. Wichtige Finanzierungsquellen begannen zu versiegen, was zu einem starken Rückgang der Forschungsaktivitäten führte, sowohl in wissenschaftlicher als auch in kommerzieller Hinsicht. Die Folge war eine Stagnation im Forschungsgebiet der KI, die erst in den 1990er-Jahren überwunden werden konnte. Diese Zeit in der Geschichte der künstlichen Intelligenz wird als KI-Winter bezeichnet - ein Begriff, der als Anspielung auf den Kalten Krieg und als Analogie zum nuklearen Winter gedeutet werden kann.

Warum waren die Erwartungen in Bezug auf das Potenzial von KI so hoch? Zunächst einmal vermittelte der frühe Erfolg der KI bei spielerischen Aufgaben den Forschern einen falschen Eindruck von dem, was möglich war. Allgemein ging man davon aus, dass die Skalierung von KI zur Lösung allgemeinerer Probleme einfach eine Frage der Bereitstellung von mehr Speicher und grösseren Rechenressourcen sei. Man konzentrierte sich zu sehr auf das Potenzial der KI und unterschätzte gleichzeitig die Komplexität vieler Probleme.

Schon damals neigten die meisten Experten dazu, die Menge an Hardware, Speicher, Daten und Rechenleistung zu unterschätzen, die ihre Systeme tatsächlich benötigten. Ihnen war zwar bewusst, dass diese Ressourcen knapp waren, aber sie hatten kaum eine Vorstellung davon, wie viel sie davon benötigen würden. Ausserdem lag das Hauptaugenmerk bei frühen KI-Systemen noch zu sehr auf der Nachahmung des menschlichen Denkens anhand regelbasierter Ansätze, anstatt sich für die Verrichtung bestimmter Aufgaben auf die Analyse von Anforderungen zu konzentrieren und diese mittels heuristischen Methoden wie "Versuch und Irrtum" (vom Englischen "trial and error") zu erlernen.

Anfang der 1980er Jahre wurde der KI-Winter von einem kurzzeitigen Boom unterbrochen, der auf den Aufstieg kommerzieller " Expertensysteme " zurückzuführen war. Bei derartigen Systemen handelt es sich um KI-Computerprogramme, die versuchen, in bestimmten Bereichen menschliches Fachwissen zu imitieren, anstatt ein allgemeines Intelligenzniveau zu erreichen. Diese Form der symbolischen KI nutzte bereichsspezifisches Wissen und regelbasierte Schlussfolgerungen anstelle von erfahrungsbasiertem Lernen.

Expertensysteme erfreuten sich enormer Beliebtheit und wurden in grossem Umfang zur Durchführung verschiedenster täglicher Geschäftsaktivitäten, medizinischer Diagnosen, der Konfiguration von Computerhardware und der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt. Der Erfolg von Expertensystemen weckte neues Interesse am Bereich der KI und bewirkte, dass Regierungen wieder damit begannen in dieses Forschungsgebiet zu investieren.

Die aus Japan stammenden Computersysteme der fünften Generation gehen auf diese Zeit zurück. Ihr Ziel war es, leistungsfähige Computersysteme zu bauen, die die frühen Versprechungen der 1950er und 1960er Jahre endlich verwirklichen sollten. Diese Phase dauerte etwa bis 1990. Leider scheiterte auch diese Phase des Hypes und der unrealistischen Produkterwartungen an der Umsetzung ihrer ehrgeizigen Ziele und endete in einer grossen Enttäuschung.

Die KI-Renaissance

Der Wiederaufschwung von maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken in den späten 1980er- und den 1990er-Jahren

Die Einschränkungen der klassischen KI mit ihren regelbasierten Ansätzen und symbolischen Systemen führte in den späten 1980er-Jahren zu einer Schwerpunktverlagerung. Ein besseres Verständnis der menschlichen Intelligenz und der Komplexität, die mit dem Treffen von Entscheidungen einhergeht, ermutigte KI-Experten, sich intensiver mit lernbasierten und wahrscheinlichkeitsbasierten Ansätzen zu beschäftigen.

Die Intelligenz des Menschen basiert auf dem Befolgen von Anweisungen und logischen Schlussfolgerungen; doch Menschen lernen auch aus Erfahrungen und durch praktisches Ausprobieren (Versuch und Irrtum). Warum sollte dieser Ansatz nicht auch auf intelligente Maschinen übertragbar sein? Diese Frage stellten sich KI-Ingenieure und schon bald beschränkten sich Maschinen nicht mehr bloss auf formale Logik. Stattdessen wurden sie mit den erforderlichen Fähigkeiten ausgestattet, um aus Beispielen zu lernen.

Das bereits Jahrzehnte zuvor von Arthur Samuel geprägte Paradigma des maschinellen Lernens war wieder in aller Munde und nahm in den späten 1980er-Jahren an Fahrt auf. Es setzte auf Statistiken und Wahrscheinlichkeiten, um Maschinen in die Lage zu versetzen, aus verfügbaren Daten zu lernen und ihr Verhalten auf der Grundlage zurückliegender Erfahrungen anzupassen. Schon bald wurde KI mit anderen ausgereiften und anspruchsvollen wissenschaftlichen Disziplinen wie Entscheidungstheorie, Statistik, Kontrolltheorie und Optimierung verbunden.

Dies zog grosse Fortschritte in den Bereichen Spracherkennung, natürliche Sprachverarbeitung, Robotik und Computervision nach sich. Dieser neue Ansatz führte zu einer Vielzahl beeindruckender Ergebnisse und zu einem besseren theoretischen Verständnis einiger Kernkonzepte der KI.

Genau wie in den 1950er- und 1960er-Jahren begannen einzelne Errungenschaften und Innovationen eine Eigendynamik zu entwickeln und sorgten für weitere Fortschritte. Binnen kurzer Zeit wuchs das Interesse an künstlichen neuronalen Netzwerken. Hierbei handelt es sich um eine Gruppe von maschinellen Lernmodellen, die von biologischen Neuronen inspiriert sind und bereits Mitte des 20. Jahrhunderts zum ersten Mal beschrieben wurden. Grund für das erneute Interesse war die Weiterentwicklung des "Backpropagation"-Algorithmus, eines der wichtigsten Algorithmen, mit denen solche Netze trainiert werden.

Daraufhin wurde von Yann LeCun ein neues Modell künstlicher neuronaler Netzwerke mit der Bezeichnung "Convolutional Neural Networks" (auf Deutsch "faltendes neuronales Netzwerk") entwickelt. Dieses Modell zeigte grosse Erfolge im Bereich der optischen Zeichenerkennung (der automatischen Erkennung von Buchstaben und Zahlen in Bildern von getippten oder handgeschriebenen Texten) und wurde in mehreren industriellen Anwendungen eingesetzt - hauptsächlich bei der automatischen Brief- und Paketsortierung in Postunternehmen.

Schachmatt gesetzt von einer KI

Erinnern Sie sich noch an Arthur Samuels Algorithmus, der in den 1950er-Jahren in der Lage war, Amateurspieler beim Damespielen vor ernsthafte Herausforderungen zu stellen? Um den Fortschritt der Entwicklung von KI im Laufe des 20. Jahrhundert zu verdeutlichen, sei hier erwähnt, dass in den 1990er-Jahren der Schachweltmeister Garri Kasparow von IBMs Computer "Deep Blue" geschlagen wurde. Dieser wichtige Meilenstein in der Entwicklung der KI wurde aber nicht mit den "Deep Learning" Algorithmen des 21. Jahrhunderts erreicht, sondern mittels klassischer symbolischer KI. Der Name des Computers wurde von IBM rein zufällig gewählt.

G. Kasparov, der damalige Schachweltmeister, kämpfte und verlor schlussendlich gegen eine Maschine von IBM, genannt Deep Blue.

Die Revolution

Big Data und Deep Learning im 21. Jahrhundert

Die Schaffung des World Wide Web und die damit verbundenen Fortschritte des Telekommunikationssektors ermöglichten in den 2000er-Jahren die Übertragung und Speicherung von Daten in grossem Umfang. Diese Entwicklung gab dem Gebiet der neuronalen Netzwerke und der Algorithmen für "Tiefes Lernen" (abgeleitet vom englischen Begriff "Deep Learning") den nötigen Rohstoff zum nächsten grossen Entwicklungsschritt: Big Data.

Der derzeitige Hype rund um KI ist grösstenteils auf die beispiellosen Fortschritte im Bereich des "Tiefen Lernen" zurückzuführen, die durch Big Data ermöglicht wurden und dadurch, dass Maschinen nun mit zunehmender Regelmässigkeit den Menschen bei der Verrichtung komplexer Aufgaben überlegen sind.

Dank der Arbeit von Pionieren wie Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton und Yann LeCun begann das Forschungsgebiet des "Tiefen Lernens" in den frühen 2010er-Jahren richtig an Fahrt aufzunehmen. Eine Fülle von Daten, Verbesserungen bei der Entwicklung von Lernalgorithmen und die Steigerung von Rechenleistungen haben Wissenschaftlern wie ihnen die Möglichkeit gegeben, beeindruckende Fortschritte in Sachen Spracherkennung und natürliche Sprachverarbeitung, visuelle Erkennung und Reinforcement Learning zu erzielen.

Das vielleicht beste Beispiel dafür ist das von der KI-Firma DeepMind entwickelte Computerprogramm AlphaGo. Das Spiel Go ist wesentlich komplizierter als Schach und trotzdem war dieses Programm dazu in der Lage, das Spiel von Grund auf zu erlernen und nach wenigen Monaten des Trainings im Jahr 2016 den Weltmeister Lee Sedol zu schlagen. Von Arthur Samuels grundlegendem Algorithmus für das Damespiel bis zum Sieg von Deep Blue über Kasparow dauerte es 40 Jahre. Und von da bis zum Sieg durch AlphaGo dauerte es nur etwa die Hälfte der Zeit.

Aus der relativ kurzen Geschichte der KI können wir wertvolle Lektionen über den Umgang mit dem Hype und mit unrealistischen Erwartungen lernen. Es ist wichtig, dass wir unseren Enthusiasmus für diese faszinierende Technologie kanalisieren, damit wir kontinuierliche Fortschritte erzielen und es nicht erneut zu einem KI-Winter kommt.

Wir können dies erreichen, indem wir lernen die Komplexität der menschlichen Intelligenz und die Grenzen von KI besser zu verstehen.

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Erfahren Sie mehr über die Geschichte der künstlichen Intelligenz (KI) und die Menschen, die sie geformt haben, von der antiken Mythologie bis hin zu den bahnbrechenden und innovativen Technologien unserer Zeit.

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Künstliche Intelligenz (KI) gilt als „zukunftsweisende Technologie". Doch was eigentlich ist künstliche Intelligenz und wie verändert sie unser Leben?

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren.

KI ermöglicht es technischen Systemen, ihre Umwelt wahrzunehmen, mit dem Wahrgenommenen umzugehen und Probleme zu lösen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Der Computer empfängt Daten (die bereits über eigene Sensoren, zum Beispiel eine Kamera, vorbereitet oder gesammelt wurden), verarbeitet sie und reagiert.

KI-Systeme sind in der Lage, ihr Handeln anzupassen, indem sie die Folgen früherer Aktionen analysieren und autonom arbeiten.

Künstliche Intelligenz - Nutzen im Alltag und mögliche Einsatzgebiete

Warum ist KI wichtig?

Einige Technologien gibt es bereits seit über 50 Jahren, doch Fortschritte bei der Rechenleistung sowie die Verfügbarkeit großer Datenmengen und neue Algorithmen haben in den letzten Jahren zu bahnbrechenden Durchbrüchen in der KI geführt.

Künstliche Intelligenz ist ein wesentlicher Treiber für die digitale Transformation unserer Gesellschaft. Deshalb ist KI auch eine wichtige Priorität der EU.

Auch wenn KI in unserem Alltag bereits präsent ist, dürften neue Anwendungen in der Zukunft enorme Veränderungen mit sich bringen.

Erfahren Sie mehr über die Chancen und Risiken künstlicher Intelligenz und das Gesetz über künstliche Intelligenz, an dem die EU arbeitet.

Arten von KI

Software: virtuelle Assistenten, Bildanalysesoftware, Suchmaschinen, Sprach- und Gesichtserkennungssysteme

„Eingebettete" KI: Roboter, autonome Pkw, Drohnen, Anwendungen des „Internets der Dinge"

KI im Alltag

Oft sind wir uns gar nicht bewusst, wie häufig wir KI in unserem Alltag bereits verwenden. Hier einige Beispiele.

Online-Shopping und Werbung

Künstliche Intelligenz wird genutzt, um Kunden personalisierte Empfehlungen zu geben, die sich beispielsweise auf frühere Produktsuchen und Käufe oder auf ihr sonstiges Online-Verhalten stützen. KI ist für den Handel von großer Bedeutung, vor allem bei der Optimierung von Produkten, der Planung von Beständen und in der Logistik.

Fahrzeuge

Auch wenn selbstfahrende Fahrzeuge noch nicht Standard sind, nutzen Autos bereits KI-gestützte Sicherheitsfunktionen. Die EU finanziert beispielsweise die Initiative VI-DAS. Im Rahmen dieser Initiative sollen automatische Sensoren entwickelt werden, die Gefahrensituationen erkennen.

Ein weiteres Einsatzgebiet von KI ist die intelligente Navigation.

Künstliche Intelligenz gegen COVID-19

Im Zuge der Coronavirus-Krise wird künstliche Intelligenz zum Beispiel bei intelligenten Wärmebildkameras auf Flughäfen eingesetzt. In der Medizin kommt sie zum Einsatz, um Infektionen auf Computertomografien der Lunge zu erkennen. KI wird auch zur Bereitstellung von Daten verwendet, um die Ausbreitung des Virus zu verfolgen.

Sonstige Beispiele für die Nutzung künstlicher Intelligenz

KI wird praktisch alle Aspekte von Alltag und Wirtschaft verändern. Hier einige Beispiele.

Gesundheit

Forscher untersuchen derzeit, wie KI eingesetzt werden kann, um große Datenmengen zu analysieren und Muster zu finden, die zu neuen Erkenntnissen in der Medizin und zur Verbesserung von Diagnosen führen können.

So haben Forscher beispielsweise ein KI-Programm für Notrufe entwickelt, das verspricht, Herzstillstände mithilfe eines sprachgesteuerten digitalen Assistenten schneller und genauer zu diagnostizieren. Mit dem von der EU ko-finanzierten Programm KConnect werden innovative online-basierte medizinische Such- und Analysefunktionen entwickelt, mit denen Forscher klarere Erkenntnisse über die Wirksamkeit spezifischer medizinischer Eingriffe bekommen.

Verarbeitendes Gewerbe

Künstliche Intelligenz kann die Effizienz europäischer Hersteller steigern und dazu beitragen, Fabriken wieder nach Europa zu bringen. Roboter können in der Fertigung eingesetzt, Verkaufswege optimiert oder notwendige Wartungsarbeiten in intelligenten Fabriken rechtzeitig vorhergesagt werden.

Das EU-finanzierte Forschungsprojekt SatisFactory nutzt kollaborative Systeme und erweiterte Realität, um die Arbeitszufriedenheit in intelligenten Fabriken zu erhöhen.

Ernährung und Landwirtschaft

KI kann zur Schaffung eines nachhaltigen Lebensmittelsystems beitragen. Sie kann für gesündere Lebensmittel sorgen, indem der Einsatz von Düngemitteln, Pestiziden und Wasser minimiert, die Produktivität gesteigert und Umweltauswirkungen verringert werden. Roboter können beispielsweise eingesetzt werden, um Unkraut zu jäten, womit der Herbizideinsatz verringert wird.

Viele landwirtschaftliche Betriebe in der EU nutzen bereits KI, um ihre Nutztiere zu überwachen.

88 %

61 Prozent der Europäer sind KI und Robotik gegenüber positiv eingestellt; 88 Prozent sagen jedoch, dass diese Technologien mit Vorsicht eingesetzt werden sollten. (Eurobarometer 2017, EU28)

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Was ist künstliche Intelligenz und wie wird sie genutzt? | Themen | Europäisches Parlament

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Künstliche Intelligenz (KI) gilt als „zukunftsweisende Technologie". Doch was eigentlich ist künstliche Intelligenz und wie verändert sie unser Leben?

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In the Age of AI Art, What Can Originality Look Like? | Eileen Isagon Skyers | TED

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Hier die Handreichung von Soekia: Link

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SoekiaGPT - Das didaktische Sprachmodell

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Liebe Nutzer, Wir freuen uns, euch auf unserer Plattform begrüßen zu dürfen! Um eine positive und respektvolle Gemeinschaft zu fördern, möchten wir euch daran erinnern, dass wir auf verantwortungsbewusstes Verhalten Wert legen.

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Künstliche Intelligenz (KI) ist die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Intelligenz zu imitieren. Dazu gehören unter anderem das Erkennen von Mustern, das Lernen von Informationen und das Schlussfolgern. In den letzten Jahren hat sich die KI-Technologie rasant weiterentwickelt und ist inzwischen in vielen Bereichen des Alltags anzutreffen, zum Beispiel in Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, in Suchmaschinen wie Google oder Bing und in sozialen Netzwerken wie Facebook oder Twitter.

Auch in der Bildung wird die KI immer wichtiger. So werden zum Beispiel immer mehr Lernplattformen und intelligente Tutorensysteme entwickelt, die Schülern und Studenten dabei helfen sollen, besser zu lernen. Auch im Unterricht selbst werden zunehmend KI-Systeme eingesetzt, zum Beispiel für die Erstellung von individuellen Lernplänen oder für die Diagnose von Lernproblemen. Die Vorteile der KI in der Bildung sind vielfältig. So können Lernende durch die Nutzung von KI-Systemen besser motiviert und engagiert werden. Auch die Lernausgänge können durch die Nutzung von KI verbessert werden. Zudem können KI-Systeme helfen, den Unterricht personalisierter und individueller zu gestalten.

Allerdings gibt es auch einige Herausforderungen, die mit der Einführung von KI im Bildungsbereich verbunden sind. So ist zum Beispiel noch unklar, wie KI-Systeme ethisch und sozial verantwortungsvoll eingesetzt werden können. Auch die Frage nach dem Datenschutz spielt bei der Nutzung von KI in der Bildung eine wichtige Rolle. Darüber hinaus ist noch unklar, wie KI-Systeme in bestehende Bildungssysteme integriert werden können.

Texterstellung und Textüberarbeitung mit KI / AI

Wer nun etwas verwundert darüber ist, dass dieser Blogbeitrag bis hierhin nicht so ganz nach meinem Schreibstil klingt - informativ und (möglichst) präzise, mit zahlreichen konkreten Bezügen zur Schulpraxis und vor allem: Referenzen zu Erkenntnissen und Arbeiten anderer Lehrpersonen und/oder Institutionen aus dem Bildungsbereich -, der liegt richtig! Ehrlich gesagt, ich finde es sogar ziemlich anstrengend, bis hierhin zu lesen...der Text klingt halt wie jeder dieser inhaltsleeren Marketingblogs...

Und da sind wir auch schon mitten im Thema: Alles bisher Geschriebene wurde von einer KI ( OpenAI) verfasst, die nur meinem Auftrag Schreibe eine Einleitung zum Thema Künstliche Intelligenz in Schule und Unterricht für einen Blogartikel mit einer Definition des Begriffs Künstliche Intelligenz folgend einen Text geschrieben, ansonsten aber herzlich wenig Herzblut in die Inhalte gesteckt hat. Aber vielleicht lag es auch einfach nur an meinem etwas lieblosen Schreibauftrag?

Egal, eine weitere KI ( Grammarly) hat den Text abschließend auf sprachliche Richtigkeit, inhaltliche Klarheit und bzgl. des Weckens von Leserinteresse und Aufrechthaltens der Aufmerksamkeitsspanne der Leserinnen und Leser geprüft - und das offensichtlich so überzeugend, dass zwei erfahrene Lehrpersonen aus dem #twitterlehrerzimmer trotz einem Hinweis meinerseits diese Passagen als authentisch ansahen...

Mit einem KI-basierten Übersetzungstool (z.B. DeepL) könnte ich jetzt „meinen" Beitrag in jede beliebige Sprache der Welt übersetzen und würde vermutlich Anerkennung für meine sehr guten Sprachkenntnisse erhalten. Natürlich, kein Muttersprachler - aber eben doch kenntnisreich und sprachlich größtenteils korrekt. Wäre ich in meiner eigenen Muttersprache nicht ganz sicher, würde ich den Text von DeepL sonst auch einfach mal ins Englische und zurück ins Deutsche übersetzen lassen - und damit einen von der KI stilistisch und vor allem orthografisch durchaus verbesserten Text erhalten (vgl. dazu Philippe Wampfler zur „DeepL-Methode").

Was erwartet man mehr? Lasst uns beginnen, sagen jetzt sicherlich viele offene und neugierige Lehrpersonen...

Für die spezifischen Arbeitsbereiche in Schule und Unterricht ist es aber sicherlich hilfreich, erstmal einen kleinen Überblick zu erstellen - in diesem Blogbeitrag zunächst auf die Texterstellung und Textüberarbeitung fokussiert: Welche Tools sind schon verfügbar? Was können diese Tools?

Daraus folgend werden sich spannende und sicherlich kontrovers diskutierte Folgefragen ergeben: Wie werden diese Tools unser Lehren und Lernen beeinflussen? Welchen Beitrag kann KI zum Lernen leisten, welchen nicht? Wie können Schulen mit den neuen Möglichkeiten umgehen und diese für das Lernen nutzen - also letztlich die Leitformel „Lernen mit KI, an KI und über KI" prägen?

Überblick - KI-Tools für Texterstellung & Textüberarbeitung in Schule & Unterricht

Ein Schlüsselfeld für den Einsatz von KI / AI in Schule und Unterricht ist die Texterstellung und Textüberarbeitung. Dieser in allen Aufgabenfeldern und Schulfächern zentrale Kompetenzbereich wird bereits von zahlreichen KI-basierten Tools abgedeckt. Was gibt es, was kann ich, was können aber auch unsere Schülerinnen und Schüler direkt nutzen? Und welche Möglichkeiten ergeben sich daraus für den Unterricht?

Die Website OpenAI.com bietet einen Zugang zu der Texterstellung-KI GPT-3 und richtet sich mit ihren zahllosen veränderbaren Einstellungsmöglichkeiten zwar eigentlich eher an fortgeschrittene User, bietet aber mit dem „Playground" eine nach kostenloser Registrierung ganz einfach nutzbare Oberfläche zum Ausprobieren. Und das hat es in sich: Denn GPT-3 - oder auch lang: Generative Pre-trained Transformer 3 - ist ein Sprachmodell, das Deep Learning verwendet, um einen menschenähnlichen Text zu erzeugen (für mehr Infos einfach über Google suchen - da bin ich als Lehrer absolut kein Experte!).

Arbeitsaufträge, Fragen und Textanfänge beantwortet bzw. komplettiert das Programm problemlos. Dabei läuft es nicht nur auf Englisch, sondern erstellt in zahlreichen Sprachen (sei es basierend auf der Sprache der Frage oder nach einem Auftrag wie „Schreibe auf Spanisch einen Kommentar zu...") Texte. Interessant sind gewisse semantische oder lexikalische Feinheiten, so wie auch das geforderte Register teils passend mit erstellt wird (wie z.B. „Schreibe aus der Sicht eines zehnjährigen Schülers unter Nutzung von Jugendsprache einen Kommentar zu..."). Die praktisch endlose Bandbreite an Themen ist schon jetzt beeindruckend - beispielhaft zeigen das die zahllosen Anwendungsmöglichkeiten / „Presets" (Chat-Bot, Grammatik-Überprüfung, Übersetzung usw...), die auf der OpenAi-Website genutzt werden können:

Ein AI-Chat, der hinsichtlich der durchaus komplexen Antworten zur weiteren Arbeit mit KI motiviert und deren Möglichkeiten erahnen lässt. Grammatik-Checks, Interviewfragen-Generator, automatisierte Essay-Outlines...die Möglichkeiten sind endlos und es macht großen Spaß, mit der GPT-3-KI zu arbeiten.

Praxistipp, gerade für weniger erfahrene Kolleginnen und Kollegen: Im Unterricht lasse ich permanent den OpenAI-Chat mitlaufen und stelle jede Frage, die mir einfällt oder die die Schülerinnen und Schüler im Verlauf des Unterrichts stellen auch der KI - anschließend vergleiche ich mein Wissen bzw. die Antwort, die ich gegeben hätte, mit der Rückmeldung der KI. So lernt man die KI sehr gut kennen und besser einschätzen...ein großartiger Assistent im Unterricht!

Registrierung: ja; kostenlos nutzbar: ja (aktuell nicht limitiert)

ChatGPT - ein KI-Chatbot (GPT-3) als Assistent für Lernen und Lehren?!

Viel ist in den letzten Wochen über die Ende November von OpenAI veröffentlichte KI-App ChatGPT geschrieben worden - eine verbesserte Version des zuvor vorgestellten OpenAI Chats. Dabei reicht die Bandbreite von euphorischen Einschätzungen als fundamentaler Gamechanger bis hin zu ganz pragmatischen Ansätzen, die KI-Tools als willkommene Erweiterung für die didaktische Planung ansehen.

Aktuell bleibt auch nach inzwischen längerer Beschäftigung mit der Thematik die Einschätzung, das sowohl für Lehrpersonen als auch Schülerinnen und Schüler eine Ebene besonders spannend bleibt: Die ganz einfache, konkret auf den Lernprozess bezogene und eher niedrigschwellig-kleinschrittige Nutzung eines KI-Tools wie ChatGPT für das eigene Lernen (oder Lehren):

In Schule und Unterricht kann ChatGPT ein toller „Lernassistent" oder auch „Lernbegleiter" werden - und ich teile die Einschätzung, dass evtl. sogar Google als Suchplattform von einem auf Interaktion ausgelegten Tool wie ChatGPT abgelöst werden könnte. Denn es macht auch einfach Spaß, Fragen an ChatGPT zu stellen, mit dem Tool in eine Konversation zu treten (ein passender interaktiver Avatar als „Gesprächspartner" ist sicher nur eine Frage der Zeit) und dabei so ganz nebenbei zu lernen - ohne sich dabei Sorgen über eigene Fehler machen zu müssen. Denn eins ist klar: Robots don't judge - eine KI wie ChatGPT beurteilt mich nicht!

Registrierung: ja; kostenlos nutzbar: ja (aktuell nicht limitiert)

Mit Perplexity ist eine relativ neue KI-Plattform online, die ähnlich wie ChatGPT funktioniert und mit einer Chatbot-ähnlichen Schnittstelle Informationen bereitstellt. Interessant dabei ist, dass Perplexity ebenfalls auf dem GPT-Sprachmodell aufbaut, aber einige Vorteile bietet:

Momentan (Stand: Januar 2023) ist Perplexity offen und ohne Registrierung / Account nutzbar - im Gegensatz zu ChatGPT, das eine Zwei-Faktor-Authentifizierung inkl. SMS an die Mobilfunknummer erfordert.

Genauso wie ChatGPT ist Perplexity kostenlos.

Im Gegensatz zu ChatGPT bietet Perplexity als entscheidenden Vorteil ein Verzeichnis mit Quellenverweisen unter jeder Antwort.

Zusätzlich werden unter dem Text „related"-Anfragen angezeigt, die durchaus als Ideenpool für eigene Anfragen dienen können.

Im Vergleich zu ChatGPT ist die Kürze der Eingaben / Prompts (255 Zeichen) ein limitierender Faktor, da komplexere Anfragen wie bei ChatGPT so unmöglich werden. Auch die Antworten fallen deutlich kürzer aus, was evtl. auch ein Anzeichen für weniger Füllwörter sein könnte - aber auch inhaltlich öfter hinter ChatGPT zurückbleibt (s. folgende Beispiel-Vergleiche von Perplexity und ChatGPT in den Screenshots).

Als größter Vorteil bleibt also, dass Perplexity weitgehende Transparenz über seine Quellenbasis herstellt und damit allen Usern eine gewisse Quellenkritik mit Blick auf das Sprachmodell überhaupt erst ermöglicht.

Wie OpenAI ist Smodin ein KI-basiertes Tool für die automatische Textgenerierung - mit besonderem Fokus auf Marketingtext für Blogs und Websites sowie Essays. Mit einigen wenigen Stichworten oder Sätzen lassen sich beeindruckend gute Texte erstellen, die gerade im Schulbereich äußerst passende Resultate liefern. Sei es ein argumentativer Text zu einem beliebigen Thema, eine Filmrezension (getestet mit einer wirklich gut KI-geschriebenen Rezension von „Gran Torino") oder eben auch der nächste Blogbeitrag - mit Smodin lassen sich sehr gut Texte erstellen.

Doch das Tool kann noch deutlich mehr, was ebenfalls sowohl für Lehrende als auch Lernende spannend sein könnte: Denn neben Smodin „Author" gibt es noch einen gut funktionierenden Plagiatscheck, den dazu passenden Textumschreiber / Wortwechsler, aber auch einen Website-Zusammenfasser, Schulfragen-Beantworter und Zitationsgenerator. Eine mehrsprachige Grammatiküberprüfung und ein Untertitel-Generator ergänzen das derzeit (limitiert) kostenlos nutzbare Angebot. Praktisch für den Unterricht: Bis zu drei Texterstellungen / Woche sind auch ohne Registrierung möglich - das kann im Unterricht unmittelbar genutzt werden.

Registrierung: ja (bis zu 3 Texterstellungen / Woche ohne Registrierung); kostenlos nutzbar: ja (Zahl der Texte limitiert)

neuroflash ist eine KI-gestützte-Software zur automatischen Textgenerierung - richtet sich aber vor allem an Marketing-Teams, Freelancer und Agenturen mit Fokus auf der deutschen Sprache. Über 30 verschiedene Textsorten können mit dem neuroflash KI Texter geschrieben werden - auch lange Texte wie Blogartikel. Angepasst an den eigenen Schreibstil des Schreibenden liefert das Tool automatisch fünf unterschiedliche Textvorschläge. Mit Fokus auf Ideenfindung, Variabilität und Optimierung der Texte ergänzt neuroflash die Texte durch assoziative Analysen. Vor der Veröffentlichung bewertet neuroflash außerdem, ob die Texte performant sind und zum gewählten Stil passen.

Ein Preisbeispiel, das schon in etwa die Zukunft von KI-Tools und ihre Preisgestaltung erahnen lässt: Das Basic-Paket der Software liegt bei 29€ monatlich pro Nutzer. Für mehr Funktionen und mehr Wörter / Monat fallen in den Premium-Paketen bis zu 199€ monatlich pro Nutzer an. neuroflash bietet aber auch einen Free-Plan, mit dem 2000 Wörter jeden Monat kostenlos generiert werden können. Das ist gerade richtig zum Ausprobieren und für den Unterricht, um bspw. den Nutzen von KI mit den Schülerinnen und Schülern analysieren zu können.

Registrierung: ja; kostenlos nutzbar: ja (Zahl der Zeichen limitiert)

Grammarly ist eine kostenlose Online-Grammatik- und Rechtschreibprüfung. Die Website bietet eine automatische Rechtschreib- und Grammatikprüfung für Englisch, Deutsch, Französisch, Spanisch, Italienisch und Russisch. Grammarly überprüft Texte auf Fehler in Grammatik, Interpunktion, Rechtschreibung, Konjugation, Wortwahl und Stil. Die Prüfung erfolgt in Echtzeit während der Eingabe des Textes. (Und ja, dieser Absatz ist jetzt wieder von GPT-3 per OpenAI geschrieben worden 😉).

Und nochmal aus meiner persönlichen Sicht: Spannend an Grammarly ist, dass auch diese App, die künstliche Intelligenz verwendet, um Texte in Echtzeit zu scannen, zahlreiche Funktionen für den Prozess der Texterstellung bietet. Sie korrigiert nicht nur Rechtschreibung, sondern findet auch Plagiate und über 400 Arten von Grammatikfehlern. Zudem bietet sie Vorschläge zur Verbesserung des eigenen Schreibstils und sucht nach inkonsistenter Rechtschreibung, Groß- und Kleinschreibung sowie Datumsangaben. Die App erlaubt Benutzern, das Register (formell oder informell), den Tonfall, den Texttyp (z.B. akademisch oder geschäftlich) und die Textsorte (z.B. Rezension, Brief, Belletristik) festzulegen.

Praktisch: Grammarly, das neben zwei Premium-Paketen auch einen umfassenden kostenlosen Zugang bietet, lässt sich per App ganz einfach in Windows, Chrome, iOS und Android integrieren und unterstützt dann automatisch bspw. beim Schreiben von Texten. Allerdings ist mir nach zahlreichen Tests gemeinsam mit Kollegen aufgefallen, dass zumindest die Basis-Sprachkorrektur von Grammarly der „DeepL-Methode" unterlegen ist - während Grammarly mehrere Fehler bzw. falsche Wortzusammenhänge nicht erkennt, bügelt DeepL diese nach einer Übersetzung und Rückübersetzung problemlos aus.

Registrierung: ja; kostenlos nutzbar: ja (aber nur mit Basisfunktionen - komplexere Vorschläge nur in Premiumversion)

Auch hier liefert die KI GPT-3 eine ganz gute Antwort: DeepL ist ein künstlicher Intelligenz (KI)-basierter Online-Übersetzungsdienst, der im August 2017 von Linguee GmbH gestartet wurde. Der Dienst soll so gut sein, dass er die menschliche Übersetzungsqualität übertreffen kann. Im Gegensatz zu anderen Online-Übersetzungsdiensten wie Google Translate arbeitet DeepL nicht mit statistischen Methoden, sondern nutzt neuronale Netze. Die KI von DeepL wurde durch das Übersetzen von Millionen von Dokumenten in zahlreichen Sprachen trainiert. (völlig ok, denke ich, diese KI-Beschreibung 😉)

Und genau dafür ist DeepL auch (fast) perfekt geeignet: Jeder Text lässt sich in insgesamt 29 Sprachen übersetzen - ob Textpassagen per copy & paste oder auch ganze Dokumente, ob per Plugin in Windows / Android / iOS oder direkt auf der DeepL-Website.
Neue Funktion: DeepL Write (18.01.23)
DeepL Write ist eine neue Funktion des Übersetzungs-Tools, die Texte verbessert. Anders als komplette Textgeneratoren wie etwa ChatGPT erstellt der KI-Schreibassistent keine eigenen Texte, sondern nimmt von Benutzern eingegebene Sätze, Absätze oder ganze Artikel und macht diese besser. Wobei „besser" offensichtlich zumindest teilweise im Ermessen der KI liegt. Anders verhält es sich mit Grammatik und Rechtschreibung: Da gibt es klare Regeln, die DeepL Write anwenden kann. In einem Test von heise online hat die Anwendung tatsächlich zuvor absichtlich eingebaute Fehler gefunden und korrigiert sowie gute Vorschläge gemacht.

Spannend ist auch hier die praktische Nutzung im Unterricht: Denn die weiter oben genannte „DeepL-Methode" zeigt beispielhaft das didaktische Potential, das sich ergibt, wenn Lehrpersonen und Schülerinnen und Schüler gemeinsam neue Möglichkeiten von KI ausprobieren und nutzen.

Registrierung: nein; kostenlos nutzbar: ja

KI / AI im Unterricht - Erste Gedanken

„Wenn wir wollen, dass Kinder und Jugendliche Künstliche Intelligenz auch kritisch hinterfragen können, müssen wir ihnen ein grundlegendes Verständnis dieser Technologien beibringen." Denkbar einfach bringt es fobizz-Gründerin Theresa Grotendorst im Interview zu KI in der Schule auf den Punkt.

Das didaktische Potential von KI im Unterricht

Doch das didaktische Potential von KI ist mit der Reflexion über KI schon lange nicht mehr ausgeschöpft, wie das Lernen mit digitalen Medien in den letzten Jahren gezeigt hat. Denn so wie Daniel Bernsen und ähnlich auch Beat D. Honegger drei nicht ganz trennscharfe wesentliche Grundmodi („Lernen mit, an und über Medien") für das Lernen mit digitalen Medien unterscheiden, lässt sich für die Planung und Gestaltung von Lernprozessen die daraus einfach abgewandelte Reflexionsfrage formulieren: „Wie können wir mit, an und über Künstliche(r) Intelligenz lernen?". Das erweitert den didaktischen Rahmen deutlich und hebt KI aus der in den letzten Jahren bereits implementierten Thematisierung in den Fächern Ethik / Werte und Normen, Religion, Philosophie oder auch Informatik in den normalen Unterricht aller Aufgabenfelder und Schulfächer.

Vorteile und Nachteile von KI für die Texterstellung

Das Smodin-Team gibt in einem Pro-/Contra-Überblick schon einen Teil der Antwort selber und stellt den wesentlichen Vorteilen,

dass sich ganz einfach professionell geschriebene Essays und Artikel erstellen,

selbst geschriebene Texte von der KI erweitern und - andersherum -

von der KI geschriebene Texte persönlich erweitern lassen,

dass die KI Texte bzgl. Grammatik und Satzbau verbessern kann

und damit natürlich eine erhebliche Zeitersparnis einhergeht,

auch die Nachteile gegenüber, denn

die KI kann auch nicht-faktische Informationen und

je länger die Texte sind, desto mehr Wiederholungen und Themenabweichungen generieren,

bei schlechten Eingaben auch schlechtere Ergebnisse liefern (hier hängt der Output also stärker vom Kenntnisstand der User ab) und

ist zumeist (noch) nicht in der Lage, referentiell zu arbeiten und bspw. wissenschaftlich korrekt Zitate und Belege einzuarbeiten.

KI - Ansätze für den Unterricht

Für den Unterricht ergeben sich daraus spannende Ansätze,

gemeinsam mit Schülerinnen und Schülern die Möglichkeiten und Grenzen einer KI auszuloten und

davon abgeleitet darüber nachzudenken, welche Stärken die menschliche Intelligenz dem entgegenzusetzen hat und

anschließend als Lehrperson und/oder gemeinsam mit den Schülerinnen und Schülern neue Lernstrategien zu entwickeln.

Denn auch hier gilt: Es gibt kein Entweder-Oder für das Lernen in einer Kultur der Digitalität. Die Möglichkeiten verschränken sich miteinander. Und so, wie wir heute permanent online lernen und arbeiten, wird KI an vielen Stellen sinnvoll eingreifen und unterstützen können, aber grundlegende Lernprozesse nicht ersetzen. Philippe Wampfler bringt das passend bzgl. der „DeepL-Methode" auf den Punkt, denn natürlich „...ist es schreibdidaktisch keine Lösung, diese DeepL-Methode von Anfang an einzusetzen. Die Grundlagen von Wortwahl und Satzbau müssen in Übungen sichergestellt werden, ein Gefühl für das Funktionieren von Sprache muss unabhängig von diesem Verfahren entstehen. Aber die Feinheiten der Kommasetzung und die Korrektur längerer Texte: Die kann DeepL problemlos übernehmen."

Gleiches gilt für alle Aufgabenfelder und Schulfächer: Im Geschichtsunterricht sind und bleiben Orientierungswissen (Daten, Fakten, Kausalzusammenhänge zur historischen Sinnbildung), Analyse- und Deutungskompetenz unerlässlich für historisches Denken, im Fremdsprachenunterricht Wortschatz und Grammatik, rezeptive und produktive Fertigkeiten, landeskulturelle Kenntnisse uvm. eine Voraussetzung für gelingende Kommunikation - um nur einige Beispiele aus meinen eigenen Fächern anzuführen.
Und bevor hier wieder jemand einen Widerspruch entdecken möchte: Es geht nicht um Entweder-Oder!

Zugleich wird auch eine ethische Dimension berührt. Über kurz oder lang wird KI in der Lage sein, bessere Texte hervorzubringen als ein Teil der Schülerschaft bzw. ein Teil der Bevölkerung. Mit jeder Nutzung der genannten Tools verbessern wir automatisch die Möglichkeiten der KI, tragen zu ihrem Lernen bei - und allein das dürfte in den nächsten Jahren (zumindest aus meiner technisch wenig versierten Perspektive) zu einem deutlichen Verbesserungsschub führen. Qualitativ werden die Unterschiede zum Beispiel hinsichtlich der Rechtschreibung, des Sprachausdrucks und der korrekten Interpunktion zu bemerken sein. Noch deutlicher wird es beim Umfang. Eine KI "schafft" auch sehr lange Texte mühelos und sehr schnell (siehe die einfachen „OpenAI"-Beispiele oben), und "schlägt" damit nicht nur leistungsschwächere Schülerinnen und Schüler. Im Kern erleben wir, dass Maschinen menschliche Fähigkeiten adaptieren und uns "alt" aussehen lassen. Dass derartige Fragen nur in den Ethik-Unterricht gehören, ist daher obsolet. Vielmehr dürfte die Problematisierung des Umgangs mit KI schon bald in jedem Fachbereich relevant werden - ähnlich wie jeder Fachbereich mit Besonderheiten einer fachbezogenen Digitalisierung umzugehen hat. Inklusive aller Chancen und Risiken.

Und natürlich: KI wird - wie oben beschrieben - grundlegende Lernprozesse nicht ersetzen. Aber warum nicht, aufbauend auf den oben genannten Vor- und Nachteilen von KI, im Unterricht

eine von Smodin geschriebene Rezension zu einem Film hinsichtlich ihrer Textsortenspezifika, Ausdrucksfähigkeit, argumentativer Struktur und kriterienorientierter Bewertung prüfen und bewerten?

mit der Chatfunktion von OpenAI anhand eines kontrovers diskutierten Themas die Grenzen moralisch-ethischer Urteilsfähigkeit einer KI ausloten?

mit Smodin, OpenAI oder dem neuroflash-aiWriter erstellte historische oder politische Bewertungen hinsichtlich ihres Faktengehalts prüfen?

unterschiedliche KI-Tools für klassische Erarbeitungsprozesse (wie im Beispiel unten von Hendrik Haverkamp gezeigt) nutzen?

Auf dieser Basis lässt sich mit den Schülerinnen und Schülern über Möglichkeiten und Grenzen von diskutieren und gemeinsam festlegen, wo KI Lernen fördern und generell unterstützen, wo ihre Nutzung für das eigene Lernen aber auch problematisch sein kann (s. DeepL-Beispiel).

Das zeigt auch ein Beispiel aus dem #twitterlehrerzimmer, in dem ein Kollege von dem Versuch berichtet, eine vollständige Facharbeit von der KI GPT-3 schreiben zu lassen - inklusive aller Vor- und Nachteile, wie er in den folgenden Tweets aufzeigt:

Durch die Diskussionen der letzten Tage und meinen eigenen Versuchen mit #KI, habe ich zu folgender Frage ein kleines Experiment gestartet:
Wie schwer ist es mit einer aktuellen KI zur Textgenerierung komplett eine Facharbeit zu schreiben?
Ein kleiner Thread...
1/n #twlz #fedilz
- Cermit (@Cermit3273) October 11, 2022

Klar ist aber, auch wenn die Schwächen (derzeit noch) offensichtlich sind: Mit KI-Apps wird ein weiterer Sargnagel in das Konzept der - etwas überspitzt formuliert - hermetisch abgeriegelten Lernszenarien (geschlossener Raum ohne Internetzugang, gesteuert vom vermeintlichen Herrschaftswissen der Lehrperson) und „Selbstzweck-Hausaufgaben" geschlagen. Allzu simple Arbeitsaufträge, "Besinnungsaufsätze", die Reproduktion von Unterrichtsinhalten und viele weitere Formate, welche aktuell die sinnvollerweise sehr deutlich limitierten Hausaufgaben überfrachten, werden keine Chance mehr haben.

Aber „Das Ende der Aufsatzdidaktik" (Wampfler) ist eben nicht das Ende der Didaktik des Aufsatzes. Für die Forschungsfelder der Fachdidaktik und Lernpsychologie, aber genauso für uns als Lehrerinnen und Lehrer in der Unterrichtspraxis, wird es - um beim oben genannten Beispiel der "Gran Torino"-Filmrezension via Smodin zu bleiben - spannend zu sehen, ob nicht in zahlreichen Unterrichtsszenarien das

Ich finde, die Einbindung dieser Tools in den Schreibprozess interessant und - richtig moderiert - hilfreich.
Kompetenz des beständigen Reflektierens beim Schreiben kann so thematisiert und geübt werden und schult die eigenen Fähigkeiten.
- Ines Bieler (@seni_bl) October 10, 2022

Analysieren,

(ggf. Korrigieren),

gemeinsame Reflektieren,

Erweitern und

Perfektionieren

einer KI-geschriebenen Textvorlage zum gleichen (kompetenzbezogenen) Lerneffekt führt, wie das Schreiben von Grund auf ohne Textvorlage - oder besser noch: die Verbindung von beidem. „Lernen am Modell" am Beispiel einer (durchaus nicht fehlerfreien) KI-Textproduktion mit anschließendem Versuch, eine präzisere, besser begründete, auf Referenzen / Querverweisen und persönlichen Urteilen aufbauende Rezension zu schreiben: Gerade in Blended-Learning-Szenarien können daraus didaktisch hochinteressante Planungen entstehen. So betont auch Ines Bieler in einem Tweet die Einbindung dieser Tools schon in den Schreibprozess als zielführenden Ansatz.

Natürlich, dies gilt nicht für alle Szenarien und vor allem Altersgruppen (Stichwort: Lerngruppenanalyse), aber das behauptet auch niemand.

KI im Unterricht als Treiber der Schulentwicklung?

Die Möglichkeiten des KI-Einsatzes im Unterricht berühren und verändern auch das Selbstverständnis von Lehrkräften. Das kann zu Schwierigkeiten führen, z.B. wenn Schülerleistungen nicht mehr eindeutig einer Person zugeordnet werden können oder lange Jahre verwendete Arbeitsaufträge, Hausaufgaben oder Probeaufsätze nicht mehr in derselben Form angesetzt werden können. Ein „Problem", das aber seit der Verbreitung digitaler Lernszenarien altbekannt ist. Der Einzug der KI in die Schule kann aber auch dazu beitragen, die Verbreitung zeitgemäßer und kompetenzorientierter Arbeitsaufträge (z.B. zur Erstellung kreativer digitaler Lernprodukte) voranzubringen - schlicht dadurch, dass klassisch wissensbasierte Aufgaben in vielen Lernszenarien mehr und mehr an Sinnhaftigkeit verlieren. Vielleicht trägt KI in der Schule sogar dazu bei, noch genauer zu prüfen, welche Kompetenzen in der digitalisierten Welt erforderlich sind (Stichwort 4K) und welcher sinnvolle Leistungsbegriff dem in der Schule zugrunde gelegt werden kann (Stichwort Prüfungskultur). Insofern eröffnet der Einsatz von KI Diskussionsfelder und lädt zum Hinterfragen alter Gewohnheiten ein. Dazu gehört aber auch die bewusste Thematisierung des Datenschutz-Aspektes - denn praktisch alle Tools erfordern eine Registrierung (teils Zwei-Faktor-Authentifizierung mit Telefonnummer) seitens der Schülerinnen und Schüler. Was passiert also mit den Daten, wenn KI jegliche Eingaben zum Weiterlernen verwendet - dürfen wir diese Tools überhaupt einsetzen? Und wenn es datenschutzrechtlich verboten ist, welche an die Rechtslage angepassten Lösungen finden wir?

Könnte die Verbreitung von KI-Tools - eine offene, aber zugleich kritische Begleitung vorausgesetzt - zum nächsten Treiber der Schul- und Unterrichtsentwicklung werden? Oder könnte das Pendel auch zurückschlagen - ähnlich einer Konter-Revolution bzw. Restauration - und am Ende die zuletzt auf dem Rückzug befindliche skeptische "Kontroll- und Verbots-"Fraktion im Bildungsbereich stärken, anstatt dieser Gruppe die Unabwendbarkeit der technologischen Entwicklung final zu verdeutlichen? Oder tappe ich hier selber in die Entweder-Oder-Falle und überschätze den Effekt von KI in seiner Bedeutung?
(Ursache dieser Überlegungen: In meinen letzten Fortbildungen und Impulsvorträgen waren stets erste Reflexe - "Wie können wir das kontrollieren? Wir können wir den Schülerinnen und Schülern hier einen Schritt voraus sein? Wir müssen mit klaren Verboten und Maßnahmen reagieren!" - sehr deutlich zu erkennen.)

Youtube-Tutorial: KI im Unterricht - ChatGPT, Neuroflash-KI Writer, Smoding & Perplexity

Wer jetzt Interesse an einigen der vorgestellten Tools hat und (als Einsteiger) einen Einblick in ihre Funktionsweise und Möglichkeiten erhalten möchte, den könnte mein neues Youtube-Tutorial interessieren. Erste Einblicke in ChatGPT, Neuroflash-KI Writer, Smodin und Perplexity mit einigen persönlichen Einschätzungen. Das Tutorial eignet sich sicherlich auch für schulinterne Mini-Fortbildungen...

KI / AI im Unterricht - Erste Praxisansätze aus dem #twitterlehrerzimmer

Offensichtlich ist aber: Dadurch, dass zunehmend KI-basierte Tools kostenlos zur Verfügung gestellt werden (es bleibt kritisch zu beobachten, wie lange dies so ermöglicht wird), sinken auch die Nutzungsschwellen. Sowohl für uns Lehrpersonen als auch für die Schülerinnen und Schüler hat eine spannende Entwicklung begonnen, an deren Anfang wir aktuell stehen...

Ähnlich wie bei anderen Aspekten der Digitalisierung "überkommt" uns diese Entwicklung. Eine spannende Frage könnte daher sein, ob es vorausschauend einen richtigen Zeitpunkt dafür gibt, darüber zu diskutieren, ob wir diese Technologie überhaupt bewusst einsetzen wollen. Und wenn ja, unter welchen Bedingungen. Ob sich zum Beispiel schon in diesem relativ frühen Stadium Prüfungsformate unter Einsatz von KI denken lassen (und nicht erst retrospektiv). Oder ob KI von Schulen bewusst dafür herangezogen werden sollte, Lehrkräfte bei der Korrektur-Tätigkeit zu unterstützen. Ob es gleich von Beginn an den längst überfälligen Schulterschluss bzw. die bisher vernachlässigte Vernetzung zwischen universitärer Ausbildung (z.B. Deutschdidaktik), den Studienseminaren in der zweiten Phase und der Weiterbildung in der dritten Phase geben könnte...

Zahlreiche Lehrpersonen setzen sich daher auch, teils schon länger, teils erst kürzer, mit diesem aktuellen Thema auseinander und entwickeln erste Konzepte zur Einbindung und Thematisierung von KI im Unterricht. Im #twitterlehrerzimmer fanden sich gerade in letzter Zeit viele Ideen und Anregungen zur praktischen Nutzung und Auseinandersetzung - denn nach wie vor ist für den Großteil aller Lehrpersonen die reflektierte Einbindung von KI ein gänzlich neues Feld.

Daher hier einige Beispiele aus den letzten Wochen, die Unterstützung und Orientierung bieten, aber auch zur Vernetzung und zum gemeinsamen Entwickeln und Arbeiten einladen. Wir alle stehen hier am Anfang einer spannenden Entwicklung.

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Übersicht: KI für die Schule / den Unterricht

Eine wunderbare TaskCards-Übersicht von Cornelia Stenschke bietet zahllose Ein- und Überblicke zum Thema KI im Unterricht - vor allem aber auch Praxisbeispiele und konkrete Unterrichtsideen. Und wer Cornelia kennt, weiß, dass diese Übersicht weiter ergänzt und aktuell gehalten wird - ein Lesezeichen für diese Pinnwand wird sich garantiert lohnen. Einfach auf den Screenshot oder hier klicken und stöbern!

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Unterrichtsmaterialien von fobizz

Der kommerzielle Fortbildungsanbieter fobizz bietet eine eigene Themenseite zu KI in der Schule. Neben einigen inhaltlichen Blogbeiträgen könnte insbesondere die Sammlung von kostenfreiem Unterrichtsmaterial (Lernen über KI - zum Lernen mit KI ist hier bisher nichts zu finden) interessant sein. Dieser Bereich wird sicherlich auch noch ausgebaut.

-

Offener Austausch und Vernetzung im #twitterlehrerzimmer

Einen konkreten Einblick in den Unterricht bietet Hendrik Haverkamp vom Evangelisch Stiftischen Gymnasium in Gütersloh, in dem er einen möglichen Workflow für die Nutzung von KI-basierten Tools (auch aus diesem Blogbeitrag) im Unterricht zeigt.

Für Interessierte könnte auch die darauf folgende Einladung zur Vernetzung ein gutes Angebot darstellen, sich mit dem Thema praxisbezogen auseinanderzusetzen.

Wer hätte Lust, sich enger zum Thema #KI in Schule und Unterricht auszutauschen?

Ich denke an: Gemeinsame virtuelle Treffen, Austausch über Veränderung der Lern- und Prüfungskultur, paktische Bsp. aus dem Unterricht, Hinweise auf neue Entwicklungen etc.#twlz
- Hendrik Haverkamp (@hav_hendrik) October 1, 2022

Hier soll es schon im November 2022 losgehen mit einem offenen Online-Angebot für Austausch und Vernetzung:

-

Diese Zusammenstellung werde ich in der nächsten Zeit kontinuierlich fortsetzen, allerdings ist mit der Pinnwand von Cornelia Stenschke bereits eine sehr umfassende und laufend aktualisierte Zusammenstellung enthalten. Um Doppelungen zu vermeiden, schaue ich gezielt nach Unterrichtsbeispielen und werde diese hier einfügen.

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Künstliche Intelligenz (KI) / ChatGPT in Schule und Unterricht - Überblick, Tools und Fortbildung - Unterrichten Digital

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Künstliche Intelligenz im Unterricht - Welche Tools gibt es und welches didaktische Potential bieten sie? Erster Überblick und Unterrichtsideen hier im Blog.

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In mehreren Sprachen verfügbar

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When ChatGPT was introduced last fall, it sent shockwaves through the technology industry and the larger world. Machine learning researchers had been experimenting with large language models (LLMs) for a few years by that point, but the general public had not been paying close attention and didn't realize how powerful they had become.

Today, almost everyone has heard about LLMs, and tens of millions of people have tried them out. But not very many people understand how they work.

If you know anything about this subject, you've probably heard that LLMs are trained to "predict the next word" and that they require huge amounts of text to do this. But that tends to be where the explanation stops. The details of how they predict the next word is often treated as a deep mystery.

One reason for this is the unusual way these systems were developed. Conventional software is created by human programmers, who give computers explicit, step-by-step instructions. By contrast, ChatGPT is built on a neural network that was trained using billions of words of ordinary language.

As a result, no one on Earth fully understands the inner workings of LLMs. Researchers are working to gain a better understanding, but this is a slow process that will take years-perhaps decades-to complete.

Still, there's a lot that experts do understand about how these systems work. The goal of this article is to make a lot of this knowledge accessible to a broad audience. We'll aim to explain what's known about the inner workings of these models without resorting to technical jargon or advanced math.

We'll start by explaining word vectors, the surprising way language models represent and reason about language. Then we'll dive deep into the transformer, the basic building block for systems like ChatGPT. Finally, we'll explain how these models are trained and explore why good performance requires such phenomenally large quantities of data.

Word vectors

To understand how language models work, you first need to understand how they represent words. Humans represent English words with a sequence of letters, like C-A-T for "cat." Language models use a long list of numbers called a "word vector." For example, here's one way to represent cat as a vector:

[0.0074, 0.0030, -0.0105, 0.0742, 0.0765, -0.0011, 0.0265, 0.0106, 0.0191, 0.0038, -0.0468, -0.0212, 0.0091, 0.0030, -0.0563, -0.0396, -0.0998, -0.0796, ..., 0.0002]

(The full vector is 300 numbers long-to see it all, click here and then click "show the raw vector.")

Why use such a baroque notation? Here's an analogy. Washington, DC, is located at 38.9 degrees north and 77 degrees west. We can represent this using a vector notation:

Washington, DC, is at [38.9, 77]

New York is at [40.7, 74]

London is at [51.5, 0.1]

Paris is at [48.9, -2.4]

This is useful for reasoning about spatial relationships. You can tell New York is close to Washington, DC, because 38.9 is close to 40.7 and 77 is close to 74. By the same token, Paris is close to London. But Paris is far from Washington, DC.

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A jargon-free explanation of how AI large language models work

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Want to really understand large language models? Here's a gentle primer.

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Jeden Tag stehen 3 Files zum Transkribieren zur Verfügung

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TurboScribe: Audio und Video in Text transkribieren

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Prompt Engineering in der Hochschulehre

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Als Lehrkraft stehst du vor der Herausforderung, deinen Sprachunterricht jeden Tag aufs Neue spannend und effektiv zu gestalten. Für mich sind KI-Bilder, Bild-Generatoren und auch Custom GPTs dabei inzwischen unverzichtbar geworden, denn ich nutze Bilder jeden Tag für die unterschiedlichsten Zwecke.

In meinen Workshops zu „KI im Sprachunterricht" stelle ich deshalb einige Bild-Generatoren vor und auch Custom-GPTs (OpenAI) wie „ Deutsche Redewendungen" und „ English Idioms ", mit denen jeder ganz ohne Vorkenntnisse und ohne jeden Aufwand großartige Bilder bekommt. Ich zeige einige Beispiel-Bilder und höre dann oft: „Das sind phantastische Bilder und auch die GPTs sehen interessant aus, aber wie setze ich die nun ganz konkret im Unterricht ein?"

Deshalb stelle ich hier nun 12 erprobte Anwendungsfälle vor - für Unterrichtsvorbereitung, den Einsatz im Unterricht und asynchrones Lernen:

1) Unterrichtsvorbereitung: Ich frage zuerst ChatGPT oder Claude, was die am häufigsten genutzten Redewendungen im Deutschen/Englischen ... sind. Denn natürlich ist es sinnvoll, mit denen zu beginnen, denn wir wollen ja praxisrelevante Dinge lernen. Die ausgewählten Wendungen gebe ich im GPT ein und erhalte: 1. Ein tolles Bild, 2. die Bedeutung der Wendung und 3. auch die Herkunft in angenehm knapper Form.

Mit dem Befehl: „Übersetz ins Türkische! Persische! Arabische usw. ..." bekomme ich den ganzen Text auch gleich übersetzt, - in die Sprachen all meiner Lerner. Das ist nützlich, falls mal jemand nicht versteht, was gemeint ist. So kann man auch langsamere Lerner mitnehmen. Mit „again" erhalte ich mühelos weitere Bilder zur selben Redewendung.

Diese bearbeite ich fast immer direkt im GPT weiter, z.B. mit: „Erhöhe die Auflösung!" „Zeig die Szene als Gemälde von Caravaggio." „Mach daraus einen Comic!" Nun habe ich das Material, das ich für den Unterricht brauche. Ich packe alles in eine Präsentation und hab es dann im Unterricht griffbereit.

2) Einstiegssaktivität: Text-Bild-Zuordnung: Dazu hänge ich gern 10 Bilder zu Redewendungen an der Pinnwand auf (Whiteboard geht genauso) und teile die Klasse in Teams auf. Jedes Team bekommt einen Zettel mit 10 Redewendungen, denen sie gemeinschaftlich die 10 Bilder zuordnen sollen. Das ist ein erstes Heranantasten. Die Parallelen Wort - Bild helfen und man hilft einander. Ein netter Einstieg, der den Teamgeist stärkt. Mir ist es wichtig, dass die Lerner mit immer wieder neuen Partnern arbeiten, das stärkt das Selbstvertrauen.

3) Vertiefendes Gespräch + interkultureller Austausch: Via Whiteboard präsentiere ich die Redewendung + Bedeutung, Herkunft und 2-3 Bilder und wir sprechen in Gruppen und im Plenum: Kennst du diese Wendung auch aus deinem Land? Habt ihr etwas Ähnliches? Was sagt man in deiner Sprache in dieser Situation?

Die Lerner mögen das, denn niemand ist natürlich so sehr Experte für ihr Land wie sie. Also erzählen sie gern ... Es gibt Interessantes zu entdecken: so viele Parallelen! Manchmal auch kurioses ... und auch eigene Klischees zu entlarven: Als ich das Bild zur schwedischen Redewendung sah: „Die Axt in den See werfen", dachte ich: Ui, robust! Wir Deutschen werfen allenfalls das Handtuch, oder??? ... Aber das war Quatsch. 2 Minuten später sagte jemand: Die Flinte ins Korn werfen? - Ist nicht harmloser als Axt in den See!

4) Argumentieren üben: Ich lasse die Teilnehmer nun Kleingruppen bilden: Zu dritt oder zu viert sollen sie entscheiden, welches der 4 Bilder, die ich mitgebracht habe, am besten zur Bedeutung der Redewendung passt, am ehesten beim Einprägen hilft.

Sie müssen ihre Wahl erläutern, begründen, auf die Argumente der anderen Gruppenmitglieder eingehen, ihren Standpunkt verteidigen. Anschließend wiederholen wir das im Plenum und es wird entschieden, welches Bild letztlich in die PPt-Sammlung kommt, mit der wir die schon gelernten Redewendungen regelmäßig wiederholen.

5) Hausaufgabe: Erzeuge selbst ein Bild zu deiner Lieblingsredewendung im Deutschen. Der Lerner denkt über seine Wahl nach, über die Bedeutung und durch die produktive Auseinandersetzung prägt sich viel ein. Wir vergleichen am nächsten Tag alle Bilder und prämieren das schönste. Auch hier ist der GPT hilfreich, denn auch in der kostenlosen Version liefert er immer einen Bild-Prompt.

6) Individuelles Erkunden von Redewendungen mit dem GPT: Beim asynchronen Erkunden und Lernen ist der GPT ein ideales Recherche- und Lern-Tool: Die Lerner können sich vom GPT mit „next" überraschen lassen, oder mit der Eingabe von 2 Wörtern einer Wendung gezielt suchen, den Text bekommen, ihn bei Unsicherheit auch in ihre Muttersprache übersetzen lassen. Die Textmenge und Schwierigkeitsgrad sind wirklich ideal, um Lerner bei der Stange zu halten. Der erzeugte Bildprompt kann gut in anderen kostenlosen Bild-KIs genutzt werden: z.B. Ideogram, Nightcafe, Microsoft Designer.

Ich kann sagen, dass ich auf diese Weise mit dem English-Idioms-GPT meine Kenntnisse englischer Wendungen wirklich massiv verbessert habe.

7) Tabu-Spiel: Eins der Lieblingsspiele in meinen Kursen ist Tabu. Es fördert das spontane Sprechen enorm. Dazu sitzt ein Teilnehmer mit dem Rücken zur Tafel bzw. dem Whiteboard und ich blende hinter ihm Bild und Text einer Redewendung ein. Die anderen Lerner der Gruppe erklären ihm nun die Wendung, Tabu ist dabei jedes Wort, das auf dem Whiteboard zu sehen ist. Dabei geht es meist wild und laut zu und es wird sehr viel gelacht dabei.

Eine Variante: Du teilst die Klasse in 2 Teams und jedes Team wählt seinen Erklärer. Der steht vorn und muss eine kleine Liste mit Redewendungen seinem Team erklären, Zeitvorgabe: 2-3 Minuten. Sieger ist das Team, das die meisten Wendungen in der Zeit richtig erraten hat.

8) Schnelle Wiederholung zur Festigung: Wenn kurz vor der Pause oder dem Unterrichtsende noch 2-3 Min. bleiben, wiederhole ich gern bereits gelernten Stoff. Dazu zeige ich die vertrauten Bilder und sobald die Lerner die richtige Redewendung ins Plenum rufen, schwebt sie ein und es geht zur nächsten. Weil diese Wiederholung mit Bildern so extrem schnell geht, sind viele Wiederholungsschleifen machbar und es lernt sich wirklich schnell.

9) Digitales Quiz oder Memory: Drucke die Bilder und die Texte auf Karten gleicher Größe und laminiere sie. Die Lerner können dann in 2er-Teams um die Wette spielen. Oder du erzeugst ein virtuelles Memory/Quiz auf Wordwall. Dort machst du eine Zeitvorgabe. Ich gebe so etwas gern als Hausaufgabe: Spielt um die Wette! Wer schafft es am schnellsten? Das Ranking der Klasse ist auf Wordwall sichtbar. (Jeder gibt sich selbst einen Namen.)

10) Präsentation üben: Eine Hausaufgabe lautet: Stell uns in 3 min. eine Redewendung aus deiner Heimat vor. Erklär die kulturellen Hintergründe, vergleiche mit Deutschland...

11) Arbeitsblätter: Mit ChatGPT, Claude und Co. ist das Erstellen von Multiple-Choice-Quiz, Lückentexten oder Zuordnungsaufgaben Sekundensache. Die Bilder liefert wieder der Redewendungs-GPT. Zum Schluss druckst du ganz traditionell das Arbeitsblatt aus.

12) Video-Wettkampf: Mach ein kleines Video aus den Redewendungsbildern. Auf Canva kannst du kinderleicht mit drag + drop alle Bilder zu einem Video verbinden. Und dann einfach herunterladen. Fertig. Spiel das Video im Kurs 2 oder 3x ab und teile die Klasse in Teams: Welches Team hat die meisten Redewendungen notiert, die im Video zu sehen waren? PS: Wusstest du übrigens, dass du als Lehrer Canva Edu (= quasi Pro) kostenlos nutzen kannst?

Videos aus Bildern mit GPTs (OpenAI) erstellt

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Wie du KI-Bilder und GPTs effektiv im Sprachunterricht einsetzt: 12 praktische Anwendungen

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KI-Bilder und Custom Bots im Sprachunterricht einsetzen. Welche Einsatzmöglichkeiten gibt es für Lehrkräfte? KI-Anwendungen im Überblick.

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Machine Learning is a subfield of Artificial intelligence
"Learning machines to imitate human intelligence"
Machine Learning (ML)

Traditional programming uses known algorithms to produce results from data:

Data + Algorithms = Results

Machine learning creates new algorithms from data and results:

Data + Results = Algorithms

Neural Networks (NN)

Neural Networks is:

A programming technique

A method used in machine learning

A software that learns from mistakes

Neural Networks are based on how the human brain works:
Neurons are sending messages to each other. While the neurons are trying to solve a problem (over and over again), it is strengthening the connections that lead to success and diminishing the connections that lead to failure.

Perceptrons

The Perceptron defines the first step into Neural Networks.

It represents a single neuron with only one input layer, and no hidden layers.

Learn how to program a perceptron.

Neural Networks

Neural Networks are Multi-Layer Perceptrons.

In its simplest form, a neural network is made up from:

An input layer (yellow)

A hidden layer (blue)

An output layer (red)

In the Neural Network Model, input data (yellow) are processed against a hidden layer (blue) before producing the final output (red).

The First Layer:
The yellow perceptrons are making simple decisions based on the input. Each single decision is sent to the perceptrons in the next layer.

The Second Layer:
The blue perceptrons are making decisions by weighing the results from the first layer. This layer make more complex decisions at a more abstract level than the first layer.

Deep Neural Networks

Deep Neural Networks is:

A programming technique

A method used in machine learning

A software that learns from mistakes

Deep Neural Networks are made up of several hidden layers of neural networks that perform complex operations on massive amounts of data.

Each successive layer uses the preceding layer as input.

For instance, optical reading uses low layers to identify edges, and higher layers to identify letters.

In the Deep Neural Network Model, input data (yellow) are processed against a hidden layer (blue) and modified against more hidden layers (green) to produce the final output (red).

The First Layer:
The yellow perceptrons are making simple decisions based on the input. Each single decision is sent to the perceptrons in the next layer.

The Second Layer:
The blue perceptrons are making decisions by weighing the results from the first layer. This layer make more complex decisions at a more abstract level than the first layer.

The Third Layer:
Even more complex decisions are made by the green perceptrons.

Deep Learning (DL)

Deep Learning is a subset of Machine Learning.

Deep Learning is responsible for the AI boom of the last years.

Deep learning is an advanced type of ML that handles complex tasks like image recognition.

Machine Learning

Deep Learning

A subset of AI

A subset of Machine Learning

Uses smaller data sets

Uses larger datasets

Trained by humans

Learns on its own

Creates simple algorithms

Creates complex algorithms

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W3Schools offers free online tutorials, references and exercises in all the major languages of the web. Covering popular subjects like HTML, CSS, JavaScript, Python, SQL, Java, and many, many more.

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https://quickdraw.withgoogle.com/

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Can a neural network learn to recognize doodles? See how well it does with your drawings and help teach it, just by playing.

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draw together with a recurrent neural network model

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Zine kommt von Magazin

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Zines zur Fairness in KI-Systemen: Feels Fair? – HIIG

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Diese Zines erklären, wie KI-Modelle entwickelt werden. Sie zeigen die Grenzen von Fairness in KI-Systemen auf, um sie kritisch zu bewerten.

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Yasmos Rap zu AI powered by JKU LIT Robopsychology

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Yasmos Rap zu AI powered by JKU LIT Robopsychology

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Hi, AI (134 TWh) - Yasmo & Flip (in Kooperation mit dem LIT Robopsychology Lab)

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