Wie KI mit Sprache arbeitet
Wie KI mit Sprache arbeitet
Wie KI mit Sprache arbeitet
Einleitung
Wenn Du mit einer KI schreibst, kann ihre Antwort erstaunlich flüssig wirken. Ein Sprachmodell erzeugt solche Texte, indem es gelernte Sprachmuster nutzt und für mögliche nächste Textbausteine Wahrscheinlichkeiten berechnet. Bei großen Sprachmodellen heißen diese Bausteine oft Tokens. Ein Token kann ein ganzes Wort, ein Wortteil oder ein Zeichen sein. Moderne Sprachmodelle erzeugen Text schrittweise: Ein Token kommt hinzu, dadurch verändert sich der Kontext, dann wird das nächste Token gewählt.[1][2]
Das wichtigste Lernziel dieses Kurses: Eine flüssige KI-Antwort kann nützlich sein, aber Flüssigkeit ist kein Beweis für Wahrheit, Verstehen oder eine gute Entscheidung. Du bleibst die Person, die prüft, abwägt und entscheidet. Diese Haltung passt zu einem menschenzentrierten, sicheren und verantwortlichen Umgang mit KI, wie er auch in internationalen Kompetenzrahmen für Lernende betont wird.[3]
Medienhinweis: Die Wikimedia-Commons-Dateien in diesem Kurs sind frei lizenziert oder gemeinfrei; die genaue Lizenz steht jeweils auf der Dateibeschreibungsseite. Eingebettete YouTube-Videos dienen als Lernmedien und sind nicht automatisch OER.
Für wen ist der Kurs?
Der Kurs ist für die Klasse 5 gedacht. Du brauchst keine technischen Vorkenntnisse. Du arbeitest mit Sprache, Würfeln, kleinen Entscheidungen, Quellen und Alltagssituationen. Die Aufgaben verbinden Informatik, Deutsch, Mathematik, Naturwissenschaften, Kunst, Ethik und Medienbildung.
| Bereich | Das lernst Du |
|---|---|
| Informatik | Du erklärst vereinfacht, wie ein Sprachmodell Text in Tokens verarbeitet, Kontext nutzt und neue Tokens erzeugt. |
| Deutsch | Du untersuchst Sprachmuster, Mehrdeutigkeit, Satzfortsetzungen und die Wirkung von Formulierungen. |
| Mathematik | Du deutest einfache Wahrscheinlichkeiten als „häufiger“, „seltener“ und als Bruchteile wie 3 von 6. |
| Naturwissenschaften | Du trennst Vermutung von überprüfbarer Aussage und übst, Behauptungen mit geeigneten Quellen zu prüfen. |
| Kunst | Du visualisierst Sprachmuster, Entscheidungswege und Wahrscheinlichkeiten in eigenen Schaubildern. |
| Ethik | Du prüfst Fairness, Verantwortung und die Frage, wer am Ende entscheiden soll. |
| Medienbildung | Du übst Quellenkritik, Datenschutz, Transparenz und einen sicheren KI-Einsatz. |
Lernziele
Am Ende kannst Du erklären, warum Sprachmodelle mit Wahrscheinlichkeiten und Sprachmustern arbeiten, wie Kontext eine Antwort beeinflusst und wie Text schrittweise generiert wird. Du kannst außerdem begründen, warum eine überzeugende Formulierung nicht automatisch wahr ist. In einer neuen Situation kannst Du selbst entscheiden, ob Du eine KI-Aussage übernehmen, prüfen, verändern oder verwerfen solltest, und Deine Entscheidung mit nachvollziehbaren Gründen belegen.
Zeitplan für 1–2 Unterrichtsstunden
| Phase | Kernkurs etwa 45 Minuten | Erweiterung auf 80–90 Minuten |
|---|---|---|
| Aktivierung | 5 Minuten: Satzfortsetzungen sammeln | zusätzlich 5 Minuten: Ergebnisse vergleichen |
| Einführung | 10 Minuten: Sprachmuster, Tokens und Kontext | zusätzlich 8 Minuten: Video und Visualisierung |
| Experiment | 10 Minuten: Würfel-Sprachmodell | zusätzlich 12 Minuten: eigene Wahrscheinlichkeitskarten bauen |
| Anwendung | 12 Minuten: Faktencheck im Schulalltag | zusätzlich 15 Minuten: Fairness- und Quellenstation |
| Selbstkontrolle | 5 Minuten: ausgewählte Quizfragen | 10 Minuten: vollständiges Quiz und Memory |
| Reflexion und Transfer | 3 Minuten: begründete Entscheidung | 10 Minuten: neue Situation bearbeiten |
Aktivierung und Diagnose
Satzdetektiv: Was kommt wahrscheinlich als Nächstes?
Schreibe ohne lange nachzudenken eine Fortsetzung für jeden Satz: „Zum Frühstück esse ich …“, „Im Winter ist es oft …“, „In der Schule brauche ich …“. Vergleicht in der Klasse Eure Antworten. Manche Wörter werden häufig vorkommen, andere selten.
Diagnosefrage: Wenn viele Menschen nach „Im Winter ist es oft …“ das Wort „kalt“ schreiben, ist „kalt“ dann die einzig mögliche Fortsetzung? Nein. Es ist nur eine naheliegende Fortsetzung. Genau diese Unterscheidung zwischen wahrscheinlich und sicher brauchst Du für Sprachmodelle.
Mini-Experiment mit Mehrdeutigkeit
Lies zuerst nur: „Die Maus liegt neben …“. Notiere Deine Fortsetzung. Lies danach einen zusätzlichen Satz: „Ben arbeitet am Computer und bewegt den Zeiger.“ Ergänze erneut: „Die Maus liegt neben …“. Der zweite Satz verändert den Kontext. Deshalb können andere Fortsetzungen wahrscheinlicher werden.
Wie ein Sprachmodell Sprache verarbeitet
Sprachmuster statt fertiger Antwortschubladen
Ein Sprachmodell hat nicht für jede denkbare Frage eine fertige Antwortkarte gespeichert. Während des Trainings lernt es aus sehr vielen Beispielen statistische Zusammenhänge in Sprache: Welche Textbausteine treten oft zusammen auf? Welche Satzformen passen zu einer Frage? Welche Begriffe stehen häufig in ähnlichen Zusammenhängen? Die genauen Trainingsdaten und Trainingsverfahren unterscheiden sich je nach Modell.
Wichtig: Nicht jede KI ist ein Sprachmodell. KI ist ein großer Sammelbegriff. Sprachmodelle sind Systeme, die speziell mit sprachlichen oder sprachähnlichen Folgen arbeiten.
Tokens: Text wird in kleine Bausteine zerlegt
Für ein Sprachmodell besteht ein Satz nicht zwingend aus denselben Einheiten, die Du im Deutschunterricht „Wörter“ nennst. Der Text wird in Tokens zerlegt. Ein Token kann zum Beispiel ein kurzes Wort, ein Teil eines längeren Wortes oder ein Satzzeichen sein. Welche Zerlegung verwendet wird, hängt vom Modell ab.
Anschauliches Modell: Stelle Dir vor, Du schneidest den Satz „Heute regnet es.“ auf Papierstreifen. Statt nur ganze Wörter zu schneiden, darfst Du auch Wortteile oder Satzzeichen einzeln schneiden. Das echte Verfahren ist mathematisch, aber die Papierstreifen helfen Dir, die Idee zu verstehen.
Wahrscheinlichkeit: Nicht sicher, sondern unterschiedlich wahrscheinlich
Wahrscheinlichkeit beschreibt, wie wahrscheinlich ein Ergebnis ist. Ein fairer Würfel zeigt jede Zahl von 1 bis 6 mit derselben Chance. Bei einem Sprachmodell sind mögliche nächste Tokens dagegen oft unterschiedlich wahrscheinlich.
Unterrichtsbeispiel mit erfundenen Werten: Nach „Der Hund läuft zum …“ könnte unser Papier-Sprachmodell drei Fortsetzungen anbieten.
| Würfelwurf | Fortsetzung | Einfache Wahrscheinlichkeit |
|---|---|---|
| 1, 2 oder 3 | Park | 3 von 6 |
| 4 oder 5 | Napf | 2 von 6 |
| 6 | Mond | 1 von 6 |
„Park“ ist hier am wahrscheinlichsten. Trotzdem kann „Mond“ ausgewählt werden. Am wahrscheinlichsten bedeutet nicht sicher. Echte Sprachmodelle arbeiten mit sehr viel mehr möglichen Tokens und komplexen Berechnungen; der Würfel ist nur ein Lernmodell.
Kontext: Was vorher steht, verändert die Auswahl
Der Kontext ist vereinfacht gesagt die Information, die für die aktuelle Fortsetzung zur Verfügung steht. Vergleiche:
| Kontext | Wahrscheinliche Bedeutung von „Maus“ |
|---|---|
| „Im Keller raschelt es hinter einer Kiste.“ | eher ein Tier |
| „Ben klickt ein Symbol auf dem Bildschirm an.“ | eher ein Eingabegerät am Computer |
Ein modernes Sprachmodell nutzt Beziehungen zwischen vielen Teilen des vorhandenen Textes. In Transformer-Modellen hilft ein sogenannter Attention-Mechanismus, relevante Beziehungen im Kontext zu gewichten.
Generierung: Schritt für Schritt entsteht neuer Text
Generierung bedeutet hier: Das System erzeugt neue Ausgabetokens. Vereinfacht läuft der Vorgang so:
- Der vorhandene Text bildet den aktuellen Kontext.
- Das Modell berechnet für viele mögliche nächste Tokens Wahrscheinlichkeiten.
- Ein Token wird ausgewählt.
- Dieses Token wird an den Text angehängt und gehört nun zum neuen Kontext.
- Der Vorgang wiederholt sich, bis die Ausgabe endet.
So kann aus „Der Drache öffnet die …“ zunächst „Tür“ werden. Danach lautet der Kontext „Der Drache öffnet die Tür …“, und die nächste Auswahl wird neu berechnet. Deshalb beeinflusst jedes bereits erzeugte Stück Text die weitere Fortsetzung.
Ein Blick unter die Haube: Transformer
Du musst diese Grafik in Klasse 5 nicht technisch entschlüsseln. Sie zeigt nur: Hinter einer flüssigen Antwort steckt keine kleine Person im Computer, sondern ein großes mathematisches Modell mit vielen Verarbeitungsschritten.
Warum flüssige Sprache nicht automatisch wahr ist
Ein Sprachmodell wird darauf trainiert, passende sprachliche Fortsetzungen zu erzeugen. Eine gut klingende Fortsetzung kann mit der Wirklichkeit übereinstimmen, muss es aber nicht. KI-Systeme können überzeugend formulierte, aber falsche oder unbelegte Angaben erzeugen. Solche Ausgaben werden häufig als KI-Halluzinationen bezeichnet.[4]
Merksatz: Grammatik prüft keine Fakten. Ein Satz kann perfekt klingen und trotzdem falsch sein.
Drei Dinge, die Du auseinanderhalten solltest
| Frage | Woran erkennst Du es? |
|---|---|
| Klingt der Text flüssig? | An Satzbau, Wortwahl und Zusammenhang. |
| Ist die Aussage wahr? | Durch überprüfbare Belege und passende, verlässliche Quellen. |
| „Versteht“ das System wie ein Mensch? | Das lässt sich aus flüssiger Sprache allein nicht ableiten. Menschliches Verstehen umfasst außerdem Erfahrungen, Ziele, Wahrnehmung und Verantwortung. Was maschinelles „Verstehen“ bedeutet, ist eine weiterführende wissenschaftliche und philosophische Frage. |
Schnelltest: Die höflich klingende Falschinformation
Stell Dir vor, ein Chatbot schreibt sehr freundlich: „Natürlich! Der Eiffelturm steht in Rom und wurde dort im Jahr 1889 eröffnet.“ Der Satz ist sprachlich flüssig, aber die Ortsangabe ist falsch. Das Beispiel zeigt: Stil und Wahrheit sind zwei verschiedene Prüfungen.
Bei schwierigen Fragen ist ein Fehler oft viel weniger auffällig. Deshalb empfiehlt sich bei wichtigen Tatsachen eine Quellenprüfung. Pädagogische Materialien zur KI-Nutzung in Schulen betonen ebenfalls, dass Chatbot-Antworten nicht automatisch fehlerfrei sind und Quellenkritik wichtig bleibt.[5]
Quellen, Werkzeuge und Kontext
Manche KI-Systeme können zusätzliche Dokumente, Datenbanken oder Suchwerkzeuge verwenden. Dann bekommt das Sprachmodell neben Deiner Frage weiteren Kontext. Das kann Faktenchecks erleichtern, ersetzt aber nicht automatisch die Prüfung, ob eine Quelle aktuell, passend und zuverlässig ist.
Frage an Dich: Was ist besser – „Die KI sagt es“ oder „Die offizielle Quelle bestätigt es“? Für überprüfbare Fakten ist die zweite Begründung stärker, weil Du die Herkunft der Information nachvollziehen kannst.
Handlungsorientiertes Experiment: Das Würfel-Sprachmodell
Arbeite zu zweit oder in einer kleinen Gruppe. Ihr braucht einen Würfel und drei Wortkarten.
- Schreibt den Startsatz „Nach der Schule gehe ich …“ auf.
- Legt drei mögliche Fortsetzungen fest, zum Beispiel „nach Hause“, „zum Sport“ und „zum Mond“.
- Gebt der häufigsten Fortsetzung drei Würfelzahlen, der mittleren zwei und der seltenen eine.
- Würfelt und hängt die gezogene Fortsetzung an.
- Erstellt auf Grundlage des neuen Satzes drei neue Fortsetzungen mit neuen Wahrscheinlichkeiten.
- Wiederholt den Vorgang drei Runden lang.
- Markiert anschließend eine Stelle, an der eine seltene Auswahl die ganze Geschichte verändert hat.
Auswertung: Euer Würfel kennt keine Sprache. Trotzdem erzeugt Ihr damit eine vereinfachte Kette aus Wahrscheinlichkeitsentscheidungen. Ein echtes Sprachmodell ist sehr viel komplexer, doch die Grundidee „mögliche Fortsetzungen + Wahrscheinlichkeit + neuer Kontext“ wird sichtbar.
Realistische Anwendungssituation: Was darf in den Klassenchat?
Die Klasse plant einen Besuch in einem erfundenen Stadtmuseum. Eine KI liefert folgenden Text:
„Das Stadtmuseum ist am Mittwoch von 9 bis 19 Uhr geöffnet. Schulklassen haben immer kostenlosen Eintritt. Eine Anmeldung ist nicht nötig.“
Auf einem offiziellen Informationsblatt des Museums steht:
„Mittwoch 10 bis 17 Uhr. Schulgruppen nur nach Anmeldung. Eintritt für Schulgruppen nach aktueller Preisliste.“
Deine Aufgabe: Entscheide, welche Angaben Du in den Klassenchat schreiben würdest. Begründe Deine Entscheidung. Formuliere eine kurze Nachricht, in der Du deutlich machst, welche Information geprüft wurde und was noch offen ist.
Eine gute Lösung übernimmt nicht einfach die schönere Formulierung. Sie bevorzugt die nachvollziehbare Quelle, kennzeichnet Unsicherheiten und trennt bestätigte Fakten von Vermutungen.
Sicherheitsregel für den Alltag
Gib in frei zugängliche KI-Dienste keine Passwörter, geheimen Zugangsdaten, privaten Adressen oder unnötigen personenbezogenen Informationen ein. Bei wichtigen Entscheidungen zu Gesundheit, Sicherheit, Recht oder anderen Menschen sollte ein allgemeiner Chatbot nicht allein entscheiden. Hole eine geeignete erwachsene oder fachkundige Person hinzu.
Fairness und Verantwortung
Sprachmodelle lernen aus von Menschen erstellten Daten. Darin können einseitige Sichtweisen oder Verzerrungen vorkommen. Ein Modell kann deshalb stereotype oder unfair formulierte Antworten erzeugen. Prüfe besonders dann kritisch, wenn Menschen bewertet, Rollen verteilt oder Eigenschaften zugeschrieben werden.
Fairness-Test: Wenn eine KI bei „Programmierer“ automatisch einen Jungen und bei „Pflegekraft“ automatisch ein Mädchen annimmt, ist das kein Beweis über Fähigkeiten. Es kann ein erlerntes Stereotyp spiegeln. Ändere die Namen, Rollen oder Hintergründe und vergleiche die Antworten.
Human Agency: KI kann Dir Vorschläge machen. Du entscheidest, welche Ziele wichtig sind, welche Quellen zählen, ob eine Antwort fair ist und was tatsächlich getan wird. Verantwortung sollte nicht einfach an eine Maschine abgeschoben werden.
Reflexion vor der Selbstkontrolle
Beende drei Sätze schriftlich:
- „Eine KI-Antwort wirkt auf mich glaubwürdig, wenn …, aber ich prüfe trotzdem …“
- „Kontext verändert eine Antwort, weil …“
- „Ich möchte selbst entscheiden, wenn …“
Interaktive Aufgaben
Quiz: Teste Dein Wissen
Eine KI-Antwort klingt sehr sicher, nennt aber keine Quelle. Was ist bei einer wichtigen Tatsache die beste Reaktion? (Die Aussage mit einer passenden verlässlichen Quelle prüfen) (!Die Aussage übernehmen, weil sie flüssig klingt) (!Nur auf die Länge der Antwort achten) (!Die Aussage automatisch für falsch halten)
Ein Papier-Sprachmodell gibt „Park“ 3 von 6 Würfelzahlen. Was bedeutet das? (Park ist wahrscheinlicher als eine Fortsetzung mit nur 1 von 6 Würfelzahlen) (!Park muss bei jedem Wurf gewählt werden) (!Park ist dadurch automatisch eine wahre Aussage) (!Park kann niemals durch eine andere Fortsetzung ersetzt werden)
Warum kann der Satz davor die Bedeutung des Wortes „Maus“ verändern? (Der Kontext gibt Hinweise darauf, welche Bedeutung gerade passt) (!Wörter haben immer nur eine einzige Bedeutung) (!Der Computer löscht alle vorherigen Wörter) (!Kontext ist nur für Bilder wichtig)
Wie entsteht eine typische Sprachmodell-Ausgabe vereinfacht? (Das Modell wählt schrittweise weitere Tokens auf Grundlage des bisherigen Kontexts) (!Das Modell zieht eine komplette fertige Antwort aus einer festen Schublade) (!Das Modell würfelt im Inneren mit einem echten Spielwürfel) (!Das Modell kopiert immer einen einzigen vollständigen Satz aus einer Webseite)
Was zeigt eine grammatisch perfekte KI-Antwort sicher? (Dass der Text sprachlich flüssig sein kann, nicht dass alle Fakten stimmen) (!Dass jede genannte Zahl geprüft wurde) (!Dass das System menschliche Erfahrungen hat) (!Dass keine Quellenprüfung mehr nötig ist)
Welche Eingabe ist für einen öffentlichen KI-Dienst am sichersten? (Eine allgemeine Frage ohne unnötige persönliche Daten) (!Mein Passwort und die Bitte es zu speichern) (!Meine vollständige Adresse für eine harmlose Schreibübung) (!Geheime Zugangsdaten aus der Schule)
Eine KI ordnet Berufe immer denselben Geschlechtern zu. Was solltest Du tun? (Das Muster als mögliche Verzerrung prüfen und Gegenbeispiele testen) (!Das Muster als Naturgesetz übernehmen) (!Nur die schönste Formulierung auswählen) (!Die Antworten über Menschen ungeprüft weitergeben)
Warum ist Transparenz beim schulischen KI-Einsatz sinnvoll? (Andere können nachvollziehen, wo KI geholfen hat und was Du selbst geprüft hast) (!Dann wird jede KI-Antwort automatisch richtig) (!Dann braucht man keine eigenen Gedanken mehr) (!Dann dürfen Quellen weggelassen werden)
Eine KI und die offizielle Museumsseite nennen verschiedene Öffnungszeiten. Was ist der beste nächste Schritt? (Die aktuelle offizielle Information prüfen und die Abweichung kennzeichnen) (!Die längere Antwort wählen) (!Die KI-Antwort wählen, weil sie schneller kam) (!Beide Zeiten gleichzeitig als wahr weitergeben)
Was bedeutet Human Agency beim KI-Einsatz am besten? (Der Mensch setzt Ziele, prüft Vorschläge und trägt Verantwortung für die Entscheidung) (!Die KI entscheidet immer allein) (!Man darf KI niemals als Werkzeug verwenden) (!Nur die schnellste Lösung zählt)
Memory
| Sprachmodell | Wahrscheinlichkeitsmodell für sprachliche Folgen |
| Token | kleiner Textbaustein |
| Kontext | verfügbare Hinweise aus dem bisherigen Text |
| Generierung | schrittweises Erzeugen neuer Ausgabe |
| Quellenkritik | Prüfen von Herkunft und Verlässlichkeit |
| Verzerrung | einseitiges oder stereotypes Muster |
| Transparenz | Offenlegen von KI-Unterstützung |
| Selbstbestimmung | Mensch behält Entscheidung und Verantwortung |
Drag and Drop
| Ordne die richtigen Begriffe zu. | Thema |
|---|---|
| Eingabetext | Prompt |
| Textbaustein | Token |
| Umgebende Hinweise | Kontext |
| Chance einer Auswahl | Wahrscheinlichkeit |
| Vergleich mit verlässlichen Belegen | Faktencheck |
Kreuzworträtsel
| Token | Wie heißt ein kleiner Textbaustein, mit dem ein Sprachmodell arbeiten kann? |
| Kontext | Wie heißen die Hinweise aus dem bisherigen Text, die die Fortsetzung beeinflussen? |
| Muster | Was erkennt ein Sprachmodell in sehr vielen Sprachbeispielen? |
| Quelle | Was solltest Du bei einer überprüfbaren Behauptung suchen und bewerten? |
| Fairness | Welches Prinzip verlangt, Menschen nicht durch stereotype Zuordnungen zu benachteiligen? |
| Pruefung | Was braucht eine wichtige KI-Aussage zusätzlich zur flüssigen Formulierung? |
LearningApps
Lückentext
Offene Aufgaben
Leicht
- Satzdetektiv: Sammle zehn Fortsetzungen Deiner Klasse zu demselben Satzanfang. Markiere häufige und seltene Varianten und erkläre, was das mit Wahrscheinlichkeit zu tun hat.
- Kontextkarten: Erfinde drei kurze Satzpaare, in denen dasselbe Wort durch unterschiedlichen Kontext eine andere Bedeutung bekommt.
- Wahrheitsampel: Schreibe fünf KI-Aussagen aus einem vorbereiteten Arbeitsblatt auf Karten und ordne sie in „direkt prüfbar“, „braucht zusätzliche Quelle“ und „Meinung oder Vorschlag“ ein. Begründe jede Zuordnung.
- Quellencheck: Vergleiche zu einer einfachen Sachfrage zwei bereitgestellte Quellen. Entscheide, welche Quelle besser passt, und nenne zwei Gründe.
Standard
- Wahrscheinlichkeitsweg: Baue ein eigenes Würfel-Sprachmodell mit mindestens drei Entscheidungsschritten und zeichne den Weg Deiner erzeugten Geschichte.
- Promptvergleich: Formuliere zu derselben Aufgabe zwei unterschiedlich genaue Eingaben. Vergleiche die Antworten eines bereitgestellten Systems oder von Beispielantworten und erkläre den Einfluss des Kontexts.
- Fehlerjagd: Untersuche einen flüssig formulierten Text mit drei versteckten Sachfehlern. Finde für jede strittige Aussage einen überprüfbaren Beleg.
- Medienposter: Gestalte ein Poster mit dem Titel „Klingt gut ≠ stimmt“. Visualisiere Tokens, Wahrscheinlichkeit, Kontext, Quellenprüfung und menschliche Entscheidung.
Schwer
- Papier-Sprachmodell: Entwickle mit Deiner Gruppe Regeln für ein Mini-Sprachmodell aus Wortkarten. Testet, wie sich andere Wahrscheinlichkeiten auf die erzeugten Texte auswirken, und dokumentiert Eure Beobachtung.
- Fairness-Test: Vergleiche mehrere Beispielantworten zu Rollen, Berufen oder Hobbys. Suche nach Stereotypen, verändere die Ausgangsangaben und beschreibe, wie eine fairere Antwort aussehen sollte.
- Klassen-KI-Regeln: Entwerft sechs Regeln für verantwortlichen KI-Einsatz in Eurer Klasse. Jede Regel braucht eine kurze Begründung zu Sicherheit, Transparenz, Quellenkritik, Fairness oder Selbstständigkeit.
- Transfermission: Du bekommst eine neue KI-Aussage zu einem unbekannten Schulthema. Entscheide selbstständig, ob Du sie verwenden, prüfen, verändern oder verwerfen würdest. Dokumentiere Deinen Prüfweg und begründe Deine Entscheidung mit mindestens drei Kriterien.
|
|
Lernkontrolle
- Kontext erklären: Zwei KI-Antworten auf fast dieselbe Frage unterscheiden sich deutlich. Markiere die veränderten Kontextinformationen und erkläre, warum dadurch andere Fortsetzungen wahrscheinlicher werden können.
- Plausibel oder belegt: Ein Text klingt überzeugend und enthält drei konkrete Zahlen ohne Quellen. Entwickle einen Prüfplan, bevor der Text in einer Schülerzeitung erscheint.
- Wahrscheinlich entscheiden: In einem Mini-Sprachmodell haben drei Fortsetzungen die Chancen 3 von 6, 2 von 6 und 1 von 6. Erkläre, warum die seltenste Fortsetzung trotzdem auftreten kann und was das für generierte Texte bedeutet.
- Sicher handeln: Eine Aufgabe fordert Dich auf, persönliche Daten in einen frei zugänglichen KI-Dienst einzugeben. Formuliere eine datensparsame Alternative, mit der das Lernziel trotzdem erreicht wird.
- Fair urteilen: Ein KI-Text beschreibt eine Personengruppe stereotyp. Erkläre, wie Du die Verzerrung testen würdest und welche menschliche Entscheidung nicht an die KI abgegeben werden sollte.
- Transferentscheidung: Für einen Klassenausflug nennt eine KI eine aktuelle Öffnungszeit, eine andere Webseite nennt eine andere. Beschreibe Deinen nächsten Schritt, wähle eine Informationsquelle aus und begründe, warum Du ihr eher vertraust. Kennzeichne, was Du noch nicht sicher weißt.
Lernnachweis
Für einen überzeugenden Lernnachweis ist wichtig, dass Du nicht nur Begriffe wiederholst, sondern Zusammenhänge zeigen und Entscheidungen begründen kannst.
- Du erklärst das Grundprinzip „Kontext → Wahrscheinlichkeiten → nächstes Token → neuer Kontext“ in eigenen Worten.
- Du deutest eine einfache Wahrscheinlichkeit und unterscheidest „wahrscheinlich“ von „sicher“.
- Du zeigst an einem Beispiel, wie Kontext eine Fortsetzung verändert.
- Du begründest, warum flüssige Sprache keine Wahrheitsgarantie ist.
- Du führst für eine konkrete Behauptung einen nachvollziehbaren Quellencheck durch.
- Du erkennst Datenschutz- und Fairnessprobleme in einer Alltagssituation.
- Du machst transparent, wo KI geholfen hat und was Du selbst geprüft oder entschieden hast.
- Du überträgst das Gelernte auf eine neue Situation und begründest Deine Entscheidung mit passenden Kriterien.
OERs zum Thema
- Sprachmodell: Grundidee probabilistischer Sprachmodelle.
- Large Language Model: Große neuronale Sprachmodelle und ihre Arbeitsweise.
- KI-Halluzination: Überzeugend wirkende, aber falsche oder unbelegte Ausgaben.
- Quellenkritik: Informationen nach Herkunft, Aktualität und Beleglage prüfen.
- Medienkompetenz: Medien selbstbestimmt, kritisch und verantwortungsvoll nutzen.
Vertiefendes Video: KI in der Schule
Nutze das Video nicht als alleinige Quelle für aktuelle Regeln oder technische Details. Frage nach dem Veröffentlichungsdatum, trenne Beispiele von überprüfbaren Fakten und vergleiche bei wichtigen Aussagen mit aktuellen Quellen.
Quellenhinweise
- ↑ Wikipedia: Sprachmodell, abgerufen am 12. September 2026.
- ↑ Wikipedia: Large Language Model, abgerufen am 12. September 2026.
- ↑ UNESCO: AI competency framework for students, abgerufen am 12. September 2026.
- ↑ Wikipedia: Halluzination (Künstliche Intelligenz), abgerufen am 12. September 2026.
- ↑ klicksafe: Künstliche Intelligenz im Unterricht, abgerufen am 12. September 2026.
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