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| ef:ki:bewertung [2026/03/19 14:59] – reidyd | ef:ki:bewertung [2026/03/19 15:02] (aktuell) – alte Version wiederhergestellt (2026/02/26 13:48) reidyd | ||
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| - | ====== KI und Bildung – Wie künstliche Intelligenz das Lernen verändert ====== | + | ~~NOTOC~~ |
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| - | <WRAP box> | + | ====== Präsentation: Künstliche Intelligenz ====== |
| - | **Auf dieser Seite erfährst du:** | + | ===== Beschreibung ===== |
| - | * Was KI-Tools sind und wie sie funktionieren | + | Ihr erarbeitet in eurer Gruppe ein Unterthema zur Künstlichen Intelligenz. Recherchiert |
| - | * Welche | + | |
| - | * Welche Vorteile KI beim Lernen bietet | + | |
| - | * Welche Risiken und Grenzen du kennen solltest | + | |
| - | * Wie du KI sinnvoll und verantwortungsvoll einsetzt | + | |
| - | </ | + | |
| - | ===== 1. Was ist ein KI-Tool? ===== | + | Erstellt eine oder mehrere Wiki-Seite(n), |
| - | KI-Tools sind Softwareanwendungen, | + | ** Am 26.03.2026 präsentiert ihr eure Seite und eure Überlegungen. |
| - | Im Gegensatz zu klassischer Software, die nach festen Regeln vorgeht, lernen KI-Systeme aus riesigen Mengen an Daten und können so flexibel auf neue Anfragen reagieren. | + | ===== Bewertung ===== |
| - | ==== Beispiele | + | |< 1000px 50px 250px 700px> |
| + | ^Punkte ^Kriterium ^Bemerkungen^ | ||
| + | | 5 |**Wiki: Form und Gestaltung** | Struktur und Gliederung, roter Faden. Korrekte und sinnvolle Verwendung der Wiki-Syntax. Medieneinsatz (technische Umsetzung und Einbettung). Saubere Quellenangaben. | | ||
| + | | 15 |**Wiki: Inhalt** | Fachliche Richtigkeit, | ||
| + | | 10 |**Präsentation** | Sprachlicher Ausdruck (Lautstärke, | ||
| + | | **30** | ||
| - | ^ Tool ^ Anbieter ^ Hauptfunktion ^ | ||
| - | | ChatGPT | OpenAI | Textgenerierung, | ||
| - | | Gemini | Google | Recherche, Texte, multimodale Inhalte (Text + Bild) | | ||
| - | | Claude | Anthropic | Lange Texte analysieren, | ||
| - | | NotebookLM | Google | Eigene Dokumente hochladen, zusammenfassen, | ||
| - | | Perplexity | Perplexity AI | Recherche mit verifizierten Quellenangaben | | ||
| - | | DeepL Write | DeepL | Texte stilistisch verbessern (vor allem für Nicht-Muttersprachler) | | ||
| - | | LanguageTool | LanguageTool GmbH | Rechtschreib- und Grammatikprüfung in 30+ Sprachen | | ||
| - | ===== 2. Wie funktionieren KI-Tools? | + | ===== Gruppenseiten |
| - | ==== 2.1 Große Sprachmodelle (LLMs) ==== | + | |
| - | + | * [[ef:KI:Bild|3. Bild und Video-Generatoren (Livio, Théo)]] | |
| - | Die meisten KI-Tools, die Text verarbeiten, | + | * [[ef:KI:KIEDU|4. KI und Bildung (David, Noël)]] |
| - | + | * [[ef:KI:KIAlltag|5. KI im heutigen Alltag | |
| - | Genau genommen verarbeitet ein LLM keinen Text als Ganzes, sondern zerlegt ihn zuerst in sogenannte **Tokens**. Ein Token entspricht ungefähr einem halben Wort oder einer Silbe – das Wort „Schule" | + | * [[ef:KI:KIEthik|6. Ethik, Bias und gesellschaftliche Verantwortung |
| - | + | ||
| - | <WRAP box> | + | [[ef:start| Zurück]] |
| - | **Vereinfachtes Beispiel:**\\ | + | |
| - | Eingabe: „Die Hauptstadt von Frankreich ist …" | + | </ |
| - | Das Modell hat diese Tokenfolge tausendfach in Trainingsdaten gesehen und antwortet: „Paris" | + | |
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| - | ==== 2.2 Wie reagiert das Modell auf meine Fragen? ==== | + | |
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| - | Wenn du eine Frage eingibst | + | |
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| - | <WRAP info> | + | |
| - | **Was ist das Kontextfenster? | + | |
| - | </ | + | |
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| - | ==== 2.3 RAG – Eigene Dokumente einbinden (am Beispiel NotebookLM) ==== | + | |
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| - | Manche Tools wie NotebookLM nutzen **Retrieval-Augmented Generation (RAG)**: Dabei lädst du eigene Dokumente hoch (zum Beispiel ein PDF deines Lehrbuches oder eines Buches aus dem Schulunterricht), | + | |
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| - | {{ :bild_rag_prinzip.png | + | |
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| - | ==== 2.4 Ausblick: Agentische KI ==== | + | |
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| - | Ein aktueller Trend in der KI-Entwicklung ist die sogenannte **agentische KI**. Dabei handelt ein KI-System nicht nur auf eine einzelne Frage hin, sondern plant selbstständig mehrere Schritte, führt Aktionen aus (zum Beispiel eine Websuche oder das Öffnen einer Datei) und überprüft seine eigenen Ergebnisse. Tools wie Perplexity zeigen erste Ansätze davon: Sie suchen selbstständig nach Quellen, anstatt nur auf ihr Trainingswissen zurückzugreifen. Es ist davon auszugehen, dass agentische KI in den nächsten Jahren auch im Bildungsbereich eine wichtige Rolle spielen wird. | + | |
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| - | ===== 3. Wie lernt man effektiv mit KI-Tools? ===== | + | |
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| - | ==== 3.1 Der richtige Umgang: Aktives statt passives Lernen ==== | + | |
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| - | Der grösste Fehler beim Lernen mit KI ist, Antworten einfach zu kopieren, ohne sie zu verstehen. Wer das tut, lernt nichts | + | |
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| - | **Grundregel: | + | |
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| - | Konkrete Methoden für effektives Lernen mit KI: | + | |
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| - | **Sokrates-Methode**\\ | + | |
| - | Bitte die KI, dich mit Fragen durch ein Thema zu führen, statt dir einfach die Antwort zu geben.\\ | + | |
| - | Beispiel-Prompt: | + | |
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| - | **Selbsttests und Quizze**\\ | + | |
| - | Lass dir aus deinen Notizen oder einem Dokument Multiple-Choice-Fragen oder offene Fragen generieren. NotebookLM eignet sich dafür besonders gut, da es direkt aus deinen hochgeladenen Unterlagen quizzt und auch Lernkarten erstellt. | + | |
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| - | **Erklärungen vereinfachen lassen**\\ | + | |
| - | Wenn du einen schwierigen Begriff nicht verstehst, bitte die KI: „Erkläre mir [Begriff] so, als wäre ich 14 Jahre alt." | + | |
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| - | **Eigene Texte verbessern lassen**\\ | + | |
| - | Schreib deinen Aufsatz zuerst selbst, und bitte die KI danach um konstruktives Feedback, nicht darum, ihn umzuschreiben. | + | |
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| - | **Lernplan erstellen**\\ | + | |
| - | Bitte die KI, dir einen strukturierten Lernplan für eine Prüfung zu erstellen, basierend auf den Themen, die du angibst. | + | |
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| - | ==== 3.2 Gute Prompts schreiben ==== | + | |
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| - | Die Qualität der Antwort hängt stark von der Qualität deiner Frage ab. Je präziser du formulierst und je mehr Kontext du lieferst, desto nützlicher wird die Antwort – denn das Modell hat mehr relevante Tokens zur Verfügung, um deinen Bedarf einzuschätzen. | + | |
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| - | ^ Schwacher Prompt ^ Besserer Prompt ^ | + | |
| - | | „Erkläre Klimawandel" | + | |
| - | | „Hilf mir beim Aufsatz" | + | |
| - | | „Was ist Pythagoras?" | + | |
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| - | {{ :screenshot_prompt_vergleich.png | + | |
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| - | ===== 4. Welche Vorteile bietet | + | |
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| - | === Für Schülerinnen | + | |
| - | * **Individuelles Lerntempo: | + | |
| - | * **24/7 verfügbar: | + | |
| - | * **Komplexe Themen vereinfachen: | + | |
| - | * **Sofortiges Feedback:** Du erfährst sofort, ob dein Verständnis richtig ist. | + | |
| - | * **Mehrsprachig: | + | |
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| - | <WRAP half column> | + | |
| - | === Für das Lernen insgesamt === | + | |
| - | * **Zusammenfassungen: | + | |
| - | * **Interaktive Wiederholung: | + | |
| - | * **Kreativitätsunterstützung:** Beim Brainstorming kann KI helfen, neue Perspektiven einzunehmen. | + | |
| - | * **Barrierefreiheit:** Menschen mit Lese-Rechtschreib-Schwäche oder anderen Einschränkungen können von KI-Unterstützung profitieren. | + | |
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| - | ===== 5. Welche Risiken bestehen? ===== | + | |
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| - | <WRAP alert> | + | |
| - | **Wichtig: | + | |
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| - | ==== 5.1 Halluzinationen ==== | + | |
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| - | KI-Modelle können **falsche Informationen erfinden** und das mit überzeugender Selbstsicherheit. Man nennt das „Halluzinieren" | + | |
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| - | <WRAP alert> | + | |
| - | **Beispiel: | + | |
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| - | Überprüfe wichtige Fakten deshalb immer in einer verlässlichen Quelle (Lehrbuch, Bibliothek, seriöse Website). NotebookLM ist hier eine Ausnahme: Da es nur auf deinen eigenen hochgeladenen Dokumenten basiert und diese direkt ins Kontextfenster lädt, ist die Gefahr von Halluzinationen deutlich geringer. | + | |
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| - | ==== 5.2 Abhängigkeit und mangelndes kritisches Denken ==== | + | |
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| - | Wer jede Aufgabe einfach der KI überlässt, | + | |
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| - | Zusätzlich besteht die Gefahr, dass man **KI-Antworten unkritisch übernimmt**, | + | |
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| - | <WRAP help> | + | |
| - | **Tipp:** Frage die KI immer auch nach der Methode, nicht nur nach dem Ergebnis. Prompt: „Welche Lösungsmethode hast du verwendet, und gibt es auch einen einfacheren Weg?" | + | |
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| - | ==== 5.3 Grenzen der KI: Was sie wirklich nicht kann ==== | + | |
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| - | KI ist beeindruckend, | + | |
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| - | * **Logikrätsel und mehrstufiges Schlussfolgern: | + | |
| - | * **Exakte Berechnungen mit grossen Zahlen:** Ob eine sehr grosse Zahl eine Primzahl ist, kann ein LLM nicht zuverlässig bestimmen. Es schätzt auf Basis von Mustern – und irrt sich dabei regelmässig. Für solche Aufgaben ist ein spezialisiertes Tool wie Wolfram Alpha deutlich besser geeignet. | + | |
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| - | ==== 5.4 Datenschutz ==== | + | |
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| - | Wenn du persönliche Informationen, | + | |
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| - | <WRAP alert> | + | |
| - | * Gib keine sensiblen Daten (Adresse, Telefonnummer, | + | |
| - | * Lies die Datenschutzbestimmungen des jeweiligen Tools. | + | |
| - | * Nutze nach Möglichkeit Tools, die DSGVO-konform sind. | + | |
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| - | ==== 5.5 Urheberrecht und akademische Integrität ==== | + | |
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| - | Das unreflektierte Einreichen von KI-generierten Texten als eigene Arbeit ist nicht nur unehrlich, sondern kann auch gegen Schulregeln verstossen. Viele Schulen haben inzwischen klare Richtlinien zum Umgang mit KI. | + | |
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| - | ==== 5.6 Verzerrungen (Bias) ==== | + | |
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| - | Da KI-Modelle auf menschlich erstellten Daten trainiert wurden, können sie Vorurteile und einseitige Perspektiven widerspiegeln. | + | |
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| - | **Konkretes Beispiel:** Fragt man manche KI-Systeme nach typischen Berufsbildern, | + | |
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| - | Informiere dich deshalb immer auch aus anderen Quellen und hinterfrage KI-Antworten zu gesellschaftlichen Themen kritisch. | + | |
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| - | ===== 6. KI in unseren Schulfächern ===== | + | |
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| - | Hier sind konkrete Beispiele, wie KI in verschiedenen Fächern sinnvoll eingesetzt werden kann: | + | |
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| - | ==== Mathematik & Physik ==== | + | |
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| - | In Mathe und Physik geht es vor allem darum, **Lösungswege zu verstehen**, | + | |
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| - | **Sinnvoller Einsatz:** Du kommst bei einer Aufgabe nicht weiter. Anstatt die Aufgabe einfach einzugeben, schreibst du: „Ich versuche diese Aufgabe mit der Methode [X] zu lösen. Bin ich auf dem richtigen Weg? Gib mir einen Hinweis, aber nicht die Lösung." | + | |
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| - | <WRAP alert> | + | |
| - | **Typischer Fehler:** KI löst Matheaufgaben oft mit Methoden, die im Unterricht noch gar nicht behandelt wurden. Wer einfach die Lösung kopiert, lernt den eigentlichen Schulstoff nicht und steht in der Prüfung ohne das nötige Handwerkszeug da. Lass dir deshalb immer erklären, **welche Methode** verwendet wird, und prüfe, ob du diese auch kennst. | + | |
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| - | Ausserdem gilt: Bei Logikrätseln oder Aufgaben | + | |
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| - | **Empfohlene Tools:** ChatGPT oder Claude für Schritt-für-Schritt-Erklärungen, | + | |
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| - | ==== Deutsch ==== | + | |
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| - | Im Deutschunterricht schreibt man viele Texte und analysiert Bücher und Literatur. Gerade bei anspruchsvollen Werken wie Goethes //Faust// kann es schwierig sein, den Überblick zu behalten. | + | |
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| - | **Sinnvoller Einsatz:** Lade das Buch oder deine Zusammenfassung in NotebookLM hoch. Das Tool fasst Kapitel übersichtlich zusammen, erklärt schwierige Passagen und erstellt auf Knopfdruck Quizze und Lernkarten zu Charakteren, | + | |
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| - | Für Aufsätze gilt: Schreib den Text zuerst selbst, dann bitte Claude oder ChatGPT: „Gib mir Feedback zu Struktur, Argumentation und Stil, aber schreibe den Aufsatz nicht um." So lernst du aus dem Feedback und behältst deinen eigenen Schreibstil. | + | |
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| - | **Empfohlene Tools:** NotebookLM | + | |
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| - | ==== Französisch ==== | + | |
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| - | In Französisch geht es um Grammatik, Bücher und gelegentlich ums Schreiben. | + | |
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| - | **Sinnvoller Einsatz:** Grammatikregeln üben per Quiz: „Erstelle mir 10 Übungssätze zur französischen Subjunktiv-Bildung mit Lösungen." | + | |
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| - | Für Texte gilt: Schreib deinen französischen Text selbst, dann bitte eine KI: „Korrigiere meinen Text auf Französisch und erkläre mir jeden Fehler mit der zugehörigen Grammatikregel." | + | |
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| - | **Empfohlene Tools:** NotebookLM (Lektüre zusammenfassen, | + | |
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| - | ===== 7. Praktische Empfehlungen ===== | + | |
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| - | **Wie nutze ich KI sinnvoll? | + | |
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| - | - **Erst selbst denken, dann KI fragen.** Versuche eine Aufgabe zunächst selbst zu lösen. | + | |
| - | - **KI als Lernpartner, | + | |
| - | - **Fakten immer prüfen.** Verlasse dich nie blind auf KI-Antworten. | + | |
| - | - **Quellen angeben.** Falls du KI-Unterstützung genutzt hast, mache das transparent. | + | |
| - | - **Datenschutz beachten.** Keine persönlichen oder sensiblen Daten eingeben. | + | |
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| - | ===== 8. Kurz-Check für die Klasse ===== | + | |
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| - | Teste dein Wissen! Versuche die Fragen zuerst selbst zu beantworten, | + | |
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| - | **Frage 1:** Was ist ein „Token" | + | |
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| - | ^ Antwort (aufdecken) ^ | + | |
| - | | Ein Token ist die kleinste Einheit, in die ein KI-Modell Text zerlegt – ungefähr eine Silbe oder ein halbes Wort. Modelle generieren Antworten, indem sie Token für Token das wahrscheinlichste nächste Element vorhersagen. | | + | |
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| - | **Frage 2:** Was ist der Unterschied zwischen einem normalen Chatbot (z. B. ChatGPT) und NotebookLM? | + | |
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| - | ^ Antwort (aufdecken) ^ | + | |
| - | | Ein normaler Chatbot antwortet auf Basis seines allgemeinen Trainingswissens und kann halluzinieren. NotebookLM nutzt RAG: Es lädt deine eigenen Dokumente in sein Kontextfenster und antwortet nur auf Basis dieser Materialien – das macht die Antworten zuverlässiger und themenspezifischer. | | + | |
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| - | **Frage 3:** Warum ist es problematisch, | + | |
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| - | ^ Antwort (aufdecken) ^ | + | |
| - | | KI reproduziert Lösungsmuster aus Trainingsdaten, | + | |
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| - | **Frage 4:** Was versteht man unter „Bias" | + | |
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| - | ^ Antwort (aufdecken) ^ | + | |
| - | | Bias bedeutet, dass ein KI-Modell Vorurteile aus seinen Trainingsdaten übernimmt. Da ältere Texte oft veraltete Rollenbilder enthalten (zum Beispiel Ingenieure als Männer, Pflegerinnen als Frauen), reproduziert die KI diese Perspektiven, | + | |
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| - | ===== 9. Quellen ===== | + | |
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| - | * OpenAI (2024): //How ChatGPT works//. https:// | + | |
| - | * Google (2024): //Gemini Overview//. https:// | + | |
| - | * Bundesministerium für Bildung und Forschung (2023): // | + | |
| - | * Wei, J. et al. (2022): //Emergent Abilities of Large Language Models//. arXiv: | + | |
| - | * Diese Wiki-Seite wurde mit Unterstützung von Claude (Anthropic) erstellt und von der Gruppe inhaltlich überarbeitet und ergänzt. | + | |
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| - | //Erstellt von: Noel Lauper & David Reidy | Datum: März 2026// | + | |