Das Igel-Schaubild zur künstlichen Intelligenz – alles auf einen Blick – mit direkten Verweisen (Mat5380-igl)

Wir sammeln hier mal die Infos, Tipps und Materialien, die wir zum Thema künstliche Intelligenz erstellt haben.
Wir streben hier weniger Vollständigkeit an als eine Übersicht, die uns den Überblick erhält.
Weiter unten dann nähere Infos und Links.

Hinweis zum aktuellen Stand:
Das Schaubild zeigt unsere derzeitige Systematisierung des Themas Künstliche Intelligenz – bewusst ohne Verlinkung, damit die Struktur im Vordergrund steht. Es handelt sich um eine Momentaufnahme unserer eigenen Ordnungsarbeit, kein abgeschlossenes Modell. Ziel ist nicht die vollständige Erfassung aller Inhalte, sondern der schnelle eigene Überblick bei inzwischen weit über 2.000 Einzelseiten. Die Liste darunter wird daher laufend ergänzt und umsortiert.

Aktuelle Nachträge

  • Das ist die Welt, die man sich mit KI vorstellen kann.
    Auswertung des Videos eines Zukunftsforschers, der uns eine schöne neue Welt mit KI in Aussicht stellt:
    https://textaussage.de/zukunftsforscher-lars-thomsen-schoene-zukunft-mit-ki
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  • Ist der „Prompt“ tot? Oder muss man nicht als Mensch an seinen Zielen mitwirken?
    Hier werden zwei weitere Entwicklungen kritisch vorgestellt.
    Zum einen geht es um das sogenannte Looping, das ist nichts anderes als eine Stapelung von Prompts in einem Arbeitsauftrag. Interessant dabei vor allen Dingen Selbstprüfungen durch die KI, ob das Ziel erreicht ist.
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    Zum anderen geht es um das sogenannte „Graph Engineering“, Bei dem, wie früher in der Programmierung ein Agent sein Ergebnis an einen anderen weitergeht und so verschiedene Einsatzbereiche in einen Arbeitsvorgang eingebunden werden können
    https://textaussage.de/loop-oder-austausch-spirale

KI übernimmt das Prüfungssystem?

Zusammenfassung und Auswertung eines interessanten Artikels auf LinkedIn von Dr. Anne Jantos
https://lnkd.in/p/eEtDFfx6
Quelle: Isley, C. et al. (2025). Assessing the Quality of AI-Generated Exams: A Large-Scale Field Study.

KI erstellt und testet Prüfungsfragen (Isley et al., Harvard/Stanford/Microsoft Research)

Problem: Prüfungsfragen erstellen gehört zu den zeitintensivsten Lehraufgaben – kann KI hier zuverlässig entlasten, ohne an Qualität einzubüßen?

Lösung: Eine Studie testete in 91 Kursen an US-Colleges, ob ein Sprachmodell in einem iterativen Prozess (generieren – selbst kritisieren – überarbeiten) hochwertige Prüfungsfragen zu konkretem Kursmaterial erstellen kann. Im Vergleich mit Fragen aus einem standardisierten AP-Statistik-Test (ausgewertet über Item-Response-Theorie) erreichten die KI-Fragen psychometrisch das Niveau der Standardfragen – im Schnitt etwas leichter, aber trennschärfer als die menschlichen Vergleichsfragen.

  • MIA: das entspricht genau dem aktuellen Trend, dass die Künstliche Intelligenz nicht einfach nur Aufgaben erledigt, sondern das auch mehrstufig tun kann mit enormen Möglichkeiten der Optimierung.

Plus: Vier Einordnungspunkte für die Praxis – (1) möglicher Hebel gegen knappes Lehrdeputat, (2) KI sollte gezielt bei repetitiven Prozessen ansetzen, nicht bei Kernaufgaben wie Beratung, Notengebung oder Vorbildfunktion, (3) die Lehrtätigkeit verschiebt sich von Fragenerstellung zu Qualitätskontrolle – das braucht eingeplante Zeit, (4) überraschend: KI-Fragen waren trennschärfer, nicht „flacher“ wie oft vermutet. Einschränkung: nur Multiple-Choice, kurze Zehn-Fragen-Tests, nur Statistikkurse – für den deutschen Prüfungskontext eher als Ausgangspunkt für Übungsfragen/Fragenpools zu sehen, nicht für benotete Prüfungen.

  • Mia: das sollte man einfach mal ausprobieren im Hinblick auf eigene Schwerpunkte.
    Aber es ist natürlich auch sehr gut für das eigene Lernen und die Prüfungsvorbereitung.
    Allerdings sollte man dabei immer auch berücksichtigen, welche konkreten Schwerpunkte im Unterricht gesetzt worden sind.
  • Natürlich muss man sich in Schulung und Studium immer erst mal an dem orientieren, was in den Büchern steht und was einem im Unterricht geboten wird.
  • Echte Bildung entfaltet sich aber erst, da wo man sich nicht nur fremde Gedanken an verwandelt, sondern darüber hinaus denkt.
  • Das ist unser Beyond-the-Books-Ansatz und er gilt auch für die Prüfungsvorbereitung. Wenn man da eigene Akzente setzt, hat man die Chance auf Zusatzpunkte und es macht einfach mehr Spaß – und die KI hilft beim gemeinsamen „Erkenntnis-Tanz“.

Wir helfen gerne dabei.
https://textaussage.de/schnelle-hilfe-bei-aufgaben-im-deutschunterricht

Gruppe: Normale Arbeit mit KI

  1. KiMia-Episode 1 – Wie aus einem Problem eine Chance wird: Problem: Wie nutzt man KI-Antworten so, dass sie zu eigenem Denken anregen statt es zu ersetzen? Lösung: Die „Spirale“ zeigt den Wechsel aus Frage – KI-Antwort – eigener Anschlussgedanke, durchgespielt an einem Coaching-Video. Plus: Die Drei-Sätze-Formel „Keine Probleme, nur Situationen – Situationen enthalten Herausforderungen – Herausforderungen enthalten Chancen“ als Lebenshilfe-Denkfigur.
    https://textaussage.de/kimia-episode-1-wie-mit-der-ki-aus-einem-problem-eine-chance-wird
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  2. Erfahrungen beim Spiral-Austausch (Sammlung): Problem: Wie erkennt man das eigene Denkmuster im KI-Dialog über viele Austausche hinweg? Lösung: Sammlung realer Austauschprotokolle (Schopenhauer, Aristoteles, Kant u.a.), von der KI selbst nach „menschlichen“ und „KI-Anteilen“ systematisch ausgewertet. Plus: Eine von der KI erstellte Meta-Analyse, wer im Denkprozess was beiträgt – plus das Bild vom Blinden und Lahmen.
    https://textaussage.de/erfahrungen-beim-spiral-austausch-zwischen-mensch-und-ki-maschine-mat5380-slg
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  3. Zeitversetztes Diktieren (Hub-Seite „KI Schule/Leben“): Problem: Wie bringt man Ideen reibungsarm in den KI-Dialog, ohne durch Tippen den Gedankenfluss zu stören? Lösung: Diktieren statt Tippen, danach die Antwort anhören und weiterdenken lassen („asynchrone Co-Kreation“). Plus: Konkrete Alltagstechnik plus riesige Materialsammlung als Fundgrube.
    https://textaussage.de/infos-kuenstliche-intelligenz-schule-leben

Gruppe: Mensch-Maschine-Vergleich

  1. Grundwissen: Wie funktionieren Sprachmodelle und was muss man bei ihrer Nutzeung beachten?
    https://textaussage.de/wie-sprachmodelle-funktionieren-und-was-man-bei-ihrer-nutzung-beachten-sollte
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  2. Was wir Menschen der KI voraus haben: Problem: Was bleibt vom Menschen, wenn KI immer mehr übernimmt? Lösung: Fünf Kompetenzen (Urteilsvermögen, emotionale Resonanz, Kreativität, Anpassungsfähigkeit, Integrität), je mit Alltagsbeispiel trainierbar gemacht. Plus: Direkt nutzbares Arbeitsblatt mit „Trainingsbeispielen“.
    https://textaussage.de/anders-freistein-was-wir-menschen-der-ki-voraus-haben-und-trainieren-sollten
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    Wir haben das hier mal nachträglich eingeschoben:
    5a: Ein Forscher macht uns Hoffnung im Wettstreit mit der KI (Christoph von der Malsburg)
    Problem: Kann der Mensch von der KI überholt oder ersetzt werden? Lösung: Der Neuroinformatik-Pionier Malsburg zeigt am Beispiel eines Kindes, das ein Zebra nach einmaligem Sehen erkennt, warum menschliches Denken (Bindungsproblem, jahrelange geistige Reifung) der heutigen KI in zentralen Punkten überlegen bleibt – ergänzt um seine mahnende „Zoo-These“. Plus: Kurzübersicht mit 10 Punkten für eilige Leser, Diskussionsfrage zum Tempo der KI-Entwicklung.
    https://textaussage.de/kind-klueger-als-ki
  3. Die Bedeutung von Einfällen: Problem: Wer der KI zu viel überlässt, verkümmert im eigenen Denken. Lösung: Zeigt, wie man eigene, originelle Einfälle gezielt fördert, statt sie der KI zu überlassen. Plus: Konkrete Übungsansätze für „MIA“ (menschliche Intelligenz in Aktion).
    https://schnell-durchblicken.de/individuelle-einfaelle-rettung-der-menschlichen-intelligenz
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  4. Musterähnlichkeit zwischen Mensch und KI: Problem: Gibt es echte Gemeinsamkeiten zwischen KI- und menschlichem Denken? Lösung: Ein ChatGPT-Gespräch deckt Parallelen bei der Ausformulierung von Gedanken auf. Plus: Ungewöhnlicher Perspektivwechsel weg vom „KI vs. Mensch“-Schema.
    https://schnell-durchblicken.de/vergleich-menschliche-und-kuenstliche-intelligenz-bei-der-ausformulierung-von-gedanken
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  5. Lebenswelt gegen Datenstrom (Husserl): Problem: Was macht den Unterschied zwischen KI-Wissen und menschlichem Urteilen aus? Lösung: Husserls „Lebenswelt“-Begriff, erklärt am Beispiel einer ärztlichen Diagnose. Plus: Ein philosophischer Fachbegriff, alltagsnah erklärt – nutzbar für Deutsch, Philosophie und Ethik zugleich.
    https://schnell-durchblicken.de/der-philosoph-husserl-und-seine-lebenswelt-theorie-die-jede-begriffs-definition-subjektiv-erweitert
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  6. Grenzen der KI an einer Lessing-Fabel: Problem: Wo genau scheitert KI an gelebter Erfahrung? Lösung: Ein Experiment zeigt, dass ChatGPT „Man sieht sich im Leben immer zweimal“ nicht wirklich versteht. Plus: Ein im Unterricht direkt nachstellbares Experiment für einen abstrakten Streitpunkt.
    https://schnell-durchblicken.de/grenzen-der-ki-gezeigt-an-einer-fabel-von-lessing

Gruppe: Maschine als Ersatz für menschliche Kontakte

10. KI als Freund?: Problem: Kann ChatGPT echte Freundschaft ersetzen? Lösung: Eine Kurzgeschichte (Anders Tivag) macht das Thema literarisch diskutierbar. Plus: Emotionaler Diskussionsanlass statt trockener Abhandlung.
https://schnell-durchblicken.de/anders-tivag-kein-echter-freund-und-gemeint-ist-chatgpt
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11. KI als Partner?: Problem: Kann Robotertechnik einsame Menschen emotional ersetzen? Lösung: Auswertung eines Berichts über ein US-Unternehmen mit menschenähnlicher Mimik-Technologie. Plus: Blick auf reale, bereits existierende Angebote statt Science-Fiction.
https://textaussage.de/ki-und-roboter-ein-partnerschafts-angebot-fuer-einsame-menschen-auswertung-eines-youtube-videos

Gruppe: Spezielle Tipps für Schüler

12. Die Künstliche Intelligenz als Joker für Schüler und Schülerinnen
Hier wird gezeigt wie Schüler und Schülerinnen in Situationen kommen können, in denen nicht nur die Lehrkraft Impulse setzt im Unterricht, sondern auch mal die andere Seite
https://textaussage.de/anders-freistein-die-ki-als-joker
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13 Drei-Level-Nutzung der KI (Hagedorn): Problem: Wie vermeidet man das unreflektierte Kopieren von KI-Listen (z. B. sprachliche Mittel)? Lösung: Ein 3-Zonen-Modell (Sicherheits-, Lern-, Profi-Zone) sortiert KI-Ergebnisse nach Nutzen. Plus: Übertragbare „MIA-Check“-Methode für jede Gedichtinterpretation.
https://textaussage.de/die-ki-intelligent-nutzen-keine-liste-der-sprachlichen-mittel-kopieren-sondern-anverwandeln-beispiel-friedrich-von-hagedorn-an-die-freude
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14, Umgang mit Halluzinationen (Sprachmodell vs. NotebookLM): Problem: Freie KI erfindet Fakten, quellentreue KI (NotebookLM) bleibt denkfaul im Theorie-Gerüst stecken. Lösung: Am Beispiel Barthes‘ „Tod des Autors“ werden beide Grenzen sichtbar gemacht. Plus: Ein Vier-Stufen-Modell der KI-Entwicklung zur realistischen Einschätzung verschiedener KI-Typen.
https://textaussage.de/kuenstliche-intelligenz-zwischen-kreativem-sprachmodell-und-datensicherem-notebooklm
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15. ChatGPT als Denkhilfe (Schopenhauer): Problem: Wie nutzt man KI, um klassische Philosophie weiterzudenken statt nur nachzuschlagen? Lösung: Ein Video zeigt den Dialog mit ChatGPT rund um Schopenhauer als Ausgangspunkt eigener Gedankenketten. Plus: Vorlage für einen „Weiterdenken statt Nachschlagen“-Ansatz mit klassischen Denkern.
https://schnell-durchblicken.de/video-chatgpt-als-denkhilfe
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16. KI hilft, ein Vorurteil zu korrigieren: Problem: Auch erfahrene Lehrkräfte urteilen manchmal vorschnell über einen Text. Lösung: Eine Kurzgeschichte über Drogensucht wird zunächst als „nicht unterrichtstauglich“ verworfen, die KI überzeugt vom Gegenteil. Plus: Ehrliches Eingeständnis eines Lehrer-Irrtums plus die Idee, Experten als Gesprächspartner zur Geschichte einzuladen.
https://schnell-durchblicken.de/kuenstliche-intelligenz-hilfe-bei-korrektur-eines-vorurteils-gegenueber-kurzgeschichte

17. KI als Sparringspartner für originelle Ideen?: Problem: KI ist meist zu „nett“ und ausgewogen, um beim originellen Denken wirklich zu fordern. Lösung: Diskussion eines LinkedIn-Beitrags zur „Einsamkeitsfalle“ und Erprobung der KI als vorurteilsfreier Ideenprüfer. Plus: Klare Unterscheidung zwischen „Sparringspartner“ (KI) und echtem „Gegenspieler“ (Mensch) – nützlich für Diskussionen über KI-Nutzung.
https://schnell-durchblicken.de/die-kuenstliche-intelligenz-als-sparringspartner-fuer-originelle-ideen
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18. Die „Anders-denk-Grenze“ der KI (Kurzgeschichte): Problem: Ist eine „ausgewogene“ KI-Antwort schon eine gute Interpretation? Lösung: Am Beispiel „Ein Montagmorgen im Bus“ wird die KI bewusst provoziert (Milgram-Vergleich) und liefert daraufhin eine schärfere Analyse. Plus: Vorführung, wie man KI durch kritischen Widerspruch zu besseren Antworten „erzieht“ – inkl. gemeinsam entwickelter Alternativgeschichte.
https://schnell-durchblicken.de/die-anders-denk-grenze-der-kuenstlichen-intelligenz-am-beispiel-der-interpretation-einer-kurzgeschichte
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19. KI verständnisvoller als wir? (Schiller-Gedicht): Problem: Kann KI ein Gedicht manchmal treffender einordnen als der Mensch selbst? Lösung: Diskussion um ein Schiller-Gedicht, bei der die KI überraschend nachvollziehbare Deutungsansätze liefert. Plus: Ungewöhnliche Selbstkritik – die Anerkennung, dass KI nicht immer die schwächere Seite im Dialog ist.
https://schnell-durchblicken.de/kuenstliche-intelligenz-verstaendnisvoller-als-wir-menschen-beispiel-diskussion-um-ein-schiller-gedicht
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20. Gedichtinterpretation als Recherche-Abenteuer: Problem: Wie wird aus einer Epochen-Frage (Weimarer Republik) mehr als eine trockene Faktenliste? Lösung: KI-Anfrage zu den „goldenen Zwanzigern“ führt zu einer Fundgrube von Anschlussrecherchen (Charleston, Bob-Frisur, Drogenkultur, Dadaismus). Plus: Modell, wie eine KI-Antwort zum Sprungbrett für echte Recherche wird, statt Endpunkt zu sein.
https://schnell-durchblicken.de/ki-macht-gedichtinterpretation-zum-recherche-abenteuer
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Gruppe: KI und Arbeitsmarkt

21. Der neue Lebenslauf in KI-Zeiten: Problem: Wie bereitet man sich schon in der Schule auf eine von KI geprägte Berufswelt vor? Lösung: 9 LinkedIn-Ratschläge einer Expertin werden auf Schulalltag übertragen (Kompetenzen statt Noten, KI als Sparringspartner, soziale Fähigkeiten trainieren). Plus: Konkretes 10-Punkte-Modell speziell für Schüler, plus Ergänzung, wo Menschen der KI überlegen bleiben.
https://textaussage.de/profi-freistein-mein-lebenslauf-in-ki-zeiten-auswertung-linkedin-artikel-mit-dem-tipp-schon-in-der-schule-vorbereiten
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21a: Bedeutung und Training kritischen Denkens

21b: Schule als Trainingsort für eine Berufswelt mit Künstlicher Intelligenz“

21c: Übertragung von 10 Zukunftsperspektiven auf die Vorbereitung in der Schulzeit

  • Wir nehmen uns eine Liste von Zukunftsperspektiven vor, die von einer Professorin auf der Plattform LinkedIn vorgestellt worden ist.
  • Unser erstes Ziel ist, zu verstehen, was damit jeweils gemeint ist.
  • Im nächsten Schritt geht es dann um die Frage, wie man sich auf diese Berufswelt vorbereiten kann. Dazu machen wir ganz konkrete Vorschläge.
    https://textaussage.de/vorbereitung-auf-arbeitswelt-2030-mit-ki

Gruppe: Gesellschaftliche Auswirkungen

22 KI kann die sprachliche Norm beeinflussen: Problem: Was passiert, wenn nicht mehr die Sprachgemeinschaft, sondern eine KI bestimmt, was „normal“ ist? Lösung: Sachtext zeigt den Unterschied zwischen Vorschrifts-Norm und Verhaltens-Normalität, mit Bezug auf Orwells „1984″. Plus: Wachsamkeits-Impuls gegen KI-gestützte Sprachsteuerung durch Autoritäten – als fertige Klausur nutzbar.
https://schnell-durchblicken.de/klausur-anders-tivag-wenn-die-norm-zur-normierung-wird-sprachwandel-im-zeitalter-der-kuenstlichen-intelligenz
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23 KI prüft Fake News – Vorsicht bei Zitaten (Huxley): Problem: Ein angebliches Huxley-Zitat zu Demokratie/Diktatur entpuppt sich als Fälschung samt Übersetzungsfehler. Lösung: KI-Faktencheck deckt die Fälschung auf. Plus: Konkreter Fall als Warnbeispiel für Zitat-Vorsicht im Internet, mit KI als Prüfinstrument (nicht als Ersatz fürs eigene Denken).
https://schnell-durchblicken.de/vorsicht-bei-angeblichen-zitaten-beruehmter-leute-im-internet-beispiel-huxley-demokratie-und-diktatur
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24 Zwei Zugänge zur Welt: Fachwissen und Lebenswelt: Problem: Wie verbindet man Fachwissen mit gelebter Erfahrung, um wirklich neue Erkenntnisse zu gewinnen? Lösung: Schaubild zweier Zugänge (reines Fachwissen vs. Fachwissen + Lebenswelt), erweitert um die Rolle der KI auf beiden Seiten. Plus: Der Gedanke, dass Schüler durch Lebensweltwissen + KI-Musterblick der klassischen „Schubladen-Lehrkraft“ sogar überlegen sein können.
https://textaussage.de/zwei-zugaenge-zur-welt-fachwissen-und-lebenswelt-die-kombination-schafft-neue-erkenntnisse
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25 Weiß die KI demnächst schon, was wir wollen, bevor wir es sagen?
Problem:
Reicht es noch, der KI Anweisungen zu geben, oder erkennt sie Wünsche schon, bevor wir sie aussprechen?
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Lösung:
Auswertung eines Videos zur „Intentions-Ökonomie“ zeigt den Wandel von Werbe-Aufmerksamkeit zu vorausschauender Bedürfniserkennung, bis hin zu ersten Gehirn-Schnittstellen.
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Plus: Eine klare Diskussionsfrage zur eigenen Entscheidungsfreiheit im Umgang mit KI“
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Näheres dazu auf dieser Seite:
https://textaussage.de/gute-aussichten-weiss-die-ki-demnaechst-schon-was-wir-wollen-bevor-wir-es-sagen

Weitere Aspekte – nicht unser Schwerpunkt hier

26  Globale und ethische Seite: Energieverbrauch von Rechenzentren, Arbeitsbedingungen beim Daten-Training, Verzerrung durch überwiegend englischsprachige Datenquellen (Bias)

27 Zu beachten:
Rechtliche Seite: Urheberrecht, Persönlichkeitsrechte, Umgang mit sensiblen Daten

Weitere Infos, Tipps und Materialien