Praxisübungen demonstrieren “does and don’ts” bei der geistigen Arbeit mit KI. Inhalte sind wissenschaftlich fundiert, adressieren typische Fehlkonzepte und zeigen, wie man KI professionell einsetzen kann.
Eure Ziele zu KI?
Input 1:
Input 2::
I.
KI Status 2026
Wie oft nutzt Ihr KI-Tools?
Ich nutze KI-Tools im Alltag (z. B. ChatGPT, Bard, Claude, Deepl etc.) :
Ich nutze Social Media (z. B. Instagram, TikTok, YouTube etc.) :
Sprach-KI ist etabliert
OpenAI hat über 300 Mio wöchentliche Nutzer weltweit. Schweiz:
DALL·E 3: Social Media Rabbit Hole an AI Application
KI Foundation-Modelle wie GPT-4 agieren vorwiegend als System 1, das Muster erkennt und schnell Antworten generiert.
KI Reasoning-Modelle wie OpenAI o3 zeigen dagegen System-2-ähnliches Verhalten, indem sie durch strukturierte Prompts zu überlegteren und logischeren Schlussfolgerungen gelangen.
GPT-5 und zukünftige Modelle werden versuchen beide Systeme integrieren, um sowohl schnelle als auch tiefgründige kognitive Fähigkeiten zu bieten.
Nicole Helmer, Vice President & Global Head of Development Learning bei SAP
Neben dem unbestreitbaren Bedarf an einer verantwortungsvollen KI-Entwicklung und einer breiten KI-Kompetenz in sämtlichen IT-Berufen müssenalle Mitarbeitenden ihre übergeordneten Fähigkeiten wie kritisches Denken, Kreativität und komplexes Problemlösen verbessern.
Auch schwierige Standardabläufe werden von KI und Robotern übernommen. Der Mensch steuert, überwacht, löst die Ausnahmen und übernimmt die Verantwortung.
ChatGPT: Industriearbeit im 21. Jahrhundert
Arbeit im Jahr 2035
Wenn sich KI als dominierendes Bearbeitungsmodell für Standardfälle durchsetzt, wird dies Wissenschaft, IT, Industrie, Verwaltung, Handwerk und Dienstleistungen grundlegend verändern.
Heute gilt oft als besonders leistungsfähig, wer Standardfälle aussergewöhnlich gut bearbeiten kann.
Morgen wird besonders wertvoll sein, wer erkennt, dass ein von KI erzeugtes Ergebnis vom Standardfall abweicht, die Ursache diagnostiziert, Verantwortung übernimmt und entscheidet/steuert, wie weiter vorzugehen ist.
Student:innen & KI?
Anthropic Education Report: How University Students Use Claude AI
Students primarily use AI systems for creating (using information to learn something new) and analyzing (taking apart the known and identifying relationships), such as creating coding projects or analyzing law concepts. This aligns with higher-order cognitive functions on Bloom’s Taxonomy.
This raises questions about ensuring students don’t offload critical cognitive tasks to AI systems.
Comparing the percentage of Claude.ai student conversations that are related to an National Center for Education Statistics in 1 Mio dialogues.
Wenn Ihr KI nach Ideen fragt, dann bekommt ihr immer eine Idee, die schon jemand anderes hatte. KI kann nicht originell sein. KI kann Euch nur vermitteln und kombinieren, was andere schon gedacht haben.
Originalität muss von Euch kommen.
Ideen leben und sterben mit der Umsetzung.
KI kann Euch helfen Eure Ideen auszuprobieren, zu verbessern und zu erweitern. Und viel mehr Ideen als ohne KI.
Ausserordentliche Ergebnisse
Durch die Verfügbarkeit einer intelligenten Hilfe bei (Verständnis-) Problemen, könnt ihr Themen angehen, die ohne KI nicht möglich gewesen wären.
Euer Wille, sich mit den Ergebnissen auseinanderzusetzen, ist entscheidend. Nur dann kann KI Euch helfen, die Ergebnisse zu verstehen und zu erweitern. Sonst kopiert ihr nur die Ergebnisse und verliert die Kompetenz.
🞋 Schwieriges Math-Problem
Ihr seid kein Mathe Freak. Wollt aber Euren Horizont mit KI erweitern. Was ist der Clou? Wie kann man Ihn graphisch am besten vermitteln? Erklärt die Lösung ohne viel Mathematik Euren Nachbarn.
Aufgabe
Nina hat einen Kreis mit 20 Punkten in 20 gleich lange Kreisbögen geteilt. Sie zeichnet alle Sehnen ein, die zwei dieser Punkte verbinden. Wie viele dieser Sehnen sind länger als der Radius, aber kürzer als der Durchmesser des Kreises?
Ihr seid unter Zeitdruck und müsst eine Aufgabe erledigen. KI kann Euch helfen, die Aufgabe zu erledigen, aber ihr müsst Euch bewusst sein, dass ihr die Verantwortung für das Ergebnis tragt.
Hilfe bewusst annehmen, aber nicht weiter gehen als geplant.
🞋 Geschichtsverständnis
Aufgabe: Prompte ChatGPT, wie unten und beurteile die Antwort:
Hilf mir bei dieser Schulaufgabe: „Welche Rolle spielte die sogenannte Kollektivvereinbarung von Olten im Oktober 1918 für die Verschärfung der Spannungen vor dem Landesstreik? Gib eine differenzierte Einschätzung.“
Zeige mir die wichtigsten Punkte mittels eines farbigen und gut lesbaren, von Links nach Rechts gezeichneten, Mermaid Mindmap Plots.
KI kombiniert Informationen aus vielen Quellen. Das funktioniert oft gut – aber nicht immer zuverlässig.
Überlegt Euch vor der Nutzung, wie Ihr die Ergebnisse überprüfen könnt.
Prüfmethoden:
Notiert vorher: Was ist für Euch ein guter Text, eine gute Lösung, ein gutes Ergebnis?
Prüft die von der KI genannten Quellen.
Prüft die Argumentation: Ist sie für Euch nachvollziehbar und plausibel?
Prüft die Bezüge zwischen Aussagen: Sind sie logisch konsistent?
Prüft die Vollständigkeit: Fehlen wichtige Informationen oder Gegenargumente?
Vergleicht das Ergebnis mit Eurem Vorwissen und Euren Erfahrungen.
Achtet auf vage Formulierungen: Verdeckt die KI damit fehlendes Wissen oder Unsicherheit?
Achtet auf Redundanzen: Wiederholt sich die Argumentation, ohne etwas Neues beizutragen?
🞋 KI Slop vs. KI Boost
Gelebte Transparenz
Lehrperson ist Vorbild mit seiner KI-Nutzung. Und auch die Schüler*innen nutzen KI.
KI-Nutzung durch Lehrperson
Gelebte Transparenz
Rechtschreibung, Stil, Übersetzung
meist keine Deklaration nötig
Ideen für Unterricht / Aufgaben
eher keine Deklaration nötig; auf Nachfrage offenlegen
KI erstellt Arbeitsblatt oder Aufgabenentwurf
Deklaration aus Gründen der Vorbildfunktion sinnvoll
Lernende interagieren direkt mit einem KI-Tutor/Chatbot
klar kennzeichnen
KI analysiert Lernstand, Verhalten oder Kompetenz
Transparenz und Datenschutz zentral
KI schlägt Bewertungen oder Noten vor
menschliche Verantwortung muss klar bleiben; KI-Nutzung auf Nachfrage offenlegen
Personenbezogene Schülerdaten werden an externe KI übermittelt
Datenschutzregeln und schulische Vorgaben beachten
KI-generierte realistische Bilder, Audio- oder Videoinhalte
als KI-generiert kennzeichnen, wenn Verwechslungsgefahr mit realen Inhalten besteht
AI/IT Data Policy
Viele AI/IT Anbieter haben Ihre Data Policy angepasst um Nutzerdaten für Training zu verwenden. Es gibt aber grosse Unterschiede in den Kontrollmöglichkeiten.
Bengio, Yoshua, Aaron Courville, and Pascal Vincent. 2013. “Representation Learning: A Review and New Perspectives.”IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 35 (8): 1798–828. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2013.50.
IGEM, and WEMF. 2024. IGEM-Digimonitor 2024: Die Repräsentative Studie Zur Digitalen Schweiz. Interessengemeinschaft elektronische Medien (IGEM); WEMF AG für Werbemedienforschung. https://wemf.ch/de/news/igem-digimonitor-2024/.
Kwa, Thomas, Ben West, Joel Becker, et al. 2026. Measuring AI Ability to Complete Long Software Tasks. https://arxiv.org/abs/2503.14499.
Li, Zhong-Zhi, Duzhen Zhang, Ming-Liang Zhang, et al. 2025. “From System 1 to System 2: A Survey of Reasoning Large Language Models.”arXiv. https://arxiv.org/abs/2502.17419.
McCulloch, Warren S, and Walter Pitts. 1943. “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity.”The Bulletin of Mathematical Biophysics 5 (4): 115–33.
Mikolov, Tomas, Kai Chen, Greg Corrado, and Jeffrey Dean. 2013. “Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space.”arXiv Preprint arXiv:1301.3781. https://arxiv.org/abs/1301.3781.
Srivastava, Aarohi et al. 2023. “Beyond the Imitation Game: Quantifying and Extrapolating the Capabilities of Language Models.”Transactions on Machine Learning Research. https://openreview.net/forum?id=uyTL5Bvosj.
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