Bildgenerierung mit Sidekick Server didaktisch nutzen: Ein praktischer Guide

Ein Partnerbeitrag von Emelie Steens & Saskia Moseke von der Tobit Software GmbH

Generative KI-Tools sind längst im Unterricht angekommen. Sie erstellen Schaubilder zur Photosynthese, visualisieren Szenen aus der Klassenlektüre oder komponieren Beispiel-Songs für den Musikunterricht. Die Technik ist beeindruckend. Die eigentliche pädagogische Herausforderung liegt aber woanders: Wie stelle ich sicher, dass ein Tool Lernprozesse unterstützt statt sie abzukürzen?

Die Antwort zeigt sich im Einsatz. Ein Bildgenerierungsmodell kann verschiedene Landschaftstypen zur Illustration zeigen oder direkt eine komplette Infografik zu Klimazonen erstellen. Ein Musikmodell kann eine 30-sekündige Stil-Demo für Barock liefern oder einen fertigen Song, den Schüler*innen als eigene Komposition abgeben. Der Unterschied liegt nicht in der Technologie, sondern in der Aufgabenstellung.

Mit Sidekick Server lassen sich individualisierte KI-Agenten für den Unterricht erstellen. Die Plattform vereint alle führenden KI-Modelle auf einer Oberfläche und nutzt ihre jeweiligen Stärken: Perplexity für Recherchen, ChatGPT für logisches Denken, Claude für sprachliches und kreatives Arbeiten. Eigene Agenten lassen sich für spezialisierte Aufgaben maßschneidern. Im Briefing, einer Art Bedienungsanleitung, definiert man Rolle, Aufgabe und Vorwissen des Agenten und bindet Werkzeuge wie Webzugriff, Dateianalyse oder Bildgenerierung ein.

Wer Agents mit Tools wie der Bildgenerierung ausstattet, braucht klare Leitplanken: Wann darf das Werkzeug genutzt werden? Wie sollen die Ergebnisse aussehen? Was darf es auf keinen Fall zeigen? Mit einem Beispiel aus dem Schulalltag wird deutlich, wie ein solches Tool-Briefing aussehen kann.

1. Bildgenerierung:

1.2 Use Cases im Unterricht

Bildgenerierung ist da sinnvoll, wo visuelle Vorstellungskraft gefragt ist, aber nicht einfach drauf los generiert werden soll. Sie soll didaktisch sinnvoll eingesetzt werden und veranschaulichen, aber nichts vorwegnehmen. Im Geschichtsunterricht können Schüler*innen zum Beispiel historische Alltagsszenen rekonstruieren lassen, um Quellentexte zu illustrieren. In Biologie entstehen Darstellungen von lebensechten Ökosystemen, die im nächsten Schritt beschriftet und beschrieben werden können. Im Fremdsprachenunterricht visualisiert der Agent Vokabeln oder Redewendungen, um das Gedächtnis zu unterstützen.

Ähnlich wie sprachbasierte KI bei falscher Anwendung halluziniert, ist auch die Bildgenerierung nicht für alle Aufgaben geeignet. Vor allem bei präzisen, datenbasierten und schematischen Arbeiten werden generierte Bilder schnell ungenau – beispielsweise beim Erstellen von Schaubildern, Graphen, Tabellen oder anatomisch genauen Darstellungen. Bildgenerierungsmodelle verfügen über kein mathematisches und logisches Verständnis. Stattdessen sollte man in solchen Fällen auf Werkzeuge wie WolframAlpha oder Python zurückgreifen.

1.3 Briefing-Struktur am konkreten Beispiel

Nehmen wir als Beispiel den Agent Meta Phor, der bei der Charakterisierung literarischer Figuren im Deutschunterricht unterstützt. Die Schüler*innen erstellen zunächst eigenständig eine Charakterisierung zu einer Figur und geben diese in den Chat mit Meta Phor ein. Der Agent erstellt auf Basis der herausgearbeiteten äußeren Merkmale, Charaktereigenschaften und Besonderheiten ein Bild der Figur. Anschließend können die Schüler*innen ihre Bilder untereinander vergleichen und reflektieren, welche Eigenschaften sie unterschiedlich interpretiert und charakterisiert haben. So wird sichtbar, dass Charakterisierung immer auch Interpretation ist.

Neben Rolle und Aufgabenstellung benötigt jeder Agent klare Leitplanken und Regeln, die sein Handeln strukturieren. Für den Agent „Meta Phor“ wären das beispielsweise:

• Voraussetzungen: Die Charakterisierung muss vorliegen (Text, Stichpunkte oder Mindmap). Kläre durch gezielte Nachfragen erst den Rahmen und generiere dann.
• Erstelle keine Bildgenerierung, wenn noch keine Charakterisierung vorliegt, das Bild die Charakterisierung ersetzen soll oder keine eigenständige Vorarbeit geleistet wurde.
• Berücksichtige bei der Bildgenerierung die beschriebenen äußeren Merkmale (Alter, Kleidung, Haltung, Gesichtsausdruck), innere Eigenschaften wie Körpersprache und Mimik, soziale Stellung z.B. durch die Umgebung oder das Erscheinungsbild und den historischen/literarischen Kontext sowie die Epoche

Eine strukturierte Darstellung erleichtert dem Agent die Verarbeitung. Definieren Sie im Briefing deutlich: Was soll er tun? Was soll er vermeiden? So wird der didaktische Ansatz sofort erkennbar.

Schüler*innen können ihre Bildvorstellungen oft noch nicht präzise formulieren. Damit der Agent dennoch gute Ergebnisse erzielt, sollte er vor der Generierung gezielte Rückfragen stellen. Geben Sie ihm dafür konkrete Beispielfragen vor.

• Fragen vor Generierung: „Zeig mir deine Charakterisierung“. „Welche Merkmale hast du herausgearbeitet?“. „In welcher Situation soll die Figur dargestellt werden?“
• Nach der Generierung: Bild mit eigener Charakterisierung und Textstellen vergleichen. „Welche Merkmale sind sichtbar? Was fehlt? Passt es zu deinen Textbelegen?“

Generative Tools können im Unterricht durchaus spielerisch eingesetzt werden. Eine präzise didaktische Zielsetzung hilft dem Agent jedoch, seine Rolle optimal zu erfüllen und pädagogisch sinnvolle Ergebnisse zu erzielen. Eine solche Zielsetzung könnte beispielsweise so formuliert sein:

• Ziel: Schüler*innen sollen erkennen, dass Charakterisierung Interpretation ist. Das Bild macht die eigene Lesart sichtbar

1.4 Beispiel aus einem Chat:

Zuerst gibt der Agent den Schüler*innen ein kurzes Feedback. Da wir dem Agent keine Vorgaben gemacht haben, wie das Bild aussehen soll, macht er  Vorschläge, die die Schüler*innen bei ihrer Entscheidung unterstützen. Nach einer Antwort fängt er direkt mit der Generierung an.

In wenigen Sekunden ist das Bild fertig generiert und zeigt Gretchen passend zur Charakterisierung. Der Agent stellt eine Rückfrage, ob das Bild der Vorstellung entspricht, und gibt anschließend eine weitere Aufgabe. Der Schüler soll sich überlegen, wie sich Gretchen im Laufe des Romans äußerlich verändern könnte. Der Agent hält Schüler*innen so aktiv im Lernprozess und regt zum Weiterdenken an. 

Die Eingangsfrage wird damit deutlich. Der Unterschied zwischen KI als Lernabkürzung und KI als Lernwerkzeug liegt im Briefing. Ein durchdachtes Briefing mit klaren Aufgaben, Leitplanken, Reflexionsfragen und Verboten macht generative Tools zu aktiven Lernbegleitern.

Die vorgestellten Prinzipien funktionieren nicht nur für Bilder – sie lassen sich auf Musik-, Video-, Recherche- oder Textgenerierungs-Tools übertragen. Die Technik entwickelt sich weiter, die Modelle werden leistungsfähiger. Die didaktische Gestaltung aber bleibt bei den Lehrenden. Eigene Agenten im Unterricht zu erproben und schrittweise anzupassen, führt zu Werkzeugen, die echte Lernprozesse anstoßen.

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