Künstliche Intelligenz in Lehre & Unterricht
Wie lassen sich KI‑Anwendungen einsetzen, um naturwissenschaftliche Zusammenhänge besser erklären zu können? Dies funktioniert mit individuell entwickelten Apps, die sich mithilfe von Sprachmodellen wie Gemini über das Vibe-Coding programmieren lassen. Im Beispielbeitrag wird das AI Studio von Google verwendet, um eine Kurvendiskussion mit einem Dashboard zu visualisieren.
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In einer zunehmend digitalisierten und international vernetzten Bildungslandschaft gewinnen fundierte Analysen und datenbasierte Entscheidungen immer stärker an Bedeutung. Hochschulen stehen vor der Aufgabe, relevante Entwicklungen frühzeitig zu erkennen, passende Zielgruppen zu identifizieren und ihre strategische Ausrichtung gezielt weiterzuentwickeln. Künstliche Intelligenz kann dabei neue Möglichkeiten eröffnen, Informationen effizienter auszuwerten, Marktpotenziale besser einzuschätzen und Entscheidungsprozesse zu unterstützen.
Über das Vibe Coding lassen sich sinnvolle Anwendungen entwickeln, um zum Beispiel die Unterschiede der Frontend-Webtechnologien HTML, CSS und JavaScript spielerisch zu erklären. Nicht selten bewirkt eine gute Visualisierung mehr als Textabsätze und eine einfache 2D-Grafik. Im Beispiel wurde die Canvas-Funktion in ChatGPT verwendet.
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Es ist mittlerweile ein Standard-Skill, einen Text in eine Promptleiste einzufügen und diesen mithilfe eines Sprachmodells korrigieren zu lassen. Um die Resultate zu visualisieren und interaktiv klickbar zu machen, empfiehlt sich die Entwicklung einer eigenen Korrektur-App, die ich ganz auf meine Bedürfnisse hin programmieren kann. Dieser Prozess wird als „Vibe Coding“ bezeichnet.
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In Claude lassen sich interaktive Anwendungen entwickeln, die ich beliebig erweitern und als Artefakt veröffentlichen kann. Auch mit einem Free Plan ist die Erstellung solcher Apps täglich in einem begrenzten Umfang möglich. Hierbei kommt das leistungsstarke Sprachmodell Claude-Sonnet von Anthropic zum Einsatz.
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Gute Prompts sind wichtig, um einem Chatbot geeignete Anweisungen zu geben, damit dieser ausgewählte Aufgaben möglichst effizient ausführen kann. Aber wo speichere ich eigentlich meine Top-Prompts und wie sieht es mit einer regelmäßigen Aktualisierung aus? Im AI Studio von Mistral können User über eine nützliche Funktion ganze Versionsverläufe einsehen und ältere Prompts jederzeit wieder aufrufen.
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Das französische Startup Mistral AI hat sein Chatangebot um einen Work-Modus erweitert, in dem sich unter anderem Aufgaben planen lassen. Diese können täglich, wöchentlich, monatlich oder jährlich zu ausgewählten Zeiten ausgeführt werden. Möchte ich zum Beispiel täglich über die wichtigsten KI-News informiert werden, erstelle ich eine Aufgabe mit einer geeigneten Anweisung.
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Skills sind Arbeitsanweisungen, die ich direkt in den Chat laden kann, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen. Im Gegensatz zu Custom Bots sind solche Skills sehr schlank zu erstellen und benötigen ausschließlich Textinput in einer Markdown-Datei. Ein Bot-Setup ist wesentlich komplexer. Im Beispiel wird in Mistrals Chatangebot „Vibe“ ein spezialisierter Skill entwickelt, der aus einem Beitrag einen kompakten Linkedin-Post generiert, mit „Zero Prompt“.
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💬 KI-Kompetenz entsteht nicht durch einen einmaligen Nachweis, sondern durch praktisches Verstehen, kritisches Denken und regelmäßige Anwendung. Entscheidend ist, dass Menschen KI-Ergebnisse einordnen, hinterfragen und sinnvoll in ihre Arbeit integrieren können.
💬 KI verändert die Zusammenarbeit im Arbeitsalltag. Aus einem technischen Werkzeug wird ein digitaler Unterstützer, der Aufgaben vorbereitet, Prozesse beschleunigt und Menschen entlastet — vorausgesetzt, Rollen, Erwartungen und Grenzen sind klar definiert.
💬 Der Einsatz von KI braucht klare Regeln. Eine verantwortungsvolle KI-Richtlinie schafft Orientierung bei Datenschutz, Transparenz, Qualitätssicherung und ethischen Fragen. Sie hilft dabei, Chancen zu nutzen und Risiken kontrollierbar zu machen.
💬 Nicht jedes KI-Modell eignet sich für jede Aufgabe. Die Orchestrierung verschiedener Modelle ermöglicht es, je nach Ziel die passende Technologie einzusetzen. So entstehen bessere Ergebnisse, höhere Effizienz und mehr Flexibilität im Umgang mit KI.
Um einzelne Anweisungen gezielt in einen Chat zu laden, können dauerhaft gespeicherte „Skills“ verwendet werden. Es braucht somit kein wiederkehrendes Hineinkopieren abgelegter Prompts, sondern nur wenige Klicks innerhalb einer Chatumgebung. Dies ermöglicht ein übersichtliches Arbeiten und spart langfristig Zeit. Im Beispiel wird Mistrals „Vibe“ im „Work-Modus“ genutzt. Mistral hat sein bisheriges Angebot „Le Chat“ mittlerweile in „Vibe“ umbenannt und fokussiert sich immer mehr auf tiefergehende Arbeitsprozesse.
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Annotationen ermöglichen es, ganze Bilder oder einzelne Bildelemente strukturiert zu beschreiben. Diese Beschreibungen werden häufig im JSON-Format gespeichert, damit sie maschinenlesbar weiterverarbeitet und unter anderem für das Training von Bild-KI-Systeme genutzt werden können. Hierfür kommen Tools wie OCR 4 von Mistral zum Einsatz.
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Mistral hat mit OCR 4 ein neues Zeichenerkennungstool veröffentlicht, das man im AI Studio kostenlos testen kann. Über die Technologie „Optical Character Recognition“ wird aus einem Bild unter anderem der angezeigte Text extrahiert und lässt sich so gezielt anpassen. Im Beispiel habe ich den Blogbeitrag des Hochschulforums Digitalisierung (HFD) „Warum KI-Agenten das Ende klassischer Onlinetests einleiten“ mit der Lizenz CC BY-SA 4.0 über die Drucken-Funktion in ein PDF umgewandelt und anschließend in das AI Studio hochgeladen.
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In Zeiten von Top-Video-KIs wie Veo oder Omni (beide Google) wird es immer einfacher, einzelne Clips und auch Kurzfilme zu produzieren. Über die Plattform Flow lassen sich beide Tools in einem begrenzten Umfang kostenlos im Rahmen eines Projekts verwenden.
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Eine aktuelle Umfrage unter Hochschulen zeigt: Der Einsatz von KI im Studium ist längst Realität, doch belastbare Zahlen zu möglichen Täuschungsfällen gibt es kaum. Viele Einrichtungen erfassen nur wenige offizielle Fälle – auch, weil systematische Kontrollen bislang selten sind. Damit rückt erneut die Frage in den Fokus, wie Hochschulen mit KI-Detektoren, neuen Prüfungsformaten und akademischer Eigenverantwortung umgehen sollten.
