Kategorie: KI

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Vibe-Coding: Was ist das? Und kann ich das auch?

Veröffentlicht am von Thomas Moch

Vibe-Coding ermöglicht es Lehrkräften, komplexe Web-Apps allein durch natürliche Sprache zu erstellen. Der Artikel zeigt, wie KI-Modelle den Programmiercode erstellen, um maßgeschneiderte, barrierefreie Lernanwendungen für den inklusiven Unterricht zu entwickeln ohne dass eine einzige Zeile Code selber geschrieben werden muss.

Die rasante Entwicklung von KI-Modellen ermöglicht uns auch das Erstellen eigener Apps. Während visuelle Programmier-Umgebungen wie Scratch wertvolle Einstiege in die Welt des Programmierens bieten, stoßen sie bei komplexen, funktionalen Anwendungen oft an Grenzen. Hier setzt Vibe-Coding an. Es beschreibt einen Prozess, bei dem nicht mehr die Beherrschung einer Programmiersprache im Vordergrund steht, sondern die präzise Beschreibung einer Idee. Für die Sonderpädagogik eröffnet dies die Chance, digitale Hilfsmittel exakt auf die individuellen Bedürfnisse von Lernenden zuzuschneiden.

Beispiele

https://go.lernsachen.online/silbenhelfer

https://go.lernsachen.online/jukebox

https://go.lernsachen.online/timer

Was ist Vibe-Coding?

Vibe-Coding bedeutet, dass die KI den gesamten Programmcode schreibt. Der Nutzer agiert als Architekt und Ideengeber. Anstatt Zeile für Zeile Code zu tippen, vermittelt man der KI den „Vibe“ – also das Aussehen, das Verhalten und die Funktionen des gewünschten Programms. Die Kompetenz verschiebt sich vom Schreiben von Code hin zum instruktiven Design und zur Fehleranalyse im Dialog.

Welche Werkzeuge werden benötigt?

Grundsätzlich kann jedes Large Language Model (LLM), also jeder Chatbot Code generieren. Für optimale Ergebnisse haben sich jedoch spezialisierte oder besonders fähige Modelle etabliert:

  • Claude 3.5 Sonnet (Anthropic): Gilt aktuell als eines der stärksten Modelle für Coding-Aufgaben, da es sehr präzise Logik liefert.
  • ChatGPT (OpenAI / Codex): Der Klassiker, der besonders durch seine weite Verbreitung und gute Dokumentation überzeugt.
  • Gemini 1.5 Pro (Google): Punktet durch ein sehr großes Kontextfenster, was bei umfangreicheren Programmen hilfreich ist.

Der Prozess: Von der Beschreibung zur fertigen App

Die Programmentwicklung verläuft iterativ in einem Chat-Dialog:

  1. Initialer Prompt: Erstellen Sie eine detaillierte Beschreibung. Beispiel: „Erstelle eine Web-App mit einem großen roten Button. Wenn man ihn drückt, erscheint ein zufälliges Tierbild und der Name des Tieres wird vorgelesen.“
  2. Strukturvorgabe: Definieren Sie das Layout (z. B. „nutze ein klares, kontrastreiches Design für Schüler mit Sehbeeinträchtigung“).
  3. Debugging & Testing: Das Programm wird lokal getestet. Funktioniert etwas nicht? Kopieren Sie die Fehlermeldung zurück in den Chat. Die KI korrigiert den Code umgehend.
  4. Verfeinerung: In kleinen Schritten werden Funktionen hinzugefügt (z. B. eine Belohnungsanimation nach fünf richtigen Antworten).

Das Zielformat: Die Web-App

Für den schulischen Einsatz ist die Erstellung einer Web-App (bestehend aus HTML, CSS und JavaScript) am effizientesten.

  • Vorteile: Sie benötigen keine Installation. Eine einzige .html-Datei reicht aus, um die App im Browser zu öffnen – sei es am Smartboard, am PC oder am iPad (z. B. via Documents by Readdle).
  • Einschränkungen: Es handelt sich meist um statische Webseiten. Das bedeutet, Daten (wie Spielstände) werden nach dem Neuladen der Seite gelöscht, sofern kein lokaler Speicher des Browsers genutzt wird.
  • Externe Libraries: Um Funktionen wie komplexe Diagramme oder physikalische Simulationen zu nutzen, kann die KI externe Bibliotheken einbinden (z. B. p5.js für kreatives Programmieren oder Howler.js für fortgeschrittene Audio-Funktionen).

Umgang mit Bildern

Da eine Web-App oft nur aus einer Textdatei besteht, können Bilder nicht einfach „beigelegt“ werden. Hier gibt es vierStrategien:

  • Emojis: Die einfachste Lösung für Symbole und einfache Grafiken.
  • Font Awesome / Lucide Icons: Einbindung von Icon-Bibliotheken via URL, um professionelle Symbole zu nutzen.
  • Verlinkung: Es können Bilder, die im Internet zu Verfügung stehen, über Verlinkungen angezeigt werden. Es müssen hierfür natürlich Lizenzrechte beachtet werden
  • Base64-Codierung: Das Bild wird komplett in eine lange Textkette umgewandelt und direkt in den Code eingebettet. Die KI kann dies auf Anfrage für kleine Icons erledigen.

Sonderpädagogischer Bezug und Einsatzmöglichkeiten

Vibe-Coding ist ein mächtiges Werkzeug für die Diklusion (Digitale Inklusion), da es Lehrkräften ermöglicht, Barrieren abzubauen, für die es keine kommerziellen Lösungen gibt:

  • Individuelle Assistenz-Tools: Erstellung von spezialisierten Kommunikationstafeln oder Schritt-für-Schritt-Anleitungen mit Sprachausgabe für Schüler im Förderschwerpunkt geistige Entwicklung.
  • Barrierefreie Lern-Lektionen: Umwandlung von analogen Arbeitsblättern in interaktive Formate mit einstellbaren Schriftgrößen, hohen Kontrasten und Screenreader-Optimierung.
  • Verhaltenstraining: Kleine Apps zur Selbstregulation (z. B. ein visueller Timer oder ein digitales Mood-Board), die exakt die Verstärker nutzen, auf die ein spezifischer Schüler anspricht.
  • Kognitive Entlastung: Erstellung extrem reduzierter Benutzeroberflächen („Minimal Interfaces“), die Ablenkungen minimieren und den Fokus auf eine einzige Aufgabe lenken.

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Künstliche Intelligent einfach mit Scratch erklären – Die Nasen-Schreib Übung

Veröffentlicht am von Thomas Moch

Die Face Sensing Erweiterung ist aus dem Versuchslabor Scratch Lab endlich als neue Erweiterung in die kostenlose online Scratch Programmierumgebung eingezogen (Scratch – Imagine, Program, Share) und bringt künstliche Intelligenz direkt ins Klassenzimmer – und das auf eine Weise, die Schülerinnen und Schüler sofort verstehen und erleben können. Die Erweiterung nutzt maschinelles Lernen, um Gesichter über eine Webcam zu erkennen und verschiedene Gesichtsbereiche wie Nase, Mund, Augen und Ohren zu verfolgen.

Datenschutz im Fokus: Sicher experimentieren

Ein entscheidender Vorteil für den Schulbereich: Die Face Sensing Extension verarbeitet alle Kamerabilder ausschließlich lokal auf dem Gerät. Keine Daten werden gespeichert oder an externe Server übertragen. Dies macht die Technologie datenschutzrechtlich unbedenklich für den Einsatz in Schulen und ermöglicht es Lehrkräften, KI-Konzepte ohne Bedenken zu thematisieren.

Einfache Programmierung mit großer Wirkung

Die Face Sensing Blöcke funktionieren nach dem bewährten Scratch-Prinzip: Einfache, farbkodierte Befehlsblöcke ermöglichen es auch Programmieranfängern, schnell erste Erfolge zu erzielen. Mit Befehlen wie „Gehe zur Nase“ oder „Folge dem Kopf“ können Sprites (digitale Figuren) präzise auf Gesichtsbewegungen reagieren.

Grundlegende Funktionen der Erweiterung:

  • Erkennung von acht verschiedenen Gesichtsbereichen (Nase, Mund, linkes/rechtes Auge, zwischen den Augen, linkes/rechtes Ohr, Kopfoberseite)
  • Automatische Größenanpassung basierend auf der Entfernung zur Kamera
  • Kopfneigung wird erkannt und kann zur Sprite-Steuerung genutzt werden

Praxisbeispiel: Die Nasen-Schreib-Übung

Ein besonders anschauliches Beispiel für den Unterrichtseinsatz ist die Nasen-Schreib-Übung: Ein blauer Ball folgt der Nase der Person vor der Kamera. Auf dem Bildschirm sind Kugeln in Buchstabenform angeordnet, die nacheinander mit dem nasengesteuerten Ball berührt werden müssen. Diese Übung demonstriert auf spielerische Weise, wie KI Gesichtserkennung funktioniert und macht abstrakte Konzepte konkret erfahrbar.

https://scratch.mit.edu/projects/1226819948

Kreative Möglichkeiten für den Unterricht

Die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig und fördern verschiedene Kompetenzen:

Technische Bildung:

  • Verständnis für maschinelles Lernen entwickeln
  • Grundlagen der Gesichtserkennung verstehen
  • Programmierkonzepte praktisch anwenden

Kreative Projekte:

  • Virtuelle Hüte oder Masken, die Kopfbewegungen folgen
  • Interaktive Spiele, die auf Gesichtsausdrücke reagieren
  • Digitale Kunstprojekte mit Gesichtssteuerung

Fazit

Face Sensing in Scratch macht künstliche Intelligenz greifbar, erlebbar und verständlich – eine ideale Grundlage für die KI-Bildung von morgen.

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KI trifft Diklusion – regelmäßiger Online Austausch

Veröffentlicht am von Thomas Moch

Künstliche Intelligenz hält zunehmend Einzug in den Bildungsbereich und eröffnet neue Möglichkeiten für die inklusive Schule und die Sonderpädagogik. Besonders für Schülerinnen und Schüler mit kognitiven Beeinträchtigungen kann KI ein wertvolles Werkzeug sein, um Barrieren abzubauen und individuelle Förderung zu ermöglichen. Der regelmäßige Online-Austausch des Netzwerks Diklusion bietet Lehrkräften und Interessierten die Möglichkeit, Chancen und Herausforderungen von KI für Schüler*innen mit Förderbedarf zu diskutieren und voneinander zu lernen.

Was bedeutet KI für Menschen mit kognitiven Beeinträchtigungen?

KI kann Lernprozesse personalisieren, indem sie Lernstände analysiert und passgenaue Aufgaben vorschlägt. Sprachassistenzsysteme, adaptive Lernplattformen und automatisierte Übersetzungen unterstützen Schüler*innen dabei, Inhalte besser zu verstehen und selbstständig zu arbeiten. Für Lehrkräfte bietet KI die Chance, Unterrichtsmaterialien barrierefrei zu gestalten und differenzierte Rückmeldungen zu geben.

Offener Austausch im Netzwerk

Das Netzwerk Diklusion lädt regelmäßig zu einem offenen Online-Austausch ein, bei dem alle Interessierten gemeinsam diskutieren, lernen und sich vernetzen können. Ziel ist es, inklusive Perspektiven zu stärken und gemeinsam zu überlegen, wie KI sinnvoll in der Förderschule eingesetzt werden kann. Die Treffen finden etwa alle drei Monate statt und sind offen für alle.

Termine 2025 & 2026 – Save the date!

DatumUhrzeit
Donnerstag, 25.09.202517:00 – 18:30
Dienstag, 18.11.202515:00 – 16:30
Donnerstag, 04.03.202617:00 – 18:30
Mittwoch, 03.06.202615:00 – 16:30

Mitmachen und profitieren

Der Austausch bietet Raum für Fragen wie:

  • Wie kann KI den Schulalltag für Schülerinnen mit Förderbedarf erleichtern?
  • Welche Tools sind besonders hilfreich?

Lehrkräfte, Studierende, Wissenschaftler*innen und Interessierte sind eingeladen, ihre Erfahrungen zu teilen und gemeinsam neue Wege für die inklusive Bildung zu entwickeln.

Kontakt:

Interesse? Schreib an:

team@netzwerk-diklusion.de

Betreff: „Online Austausch KI trifft Diklusion“

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Sora (ChatGPT) bringt KI Bilder auf das nächste Level

Veröffentlicht am von Thomas Moch

Ich konnte nicht widerstehen. Aber die Möglichkeiten, die OpenAi mit der neuesten Version ihres KI-Bildgenerators präsentiert sind einfach zu verlockend. Keine komplizierten Prompt, konsistentes Verwenden und Beachten von Vorlagen und Vorgaben und passende Ergebnisse oft schon auf den ersten Versuch.

https://sora.com/explore

Das ganze kann man schon mit einem kostenlosen Konto bei ChatGPT ausprobieren. Hier hat man drei Bilder pro Tag kostenlos dabei.

Kritik?

Gibts natürlich auch. Im Trend waren zum Beispiel Bilder im Stil von Studio Ghibli, dem legendären Anime Studio. Darüber hat sich auch Ghibli-Mitbegründer Hayao Miyazaki mit scharfer Kritik gewehrt. Die Frage, ob hier geistiges Eigentum in der Kunst mißbraucht wird und man den Künstlerinnen und Künstlern schadet, ist jedenfalls berechtigt.

Darum!

KI Tools reflektiert nutzen, KI Bilder als solche kennzeichnen und Urheberrechtsverletzungen vermeiden.

In diesem Sinne: Frohe Ostern!

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Checkliste KI – 7 Aspekte als Entscheidungshilfe für die Schule

Veröffentlicht am von Thomas Moch

Von personalisierten Lernplattformen bis hin zu automatisierten Bewertungssystemen bietet KI innovative Möglichkeiten, den Schulalltag effizienter und individueller zu gestalten. Angesichts dieser Entwicklungen ist es unerlässlich, dass Schulen sich mit dem Thema auseinandersetzen und KI gezielt einsetzen. Besonders Lehrkräfte stehen vor der Herausforderung, kompetent und souverän geeignete Tools einschätzen und nutzen zu können, um ihren Unterricht zu bereichern und Schülerinnen und Schüler optimal zu fördern.

Die folgende Checkliste unterstützt Sie dabei mit sieben zentralen Aspekten, die Ihnen helfen, KI-Anwendungen im schulischen Kontext erfolgreich zu integrieren.

Die Checkliste kann online als Bookcreator Tool gelesen und ausgefüllt werden oder als PDF Formular heruntergeladen werden.

Alle Aspekte sind mit ausführlichen und verständlichen Erklärungen verlinkt. So lässt sich effizient und kompakt ein schneller Überblick über die wichtigsten Voraussetzungen für einen sicheren Einsatz von KI im Unterricht erzielen.

https://t1p.de/checkliste-ki

PDF Download:

Checkliste_KI_FormularHerunterladen

7 Aspekte für den KI-Check

  1. Datenverarbeitung
    KI Anwendungen werden meistens auf großen Serverfarmen betrieben. Im Falle von ChatGPT arbeitet das KI Modell zum Beispiel auf amerikanischen Servern. Das heißt, dass bei der Nutzung möglicherweise persönlichen Daten in die USA übertragen werden. Geschieht das verschlüsselt? Werden diese Daten anschließend wieder gelöscht? Benutzt die KI die Daten zur Verbesserung ihrer Dienste? Werden diese Informationen transparent in einem Impressum und in einer Datenschutzerklärung angezeigt? Bietet mir der KI-Anbieter Garantien für die vertrauliche Nutzung meiner Daten, z. B. in Form eines AV Vertrags?
    Bessere Datenschutzoptionen hat man bei Serverstandorten in Europa oder Deutschland oder totale Kontrolle bei der lokalen Nutzung eines OpenSource KI Modells.
  2. Anmeldung
    Für viele KI Anwendungen ist eine Anmeldung erforderlich. Wird hier ein allgemeiner Schul-Account genutzt? Teilt die Lehrkraft ihre Anmeldedaten mit der Klasse? Oder bekommen Schülerinnen und Schüler sogar eigene Accounts? Wurden von den Erziehungsberechtigten entsprechende Einverständniserklärungen eingeholt und wurde die Nutzung der KI transparent angezeigt?
    Manchmal können KI Assistenten mit anonymen Links an Schülerinnen und Schüler verteilt werden. Geschieht dies auf persönliche Geräten oder auf Leihgeräten? Befindet man sich beim Zugriff auf die KI im Schulnetz oder soll die Bearbeitung auch im heimischen WLAN erfolgen?
  3. Barrierefreiheit
    Die meisten KI-Anwendungen setzen einige Fähigkeiten im Bereich Schriftsprache voraus. Prompts werden noch überwiegend auf Textbasis produziert und es bedarf eines hohen Sprachniveaus um komplexe Aufgaben zu bewältigen. Multimodale Modelle können helfen, Barrieren abzubauen. Sprachein- und ausgabe kann genutzt werden. Bilder können sowohl zum Verdeutlichen des Prompts, aber auch zum Verständnis der Ausgabe genutzt werden. Eine vorentlastende Anweisung an den KI-Bot, sich besser auf Sprachniveau, Grammatik-Defizite oder Verständnisprobleme einzustellen ist hilfreich, um eine KI zielgruppengerecht anzupassen.
  4. Quellenangaben
    KI-Anwendungen neigen zu Halluzinationen. Sie generieren ihre Antworten auf Basis mathematischer Berechnungen, entweder auf Grundlage der ihnen zur Verfügung stehenden Datenmenge, mit den übergebenen Prompts (oder Dokumente oder Bilder) oder mit Hilfe von Internetrecherchen. Reicht die Datenbasis nicht aus, um die Aufgabe adäquat zu lösen, erfindet die KI scheinbar passende Fakten. Daher ist es elementar wichtig, die Ausgaben der KI kritisch zu reflektieren und auf Fake News zu überprüfen. Dies kann aber nur gut funktionieren, wenn die KI Angaben zu den verwendeten Quellen macht. Ansonsten lassen sich nur Themen überprüfen, über die man selbst gut Bescheid weiß.
  5. Tendenzen (BIAS)
    Die Qualität der KI Ergebnissen hängt von der Qualität und von den Vorgaben des zugrunde liegenden Datzensatzes ab. So können stereotype, falsch klassifizierte oder zensierte Ausgangsdaten dazu führen, dass zum Beispiel politische Zusammenhänge falsch wiedergegeben werden, oder Minderheiten mit abwertenden Attributen versehen werden. Auch falsch verstandene Diversitätsregeln können ungeahnte Ergebnisse erzeugen, so war es bei einigen bilderzeugenden KI-Tools eine Zeit lang nicht möglich, ein Gruppenbild einer Herren- Fußballmannschaft zu erzeugen, da immer alle Geschlechter, Hautfarben und Altersgruppen dargestellt werden sollten.
  6. Human in the loop
    KI kann viele Prozesse automatisieren und vermeintlich die menschliche Arbeitskraft und Kreativität ersetzen. Für viele repetitive oder datenintensive Aufgaben mag das Vorteile mit sich bringen. Es gibt jedoch Anwendungsgebiete, in denen es unabdingbar ist, dass der Mensch Entscheidungen trifft, Fehler korrigiert und ethische Aspekte berücksichtigt (s. a. EU-AI Act). Diagnostik, Feedback, und Beurteilungen sind hier zum Beispiel besonders sensible Arbeitsfelder. So kann man sich eine sinnvolle abwechselnde Arbeitsteilung zwischen KI und Mensch vorstellen (Ping-Pong Denken), bei der der Mensch jedoch immer die abschließende Entscheidungs-Option behält.
  7. Nachhaltigkeit
    KI Modelle laufen meist nicht auf den eigenen Rechnern. Sie verarbeiten schon bei der Herstellung riesige Datenmengen und benötigen immense Rechenleistungen. Einige Schätzungen gehen davon aus, dass der Einsatz voin generativer KI 30- bis 60-mal mehr Energie benötigt als herkömmliche Suchmaschinen. Daher sollte man sich immer fragen, ob der Einsatz der KI für die Aufgabe wirklich alternativlos ist.
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Vorsicht vor KI – „One Trick Ponys“

Veröffentlicht am von Thomas Moch

KI Werkzeuge sind meistens weit über den Status reiner Chatbots mit Large Language Modellen (LLM) hinaus gewachsen. Zusätzliche Funktionalitäten halten Einzug, wie zum Beispiel Dokumente und Bilder analysieren, sprachliche Ein- und Ausgaben oder die Verknüpfung mit einer Internet Suche.

KI-Assistenten als Spezialisten

Ein vielversprechendes Experimentierfeld ist die Bereitstellung sogenannter KI-Assistenten (Agents). Im Prinzip wird der KI hier im Vorfeld eine benutzerdefinierte Anweisung (custom instructions) und eventuell spezielle Quellen oder Fähigkeiten, wie Internet Recherche mitgegeben und das KI Tool für Spezialaufgaben vorzubereiten.

So kann man bei den gängigen Anbietern mit historischen Persönlichkeiten chatten, Hilfe bei der Rechtschreibung bekommen, Texte umformulieren, passende Bilder erstellen lassen und vieles mehr.

Besonders heikel kann es werden, wenn der Output dieser Assistenten zu direkten Aktionen in der realen Welt führen kann. Es gibt Korrekturhilfen (siehe auch KI Korrekturhilfe auf dem Prüfstand – ein geeignetes Tool für Lehrkräfte? – LernSachen), Feedback Assistenten mit Bewertungsvorschlägen, Assistenten zur Zeugniserstellung, Diagnostik Tools und vieles mehr.

Human in the Loop

Dabei sollte immer beachtet werden, dass automatisierte Systeme nie selbstständig die finale Entscheidung über wichtige Angelegenheiten treffen dürfen (Siehe auch Key Issue 4: Human Oversight – EU AI Act).

Man kann sich von der KI helfen und inspirieren lassen, muss aber als menschlicher Faktor immer im Entscheidungsprozess aktiv und final kompetent bleiben. Dies wird als Prinzip auch unter dem Stichwort human in the loop (Human-in-the-loop – Wikipedia) oder von Jöran Muuß-Merholz als Ping-Pong Metapher (Ping-Pong-Denken mit der KI – Zusammenarbeit von Mensch und Maschine – J&K – Jöran und Konsorten) bezeichnet.

One-Trick-Pony

Bei der Verwendung solcher Assistenten muss man aber sehr aufpassen. Die meisten KI Tools können nämlich nur eine Sache richtig gut:

KI Systeme simulieren menschliche Gedankengänge und formulieren ihren Output so, dass das Ergebnis stimmig aussieht.

KI-Detektor

Der Anbieter SchulKI bewarb zuletzt so einen Assistenten. Der KI-Detektor soll herausfinden können, ob ein Text von einem Mensch oder von einer Maschine verfasst wurde. Möglicherweise als Hilfestellung für gestresste Lehrkräfte gedacht, die sich nicht mehr sicher sein können, ob die Hausaufgabe von den Schülerinnen und Schülern selbst erdacht wurde, oder ein beliebiges KI-Modell hier zum Einsatz kam.

Nur falsche Ergebnisse

Ein bisschen skeptisch war ich schon, ob man so einen Tatbestand technisch mit einem Klick identifizieren kann. Noch dazu, wenn der KI-Output ja auch noch durch menschliche Interaktion modifiziert worden sein könnte.

Ich habe also eine Pressemitteilung des Heise-Verlags über einen neuen Roboter (UBTech zeigt humanoiden Roboter Una in Form einer Frau | heise online) über das KI Tool Perplexity mit dem R1 Modell von DeepSeek in eine Zusammenfassung umwandeln lassen. Diesen reinen KI Output habe ich ohne weitere Nachbearbeitung in das KI-Detektor Tool (https://schulki.de/media/create/plagiarism) gegeben.

Ergebnis: 99,7% menschlich

Ich habe den Versuch mehrmals mit unterschiedlichen Quellen wiederholt. Das Tool war sich immer mit nahezu 100% sicher, dass der Text von einem Menschen verfasst wurde.

Fazit

Was sind solche Tools also Wert? Ähnliche Erfahrungen konnten wir schon beim KI-Korrektur Tool (KI Korrekturhilfe auf dem Prüfstand – ein geeignetes Tool für Lehrkräfte? – LernSachen) beobachten.

Es muss noch stärker das Augenmerk auf das kritische Reflektieren solcher KI Angebote gerichtet werden. Ich behaupte, dass nicht alle Lehrkräfte, die den Zugang zu solchen Assistenten bekommen, so tief in der Materie eingearbeitet sind, dass genug Zweifel aufkommen, ob die Ergebnisse solcher Helferlein uneingeschränkt genutzt werden können. Noch dazu, wenn die Anbieter immer wieder mit einfachen Lösungen und Zeitersparnis werben.

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Duck.ai – Anonyme kostenlose KI Nutzung

Veröffentlicht am von Thomas Moch

DuckDuckGo kennt man als alternative Suchmaschine, die Wert auf Datenschutz und Verhinderung von Trackern legt.

Seit einiger Zeit haben sie auch Duck.ai im Angebot. Ein KI-Chatbot, für den man keine Anmeldung benötigt, keine Gebühren bezahlt und der die eingegeben Daten anonymisiert und vor Weitergabe schützt. Die Daten werden nicht gespeichert und nicht zu Trainingszwecken der KI genutzt.

Man hat sogar mehrere KI-Modelle zur Auswahl, darunter ChatGPT o3-mini (mit moderner Reasoning Architektur) oder das OpenSource Modell Llama 3.3 70b.

Wer also eine sichere, datensparsame Alternative zu den großen KI Anbietern haben will, der sollte sich das DuckDuck Portfolio ruhig einmal anschauen.

Jetzt wurde der ebenfalls von DuckDuckGo angebotene mobile Browser für Android und iOS um die KI-Chat-Option erweitert. Der Chat ist somit direkt im Browsermenü über ein Symbol zu erreichen.

Da man zum Beispiel am iPad ja inzwischen einstellen kann, welcher Browser als Standard verwendet werden soll, kann man sich ja mal überlegen, ob man hier DuckDuckGo den Vorzug gibt. Neben der erwähnten datensparsamen Suche und der anonymen KI Nutzung bietet der Browser unter anderem das Blockieren

  • von Trackern von Drittanbietern,
  • von Cookie Pop-ups,
  • von Youtube Werbung
  • …

DuckDuckGo – Dein Schutz, unsere Priorität.

Download the DuckDuckGo browser app

https://duck.ai

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Was soll ein KI-Tool für die Förderschule können?

Veröffentlicht am von Thomas Moch

Es gibt inzwischen eine Vielzahl von KI Werkzeugen, die auf den schulischen Markt zugeschnitten sind. Lehrkräfte stehen vor der Herausforderung, geeignete Tools für den Unterricht zu finden. Kein leichtes Unterfangen, vor allem wenn die meisten Angebote in erster Linie eine besondere Begabung im schriftsprachlichen Bereich voraussetzen.

Wie soll aber zum Beispiel ein Tool eingesetzt werden, das zum Beispiel die Vereinfachung von Texten ermöglicht, wenn dazu vorab komplizierte Prompts schriftlich formuliert werden müssen?

Einsatzmöglichkeiten von KI in der Schule

Grundsätzlich lassen sich 3 Szenarien in der Schule unterscheiden

  1. Arbeiten mit KI
    Lehrkräfte benutzen datenschutzkonforme KI-Tools zur Unterrichtsvorbereitung, für Hilfe bei Lernstandsanalysen, für die Erstellung von adaptiven Lernpfaden oder für die Konfiguration geeigneter Schülerwerkzeuge.
  2. Lernen über KI
    Schülerinnen und Schüler (und Lehrkräfte) lernen über die Funktionsweise von KI. Sie lernen Schwächen der KI, wie Halluzinationen, Voreingenommenheit, Datenschutzproblematiken und Urheberrechtsverletzungen kennen und üben Faktencheck Methoden um KI Ergebnisse kritisch zu hinterfragen und dennoch kompetent einsetzen zu können.
  3. Lernen mit KI
    Schülerinnen und Schüler bekommen selber Werkzeuge zur Verfügung gestellt, mit deren Hilfe sie Aufgaben bewältigen oder Bildungsinhalte erschließen können. Hier müssen besondere Anforderungen an Barrierefreiheit und Universal Design for Learning (Universal Design for Learning diklusiv) erhoben werden, damit wirklich alle die Chance zur Teilhabe bekommen.

Beispiel: Ein Lernassistent für Englisch

In diesem Beispiel möchte ich zeigen, wie man einen Lerntutor mit einer KI programmieren kann. Sowohl das Einrichten des Assistenten, als auch die Bedienung erfolgt ausschließlich im Dialog mit natürlicher Sprache bei der Ein- und Ausgabe.

Man könnte dem Assistenten noch zusätzlich einen bestimmten Wortschatz oder Anforderungen an die Grammatik mitgeben, um das Lernangebot zielgerichteter zu steuern.

Neben der Plus-Version von ChatGPT können solch erweiterte Sprachfunktionen zum Beispiel auch mit Perplexity oder mit Google Gemini genutzt werden.

Es sind nicht nur Lernassistenten für Fremdsprachen denkbar. Ein Assistent könnte bei der Rechtschreibung helfen, im Rollenspiel bei Bewerbungsgesprächen oder als historische Persönlichkeit.

Alternative Bedienkonzepte

Die Frage nach den Einsatzmöglichkeiten von KI erfasst somit erneut die Notwendigkeit, alternative Bedienkonzepte zuzulassen. Sprachliche Ein- und Ausgaben sind bereits ein vielversprechender Ansatz. Es ist aber noch mehr denkbar. So könnte eine Antwort zusätzlich passende Bilder, Grafiken oder Videos enthalten und für die Eingabe sind selbstverständlich auch alle multimedialen Spielformen zugelassen, von der Gestenerkennung bis zur Augensteuerung.

In dieser Hinsicht sieht es bei den offiziell für die Schule bereitgestellten Angebote leider dürftig aus. (Von wenigen Ausnahmen einmal abgesehen, wie z.B. der Textvereinfacher Textvereinfacher – Netzwerk Inklusion mit Medien)

Wer kennst entsprechende Tools?


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DeepSeek – chinesisches OpenSource KI Modell ist mit Vorsicht zu genießen

Veröffentlicht am von Thomas Moch

In den letzten Wochen hat das Erscheinen des neuen kostenlosen OpenSource Modells DeepSeek aus China für erhebliches Aufsehen gesorgt. Und das nicht nur in der Technologie Bubble sondern auch auf dem globalen Finanzmarkt. So gab der Aktienkurs des Chipherstellers Nvidia zwischenzeitlich um 17% nach, was einem Verlust von annähernd 600 Milliarden Dollar entspricht.

Warum der Hype?

DeepSeek tritt mit seiner Leistungsfähigkeit in direkte Konkurrenz mit den modernsten Modellen des Branchenführers OpenAi. Dabei war die Entwicklung des KI Modells erheblich günstiger, was auch zu niedrigeren Kosten für die Nutzung führt.

Darüberhinaus wurde DeepSeek mit einer OpenSource Lizenz veröffentlicht. Dies gewährt zum einen maximale Transparenz, aber auch die Möglichkeit, sich verschieden große Varianten des Modells für die private, lokale Offline-Nutzung kostenlos herunterzuladen.

Warum ist DeepSeek so gut?

Das Modell arbeitet mit einer sogenannten Reasoning Methode (oder auch Chain-of-Thought). Anfragen werden in kleine Schritte zerlegt und systematisch abgearbeitet. Dabei überprüft das System mit unterschiedlichen Methoden seine Schritte selbst auf Plausibilität. Dies kann zu passgenaueren und tiefergehenden Analysen führen und Räume für Halluzinationen und Falschaussagen minimieren.

Besonders interessant, gerade auch für Bildungszwecke, ist, dass der Chatbot diesen Gedankenprozess visualisiert (thinking) und damit transparent macht.

Gibt es auch negative Aspekte?

Hinter DeepSeek steckt ein chinesisches Unternehmen namens Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd. Dieses unterliegt den chinesischen Auflagen seitens der Regierung und damit auch der staatlichen Zensur.

Folgende Aspekte sind daher kritisch zu betrachten:

  • DeepSeek kann kostenlos im Web (https://chat.deepseek.com/) oder als App benutzt werden. Dabei werden IP-Adressen, Chatverläufe, hochgeladene Dateien und sogar die Muster und der Rhythmus von Tastaturanschlägen auf chinesischen Servern erfasst und gespeichert.
  • Es gibt keine rechtliche Basis für den Datenaustausch zwischen der EU und China. Die DSGVO hat hier keine Bedeutung, da keine europäische Niederlassung oder ein rechtlicher Vertreter existiert. Somit können Datenverstöße auch nicht geahndet werden.

Beispiel für Zensur

Es ist auch für Bildungszwecke sehr interessant wie man hier die Wirkmechanismen von Zensur beobachten und testen kann. Wenn man das R1 Modell selber lokal betreibt, oder über einen Provider wie Perplexity verwendet, dann greift die Zensur offensichtlich nicht. Dies lässt sich testen, wenn Fragen zum Beispiel zu Themen wie zum Platz des himmlischen Friedens oder zur Situation der Uiguren gestellt werden.

Beipiel für Zensur bei der deepseek Web Version

Wie funktioniert die lokale Nutzung?

Es wäre also ratsam, dieses KI Modell über einen DSGVO konformen Anbieter zu nutzen oder lokal selber zu betreiben, vorausgesetzt, man verfügt über die geeignete Hardware.

Deepseek hat mehrere Varianten seiner Modelle im Angebot, die unterschiedlich groß, aber damit auch unterschiedlich leistungsfähig sind.

Am einfachsten ist eine lokale Installation über Ollama möglich, hier sind die unterschiedlichen Modelle auch aufgelistet. (deepseek-r1) Zusätzlich empfiehlt sich noch ein entsprechendes Frontend, damit die Nutzung ein bisschen einfacher und ohne Konsole funktioniert. (z. B. https://anythingllm.com/, Chatbox AI: Your AI Copilot, Best AI Client on any device, Free Download)

Allerdings benötigt man für den lokalen Betrieb entweder einen leistungsstarken Server, einen Gaming PC, eine Hochleistungs-Grafikkarte oder einen erheblich großen Arbeitsspeicher.

Ich konnte mit meinem Standard Macbook Air M1 zum Beispiel nur das kleinste r1:1.5b Modell flüssig zum Laufen bringen. Das ist zwar faszinierend und man kann den thinking-Prozess beobachten, aber der Output ist doch qualitativ nicht zu gebrauchen.

Fazit

DeepSeek ist ein leistungsstarkes KI Modell, dass die bisherigen quasi KI Monopolisten ordentlich ins Wanken bringt. Bei der Nutzung sollte man die kostenlose, direkt in China gehostete Web Variante, bzw. die offiziellen Apps eher meiden.

Der OpenSource Ansatz und Möglichkeit, so ein leistungsstarkes Modell lokal betreiben zu können, sind aber vielversprechende Gelegenheiten. Es bleibt zu hoffen, dass es zeitnah DSGVO konforme und damit rechtssicher einsetzbare Lösungen für diejenigen gibt, die nicht in der Lage sind, so ein Modell eigenständig zu betreiben.