tl;dr: Nach Matthäus-, Halo-, Pygmalion- oder Hawthorne-Effekt geht es weiter: Auch beim Planen, Erklären, Lernen und Entscheiden wirken Mechanismen, deren Einfluss uns häufig nicht bewusst ist. Wir unterschätzen den Zeitbedarf von Aufgaben, setzen bei anderen Wissen voraus, das wir selbst längst automatisiert haben, halten unsere eigene Meinung für verbreiteter, als sie tatsächlich ist, und verwechseln leichte Verarbeitung mit tatsächlichem Verstehen. Zehn weitere Effekte zeigen, warum es sich lohnt, beim Lernen und Lehren nicht nur darauf zu schauen, was wir tun, sondern auch darauf, wie unsere Wahrnehmung und unser Denken unsere Entscheidungen beeinflussen.
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Nicht jeder Trend braucht mich
KI-generierte 80er-Bilder sind gerade überall: Dauerwelle, Neon, Aerobic und ganz viel Retro-Gefühl. Es juckt mich durchaus, mitzumachen. Trotzdem lasse ich es. Über Ressourcen, erstaunlich ähnliche Individualität, das eigene Gesicht als Datum – und die vielleicht unterschätzte Medienkompetenz, manchmal einfach nicht mitzumachen.
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Ich hätte gerne die Wahl
tl;dr: Eigentlich würde ich gerne häufiger mit Open-Source-Tools arbeiten. Tue ich aber oft nicht, aus Gewohnheit und Bequemlichkeit. Gleichzeitig möchte ich mich nicht vollständig von einzelnen großen Anbietern abhängig machen. Deshalb suche ich nach Alternativen – und habe gerne die Wahl.
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Urheberrecht meets KI – warum ein aktuelles Urteil spannend ist
Disclaimer: Ich bin keine Juristin und dieser Beitrag stellt keine rechtliche Bewertung dar. Ich möchte das aktuelle Urteil auch nicht juristisch einordnen. Mich interessiert vielmehr, welche gesellschaftlichen und bildungspolitischen Fragen solche Verfahren aufwerfen, denn sie zeigen exemplarisch, dass die Entwicklung generativer KI längst auch eine kulturelle, ethische und rechtliche Debatte ist. Gerade im Bildungsbereich begegnen uns solche Fragen regelmäßig – und deshalb lohnt es sich, die Diskussion aufmerksam zu verfolgen.
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ChatGPT hat die Prüfungskrise nicht ausgelöst. Es hat sie sichtbar gemacht.
Versteckte Texte in Prüfungsaufgaben, die Rückkehr mündlicher Prüfungen oder sogar KI-Bots als Prüfende – Hochschulen experimentieren derzeit weltweit mit den unterschiedlichsten Antworten auf generative KI. Die spannendste Frage lautet jedoch nicht, wie sich KI überlisten lässt, sondern was wir im Zeitalter von ChatGPT überhaupt noch prüfen möchten.
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Lernen mit und trotz KI: Tiefe, Verstehen und Erleben
Künstliche Intelligenz schreibt Texte, erklärt komplexe Sachverhalte, generiert Aufgaben und löst Probleme in Sekunden. Was früher mühsam erarbeitet werden musste, liegt heute oft nur einen Prompt entfernt. Die Frage, die wir uns stellen sollten, ist wie Tiefe, Verstehen und Erleben möglich bleiben. Dieser Beitrag greift zentrale Gedanken meines Vortrags bei den EDUdays auf und schlägt eine Brücke zwischen drei Perspektiven: der Beschleunigungs- und Resonanztheorie von Hartmut Rosa sowie den Zukunftskompetenzen nach Michael Fullan.
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Wie wir mit einem Prompt KI verzerren können
Künstliche Intelligenz gilt vielen noch immer als eine Art objektive Instanz: neutral, sachlich, vielleicht sogar „wahr“. Doch wer mit generativen Systemen arbeitet, merkt schnell, dass diese Vorstellung trügt.
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Hinter die Kulissen von KI blicken
KI wirkt oft souverän schnell und erstaunlich treffsicher doch dieser Eindruck entsteht an der Oberfläche. Wer verstehen will, was im Hintergrund passiert, muss genauer hinsehen. Eine Reihe von Tools macht genau das möglich und zeigt, dass KI weniger weiß als berechnet, weniger versteht als strukturiert und dabei auf Ressourcen, Modelle und menschliche Bewertung angewiesen bleibt.
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Bildungsforschung für technologiebedingte gesellschaftliche Entwicklungen (GEBF 2026)
Drei Tage lang fand in München der jährliche Kongress der Gesellschaft für empirische Bildungsforschung statt. Man könnte auch sagen: Bildungsforschung 2026: Wenn Bildung plötzlich Zukunft verhandeln muss und doch das Vergangene im Herzen trägt. Ein paar Gedanken.
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Prompting lernen wie ein Spiel: Mit Karten zur Prompt Literacy
Prompting gehört inzwischen zu den Schlüsselkompetenzen im Umgang mit KI – und doch bleibt es im Unterricht oft erstaunlich abstrakt. Schüler:innen sollen „gute Prompts“ formulieren, ohne wirklich zu verstehen, wie ein Prompt eigentlich funktioniert. Genau hier setzt eine didaktisch ebenso einfache wie wirkungsvolle Idee an: Prompting mit Karten. Wer verstehen will, wie Prompting funktioniert, sollte nicht nur darüber sprechen – sondern damit spielen.
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