Dieses interaktive Workshop-Board hilft Schülern, die Grenzen von Large Language Models (LLMs) durch Recherche, praktische Experimente und kritische Reflexion zu erkunden.
Abschnitt 1: Einstieg (geleitet durch die Lehrkraft)
Plenumsdiskussion: Schüler mit Fragen zu ihrer aktuellen KI-Nutzung und ihrem Vertrauen einbeziehen.
Logikrätsel: Ein visuelles und verbales Rätsel über eine „versiegelte Tasse“, um menschliches Schlussfolgern dem Musterabgleich einer KI gegenüberzustellen.
Medien-Einblick: Ein Link zum Reel von Phi Nguyen, um reale Beispiele für KI-Fehler zu zeigen.
Abschnitt 2: Interaktives Labor (Schülergruppen)
Aufgabe 1: Recherche & Erklären: Gruppen recherchieren gängige KI-Schwächen (Logik, Zählen, Zeitgefühl usw.) und finden die dahinterliegenden Ursachen, z. B. „Tokenisierung“.
Aufgabe 2: Die „Trick“-Challenge: Schüler verwenden ihre eigenen Prompts, um die KI zum Scheitern zu bringen, und halten ihre lustigsten Ergebnisse im Arbeitsbereich fest.
Gaslighting Challenge: Eine spezifische Übung, bei der Schüler versuchen, ein Streitgespräch mit einer korrekten KI zu „gewinnen“, um zu sehen, ob sie schließlich lügen wird, um ihnen zu gefallen.
Abschnitt 3: Abschließende Reflexion (von der Lehrperson geleitet)
Kritische Diskussion: Eine abschließende "Think-Pair-Share"-Phase mit Fokus auf Vertrauen, Verantwortung und dem menschlichen Vorteil.
Ethische Szenarien: Die Schüler sollen KI-Ratschläge gegen menschliche Empathie in persönlichen Situationen abwägen (z. B. familiäre oder freundschaftliche Probleme).
Die Fähigkeit der Zukunft: Identifizieren, was Menschen einzigartig können, das KI niemals meistern wird.
