Dieses interaktive Workshop-Board wurde entwickelt, um Schülern die Einschränkungen von Large Language Models (LLMs) durch Recherche, praktische Experimente und kritische Reflexion näherzubringen.
Abschnitt 1: Aufwärmen (Lehrkraft-geleitet)
Plenumsdiskussion: Die Schüler mit Fragen zu ihrer aktuellen KI-Nutzung und ihrem Vertrauen in KI einbeziehen.
Logikrätsel: Ein visuelles und verbales Rätsel über einen "versiegelten Becher", um menschliches Schlussfolgern dem Musterabgleich von KI gegenüberzustellen.
Medieneinblick: Ein Link zu Phi Nguyens Reel, um reale Beispiele für KI "Fehlschläge" zu zeigen.
Abschnitt 2: Interaktives Labor (Schülergruppen)
Aufgabe 1: Recherche & Erklären: Gruppen recherchieren häufige Schwächen von KI (Logik, Zählen, Zeitgefühl usw.) und finden die dahinterliegenden Gründe, zum Beispiel „Tokenisierung“.
Aufgabe 2: Die „Trick“-Challenge: Die Schüler nutzen eigene Prompts, um die KI zum Scheitern zu bringen, und halten ihre lustigsten Ergebnisse im Arbeitsbereich fest.
Gaslighting-Challenge: Eine spezielle Übung, bei der die Schüler versuchen, ein Argument gegen eine korrekte KI zu „gewinnen“, um zu sehen, ob sie schließlich lügen wird, um ihnen zu gefallen.
Abschnitt 3: Abschließende Reflexion (vom Lehrer geleitet)
Kritische Diskussion: Eine abschließende "Think-Pair-Share"-Sitzung, die sich auf Vertrauen, Verantwortung und den menschlichen Vorteil konzentriert.
Ethische Szenarien: Die Schüler sollen KI-Ratschläge gegen menschliche Empathie in persönlichen Situationen abwägen (z. B. familiäre oder freundschaftliche Schwierigkeiten).
Die Fähigkeit der Zukunft: Erkennen, was Menschen einzigartig können, das KI niemals beherrschen wird.
