Dieses interaktive Workshop-Board hilft Teilnehmenden, die Grenzen von Large Language Models (LLMs) durch Recherche, praktische Experimente und kritische Reflexion zu erkunden.
Abschnitt 1: Einstieg (von der Lehrkraft geleitet)
Plenumsdiskussion: Schüler mit Fragen zu ihrer aktuellen KI‑Nutzung und ihrem Vertrauen einbinden.
Logikrätsel: Ein visuelles und verbales Rätsel über eine „versiegelte Tasse“, um menschliches Denken gegenüber dem Musterabgleich von KI zu veranschaulichen.
Medien‑Einblick: Ein Link zu einem Reel von Phi Nguyen, das reale Beispiele für KI‑Fehler zeigt.
Abschnitt 2: Interaktives Labor (Schülergruppen)
Aufgabe 1: Recherche & Erklärung: Gruppen recherchieren häufige Schwächen von KI (Logik, Zählen, Zeitverständnis usw.) und finden die technischen Gründe dafür, wie etwa „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 spezielle Übung, bei der Schüler versuchen, in einer Auseinandersetzung mit einer korrekten KI „zu gewinnen“, um zu sehen, ob sie schließlich lügen wird, um ihnen zu gefallen.
Abschnitt 3: Abschließende Reflexion (von der Lehrkraft geleitet)
Kritische Diskussion: Eine abschließende "Think-Pair-Share"-Sitzung, die sich auf Vertrauen, Verantwortung und den menschlichen Vorsprung konzentriert.
Ethische Szenarien: Die Schüler werden gebeten, KI-Ratschläge gegen menschliche Empathie in persönlichen Situationen abzuwägen (z. B. familiäre oder freundschaftliche Probleme).
Die Fähigkeit der Zukunft: Herausarbeiten, was Menschen einzigartig können und was KI niemals meistern wird.
