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--- ef:ki:kiedu [2026/04/22 19:54] – [8. Quellen] reidyd
+++ ef:ki:kiedu [2026/04/23 10:14] (aktuell) – [8. Quellen] reidyd
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 ==== 2.1 Große Sprachmodelle (LLMs) ====
 Die meisten KI-Tools, die Text verarbeiten, basieren auf sogenannten **Large Language Models** (LLMs). Diese Modelle wurden mit Milliarden von Texten aus dem Internet, Büchern und anderen Quellen trainiert.
-Das Prinzip dahinter: Das Modell lernt, welches Wort oder welcher Satz in einem bestimmten Kontext am wahrscheinlichsten als nächstes kommt. Durch dieses Prinzip kann es zusammenhängende, sinnvolle Texte erzeugen.
+Genau genommen verarbeitet ein LLM keinen Text als Ganzes, sondern zerlegt ihn zuerst in sogenannte **Tokens**. Ein Token entspricht ungefähr einem halben Wort oder einer Silbe. Das Wort „Schule" wäre zum Beispiel ein einzelner Token, „Schulprojekt" hingegen zwei. Das Modell lernt, welcher Token in einem bestimmten Kontext am wahrscheinlichsten als nächster kommt, und erzeugt so zusammenhängende, sinnvolle Texte.
 <WRAP box>
 **Vereinfachtes Beispiel:**\\
 Eingabe: „Die Hauptstadt von Frankreich ist …"\\
-Das Modell hat diesen Satz tausendfach in Trainingsdaten gesehen und antwortet: „Paris"
+Das Modell hat diese Tokenfolge tausendfach in Trainingsdaten gesehen und antwortet: „Paris"
 </WRAP>
 ==== 2.2 Wie reagiert das Modell auf meine Fragen? ====
-Wenn du eine Frage eingibst (den sogenannten **Prompt**), verarbeitet das Modell deinen Text und generiert eine Antwort Wort für Wort, jeweils das wahrscheinlichste nächste Wort berechnend. Das Modell „weiss" dabei nicht wirklich etwas. Es erkennt bloss Muster und reproduziert sie.
+Wenn du eine Frage eingibst (den sogenannten **Prompt**), verarbeitet das Modell deinen Text Token für Token und generiert eine Antwort. Das Modell „weiss" dabei nicht wirklich etwas. Es erkennt bloss statistische Muster und reproduziert sie.
+<WRAP info>
+**Was ist das Kontextfenster?** Jedes KI-Modell hat ein sogenanntes **Kontextfenster**: die maximale Menge an Text (in Tokens gemessen), die es auf einmal verarbeiten kann. Bei neueren Modellen sind das oft Hunderttausende von Tokens. Das sind genug, um ein ganzes Buch auf einmal einzulesen. Ältere oder kleinere Modelle hingegen „vergessen" den Anfang eines langen Gesprächs, weil er nicht mehr ins Kontextfenster passt.
+</WRAP>
 ==== 2.3 RAG – Eigene Dokumente einbinden (am Beispiel NotebookLM) ====
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 ==== 5.4 Urheberrecht und akademische Integrität ====
+{{ :ef:ki:ai-label_pack-preview-scaled.png?300|}}
 Das unreflektierte Einreichen von KI-generierten Texten als eigene Arbeit ist nicht nur unehrlich, sondern kann auch gegen Schulregeln verstossen. Viele Schulen haben inzwischen klare Richtlinien zum Umgang mit KI, wie zum Beispiel die Uni Basel. Sie geben vor, jegliche Inhalte, die von der KI stammen in den Quellen oder direkt nach dem Inhalt zu vermerken, inklusive den sekundären Quellen.
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 ===== 6. KI in unseren Schulfächern =====
-Hier sind konkrete Beispiele, wie KI in verschiedenen Fächern sinnvoll eingesetzt werden kann:
+Hier sind konkrete Beispiele, wie KI in verschiedenen Fächern sinnvoll eingesetzt werden kann.
 ==== Mathematik & Physik ====
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 ===== 8. Quellen =====
+Text
   * [[https://www.srf.ch/news/schweiz/klassenzimmer-der-zukunft-ki-in-der-schule-bildung-oder-beschaeftigung|SRF | KI in der Schule: Bildung oder Beschäftigung?]] (zuletzt abgerufen am 22.04.26)
   * [[https://www.digital.pitt.edu/news/pantherbytes-blog/aieducation|University of Pittsburgh | 9 Ways to Use AI for School, and 5 Pitfalls to Avoid]] (zuletzt abgerufen am 22.04.26)
   * [[https://deutsches-schulportal.de/bildungsforschung/wann-ki-beim-lernen-hilft-und-wann-sie-schadet/|Deutsches Schulportal | Wann KI beim Lernen hilft – und wann sie schadet]] (zuletzt abgerufen am 22.04.26)
   * [[https://deutsches-schulportal.de/schulkultur/kuenstliche-intelligenz-ki-im-unterricht-chancen-risiken-und-praxistipps/| Deutsches Schulportal | Künstliche Intelligenz (KI) im Unterricht: Chancen, Risiken und Praxistipps]] (zuletzt abgerufen am 22.04.26)
-  * Bundeszentrale für politische Bildung (2025): //So bewerten junge Menschen die Nutzung von KI im Unterricht//. bpb.de, 20. Dezember 2025. https://www.bpb.de/themen/bildung/dossier-bildung/572575/so-bewerten-junge-menschen-die-nutzung-von-ki-im-unterricht/ (abgerufen am 12.03.2026)
+  * [[https://www.bpb.de/themen/bildung/dossier-bildung/572575/so-bewerten-junge-menschen-die-nutzung-von-ki-im-unterricht/|bpb | So bewerten junge Menschen die Nutzung von KI im Unterricht]] (zuletzt abgerufen am 22.04.26)
-  * Shoufan, A. (2026): //AI Hallucination from Students' Perspective: A Thematic Analysis//. arXiv:2602.17671 (abgerufen am 12.03.2026)
+  * [[https://mitsloanedtech.mit.edu/ai/basics/addressing-ai-hallucinations-and-bias/|MIT | When AI Gets It Wrong: Addressing AI Hallucinations and Bias]] (zuletzt abgerufen am 22.04.26)
-  * MIT Sloan Teaching & Learning Technologies (2025): //When AI Gets It Wrong: Addressing AI Hallucinations and Bias//. https://mitsloanedtech.mit.edu/ai/basics/addressing-ai-hallucinations-and-bias/ (abgerufen am 12.03.2026)
+  * Diese Wiki-Seite wurde mit Unterstützung von Claude (Anthropic) verbessert und von der Gruppe inhaltlich überarbeitet und ergänzt.
-  * Diese Wiki-Seite wurde mit Unterstützung von Claude (Anthropic) erstellt und von der Gruppe inhaltlich überarbeitet und ergänzt.
+Bilder
+  * [[https://substackcdn.com/image/fetch/$s_!1piw!,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2F5c3a5400-21bb-4682-a391-784c355b8f02_922x1096.gif|How Do LLMs Work?]] (zuletzt abgerufen am 22.04.26)
+  * [[https://www.promptingguide.ai/_next/image?url=%2F_next%2Fstatic%2Fmedia%2Frag-framework.81dc2cdc.png&w=3840&q=75|RAG]] (zuletzt abgerufen am 22.04.26)
+  * [[https://www.swiss-ai-experts.ch/storage/2026/04/ai-label_pack-preview-scaled.png|KI-Label]] (zuletzt abgerufen am 22.04.26)
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-//Erstellt von: Noel Lauper & David Reidy | Datum: März 2026//
+//Erstellt von: Noel Lauper & David Reidy | Datum: April 2026//