Kurz vorweg
Künstliche Intelligenz
Die Begrifflichkeit KI
führt oft zu unterschiedlichen Missverständnissen und Fehlkonzepten. Zunächst klingt Künstliche Intelligenz für viele reißerischer als die gemeinten Anwendungen meist sind. Das kann zu Berührungsängsten führen.
Wenn wir von KI
sprechen, sollten wir stets schauen, ob es um das Konzept oder Anwendungsgebiete oder konkrete Tools geht.

Künstlichen Intelligenz als Konzept mit Anwendungsgebieten und Tools
CC BY SA 4.0 KI Makerspace
Manchmal wird von verschiedenen KIs
gesprochen, wobei jedoch verschiedene KI-basierte Anwendungen gemeint sind. Unterschiedliche KIs
gibt es nicht, da Künstliche Intelligenz
lediglich ein Konzept ist. Immer wieder hört man die Aussage, dass die KI von Fobizz
mit der KI von schulKI
verglichen wird. Das sind jedoch keine unterschiedlichen KIs, nicht einmal unterschiedliche KI-Modelle. Beide Systeme basieren auf ChatGPT (Stand Nov. 2024). Höchstens die verwendeten Versionen von ChatGPT, die Benutzeroberfläche und zusätzliche Modifizierungen unterscheiden sich. Will man allgemein bleiben, wäre es in vielen Bereichen angebracht, von KI-basierten Systemen oder Tools zu sprechen. Geht es jedoch um ein konkretes Anwendungsgebiet oder sogar ein konkretes Tool, dann sollte das auch als solches bezeichnet werden. In den Medien oder bei Ankündigungen von Fortbildungen liest man immer wieder, dass es um KI
gehen würde. Bei genauerem Hinsehen stellt sich jedoch heraus, dass man sich nur
mit ChatGPT befasst hat. Diese Ungenauigkeit bei den Begrifflichkeiten kann Verwirrungen stiften und falsche Erwartungen wecken.
Die Ungenauigkeit betrifft nicht nur die Anwendungsperspektive, sondern auch die methodische, informatorische Seite. Da der Begriff KI
nicht eindeutig definiert ist, bleibt häufig unklar, was genau auf Ebene der Algorithmen gemeint ist. KI
ist ein Buzzword
, weshalb insbesondere bei kommerziellen Produkten genau geschaut werden muss: Was macht das Programm nun intelligent
? Welche Methoden werden genau verwendet? Häufig wird KI mit Maschinellem Lernen (Machine Learning, ML) gleichgesetzt. Maschinelles Lernen wird von Algorithmen genutzt, die selbstständig lernen im Gegensatz zu Systemen, die regelbasiert arbeiten (siehe Der Weg zum selbständigen Lernen).
Auch in dieser Fortbildung soll es um die methodischen Grundlagen und die Auswirkungen von Systemen gehen, die selbstständig lernen, also Maschinelles Lernen nutzen. Da jedoch Maschinelles Lernen in der Schule
für manche zu technisch und damit abschreckend klingen könnte, haben wir uns für die Formulierung KI in der Schule
entschieden, trotz der damit einhergehenden Ungenauigkeit.