Nun sind wir schon da angelangt, dass Maschinen wahrscheinlich effizienter coden als Menschen. Das fordert ein neues Auseinandersetzen mit Verantwortlichkeiten, sowie unserem Selbstwert. Joscha Falck und Annika Limburg setzen mit ihrer Blogparade #kAIneEntwertung Zeichen zur Selbst- und Fremdreflexion.
Um meine Ausführungen zu unterstreichen, verlinke ich in diesen Artikel die von Claude selbstständig geschriebene React-App zur qr-Code-Generierung, welche ebenso von Claude in html übersetzt wurde. Die Seite läuft Standalone in jedem Browser.
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Die KI-Generatoren werden zunehmend besser, es gibt tagesaktuelle Steigerungen in ihrer Genauigkeit und neue Implementierungen. So hat z.B. das Anthopic-Team in ihren KI-Generator Claude neuerdings React-Apps implementiert, die von Claude auf Grundlage eines Prompts programmiert worden sind. Dieses "Neuartige Programmieren" habe ich nun auch selbst mit einer React-App-Vorlage versucht. Chain-of-Thought-Prompting hat letztendlich nach ca. 30 min. (exklusive der 3-Stunden-Wartezeit beim zu langen Quälen von Claude bei einem pro-Account) das oben gezeigte Ergebnis geliefert. Und der qr-Code-Generator lässt sich schon recht gut ansehen.
Was bedeutet das nun für uns
Die Geschwindigkeits- und die Genauigkeitssteigerung der KI-Generatoren verschieben die Aufgaben von uns Menschen in eine andere Richtung. In der nun folgenden Liste führe ich Skills auf, die in unserem Zeitalter, in dem KI-Generatoren immer besser werden, nötig sind. Diese Skills zu vermitteln ist Aufgabe von allen Erziehungsberechtigten inkl. Schulen.
- Prompting: Gutes und durchdachtes Prompting wird zunehmend wichtiger um die komplex arbeitenden KI-Generatoren ohne lange Wartezeiten zum erwünschten Ergebnis zu führen. Der linked-in-Post Workslop von Kathrin Lückenga macht es deutlich: KI, wenn falsch angewandt, kann ein Zeitfresser sein. Und das ist kontraproduktiv.
- Prozessorientierung: Gute Ergebnisse liefern mittlerer Weile die KI-Generatoren, so dass der User, der vor der KI sitzt den Prozess definieren muss, mit dem die KI zum Ergebnis kommt. Das impliziert natürlich auch den nächsten Punkt im Kontext von Schulunterricht.
- Neue Herausforderungen: Es müssen nun neue Prüfungsformate geschaffen werden, die den Schülerinnen und Schülern beibringen, wie sie im Prozess denken sollen. Ich habe hier klar den Vorteil, dass ich im naturwissenschaftlichen Bereich unterrichte. So dass hier der Prozess (z.B. Praktika, Projektdurchführungen) in die Bewertung mit einfließen. Zunehmens implementiere ich auch das Prozesswissen in meine Klassenarbeiten, in dem ich einen Aufgabenkontext schaffe, in dem die Schülerinnen und Schüler durch Neukombination ihres Praktika-Wissens einen neuen Versuch erklären und gedanklich auswerten müssen.
- Klarheit: Wer ein gutes Ergebnis durch KI-Generatoren erreichen möchte, der muss Klarheit in seinem Denken haben. Klare Struktur und einfache Anweisungen liefern meistens das bessere Ergebnis.
- Offen für Veränderung sein heißt, nicht immer der ewig Gestrige sein. Technologischer Fortschritt muss angenommen werden, auch wenn dies mit ein wenig Mehrarbeit einher gehen wird.
Wir könnten noch weit aus mehr Skills definieren. Ich schätze (zu diesem Zeitpunkt) jedoch, dass diese 5 Skills auf jeden Fall (im Moment) die wichtigsten sind.
Auf zu neuem Lernen und Lehren...
