Posts by Michael Gisiger
Wenn KI nicht nur Arbeit, sondern Denken abnimmt
Cognitive Offloading ist nichts Neues. Wir lagern gedankliche Aufgaben seit Langem an Hilfsmittel aus – von der Einkaufsliste bis zur Navigation.
Generative KI verändert aber die Qualität dieser Auslagerung. Wir delegieren nicht mehr nur Erinnern oder Nachschlagen, sondern zunehmend auch Strukturieren, Zusammenfassen und Argumentieren.
Genau darin liegt die Ambivalenz: KI kann kognitive Ressourcen freisetzen. Sie kann aber auch eine Auseinandersetzung ersetzen, die für Lernen und eigenes Denken notwendig wäre. Besonders tückisch sind dabei Ergebnisse, die sprachlich und formal überzeugend wirken, obwohl der zugrunde liegende Denkprozess kaum stattgefunden hat.
Die entscheidende Frage ist deshalb für mich nicht: KI nutzen oder nicht?
Sondern: Welche Denkarbeit wollen wir weiterhin selbst leisten?
KI sollte unser Denken ergänzen – nicht unbemerkt an seine Stelle treten.
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Lernen braucht auch Pausen
Nach einer intensiven Lerneinheit gleich zum nächsten Inhalt wechseln? Nicht unbedingt.
Forschung zu offline waking rest zeigt, dass kurze reizärmere Ruhephasen nach dem Lernen die Konsolidierung von Gedächtnisinhalten unterstützen können. Entscheidend ist gerade, nicht sofort neue Reize nachzuliefern.
Also vielleicht nach dem Lernen für zehn Minuten: kein Smartphone, kein Podcast, kein neuer Text. Einfach Pause.
Manchmal gehört zum Lernen auch, eine Weile nichts Neues zu tun.
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Zuhören schafft Vertrauen – Geschichten können Einstellungen verändern
Aktives, nicht-wertendes Zuhören verbessert die Gesprächsatmosphäre und kann Abwehrreaktionen reduzieren. Aber reicht es auch, um Einstellungen zu verändern?
Ein grosses Feldexperiment zu einem polarisierten politischen Thema fand einen interessanten Unterschied: Für längerfristige Einstellungsänderungen waren vor allem persönliche Geschichten entscheidend. Aktives Zuhören erhöhte die Sympathie für das Gegenüber, brachte darüber hinaus aber keinen zusätzlichen Überzeugungseffekt.
Für Kommunikation und Führung eine interessante Unterscheidung: Zuhören schafft die Grundlage für ein Gespräch. Eine konkrete Erfahrung kann ihm eine neue Perspektive geben.
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HackApertus Online Hackathon 01. bis 16. Oktober
Ich plane, beim HackApertus Online Hackathon mitzumachen.
HackApertus ist ein Schweizer Hackathon rund um Apertus, das offene Schweizer Sprachmodell. Im Track Swiss Voices möchte ich untersuchen, wie zuverlässig Apertus einen klar abgegrenzten Schweizer Fachkontext abbildet: die höhere Berufsbildung.
Geplant ist ein reproduzierbarer Benchmark mit mehreren hundert Fällen zu Systemstruktur, Abschlüssen, Zuständigkeiten, typischen Fehlannahmen und ausgewählten statistischen Daten. Bewertet werden unter anderem Faktentreue und Halluzinationen; ein Teil der Ergebnisse wird zusätzlich menschlich validiert.
Die Projektdokumentation und später auch die Resultate sollen offen zugänglich sein. Das Repo habe ich bewusst bereits veröffentlicht – auch als kleines öffentliches Commitment, das Projekt nach den Ferien konsequent fertigzustellen.
Mein Projekt: codefloe.com/michaelgisiger/…
Der Hackathon: hackapertus.ch
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Vier Stufen beruflicher Kompetenz im KI-Zeitalter
Wer KI im Beruf sinnvoll einsetzen will, braucht mehr als Prompting oder Toolwissen.
Für mich lassen sich vier Stufen unterscheiden:
- Fachkompetenz – die Aufgabe selbst verstehen.
- Anwendungskompetenz – passende KI-Werkzeuge einsetzen.
- Urteilskompetenz – Ergebnisse fachlich, rechtlich und ethisch beurteilen.
- Gestaltungskompetenz – Arbeitsprozesse, Rollen und Verantwortlichkeiten mit KI neu gestalten.
Gerade die vierte Stufe wird entscheidend: Aus individueller KI-Kompetenz wird Organisationskompetenz.
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Wie Qualitätssicherung in der Bildung mit KI nicht funktioniert
Online-Unterricht aufzeichnen, transkribieren und anschliessend von #KI auf Füllwörter, technische Verzögerungen oder Abweichungen vom vorgesehenen Ablauf prüfen lassen – inklusive Risikostatus und Konfidenzwert für Führungskräfte: Genau so sollte #Qualitätssicherung in der #Bildung nicht aussehen.
Bei Multiverse in England berichten Lehrpersonen laut Guardian von erheblichem Stress durch dieses System. Das überrascht wenig. Wer permanent algorithmisch beobachtet und bewertet wird, beginnt zwangsläufig auch für die Messlogik zu arbeiten.
Das Grundproblem sitzt aber noch tiefer: Gemessen wird vorwiegend, was maschinell leicht erfassbar ist. Gute Lehre zeigt sich oft gerade im Gegenteil, im situativen Abweichen, Nachfragen, Improvisieren, im Eingehen auf Lernende. Ein System, das solche Komplexität auf Scores reduziert, riskiert nicht bessere Lehre, sondern normiertes Verhalten.
Qualitätssicherung benötigt fachliches Urteil, Kontext und Vertrauen. Permanente algorithmische Leistungsüberwachung ist dafür ein ziemlich schlechter Ersatz.
@wintermeyer Ich versuche schon seit einiger Zeit, meinen #CodeFloe Account hinzuzufügen, sehe aber immer diese Fehlermeldung. Liegt hier das Problem bei CodeFloe oder bei #Vutuv?
Je leichter KI Wissen verfügbar macht, desto wichtiger wird die Frage, was wir mit diesem Wissen tun.
Irving Babbitt formulierte bereits 1897 eine für mich erstaunlich aktuelle Unterscheidung: Ziel von Bildung sei Assimilation statt Akkumulation. Wissen wird erst dann bildend, wenn wir es uns aneignen und es unsere späteren Wahrnehmungen und Urteile verändert.
Gerade im KI-Zeitalter scheint mir das zentral. KI kann Zugang, Zusammenfassung und Auswahl erleichtern. Sie sollte uns aber nicht jene Auseinandersetzung abnehmen, in der eigene Massstäbe und Urteilskraft entstehen.
Mehr dazu: Assimilation statt Akkumulation
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Datenschutz als Innovationsbremse? So einfach ist es (leider) nicht.
Dieser Heise-Beitrag formuliert ziemlich eindeutig: Datenschutz mache Europa wettbewerbsfähiger. Die zugrunde liegende Studie ist aber deutlich differenzierter.
Datenschutz ist weder automatisch Innovationsbremse noch Wettbewerbsvorteil. Regulierung verursacht reale Kosten und Rechtsunsicherheit, besonders für Start-ups und KMU. Gleichzeitig gibt es Hinweise darauf, dass klare Anforderungen bessere Datenstrukturen, Privacy-Technologien, Vertrauen und professionellere Prozesse fördern können. Entscheidend ist, Pflichten am tatsächlichen Risiko auszurichten, statt alle Anwendungen gleichzubehandeln.
Hier wird die Studie auch für KI-Governance interessant: Gute Governance bedeutet nicht möglichst viele Kontrollen. Sie bedeutet, Risiken früh zu erkennen, Verantwortlichkeiten klar zu verteilen und den Kontrollaufwand dort zu erhöhen, wo das Schadenspotenzial tatsächlich gross ist.
Nicht weniger Governance, sondern präzisere Governance.
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Nicht jede Notiz muss Teil eines Wissensmanagement-Systems werden.
Für flüchtige Recherchefunde, Code-Snippets, Links oder kleine To-dos nutze ich seit einiger Zeit Whisp – eine reduzierte Linux-App, die eher als digitaler Schmierzettel denn als klassische Notizverwaltung gedacht ist.
Im Beitrag auf GNU/Linux.ch beschreibe ich, warum mir dabei gerade das einfache Prinzip gefällt: Swipen statt Tabs, automatische Speicherung und Löschen als normaler Teil des Workflows.
Wieder da
Nach längerer Pause bin ich auf Vutuv wieder aktiv und habe mein Profil neu aufgebaut.
Inhaltlich wird es hier vor allem um Erwachsenenbildung, Bildungsentwicklung, AI Literacy und KI-Governance gehen.
Regelmässiger wird es ab nächster Woche.
Ich freue mich auf neue und alte Kontakte!