AI Literacy
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1947 hielt Dorothy L. Sayers einen Vortrag, der später unter dem Titel The Lost Tools of Learning bekannt wurde.
Ihre Diagnose bleibt aktuell: Bildung vermittle zwar zahlreiche Inhalte, vernachlässige aber die Kunst des Lernens selbst.
Sayers dachte dabei an grundlegende geistige Werkzeuge: Sprache präzise verstehen, Argumente prüfen, Schlüsse ziehen und Gedanken überzeugend formulieren.
Mit generativer KI bekommt dieses alte Problem eine neue Dimension.
Ein Sprachmodell liefert uns nicht nur Informationen. Es kann Texte strukturieren, Argumente formulieren, Schlussfolgerungen ziehen und Positionen entwickeln. Es übernimmt damit Tätigkeiten, die bislang zumindest sichtbar mit eigener geistiger Arbeit verbunden waren.
Deshalb greift die Frage «Dürfen Lernende KI benutzen?» meines Erachtens zu kurz.
Wichtiger ist:
Können sie beurteilen, was die KI produziert?
Wer Argumente prüfen, Quellen einordnen und Widersprüche erkennen kann, erhält mit KI ein leistungsfähiges Werkzeug.
Wer diese Fähigkeiten nie entwickelt hat, erhält dagegen möglicherweise vor allem die Illusion von Kompetenz.
AI Literacy beginnt deshalb für mich nicht beim Prompting. Sie beginnt bei Lesen, Schreiben, Argumentieren und Urteilen.
Oder mit Sayers gesprochen: bei den Werkzeugen des Lernens.
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Drei Entwicklungen, die ich im Blick behalte
In den letzten zwei Wochen sind mir drei Themen besonders aufgefallen:
1. Die Schweizer KI-Regulierung nimmt Form an.
Bis Ende 2026 soll eine Vernehmlassungsvorlage vorliegen. Transparenz, Datenschutz, Nichtdiskriminierung und Aufsicht gehören zu den Themen. Für Organisationen stellt sich deshalb schon vorher die Frage, welche internen Regeln und Verantwortlichkeiten sie unabhängig vom endgültigen Gesetz benötigen.
2. KI-Tutoren lassen sich zunehmend systematisch testen.
Microsoft Research arbeitet mit StudentSim an simulierten Lernenden, um Tutor-Systeme zu evaluieren. Interessant ist der methodische Ansatz – aber gute Bewertungen durch Simulation und Expertinnen und Experten sind noch kein Nachweis realer Lerngewinne.
3. Bei KI-Agenten reicht klassische Model Governance nicht mehr.
Brookings argumentiert, dass Governance auch während der Ausführung greifen muss: über Berechtigungen, kontinuierliche Überwachung und abgestufte Handlungsspielräume.
Mein gemeinsamer Nenner: Je autonomer KI-Systeme werden, desto wichtiger werden Evaluation, klare Zuständigkeiten und Regeln für ihren konkreten Einsatz.
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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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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!