Types of AI Tools Explained – Deutsch

Arten von KI-Tools erklärt

Egal, ob Sie den Unterricht verbessern, selbstständiges Lernen fördern oder neue Fähigkeiten einführen möchten – das Verständnis der verschiedenen Arten und Funktionen von KI-Tools ist der erste Schritt.

Dieser Abschnitt hilft Lehrkräften daher, sich einen Überblick über die für erwachsene Lernende verfügbaren KI-Tools zu verschaffen. Er stellt wichtige Tool-Kategorien vor, erklärt ihre Funktionen und praktischen Einsatzmöglichkeiten und bietet Beispiele aus der Praxis, um Lehren und Lernen relevanter zu gestalten.

VERSTÄNDNIS DER KI-TOOL-TYPEN

Verschiedene Arten von KI-Tools

Die Künstliche Intelligenz hat ihre Wurzeln in der antiken Philosophie, doch die moderne KI begann in den 1950er-Jahren mit Pionieren wie Alan Turing und John McCarthy. Die Dartmouth-Konferenz von 1956 markierte die offizielle Geburtsstunde der KI als eigenständiges Forschungsfeld.

In den 1970er- und 1980er-Jahren erlitt die KI Rückschläge, die als „KI-Winter“ bekannt sind, verursacht durch begrenzte Fortschritte und zu hohe Erwartungen.

Die Wiederbelebung begann in den 2000er-Jahren mit Fortschritten in der Rechenleistung, Big Data und dem maschinellen Lernen.

Heute leben wir im Zeitalter der generativen KI, mit Tools wie ChatGPT und DALL·E, die Teil des Alltags geworden sind.

Das Verständnis dieser Geschichte hilft Lernenden, den Fortschritt des Fachgebiets zu würdigen – und einzuschätzen, wohin die Entwicklung als nächstes gehen könnte.

Transversale Tools (Allzweck-KI)

Diese Tools sind flexibel und in vielen Kontexten und Fachbereichen anwendbar. Lernende können sie für verschiedene Zwecke nutzen – vom Schreiben und Recherchieren bis hin zur Organisation von Aufgaben.

Transversale Tools basieren typischerweise auf großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) oder Foundation-Modellen, die auf umfangreichen Datensätzen aus vielen Bereichen (z. B. Bücher, Websites, Gespräche) trainiert wurden. Tools wie ChatGPT oder Gemini verwenden die Transformer-Architektur und unüberwachtes maschinelles Lernen auf Milliarden von Textproben, gefolgt von einer Anpassung durch Anweisungen (Instruction Tuning), um besser auf menschliche Eingaben reagieren zu können.

Beispiele:

Ideal für: Vermittlung von grundlegenden KI-Kompetenzen, digitaler Kompetenz und Problemlösung.

Spezifische Tools (Aufgabenorientierte KI)

Diese Tools sind für eine Hauptfunktion entwickelt und bedienen oft eine Nische oder einen praktischen Anwendungsfall. Sie helfen Lernenden, bestimmte Aufgaben effizienter zu erledigen.

Spezifische KI-Tools basieren auf sogenannten Narrow-AI-Modellen, die für eine oder eine begrenzte Anzahl von Aufgaben entwickelt und trainiert wurden – etwa Spracherkennung, Text-zu-Sprache oder Bildgenerierung. Diese Modelle nutzen häufig überwachte Lernverfahren mit beschrifteten Datensätzen, die auf ihre jeweilige Funktion abgestimmt sind, und sind für Genauigkeit und Leistung im jeweiligen Bereich optimiert.

Beispiele:

Canva AI / Adobe Firefly – Grafikdesign und Bildgenerierung
Natural Reader – Text-zu-Sprache für das Vorlesen von Artikeln und Büchern
TripIt AI / Roam Around – Reiseplanerstellung
Runway ML – Videobearbeitung und Inhaltserstellung
Speechify / Bookshare – Barrierefreiheit und Audio-Lernen

Ideal für: Fachspezifische Aufgaben (z. B. Medienerstellung, Spracherwerb, Barrierefreiheit).

KI-GRUNDLAGEN

Kernkonzepte hinter den heutigen smarten KI-Tools

Um KI-Tools sicher zu nutzen, ist es hilfreich, die leistungsstarken Technologien zu verstehen, die sie antreiben. Drei wesentliche KI-Konzepte – Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) und Generative KI – sind Schlüsseltechnologien, die es KI-Tools ermöglichen, menschliche Sprache, Bilder und mehr zu verstehen, darauf zu reagieren und sogar zu erzeugen.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Der KI-Bereich, der sich darauf konzentriert, wie Maschinen menschliche Sprache verstehen, interpretieren und erzeugen.
NLP ist die Methode, mit der Maschinen menschliche Sprache „lesen“ oder „hören“ und in etwas umwandeln, mit dem eine KI arbeiten kann.
Eingesetzt in: Chatbots, Übersetzungs-Apps, Sprachassistenten

Generative KI
KI, die neue Inhalte erzeugen kann – wie Texte, Bilder, Musik oder Videos – statt nur Daten zu analysieren.
Generative KI steht für Kreativität – sie nutzt Modelle wie LLMs, um komplett neue Inhalte basierend auf Eingaben oder Mustern zu erstellen.
Beispiele: ChatGPT (Text), DALL·E (Bilder), Runway ML (Video)

Was KI leisten kann

Häufige Funktionen von KI-Tools

KI-Tools bieten eine Vielzahl von Funktionen, die Nutzern helfen, Aufgaben effizienter, kreativer oder zugänglicher zu erledigen. Dieser Abschnitt stellt die gebräuchlichsten Funktionen vor – wie das Generieren von Texten, das Finden von Informationen, das Erstellen von Bildern oder das Umwandeln von Sprache – und erklärt, wie jede Funktion im realen Lernkontext und im Alltag genutzt werden kann.