Zusammenfassung des Artikels: "AI is Coming for the Unmotivated" Der Artikel beleuchtet die zunehmende Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Wissensarbeit und warnt vor einem gefährlichen Missverständnis: KI macht zwar viele Aufgaben einfacher, aber sie ersetzt nicht Motivation, kritisches Denken und tiefgehende Problemlösung. Hauptpunkte: "Vibe Coding" und KI-Automatisierung: Ein Trend, bei dem Entwickler KI nutzen, um den Großteil ihrer Arbeit zu automatisieren, wird als "Vibe Coding" bezeichnet. Viele glauben, dass man mit einer guten Idee und KI-Unterstützung mühelos erfolgreich werden kann. Das Beispiel Y Combinator: Start-ups im renommierten Y Combinator nutzen KI, um bis zu 95 % ihres Codes zu schreiben. Doch diese Gründer haben bereits enorme Vorarbeit geleistet: intensive Recherche, Strategieentwicklung und Problemlösung. Sie nutzen KI als Werkzeug, nicht als Ersatz für harte Arbeit. KI vergrößert die Kluft: Studien zeigen, dass leistungsstarke Menschen mit guten Grundlagen und kritischem Denken durch KI profitieren. Weniger motivierte oder schlecht vorbereitete Nutzer hingegen verlassen sich zu sehr auf KI, können deren Ergebnisse nicht richtig einschätzen und verschlechtern dadurch ihre Leistung. Die Lücke zwischen Motivierten und Unmotivierten wächst. KI erhöht die Anforderungen: Je leistungsfähiger KI wird, desto wichtiger werden menschliche Fähigkeiten wie Strategie, Kreativität, Marktverständnis und Ausdauer. Wer nur auf "Vibes" setzt, wird abgehängt – Erfolg hängt nicht mehr von der Ausführung, sondern von tieferem Verständnis und Differenzierung ab. Gefahr für Bildung und Kompetenzen: Wer zu viel an KI abgibt, riskiert, eigene Fähigkeiten zu verlieren (Stichwort: "Skill Atrophy"). Besonders im Bildungsbereich besteht die Gefahr, dass Schüler und Studierende das kritische Denken verlernen, wenn KI alle Aufgaben erledigt. Schulen müssen daher stärker auf Analyse, Synthese und eigenständiges Denken setzen. Fazit: KI bietet enorme Chancen für Motivierte und Selbstdenkende, indem sie Routinearbeiten abnimmt und Raum für höherwertige Aufgaben schafft. Für diejenigen, die KI als Abkürzung nutzen, droht dagegen Stagnation oder Rückschritt. Die Anforderungen an Eigenmotivation, kritisches Denken und Lernbereitschaft steigen – und nur wer bereit ist, diese zu erfüllen, wird im KI-Zeitalter erfolgreich sein. Kernaussage: KI senkt die Einstiegshürden, aber erhöht die Anforderungen an menschliche Fähigkeiten. Motivation, kritisches Denken und kontinuierliches Lernen werden wichtiger denn je. Wer sich auf KI verlässt, ohne diese Kompetenzen zu entwickeln, wird abgehängt.
AI is Coming for the Unmotivated
Folge 13: Künstliche Intelligenz
Die Dossierfolge gibt einen Überblick über den Einsatz von KI im Lehr-Lern-Prozess sowie in der Bildungsverwaltung
AI tools for human knowledge | Sana
Sana is an AI company building the next generation of knowledge tools. Designed and engineered in Stockholm, Sweden.
Hochschulen und KI: Neue Strategien
Jenseits des Offensichtlichen: Alternative Zukünfte für Hochschulen im Zeitalter der KI Einleitung Die Hochschulbildung befindet sich inmitten einer tiefgreifenden Transformation, angetrieben durch die rasanten Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere der generativen...
OpenAI Academy
Unlock the new opportunities of the AI era by equipping yourself with the knowledge and skills to harness artificial intelligence effectively.
GitHub - SesameAILabs/csm: A Conversational Speech Generation Model
A Conversational Speech Generation Model. Contribute to SesameAILabs/csm development by creating an account on GitHub.
UNIDIGITAL.news | KI & Bildung
Künstliche Intelligenz in Lehre und Unterricht. Entwicklung zu KI an Schulen & Hochschulen. Newsletter zu ChatGPT & Co.
schulKI
schulKI stellt vielseite Chat-KIs wie ChatGPT, Bildgenerierung und Aufgabenvorkontrolle für Schulen bereit
Benchlearning Projekt 2024 „KI für Alle“ (#blp24) – Cogneon Akademie
Künstliche Intelligenz: Müssen wir jetzt nichts mehr lernen?
Matthias Zehnder ist Autor und Medienwissenschaftler in Basel. Er ist bekannt für inspirierende Texte, Vorträge und Seminare über Medien, die Digitalisierung und KI.
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Automation Bias
Was ist Automation Bias? Als Automation Bias bezeichnet man ein übermäßiges Vertrauen in automatisierte Hilfsmittel und Systeme zur Entscheidungsfindung. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit automatisierter Entscheidungshilfen werden diese immer häufiger in kritischen Entscheidungskontexten wie etwa auf Intensivstationen oder im Flugzeugcockpit eingesetzt. Menschen neigen dazu, den Weg des geringsten kognitiven Aufwands einzuschlagen und der „Automatisierung“ dabei tendenziell den Vorzug zu geben.
Macht die Künstliche Intelligenz uns dumm?
Textversion mit Quellenangaben: Text: https://www.matthiaszehnder.ch/wochenkommentar/macht-die-kuenstliche-intelligenz-uns-dumm/
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Educators | Quandary
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Erste Vorgaben zum Einsatz von KI greifen
Erste Vorgaben zum Einsatz von KI greifen Ab Februar greifen die ersten Vorgaben der europäischen KI-Verordnung. Was Hochschulangehörige beachten müssen.
KI und Facharbeiten. Ein Leitfaden
Dieser Leitfaden untersucht den Einsatz generativer Künstlicher Intelligenz (KI) in schulischen Facharbeiten und adressiert damit die wachsenden Herausforderungen und Potenziale, die durch die Integration solcher Technologien in wissenschaftspropädeutische Lernprozesse entstehen. Ziel ist es, Schüler:innen methodisch fundierte Ansätze an die Hand zu geben, um KI-Tools effektiv für Themenfindung, Recherche, Textproduktion, Korrektur und Reflexion einzusetzen. Dabei wird ein praxisnaher Ansatz verfolgt, der die Förderung von Zukunftskompetenzen (Kommunikation, Kollaboration, Kreativität, kritisches Denken) unterstützt und gleichzeitig die Eigenleistung und den reflektierten Umgang mit KI gewährleistet.
Dieser Leitfaden untersucht den Einsatz generativer Künstlicher Intelligenz (KI) in schulischen Facharbeiten und adressiert damit die wachsenden Herausforderungen und Potenziale, die durch die Integration solcher Technologien in wissenschaftspropädeutische Lernprozesse entstehen. Ziel ist es, Schüler:innen methodisch fundierte Ansätze an die Hand zu geben, um KI-Tools effektiv für Themenfindung, Recherche, Textproduktion, Korrektur und Reflexion einzusetzen. Dabei wird ein praxisnaher Ansatz verfolgt, der die Förderung von Zukunftskompetenzen (Kommunikation, Kollaboration, Kreativität, kritisches Denken) unterstützt und gleichzeitig die Eigenleistung und den reflektierten Umgang mit KI gewährleistet.
AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking
The proliferation of artificial intelligence (AI) tools has transformed numerous aspects of daily life, yet its impact on critical thinking remains underexplored. This study investigates the relationship between AI tool usage and critical thinking skills, focusing on cognitive offloading as a mediating factor. Utilising a mixed-method approach, we conducted surveys and in-depth interviews with 666 participants across diverse age groups and educational backgrounds. Quantitative data were analysed using ANOVA and correlation analysis, while qualitative insights were obtained through thematic analysis of interview transcripts. The findings revealed a significant negative correlation between frequent AI tool usage and critical thinking abilities, mediated by increased cognitive offloading. Younger participants exhibited higher dependence on AI tools and lower critical thinking scores compared to older participants. Furthermore, higher educational attainment was associated with better critical thinking skills, regardless of AI usage. These results highlight the potential cognitive costs of AI tool reliance, emphasising the need for educational strategies that promote critical engagement with AI technologies. This study contributes to the growing discourse on AI’s cognitive implications, offering practical recommendations for mitigating its adverse effects on critical thinking. The findings underscore the importance of fostering critical thinking in an AI-driven world, making this research essential reading for educators, policymakers, and technologists.
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Mindmap: Lebenslanges Lernen - Miro
Weiterlernen (mit KI) von Jochen Robes
AI-Act fordert KI-Kompetenz | erwachsenenbildung.at
Mit Februar 2025 verpflichtet die EU-KI-Verordnung Unternehmen, die KI-Kompetenzen ihrer Beschäftigten sicherzustellen. Das betrifft auch die Erwachsenbildung.
Pflicht zur Fort- und Weiterbildung in KI-Kompetenz ab 2025 - Erwachsenenbildung EKHN
Ab Februar 2025 tritt eine neue Anforderung des EU AI Acts in Kraft, die alle Organisationen, die KI beruflich nutzen, weiterlesen
mindwendel
Practical AI for Teachers and Students
A free introductory series on using generative AI
Illuminate | Learn Your Way
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Empfehlungen für eine evidenzbasierte Nutzung von Künstlicher Intelligenz und Large Language Modells in Hochschulen: Ergebnisse eines systematischen Reviews
Abstract Deutsch Die Künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere Large Language Models (LLMs) haben in den letzten Jahren erheblich an Bedeutung im Bildungssektor gewonnen. Diese Technologien bieten vielfältige Einsatzmöglichkeiten, wie die Personalisierung des Lernens, Effizienzsteigerungen in administrativen Prozessen und die Einführung innovativer Lehrmethoden. Trotz der zahlreichen Potenziale besteht eine Forschungslücke hinsichtlich der konkreten Gestaltung und Implementierung von KI-Systemen in der Hochschulbildung, die sowohl technische Effizienz als auch ethische Standards berücksichtigt. Die vorliegende Arbeit schließt diese Lücke durch eine systematische Literaturanalyse gemäß den PRISMA-Richtlinien, wobei 116 relevante Studien aus den Datenbanken Web of Science, Scopus und Google Scholar ausgewertet wurden. Die Analyse zeigt, dass KI und LLMs signifikante Vorteile für die Hochschulbildung bieten, wie die Erstellung individualisierter Lernpfade und die Automatisierung von Bewertungsprozessen. Gleichzeitig identifiziert die Studie wesentliche Herausforderungen, darunter Datenschutzprobleme, algorithmische Verzerrungen (Bias) und die mangelnde Erklärbarkeit komplexer Modelle. Ethische Implikationen wie Fairness und Gleichberechtigung werden ebenfalls kritisch beleuchtet. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, werden konkrete Handlungsempfehlungen für hochschulische Bildungseinrichtungen entwickelt. Dazu gehören die Entwicklung hochschuleigener KI-Systeme zur besseren Datenkontrolle, die Förderung interdisziplinärer Zusammenarbeit, umfassende Schulungsprogramme für Lehrkräfte sowie die Etablierung von Governance-Strukturen und ethischen Leitlinien. Die Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit einer integrativen Perspektive, die technische und ethische Aspekte gleichermaßen berücksichtigt, um das volle Potenzial von KI im Bildungsbereich verantwortungsvoll auszuschöpfen. Diese Arbeit liefert praxisorientierte Leitlinien für die effektive und ethisch fundierte Implementierung von KI-Technologien in der Hochschulbildung und trägt somit zur Verbesserung der Bildungsqualität und zur Sicherstellung von Datenschutz und Fairness bei. Abstract English Artificial Intelligence (AI), particularly Large Language Models (LLMs), have gained significant importance in the education sector in recent years. These technologies offer a variety of applications, such as the personalization of learning, efficiency improvements in administrative processes, and the introduction of innovative teaching methods. Despite the numerous potentials, there exists a research gap regarding the concrete design and implementation of AI systems in higher education that consider both technical efficiency and ethical standards. The present work closes this gap through a systematic literature analysis in accordance with PRISMA guidelines, evaluating 116 relevant studies from the Web of Science, Scopus, and Google Scholar databases. The analysis shows that AI and LLMs provide significant advantages for higher education, such as the creation of individualized learning paths and the automation of assessment processes. At the same time, the study identifies essential challenges, including data privacy issues, algorithmic biases, and the lack of explainability of complex models. Ethical implications, such as fairness and equality, are also critically examined. To address these challenges, concrete recommendations for educational institutions are developed. These include the development of proprietary, internally hosted AI systems for better data control, the promotion of interdisciplinary collaboration, comprehensive training programs for educators, as well as the establishment of governance structures and ethical guidelines. The results emphasize the necessity of an integrative perspective that equally considers technical and ethical aspects to responsibly harness the full potential of AI in the educational sector. This work provides practical guidelines for the effective and ethically grounded implementation of AI technologies in higher education, thereby contributing to the improvement of educational quality and ensuring data privacy and fairness.
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Künstliche Intelligenz im Arbeitsalltag: (m)ein Workflow für die Dokumentation - Erwachsenenbildung EKHN
GPT Schreiben für´s Hören
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Sakana AI
The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery
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