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536 results for “inki_drop”
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🚀 Bei uns ist Einiges los im April: Von Tipps für die Konsistenz in KI-generierten Videos über ansprechendes Design mit Canva hin zur Bildgenerierung mithilfe von KI.
🤗 Außerdem eine herzliche Einladung zum Netzwerktreffen KI zur Frage: Wie können KI-Chatbots bei der Qualitätsförderung von offenen Bildungsmaterialien unterstützen.
Infos und Anmeldung 👉 https://www.twillo.de/veranstaltungen/
#OER #OERde #OpenEducation #FediCampus #FediLZ #CCLde #openscience #AcademiaEdu #AcademicMastodon #hochschuldidaktik
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Zufallsfund. Falls noch jemand ein #Symbolbild für #genderbias in #KI braucht...
https://easy-peasy.ai/ai-image-generator/images/greek-female-philosopher-portrait-wisdom-power-knowledge -
#DSK:
"Orientierungshilfe zu datenschutzrechtlichen Besonderheiten generativer #KI-Systeme mit #RAG-Methode - Version 1.0"-> "In diesem Papier wird die Umsetzbarkeit der Grundsätze der DSGVO in KI-Systemen mit Retrieval Augmented Generation (RAG), sog. RAG-Systemen, untersucht"
https://www.datenschutzkonferenz-online.de/media/oh/DSK_OH_RAG.pdf
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Vor einigen Tagen war der Spatenstich des
#IPAI ("Innovationspark für Künstliche Intelligenz") in #Heilbronn. Kanzler #Merz und Ministerpräsident #Kretschmann waren fleißig am Schaufeln. (1)Angeblich entsteht dort Europas "KI-Zentrum", wie der SWR weiß. (2)
Aber...in #Tübingen ist mit dem #Cybervalley schon "Europas führendes Zentrum für Exzellenz in KI" (3)?!
Beide Städte sind im #Neckartal und nehmen nicht mal aufeinander Bezug in ihrem Marketing-Sprech.
So viel zum Hype.
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Going to the #Philippines because of a Filipino you want to #date and be in a #relationship with?
Here are some dating tips, nothing grand, but can be useful.
1. Know how to say “I love you” in the #Filipino language because we have two for romantic relationships.
* “Mahal kita” = This is your “I love you” in English. It can be used romantically or for family and relatives.
- mahal = ma (as in “mama”) + hal (as in ha + L) which means “love”
- kita = ki (as in ‘ki’ in “kit”) + ta (as in ‘ta’ in “tank”) which means “you”* “Iniibig kita” = This can be translated into English as “I deeply love you” or “I deeply desire you” or both; and should only be used romantically. You could say it is a poetic way of saying “I love you”, however, it is more than that.
- iniibig = i-ni-i-big (i = as in the sound of saying the letter “e” = iihh) which means “[deeply] love”
2. Understand what “mutual understanding” or “m.u.” is.
It's actually simple. “Mutual understanding” is that stage wherein two people are already comfortable with each other, but are still _not_ officially dating. Usually, they do not know they like each other; however, there are those who choose it because they are not sure yet (especially permission from parents).
If the person you like decides to be in an M.U. relationship, don't take it negatively. It is a sign that they are considering dating you, just that, there are still things they need to settle on their end. Give them some time.
3. You need to clarify your relationship.
Never assume that you are dating. I've seen “couples” who never made it clear and later was shocked the other partner finally have a “boyfriend” or “girlfriend”. The surprised party felt “cheated” but in reality, no one cheated, they were never dating in the first place!
It is important to make your relationship clear.
* Are you dating exclusively? “Exclusively”, meaning, there are no one else both parties are dating.
* Or, are you in an “open relationship”? An “open relationship” is a relationship wherein you allow each other to have other dates.
* Are you actually dating, M.U., or just friends?
* Are you “officially” dating? “Officially”, meaning, both of your parents know (regardless if they agreed to it or not).4. “PDA” or “Public Display of Affection”
This is publicly holding hands, hugging, kissing (cheeks, lips), being overly sweet with each other.
Filipinos are generally fine with it. If you don't like it, a Filipino date might misinterpret it as you not being proud of them. Thus, if it is not in your culture to show PDA, then make it clear with the Filipino you are dating, to avoid misunderstandings.
There are also some Filipinos who are not into PDA, so, you need to be open about it. And limits.
5. You are not just dating one person, you are dating the entire family.
Filipinos are family-centric. And when it comes to Filipino, be sure to treat their families well.
This is a good thing. If your partner is telling you what to do, it means they really want to date you.
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That's just 5 when it comes to dating. Marriage proposal is a whole different matter. We have our own form “dowry”, although less practised today, it is still good to know, especially if the Filipino you want to marry is traditional. (They may not tell you anything because you're a foreigner, but deep inside they're expecting it.)
However, that's a discussion for another day.
#Culture #Dating #YourOnlyOne #tips #T2pub @pilipinas @pinoy @pilipinas
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Have I been Trained? Stichwortsuche in KI-Trainingsdaten #nr24
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Immer öfter sortiert KI-gestützte Software die Bewerber auf eine freie Stelle aus. Dies bezeichnen Forscher der Universität Cambridge als "Pseudowissenschaft".
Auswahl von Job-Bewerbern: Forscher bemängeln Ungerechtigkeiten in KI-Software -
Immer öfter sortiert KI-gestützte Software die Bewerber auf eine freie Stelle aus. Dies bezeichnen Forscher der Universität Cambridge als "Pseudowissenschaft".
Auswahl von Job-Bewerbern: Forscher bemängeln Ungerechtigkeiten in KI-Software -
Zwischen Fortschritt und Vorurteil 🤖✨
Wie beeinflusst Künstliche Intelligenz (KI) die Gleichstellung in Baden-Württemberg?
Unser neuer GesellschaftsReport BW zeigt:
➡️ KI kann Vorurteile verstärken – oder helfen, sie abzubauen.
➡️ Sprachmodelle wie ChatGPT schreiben Geschlechterrollen oft unbewusst und subtil fort: So werden Frauen in KI-Texten bspw. seltener als Führungskräfte dargestellt.
Aber: KI kann auch Gutes bewirken 💪Unterschiedliche KI-Anwendungen helfen bspw. beim Schutz vor digitaler Gewalt, unterstützen Gründerinnen und decken Gender Gaps in Unternehmen auf.
💡 Seien Sie dabei, wenn wir den neuen Report vorstellen, und diskutieren Sie mit, wie KI gerecht gestaltet werden kann – für alle!Digitale Veranstaltung zur Report-Vorstellung:
🗓️ Freitag, 21. November 2025
⏰ 10:00–11:30 Uhr (online)
💬 Mit Expertinnen aus Wissenschaft, Politik & Praxis
🔗 Anmeldung über https://eveeno.com/746005084Den gesamten Report finden Sie zeitnah unter:
➡️ https://t1p.de/204e4#GesellschaftsReportBW #KIundGleichstellung #DigitaleZukunft #FairAI #BadenWürttemberg #FraueninKI #KünstlicheIntelligenz #Gleichstellung #AIAct #DigitalEthics #KIkompetenz #BWvernetzt
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Donnerstag: Meta-Schadenersatz wegen Datensammlung, Googles Investitionen in KI
Urteil zu illegaler Datensammlung Metas + Alphabet-Rekord beim Jahresumsatz + Russlands Spione im All + Retina-Implantat gegen Augenerkrankungen + #heiseshow
#Alphabet #CloudComputing #Datenschutz #Fernsehen #Google #hoDaily #Journal #KünstlicheIntelligenz #MetaPlatforms #Nanotechnologie #Satellit #Spionage #news
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Zahlen aus den #USA zeichnen ein überraschendes Bild: Während Milliarden in KI-Technologien investiert werden, sinkt bei großen Unternehmen die KI-Nutzung.
Was ist da los? Ein Blick auf die Umfrageergebnisse und möglich Konsequenzen. Es bleibt spannend in den nächsten Monaten. Ich hoffe auf ein paar Ohrfeigen. Aber pssst.
https://tino-eberl.de/ki-news/rueckgang-der-ki-nutzung-werden-unternehmen-skeptisch/
#KünstlicheIntelligenz #KITrends #CloudComputing #KIAgenten #KINews
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Zahlen aus den #USA zeichnen ein überraschendes Bild: Während Milliarden in KI-Technologien investiert werden, sinkt bei großen Unternehmen die KI-Nutzung.
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Zahlen aus den #USA zeichnen ein überraschendes Bild: Während Milliarden in KI-Technologien investiert werden, sinkt bei großen Unternehmen die KI-Nutzung.
Was ist da los? Ein Blick auf die Umfrageergebnisse und möglich Konsequenzen. Es bleibt spannend in den nächsten Monaten. Ich hoffe auf ein paar Ohrfeigen. Aber pssst.
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Have I been Trained? Stichwortsuche in KI-Trainingsdaten #nr24
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Have I been Trained? Stichwortsuche in KI-Trainingsdaten #nr24
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Have I been Trained? Stichwortsuche in KI-Trainingsdaten #nr24
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Have I been Trained? Stichwortsuche in KI-Trainingsdaten #nr24
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Sakana AI korrigiert KI-Fehlinformationen
- Falsche KI-Behauptung entlarvt
- Schnelle Reaktion von Sakana AI
- Vertrauen in KI-Technologie gestärkt#ai #ki #artificialintelligence #sakanaai #fehlinformation #cudaengineering
https://kinews24.de/sakana-ai-korrigiert-falsche-ki-behauptung/
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Nehmen wir mal an, wir werden Weltmarktführer in KI-Anwendungen: Alexander Schimmelbusch entwirft in seinem Roman »Karma« eine Zukunft für Deutschland. Und welchen Preis wir dafür zahlen müssten.#Rezensionen #Buchrezensionen #Literatur #Literatur
Zukunftsroman »Karma«: Deutschland 2033 – Sehnsuchtsort und ein bisschen totalitär -
"S-KI-Projekt STARGATE. Was bedeuten Milliarden-Investitionen in KI für die Kultur? Ein Gespräch mit der Schriftstellerin Nina George."
"Übersetzungen, Musik, Malerei, der Beruf der Lektorinnen und Lektoren, Schriftstellerinnen und Schriftsteller, also im Prinzip alles, was kreativer geistiger Schöpfung entstammt, ist von Künstlicher Intelligenz bedroht." https://www.radiodrei.de/programm/schema/sendungen/radio3_am_morgen/archiv/20250123_0600/radio3_aktuell_0710.html
#Stargate #Kultur #schreiben #KI #NinaGeorge #KünstlicheIntelligenz
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Gemini, ChatGPT und LLaVA: Neuer Wurm verbreitet sich in KI-Ökosystemen selbst - Golem.de
https://www.golem.de/news/gemini-chatgpt-und-llava-neuer-wurm-verbreitet-sich-in-ki-oekosystemen-selbst-2403-182790.html #Malware #Computerwurm #KI #Gemini #ChatGPT #LLaVA -
Didaktische KI-Nutzung
Ich hatte heute einen sehr schönen Workshop am Katholisch-Sozialen Institut in Siegburg mit Kolleg*innen aus der katholischen Erwachsenen- und Familienbildung in NRW. Das Thema war KI, aber in einer sehr weitergedachten Form. Konkret haben wir uns unter dem Workshoptitel ‚didaktische KI-Nutzung‘ die Frage gestellt, wie wir als pädagogisch tätige Menschen in unseren Lernangeboten mit dem Thema KI gut umgehen können.
Meine Struktur für den Workshop war ein Vierklang mit Verstehen, Nutzen, Reflektieren und Transformieren. Wir haben immer jeweils selbst erkundet, wie wir mit unterschiedlichen Methoden dazu lernen können. Auf der Meta-Ebene haben wir dann im nächsten Schritt weiter gedacht, was wir davon wie auf unsere jeweils eigenen Lernangebote transferieren können.
In diesem Blogbeitrag stelle ich meine Vorgehensweise im Workshop vor und teile die dafür erstellten Materialien zur offenen Weiternutzung.
Einstieg
Wir starteten den Workshop mit einem Kartentausch mit Thesen zu KI. Diese hatte ich in Interaktion mit einem KI-Sprachmodell mit diesem einfachen und gut weiternutzbaren Prompt entwickelt:
Hier ist eine Workshopbeschreibung: [die veröffentlichte Workshopbeschreibung]. Gib mir eine Liste mit 20 möglichst prägnanten und vielfältigen Thesen, die in diesem Workshop diskutiert werden könnten.
In Paargesprächen wurde dann zu den erhaltenen Thesen erstens reflektiert, inwieweit man der These zustimmt und zweitens welche Relevanz sie für die eigene Arbeit hat. Auf diese Weise stiegen wir nicht nur inhaltlich in das Thema ein sondern die Teilnehmenden lernten sich auch untereinander kennen.
Vierklang zur KI-Didaktik
Anschließend leitete ich in den weiteren Part des Workshops über. Hier erläuterte ich zunächst, warum ich den sehr breiten Ansatz des beschriebenen ‚Vierklangs‘ gewählt hatte. Denn schließlich könnte man sich bei der Frage ja einfach auch ’nur‘ auf Nutzung beschränken. In diesem Fall hätten wir einfach ein paar Prompts miteinander ausprobiert. Mir war aber stattdessen wichtig, dass es weniger um isolierte KI-Nutzung und mehr um eine ermächtigende Lerngestaltung für Handlungsfähigkeit in einer zunehmend KI-geprägten Welt geht. Dazu braucht es neben klugen Nutzungsstrategien vor allem ein Verständnis der Technologie, Befähigung zu einer mündigen Entscheidung, was die Reflexion ihrer Risiken und Schäden voraussetzt, und schließlich eine Form des Lernens, die auf aktive Veränderungskompetenz zielt.
Als Mini-Murmelrunde an diesen Kurzimpuls schloss sich eine ‚Klebepunktaufgabe‘ an. Ich hatte dazu auf einem Flipchart den klassischen Hype Cycle, wonach bei Technologie-Einführung meistens zu Beginn große Begeisterung herrscht, es dann zunehmend zu Enttäuschungen kommt, bevor ein produktiver Umgang erlernt wird und die Kurve wieder nach oben geht, erweitert. Insbesondere hatte ich dargestellt, dass die weitere Entwicklung der Technologie für mich durchaus offen ist. Untersuchungen, wonach z.B. ein KI-Tool wie Perplexity, das vormals fast alle Fehlinformationen erkannte, aber mittlerweile nur noch knapp 50 Prozent, können zum Beispiel diese Einschätzung begründen. Die Teilnehmenden tauschten sich aus und klebten dann ihre Punkte. Das entstandene Bild zeigt, dass wir es mit einer abwartenden bzw. vorsichtig optimistischen Gruppe zu tun hatten, an der auch einzelne Einsteiger*innen in das Thema beteiligt waren.
Ergebnis der Klebepunkt-Reflexion1. Verstehen
Für das Verstehen der aktuell diskutierten KI-Technologie in Form von großen Sprachmodellen finde ich das Prinzip der Mustererkennung (= es gibt eine riesige Datenbasis, in der Muster erkannt und dann genutzt werden können) und das Prinzip der Wahrscheinlichkeitsberechnung (= der Output wird so generiert, dass der nach Wahrscheinlichkeit am besten passende Inhalt angezeigt wird) wichtig. Diese beiden Prinzipien lassen sich ganz ausgezeichnet mit Online-Tools wie AutoDraw, der Teachable Machine, Emoji Scavenger Hunt oder Sookia GPT erproben. Ich stellte diese Tools kurz im Plenum vor, bevor wir uns Zeit zum Ausprobieren nahmen. Dazu waren die Tools direkt in den Online-Materialien verlinkt und beschrieben.
Für das Verstehen der Technologie finde ich die vier genannten Tools sehr gut, aber noch nicht ausreichend. Mir fehlt dabei der Aspekt, dass die verwendeten Algorithmen natürlich nie nur Blackbox sind, sondern menschliche Gestaltung z.B. über Systemprompts oder verwendete Filter, die uns als Nutzer*innen in den meisten Fällen leider nicht transparent sind.
Um diesen Aspekt sehr anschaulich zu verstehen, versuchten wir uns an einem analogen Nachbau eines Large Language Models in Kleingruppen. Die Gruppen bestanden dabei aus mindestens 6 Personen. Eine Person davon war Nutzer*in und gab die Prompts vor. Eine zweite Person war in Verantwortung für das Modell und konnte also über Systemprompts und Filtermechanismen entscheiden. Der Rest der Gruppe war die Datenbasis, also im Prinzip Inhalte im Internet.
Die nutzende Person erhielt eine Liste mit möglichen Prompts, aus denen sie auswählen konnte. Daneben konnte sie natürlich auch eigene Prompts überlegen. Die Prompt-Liste hatte vor allem den Sinn, dass das Muster (= gesucht waren Prompts, die in wenigen Wörtern oder maximal einem Satz beantwortet werden können, sonst wird das Spiel zu langwierig) deutlich wird.
Die zweite Person erhielt Anregungen sowohl zur hauptsächlichen Sortierung als auch zu möglichen Filtern. Auch diese Person konnte natürlich statt diesen vorgegebenen Ideen auch eigene Regeln überlegen. Für den Rest der Gruppe wurde die Entscheidung nicht transparent gemacht.
Verwendete Rollenkarten für ein analoges LLMDann brauchte nur noch die „Datenbasis“ Karteikarten und Kugelschreiber – und das analoge Sprachmodell war einsatzbereit! Sehr schnell hintereinander wurde nun mehrmals gepromptet und ein Output zurückgespielt.
Das lief so ab:
- Nutzer*in sagte ihren Prompt.
- Datenbasis schrieb jeweils unabhängig voneinander auf, was dazu potentiell im Internet dazu zu finden sein könnte.
- Besitzer*in sammelte alle Karten ein, wählte gemäß der getroffenen Sortierentscheidung und Filter aus – und las dann die ausgewählte Karte laut vor und gab sie an die Nutzer*in zurück.
- Dann äußerte die Nutzer*in den nächsten Prompt
…
Wir nahmen uns Zeit für 5-6 Durchläufe. Danach erzählten die Besitzer*innen, was ihre Entscheidungen für den Algorithmus gewesen waren. Manches davon war sicherlich sehr realitätsfern, z.B. wenn immer der längste Text ausgesucht wurde. Anderes dann aber durchaus denkbar, z.B. wenn als Filter gesetzt war, dass religiöse Bezüge gefiltert wurden.
Wir konnten uns anschließend gut dazu austauschen, dass nicht der Algorithmus eines KI-Sprachmodells per se ein Problem ist. Denn das ist einfach gesprochen eben die Anweisung, nach der der Output dargestellt wird. Sondern die Tatsache, dass die Gestaltung dieser Algorithmen in den meisten Fällen intransparent und undemokratisch ist.
Schön finde ich an diesem Spiel erstens die sehr einfache Umsetzung. Zweitens kann es Freude machen, weil natürlich auch viel Quatsch-Potential dabei ist. Und drittens lassen sich die Beispielprompts und Sortierregeln sehr gut für unterschiedliche Kontexte anpassen.
Als Anregung teile ich hier meine genutzten Vorlagen für die Rollenkarten. In jedem Set sind Rollenkarten für eine Kleingruppe (= ein analoges LLM). Die Rollen Nutzer*in und Besitzer*in müssen verteilt werden. An Datenbasis-Rollen braucht es 4-6:
Rollenkarten für ein analoges LLMHerunterladen2. Nutzen
Die Herausforderung des Verstehens habe ich ganz bewusst an den Anfang gesetzt. Denn ohne Verständnis der Technologie ist für mich keine kluge Nutzung möglich. Darauf aufbauend konnten wir dann sehr gut unterschiedliche Interaktionsmöglichkeiten erproben. Ich stellte dafür mein bereits vor einigen Monaten entwickeltes Koordinatensystem vor:
Es gab dann zu jedem Feld eine kurze Erklärung sowie einen exemplarischen Prompt zum Ausprobieren und zur anschließenden Anpassung in Kleingruppen.
Ich nutzte diesen Part außerdem, um meinen KI-Server als eine selbstbestimmte und mündige Form einer KI-Infrastruktur vorzustellen.
3. Reflektieren
Nach der Mittagspause stiegen wir mit einer Kurzfassung der Geschichte ‚The ones who walk away from Omelas‘ von Ursula K. Le Guin in die Herausforderung der Reflexion ein. Die Geschichte stammt schon aus den 70er Jahren und eröffnet im Kontext von KI die Frage, wer von Technologie profitiert und wer verliert und wie damit umgegangen werden kann, dass eine Technologie, die sehr viel Schaden anrichtet, Teil unserer Lebensrealität ist.
Für die Nutzung habe ich die Geschichte von Ursula K. Le Guin in eine eigene Version gebracht, die deutlich kürzer als das Original ist, auf Deutsch erzählt wird und das KI-Thema ein bisschen mit aufnimmt, um einen direkten Bezug herzustellen. Vor dem Workshop hatte ich diese Fassung als Audio eingesprochen, so dass wir hier gemeinsam zuhören konnten. Wenn du diesen Impuls auch nutzen willst, kannst du dazu diesen H5P-Inhalt verwenden:
Die Geschichte leitete dann über zu einem Walk&Talk mit mehreren, inhaltlichen Aspekten zu den Gefahren, Risiken und Schäden von KI-Technologie. Es ging uns dabei nicht nur darum, diese Aspekte gemeinsam zu reflektieren. Zugleich war Raum, um zu überlegen, wie sich das didaktisch in Lernangeboten (gerade mit einer bildungsfernen Zielgruppe oder mit Nicht-Pädagog*innen) aufgreifen lässt.
Walk&Talk BriefumschlägeFür das Thema Bias zeigte ich hierfür ein paar Möglichkeiten bei der Bildgenerierung. Gemeinsam experimentierten wir dann noch mit Fortsetzungsgeschichten, an denen sich gut die Reproduktion von Geschlechterstereotypen in KI-Sprachmodellen zeigen lässt. Die entsprechenden Prompts zur Weiternutzung findest du (mitsamt der Walk & Talk Anregungen) in den Online-Materialien zum Workshop.
4. Transformieren
Damit waren wir auch schon bei der letzten Herausforderung, der Transformation, angelangt. Diese Herausforderung gab zugleich die Gelegenheit, den bisherigen Workshop Revue passieren zu lassen und konkrete nächste Schritte zu überlegen.
Ich leitete damit ein, dass es bei KI in der Bildung eben nicht nur um das Lehren und Lernen mit KI-Tools, sondern vor allem um verändertes Lehren und Lernen geht, welches Handlungsfähigkeit in einer zunehmend KI-geprägten Welt ermöglicht.
Einführung in den letzten Teil des WorkshopsDarauf aufbauend entwickelten wir erst Lernenden-Personas und tauschten uns dazu aus, was diese jeweiligen Personas im Kontext von KI besonders benötigen. Auf diese Weise nahmen wir eine Perspektive des Lernens ein.
Eine der entwickelten PersonasZweitens nutzte ich die Future Backwards Methode in Form eines Silent Writing als Vorbereitung für ein Troika Consulting. Das bedeutete:
Alle notierten für sich im Stillen in je einer Minute Stichpunkte zu den folgenden Fragen:
- Wo stehst du aktuell im Kontext von KI in deiner Lerngestaltung?
- Was hat dazu geführt, dass du dort stehst?
- Wo möchtest du gerne hin, was ist dein Nordstern?
- Was willst du in keinem Fall?
- Was könnte vor diesem Hintergrund ein erster nächster Schritt sein?
Dann teilten wir uns alle in Dreier-Gruppen auf. Jede Person in der Dreier-Gruppe konnte sich dann 5 Minuten lang von den anderen beiden zum entwickelten ersten Schritt beraten lassen.
Abschluss
Wir beendeten den Workshop ganz klassisch mit Klärung aller Fragen, die noch offen waren, und mit dem Teilen unserer nächsten Schritte. Dann gab es ein Feedback zum Workshop, was sehr positiv ausfiel. :-)
Fazit
Mir hat der Workshop viel Freude gemacht. Zur Weiternutzung kann ich vor allem diese Aspekte empfehlen:
- Die sehr anschaulichen Erkundungen, um KI-Technologie zu verstehen, insbesondere das analoge LLM
- Die ruhige Gesamtgestaltung mit viel Raum für Nachfragen und Erkundungen und einer sehr klaren Struktur, die meiner Wahrnehmung nach immer gut nachvollziehbar war.
- Die Gestaltung von übersichtlichen Online-Materialien, die wir gemeinsam einmal durchgegangen sind und die jetzt allen zur Weiternutzung zur Verfügung stehen (und hoffentlich auch ohne Workshop verständlich sind)
- Die Nutzung von Audio in Form der Kurzgeschichte zum Anhören zwischendurch. So etwas möchte ich zukünftig häufiger machen.
- Die umfassende Betrachtung von KI-Didaktik nicht nur aus reiner Nutzungsperspektive
- Die Kombination von Silent Writing + Future Backwards Methode + Troika Consulting
Viel Freude wünsche ich dir bei der Weiternutzung und beim Weiterdenken.
Mein Dank geht an die wunderbaren Teilnehmenden für das spannende gemeinsame Lernen, die Katholische Erwachsenen- und Familienbildung NRW für die gute Zusammenarbeit und an das Katholisch-Soziale Institut in Siegburg für die sehr professionell gestalteten und einladenden Tagungsmöglichkeiten. Sehr gerne wieder!
Foto eines Teils der heutigen Workshopgruppe im Innenhof im KSI -
Zwischen Fortschritt und Vorurteil 🤖✨
Wie beeinflusst Künstliche Intelligenz (KI) die Gleichstellung in Baden-Württemberg?
Unser neuer GesellschaftsReport BW zeigt:
➡️ KI kann Vorurteile verstärken – oder helfen, sie abzubauen.
➡️ Sprachmodelle wie ChatGPT schreiben Geschlechterrollen oft unbewusst und subtil fort: So werden Frauen in KI-Texten bspw. seltener als Führungskräfte dargestellt.
Aber: KI kann auch Gutes bewirken 💪Unterschiedliche KI-Anwendungen helfen bspw. beim Schutz vor digitaler Gewalt, unterstützen Gründerinnen und decken Gender Gaps in Unternehmen auf.
💡 Seien Sie dabei, wenn wir den neuen Report vorstellen, und diskutieren Sie mit, wie KI gerecht gestaltet werden kann – für alle!Digitale Veranstaltung zur Report-Vorstellung:
🗓️ Freitag, 21. November 2025
⏰ 10:00–11:30 Uhr (online)
💬 Mit Expertinnen aus Wissenschaft, Politik & Praxis
🔗 Anmeldung über https://eveeno.com/746005084Den gesamten Report finden Sie zeitnah unter:
➡️ https://t1p.de/204e4#GesellschaftsReportBW #KIundGleichstellung #DigitaleZukunft #FairAI #BadenWürttemberg #FraueninKI #KünstlicheIntelligenz #Gleichstellung #AIAct #DigitalEthics #KIkompetenz #BWvernetzt
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