WarmUp: KI-TandemLab

1. Runde: Beispielrunde

Warm-up: AI Tandem Lab

Round 1: Example round

Voraussetzungen & Ablauf – Beispielrunde

Requirements & Process – Example Round

Beispielrunde – KI-TandemLab

https://franke-lab.de/ai-tandem-lab

• 1. Warteraum
• 2. Arbeitsphase

Gruppe A

Gruppe B

Quelle: watson.ch

• 3. Tandemphase

Example Round – AI Tandem Lab

https://franke-lab.de/ai-tandem-lab

• 1. Waiting room
• 2. Work phase

Group A

Group B

Source: watson.ch

• 3. Tandem phase

Didaktisches Arbeiten mit KI

• Wer mit KI arbeiten will, muss verstehen, wie KI arbeitet und wie Entscheidungen entstehen.
• KI ist kein „denkendes Wesen", sondern ein technisches System
• Verstehen schafft Vertrauen und Kritikfähigkeit

Didactic Work with AI

• Anyone who wants to work with AI must understand how AI works and how decisions are made.
• AI is not a "thinking being", but a technical system
• Understanding builds trust and critical thinking

Wie trifft KI Entscheidungen?

• KI trifft keine bewussten oder moralischen Entscheidungen
• Entscheidungen entstehen rechnerisch aus:
  • Trainingsdaten
  • Merkmalen (Features)
  • Modellen & Wahrscheinlichkeiten
• Gleiche Eingaben → gleiche Ausgaben (deterministisch)

How Does AI Make Decisions?

• AI does not make conscious or moral decisions
• Decisions are computed based on:
  • training data
  • features
  • models & probabilities
• Same input → same output (deterministic)

Grenzen & Verzerrungen

• KI kann nur lernen, was in den Daten enthalten ist
• Fehler und Verzerrungen entstehen durch:
  • unvollständige oder einseitige Daten
  • vereinfachte Modelle
  • falsche Annahmen
• KI kann plausible, aber falsche Ergebnisse liefern

Limits & Biases

• AI can only learn what is contained in the data
• Errors and biases arise from:
  • incomplete or biased data
  • simplified models
  • false assumptions
• AI may produce plausible but incorrect results

Didaktisches Ziel

• KI nicht nur anwenden, sondern durchschauen
• Entscheidungsprozesse erklären können
• Ergebnisse reflektieren und hinterfragen
• Grundlagen für verantwortungsvollen KI-Einsatz

Didactic Goal

• Not just using AI, but understanding it
• Being able to explain decision processes
• Reflecting on and questioning results
• Foundations for responsible AI use

Einstieg in KI-Verständnis

• Klassifikation als niedrigschwelliger Einstieg
• Eigene Trainingsdaten erstellen & verändern
• Zusammenhang zwischen Daten und Entscheidungen erkennen
• Direkte Rückmeldung durch Modellverhalten

Entry into Understanding AI

• Classification as a low-threshold entry point
• Creating and modifying training data
• Recognizing the link between data and decisions
• Immediate feedback through model behavior

Machine Learning

Algorithmen lernen aus Daten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

Machine Learning

Algorithms learn from data to recognize patterns and make predictions.

Überwachtes Lernen

Modell lernt aus gelabelten Daten (Eingabe → erwartete Ausgabe)

Supervised Learning

Model learns from labeled data (input → expected output)

Unüberwachtes Lernen

Modell findet selbstständig Muster in ungelabelten Daten

Unsupervised Learning

Model independently finds patterns in unlabeled data

Häufiges Problem: Ungenaues Prompting

• Unklare Aufgaben → unklare Antworten
• KI muss Annahmen treffen (Ziel, Niveau, Format)
• Ergebnisse oft:
  • zu allgemein
  • am Thema vorbei
  • uneinheitlich oder schwer vergleichbar
• Fehlende Steuerung von Fokus, Tiefe und Ton
• Problem liegt meist nicht bei der KI, sondern beim Prompt

Common Problem: Vague Prompting

• Unclear tasks → unclear answers
• AI has to make assumptions (goal, level, format)
• Results are often:
  • too general
  • off-topic
  • inconsistent or hard to compare
• Lack of control over focus, depth and tone
• The problem is usually not the AI, but the prompt

Prompting mit dem CRAFT-Framework

Grundlage: https://kreidezeit.kiwi/gpt/craft.html

• Ziel: Den gleichen Inhalt durch besseres Prompting gezielter steuern
• Vergleich: „freier Prompt" vs. „CRAFT-strukturierter Prompt"

• Vergleichen Sie die Antwort mit einem nicht strukturierten Prompt
• Beobachten Sie Klarheit, Struktur und Zielgenauigkeit

Prompting with the CRAFT Framework

Source: https://kreidezeit.kiwi/gpt/craft.html

• Goal: Steering the same content more precisely through better prompting
• Comparison: "free prompt" vs. "CRAFT-structured prompt"

• Compare responses with an unstructured prompt
• Observe clarity, structure and target accuracy