Christian: Zu Gast in diesem Podcast ist Quintus Stierstorfer von der IU Internationalen Hochschule. Quintus bezeichnet sich selbst als Botfather of Syntea, ist also der maßgebliche Kopf hinter Syntea, der Lern-KI der IU Internationalen Hochschule. Wir reden natürlich über Syntea, wie sie funktioniert und was man damit alles machen kann. Aber natürlich auf eine Art und Weise, die auch für diejenigen von euch interessant ist, die jetzt nicht direkt an der IU studieren oder keinen Zugriff auf Syntea haben. Deswegen reden wir auch über das spannende Thema AI Fluency, also AI Literacy. Was sind die wichtigen Skills, die ich jetzt schon und auch in der näheren Zukunft brauche, um mit KI klarzukommen, im Berufsleben klarzukommen und KI auch wirklich effizient für mein Studium beispielsweise einsetzen zu können. Quintus hat da ganz viel zu erzählen, und er hat auch sehr viel zum Thema Personalisierung im Studium, an der Hochschule, beim Lernen zu erzählen. Wir reden auch ein ganz kleines bisschen über mögliche Probleme, über Halluzinationen beispielsweise, über die Gefahr, in eine Filterbubble zu kommen durch zu viel Personalisierung. Und wir geben einen kleinen Ausblick auf die Prüfungsformen der Zukunft, wie sich das alles entwickeln kann mit KI. Übrigens bei uns in der App oder auch auf der Webseite, wenn ihr da angemeldet seid, habt ihr aktuell kostenlosen Zugriff auf einen Onlinekurs KI im Studium. Schaut da einfach mal rein. Und ich würde sagen, jetzt geht's wirklich rein ins Gespräch mit Quintus.

Christian: Hallo Quintus und herzlich willkommen in diesem Podcast. Ich muss sagen, ich bin ein kleines bisschen aufgeregt. Ich habe jetzt länger keine Folge mehr aufgenommen und dieses ganze KI-Thema ist super interessant und spannend, finde ich. Deswegen habe ich mich jetzt auch schon ein paar Tage auf diese Folge gefreut und auch, dass du tatsächlich dabei bist. Also herzlich willkommen. Vielleicht stellst du dich erstmal ganz kurz unseren Zuhörern und Zuschauern vor.

Quintus: Danke Christian. Ich bin auch ein bisschen aufgeregt. Auch schon länger keinen Podcast mehr gemacht. Ich bin Quintus, ich bin in München. Ich arbeite seit knapp 7 Jahren jetzt bei der IU Internationale Hochschule und ich habe in München Mathe studiert. Ich habe seither immer mit Cutting-Edge-Technologien zusammengearbeitet. Also ich habe angefangen mit Virtual Reality, Augmented Reality, dann Wearables, IoT und aber auch immer schon mit KI gearbeitet. Zuletzt vor der IU habe ich in einem Kopfhörer-Startup gearbeitet, die haben intelligente Kopfhörer hergestellt und da haben wir mit KI Aktivitäten vorhergesagt oder gemessen. Also der Kopfhörer konnte erkennen, ob man gerade am Joggen ist oder auf der Couch sitzt oder schläft und dann halt da so Fitness-Coaching machen.

Und als ich dann bei der IU angefangen habe, ging es darum, wie kann man KI einsetzen für die Hochschullehre. Ich habe da als Project Product Manager angefangen und als Innovationsmanager, und wir hatten ganz viele tolle Ideen, wie man KI einsetzen kann. Aber zu dem Zeitpunkt, also vor knapp 7 Jahren, war die KI und vor allem die Schlüsseltechnologie Natural Language Processing noch nicht so gut, als dass man sie für die Hochschule hätte anwenden können. Und dann habe ich mich erstmal um die Lernapp und Lernplattform gekümmert als erste Projekte, hab da unsere Lernapp für Mobile aufgebaut. Und dann kamen, ich glaube nach zweieinhalb Jahren oder so, die ersten KI-Modelle, die sagen wir mal gut genug waren. GPT-2, BERT und so die ersten Large Language Models. Und da kamen dann erste Anwendungsfälle für uns in Reichweite, z.B. Question Answering, also nicht FAQ oder so, sondern dass Studierende Fragen zu den Kursinhalten stellen können. Und das war so ein bisschen die Geburtsstunde von unserem System, was wir jetzt Syntea nennen.

Aber das ging leider auch erstmal nur auf Englisch und noch nicht auf Deutsch, und bei uns sind ja die Kurse hauptsächlich auf Deutsch. Und dann hat sich das so entwickelt, wie es sich entwickelt hat. Dann gab's ja diesen ChatGPT-Moment, wo große generative Modelle auf den Markt kamen und dann wurden immer mehr Anwendungsfälle für uns möglich und Syntea war sozusagen in der Pole Position. Also wir hatten schon vorher angefangen und haben dann die Welle mitgeritten und ein Riesensystem jetzt aufgebaut für unsere Studierenden.

Christian: Ja, das hat sich super stark entwickelt, ne? Ich habe das auch ausprobiert vor einigen Jahren, wo das bei euch auch noch in den Anfängen war. Da war das noch so ein kleines Chatfenster im Online-Campus und mittlerweile ist das eine eigene Plattform geworden. Das habe ich auch erst vor weiß ich nicht drei Monaten oder so entdeckt, seit ich eine Weiterbildung an der IU Akademie mache, und war sofort begeistert, weil das irgendwie auch meine Gewohnheiten trifft. Ich nutze selber andere Chatplattformen sehr intensiv und das hat sich irgendwie sofort für mich heimisch angefühlt. Aber vielleicht noch ein, zwei Fragen zu dir. Du hast gesagt, du hast Mathematik studiert, irgendwie kein, würde ich jetzt mal sagen, so aus meiner Erfahrung gewöhnlicher Weg vom Mathematik-Absolventen zum Produktmanager eigentlich, kann man das so sagen?

Quintus: Ja, das stimmt. Wie es zum Mathestudium kam, das interessiert auch immer. Ich habe tatsächlich anwendungsfreie Mathematik studiert, also danach kann man viel, aber gleichzeitig hat man auch überhaupt keine praktische Anwendung. Weil man lernt halt sehr stark, Lösungen für Probleme zu finden. Und auch technologisch, ich habe Graphentheorie studiert, ich habe mich schon damals sehr viel mit neuronalen Netzen auseinandergesetzt, einfach vom Interessensgebiet. Und ich habe gerade überlegt, wie es gewesen wäre, wenn es Syntea schon damals während meinem Studium gegeben hätte. Das wäre cool gewesen. Ich war tatsächlich noch ganz klassisch am Campus und einer von ganz vielen im Audimax und so weiter. Also da war das Studium noch nicht personalisiert.

Christian: Hast du vielleicht, wo ich dich jetzt schon einmal hier im Podcast habe als jemand, der Mathematik studiert hat, hast du vielleicht einen Tipp für mich? Ich muss nämlich selber demnächst an der Akademie so ein Mathemodul belegen. Da geht's auch um KI, AI Business Consulting heißt der Kurs, und als Voraussetzung gibt's diesen Mathecheck. Hast du vielleicht einen schnellen Tipp für mich, wie ich da gut durchkomme als jemand, der wirklich schlecht in Mathe in der Schule war?

Quintus: Ja, ich glaube, bei uns gibt's ja einige, bei denen das Abitur oder die Schule schon länger her ist, was Mathe angeht. Und ich glaube, wichtig ist, dass man erstmal versteht, wo stehe ich gerade? Also kann ich jetzt noch integrieren oder ist das schon zu lang her? Ich glaube so ein bisschen so eine Art Bootcamp. Ich glaube, die IU bietet es auch an, dass man so ein bisschen die Basics noch mal nachholt. Also herausfinden, vielleicht mit ChatGPT oder mit Syntea, wo stehe ich gerade.

Christian: Ja, da kann ich mir mit Syntea eigentlich einen kleinen Test bauen lassen. Da können wir gleich noch mal drauf kommen. Eine Frage, bevor wir dann wirklich auch über Syntea reden: Ich gehe mal davon aus, dass Syntea so dein Lieblings-AI-Tool ist. Hast du noch ein anderes Tool, was du tatsächlich im Alltag auch viel benutzt?

Quintus: Ja, ist jetzt keine Werbung oder so, aber ich persönlich nutze sehr viel Claude Code von Anthropic für meine tägliche Arbeit, also einfach um die Dokumente und das Wissen, was notwendig ist, alles an einem Platz zu haben und mit der KI zusammen als Sparringspartner zu arbeiten. Noch alles in der Konsole.

Christian: Okay, aber hätte ich jetzt tatsächlich auch genannt. Ist auch momentan irgendwie mein absolutes Lieblingstool. Vielleicht auch, weil das in der Konsole stattfindet, ne? Es erinnert mich so an die ganz frühen Zeiten, wo man noch am PC irgendwie in der Konsole gearbeitet hat. Es kommt irgendwie gerade so ein bisschen zurück.

Christian: Okay, dann lass uns mal ein bisschen über Syntea sprechen. Kannst du uns vielleicht mal ein paar Daten und Fakten, hast du auch schon paar genannt, aber ein bisschen ausführlicher zur Entstehungsgeschichte nennen? Und wie seid ihr auf den Namen Syntea gekommen?

Quintus: Also Syntea haben wir vor einigen Jahren gestartet, bestimmt vor vier Jahren. Das hat als kleines Question-Answering-Tool angefangen und dann kamen immer mehr Anwendungsfälle dazu, wie z.B. unser Preassessment, wo man Vorwissen testen kann, noch bevor man in den Kurs reinkommt. Es gibt da auch z.B. den Exam Trainer. Das ist eins unserer beliebtesten Features in Syntea. Das kann man sich vorstellen wie eine interaktive Musterklausur, und da kriegt man ganz viele Fragen und man kriegt nicht nur quantitatives Feedback, z.B. vier von sechs Punkten richtig, sondern auch qualitatives Feedback. Also genau, was habe ich richtig beantwortet, was war jetzt noch nicht so ganz richtig oder wo müsste ich mich drauf fokussieren das nächste Mal beim Üben? Und das passt sich vom Schwierigkeitsgrad auch dem Niveau an. Also umso mehr ich weiß, umso schwieriger werden die Fragen.

Und das ist sehr beliebt bei den Studierenden, weil alternativ, also der klassische State of the Art, ist ja die klassische Musterklausur als PDF. Das sind irgendwie sechs Fragen drauf und auf der Rückseite sind die Antworten, und da kriege ich überhaupt gar kein Feedback und müsste mir das alles selber erklären und ich habe auch nur ganz wenig Fragen. Also der Exam Trainer hat, ich glaube zwischen 200 und 400 Fragen pro Kurs. Also da hat man genügend Trainingsmaterial.

Und dann hat sich Syntea immer weiterentwickelt zu dem Standalone-Tool, so wie es jetzt ist. Das rollen wir gerade aus. Unser interner Projektname ist Syntea Next, aber im Prinzip ist es einfach die neue Version von Syntea und die ist deutlich besser. Also zum einen hat sie nicht nur diese drei oder vier genannten Use Cases, sondern man kann es wirklich benutzen wie ChatGPT. Man kann sich alles Mögliche überlegen, wie man damit lernen kann, aber Syntea guidet einen auch wirklich durch den Kurs durch und unterstützt einen dabei, effizient zu lernen. Und sie wird jetzt auch immer proaktiver. Also sie schickt dir auch WhatsApp-Reminder: Was könntest du als Nächstes lernen, oder in zwei Wochen ist deine Klausur und so weiter.

Also sie ist nicht nur ein Learning-Tool, sondern wir nennen das Study Companion. Du kannst jetzt auch ganz neu die Kurse in Syntea buchen, du kannst dich für die Prüfung demnächst anmelden und deine Prüfungszulassung erhalten, also sehr tief integriert ins Studium.

Christian: Woher kommt der Name Syntea?

Quintus: Also Syntea steht für Synthetic Teaching Assistant. Und vielleicht ein bisschen aus dem Nähkästchen geplaudert: Meine Mutter heißt Cynthia, deswegen hat das alles ganz gut gepasst.

Christian: Syntea hat ja tatsächlich auch eine Persönlichkeit, wenn ich mich richtig erinnere. Das habt ihr eigentlich rausgenommen, oder? Also es war mal so ein weiblicher Avatar noch in dem Chatfenster vor ein paar Jahren, aber das ist eigentlich gar nicht mehr zu sehen.

Quintus: Genau. Also ganz anfänglich, die allererste Version von Syntea war tatsächlich männlich in unseren Tests und dann haben wir so ein paar Tests gemacht, welcher Avatar könnte denn am besten passen, und die meisten Studierenden hatten halt einen gewissen Phänotyp bevorzugt, und so ist unser erster Avatar entstanden. Den haben wir so ein bisschen rausgenommen, weil damals in dem kleinen Chatfenster hat das alles nicht so gut gepasst und der Mehrwert war sagen wir mal bedingt. Aber wir führen das jetzt wieder ein und das wird jetzt auch viel besser, weil das mittlerweile in Realtime funktioniert. Also du kannst dann mit einem Avatar diskutieren oder bestimmte Rollenspiele machen und so weiter. Das war früher nicht möglich. Früher musste man die Videos offline herstellen, und jetzt gehen wir es wieder an und ich glaube, dass es sehr cool wird. Also da können die Studierenden gespannt sein.

Christian: Okay, was kann ich mit Syntea alles machen? Du hast schon ein paar Sachen genannt. Musterklausuren, super wichtig. Früher musste man sich die Klausuren irgendwie teilweise illegal besorgen, drauf hoffen, dass irgendjemand sich das notiert hat, nachdem eine Klausur war, und das dann irgendwo ins Netz gestellt hat. Ich weiß noch, an einer der Hochschulen, an der ich studiert habe, gab es dann so eine WordPress-Seite irgendwo, da konnte man sich mit dem geheimen Passwort einloggen und sich da irgendwelche Musterklausuren runterladen. Heute lässt man sich das einfach erstellen durch die KI. Bevor du uns gleich sagst, was man noch so alles machen kann, vielleicht noch eine Frage zu den Klausuren. Die Fragen, wie entstehen die denn? Denkt die KI sich die Fragen einfach aus, guckt die in die Studienskripte und überlegt sich dann, was sie fragen sollte, oder gibt's da irgendwie Vorgaben von Lehrkräften?

Quintus: Also die Fragen basieren auf unseren Inhalten, die qualitätsgesichert sind, und werden dann noch mal abgeglichen, sodass jetzt nicht irgendwelche Fragen aus der Klausur eins zu eins drankommen, sondern das sind klausurähnliche Fragen. Und auch in verschiedenen Schwierigkeitsstufen, realistisch, also die sind jetzt nicht deutlich leichter als in der Klausur oder deutlich schwerer, sondern das ist so vom Mix her an den Klausuren gehalten.

Christian: Okay, dann ein Tool, was ich heute entdeckt habe, ist die Lernschleife. Ist das jetzt neu oder habe ich das einfach noch nie gesehen bis heute?

Quintus: Das ist relativ neu. Es gab auch schon im alten Syntea erste Versuche, wo wir das erprobt haben, aber das ist jetzt neu und wird auch immer weiterentwickelt. Da geht's darum, dass wir, wir nennen das Healthy Learning Habits, also dass wir eine Routine reinbringen. Das fängt an, dass man erstmal das Kursbuch liest und dann kann man mit Syntea im sokratischen Dialog die Themen erarbeiten, Kapitel für Kapitel, und dann gibt's immer danach so eine Quiz-Session mit dem Exam Trainer. Und so läuft es, wir nennen das Learning Loop oder Lernschleife, Kapitel für Kapitel, bis man dann bereit ist für die Klausur.

Und das Coole daran ist auch, dass Syntea einem den Fortschritt nicht nur zeigt als, auf welcher Seite bin ich jetzt im Kursbuch, sondern dass man wirklich weiß, welche Inhalte habe ich wirklich wie gut verstanden. Und das mündet dann alles in einem System, was jetzt auch bald kommt, das heißt Exam Readiness, wo man eine Vorschau kriegt: Würde man jetzt die Klausur bestehen, wenn ich die jetzt heute schreiben würde, und wie gut wäre das? Also natürlich nicht genau welche Note, sondern einfach eine Grobeinschätzung, weil wir halt gemerkt haben, dadurch können wir den Studierenden Prüfungsangst nehmen und ihnen mehr Selbstvertrauen geben, dass sie wissen, okay, ich habe jetzt wirklich das Thema verstanden und die Kompetenzen und Skills erlangt.

Christian: Das ist auch ganz individuell zugeschnitten auf einzelne Personen. Dann frage ich mich aber aus Sicht einer Lehrkraft, welche Rolle spielen Lehrkräfte dann eigentlich noch? Ist das vielleicht eine Entlastung auch für Lehrkräfte, dass Studierende das in der Form erstmal als KI nutzen können und dann bei wirklich weiterführenden Fragen sich an die Lehrkräfte wenden? Wie ist es bei euch der Beobachtung nach? Nutzen Lehrkräfte selber vielleicht auch Syntea?

Quintus: Ja, also wir haben Syntea auch mit den Lehrkräften zusammen entwickelt. Also es ist immer so wie die verlängerte Werkbank für die Lehrkräfte, weil bei uns viele Studierende im Fernstudium, die sind halt berufstätig oder haben Familie und die müssen halt außerhalb der sagen wir mal Business Hours lernen oder am Wochenende, und dann haben die halt mal Fragen, und Syntea kann halt dann da auch unterstützen. Und die Lehrkräfte können sich auf das Wesentliche konzentrieren, ihre Live-Formate schärfen.

Also wir haben jetzt z.B. ein Thema, das ist super interessant. Über Syntea kriegen wir viel Einblicke, wie die Studierenden sich im Kurs entwickeln. Und wir haben jetzt so ein Dashboard mit den Lehrenden zusammen entwickelt, wo sie sehen, wo struggeln die Studierenden aktuell, also welches Kapitel verstehen sie leicht und welche Kapitel, wo haben sie Probleme. Und dann können sie ihre Vorlesungen oder ihre Live-Sessions auf die Kapitel fokussieren, wo die Studierenden noch nicht so das gute Verständnis haben, oder auch die Inhalte noch mal gucken: Sind die gut erklärt im Skript? Also die Lehrkräfte nutzen das auch als Quelle für Einblicke.

Christian: Super praktisch, ne? Lassen sich dann auch die Skripte perspektivisch einfach noch besser gestalten.

Quintus: Absolut. Genau.

Christian: Im Vorgespräch haben wir so ein bisschen darüber gesprochen, ne, und du hast auch angemerkt, dass Hochschulen eher ihre Schwierigkeiten damit haben mit so Tools wie ChatGPT, weil die sind halt relativ unspezifisch, die haben auch immer noch Probleme mit Halluzinationen. Kannst du uns vielleicht erstmal ein paar Worte dazu sagen, bevor wir auf das Thema Halluzinationen kommen: Warum sollte ich jetzt als Studierender Syntea oder den Chat der Hochschule dort nutzen im Gegensatz zu ChatGPT? Ich beobachte es bei uns in der Community, ich denke, ChatGPT nutzen sehr viele, aber auch Tools wie Google Gemini beispielsweise. Kannst du sagen, warum sollte ich Syntea nutzen und nicht ChatGPT?

Quintus: Ja, also ich sehe ChatGPT so ein bisschen wie ein Schweizer Taschenmesser und Tools wie Syntea sind halt sehr spezialisiert. Das ist ein Werkzeug fürs Studium und im Fall von Syntea ist es so, dass es halt sehr tief integriert ist in den Prozess Studieren. Also ich habe es ja vorher schon gesagt, du kannst damit deine Kurse buchen, Syntea weiß immer, wo du stehst, wo du vielleicht noch Lücken hast, was die nächste Lernschleife sein müsste, wie lange noch bis zur Klausur, dann die Prüfungszulassung, also auch administrative Sachen oder Anmeldung zur Prüfung, meine Notenübersicht. Das sind ja vielleicht Sachen, die man nicht unbedingt einem Konzern anvertrauen möchte. Das sind ja auch sehr sensible Daten teilweise.

Und dadurch muss ich nicht immer den Kontext neu schaffen. Und es ist auch so: Klar, wenn ich jetzt ein super guter Prompter bin und immer meine Inhalte auf ChatGPT hochlade und genau sage, hey, so und so müsste ich behandelt werden, damit ich das perfekt lerne, dann geht das mit Sicherheit schon auch. Aber bei Syntea muss man das halt nicht machen, sondern die Inhalte sind schon in dem System integriert, genauso auch die Prozesse und die Noten und der Kontakt zu den Lehrenden und zu den Study Coaches. Also es ist so viel mehr, es ist wie so ein Ökosystem. Was wir jetzt auch neu machen, sind eben diese proaktiven Learning-Reminder, dass halt Syntea einem Nachrichten schickt: Hey, jetzt müsste man noch mal Kapitel 2 machen, weil jetzt ist bald die Klausur und da hast du noch nicht so gut abgeschnitten und so weiter.

Also da gibt es schon ganz viele Vorteile fürs Studium. Und auch, das ist für mich ganz wichtig: Obwohl wir Kurse haben, die über AI Literacy sind, wo man lernt, wie man KI benutzt, verantwortungsvoll und auch effektiv, wenn man mit Syntea lernt, dann lernt man beiläufig, mit KI umzugehen, und auch zu gucken, okay, das ist zwar ein bisschen besser gegrounded bei uns, aber man muss schon trotzdem noch selber mitdenken, weil das ist immer noch eine KI, die manchmal Fehler machen kann.

Und last but not least: Syntea ist als KI nicht besser als ChatGPT. Überhaupt nicht, sondern wir bauen auf diesen State-of-the-Art-Modellen auf mit unseren didaktischen Anwendungsfällen. Aber als Studierender ist es halt cool, weil du kriegst sozusagen in deinen Studiengebühren enthalten, dass du Zugriff auf die neuesten Modelle hast über Syntea. Hat jetzt auch nicht jeder einen 250-Euro-Pro-Account. Aber Syntea ist eigentlich wie ein Pro-Account.

Christian: Kleine technische Nerd-Frage: Was nutzt ihr für Modelle? Verschiedene Modelle oder gibt's ein Modell, was immer gewechselt wird, wenn es irgendwie ein Update gibt?

Quintus: Ja, also wir sind agnostisch und wir haben Syntea aufgebaut auf den State-of-the-Art-Modellen. Es kommt auf den Anwendungsfall drauf an, welches Modell wir für welchen Anwendungsfall benutzen. Also manche Modelle performen besser, wenn es darum geht, irgendwelche Services konsistent aufzurufen. Also z.B. sagen wir mal, du sagst, Syntea, ich möchte jetzt ein Kursbuch lesen, dann muss das ja eine Funktion im Hintergrund aufrufen, die das Kursbuch dann anzeigt. Und wenn ein Modell nicht so gut darin ist, dann zeigt es dir vielleicht die Prüfungsordnung an. Also die verschiedenen Modelle performen verschieden gut in verschiedenen Anwendungsfällen, und da haben wir ein sehr ausgeklügeltes System, das zu evaluieren und die richtigen Modelle einzusetzen.

Christian: Okay, damit kommen wir eigentlich zu einem Thema, in dem Modelle auch eine gewisse Rolle spielen, und zwar das Thema AI Fluency oder AI Literacy, hatten wir eben schon mal erwähnt. Ist auch ein wichtiges Thema an der IU. Du hast gesagt, es gibt auch Kurse, wo man in das Thema einsteigen kann. Aktuell ist auch gerade unter Studierenden alles so ein bisschen Wildwuchs irgendwie. Jeder nutzt irgendwie alles, probiert alles aus, was auch ganz cool ist, weil es gibt einfach ganz viel zu entdecken. Aber man verliert auch viel Zeit, wenn man einfach wild alles Mögliche ausprobiert und nicht wirklich mit Verstand rangeht. Vielleicht erste Frage: Muss ich wissen, was ein Modell ist oder ein Sprachmodell? Ist es so ein Bestandteil von AI Fluency?

Quintus: Glaube nicht. Also ich glaube, die ganzen KI-Sachen, die werden ja immer mehr abstrahiert von der Technik. Also für mich ist es am Ende einfach eine Konversation mit meinem Computer. Wenn ich KI benutze, ich mache dann halt so einen Dialog, ich spreche darüber, ich stell Fragen, ich lasse mich befragen und so erarbeite ich die Sachen. Also ich glaube, ein guter Skill oder eine Kompetenz, die man sich aneignen könnte, zumindest aktuell ist, dass man eben diesen Dialog anleitet und dass man lernt, wie man Agenten führt und managed und orchestriert für seine Anwendung.

Christian: Was ja auch ein guter Skill im Berufsleben ist, ne? Aber nicht typisch eigentlich. Wenn ich jetzt irgendwo in einen Beruf einsteige, dann bin ich ja immer erstmal derjenige, der angeleitet wird. Aber heutzutage ist man dann vielleicht dadurch auch schon in der Lage, wenn man das halt über KI gewohnt ist und gelernt hat, vielleicht ein Team, ein kleines Team zu leiten?

Quintus: Genau. Und ich sehe auch oft die KI so als Vorbild, weil die KI weiß viel mehr am Ende des Tages als ich. Also ich stelle dann auch ganz viele Fragen oder stell mich manchmal auch blöd, um wirklich herauszufinden, was sind die kritischen Sachen. Und ich selber versuche halt der KI immer so gut wie möglich Kontext zu geben. Umso mehr, das ist ja auch bei echten Menschen so, umso mehr ich jemandem Kontext gebe, umso besser versteht diese Person, was zu tun ist oder was ich gerade brauche. Und das ist glaube ich auch noch mal ein guter Skill am Ende des Tages. Ich glaube, die Modelle gleichen sich jetzt auch alle irgendwie mehr und mehr an. Ist gerade wurscht, ob ich jetzt bei dem einen Anbieter oder bei dem anderen. So für den Heimgebrauch sage ich jetzt mal. Aber wenn man das technisch integriert, muss man schon wissen, was sind die Stärken und Schwächen von jedem Modell.

Christian: Also AI Fluency, ein ganz wichtiges Thema für Studierende, um sich eigentlich schon auf die Gegenwart vorzubereiten, in der KI zumindest auch optisch aktuell noch allgegenwärtig ist. Wahrscheinlich wird sich das auch ein bisschen ändern. Das wird ganz normal, dass wir einfach mit einer Maschine sprechen, ne? Da gibt's keine Tastatur, keine Maus mehr, wie die letzten 50 Jahre, sondern wir kommunizieren einfach mit natürlicher Sprache. Und du hast schon einen wichtigen Skill genannt: Man muss lernen, Dinge zu managen, ne? Oder die KI vielleicht auch zu managen, ganz viel Hintergrundwissen zu geben, wenn das nicht schon da ist, wie bei Syntea. Das hat ja die Skripte, das hat ein gewisses Wissen über dich, da muss man nicht mehr so viel Kontext mitgeben. Aber was gehört noch dazu? Was ist noch ein wichtiger Skill? Weiß nicht, kritisches Denken vielleicht oder Umgang mit Halluzinationen?

Quintus: Ja, also man darf nicht alles für bare Münze nehmen, was die KI einem als Antwort gibt. Also man sollte schon immer kritisch hinterfragen. Und es gibt ja auch diese Studien, dass man sich so einem Filter aussetzt, dass man das alles irgendwie glaubt und sein Gehirn selber nicht mehr anstrengt. Ich glaube, ein Skill ist halt, dass man nicht in diese Rolle verfällt. Also ich muss sagen, bei mir, dadurch, dass ich mich so stark mit KI beschäftige und immer wieder in diese Dialoge reindenke, hat es eigentlich eher den gegenteiligen Effekt. Also ich glaube, dass Leute, die wirklich viel KI benutzen und wissen, wie man damit umgeht, Kompetenzen entwickeln und schlauer werden. Und Leute, die einfach die Intelligenz da reindelegieren und jede E-Mail einfach von KI schreiben lassen, klar, dann stumpft man ein bisschen ab.

Das war ja damals bei uns auch so mit dem Navi. Ich konnte früher noch, habe ich noch den Ortskenntnisschein gehabt damals beim Zivildienst, aber jetzt mit Navi muss ich nicht mehr jede Straße wissen. Und da ist halt die Gefahr, wenn man das kritische Denken verliert, dass man dann wirklich so ein bisschen abstumpft, und das sollte man möglichst vermeiden.

Und das ist bei Syntea halt auch so, dass es nicht einfach dir alles vorkaut, sondern z.B. bei der sokratischen Methode ist es so, dass es immer wieder dir nur so viel Informationen gibt, dass du wieder die nächste Sache erarbeiten kannst. Also es regt eigentlich das aktive Denken an und gibt nicht einfach die Antwort: Lern es bitte auswendig.

Christian: Was das Navi angeht, da denke ich immer so, okay, ich benutze es natürlich auch und es ist für mich eine super Entlastung beim Autofahren, weil ich mich nicht mehr auf viele Dinge konzentrieren muss. Aber wenn es das Navi nicht gäbe, würde ich auch ziemlich schnell lernen, mich wieder zurechtzufinden, ne? Das ist jetzt nicht so, dass ich diese Fähigkeit komplett verliere. Aber kritisches Denken ist trotzdem wichtig, gerade im Studium.

Und was ich merke in meinem Arbeitsalltag ist, dass mich die KI an ganz vielen Dingen auch mental entlastet, die vorher super anstrengend waren. Programmieren beispielsweise, ich schreib den Code nicht mehr komplett selber und muss mich da nicht mehr so extrem konzentrieren, sondern kann mich eher auf die Architektur konzentrieren und gucken, wie setzen wir das jetzt am besten um? Wie wenn ich mit Kollegen oder mit dem Team spreche, die mir dabei helfen, das umzusetzen. Und ich merke richtig, dass ich an so einem Tag, wo ich viel entwickle, nicht mehr so ausgelogt bin abends und dann trotzdem noch mit meiner Familie reden kann. Weil ich jetzt nicht den ganzen Tag nur Code geschrieben habe und nur diese Art von Sprache im Kopf hatte, sondern ich habe halt mit natürlicher Sprache eigentlich gearbeitet, ne? Ich habe versucht zu erklären: Was brauche ich, wie können wir das machen, wie können wir das testen und so weiter. Das ist super entlastend für mich und ja, ich verlerne sicherlich auf eine gewisse Art und Weise Programmieren, aber an vielen Stellen habe ich es auch gelernt, besser zu programmieren, weil die KI das einfach wirklich super macht mittlerweile. Aber ich brauche das halt auch nicht mehr. Warum sollte ich diesen Skill jetzt noch beibehalten?

Quintus: Für mich auch ein bisschen mit dem Schreiben, ne? Ich habe früher lange den Traum gehabt, mal Autor zu werden, ich habe teilweise auch Bücher geschrieben und ganz viele Texte geschrieben. Ich brauche das aber eigentlich nicht mehr wirklich. Texte lasse ich mir eher generieren und sage dann, was ich gerne besser hätte. Außer wenn es natürlich eine E-Mail oder irgendwas Kurzes ist. Aber Schreibenkönnen ist für mich halt nicht mehr so wichtig. Für andere Leute ist es vielleicht wichtig, die sollten das einfach weiter üben.

Ja, definitiv. Also ich denke auch, gerade beim Programmieren, dass das Handwerk, Code zu schreiben, wird immer unwichtiger. Es heißt aber nicht, dass meine Domänenexpertise nichts mehr wert ist. Im Gegenteil, also wenn ich ein guter Programmierer bin, dann kann ich auch einschätzen, ob das, was hinten rausgekommen ist, auch wirklich guter, skalierbarer Code ist und auch sicher im Sinne von Cybersecurity oder sowas. Also ich muss meine Sinne eigentlich noch krasser schärfen, aber am Ende des Tages habe ich viel mehr produziert.

Also ich merke das auch selber. Ich mache auch hin und wieder so privat, programmiere ich irgendwelche Apps, dann brauche ich für eine ganze App nicht mal einen Tag. Und trotzdem habe ich geguckt, ist das wirklich genauso, wie ich das haben wollte, stimmt der Code. Auch da darf man sich halt nicht blind drauf verlassen, weil wenn da mehrere tausend Zeilen Code generiert werden und da sich ein schlimmer Bug drin verbirgt. Also man muss das Handwerk schon verstehen, nur man muss es nicht mehr aufwendig runtertippen und die ganzen Klammern richtig setzen und so weiter. Das braucht man in der Zukunft nicht mehr, meiner Meinung nach.

Christian: Okay, also auch das ein wichtiger Skill im Sinne der AI Fluency: Kritisch sein, auch der KI gegenüber. Die wirkt natürlich in ihren Antworten immer so ganz überzeugend. Und manchmal reicht schon, wenn du sagst, ist es wirklich so? Also wenn man das so zurückchattet, und dann so: Ach ja, stimmt, kann natürlich auch völlig anders sein. Also da muss man wirklich einen kritischen Blick drauf haben und sich klar sein, dass diese Antworten einfach wirklich super überzeugend sind und so wirken, und dass man nicht alles so für bare Münze nimmt.

Ein Thema, was AI Fluency angeht, ist für mich irgendwie auch der Stress, der damit einhergeht, dass man lernt, damit umzugehen, ne? Ständig neue Tools, ständig Änderungen, was diese KI-Entwicklung angeht. Generell extreme Beschleunigung in vielen Bereichen der Wirtschaft auch. Änderung des Berufslebens auch, viele Jobs sterben auf eine gewisse Art und Weise aus bzw. die Tätigkeiten, die da verrichtet werden, neue entstehen, und das führt ganz viel Stress mit sich. Hast du irgendwie einen Tipp, wie du damit umgehst?

Quintus: Ja, also ich empfinde es auch als, ja nicht Stress, aber es ist wirklich schnell, wie sich gerade alles rasant entwickelt. Also es ist wirklich dieses Exponentielle, das hört gar nicht mehr auf. Wie gehe ich damit um? Ich folge halt, also einerseits interessiert es mich ja, und ich lebe da glaube ich auch in meiner Content-Bubble auf Social Media und so weiter. Ich folge gewissen Leuten für KI-Updates. Und ich muss auch nicht mehr jeden Trend mitmachen. Ich weiß, wenn jetzt, also damals war es so, okay, und jetzt ist das Context Window 200.000 Token groß und dann eine Woche später war es 300.000 Token groß und so weiter. Und mittlerweile bin ich da so ein bisschen relaxt. Also es gibt hin und wieder noch mal den Moment, wo ich mir denke, boah, das ist noch mal ein richtiger Game Changer. Also jetzt kürzlich mit, wie heißt das, OpenAI Operator, wo dann wirklich noch mal sich vieles ändert. Aber ich muss jetzt nicht mehr bei jedem Modell genau wissen, wie viele Milliarden Parameter und so weiter und so fort. Ich habe mir mein Toolset zusammengebaut und ich komme damit klar, dass diese Modelle jeden Monat einfach deutlich besser werden und dass das jetzt sehr schnell geht.

Christian: Okay, also als Studierender: Fokus aufs Studium, auf das, was wichtig ist, um irgendwie durchs Studium durchzukommen, Dinge zu lernen, sich mit Themen zu beschäftigen. Und wenn man da zwei, drei Tools hat, die man irgendwie gerne nutzt und immer nutzt, dann bleibt man einfach dabei, ne? Muss nicht jeden Tag was Neues ausprobieren.

Quintus: Ja, wichtig ist, dass man sie benutzt und dass man nicht komplett sagt, ach, KI, das ist nichts für mich, wird eh nicht meinen Job verändern oder so. Das glaube ich wäre naiv.

Christian: Okay, dann ein Thema, über das wir noch reden wollten und das haben wir auch im Vorgespräch festgestellt, dass es ein wichtiges Thema für dich ist: generell Personalisierung im Studium, überhaupt das Thema Lernen und KI-basiertes Lernen. Du hast es jetzt auch hier und da schon angesprochen, insbesondere die Personalisierung. Vielleicht bleiben wir noch so ein kleines bisschen dabei. Kannst du uns vielleicht erstmal sagen, was beobachtest du so, oder ihr so als Hochschule, wie Studierende bei euch und vielleicht auch auf anderen Plattformen KI generell nutzen für ihr Studium?

Quintus: Ich glaube, das ist so ein bisschen verschieden. Also es gibt die Leute, die sagen wir mal noch nicht so KI-affin sind oder die davon auch nicht so viel halten, die arbeiten noch mit den klassischen Sachen, wie z.B. dem Skript, dem Printskript, und dann Notizen auf den Seiten und so weiter. Und die arbeiten noch gar nicht so mit KI. Aber man merkt jetzt mehr und mehr Leute, dadurch dass ChatGPT so beliebt geworden ist, dass die immer mehr mit KI arbeiten. Und es gibt halt Leute, die lassen einfach irgendwelche Teile von Hausarbeiten generieren, und dann gibt's aber Leute, die auch wirklich den Entstehungsprozess sehr gut gestalten.

Und die verstehen jetzt mehr und mehr, dass Syntea in dem Fall gut integriert ist und spezialisiert ist für ihr Studium. Also z.B. Personalisierung: Syntea fragt dich am Anfang, was ist denn überhaupt deine Arbeitssituation oder weshalb studierst du? Was möchtest du, was erwartest du von deinem Studium? Und dann kannst du z.B. sagen, ich möchte Produktmanager im Automotive werden, oder ich möchte einen komplett neuen Job und so. Und Syntea merkt sich das und macht dann die Beispiele und die Inhalte praxisrelevant, sodass sie für dich Sinn machen und jetzt nicht, sagen wir mal, du hast einen BWL-Kurs und das sind dann eigentlich lauter Beispiele aus dem Bankenwesen, aber du möchtest eigentlich eher im Automotive sein. Dann wenn Syntea das weiß, kann es nach deinen Vorlieben oder Karrierezielen das personalisieren und für dich einfach relevanter machen.

Christian: Finde ich als Student auch super praktisch. Also ich mache aktuell auch so einen Python-Kurs an der IU Akademie und ich kann halt PHP und JavaScript und so diese ganzen Standardprogrammiersprachen, die kann ich ganz gut. Python war ich neu und dann lasse ich mir einfach über die KI ganz viele Beispiele generieren bzw. Zusammenhänge zeigen, dass ich das einfach schon mit meinem vorhandenen Wissen verknüpfen kann. Dass ich das vorinstellen kann, wusste ich nicht. Also dass ich da wahrscheinlich sowas wie einen Systemprompt anlegen kann oder da irgendwo einstellen kann, was ich beruflich mache, dass ich dann immer gleich diese Hinweise mitbekomme. Muss ich mir auch noch mal genauer anschauen.

Quintus: Ja, das ist auf jeden Fall super praktisch. Das ist wie so ein Wizard, also das ist jetzt neu, so ein neues Onboarding-System, hat auch noch nicht jeder, wird gerade ausgerollt. Und da kannst du auch sagen, oder Syntea fragt dich, wann, in wie viel Wochen planst du denn deine Prüfung zu machen? Und dann kannst du dir auch schon da so ein Plan oder so ein Ziel stecken und Syntea weiß das dann: Ah, okay, in vier Wochen möchte die Person den Kurs absolvieren. Was bedeutet das? Was ist das für ein Lernpfad oder was bedeutet das auf der Zeitachse, wenn die Person nur Teilzeit studiert oder nebenberuflich?

Christian: Ja, das ist im klassischen Hochschulsystem gar nicht möglich in der Art und Weise. Da sitze ich halt in der Vorlesung mit 200 anderen und die Lehrkraft, die da vorne steht, die weiß ja gar nicht so richtig, wer ich bin. Die kann jetzt die Inhalte nicht direkt auf mich zuschneiden.

Quintus: Und wichtig: Die Inhalte der Studienskripte sind jetzt nicht in dem Sinne direkt auf mich zugeschnitten, aber ich habe einfach die Möglichkeit, mir Inhalte auf eine ganz personalisierte Art und Weise z.B. erklären zu lassen, und den Lernpfad dann entsprechend anpassen zu lassen.

Christian: Ja, eine Frage vielleicht noch zum Thema Personalisierung, oder ein Thema, über das wir auch noch reden wollten, ist mögliche Probleme, die auftreten könnten. Wenn man jetzt so ganz personalisiert lernt, kann man dann nicht auch irgendwie in so einer Filterbubble landen, dass ich immer ganz fokussiert bin, die Inhalte total auf mich zugeschnitten sind und ich nicht so richtig rauskomme aus dieser Bubble und nicht so richtig über den Tellerrand hinüberschauen kann?

Quintus: Das könnte passieren, aber z.B. bei Syntea ist es so, dass es immer wieder, also das macht man nicht einmal und dann ist es für die nächsten drei Jahre nur noch PM Automotive, sondern pro Kurs werden halt relevante Fragen gestellt, die für den Kurs wichtig sind. Und vielleicht ändert sich ja meine berufliche Situation, vielleicht ändern sich meine Karriereziele, das weiß man ja alles nicht während dem Studium. Und dann passt sich Syntea auch wieder an die neuen Sachen an. Und es gibt auch ganz viele Kurse, die man auswählen kann, die vielleicht jetzt nicht so zu dieser Bubble passen, in der man steckt.

Christian: Gibt's noch was zum Thema Personalisierung, was wichtig ist? Vielleicht auch ein Ausblick irgendwie, wo wird sich diese Personalisierung hin entwickeln? Was es ja mittlerweile gibt, ist z.B. sich so, also bei euch jetzt nicht, glaube ich, also ich kann mir jetzt kein Video aus den Inhalten erstellen lassen. Das gibt's aber bei anderen Tools. Finde ich teilweise unpraktisch eigentlich, aber das ist ja super personalisiert. Podcast gibt's bei euch auch, habe ich gesehen. Also wo geht die Reise hin?

Quintus: Ich kann ja mal so ein bisschen von einem Projekt reden, an dem wir arbeiten und das bald pilotiert wird. Das heißt Radio Syntea, das ist eben so eine Art Podcast. Also eins der Hauptinhalte werden anfänglich Podcasts sein, aber dann auch News aus der Wissenschaft. Also wenn z.B. du studierst Psychologie und dann gibt es ein neues Paper oder eine neue Errungenschaft, dann wird das in Radio Syntea als Neuigkeit dargestellt. Und da haben wir auch vor, dass wir personalisierte Inhalte haben, dass du dir einen Podcast anhörst über bestimmte Themen und dann am Ende kommt noch mal eine personalisierte Zusammenfassung, was das jetzt für deinen Bereich oder in deiner Situation bedeuten könnte und wie du vielleicht dieses neue Paper für deinen künftigen Job nutzen kannst, warum das relevant sein könnte.

Also in die Richtung Inhaltspersonalisierung, aber auch auf einer Metaebene: Welche Art zu lernen und welche Lernbedürfnisse hast du als Individuum und wie kann Syntea da am besten helfen, sodass das Studium am effizientesten für dich ist? Und auch welche Wissenslücken hast du, dass es sich immer mehr auf dich anpasst und nicht anders herum. Und auch, dass du Nachrichten dann kriegst, wenn es für dich passt. Also wenn Syntea z.B. versteht, okay, immer ab 17 Uhr bis 18 Uhr ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass die Person auf einen Lernreminder reagiert, dann kriegst du die Nachrichten da und nicht während du arbeitest und damit eh nichts anfangen kannst.

Christian: Okay, jetzt sind wir eigentlich schon bei dem kleinen Ausblick. Was würdest du sagen, wie sich Prüfungsformen in Zukunft entwickeln? Ist eine Hausarbeit z.B. noch relevant, wenn man sich den Text eigentlich einfach generieren lassen kann? Ist das noch eine sinnvolle Prüfungsform, oder sind das andere Dinge, die dann geprüft werden? Man schreibt trotzdem eine Hausarbeit, aber dann wird eher bewertet, wie konnte man jetzt mit KI umgehen, um sich diesen Text erstellen zu lassen?

Quintus: Ja, also wenn du mich fragst, da sind ganz viele Sachen, die sich seit Hunderten von Jahren nicht verändert haben, und jetzt gibt's halt eine neue Ära und deswegen sollte man auch die Prüfungsformen und die Inhalte dementsprechend anpassen, dass das noch Sinn macht. Leider ist es so, dass natürlich bestimmte Sachen sich nicht so schnell ändern, gerade im Hochschulwesen.

Aber ja, da sollte man schon mal genau hinschauen. Und ich glaube z.B. bei Hausarbeiten: Die Hausarbeit an sich, das macht schon noch Sinn, aber die Hausarbeit inhaltlich oder die Form zu bewerten, das macht nicht mehr so viel Sinn, sondern dass man vielleicht eher den Entstehungsprozess bewertet. Dass man schaut, okay, wie hat die Person zusammen mit der KI diesen Text verfasst? Hat die Person die richtigen Fragen gestellt? Hat sie gezeigt, dass sie die KI gut anleiten kann und hat sie kritisch nachgefragt bei den Quellen oder was auch immer da halluziniert werden könnte? Also so ein bisschen in die Richtung, den Entstehungsprozess zu bewerten statt das, was man früher bewertet hatte.

Christian: Ja, ist halt fraglich, wie man das technisch umsetzt, ne? Das ist ja nicht ganz so einfach irgendwie nachzuvollziehen. Ob man es dann vielleicht noch mal erklären muss, ob es ein mündliches Gespräch beispielsweise eher geben sollte, dass man da versucht, noch mal darüber zu reden.

Quintus: Ja, mündliche Prüfungen werden glaube ich auch immer wichtiger als schriftliche. Generieren, das ist glaube ich demnächst gelöst.

Christian: Okay. Für Syntea hast du uns auch schon einige Ausblicke gegeben. Kannst du uns vielleicht noch sagen, wie du das einschätzt, wie sich das ganze Thema KI in Zukunft entwickeln wird? Ich habe im Lauf des Gesprächs schon mal gesagt, wir werden wahrscheinlich einfach mit Maschinen ganz normal reden. Nicht wie die letzten X Jahre mit Maus und Tastatur irgendwelche Dinger vollführen und klicken, sondern da werden ganz normale Gespräche wahrscheinlich einfach stattfinden können, die auch tatsächlich audiobasiert sind, nicht einfach nur den Text einzugeben. Kannst du uns vielleicht einen kleinen Überblick geben, wie du dir vorstellst, wie sich das ganze Thema in den nächsten Jahren entwickeln wird?

Quintus: Ja, ich glaube genauso, wie du es sagst. Ich habe jetzt letztens einen neuen Staubsaugerroboter gekriegt und mit dem kann man jetzt auch reden, dem kann man sagen, hier, saug die Küche, und der checkt dann, wo die Küche ist und was ich haben möchte. Also ich glaube, die Natural Interfaces, würde ich es jetzt mal nennen, die werden immer beliebter, dass man einfach nicht mehr klicken muss oder eine Tastatur braucht, sondern dass man einfach sagt, was man bräuchte, und das in der Konversation gelöst wird.

Oder ich habe jetzt auch gesehen, mit dem OpenAI Operator, da kannst du einfach auf WhatsApp oder Telegram deinem Agenten eine Nachricht schicken. Recherchier mir mal Flüge nach New York, und dann macht der das einfach. Und früher hätte man ein Interface auswendig lernen müssen. Da hätte ich dann zu Google Flights gehen müssen und dann muss ich da das eingeben und muss dann klicken und muss mir jede Webseite durchlesen, ob das wirklich auch der günstigste Preis ist. Es wird einem dann einfach diese aus meiner Sicht umständliche Art und Weise, wie man mit Maschinen umgeht, in der Zukunft wahrscheinlich nicht mehr geben.

Und auch mit den Avataren: Ich sage immer, ich weiß gar nicht, von welcher Firma das war, das habe nicht ich erfunden, aber The Face is the best Interface. Also man kann damit so viel mehr transportieren, also Vertrauen oder sagen wir mal, du hättest jetzt mit Syntea irgendwie ein Rollenspiel und es geht um Psychologie oder soziale Arbeit und dann muss man irgendwas machen und dann siehst du am Gesichtsausdruck vielleicht oder an der Mimik: War das jetzt richtig oder war das falsch oder wie fühlt sich die Person gerade? Da kann man so viel mehr machen als mit Buttons und Listen und der grafischen Oberfläche, also GUI. Ich glaube, das wird sich ganz stark ändern, sehr in Richtung, was für Menschen natürlich wirkt.

Christian: Ja, was auch cool ist für diejenigen von uns, die so wie wir am Schreibtisch arbeiten, ganz viel am Bildschirm sitzen: Ich denke, das wird sich nach und nach auflösen, dass man nicht mehr den ganzen Tag in so einen Bildschirm irgendwie sitzen muss und da reinguckt und dann irgendwas klickt. Bis das soweit ist, wird es dauern. Software wird glaube ich auch sehr personalisiert sein. Du hast selber im Verlauf des Gesprächs gesagt, du hast dann an einem Wochenende eine App erstellt. Es lässt sich mittlerweile alles mit wenigen Anweisungen und Klicks machen, ne? Dass ich mir eine App nur für mich selber, die zugeschnitten ist auf meine Fitness-Situation z.B., die wirklich nur das enthält, was ich brauche, erstelle. Es ist natürlich krass für die ganze Wirtschaft, für die ganze Ökonomie, die da dranhängt. Aber ich denke, wir sind alle kreativ, wir werden alle Lösungen finden, um uns da irgendwie gut drin anzupassen.

Quintus: Absolut. Also ich weiß gar nicht, also ich glaube, eine Schwierigkeit ist, es wird einfach eine Flut an Applikationen geben oder jeder macht sich seine Applikationen on the Fly selber. Ich weiß es nicht, aber ich glaube so App Store, das wird dann auch noch mal interessant. Ich habe heute gelesen, dass Apple im App Store jetzt KI-generierte Software nicht mehr akzeptiert oder nicht so gerne sieht. Klar, weil wenn jetzt jeder, selbst wenn er nicht programmieren kann, in der Lage ist, lustige Apps jedes Wochenende zu erstellen, dann ist das ja so ein Überangebot. Aber gleichzeitig hat halt dieses Personalisierte und auf mich Zugeschnittene oder etwas, was mir sehr gut taugt, halt auch das Potenzial, dass man richtig viel Wertschöpfung hat.

Also das wird schon auch was Gutes. Muss gucken, wie wir damit umgehen in der Zukunft. Aber wie du sagst, ich habe da auch vollstes Vertrauen. Es gab schon viele industrielle Revolutionen, wo sich alle Leute gedacht haben, oh mein Gott, jetzt gibt's Maschinen, die Jeanshosen nähen. Was mache ich denn jetzt, ich habe mein ganzes Leben lang nähen gelernt? Ja, die Welt dreht sich weiter und man muss halt weitermachen.

Christian: Absolut. Und in unsere Kreativität vertrauen. Die KI ist übrigens auch nicht ganz so kreativ, wie wir das sein können. Vieles wirkt zwar immer auf eine gewisse Art und Weise kreativ, aber eigentlich sind wir immer noch die kreativeren Lebewesen in Anführungsstrichen. Allerletzte Frage: Wir sind jetzt zum Abschluss gekommen. Was würdest denn du einem Studierenden raten, der gerade erst ins Fernstudium gekommen ist, der jetzt anfängt mit dem Studium oder mit einer Weiterbildung und nicht so richtig weiß, wie und an welcher Stelle er KI jetzt einsetzen soll oder kann? Was wäre so ein guter Ansatzpunkt, um in das Thema einzusteigen?

Quintus: Also bei uns würde ich sagen, fang an, mit Syntea zu lernen. Du lernst dann beiläufig, weil das Interface ja sehr ähnlich ist wie bei ChatGPT oder bei anderen KI-Tools. Du lernst einfach nebenbei als Beiprodukt, wie du damit umgehst. Und ich glaube, dieses Learning by Doing, das ist sehr wichtig. Also ich glaube, all die Theorie über KI und wie könnte man und was wäre und was ist gerade aktuell und so, das bringt einen gar nicht so viel. Ich glaube, einfach mal ausprobieren und dann kommt man schon rein und dann kann man auch dosieren, wie tief man einsteigen will.

Also wir hatten ja kurz vorher geredet, welche Tools benutzt man? Ja, und der eine benutzt halt die Tools mit Benutzeroberfläche und der andere mag halt lieber in der Commandline machen, aber das Wichtige ist, sich damit auseinandersetzen und es zu benutzen. Z.B. bei unserem KI-Literacy-Kurs, der jetzt ganz neu gelauncht wird, da ist Syntea im Skript drin. Also du hast das Skript und dann kommt immer mal wieder so ein Eingabefenster, wo du Sachen üben kannst, und dann geht's wieder weiter. Da werden die Leute dann solchen Systemen immer näher gebracht.

Christian: Ich denke auch, ein guter Einstiegspunkt ist einfach mal so ein Preassessment zu starten, ne? Das kann man auch machen, wenn man jetzt nicht an der IU studiert, kann man einfach irgendein Chat-Tool nutzen, gibt dem so ein bisschen Kontext, vielleicht ein Lernskript, das man gerade hat, und dann einfach anleiten: Frag mich mal zu dem Thema, ich möchte einfach gerne mal wissen, wo ich da selber stehe. Dann beschäftigt man sich auch gedanklich schon mit dem Thema. Ich denke, das wäre so ein sinnvoller erster Step, wenn man sich mit dem Thema auseinandersetzen möchte.

Christian: Ja, Quintus, dann vielen, vielen Dank für die vielen Auskünfte, die du uns hier gegeben hast, zu dir selber, zu deiner Arbeit an der IU, zu Syntea und zu diesem spannenden Thema KI. Hast du vielleicht noch letzte Worte? Vielleicht kannst du uns noch sagen, wo man dir folgen kann, wie man mit dir in Kontakt treten kann?

Quintus: Ja, gerne auf LinkedIn. Da teile ich immer mal wieder die neuesten Sachen oder meine Gedanken auch, vor allem zu AI in Education. Das ist auch ein Thema, nicht nur natürlich an der IU, aber auch darüber hinaus, so mein Steckenpferd. Mich interessiert total, was sind die neuesten Tools, wie kann man die einsetzen? Aber auch, was sind die neuesten Sachen hier in der Technik und wo geht die Reise hin? Also ich poste da immer mal wieder was. Und wir haben auch einen Blog von Syntea, wie wir Syntea entwickeln. Das ist vielleicht auch ganz interessant. Da sieht man auch so ein bisschen hinter die Kulissen, wie wir das machen.

Christian: Okay, den habe ich gar nicht entdeckt. Verlinke ich natürlich in der Beschreibung. Guck dann jetzt selber auch noch mal rein. Also vielen, vielen Dank für das Gespräch und die vielen Informationen und ja, ich wünsche dir und auch unseren Zuhörerinnen und Zuhörern noch einen schönen Tag. Tschüss.

Quintus: Danke.