Wie du (nicht) mit KI lernst

Einleitung#

KI ist überall. Aber obwohl sie revolutionär ist, bleibt sie ein Werkzeug. Und Werkzeuge gehören bedacht eingesetzt. Sie sollen dir nämlich dabei helfen, eine bestimmte Aufgabe optimal zu lösen, und das, ohne dir dabei zu schaden. Stell dir KI wie eine Kettensäge vor. Eine Kettensäge ist ein mächtiges Werkzeug, das ganze Bäume fällen kann. Aber sie ist auch dazu fähig, dir dein Bein abzuhacken. Wie du die Kettensäge verwendest und welche Sicherheitsvorkehrungen du triffst, entscheiden darüber, wie dein Tango mit der Kettensäge ausgeht. KI ist nicht viel anders, vielleicht nur etwas weniger brutal. Statt deinem Bein ist dein Gehirn in Gefahr und deine Fähigkeit, kritisch zu denken. Deshalb ist verantwortungsvoller Umgang mit KI so wichtig. In diesem Blogartikel möchte ich meine Ansichten zum sicheren Umgang mit KI beim Lernen und Notizenmachen teilen. Welche Vorkehrungen solltest du treffen, um deinen Intellekt nicht zu verwässern?

Warum machen wir Notizen?#

Wenn man mit so großen Themen wie diesen konfrontiert ist, ist es, glaube ich, immer wichtig, mit den fundamentalen Fakten anzufangen, bevor man weiterdenken kann. Und wenn man über KI beim Notizenmachen spricht, sollte die erste Frage sein: “Warum machen wir eigentlich Notizen? Was helfen uns Notizen zu erreichen?” Für mich gibt es zwei große Anwendungsbereiche für Notizen: Lernen und Dokumentation. Schauen wir uns einmal das Letztere an.

Dokumentation ist die rohe Tätigkeit, Information zu transkribieren, um sie einfach verfügbar zu machen. Das involviert relativ wenig kognitive Belastung, denn was du schreibst, ist bereits das Endprodukt. Wenn die Informationen, die du niedergeschrieben hast, zu einem späteren Zeitpunkt für dich verständlich sind, dann haben die Notizen ihre Aufgabe getan. Deswegen eignet sich KI hervorragend für Dokumentationszwecke. Sie nimmt dir die unanspruchsvolle Muskelarbeit ab, Fakten niederzuschreiben, die du schon weißt.

Wenn wir jedoch beginnen, über Lernen zu sprechen und Informationen, aus denen du noch nicht holistisch Sinn ziehen kannst, ist das ein ganz anderes Thema. Notizen zu machen, wenn du etwas Neues lernst, heißt komplexe Information zu komprimieren, noch nicht erinnerte Fakten in grafische Repräsentationen zu übersetzen, und diese auf einer digitalen oder analogen Leinwand aufzuzeichnen (meine klare Präferenz ist natürlich digital). Das kannst du machen, indem du schreibst, Formen zeichnest, unterschiedliche Elemente in einer bestimmten Komposition abbildest, Farben benutzt, Größen anpasst und so weiter. Der kreative Prozess dahinter, neue Informationen zu illustrieren, also zu encodieren, und Informationen auf ein Blatt Papier zu projizieren, damit du sie später wieder erfassen und nachvollziehen kannst, ist EXAKT die Art von Arbeit, die dein Gehirn machen muss, damit du lernst. Lernen ist mentale Anstrengung. Dein Gehirn muss die Schwerarbeit leisten. Also kannst du das Lernen nicht an eine KI auslagern. In den folgenden Absätzen werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie du KI als Lernhilfe in deinen Notizen verwenden solltest, und noch viel wichtiger, wie du sie nicht verwenden solltest.

Wo dir KI beim Lernen und Notizenmachen schadet#

Zuerst möchte ich Licht darauf werfen, wie dich KI beim Lernen behindern kann und dir drei Regeln für den Einsatz von KI beim Notizenmachen geben. Man könnte argumentieren, dass meine Überzeugungen hier ein bisschen überrestriktiv im Umgang mit KI sind, aber lass es mich dir einmal erklären. Ich verwende KI in allen – und ich meine in allen – Lebensbereichen. Ich verwende KI bei meiner Arbeit (es gibt fast keine Aufgabe, die ich ohne KI löse). Ich verwende KI in der Universität. Und ich verwende KI zum Lernen. Und durch all die Zeit, die ich mit KI bereits verbracht habe, bin ich auch zu einem Punkt gekommen, an dem ich kritisch hinterfrage, wo dieses Werkzeug tatsächlich Mehrwert bringt und wo es das explizit nicht tut.

Lass KI nicht deine Notizen schreiben!#

Das sollte eigentlich ein No-Brainer sein, aber KI macht es einfach so einfach, faul zu werden. Wenn du dich mit einer Materie nicht kognitiv auseinandersetzt, wirst du weder etwas über sie lernen noch dich an irgendetwas erinnern und davon absolut gar nichts mitnehmen. Wenn du etwas lernen willst, musst du deine Notizen selbst schreiben! Und daran führt kein Weg vorbei.

Das ist nicht einfach nur meine Meinung. Für meinen Blog zum Thema Tippen versus Handschrift habe ich mir recht viel Forschung zum Thema Notizen und Lernen angesehen. Zuerst einmal zeigt die Wissenschaft, dass es irrelevant ist, womit du deine Notizen machst, also ob getippt oder handschriftlich.¹ Das EINZIGE, was zählt, ist, wie sehr sich dein Gehirn mit dem Inhalt auseinandersetzt, während du deine Notizen machst. Studierende, die ihre Vorlesungen Wort für Wort mitschreiben, schreiben am meisten und verstehen am wenigsten, weil Abschreiben keine mentale Anstrengung verlangt.² Überleg dir einmal, wie viel dein Gehirn noch arbeiten muss, wenn du nicht einmal mehr selbst tippst… Eine Notiz sollte das sein, was übrig bleibt, nachdem dein Gehirn gelernt hat. Und wenn du diese Arbeit nie geleistet hast, bleibt einfach nichts übrig, egal wie gut deine Notizseite aussieht.

Lass KI deine Notizen nicht zusammenfassen!#

Das ist ein wichtiger Punkt. Ich möchte nicht, dass du das Zusammenfassen als kopflose Arbeit betrachtest. Es ist genau das Gegenteil. Aber ich verstehe schon: Du hast schon eine gesamte Vorlesung besucht, du hast deine Notizen gemacht und jetzt musst du sie “nur” noch zusammenfassen und in etwas Kürzeres verpacken. Das scheint die perfekte Aufgabe für KI zu sein… weil es anstrengend ist, es selbst zu tun. Wenn du diesen Satz hörst, sollten bei dir schon die Alarmglocken läuten. Warum ist Zusammenfassen anstrengend? Viel in wenig zu komprimieren, ohne dabei die wichtigen Informationen zu verlieren, ist kognitiver Leistungssport!

Zusammenfassen ist so wichtig, weil es der perfekte Wissenstest ist: Du weißt, dass du eine Domäne verstehst, wenn du selbstbewusst Konzepte in wichtig und in zu detailliert kategorisieren kannst. Für Entscheidungen wie diese brauchst du eine holistische Perspektive auf das Thema und ein Verständnis dafür, wie sich seine Einzelteile untereinander beeinflussen. Du kannst Informationen nicht nach ihrer Wichtigkeit reihen, wenn du nicht einmal verstehst, wie die Informationen selbst und ihre Abhängigkeiten und Beziehungen zu anderen Informationen aussehen. Also wenn du deine Zusammenfassung schreibst und laufend entscheiden musst, was es physisch (oder digital) auf deine Notizseite schafft und was den Sprung nicht schafft, ist das genau die Arbeit, die du leisten solltest. Du stärkst damit exakt die holistische Übersicht über das Thema, die du dir vom Lernen über das Thema von Anfang an versprochen hast. Diese “Zusammenfassung” ist der Sinn des ganzen Lernens!

Wenn du aufmerksam liest, wirst du merken, dass das Schreiben der Zusammenfassung nicht der Teil der Arbeit ist, den ich hier am meisten hervorhebe. Es geht darum, die aktive Entscheidung zu treffen, welche Information inkludiert und welche exkludiert wird. Um ehrlich zu sein, würde ich dir sogar raten, den mühsamen Teil der Arbeit, also Texte oder Handschrift irgendwohin zu copy-and-pasten, nicht selbst zu machen. Lass eine KI die Informationssuche und -beschaffung machen. Aber lass die KI nur unter deiner strikten Führung suchen und beschaffen.

Lass KI deine Notizen nicht “verbessern”#

KI deine Notizen “verbessern” zu lassen, ist ein genauso falsches Versprechen wie sie von KI schreiben zu lassen. Wenn du deine Notizen aktualisieren möchtest, ist das meistens deshalb der Fall, weil du ein besseres Verständnis über ein Thema erlangt hast. Es ist natürlich, deine alten Notizen auf den neusten Stand zu halten und falsche Informationen zu korrigieren oder bestimmte Konzepte zu schärfen. Aber dich mit deinen alten Notizen zu befassen, Fehler zu identifizieren, Abschnitte neu zu schreiben, Notizen neu anzuordnen und mittlerweile überflüssige Informationen zu löschen, basierend darauf, was du alles Neues gelernt hast, ist keine triviale Arbeit.

Nochmal, das ist genau die Zeit, wenn dein Wissen beginnt, sich zu verfestigen. Du bist dazu gezwungen, was du in der Vergangenheit einmal niedergeschrieben hast, kritisch zu hinterfragen und dein neues Wissen anzuwenden, um jeden deiner geschriebenen Sätze neu zu bewerten. Die fundamentalen Fakten werden wahrscheinlich noch immer richtig sein. Sie müssen vielleicht nur ein bisschen anders verpackt werden! Jeder Satz, den du liest und jede Grafik, die du dir ansiehst, geht durch deine neuen und besser informierten kognitiven Filter. Du stellst dir, während du deine alten Notizen liest, natürlich die Frage: “Ist diese Aussage richtig?”, “Ist diese Aussage umfangreich genug?”, “Fehlt dieser Aussage Information?”, “Wie kann ich diese Aussage verbessern?”. Und wenn du dann tatsächlich etwas korrigieren oder einen ganzen Abschnitt neu schreiben musst, weil er so nicht mehr haltbar ist, betreibst du generatives Lernen³, also das Stiften von Sinn aus neuem Wissen und das Verknüpfen mit dem Rest deiner Kenntnisse.

Wo dir KI beim Notizenmachen und Lernen hilft#

Das ist der spannendste Teil dieses Blogartikels, denn genauso sehr, wie dich KI beim Lernen behindern kann, kann sie dir auch dabei helfen, dein Verständnis über ein Thema zu vertiefen und zu festigen. Der gute Einsatz von KI kann dir dabei helfen, schneller, tiefgreifender und breiter zu lernen, als es in der Vergangenheit der Fall war. Hauptsächlich, weil KI zentrale Reibungspunkte beim Lernprozess beheben kann.

Suche und Beschaffung#

Auf einem operativen Level löst KI einige der schmerzhaftesten und gleichzeitig nutzlosesten Reibungspunkte beim Lernen. Zum Beispiel das Suchen und Beschaffen von Informationen. Es passiert nun mal immer wieder, dass man einen spezifischen Textteil sucht, der sich irgendwo zwischen Papers, Präsentationen und Notizen, die sich im Laufe eines Kurses angesammelt haben, verschanzt hat. Und jetzt musst du deine Zeit nicht mehr damit verschwenden, selbst durch hunderte Seiten zu scrollen. Wenn du ein bestimmtes Stück Information brauchst, lass einfach einen KI-Agenten auf eine Such-Expedition gehen! Solange die KI genug Kontext und eine klare Aufgabenstellung hat, wird sie wahrscheinlich einen ziemlich guten Job machen, das spezifische Stück Text zu finden, nach dem du suchst. Und wahrscheinlich wird die KI darin weitaus schneller sein, als du es je sein könntest. Das ist eine richtige Superkraft, denn du musst nicht mehr deinen mentalen Lernmodus verlassen und stupide ein Stück Text suchen, sondern kannst fokussiert bei dem bleiben, womit du dich gerade beschäftigst.

Identifikation von Wissenslücken#

Das ist ein super spannendes Thema. Es gibt nämlich zwei verschiedene Arten von Nichtwissen. Entweder du bist dir einer Lücke in deinem Wissen bewusst (known unknowns) oder, und das ist deutlich gefährlicher, du weißt gar nicht, dass du eine Wissenslücke hast (unknown unknowns).⁴ Die unknown unknowns sind ziemliche Saboteure, denn wenn dir die Kompetenz in einer Domäne fehlt, fehlt dir wahrscheinlich auch die Meta-Kompetenz zu erkennen, dass dir genau diese Kompetenz fehlt. Das Wissen, das du brauchst, um deine eigene Inkompetenz zu erkennen, ist exakt das Wissen, das du nicht hast. Also bleiben die unknown unknowns unsichtbar und verleiten dich im schlimmsten Fall dazu, dein eigenes Wissen völlig zu überschätzen. Das ist der Dunning-Kruger-Effekt,⁵ und lange war das ein Risiko, dem du machtlos ausgesetzt warst… bis jetzt. Zum Glück hast du mittlerweile fast das gesamte Wissen des Internets, und damit der Menschheit, in eine Chat-Fenster komprimiert zur Verfügung. Wenn du dich testen lassen willst, und zwar ganz besonders auf deine blinden Flecken, dann findet ein KI-Agent garantiert etwas, womit er dich überraschen kann! Diese Wissenslücken zu identifizieren hilft dir dabei, deine unknown unknowns in known unknowns zu verwandeln, bevor du daraus known knowns machen kannst ;).

Wissensprüfung#

Das nächste Thema, wofür du LLMs super verwenden kannst, ist Abprüfen. Es war noch nie so einfach, dir einen Testfall generieren zu lassen, an dem du dein neu erlerntes Wissen ausprobieren kannst! Und das Gute daran ist, selbst wenn die KI dabei versagt, dir einen ausreichend gut designten Test-Case zu geben, ist das Erkennen der Fehlerhaftigkeit in der Aufgabenstellung an sich wertvoll! So oder so bist du dazu gezwungen, die Aufgabenstellung kritisch zu hinterfragen und die gegebene Aufgabe mittels des Wissens, das du dir angeeignet hast, zu lösen. Du bist dazu gezwungen, Schlüsse zu ziehen und wenn du das nicht kannst, dann solltest du dir die Mühe machen und identifizieren, was dich davon abhält: Sind es fehlende Informationen in der Aufgabenstellung, ist es fehlendes Verständnis der Domäne oder fehlen dir Werkzeuge? Es ist wertvoll, wenn du diese Fragen selbstbewusst und definitiv mit Ja oder Nein beantworten kannst. Denn die Antwort auf diese Frage erlaubt dir, die nächsten Schritte adäquat zu setzen: Entweder musst du dir die Information holen, die du brauchst oder du gehst zurück ans Reißbrett und musst dein Wissen hinterfragen oder ergänzen!

“By the way”-Fragen#

Für mich ist eines der wichtigsten Themen beim Lernen, schon während des Lernens Verbindungen und Schlüsse auf andere Felder meines Wissens zu ziehen. In den meisten Fällen hängen die Sachen, die ich lerne, irgendwo irgendwie zusammen.. oder können zusammenhängend gemacht werden. Manchmal sind es kleine Fragen am Rande wie “AHA, also Konzept A kann man auch in Domäne B beobachten?” oder “Wow, das heißt also, dass Prozesse in Domäne C auch aus der Perspektive von Thema D gesehen werden können?”. Und KI kann dir auf diese Fragen zumindest ansatzweise befriedigende Antwort geben. Du musst nur sicherstellen, dass LLMs dir keinen Honig um den Mund schmieren und dir sagen, dass du gerade eine nobelpreisfähige Aussage getroffen hast… denn das kann passieren, also bleib kritisch.

Meine KI-Philosophie#

Ich glaube, dass meine Überzeugungen zu KI beim Lernen und Notizenmachen in eine generelle KI-Philosophie, der ich folge, abstrahiert werden können. Lernen ist schlichtweg die Tätigkeit, die am besten beschreibt, welchen generellen Regeln ich bei der Interaktion mit LLMs ohnehin immer folge. Aber es gibt ein paar Grundregeln, die aus meiner Sicht verstanden gehören.

KI bedeutet nicht schneller, sondern anders#

Aus meiner Sicht ist das mit Abstand Wichtigste, was man über KI verstehen kann, dass KI dich nicht automatisch schneller macht. Mit KI schneller zu werden, braucht VIEL Vorbereitung, noch mehr Erfahrung und Tonnen an getipptem Text.

Anstatt Probleme intuitiv selbst anzugehen und mit deinen eigenen Gedanken in Dialog zu treten, musst du jetzt ein Natural-Language-Assistant – das LLM – bei der Stange halten. Das bedeutet, dass Artikulation, Prozessdesign und Qualitätskontrolle zu den zentralen Bestimmungsfaktoren für den Erfolg deiner Zusammenarbeit mit dem LLM werden.

• Wenn dich die KI nicht gut genug versteht, wird sie wertlosen Text produzieren. Dann musst du sie besser briefen und verbal in die richtige Richtung stoßen = Artikulation.
• Wenn die KI ohne dich von Schritt eins direkt zu Schritt drei springt und dabei Annahmen trifft, die nicht haltbar sind, dann passt der Arbeitsprozess nicht = Prozessdesign.
• Wenn dir die KI ohne viel Nachdenken gewagte Annahmen und “nukleare Optionen” hinwirft, sind die Qualitätsstandards, die sich das LLM selbst auferlegt, zu niedrig und gehören angehoben = Qualitätskontrolle.

Lass mich meinen Punkt mit einem Beispiel unterstreichen. Sagen wir, du willst die Gleichung 2x = 10 lösen. Wenn du diese Gleichung einfach einem LLM gibst, bekommst du blitzschnell die Antwort x = 5. Wenn dein Ziel aber ist zu verstehen, wie Variablen funktionieren, wie man Gleichungen löst oder was die Rechenoperation Multiplikation eigentlich macht, dann musst du dieser kleinen Formel Kontext mitgeben. Du musst der KI sagen, dass du die Lösung nicht kennst und dass du Schritt für Schritt verstehen möchtest, wie man dorthin kommt. Beginnend mit dem kleinsten Wissensbaustein, der dich dorthin führt. Du musst dem LLM vorgeben, dass es dich unterrichten und nicht besserwisserisch belehren soll, und dass es dich Stück für Stück in Richtung Lösung dirigieren soll, anstatt dir die Antwort gleich vorzusetzen. Und du solltest festlegen, dass ihr immer nur einen Schritt auf einmal macht und dass ein neues Konzept erst dann angefangen wird, wenn das vorherige vollständig verstanden ist, damit du dich nicht überlädst. Und jetzt sieh dir diesen Absatz einmal an. Aus der Lösung der simplen Formel 2x = 10 sind vier Sätze geworden, die festlegen, was du der KI alles überhaupt erst sagen musst. Um diese Informationen der KI zu vermitteln, brauchst du für jeden einzelnen Punkt einen ganzen Absatz. Das ist eine Menge Text, und irgendwer muss ihn schreiben. Besser gesagt: du.

Das Tippen von Text, das Formulieren von Gedanken und das Kommunizieren von Konzepten in schlüssiger Art und Weise braucht einfach Zeit und Energie.

Null-Vertrauen gegenüber LLMs#

LLMs sind dazu designed, Text auszugeben, der sich richtig anfühlt und richtig aussieht, besonders dann, wenn mit Fachwörtern um sich geworfen wird. Das ist genau die Gefahr dahinter, denn alles, was ein LLM ausgibt, kann zumindest als plausibel interpretiert werden. Und das ist auch der Grund dahinter, warum du einem LLM per se einmal gar kein Vertrauen schenken solltest. Was eine KI ausgibt, muss sich dein Vertrauen erst verdienen. Und das passiert, indem sie Quellen zitiert, indem du diese Quellen unabhängig prüfst und indem du dir dadurch Wissen über die Domäne aufbaust, in der du dich gerade bewegst. Genau das ist das Ziel.

Versuche nicht, mit blindem Vertrauen in die KI sofort auf den Gipfel des Berges zu springen. Lern stattdessen, den Berg schneller zu besteigen, indem du durch die KI lernst und die Schwächen von LLMs aktiv zu deinem Vorteil nutzt!

Ein Zitat von Marie von Ebner-Eschenbach liegt mir in diesem Zusammenhang besonders am Herzen:

“Wer nichts weiß, muss alles glauben”

Mach die intellektuelle Schwerarbeit selbst#

Genau aufgrund der gefährlich manipulativen Natur von LLMs ist es wichtig, dass du die Autorität über den Arbeitsprozess behältst. Du musst die Schritte freigeben, die auf dem Weg zur Lösung gemacht werden. Du musst jeden kritischen Schritt und jede fundamentale Abhängigkeit freigeben und verstehen. Das heißt, dass du die Kernkonzepte und die Schlüsselinformationen verstehen musst. Schwierige Entscheidungen müssen von dir gefällt werden, denn letztlich musst du Herr der KI sein und nicht umgekehrt. Es ist sehr einfach, sich zu überfordern und inmitten von unzähligen Seiten an Text abzudriften. Aber es ist deine Verantwortung, die Konversation mit der KI so zu formen, dass sie DEIN Lernen fördert und du nicht zu einem Blatt, gefangen im Windsturm der KI, wirst.

KI zu verwenden heißt mehr zu denken, nicht weniger#

All diese Regeln und Erkenntnisse bringen mich zur Schlussfolgerung, dass das Verwenden von KI nicht dazu führen sollte, dass du weniger denkst, sondern genau das Gegenteil bewirkt. KI anständig zu verwenden, zwingt dich dazu, mehr zu denken, laufend deine Interaktion mit einem LLM auf einer Metaebene zu hinterfragen und eigentlich mehr intellektuelle Arbeit zu leisten. Und das in einem kürzeren Zeitrahmen. Das ist erschöpfend. Aber Lernprozesse, die in der Vergangenheit eine Woche gedauert haben, kannst du heute in einen einzigen Tag komprimieren. Das ist die Schönheit daran.

Verwende KI um mehr zu erreichen, nicht weniger zu tun#

Ein recht fundamentaler Teil dessen, wie du KI verwendest, ist deine Einstellung zu Arbeit und Muße. Mit einem Werkzeug, das deine Zeit und Muße 3x produktiver macht, hast du zwei Möglichkeiten. Entweder du beginnst nur ein Drittel der Zeit zu arbeiten und erreichst dabei dasselbe wie davor. Oder du arbeitest dieselbe Zeit und erreichst plötzlich dreimal so viel wie zuvor.

Der Platz von KI in Noteastic#

Ich bin der Designer von Noteastic, der App für handschriftliche Notizen auf Windows. Das sind im Moment interessante Zeiten, durch die ich gemeinsam mit meinem Mitgründer navigieren muss. Wir sehen die Implementierung von KI in Software und Applikationen überall um uns herum, und ehrlicherweise befürworten wir fast keine dieser Integrationen. Wir verstehen, dass die Zukunft der Menschheit sehr wohl an KI gebunden ist. Aber es ist unsere Pflicht, verantwortungsvollen und – ganz im Besonderen – positiven Umgang mit KI zu fördern und zu fordern. Das ist natürlich leicht gesagt. Aber die große Frage ist, wie verantwortungsvoller und positiver Umgang mit KI in der Praxis als Teil einer handschriftlichen Notizapp für Studierende auszusehen hat. Mit unserer Software versprechen wir besseres Lernen. Das ist eine große Verantwortung.

Die Frage, auf die ich immer wieder zurückkomme, ist:

“Wo hilft KI bei handschriftlichen Notizen, ohne intellektuellen Schaden anzurichten?”

Wir haben die Antwort zu dieser Frage noch nicht, aber ich bin mir sicher, dass einige der folgenden Überzeugungen ewig wahr bleiben.

Was KI in Noteastic NICHT sein wird#

Ich sage Nein zu KI-Agenten, die intellektuelle Arbeit innerhalb des Notizen-Universums unserer Benutzer machen. Wer Noteastic nutzt, hat und behält exklusive und vollkommene Autorität über die Arbeit, die mit dem Design, dem Schreiben und der Erhaltung der eigenen Notizen in Verbindung steht. Es soll keiner KI erlaubt sein, zu schreiben, zu organisieren oder jegliche Art von Element auf einen Canvas in Noteastic zu platzieren. Wir werden keine Oberfläche für einen beliebigen Computeragenten bereitstellen, um einen der letzten Safe-Spaces für authentische Gedanken zu übernehmen. Die Notizseite in Noteastic wird eine der letzten Oberflächen sein, die nicht von sinnloser KI-Integration befallen sein wird.

Was KI in Noteastic vielleicht sein wird#

Ich sage aber auch nicht kategorisch nein zu KI in Noteastic. Ich bin ein Befürworter von verantwortungsvollem Umgang mit KI. Die Frage ist nur, wo wir das Lernen innerhalb von Noteastic durch eine KI unterstützen können. Und diese Frage habe ich in einem der vorherigen Absätze bereits beantwortet. Mühsame nicht-intellektuelle Arbeit kann ohne zu zögern an KI ausgelagert werden. Das umfasst Suchaufgaben, Texterkennung (bzw. Übersetzung in maschinenverständliche Zeichen) oder Formerkennung für schnelleres Zeichnen komplexer Illustrationen. Ich bin davon überzeugt, dass wir in naher Zukunft Features in Noteastic einbauen werden, die diese Probleme lösen.

Einen Schritt weiter gedacht wäre es interessant, sich anzusehen, wie sehr man den Lernprozess in seiner Tiefe, Breite und Geschwindigkeit unterstützen könnte, wenn man Notizen analysiert. Wie fantastisch wäre es, wenn du gemeinsam mit einem integrierten KI-Modell lernen kannst, das dir verlässlich sagen kann, wie viel einer Zieldomäne du gelernt hast, wo du vielleicht Wissenslücken hast und was dir dabei helfen könnte, sie zu schließen? Wenn Noteastic jemals eine interaktive KI in die App implementiert, wird es ein Pilotprojekt sein, das den Horizont von Wissensaneignung, Wissensverifizierung und Wissenslücken-Identifikation erweitern wird. Vielleicht ist Noteastic eines Tages nicht mehr „einfach” das Notizbuch, das du mit deinen Gedanken befüllst, sondern dein Lernpartner, der dich langsam hin zu deinen intellektuellen Zielen begleitet. Das hört sich unglaublich spannend an, aber ich bin mir dessen bewusst, dass solche Projekte nicht in der Phase der Ideenfindung scheitern, sondern in ihrer Implementierung. Die Zeit wird zeigen, ob wir das Zeug dazu haben, Noteastic von einer puren Notizapp zu deiner nächsten Lernsuperkraft zu machen.

-Lukas
Co-Founder und Geschäftsführer von Noteastic

PS: Wenn ich in dir einen Funken entzündet habe, während du diesen Blogartikel gelesen hast, würde ich gerne davon hören! Schick mir einfach eine E-Mail an lukas.koinig@noteastic.app!

Referenzen#