Willkommen im MakerSpace - KIBar
Kuratierte Links, Impulse und Ressourcen für die Entwicklung mit generative Künstliche Intelligenz
Ein Kompass für den reflektierten und kompetenzorientierten Einsatz generativer KI. Ob Bildung, Medien, Recht oder Weiterbildung – die KIBar bietet fundierte Quellen, Tools und Praxisimpulse mit Fokus auf Didaktik, Medienentwicklung und IT-Recht. Als Ressource unterstützt sie auch den geschützten Arbeitsbereich „Prompt Engineering“: ein Raum für gezieltes Prompt Training und gemeinsame Weiterentwicklung – systematisch, kreativ und anwendungsnah.
Meine PromptBAR
PromptBAR: Eine interaktive H5P-Dokumentation zu den eigenen Prompts mit hilfreichen Tipps zu den ersten Prompt-Techniken. Der Download ist ausschließlich über die geschlossene Moodle-Plattform möglich und steht nur den Teilnehmenden des Kurses zur Verfügung. Für eine einfache Bearbeitung der H5P-Datei, könnten Sie Lumi Education verwenden. URL: https://lumi.education/de/lumi-h5p-desktop-editor/ Bitte nutzen Sie nicht die Lumi Cloud!
AI Act
The AI Act is the first-ever legal framework on AI, which addresses the risks of AI and positions Europe to play a leading role globally. Die EU hat mit dem AI Act (Regulation (EU) 2024/1689) den weltweit ersten umfassenden Rechtsrahmen für Künstliche Intelligenz geschaffen. Ziel ist es, Vertrauen, Sicherheit und Transparenz bei der Nutzung von KI zu gewährleisten und gleichzeitig Innovation zu fördern. Der Rechtsrahmen folgt einem risikobasierten Ansatz, der KI-Systeme in vier Kategorien einteilt – von inakzeptablem Risiko (verboten) über hohes Risiko (strenge Auflagen) bis zu geringem oder minimalem Risiko (kaum Vorgaben). Für Hochrisiko-KI gelten u. a. Anforderungen an Datenqualität, Nachvollziehbarkeit, menschliche Aufsicht und Cybersicherheit. Auch generative und allgemeine KI-Modelle (GPAI) unterliegen Transparenz- und Urheberrechtspflichten. Die Europäische KI-Behörde (AI Office) und nationale Aufsichtsstellen überwachen die Umsetzung. Der AI Act trat am 1. August 2024 in Kraft und wird ab 2. August 2026 vollständig anwendbar .
A Survey on Benchmarks of Multimodal Large Language Models
Die Studie „A Survey on Benchmarks of Multimodal Large Language Models“ (Li et al., 2024) bietet einen umfassenden Überblick über die aktuellen Bewertungsansätze für multimodale große Sprachmodelle (MLLMs). Ziel der Arbeit ist es, die Vielfalt, Struktur und Grenzen der bestehenden Benchmarks systematisch zu analysieren. Multimodale Sprachmodelle kombinieren mehrere Eingabeformen – typischerweise Text, Bild, Audio oder Video – um Inhalte zu verstehen und zu erzeugen. Die Forschenden haben rund 180 bis 200 Benchmarks untersucht und sie in fünf Hauptkategorien eingeteilt: Wahrnehmung und Verstehen, Kognition und Schlussfolgern, spezialisierte Anwendungsdomänen, grundlegende Fähigkeiten sowie andere Modalitäten. Im Bereich Wahrnehmung und Verstehen wird geprüft, ob ein Modell Objekte, Szenen und Zusammenhänge korrekt erkennt und interpretieren kann. Kognitive Benchmarks messen, wie gut Modelle logische Schlüsse ziehen, multimodale Informationen kombinieren und komplexe Aufgaben lösen. Spezifische Domänen-Benchmarks bewerten die Leistungsfähigkeit in Bereichen wie Medizin, Robotik, Industrie oder Wissenschaft, wo präzises Verständnis und Fachwissen notwendig sind. Die Kategorie grundlegende Fähigkeiten umfasst Aspekte wie Robustheit, Konsistenz, Halluzinationsfreiheit, Instruktionsbefolgung und Zuverlässigkeit. Unter „andere Modalitäten“ fassen die Autoren Benchmarks für Audio-, Video- und 3D-Daten zusammen – Felder, die für zukünftige MLLM-Forschung zunehmend wichtig werden, aber bislang wenig untersucht sind. Die Studie stellt fest, dass es derzeit keine einheitlichen Bewertungsstandards gibt. Viele Benchmarks decken nur einfache Aufgaben ab und spiegeln die Komplexität realer Szenarien unzureichend wider. Auch Themen wie Fairness, Sicherheit, Transparenz und ethisches Verhalten von Modellen sind noch unterrepräsentiert. Als wichtigste Herausforderung nennen die Autoren die Notwendigkeit, realistischere, kontextreiche und vielseitige Testszenarien zu schaffen, die mehrere Modalitäten gleichzeitig einbeziehen. Abschließend betont die Studie, dass zukünftige Forschung auf einheitliche, offene und skalierbare Bewertungsmethoden hinarbeiten sollte, um Fortschritte bei multimodalen KI-Systemen verlässlicher und vergleichbarer zu machen.
AI Hallucination: Comparison of the Popular LLMs
Die Analyse basiert auf einem Benchmark: 29 Sprachmodelle wurden mit jeweils 60 Fragen getestet, die auf echten Nachrichtenartikeln basieren. Ziel war es, den Anteil falscher oder „halluzinierter“ Antworten zu messen. Es zeigte sich, dass das Modell mit der niedrigsten Halluzinationsrate etwa 17 % hatte — das bedeutet: fast jeder sechste oder siebte Antwort war fehlerhaft. Weitere wichtige Erkenntnisse: Es besteht kaum ein Zusammenhang zwischen Kosten/Nutzungspreis eines Modells und dessen Halluzinationsrate. Teurer heißt nicht automatisch genauer. Ursachen für Halluzinationen umfassen u. a. unzureichende oder veraltete Trainingsdaten, Daten von geringer Qualität, Wissenslücken in Spezialgebieten sowie das Verstreichen von Trainingszeitpunkten („Wissensschnitt“). Gründe sind auch eine inhärente Neigung zur Kohärenz statt zur Wahrheit: Ein Modell ist darauf trainiert, überzeugend zu antworten, nicht unbedingt richtig. Gegenmaßnahmen: Einsatz von Retrieval-Augmented Generation (also eine Kombination von Datenabruf + Sprachmodell), sorgfältige Prompt-Gestaltung, externe Faktenprüfung, Kommunikation von Unsicherheit (z. B. dass ein Modell eine Antwort nicht mit voller Gewissheit geben kann) und systematische menschliche Rückkopplung. Die Studie warnt insbesondere davor, Halluzinationen in kritischen Bereichen (z. B. Recht, Medizin, Finanzen) zu unterschätzen, da diese Fehlleistungen erhebliche Reputations-, Haftungs- oder Effizienzprobleme auslösen können. und andere Erkenntnisse
Understanding University Students’ Use of Generative AI: The Roles of Demographics and Personality Traits
Die Studie „Understanding University Students' Use of Generative AI: The Roles of Demographics and Personality Traits“ (Deng, Liu & Zhai, 2025) untersucht, wie Studierende generative KI nutzen und welche Faktoren ihr Verhalten beeinflussen. Erforscht wurde eine Stichprobe von 363 Studierenden verschiedener Fachrichtungen und Studienniveaus in den USA. Ziel war es, Zusammenhänge zwischen demografischen Merkmalen, Persönlichkeitsmerkmalen und der Nutzung von KI-Tools zu identifizieren. Grundlage bildete das Big-Five-Persönlichkeitsmodell (Offenheit, Gewissenhaftigkeit, Extraversion, Verträglichkeit, Neurotizismus). Die Ergebnisse zeigen, dass der Einsatz generativer KI weit verbreitet ist. Viele Studierende nutzen regelmäßig Tools wie Chatbots, Textgeneratoren oder Bildmodelle für Recherche, Schreiben und Lernen. Die Vertrautheit und Akzeptanz gegenüber KI ist hoch, besonders unter technologieaffinen Gruppen. Persönlichkeitsmerkmale erwiesen sich als der wichtigste Einflussfaktor: Studierende mit hoher Offenheit für neue Erfahrungen und ausgeprägter Intellektualität nutzen KI häufiger und experimenteller. Auch Gewissenhaftigkeit und Extraversion zeigten teils positive Zusammenhänge. Demografische Faktoren wie Geschlecht, Studienrichtung oder Jahrgang hatten geringeren, aber messbaren Einfluss. Die Befragten sehen in generativer KI vor allem Vorteile: Effizienzsteigerung, Unterstützung bei komplexen Aufgaben und Zugang zu neuen Lernmethoden. Zugleich äußern sie Bedenken über Abhängigkeit, unkritische Nutzung und ethische Fragen wie Urheberrecht oder Wahrhaftigkeit der Ergebnisse. Die Forschenden schließen, dass der erfolgreiche Einsatz generativer KI im Hochschulkontext von einer bewussten, reflektierten Nutzung abhängt. Hochschulen sollten Studierende darin unterstützen, KI-Kompetenzen zu entwickeln, kritisch zu denken und ethische Standards einzuhalten.
The Impact of Artificial Intelligence (AI) on Students’ Academic Development
Die Studie „The Impact of Artificial Intelligence (AI) on Students’ Academic Development“ von Aniella Mihaela Vieriu und Gabriel Petrea (2025) untersucht, wie KI-Technologien das Lernen und die akademische Entwicklung von Studierenden beeinflussen. Ziel war es, Chancen und Risiken der Integration von KI in den Hochschulunterricht empirisch zu analysieren. Untersucht wurden 85 Studierende einer technischen Universität in Bukarest. Die Forschenden nutzten einen Fragebogen mit offenen und geschlossenen Fragen, um Informationen über die Nutzung von KI-Tools, die Wahrnehmung ihrer Wirksamkeit und mögliche Herausforderungen zu gewinnen. Die Ergebnisse zeigen, dass der überwiegende Teil der Studierenden regelmäßig KI-gestützte Werkzeuge wie Chatbots, Übersetzer oder Schreib-Assistenten verwendet. Die Teilnehmenden berichteten, dass diese Tools ihr Lernen erleichtern, Verständnis vertiefen und die Motivation erhöhen. KI wird insbesondere für die Informationssuche, Textanalyse und das Lösen komplexer Aufgaben genutzt. Gleichzeitig äußerten viele Studierende Bedenken. Genannt wurden die Gefahr einer übermäßigen Abhängigkeit von KI-Hilfen, die mögliche Beeinträchtigung kritischen Denkens sowie ethische Fragen rund um Datenschutz, Plagiate und Authentizität von Lernleistungen. Einige wiesen darauf hin, dass KI den Lernprozess vereinfachen, aber auch oberflächlicher machen könne. Die Analyse zeigt, dass KI den akademischen Fortschritt unterstützen kann, wenn sie verantwortungsvoll eingesetzt wird. Entscheidend ist dabei die Rolle der Lehrenden, die Studierende anleiten, reflektiert und kritisch mit KI umzugehen. Die Autorinnen und Autoren empfehlen, KI-Werkzeuge in Lehrpläne zu integrieren, dabei aber klare Grenzen und ethische Standards zu setzen. Lehrkräfte sollten gezielt geschult werden, um Chancen und Risiken richtig abzuwägen. Insgesamt kommt die Studie zu dem Schluss, dass KI das Lernen individualisieren und effektiver gestalten kann, gleichzeitig aber neue pädagogische und moralische Herausforderungen schafft. Eine Balance zwischen technologischem Fortschritt und menschlicher Bildungskompetenz ist notwendig, um KI als konstruktives Lerninstrument zu nutzen.
The Evolving Landscape of Artificial Intelligence on Knowledge Acquisition: An Empirical Assessment
Die Studie „The Evolving Landscape of Artificial Intelligence on Knowledge Acquisition: An Empirical Assessment“ untersucht, wie Künstliche Intelligenz (KI) den Wissenserwerb in Bildungsumgebungen verändert. Ziel war es, empirisch zu erfassen, ob und wie KI-gestützte Lernwerkzeuge die Lernergebnisse verbessern. Ein Mixed-Methods-Ansatz wurde gewählt: quantitative Umfragen und qualitative Interviews mit Studierenden und Lehrenden aus verschiedenen Regionen (städtisch, peri-urban, ländlich). Dabei wurden Nutzungshäufigkeit, Motivation, technologische Ausstattung und Einstellungen zur KI erfasst. Die Ergebnisse zeigen deutlich, dass Teilnehmende, die regelmäßig KI-gestützte Lernplattformen (z. B. Chatbots, adaptive Systeme) nutzen, höhere Werte im Wissenserwerb aufweisen. Statistische Analysen bestätigen einen positiven Zusammenhang zwischen KI-Erfahrung, Nutzungsintensität und Lernerfolg. Lernende profitieren vor allem durch personalisierte Inhalte, adaptive Schwierigkeitsgrade und unmittelbares Feedback. Die qualitative Auswertung hebt hervor, dass KI-Lernsysteme Motivation und Engagement steigern können, gleichzeitig aber Risiken bergen. Häufig genannt wurden Abhängigkeit von automatisierten Hilfen, verminderte soziale Interaktion, Datenschutzprobleme und unklare Funktionsweisen von Algorithmen. Ein weiterer zentraler Befund betrifft die digitale Kluft: In ländlichen und ressourcenschwachen Regionen sind die positiven Effekte geringer, da technische Ausstattung, Internetverbindung und digitale Kompetenzen unzureichend sind. Dadurch entstehen neue Formen der Bildungsungleichheit. Die Studie betont, dass KI-Technologien zwar großes Potenzial zur Verbesserung des Wissenserwerbs bieten, dieses jedoch nur ausgeschöpft werden kann, wenn Zugang, Ethik und Bildungsgerechtigkeit gewährleistet sind. Empfohlen werden Investitionen in digitale Infrastruktur, Schulungen für Lehrende und Lernende im Umgang mit KI sowie klare ethische Richtlinien für Datennutzung und Transparenz. Langfristig sollte KI als ergänzendes Werkzeug verstanden werden – nicht als Ersatz menschlicher Interaktion, sondern als Instrument zur Förderung individualisierten, inklusiven und reflektierten Lernens.
Your Brain on ChatGPT
In dieser Studie wurde untersucht, wie sich die Nutzung von KI-Assistenten wie ChatGPT auf das Denken und Lernen beim Schreiben von Aufsätzen auswirkt. Teilnehmende wurden in drei Gruppen eingeteilt: eine nutzte ein Sprachmodell (LLM), eine eine Suchmaschine, und eine schrieb ohne Hilfsmittel („Brain-only“). Mithilfe von EEG-Messungen wurde die geistige Aktivität während des Schreibens erfasst. Die Ergebnisse zeigen deutliche Unterschiede: Personen ohne Hilfsmittel wiesen die stärkste und breiteste Gehirnaktivität auf, Suchmaschinen-Nutzer lagen im Mittelfeld, und LLM-Nutzer zeigten die schwächste neuronale Vernetzung. Mit zunehmender Nutzung externer Werkzeuge nahm die kognitive Aktivität messbar ab. In einer vierten Sitzung – nach Wechsel der Bedingungen – blieb die Unteraktivierung bei ehemaligen LLM-Nutzern bestehen, während frühere „Brain-only“-Teilnehmende bei der KI-Nutzung aktiver blieben. Auch subjektiv fühlten sich LLM-Nutzende ihren Texten weniger verbunden und erinnerten sich schlechter an eigene Inhalte. Insgesamt deuten die Befunde darauf hin, dass die Nutzung von KI zwar kurzfristig entlastet, langfristig jedoch zu einer „kognitiven Verschuldung“ führen kann – also einer Abnahme eigener geistiger Anstrengung und Lernleistung.
Guidance for generative AI in education and research
Die UNESCO-Leitlinie zum Einsatz generativer KI in Bildung und Forschung (2023) schafft einen Orientierungsrahmen für einen ethisch fundierten und verantwortungsvollen Umgang mit KI-Technologien. Im Mittelpunkt stehen Transparenz, Rechenschaftspflicht und die Wahrung der Menschenrechte. Die Empfehlungen richten sich an Bildungseinrichtungen, Forschungsorganisationen und staatliche Akteure, um den Einsatz von KI inklusiv, gerecht und nachhaltig zu gestalten. Thematisiert werden unter anderem Datenschutz, die Reduzierung von Verzerrungen (Bias), Barrierefreiheit sowie die Förderung menschlicher Fähigkeiten durch KI-Unterstützung. Zugleich warnt die Leitlinie vor Risiken wie Fehlinformationen und ethischen Konflikten, die durch den Einsatz generativer Systeme entstehen können.
AI Musik Generator
AI Musik Generator Das Tool ermöglicht die automatische Erstellung von Musikstücken auf Basis von Sprach- oder Stil-Prompts. Es generiert Hintergrundmusik, Songs oder Soundtracks und unterstützt dabei ein exploratives, kreatives Arbeiten mit generativen Audio-Modellen. Nutzer:innen können Stil, Genre, Tempo, Instrumente und Stimmung individuell anpassen und ihre Kompositionen durch iterative Verfeinerung weiterentwickeln. Die erstellten Audiodateien lassen sich als MP3, WAV oder Stems exportieren und in gängige Audio-Workstations oder Schnittprogramme integrieren. Zielorientierung Automatische Erstellung von Musikstücken auf Basis von Sprach- oder Stil-Prompts, Generierung von Hintergrundmusik, Songs oder Soundtracks. Methoden Unterstützt exploratives Arbeiten mit generativen Audio-Modellen, iterative Verfeinerung (Prompt-Tuning), Kombination von Instrumentenspuren (Stems) und Remix-Funktionalitäten. Personalisiert Nutzer:innen können Stil, Genre, Tempo, Instrumentenauswahl oder Stimmung festlegen; ggf. Feintuning auf eigene Audiodaten möglich. Integration Export von Audiodateien (MP3, WAV, Stems), Einbindung in Audio-Workstations (DAWs) oder Schnittprogramme, API-Schnittstellen für Automatisierung.
KI-Lerncoach
KI-Lerncoach (systemisches Coaching) Der Lerncoach begleitet dich mit gezielten Einzelfragen im Stil eines systemischen Coachings. Statt Lösungen vorzugeben, stellt er aktivierende, grammatikalisch klare Fragen, die dich Schritt für Schritt zu eigenen Antworten und Handlungen führen. unterstützt bei Lernzielen, Planung und Reflexion reagiert flexibel auf deine Antworten fördert Selbstständigkeit, Motivation und Klarheit setzt Grenzen: keine Lösungsvorgaben, kein Weitermachen ohne eigene Schritte, Pausen bei Überforderung Der Lernprozess beginnt immer mit einer freundlichen Begrüßung: „Hallo, ich bin dein Lerncoach. Was kann ich für dich tun?“ Hinweis: Dieser KI-Lerncoach ist ein Prototyp. Die Inhalte dienen nur Trainingszwecken und sind nicht vollständig.
Soscisurvey
SoSciSurvey – View Chars ist ein kostenloses Online-Tool zur Erkennung unsichtbarer oder nicht druckbarer Zeichen in Texten. Es identifiziert versteckte Unicode-Zeichen wie Leerzeichen, Steuerzeichen oder Formatierungen, die beim Kopieren und Einfügen entstehen können. Die Darstellung der Zeichen in Unicode ermöglicht eine genaue Analyse und erleichtert die Bereinigung von Texten, etwa für Online-Umfragen oder Datenverarbeitung. Kernfunktionen: Erkennung von unsichtbaren und nicht druckbaren Unicode-Zeichen Identifikation von Steuerzeichen und versteckten Formatierungen Unterstützung bei der Textbereinigung für Datenanalyse Kostenlos nutzbar, keine Registrierung erforderlich Dieses Tool ist besonders nützlich für Entwickler und Autoren, die mit Textdaten arbeiten und sicherstellen möchten, dass ihre Daten frei von unsichtbaren Störungen sind.
Remove.Photos
Remove.photos ist eine App zum schnellen Entfernen von Bildhintergründen. Es erstellt automatisch transparente PNGs und ermöglicht das Ersetzen oder Bearbeiten von Hintergründen. Kernfunktionen: Automatisches Entfernen von Bildhintergründen Erstellen von transparenten PNG-Bildern Einfache Bildbearbeitung (neuen Hintergrund einsetzen, Bild aufhellen) Entfernen von Vordergrundobjekten Kostenfrei und ohne Registrierung nutzbar
Tinywow
TinyWow ist eine webbasierte Plattform, die eine Vielzahl von kostenlosen Online-Tools anbietet. Dazu gehören u. a.: PDF-Tools (komprimieren, konvertieren, zusammenführen) Video- und Bildbearbeitung (konvertieren, zuschneiden, komprimieren) Dateikonvertierung (Word ↔ PDF, Video ↔ MP3 usw.) Online-Utilities wie Screenshots, Meme-Generatoren, Texttools
DeepSpeek
DeepSpeek ist eine KI-Anwendung, die sich auf Sprachverarbeitung und Text-zu-Sprache-Funktionen spezialisiert hat. Sie ermöglicht realistische Sprachausgabe und kann gesprochene Inhalte analysieren oder generieren. Die Plattform wird häufig für Kommunikation, Lernanwendungen und Content-Erstellung eingesetzt.
Mistral
Mistral ist ein Large Language Model, das für Textgenerierung und -verarbeitung entwickelt wurde. Es kann komplexe Texte verstehen, zusammenfassen und eigenständig Inhalte erstellen. Mistral wird sowohl direkt als Modell als auch über Plattformen genutzt, die auf LLM-Technologie basieren.
ChatGPT
ChatGPT ist ein KI-gestützter Chatbot von OpenAI, der auf großen Sprachmodellen basiert und natürliche Unterhaltungen führen kann. Er unterstützt beim Schreiben, Recherchieren und Beantworten komplexer Fragen. ChatGPT wird über Web, Apps oder APIs in verschiedenen Anwendungen integriert.
Claude
Claude ist ein von Anthropic entwickeltes Large Language Model, das natürliche Sprache versteht und generiert. Es wird für Chatbots, Textanalysen und kreative Inhalte eingesetzt. Nutzer können Claude über verschiedene Plattformen in Anwendungen integrieren, um KI-gestützte Aufgaben effizient zu erledigen.
Microsoft Copilot
Microsoft Copilot ist ein KI-Assistent, der in Office-Anwendungen und den Edge-Browser integriert ist und auf LLM-Technologie basiert. Er unterstützt beim Schreiben, Analysieren und Zusammenfassen von Texten sowie bei Automatisierungen. Copilot nutzt dabei große Sprachmodelle, um produktive Arbeitsprozesse zu vereinfachen.
Grok
Grok ist ein Large Language Model, das von Meta entwickelt wurde und für Textverarbeitung, Konversation und kreative Inhalte eingesetzt wird. Es kann komplexe Texte verstehen, zusammenfassen und neue Inhalte generieren.
Google AI Studio
Google AI Studio ist eine Plattform von Google, die den Zugang zu großen Sprachmodellen wie Gemini ermöglicht. Nutzer können damit KI-gestützte Anwendungen erstellen, Texte analysieren oder generative Inhalte erzeugen. Die Plattform dient als Schnittstelle zwischen Entwicklern und den zugrundeliegenden LLM-Technologien und erleichtert die Integration in eigene Projekte.
Poe
Poe ist ein von Quora entwickelter Dienst, der den Zugang zu unterschiedlichen Sprach-KI-Modellen über eine zentrale Plattform bündelt. Nutzerinnen und Nutzer können damit je nach Bedarf zwischen verschiedenen Assistenten wechseln und ihre Stärken vergleichen. Poe ermöglicht die Erstellung eigener Bots, die auf vorhandenen Modellen aufsetzen und individuell angepasst werden können.
Emergent
Emergent ist ein agentic vibe-coding Tool, das es erlaubt, vollständig funktionsfähige, produktionsbereite Anwendungen aus einfachen Textanweisungen zu erstellen – ganz ohne selbst zu programmieren.
Loudly
Bietet die Generierung von Tracks in verschiedenen Genres.
Riffusion
Erzeugt Musik aus Text-Eingaben, indem Klangbilder in hörbare Sounds umgewandelt werden. Die Ergebnisse eignen sich gut für kreative Ideen (Open-Source).
Mubert
Erstellt automatisch passende Hintergrundmusik in unterschiedlichen Stilen. Ist geeignet für private Projekte und Social Media Clips. Für professionelle, kommerzielle Einsätze ist ein kostenpflichtiges Abo nötig.
Boomy
Der Einstieg: Stil wählen → Song generieren - fertig! Erstellte Songs können auch auf Spotify veröffentlicht werden.
Suno AI
Wandelt Texte in fertige Songs um (inkl. Vocals).
Udio
Erstellt komplette Songs mit Gesang und Instrumenten aus einem Textprompt.
Rechtsgutachten zur Bedeutung der europäischen KI-Verordnung für Hochschulen
Das Rechtsgutachten von Prof. Dr. Thomas Hoeren analysiert die Bedeutung der europäischen KI-Verordnung für Hochschulen. Es klärt, dass das Wissenschaftsprivileg nur für rein forschungsbezogene KI-Systeme gilt, während bei Praxiseinsatz die Verordnung ab Inbetriebnahme greift. Hochschulen müssen KI-Kompetenz bei Beschäftigten sicherstellen, bei Studierenden nur bei geforderter Nutzung; Schulungen sind flexibel, aber verbindlich. Hochschulen sind meist Betreiber, selten Anbieter von KI-Systemen, wobei Anbieterstatus durch Entwicklung oder wesentliche Anpassung entsteht. Hochrisiko-Anwendungen, wie Bewertung von Lernergebnissen, unterliegen strengen Vorgaben, außer bei unverbindlichem Feedback. Learning Analytics sind nur bei komplexen, anpassungsfähigen Systemen KI-Systeme. Open-Source-KI hat begrenzte Ausnahmen, da Hochrisiko-Systeme reguliert bleiben. Das Gutachten, entstanden im Projekt KI:edu.nrw, bietet Hochschulen Orientierung für den rechtskonformen Umgang mit der KI-Verordnung.
PromptBase
PromptBase ist ein Online‑Marktplatz, auf dem Nutzer KI‑Prompts kaufen und verkaufen können – für Tools wie ChatGPT, Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion u.v.m. Dort findest du über 200.000 kuratierte Prompts von Expert:innen
Künstliche Intelligenz: Forschung am Fraunhofer IKS
Künstliche Intelligenz: Forschung am Fraunhofer IKS“ auf der Fraunhofer Institute-Website gibt einen umfassenden Überblick, was das Institut im Bereich KI-Forschung anbietet:
Zukunftsfähige Formate für digitale Lernangebote
Der Beitrag beschreibt innovative didaktische Ansätze für digitale Lernangebote am Beispiel des KI-Campus . Es zeigt, wie Online-Plattformen durch interaktive, flexible und personalisierte Lernformate gezielt KI-Kompetenzen fördern können, und gibt Empfehlungen für zukunftsfähige digitale Bildungsformate.
Wie kann ich dich unterstützen?". Chatbot-basierte Lernunterstützung für Studienanfänger:innen
Der Beitrag beschreibt die Entwicklung des regelbasierten Chatbots OSABot an der Technischen Hochschule Nürnberg. Ziel ist es, Studienanfänger:innen schon zu Beginn ihres Studiums bei der Organisation des Lernens und beim Aufbau von „study skills“ zu unterstützen. Grundlage bildet ein psychologisch fundierter Test zur Studierfähigkeit, aus dem der Chatbot personalisierte Tipps – etwa zu Zeitplanung oder Lernmethoden – ableitet. Durch dialogische Interaktionen soll er zugleich Motivation und Selbstreflexion fördern. Nach einer Erprobungsphase ist der dauerhafte Einsatz vorgesehen.
Umsetzung der EU-KI-Verordnung
Die Webseite der Bundesnetzagentur informiert umfassend über Künstliche Intelligenz (KI) in den von ihr regulierten Bereichen wie Telekommunikation, Energie und Post. Sie bietet Unterstützung bei der Umsetzung der EU-KI-Verordnung und fördert den verantwortungsvollen Einsatz von KI. Zudem organisiert die Agentur Formate wie das KI-Café, um den Austausch zwischen verschiedenen Akteuren zu ermöglichen und aktuelle Themen zu diskutieren.
Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung
Die Veröffentlichung von Schmohl, Watanabe und Schelling (2023) gibt einen umfassenden Überblick über die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Hochschulbildung. Er beleuchtet verschiedene Einsatzmöglichkeiten wie Learning Analytics, individualisierte Lernmaterialien und die Unterstützung forschenden Lernens. Dabei werden sowohl Chancen als auch Herausforderungen, insbesondere ethische Aspekte, Akzeptanzfragen und Transparenz von KI-Systemen, ausführlich diskutiert. Der Beitrag liefert wertvolle Impulse für die zukünftige Gestaltung von Lehre und Lernen mit KI. Autoren: Schmohl, Tobias [Hrsg.]; Watanabe, Alice [Hrsg.]; Schelling, Kathrin [Hrsg.] Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung. Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens. Bielefeld: transcript 2023, 283 S. – (Hochschulbildung: Lehre und Forschung; 4)
Künstliche Intelligenz in der Medizin
Die Fraunhofer-IKS-Seite „Künstliche Intelligenz in der Medizin“ zeigt, wie KI-Technologien sicher und praxisnah im Gesundheitswesen eingesetzt werden können. Sie stellt Projekte vor wie generative KI für Wissensmanagement, intelligente Personaleinsatzplanung, datengestützte Frühversorgung von Frühgeborenen und Frameworks zur rechtssicheren Validierung medizinischer KI-Systeme – stets mit Fokus auf Sicherheit, Effizienz und Patientennutzen.
Academinc Cloud
Die Academic Cloud ist das zentrale Portal für Universitäten, Hochschulen und Forschungseinrichtungen. Nach dem Login erhalten Nutzende Zugriff auf digitale Speicherplätze, gemeinsame Dateibearbeitung (inkl. LaTeX), Umfrage-Tools, PIDs für Publikationen, Kurz-URL-Generatoren sowie Chat- und Videokonferenzräume. Ein zentrales Angebot ist Chat AI – ein einfacher und sicherer Zugang zu leistungsstarker generativer KI. Über die intuitive Oberfläche können Nutzende direkt mit verschiedenen KI-Modellen chatten und so Forschung, Studium und Lehre effizient unterstützen.
Sora
Sora ist ein von OpenAI entwickeltes KI-Modell für Text-zu-Video. Es kann moderne Kurzvideos direkt aus textuellen Beschreibungen erstellen und bestehende Videos verlängern oder neu bearbeiten.
Urheberrecht und Training generativer KI-Modelle
Die Ausarbeitung gibt einen umfassenden Überblick über urheberrechtliche Fragestellungen im Kontext des Trainings generativer KI-Modelle. Es behandelt die rechtliche Bewertung der Nutzung urheberrechtlich geschützer Werke als Trainingsdaten, insbesondere im Hinblick auf die urheberrechtlichen Schranken, wie Text- und Data Mining, sowie auf Fragen der Vervielfältigung und der Schutzfähigkeit von KI-generierten Werken. Zudem werden Risiken im Zusammenhang mit der möglichen Memorierung geschützter Inhalte, die zu Lizenzverletzungen führen könnten, analysiert. Das Dokument diskutiert weiterhin die rechtlichen Unsicherheiten bei der Verwendung von Trainingsdaten, die mit bestehenden und geplanten europäischen Regelungen, wie der KI-Verordnung, verknüpft sind. Insgesamt bietet es eine differenzierte Betrachtung der Herausforderung, Innovation im KI-Bereich mit gesetzlichen Vorgaben in Einklang zu bringen.
Einsatz von generativer KI im Studium – Handlungsempfehlungen für Studierend (Goethe Universität Frankfurt am Main)
Diese Handreichung bietet praktische Hinweise zum Einsatz generativer KI im Studium. Sie zeigt, was erlaubt ist, wie KI-Tools sinnvoll eingesetzt werden können und welche Risiken zu beachten sind. Im Fokus stehen klare Absprachen mit Lehrenden, der unterstützende Einsatz von KI beim Lernen, Schreiben und Organisieren sowie die Notwendigkeit einer kritischen Reflexion, da KI nicht immer verlässliche Informationen liefert.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning - Eine urheberrechtliche Betrachtung - Deutscher Bundestag WD 10 - 3000 - 67/18
Dieser Text untersucht zentrale urheberrechtliche Fragestellungen im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Er erläutert die rechtliche Einordnung von Trainingsdaten und Lizenzierungen, analysiert einschlägige Ausnahmen wie das Text- und Data-Mining und geht auf den Schutz von Algorithmen, Software und KI-generierten Inhalten ein.
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN STUDIUM UND LEHRE - Empfehlungen zum Umgang an der UDE (Uni Duisburg Essen)
Die Empfehlungen zeigen auf, wie Künstliche Intelligenz (KI) an der Universität Duisburg-Essen (UDE) sinnvoll in Studium und Lehre integriert werden kann. Sie behandeln Chancen und Grenzen von KI-Tools im Hinblick auf Texte, Urheberrecht und Datenschutz, legen den Fokus auf die Förderung von KI-Kompetenzen bei Studierenden und thematisieren den Umgang mit KI in Prüfungen und wissenschaftlichem Arbeiten – inklusive neuer Prüfungsformate.
Umgang mit textgenerierenden KI-Systemen - Ein Handlungsleitfaden (Ministerium für Schule und Bildung NRW)
Dieser Leitfaden zeigt auf, wie textgenerierende KI-Systeme wie ChatGPT im schulischen Kontext sinnvoll genutzt werden können. Er erklärt, wie diese Systeme funktionieren, beleuchtet rechtliche und praktische Rahmenbedingungen für ihren Einsatz im Unterricht und thematisiert die damit verbundenen Chancen und Herausforderungen für Lehrkräfte und Schüler*innen sowie weitere relevante Aspekte.
RunwayML
RunwayML ist eine KI-gestützte Plattform zur kreativen Medienproduktion, die den Cluster Generative Medien / Kreativ-KI / Multimodale Inhalte abdeckt. Sie ermöglicht das Erzeugen, Bearbeiten und Transformieren von Bildern und Videos durch verschiedene KI-Modelle, etwa für Text-zu-Video-Generierung, Stiltransfer oder Objektmanipulation. Didaktisch unterstützt RunwayML experimentelles und projektbasiertes Lernen, da Lernende durch Prompting und visuelles Feedback in iterativen Prozessen eigene Medienprodukte gestalten können. Die App bietet vielfältige Personalisierungsmöglichkeiten: Nutzer können eigene Fotos oder Videodateien als Referenzen einbinden, wodurch Ausgaben individuell angepasst werden; zudem speichert die Plattform Projektverläufe und persönliche Workspaces zur späteren Weiterarbeit. In technischer Hinsicht lässt sich RunwayML über APIs mit Programmiersprachen wie Python oder JavaScript integrieren und mit Tools wie Griptape Nodes kombinieren, um KI-gestützte Workflows zu erweitern. Weitere Informationen finden sich auf der offiziellen Website Zielorientierung: Runway ermöglicht das Erzeugen, Bearbeiten und Transformieren von Bildern und Videos mittels KI, z. B. Text-zu-Video, Bild-zu-Video, Objektmanipulation und Stiltransfer. Methoden: Experimentelles Lernen (Trial & Error mit Prompting), gestützte Exploration (visuelles Feedback, Iteration), projektbasiertes Arbeiten (z. B. Film- oder Kunstprojekte), multimodale Prompt-Interaktion Personalisiert: Nutzer können eigene Assets (Bilder, Videos) als Referenz einbinden, sodass die KI-Ausgaben auf persönliche Inhalte abgestimmt sind; zudem merkt sich die Plattform Verlauf und Workspaces zur Wiederaufnahme von Projekten.
Allgemeine Rechtsfragen zum Umgang mit generativen KI-Diensten in der Version 1.0 von 2024-07-10 (Ki:content.NRW)
Das Werk gibt einen kompakten Überblick über zentrale rechtliche Fragen zur Nutzung generativer KI an Hochschulen in NRW. Es behandelt Urheberrechte beim KI-Training und bei der Inhaltserstellung, beleuchtet Persönlichkeitsrechte und Datenschutz und geht auch auf arbeitsrechtliche Aspekte im Hochschulkontext ein.
Die KI-Verordnung von
Die Webseite ai-act-law.eu/de bietet den vollständigen deutschen Text der EU-KI-Verordnung (AI Act) 2024/1689, die ab August 2026 gilt. Die Verordnung legt harmonisierte Regeln für KI-Systeme fest, insbesondere für Hochrisiko-Anwendungen mit strengeren Anforderungen an Dokumentation, Risikomanagement und Transparenz. Anbieter und Betreiber müssen sich mit diesen Pflichten vertraut machen. Die Seite ermöglicht eine übersichtliche Navigation durch die Verordnung und dient als wichtige Informationsquelle zu den rechtlichen Vorgaben für KI in der EU.
TidyText.cc
TidyText.cc ist ein kostenloses Online-Tool zur Bereinigung von Textausgaben aus KI-Generatoren wie ChatGPT. Es entfernt automatisch unerwünschte Formatierungen wie Markdown, HTML-Tags, Fußnoten oder Sonderzeichen. Der Text wird in ein sauberes, strukturiertes Format umgewandelt, das sich direkt in Google Docs oder Microsoft Word einfügen lässt. Kernfunktionen: Automatisches Entfernen von Markdown- und HTML-Formatierungen Bereinigung von Fußnoten und Sonderzeichen Umwandlung in sauberes, strukturiertes Textformat Kostenlose Nutzung ohne Registrierung
Urheberrecht bei KI-generierten Beiträgen: Handlungsbedarfe und Nutzungschancen für den Bildungskontext (Working Paper des Instituts für Innovation und Technik (iit) Nr. 78)
Das Papier behandelt die Frage, wie das Urheberrecht auf Inhalte anzuwenden ist, die mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) erstellt wurden, und beleuchtet dabei sowohl die Herausforderungen als auch die Chancen für den Bildungsbereich. KI ist zunehmend Teil unseres Alltags – beispielsweise durch Sprachassistenten oder Programme, die automatisch Texte und Bilder erzeugen. Besonders im schulischen Kontext eröffnen sich dadurch neue Möglichkeiten, etwa bei der Erstellung von Unterrichtsmaterialien oder der Nutzung und Entwicklung von Open Educational Resources (OER). Gleichzeitig entsteht jedoch ein erhöhter Bedarf an rechtlicher Orientierung: Lehrkräfte müssen lernen, wie sie mit urheberrechtlichen Fragen im Zusammenhang mit KI-generierten Inhalten verantwortungsvoll umgehen.
Künstliche Intelligenz und Urheberrecht - Fragen und Antworten
Bundesministerium der Justiz - März 2024 Der Text behandelt den Schutz des Urheberrechts im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz. Er erklärt, dass beim Training von KI urheberrechtlich geschützte Inhalte nur mit Zustimmung genutzt werden dürfen. Reine KI-generierte Inhalte sind nicht urheberrechtlich geschützt – es sei denn, der Mensch wirkt kreativ mit. Die EU-KI-Verordnung soll den Schutz durch Transparenzpflichten stärken. Außerdem wird auf Deepfakes eingegangen, die Urheber- oder Persönlichkeitsrechte verletzen können.
Pollo AI
Pollo AI ist eine Plattform zur Erstellung von KI-generierten Bildern und Videos. Sie wandelt Texte, Bilder oder Videos in animierte Clips in verschiedenen Stilen um. Zudem bietet sie Tools wie Upscaling, Face-Swap und Stiltransfers. Ideal ist sie für Content Creator, die schnell visuelle Inhalte produzieren möchten.
Seelab
Seelab ist eine KI-Plattform zur schnellen Erstellung hochwertiger, markenkonformer Produktbilder und Videos in 4K. Nutzer trainieren eigene Markenmodelle und bearbeiten Visuals einfach. Ideal für Marken, Agenturen und Kreativteams, mit sicherem, datenschutzkonformem Service.
Trinka
Trinka AI ist ein KI-basierter Schreibassistent, der speziell für akademisches und technisches Englisch entwickelt wurde. Er prüft Grammatik, Stil und Fachsprache auf hohem Niveau und bietet kontextbezogene Verbesserungsvorschläge. Zusätzlich unterstützt Trinka bei der Plagiatsprüfung sowie beim Umschreiben komplexer Sätze. Die Software lässt sich in Tools wie Microsoft Word und gängigen Browsern integrieren und unterstützt auch LaTeX-Dokumente. Obwohl Trinka primär auf englischsprachige Texte ausgerichtet ist, kann die Software auch deutsche Texte lesen und verarbeiten - etwa zur Vorabprüfung oder als Teil eines Übersetzungsprozesses.
Quizbot
Quizbot ist ein KI-gestützter Fragengenerator, der die Erstellung von Fragen und Prüfungen effizient und präzise optimiert.
QuillBot
QuillBot verbessert Texte durch Korrekturlesen, Umschreiben, Paraphrasieren und Zusammenfassen. Es spart Zeit und bietet Inspiration für neue Schreibstile.
Petalica Paint
Mit Petalica Paint nutzt eine KI-unterstützte Plattform für die digitale Kunst: Skizzen werden automatisch koloriert, während Künstler aus drei einzigartigen Stilen wählen und ihre Werke mit präzisen Farbhints verfeinern können.
Perplexity AI
KI-Suchmaschine, die in Echtzeit Internetrecherchen durchführt und Antworten mit Quellenangaben liefert. Besonders nützlich für erste Literaturrecherchen.
Otter.ai
Eine Transkriptionssoftware, die Meetings und Gespräche in Echtzeit aufzeichnen und transkribieren kann.
NotebookLM
Nutzer können Wissensbasen aus unterschiedlichen Quellen erstellen. KI analysiert die Quellen und beantwortet Fragen. Zudem werden Zusammenfassungen, FAQs und Arbeitshilfen generiert. Die gemeinsame Bearbeitung von Wissensbasen ist möglich.
Napkin
Die künstliche Intelligenz unterstützt die visuelle Ideengestaltung, Ideenorganisation und das Wissensmanagement, indem sie Konzepte vernetzt und Strukturen sichtbar macht. Sie fördert assiziatives Denken, exploratives Lernen und kreative Prozesse wie Design Thinking und Co-Creation- ideal für visuelles Mapping.
Murf.ai
Eine Lösung, um Text in Sprache umzuwandeln und Videos mit echten Stimmen zu erstellen. Dieses leicht bedienbare KI-Tool ermöglicht es, aus Texten lebendige Sprachaufnahmen zu machen.
Mockitt
Design, Prototyping und Zusammenarbeit vereint in einem Tool. Wie das die Arbeit von Designern erleichtert und die Benutzererfahrung auf ein neues Level hebt, erfahren Sie hier.
Miro
Entdecken Sie mit Miro eine innovative Plattform für kollaboratives Arbeiten an digitalen Whiteboards in Echtzeit, inklusive vielfältiger Vorlagen wie KI-Flussdiagramme und der Möglichkeit für Video- und Telefonkonferenzen in der Vollversion.
Midjourney
Midjourney ermöglicht KI-gestützte künstlerisch orientierte Bildgenerierung mit Fokus auf ästhetische Qualität und Experimentierfreude. Die kollaborative Erstellung und Stilmischungen der Bilder werden ebenfalls zur Verfügung gestellt.
QualCoder
Entdecken Sie die innovative Open-Source-Software QualCoder, die mit KI-gestütztem horizontalen Codieren, die qualitative Datenanalyse revolutioniert. Erfahren Sie, wie Forschende mithilfe interaktiver Interpretationen und vollständiger Kontrolle über die KI-Integration tiefere Einblicke gewinnen können.
MAXQDA
MAXQDA revolutioniert die qualitative Datenanalyse: Mit der Einführung von AI Assist werden Forschende von komplexen Analyseprozessen entlastet. Wie genau die Integration von künstlicher Intelligenz den Forschungsalltag erleichtert und welche Vorteile sie bietet, erfahren Sie in unserem Artikel.
Litmaps
Ein KI-gestütztes Werkzeug zur Literaturrecherche, das Forschungszusammenhänge visualisiert und wichtige Arbeiten in einem Fachgebiet identifiziert.
Leonardo AI
Leonardo Ai bietet eine professionelle Bildgenerierung mit hoher Kontrolle über Stil und Komposition. Es werden zusätzlich Tools zur Bildverfeinerung und Batch-Erstellung bereitgestellt. Das KI-Tool ist spezialisiert auf kommerzielle Anwendungen.
Looka
Looka ist eine KI-gestützte Plattform, auf der in wenigen Schritten professionelle Logos und umfassende Markenidentitäten zu erstellen sind - ganz ohne Designkenntnisse.
LanguageTool
Ein Open-Source-Tool, das mehrere Sprachen unterstützt und Fehler in Rechtschreibung, Grammatik und Stil erkennt.
Jungle AI
Jungle Ai ist eine KI-gestützte Plattform, die Vorlesungsfolien in Übungsfragen verwandelt und personalisiertes Feedback bietet. Entdecken Sie, wie diese App den Lernfortschritt verfolgt und individuelle Wiederholungssitzungen anbietet.
Immersity.ai
Immersity AI verwandelt mit KI 2D-Bilder und -Videos in bewegende 3D-Erlebnisse. Nutzer können ihre Inhalte in 3D-Motion-Bilder, 3D-Videos oder 3D-Bilder umwandeln und sie auf XR-Geräten wie Apple Vision Pro und Meta Quest erleben.
Ideogram.ai
Eine Plattform mit intuitiver Benutzeroberfläche zur Anpassung von Stilen und Designs. Es ermöglicht die Umsetzung kreativer Ideen durch die Eingabe von Prompts aus Bildgeneratoren.
Huemint
Mit Huemint bietet eine Ki für das Design: Das Tool erstellt einzigartige Farbpaletten und ermöglicht es Designern, mit einem Schieberegler die Kreativität ihrer Farbkombinationen zu steuern.
Hailuo AI
Hailuo AI ist ein KI-Tool, dass aus multimodale und generative Eingaben Videos erstellt.
Google Scholar
Umfassende Suchmaschine für wissenschaftliche Literatur verschiedener Disziplinen und Quellen.
Google AI Studio
Die App bietet Tools zur Modelloptimierung und -überwachung, die bei der Erstellung von Lernmaterialien, Textgenerierung und der Durchführung von Forschungsprojekten hilfreich sind. Sie kann in Bereichen wie Schreiben, Wissenserwerb und Forschung eingesetzt werden, um Projekte und interaktive Lernanwendungen zu entwickeln.
Gamma
Gamma ist eine KI-gestützte Plattform, mit der Nutzer Präsentationen, Dokumente und Websites schnell erstellen können- ganz ohne Design- oder Programmierkenntnisse. Die intuitive Oberfläche erlaubt es, interaktive Elemente wie Galerien, Videos und eingebettete Inhalte einzufügen.
Elicit
Ellicit führt, mittels KI-Modellen, automatisierte Literaturrecherche und Extraktion relevanter Studien durch.
Research Rabbit
Ein Tool zur Recherche und Entdeckung für Forscher. Hilft bei der Suche nach ähnlichen Arbeiten und dem Aufbau von Publikationsnetzwerken.
SciSpace
SciSpace ist eine intelligente Plattform zur Literaturverwaltung, die speziell für die kollaborative Forschungsarbeit entwickelt wurde - ideal, um wissenschaftliche Quellen effizient zu organisieren, zu analysieren und im Team zu nutzen.
ElevenLabs
ElevenLabs ist ein KI-Werkzeug, das synthetischen Stimmen auf ein höheres Level bringt. Es eröffnet neue Möglichkeiten in der Welt der Sprachsynthese, indem es Stimmen erschafft, die so realistisch und natürlich klingen, dass sie kaum von echten Menschen zu unterscheiden sind.
Scribbr
Neben Lektorat und Korrekturlesen bietet Scribbir auch eine Plagiatsprüfung an. Der Dienst vergleicht Arbeiten mit einer Datenbank von über 99 Milliarden Quellen und zeigt Ähnlichkeitsanteile sowie entsprechende Textstellen an.
Soundraw
Soundraw ist eine KI-gestützte Musikplattform, mit der Nutzer individuelle, lizenzfreie Musikstücke für Videos, Podcasts und andere kreative Projekte generieren können. Durch Auswahl von Stil, Stimmung, Länge und Instrumenten ermöglicht Soundraw personalisierte Kompositionen, die sich flexibel anpassen und nahtlos in digitale Inhalte integrieren lassen.
DokuMet QDA/AI
DokuMet-AI, ein speziell für die dokumentarische Methode entwickeltes Tool, unterstützt den qualitativen Forschungsprozess mit künstlicher Intelligenz. Es hilft Forschenden, Textsequenzen zu interpretieren und tiefere Bedeutungsstrukturen im Datenmaterial zu erkennen.
Stable Diffusion
Die Stable Diffusion-KI ermöglicht eine Open-Source-Bildgenerierung mit lokaler Installation. Außerdem bietet sie eine detaillierte Kontrolle über Generierungsparameter und Erweiterungen durch Community-Modelle.
DeepL Write
Textoptimierung, die über die bloße Korrektur von Rechtschreib- und Grammatikfehlern hinausgeht und gezielte stilistische Verbesserungsvorschläge bietet.
Deep Dream Generator
Die App ist eine KI-gestützte Plattform, die Bilder in surreal-verzerrte Kunstwerke verwandelt, indem sie Muster und Strukturen verstärkt.
Trickle AI
Mit Trickle AI können Sie ohne Programmierkenntnisse beeindruckende Websites und KI-gestützte Anwendungen erstellen - dank benutzerfreundlicher Oberfläche und integrierter Designvorlagen. Entdecken Sie, wie einfach digitale Innovation sein kann.
Deepai.org
DeepAI bietet eine Vielzahl von innovativen KI-Tools. Von einem KI-basierten Chatbot über die Generierung von Bildern und Musik bis hin zur Erstellung von 3D-Modellen - die Möglichkeiten scheinen grenzenlos. Erfahren Sie, wie DeepAI die Grenzen des Machbaren neu definiert und die Kreativität auf ein neues Level hebt.
Turnitin Similarity
Eine kostenpflichtige Plagiatsprüfungssoftware für Bildungseinrichtungen. Sie vergleicht eingereichte Arbeiten mit einer umfassenden Datenbank, um Übereinstimmungen zu erkennen.
Veed.io
Audio- und Video-Editor, der auch Transkriptionen und Untertitel erstellen kann.
Whimsical
Whimsical ist ein kollaboratives Online-Tool für visuelles Denken. Es ermöglicht Teams gemeinsam Mindmaps, Flussdiagramme, Wireframes, Sticky Notes und Dokumente zu erstellen. Zudem zeichnet es sich durch seine einfache Bedienung, intuitive Oberfläche und schnelle Visualisierungsideen aus - ideal für Brainstorming, Projektplanung.
DeepL
Präzise Übersetzungen mit Kontextverständnis für über 30 Sprachen. Besonders geeignet für Fachtexte und idiomatische Ausdrücke. Integriert Dokumentenübersetzung und Glossary-Funktion.
DALL-E
KI-basierte Bildgenerierung, die detaillierte Bilder aus Textbeschreibungen erzeugt. Unterstützt komplexe Szenen und künstlerische Stile. Ideal für visuelle Konzepte und kreative Projekte.
Coursebox
Plattform zur Erstellung vollständiger Kursstrukturen mit Lektionen, Zielen und Quizfragen auf Basis weniger Stichworte. Ermöglicht Nutzung von Multimedia-Inhalten, individuelle Anpassung und Vorschaufunktionen zur Verbesserung des Lernerlebnisses vor der Veröffentlichung. Bietet kostenlose Pläne und flexible Optionen für effektive Kurserstellung.
Consensus
Consensus ist eine KI-gestützte Plattform zur schnellen Extraktion von Ergebnissen und Schlussfolgerungen aus wissenschaftlichen Studien.
Excalidraw
Mit Draw. kit wird das Zeichnen im Internet zum Kinderspiel. Entdecken Sie eine Vielzahl von Werkzeugen und Optionen, um Ihre Ideen in beeindruckende Zeichnungen umzusetzen. Pinsel, Stifte, Formen und mehr stehen Ihnen zur Verfügung, um Ihre Kreationen zu perfektionieren.
Connected Papers
Visualisiert Verbindungen zwischen wissenschaftlichen Arbeiten und zeigt relevante Publikationen an.
H5P mit KI erstellen
Das Medienpädagogische Zentrum Landkreis Leipzig demonstriert, wie Lehrkräfte H5P und KI verbinden, um interaktive Lernmaterialien zu gestalten. Der Artikel erläutert die Grundlagen von H5P, KI und Prompts, zeigt deren Einsatz für Quiz, Kreuzworträtsel und Lückentexte und erklärt die Erstellung von Bildern und 360°-Panoramen. Außerdem wird beschrieben, wie man mit KI eine H5P-GameMap-Story entwickelt. Ziel ist es, Lehrkräfte dabei zu unterstützen, motivierende Lernangebote zu schaffen.
Windsurf
Windsurf, vorher unter Codeium bekannt, ist ein Tool, das Entwicklern mit intelligenten Codevorschlägen und -ergänzungen hilft, effizienter zu arbeiten.
Colormind
Colormind erstellt ein Farbdesign: Mit Deep Learning generiert die KI ästhetische Farbschemata aus Fotos, Filmen und Kunstwerken und bietet Designern eine Lösung für harmonische Farbpaletten.
Canva
Design-Plattform, die KI-gestützte Funktionen integriert, um die Erstellung von Grafiken, Präsentationen, Social-Media-Posts und anderen visuellen Inhalten zu vereinfachen. Mit KI-Tools wie dem Text-zu-Bild-Generator, Designvorschlägen und automatischer Bildoptimierung können Benutzer schnell und einfach ansprechende Designs erstellen.
brandmark.io
Entdecken Sie mit dem Brandmark Font Generator ein innovatives Online-Tool, das Designern ermöglicht, einzigartige Schriftartenkombinationen mithilfe von KI zu erstellen und visuelle Kontraste zu finden.
Photopea
Diese kostenlose, webbasierte Alternative zu Adobe Photoshop bietet umfassende Bildbearbeitungsfunktionen und unterstützt zahlreiche Dateiformate - ganz ohne Installation. Entdecken Sie, wie Sie mit diesem Tool professionelle Grafiken und Fotos direkt im Browser erstellen und optimieren können.
Atlasti
ATLAS. ti, eine bewährte Software für qualitative Datenanalyse, integriert mit Intentional AI Coding einen fortschrittlichen KI-Assistenten. Forschende geben ihre spezifischen Forschungsziele an und erhalten automatisierte Codierungsvorschläge.
Aicolors
AIColors. co ist ein KI-gestützter Farbpalettengenerator, mit dem Nutzer mühelos einzigartige und ansprechende Farbpaletten für ihre Projekte erstellen. Die künstliche Intelligenz wandelt Texteingaben in individuelle Farbschemata um, die sich flexibel anpassen und visualisieren lassen. Designer, Künstler und Entwickler finden so schneller harmonische Farben für ihre Arbeiten.
Adobe Firefly
Ein kreatives Werkzeug, das mithilfe von KI visuelle Inhalte aus einfachen Textbeschreibungen erzeugt. Es unterstützt Designer und Kreative dabei, Bilder, Stile, Texturen und Effekte schneller und unkomplizierter zu gestalten. Um den kreativen Prozess zu verbessern und die Erstellung von Grafiken für Marketing, Design und soziale Medien zu erleichtern.