KI-Schulung: Mit fiktiven Daten realistisch üben

Das Problem

Frau Keller bittet Teilnehmende, einen typischen Fall für die KI-Schulung vorzubereiten. Einige möchten dafür echte Kundenanfragen oder interne Protokolle mitbringen. Damit würde aus einer Lernaufgabe schnell eine unnötige Weitergabe vertraulicher Informationen.

Realitätsnähe verlangt keine Originaldaten. Ein vollständig erfundener Fall kann dieselben Entscheidungen enthalten: fehlende Angaben erkennen, Widersprüche klären und eine Ausgabe prüfen. Entscheidend ist die Struktur des Problems, nicht die Identität einer betroffenen Person.

Fiktiv bedeutet, dass der Fall von Grund auf erfunden wurde. Bloss Namen auszutauschen genügt nicht, wenn Funktion, Datum oder besondere Ereignisse weiterhin auf reale Menschen hinweisen. Auch eine technische Anonymisierung ist eine eigenständige Aufgabe und keine Garantie durch einfaches Umbenennen.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Definieren Sie die Lernhandlung. Öffnen Sie ein neues Dokument und schreiben Sie, was geübt werden soll. Geeignet ist etwa das Erkennen einer widersprüchlichen Terminangabe. Begrenzen Sie die Aufgabe, bevor Sie Material erstellen, damit der Datensatz keine unnötigen Details enthält.

1. Beschreiben Sie nur die allgemeine Fallstruktur. Notieren Sie beispielsweise «Anfrage, Merkblatt, Antwortentwurf und Freigabeentscheidung». Verwenden Sie keine echten Texte als Ausgangspunkt für einen öffentlichen KI-Dienst. Übertragen Sie die Art der Entscheidung, nicht den konkreten Vorfall aus dem Betrieb.

1. Erfinden Sie Ausgangsmaterial und Regeln. Legen Sie fiktive Leistungen, Abläufe und Zuständigkeiten fest. Benennen Sie die Unterlagen sichtbar als Unterrichtsmaterial. Wenn Zahlen oder Termine für die Aufgabe nötig sind, kennzeichnen Sie sie als frei gewählte Übungsangaben und prüfen Sie ihre innere Stimmigkeit.

1. Lassen Sie Varianten erzeugen. Geben Sie einer KI Ihre abstrakte Fallstruktur und verlangen Sie einen einfachen sowie einen anspruchsvolleren Fall. Eine Variante kann vollständig sein, eine andere eine bewusst fehlende Angabe enthalten. Die KI soll keine realen Firmen, Personen oder angeblichen Kundengeschichten ergänzen.

1. Prüfen Sie den Datensatz fachlich. Kontrollieren Sie, ob jede für die Lösung nötige Angabe vorhanden ist oder ausdrücklich als offen gilt. Rechnen Sie verwendete Beispielwerte selbst nach. Lesen Sie den Fall aus Sicht einer neuen Person: Lässt sich die Entscheidung ohne verborgenes Betriebswissen nachvollziehen?

1. Erstellen Sie eine getrennte Lösungsskizze. Halten Sie erwartete Befunde, mögliche Alternativen und den passenden Rückfrageweg fest. Markieren Sie absichtlich eingebaute Fehler. Lassen Sie eine Kollegin den Fall ohne Lösung bearbeiten, bevor Sie ihn im Kurs verteilen.

1. Verwalten Sie eine geprüfte Unterrichtsfassung. Speichern Sie Material, Arbeitsauftrag und Lösung getrennt am vorgesehenen Ort. Vergeben Sie einen verständlichen Versionsnamen und notieren Sie, welche Fassung eingesetzt wurde. Nach einer Überarbeitung prüfen Sie erneut, ob Aufgabe und Lösung zusammenpassen.

Was gehört in einen brauchbaren Übungsdatensatz?

Der EDÖB erläutert den Datenschutzbezug von KI. Für die Unterrichtsplanung ist die praktische Konsequenz einfach: Beginnen Sie mit erfundenem Material, statt schutzbedürftige Originale erst nachträglich bearbeiten zu wollen. Welche Regeln für reale Daten gelten, klärt Ihre zuständige Fachstelle.

Vorlage zum Kopieren

Erstelle einen vollständig fiktiven Übungsfall für eine KI-Schulung.
Allgemeine Aufgabe: [z. B. eine Auskunft anhand eines Merkblatts prüfen]
Lernziel: [beobachtbare Entscheidung]
Schwierigkeit: [Vorwissen und gewünschte Stolperstelle]
Erfinde Kontext, Ausgangsmaterial und Antwortentwurf von Grund auf.
Verwende keine realen Firmen, Adressen, Personen oder Kundengeschichten.
Kennzeichne alle Zahlen und Termine als frei gewählte Übungsangaben.
Gib Arbeitsmaterial und Lösungsskizze getrennt aus.
Liste mögliche Widersprüche und fehlende Angaben zur menschlichen Prüfung.

Ersetzen Sie die Platzhalter durch eine allgemeine Aufgabenbeschreibung und prüfen Sie jedes erzeugte Detail, bevor der Fall in den Kurs gelangt.

Worauf Sie achten müssen

• Verwenden Sie für die Vorbereitung erfundene Beispiele. Personendaten von Lernenden und vertrauliche Unterlagen gehören nicht in öffentliche KI-Dienste.
• Prüfen Sie KI-Vorschläge fachlich: Auch flüssig formulierte Antworten können Fehler oder erfundene Angaben enthalten. Die Lehrperson verantwortet Auswahl, Rückmeldung und Beurteilung.
• Planen Sie einen gleichwertigen Zugang ohne privates Konto ein. Berücksichtigen Sie Alter, Sprache und Unterstützungsbedarf, ohne Lernende öffentlich nach Schwierigkeiten einzuteilen.
• Klären Sie die Regeln Ihrer Institution und Ihres Kantons. Rechtliche Fragen zu einem konkreten Einsatz lassen Sie durch die zuständige Fachstelle prüfen.

• Prüfen Sie auch Dateinamen, Kommentare und Dokumenteigenschaften. In übernommenen Vorlagen können Informationen stehen, die im sichtbaren Text nicht auffallen.
• Vermeiden Sie Stereotype in erfundenen Personenrollen. Sprachliche Unsicherheit oder Fehler sollen nicht systematisch einer Herkunft, einem Geschlecht oder einem Alter zugeordnet werden.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Frau Keller plant einen Kurs für Mitarbeitende eines Schweizer Vereins. Zunächst soll eine echte Mitgliederanfrage als Übung dienen. Sie verwirft diese Idee und übernimmt nur die allgemeine Struktur: Anfrage lesen, Angaben im Merkblatt suchen und einen Antwortentwurf prüfen.

Sie erfindet einen Verein, ein kurzes Regelblatt und eine Anfrage mit einer fehlenden Information. Der KI-Entwurf ergänzt diese Information ohne Grundlage. Die Teilnehmenden müssen den Fehler erkennen und eine sachliche Rückfrage formulieren.

Vor dem Kurs bearbeitet eine Kollegin den Fall und entdeckt eine unbeabsichtigte Unklarheit im Merkblatt. Frau Keller korrigiert Material und Lösung gemeinsam. Danach kann sie den Fall für eine Fehlersuchaufgabe oder eine arbeitsplatznahe Übung verwenden.

So hilft Ihnen Alpasana

Bei Alpasana finden Sie das Angebot Linup: KI sicher am Arbeitsplatz. Linup vermittelt Grundregeln zum Umgang mit Daten, zur Prüfung von KI-Ergebnissen und zum Erkennen von Betrugsversuchen. Zum Angebot gehören ein Quiz, ein privat ausgestelltes Zertifikat mit öffentlicher Verifikation sowie eine Nachweismappe. Für Teams sind Einladungen, Erinnerungen und Fortschrittsberichte beschrieben. Diese Unterlagen helfen beim Ordnen der Weiterbildung; die Passung zum konkreten Einsatz und eine allfällige rechtliche Bewertung müssen separat geklärt werden.

Häufige Fragen

Darf ich reale Namen einfach durch erfundene ersetzen?

Für diese Vorgehensweise sollten Sie den Fall vollständig neu aufbauen. Besondere Ereignisse, Rollen oder Kombinationen von Angaben können sonst weiterhin einen Bezug zu echten Menschen herstellen. Fragen zu einer tatsächlichen Anonymisierung gehören zur zuständigen Datenschutzfachstelle.

Sind KI-generierte Fälle automatisch unbedenklich?

Nein, auch erzeugte Inhalte können zufällig reale Namen enthalten, stereotype Rollen verteilen oder fachlich widersprüchlich sein. Prüfen Sie den gesamten Fall und verwenden Sie nur die für das Lernziel nötigen Angaben. Die Bezeichnung «synthetisch», also künstlich erzeugt, ersetzt diese Prüfung nicht.

Wie viel Realismus ist sinnvoll?

So viel, dass die gewünschte Entscheidung nachvollziehbar wird. Zusätzliche Nebengeschichten erhöhen oft nur die Leselast. Beginnen Sie mit einem klaren Kern und ergänzen Sie komplexere Bedingungen erst, wenn die Grundlagen beherrscht werden.