Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant weiter – insbesondere im Bereich des logischen Denkens. Neue "Reasoning-Modelle" können Aufgaben nicht nur besser verstehen, sondern eigenständig reflektieren und strukturierte Antworten liefern. Doch was bedeutet das für die Ausbildung? Welche Vorteile ergeben sich daraus? In diesem Beitrag erfahren Sie, wie diese neuen KI-Modelle die Wissensvermittlung verändern und warum klassisches Prompting nicht mehr zielführend ist.

Früher mussten KI-Modelle mit langen, detaillierten Anweisungen versorgt werden, um brauchbare Ergebnisse zu liefern. Die neuen Reasoning-Modelle hingegen können auch mit kurzen, prägnanten Eingaben arbeiten und daraus eigenständig logische Schlussfolgerungen ziehen.

Die Vorteile:

• Reasoning-Modelle analysieren und interpretieren Fragestellungen eigenständig und benötigen keine detaillierten Anweisungen.

• Sie strukturieren ihre Denkprozesse automatisch, ohne dass der Nutzer explizit darauf hinweisen muss.

• Sie generieren direkt gut organisierte Antworten, ohne dass umfangreiche Prompts notwendig sind.

Anweisung: "Erkläre auf Deutsch die 5 Sicherheitsregeln für das Schalten an elektrischen Anlagen."
(Genutztes Modell: DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B)

Antwort der KI nach knapp zwei Minuten Reflexion:
Okay, ich muss also die fünf Sicherheitsregeln für die Arbeit mit Elektrogeräten auf Deutsch erklären. Hmm, wo soll ich anfangen? Nun, zunächst einmal weiß ich, dass Strom gefährlich sein kann, wenn man nicht richtig damit umgeht, also müssen diese Regeln wichtig sein, um Unfälle zu vermeiden.

Nun gut, lassen Sie mich darüber nachdenken, was die fünf wichtigsten Regeln sein könnten. Der Benutzer erwähnte etwas von Isolierung vor der Arbeit, also ist das vielleicht eine. Ja, man sollte sich immer vergewissern, dass das Gerät von jeglicher Stromquelle getrennt ist, bevor man an ihm arbeitet. Das macht Sinn, denn wenn es noch eingesteckt ist, kann man einen Stromschlag bekommen.

Eine weitere Regel könnte die Überprüfung der Spannung oder der Nennleistung sein. Ich habe einmal gehört, dass man nur dann etwas in eine Steckdose stecken sollte, wenn man die richtige Spannung und Leistung kennt, die das Gerät benötigt. Andernfalls könnte man den Stromkreis überlasten oder den falschen Adapter verwenden, was gefährlich sein kann.

Auch die Erdung muss dazugehören. Dabei wird das Gerät über ein Erdungskabel mit der Erde verbunden, um die Sicherheit im Falle einer Störung zu gewährleisten. Wenn also etwas schief geht, wird das elektrische System das Problem nicht durch einen Stromschlag verschlimmern.

Dann gibt es noch die Vorschrift, dass geeignete Schutzkleidung getragen werden muss. Ja, zum Beispiel Gummihandschuhe oder isolierte Werkzeuge, wenn man mit Strom arbeitet. Es ist wichtig, sich vor möglichen Gefahren zu schützen.

…“

In der beruflichen Ausbildung bieten Reasoning-Modelle erhebliche Vorteile. Sie erklären komplexe Themen strukturierter, analysieren Abläufe präzise und minimieren Missverständnisse. Zusätzlich wird der Denkvorgang der KI transparent dargestellt, was das Verständnis fördert.

Was Ausbilderinnen und Ausbilder tun sollten:

• Präzise Fragestellungen stellen: Statt "Wie geht sicheres Arbeiten an elektrischen Anlagen?" besser "Welche zwei der fünf Sicherheitsregeln werden in folgendem Arbeitsablauf nicht beachtet? Begründe deine Antwort und schlage eine Korrekturmaßnahme vor."

• Strukturierte Eingaben nutzen: Arbeitsanweisungen oder Vorschriften sollten klar gegliedert sein.

• Kein überflüssiges "Denke Schritt-für-Schritt"-Prompting: Reasoning-Modelle durchlaufen den Denkprozess automatisch.

• Praktische Anwendung fördern: Azubis sollten KI-gestützte Analysen mit realen Arbeitssituationen vergleichen.

• Besuchen Sie unsere Weiterbildungsangebote zum Thema Künstliche Intelligenz.