Dies ist der private Weblog von Beat Döbeli Honegger

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Was unterdessen bereits mein Büchergestell kann
Leistungsfähigkeit lokaler generativer Machine-Learning-Systeme

26 July 2026 | Beat Döbeli Honegger | GMLS

Dies ist eher eine Notiz für mich selbst - oder ein Eintrag in meinem eigenen Techniktagebuch. Im April 2026 hatte ich berichtet, dass ich mir einen Mac Mini für Experimente mit lokalen generativen Machine-Learning-Systemen (LGMLS, Biblionetz:w03773) gekauft hatte.

Erstaunlich, was diese Modelle bereits können. Ich habe meinen lokalen Chatbot gefragt:

was sind die vier kränkungen der menscheit (kopernikus, freud, ???, künstliche intelligenz)?

Qualitätslabel für EdTech-Software?
Aus der Serie "Wünschbarkeit impliziert nicht Machbarkeit"

21 July 2026 | Beat Döbeli Honegger | Bildungspolitik

In letzter Zeit häufen sich die Anfragen nach einer Art Qualitätslabel für Software und Plattformen, die für Bildungszwecke verwendet werden. Lehrpersonen, Schulleitungen und Bildungsbehörden auf verschiedenen Stufen sind verständlicherweise überfordert von der Flut an digitalen Angeboten, die versprechen, das Lernen zu verbessern. Da wäre es doch sehr hilfreich, es gäbe ein entsprechendes, einfach verständliches Qualitätslabel und eine Behörde, welche solche Produkte prüft und labelt.

label-00.jpg

Ich verstehe diesen Wunsch. Ich zweifle jedoch, ob ein solches Qualitätslabel praktisch umsetzbar wäre und es der Schulpraxis tatsächlich helfen würde.

Ich habe diesbezüglich déjà-vus auf zwei Ebenen:
  • Ähnliche Wünsche habe habe ich bereits erlebt bei Lernsoftware als sie noch auf CDs verteilt worden ist und beim Aufkommen von Lernapps für Smartphones und Tablets sowie bei der Messung von Anwendungskompetenzen sowohl von Schüler:innen als auch Lehrpersonen.
  • Darüber hinaus habe ich auch sonst immer wieder erlebt, dass Menschen davon ausgehen, dass wenn ein Bedürfnis genügend gross ist, es doch auch eine Lösung dafür geben muss (WuenschbarkeitImpliziertNichtMachbarkeit, Februar 2006).

Hier ein erster Entwurf meiner Vorbehalte:

Sprossenverlust
Wie GMLS auf individueller und organisationaler Ebene eine Lücke generieren könnten

15 July 2026 | Beat Döbeli Honegger | GMLS

Es ist Sommerpause. Zeit um Gedanken und Begriffe zu ordnen. Seit längerem sehe ich Parallelen zwischen zwei möglichen Gefahren von generativen Machine-Learning-Systemen (Biblionetz:w02833). Da ich bisher keine Quelle gefunden habe, welche die beiden Gefahren nebeneinanderstellt und Ähnlichkeiten aufzeigt, habe ich mir kürzlich die Zeit genommen und zuerst alleine und dann mit anderen darüber nachgedacht sowie Begriffe erfunden:

sprossenverlust.jpg

Kühlstrategien empirisch belegen
Mit Smarthome-Daten argumentieren

11 July 2026 | Beat Döbeli Honegger | Geek, Kid

Unser Sohn hat das Pech, einen Wissenschaftler und Smarthome-Nerd als Vater zu haben. Er hätte gerne eine Klimaanlage in seinem Zimmer und ich argumentiere mit Temperaturkurven, welche mir mein Smarthome aufgezeichnet hat.

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Dem Computer sagen, was er 3D-drucken soll
Banal, aber eben doch noch ungewohnt

31 May 2026 | Beat Döbeli Honegger | Geek, GMLS

Viele stellen sich unter generativen Machine-Learning-Systemen (GMLS)(Biblionetz:w02833) noch immer Chatbots vor, die einfach Textantworten liefern. Ich habe kürzlich Claude erklärt, welches 3D-Modell ich gerne drucken möchte. Eigentlich banal, aber eben doch ungewohnt: Claude kann fertige Druckdateien (.stl) generieren, die man danach dem 3D-Drucker (Biblionetz:w02365) seiner Wahl verfüttern kann. Dies ist für mich ein schönes Beispiel für Digitalisierung denn es lassen sich eben nicht nur Texte, Bilder, Töne oder Videos digital repräsentieren, sondern auch dreidimensionale Modelle, die man danach ausdrucken kann.

Hier als Dokumentation, was ich gemacht habe:

Kontakt

  • Beat Döbeli Honegger
  • Plattenstrasse 80
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  • E-mail: beat@doebe.li
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