Die Idee

KI halluziniert. Sprachmodelle erfinden Studien, Zitate, historische Daten — flüssig formuliert und überzeugend vorgetragen. In den meisten Diskussionen wird das als Problem verhandelt, das es zu beheben gilt.

Ich gehe einen anderen Weg. Wenn KI Fehler macht, mache ich daraus eine Lektion. Hallucination Hunt ist eine 55-Minuten-Sequenz, in der Schüler:innen gezielt KI-Fehler suchen. Sie üben dabei drei Dinge auf einmal: kritisches Denken, Quellenarbeit und eine Haltung — Jede Information verdient eine Prüfung.

Phase 01 — Vorbereitung (10 Minuten)

Ich lasse ein Sprachmodell einen Fachtext zum Lektionsthema generieren. Eine Seite, klar gegliedert, faktenreich. Wichtig: ohne Qualitätskontrolle, oder mit bewusst eingebauten Fehlern. Ziel sind 5 bis 15 Fehler pro Seite — eine Mischung aus echten Halluzinationen und didaktisch eingebauten Stolpersteinen.

Beispieltexte aus meinem Unterricht: «Geschichte des Wallis im 19. Jahrhundert», «Ablauf der Photosynthese», «Sportgeschichte des FCB». Themen, bei denen ich selber gut Bescheid weiss und Fehler einschätzen kann.

Phase 02 — Durchführung (30 Minuten)

Zweierteams bekommen den Text. Daneben drei Spalten:

• Was ist falsch?
• Was wäre richtig?
• Welche Quelle belegt das?

Markieren reicht nicht. Wer einen Fehler reklamiert, braucht eine Quelle. Lehrbuch, Wikipedia mit Quellenverweis, Originaldokument. Genau das ist der didaktische Kern: Schüler:innen recherchieren nicht weil ich es verlange, sondern weil sie es brauchen, um ihren Fund zu belegen.

Ich gehe in dieser Phase herum, lese mit, frage nach. «Wie sicher bist du?» «Welche Quelle hast du?» «Wer könnte das anders sehen?» Sokratisches Coaching, kein Korrigieren.

Phase 03 — Auswertung (15 Minuten)

Wandtafel in drei Spalten:

01 Bestätigt falsch. Mit mindestens einer verlässlichen Quelle belegt. Das klassische Ergebnis — klarer Fund, klare Korrektur.

02 Strittige Stellen. Quellen widersprechen sich, oder der Fund ist halbrichtig. Genau hier lohnt sich die Diskussion im Plenum. Manchmal hat die KI einfach eine andere Sichtweise gewählt — manchmal liegt sie wirklich falsch.

03 Plausibel-aber-fragwürdig. Klingt richtig. Lässt sich aber nicht prüfen, weil keine Quelle existiert oder die Suche scheitert. Das ist die wertvollste Spalte. Hier üben Schüler:innen, mit Unsicherheit umzugehen — eine der wichtigsten Kompetenzen für den Umgang mit KI.

Was bleibt

Schüler:innen lernen nicht «KI lügt manchmal». Sie lernen etwas Tieferes: Sprachfluss ist kein Wahrheitssignal. Eine flüssig formulierte Antwort kann inhaltlich falsch sein. Diese Erkenntnis trägt sie weit über den KI-Kontext hinaus — auch in den Umgang mit Werbung, Politik, Social Media.

Eine Schülerin nach der Lektion: «Ich glaube nichts mehr einfach so. Auch nicht, was Sie sagen.» Auftrag erfüllt.

Variation: das Warum-Protokoll

Für Klassen, die vier Lektionen Zeit haben: Ich erweitere das Format um ein Warum-Protokoll. Jeder bestätigte Fehler bekommt eine Erklärung warum die KI hier halluzinieren konnte — fehlende Trainingsdaten, ähnlich klingende Begriffe, Gedächtnislücken im Stichtag. So wird aus einer Methodenlektion eine Mini-Einführung in die Funktionsweise von Sprachmodellen.

Faustregel

Eine KI-Antwort ist ein Vorschlag, kein Beweis. Prüfen ist Teil der Arbeit, nicht Option.

Die Infografik mit Sequenz, Wandtafel-Schema und einem Feldbericht aus meiner 8. Klasse hängt bei mir an der Tür.