KI & Technologie
Interpretable ML
Interpretable ML beschreibt Methoden des maschinellen Lernens, bei denen du nachvollziehen kannst, wie die KI zu ihrem Ergebnis kommt.
Definition
Viele KI-Systeme arbeiten wie eine Blackbox, und du siehst nur das Ergebnis, aber nicht den Weg dorthin. Interpretable ML setzt auf Verfahren, die dir transparent zeigen, welche Faktoren die Entscheidung beeinflusst haben. Das ist besonders in der Bildung wichtig, weil du verstehen musst, warum eine KI eine bestimmte Empfehlung gibt.
💡 Beispiel
Ein KI-Tool zur Lernstandsanalyse zeigt dir nicht nur, dass ein Kind Foerderbedarf hat, sondern erklaert auch, welche konkreten Aufgaben es nicht loesen konnte.
Weiterführend
Zuletzt aktualisiert: 2. April 2026