Wissensinputs

Wissensinputs bezeichnet in der Wissens- und Lernforschung die Quellen, aus denen Wissen gewonnen oder verifiziert wird. Dabei handelt es sich um Daten, Informationen, Erlebnisse und Interaktionen, die in kognitive Prozesse, Lernstrategien oder Wissenssysteme eingespeist werden, um neues Wissen zu erzeugen oder bestehendes zu ergänzen.

Sowohl bei Menschen als auch bei künstlicher Intelligenz unterscheiden sich die Typen von Wissensinputs. Bei Menschen umfassen Sinneswahrnehmungen, sprachliche Kommunikation, formale Bildung, Erfahrungen, soziale Interaktionen sowie Medienkonsum. Bei KI-Systemen umfassen Trainingsdaten, Nutzereingaben (Prompts), Umgebungs- und Interaktionssignale, Simulationen sowie Bewertungen aus Feedback-Schleifen.

Die Inputs werden durch Selektionsmechanismen, Kontextualisierung, Abgleich mit Vorwissen und schema-basiertes Lernen in Wissen transformiert. Relevanz, Qualität und Struktur der Inputs beeinflussen Geschwindigkeit und Richtung der Wissensentwicklung. Überlastung, widersprüchliche oder fehlerhafte Quellen können zu falschem oder verzerrtem Wissen führen. Den Prozess begleitet oft eine Bewertung der Zuverlässigkeit und der Herkunft der Quellen.

In Bildung, Lernen und Wissensmanagement dienen Wissensinputs als Grundlage für Lernziele, Lernpfade, Prüfungen, Entscheidungsprozesse und Empfehlungen in KI-Anwendungen. Die Erfassung von Quellen, Kontext und Metadaten unterstützt Rückverfolgbarkeit, Transparenz und Qualitätskontrollen.

Herausforderungen bestehen in Verzerrungen, Fehlinformationen, Bias in der Datenauswahl, Datenschutz und ethische Fragen. Die Qualität der Inputs beeinflusst maßgeblich die Zuverlässigkeit von Wissen, weshalb Validierung, Quellenbewertung und Aktualisierung zentrale Aufgaben bleiben.