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KI als personalisierter Lernpartner für Unistoff (Master Maschinenbau/Werkstoffkunde) gesucht - Empfehlungen?

**KI als personalisierter Lernpartner für Unistoff (Master Maschinenbau/Werkstoffkunde) gesucht - Empfehlungen?**

Hallo zusammen,

ich bin Masterstudent im Bereich Maschinenbau und kämpfe gerade damit, einige sehr wissensintensive Fächer wie z.B. Werkstoffkunde wirklich zu "verinnerlichen" und den Stoff nachhaltig zu lernen.

Bisher habe ich versucht, mit KI (konkret Gemini Live) zu lernen, indem ich Skripte hochgeladen und dann quasi im Frage-Antwort-Stil gelernt habe. Das hat grundsätzlich funktioniert, um Inhalte zu verstehen, aber es gab oft Verbindungsabbrüche.

Was mich aber am meisten stört und was ich mir dringend wünschen würde: Die KI "vergisst" alles nach jeder Sitzung. Es gibt keine Persistenz für ein Fach, und sie merkt sich auch nicht, wo ich Wissenslücken habe, um mich entsprechend gezielt zu den Themen abfragen zu können, die mir schwerfallen.

Ideal wäre also ein Tool (KI oder KI-gestützt), das folgende Funktionen bietet:

* Möglichkeit, Skripte/Dokumente hochzuladen, die die Basis für das Lernen bilden.

* Eine "persistente" Lernumgebung pro Fach (z.B. "Werkstoffkunde Session"), in der alle relevanten Infos und der Lernfortschritt bleiben.

* Die KI "merkt" sich meinen Lernfortschritt und meine Schwachstellen innerhalb dieses Faches.

* Sie kann mich gezielt zu Themen befragen, bei denen ich Schwierigkeiten hatte, oder den Stoff wiederholen, der noch nicht sitzt.

Ich überlege, dafür ein kostenpflichtiges Abo abzuschließen. Welche KI könntet ihr mir dafür am ehesten empfehlen? Kommt da eher OpenAI (ChatGPT Plus/Pro) oder Gemini (Advanced/Ultra?) in Frage, oder gibt es vielleicht noch ganz andere spezialisierte Lern-Apps oder Plattformen, die das besser können und meine Anforderungen an Persistenz und adaptives Lernen erfüllen?

Habt ihr vielleicht schon Erfahrungen damit gemacht, KI gezielt zum Lernen komplexer Unifächer einzusetzen?

Danke schon mal für eure Tipps und Empfehlungenn

PS Gemini Rät zu Chat Gpt

Wobei ich Gemini Live auch ganz schick finde. Im Sinne von Skript hochladen und dann ein Frage antwort Spiel zu machen.

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Was haltet ihr davon, dass Gutefrage nun oft KI Bilder nutzt?

Die Fragen des Tages enthalten seit neuem fast ausschließlich Bilder, die von der Künstlichen Intelligenz generiert wurden.

Es mutet an wie eine Provinzoper, in der man statt echter Stimmen nur noch das blecherne Echo eines schlecht gestimmten Synthesizers vernimmt: gutefrage.net, einst ein virtueller Marktplatz des Alltagswissens, erliegt nun der Versuchung synthetischer Scheinschönheit – generierter Bilder, inhaltsleerer Masken, digitaler Schablonen.

Wie eine biedere Landpension, die sich ein Bild von Versailles ins Foyer hängt und glaubt, es sei nun ein Schloss, so scheint man dort zu meinen, eine generierte Pseudorealität könne den Glanz echter menschlicher Kreativität ersetzen.
Ich jedoch verneige mich nicht vor dieser Simulation von Ästhetik. Ich huldige nicht dem digital gezüchteten Einheitsgesicht mit den immergleichen Wangenknochen und emotionslosen Blicken, die so authentisch wirken wie ein Dosenlachs auf einer Silberplatte.

Gutefrage gleicht zunehmend einem Maskenball, bei dem nicht einmal mehr Menschen unter den Masken stecken – sondern nur Algorithmen in Maßanzügen. Der Reiz echter Imperfektion, das Augenzucken des Realen, das Ungefilterte – alles wurde ausgelöscht von einer Bilderflut, die so steril wirkt, als wäre sie im Wartezimmer eines Zukunftsarztes entstanden.

Man könnte meinen, dort herrsche eine besondere Liebe zur Oberfläche – doch leider nicht zu der eigenen. Stattdessen hofiert man die KI-Bildkunst, als sei sie die Muse des digitalen Zeitalters, obwohl sie in Wahrheit nicht mehr ist als eine kalkulierte Lüge mit hübscher Hülle.

Ich sage: Nein zu dieser plastifizierten Bilderwelt. Nein zur Austauschbarkeit. Nein zur Entmenschlichung durch digitale Fließbandästhetik.
Denn wenn alles generiert ist, bleibt am Ende nichts – außer dem Gefühl, dass irgendwo unterwegs die Seele verloren ging.

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