Wie könnten Lernräume der Zukunft aussehen? Welche Bilder entstehen vor unserem inneren Auge, wenn wir uns neue Formen des Lernens vorstellen? Genau diesen Fragen ist das Projekt «Imagination-to-Image» nachgegangen – eine gemeinsame Forschungsinitiative der Pädagogischen Hochschule Bern (PHBern) und der Hochschule der Künste Bern (HKB).
Visionen sichtbar machen – mit KI
Im Zentrum des Projekts stand der Versuch, mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) individuelle Vorstellungen vom Lernen zu visualisieren. Wie lassen sich Gedanken, Ideen oder Fantasien, die nur in unseren Köpfen existieren, in Bilder übersetzen? Dafür wurden unterschiedliche Ansätze getestet – darunter:
Originalnahe Visualisierung (OV): möglichst genaue Umsetzung der Idee aus dem Kopf
Kernaussage-Visualisierung (KV): Fokus auf die wesentliche Aussage der Idee anstelle einer genauen Umsetzung
Textbasierte Visualisierung (TV): Bildgenerierung allein aus Textbeschreibungen
Zeichnungsbasierte Visualisierung (ZV): Visualisierung auf der Grundlage einer detailreichen und genauen Zeichnung
Die Erkenntnisse waren vielschichtig: Während KI beeindruckende Bilder generieren kann, spiegeln diese nicht immer exakt die ursprünglichen Vorstellungen der Nutzer*innen wider – vor allem bei rein textbasierten Ansätzen. Komplexe Szenarien wurden oft unvollständig oder unstimmig dargestellt. Deutlich bessere Ergebnisse erzielte die Kombination von Skizzen, beschreibendem Text und gezielter KI-Bildbearbeitung.
Ethische Fragen und technische Hürden
Ein weiterer wichtiger Aspekt des Projekts war die kritische Auseinandersetzung mit ethischen Fragen der KI-Nutzung. So fiel auf, dass manche KI-Modelle stereotype Darstellungen erzeugten – etwa eine auffällig hohe Anzahl weiblicher Figuren. Auch die Bedienung der KI war herausfordernd: Nur wer gezielte Prompts und die richtigen Parameter verwendete, konnte die gewünschten Resultate erzielen.
KI als Werkzeug – mit menschlichem Feinschliff
Trotz aller Herausforderungen zeigt das Projekt, welches Potenzial in der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine steckt. Besonders überzeugend waren Visualisierungen, die mit reichhaltigem Ausgangsmaterial, KI-gestützter Bildverarbeitung (inkl. Inpainting) und anschliessender digitaler Nachbearbeitung erstellt wurden. Ein möglicherweise vielversprechender Ansatz: komplexe Szenarien in einzelne Bildinhalte zerlegen, diese separat visualisieren – und als Collage zusammenfügen.
Weitere Informationen
Neugierig geworden? Auf der Webseite des Think Tank Medien und Informatik (TTIM) der PHBern sowie auf der Projektseite von BeLEARN gibt es weiterführende Informationen. Dort findet ihr auch den Abschlussbericht und eine vertonte Projektpräsentation mit den zentralen Ergebnissen.
Für Fragen oder Austausch stehen euch Angelika Neudecker und Uwe Dirksen vom TTIM gerne zur Verfügung.
Quellen:
Neudecker, A. & Dirksen, U. (2025). IMAGINATION-TO-IMAGE Projektabschlussbericht. [6.5.2025]