Mit KI erfolgreich für den TMSnat lernen

Aktuell gibt es fast kein Vorbeikommen an KI-Chatbots. Gefühlt jedes Programm integriert sie, alle neuen Handys und Computer werden nur noch anhand ihrer KI-Features beworben und auch im Schul- und Berufsalltag erhalten die Sprachmodelle nach und nach Einzug. Daher liegt die Idee nahe, diese auch bei der TMSnat-Vorbereitung zu integrieren. Dabei solltet ihr aber sehr vorsichtig sein, da sich der TMSnat entscheidend von anderen Anwendungsfällen unterscheidet. Wann es sinnvoll sein kann, KI für den TMSnat zu verwenden, wie ihr die Ergebnisse verbessern könnt und wann ihr es lieber lassen solltet, stellen wir euch in diesem Kapitel vor.

 
 
 

Wie funktionieren KI-Sprachmodelle?Link zu diesem Abschnitt

 

Um zu verstehen, wofür sich die KI eignet und wie ihr sie sinnvoll nutzen könnt, ist es wichtig, zu verstehen, wie diese eigentlich funktionieren.

Zunächst einmal ist das, was wir in diesem Kontext als „künstliche Intelligenz“ bezeichnen, eigentlich nur ein kleiner Teil von KI. Die korrekteren Begriffe für diese KI-Chats wie ChatGPT, Claude oder Google Gemini sind „Sprachmodelle“ oder „Large Language Models (LLMs)“.

Im Grunde versuchen KI-Sprachmodelle nur, anhand von Beispieltexten abzuschätzen, wie ein Satz am wahrscheinlichsten weitergeht. Das klassische Beispiel hierfür ist: Die Hauptstadt von Deutschland ist...?

Hierfür werden Millionen von Texten aus Büchern und dem Internet zum „Training“ der Modelle verwendet. Anhand dieser Beispieltexte ist sehr wahrscheinlich, dass das KI-Sprachmodell korrekt abschätzen kann, dass der Satz mit „Berlin“ weitergeht.

 

Dies lässt sich auch auf tägliche Anwendungsfälle der KI-Chats beziehen, wie sie heute genutzt werden. Wenn ihr einen KI-Chat fragt, auf welcher Temperatur man Handtücher waschen sollte oder was ein guter Marathon-Trainingsplan wäre, dann beantwortet die KI dies, indem sie anhand von vorher gelesenen Beispieltexten einen wahrscheinlich passenden Text für euch erstellt.

Die wichtige Erkenntnis hieraus ist, dass die Sprachmodelle also nicht „intelligent“ im eigentlichen Sinne sind und keine Meinung haben, sondern „Satzvervollständigungsmaschinen“ sind, die Wörter mit hoher passender Wahrscheinlichkeit herausgeben.

 

Die „Wissensaneignung“ der KI-Modelle kann man dann noch in Pre-Training, Post-Training und In-Context-Learning unterteilen.

Das „Pre-Training“ ist das Vorab-Training anhand von Beispieltexten (die meist fast das ganze öffentliche Internet sind). Dabei lernt es nicht eine einzige richtige Lösung, sondern eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, aus der es später seine Antworten auswählt. Es gibt zum Beispiel nicht den einen richtigen Marathon-Trainingsplan. Aber es gibt Inhalte, die häufig in Beispiel-Plänen vorkommen und deswegen von der KI wahrscheinlicher wiedergegeben werden.

Im zweiten Schritt, dem sogenannten „Post-Training“, werden dem Modell zusätzliche Fähigkeiten antrainiert. Um wie ein Chat-Partner zu antworten, sieht es sehr viele Beispiele von Chat-Verläufen und lernt so, eine gewisse Kommunikationsart einzunehmen.

Zusätzlich wird das Modell auch noch auf klar auswertbare Aufgaben wie Mathe-Fähigkeiten oder Programmierung trainiert. Durch dieses Post-Training wird das Modell in diesem Bereich deutlich besser. Da es aber nicht in allen Bereichen solche eindeutig richtigen oder falschen Antworten gibt, gilt dies eben nur für einige Bereiche.

 

Der letzte Schritt ist das sogenannte „In-Context-Learning“, wobei das Modell anhand eures Chats oder von euch gelieferten Informationen seine Antworten anpassen kann. Zum Beispiel, indem ihr dem Modell eine Muster-Hausaufgabe von euch gebt und bittet, dass in diesem Stil eine neue Aufgabe beantwortet wird. Es lernt also aus dem Kontext, ohne den es die Antwort nicht kennen würde. Auch das ist sehr wichtig dafür, wie ihr diese Modelle für den TMSnat nutzen solltet!

 
 
 

Welche TMSnat-Inhalte kennen die KI-Modelle?Link zu diesem Abschnitt

 

Wie ihr aus dem bisher Gelernten schließen könnt, gibt es zwei Kategorien von Wissen, welches die Modelle kennen können:

Wissen, welches sehr häufig genau so im Internet vorkommt, und Fähigkeiten, die speziell antrainiert wurden. Machen wir es mal an ein paar Beispielen klar.

Wenn ihr eine Frage wie „Wie berechnet man die elektrische Leistung?“ stellt, seid ihr klar in der ersten Kategorie. Es gibt tausende Webseiten und wahrscheinlich Millionen von Sätzen im Internet, in denen dies vorkommt. Das Modell kann hier also mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit eine korrekte Antwort liefern.

Im zweiten Bereich seid ihr, wenn es z.B. um konkrete Mathe-Fähigkeiten geht und ihr eine Erklärung zum Lösungsweg einer Quanti-Aufgabe haben möchtet. Solche Mathe-Fähigkeiten wurden extra trainiert, sodass diese auch recht wahrscheinlich korrekt genutzt werden.

 

Ganz anders ist es jedoch, wenn ihr etwas ganz speziell auf den TMSnat bezogen fragt. Der TMSnat als Thema allgemein ist nur ein winziger Bruchteil des Internets, weswegen KI-Modelle hier häufig nicht die richtige Antwort geben können und stattdessen falsche Antworten erfinden.

 

Zum Beispiel haben Bewerber:innen eine KI gefragt, ob Notizen im HAM-Nat (Vorgängertest des TMSnat) erlaubt sind, worauf die KI falsch geantwortet hat. Denn wenn die KI hierfür zu wenig Beispieltexte im Internet findet, kann sie dies nicht beantworten. Und manchmal gibt sie dies nicht zu, sondern erfindet anhand von anderen Texten (vielleicht zu einem anderen Test) eine mögliche Antwort.

 

Zur Erinnerung: Diese KI-Modelle sind nicht „intelligent“, sie vervollständigen nur Sätze anhand von Wahrscheinlichkeiten.

 

Gleiches gilt für den TMSnat, wenn ihr beispielsweise wissen möchtet, welche Formeln oder welchen Teil des Periodensystems man für den TMSnat kennen muss. Das sind Informationen, die nicht im Internet zu finden sind, bzw. auf unserer TMSnat-Lernplattform nur nach Login sichtbar sind – also nicht für externe KI-Modelle. Sie können hier also keine verlässliche Antwort geben.

 

Gerade in der Übergangsphase zwischen TMS, HAM-Nat und TMSnat ist die Gefahr groß, dass KI-Modelle Informationen hierzu durcheinanderbringen, weil sie im Internet viel mehr Informationen zum TMS und HAM-Nat als zum TMSnat finden.

Hier ein Beispiel dafür:

 
 

 

Die Antworten passen zum TMS, nicht zum TMSnat. Denn der neue TMSnat fragt sehr wohl Faktenwissen aus Biologie, Chemie und Physik ab.

Außerdem wird der Untertest „Medizinisches-naturwissenschaftliches Grundverständnis“ nur 20 Aufgaben in 50 Minuten beinhalten.

 
 
 

KI-Risiko: Lösung finden oder Fähigkeiten erlernen?Link zu diesem Abschnitt

 

Ein weiteres Risiko bei der Nutzung von KI-Modellen ist, dass man über diese sein eigenes Denken auslagert und gar nicht mehr selbst probiert, eine Lösung zu finden. Zum Beispiel, indem man eine Aufgabe, bei der man nicht weiterkommt, komplett in den KI-Chat eingibt und nach der vollständigen Lösung fragt.

Das kann anfangs zwar hilfreich wirken, langfristig trainiert ihr so jedoch nicht die Fähigkeiten, die ihr für einen erfolgreichen TMSnat benötigt.

 

Stattdessen solltet ihr überlegen, an welchem Punkt oder in welchem Schritt ihr nicht weiterkommt, und eine spezifische Frage hierzu stellen. Ein gutes Anwendungsbeispiel wäre:

 

Ich habe bei dieser Aufgabe zunächst die Formel für kinetische Energie eingesetzt und dann hieraus die potenzielle Energie berechnet. Allerdings komme ich damit auf das Endergebnis 5 und die richtige Antwort ist 10. Gib mir einen Hinweis, an welchem Punkt ich einen Fehler gemacht haben könnte.

 
Ihr solltet eure Fragen also immer so stellen, dass die KI-Modelle euch dabei helfen, selbst auf die Lösung zu kommen oder einen bestimmten Schritt in anderen Worten nachzuvollziehen. Anschließend solltet ihr diese Fähigkeit dann selbst üben, um diese zu verfestigen und beim nächsten Mal nicht die KI dafür zu benötigen. Die KI sollte euch also helfen, aktiv zu lernen und euch nicht einfach das Lernen abnehmen. Denn das hilft euch im TMSnat nicht weiter.

Das gilt übrigens nicht nur für den TMSnat, sondern allgemein für das Lernen mit KI, z. B. auch im Studium.

 

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist es, dem KI-Modell genug Kontext zu eurer Frage zu geben, damit die Wahrscheinlichkeit für eine richtige bzw. hilfreiche Antwort erhöht wird.

Wir haben Beispiele von KI-Nutzung gesehen, bei denen Nutzer:innen nicht einmal halbe Sätze in den KI-Chat eingegeben haben:

„Stromkreis Leistung“

„Hebel berechnen“

„Wahrscheinlichkeit Erbkrankheit“

Aus solchen Anfragen kann ein Sprachmodell nicht abschätzen, was genau ihr wissen möchtet, und gibt euch aus diesen Themenbereichen zwar irgendeine Antwort, aber nicht unbedingt die, die euch beim konkreten Lernschritt weiterhilft.

Je genauer eure Frage ist, desto wahrscheinlicher erhaltet ihr eine gute Antwort.

 

Also: Überlegt selbst genau, was ihr wissen möchtet und an welchem Schritt ihr nicht weiterkommt. Stellt eure Frage so genau wie möglich und lasst euch Themen oder Aufgaben nicht einfach vorkauen.

 
 
 

Unser KI-Tutor von tmsnatvorbereitung.deLink zu diesem Abschnitt

 

Aufgrund der verbreiteten Nutzung von KI-Modellen unter Bewerber:innen, unserer langjährigen Erfahrung mit der Medizin-Auswahltestvorbereitung und unserer Tätigkeit als Forscher im KI-Bereich (nur Malte, Martin checkt davon gar nichts) haben wir auf unserer Lernplattform https://tmsnatvorbereitung.de einen KI-Tutor entwickelt, welcher genau auf die Anforderungen des TMSnat zugeschnitten ist.

 

Wichtigster Unterschied dieses KI-Tutors zu anderen Modellen ist dabei das In-Context-Learning und die Integration in Features unserer Lernplattform.

Wenn ihr ChatGPT für den TMSnat nutzt, können die Antworten nur aus trainierten Texten oder einer Suche im frei verfügbaren Internet stammen.

Unser KI-Tutor dagegen hat Zugriff auf unser vollständiges TMSnat-Textbook mit über 100 Kapiteln zu allen relevanten Themen, unseren TMSnat-Guide, welcher ausgedruckt über 150 Seiten lang wäre, und unsere über 1.200 erklärten TMSnat-Aufgaben.

Wenn ihr dem KI-Tutor eine Frage stellt, sucht dieser in unserem Material nach passenden Stellen. Basierend auf diesen Fakten, unserer Einordnung zur TMSnat-Relevanz und unseren vielen Tipps und Tricks liefert er euch dann eine Antwort. Zudem verlinkt euch der Tutor direkt das Kapitel, sodass ihr alles nochmal detailliert nachlesen könnt.

Kein anderes KI-Modell hat Zugriff auf so einen großen Schatz an TMSnat-Informationen, sodass die Antworten des KI-Tutors viel besser zum TMSnat passen als die anderer Chatbots.

 

Zusätzlich können wir den KI-Tutor direkt mit Features unserer Lernplattform verbinden, wie zum Beispiel unserem digitalen Lernkarten-System.

Ihr könnt also eine Anfrage wie „Erstelle mir 10 Lernkarten zu den wichtigsten Punkten aus dem Kapitel Evolution“ stellen und der KI-Tutor führt diese Aktion aus und ihr findet die Karten direkt in euren eigenen Decks wieder und könnt sofort aktiv lernen.

 

Zudem erhaltet ihr über den KI-Tutor leichteren Zugang zu KI-Modellen, die kostenpflichtig sind. Die frei verfügbaren Versionen von KI-Modellen sind oft ältere und schwächere Modelle. Die besseren Antworten geben Modelle, die entweder gar nicht kostenlos verfügbar sind oder nur mit sehr engen Tageslimits. Für die weitere Nutzung wird dann Geld verlangt, damit eine Konversation nicht abrupt abbricht.

Mit dem Plus-Zugang unserer TMSnat-Lernplattform erhaltet ihr ein Nachrichtenbudget, welches ihr bis zum nächsten TMSnat nutzen könnt.

 

Natürlich ist auch der KI-Tutor ein KI-Sprachmodell, welches nur statistisch wahrscheinliche Antworten liefert und daher auch ab und an mal etwas missverstehen oder daneben liegen kann. In solchen Fällen könnt ihr den Tutor aber auch immer direkt anweisen, doch bitte nach passenden Kapiteln oder Aufgaben zu suchen und euch diese zu verlinken, sodass ihr die Informationen selbst überprüfen könnt. Auch wenn ihr eine Erklärung mal nicht gut nachvollziehen könnt oder glaubt, dass ein Rechenschritt nicht passen könnte, könnt ihr den Tutor einfach darauf hinweisen und in vielen Fällen klappt es dann im zweiten Anlauf. Kommuniziert also mit ihm und stellt Rückfragen oder bittet um Nachbesserungen der Antwort.

 
 
 

Fazit: KI-Modelle nutzen, aber richtigLink zu diesem Abschnitt

 

Wir hoffen, ihr versteht jetzt, wie ihr KI für eure TMSnat-Vorbereitung einbinden könnt. Solche Modelle sollten natürlich immer nur ergänzend genutzt werden und nicht die Grundlage für die Vorbereitung sein.

 

Die Grundlage ist auch auf unserer Lernplattform das vollständige TMSnat-Online-Lehrbuch, die dazu passenden Übungsaufgaben und die Lernkarten. Auch ohne KI-Chat haben wir damit schon Tausenden Bewerber:innen in den letzten Jahren erfolgreich zum Studienplatz verhelfen können.

 

Nur ergänzend zu dieser Basis könnt ihr KI nutzen, um etwas in anderen Worten erklärt zu bekommen, um Lernkarten zu erstellen, um euch die notwendigen Zwischenschritte einer Aufgabe aus Mathe, Physik, Quanti oder Arithmetisches Problemlösen liefern zu lassen oder um euch zu einem Thema auch mal zusätzliche Übungsaufgaben erstellen zu lassen.

 

Wenn ihr diese Modelle benutzt, achtet aber darauf, ob es wahrscheinlich ist, dass die KI dies beantworten kann. Für Informationen zum TMSnat könnt ihr die KI auch immer nach einer Quelle fragen (z.B. das genaue TMSnat-Guide-Kapitel oder eine genaue Internetseite) und diese selbst überprüfen.

Beim Lernen mit der KI solltet ihr darauf achten, eure Fragen so genau und ausführlich wie möglich zu stellen und vor allem nach Zwischenschritten zu fragen, anstatt euer Denken auszulagern.

 

Wenn ihr einen Chatbot mit spezifischem TMSnat-Wissen sucht, der sich nahtlos in eure Lernroutine integriert und Zugriff auf viele nicht öffentlich verfügbare Tipps, Tricks und TMSnat-Insights hat, dann ist das Plus-Paket von tmsnatvorbereitung.de mit unserem KI-Tutor das Richtige für euch.