# Mission: Wie Large Language Models funktionieren

## Why
Als Gymnasiallehrperson will ich meinen Schüler:innen erklären können, wie Sprachmodelle wie ChatGPT und Claude funktionieren – damit sie selbst beurteilen, wann ein KI-Tutor ihnen beim Lernen hilft und wann sie ihm misstrauen müssen.

## Success looks like
- Ich kann in zwei, drei Sätzen erklären, was ein LLM bei jedem Schritt tut (Tokens, Next-Token-Prediction, Sampling).
- Ich kann erklären, was «Training» konkret bedeutet – und was ein Modell dadurch weiss und nicht weiss.
- Ich kann erklären, warum Modelle halluzinieren, und typische Fehlerarten vorhersagen.
- Ich kann für eine konkrete Lernsituation begründen, ob ein KI-Tutor dort hilft oder an Grenzen stösst.
- Ich kann daraus kurze Unterrichtssequenzen für meine Klasse ableiten.

## Constraints
- 10–15 Minuten pro Lektion.
- Kein technischer Hintergrund zu neuronalen Netzen: Intuition, Beispiele und interaktive Demos statt Formeln.
- Alle Lektionen auf Deutsch.

## Out of scope
- Mathematik der neuronalen Netze (Backpropagation, lineare Algebra im Detail).
- Eigene Modelle programmieren oder trainieren.
- Rechtliche Fragen (Datenschutz, Prüfungsrecht) – höchstens als Hinweis.