KI beim Erstellen von Visualisierungen für Text, Präsentationen und Poster

Begriff / Use Case – worum geht es eigentlich?

„Visualisieren mit KI“ bedeutet, dass generative KI-Tools dabei helfen, Inhalte schneller in visuelle Formen zu übersetzen. Dies kann ein Schaubild im Fließtext sein, eine Grafik für eine Präsentation oder eine Übersicht für ein wissenschaftliches Poster. Im Kern geht es um eine typische Herausforderung von Wissensvermittlung: Komplexe Zusammenhänge sollen so dargestellt werden, dass sie schneller erfasst und besser erinnert werden können.

Möglicher Use Case:

Sie als Lehrperson oder Ihre Studierenden haben einen Text und möchten daraus eine Visualisierung gestalten (z. B. für eine Präsentation), etwa ein Prozessdiagramm oder eine grafische Übersicht über zentrale Begriffe. Tools wie Napkin AI oder Infography helfen dabei, aus Text automatisch eine erste Grafikversion zu erzeugen, die anschließend fachlich (und (fach)didaktisch) überarbeitet wird.

Funktionsweise und Hintergrundinfos – was sollte man wissen?

KI-Visualisierungstools arbeiten im Kern wie ‚Übersetzer‘ zwischen Text und Grafik. Sie analysieren eingegebenen Text, erkennen darin Strukturen (z. B. Reihenfolgen, Kategorien, Ursache-Wirkungs-Beziehungen, Vergleichsdimensionen) und schlagen dann passende Visualisierungsformen vor. Häufig werden dabei Standardformate genutzt, etwa:

• Prozessdiagramme (Schritt-für-Schritt)
• Hierarchien (Baumstruktur)
• Tabellen/Matrix (z. B. Pro/Contra, Vergleich
• Kreisläufe (z. B. iterative Prozesse)
• Karten/Cluster (z. B. Themenfelder)

Wichtig:

Diese Tools ‚wissen‘ nicht, welche Visualisierung fachlich oder didaktisch die angemessenste ist: Sie liefern einen schnellen Entwurf. Die eigentliche Qualität entsteht erst durch menschliche Entscheidungen: Was soll im Zentrum stehen, was wird weggelassen, und welche Darstellung passt zur Zielgruppe?

Ein weiterer Punkt:

Diese Tools ‚wissen‘ nicht, welche Visualisierung fachlich oder didaktisch die angemessenste ist: Sie liefern einen schnellen Entwurf. Die eigentliche Qualität entsteht erst durch menschliche Entscheidungen: Was soll im Zentrum stehen, was wird weggelassen, und welche Darstellung passt zur Zielgruppe?

Beispiel/Anwendung/Lösung: Wie geht es denn?

Beispiel 1: Napkin AI (Text in Diagramm übersetzen):
Napkin AI eignet sich besonders gut, wenn Sie aus einem kurzen Textabschnitt schnell eine übersichtliche Grafik ableiten möchten.

Vorgehen:

• Text einfügen (z. B. eine kurze Erklärung oder eine Liste von Punkten; es kann sich aber auch um längeren Text handeln)
• Visualisierungsvorschläge generieren lassen
• Visualisierung bearbeiten: Begriffe kürzen, Reihenfolge ändern, Ebenen anpassen
• Export für Präsentation oder Dokument

Beispiel 2: Infography (Grafiken für Präsentationen und Poster)
Infography ist besonders interessant, wenn Sie komplexere bzw. ästhetisch anspruchsvolle Grafiken (bis hin zu ganzen Postern) benötigen, die ansprechend aussehen sollen. Das Tool arbeitet stark über Vorlagen und Layoutlogik und hilft dabei, Inhalte in eine visuell konsistente Form zu bringen.

Vorgehen:

• Inhalte als Stichpunkte oder Textblock eingeben.
• Passende Visualisierungsvorlage auswählen (z. B. Timeline, Vergleich, Übersicht).
• Stil anpassen (Farben, Schrift, Icons).

Beispiel 3: Allgemeine KI-Tools
Über Gemini, Claude, ChatGPT & Co. lassen sich zudem handschriftlich gezeichnete Diagramme fotografieren und in eine Grafik für einen Artikel verwandeln. Die Qualität ist jedoch nicht immer zufriedenstellend (Screenshot: ChatGPT).

Fallstricke – was sollte ich als Lehrperson beachten bzw. meinen Studierenden mitgeben?

• Fachliche Richtigkeit: Die Tools erzeugen plausible und ästhetisch ansprechende Grafiken, aber keine fachlich geprüften. Eine Visualisierung kann korrekt aussehen und dennoch zentrale Aspekte falsch gewichten oder unzulässig vereinfachen.

• Didaktik schlägt Design: Eine Visualisierung ist kein Selbstzweck. Entscheidend ist: Was soll die Zielgruppe lernen? Eine hübsche Grafik kann Lernprozesse auch stören, wenn sie zu komplex oder zu verspielt ist.

• Gefahr der Scheingenauigkeit: KI erzeugt häufig sehr ‚saubere‘ Grafiken. Das kann dazu verleiten, die Darstellung als endgültig zu betrachten, obwohl sie als Entwurf zu verstehen ist.

• Datenschutz und Urheberrecht: Bei der Eingabe von Texten gilt dasselbe wie bei allen generativen KI-Tools: Keine sensiblen Daten hochladen. Bei urheberrechtlich geschützten Materialien ist zu prüfen, ob eine Eingabe in das jeweilige Tool zulässig ist. Gerade bei Postern oder Lehrmaterialien werden häufig Texte widerrechtlich aus Publikationen genutzt. Hier ist besondere Vorsicht geboten.

• Kompetenzziel sichtbar machen: Wenn Studierende Visualisierungen mit KI erstellen, sollte klar sein, was bewertet wird: nicht zwangsläufig das Design (wobei dies je nach Studiengang unterschiedlich ist), sondern die Qualität der fachlichen Struktur, die Angemessenheit der Reduktion und die Fähigkeit, Inhalte korrekt zu transformieren.

Was könnte danach der nächste kleine Schritt sein? – Reflexionsfragen für Lehrende

• Welche Inhalte in meiner Lehre sind besonders ‚visualisierungsbedürftig‘ (z. B. Prozesse, Modelle, Theorien, Argumentationsstrukturen) und könnten von KI-gestützten Diagramm-Entwürfen profitieren?

• Wie kann ich Studierende dazu anleiten, eine KI-Visualisierung nicht nur zu übernehmen, sondern die fachlichen Entscheidungen dahinter sichtbar zu machen (z. B. durch kurze Begründung: „Warum diese Struktur, warum diese Reduktion“)?

• Welche Aufgabenformate eignen sich, um Visualisierungskompetenz als Lernziel zu stärken, z. B. „Erstelle zwei alternative Visualisierungen desselben Textes und diskutiere, welche besser geeignet ist und warum“?