Wie komme ich gescheit durch den Kurs?
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6 mins
Hier ein paar Tipps und Hinweise für eine erfolgreiche und schmerzarme Teilnahme am Kurs.
Loslegen
Wir starten morgens um 10:00 Uhr. Bitte pünktlich am Start sein. Ein bisschen früher da zu sein schadet auch keinem.
Mitmachen
Der ganze Kurs ist auf synchrone Mitarbeit ausgerichtet und sehr stark um die kleinen und großen Aufgaben herum konstruiert. Sie müssen sich mit den Aufgaben befassen und gerade in den ersten drei Tagen versuchen so viele wie es geht davon zu bearbeiten.
Feedback
Die größte Hilfe, die ich Ihnen geben kann ist Feedback. Dafür brauche ich aber Zwischenergebnisse von Ihnen. Darum ist es super wichtig, dass sie regelmäßig Ihre Ergebnisse comitten und pushen. Stellen Sie auch mal Ergebnisse in der täglichen Recap Runde vor.
Inspiration
Es hilft enorm mal zu schauen, was die Kommiliton:innen machen, woran sie gerade coden, welche Varianten sie haben, etc. Lassen Sie sich Ergebnisse und Zwischenergebnisse zeigen und zeigen Sie Ihre Ergebnisse ebenso. Ich habe ein paar Bücher mitgebracht. Auch hier lohnt sich ein Blick, um auf die Ideen und Herausforderungen zu kommen.
Varianten
Spätestens ab Tag 2 geben die Aufgaben genug her, dass man mal ein bisschen damit herumspielen kann und Varianten als auch eigene Lösungen auf Basis der Aufgabe entwickeln kann. Geben Sie sich Zeit zum Experimentieren.
Wenn Sie nicht weiter kommen, Ihnen etwas unklar ist oder Ihnen sonst irgendetwas im Weg steht, sprechen Sie uns an, denn genau dafür sind wir da. Wir können nicht alles lösen und sicher nicht immer helfen, aber Probleme oder Irritationen, die wir nicht kennen, können wir auf keinen Fall beseitigen. Was in den TAPs nach dem Kurs immer wieder kommt ist ein selbstreflektiertes «ich hätte mich viel früher melden sollen, als es nicht lief» oder «ich hab am Anfang total viel Zeit verloren, weil ich ewig vor mich hin gewurschtelt hab».
Die Aufgaben adressieren verschiedene Themen und Skills. Wesentliches Ziel ist, dass Sie mit Hilfe der Aufgaben ein gewisses Repertoire aufbauen, was Sie dann im Gestaltungsporfolio anwenden können. Je größer Ihr Repertoire, desto beweglicher sind Sie, desto mehr Möglichkeiten haben Sie und desto vielfältiger können Ihre Lösungen sein. Darum lohnt es sich, möglichst viele Aufgaben zu bearbeiten, aber es wird nicht erwartet, dass Sie alle Aufgaben bearbeiten. Ich würde folgende Aufgaben als Must-Haves sehen:
Punkte, Tag 1
Punkte, Tag 2
Farbe, Tag 3
Linien, Tag 4
Flächen, Tag 6
KI-Werkzeuge gehören mittlerweile zum Alltag in Studium und Job. Für diesen Kurs lohnt sich allerdings ein zweiter Blick darauf, an welcher Stelle ihr Einsatz weiterhilft und an welcher er dem Besser-werden im Weg steht.
Der Kurs trainiert Code als gestalterisches Werkzeug, nicht als Mittel zum Zweck. Generative Gestaltung ist genau dann interessant, wenn Sie selbst entscheiden, was an welcher Stelle geschieht. Eine KI, die Ihnen einen funktionierenden Sketch generiert, nimmt Ihnen genau die Entscheidungen ab, deren Treffen das eigentliche Lernziel ist.
Was Sie nicht selbst geschrieben haben, können Sie nicht souverän verändern. Ein generierter Sketch funktioniert oft beim ersten Lauf, aber sobald Sie ihn iterieren, anpassen, mit anderen Bausteinen kombinieren oder im Kurs Interaction Design erweitern wollen, fehlt das Verständnis für das, was unter der Hülle passiert. Sie werden dann wieder die KI bitten, was den Effekt nur verschiebt.
Programmieren ist hier eine Form des Denkens. Die Sackgassen, das Debuggen, das Stutzen über das eigene Ergebnis, sind nicht Reibung auf dem Weg zum Sketch, sondern wesentlicher Teil dessen, was Sie hier lernen. Wer diese Reibung wegoptimiert, optimiert auch das Lernen weg.
KI-generierter generativer Code sieht in der Regel aus wie KI-generierter generativer Code. Modelle reproduzieren das, was im Trainingsmaterial häufig vorkommt, also Perlin-Flow-Fields, kreisende Partikel, generische Grids. Eine eigene gestalterische Position entsteht dort, wo Sie etwas anders machen, als die Modelle vorschlagen würden. Die «Beste Lösung» in den Niveaustufen verlangt genau das.
Eigenständige gestalterische Entscheidungen sind das Differenzierungsmerkmal. Wenn alle im Kurs ähnliche Prompts an ähnliche Modelle geben, entsteht eine ähnliche Bildwelt. Was am Ende auf dem Rundgang sichtbar wird, sind die Arbeiten, in denen jemand eine Entscheidung getroffen hat, die das Modell so nicht vorgeschlagen hätte.
Fehler sind in der generativen Gestaltung oft das eigentliche Material. Viele der interessantesten Ergebnisse oder Twists entstehen, weil ein Parameter an der falschen Stelle landet, eine Schleife einen Schritt zu weit läuft oder zwei Werte vertauscht sind. Das «falsche» Verhalten zeigt etwas, das niemand so geplant hatte, und genau daraus wird oft eine eigene gestalterische Entscheidung. Eine KI, die Code generiert, der auf Anhieb funktioniert, schließt diesen Zufallspfad systematisch aus. Sie bekommen das Erwartbare, nicht das Überraschende.
Die Case-Study-Website zeigt einen Entwicklungsweg. Wenn dieser Weg im Wesentlichen aus Prompts an ein Modell besteht, ist die Genese nicht Ihre. Die Reflexion fällt entsprechend dünn aus, und das wird in der Bewertung sichtbar.
Sie können nicht reflektieren, was Sie nicht durchdrungen haben. Die Erkenntnis-Sektion verlangt eine Einsicht, die über das Projekt hinaus trägt. Diese Einsichten entstehen aus eigenem Tun, nicht aus delegiertem Tun.
Die Dev-Umgebung ist klein und auf den Kurs zugeschnitten. Modelle kennen sie nicht zuverlässig. Was Sie an generiertem Code zurückbekommen, passt oft nicht zur Bausteinlogik, ist mit eigenen GUI-Elementen versetzt oder ignoriert die Darstellungsflächen-Logik. Sie werden mehr Zeit damit verbringen, KI-Output an die Umgebung anzupassen, als wenn Sie sich von Anfang an mit den vorhandenen Bausteinen beschäftigen.
Feedback ist die Hauptwährung des Kurses. Mein Feedback zielt auf Ihre Entscheidungen, Ihre Sackgassen, Ihre Reflexion. Wenn das, woran Sie arbeiten, im Wesentlichen Modell-Output ist, läuft mein Feedback ins Leere, weil ich nicht zu Ihrer Auseinandersetzung Stellung nehme, sondern zu der eines Modells.
Der Rundgang prüft Ihre Vermittlungsfähigkeit. Wer auf Rückfragen zu seinem eigenen Sketch nicht antworten kann, weil er die Logik dahinter nicht selbst aufgebaut hat, fällt sofort auf. Das ist im Berufsleben später nicht anders.
KI als Sparringspartner, nicht als Codeproduzent. Es spricht nichts dagegen, ein Modell zu nutzen, um eine Idee zu schärfen, einen Begriff nachzuschlagen, einen Lösungsweg zu diskutieren oder einen Bug zu erklären. Was hier nicht zielführend ist, ist die Delegation des eigentlichen gestalterischen und programmatischen Tuns. Die Faustregel: Lassen Sie sich erklären, nicht generieren.