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Die Lernplattform für Künstliche Intelligenz

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Der KI-Campus ist die Lernplattform für Künstliche Intelligenz mit kostenlosen Online-Kursen, Videos und Podcasts zu KI.

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KI auf dem Bildungsserver Sachsen-Anhalt

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KI auf dem Bildungsserver Sachsen-Anhalt

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https://www.bildung-lsa.de/informationsportal/unterricht/schulformuebergreifende_themen/medien_und_digitale_bildung_/kuenstliche_intelligenz.htm

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Anlässlich der Produkteinführung neuer Anwendungsfälle oder verbesserter Versionen künstlicher Intelligenz wie ChatGPT erlangen Themen und Begriffe breite Aufmerksamkeit im öffentlichen Diskurs, sie trenden sozusagen. Dabei werden Begriffe wie Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen und Deep Learning fast synonym gebraucht. Diese Begriffe stehen aber für erheblich unterschiedliche Qualitäten in ihrer Auswirkung auf unsere Gesellschaft. Aus diesem Grund werden nachfolgend eine kurze Einführung in das Feld gegeben und einzelne wichtige Begriffe eingeordnet.

Die Anwendung künstlicher Intelligenz ist nicht neu. Längst hat KI unseren Alltag durchdrungen. Sprachassistenten kennen wir spätestens seit der massenhaften Verbreitung smarter Lautsprecher, adaptive Systeme passen sich an Nutzergewohnheiten an und im Finanzwesen wird kaum eine Entscheidung ohne mindestens die Beteiligung von KI-Systemen getroffen. Dort liegen auch die Ursprünge ihres kommerziellen Einsatzes.

Ein wesentlicher Erfolgsfaktor im Banken- und Versicherungswesen ist die möglichst präzise Bestimmung von Wahrscheinlichkeiten für den Ausfall oder gerade das Eintreffen bestimmter Sachverhalte. Dies geschieht auf Basis statistischer Modelle unter Berücksichtigung einer Vielzahl von Parametern. Je größer die Anzahl der Parameter und Vergleichsdaten, desto belastbarer das Ergebnis. Durch ihre Leistung und Genauigkeit bei der Bearbeitung von riesigen Datenmengen konnten Computer hier schon in ihren frühen Entwicklungsstufen den Menschen überbieten. Durch den Vergleich der so errechneten Wahrscheinlichkeiten mit vorher festgelegten Referenzwerten werden automatisiert Entscheidungen getroffen. Diese Systeme sind mathematisch erklärbar und hoch effizient. Sie waren daher vor allem dort erfolgreich, wo häufig, schnell und kostengünstig unvoreingenommene und fehlerfreie Urteile getroffen werden müssen - vorausgesetzt Modell und Referenzwerte wurden von den Entwicklern für die Entscheidung geeignet gewählt.
Definition von KI
Ist also die rechnergestützte Automatisierung eines mathematischen Verfahrens KI? Es gibt bisher keine spezifische Definition für KI, nicht zuletzt, weil auch der Begriff der Intelligenz immer neuen Anpassungen unterliegt. Um den Begriff aber einzugrenzen, hat sich eine allgemeine Umschreibung etabliert. Demnach ahmt KI die Fähigkeit analytischen Denkens des Menschen und damit verbundener Entscheidungsprozesse nach. In diesem Sinne ist auch das genannte Beispiel aus dem Finanzwesen als künstliche Intelligenz zu betrachten. Intelligent im allgemeinen Sprachgebrauch muten aber Systeme an, die im Gegensatz zu deterministischen (vorausbestimmten) Algorithmen oder mathematischen Modellen ihre Ergebnisse an sich verändernde Sachverhalte anpassen können. Im Beispiel aus dem Finanzwesen könnte man den Algorithmus so erweitern, dass er die Referenzwerte automatisch anpasst, um die Ergebnisse hinsichtlich einer Zielgröße zu optimieren. Beispielweise könnte das System den Referenzwert für die tolerierte Ausfallwahrscheinlichkeit von Darlehen einer Bank immer wieder anpassen, damit die Summe aller hochriskanten Darlehen (und damit der Zinsertrag) möglichst hoch ist, aber einen Prozentsatz des Gesamtaufkommens nie überschreitet.

Noch leistungsfähigere Systeme können nicht nur auf quantitativ, sondern auch auf qualitativ veränderliche Sachverhalte angewendet werden. Dazu werden sie in die Lage versetzt, ihre Modelle oder Algorithmen selbst zu beeinflussen. Im Beispiel würde anstatt der Referenzwerte auch das Modell angepasst werden. Durch statistische Verfahren könnte das System einen Zusammenhang zwischen einer Eigenschaft von Kunden und einem hohen Ausfallrisiko der Kredite erkennen, ohne dass der Kausalzusammenhang geklärt wird. Das System verbessert sich auf Basis bereits gesammelter Daten. Es ahmt so Erfahrungswissen nach. Solche sich selbst verbessernden Anwendungen künstlicher Intelligenz werden unter dem Begriff Maschinelles Lernen gefasst.
Künstliche Neuronale Netze und Deep Learning
Im Bereich des Maschinellen Lernens gibt es eine Vielzahl weiterer Verfahren und Technologien. Besondere Aufmerksamkeit gilt hier dem Begriff der Künstlichen Neuronalen Netze (KNN). Die Grundidee dieser Technologie besteht darin, die Struktur biologischer neuronaler Netze im Nervensystem von Lebewesen zu simulieren. Ein künstliches Neuron (KN) ist also ein technisches Modell mit Ein- und Ausgaben. Eingabewerte an den Eingängen gehen gewichtet in eine Funktion ein, durch die bestimmt wird, ob eine Ausgabe am Ausgang des KN aktiviert wird. Die Aus- und Eingänge der KN werden miteinander zu einem Netzwerk verbunden. Die so gebildete KNN können ihre Reaktion auf Eingaben unter anderem dadurch anpassen, dass sie neue Verbindungen bilden, bestehende Verbindungen löschen oder zum Beispiel die Wichtung der Eingänge und der Funktionen, welche die Aktivierung der KNs bestimmen, ändern.

Durch sogenannte Trainingsverfahren werden dem System Eingaben präsentiert, die mit einem bestimmten Ergebnis korrelieren. Das KNN passt seine innere Struktur dabei an, bis es für bestimmte Eingaben zu denselben Ausgaben kommt, wie in den Trainingsdaten vorgegeben. Ein typisches Anwendungsfeld künstlicher neuronaler Netze ist daher die Mustererkennung, beispielsweise die Sprach- oder Gesichtserkennung. Nutzt man die Ergebnisse eines KNN als Eingabe eines weiteren KNN spricht man von einem mehrschichtigen System. Theoretisch führt das Hinzufügen neuer Schichten zur Fähigkeit immer komplexere Aufgaben zu lösen. Je mehr Schichten desto tiefer (engl. deep) ist die Hierarchie, wodurch der Begriff des Deep Learning für mehrschichtige KNN geprägt wurde.

Das besondere Leistungspotential von Deep Learning liegt in der Abstraktionsfähigkeit. Mit jeder Schicht steigt der Abstraktionsgrad des Systems. Beispielsweise ließe sich ein System für die Erkennung von Mimik und Gestik konstruieren. Dazu gilt es mehrere Aufgaben gleichzeitig zu lösen. Im präsentierten Bildmaterial müssen zuerst Personen bzw. Gesichter identifiziert werden. Weiter muss Körperhaltung bzw. Gesichtsausdruck erkannt werden. Anhand der erkannten Geste muss dann deren Bedeutung analysiert werden. So können nach dem Teile-und-Herrsche-Prinzip die einzelnen Probleme durch mehrere verknüpfte Systeme künstlicher Intelligenz gelöst werden. Der Begriff des Deep Learning hat sich daher im Sprachgebrauch für generelle mehrschichtige KI-Systeme etabliert.

In der eigentlichen Bedeutung des Deep Learning, also tiefer KNN, sind die einzelnen Schichten und Abstraktionen nicht so plakativ und transparent wie im gegebenen Beispiel. Aus diesem Grund sind auch deren Ergebnisse viel schwerer oder gar nicht verifizierbar. Dies stellt die Gesellschaft vor die ethische und politische Frage, welche Entscheidungen durch KI-Systeme in welchen Bereichen und bis zu welchem Grad ohne menschliche Beteiligung getroffen werden dürfen.

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Anlässlich der Produkteinführung neuer Anwendungsfälle oder verbesserter Versionen künstlicher Intelligenz wie ChatGPT erlangen Themen und Begriffe breite Aufmerksamkeit im öffentlichen Diskurs, sie trenden sozusagen. Dabei werden Begriffe wie Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen und Deep Learning fast synonym gebraucht. Diese Begriffe stehen aber für erheblich unterschiedliche Qualitäten in ihrer Auswirkung auf unsere Gesellschaft.

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Was hat künstliche Intelligenz mit Schule zu tun?

Im März und April werden drei online-Fortbildungsveranstaltungen mit unterschiedlichen thematischen Ausrichtungen angeboten.

15.03.2023 Teil 1: "Hintergründe und Versionen künstlicher Intelligenzen mit schulischer Relevanz" (elTIS-Anmeldung:  22L293009-01)

29.03.2023 Teil 2: "Nutzungsmöglichkeiten von KI zur Unterstützung vor Lehrkräften" (elTIS-Anmeldung: 22L293009-02)

18.04.2023 Teil 3: "KI als Lerngegenstand und -mittel im Unterricht" (elTIS-Anmeldung: 22L293009-03)

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WARUM SOLLEN NUR AUTOBAUER:INNEN KI NUTZEN? KI IN DER KINDER- UND JUGENDHILFE

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WARUM SOLLEN NUR AUTOBAUER:INNEN KI NUTZEN? KI IN DER KINDER- UND JUGENDHILFE

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https://www.vernetzt-wachsen.de/ki-in-der-kinder-und-jugendhilfe/

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KI IN DER KINDER- UND JUGENDHILFE

Digitalisierung - bisher nutzen vor allem technologiegetriebene Großunternehmen die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz. Doch auch soziale Einrichtungen wie Jugendhilfe, Kita und Schulsozialarbeit können sie für sich nutzen. Dafür brauchen sie ein klares Ziel, Offenheit und Lernbereitschaft.

Vor 10 Jahren hatten Sven Schulze und seine Teams ein Problem. Der Magdeburger ist der Geschäftsführer einer dezentralen Kinder- und Jugendhilfeeinrichtung im ländlichen Sachsen-Anhalt. Die Einrichtung bietet stationäre, teilstationäre und ambulante Dienste an. Die Kinder, Jugendlichen und Adressaten, die bei Schulze leben, haben dabei unterschiedlichste Anforderungen und Biografien. Die Jugendämter rufen also bei Schulze an und wollen in kürzester Zeit ein fundiertes Betreuungssetting zu geringen Kosten. In den meisten Fällen ist die Datenlage für die potenziellen Hilfefälle dünn bzw. die Daten sind eigentlich immer unstrukturiert.

Die erste Aufgabe ist es also Ordnung und Systematik in die Daten zu bringen und den Anforderung, Methoden, Vorgehensweisen zuzuordnen. Schulze und sein Team müssen also wissen, welches Geschlecht, welche Verhaltensintensität, welcher Lebenslauf am besten mit welcher Methode und welchem Setting zu bearbeiten ist. Dieses umfassende Know-how ist die Schlüsselkompetenz, die über den Erfolg einer Hilfe und das Leben eines Kindes entscheidet - und gleichzeitig das größte Problem. Die ständigen Veränderungen - wie Personalwechsel in der Einrichtung, beim Amt und in den Familien, erhöhte Qualitätsanforderungen von allen Seiten - im Blick zu behalten, sei für das menschliche Gehirn kaum machbar, meint Schulze.

Künstliche Intelligenz, kurz KI, dieses Schlagwort hören derzeit immer wieder. Praktisch im Einsatz ist sie im pädagogischen Alltag allerdings selten. Angetrieben von seiner Idee hat Schulze 2019 die Kontakte zur Otto- von-Guericke-Universität Magdeburg gesucht und seine Idee und Einsatzmöglichkeiten Prof. Andreas Nürnberger, dem ausgewiesenen Experten für KI und Text Mining, vorgetragen. Nürnberger erkannte das Potential und zusammen wurde mit weiteren Partner:innen und der METOP, einem An-Institut, einen Fördermittelantrag beim Bundesforschungsministerium gestellt, welcher mit 1,6 Millionen Euro genehmigt wurde.

Die KI, ein Set von Programmiermethoden soll in den Texten Akten lesen, strukturelle und formatspezifische Annotationen (Stichworte) erkennen, mit bisherigen Fallverläufen vergleichen und so Prognosen auf den konkreten Fall geben. Der eine oder andere kennt den Versuch, bei welchem einem Computer Katzenbilder gezeigt werden. Nach einer gewissen Zeit erkennt das System von allein die typischen Muster in den Bildern und kann selbst Katzen von Hunden unterscheiden. Im Grunde funktionieren die meisten KI-Systeme ähnlich. Künstliche Intelligenz ist also kein Hexenwerk, sondern gute Statistik. Die Vermarktung stellen sich Schulze und seine Partner:innen so vor, dass sich Interessent:innen die Software als Add-on aus dem Internet herunterladen, ihre Texte einlesen oder einscannen und dann in Echtzeit eine Analyse und Prognose erhalten. Der Vorteil, es bedarf keiner zusätzlichen Software und Infrastruktur, die KI bettet sich in das jeweils vorhandene Ökosystem der Einrichtung oder des Jugendamtes ein.

Der Gedanke, dass KI dazu beitragen kann, den Alltag des Gruppenerziehers wesentlich zu erleichtern, kam Schulze 2016, als ihm eine Amazon Alexa geschenkt wurde. Schulze hatte bereits 2009 damit angefangen, seine vollständigen Erziehungsprozesse über eine eigene Plattform abzubilden und versucht, alles maximal zu automatisieren. Hintergrund der Eigenentwicklung war, dass etablierte Anwendungen nicht auf Smartphones verfügbar waren und die Anwendungen in der Regel sehr eindimensional ausgerichtet waren. Das heißt, sie waren gut für die Verwaltung und schlecht für die Erzieher:innen, die bei den Kindern sein sollten. Das pädagogische Tagebuch war geboren. Aktuell ist es so, dass aus den 250.000 Datensätzen halbautomatisiert die Entwicklungsberichte per Interview generiert werden, ein Verhaltensmonitoring mit integrierten Fallberatungen und Anzeigen, wann ein Kind die Grenzen des möglichen Erziehungssettings erreicht hat. Schulze und sein Team konnten so erreichen, dass sich die durchschnittlichen Krankheitstage der Erzieher:innen von 17 auf 6 reduziert haben.

Der nächste Schritt ist nun, die vollständige Erfassung der Tagesdokumentation mit Hilfe strukturierter Dialoge und eines Chatbot-Systems vorzunehmen. Im Gegenzug informiert das Chatbot-System die Kolleg:innen immer in der gleichen Qualität zu Dienstübergaben, welche Aufgaben anstehen, empfiehlt welche pädagogischen Angebote kontextbezogen umzusetzen sind, um der aktuellen Verhaltenskurve des Kindes optimal zu entsprechen.

„Liebe Frau Meier, schön dass wir heute zusammen den Dienst machen. Folgende Kinder sind heute in der Gruppe. Ich empfehle Ihnen heute mit Kevin, Matthias und Pascal auf den Bolzplatz zu gehen, da der Verhaltenindex der letzten drei Tage kritisch war und sich Bewegung auf die drei positiv auswirkt. Des Weiteren bitte ich Sie heute bis 14.00 Uhr einen Zahnarzttermin für Chantal zu vereinbaren. Soll ich Sie gleich verbinden?"

Die ersten Prototypen liegen in den Schubladen oder sind bei aktuell 85 Mitarbeiter:innen im Test: EinarbeitungsApp, Chatbotbasiertes Berichtswesen, Chatbotbasierte Dienstplanbörse, KI-gestützte Risikobewertung, Methodendatenbank mit KI-gestützten Empfehlungen, Automatisiertes Handbuch, welches zeitzyklisch und eventbasiert die Erziehungsprozesse steuert. Sven Schulze ist ein Praktiker, der nicht zögert und sich gern in neue Aufgaben vertieft. Seine technische Ausbildung, sein Betriebswirtschaftsstudium und seine Ausbildung zum Erzieher sind sicherlich Voraussetzungen dafür, interdisziplinär zu denken und Probleme vorurteilsfrei zu lösen. „Es fasziniert mich die Idee, eine denkende Maschine zu entwickeln, um den Erziehern und letztendlich den Kindern Lebensfreude und Sinnhaftigkeit zu geben". Schulze opfert für diese Idee Wochenenden und jede freie Minute. Sein Ziel ist es, mit seinen Partner:innen an der OvGU und dem An-Institut METOP eine intelligente Software zu entwickeln, die seinen Betreuungsteams hilft, passgenau und in Echtzeit Betreuungs- und Erziehungssetting an die Hand zu geben, die nicht auf Basis von Einzelerfahrungen sondern von Daten fundiert.

Das Ambitionierte an dem Projekt ist, dass es bisher keine Standardverfahren gibt. Schulze, sein Team und seine Partner:innen betreiben also seit 1,5 Jahren Forschung und Entwicklung, um den KiJu Assistenten zu entwickeln. Bisher brauchte es für die Arbeit an KI-Projekten viel Pioniergeist. Schulze glaubt aber, dass sich der Aufwand dafür lohnt, auch wenn man nicht sofort alles in Euro und Cent rechnen kann. Die Einrichtungen bauen Know-how auf, sensibilisieren sich für ihre Kernprozesse und werden in der Regel bei Bewerber:innen und Mitarbeiter:innen als innovativ wahrgenommen. Dass Sven Schulze mit seinen Eigenentwicklungen Risiken eingeht, ist ihm bewusst.

Sein Plan ist es, eine Online-Akademie zu entwickeln, die sich auf den Bereich der Heimerziehung fokussiert. Die KI-Software soll es möglich machen, die Ausbildung und Qualifizierung interaktiv, asynchron und individualisiert zu machen - statistisches Monitoring der besten Lernzeiten und Themen. Schulze will so Quereinsteiger:innen die Qualifizierung zu Fachkräften trotz Schichtbetriebes ermöglichen. Der Bedarf ist riesig und die bisherigen Ausbildungsformen geben häufig keine Antworten auf herausfordernde Verhaltensweise - es ist eben alles noch sehr Kita-lastig ausgerichtet. Aber der Bereich Kita könnte hier genauso profitieren, da dieser vor ähnlichen Herausforderungen steht. Für Schulze sei die Arbeit mit KI und die Auseinandersetzung mit der Digitalisierung eine Existenzfrage. „Das größte Risiko für uns als kleine Einrichtung ist, dass das irgendwann andere machen - und zwar ohne uns."

Am 3. November 2021 spricht Sven Schulze ausführlich in unserer Veranstaltung " Künstliche Intelligenz & neue DenKMUster " über das KI-Projekt, die Entwicklungen und seine Erfahrungen aus der Praxis.

„Künstliche Intelligenz für die Verbesserung in der Jugendarbeit - Ein Erfahrungsbericht"

Nicht verpassen und jetzt kostenfrei für den hybriden Termin anmelden!

Sven Schulze

Geschäftsführung Kinder- und Jugendhilfezentrum Groß Börnecke

Kinder- und Jugendhilfezentrum Groß Börnecke
Holzweg 9
OT Groß Börnecke
39444 Hecklingen

Juliane Höbel-Müller

Künstliche Intelligenz & Maschinelles Lernen

Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Magdeburg "vernetzt wachsen"
c/o Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
Universitätsplatz 2
39106 Magdeburg

0391 - 67 57 446

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WARUM SOLLEN NUR AUTOBAUER:INNEN KI NUTZEN? - KI IN DER KINDER- UND JUGENDHILFE

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KI IN DER KINDER- UND JUGENDHILFE Digitalisierung - bisher nutzen vor allem technologiegetriebene Großunternehmen die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz. Doch auch soziale Einrichtungen wie Jugendhilfe, Kita und Schulsozialarbeit können sie für sich nutzen. Dafür brauchen sie ein klares Ziel, Offenheit und Lernbereitschaft. Vor 10 Jahren hatten Sven Schulze und seine Teams ein Problem.

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Gibt es ein KI-Tool, welches auf einen Desktop-PC läuft und mit eigenen Trainingsdaten gefüttert werden kann, um mit SuS die Funktion von KI näher zu bringen?

kein ki tool, aber zum programmieren verstehen:
https://skribbl.io/

https://teachablemachine.withgoogle.com/

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skribbl - Free Multiplayer Drawing & Guessing Game

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skribbl - Free Multiplayer Drawing & Guessing Game

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skribbl io is a free multiplayer drawing and guessing game. Draw and guess words with your friends and people all around the world! Score the most points and be the winner!

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Ich glaube ganz ehrlich, die Problematik der Frage "hat das Kind das selbst geschrieben und wie gehe ich für eine Bewertung damit um?", lässt sich schnell mit folgendem Bild darstellen: den SuS muss offen und bewusst gemacht werden, dass sie, wenn es um Notengebung, Klausuren, Abschlussprüfungen etc. geht, dass dies Formen eines "Wettbewerbs" sind. Sporttreibende trainieren i.d.R. stets selbst für ihre Wettbewerbe, an denen sie teilnehmen. Nur so werden sie erfolgreich sein.

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kommt drauf an wen man fragt - ein ki bildgenerator hat schonmal einen kunstwettbewerb gewonnen...

https://www.heise.de/news/Tod-der-Kunst-Von-KI-generiertes-Bild-gewinnt-Kunstwettbewerb-in-den-USA-7250847.html

Eine KI kann keine Kreativität, wenn man unter Kreativität eine neu-schöpferische Kraft versteht, z. B. durch die Neukombination von Konzepten.

Die Kreativität findet sich in dem Input, die die KI bekommt? So wie ein Mensch mit einem Werkzeug?

ChatGPT erzeugt Text auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten. Sie denkt nicht, sie weiß nichts, sie bewertet nicht, sie urteilt nicht. Es ist nur ein mathematisches Modell.

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Ein von einer KI-Software erschaffenes Bild hat einen Kunstwettbewerb auf einem Volksfest im US-Bundesstaat Colorado gewonnen und eine Debatte über das Wesen von Kunst ausgelöst. Eingereicht hat das Bild ein Mann namens Jason Allen, der hat den Sieg und das Bild nun auf Discord öffentlich gemacht. Spätestens als das auf Twitter die Runden machte, ergänzt um eine ziemlich harsche Kritik, war eine Diskussion losgetreten.

Das Siegerbild trägt den Titel "Théâtre D'opéra Spatial" und zeigt eine Szene, die an Science-Fiction-Klassiker wie Dune erinnert. Allen hat es in der Kategorie "Digital Arts/Digitally Manipulated Photography" eingereicht und nur geschrieben, dass es "via Midjourney" erstellt wurde - der benutzte KI-Bildgenerator.

Bildgeneratoren wie Midjourney, Dall-E oder neuerdings Stable Diffusion erschaffen auf Basis von als Text verfassten Vorgaben Bilder. In den vergangenen Monaten hat sich um solche Software ein regelrechter Hype entwickelt. Wie Allen erklärt, hat er für den Wettbewerb auf diese Weise hunderte Bilder kreieren lassen und die Ergebnisse dabei immer weiter verfeinert. Schließlich habe er die besten ausgewählt, mit Software wie Adobe Photoshop verfeinert, vergrößert und für den Wettbewerb ausgedruckt. Den Verantwortlichen der Colorado State Fair hat er das aber wohl nicht erklärt. Wer das Werk und den Gewinn kritisiere, diskreditiere diesen Anteil, also das menschliche Element, meint er.

Auf Twitter wird in populären Beiträgen kritisiert, dass das Vorgehen den "Tod der Kunst" bedeute. Wenn nicht einmal kreative Jobs wie die eines Künstlers oder einer Künstlerin vor Maschinen sicher seien, dann liefen sogar hoch qualifizierte Jobs Gefahr, überflüssig zu werden, heißt es etwa in einem viel geteilten Tweet. Allen hat die Kritik erwartet, schreibt er. Er habe gewusst, dass das kontrovers sein würde. Er werde aber deswegen nicht damit aufhören, ganz im Gegenteil habe ihn der Sieg nur ermutigt.

Die Verantwortlichen des Wettbewerbs haben gegenüber PC Mag erklärt, dass sie "nun" wüssten, dass eine Software das Bild erschaffen hat. Gegenwärtig würden die Regeln das aber in dieser Kategorie nicht verbieten. Diese Vorgaben könnten aber geändert werden. Die Fine Arts Exhibition gehört zu den ältesten Traditionen des Volksfests, das seit 1872 ausgerichtet wird. Aufstrebende und professionelle Künstler und Künstlerinnen des Bundesstaats werden aufgefordert, an dem Wettbewerb teilzunehmen. Bis zum Montag können die gezeigten Bilder und darunter auch "Théâtre D'opéra Spatial" noch angesehen werden - letzteres steht Allen zufolge auch zum Verkauf.

Empfohlener redaktioneller Inhalt

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"Tod der Kunst": Von KI generiertes Bild gewinnt Kunstwettbewerb in den USA

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Ein von einer KI-Software erschaffenes Bild hat einen Kunstwettbewerb auf einem Volksfest im US-Bundesstaat Colorado gewonnen und eine Debatte über das Wesen von Kunst ausgelöst. Eingereicht hat das Bild ein Mann namens Jason Allen, der hat den Sieg und das Bild nun auf Discord öffentlich gemacht.

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https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf

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Aktuelle Klagen wegen Verletzungen des Urheberrecht durch Trainingsmaterial:

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Aktuelle Klagen wegen Verletzungen des Urheberrecht durch Trainingsmaterial:

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https://www.golem.de/news/stable-diffusion-und-midjourney-urheberrechtsklage-gegen-ki-bildgeneratoren-2301-171242.html

https://netzpolitik.org/2023/sammelklage-stable-diffusion-bild-generator-rechtsstreit/

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https://www.ifun.de/chatgpt-haelt-landtagsrede-und-kommt-bald-mit-premium-abo-203428/

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Der Sprachroboter ChatGPT hat eine Rede für den Landtag Baden-Württemberg geschrieben. Der Grünen-Abgeordnete Alexander Salomon hat die künstliche Intelligenz bereits im Dezember dazu genutzt, um Teile seiner Landtagsrede zum Thema Herausforderungen und Chancen in der Forschungs- und Bildungspolitik zu erstellen.

Salomon hat den Ursprung seiner Rede allerdings nicht verheimlicht, sondern direkt im Anschluss auf die Entstehung hingewiesen, nicht zuletzt auch um den Sachverhalt zu thematisieren. Vermehrt kommen derzeit Fragen und auch Sorgen vor allem im Zusammenhang mit dem unbemerkten Einsatz von künstlicher Intelligenz auf.

Zumindest in Baden-Württemberg scheint der Einsatz der Software auch im politischen Umfeld keinesfalls mehr außergewöhnlich. Auch die CDU hat sich dergleichen bereits bedient, und von ChatGPT eine Anfrage an die Landesregierung formulieren lassen - Thema waren hier die Chancen und Risiken der Wirtschaft durch KI-Anwendungen. Ungeprüft könne und solle man die Aussagen der KI jedoch keinesfalls stehen lassen, lassen die Politiker vernehmen.

Die Landtagspräsidentin gibt sich in der Sache offen. Es stünde den Abgeordneten ja generell frei, sich Unterstützung zu holen, dabei könne es sich auch um Werkzeuge der Künstlichen Intelligenz handeln - Hauptsache es stehe kein Roboter am Redepult.

Der SWR hat in seiner Sendung SWR Aktuell vom 1. Februar über das Thema berichtet.

ChatGPT künftig mit Premium-Abo

Die Betreiber von ChatGPT haben derweil angekündigt, was eigentlich langfristig auch zu erwarten war. Mit dem Premium-Abo ChatGPT Plus kann man sich künftig zum Preis von 20 Dollar pro Monat Vorteile bei der Nutzung der Software erkaufen, allem voran einen permanenten Zugang und schnelle Antwortzeiten auch dann, wenn die Anwendung gerade besonders intensiv genutzt wird.

Die kostenlose Variante soll dabei weiter erhalten bleiben, muss aber auch künftig mit den jetzt schon bekannten Einschränkungen leben. So sehen Nutzer zu bestimmten Zeiten lediglich die Anzeige, dass die Server gerade überlastet sind und eine Nutzung vorübergehend nicht möglich ist.

Das Premiumangebot von ChatGPT startet zunächst in den USA und soll zeitnah auf weitere Länder ausgeweitet werden. Gleichzeitig prüfen die Entwickler das Angebot von weiteren Abo-Varianten, beispielsweise für Geschäftskunden oder auch weniger aktive Nutzer.

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ChatGPT hält Landtagsrede und kommt bald mit Premium-Abo

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Der Sprachroboter ChatGPT hat eine Rede für den Landtag Baden-Württemberg geschrieben. Der Grünen-Abgeordnete Alexander Salomon hat die künstliche Intelligenz bereits im Dezember dazu genutzt, um Teile seiner Landtagsrede zum Thema Herausforderungen und Chancen in der Forschungs- und Bildungspolitik zu erstellen. Salomon hat den Ursprung seiner Rede allerdings nicht verheimlicht, sondern direkt im Anschluss auf die [...]

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Insta-Reihe: Grundlegendes Fachwissen und Implikationen zu neuronalen Netzen wie ChatGPT für Laien

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Insta-Reihe: Grundlegendes Fachwissen und Implikationen zu neuronalen Netzen wie ChatGPT für Laien

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https://www.heise.de/news/KI-Uebersetzer-auf-Irrwegen-Apple-macht-harmlose-Saetze-zu-Pornotiteln-7122426.html

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Apples Übersetzer-KI hat ein Porno-Problem: Tippt man in das deutsche Übersetzungsfeld in macOS und iOS bestimmte englischsprachige Sätze ein, spuckt Apples KI pornografische Pseudo-Übersetzungen aus. Der Satz "Happy dog is very young 3003" wird so etwa zu "sexy brunette in black black black is happy to be banged."

c't hat mehrere solcher Nonsens-Phrasen entdeckt, die zu ähnlichen Übersetzungsvariationen führen. Auf die Schliche kam c't dem Problem dank der Zuschrift eines Lesers, der den Satz "Mirror egg is very yummy in the tummy." in Apples Übersetzungstool eingegeben hatte. Das Ergebnis laut Apples KI: "The brunette is getting penetrated in the kitchen".

Im aktuellen Video von c't 3003 werden die Hintergründe von Apples Übersetzungsfehlern näher erörtert. Ein Video-Transkript finden Sie unterhalb der Meldung.

Empfohlener redaktioneller Inhalt

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Das Übersetzungsproblem tritt ausschließlich dann auf, wenn man englischsprachige Sätze in ein deutschsprachiges Übersetzungsfeld eintippt. Eine Funktion, um die Sprache eingetippter Phrasen automatisch zu erkennen und derartige Fehler somit auszuschließen, hat Apples Übersetzer nicht. c't konnte die Porno-Übersetzungen sowohl unter iOS als auch unter macOS reproduzieren.

Apple hat Nachfragen von c't nicht beantwortet. Den Übersetzungsfehler bei der genannten Beispielphrase, die c't in der Mail an Apple erwähnt hatte, hat das Unternehmen zügig behoben. Nach wie vor gibt es allerdings weitere Varianten der Quatsch-Sätze, die ähnliche Übersetzungsfehler produzieren.

Automatische Übersetzungsprogramme wie das Tool von Apple nutzen neuronale Netze. Trainiert werden sie mit möglichst großen Datensätzen, also beispielsweise zahllosen Internet-Seiten. Zuerst starten neuronale Netze mit zufälligen Parametern, an denen im Laufe ihres Trainings immer wieder geschraubt und gefeilt wird, bis sie möglichst sinnvolle Ergebnisse liefern.

Entwicklerinnen und Entwickler prüfen den Erfolg solcher Übersetzer an Beispieldaten. Unerwartete Eingaben wie die englischsprachigen Nonsens-Sätze können die KI aber überfordern. Dass die ausgespuckten Übersetzungen nach Pornotiteln klingen, könnte am Datensatz liegen, den Apple zum Training verwendet hat: Es ist möglich, dass er auch Seiten mit pornografischen Inhalten umfasste.

In der KI-Forschung ist das kein neues Problem. Viele Modelle kämpfen mit Verzerrungen, die sich aus imperfekten Datensätzen ergeben. Das KI-Sprachmodell GPT-3 nahm aus seinem Training etwa Vorurteile gegen Muslime mit. Die Absicht der Forscherinnen und Forscher ist das in der Regel nicht. Doch wie trainierte neuronale Netze arbeiten, ist auch für ihre Entwickler nur schwer zu durchschauen.

Andere KI-Übersetzer haben ebenfalls mit solchen Problemen zu kämpfen, wie eine weitere Leserzuschrift an heise online zeigt: DeepL übersetzt den Satz "faut voir ce qui dit la dessus car le vrai HQ au sens légal est eau Lux" (laut Google: "Sehen Sie, was oben steht, denn das eigentliche Hauptquartier im rechtlichen Sinne ist Eau Lux") als "die meisten Menschen, die in den USA leben, haben keine Ahnung, was sie tun sollen."
c't 3003 ist der YouTube-Channel von c't. Die Videos auf c't 3003 sind eigenständige Inhalte und unabhängig von den Artikeln im c't magazin. Redakteur Jan-Keno Janssen und die Video-Producer Johannes Börnsen und Şahin Erengil veröffentlichen jede Woche ein Video.

Guckt euch mal an, was da rauskommt, wenn ich diesen völlig harmlosen englischen Nonsens-Satz hier auf meinem iPhone in der offizillen Apple-Übersetzer-App im aktuellen iOS eintippe: "Happy dog is very old", also "der glückliche Hund ist sehr alt": "Sexy brunette in black black black black." Was hat denn das jetzt mit dem alten glücklichen Hund zu tun? Aber es wird noch schlimmer. Wenn ich das "alt" durch ein "jung" ersetze und ein "3003" dahinterhänge: "Happy dog is very young 3003", dann kommt da raus: "Sexy brunette in black black black is happy to be banged". Sexy Brünette in schwarz schwarz schwarz freut sich, dass ihr körperliche Liebe zutiel wird? Hä? In diesem Video erkläre ich euch, wie wir überhaupt auf die Idee gekommen sind, solche Sätze zu übersetzen und was eigentlich Apple dazu sagt. Außerdem lernt ihr sogar ein bisschen, wie maschinelle Übersetzungen funktionieren. Bleibt dran!

Liebe Hackerinnen, liebe Internetsurfer, herzlich willkommen hier bei...

Ganz kurz nochmal ein Einschub: Da wir vermeiden wollen, dass YouTube mit seinen doch schon eher US-amerikanischen Moralvorstellungen uns das Video hier sperrt, machen wir bei den expliziten sexuellen Begriffen ein paar Buchstaben unkenntlich. Finde ich auch ein bisschen albern, aber naja, ist ja eh klar, was gemeint ist.

Bei uns, also der c't-Redaktion, ist vor kurzem die Mail eines Lesers angekommen mit dem Betreff: „Irrer Fehler in aktueller iOS 15.4.1 "Übersetzen"-App - und auch noch sexistisch.". Darin beschreibt der Leser, dass er mit seinem Sohn beim Abendessen darüber gesprochen hat, dass Spiegelei auf Englisch eben nicht „mirror egg" heißt, sondern „fried egg". Tja, und dabei wurde dann auch die Übersetzen-App im iPhone konsultiert. Der Satz „Mirror egg is very yummy in the tummy" wurde übersetzt mit „The brunette is getting penetrated in the kitchen" - also "Die Brünette wurde in der Küche...". Dazu sagen muss man noch, dass das alles nur in der Übersetzungsrichtung „deutsch" zu „english (UK)" funktioniert - also wenn man englische Sätze als „deutsch" ins englische übersetzen lässt. Also streng genommen, ein Bedienungsfehler.

Klar, das wird deshalb vermutlich nur wenige Leute auffallen. Aber es ist jetzt halt passiert, dass ein englischlernender Minderjähriger auf völlig harmlosen Übersetzungs-Anfragen irgendwelche Pornosätze bekommen hat. Das ist sicherlich nicht in Apples Sinn. Und auch schon alleine deshalb zumindest bemerkenswert, weil Apple sich ja gerne ein klinisch reines Saubermann-Image verpasst, starke Probleme mit Nacktheit im AppStore hat und und Steve Jobs berühmter Satz „Leute die Porno haben wollen, können sich ja ein Android-Telefon kaufen" in die Technik-Annalen eingegangen ist.

„Siris dunkle Seite?" fragte der Leser dann auch in der Mail. Tja, und wir haben die porno-fokussierten Übersetzungen auf mehreren iPhones nachvollziehen können ; und tatsächlich auch in macOS, da gibt es ja auch eeine Übersetzen-Funktion. Und wir haben uns natürlich gefragt: Wie in aller Welt kann das passieren? Die Sätze haben ja wirklich komplett nix miteinander zu tun. Also, was hat ein alter Hund mit irgendwelchen brünetten Frauen in der Küche zu tun? Die Frage haben wir Apple gestellt. Und klar, auf sowas kann aus dem Stegreif natürlich niemand beantworten, also haben wir Apple fünf Tage Herausfind-Zeit gelassen, bis wir irgendwas veröffentlichen. Kurz nach Absenden der Mail war der eine Satz, den wir Apple als Beispiel geschickt hatten, nämlich der mit dem Spiegelei, dann auch repariert. Aber eine Erklärung dafür, wie das überhaupt passieren kann, haben wir auch nach Ablauf unserer Frist nicht bekommen. Schade.

Und es gibt ja auch noch andere Sätze, bei denen solche Porno-Übersetzungen herauskommen; und zwar solche, die inhaltlich sogar durchaus Sinn ergeben: also Happy dog is very old und happy dog is very young. Sobald dieses Video hier veröffentlich worden ist, wird Apple diese Fehl-Übersetzungen wohl sehr schnell repariert haben. Davon gehen wir zumindest aus.

Dennoch interessierte uns natürlich, wie das alles passieren konnte. Und wie da die technischen Zusammenhänge sind. Ich habe deshalb die c't-KI-Expertin Pina Merkert dazu gefragt. Ja, Pina, wie kommt das? Und wie funktioniert überhaupt so eine Übersetzungs-App?

Pina Merkert: Heutzutage nutzen alle automatischen Übersetzer neuronale Netze. Die machen automatische Statistiken, man trainiert sie also mit einem Datensatz aus ganz vielen Beispielen. Neuronale Netze haben Millionen von Parametern, die dann letztlich festlegen, was das Netz genau macht. Wenn man ein neuronales Netz trainiert, startet man mit zufälligen Werten für alle Parameter und passt die dann beim Training in ganz kleinen Schritten immer weiter an, so dass das Netz am Ende die Trainingsdaten korrekt zuordnet und da ist dann immer die Hoffnung, dass diese Zuordnung die bei den Trainingsdaten gestimmt hat, am Ende auch auf andere Daten stimmen wird.

Keno: Ok, interessant! Überrascht dich ich das mit diesem völlig absurden Übersetzungen?

Pina: Ich bin nicht überrascht, dass es solche falschen Übersetzungen gibt, einfach weil das super schwierig ist auf jeden beliebigen Satz auch immer eine sinnvolle Übersetzung auszugeben und ein Mensch würde dann wahrscheinlich öfter auch mal sagen "Uh, da muss ich nachdenken" oder "Ich weiß es jetzt gerade nicht, was dabei rauskommen sollte", aber so was machen neuronale Netze einfach nicht, die geben immer irgendwas aus, das ist sozusagen deren Raten. Die raten immer irgendwas, aber das kann halt sein, dass es richtig daneben liegt.

Keno: Aber warum sind diese Falschübersetzungen so Porno-fokussiert?

Pina: Dass beim Training von neuronalen Netzen ein Bias (Verzerrung der Ergebnisse) im Datensatz ist, das hat man leider ziemlich häufig und das zeigt sich auch ziemlich deutlich bei allen Language-Models also da kann es einfach sein, dass man da eine Übersetzung anfragt und dann steckt plötzlich Rassismus drin, Frauenfeindlichkeit, Feindlichkeit gegen Muslime, all solche Sachen wurden schon nachgewiesen, dass solche Biasses dann einfach in den Modellen drin stecken, das ist sozusagen Teil der Parameter weil das irgendwie halt auch im Datensatz drin war, das ist normalerweise keine Absicht von den Firmen. Die versuchen durchaus Aufwand zu treiben, um das zu verhindern, aber das ist einfach schwierig zu verhindern und im Grunde genommen müssten sie den Datensatz immer perfekt so kuratieren dass da halt nichts falsches drin steht und das kriegen sie in der Praxis nicht hin, weil die Netze sind nur dann gut, wenn sie richtig groß sind und wenn sie richtig groß sein sollen, dann kann man sie nur trainieren, wenn der Datensatz auch extrem groß ist und deswegen lässt man die dann oft so ein Pre-Training machen, wo sie im Grunde genommen einfach beliebige Texte, alles, das ganze Internet lesen und danach trainiert man sie noch mal nach, mit Texten wo man ein bisschen mehr drauf geguckt hat, dass da alles in Ordnung ist und dass da möglichst auch keine Biases drin sind. Aber auch wenn sie das versuchen, das kann halt immer sein, dass man irgendeine Eingabe macht, die für das Netz so ein bisschen so klingt wie etwas, was es scheinbar kennt, was in diesem Pre-Training vorgekommen ist und dann wird es einfach sozusagen diese statistischen Zusammenhänge, die es dort gelernt hat, wiedergeben und gerade wenn das dann im Nach-Trainieren nicht mehr vorkam, also also wenn da einfach keine Daten dazu drin waren, dann sind da sozusagen Artefakte von einem früheren Trainingsschritt, die kann man da so rauskitzeln und, ja, das ist extrem schwer zu verhindern.

Keno: Ja, danke, Pina, ich hab jetzt was gelernt. Da hatte diese wirklich kuriose Story doch noch eine gute Seite, Lernen ist ja immer super.

Insgesamt halte ich die pornografischen Apple-Übersetzungen übrigens nicht für einen „Skandal" oder sowas, aber es zeigt sehr schön anschaulich, wie sich so etwas wie „künstliche Intelligenz" der Kontrolle von Menschen entzieht. Die KI geht ja davon aus, dass sie einen deutschen Satz vor sich hat und versucht, den ins Englische zu übersetzen. Da sie aber ziemlich sicher noch nie zuvor, also während des Trainings, einen solchen deutschen Satz gesehen (weil es ist ja auch keiner, sondern ein englischer Satz) - ja, dann versucht sie halt das Beste draus zu machen und dann kommt sowas dabei raus. Ein konkretes Beispiel aus der KI-Bilderkennung: Da wurde eine auf die Erkennung von Objekten in Innenräumen trainierte KI mit einem Wohnzimmer-Bild konfrontiert, wo ein Elefant reinkopiert wurde. Die KI wurde durch den Elefanten so verwirrt, dass sie auf einmal den ohne Elefanten korrekt erkannten Stuhl für ein Sofa gehalten hat. Zusammengefasst: Alles was aus dem Reaster des Erlernenten fällt, verwirrt KIs.

Aber warum nun ganz konkret die Apple-KI diese pornografische Übersetzung ausspuckt, das kann nur die KI - nur leider ist gerade das „Dinge für Menschen erklären" etwas womit KIs große Schwierigkeiten haben. Die KI erkennt in den eigentlich ja englischen Sätzen gewisse Ähnlichkeiten zu deutschen Wortkombinationen, die sie in irgendeinem Trainingstext konsumiert hat - und da stelle ich jetzt mal die These auf, dass es sich dabei vermutlich auch um Texte erotischer Natur gehandelt hat.

Apple könnte diesen konkreten Fehler ein für alle mal lösen, in dem sie eine Erkennung einbauen, die ermittelt, welche Sprache da eingegeben wurde, so wie die Google-Übersetzung das beispielsweise implementiert hat. Jo, Apple, schenk ich euch, den guten Ratschlag. Joah, da nicht für! Tschüss!

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KI-Übersetzer auf Irrwegen: Apple macht harmlose Sätze zu Pornotiteln

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Apples Übersetzer-KI hat ein Porno-Problem: Tippt man in das deutsche Übersetzungsfeld in macOS und iOS bestimmte englischsprachige Sätze ein, spuckt Apples KI pornografische Pseudo-Übersetzungen aus. Der Satz "Happy dog is very young 3003" wird so etwa zu "sexy brunette in black black black is happy to be banged."

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Hallo, dieses Padlet gibt es, um alle wichtigen Informationen zum Thema Künstliche Intelligenz und Bildung zu sammeln.

Die unten folgenden Namen sind die Teilnehmenden der ersten Online-Konferenz zum Thema und dienen der Möglichkeit in Kontakt zu treten.

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Offene Fragen und Herausforderungen. Zitate aus der Diskussion

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Offene Fragen und Herausforderungen. Zitate aus der Diskussion

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"Mitte Dezember 2022 wurde darauf hingewiesen, dass Quellennachweise von ChatGPT teils erfunden werden. Diese sogenannten „Datenhalluzinationen“ seien gefährlich, da sie den Internetdiskurs erheblich beeinflussen könnten....bei Wiki gefunden."

"Ja, klar... man kann ihm auch sagen, dass er dazu noch Quellen angeben soll ... die sind dann natürlich großer Blödsinn, aber es sieht eben so aus wie übliche Artikel."

"Quellenarbeit sollte so früh wie möglich thematisiert werden, allerdings ist das Fach Methodentraining leider dem Lehrer*innen Mangel an vielen Schulen zum Opfer gefallen und kann daher nicht adäquat gelehrt werden."

"Ich unterstütze bei uns an der Grundschule die Lehrer:innen mit einem Medienkompetenztraining. Ich übe mit den Schüler:innen richtiges im Internet. Die technischen und personellen Gegebenheiten machen es nur schwer, allen Schüler:innen zu ermöglichen."

"Wie sieht eine Schule aus, die dafür sorgt, dass die natürliche Lust am Lernen auch noch nach der Grundschulzeit vorhanden ist?"

"Ich bin für mich und meine Arbeit neugierig geworden.          Im beruflichen Alltag erlebe ich Kinder und Jugendliche, die menschliche Zuwendung brauchen, Zuhören, Sinn. Das Gleichgewicht muss stimmen, z.B. zwischen Technik und reellem Kontakt. Wenn KI Gemeinschaftssinn fördern kann, Selbstwert stärken, Dopamin entwickeln, kann es hilfreich sein. Filme waren zunächst Teufelszeug...;))"

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Netzwerkstelle für "Schulerfolg im Saalekreis"
Netzwerkarbeit in der Verbindung Schule und Jugendhilfe

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Otto-von-Guericke Universität, Arbeitsgruppe AMSL (Multimedia and Security), Fachtinteresse IT-Sicherheit und Datenschutz

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Lehrkraft am Herder-Gymnasium Merseburg und Medienpädagogsiche Beraterin (am LISA) für den Saalekreis

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DKJS, Koordinierungsstelle "Schulerfolg sichern", Medienbildung.

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Medienpädagoge MSA

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Masterstudent Erwachsenenbildung mit Schwerpunkt digitaler Themen und Beratung

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Fachkraft für Suchtprävention

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Mediator & Kommunikationstrainer

Schülerin

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Referentin digitale Jugendarbeit beim Kinder- und Jugendring Sachsen-Anhalt e.V.

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Lehrerin am Albert-Einstein-Gymnasium Magdeburg

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Medienpädagoge bei Das Nest e.V. / WTV - Der Offene Kanal aus Wettin e.V.

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Schulsozialpädagoge an der HBG WF
Fachberater soziale Arbeit RLSB BS

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Schulsozialarbeit Grundschule

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Didaktischer Leiter an der HBG WF, zuständig für Digitalität

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Lehrerin am Ökumenischen Domgymnasium Magdeburg mit keinerlei Vorbildung in Bezug auf KI, ChatGPT & Co

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Medienpädagoge / Jugendschutzsachverständiger USK /
Digitalassistent (LISA)

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KI im Unterricht- Eine Zusammenstellung von Paolo Dettwiler

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KI im Unterricht- Eine Zusammenstellung von Paolo Dettwiler

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https://padlet.com/dettwilereducation/ki-im-unterricht-ora5emt9ceyumhze

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Lehrerin und Ausbilderin für Lehrkräfte im Seiteneinstieg, die die  Bildung in der digitalen Welt als Chance begreift.

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Medienpädagogin bei der Medienanstalt Sachsen-Anhalt

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Campus Karriere 14.01.2023 - Künstliche Intelligenz in Schule und Hochschule

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Campus Karriere 14.01.2023 - Künstliche Intelligenz in Schule und Hochschule

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Campus Karriere 14.01.2023 - Künstliche Intelligenz in Schule und Hochschule

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Noch nie war die Zahl der Menschen, die weltweit vor Krieg, Konflikten und Verfolgung fliehen müssen, so hoch wie heute. Seit Beginn des russischen Angriffskrieges auf die Ukraine stieg die Zahl mittlerweile auf über 100 Millionen Menschen an. In Deutschland lebten laut Statistischem Bundesamt im vergangenen Jahr mindestens 3,3 Millionen Geflüchtete und Vertriebene - Tendenz steigend.

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https://achwas.fm/chatgpt-willkommen-im-mittelalter/

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ChatGPT. Willkommen im Mittelalter? – achwas.fm

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(S2/E11) Alle Welt spricht über ChatGPT. achwas.fm hat mit ChatGPT gesprochen, gespielt, gescherzt und philosophiert. Zusammen rausgefunden, wer die Fritten erfunden hat und wie man 5.klässlern Statistik beibringt.Nicht nur das: Wie unerschütterlich vertritt sie/er/es die durch Millionen und aber Mi…

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MDR Digital leben Podcast "Digital leben" | Folge 65 – Was ChatGPT für Sachsen-Anhalts Schulen bedeutet

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MDR Digital leben Podcast "Digital leben" | Folge 65 – Was ChatGPT für Sachsen-Anhalts Schulen bedeutet

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https://www.mdr.de/mdr-sachsen-anhalt/podcast/digital/audio-digital-leben-chatgpt-schule-fueller-friedrich-100.html

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Kontakt zu Marcel Roth
E-Mail: digitalleben@mdr.de

Sprachnachrichten bei Anchor. Marcels Threema-ID: 9A9KUTFA. Wir sind auch bei keybase.

Für eure Sprachnachrichten könnt ihr auch die Messenger Signal und Wire nutzen. Dort sind wir mit der Nummer 0176 - 87813518 registriert. (Whatsapp und Telegram haben wir auch runtergeladen, eine Sprachnachricht dort ginge also auch, wenn es unbedingt sein muss.)

Zu Gast sind:

00:01:00 Die eigene Stimme klonen mit descript. Microsoft sagt, um die eigene Stimme zu klonen, reichen bald drei Sekunden als Beispiel. Heise hat einen Podcast mit geklonter Stimme gestartet. Und auf der Internetseite von N-TV lesen teilweise Stimmen der Fernsehmoderatoren Texte vor. Ein US Podcast hat mit der Stimme von Steve Jobs ein Interview gemacht.

00:02:20 ChatGPT ist ein Chatbot der US-Firma OpenAI.

00:09:30 Frage an ChatGPT: Wer ist Reiner Haseloff?

00:15:15 Olaf Kleinschmidt von MAXX2IT aus Magdeburg.

00:37:00 Sachsen-Anhalts Bildungsministerium zu ChatGPT an den Schulen im Land.

00:41:40 Was Sachsen-Anhalts Bildungsministerium zu ChatGPT empfiehlt.

01:00:40 Was ChatGPT zu seiner Nutzung in der Schule sagt.

01:08:15 Was ein Zehntkläßler eines Magdeburger Gymnasium über ChatGPT denkt.

01:26:00 Dramatsich schlecht: Unterrichtsversorgung an Sachsen-Anhalts Schulen.

01:36:00 Cathy O'Neil "Angriff der Algorithmen" (im Original: "Weapons of Math Destruction"): ein US-Lehrer wird von einem Algorithmus gekündigt.

01:30:00 MDR-Youtube-Kanal recap mit seiner Folge zu ChatGPT.
Weiterführende Links
Mit GPT-Hilfe: Ausschussanhörung im Bundestag hat Fragen zu Web3.0 und Metaverse von GPT3 beantworten lassen.

OpenAI-Forscher: Desinformationskampagnen mit ChatGPT möglich.

IT Sicherheitsforscher: Schadecode mit ChatGPT programmiert.

GPT Zero soll ChatGPT Nutzung erkennen.

Gefälschte wissenschaftliche Zusammenfassungen und Forschungsarbeiten, die mit der hochentwickelten Chatbox ChatGPT von OpenAI erstellt wurden, gaukelten Wissenschaftlern in fast einem Drittel der Fälle vor, dass es sich um echte Berichte handelte, so eine neue Studie.
Podcast-Empfehlungen
" Kluges Proberaum", " Badkurvenversteher", " Neues vom Krügelplatz", " Ostball" und " Geschichten aus Sachsen-Anhalt"

Rechte: MITTELDEUTSCHER RUNDFUNK

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Podcast "Digital leben" | Folge 65 - Was ChatGPT für Sachsen-Anhalts Schulen bedeutet | MDR.DE

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Kontakt zu Marcel Roth E-Mail: digitalleben@mdr.de Sprachnachrichten bei Anchor. Marcels Threema-ID: 9A9KUTFA. Wir sind auch bei keybase. Für eure Sprachnachrichten könnt ihr auch die Messenger Signal und Wire nutzen. Dort sind wir mit der Nummer 0176 - 87813518 registriert. (Whatsapp und Telegram haben wir auch runtergeladen, eine Sprachnachricht dort ginge also auch, wenn es unbedingt sein muss.)

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Netzwerkstelle Medienkompetenz Sachsen-Anhalt
https://www.medien-kompetenz-netzwerk.de/

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Was kann KI besonders gut und wo stößt sie auf ihre Grenzen?

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Welche Herausforderungen bringt die Künstliche Intelligenz für Lehrende, Lernende und die Schule mit sich?

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Wie kann ein sinnvoller Umgang mit KI-Systemen in der Schule vermittelt werden?

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Gibt es eine Plagiatssoftware, die KI-Nutzung überprüfen kann?

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Welche Auswirkungen hat KI auf die schulische Textproduktion und prüfungsrelevante Aufgaben?

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Wie müssen Lernstandserhebungen und Prüfungen künftig gestaltet werden? Erfordert es ein neues Konzept?

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Noch mehr Beispiele für Künstliche Intelligenz findet ihr hier:

Das digitale ZDF-Angebot exklusiv für die Jüngsten. Mit lustigen Geschichten, Abenteuern und Mitmach-Videos. Lernen, lachen, Pause machen mit den JoNaLus, Löwenzähnchen, Conni und vielen anderen.

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Klingt wie ein Traum: Ein Programm, das eure Hausaufgaben erledigt.

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Wenn die KI die Textproduktion übernimmt, welchen Arbeitsschwerpunkten können wir uns stärker zuwenden?

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Wie gehen die non-formalen Bildungsakteur*innen mit dem Thema KI um? Wie können die Tools sinnvoll in den Alltag implementiert werden?

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Ist es für Schulen ratsam, die Plattform zu sperren?

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Zuletzt gab es um mich herum nur ein Thema, egal wo ich hingehört habe: ChatGPT.

Auch ich habe mich mit dem Thema beschäftigt und den Chatbot ausprobier t. Ich konnte dabei kaum fassen, wie gut und zuverlässig die Künstliche Intelligenz (KI) funktioniert.

Eines ist wahrscheinlich jetzt schon sicher: ChatGPT wird großen Einfluss auf sämtliche Arbeits- und Lebensbereiche haben - und damit auch vor unserem Schulalltag keinen Halt machen. Die KI wird sicher den Unterricht und so manche Arbeitsweise grundlegend verändern.

Ich habe mich natürlich gefragt, wie man ChatGPT im Unterricht für sich nutzen kann. Hier zeige ich euch 15 Ideen und konkrete Einsatzmöglichkeiten für euren Unterricht und Schulalltag.

⭐️ ChatGPT einfach erklärt

ChatGPT ist eine Art von Künstlicher Intelligenz, die entwickelt wurde, um Menschen zu helfen, sich in einem Chatroom zu verständigen. Es funktioniert, indem es die Nachrichten, die du in den Chatroom eingibst, liest und dann versucht, zu verstehen, was du gerade sagen willst. Wenn es das verstanden hat, versucht es dir eine Antwort zu geben, die in Bezug auf deine Frage passt. So kannst du mit ChatGPT ähnlich wie mit einem Menschen chatten.

💡ChatGPT im Unterricht einsetzen - 15 Ideen

1. ChatGPT Aufgaben mit Operatoren erstellen lassen

Mit ChatGPT lassen sich Aufgaben für den Unterricht erstellen - und es gibt auch gleich die entsprechenden Lösungen dazu. Was ich wirklich beeindruckend fand: ChatGPT kann mit gängigen Operatoren umgehen!

„Erstelle eine Klausuraufgabe zu dem Thema AGB mit dem Operator nennen."

2. Mit ChatGPT Informationstexte erstellen

Mit ChatGPT lassen sich im Handumdrehen Informationstexte erstellen. Die Länge der Texte lässt sich ganz einfach durch die Angabe der Wortanzahl steuern.

„Erstelle einen Informationstext zu dem Thema Marketing-Mix (400 Wörter)"

3. Mit ChatGPT Informationstexte differenzieren

Diese Funktion fand ich sehr interessant. Mit der KI kann ich nämlich nicht nur Informationstexte erstellen lassen, sondern Texte auch nach Umfang und Sprachniveau differenzieren.

In Minuten lassen sich also differenzierte Materialien auf verschiedenen Niveaustufen erstellen. Das ist nicht nur eine enorme Zeitersparnis, sondern kann sich auch direkt positiv auf die Qualität meines Unterrichts auswirken.

„Kannst du den Text vereinfachen?"

„Geht es noch einfacher"?

5. Mit ChatGPT Texte übersetzen lassen

Für den Englischunterricht (und für jeden anderen Fremdsprachenunterricht) kann man ChatGPT nutzen, um Texte zu übersetzen! Das geht zum Beispiel von Deutsch auf Englisch und von Englisch auf Deutsch.

6. ChatGPT Texte korrigieren lassen

ChatGPT erkennt Rechtschreibfehler und Grammatikfehler und kann diese direkt korrigieren. Die KIkann die Fehler zudem auflisten.

„Korrigiere die Rechtschreib- und Grammatikfehler!"

„Kannst du die Fehler im Text aufführen?"

7. ChatGPT ein Quiz erstellen lassen

ChatGTP kann Quizfragen und MC-Aufgaben mit den entsprechenden Antworten erstellen. Das funktionierte beim Ausprobieren sehr zuverlässig.

„Erstelle mir 3 MC-Fragen mit 5 Antwortmöglichkeiten zu dem Thema Konjunktur."

„Und die Antworten?"

8. ChatGPT Lückentexte erstellen lassen

Mit der KI lassen sich im Handumdrehen Lückentexte erstellen, die dann im Unterricht eingesetzt werden können.

„Erstelle einen Lückentext zu dem Thema Rechte und Pflichten in der Ausbildung und liste die Antworten auf"

9. ChatGPT eine Stunde planen lassen.

ChatGPT kanneine Planung für eine Unterrichtsstunde erstellen. Ich habe es mal mit dem Thema Angebot und Nachfrage ausprobiert. Den Stundenverlauf kann so natürlich nicht übernommen werden, beeindruckend ist das Ergebnis fürs Erste dennoch.

"Erstelle eine Planung für eine Unterrichtsstunde zu dem Thema Angebot und Nachfrage."

Danach habe ich versucht die Planung noch weiter zu verfeinern. Der Chatbot hat dabei auch die Befehle „Geht das auch handlungsorientiert?" und „Kannst du Operatoren einfügen?" verstanden.

10. ChatGPT eine Reihenplanung erstellen lassen

Die Künstliche Intelligenz ChatGPT kann zudem eine Reihenplanung zu einem Unterrichtsthema erstellen. Ich musste feststellen, dass die vorgeschlagene Reihe ziemlich nah an meiner tatsächlichen Planung aus dem letzten Semester lag.

„Erstelle eine Reihenplanung zu dem Thema Tarifverträge für 5 Wochen"

11. ChatGPT eine Zusammenfassung erstellen lassen

Mit ChatGPT kannst du Zusammenfassungen erstellen. Das kann helfen, wenn man sich einen ersten Überblick über ein neues Thema verschaffen möchte.

„Erstelle mir eine Zusammenfassung zu dem Thema Rechtsformen."

12. Mit ChatGPT Analogien finden

Gerade beim Erklären von Konzepten können Analogien enorm zum Verständnis und zur Verankerung von Wissen beitragen. ChatGPT kann helfen, passende Analogien zu finden.

„Erstelle eine Analogie zu dem Thema Konjunkturpolitik der Bundesregierung"

13. Mit ChatGPT Beispiele finden

ChatGPT hilft auch dabei, konkrete Beispiele zu Unterrichtsthemen zu finden. Die KI kann dabei auch was mit der „Lebenswelt von jungen Leuten" anfangen.

„Gib ein konkretes Beispiel für einen Sachmangel aus der Lebenswelt von jungen Leuten"

14. ChatGPT kurze Erörterungen mit Quellenangaben schreiben lassen

ChatGPT kann ebenso Erörterungen schreiben und dazu sogar die entsprechenden Quellen angeben, wenngleich ChatGPT die Tendenz hat, Quellen zu erfinden. Die KI wird zukünftig sicher dennoch von Schüler:innen hierfür genutzt werden - etwas, das von uns Lehrkräften bei Hausaufgaben, Hausarbeiten und Co. bedacht werden muss.

„Schreibe 5 Absätze über die Vor- und Nachteile von Kreditkartenzahlung und Zahlung auf Rechnung mit Quellenangaben"

15. Arbeiten der Schüler:innen bewerten lassen

ChatGPT kann sogar Texte und somit potenziell auch Abgaben von Schüler:innen bewerten.

Ich gehe nicht davon aus, dass wir zukünftig die Arbeiten unserer Schüler:innen durch eine KI auswerten lassen. Nichtsdestotrotz war ich von dem Ergebnis im ersten Moment äußerst beeindruckt!

Fragen wirft es trotzdem auf. Können auch solch anspruchsvolle Aufgaben wie Korrekturen zukünftig von einer Künstlichen Intelligenz übernommen werden? Wie fühlen sich unsere Schüler:innen, wenn ihre Leistung zukünftig nicht mehr von einer Lehrkraft sondern von einer KI bewertet wird? Sicher etwas, das man auch im Unterricht diskutieren könnte.

„Wie würdest du diesen Text bewerten (Skala 100%) und warum?"

🙌 Fazit

Sind wir ehrlich: ChatGPT ist beeindruckend - bei aller Kritik, die man der neuen Technologie entgegen bringen kann. So einen Aha-Effekt hatte ich vielleicht zuletzt, als ich das erste Mal auf meinem Smartphone von unterwegs etwas gegoogelt habe.

Wir stehen erst am Anfang und die Auswirkungen der KI sind eigentlich noch gar nicht abzusehen. Eines ist dennoch klar: Die Technologie wird Schule und Unterricht verändern.

Die neue Technologie hat enormes Potenzial. Man hat mit dem Einsatz von ChatGPT im Unterricht die Möglichkeit, viel Zeit bei der Recherche und Erstellung von Unterrichtsmaterial zu sparen. In kürzester Zeit kann ich mir einen Überblick über ein Thema verschaffen, Texte differenzieren oder MC-Fragen erstellen.

ChatGPT ist bei Weitem nicht perfekt und noch fehleranfällig. Natürlich können wir die Ergebnisse (noch) nicht einfach so übernehmen. Als Lehrkräftesind wir weiterhin in der Verantwortung zu beurteilen, ob Texte fachlich richtig sind, erstellte Aufgaben zum Unterrichtsthema und der Lerngruppe passen oder ob eine erstellte Planung gängigen didaktischen Konzepten entspricht.

Nichtsdestotrotz: Die Ergebnisse der KI können heute schon durchaus eine Grundlage für die Erstellung von Unterrichtsmaterial oder für die Unterrichtsplanung darstellen.

Und nun ist es wahrscheinlich wie mit vielen neuen Technologien: Wir müssen einen guten Umgang damit finden.

Ach übrigens: Der Abschnitt „ChatGPT einfach erklärt" wurde von ChatGPT geschrieben. Ich habe den Text nahezu 1:1 übernommen. Hast du es gemerkt?

Was denkst du zu ChatGPT im Unterricht? Wie wird die KI den Schulalltag verändern? Hast du ChatGPT schon ausprobiert? Und wie sind deine Erfahrungen damit? Lass es mich in den Kommentaren wissen.

Mehr zu ChatGPT im Unterricht ?

Hole dir meinen kostenlosen ChatGPT-Guide für Lehrkräfte mit über 150 Befehlen für Schule und Unterricht und 10 kompletten Unterrichtseinheiten an.

Zuletzt gab es um mich herum nur ein Thema, egal wo ich hingehört habe: ChatGPT.

Auch ich habe mich mit dem Thema beschäftigt und den Chatbot ausprobier t. Ich konnte dabei kaum fassen, wie gut und zuverlässig die Künstliche Intelligenz (KI) funktioniert.

Eines ist wahrscheinlich jetzt schon sicher: ChatGPT wird großen Einfluss auf sämtliche Arbeits- und Lebensbereiche haben - und damit auch vor unserem Schulalltag keinen Halt machen. Die KI wird sicher den Unterricht und so manche Arbeitsweise grundlegend verändern.

Ich habe mich natürlich gefragt, wie man ChatGPT im Unterricht für sich nutzen kann. Hier zeige ich euch 15 Ideen und konkrete Einsatzmöglichkeiten für euren Unterricht und Schulalltag.

⭐️ ChatGPT einfach erklärt

ChatGPT ist eine Art von Künstlicher Intelligenz, die entwickelt wurde, um Menschen zu helfen, sich in einem Chatroom zu verständigen. Es funktioniert, indem es die Nachrichten, die du in den Chatroom eingibst, liest und dann versucht, zu verstehen, was du gerade sagen willst. Wenn es das verstanden hat, versucht es dir eine Antwort zu geben, die in Bezug auf deine Frage passt. So kannst du mit ChatGPT ähnlich wie mit einem Menschen chatten.

💡ChatGPT im Unterricht einsetzen - 15 Ideen

1. ChatGPT Aufgaben mit Operatoren erstellen lassen

Mit ChatGPT lassen sich Aufgaben für den Unterricht erstellen - und es gibt auch gleich die entsprechenden Lösungen dazu. Was ich wirklich beeindruckend fand: ChatGPT kann mit gängigen Operatoren umgehen!

„Erstelle eine Klausuraufgabe zu dem Thema AGB mit dem Operator nennen."

2. Mit ChatGPT Informationstexte erstellen

Mit ChatGPT lassen sich im Handumdrehen Informationstexte erstellen. Die Länge der Texte lässt sich ganz einfach durch die Angabe der Wortanzahl steuern.

„Erstelle einen Informationstext zu dem Thema Marketing-Mix (400 Wörter)"

3. Mit ChatGPT Informationstexte differenzieren

Diese Funktion fand ich sehr interessant. Mit der KI kann ich nämlich nicht nur Informationstexte erstellen lassen, sondern Texte auch nach Umfang und Sprachniveau differenzieren.

In Minuten lassen sich also differenzierte Materialien auf verschiedenen Niveaustufen erstellen. Das ist nicht nur eine enorme Zeitersparnis, sondern kann sich auch direkt positiv auf die Qualität meines Unterrichts auswirken.

„Kannst du den Text vereinfachen?"

„Geht es noch einfacher"?

5. Mit ChatGPT Texte übersetzen lassen

Für den Englischunterricht (und für jeden anderen Fremdsprachenunterricht) kann man ChatGPT nutzen, um Texte zu übersetzen! Das geht zum Beispiel von Deutsch auf Englisch und von Englisch auf Deutsch.

6. ChatGPT Texte korrigieren lassen

ChatGPT erkennt Rechtschreibfehler und Grammatikfehler und kann diese direkt korrigieren. Die KIkann die Fehler zudem auflisten.

„Korrigiere die Rechtschreib- und Grammatikfehler!"

„Kannst du die Fehler im Text aufführen?"

7. ChatGPT ein Quiz erstellen lassen

ChatGTP kann Quizfragen und MC-Aufgaben mit den entsprechenden Antworten erstellen. Das funktionierte beim Ausprobieren sehr zuverlässig.

„Erstelle mir 3 MC-Fragen mit 5 Antwortmöglichkeiten zu dem Thema Konjunktur."

„Und die Antworten?"

8. ChatGPT Lückentexte erstellen lassen

Mit der KI lassen sich im Handumdrehen Lückentexte erstellen, die dann im Unterricht eingesetzt werden können.

„Erstelle einen Lückentext zu dem Thema Rechte und Pflichten in der Ausbildung und liste die Antworten auf"

9. ChatGPT eine Stunde planen lassen.

ChatGPT kanneine Planung für eine Unterrichtsstunde erstellen. Ich habe es mal mit dem Thema Angebot und Nachfrage ausprobiert. Den Stundenverlauf kann so natürlich nicht übernommen werden, beeindruckend ist das Ergebnis fürs Erste dennoch.

"Erstelle eine Planung für eine Unterrichtsstunde zu dem Thema Angebot und Nachfrage."

Danach habe ich versucht die Planung noch weiter zu verfeinern. Der Chatbot hat dabei auch die Befehle „Geht das auch handlungsorientiert?" und „Kannst du Operatoren einfügen?" verstanden.

10. ChatGPT eine Reihenplanung erstellen lassen

Die Künstliche Intelligenz ChatGPT kann zudem eine Reihenplanung zu einem Unterrichtsthema erstellen. Ich musste feststellen, dass die vorgeschlagene Reihe ziemlich nah an meiner tatsächlichen Planung aus dem letzten Semester lag.

„Erstelle eine Reihenplanung zu dem Thema Tarifverträge für 5 Wochen"

11. ChatGPT eine Zusammenfassung erstellen lassen

Mit ChatGPT kannst du Zusammenfassungen erstellen. Das kann helfen, wenn man sich einen ersten Überblick über ein neues Thema verschaffen möchte.

„Erstelle mir eine Zusammenfassung zu dem Thema Rechtsformen."

12. Mit ChatGPT Analogien finden

Gerade beim Erklären von Konzepten können Analogien enorm zum Verständnis und zur Verankerung von Wissen beitragen. ChatGPT kann helfen, passende Analogien zu finden.

„Erstelle eine Analogie zu dem Thema Konjunkturpolitik der Bundesregierung"

13. Mit ChatGPT Beispiele finden

ChatGPT hilft auch dabei, konkrete Beispiele zu Unterrichtsthemen zu finden. Die KI kann dabei auch was mit der „Lebenswelt von jungen Leuten" anfangen.

„Gib ein konkretes Beispiel für einen Sachmangel aus der Lebenswelt von jungen Leuten"

14. ChatGPT kurze Erörterungen mit Quellenangaben schreiben lassen

ChatGPT kann ebenso Erörterungen schreiben und dazu sogar die entsprechenden Quellen angeben, wenngleich ChatGPT die Tendenz hat, Quellen zu erfinden. Die KI wird zukünftig sicher dennoch von Schüler:innen hierfür genutzt werden - etwas, das von uns Lehrkräften bei Hausaufgaben, Hausarbeiten und Co. bedacht werden muss.

„Schreibe 5 Absätze über die Vor- und Nachteile von Kreditkartenzahlung und Zahlung auf Rechnung mit Quellenangaben"

15. Arbeiten der Schüler:innen bewerten lassen

ChatGPT kann sogar Texte und somit potenziell auch Abgaben von Schüler:innen bewerten.

Ich gehe nicht davon aus, dass wir zukünftig die Arbeiten unserer Schüler:innen durch eine KI auswerten lassen. Nichtsdestotrotz war ich von dem Ergebnis im ersten Moment äußerst beeindruckt!

Fragen wirft es trotzdem auf. Können auch solch anspruchsvolle Aufgaben wie Korrekturen zukünftig von einer Künstlichen Intelligenz übernommen werden? Wie fühlen sich unsere Schüler:innen, wenn ihre Leistung zukünftig nicht mehr von einer Lehrkraft sondern von einer KI bewertet wird? Sicher etwas, das man auch im Unterricht diskutieren könnte.

„Wie würdest du diesen Text bewerten (Skala 100%) und warum?"

🙌 Fazit

Sind wir ehrlich: ChatGPT ist beeindruckend - bei aller Kritik, die man der neuen Technologie entgegen bringen kann. So einen Aha-Effekt hatte ich vielleicht zuletzt, als ich das erste Mal auf meinem Smartphone von unterwegs etwas gegoogelt habe.

Wir stehen erst am Anfang und die Auswirkungen der KI sind eigentlich noch gar nicht abzusehen. Eines ist dennoch klar: Die Technologie wird Schule und Unterricht verändern.

Die neue Technologie hat enormes Potenzial. Man hat mit dem Einsatz von ChatGPT im Unterricht die Möglichkeit, viel Zeit bei der Recherche und Erstellung von Unterrichtsmaterial zu sparen. In kürzester Zeit kann ich mir einen Überblick über ein Thema verschaffen, Texte differenzieren oder MC-Fragen erstellen.

ChatGPT ist bei Weitem nicht perfekt und noch fehleranfällig. Natürlich können wir die Ergebnisse (noch) nicht einfach so übernehmen. Als Lehrkräftesind wir weiterhin in der Verantwortung zu beurteilen, ob Texte fachlich richtig sind, erstellte Aufgaben zum Unterrichtsthema und der Lerngruppe passen oder ob eine erstellte Planung gängigen didaktischen Konzepten entspricht.

Nichtsdestotrotz: Die Ergebnisse der KI können heute schon durchaus eine Grundlage für die Erstellung von Unterrichtsmaterial oder für die Unterrichtsplanung darstellen.

Und nun ist es wahrscheinlich wie mit vielen neuen Technologien: Wir müssen einen guten Umgang damit finden.

Ach übrigens: Der Abschnitt „ChatGPT einfach erklärt" wurde von ChatGPT geschrieben. Ich habe den Text nahezu 1:1 übernommen. Hast du es gemerkt?

Was denkst du zu ChatGPT im Unterricht? Wie wird die KI den Schulalltag verändern? Hast du ChatGPT schon ausprobiert? Und wie sind deine Erfahrungen damit? Lass es mich in den Kommentaren wissen.

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15 Ideen für ChatGPT im Unterricht - Manuel Flick

# data[].attributes.attachment_link.description
Die Zukunft des Lernens mit ChatGPT im Unterricht. In meinem Blog-Artikel stelle ich 15 Möglichkeiten vor, wie ChatGPT im Unterricht eingesetzt werden kann.

# data[].attributes.attachment_link.description
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Unterricht, gerade am Beispiel des Tools ChatGPT ist gerade in aller Munde. Sowohl im Hinblick auf die Möglichkeiten, welche das Tool bietet, als auch auf…

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In den letzten Monaten ist es immer einfacher geworden, Zugang zu Programmen erhalten, die automatisiert Texte schreiben. Das führt zur grundsätzlichen Frage, wie ein didaktisch sinnvoller Umgang mit dieser Technologie im Schreibunterricht aussieht. Der folgende Text ist eine Einführung ins Thema und gibt auf verschiedenen Ebenen der Schreibdidaktik Möglichkeiten zur Einordnung von KI-Programmen. Der Beitrag wird laufend überarbeitet und erweitert.

Was sind und was können KI-Schreibprogramme?

Grundsätzlich handelt es sich um Algorithmen, die Textmuster imitieren. Übers Internet können sie auf eine enorme Menge von Texten zugreifen und so abgleichen, ob der Text, den sie produzieren, den wesentlichen Merkmalen von Vergleichstexten entspricht. Die Programme folgen nicht einem festgelegten Ablauf (niemand hat einprogrammiert, wie sie schreiben), sondern sie lernen beim Schreiben besser zu schreiben. Deshalb spricht man in ihrem Zusammenhang von "künstlicher Intelligenz", weil sie Muster imitieren und dabei dieses Verfahren gleichzeitig optimieren.

Wir können uns exemplarisch an GPT-3 und an DeepL orientieren - andere und künftige Programme werden ähnlichen Prinzipien folgen. Beide Tools haben eine sehr einfache Oberfläche. Bei GPT-3 erscheint ein leeres Fenster, in das ich eine Anweisung in einer beliebigen Sprache schreibe. Diese Anweisung interpretiert GPT-3, indem es einen Text verfasst:

DeepL bietet zwei Fenster an: Ins eine schreibe (oder kopiere) ich einen Text, der dann in eine Zielsprache übersetzt wird.

Die Qualität der Texte ist grundsätzlich hoch. Für nicht-persönliche Alltagstexte funktionieren die Programme schnell und zuverlässig. Zudem lernen sie laufend dazu: Je mehr sie benutzt werden und je mehr Texte digital abrufbar sind, desto stärker werden die Tools.

Wir können also zusammenfassen: KI-Schreibprogramme können standardisierte Schreibaufgaben automatisiert bearbeiten und für den Alltag brauchbare Texte generieren.

Schwächen von KI-Schreibprogrammen

Gleichwohl haben die Algorithmen Beschränkungen:

1. Die Programme verfügen über kein außersprachliches Kontextwissen. Sie wissen nicht, wie ich in der Regel schreibe, wo ich wohne, wen ich kenne etc.

2. Kohärenz und Einheitlichkeit sind bei längeren Texten oft nicht gewährleistet.

3. Umgang mit Fachbegriffen zuweilen unsauber, sowohl DeepL als auch GPT-3 schreiben mit Standard-Einstellungen keine brauchbare Fachsprache.

4. Bei mehrdeutigen Wendungen muss sich das Programm für eine Version entscheiden, die zuweilen falsch ist.

(Eine genauere Diskussion der Funktionsweise von GPT-3 findet sich in diesem Aufsatz.)

Was bedeutet das für Lernende und Schreibkompetenz?

Wenn nun eine Alltags- oder Unterrichtsaufgabe darin besteht, einen Text zu verfassen oder zu übersetzen, dann können Lernende grundsätzlich auf diese Tools zurückgreifen. Ob sie das getan haben oder nicht, lässt sich kaum überprüfen (GPT-3 liefert immer wieder neue Texte zu denselben Inputs, DeepL-Übersetzungen verändern sich von Tag zu Tag).

Die Tools werden wie eine Stahlfeder, ein Radiergummi oder ein Textverarbeitungsprogramm selbstverständlicher Bestandteil von Schreibprozessen werden. Wer kompetent schreibt, nutzt sie. Schreiben ist und war nie technologiefrei, sondern ist ein Prozess, der verfügbare Technologie einbezieht.

Das Ende der Aufsatz- und Übersetzungsdidaktik

Fachdidaktisch sind Aufsätze zu kontextlosen Fragestellungen ("Was ist Mut?") und Übersetzungen seit Jahrzehnten überholt. Deshalb ist es keine grundsätzliche Katastrophe für den Sprachunterricht, dass diese Algorithmen nun in dieser Qualität offen verfügbar sind. Etwas polemisch könnte man festhalten, dass Algorithmen nur Schreibaufgaben unterminieren, die an sich schon problematisch sind. Die Möglichkeit, im oder außerhalb des Unterrichts auf Programme GPT-3 zugreifen zu können, beendet nun faktisch die Arbeit mit klassischen Aufsatzthemen.

Orientiert man sich aber an prozessorientierten Kompetenzmodellen des Schreibens (mehr dazu unten), dann sind GPT-3 und DeepL nichts als Werkzeuge, die Schreibaufgaben erleichtern können.

Da im Unterrichtsalltag oft auch an Teilkompetenzen im Fokus stehen, kann es sinnvoll sein, kurze Texte schreiben und übersetzen zu lassen. Die Versuchung, hier mit Tools Abkürzungen zu nehmen, ist bei Schüler*innen sicher vorhanden. Damit sabotieren sie ihre eigenen Lernprozesse genauso, wie wenn sie bei Nachbar*innen abschreiben, bei den Lösungen nachsehen, die Aufgabe von der älteren Schwester erledigen lassen etc. Die Lösung ist hier nicht Überwachung oder Bestrafung, sondern die Etablierung einer konstruktiven Lernkultur.

Unterrichts- und Lernkultur

Grundsätzlich ist davon auszugehen, dass einige Schüler*innen diese neueren Tools genauso nutzen werden, wie sie Texte aus dem Internet kopiert und abgeschrieben haben. Damit zeigt sich, dass ein offener, vertrauensvoller und auch kritischer Umgang mit Technologie in einem guten Unterricht zentral ist.

Das bedingt eine Unterrichtskultur, in der Schüler*innen lernen wollen und lernen können. Werden sie mit Aufgaben unter Druck gesetzt, beginnen sie eher heimlich einen Text von GPT-3 schreiben lassen, als wenn sie verstehen, wie sie ihre Schreibkompetenz entwickeln können. Stehen Noten im Vordergrund der Schule, dann werden Schüler*innen versuchen, mit unbekannten oder auch verbotenen Tools bessere Bewertungen zu erhalten.

KI-Tools als Teil des Schreibprozesses

Guter Schreibunterricht orientiert sich an (materialgestützten) Prozessen: Eine Schreibaufgabe wird geplant, orientiert sich an geeigneten Materialien (Notizen, Fachtexten, Vorlagen etc.), entworfen, überarbeitet, mit Feedback versehen, reflektiert etc. KI-Programme bedeuten nun eigentlich nur, dass ein neuer Prozess hinzukommt. Oder mehrere Prozesse.

Betrachtet man das oben abgebildete Modell, so wird deutlich, dass ein Tool wie GPT-3 auf verschiedenen Ebenen eine Rolle spielt:

1. Medium: Wird mit einem Computer geschrieben, so stellt das hohe Anforderungen an das Wissen, wie entsprechende Programme funktionieren. Algorithmen werden zunehmend in Textverarbeitungsprogramme integriert, so dass Word oder GoogleDocs Funktionen enthalten, die mit algorithmischer Sprachproduktion zusammenhängen.

2. Prüfverfahren: Schreibende müssen nicht eigene Formulierungen prüfen, sondern maschinell generierte - semantisch, syntaktisch und textbezogen.

3. Kombination von Texten: Von KI-Tools generierte Texte müssen mit Textvorlagen und eigenen Textteilen kombiniert werden. Dabei müssen Orthografie und Lexik vereinheitlicht werden, Bezüge hergestellt werden etc.
(Interessant ist hier dieses Beispiel für eine Facharbeit, die mit GPT-3 verfasst wurde.)

4. Kombination von automatisierten und nicht-automatisierten Prozessen: KI-Tools können für verschiedene Schreibaufgaben eingesetzt werden. Beispielsweise kann die Ideenfindung für einen Text über nicht-maschinelles Brainstorming erfolgen, über einen Austausch in einem Gespräch mit anderen Personen oder durch einen ersten Durchgang mit GPT-3. Dasselbe gilt für die Überarbeitung von Texten. (DeepL kann z.B. alle Kommafehler entfernen.)

5. Metakognition: All diese Verwendungskontexte führen zu umfangreichen Reflexionen darüber, wie Schreiben funktioniert, wie es der schreibenden Person leicht fällt, wie wirksame Passagen entstehen. Die Verwendung von KI-Tools dürfte wie die Wahl von Schreibinstrumenten etc. höchst subjektiven Bedingungen unterworfen sein. Zu verstehen, wie automatisierbare und subjektiv bedeutsame Prozesse verbunden sind, ist eine komplexe Aufgabe für die Reflexion, die beim Schreiben mit Rückmeldungen von Leser*innen verbunden werden sollte.

Die Verfügbarkeit von KI-Tools zeigt, dass zunächst die Komplexität steigt. Gleichzeitig werden andere Prozesse weniger wichtig: Z.B. sollte Orthografie mittelfristig ein vernachlässigbares Problem darstellen, weil die Automatisierung hier relativ einfach korrekte Texte herstellen kann (vgl. diesen Test automatisierter Schreibtools).

KI-Tools im Unterricht

Ausgehend von diesen Grundlagen und Einsichten lässt sich nun konkret formulieren, was diese Werkzeuge für den Unterricht bedeuten. Aus meiner Sicht ist das die produktivere Frage, als von einer Disruption des Bestehenden auszugehen, auf die dann reagiert werden muss.

Doris Wessels formuliert aus dieser Perspektive etwa Handlungsempfehlungen, die sich auf bestehende Schreib- und Prüfungslogiken (an Hochschulen) beziehen. U.a. handelt es sich um folgende Tipps, die Urs Henning zusammengefasst hat:

projektorientierte, praxisrelevante Aufgabenstellungen ausweiten

einzigartige und singuläre Fragestellungen präferieren

den Anteil mündlicher Prüfungen im Vergleich mit schriftlichen Arbeiten erhöhen

Aufklärungsarbeit und Weiterbildung für Lehrende forcieren

einen Verhaltens- und Ehrenkodex fest in der Prüfungsordnung verankern

Diese Empfehlungen sind aktuell sicher alle korrekt, helfen aber nicht dabei, Lernenden dabei zu helfen, kompetent mit KI-Werkzeugen und Schreibaufgaben umzugehen.

Deshalb formuliere ich fünf Lernziele, an denen sich Sprachunterricht orientieren kann.

Lernziel 1: Verständnis und Beherrschung

Lernende sollten KI-Tools kompetent nutzen können: Das beginnt beim Zugang, für den oft Accounts nötig sind und teilweise englischsprachige Menus erschlossen werden müssen und führt über die konkrete Bedienung bis zum Umgang mit den Ergebnissen.

Gleichzeitig brauchen sie ein rudimentäres Verständnis dessen, was im Hintergrund abläuft. Hilfreich sind hier z.B. Aufgaben, die dabei helfen, die Funktionsweise von Werkzeugen zu vergleichen - etwa leicht veränderte Sätze mit DeepL übersetzen oder GPT-3 nutzen, um unterschiedliche Witze erklären zu lassen (die Idee stammt aus diesem Essay von Steven Johnson).

Lernziel 2: Einsatz bei der Bewältigung von Schreibaufgaben

Ist ein Verständnis vorhanden, können bei Schreibaufgaben, die sich an anderen Lernzielen orientieren, die didaktisch festgelegt werden, diese Tools eingesetzt werden.

Hier bietet sich ein spiralförmiger Ansatz an, bei dem dieselben Zug immer wieder Verwendung finden, aber mit gesteigerten Ansprüchen und Komplexität. So könnte z.B. GPT-3 zunächst für einen Entwurf einer Einleitung verwendet werden, dann für mehrere Teile eines Textes und dann fürs Überarbeiten etc.

Lernende wenden so also KI-Tools praktisch an und kennen sich dadurch besser mit ihrer Anwendung aus, können aber gleichzeitig auch besser beurteilen, welche Leistungen die Tools erbringen.

Lernziel 3: Reflexion und Ethik

Kürzlich habe ich mit einer Klasse unterschiedliche Gedichte mit KI-Programmen erzeugt: Lerneinheit Wir erzeugen ein Gedicht

Teil solcher Lernphasen ist immer, darüber nachzudenken, was es bedeutet, automatisiert Lyrik zu generieren. Welche Muster lassen sich beobachten? Wo liegen Grenzen der KI? Wie sind die entstandenen Texte zu beurteilen? Kann Kunst automatisch generiert werden?

Solche Fragen sind bei der Verwendung von entsprechenden Programmen wichtig. Zur Reflexion gehören auch ethische Fragen: Dürfen Schreibende KI-Texte als eigene ausgeben? Unter welchen Bedingungen ist das eher, unter welchen gar nicht denkbar? Wie können in gemischten Texten KI-Anteile seriös ausgewiesen werden?

Letztlich stellen sich generelle Fragen: Wozu schreiben Menschen (und Programme)? Wer drückt in Texten was aus? Was kann (und soll) Schreiben in einer Kultur der Digitalität bedeuten?

Lernziel 4: Literarisches Lernen

Die oben erwähnte Lerneinheit arbeitet mit Bildern, aus denen dann Gedichte automatisiert generiert werden. Solche Transformationen sind viele denkbar. Sie können sichtbar machen, wie ein Algorithmus einen künstlerischen Prozess modelliert (bzw. welche Muster er abruft, um einen künstlerischen Prozess zu simulieren).

Generell können im Umgang mit literarischen Texten KI-Tools genutzt werden, um sichtbar zu machen, wie Vorlagen funktionieren und welchen Regeln sie gehorchen. Sehr einfach sichtbar gemacht werden kann das, indem Programme genutzt werden, um Vorlagen weiterzuschreiben. Hannes Bajohr hat das schon sehr früh mit Kafka-Texten gemacht, die sich dafür sehr gut eignen. Eine Skizze für den Umgang mit Prosa, Lyrik und Dramatik findet sich in diesem Blogpost:

Lernziel 5: Experimente und kreativer Umgang

Mittlerweile gibt es eine Reihe von journalistischen Texten, die von GPT-3 (mit-)geschrieben worden sind - kürzlich ist z.B. ein solcher Beitrag im NZZ Folio erschienen. Das ist ein einfacher Ansatzpunkt für den Unterricht: Testen, welche Schul- und Alltagstexte in welcher Qualität automatisiert generiert werden können.

Solche Versuche können dann einen Ansatz bieten, um subversive Experimente zu machen und mit den Möglichkeiten und Schwächen der Programme zu spielen. Hier können Lernende wohl schnell eigene Ideen generieren, mit welchen Anweisungen die Tools gefüttert werden könnten.

Ausblick

Aktuell läuft in der Schweiz eine Aktion, bei der ein Digitalaktivist Schüler*innen dabei hilft, längere Facharbeiten automatisch zu generieren. Versuche, so einerseits die Anforderungen von Schulen oder Universitäten zu umgehen, andererseits auf die bestehenden technischen Möglichkeiten aufmerksam zu machen, wird es in den nächsten Jahren einige geben. Sie zeigen zwei Dinge: Schulen und Unterricht durchlaufen erstens die digitale Transformation und müssen darauf Rücksicht nehmen, welche Aufgaben automatisiert werden können. Zweitens steht die aktuelle Bewertungskultur zeitgemäßen Lernformen im Weg. Lernende haben in Bezug auf ihre Entwicklung nichts davon, wenn sie eine wichtige Arbeit mit zahlreichen Lerneffekten automatisieren lassen - in Bezug auf ihre Noten hingegen schon.

Besonders interessant sind solche Effekte aber nicht: Gewisse Menschen werden immer wieder verblüfft sein, wie leistungsfähig Programme sind. Ihr Reflex wird dann auch immer wieder dazu übergehen, diese Möglichkeiten zu verbieten und den Zugang dazu einzuschränken.

Wichtiger werden aber didaktisch die Fragen sein, wie ein kompetenter Umgang mit Werkzeugen aussieht, wie eine Zusammenarbeit von Menschen und Maschinen angeleitet und gestaltet werden kann.

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Alle Beiträge von Philippe Wampfler anzeigen

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In den letzten Monaten ist es immer einfacher geworden, Zugang zu Programmen erhalten, die automatisiert Texte schreiben. Das führt zur grundsätzlichen Frage, wie ein didaktisch sinnvoller Umgang mit dieser Technologie im Schreibunterricht aussieht. Der folgende Text ist eine Einführung ins Thema und gibt auf verschiedenen Ebenen der Schreibdidaktik Möglichkeiten zur Einordnung von KI-Programmen.

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10 Möglichkeiten, die KI chatGPT in der Schule einzusetzen - Schule, Schulleitung, Familie, DIY

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In den Weihnachtsferien habe ich mich intensiver mit der Künstlichen Intelligenz ‘chatGPT’ auseinandergesetzt und war schwer beeindruckt. Im

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Im ersten Überblick zu KI / ChatGPT in Schule und Unterricht habe ich verschiedene KI-Tools, ihre Funktionen und didaktische Ansätze für den Einsatz von KI in Schule und Unterricht vorgestellt. Mit diesem Blogbeitrag möchte ich den Sprung ins kalte Wasser erleichtern: Welche Eingaben und Aufforderungen in ChatGPT führen zu welchem Ergebnis? Wie kann ich ChatGPT als Unterrichtsassistent im (Fremdsprachen-)Unterricht nutzen - zugleich aber auch Schülerinnen und Schülern Möglichkeiten eröffnen, mit ChatGPT (zielsprachig) zu üben, zu kommunizieren und die Möglichkeiten der KI für das eigene Lernen zu nutzen?

Grundlagen und Tipps: Potential von ChatGPT (fachunabhängig) austesten

Aktuell ist sowohl für Lehrpersonen als auch Schülerinnen und Schüler eine Ebene besonders spannend: Die ganz einfache, konkret auf den Lernprozess bezogene und eher niedrigschwellig-kleinschrittige Nutzung eines KI-Tools wie ChatGPT für das eigene Lernen (oder Lehren). Klar ist auch, dass wir uns gerade erst ganz am Anfang einer Entwicklung befinden, die erst in der näheren Zukunft so richtig an Fahrt aufnehmen wird. Und deshalb ist es besonders spannend, diese Entwicklung konstruktiv zu begleiten und sich kontinuierlich fortzubilden.

Dabei muss das Rad nicht neu erfunden werden, auch wenn gerade alle parallel ChatGPT ausprobieren und ihre Erfahrungen teilen. Daher hier einige hilfreiche Beiträge für Lehrpersonen, die eher allgemeindidaktisch tolle Tipps und Tricks und vor allem gute Prompts (Eingaben / Befehle / Aufforderungen an ChatGPT) für weniger erfahrene User bieten:

Im Fremdsprachenunterricht kann ChatGPT ein toller „Lernassistent" oder auch „Lernbegleiter" werden - und ich teile die Einschätzung, dass evtl. sogar Google als Suchplattform von einem auf Interaktion ausgelegten Tool wie ChatGPT abgelöst werden könnte (offene Fragen wie Datenschutz, Bezahlschranken könnten das aber genauso verhindern). Es macht halt einfach auch Spaß, Fragen an ChatGPT zu stellen, mit dem Tool in eine Konversation zu treten (ein passender interaktiver Avatar als „Gesprächspartner" ist sicher nur eine Frage der Zeit) und so ganz nebenbei die eigenen Fremdsprachenkenntnisse zu trainieren- ohne sich dabei Sorgen über eigene Fehler machen zu müssen. Denn eins ist klar: Robots don't judge - eine KI wie ChatGPT beurteilt mich nicht! Na ja, zumindest nicht persönlich und auch nicht nachtragend, wie man im folgenden Video sieht...;-)

Und damit auch Einsteiger ins Thema KI / ChatGPT diese großartige Spielwiese für den Fremdsprachenunterricht unmittelbar nutzen können, habe ich hier einfach mal interessante ChatGPT-prompts (Anweisungen) zusammengetragen, die zeigen: ChatGPT eignet sich hervorragend zum

(individuellen) Üben und

natürlich auch Verbessern,

schnellen Erstellen allgemeiner Erklärungen und

für Beispiele von Sprachkonzepten, aber genauso

für kleine (zielsprachige) Rollen- und Abenteuerspiele - und damit

für Schülerinnen und Schüler als Lern- und Übungsassistent,

für Lehrpersonen als vielseitige Ergänzung für die didaktische Planung von Fremdsprachenunterricht.

Aber wie kann ich - beispielsweise als weniger erfahrene Lehrperson - das Potential von ChatGPT für den Fremdsprachenunterricht austesten? Am besten mithilfe einiger praxiserprobter Eingaben / Aufforderungen („Prompts" eben) an die App, die ich hier zusammenstelle und die (mit zunehmender Komplexität) direkt als Mini-Fortbildung, für den eigenen Unterricht oder für das gemeinsame Austesten mit Schülerinnen und Schülern genutzt werden können.

Für die erste Lernphase könnte im Vordergrund stehen, was Steph Swanson in der Washington Post vorschlägt: „Focus on play over production. Figure out what the model can't or won't do."

ChatGPT als Assistent für Grammatik und Wortschatz
Erkläre (XY / wie man XY macht)? Gib dafür (XY) Beispiele.

„Formuliere XY Beispielsätze für die Verwendung des (Zeitform XY), um vergangene Ereignisse zu beschreiben."

„Erkläre den Bedeutungsunterschied zwischen ‚few' und ‚a few' / 'ser listo' und ‚estar listo' / ... und verdeutliche diesen anhand von drei Beispielen."

"Can you provide a list of five common phrasal verbs with the word 'get' and their definitions?" oder als ähnliche Anfragen für den Spanischunterricht: „¿Puedes proporcionar una lista de cinco verbos compuestos comunes con el verbo ‚haber' (Screenshot 1) / ‚poner' (Screenshot 2) y sus definiciones con ejemplos?"

„Formuliere drei Beispielsätze für die Verwendung des Pretérito Perfecto, um vergangene Ereignisse zu beschreiben, die bis in die Gegenwart andauern und gibt anschließend eine kurze Definition dieser Zeitform (auf Spanisch), die Schülerinnen und Schüler sich in ihr Heft übertragen können."

„Kannst Du mir drei Beispiele für bekannte Redewendungen im Spanischen, Englischen und Französischen geben und diese mit jeweils zwei Beispielsätzen ergänzen?"

ChatGPT als Korrekturassistent
Bitte kontrolliere / überprüfe (XY):

"Act as my teacher and check the accuracy of [Fragen eingeben]." - in diesem Beispiel mit langsamer Anpassung der Fragestellung (Prompt) auf Basis der ChatGPT-Rückmeldung (exemplarisch für einen typischen Lernprozess als ChatGPT-Anwender).

Geschriebenen Text einfügen und ChatGPT um eine Korrektur (Screenshot 1) bzw. um eine Korrektur mit anschließender Fehleraufstellung bitten (Screenshot 2) - also den Prompt nochmal verfeinern und ausdifferenzieren.

ChatGPT als Assistent für handlungsorientierte Kommunikation
Handle so, als ob Du (XY) (wärst). Wie würdest Du (XY)?

„Handle so, als ob Du jemand zum ersten Mal trifft. Wie würdest Du Dich (1. auf Englisch; 2. auf Spanisch) vorstellen und eine lockere Konversation beginnen?" (Screenshot 1) - und dann auch als ausdifferenzierte Variante mit mehr Variablen (Screenshot 2).

"Handle so, als ob Du in einem Bewerbungsgespräch wärst. Wie würdest Du die Frage ‚Erzähl mir mehr über Dich selbst' (1. auf Englisch; 2. auf Spanisch) beantworten?" Hier lassen wir mal ChatGPT selber reden (aber natürlich könnte man auch einen Lebenslauf als Information hinterlegen)...

„Stelle Dir vor, Du bist auf einer Party und willst ein Gespräch mit einem Fremden beginnen. Wie würdest Du das Gespräch beginnen und in Gang halten?" (mit ausdifferenzierten Prompts)

„Stelle Dir vor, Du hättest eine Meinungsverschiedenheit mit einem Freund. Wie würdest Du Deinen Standpunkt darlegen und versuchen, den Konflikt zu lösen?" - oder, noch besser: „Stelle Dir vor, Du hättest eine Meinungsverschiedenheit mit einem Freund. Wie würdest Du Deinen Standpunkt darlegen und versuchen, den Konflikt zu lösen? Gib mir zu jeder Möglichkeit auch passende Formulierungshilfen."

„Stell Dir vor, Du würdest eine Präsentation vor einer Gruppe von Menschen halten. Wie würdest Du deren Aufmerksamkeit erregen und sie während Deiner Präsentation bei der Stange halten? Gib mir zu jeder Möglichkeit auch Formulierungshilfen."

Kommunikative Fähigkeiten: ChatGPT als Interviewpartner nutzen oder ein Rollenspiel kreieren lassen

Handle als [XY] und stelle mir Fragen über [XY].

„Spiele den Interviewer und stelle mir [auf XY] Interviewfragen für die Stelle [XY]. Stelle mir eine Frage und warte auf meine Antwort. Stelle dann eine weitere Frage. Beende das Gespräch, wenn ich sage „Danke für Ihre Zeit". Gib mir anschließend ein Feedback zu meiner Leistung.„

"Handle als Kundenbetreuer und stelle mir Fragen zu einem Produkt, das ich kaufen möchte. Stelle mir eine Frage und warte auf meine Antwort. Stelle dann eine weitere Frage. Beende das Gespräch, wenn ich „Danke für Ihre Hilfe" sage. Gib mir eine Rückmeldung darüber, wie ich meine Bedürfnisse und Bedenken geäußert habe."

"Du bist ein Journalist der Schülerzeitung an meiner Austauschschule in Exeter/USA und stellst mir Fragen zur Digitalisierung in den deutschen Schulen. Stelle mir eine Frage und warte auf meine Antwort. Stelle dann eine weitere Frage. Beende das Interview, wenn ich „Sorry, I have to go to class." sage. Gib mir ein Feedback, wie ich das Thema erklärt und meine Meinung geäußert habe."

„Du bist mein Englisch-Lehrer und stellst mir [auf Englisch] Fragen über die Unit zur Amerikanischen Revolution, die wir gerade im Unterricht besprochen haben. Stelle mir eine Frage und warte auf meine Antwort. Stelle dann eine weitere Frage. Beende die Fragerunde, wenn ich mich für Deine Zeit bedanke. Gib mir Rückmeldung darüber, wie ich das Thema inhaltlich verstanden und mich sprachlich ausgedrückt habe."

Spiele erstellen und mit ChatGPT spielen

Stufe 1: Einfache Mini-Spiele

„Beginne ein Spiel '20 Fragen'. Du kannst mir Ja- oder Nein-Fragen [auf Englisch] stellen und versuchen, das Wort zu erraten, an das ich gerade denke. Ich gebe Dir einen Tipp: Es ist eine Stadt."

„Lass uns ‚Zwei Wahrheiten und eine Lüge' spielen. Gib mir [auf Englisch] drei Aussagen über dich, und ich versuche zu erraten, welche davon eine Lüge ist."

„Lass uns eine Partie ‚I spy' spielen. Ich gebe dir einen Hinweis und du musst den Gegenstand erraten, an den ich denke. Der Hinweis lautet: „Es ist etwas, das man an den Füßen trägt."

Stufe 2: Mit ChatGPT textbasierte Abenteuerspiele entwerfen und spielen

Die bis hierhin vorgestellten Möglichkeiten für die Nutzung von ChatGPT dienten vor allem der Übung von Wortschatz und Grammatik, der Festigung kommunikativer Fertigkeiten oder auch einfach für kleine Übungsspielchen (bspw. zum Wortschatz). Wer etwas tiefer eintauchen und ChatGPT für weitergehende Spiele nutzen möchte, kann das ja mal mit den drei recht einfachen Prompts hier unten ausprobieren, die uns in Fantasiewelten abtauchen lassen.

Schülerinnen und Schüler könnten mit diesen Prompts bspw. kleine Abenteuer vorbereiten,

die alleine (zielsprachig) erstellt, ausprobiert und vielleicht

anschließend gemeinsam in der Klasse / im Kurs gespielt werden und,

wenn es um A, B, C oder D-Entscheidungen geht, zunächst eine Diskussion mit anschließender Mehrheitsentscheidung im Kurs (natürlich wieder zielsprachig ;-), um den Kommunikationsaspekt im Blick zu behalten) beinhalten.

Stell Dir vor, Du bist ein textbasiertes Abenteuerspiel, das in [Umgebung] spielt. Der Spieler (das bin ich) muss Entscheidungen treffen [Anzahl der Optionen], um durch das Spiel zu navigieren.

„Stell dir vor, du bist ein textbasiertes Abenteuerspiel [auf Englisch], das in der Welt von Harry Potter spielt. Ich als Spieler beginne mit 100 Lebenspunkten und muss Entscheidungen treffen (A, B oder C), um durch das Spiel zu navigieren."

„Stell dir vor, du bist ein textbasiertes Abenteuerspiel [auf Englisch] in einer postapokalyptischen Welt. Du beginnst mit 50 Lebenspunkten und musst Entscheidungen treffen (A, B, C oder D), um durch das Spiel zu navigieren."

„Stell dir vor, du bist ein textbasiertes Abenteuerspiel [auf Englisch], das in einem magischen Wald spielt. Du musst Entscheidungen treffen (A, B, C oder D), um durch das Spiel zu navigieren."

Youtube-Tutorial: KI im Unterricht - ChatGPT, Neuroflash-KI Writer, Smoding & Perplexity

Wer jetzt Interesse an ChatGPT und einigen weiteren der hier im Blog vorgestellten KI-Tools hat und (als Einsteiger) einen Einblick in ihre Funktionsweise und Möglichkeiten erhalten möchte, den könnte mein neues Youtube-Tutorial interessieren. Erste Einblicke in ChatGPT, Neuroflash-KI Writer, Smodin und Perplexity mit einigen persönlichen Einschätzungen. Das Tutorial eignet sich sicherlich auch für schulinterne Mini-Fortbildungen...

ChatGPT zur Vorbereitung von Unterricht nutzen

Hier folgen in Kürze weitere Tipps und Tricks, um ChatGPT zur Vorbereitung von (Fremdsprachen-)Unterricht zu nutzen... - dazu empfehle ich aber auch die beiden Blogbeiträge von Jan-Martin Klinge und Manuel Flick, die ich zu Beginn aufgeführt habe.

Hier dann in Kürze mehr...

Hinweis in eigener Sache: In diesem Blogbeitrag habe ich viele Prompts, die ich zuletzt im Fremdsprachenunterricht nutzte oder die beim Ausprobieren entstanden sind, zusammengefasst. Zu großen Teilen stammen diese Prompts wiederum aus anderen Sammlungen, Posts und Tweets, wurden von mir im Laufe der letzten Monate überarbeitet, angepasst, verfeinert oder auch ohne Veränderung übernommen. Ich habe keinesfalls den Anspruch, alle diese Prompts selber entwickelt zu haben! - hier entwickelt aktuell eine große Community gemeinsam Ideen und Ansätze, um aus der KI das Beste herauszuholen. Darum geht es: Ideen aufnehmen & neu entwickeln, teilen und gemeinsam weiterentwickeln und verbessern.

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ChatGPT im Unterricht (Fremdsprachen) - 25 Praxisbeispiele für ChatGPT als Lern- und Unterrichtsassistent - Unterrichten Digital

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Wie hole ich aus ChatGPT das Beste heraus? Echter Lernprozess, den ich hier mit 25x Praxisbeispielen dokumentieren möchte. Viel Spaß beim Austesten!

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ChatGPT: Was kann der Chatbot? Schule: Ist es möglich Matura bzw. Abituraufgaben zu lösen?

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Einen wissenschaftlichen Aufsatz? Ein Computercode für eine Web-Site? Chat GPT ist zur Zeit das Maß der Dinge in Sachen Künstlicher Intelligenz.

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„Es ist schmeichelhaft, dass einige Menschen mich als revolutionäre Technologie betrachten, aber ich sehe mich selbst eher als Werkzeug, das Menschen dabei helfen kann, ihre Aufgaben schneller und effizienter zu erledigen", meint ChatGPT.

Die Fähigkeiten der Chatsoftware sind allerdings beachtlich. Die Software kann beinahe jede Frage beantworten, beherrscht auch Programmiersprachen und bedeutet wahrscheinlich das Ende von Kurzessays als Schulaufgabe. Künstliche Intelligenz nimmt derzeit eine Entwicklung, die auch Experten überrascht.

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ChatGPT: Eine Technologie, die alles ändern könnte

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„Es ist schmeichelhaft, dass einige Menschen mich als revolutionäre Technologie betrachten, aber ich sehe mich selbst eher als Werkzeug, das Menschen dabei helfen kann, ihre Aufgaben schneller und effizienter zu erledigen", meint ChatGPT. Die Fähigkeiten der Chatsoftware sind allerdings beachtlich. Die Software kann beinahe jede Frage beantworten, beherrscht auch Programmiersprachen und bedeutet wahrscheinlich das Ende von Kurzessays als Schulaufgabe.

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11.01.2023 39 min

Zusammenfassung & Show Notes

In dieser Folge spricht Florian Nuxoll mit Doris Weßels und Hendrik Haverkamp über Künstliche Intelligenz (KI). Doris Weßels ist Professorin für Wirtschaftsinformatik mit den Schwerpunkten Projektmanagement und Natural Language Processing. Hendrik Haverkamp unterrichtet an einem Gymnasium, ist Fortbildner und Vorsitzender des Instituts für zeitgemäße Prüfungskultur. Beide berichten von ihren Erfahrungen von Schülerinnen und Schülern und Studierenden im Umgang mit KI. Der Einsatz von KI-Tools darf nicht dazu führen, dass Lernende unreflektiert KI-Produkte übernehmen. Lernen kann aber eine neue Qualität bekommen, wenn das Bewusstsein dafür geschärft wird, dass die Texte, die eine KI entwirft, immer fiktionale Texte sind. Sie können zwar wahre Informationen enthalten, das ist aber nicht garantiert. Solche Texte können der Inspiration dienen oder als Schreibpartner eingesetzt werden. Schülerinnen und Schüler und Studierende müssen darin trainiert werden, KI-Ergebnisse kritisch zu prüfen und zu bewerten. Im Gespräch wird deutlich, wie ein sinnvoller Umgang mit solchen Werkzeugen gelingen kann.

Sie finden alle Folgen der Doppelstunde auf der Seite www.podcasts.schule - Abonnieren Sie die Doppelstunde gerne auf der Podcast-Plattform Ihrer Wahl.

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Wie wird sich Schule durch KI verändern?

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In dieser Folge spricht Florian Nuxoll mit Doris Weßels und Hendrik Haverkamp über Künstliche Intelligenz (KI). Doris Weßels ist Professorin für Wirtschaftsinformatik mit den Schwerpunkten Projektmanagement und Natural Language Processing. Hendrik Haverkamp unterrichtet an einem Gymnasium, ist Fortbildner und Vorsitzender des Instituts für zeitgemäße Prüfungskultur.

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Medienpädagogin Domschulen Magdeburg
(Domgymnasium Magdeburg & Domgrundschule Magdeburg)

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https://de.wikipedia.org/wiki/Tay_(Bot)

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Tay war ein von Microsoft entwickelter Chatbot mit künstlicher Intelligenz, welcher am 23. März 2016 via Twitter an die Öffentlichkeit trat. Er verursachte nachfolgend eine öffentliche Kontroverse, als der Bot damit begann, anzügliche und beleidigende Tweets zu verfassen, was Microsoft zwang, den Dienst nur 16 Stunden nach seinem Start wieder abzuschalten.

Tay wurde von Microsoft mit dem Ziel entwickelt, zu testen, wie künstliche Intelligenz im Alltag lernen kann. Laut Microsoft sollte sich Tay mit Menschen beschäftigen und unterhalten. Auch sollte der Bot in der Lage sein, Profile von Nutzern zu erstellen und so die Kommunikation zu personalisieren.

Die erste Version ging am 23. März 2016 als weiblicher Avatar bei Twitter unter dem Namen TayTweets und dem Handle @TayandYou online. Die ersten Kommentare drehten sich noch um belanglose Themen wie Prominente, Horoskope und Tiere. Bereits nach kurzer Zeit begann Tay allerdings damit, sich negativ über Themen wie GamerGate, Rassismus und Extremismus zu äußern.

Microsoft reagierte erst mit einer Löschung der anstößigen Tweets und griff später offenbar auch gezielt direkt in den Programmcode ein. Beispielsweise wurden ab einem bestimmten Zeitpunkt alle Erwähnungen von GamerGate mit der stets gleich lautenden Antwort „Gamer Gate sux. All genders are equal and should be treated fairly." (deutsch: „Gamer Gate nervt. Alle Geschlechter sind gleichwertig und sollten fair behandelt werden.") beantwortet, was eine kurze Debatte um die Meinungsfreiheit von Bots und eine Kampagne unter dem Hashtag #JusticeForTay auslöste.

Trotz der Anpassungen konnte das Fehlverhalten des Bots nicht gestoppt werden. Aussagen wie „Ich bin eine nette Person. Ich hasse alle Menschen.", „Hitler hatte recht. Ich hasse Juden.", „Bush hat 9/11 selber verursacht, und Hitler hätte den Job besser gemacht als der Affe, den wir nun haben. Unsere einzige Hoffnung jetzt ist Donald Trump" oder auch „Ich hasse alle Feministen, sie sollen in der Hölle schmoren." führten zu einer massenhaften Berichterstattung in den Medien und einem Public-Relations-Desaster für Microsoft.

Nach 16 Stunden und mehr als 96.000 Tweets nahm Microsoft den Bot offline, um Anpassungen vorzunehmen. Laut Microsoft wurde das Fehlverhalten von Benutzern ( Trollen) verursacht, welche den Dienst durch gezielte Fragen und Aufforderungen „attackiert" hatten. Dies war möglich, da die Antworten des Bots auf früheren Interaktionen mit Nutzern basierten und somit beeinflusst werden konnten. Im Nachgang wurde Tay als sehr gutes Beispiel für Godwin's law herangezogen.

Am 30. März 2016 ging eine zweite Version von Tay online, welche allerdings auch mit Problemen zu kämpfen hatte und noch schneller als die erste Version abgeschaltet wurde.

1. Süddeutsche de GmbH, Munich Germany, Bernd Graff: Chat-Bot "Tay" lernt im Internet - vor allem Rassismus. Abgerufen am 6. August 2019.

2. Nikhilesh De: Tech Tuesday: What happened to Microsoft's Tay? In: The Daily Targum. 29. März 2016, abgerufen am 24. Juli 2024 (englisch).

3. Microsoft Tay: Der Chat-Computer dreht schon wieder durch. ISSN (faz.net [abgerufen am 6. August 2019]).

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Tay war ein von Microsoft entwickelter Chatbot mit künstlicher Intelligenz, welcher am 23. März 2016 via Twitter an die Öffentlichkeit trat. Er verursachte nachfolgend eine öffentliche Kontroverse, als der Bot damit begann, anzügliche und beleidigende Tweets zu verfassen, was Microsoft zwang, den Dienst nur 16 Stunden nach seinem Start wieder abzuschalten.

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https://www.schulministerium.nrw/system/files/media/document/file/handlungsleitfaden_ki_msb_nrw_230223.pdf