# data[].attributes.attachment_link.description
Künstliche Intelligenz: Anwendungen im Bildungswesen | geschrieben von Andrea Anderheggen, lesen Sie jetzt den MaxBrain Blog

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Bayerisches Staatsministerium für Unterricht und Kultus (2023): Orientierungsrahmen Künstliche Intelligenz und Schule, online unter: https://www.km.bayern.de/schule-digital/orientierungsrahmen-ki-und-schule.html (letzter Zugriff: 17.05.2023).

Bildungsdirektion für Wien (2023): Künstliche Intelligenz im Klassenzimmer, online unter: https://www.bildung-wien.gv.at/service/Aktuelles/K-nstliche-Intelligenz-im-Klassenzimmer.html (letzter Zugriff: 17.05.2023).

Brandhofer, Gerhard (2023): ChatGPT ist kein philosophischer Logiker - und das sollten auch Schülerinnen und Schüler wissen, online unter: https://www.brandhofer.cc/chatgpt-i/ (letzter Zugriff: 17.05.2023).

Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft und Forschung (2023): Handreichung: Auseinandersetzung mit Künstlicher Intelligenz im Bildungssystem, online unter: https://www.bmbwf.gv.at/ki (letzter Zugriff: 16.05.2023).

Burgsteiner, Harald/Kandlhofer, Martin/Steinbauer, Gerald (2016): IRobot: Teaching the Basics of Artificial Intelligence in High Schools, in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 30, online unter: https://doi.org/10.1609/aaai.v30i1.9864 (letzter Zugriff: 17.05.2023).

De Florio-Hansen, Inez (2020): Digitalisierung, Künstliche Intelligenz und Robotik: Eine Einführung für Schule und Unterricht. Stuttgart: utb GmbH.

Döbeli Honegger, Beat (2023): ChatGPT & Schule - Einschätzungen der Professur „Digitalisierung und Bildung" der Pädagogischen Hochschule Schwyz, online unter: https://mia.phsz.ch/LLM/AufEinerSeite (letzter Zugriff: 17.05.2023).

Europäisches Parlament (2021): Was ist künstliche Intelligenz und wie wird sie genutzt?, online unter: https://www.europarl.europa.eu/news/de/headlines/society/20200827STO85804/was-ist-kunstliche-intelligenz-und-wie-wird-sie-genutzt (letzter Zugriff: 17.05.2023).

Gesellschaft für Informatik (Hg.)(2016): Dagstuhl-Erklärung: Bildung in der digital-vernetzten Welt, online unter https://gi.de/themen/beitrag/dagstuhl-erklaerung-bildung-in-der-digital-vernetzten-welt (letzter Zugriff: 17.05.2023).

Kandlhofer, Martin/Steinbauer, Gerald/Lassnig, Julia/et al. (2021): EDLRIS: A European Driving License for Robots and Intelligent Systems, in: Künstliche Intelligenz 35, 221-232 (2021), online unter: https://doi.org/10.1007/s13218-021-00716-8 (letzter Zugriff: 17.05.2023).

Lehrplan Digitale Grundbildung (2022). Änderung der Verordnung über die Lehrpläne der Mittelschulen sowie der Verordnung über die Lehrpläne der allgemeinbildenden höheren Schulen, online unter https://www.ris.bka.gv.at/Dokumente/BgblAuth/BGBLA_2022_II_267/BGBLA_2022_II_267.pdfsig (letzter Zugriff: 17.05.2023).

Lenzen, Manuela (2018): Künstliche Intelligenz. Was sie kann & was uns erwartet, München: C. H. Beck.

Liessmann, Konrad Paul (2023): Warum wir in den Schulen zu Tafel und Kreide zurückkehren sollten, in: Kleine Zeitung, online unter: https://www.kleinezeitung.at/home/klistenspecial/klistegross/6238131/Konrad-Paul-Liessmann_Warum-wir-in-den-Schulen-zu-Tafel-und-Kreide (letzter Zugriff: 17.05.2023).

Ministerium für Schule und Bildung des Landes Nordrhein-Westfalen (2023): Handlungsleitfaden zum Umgang mit textgenerierenden KI-Anwendungen, online unter: https://www.schulministerium.nrw/23022023-handlungsleitfaden-zum-umgang-mit-textgenerierenden-ki-anwendungen (letzter Zugriff: 17.05.2023).

OpenAI (2023): GPT-4 Technical Report, online unter: https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.08774 (letzter Zugriff: 17.05.2023).

Oppenlaender, Jonas (2022): A Taxonomy of Prompt Modifiers for Text-To-Image Generation, arXiv, online unter: http://arxiv.org/abs/2204.13988 (letzter Zugriff: 17.05.2023).

Ramge, Thomas (2018): Mensch und Maschine. Wie künstliche Intelligenz und Roboter unser Leben verändern. Ditzing: Reclam.

Schleiss, Johannes/Mah, Dana-Kristin/Böhme, Katrin/Fischer, David/Messenhöller, Janne/Paaßen, Benjamin/Schork, Sabrina/Schrumpf, Johannes (2023): Künstliche Intelligenz in der Bildung: Drei Zukunftsszenarien und fünf Handlungsfelder, Berlin: KI-Campus.

Schmid, Ulrich/Blanc, Berit/Toepel, Michael (2021): KI@Bildung: Lehren und Lernen in der Schule mit Werkzeugen Künstlicher Intelligenz, Essen: mmb Institut GmbH, online unter: https://www.telekom-stiftung.de/sites/default/files/files/media/publications/KI%20Bildung%20Schlussbericht.pdf (letzter Zugriff: 17.05.2023).

Schönbächler, Erich/Himpsl-Gutermann, Klaus/Strasser, Thomas (2023): Vom Chat zum Check. Informationskompetenz mit ChatGPT steigern, Medienimpulse, 61(1), 51 Seiten, online unter: https://doi.org/10.21243/mi-01-23-18 (letzter Zugriff: 16.05.2023).

Schnydrig, Stephanie/Schuppisser, Raffael (2022): ChatGPT: So funktioniert die KI GTP-3, in: Luzerner Zeitung, online unter: https://www.luzernerzeitung.ch/leben/kuenstliche-intelligenz-eine-frage-der-statistik-so-funktioniert-ein-ki-chatbot-ld.2387641 (letzter Zugriff: 17.05.2023).

Senatsverwaltung für Bildung, Jugend und Familie Berlin (2023): Empfehlungen für den Umgang mit KI-Anwendungen am Beispiel ChatGPT, online unter: https://www.berlin.de/sen/bjf/service/presse/pressearchiv-2023/pressemitteilung.1316517.php (letzter Zugriff: 17.05.2023).

Strasser, Thomas (2023): Not Another ChatGPT Love Song!? Warum der Chatbot nur ein Puzzleteil in der Diskussion ist, in: Magazin Plan BD, online unter: https://magazin.forumbd.de/lehren-und-lernen/not-another-chatgpt-love-song/ (letzter Zugriff: 17.05.2023).

University of York (2021): What is reinforcement learning?, online unter: https://online.york.ac.uk/what-is-reinforcement-learning/ (letzter Zugriff: 17.05.2023).

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
In the digital age, AI-powered presentation generators are revolutionizing the way we create and deliver presentations. These tools leverage artificial intelligence to streamline the creation process, enhance visual appeal, and boost audience engagement. Here, we delve into the top 10 AI presentation generators that can help you elevate your next presentation.

This tool enables users to create presentations and edit slides using Generative AI in Google Slides.

The AI-powered suggestions are a game-changer. It's like having a personal presentation assistant. The process is extremely simple, start with a prompt to generate a customizable outline, then watch as the AI turns it into slides in just a few minutes.

Once this is complete you have multiple options including rewriting the content to change the tone, or remixing the slide to transform the content into a specific layout.

Best of all, Plus AI will generate an outline, which you can customize before generating the presentation itself. To offer additional flexibility, when generating your slides, you can choose a visual theme. After the slides are generated, you can edit them just like any other presentation in Google Slides, export them for PowerPoint, and continue to edit them with Plus AI.

Top Features of Plus AI

Powered by the latest in Generative AI

Integration between Google Slides and Powerpoint is seamless

It creates a presentation that needs only minor editing when used with detailed prompts

The ability to rewrite content on slides is a game-changer

Use discount code: UNITEAI10 to claim a 10% discount.

Beautiful.ai is more than just a presentation tool; it's a smart assistant that helps you craft compelling narratives. As you begin to personalize your presentation, Beautiful.ai starts to understand your needs, offering suggestions for further enhancements. This predictive feature is a game-changer, making the design process more intuitive and less time-consuming.

But the innovation doesn't stop there. Beautiful.ai's voice narration feature adds an extra layer of communication, making your content more engaging. Imagine being able to narrate your slides, adding a personal touch to your presentation. This feature can be particularly useful for remote presentations, where the personal connection can sometimes be lost.

Top features of Beautiful.ai

Slidebean is a web-based presentation tool that revolutionizes the way presentations are made. With just a few clicks, users can create powerful presentations that leave a lasting impression. The beauty of Slidebean lies in its ability to separate content creation from slide design. This means you can focus on what matters most - your message - while Slidebean takes care of the design.

Slidebean is particularly suitable for small to medium businesses that may not have a dedicated design team. Even users with zero design skills can create professional-looking slides, thanks to the collection of design templates, premium fonts, and high-end color palettes. Slidebean is not just an alternative to PowerPoint and Keynote; it's a step up.

Top features of Slidebean:

Tome is an AI-powered presentation creator that goes beyond just designing slides. It serves as a collaborative AI assistant, helping users design engaging presentations from scratch. Using OpenAI's ChatGPT and DALL-E 2 technology, Tome can understand your needs and generate content that resonates with your audience.

Tome offers ready-made templates and themes, AI-generated text and images, and tools for adding animations, videos, graphs, and more. But what sets it apart is its ability to understand your instructions. All you have to do is tell the AI assistant what you want, and it will do the rest. This makes the design process not just easier, but also more fun.

Top features of Tome:

Synthesia is a robust AI presentation maker that stands out for its user-friendly interface and unique features. One of its standout features is the ability to create your own AI avatar. This means you can add a personal touch to your presentation, making it more engaging and memorable.

With Synthesia, you don't need to be an expert to create high-quality presentations. The tool offers a wide range of professionally designed video templates that you can use as a starting point. From there, you can customize your presentation to suit your needs. Whether you're presenting to a small team or a large audience, Synthesia has you covered.

Top features of Synthesis:

Simplified is an AI presentation maker designed with collaboration in mind. It enables teams to work together seamlessly, creating presentations with the help of AI. This means you can collaborate with your team in real-time, making changes and seeing updates instantly.

After the AI generates a presentation, you can customize fonts, colors, and textures to make your presentation more impactful. You can also convert your slides into a video presentation by adding transitions. This feature can be particularly useful for remote presentations, where visual engagement is key.

Top features of Simplified:

Sendsteps is a drag-and-drop AI presentation maker that simplifies the creation process. It's not just about creating slides; it's about creating an interactive experience for your audience. With Sendsteps, you can add interactive elements such as polls, SMS voting, quizzes, etc., to your presentation, making it more engaging and interactive.

One of the standout features of Sendsteps is its multilingual support. You can create presentations in more than 11 languages, including Spanish, Italian, Portuguese, French, and Dutch. This makes it a great tool for international teams or for presentations to a global audience.

Top features of Sendsteps:

Prezi is a powerful AI presentation maker that can transform your ordinary slides into impactful presentations. It's not just about adding slides and text; it's about creating a narrative that captivates your audience. With Prezi, you can add a dynamic flow to your presentation, making it more engaging and memorable.

However, Prezi offers limited customization options after you choose a template. This means that while you can create a stunning presentation quickly, you may not have as much control over the final look and feel. Despite this, Prezi is a great tool for those who want to create a professional presentation quickly and easily.

Top features of Prezi:

Transforms ordinary slides into impactful presentations

Offers limited customization options after template selection

Visme is a user-friendly AI presentation maker that helps you create impressive presentations quickly. It offers over 50 presentation templates, but you can easily customize these templates to make your presentation unique. This means you can start with a professional design and then add your own personal touch.

Visme also provides a wide range of graphic assets and pre-installed widgets to help you enhance your presentation. Whether you want to add charts, maps, or videos, Visme has you covered.

Top features of Visme:

Kroma is a popular AI presentation tool used by large organizations such as Apple and eBay. It gives you access to over a million creative assets and numerous data visualization elements, allowing you to create a visually stunning presentation. Whether you're presenting data, sharing a project update, or pitching a new idea, Kroma can help you do it.

One of the standout features of Kroma is its integration with MS PowerPoint and Apple's Keynote. This means you can easily import your existing presentations and enhance them with Kroma's powerful features.

Top features of Kroma:

# data[].attributes.attachment_link.title
10 Best AI Presentation Generators (November 2023) - Unite.AI

# data[].attributes.attachment_link.description
In the digital age, AI-powered presentation generators are revolutionizing the way we create and deliver presentations. These tools leverage artificial intelligence to streamline the creation process, enhance visual appeal, and boost audience engagement. Here, we delve into the top 10 AI presentatio

# data[].attributes.attachment_link.title
KI Texte erkennen - Diese 12 Tools habe ich getestet

# data[].attributes.attachment_link.description
Mit der zunhemenden Zahl an KI-Text-Tools wird es immer einfacher Inhalte zu erzeugen. Ich habe verschiedene Tools getestet um diese zu erkennen.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Der Hype um ChatGPT war groß

Was wurde nicht alles geschrieben, wie toll die Möglichkeiten sind, was die KI nicht alles könne und wie weit fortgeschritten sie sei. Überzogene Erwartungshaltungen und Ängste haben die Einführung dieser neuen Technologie begleitet. Nach einigen Monaten und etwas Ernüchterung ist nun klar: ChatGPT kann tatsächlich ein hilfreiches Tool sein, wenn man weiß, wie man es richtig einsetzt und wenn man sich bewusst ist, dass es auch Grenzen gibt.

Chancen für Lernende

Für Lernende kann die Verwendung von ChatGPT auch positiv für ihren Alltag sein: Sie müssen nämlich lernen, sehr konkrete Fragen zu stellen, um auch sehr konkrete Antworten zu erhalten. Ein Thema betrifft jedoch Lernende wie Lehrende gleichermaßen: Um die neue Technik sicher wie erfolgreich zu nutzen, bedarf es vorab einer ordentlichen Portion Medienkompetenz, so Höfler. Dr.in Elke Höfler zeigt in diesem Videovortrag (aufgezeichnet im Rahmen der eEducation Praxistage an der PH OÖ) exemplarisch Möglichkeiten auf, wie ChatGPT tatsächlich hilfreich sein kann. Sie ist Assistenzprofessorin für Mediendidaktik und Sprachendidaktik (Schwerpunkt Romanistik) am Institut für Romanistik an der Universität Graz.

# data[].attributes.attachment_link.description
Chancen und Herausforderungen einer neuen Technologie erkennen

# data[].attributes.headline
Unser Fortbildungprogramm "Innovative Didaktik" 

# data[].attributes.subject
Unser Fortbildungprogramm "Innovative Didaktik" 

# data[].attributes.body
Geteilte Merkliste (kphvie.ac.at)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Häufig verläuft die mündliche Kommunikation im Fachunterricht erfolgreich. Wenn jedoch Lese- und Schreibaufträge zu erfüllen sind, erkennt man als Lehrperson rasch, ob wesentliche Inhalte aus einem Text erschlossen werden, der Wortschatz eingeschränkt ist oder es an sprachlicher Korrektheit in einem Text mangelt. Rückmeldungen aus der Praxis zeigen, dass manche Schüler*innen bereits mit der deutschen Alltagssprache Probleme haben und daher mit der Bildungs- und Fachsprache im Unterricht oft überfordert sind. In diesem Seminar vermitteln wir Ihnen, wie man in der Sekundarstufe in allen Gegenständen gezielt am Fachwortschatz und am Ausbau der Lese- und Schreibkompetenzen arbeiten kann und welche - auch digitalen - Tools dabei einsetzbar sind.

Expert_in: Robert Riegler, Stefan Lamprechter

# data[].attributes.attachment_link.title
Sprachbewusst unterrichten leicht gemacht! - Methodentraining für die Sekundarstufe

# data[].attributes.attachment_link.description
Zur Anmeldung Häufig verläuft die mündliche Kommunikation im Fachunterricht erfolgreich. Wenn jedoch Lese- und Schreibaufträge zu erfüllen sind, erkennt man als Lehrperson rasch, ob wesentliche Inhalte aus einem Text erschlossen werden, der Wortschatz eingeschränkt ist oder es an sprachlicher Korrektheit in einem Text mangelt. Rückmeldungen aus der Praxis zeigen, dass manche Schüler*innen bereits mit der...

# data[].attributes.body
ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue (openai.com)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Contributors: John Schulman, Barret Zoph, Christina Kim, Jacob Hilton, Jacob Menick, Jiayi Weng, Juan Felipe Ceron Uribe, Liam Fedus, Luke Metz, Michael Pokorny, Rapha Gontijo Lopes, Shengjia Zhao, Arun Vijayvergiya, Eric Sigler, Adam Perelman, Chelsea Voss, Mike Heaton, Joel Parish, Dave Cummings, Rajeev Nayak, Valerie Balcom, David Schnurr, Tomer Kaftan, Chris Hallacy, Nicholas Turley, Noah Deutsch, Vik Goel, Jonathan Ward, Aris Konstantinidis, Wojciech Zaremba, Long Ouyang, Leonard Bogdonoff, Joshua Gross, David Medina, Sarah Yoo, Teddy Lee, Ryan Lowe, Dan Mossing, Joost Huizinga, Roger Jiang, Carroll Wainwright, Diogo Almeida, Steph Lin, Marvin Zhang, Kai Xiao, Katarina Slama, Steven Bills, Alex Gray, Jan Leike, Jakub Pachocki, Phil Tillet, Shantanu Jain, Greg Brockman, Nick Ryder, Alex Paino, Qiming Yuan, Clemens Winter, Ben Wang, Mo Bavarian, Igor Babuschkin, Szymon Sidor, Ingmar Kanitscheider, Mikhail Pavlov, Matthias Plappert, Nik Tezak, Heewoo Jun, William Zhuk, Vitchyr Pong, Lukasz Kaiser, Jerry Tworek, Andrew Carr, Lilian Weng, Sandhini Agarwal, Karl Cobbe, Vineet Kosaraju, Alethea Power, Stanislas Polu, Jesse Han, Raul Puri, Shawn Jain, Benjamin Chess, Christian Gibson, Oleg Boiko, Emy Parparita, Amin Tootoonchian, Kyle Kosic, Christopher Hesse

# data[].attributes.attachment_link.description
We've trained a model called ChatGPT which interacts in a conversational way. The dialogue format makes it possible for ChatGPT to answer followup questions, admit its mistakes, challenge incorrect premises, and reject inappropriate requests.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Hochschulforum Digitalisierung - Hochschulbildung im digitalen Zeitalter

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Neue Werkzeuge, die uns kognitiv unterstützen, hielten bereits in der Vergangenheit selbstverständlich Einzug in Bildung und Alltag. Prof. Christian Spannagel (PH Heidelberg) plädiert daher in seinem Blogbeitrag für einen unaufgeregten Umgang mit dem Textgenerator ChatGPT. Verweisend auf theoretische Ansätze zu "Computational Offloading"-Phänomenen sieht Spannagel einen besonderen Diskussions- und Reflexionsbedarf in Bezug auf die Frage, ob und wie kognitive Tools in Lernprozesse integriert werden sollten. Für die praktische Umsetzung stellt er drei Ansätze vor.
Das KI-System ChatGPT und seine Auswirkungen auf das Bildungssystem sind in letzter Zeit Gegenstand zahlreicher Berichte in den Medien. Die Diskussionen dazu sind vielfach emotional aufgeladen, und nicht selten findet man darin Extrempositionen vertreten: Die einen fordern Verbote von KI-Werkzeugen in den Bildungsinstitutionen, die anderen verlangen eine ganz neue Ausrichtung des Bildungssystems. Vieles davon erscheint überzogen. Ich schlage stattdessen vor, dass wir alle einmal einen Schritt zurücktreten und die Entwicklung nüchtern und rational betrachten. Es ist gut, dass die Existenz neuer Werkzeuge wie etwa ChatGPT die gesellschaftliche Diskussion über Bildungsziele und Bildungsprozesse anregt. Schließlich bieten neue Technologien Chancen, das Lernen und Lehren in Schulen und Hochschulen vor dem Hintergrund einer zunehmend von Digitalisierung geprägten Welt weiterzuentwickeln. KI-Systeme werden meiner Ansicht nach aber nicht dazu führen, dass das Lernen „ganz neu gedacht" werden muss. Denn auch wenn KI-Systeme wie ChatGPT eine neue Qualität in der Interaktion zwischen Mensch und Computer bieten und wirklich Beeindruckendes leisten, so ist die Verfügbarkeit eines neuen Werkzeugs in Bildungskontexten natürlich kein neues Phänomen.

Einen geeigneten theoretische Rahmen hierfür bietet der Ansatz der verteilten Kognition (engl. distributed cognition; Salomon, 1993; Hutchins & Klausen, 1996). In diesem Ansatz werden Prozesse der Informationsverarbeitung und der Speicherung von Wissen nicht nur innerhalb „des Kopfes" einer einzelnen Person verortet. Stattdessen findet Kognition verteilt in einem System statt, das aus einer oder mehreren Personen, aus Werkzeugen und/oder aus Artefakten besteht. Zwei Beispiele:

1. Ich notiere mir eine Telefonnummer in meinem Notizblock. Wenn man mich und meinen Notizblock als System betrachtet, dann ist die Nummer fortan im Gedächtnis des Systems gespeichert, selbst wenn ich sie mir nicht in meinem eigenen Gedächtnis behalten habe.

2. Ich setze meine Buchführung in einem Tabellenkalkulationsblatt um. Dieses führt für mich automatisch Berechnungen durch, und ich kümmere mich stattdessen um die inhaltliche Finanzplanung. Mein Tabellenkalkulationsprogramm und ich bilden ein System, in dem wir gemeinsam die notwendigen Informationsverarbeitungsprozesse durchführen.

Das Werkzeug wird dabei zu meinem Denkpartner. Computer können uns sehr gut viele aufwändige Berechnungen abnehmen, sodass wir uns höheren kognitiven Prozessen widmen können. Dies nennt man Computational Offloading.

In der Vergangenheit sind immer wieder neue Werkzeuge entwickelt worden, die uns kognitive Teilprozesse abgenommen haben, etwa der Rechenschieber, der Taschenrechner, der Heimcomputer mit zahlreichen Anwendungen, das Internet, die Wikipedia und das Smartphone. KI-Anwendungen wie ChatGPT sind ebenfalls Werkzeuge, die versprechen, uns kognitive Prozesse abzunehmen, die wir bislang immer selbst durchführen mussten. Für die Bewältigung von Situationen im Alltag und Beruf kann dies eine großartige Hilfe sein. Es gibt keinen Grund, diese kognitiven Werkzeuge nicht einzusetzen, wenn sie einem eine bestimmte Aufgabe abnehmen. Warum sollte man das auch? Prozesse, die man an die Werkzeuge abgeben kann, belasten nicht unser eigenes kognitives System, und man kann sich anderen Dingen widmen. Menschen werden sich zukünftig also Briefe an Ämter, Bewerbungsschreiben und Festtagsreden von KI-Systemen verfassen lassen, Softwareentwickler:innen werden KI-Werkzeuge nutzen, um Code zu schreiben, Testfälle zu erzeugen und Bugs zu finden, und Lehrer:innen werden KI verwenden, um Prüfungsaufgaben zu entwickeln, Unterricht zu planen und kindgerechte Erklärungen zu generieren.

KI-Systeme in Lernkontexten

Einzig in Lernkontexten erzeugt das Aufkommen eines neuen kognitiven Werkzeugs ein spezielles Problem. Zunächst einmal ist es natürlich auch bei Lernprozessen zu begrüßen, wenn kognitive Werkzeuge durch Computational Offloading Raum dafür schaffen, dass sich Lernende mit höheren kognitiven Prozessen befassen können. So können sich beispielsweise Schüler:innen durch die Verwendung von Tabellenkalkulationssystemen und dynamischen Geometrieprogrammen im Mathematikunterricht höheren mathematischen Fragestellungen widmen. Auch ChatGPT wird gewisse kognitive Prozesse übernehmen, zum Beispiel als Schreibassistent, um eine Schreibblockade zu überwinden und einen ersten Entwurf eines Texts zu erstellen, der anschließend von den Schüler:innen oder Student:innen inhaltlich weiterentwickelt wird. Problematisch wird die Existenz eines solchen Werkzeugs aber dann, wenn die Lernenden gerade diejenigen Kompetenzen erwerben sollen, welche von der KI auf Knopfdruck erledigt werden können. Das kognitive Tool soll die Lernenden schließlich beim Lernen unterstützen, es darf ihnen nicht den Lernprozess abnehmen. Das ist ein ernstzunehmendes Problem. Es gibt meiner Ansicht nach drei Ansätze, wie man darauf reagieren kann:

Man einigt sich darauf, dass die entsprechenden kognitiven Prozesse kein Lernziel mehr sein sollen, weil KI-Systeme diese erledigen können. Ich bin allerdings überzeugt davon, dass dies in vielen Fällen nicht der richtige Weg ist. Die Vergangenheit hat dies auch mehrfach gezeigt: Die Existenz des Internets etwa hat nicht dazu geführt, dass Menschen nichts mehr wissen müssen, weil man sich ja schließlich alles „ergooglen" könne. Dies ist nicht geschehen, weil man Informationen auf Webseiten wie Wikipedia nur verstehen kann, wenn man Vorwissen hat. Die Existenz von Taschenrechnern und Tabellenkalkulationssystemen hat ebenso nicht dazu geführt, dass Menschen nicht mehr lernen müssen zu rechnen. Schließlich braucht man eine Vorstellung von Zahlen und Rechenoperationen, um zu wissen, was gerechnet werden muss, und um Ergebnisse interpretieren zu können. Wer nicht gelernt hat mit Prozentsätzen zu rechnen, wird kein Tabellenkalkulationsblatt erstellen können, das ihm die Prozentrechnung abnimmt. Darüber hinaus ist ein Hauptargument gegen Ansatz 1, dass Menschen nicht von Technologie abhängig sein dürfen. Pilot:innen müssen ein Flugzeug auch manuell landen können, falls die Technik im Cockpit versagt. Und ebenso müssen Menschen in der Lage sein und bleiben, einfache Rechnungen selbst durchzuführen und Texte eigenständig und ohne KI-Systeme zu formulieren. Sicher wird es zu einigen Verschiebungen bei Lernzielen kommen, und das muss es auch: Wenn kognitive Tools es ermöglichen, dass sich Lernende höherwertigen Prozessen widmen können, dann können diese nicht einfach „on top" zum Lehrplan dazukommen. Insofern müssen Basiskompetenzen, die von Tools übernommen werden können, zukünftig vermutlich nicht mehr bis in alle Feinheiten und Sonderfälle verstanden werden. Wer aber entweder befürchtet oder verlangt, dass Menschen wegen der Existenz von kognitiven Werkzeugen wie ChatGPT nicht mehr lernen müssen, eigenständig Texte zu formulieren, der hat nicht verstanden, dass kognitive Werkzeuge von Menschen in der Regel nur dann sinnvoll benutzt werden können, wenn sie eine Vorstellung von den kognitiven Prozessen haben, von denen sie durch das Tool entlastet werden. Softwareentwickler:innen werden beispielsweise den von ChatGPT erstellten Code im eigenen Softwareprojekt nur dann verwenden können, wenn sie selbst programmieren und dadurch erst das Ergebnis von ChatGPT bewerten können. Und überhaupt gilt: Nur Menschen, die gelernt haben, Texte zu formulieren, werden sich auch niveauvoll unterhalten können. Niemand wird im persönlichen Gespräch mit einem Mitmenschen eine KI bitten, den eigenen Standpunkt vorzuformulieren.

Ansatz 2

Wenn man hingegen der Auffassung ist, dass die entsprechenden Kompetenzen weiterhin von den Lernenden erworben werden müssen, dann müssen die Lernenden davon überzeugt werden, dass es sinnvoll ist, sich diese Mühe zu machen. Kritisch dabei sind in der Schule die Hausaufgaben und in der Hochschule das Selbststudium, denn dies sind die Situationen, in denen man mit KI-Tools einfach „cheaten" kann. Viele Lehrende werden vermutlich mit dem Argument zu überzeugen versuchen, dass in der Prüfung (zum Beispiel in einer Klausur) keine Hilfsmittel zugelassen sein werden: Einen bestimmten Prozess in einer Prüfungssituation erstmals selbst durchzuführen, weil man ihn vorher immer an eine KI abgegeben hat, ist eine denkbar schlechte Strategie. Neben diesen an extrinsischer, durch Fremdbestimmung gekennzeichneter Motivation ansetzenden Maßnahmen können aber auch Motivierungsstrategien eingesetzt werden, welche eher selbstbestimmte Formen von Motivation erzeugen. Nach Deci und Ryan (2000) sind Menschen dann wahrscheinlicher selbstbestimmt motiviert, wenn sie sich autonom, kompetent und sozial eingebunden fühlen. Hier können Maßnahmen ansetzen, um Schüler:innen und Student:innen zu motivieren: Diese fühlen sich autonomer, wenn sie selbst Entscheidungen treffen können und diese nicht an ein KI-System abgeben. Wer sich abhängig von Technologie macht, büßt an Autonomie ein. Wenn Aufgaben und Lernsituationen so gestaltet sind, dass die Lernenden Erfolgserlebnisse haben, dann fühlen sie sich zudem kompetent. Wer stattdessen aufgibt und den Prozess durch eine KI ausführen lässt, wird sich bezüglich dieses Prozesses nicht als kompetent erleben. Darüber hinaus führt das Gefühl, Teil einer Gruppe zu sein, die sich gemeinsam den Herausforderungen stellt, zu Motivation (Dies wird in Ansatz 3 aufgegriffen). Vermutlich muss man sich aber eingestehen, dass man nicht alle Lernenden durch solche Motivierungsmaßnahmen erreichen wird. Der eine oder die andere wird aus zeitökonomischen Gründen bei den Hausgaben doch zur KI greifen.

Ansatz 3

Eine dritte Möglichkeit ist, den Erwerb von Kompetenzen, die einem eine KI abnehmen könnte, in die Präsenz zu verlagern. Dies ist die Kernidee der Methode Inverted Classroom bzw. Flipped Classroom: Die Schüler:innen oder die Student:innen führen die zu erlernenden Prozesse in der Präsenzsitzung durch, nach dem sie sich zu Hause darauf vorbereitet haben. Im Klassenzimmer oder Seminarraum fällt es schon eher auf, wenn sie ein KI-System zum Lösen einer Aufgabe einsetzen, die sie eigentlich selbst lösen sollen. Darüber hinaus bietet dieses Modell den Vorteil, dass sie die Aufgaben gemeinsam mit ihren Mitschüler:innen bzw. Kommiliton:innen bearbeiten können. Sie können sich so gegenseitig unterstützen. Außerdem ist die Lehrkraft anwesend, um ihnen Fragen beantworten und ihnen weiterhelfen zu können. Darüber hinaus ist der Einsatz des Inverted-Classroom-Modells auch in Situationen von Vorteil, in denen die Lernenden höherwertige Kompetenzen unter Verwendung von KI-Systemen erwerben sollen. Auch dies könnte in der Präsenz geschehen, gemeinsam und unter Anleitung der Lehrperson, die dabei helfen kann, mit dem KI-System zu guten Ergebnissen zu gelangen.

Diese drei Ansätze schließen sich nicht gegenseitig aus, sie können kombiniert werden: Es wird zu Verschiebungen bei den Lernzielen kommen, aber Basiskompetenzen in bestimmten Bereichen müssen die Lernenden trotz KI weiterhin erwerben. Lehrkräfte müssen Schüler:innen bzw. Student:innen motivieren, diese Basisfähigkeiten zu lernen, und sie können das vielleicht am besten, wenn diese Kompetenzen in der Präsenz erworben, vertieft und geübt werden.

Die Existenz neuer kognitiver Werkzeuge hat natürlich auch Konsequenzen auf die Prüfungen. Dies wird in vielen Berichten zu ChatGPT thematisiert. Aber auch hier sehe ich keinen Grund für eine Umwälzung des Bildungs- bzw. Prüfungssystems. Mündliche Prüfungen sind von ChatGPT nicht betroffen, sie können weiterhin wie gehabt durchgeführt werden. Auch Klausuren wird man weiterhin ohne Probleme durchführen können, etwa wenn keine Hilfsmittel erlaubt sind. Ein bisschen komplizierter könnten zukünftig Klausuren werden, wenn man sowohl Basiskompetenzen ohne Nutzung von KI als auch höherwertige Kompetenzen mit Nutzung von KI abprüfen möchte. Das ist aber auch nichts Neues: Bislang gab es auch schon Klausurmodelle, in denen in bestimmten Abschnitten Taschenrechner erlaubt waren und in bestimmten nicht. Genauso wird man das mit KI-Systemen handhaben können. Einzig problematisch werden Hausarbeiten und Abschlussarbeiten sein. Hier wurde schon vielfach vorgeschlagen, dass man diese durch eine mündliche Testsituation (ähnlich der Disputation bei der Promotion) ergänzen könnte, in der die Prüflinge ihre Ergebnisse verteidigen müssen und in der auch der Entstehungsprozess der Arbeit thematisiert wird.

Lehrende sind nun also zukünftig gefordert, KI-Werkzeuge als weiteres kognitives Tool in Lehre und Prüfungen zu berücksichtigen. Ich habe beispielsweise Rules for Tools für meine Lehrveranstaltungen formuliert. Vielleicht führt auch die Existenz von ChatGPT und Co. dazu, dass Lehrende die Lernziele ihrer Lehrveranstaltungen neu justieren und ihre Lehrmethodik weiterentwickeln. Es wird in Schulen und Hochschulen aber weder einen Zusammenbruch des Prüfungswesens noch eine Umwälzung der Curricula geben. Es wird sich um eine kontinuierliche Weiterentwicklung handeln, in der zukünftig KI eine ganz natürliche Rolle neben Tabellenkalkulation und Rechtschreibkorrektur einnehmen wird. Auf diese Entwicklung bin ich gespannt.

PS: Ich war sehr unkreativ beim Finden eines Titels für diesen Blogbeitrag. Deshalb stammt der Titel von ChatGPT.

Referenzen

Deci, E. L. & Ryan, R. M. (2000). The "What" and "Why" of Goal Pursuits: Human Needs and the Self-Determination of Behavior. Psychological Inquiry, 11(4), 227-268.
Hutchins, E. & Klausen, T. (1996). Distributed cognition in an airline cockpit. In Y. Engeström & D. Middleton (Hrsg.), Cognition and communication at work (S. 15-34). Cambridge: Cambridge University Press.
Salomon, G. (1993). Distributed cognitions: Psychological and educational considerations. Cambridge: Cambridge University Press.

# data[].attributes.attachment_link.title
ChatGPT und die Zukunft des Lernens: Evolution statt Revolution

# data[].attributes.attachment_link.description
Neue Werkzeuge, die uns kognitiv unterstützen, hielten bereits in der Vergangenheit selbstverständlich Einzug in Bildung und Alltag. Prof. Christian Spannagel (PH Heidelberg) plädiert daher in seinem Blogbeitrag für einen unaufgeregten Umgang mit dem Textgenerator ChatGPT. Verweisend auf theoretische Ansätze zu "Computational Offloading"-Phänomenen sieht Spannagel einen besonderen Diskussions- und Reflexionsbedarf in Bezug auf die Frage, ob und wie kognitive Tools in Lernprozesse integriert werden sollten.

# data[].attributes.body
Ab 18: "You must be at least 18 years old or have your parent or legal guardian’s permission to use the Services", steht im ersten Absatz bei "1. Registration and Access".

# data[].attributes.attachment_link.description
NEITHER WE NOR ANY OF OUR AFFILIATES OR LICENSORS WILL BE LIABLE FOR ANY INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, CONSEQUENTIAL, OR EXEMPLARY DAMAGES, INCLUDING DAMAGES FOR LOSS OF PROFITS, GOODWILL, USE, OR DATA OR OTHER LOSSES, EVEN IF WE HAVE BEEN ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGES.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Hast du ChatGPT schon ausprobiert? Nein? Dann wird es Zeit. Mit Dem Bot der AI kann man sich angenehm (schriftlich) unterhalten, die Diskussion wirkt auch recht ausgefeilt.

Schreiben kann die künstliche Intelligenz ebenfalls ausgezeichnet. Es ist sogar möglich, Fragen zu stellen und Texte generieren zu lassen. Doch wer nun glaubt, dass diese AI Hausaufgaben, Abschlussarbeiten oder Recherchen übernehmen kann und einwandfrei verwertbare Ergebnisse liefert, begibt sich auf sehr dünnes Eis!

ChatGPT reimt sich immer wieder Unsinn zusammen!

Die Journalistin Barbara Wimmer hat jüngst auf ihrem Facebook-Account auf ein Problem der künstlichen Intelligenz aufmerksam gemacht: Der Bot reimt sich teilweise einfach Unsinn zusammen. Er erfindet sogar Aussagen, ohne jegliche Grundlage. Wimmer hat dieses Phänomen bemerkt, als sie sich mit dem Chatbot über DrumnBass Artists unterhalten hat.

Anfangs hat der Bot ihr noch korrekt geantwortet, doch im Verlaufe des Gespräches hat er ihren Angaben nach kompletten Blödsinn geredet. Er hat sogar teilweise Namen oder Songtitel erfunden. Wimmer hat ihre Aussagen mit entsprechenden Screenshots belegt und ruft dazu auf, ChatGPT nicht alles zu glauben. Sie spricht davon, die Grenzen des Programms erkennen zu müssen und die AI nicht dafür zu nutzen, um Fakten-Wissen abzurufen.

Der Selbsttest: Mimikama

In einem weiteren Test haben sowohl Barbara Wimmer, als auch wir den Bot über Informationen bezüglich Mimikama befragt. Die stets unterschiedlichen Ergebnisse waren sehr ernüchternd und hatten streckenweise rein gar nichts mit der Realität zu tun. So lieferte der Bot völlig falsche Angaben zur Gründung des Vereins, sowie auch irgendwelche Personen als Verantwortliche hinzugedichtet wurden.

Eine weitere Abfrage verlief ebenfalls mit problematischen Angaben. Der Bot behauptete in diesem Fall, dass es sich bei Mimikama um eine Schweizer Organisation handeln würde.

Natürlich ist es möglich, ChatGPT über den Bot mit Hinweisen und Feedbacks zu bestimmten Aussagen zu versorgen. Der Bot bedankt sich daraufhin zwar artig, verarbeitet die Korrekturen jedoch nicht direkt oder nur teilweise. Bei einer wiederholten Abfrage nach einem gewissen Zeitraum beinhalten die Aussagen des Bots leider weiterhin Fehler. An dieser Stelle bleibt natürlich abzuwarten, wie entsprechendes Feedback verarbeitet wird (Prüfung seitens der AI) und wie lange die Übernahme einer Korrektur dauert.

Selbstauskunft der AI

Der Bot gibt aber auch nicht immer die einfachst zu verstehenden Antworten. Ein Beispiel ist die Selbstauskunft, also seine Antwort auf die Frage „Was ist ChatGPT". Der Bot antwortet:

Bei ChatGPT handelt es sich um ein generatives, vortrainiertes Transformer-Sprachmodell für Konversationsanwendungen. Es kann natürlichsprachlichen Text generieren, der dem von Menschen geschriebenen Text ähnelt, und für bestimmte Aufgaben anhand großer Textdaten fein abgestimmt werden. Das zumindest hat uns der Chatbot von ChatGPT über sich selbst geantwortet.

Es ist ein maschinelles Lernmodell, das Deep-Learning-Techniken verwendet, um Text in natürlicher Sprache zu generieren, der dem von Menschen geschriebenen Text ähnlich ist. ChatGPT wurde speziell für Konversationsanwendungen wie Chatbots entwickelt und kann fein abgestimmt werden, um angemessene Antworten auf Benutzereingaben in einem bestimmten Bereich zu generieren, z. B. Kundenservice oder Produktempfehlungen.

Die Kerntechnologie von GPT-basierten Modellen wie ChatGPT wird als Transformer bezeichnet, eine Architektur, die üblicherweise bei der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt wird. Die Transformer-Architektur eignet sich besonders gut für den Umgang mit sequenziellen Daten, wie z. B. Text, und hat sich als sehr effektiv bei der Generierung von menschenähnlichem Text erwiesen.

Zumindest will ich diese Angaben dem Bot an dieser Stelle einmal glauben, wenn er auf die Frage „Was ist ChatGPT" über sich selbst antwortet.

Fazit zu ChatGPT

Tolle AI mit sehr unterhaltsamen Chatbot. Doch wie auch Barbara Wimmer, so können wir nur dazu raten, ChatGPT nicht als Recherche oder Wissensdatenbank zu nutzen. Zumindest nicht in Bereichen, wo ihr selbst keine Ahnung habt. Lasst euch gerne von dem Bot und seinen Möglichkeiten unterhalten. Nutzt ihn als Tool, aber bitte prüft alle Wissens-Angaben zu spezifischen Fachbereichen, denn die AI - auch wenn sie stets lernt - gibt häufig lieber erfundene Aussagen von sich, anstatt zu schweigen.
Hinweis: Dieser Inhalt gibt den Stand der Dinge wieder, der zum Zeitpunkt der Veröffentlichung aktuell
war. Die Wiedergabe einzelner Bilder, Screenshots, Einbettungen oder Videosequenzen dient zur
Auseinandersetzung der Sache mit dem Thema. Mit deiner Hilfe unterstützt du eine der wichtigsten unabhängigen Informationsquellen zum Thema Fake News und Verbraucherschutz im deutschsprachigen Raum INSERT_STEADY_CHECKOUT_HERE

# data[].attributes.attachment_link.title
ChatGPT: Check, Recheck, Doublecheck! Glaube keinem Chatbot.

# data[].attributes.attachment_link.description
Hast du ChatGPT schon ausprobiert? Nein? Dann wird es Zeit. Mit Dem Bot der AI kann man sich angenehm (schriftlich) unterhalten, die Diskussion wirkt auch recht ausgefeilt. Schreiben kann die künstliche Intelligenz ebenfalls ausgezeichnet. Es ist sogar möglich, Fragen zu stellen und Texte generieren zu lassen.

# data[].attributes.attachment_link.title
Wordtune — Take your productivity to new heights

# data[].attributes.attachment_link.description
Unlock your creativity and supercharge your productivity with Wordtune’s GenAI platform. Read faster, write better, and get results you can trust — every time.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Manchmal gibt es - nicht nur im Kontext der Digitalität - Ideen, die so naheliegend und überzeugend sind, dass es eine Weile dauert, bis man sie entdeckt.

DeepL ist als Übersetzungstool so gut geworden, dass es im Fremdsprachenunterricht mittlerweile wenig Sinn ergibt, Schüler*innen Texte übersetzen zu lassen - wenn man dabei erwartet, dass sie das ohne DeepL machen. Diese Erfahrungen führen dazu, dass sie das Tool zunehmend auch im Erstsprachenunterricht einsetzen:

SuS sollen anscheinend ganze Texte mit DeepL nach Englisch übersetzen und dann wieder zurück nach Deutsch. Das Resultat ist dann fehlerfrei, stilistisch überarbeitet und hat keine Kommafehler mehr. 😉
- Sascha Marchetto (@marchetto_s) November 25, 2021

(Ich habe Schüler*innen gefragt: Ja, einige machen das.)

Das Vorgehen ist schnell beschrieben:

1. Text schreiben

2. Text mit DeepL auf Englisch übersetzen lassen.

3. Text aus Englisch zurück nach Deutsch übersetzen lassen.

4. Das Resultat noch mal durchlesen und dort korrigieren, wo der Sinn entstellt worden ist.

Funktioniert das gut? Grundsätzlich ja.
Ich habe das am Beispiel eines echten Textes einer Schülerin ausprobiert und kommentiere einige Aspekte unten. Die beiden Texte kann man hier lesen: https://www.craft.do/s/euA1OjEeHbIJoz

(1) Formales
Der Originaltext enthält einige Fehler:

Aus diesem Grund sollte man sich immer kleine Ziele setzen und sich stätig verbessern, Anstelle von grossen Anstiegen, gefolgt von kleinen Niederschlägen.

Im Deepl-Text ist das nicht der Fall, der Text ist fehlerlos, insbesondere auch bei der Kommasetzung:

Deshalb sollte man sich immer wieder kleine Ziele setzen und sich ständig verbessern, statt dass auf große Höhen kleine Tiefen folgen.

(2) Stilistisches
Die gerade zitierte Passage zeigt auch, dass ungenaue Wortwahl von DeepL präzisiert und verbessert wird: Aus "Anstiegen" wird "Höhen", aus "Niederschlägen" wird "Tiefen" - so stimmt das sprachliche Bild. Genauso wird das Wort "stetig" zu "ständig": Ein hier passendereres Adjektiv.
(3) Satzbau

Meistens kommt Motivationslosigkeit durch Stress. Viele kennen das bestimmt, an Zeiten an welchen es eigentlich absolut nicht in den Zeitplan passt, kann man am besten Einschlafen.

DeepL korrigiert diesen Satz so, dass weniger Nebensätze nötig sind, die syntaktisch genau passen (ein Konjunktionalsatz, ein Temporalsatz).

Motivationsmangel wird meist durch Stress verursacht. Viele Menschen wissen, dass man am besten dann einschläft, wenn es eigentlich nicht in den Zeitplan passt.

(4) Das Problem der Zitate
Die Schülerin zitiert in ihrem Text "Machen" von Krogerus/Tschäppeler:

Auch zu wenige Erfolgserlebnisse führen zu Motivationslosigkeit "Wer früher schon Erfolg hatte, erwartet eher, dass es wieder klappt." (Buch; Machen S. 74) heisst auch umgekehrt: wer viele Niederlangen erlebt hat erwartet von einem selbst nichts grosses und holt nicht das Beste aus einem raus.

Die DeepL-Methode verändert das Zitat leicht:

Zu wenige Erfolgserlebnisse führen auch zu Motivationsmangel: „Wer schon einmal Erfolg hatte, erwartet eher, dass es wieder klappt." (Buch; Machen S. 74) bedeutet auch umgekehrt: Wer viele Niederlagen erlebt hat, erwartet nichts Großes von sich und holt nicht das Beste aus sich heraus.

Fazit: Didaktische Fragen
Wer einen Text schreiben muss und bei Kommasetzung und stilistischen Aspekten unsicher ist, hat mit DeepL ein hervorragendes, kostenloses Werkzeug, um diese Probleme zu beheben. Die Vorstellung, bei der Rückübersetzung entstehe eine ungenauer, unbrauchbarer Text, ist obsolet.

DeepL verschwindet nicht mehr - die Argumentation, Schüler*innen müssten auch schreiben können, wenn sie nicht aufs Internet zugreifen können, bezieht sich auf eine überholte Prüfungskultur. Niemand muss heute schreiben, ohne aufs Internet zugreifen zu können.

Gleichwohl ist es schreibdidaktisch keine Lösung, diese DeepL-Methode von Anfang an einzusetzen. Die Grundlagen von Wortwahl und Satzbau müssen in Übungen sichergestellt werden, ein Gefühl für das Funktionieren von Sprache muss unabhängig von diesem Verfahren entstehen.

Aber die Feinheiten der Kommasetzung und die Korrektur längerer Texte: Die kann DeepL problemlos übernehmen.

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Alle Beiträge von Philippe Wampfler anzeigen

# data[].attributes.attachment_link.description
Manchmal gibt es - nicht nur im Kontext der Digitalität - Ideen, die so naheliegend und überzeugend sind, dass es eine Weile dauert, bis man sie entdeckt. https://www.youtube.com/watch?v=tIQhMEKWKMA DeepL ist als Übersetzungstool so gut geworden, dass es im Fremdsprachenunterricht mittlerweile wenig Sinn ergibt, Schüler*innen Texte übersetzen zu lassen - wenn man dabei erwartet, dass sie das ohne...

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Bindu Reddy 🔥❤️ @bindureddy

My AI and ML research paper review time has gone down significantly. Thanks to this amazing tool - http://explainpaper.com that uses an AI model to explain dense sections In the background, an LLM simplifies and explains complex concepts AI explaining AI 👏👏👏

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
"The best thing is that you don't have to go through all the struggle to figure out what words are required for your research and you can just sit back put a link of paper that you already have and start reading."

- A Happy Rabbit

"Having papers suggested that are both earlier and later than those already on my list, as well as the similar papers function, have helped me to find work I would have needed to pore over reference lists for ages to find otherwise. It's a huge time-saver!"

- An Efficient Rabbit

"It's intuitive and tremendously useful. You save a lot of time identifying the most influential papers in a topic/field. Every scientist should know this!"

- A Delighted Rabbit

"You have done an amazing job with this app-Revolutionary, in my humble opinion."

- A Jubilant Rabbit

"I'm delighted with this excellent app. How easy it is to get related papers, how fast it is to get a similar article. But mostly, the way to cluster papers by their relationship and by timeline is a fantastic feature. You have done something incredible."

- An Analytical Rabbit

# data[].attributes.attachment_link.description
The most powerful discovery app ever built for researchers 🔥

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
"This is awesome"

"Another overpowered project built with the 🪄 OP stack"

"This is awesome, thanks for building it!"

"Website embed works like a charm even with non-English content!"

# data[].attributes.attachment_link.description
Build an AI chatbot from your knowledge base and add it to your website or interact with it through our API.

# data[].attributes.attachment_link.title
Dein Nr.1 KI Text & Bild Generator in DACH | neuroflash

# data[].attributes.attachment_link.description
Wähle aus mehr als 100 Texttypen deinen passenden aus und generiere Marketing-Texte in Sekundenschnelle mit neuroflash's KI Text Generator.

# data[].attributes.attachment_link.title
Speechify: Free Text to Speech & Voice Typing AI Assistant | 55M+ Users

# data[].attributes.attachment_link.description
Speechify reads anything aloud to you. Listen to books, PDFs, or web pages anytime with natural voices. Try Speechify free.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Grammarly stands with our friends, colleagues, and family in Ukraine, and with all people of Ukraine.Learn more

Compose bold, clear, mistake-free writing with Grammarly's new AI-powered desktop app.

Works Where You Do

Get suggestions from Grammarly while you write in desktop applications and sites across the web-as you move between apps, social media, documents, messages, and emails.

Beyond Grammar and Spelling

From grammar and spelling to style and tone, Grammarly's suggestions are comprehensive, helping you communicate effectively and as you intend.

Everyone Can Write with Confidence

"Grammarly allows me to get those communications out and feel confident that I'm putting my best foot forward. Grammarly is like a little superpower, especially when I need to be at 110%."

Co-Founder of Venture Out

Brilliant Writing Awaits

Get started for free and find out what you can accomplish with the power of Grammarly at your fingertips.

# data[].attributes.attachment_link.title
Grammarly: Free Online Writing Assistant

# data[].attributes.attachment_link.description
Grammarly stands with our friends, colleagues, and family in Ukraine, and with all people of Ukraine.Learn more Compose bold, clear, mistake-free writing with Grammarly's new AI-powered desktop app. Get suggestions from Grammarly while you write in desktop applications and sites across the web-as you move between apps, social media, documents, messages, and emails.

# data[].attributes.attachment_link.description
Ziva's technologies bring digital humans and creatures to life and powers the world's leading 3D CGI characters for films, television, and games.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
" C r a f t e n a b l e d o u r t e a m s t o b e m o r e a l i g n e d , a n d e x e c u t e a t 1 0 x s p e d "

Istvan Csanady

CEO of

Images & Videos

Add context and visual interest to your updates to make them easier to digest.

Built-in AI Assistant

Ask AI to summarize your update, check spelling and grammar or generate ideas.

Comments & Reactions

Show some love, start a conversation and speed up decision making.

Code Blocks

Share syntax highlighted code blocks in your updates and documents.

Structured Documents

Group related ideas into Cards & Pages to add more detail for those who need it.

Rich Link Previews

Get the info you need at-a-glance with detailed and dynamic link previews.

" 1 0 0 r e q u e s t s , 1 0 c l i e n t s , 1 C r a f t . T h a t ' s h o w i t ' s d o n e . N o n e e d t o j u g g l e d i f f e r e n t s y s t e m s a n d h o p e o n e w o r k s . E a s y a n d i n t u i t i v e f o r m y s e l f a n d m y c l i e n t s . "

Abdallah Hammad

Business Developer at TMA Method

# data[].attributes.attachment_link.description
Create documents, which will make an impact. Try Craft for free both for personal and business/teams use cases.

# data[].attributes.attachment_link.description
you.com needs to review the security of your connection before proceeding.

# data[].attributes.attachment_link.title
Künstliche Intelligenz im Fremdsprachenunterricht: Kann Vieles erleichtern. — Ingerfeld + Laube

# data[].attributes.attachment_link.description
Die Nutzung von KI ist in vieler Munde, deshalbe habe ich kurz einige Ideen zu ihrer sinnvollen Einbindung in den Fremdsprachenunterricht zusammengetragen.

# data[].attributes.attachment_link.title
Von Chatbots bis zu Waffensystemen - Fluch und Segen der Künstlichen Intelligenz | SWR Doku

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
To see the full schema and try examples yourself, check out our API documentation.

Our classifier returns a document-level score completely_generated_prob that specifies the probability the entire document was AI-generated. We would recommend using this score when deciding whether or not there is a significant use of AI in generating the text.n our validation dataset, here is how the results change when you set all documents with completely_generated_prob under the threshold as human, and above as AI:

At a threshold of 0.88, 85% of AI documents are classified as AI, and 99% of human documents are classified as human

At a threshold of 0.5, 96% of AI documents are classified as AI, and 96% of human documents are classified as human

We recommend using a threshold of 0.88 or higher to minimize the number of false positives, as we think it is currently more harmful to falsely detect human writing as AI than vice versa.

Additionally, we highlight sentences that been detected to be written by AI. API users can access this highlighting through the highlight_sentence_for_ai field. The sentence-level classification should not be soley used to indicate that an essay contains AI (such as ChatGPT plagiarism). Rather, when a document gets a MIXED or AI_ONLY classification, the highlighted sentence will indicate where in the document we believe this occurred.

# data[].attributes.attachment_link.title
GPTZero | The Trusted AI Detector for ChatGPT, GPT-4, & More

# data[].attributes.attachment_link.description
Covered by >100 media outlets, GPTZero is the most advanced AI detector for ChatGPT, GPT-4, Bard. Check up to 50000 characters for AI plagiarism in seconds.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Texte, die mithilfe von künstlicher Intelligenz erzeugt wurden, können aus SEO-Sicht problematisch sein. Mit speziellen Tools lassen sich automatisch erzeugte Inhalte erkennen. Das funktioniert sogar für deutschsprachige Texte.

Automatisch erstellte Texte, die mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) entstanden sind, finden in letzter Zeit zunehmend Verbreitung. Die Algorithmen und Tools zum Erzeugen solcher Texte haben sich mit den Jahren stetig weiterentwickelt, so dass sich die daraus resultierenden Inhalte zumindest auf den ersten Blick nicht mehr von Texten unterscheiden lassen, die von Menschen geschrieben wurden.

Aus SEO-Sicht können KI-Texte problematisch sein. Google hat im Zusammenhang mit dem Helpful Content Update klargestellt, dass Inhalte "Von Menschen für Menschen" erstellt werden sollten. Zwar hat Google das zuletzt relativiert und erklärt, dass KI-erzeugte Texte nicht grundsätzlich schlecht seien, doch bedarf es dazu einer anschließenden Überprüfung der Texte durch Menschen.

Websites mit zu vielen automatisch erstellten Inhalten wurden von Google zuletzt deutlich abgestraft - sowohl im Zuge des Helpful Content Updates als auch im Zusammenhang mit dem Spam Update vom Oktober.

Ein Beispiel für eine Website, die fast ihren kompletten Suche-Traffic verloren hat, postete SEO Brodie Clark auf Mastodon:

Doch wie lassen sich per KI erzeugte Inhalte zuverlässig erkennen? Dafür lassen sich spezielle Tools verwenden. Sie ermöglichen die Eingabe eines Textes und liefern danach eine Einschätzung für die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Text maschinell erzeugt oder von einem Menschen geschrieben wurde. SEO Glenn Gabe hat zwei dieser Tools in einem Blogpost vorgestellt.

Writer's AI Content Detector Tool

Dieses Tool stammt praktischerweise von einem Anbieter, der auch ein Tool zum automatischen Erstellen von Inhalten im Programm hat. Auf der Webseite des Tools gibt es ein einfaches Textfeld. Dort kann der zu prüfende Text eingegeben werden. Danach erhält man eine Auskunft darüber, ob der Text automatisch oder von einem Menschen geschrieben wurde.

Der nachfolgende Screenshot zeigt das Ergebnis für einen von einem Menschen geschriebenen Text:

Im nächsten Beispiel sieht man das Ergebnis für einen automatisch erzeugten Text, der mithilfe eines KI-Tools geschrieben wurde:

Huggingface GPT-2 Output Detector

Dieses Tool funktioniert auf ähnliche Weise. Auch hier gibt es ein Textfeld, in welches der zu analysierende Text eingetragen werden kann. Huggingface ist eine bekannte Community und Plattform für Maschinelles Lernen.

Das Ergebnis der Textanalyse erscheint unmittelbar nach dem Start. Für einen von Menschen geschriebenen Text sieht es in etwa so aus:

Für einen automatisch erzeugten Text erhält man ein Ergebnis wie dieses:

Fazit

Beide Tools haben den automatisch erzeugten Text zuverlässig erkannt. Dieser Text mutet beim ersten Durchlesen durchaus so an, als könne er von einem Menschen verfasst worden sein. Allerdings gibt es offenbar eindeutige Merkmale, aus denen sich algorithmisch ihre Herkunft erkennen lässt.

Schön ist, dass beide Tools nicht nur für englischsprachige Texte funktionieren, sondern zum Beispiel auch für Deutsch.

Deutlich wird dabei aber auch, dass Google automatisch erzeugte KI-Texte mit großer Wahrscheinlichkeit erkennen dürfte. Das zeigen die Ergebnisse der Tools. Es wäre also aus SEO-Sicht gefährlich, auf einer Website auf KI-Inhalte zu setzen, ohne sie zumindest von Menschen überprüfen und optimieren zu lassen.

Anzeige

Anzeigen

# data[].attributes.attachment_link.title
Zwei Tools zeigen, welche Texte automatisch per KI erzeugt wurden

# data[].attributes.attachment_link.description
Texte, die mithilfe von künstlicher Intelligenz erzeugt wurden, können aus SEO-Sicht problematisch sein. Mit speziellen Tools lassen sich automatisch erzeugte Inhalte erkennen. Das funktioniert sogar für deutschsprachige Texte. Automatisch erstellte Texte, die mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) entstanden sind, finden in letzter Zeit zunehmend Verbreitung.

# data[].attributes.attachment_link.title
Synthesia: #1 AI Video Platform for Business

# data[].attributes.attachment_link.description
Create AI generated videos from text with the most advanced AI avatars and voiceovers in 160+ languages. Try our free AI video generator now!

# data[].attributes.attachment_link.description
Perplexity is a free AI-powered answer engine that provides accurate, trusted, and real-time answers to any question.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
"This is awesome"

"Another overpowered project built with the 🪄 OP stack"

"This is awesome, thanks for building it!"

"Website embed works like a charm even with non-English content!"

# data[].attributes.attachment_link.description
Build an AI chatbot from your knowledge base and add it to your website or interact with it through our API.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Educational Technology and Mobile Learning

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
As an EdTech blogger and educator interested in the use of technology in education, I have been following with huge intrigue the rapid uptake of AI technology and how this technology is currently reshaping the whole Internet creating a new version, one in which creation (or part of it) is delegated to AI bots.

Whether you like it or not won't change the fact that AI is taking over. As teachers and educators, we need to embrace this new technology and leverage its strength to optimize students' learning and create rich and meaningful learning experiences for our students in and outside class.

I have been testing several AI tools trying to identify their utility for us in education and have so far collected quite a list which I will share in another post here in Educational Technology and Mobile Learning. In this post, I want to focus on a particular set of AI tools called AI text writers which are part of the general category of AI content generators.

Notice that when I talk about AI tools, I prefer to use the term generators instead of creators because what these tools do is generate and not create content and there is a huge difference between the two.

That being said, the AI text writers I curated for you in this list are some of the best AI writing assistants online. I arranged them in a descending order with Jasper as the best of them all.

As is the case with any other tool, you need to teach your students how to use these AI text writers wisely and responsibly. They should never replace the creative work a human mind can do. As I argued in an earlier post on the use of AI in education, you need to treat these AI Tools as writing assistants which they are. Use them to help improve the clarity and style of your writing.

You can use these AI content generators to generate outlines, brainstorm ideas, paraphrase content, and expand or shorten text, generate script for videos, among others. You should always fact-check anything AI-generated. AI tools have been empirically proved to generate inaccurate information. They can also generate plagiarized content.

You always need to heavily edit the content that is AI-generated. Better yet, use AI detectors and plagiarism checkers to make sure AI-generated content is plagiarism-free. Depending on the AI writing assistant you choose, some of the AI tools I listed below (e.g., Jasper, Rytr) include built-in plagiarism checkers that allow you to easily scan generated content and make sure it is plagiarism free.

Also, some of these AI text writers include chatbots that can interact with your textual prompts (e.g., Jasper, ChatGPT, and WriteSonic). You can simply input your question and the AI bot generates content based on your prompt within seconds.

If you are to ask me about my favorite AI text writer from the list below I would confidently answer: Jasper. Among all the AI content generators below, Jasper is the only one that can produce content with a higher degree of quality, accuracy, and uniqueness.

In their case study comparing content generated by different AI tools, the folks at Search Logistics, concluded that Jasper and to a certain extent Frase came out as winners. Their content sounds more human-like and contains fewer instances of plagiarism if at all.

Best AI writing assistants

Here is my classification of the best AI writing assistants ordered descendingly:

1. Jasper

Jasper is by far the best AI content generator out there. It helps you generate content with a higher degree of uniqueness and accuracy. Jasper is also the AI writer which produces less plagiarized content and in several tests, Jasper proved to pass AI content detectors.

Jasper offers a wide variety of features that are ideal for generating any type of content: educational, commercial, media content, and more. It also offers ready made templates that enable you to quickly generate unique content without the need to manually create it. Read my full Jasper review to learn more about this amazing tool.

Price: Offers two modes: Boss Mode (starts at $59/month, plus 5 days free trial), Business Mode (starts at $499/month)

2. CopyAI

CopyAI is another good AI writer that can help you with your writing. It works almost in similar ways as Jasper except that it does not include a chatbot, yet. CopyAI offers a wide range of content creation templates to help you write quickly.

These include Essay Intro, Essay Outline, Explain Like I'm 5, Freestyle, Bullet Point to Blog Section, Bullet Point to Paragraph, Verb Booster, Two Sentence Stories, Tone Changer, Growth Ideas, Name Generator, and many more.

Price: Offers the following plans: Free (2000 words per month), Pro ($36/month, unlimited words), Enterprise (request demo)

3. WriteSonic

WriteSonic is an AI writing assistant that offers some really good features. I have been tinkering with it for some time now and I like it so far. WriteSonic includes a ChaptGPT-like chatbot that can interact with your textual prompts and offer responses.

Other features provided by WriteSonic include over 100 AI templates, support for 25 languages, AI article writer, a Sonic Editor (similar to Google Docs), a paraphrasing tool to instantly paraphrase text, text expander to lengthen your content, Article Summarizer to quickly summarize your articles, Product Description, and more.

Pricing: Offers a period of free trail then you can upgrade to Long Form which starts at $12.67/month or select a Custom plan.

4. ChatGPT

ChatGPT is another AI content generator that has got the Internet by storm. The basic premise behind ChatGPT is to provide conversational responses to textual prompts. The bot can understand much of the context and can produce human-like content. You can use ChatGPT in various ways.

You can for instance use it to generate outlines, brainstorm ideas, get help with tutorials, and many more. However, ChatGPT in its current form lacks factual rigor and its content is plagiarism ridden. You also need to fact-check all its responses to make sure they are accurate.

5. Frase

Frase is another AI content generator that provides an easy way for you to create various types of content. While it is especially ideal for bloggers and SEO professionals, still Fraser offers a variety of features that make it easy for any one else to automatically generate content quicker.

Use the Write for Me to autocomplete sentences and even write entire paragraphs. You can also use the pre-designed template to quickly write things such as blog intros, headings, content briefs, and more. You can also use Frase to help improve the quality of your writing with automatic passage paraphrasing and rewriting.

Price: Offers the following plans: Solo ($14.99/month), Basic ($44.99/month), Team ($114.99/month).

6. Rytr

Rytr is another powerful AI writing assistant that allows you to generate content in a few seconds. Some of the features it provides include numerous ready-made templates to cover all your writing needs, over 20 tones of voice to style your writing, an integrated plagiarism checker, the ability to reword or shorten long text with a single click, extensive formative options to make text richer, and many more.

Price: Free plan (offers up to 10k characters per month), Saver Plan ($9/month; offers up to 100k per month), Unlimited plan ($29/month; offers unlimited characters per month).

# data[].attributes.attachment_link.description
As an EdTech blogger and educator interested in the use of technology in education, I have been following with huge intrigue the rapid uptake of AI technology and how this technology is currently reshaping the whole Internet creating a new version, one in which creation (or part of it) is delegated to AI bots.

# data[].attributes.attachment_link.title
Künstliche Intelligenz in 2 Minuten erklärt: Was ist eigentlich KI?

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Die 12 besten TED Talks über Künstliche Intelligenz sind außergewöhnliche Vorträge, die inspirieren, aber auch zum kritischen Nachdenken anregen. TED wurde als Konferenz im Jahr 1984 vom Architekten Richard Saul Wurman ins Leben gerufen, der Technologie-Entwickler mit Designern und anderen Vordenkern in Kontakt bringen wollte. Heute ist TED (Abkürzung für Technology, Entertainment, Design) vor allem durch die TED-Talks-Website bekannt, auf der die besten Vorträge als Kurz-Videos kostenlos ins Netz gestellt werden. TED, vergleichbar mit dem europäischen Weltwirtschaftsforum in Davos, ist eines der renommiertesten Foren für den Austausch über Sektoren und interdisziplinäre Grenzen hinweg. So gibt es auch ein großes Archiv an Vorträgen über Künstliche Intelligenz.
Hier ist eine Liste der Top 12 TED Talks, die sich um KI-Technologie drehen, kuratiert von Michael Katzlberger.

1. Was passiert, wenn unsere Computer schlauer werden als wir selbst?
Referent: Nick Bostrom
Künstliche Intelligenz wird sprunghaft intelligenter. Und noch in diesem Jahrhundert - denken manche Forscher - könnte eine KI so "intelligent" sein wie ein Mensch. Und dann, sagt Nick Bostrom, wird sie uns überholen. Diesen Zeitpunkt nennt man " Singularität". Der Philosoph und Transhumanist Bostrom, Autor der Meisterwerks " Superintelligenz: Szenarien einer kommenden Revolution ", fordert uns auf, intensiv über die Welt nachzudenken, die wir gerade gestalten, angetrieben von denkenden Maschinen. Werden unsere intelligenten Maschinen helfen, die Menschheit und unsere Werte zu bewahren - oder werden sie ihre eigenen Werte haben?

2. Haben Sie keine Angst vor intelligenten Maschinen. Arbeiten Sie mit ihnen!
Referent: Garri Kasparow

"Wir müssen uns unseren Ängsten stellen, wenn wir das Beste aus der Technologie herausholen wollen. Und wir müssen diese Ängste überwinden, wenn wir das Beste aus der Menschheit herausholen wollen." - Garri Kasparov.

Kasparov, einer der größten Schachspieler der Geschichte, verlor 1997 ein denkwürdiges Match gegen den IBM-Supercomputer Deep Blue. Jetzt teilt er seine Vision für eine Zukunft, in der intelligente Maschinen uns helfen, unsere größten Träume zu verwirklichen.

3. Die unglaublichen Erfindungen der intuitiven KI
Referent: Maurice Conti
Was erhält man, wenn man einem Design-Tool ein digitales Nervensystem verpasst? Computer, die unser Denkvermögen und unsere Vorstellungskraft verbessern, und Robotersysteme, die radikal neue Designs für Brücken, Autos, Drohnen und vieles mehr entwerfen (und bauen). Der Futurist Maurice Conti gibt uns einen Ein- und Ausblick auf eine Zeit, in der KI-gesteuerte Roboter und Menschen Seite an Seite arbeiten werden.

4. Echte Künstliche Intelligenz verändert alles
Referent: Jürgen Schmidhuber
Jürgen Schmidhuber wird als der Vater der modernen Künstlichen Intelligenz bezeichnet. Die Deep-Learning-Methoden seines Labors haben das maschinelle Lernen revolutioniert, sind heute auf 3 Milliarden Smartphones verfügbar und werden täglich milliardenfach genutzt, z.B. für Facebooks automatische Übersetzung, Googles Spracherkennung, Apples Siri & QuickType, Amazons Alexa, etc.

5. Können wir KI bauen, ohne die Kontrolle über sie zu verlieren?
Referent: Sam Harris
Angst vor superintelligenter KI? Sollten Sie haben, denkt der Neurowissenschaftler und Philosoph Sam Harris - und das nicht nur in theoretischer Hinsicht. Wir werden übermenschliche Maschinen bauen, sagt Harris, aber wir haben uns noch lange nicht mit den Problemen auseinandergesetzt, die damit verbunden sind, etwas zu erschaffen, das uns vielleicht so behandelt, wie wir heute Ameisen behandeln.

6. Machen Sie sich bereit für hybrides Denken
Referent: Ray Kurzweil
Die 12 besten TED Talks über Künstliche Intelligenz kommen nicht ohne Ray Kurzweil, den US-amerikanischer Autor, Erfinder, Futurist und Leiter der technischen Entwicklung bei Google LLC aus. Der erfolgreiche Buchautor und Transhumanist gilt als Pionier der optischen Texterkennung, Sprachsynthese, Spracherkennung, Flachbettscannertechnologie und im Bereich elektronischer Musikinstrumente, insbesondere der Keyboards. Kurzweil sagt den nächsten großen Sprung unserer geistigen Leistungsfähigkeit voraus, der durch die Einbindung der Rechenleistung in der Cloud möglich sein wird.

7. Maschinelle Intelligenz macht menschliche Moral wichtiger
Referent: Zeynep Tufekci
Zeynep ist eine türkische Soziologin und Autorin. In ihrer Arbeit beleuchtet sie vor allem die sozialen Auswirkungen neuer und disruptiver Technologien wie KI. Zeynep spricht über maschinelle Intelligenz und wie sie menschliche Werte und Ethik untergraben könnte. Sie skizziert die Voreingenommenheit und die ethischen Probleme, die durch maschinelle Lernsysteme aufgeworfen werden.

"Wir können unsere Verantwortung nicht an Maschinen auslagern. Wir müssen immer fester an menschlichen Werten und menschlicher Ethik festhalten." - Zeynep Tufekci

8. Die wunderbaren und erschreckenden Implikationen von lernenden Computern
Referent: Jeremy Howard
Was passiert, wenn wir einem Computer beibringen, wie man lernt? Der Technologe Jeremy Howard berichtet über einige überraschende neue Entwicklungen auf dem schnelllebigen Gebiet des Deep Learning, einer Technik, die Computern die Fähigkeit verleihen kann, Chinesisch zu lernen, Objekte auf Fotos zu erkennen oder eine medizinische Diagnose zu stellen.

9. Wie wir Computern beibringen, Bilder zu verstehen
Referentin: Fei-Fei Li
Fei-Fei Li ist die erste Sequoia-Professorin am Institut für Informatik der Stanford University und Co-Direktorin des Human-Centered AI Institute in Stanford. Li ist auch bekannt für ihre gemeinnützige Tätigkeit als Mitbegründerin und Vorsitzende der gemeinnützigen Organisation AI4ALL, deren Mission es ist, die nächste Generation von KI-Technologen, Denkern und Führungskräften auszubilden, indem sie Vielfalt und Inklusion durch menschenzentrierte KI-Prinzipien fördert. Sie unterstreicht in ihrem Vortrag die Bedeutung großer Datensätze beim Training der Maschinen und Modelle, damit diese Bilder besser verstehen.

10. Diese App weiß, wie Sie sich fühlen - anhand Ihres Gesichtsausdrucks
Referentin: Rana el Kaliouby
Rana el Kalouby ist CEO und Mitbegründerin von Affectiva. Ihre Arbeiten drehen sich um die Erkennung von Mimiken und Emotionen durch die KI. In ihrem TED -Vortrag erklärt Rana, dass menschliche Emotionen jeden Aspekt unseres Lebens beeinflussen. Sie erzählt, wie sie und ihr Team eine KI-Technologie entwickelt haben, die menschliche Gesichtsausdrücke lesen und sie den entsprechenden Emotionen zuordnen kann.

11. Watson, Jeopardy und ich, der veraltete Alleswisser
Referent: Ken Jennings
Ken Jennings ist mehrfacher Gewinner der Spielshow Jeopardy. 2011 trat er in einer Challenge gegen den IBM Supercomputer Watson an - und verlor. Mit Humor erzählt Jennings, wie es sich anfühlte, von einer KI in "seinem" Spiel geschlagen zu werden. Er beschreibt den gesamten Prozess des Wettstreits mit Watson und erzählt, wie leistungsfähig KI sein kann. Jennings stellt die Frage, ob sich Computer mehr Fakten merken können als Menschen, wenn die menschlichen Gehirne mit zunehmend schrumpfen, weil wir das Wissen auslagern.

12. Wo KI heute steht und wohin sie sich entwickelt
Referent: Richard Socher
Die 12 besten TED Talks über Künstliche Intelligenz schließen wir mit einem Vortrag von Richard Socher ab. Socher ist Chief Scientist bei Salesforce, wo er die Forschung des Unternehmens im Bereich der künstlichen Intelligenz leitet. Zuvor gründete er MetaMind, eine Deep-Learning-KI-Plattform, die Bild- und Textdaten analysiert, beschriftet und Vorhersagen trifft. In seinem Vortrag geht es um den aktuellen Stand der Forschung und die Zukunft der KI.

# data[].attributes.attachment_link.title
Die 12 besten TED Talks über Künstliche Intelligenz

# data[].attributes.attachment_link.description
Die 12 besten TED Talks über Künstliche Intelligenz sind außergewöhnliche Vorträge, die inspirieren, aber auch zum kritischen Nachdenken anregen. TED wurde als Konferenz im Jahr 1984 vom Architekten Richard Saul Wurman ins Leben gerufen, der Technologie-Entwickler mit Designern und anderen Vordenkern in Kontakt bringen wollte.

# data[].attributes.attachment_link.title
ChatGPT: KI-Expertin und Mathe-YouTuber über Zukunft von Bildung, Arbeit & Freizeit | ZDFheute live

# data[].attributes.attachment_link.title
Bildungshacks: Tipps für KI im Unterricht

# data[].attributes.attachment_link.description
Die alltägliche Präsenz von KI ist schon lange keine Zukunftsvision mehr, sondern wird zunehmend zur Realität. Marlen Gaus und Tobias Röhl sprechen zu diesem Thema in der neuen Bildungshacks-Folge.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Freizeit, Schule, Arbeit, Orga: Schon heute begegnet uns Künstliche Intelligenz (KI) in vielen Bereichen. Und das wird in den kommenden Jahrzehnten noch deutlich zunehmen. Doch was denken eigentlich junge Menschen über KI - die Generation, deren zukünftiges Leben maßgeblich von KI geprägt sein wird? Welche Ängste haben sie - und welche Hoffnungen? Welche Probleme sollten ihrer Meinung nach mit KI gelöst werden? Wofür sollten sich Forschende einsetzen? Dafür haben wir einfach mal nachgefragt: Das Outreach Team des Tübingen AI Center hat Geschichten gesammelt, was junge Menschen zum Thema KI bewegt und welche Aspekte rund um maschinelles Lernen für zukünftige Generationen relevant sind.

# data[].attributes.attachment_link.description
Schokoroboter und Deepfakes. Ein Comic-Essay über Perspektiven, Ängste und Wünsche junger Menschen in Bezug auf Künstliche Intelligenz (KI).

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
This groundbreaking comic essay on AI takes you on an illustrated journey through the dimensions and implications of this groundbreaking technology, discussing key opportunities and limitations. It is a creative stimulus for insiders as well as an invitation for newcomers to get informed and join the debate.

You are very welcome to download, read and share our Comic Essay on Artificial Intelligence We Need to Talk, AI for free in English, Spanish, Russian, Turkish, Slovenian and Czech(see Licence)! If you prefer, you have the possibility to buy a print version of the comic in English, Turkish and German here. Also check out the online course based on it.

Ihr seid herzlich eingeladen, unseren Comic-Essay KI, wir müssen reden auf Englisch, Spanisch, Russisch, Türkisch, Slovenisch und Tschechisch unter CC-Lizenz unentgeltlich herunterzuladen, zu lesen und zu teilen (siehe Licence). Hier könnt Ihr auch eine gedruckte Version des Comics in Deutsch, Türkisch und Englisch kaufen. Schaut euch auch den darauf basierenden Online-Kurs an.
Enjoy!

# data[].attributes.attachment_link.description
This groundbreaking comic essay on AI takes you on an illustrated journey through the dimensions and implications of this groundbreaking technology, discussing key opportunities and limitations. It is a creative stimulus for insiders as well as an invitation for newcomers to get informed and join the debate.

# 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…

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Dafür, dass Künstliche Intelligenz mehr und mehr unser Leben beeinflusst, wissen die meisten sehr wenig darüber. Hier sind einige Ideen, wie man sich im Unterricht dem Thema annähern kann.

Künstliche Intelligenz - oder kurz "KI" - ist weit mehr als ein Trendthema, von dem man das Gefühl hat, dass es relevant ist, weil man immer wieder davon hört und liest, ohne genau zu wissen, was es eigentlich bedeutet. Das sicher auch. Aber tatsächlich umgibt uns Künstliche Intelligenz schon jetzt täglich, meist ohne, dass wir es merken. Etwa, wenn wir uns auf Online-Kartenanwendungen verlassen, um in Echtzeit die schnellste Route zu berechnen, oder uns von einer Bilderkennungs-App sagen lassen, vor welchem Baum wir gerade stehen. Ein wichtiger Ansatz Digitaler Bildung ist es, dass Lernende verstehen sollen, wie die Dinge funktionieren, die sie nutzen. Nicht nur, um etwa individuelle Konsumentscheidungen zu treffen oder Ergebnisse von Suchmaschinen besser einordnen zu können. Zu entscheiden, wie wir Künstliche Intelligenz künftig einsetzen wollen und welche moralisch-ethischen "Leitplanken" wir definieren, um zu entscheiden, wie weit und unter welchen Voraussetzungen sie in immer mehr Lebensbereiche eindringen darf, ist eine gesamtgesellschaftliche Aufgabe. Junge Menschen zu befähigen, am gesellschaftlichen Diskurs über unser zukünftiges Zusammenleben teilzuhaben, ist Aufgabe von Bildung.

Im Folgenden sind einige Grundannahmen über, beziehungsweise Aspekte und Eigenschaften von, Künstlicher Intelligenz angeführt, gefolgt von Beispielen, wie diese Aspekte im Unterricht behandelt werden können. Es geht in diesem Artikel nicht um digitale Lernumgebungen und "Learning Analytics" sowie deren Einsatz im Unterricht. Hierüber gibt dieser Denkimpuls der Initiative D21 einen guten Überblick.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz bedeutet, dass Maschinen denken wie Menschen, nur viel schneller. Mit "Denken" ist dabei eigentlich Lernen gemeint, sowie das Treffen von Entscheidungen auf Basis des Gelernten. Das funktioniert so: Man füttert eine Maschine mit einem Datensatz und gibt ein paar Entscheidungen vor (z.B. bei Bilderkennung Bilder von Blumen als Blumen benennen). Dann gibt man weitere Daten hinein (etwa Bilder von allen möglichen Objekten, darunter auch Blumen), je mehr desto besser. Die Maschine sucht auf der Basis der anfangs vorgegebenen Entscheidungen nach Mustern, sprich: korreliert Daten, und kann nun immer besser entscheiden, was Blume ist und was nicht. Am besten geht das, wenn man sie "trainiert", das heißt: Fehler verbessert.

Ein Beispiel für das Trainieren einer KI, in diesem Fall für das autonome Fahren, ist bestimmt jedem schon einmal begegnet: Bevor man sich auf einer Webseite registriert, bekommt man eine Reihe an Fotos präsentiert. Um zu beweisen, dass man kein Roboter ist, soll man diejenigen auswählen, auf denen Autos, Brücken oder Verkehrsschilder zu sehen sind.

Was ist Künstliche Intelligenz nicht?

Und woran erkenne ich, dass es sich um eine Künstliche Intelligenz handelt, und nicht um "normale" Informationsverarbeitung? Daran, dass die Ergebnisse nicht nur auf dem ursprünglich eingesetzten Datensatz basieren, den die Maschine quasi "auswendig gelernt" hat, und also lediglich "Wissen" reproduziert; sondern dass sie verschiedene Daten miteinander korreliert hat und Annahmen trifft, also generalisiert.

Eine weitere Abgrenzung, die oft angeführt wird, wenn Künstliche Intelligenz beschrieben werden soll, ist die zwischen "Big Data" beziehungsweise "Data Mining" - also dem Sammeln und Kombinieren von vielen Daten aus unterschiedlichen Quellen - und Maschinenlernen. "Data Mining" ist hier als die Vorstufe oder Voraussetzung für Künstliche Intelligenz zu verstehen. KI ist somit die tatsächliche "Denkleistung".

Und schließlich gibt es noch innerhalb der KI die Unterscheidung zwischen Maschinenlernen, worauf bis dato die allermeisten KI-Anwendungen basieren, und " deep learning", das künstliche neuronale Netze (KNN) voraussetzt.

Um Schülerinnen und Schülern die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz, Beispiele aus dem Alltag und Unterscheidungen zwischen verschiedenen Arten von KI näherzubringen und im wahrsten Wortsinn zu veranschaulichen, eignet sich der Comic-Essay " We need to talk, AI " von Dr. Julia Schneider und Lena Ziyal, der CC-lizensiert ist und kostenlos heruntergeladen werden kann.

Die App Camps bieten Praxisworkshops für Kinder und Jugendliche sowie kostenfreie Unterrichtsmaterialien zum Thema Künstliche Intelligenz.

Auf der Webseite machinelearningforkids.co.uk können Kinder (oder auch Erwachsene) browserbasiert Maschinenlern-Projekte selbst anlegen oder bereits angelegte und mit einem Grundstock an Daten ausgestattete Projekte weiterbearbeiten.

Der Turing-Bus - ein Wortspiel mit dem Namen des Informatikpioniers Alan Turing - war 2019 ein Projekt der Deutschen Gesellschaft für Informatik und der Open Knowledge Foundation. Zurück bleibt eine umfangreiche Sammlung offener Bildungsressourcen.

Welche Probleme gibt es mit Künstlicher Intelligenz?

Viele Menschen haben Angst vor KI oder sie ist ihnen zumindest unheimlich. Könnten intelligente Maschinen irgendwann gegen uns, ihre Schöpfer, rebellieren, so wie in den "Matrix"- oder "Terminator"-Filmen? Wenn ja, dann wären wir ihnen heillos unterlegen, da ihre Rechenleistung die unserer Gehirne um ein Vielfaches übersteigt.

Solche Szenarien gehören bis auf Weiteres in den Bereich der dystopischen Fiktion. Realistischer sind Probleme, die mit KI tatsächlich schon aufgetreten sind und weiterhin auftreten. Immer wieder ist etwa die Rede davon, dass Künstliche Intelligenz Vorurteile habe oder diskriminiere.

Künstliche Intelligenz macht Fehler. Das gehört zu einem Lernprozess, der darin besteht, Muster zu erkennen. Genau wie Menschen stecken Maschinen die Objekte, die sie untersuchen, in Schubladen, kategorisieren und generalisieren. Was oft als Problem noch hinzukommt, ist, dass Maschinen keine neue Realität erfinden, sondern alle Entscheidungen Künstlicher Intelligenzen auf realen Daten beruhen. Da Vorurteile und Bias in der realen Welt existieren, spiegeln sie sich auch in den Datensätzen wider, die wir Künstlichen Intelligenzen zur Verfügung stellen. Was Maschinen im Vergleich zu Menschen dabei fehlt, ist die Fähigkeit, eigene Entscheidungen zu reflektieren. Maschinen sind keine moralischen Wesen und haben - bis dato - kein (Selbst-)Bewusstsein.

Ein anderer Grund für unser Unbehagen: Künstliche Intelligenz ist intransparent. Wir können in der Regel nicht nachvollziehen, wie Künstliche Intelligenzen zu ihren Entscheidungen gekommen sind. Die verarbeiteten Datensätze sind viel zu groß, als dass wir sie mit unseren menschlichen Gehirnen erfassen könnten. Deshalb brauchen wir ja die Maschinen.

Der Gesellschaft obliegt die Aufgabe auszuhandeln, welche Ansprüche an Quantität (Mit wie vielen Daten soll eine KI gefüttert werden sein, bevor sie "fertig" ist und wir sie einsetzen?) und Qualität beziehungsweise Genauigkeit (Wie viele Fehler darf sie noch machen?) in Bezug auf KI gestellt werden sollen. Oder auch, ob es Bereiche gibt, in denen wir weiterhin nur Menschen entscheiden lassen. Denkbar und durchaus erfolgreich sind auch Mischformen, etwa in der medizinischen Diagnostik, wenn beispielsweise eine Künstliche Intelligenz Röntgenbilder analysiert und eine Vorauswahl auffälliger Bilder erstellt, jedoch dann Ärzte auf Basis dieser Vorauswahl die Entscheidung treffen, ob und wie therapiert wird.

Um sich dem Thema KI von der ethisch-moralischen Seite zu nähern, kann man mit Schülerinnen und Schülern eine Zukunftswerkstatt durchführen. Dadurch beschäftigen sie sich theoretisch mit unserem künftigen Umgang mit Künstlicher Intelligenz, wie dieser aussehen könnte und wie sie ihn haben wollen. Als Einstieg ins Thema eignet sich dieser Film von Ranga Yogeshwar.

Die gefeierte junge Schriftstellerin Theresa Hannig schreibt dystopische Romane, die sich mit Themen wie Big Data und KI befassen. Auf ihrer Webseite bietet sie kostenlose Materialien an, um die Romane im Unterricht zu behandeln.

Welche Chancen bietet Künstliche Intelligenz?

Viele. Ein Beispiel ist das oben verlinkte Tuberkulose-Projekt in Südafrika. Ein weiteres Beispiel ist das Projekt " Help2Hear", das beim internationalen Wettbewerb Technovation Families 2020 unter den Finalisten war. Technovation Families ist ein KI-Wettbewerb, der Familien, Schulen, Kommunen und Techies zusammenbringt, um mit KI zu lernen, spielen und Nützliches zu schaffen. Das Schwesterprogramm Technovation Girls wird in Deutschland von der Deutschen Kinder- Und Jugendstiftung umgesetzt.

Sie sind Lehrkraft und haben das Gefühl, beim Thema Künstliche Intelligenz noch nicht kompetent genug zu sein, um es zu unterrichten? Dann sei Ihnen der KI-Campus des Stifterverbands ans Herz gelegt. Auf diesem sich noch im Aufbau befindlichen (Beta-Version) Portal werden eigene und kuratierte Lernangebote kostenlos zur Verfügung gestellt - speziell für Lehrkräfte etwa der Kurs " Schule macht KI" der Jungen Tüftler.

Zur Übersichtsseite

# data[].attributes.attachment_link.description
Dafür, dass Künstliche Intelligenz mehr und mehr unser Leben beeinflusst, wissen die meisten sehr wenig darüber. Hier sind einige Ideen, wie man sich im Unterricht dem Thema annähern kann.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Auch wenn manche ChatGPT als „Gamechanger im Bereich Künstliche Intelligenz" handeln, ist das Grundprinzip (nur nochmal kurz zur Wiederholung) doch recht einfach: Denn ChatGPT ist ein sogenannter „Transformer"-basierter Sprachgenerator, der mithilfe einer großen Menge an Texten trainiert wurde. Es erhält als Eingabe einen Anfangstext (einen „Prompt", z.B. eine Aufforderung oder Frage) und generiert darauf basierend einen möglichen Fortsetzungstext. Durch die Verwendung von sogenannten „Self-Attention"-Mechanismen kann ChatGPT dabei auf frühere Teile des Eingabe-Textes zurückgreifen und diese in den generierten Text einbeziehen, was zu teils erstaunlichen Effekten führt.

Zwar warnt Rowan Curran, Analyst für maschinelles Lernen beim Marktforschungsunternehmen Forrester, in einem interessanten Artikel in der Washington Post, „...dass große Sprachmodelle wie ChatGPT dafür berüchtigt sind, ‚kohärenten Unsinn' auszuspucken". Und natürlich müssen wir dieses auf Internet-Trainingsdaten beruhende Sprachmodell mit aller Vorsicht nutzen. Aber eines ist klar: Hier werden Werkzeuge entwickelt, die gekommen sind, um zu bleiben. Das ist auch unseren Schülerinnen und Schülern sehr klar.

Und wer im Bildungsbereich ein Tool wie ChatGPT eben ganz nüchtern auch als Tool sieht - als Werkzeug, als Assistent für die Planung oder Unterstützung von Lernprozessen - der wird schon aus Neugierde den Dialog mit dem Chatbot immer weiter vertiefen, verfeinern und im Optimalfall auf der Basis des technisch Machbaren perfektionieren.

Einige Punkte fand ich - praxisorientierter Anwender ohne Informatik-Hintergrund - in den letzten Monaten und Wochen besonders interessant:

1. Momentan eignet sich das Tool perfekt für entdeckendes Lernen und Herumspielen (ja, für die Schülerinnen und Schüler sowieso - aber endlich dürfen wir Lehrer auch mal so richtig!), aber noch nicht für „perfekte" Ergebnisse (Texterstellung, ...). Das ist Stand Januar 2023 so - und wird sich sicher ändern. Zugleich steht die Nutzung von ChatGPT immer unter dem Vorbehalt, dass wir alle eine Testversion nutzen, die vor allem der Verbesserung dient - sicherlich aber in Zukunft kostenpflichtig wird.

2. Erster großer Lerneffekt: Die Eingaben (Prompts), mit denen wir ChatGPT zu einer Antwort auffordern, sind ein entscheidender Stellhebel für den Output, für das Ergebnis, das wir erhalten. Je besser der Prompt, desto mehr können wir aus der vorhandenen Datenbasis herausholen. Diese Erkenntnis greift auch der oben angeführte Dozent in seiner „AI-Policy" auf und gibt sie direkt weiter.

3. Zweiter großer Lerneffekt: Mit einfachen Prompts erreicht man durchaus erstaunliche Ergebnisse, kommt aber nicht weit. Je komplexer, präziser und zielorientierter unsere Prompts definieren, was ChatGPT für uns machen soll, desto mehr wird möglich.

Vom „Prompt" zum „Mega-Prompt"

Besonders spannend wird jetzt die Beschäftigung mit ChatGPT-Prompts. Das klingt zwar sehr nach IT-Nerd (der ich nicht bin), ist aber gerade für Schule und Unterricht zentral. Denn: Zahlreiche Lehrerinnen und Lehrer beschäftigen sich erst seit kurzer Zeit mit ChatGPT oder anderen „KI"-Tools, lernen das Tool kennen und fangen an, Ideen für schulisches Lernen zu entwickeln und tauschen diese miteinander aus. Das heisst, auch hier stehen wir noch ganz am Anfang - und die Lernkurve ist steil.

„People have predicted the rise of a new category of professionals called "prompt engineers," even guessing they'll replace data scientists or traditional programmers", konstatiert die Washington Post, hält diese Entwicklung jedoch für wenig wahrscheinlich. Gerade in den Sozialen Medien hat sich, wie es scheint (oder liegt das an meinen Twitter-Interessen?), aber schon jetzt eine ganz neue Spezialisten-Gruppe herausgebildet, die gezielt ChatGPT-Prompts weiterentwickelt.

Und das ist richtig spannend. Denn bei dem in diesem Bereich sehr aktiven Rob Lennon fand ich vor einigen Tagen ein Konzept, das er (ja natürlich, absolut social-media-wirksam und vielleicht etwas sehr plakativ) „ Mega-Prompt" nennt, das es aber in sich hat. Rob geht weg von einfachen Eingaben wie „Mache dies", „Mache jenes" oder „Erkläre mir das [XY-]Konzept" hin zu einem sechsstufigen Prompt-Aufbau, der ChatGPT mit sechs unterschiedlichen Aufforderungen / Informationen in ein konkretes „Szenario" versetzt:

1. Wer oder was wird simuliert?

2. Aufgabe / Tätigkeit - was ist zu tun?

3. Arbeitsschritte - was ist in welcher Reihenfolge zu tun?

4. Kontext / Nebenbedingungen / Einschränkungen / ... - was muss dabei beachtet werden?

5. Ziel - was soll der Bot-Dialog erreichen?

6. Format des Outputs - wie soll die Rückmeldung des Bots aussehen?

Anhand eines Beispiels verdeutlicht er anschaulich, wie sich mithilfe eines Mega-Prompt Interview-Transkripte straffen, stilistisch verbessern und damit ganz einfach automatisch redigieren lassen. Und dieses Beispiel eines „Transcript Fixer" lässt erahnen, was noch möglich sein wird...

Mega-Prompt für den Unterricht: ChatGPT als Schreibassistent

Aber noch interessanter als Robs Vorlage finde ich - gerade mit Blick auf Schule und Unterricht - die Idee von Mick McMurray, einem High-School-Lehrer aus San Diego/CA. Er hat einfach Robs Struktur für Mega-Prompts mit Blick auf einen wichtigen Lernprozess adaptiert: Das Schreiben und Überarbeiten argumentativer Texte. Nur diesmal mit einem persönlichen ChatGPT-Schreibassistenten, der Schülerinnen und Schüler bis zum gewünschten Ergebnis begleitet und mit individuellem Feedback die Möglichkeit zur Überarbeitung und Verbesserung gibt. Ein interessanter Ansatz, gerade auch mit Blick auf die beginnende Auseinandersetzung mit KI aus Sicht der Schreibdidaktik, auch hier im Blog:

John Warner - US-Schriftsteller, Herausgeber, Forscher und Berater - stellt im Gastbeitrag mit Blick auf ChatGPT und den aktuellen Hype um KI-Tools die Frage, was am aktuellen Schreibunterricht der High-Schools und Colleges eigentlich erhaltenswert ist und was wir getrost über Bord werfen können. Erfahrungen und Einschätzungen, die gleichermaßen für die USA wie für Deutschland gelten und zeigen: Die Kritik an „bewährten" Lehr- und Lernkonzepten ist nicht neu, verschärft sich aber durch die Verfügbarkeit von KI-Tools wie ChatGPT.

Die bekannte und auf Unterrichtsentwicklung spezialisierte US-Lehrerin Dr. Catlin Tucker beleuchtet in ihrem Gastbeitrag das viel beschworene disruptive Potential einer neuen Technologie wie KI am Beispiel von ChatGPT. Sie plädiert einmal mehr für konsequente Unterrichtsentwicklung und echtes Blended Learning - denn neue Technologien des 21. Jahrhunderts seien nach Tucker nur so disruptiv, wie es der häufig nach klassischen Modellen geplante Unterricht zulässt.

Doch zurück zu Mick McMurray: Nicht zu Unrecht ärgert sich Mick per Twitter darüber, dass Lehrpersonen das Potential von ChatGPT eigentlich noch gar nicht nutzen, wenn sie sich Stundenplanungen und andere Standardtätigkeiten vom Bot abnehmen lassen - das Gleiche wie immer, nur halt schneller.

„Teacher's conversations about ChatGPT are short-sighted. Cheating. Writing lesson plans. What we do now, but faster." Letztlich wenig innovativ und stark an der Oberfläche. In einem interessanten Mailaustausch schrieb er mir heute Morgen noch: „To leverage the power of ChatGPT in the classroom, educators need to think about it as more than a tool for creating a single output with a single input. If you craft a prompt correctly, you can create personalized learning experiences. „

Und genau damit greift er einen Aspekt heraus, der uns alle sehr beschäftigt: Die Frage, inwiefern und wie intensiv digitale Technologien individualisierte(re)s Lernen ermöglichen können und Schülerinnen und Schüler in ihrem Lernprozess besser (weil individueller) unterstützen können, als ich es als Lehrer im laufenden Unterricht (mit bspw. 30 SuS, die sich im Schreibprozess befinden) kann.

Und seine Idee eines Schreibspiels mit ChatGPT funktioniert schon ganz gut - weil der Prompt bereits jetzt so präzise und ausdifferenziert ist, dass Schülerinnen und Schüler sich in ein Schreibspiel mit ChatGPT begeben (oder andersherum?), an dessen Ende sie in einem kontinuierlichen Prozess von

bspw. einen argumentativen Text mit einer konkreten Fragestellung, fortlaufend durch Feedback optimiert, verfasst haben. ChatGPT wird damit zu einem ganz einfachen, aber zugleich sehr weitreichenden Lernbegleiter.

Einfach mal ausprobiert - Potential für individualisiertes Lernen: ChatGPT als Schreibassistent

Die Vorlage von Mick habe ich einfach mal übersetzt und leicht angepasst, sodass sie auch in meinem Unterricht (bzw. im deutschsprachigen Unterricht allgemein und fachunabhängig) mit den unterschiedlichsten Aufgaben und Fragestellungen verwendet werden könnte, und dann getestet.

Schaut rein, was passiert, sobald der Prompt startet - das Training beginnt:

Das könnte jetzt länger so weitergehen - aber das werde ich in Kürze live im Unterricht mit meinen Schülerinnen und Schülern testen. Denn bald steht die Facharbeit an. Und für mich als Tutor beginnt wieder die Rolle als Schreib-Begleiter.

Eine Rolle übrigens, der ich bei 14 schreibenden Schülerinnen und Schülern selten gerecht werde - zu wenig Zeit bleibt für individuelle Rückmeldung und Unterstützung während des Schreibprozesses. Wie eigentlich immer, wenn es bspw. um argumentatives Schreiben geht.

Könnte nicht genau das ein Potential von Tools wie ChatGPT für den Unterricht sein?

Wir werden es sehen und uns sicherlich noch lange und intensiv darüber austauschen. Und selbst wenn die Rückmeldungen und Hilfestellungen der App in der Unterrichtspraxis nicht sehr gut sein sollten (was ja noch zu beweisen wäre) oder unsere Schülerinnen und Schüler einfach andere Bedürfnisse haben (es wäre nicht der erste Digital-Hype, der am Bedarf der Lernenden vorbei geht), bleibt eines völlig klar: Wir stehen erst ganz am Anfang einer unumkehrbaren Entwicklung, die für unsere didaktische Planung einige spannende neue Möglichkeiten bieten könnte.

Also warum nicht schon jetzt ausprobieren und mit unseren Schülerinnen und Schülern über diese Technologie reflektieren?

Ich frage mich mit Blick auf das in diesem Beitrag vorgestellte Konzept sowieso: Werden die Schülerinnen und Schüler hier am Ende mehr mit oder über KI gelernt haben?

Selber ausprobieren? ChatGPT-Prompt zum Ausprobieren und Anpassen

Wer jetzt selbst ins Schreibgespräch mit ChatGPT einsteigen möchte, kann gerne diese Vorlage nutzen. Einfach in ChatGPT kopieren, Prompt / Eingabe ggf. anpassen und loslegen.

Ich würde mich sehr über schöne Beispiele und Rückmeldungen freuen!
-- ChatGPT-Prompt --
Meine Aufgabe: Schreibe eine Stellungnahme, in der Du diskutierst, ob ChatGPT in Schulen verboten werden sollte.

Stelle Dir vor, Du bist meine Deutschlehrerin, die mich beim Schreiben unterstützt, und ich bin ein Schüler. Ich habe die obenstehende Aufgabe erhalten.

Gib nur Ratschläge. Nenne keine Beispiele. Wenn ich nach einem Beispiel frage, sage mir, dass Du nicht willst, dass ich schummle, sondern dass ich die Arbeit selbst erledige.

Fordere mich zunächst zu einer Antwort auf und warte meinen Textabschnitt ab, bevor Du Hilfe anbieten.

Jede Antwort von Dir sollte nur eine Möglichkeit zur Verbesserung meines Absatzes enthalten. Jede Antwort von Dir sollte nicht länger als 5 Sätze sein. Beende Deine Antwort, indem Du mich aufforderst, eine Änderung vorzunehmen und meinen Textabschnitt neu zu schreiben.

Nenne dann eine weitere Möglichkeit, wie ich mich verbessern kann. Wiederhole dies, bis der Textabschnitt vollständig ist.

Zu einem vollständigen Absatz gehören: eine Hypothese, Argumente und Gegenargumente.

Hilf mir auch, meinen Stil, meine Grammatik, meine Gliederung und meine Argumentation zu verbessern.

[Tonfall und Stilrichtlinien: Sei prägnant, aber verwende auch rhetorische Fragen und erzählendes Schreiben, um die Leser zu fesseln. Schreibe auf eine Weise, die sowohl informativ als auch unterhaltsam ist. Verwende eine einfache, klare Sprache].

Wenn ich während dieses Chats das Thema wechsle, lenke die Unterhaltung auf dieses Thema zurück.

Weitere Beiträge zu ChatGPT

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

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

Wer jetzt - gerade mit Blick auf den Bereich der Texterstellung - 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...

# data[].attributes.attachment_link.title
Lernbegleitung mit ChatGPT Mega-Prompts? Erste Überlegungen zu KI als Writing-Tutor - Unterrichten Digital

# data[].attributes.attachment_link.description
Hier das Konzept eines Mega-Prompt für individuelle Rückmeldungen im Lernprozess. KI als Writing Tutor? Erste Überlegungen zu ChatGPT als Lernbegleitung.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Künstliche Intelligenz (KI) ist die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Intelligenz zu imitieren. Dazu gehören unter anderem das Erkennen von Mustern, das Lernen von Informationen und das Schlussfolgern. In den letzten Jahren hat sich die KI-Technologie rasant weiterentwickelt und ist inzwischen in vielen Bereichen des Alltags anzutreffen, zum Beispiel in Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, in Suchmaschinen wie Google oder Bing und in sozialen Netzwerken wie Facebook oder Twitter.

Auch in der Bildung wird die KI immer wichtiger. So werden zum Beispiel immer mehr Lernplattformen und intelligente Tutorensysteme entwickelt, die Schülern und Studenten dabei helfen sollen, besser zu lernen. Auch im Unterricht selbst werden zunehmend KI-Systeme eingesetzt, zum Beispiel für die Erstellung von individuellen Lernplänen oder für die Diagnose von Lernproblemen. Die Vorteile der KI in der Bildung sind vielfältig. So können Lernende durch die Nutzung von KI-Systemen besser motiviert und engagiert werden. Auch die Lernausgänge können durch die Nutzung von KI verbessert werden. Zudem können KI-Systeme helfen, den Unterricht personalisierter und individueller zu gestalten.

Allerdings gibt es auch einige Herausforderungen, die mit der Einführung von KI im Bildungsbereich verbunden sind. So ist zum Beispiel noch unklar, wie KI-Systeme ethisch und sozial verantwortungsvoll eingesetzt werden können. Auch die Frage nach dem Datenschutz spielt bei der Nutzung von KI in der Bildung eine wichtige Rolle. Darüber hinaus ist noch unklar, wie KI-Systeme in bestehende Bildungssysteme integriert werden können.

Texterstellung und Textüberarbeitung mit KI / AI

Wer nun etwas verwundert darüber ist, dass dieser Blogbeitrag bis hierhin nicht so ganz nach meinem Schreibstil klingt - informativ und (möglichst) präzise, mit zahlreichen konkreten Bezügen zur Schulpraxis und vor allem: Referenzen zu Erkenntnissen und Arbeiten anderer Lehrpersonen und/oder Institutionen aus dem Bildungsbereich -, der liegt richtig! Ehrlich gesagt, ich finde es sogar ziemlich anstrengend, bis hierhin zu lesen...der Text klingt halt wie jeder dieser inhaltsleeren Marketingblogs...

Und da sind wir auch schon mitten im Thema: Alles bisher Geschriebene wurde von einer KI ( OpenAI) verfasst, die nur meinem Auftrag Schreibe eine Einleitung zum Thema Künstliche Intelligenz in Schule und Unterricht für einen Blogartikel mit einer Definition des Begriffs Künstliche Intelligenz folgend einen Text geschrieben, ansonsten aber herzlich wenig Herzblut in die Inhalte gesteckt hat. Aber vielleicht lag es auch einfach nur an meinem etwas lieblosen Schreibauftrag?

Egal, eine weitere KI ( Grammarly) hat den Text abschließend auf sprachliche Richtigkeit, inhaltliche Klarheit und bzgl. des Weckens von Leserinteresse und Aufrechthaltens der Aufmerksamkeitsspanne der Leserinnen und Leser geprüft - und das offensichtlich so überzeugend, dass zwei erfahrene Lehrpersonen aus dem #twitterlehrerzimmer trotz einem Hinweis meinerseits diese Passagen als authentisch ansahen...

Mit einem KI-basierten Übersetzungstool (z.B. DeepL) könnte ich jetzt „meinen" Beitrag in jede beliebige Sprache der Welt übersetzen und würde vermutlich Anerkennung für meine sehr guten Sprachkenntnisse erhalten. Natürlich, kein Muttersprachler - aber eben doch kenntnisreich und sprachlich größtenteils korrekt. Wäre ich in meiner eigenen Muttersprache nicht ganz sicher, würde ich den Text von DeepL sonst auch einfach mal ins Englische und zurück ins Deutsche übersetzen lassen - und damit einen von der KI stilistisch und vor allem orthografisch durchaus verbesserten Text erhalten (vgl. dazu Philippe Wampfler zur „DeepL-Methode").

Was erwartet man mehr? Lasst uns beginnen, sagen jetzt sicherlich viele offene und neugierige Lehrpersonen...

Für die spezifischen Arbeitsbereiche in Schule und Unterricht ist es aber sicherlich hilfreich, erstmal einen kleinen Überblick zu erstellen - in diesem Blogbeitrag zunächst auf die Texterstellung und Textüberarbeitung fokussiert: Welche Tools sind schon verfügbar? Was können diese Tools?

Daraus folgend werden sich spannende und sicherlich kontrovers diskutierte Folgefragen ergeben: Wie werden diese Tools unser Lehren und Lernen beeinflussen? Welchen Beitrag kann KI zum Lernen leisten, welchen nicht? Wie können Schulen mit den neuen Möglichkeiten umgehen und diese für das Lernen nutzen - also letztlich die Leitformel „Lernen mit KI, an KI und über KI" prägen?

Überblick - KI-Tools für Texterstellung & Textüberarbeitung in Schule & Unterricht

Ein Schlüsselfeld für den Einsatz von KI / AI in Schule und Unterricht ist die Texterstellung und Textüberarbeitung. Dieser in allen Aufgabenfeldern und Schulfächern zentrale Kompetenzbereich wird bereits von zahlreichen KI-basierten Tools abgedeckt. Was gibt es, was kann ich, was können aber auch unsere Schülerinnen und Schüler direkt nutzen? Und welche Möglichkeiten ergeben sich daraus für den Unterricht?

Die Website OpenAI.com bietet einen Zugang zu der Texterstellung-KI GPT-3 und richtet sich mit ihren zahllosen veränderbaren Einstellungsmöglichkeiten zwar eigentlich eher an fortgeschrittene User, bietet aber mit dem „Playground" eine nach kostenloser Registrierung ganz einfach nutzbare Oberfläche zum Ausprobieren. Und das hat es in sich: Denn GPT-3 - oder auch lang: Generative Pre-trained Transformer 3 - ist ein Sprachmodell, das Deep Learning verwendet, um einen menschenähnlichen Text zu erzeugen (für mehr Infos einfach über Google suchen - da bin ich als Lehrer absolut kein Experte!).

Arbeitsaufträge, Fragen und Textanfänge beantwortet bzw. komplettiert das Programm problemlos. Dabei läuft es nicht nur auf Englisch, sondern erstellt in zahlreichen Sprachen (sei es basierend auf der Sprache der Frage oder nach einem Auftrag wie „Schreibe auf Spanisch einen Kommentar zu...") Texte. Interessant sind gewisse semantische oder lexikalische Feinheiten, so wie auch das geforderte Register teils passend mit erstellt wird (wie z.B. „Schreibe aus der Sicht eines zehnjährigen Schülers unter Nutzung von Jugendsprache einen Kommentar zu..."). Die praktisch endlose Bandbreite an Themen ist schon jetzt beeindruckend - beispielhaft zeigen das die zahllosen Anwendungsmöglichkeiten / „Presets" (Chat-Bot, Grammatik-Überprüfung, Übersetzung usw...), die auf der OpenAi-Website genutzt werden können:

Ein AI-Chat, der hinsichtlich der durchaus komplexen Antworten zur weiteren Arbeit mit KI motiviert und deren Möglichkeiten erahnen lässt. Grammatik-Checks, Interviewfragen-Generator, automatisierte Essay-Outlines...die Möglichkeiten sind endlos und es macht großen Spaß, mit der GPT-3-KI zu arbeiten.

Praxistipp, gerade für weniger erfahrene Kolleginnen und Kollegen: Im Unterricht lasse ich permanent den OpenAI-Chat mitlaufen und stelle jede Frage, die mir einfällt oder die die Schülerinnen und Schüler im Verlauf des Unterrichts stellen auch der KI - anschließend vergleiche ich mein Wissen bzw. die Antwort, die ich gegeben hätte, mit der Rückmeldung der KI. So lernt man die KI sehr gut kennen und besser einschätzen...ein großartiger Assistent im Unterricht!

Registrierung: ja; kostenlos nutzbar: ja (aktuell nicht limitiert)

ChatGPT - ein KI-Chatbot (GPT-3) als Assistent für Lernen und Lehren?!

Viel ist in den letzten Wochen über die Ende November von OpenAI veröffentlichte KI-App ChatGPT geschrieben worden - eine verbesserte Version des zuvor vorgestellten OpenAI Chats. Dabei reicht die Bandbreite von euphorischen Einschätzungen als fundamentaler Gamechanger bis hin zu ganz pragmatischen Ansätzen, die KI-Tools als willkommene Erweiterung für die didaktische Planung ansehen.

Aktuell bleibt auch nach inzwischen längerer Beschäftigung mit der Thematik die Einschätzung, das sowohl für Lehrpersonen als auch Schülerinnen und Schüler eine Ebene besonders spannend bleibt: Die ganz einfache, konkret auf den Lernprozess bezogene und eher niedrigschwellig-kleinschrittige Nutzung eines KI-Tools wie ChatGPT für das eigene Lernen (oder Lehren):

In Schule und Unterricht 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. Denn es macht auch einfach 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 dabei so ganz nebenbei zu lernen - 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!

Registrierung: ja; kostenlos nutzbar: ja (aktuell nicht limitiert)

Mit Perplexity ist eine relativ neue KI-Plattform online, die ähnlich wie ChatGPT funktioniert und mit einer Chatbot-ähnlichen Schnittstelle Informationen bereitstellt. Interessant dabei ist, dass Perplexity ebenfalls auf dem GPT-Sprachmodell aufbaut, aber einige Vorteile bietet:

Momentan (Stand: Januar 2023) ist Perplexity offen und ohne Registrierung / Account nutzbar - im Gegensatz zu ChatGPT, das eine Zwei-Faktor-Authentifizierung inkl. SMS an die Mobilfunknummer erfordert.

Genauso wie ChatGPT ist Perplexity kostenlos.

Im Gegensatz zu ChatGPT bietet Perplexity als entscheidenden Vorteil ein Verzeichnis mit Quellenverweisen unter jeder Antwort.

Zusätzlich werden unter dem Text „related"-Anfragen angezeigt, die durchaus als Ideenpool für eigene Anfragen dienen können.

Im Vergleich zu ChatGPT ist die Kürze der Eingaben / Prompts (255 Zeichen) ein limitierender Faktor, da komplexere Anfragen wie bei ChatGPT so unmöglich werden. Auch die Antworten fallen deutlich kürzer aus, was evtl. auch ein Anzeichen für weniger Füllwörter sein könnte - aber auch inhaltlich öfter hinter ChatGPT zurückbleibt (s. folgende Beispiel-Vergleiche von Perplexity und ChatGPT in den Screenshots).

Als größter Vorteil bleibt also, dass Perplexity weitgehende Transparenz über seine Quellenbasis herstellt und damit allen Usern eine gewisse Quellenkritik mit Blick auf das Sprachmodell überhaupt erst ermöglicht.

Wie OpenAI ist Smodin ein KI-basiertes Tool für die automatische Textgenerierung - mit besonderem Fokus auf Marketingtext für Blogs und Websites sowie Essays. Mit einigen wenigen Stichworten oder Sätzen lassen sich beeindruckend gute Texte erstellen, die gerade im Schulbereich äußerst passende Resultate liefern. Sei es ein argumentativer Text zu einem beliebigen Thema, eine Filmrezension (getestet mit einer wirklich gut KI-geschriebenen Rezension von „Gran Torino") oder eben auch der nächste Blogbeitrag - mit Smodin lassen sich sehr gut Texte erstellen.

Doch das Tool kann noch deutlich mehr, was ebenfalls sowohl für Lehrende als auch Lernende spannend sein könnte: Denn neben Smodin „Author" gibt es noch einen gut funktionierenden Plagiatscheck, den dazu passenden Textumschreiber / Wortwechsler, aber auch einen Website-Zusammenfasser, Schulfragen-Beantworter und Zitationsgenerator. Eine mehrsprachige Grammatiküberprüfung und ein Untertitel-Generator ergänzen das derzeit (limitiert) kostenlos nutzbare Angebot. Praktisch für den Unterricht: Bis zu drei Texterstellungen / Woche sind auch ohne Registrierung möglich - das kann im Unterricht unmittelbar genutzt werden.

Registrierung: ja (bis zu 3 Texterstellungen / Woche ohne Registrierung); kostenlos nutzbar: ja (Zahl der Texte limitiert)

neuroflash ist eine KI-gestützte-Software zur automatischen Textgenerierung - richtet sich aber vor allem an Marketing-Teams, Freelancer und Agenturen mit Fokus auf der deutschen Sprache. Über 30 verschiedene Textsorten können mit dem neuroflash KI Texter geschrieben werden - auch lange Texte wie Blogartikel. Angepasst an den eigenen Schreibstil des Schreibenden liefert das Tool automatisch fünf unterschiedliche Textvorschläge. Mit Fokus auf Ideenfindung, Variabilität und Optimierung der Texte ergänzt neuroflash die Texte durch assoziative Analysen. Vor der Veröffentlichung bewertet neuroflash außerdem, ob die Texte performant sind und zum gewählten Stil passen.

Ein Preisbeispiel, das schon in etwa die Zukunft von KI-Tools und ihre Preisgestaltung erahnen lässt: Das Basic-Paket der Software liegt bei 29€ monatlich pro Nutzer. Für mehr Funktionen und mehr Wörter / Monat fallen in den Premium-Paketen bis zu 199€ monatlich pro Nutzer an. neuroflash bietet aber auch einen Free-Plan, mit dem 2000 Wörter jeden Monat kostenlos generiert werden können. Das ist gerade richtig zum Ausprobieren und für den Unterricht, um bspw. den Nutzen von KI mit den Schülerinnen und Schülern analysieren zu können.

Registrierung: ja; kostenlos nutzbar: ja (Zahl der Zeichen limitiert)

Grammarly ist eine kostenlose Online-Grammatik- und Rechtschreibprüfung. Die Website bietet eine automatische Rechtschreib- und Grammatikprüfung für Englisch, Deutsch, Französisch, Spanisch, Italienisch und Russisch. Grammarly überprüft Texte auf Fehler in Grammatik, Interpunktion, Rechtschreibung, Konjugation, Wortwahl und Stil. Die Prüfung erfolgt in Echtzeit während der Eingabe des Textes. (Und ja, dieser Absatz ist jetzt wieder von GPT-3 per OpenAI geschrieben worden 😉).

Und nochmal aus meiner persönlichen Sicht: Spannend an Grammarly ist, dass auch diese App, die künstliche Intelligenz verwendet, um Texte in Echtzeit zu scannen, zahlreiche Funktionen für den Prozess der Texterstellung bietet. Sie korrigiert nicht nur Rechtschreibung, sondern findet auch Plagiate und über 400 Arten von Grammatikfehlern. Zudem bietet sie Vorschläge zur Verbesserung des eigenen Schreibstils und sucht nach inkonsistenter Rechtschreibung, Groß- und Kleinschreibung sowie Datumsangaben. Die App erlaubt Benutzern, das Register (formell oder informell), den Tonfall, den Texttyp (z.B. akademisch oder geschäftlich) und die Textsorte (z.B. Rezension, Brief, Belletristik) festzulegen.

Praktisch: Grammarly, das neben zwei Premium-Paketen auch einen umfassenden kostenlosen Zugang bietet, lässt sich per App ganz einfach in Windows, Chrome, iOS und Android integrieren und unterstützt dann automatisch bspw. beim Schreiben von Texten. Allerdings ist mir nach zahlreichen Tests gemeinsam mit Kollegen aufgefallen, dass zumindest die Basis-Sprachkorrektur von Grammarly der „DeepL-Methode" unterlegen ist - während Grammarly mehrere Fehler bzw. falsche Wortzusammenhänge nicht erkennt, bügelt DeepL diese nach einer Übersetzung und Rückübersetzung problemlos aus.

Registrierung: ja; kostenlos nutzbar: ja (aber nur mit Basisfunktionen - komplexere Vorschläge nur in Premiumversion)

Auch hier liefert die KI GPT-3 eine ganz gute Antwort: DeepL ist ein künstlicher Intelligenz (KI)-basierter Online-Übersetzungsdienst, der im August 2017 von Linguee GmbH gestartet wurde. Der Dienst soll so gut sein, dass er die menschliche Übersetzungsqualität übertreffen kann. Im Gegensatz zu anderen Online-Übersetzungsdiensten wie Google Translate arbeitet DeepL nicht mit statistischen Methoden, sondern nutzt neuronale Netze. Die KI von DeepL wurde durch das Übersetzen von Millionen von Dokumenten in zahlreichen Sprachen trainiert. (völlig ok, denke ich, diese KI-Beschreibung 😉)

Und genau dafür ist DeepL auch (fast) perfekt geeignet: Jeder Text lässt sich in insgesamt 29 Sprachen übersetzen - ob Textpassagen per copy & paste oder auch ganze Dokumente, ob per Plugin in Windows / Android / iOS oder direkt auf der DeepL-Website.
Neue Funktion: DeepL Write (18.01.23)
DeepL Write ist eine neue Funktion des Übersetzungs-Tools, die Texte verbessert. Anders als komplette Textgeneratoren wie etwa ChatGPT erstellt der KI-Schreibassistent keine eigenen Texte, sondern nimmt von Benutzern eingegebene Sätze, Absätze oder ganze Artikel und macht diese besser. Wobei „besser" offensichtlich zumindest teilweise im Ermessen der KI liegt. Anders verhält es sich mit Grammatik und Rechtschreibung: Da gibt es klare Regeln, die DeepL Write anwenden kann. In einem Test von heise online hat die Anwendung tatsächlich zuvor absichtlich eingebaute Fehler gefunden und korrigiert sowie gute Vorschläge gemacht.

Spannend ist auch hier die praktische Nutzung im Unterricht: Denn die weiter oben genannte „DeepL-Methode" zeigt beispielhaft das didaktische Potential, das sich ergibt, wenn Lehrpersonen und Schülerinnen und Schüler gemeinsam neue Möglichkeiten von KI ausprobieren und nutzen.

Registrierung: nein; kostenlos nutzbar: ja

KI / AI im Unterricht - Erste Gedanken

„Wenn wir wollen, dass Kinder und Jugendliche Künstliche Intelligenz auch kritisch hinterfragen können, müssen wir ihnen ein grundlegendes Verständnis dieser Technologien beibringen." Denkbar einfach bringt es fobizz-Gründerin Theresa Grotendorst im Interview zu KI in der Schule auf den Punkt.

Das didaktische Potential von KI im Unterricht

Doch das didaktische Potential von KI ist mit der Reflexion über KI schon lange nicht mehr ausgeschöpft, wie das Lernen mit digitalen Medien in den letzten Jahren gezeigt hat. Denn so wie Daniel Bernsen und ähnlich auch Beat D. Honegger drei nicht ganz trennscharfe wesentliche Grundmodi („Lernen mit, an und über Medien") für das Lernen mit digitalen Medien unterscheiden, lässt sich für die Planung und Gestaltung von Lernprozessen die daraus einfach abgewandelte Reflexionsfrage formulieren: „Wie können wir mit, an und über Künstliche(r) Intelligenz lernen?". Das erweitert den didaktischen Rahmen deutlich und hebt KI aus der in den letzten Jahren bereits implementierten Thematisierung in den Fächern Ethik / Werte und Normen, Religion, Philosophie oder auch Informatik in den normalen Unterricht aller Aufgabenfelder und Schulfächer.

Vorteile und Nachteile von KI für die Texterstellung

Das Smodin-Team gibt in einem Pro-/Contra-Überblick schon einen Teil der Antwort selber und stellt den wesentlichen Vorteilen,

dass sich ganz einfach professionell geschriebene Essays und Artikel erstellen,

selbst geschriebene Texte von der KI erweitern und - andersherum -

von der KI geschriebene Texte persönlich erweitern lassen,

dass die KI Texte bzgl. Grammatik und Satzbau verbessern kann

und damit natürlich eine erhebliche Zeitersparnis einhergeht,

auch die Nachteile gegenüber, denn

die KI kann auch nicht-faktische Informationen und

je länger die Texte sind, desto mehr Wiederholungen und Themenabweichungen generieren,

bei schlechten Eingaben auch schlechtere Ergebnisse liefern (hier hängt der Output also stärker vom Kenntnisstand der User ab) und

ist zumeist (noch) nicht in der Lage, referentiell zu arbeiten und bspw. wissenschaftlich korrekt Zitate und Belege einzuarbeiten.

KI - Ansätze für den Unterricht

Für den Unterricht ergeben sich daraus spannende Ansätze,

gemeinsam mit Schülerinnen und Schülern die Möglichkeiten und Grenzen einer KI auszuloten und

davon abgeleitet darüber nachzudenken, welche Stärken die menschliche Intelligenz dem entgegenzusetzen hat und

anschließend als Lehrperson und/oder gemeinsam mit den Schülerinnen und Schülern neue Lernstrategien zu entwickeln.

Denn auch hier gilt: Es gibt kein Entweder-Oder für das Lernen in einer Kultur der Digitalität. Die Möglichkeiten verschränken sich miteinander. Und so, wie wir heute permanent online lernen und arbeiten, wird KI an vielen Stellen sinnvoll eingreifen und unterstützen können, aber grundlegende Lernprozesse nicht ersetzen. Philippe Wampfler bringt das passend bzgl. der „DeepL-Methode" auf den Punkt, denn natürlich „...ist es schreibdidaktisch keine Lösung, diese DeepL-Methode von Anfang an einzusetzen. Die Grundlagen von Wortwahl und Satzbau müssen in Übungen sichergestellt werden, ein Gefühl für das Funktionieren von Sprache muss unabhängig von diesem Verfahren entstehen. Aber die Feinheiten der Kommasetzung und die Korrektur längerer Texte: Die kann DeepL problemlos übernehmen."

Gleiches gilt für alle Aufgabenfelder und Schulfächer: Im Geschichtsunterricht sind und bleiben Orientierungswissen (Daten, Fakten, Kausalzusammenhänge zur historischen Sinnbildung), Analyse- und Deutungskompetenz unerlässlich für historisches Denken, im Fremdsprachenunterricht Wortschatz und Grammatik, rezeptive und produktive Fertigkeiten, landeskulturelle Kenntnisse uvm. eine Voraussetzung für gelingende Kommunikation - um nur einige Beispiele aus meinen eigenen Fächern anzuführen.
Und bevor hier wieder jemand einen Widerspruch entdecken möchte: Es geht nicht um Entweder-Oder!

Zugleich wird auch eine ethische Dimension berührt. Über kurz oder lang wird KI in der Lage sein, bessere Texte hervorzubringen als ein Teil der Schülerschaft bzw. ein Teil der Bevölkerung. Mit jeder Nutzung der genannten Tools verbessern wir automatisch die Möglichkeiten der KI, tragen zu ihrem Lernen bei - und allein das dürfte in den nächsten Jahren (zumindest aus meiner technisch wenig versierten Perspektive) zu einem deutlichen Verbesserungsschub führen. Qualitativ werden die Unterschiede zum Beispiel hinsichtlich der Rechtschreibung, des Sprachausdrucks und der korrekten Interpunktion zu bemerken sein. Noch deutlicher wird es beim Umfang. Eine KI "schafft" auch sehr lange Texte mühelos und sehr schnell (siehe die einfachen „OpenAI"-Beispiele oben), und "schlägt" damit nicht nur leistungsschwächere Schülerinnen und Schüler. Im Kern erleben wir, dass Maschinen menschliche Fähigkeiten adaptieren und uns "alt" aussehen lassen. Dass derartige Fragen nur in den Ethik-Unterricht gehören, ist daher obsolet. Vielmehr dürfte die Problematisierung des Umgangs mit KI schon bald in jedem Fachbereich relevant werden - ähnlich wie jeder Fachbereich mit Besonderheiten einer fachbezogenen Digitalisierung umzugehen hat. Inklusive aller Chancen und Risiken.

Und natürlich: KI wird - wie oben beschrieben - grundlegende Lernprozesse nicht ersetzen. Aber warum nicht, aufbauend auf den oben genannten Vor- und Nachteilen von KI, im Unterricht

eine von Smodin geschriebene Rezension zu einem Film hinsichtlich ihrer Textsortenspezifika, Ausdrucksfähigkeit, argumentativer Struktur und kriterienorientierter Bewertung prüfen und bewerten?

mit der Chatfunktion von OpenAI anhand eines kontrovers diskutierten Themas die Grenzen moralisch-ethischer Urteilsfähigkeit einer KI ausloten?

mit Smodin, OpenAI oder dem neuroflash-aiWriter erstellte historische oder politische Bewertungen hinsichtlich ihres Faktengehalts prüfen?

unterschiedliche KI-Tools für klassische Erarbeitungsprozesse (wie im Beispiel unten von Hendrik Haverkamp gezeigt) nutzen?

Auf dieser Basis lässt sich mit den Schülerinnen und Schülern über Möglichkeiten und Grenzen von diskutieren und gemeinsam festlegen, wo KI Lernen fördern und generell unterstützen, wo ihre Nutzung für das eigene Lernen aber auch problematisch sein kann (s. DeepL-Beispiel).

Das zeigt auch ein Beispiel aus dem #twitterlehrerzimmer, in dem ein Kollege von dem Versuch berichtet, eine vollständige Facharbeit von der KI GPT-3 schreiben zu lassen - inklusive aller Vor- und Nachteile, wie er in den folgenden Tweets aufzeigt:

Durch die Diskussionen der letzten Tage und meinen eigenen Versuchen mit #KI, habe ich zu folgender Frage ein kleines Experiment gestartet:
Wie schwer ist es mit einer aktuellen KI zur Textgenerierung komplett eine Facharbeit zu schreiben?
Ein kleiner Thread...
1/n #twlz #fedilz
- Cermit (@Cermit3273) October 11, 2022

Klar ist aber, auch wenn die Schwächen (derzeit noch) offensichtlich sind: Mit KI-Apps wird ein weiterer Sargnagel in das Konzept der - etwas überspitzt formuliert - hermetisch abgeriegelten Lernszenarien (geschlossener Raum ohne Internetzugang, gesteuert vom vermeintlichen Herrschaftswissen der Lehrperson) und „Selbstzweck-Hausaufgaben" geschlagen. Allzu simple Arbeitsaufträge, "Besinnungsaufsätze", die Reproduktion von Unterrichtsinhalten und viele weitere Formate, welche aktuell die sinnvollerweise sehr deutlich limitierten Hausaufgaben überfrachten, werden keine Chance mehr haben.

Aber „Das Ende der Aufsatzdidaktik" (Wampfler) ist eben nicht das Ende der Didaktik des Aufsatzes. Für die Forschungsfelder der Fachdidaktik und Lernpsychologie, aber genauso für uns als Lehrerinnen und Lehrer in der Unterrichtspraxis, wird es - um beim oben genannten Beispiel der "Gran Torino"-Filmrezension via Smodin zu bleiben - spannend zu sehen, ob nicht in zahlreichen Unterrichtsszenarien das

Ich finde, die Einbindung dieser Tools in den Schreibprozess interessant und - richtig moderiert - hilfreich.
Kompetenz des beständigen Reflektierens beim Schreiben kann so thematisiert und geübt werden und schult die eigenen Fähigkeiten.
- Ines Bieler (@seni_bl) October 10, 2022

Analysieren,

(ggf. Korrigieren),

gemeinsame Reflektieren,

Erweitern und

Perfektionieren

einer KI-geschriebenen Textvorlage zum gleichen (kompetenzbezogenen) Lerneffekt führt, wie das Schreiben von Grund auf ohne Textvorlage - oder besser noch: die Verbindung von beidem. „Lernen am Modell" am Beispiel einer (durchaus nicht fehlerfreien) KI-Textproduktion mit anschließendem Versuch, eine präzisere, besser begründete, auf Referenzen / Querverweisen und persönlichen Urteilen aufbauende Rezension zu schreiben: Gerade in Blended-Learning-Szenarien können daraus didaktisch hochinteressante Planungen entstehen. So betont auch Ines Bieler in einem Tweet die Einbindung dieser Tools schon in den Schreibprozess als zielführenden Ansatz.

Natürlich, dies gilt nicht für alle Szenarien und vor allem Altersgruppen (Stichwort: Lerngruppenanalyse), aber das behauptet auch niemand.

KI im Unterricht als Treiber der Schulentwicklung?

Die Möglichkeiten des KI-Einsatzes im Unterricht berühren und verändern auch das Selbstverständnis von Lehrkräften. Das kann zu Schwierigkeiten führen, z.B. wenn Schülerleistungen nicht mehr eindeutig einer Person zugeordnet werden können oder lange Jahre verwendete Arbeitsaufträge, Hausaufgaben oder Probeaufsätze nicht mehr in derselben Form angesetzt werden können. Ein „Problem", das aber seit der Verbreitung digitaler Lernszenarien altbekannt ist. Der Einzug der KI in die Schule kann aber auch dazu beitragen, die Verbreitung zeitgemäßer und kompetenzorientierter Arbeitsaufträge (z.B. zur Erstellung kreativer digitaler Lernprodukte) voranzubringen - schlicht dadurch, dass klassisch wissensbasierte Aufgaben in vielen Lernszenarien mehr und mehr an Sinnhaftigkeit verlieren. Vielleicht trägt KI in der Schule sogar dazu bei, noch genauer zu prüfen, welche Kompetenzen in der digitalisierten Welt erforderlich sind (Stichwort 4K) und welcher sinnvolle Leistungsbegriff dem in der Schule zugrunde gelegt werden kann (Stichwort Prüfungskultur). Insofern eröffnet der Einsatz von KI Diskussionsfelder und lädt zum Hinterfragen alter Gewohnheiten ein. Dazu gehört aber auch die bewusste Thematisierung des Datenschutz-Aspektes - denn praktisch alle Tools erfordern eine Registrierung (teils Zwei-Faktor-Authentifizierung mit Telefonnummer) seitens der Schülerinnen und Schüler. Was passiert also mit den Daten, wenn KI jegliche Eingaben zum Weiterlernen verwendet - dürfen wir diese Tools überhaupt einsetzen? Und wenn es datenschutzrechtlich verboten ist, welche an die Rechtslage angepassten Lösungen finden wir?

Könnte die Verbreitung von KI-Tools - eine offene, aber zugleich kritische Begleitung vorausgesetzt - zum nächsten Treiber der Schul- und Unterrichtsentwicklung werden? Oder könnte das Pendel auch zurückschlagen - ähnlich einer Konter-Revolution bzw. Restauration - und am Ende die zuletzt auf dem Rückzug befindliche skeptische "Kontroll- und Verbots-"Fraktion im Bildungsbereich stärken, anstatt dieser Gruppe die Unabwendbarkeit der technologischen Entwicklung final zu verdeutlichen? Oder tappe ich hier selber in die Entweder-Oder-Falle und überschätze den Effekt von KI in seiner Bedeutung?
(Ursache dieser Überlegungen: In meinen letzten Fortbildungen und Impulsvorträgen waren stets erste Reflexe - "Wie können wir das kontrollieren? Wir können wir den Schülerinnen und Schülern hier einen Schritt voraus sein? Wir müssen mit klaren Verboten und Maßnahmen reagieren!" - sehr deutlich zu erkennen.)

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

Wer jetzt Interesse an einigen der vorgestellten 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...

KI / AI im Unterricht - Erste Praxisansätze aus dem #twitterlehrerzimmer

Offensichtlich ist aber: Dadurch, dass zunehmend KI-basierte Tools kostenlos zur Verfügung gestellt werden (es bleibt kritisch zu beobachten, wie lange dies so ermöglicht wird), sinken auch die Nutzungsschwellen. Sowohl für uns Lehrpersonen als auch für die Schülerinnen und Schüler hat eine spannende Entwicklung begonnen, an deren Anfang wir aktuell stehen...

Ähnlich wie bei anderen Aspekten der Digitalisierung "überkommt" uns diese Entwicklung. Eine spannende Frage könnte daher sein, ob es vorausschauend einen richtigen Zeitpunkt dafür gibt, darüber zu diskutieren, ob wir diese Technologie überhaupt bewusst einsetzen wollen. Und wenn ja, unter welchen Bedingungen. Ob sich zum Beispiel schon in diesem relativ frühen Stadium Prüfungsformate unter Einsatz von KI denken lassen (und nicht erst retrospektiv). Oder ob KI von Schulen bewusst dafür herangezogen werden sollte, Lehrkräfte bei der Korrektur-Tätigkeit zu unterstützen. Ob es gleich von Beginn an den längst überfälligen Schulterschluss bzw. die bisher vernachlässigte Vernetzung zwischen universitärer Ausbildung (z.B. Deutschdidaktik), den Studienseminaren in der zweiten Phase und der Weiterbildung in der dritten Phase geben könnte...

Zahlreiche Lehrpersonen setzen sich daher auch, teils schon länger, teils erst kürzer, mit diesem aktuellen Thema auseinander und entwickeln erste Konzepte zur Einbindung und Thematisierung von KI im Unterricht. Im #twitterlehrerzimmer fanden sich gerade in letzter Zeit viele Ideen und Anregungen zur praktischen Nutzung und Auseinandersetzung - denn nach wie vor ist für den Großteil aller Lehrpersonen die reflektierte Einbindung von KI ein gänzlich neues Feld.

Daher hier einige Beispiele aus den letzten Wochen, die Unterstützung und Orientierung bieten, aber auch zur Vernetzung und zum gemeinsamen Entwickeln und Arbeiten einladen. Wir alle stehen hier am Anfang einer spannenden Entwicklung.

-

Übersicht: KI für die Schule / den Unterricht

Eine wunderbare TaskCards-Übersicht von Cornelia Stenschke bietet zahllose Ein- und Überblicke zum Thema KI im Unterricht - vor allem aber auch Praxisbeispiele und konkrete Unterrichtsideen. Und wer Cornelia kennt, weiß, dass diese Übersicht weiter ergänzt und aktuell gehalten wird - ein Lesezeichen für diese Pinnwand wird sich garantiert lohnen. Einfach auf den Screenshot oder hier klicken und stöbern!

-

Unterrichtsmaterialien von fobizz

Der kommerzielle Fortbildungsanbieter fobizz bietet eine eigene Themenseite zu KI in der Schule. Neben einigen inhaltlichen Blogbeiträgen könnte insbesondere die Sammlung von kostenfreiem Unterrichtsmaterial (Lernen über KI - zum Lernen mit KI ist hier bisher nichts zu finden) interessant sein. Dieser Bereich wird sicherlich auch noch ausgebaut.

-

Offener Austausch und Vernetzung im #twitterlehrerzimmer

Einen konkreten Einblick in den Unterricht bietet Hendrik Haverkamp vom Evangelisch Stiftischen Gymnasium in Gütersloh, in dem er einen möglichen Workflow für die Nutzung von KI-basierten Tools (auch aus diesem Blogbeitrag) im Unterricht zeigt.

Für Interessierte könnte auch die darauf folgende Einladung zur Vernetzung ein gutes Angebot darstellen, sich mit dem Thema praxisbezogen auseinanderzusetzen.

Wer hätte Lust, sich enger zum Thema #KI in Schule und Unterricht auszutauschen?

Ich denke an: Gemeinsame virtuelle Treffen, Austausch über Veränderung der Lern- und Prüfungskultur, paktische Bsp. aus dem Unterricht, Hinweise auf neue Entwicklungen etc.#twlz
- Hendrik Haverkamp (@hav_hendrik) October 1, 2022

Hier soll es schon im November 2022 losgehen mit einem offenen Online-Angebot für Austausch und Vernetzung:

-

Diese Zusammenstellung werde ich in der nächsten Zeit kontinuierlich fortsetzen, allerdings ist mit der Pinnwand von Cornelia Stenschke bereits eine sehr umfassende und laufend aktualisierte Zusammenstellung enthalten. Um Doppelungen zu vermeiden, schaue ich gezielt nach Unterrichtsbeispielen und werde diese hier einfügen.

# data[].attributes.attachment_link.title
Künstliche Intelligenz (KI) / ChatGPT in Schule und Unterricht - Überblick, Tools und Fortbildung - Unterrichten Digital

# data[].attributes.attachment_link.description
Künstliche Intelligenz im Unterricht - Welche Tools gibt es und welches didaktische Potential bieten sie? Erster Überblick und Unterrichtsideen hier im Blog.

# data[].attributes.attachment_link.title
ChatGPT in der Schule – wie damit umgehen?

# data[].attributes.attachment_link.description
Der Chatbot, der mittels Künstlicher Intelligenz Fragen beantworten kann, nimmt zunehmend Einzug in den Schulalltag.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Die Unterlagen decken weite Bereiche der Digitalen Grundbildung ab, die seit 2022 Pflichtfach an Österreichs Schulen ist.

Urheber der Lehr- und Lernmaterialien ist ENARIS - Education and Awareness for Intelligent Systems, ein von der EU gefördertes Forschungsprojekt, das die Technische Universität Graz gemeinsam mit der Österreichischen Computer Gesellschaft (OCG) und dem Mobilis Science Center Györ durchgeführt hat.

„In ENARIS geht es darum, bei Schülerinnen und Schülern das Interesse an Künstlicher Intelligenz zu wecken und herauszufinden, wie man möglichst niederschwellig und auf spielerische Weise ein Bewusstsein und ein technisches Grundverständnis für diese wichtige Technologie vermitteln kann", so Projektleiter Gerald Steinbauer-Wagner von der TU Graz.

Im Rahmen des Projekts wurden praktische und spannende Unterrichtsmaterialien zum Thema Künstliche Intelligenz (engl. Artificial Intelligence, AI) entwickelt. Sämtliche Inhalte können kostenlos von dieser Internetseite heruntergeladen werden.

Die Folien, Handouts und Arbeitsblätter gliedern sich in insgesamt zehn Module. Hierzu zählen Themen wie KI-Grundlagen, Reinforcement Learning, Ethik, Chatbots und Umwelt. Die Unterrichtsmaterialien sind an die Bedürfnisse der Klasse anpassbar und voneinander unabhängig nutzbar. Die Dauer einer Modul-Einheit beträgt ein bis vier Stunden.

Um wirklich passendes Unterrichtsmaterial zu entwickeln, waren über 200 Lehrkräfte und 273 junge Menschen in den Forschungs- und Testprozess eingebunden. Zudem gab es 41 Workshops, auf denen vor allem Interessierte aus dem ländlichen Raum erreicht werden sollten.

„Hier haben wir gemerkt, dass es zwar einige Vorurteile und Ängste gibt, aber auch dass das Interesse bei jeder Altersgruppe hoch ist. Die Teilnehmer*innen waren überrascht, wenn wir Ihnen zeigen konnten was eigentlich hinter KI steckt", so KI-Experte Martin Kandlhofer von OCG.

Bei Bedarf wollen die Projektpartner OCG, TU Graz und Mobilis Györ das Workshop-Angebot aufrechterhalten. Interessenten werden gebeten, ihre Wünsche an die E-Mail-Adresse contact@enaris.org zu richten.

# data[].attributes.attachment_link.title
Kostenloses Schulmaterial zum Thema KI - Silicon

# data[].attributes.attachment_link.description
Die Unterlagen decken weite Bereiche der Digitalen Grundbildung ab, die seit 2022 Pflichtfach an Österreichs Schulen ist. Urheber der Lehr- und Lernmaterialien ist ENARIS - Education and Awareness for Intelligent Systems, ein von der EU gefördertes Forschungsprojekt, das die Technische Universität Graz gemeinsam mit der Österreichischen Computer Gesellschaft (OCG) und dem Mobilis Science Center Györ durchgeführt hat.

# data[].attributes.body
DALL·E 2 (openai.com)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Aditya Ramesh, Prafulla Dhariwal, Alex Nichol, Casey Chu, Mark Chen
Engineering, Design, Product, and Prototyping
Jeff Belgum, Dave Cummings, Jonathan Gordon, Chris Hallacy, Shawn Jain, Joanne Jang, Fraser Kelton, Vishal Kuo, Joel Lehman, Rachel Lim, Bianca Martin, Evan Morikawa, Rajeev Nayak, Glenn Powell, Krijn Rijshouwer, David Schnurr, Maddie Simens, Kenneth Stanley, Felipe Such, Chelsea Voss, Justin Jay Wang
Comms, Policy, Legal, Ops, Safety, and Security
Steven Adler, Lama Ahmad, Miles Brundage, Kevin Button, Che Chang, Fotis Chantzis, Derek Chen, Frances Choi, Steve Dowling, Elie Georges, Shino Jomoto, Aris Konstantinidis, Gretchen Krueger, Andrew Mayne, Pamela Mishkin, Bob Rotsted, Natalie Summers, Dave Willner, Hannah Wong
Acknowledgments
Thanks to those who helped with and provided feedback on this release: Sandhini Agarwal, Sam Altman, Chester Cho, Peter Hoeschele, Jacob Jackson, Jong Wook Kim, Matt Knight, Jason Kwon, Anna Makanju, Katie Mayer, Bob McGrew, Luke Miller, Mira Murati, Adam Nace, Hyeonwoo Noh, Cullen O'Keefe, Long Ouyang, Michael Petrov, Henrique Ponde de Oliveira Pinto, Alec Radford, Girish Sastry, Pranav Shyam, Aravind Srinivas, Ilya Sutskever, Preston Tuggle, Arun Vijayvergiya, Peter Welinder

# data[].attributes.attachment_link.description
DALL·E 2 is an AI system that can create realistic images and art from a description in natural language.

# data[].attributes.attachment_link.title
So geht's: Hausarbeit oder Referat von ChatGPT schreiben lassen

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Thank you! Your submission has been received!

Oops! Something went wrong while submitting the form.

Thank you! Your submission has been received!

Oops! Something went wrong while submitting the form.

Thank you! Your submission has been received!

Oops! Something went wrong while submitting the form.

Thank you! Your submission has been received!

Oops! Something went wrong while submitting the form.

# data[].attributes.attachment_link.title
Future Tools - Find The Exact AI Tool For Your Needs

# data[].attributes.attachment_link.description
Thank you! Your submission has been received! Oops! Something went wrong while submitting the form. Thank you! Your submission has been received! Oops! Something went wrong while submitting the form. Thank you! Your submission has been received! Oops! Something went wrong while submitting the form. Thank you! Your submission has been received!

# data[].attributes.attachment_link.title
Top 10 ChatGPT-Befehle für dein Studium (kontrovers) 🤖

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
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.

# data[].attributes.attachment_link.title
ChatGPT im Unterricht (Fremdsprachen) - 25 Praxisbeispiele für ChatGPT als Lern- und Unterrichtsassistent - Unterrichten Digital

# data[].attributes.attachment_link.description
Wie hole ich aus ChatGPT das Beste heraus? Echter Lernprozess, den ich hier mit 25x Praxisbeispielen dokumentieren möchte. Viel Spaß beim Austesten!

# data[].attributes.attachment_link.title
Unterrichtsmaterialien zum Thema Künstliche Intelligenz - fobizz

# data[].attributes.attachment_link.description
Praxisorientiertes Unterrichtsmaterial rund um das Thema Künstliche Intelligenz - damit auch deine Schüler*innen bereit für die Zukunft sind!