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Lernpfade zu AI in englisch

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The AI Literacy Lab — Grassroots Intelligence

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KI-Chatbots als Alltagsbegleiter für Jugendliche

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KI-Chatbots als Alltagsbegleiter für Jugendliche

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Erste Schritte mit KI und Datenanalyse | Science On Stage

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Evangelische Schulstiftung in der EKBO

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The popularisation of artificial intelligence (AI) has given rise to imaginaries that invite alienation and mystification. At a time when these technologies seem to be consolidating, it is pertinent to map their connections with human activities and more than human territories. What set of extractions, agencies and resources allow us to converse online with a text-generating tool or to obtain images in a matter of seconds?
01. Generative AI tools are used to automate tasks such as writing or generating images. This automation is achieved not by programming the concrete steps to be taken, but by using examples. If we have many examples of a case, we can process them using statistical networks that configure themselves by analysing their recurring patterns. Whether it is words, pixels or sound frequencies, we can obtain a statistical model by analysing and exploring a training data set. We could say that generative AI tools disassemble language (visual, textual) to reassemble it based on the calculation of probabilities. If until a few years ago these tools were trained to produce concrete expressions (the image of a face, text in a certain style), they now go beyond specific concreteness to produce many types and styles of content. This ability to generalise is based on the processing of much larger and more heterogeneous datasets in order to respond to all kinds of prompts. As a result, the scale of change in generative AI has been so large that it has required to boost new economies and accelerated reliance on ecosystems.

02. Datasets. The industrial compilation of training datasets is achieved by extracting content from the largest digital archive in existence: the Internet. The data is obtained through automated 'scraping' of online content published and shared by millions of internet users. The original motivation for this extraction did not foresee today's commercial exploitation by start-ups and platforms, but was driven by the desire for scholarly and non-commercial research. Now that these huge digital archives have been used to generate texts and images on demand, we are faced with a series of paradoxes and controversies within the cultural industries. If, on the one hand, the ideology of big data understands Internet content as a vast repository that can be extracted, processed and automated, on the other hand, this extractivist drive is seen by other cultural actors as a process of massive privatisation of the creativity of millions of Internet users.

03. Statistical imitation models. The cultural industries have produced many of the images, texts and sounds that feed AI models, and are in turn their main and potential users. The work of photographers, designers, illustrators, musicians, composers, screenwriters, writers, developers, animators and filmmakers is being processed to train these statistical mimicry models. Although the aesthetics of the content generated is currently not very different from that of image, photo or sound banks, the speed at which these automated services operate is unlikely to be matched by any human competitor. For this reason, the most sociable and precarious jobs in cultural production will be both the most disadvantaged and the most dependent on generative AI.

04. Fine-tuning. While datasets are raw materials, they are not enough to refine the current level of personalised interaction offered by online AI services. To make it more user-friendly, it needs pockets of micro-workers dedicated to refining the model: scoring the answers it generates, tagging images or text, annotating and other evaluation processes that involve cognitive work (often consisting of clicking on one of the options displayed on the screen). Large corporations outsource these employment services to third party companies, which in turn export them to countries in the global south with high poverty rates, where the cost/hour of each worker becomes a residual cost. Some of the outsourced companies have been documented operating in refugee camps, training displaced people in Lebanon, Uganda, Kenya and India to perform micro-tasks with data, exploiting the economic hardship of displaced people (Jones, 2022).

05. Filtering. At a later stage, it is necessary to filter the content generated by the large AI models. The most common tasks at this stage are those aimed at moderating so-called toxic content: hate, political controversy, extreme or explicit sex and violence, originally contained in the training datasets. The moderation work is carried out in the labour markets of countries such as Kenya or Uganda (or even in the large metropolises of the North, among migrant communities) and is dedicated to identifying and classifying texts and images with violent, murderous, rape or child abuse content. Behind the autonomous appearance of AI tools, therefore, we find different levels of human resources displaced to different geographies, precarised and invisible by the technological innovation industry.

06. AI start-ups. Such deployment of offshored human resources ultimately depends on generative AI start-ups (OpenAI, DeepMind, Anthropic and others), companies encouraged by the fetish value of AI models and renewed waves of Silicon Valley tech speculation. Generative AI start-ups have established themselves around expertise and specialised research, but also as global players, articulating such micro-labour markets, allying with big platform computing and attracting financial capital. They are the stars of the current hype in the global digital innovation market, compensating for the profit slowdown of tech venture capital, and with the convenient stimulus of a discourse that focuses the AI debate on the dangers it poses to the extinction of humanity.

07. Public discourses. The AI panic discourse, channelled by institutes and philanthropic foundations and supported by the "visionary" leaders of start-ups, is covered by the media and has the desired alarming effect on public opinion. At a time when these technologies are being subjected to the first regulatory processes (the first AI law was passed in the European Parliament in early 2024), the agitation of existential threat messages is intended to support the AI industry's demands for self-regulation by public administrations. Meanwhile, in the context of a crisis of standardised formats of credibility, defined for some years now by the term "post-truth", social networks are already filling up with synthetic messages, images or texts generated by these tools. The automation of public discourse and its implications in a context of growing misinformation and political polarisation will be at the core of the media agenda in the coming years.

08. Computing. The emergence of the young AI industry would not have been possible without the alliance with the platforms of the big data wave (Microsoft, Google, Amazon, Meta and others). These technological giants, which have built their economic hegemony on the extraction and commercialisation of user data from online services, now have a computing infrastructure of planetary proportions. In their data centres, they process the vast amounts of images, text and sound extracted from the web. This is a task that can only be handled by specialised supercomputers: huge concentrations of dedicated servers working around the clock to train the latest update of an AI model, exponentially larger than the previous one.

09. Calculation power. At the heart of these infrastructures is a key device: graphics processing units (GPUs). They provide the computing power needed to accelerate machine learning workloads -a power that AI research a decade ago found in graphics cards for the demanding video game industry. These devices are in the hands of a few companies that enjoy a near monopoly worldwide (most notably Nvidia, which has consolidated its proprietary system). Their production is outsourced to the semiconductor market, which is even more concentrated: the Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) produces 90% of the most advanced chips and relies on the lithographic printing equipment of the Dutch company ASML. This industrial conglomerate ultimately manufactures the core server components for more than 8,000 data centres around the world.

10. Raw materials. The semiconductor chips that power servers, as well as the mobile devices we use to share information, are the end product of this complex conglomeration of investments, manufacturers and equipment. But synthesising the tiny integrated circuits, as well as the batteries, power supplies, power distribution units and other components of electronic devices, requires large quantities of metals, minerals and other raw materials. Professor Jennifer Gabrys, who specialises in the materiality of digital media, analyses the amount of resources used to make a microchip: "To produce a two-gram memory microchip, 1.3 kilograms of fossil fuels and materials are required. In this process, just a fraction of the material used to manufacture microchips is actually contained in the final product, with as much as 99 percent of materials used discarded during the production process. Many of these discarded materials are chemicals-contaminating, inert, or even of unidentified levels of toxicity" (Gabrys, 2011) . The supply chain that links the clean rooms of technological innovation with the extraction of these minerals is shrouded in a veil of convenient opacity, facilitated by companies and intermediate suppliers that do not certify the origin of the materials they work with.

11. The mining industry, which supplies major digital hardware manufacturers, is spread across the length and breadth of the globe and is concentrated in countries in the global south.

I. Manufacturers use copper in the most powerful chips because of its higher electrical conductivity. One of the poles of copper mining can be found in the South American countries on the Pacific coast, mainly Chile and Peru. In the south of Peru is the so-called "mining corridor" (exploited by the Chinese company MMG Ltd, the Swiss company Glencore and the Canadian company Hubbay). In Peru, the export of minerals is one of the pillars of the economy, but it is also one of the main sources of conflict due to inequalities in the distribution of mining revenues and health problems for the local population as a result of water pollution.

II. Another conductive material prized by industry is gold. It is used in the production of smartphones, computers and servers, and part of the supply chain of major technology platforms imports it from Brazil, where 28% of its extraction is illegal. Despite the fact that Brazilian law does not officially allow mining on indigenous land, illegal gold mining in the Brazilian Amazon has skyrocketed since 2019. Researchers have documented tens of thousands of small-scale miners and more than 320 illegal mines, with the likelihood that the actual number is much higher. Small-scale gold mining has led to widespread deforestation and high levels of mercury pollution (Manzolli, 2021).

III. Battery production depends on one key component: lithium. And Chile is one of the world's leading producers of this coveted mineral. The Salar de Atacama, an area nearly four times the size of Santiago de Chile, is home to one of the world's largest lithium mines. Rising demand is increasingly affecting local communities, threatening their access to water and impoverishing the region's unique biodiversity.

IV. The production of lithium batteries also requires cobalt, and almost half of the world's reserves of this mineral are concentrated in Africa, mainly in the militarised mines of Congo, where there is documented evidence of the use of child labour and violations of the most basic human rights. In all these cases, the same pattern is repeated: foreign companies negotiate with a local elite over the exploitation of land, sidelining the interests of local communities. In this sense, we can understand how the private supercomputing industry has been built on the colonial foundations of resource extraction in countries of the Global South.

12. Energy. Since generative AI entered the public consciousness, the technology has placed unprecedented demands on power. The surge in investment, applications and media coverage in recent years has multiplied the power requirements of servers in data centres. Today, a single data centre can consume the equivalent of 50,000 homes. And AI has only increased the energy dependency: whereas a rack of servers three years ago consumed 5-10 kilowatts, today's dedicated AI servers require more than 60 kilowatts. This sudden change results in equipment investment and huge energy costs, as part of the increase in power is currently covered by diesel generators (Pasek, 2023).

13. Fossil fuels. The electricity used by data centres is estimated to account for 0.3% of total carbon emissions, and when personal connected devices such as laptops, smartphones and tablets are included, the total rises to 2% of global carbon emissions (Monserrate, 2022). In the context of global warming, the continued growth of computing infrastructure, with a projected 10% of new data centres per year (Espinoza, Aronczyk, 2021), is unsustainable in the face of a future characterised by global warming and species extinction. Most of the electricity consumed by data centres comes from fossil fuels, and although platforms are investing heavily in reducing their emissions, it seems that this is not necessarily by avoiding fossil fuels (digital platforms themselves are increasingly becoming partners with the oil and gas industry), but by exploiting the carbon offset economy, i.e. investing in forestry or wind projects that are often more symbolic than real.

14. Carbon offset. A large proportion of carbon offset projects are located on lands managed by indigenous communities around the world. These are places that still have low rates of deforestation and attract investment because of their regenerative capacity. Land-use decisions often exclude the interests of the communities themselves, leading to conflict or displacement (Kramarz et al., 2021). In addition, the carbon market does not solve the emissions problem, but instead promotes the utopia of infinite growth without consequences for the computer industry and reduces the climate problem to a transaction of buying and selling solutions. Similarly, investment in energy efficiency and renewable energy has its limits. Large solar and wind farms need to find viable sites, and they are not without community conflict. New green power plants will not be enough to achieve decarbonisation if they are to continue to meet the growing demand for computing. More fundamentally, they will not be able to sustain the computing loads envisaged by emerging AI platforms. This evidence is not lost on their CEOs, who have already begun to invest in the nuclear fission industry. The proliferation of large generative AI models requires more computing and more energy to power them. Meanwhile, the carbon footprint of planetary computing has already surpassed that of the airline industry.

15. Heat. The environmental footprint of AI is not limited to carbon emissions. The digital industry cannot function without generating heat. Digital content processing raises the temperature of the rooms that house server racks in data centres. If left unchecked, excessive heat poses a risk to the proper functioning of equipment. Heat must therefore be constantly reduced in such equipment. To control the thermodynamic threat, data centres rely on air conditioning -equipment that consumes more than 40% of the centre's electricity (Weng et al., 2021). But this is not enough: as the additional power consumption required to adapt to AI generates more heat, data centres also need alternative cooling methods, such as liquid cooling systems. Servers are connected to pipes carrying cold water, which is pumped from large neighbouring stations and fed back to water towers, which use large fans to dissipate the heat and suck in fresh water. According to Google, this water consumption ranges from 4 to 9 litres per kWh of server power. A significant amount for a platform that is usually more concerned with sustainability than many of its peers. Water consumption in the company's data centres has increased by more than 60% in the last four years, an increase that parallels the rise of generative AI.

16. Water. The construction of new data centres puts pressure on local water resources and adds to the problems of water scarcity caused by climate change. Droughts affect groundwater levels in particularly water-stressed areas, and conflicts between local communities and the interests of the platforms are beginning to emerge. In 2023, Montevideo residents suffering from water shortages staged a series of protests against plans to build a Google data centre. In the face of the controversy over high consumption, the PR teams of Microsoft, Meta, Amazon and Google have committed to being water positive by 2030, a commitment based on investments in closed-loop systems on the one hand, but also on the recovery of water from elsewhere to compensate for the inevitable consumption and evaporation that occurs in cooling systems.

17. Waste. In data centres, air conditioners, transformers, batteries or power supplies are regularly removed and disposed of when warranties expire. Dismantled equipment is then added to the list of electronic waste. This waste is difficult to recycle and, despite some local initiatives in Europe, is rarely reused, at least in the field of high performance computing. With an average of more than three devices per person worldwide and an average lifespan of less than two years, the digital gadget market, the fetish for the latest innovation or upgrade, means a constant generation of waste. We currently generate an average of 7.3 kg of e-waste per person per year, 82.6% of which ends up in landfill or is informally recycled (Forti et al., 2020). The recycling of the raw materials contained in e-waste is a highly unregulated market based on exports to third countries (64% of e-waste from recycling centres in Europe is sent to Africa).

18. Fossils. Tens of thousands of tonnes of electronic waste each year, which will take millennia to decompose, end up in informal dumps such as those in Agbogbloshie, Ghana, where hazardous materials are incinerated, exposing the people who survive by recycling to toxic fumes and radioactive elements. Mercury, copper, lead and arsenic leach into the soil and waterways, accumulating harmful chemicals in the ecosystem and its food chains. Despite growing awareness and the gradual introduction of new regulations, waste from the digital industry is one of the most visible signs of our fossil legacy. How the amount of resources, minerals, metals and energy invested in computing devices ends up shaping a particular sediment that will persist in deep geological time.

19. Aesthetic turn. All these infrastructures, extractions, transformations, investments, externalisations, computations, statistical models and labour markets interrelate and ultimately shape what is known as generative AI. It is a socio-technical phenomenon that has emerged from the dominance of probability as an epistemological model to face the challenges of the present. The implementation of these statistical tools in more and more contexts of human activity has taken a particular turn in recent years. If initially they were mainly used to track, extract and analyse information from the content of networked communication, this analysis has begun to be used to synthesise the very forms of communication. In this sense, the phenomenon of generative AI can be understood as an aesthetic turn. If the mimicry of human cognitive capacities has driven machine learning research to the present day, this aesthetic turn has directed research towards areas more characteristic of human expression and creativity. The trajectory of this research has mutated in several ways in recent years.

20. Scale. In general, generative AI research has moved from academia and science to industry and has sparked a wave of economic speculation. In the process, several changes in scale have been triggered. First, the scale of computation. From 2012, when the Alexnet project first used GPUs to win an image recognition competition, to 2024, when Nvidia announces that it will triple production of the latest generation of GPUs to 2 million units, there is a change in scale that affects and involves the entire supply chain mentioned above. Second, the scale of data sets has changed. While large platforms now seem to be interested in the functionality of smaller scale models, the focus in recent years has been on generalist task automation. This means that in addition to processing a large dataset, that dataset must contain a large variety of records. In order to achieve this diversity, the models must have been trained by crawling and processing an immeasurable proportion of web-accessible content. In parallel with these changes in scale, there has been an increase in the privatisation of tools and knowledge in the field. Most AI tools are open source, but even those that are not are often based on publicly available academic papers, so sooner or later someone will make a free version. As the models get bigger and bigger, the barrier to entry for researchers becomes harder to overcome. When the GPT-2 text generation model, ChatGPT's predecessor, appeared, anyone with the necessary knowledge and a moderately powerful computer could download the network onto their computer and train it with their own dataset. The next generation, the GPT-3 model, with higher parameters and capacity, was now offered only as a closed model, limited to training on the platform's servers. This paradigm shift has marked the consolidation and acceptance of these tools in recent years, along with the promotion of user interfaces and subscription-based payment systems. Commercial agreements between start-ups and platforms such as Microsoft, Google and Amazon have meant that in a few years generative AI techniques will become infrastructures, in an unprecedented exponential escalation in which what is truly generative is not the synthetic content they provide, but the generation of equipment, ancillary industries and environmental impacts that each new update brings.

21. Counter-mapping. The set of relationships presented here forms a mosaic that is difficult to grasp because it involves the linking of objects and knowledge of different kinds and scales. The discourses surrounding AI often have a strong mythic charge and are accompanied by a series of recurring metaphors and imaginaries: algorithmic agencies detached from human action, the non-negotiable technology that imposes the future on us, the universality of data, or the ability to produce models free of bias or worldviews. The set of discourses that surround these technologies, whether they are more specialised or more popular, end up shaping them in one way or another. For this reason, the Cartography of Generative AI project is based on the motivation to offer a conceptual map that covers a large part of the actors and resources involved in this complex and multifaceted object we call Generative AI. Drawing on a long genealogy of critical cartographies dedicated to wresting the function of maps as producers of hegemonic truths, this visualisation aims to map the phenomenon, taking into account the tensions, controversies and ecosystems that make it possible.

Crawford, K. (2021). Atlas of AI: power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. New Haven, Yale University Press.

Espinoza, M. I., Aronczyk, M. (2021). Big data for climate action or climate action for big data? Big Data & Society, 8(1).

Forti V., Baldé CP., Kuehr R., Bel G. (2020). The Global E-waste Monitor 2020: Quantities, flows and the circular economy potential. United Nations University (UNU).

Gabrys, J. (2013). Digital rubbish: A Natural History of Electronics. Michigan, University of Michigan Press.

Monserrate, SG. (2022). "The Cloud Is Material: On the Environmental Impacts of Computation and Data Storage." MIT Case Studies in Social and Ethical Responsibilities of Computing, no. Winter 2022 (January).

Hogan, M. (2021). "The data center industrial complex" . In: Jue M, Ruiz R (eds) Saturation: An Elemental Politics. Durham, NC, Duke University Press, 283-305.

Jones, P. (2022). Work Without the Worker: Labour in the Age of Platform Capitalism. Verso Books.

Kramarz, T., Park, S., Johnson, C. (2021). "Governing the dark side of renewable energy: A typology of global displacements", Energy Research & Social Science, vol 74.

Manzolli, B. et al. (2021). Legalidade da produção de ouro no Brasil. IGC/UFMG.

Pasek, A. (2023). "How to Get Into Fights With Data Centers: Or, a Modest Proposal for Reframing the Climate Politics of ICT." White Paper. Experimental Methods and Media Lab, Trent University, Peterborough, Ontario.

Weng, C., Wang, Z., Xiang, J., Chen, F., Zheng, S., Yu, M. (2021). "Numerical and experimental investigations of the micro-channel flat loop heat pipe (MCFLHP) heat recovery system for data centre cooling and heat recovery", Journal of Building Engineering, vol 35.

Estampa is a collective of programmers, filmmakers and researchers working in the fields of audiovisual media and digital environments. Our practice is based on a critical and archaeological approach to audiovisual technologies, on researching the tools and ideologies of artificial intelligence and on the resources of experimental animation.

Freely licensed images from the following authors have been used to create the cartography: macrovector, storyset, fullvector, slidesgo, freepik.

This work was supported by the grants for research and innovation in the visual arts of the Generalitat de Catalunya - Oficina de Suport a la Iniciativa Cultural (OSIC).

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The popularisation of artificial intelligence (AI) has given rise to imaginaries that invite alienation and mystification. At a time when these technologies seem to be consolidating, it is pertinent to map their connections with human activities and more than human territories.

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Die Maus | WDR

Erklärvideo (5 min)

vgl. Soekia Simulation

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Was ist Künstliche Intelligenz? | Die Maus | WDR

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Lehrkräfteprofessionalisierung für KI in Schule und Unterricht 

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Lehrkräfteprofessionalisierung für KI in Schule und Unterricht 

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Lehrkräfteprofessionalisierung für KI in Schule und Unterricht

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Künstliche Intelligenz ist längst Teil des gesellschaftlichen und schulischen Alltags und eröffnet neue Möglichkeiten für das Lehren und Lernen. Besonders im sprachlichen Unterricht können KI-Systeme individuelle Lernprozesse unterstützen, etwa durch automatisiertes Feedback zu Texten oder das individualisierte Lernen mit Intelligenten Tutoriellen Systemen. Gleichzeitig bringt der Einsatz von KI-basierten Systemen im schulischen Kontext ethische, rechtliche und soziale Herausforderungen mit sich. Der Kurs thematisiert all dies und unterstützt Lehrkräfte dabei, die Chancen KI-basierter Systeme zu nutzen und Risiken reflektiert sowie konstruktiv zu begegnen.

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10 Fragen zu KI-Output,
Urheberrecht & OER

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10 Fragen zu KI-Output,
Urheberrecht & OER

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Lernpfad

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KI - Grundlagen - 01 Maschinelles Lernen (Remix)

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In dieser Sitzung lernen SuS Grundlagen über maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Mit Code.org trainieren die SuS ein KI Modell.

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Siemensstiftung

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Dieses Medienpaket behandelt exemplarisch für textgenerierende KI-Anwendungen die Anwendung ChatGPT des US-amerikanischen Anbieters OpenAI und dessen Funktionsumfang der kostenfreien Version, Stand November 2024. Die Schülerinnen und Schüler sollen den Chatbot erkunden sowie die Möglichkeiten und Herausforderungen der sinnvollen Arbeit mit KI-Anwendungen erkennen.

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Design stunning presentations, websites, and more with Gamma—your all-in-one AI-powered design partner. No code or design experience needed.

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Claude Artifacts: Ein Tool für die moderne Bildung 

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Claude Artifacts: Ein Tool für die moderne Bildung 

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Claude Artifacts: Ein Tool für die moderne Bildung

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Wie lassen sich Claude Artifacts sinnvoll im Bildungsbereich einsetzen? Einfache Anwendungen wie Spiele kostenlos per Prompt programmieren.

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"AI integration allows for changing the question type, correcting grammatical errors & my personal favorite, replacing the question with a similar one - all generated by AI! Major teacher time-saver!"
Evan Mosier, Tech Innovator, Davenport Community Schools

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Quizizz AI | Your personalized teaching assistant

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Everything you need to instantly create, enhance, and differentiate learning, with Quizizz AI - your personalized teaching assistant.

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Neu in der SESAM-Mediathek: 21 Lernideen zum Thema Künstliche Intelligenz

In der SESAM-Mediathek finden Sie ab sofort 21 Lernideen zum Thema Künstliche Intelligenz (KI). In unserer sich rasant verändernden Welt wird die Bedeutung von KI in nahezu allen Aspekten unseres Lebens immer präsenter. Auch vor der Schule macht sie nicht Halt. Daher ist es für Lernende von zentraler Bedeutung, sich sowohl mit den Herausforderungen als auch mit den Potenzialen von KI in der Bildung auseinanderzusetzen und KI aktiv zu nutzen, um Medienkompetenz und Zukunftskompetenzen zu entwickeln.

Unsere Lernideen ab Klasse 5 decken ein breites Spektrum ab: von fachspezifischen und fächerverbindenden Konzepten, die sich im Rahmen der zeitgemäßen Bildung bewegen, bis hin zu zukunftsorientierten Ideen, die darauf abzielen, dass Lernende essenzielle Zukunftskompetenzen erwerben und erkennen, dass sie die Zukunft mitgestalten können.

Wir laden alle Lehrkräfte herzlich ein, diese Lernideen auszuprobieren und sich von den Möglichkeiten inspirieren zu lassen, die KI im Bildungskontext jenseits von Learning Analytics bietet.

Bei Fragen oder Anmerkungen wenden Sie sich gern via zukunftdeslernens@lmz-bw.de an das Landesmedienzentrum. Gemeinsam können wir die Zukunft der Bildung gestalten und unsere Lernenden optimal auf ihre Rolle als aktive Gestalterinnen und Gestalter der Zukunft vorbereiten.

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Wie Künstliche Intelligenz in der Schule unterrichten? Hier finden Sie 21 Lernideen für Künstliche Intelligenz im Unterricht.

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Bildklassifikationsmodell mit PictoBlox erstellen und nutzen 

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Bildklassifikationsmodell mit PictoBlox erstellen und nutzen 

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Bildklassifikationsmodell mit Pictoblox - Schüler*innen lernen, wie Computer mithilfe von Daten Bilder analysieren und klassifizieren können.

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Widersprüche im Umgang mit Künstlicher Intelligenz in der Schule 

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Widersprüche im Umgang mit Künstlicher Intelligenz in der Schule 

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Widersprüche im Umgang mit Künstlicher Intelligenz in der Schule

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Help test early-stage experiments to shape the future of technology, together.

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GENERATIVE AI IN EDUCATION

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Ideas for creative activities in the classroom

Magic Write by Canva Magic Write by Canva is still not available to education account holders due to safety reasons. UPDATE of April 6: Magic Write IS now available to educators. If you have a non-educational account you can use Magic Write to create up to 25 prompts in the free version.

A Code Week podcast episodetranscribed and with highlights

A Code Week Podcast Episode transcribed: (Personal names are incorrectly written, even though the names of the speakers were provided separately.) SUMMARY TIMESTAMPS HIGHLIGHTS

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A Chitchat with ChatGPT in the Croatian language:

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How can generative AI be used in the classroom? Bing AI answer includes sources.

Answers from different sources

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Chat with our chatbot Kodee. He loves coding, but can sometimes make things up!

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Ideas for unplugged coding activities

Byte is an edu chatbot Byte: Sure, here are five unplugged coding activities for teenagers: Binary Bracelets: In this activity, teenagers can create bracelets using beads of two different colors to represent 0s and 1s. They can then use binary code to spell out their names or other words. Algorithmic Art: In this activity, teenagers can create art using a set of instructions or an algorithm. They can use simple shapes and patterns to create complex designs. Human Robots: In this activity, teenagers can act as robots and follow a set of instructions given by their peers. This activity helps them understand the importance of clear and concise instructions. Code Breaking: In this activity, teenagers can create their own secret codes and challenge their peers to break them. This activity helps them understand the basics of encryption and decryption. Paper Programming: In this activity, teenagers can use paper cutouts to create a program. They can use arrows to represent movement and loops to repeat actions. This activity helps them understand the basics of programming logic. Poster made with Canva

How Gemini can be used in the classroom by Bard itself

UPDATE, 2024 Bard is now Gemini. UPDATE, July 15 It is possible to upload photos and Google Bard will respond with the explanation of the image, as well as with more information about it. Google Bard is now available in Europe. Google's BARD generates three drafts to your prompt. You can regenerate more drafts. Prompt: Please tell me how you can be used in the classroom: Draft 1: Draft 2: Draft 3:

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Create your own chatbot to test student knowledge.

Chatbot examples

MIZOU - a chatbot maker As a teacher you need to register for Mizou, but your students can join just by clicking the link and writing their name. Write the topic and AI will generate a chatbot that will interact with your students. Choose the type of interaction you want your students to have with the chatbot, e.g. a quiz, a scenario, a guide, a role- play, a fact-checker and others. Instead of having AI generate the chatbot based on the prompt, you can upload any file and have the chatbot check your students' knowledge. You can add a rubric that AI will use to help you assess your students' answers. The chat history of all of your students is saved in your account and you can see how students responded and how much time they spent on the task. The conversation can be set to any amount of time.Each conversation is different because it is personalized. It is a great new way of testing students' knowledge. You can create a chatbot in different languages and customize all the details before sharing the link with your students. Give it a try: Talk to our ZGAdvent Bot in Croatian and let it guide you through the Zagreb Christmas Market.https://mizou.com/login-thread?ID=iFNM3ff4hUz4yESRzjcv3CaCWWDegpZXUwSQLB5FtBw-1245 Session - Virtualna tura Božićnim sajmom u ZagrebuA chatbot that takes students on a virtual tour of the Zagreb Christmas Market, highlighting historical facts, cultural significance, and traditional...Mizou Or check out the scenarios generated by our SyntBot to learn about synthetic media Session - The Misinformation MazeStudents navigate through a series of scenarios involving synthetic media. They must make decisions based on their media literacy skills to advance,...Mizou https://mizou.com/login-thread?ID=1HguIONGmuEHeiBbejrvQ51rr6AJHHmZgWpLeO4ZBsA-1244 Here is a screenshot of student's results.

Chatbot examples

Hugging Chat - a chatbot maker Hugging Chat - even though it is not possible to track the interaction, it is incredibly easy to create a chatbot that will interact with anyone without registration about literally anything in any language: Check out our CHOX chatbot who knows everything about sweets and recipes, as well as any dietary requirements. https://hf.co/chat/assistant/65ce95561b9a383887d5f4f4Or check out CROBOT who knows all about Croatia https://hf.co/chat/assistant/65cfdadab0d661a13fc80237 it responds in Croatian, but also in other languages.

Hugging Chat

Create your own chatbot about anything.

IMAGES

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESFOR GENERATING IMAGES

Coloromo

Convert photo into different types of art styles.

Canva Text to Image

Turns a textual prompt into images.

Lexica.Art

A search engine & text-to-image generator with positive and negative prompts

Dream Studio

Text to image generator

Padlet

I can't draw: Text to image generator.

FY! Studio

Turns your ideas into diferent styles of art.

Catbird

Generates dozens of images from text through Stable Diffusion models

Bing Image Creator

Generates prompts into images.

NightCafe

Text to image generator & style transfer

Stable Diffusion Clipdrop

T-T-I. Multiple variations of a single image, erase, relight, remove, upscale.

Text-to-image creations

Our text-to-image creations with Canva Style: Painting Style: Photo Style: Concept Art

Text to image with a negative prompt

Text to image with negative prompts.

Style transfer

Original photo: Transferred styles: A closer look:

From prompt to images

Text to image:

From prompt to a set of images

From prompts to sets of images: van Gogh sunflowers but with red roses instead of sunflowers in the vase. make the vase out of glass and rectangular

From an idea to works of art

From an idea to different styles of art:

Variations of a single image

Stable Diffusion has a lot of different tools, such as image upscaler, background remover, etc. In the free version you can use a limited number of images. However, they just published that T-T-I generator is free, meaning you can generate up to 60 images per day for free. Click here to start generating images: Stable Diffusion Clipdrop. No need to register for this feature. Prompt: a philharmonic orchestra, watercolor Prompt: a plane in the sky, city lights below coming through the clouds, photography, realistic Prompt: An explosion of colorful powder (No style) (by Clipdrop) Prompt: a meadow full of daisies, blue sky, in the sale of Van Gogh Variations of a single image Original image with three variations

T-T-I in 15+ models

Text-to-Image in different Stable Diffusion models. Prompt: a girl skiing

Style transfer

I can't draw images

Click on the plus icon, then on the three dots and select I can't draw. Type in anything you want and let Padlet generate 6 images:

More on IMAGE PAGE 2

Prompt writing helper

Check out these sites where you can find a wide range of modifiers for writing better prompts: The AI and Art AI Art Creation Wiki Urania.AI

IMAGES

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESFOR GENERATING IMAGES

Midjourney

Create images from textual descriptions.

- PAGE 2

Adobe Firefly

Create images from a text description.

Magic Edit by Canva

Add, replace and modify photos.

Scribble Diffusion

Turn your sketch into a refined image using AI.

Paint by Text

Write instructions to edit photos

Magic studio

Remove distractions & add other things to the scene.

TileMaker

Generatetileable images.

A photo with different modifications

Magic Edit by Canva Original photo: Magic edits:

A text-to-image creation

Prompt: Result: Fireworks are not in the background but are part of the design of the bag itself. I love this! It looks like a dandelion.

A text-to-image, double exposure& text effects

UPDATE; May 26, 2023 Adobe has released Generative Fill for Photoshop, but you can use it now for free in Adobe Firefly. Generative Fill enables you to erase areas of your image and add new text-generated items to it. Here are the original image, one with a removed area and one with a text-generated inserted image. Original image I removed myself with a brush I added a prompt: a beautiful white lighthouse with a red top.(I did not ask to mirror it, it was AI's doing) Text effects: Prompt: bundle of colorful electric wires Prompt: pink gold balloon Text to image: Prompt: painting of blue sea and blue sky, small boats, rocky beaches Prompt: Easter bunny with easter eggs made of chocolate, a swirl of rainbow Prompt: Sunflowers, butterflies, fireflies, daisies Double exposure: Prompts: Double exposure photography of a female portrait, smiling, silhouette, superimposed against Planet Earth, background light blue map of the world Double exposure photography of a female portrait, silhouette, spectacular colourful nature on the white background photo, hyper realistic Double exposure photography of a female portrait, silhouette, super nova exploding in the background photo, hyper realistic Double exposure effect of female portrait blue silhouette superimposed against daisies background light blue Double exposure photography of a man, a silhouette of a woman, back to back, both happy and smiling, spectacular colourful nature on the white background

Photos edited by text

Simply type in what you want to change in your photo: Paint by text original idea:

A photo with different backgrounds

Original photo: Prompts: a woman in black leaning on a magnolia tree in full blossom, blue sky in the background a woman in black on a meadow full of colourful flowers, sunny day

Drawings turned into images

No registration necessary, images can be shared via link. Drawings turned into photos by prompts:

Tiles used as a wallpaper

Tiles can be generated from text and downloaded as a wallpaper for desktop, phone or as as single tile. Prompt: cars, buses, planes, white and blue Desktop wallpaper Phone wallpaper Single tile ******************* Prompt: frangipani small and big, white, pink, yellow Desktop wallpaper Phone wallpaper Single tile ********************************** Prompt: a meadow full of colourful flower Desktop wallpaper Phone wallpaper Single tile

Ideogr am

Text-to-image generator that can render text.

Images with text

Ideogram is generates images from a text prompt, but it can render text, i.e. it can spell words - and it does it quite well. Here are some examples:

QR codes and fusion spirals

QuickQR Art can be used to create scannable QR code art with prompts. It's possible that scanning may not work, but hopefully it will be improved. QuickQR Art can also be used to create the latest craze in AI Art - Fusion spirals, illusions and patterns. Only 25 visuals can be created in the free account.

GenerateQR codes and fusion spirals and patterns.

QuickQ Rart

Microsoft Designer

Text-to-image generator.

IMAGES

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESFOR GENERATING IMAGES

Midjourney

Create images from textual descriptions.

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Adobe Firefly

Create images from a text description.

Magic Edit by Canva

Add, replace and modify photos.

Scribble Diffusion

Turn your sketch into a refined image using AI.

Paint by Text

Write instructions to edit photos

Magic studio

Remove distractions & add other things to the scene.

TileMaker

Generatetileable images.

A photo with different modifications

Magic Edit by Canva Original photo: Magic edits:

A text-to-image creation

Prompt: Result: Fireworks are not in the background but are part of the design of the bag itself. I love this! It looks like a dandelion.

A text-to-image, double exposure& text effects

Text effects: Prompt: bundle of colorful electric wires Prompt: pink gold balloon Text to image: Prompt: painting of blue sea and blue sky, small boats, rocky beaches Prompt: Easter bunny with easter eggs made of chocolate, a swirl of rainbow Prompt: Sunflowers, butterflies, fireflies, daisies Double exposure: Prompts: Double exposure photography of a female portrait, smiling, silhouette, superimposed against Planet Earth, background light blue map of the world Double exposure photography of a female portrait, silhouette, spectacular colourful nature on the white background photo, hyper realistic Double exposure photography of a female portrait, silhouette, super nova exploding in the background photo, hyper realistic Double exposure effect of female portrait blue silhouette superimposed against daisies background light blue Double exposure photography of a man, a silhouette of a woman, back to back, both happy and smiling, spectacular colourful nature on the white background

Photos edited by text

Simply type in what you want to change in your photo: Paint by text original idea:

A photo with different backgrounds

Original photo: Prompts: a woman in black leaning on a magnolia tree in full blossom, blue sky in the background a woman in black on a meadow full of colourful flowers, sunny day

Drawings turned into images

No registration necessary, images can be shared via link. Drawings turned into photos by prompts:

Tiles used as a wallpaper

Tiles can be generated from text and downloaded as a wallpaper for desktop, phone or as as single tile. Prompt: cars, buses, planes, white and blue Desktop wallpaper Phone wallpaper Single tile ******************* Prompt: frangipani small and big, white, pink, yellow Desktop wallpaper Phone wallpaper Single tile ********************************** Prompt: a meadow full of colourful flower Desktop wallpaper Phone wallpaper Single tile

CARTOONS & AVATARS

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESFOR GENERATING CARTOONS & AVATARS

VanceAI

Turn selfies and pets into cartoons.

ToonMe

Cartoonize your photos.

A cartoon in different styles

Updated on November 14: Toon me is no longer web-based. AI cartoonized photos: Upload a photo, choose a style that you like and download your cartoonized photo. Have both the original and the cartoonized photo by selecting Show original photo.

Cartoonized selfies and pets

AI cartoonized selfie: Upload a photo, and choose one of the five styles - cartoons or sketch:

3D & 360

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESFOR GENERATING 3D & 360 IMAGES

LeiaPix

Generate 3D avatar animations

Krikey AI

Transforms 2D into 3D images.

Converter

Generate 360 scenes and remix them.

Blockade Labs

A 360 scene remixed in different styles

Free with no registration needed! Your scene can be downloaded and shared via a link. A 3D prompt-generated scene: a hot tub with a view of the blue ocean Click here or on the image below to see the 3D scene and remix it if you want. REMIXING Here is the same scene remixed in Fantasy style. The same scene remixed in Anime style The same scene remixed in Surreal style.

A 3D figurine dancing

Animated 3D figurine dancing rock'n'roll

A 2D Bitmoji becomes 3D

Adding motion to my 2D Bitmoji avatar:

Two 3D animations

This 3D animation was AI generated with the app Moviebot. It was not edited. However, it is possible to modify the scenes, voice, characters, text and camera. https://youtube.com/shorts/OZQykw-ny2w?feature=share

MovieBot

Create 3D animations.

Animated Drawing

Bring your drawings to life.

From a drawing to animation

This tool is free and no registration is needed. Upload a drawing, follow the steps and choose a different style of animation, e.g. walk, jump, funny. Coffee mug jumping Coffee mug dancing Coffee mug waving

Discontinued

VIDEO

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESFOR GENERATING VIDEOS

Create videos from text with AI-powered digital avatars.

Synthesia

Create videos from text.

Lumen 5

Turn text into videos with AI voices

Fliki

Create videos from image or audio.

Kaiber

Create videos, green screen and images.

Runway

Create videos from text or record audio.

Studio D-ID

Turn text into videos with AI avatars.

Colossyan

Make short videos from long ones instantly.

Vidyo

Example: Task distribution guidelnes +TUTORIAL

Example: Task distribution guidelines Lumen 5 Tutorial

From text to a video with an AI avatar

Our video with an AI avatar

From still image to video

From image and text to video More videos with ai generated avatars: Ryan Reynolds

Create short videos by talking to phone.

A 5-minute video into a 1-minute video

This tools turns long video into bite-sized clips. This tool can be used for promotion of webinars or other events. It In the free version you can upload or type in the URL of a 75- minute video per month. The generated 1-minute videos come with subtitles that you can edit and highlight. You can choose the format of the video - landscape, portrait or square. Here is a 1-minute video generated from this 5-minute video. I also tried a 60-minute video and it worked well and fast.

Typpo

AI-powered digital avatar providing activity guidelines

Instructions on how to solve an escape room game

Create short videos from long content.

Pictory.AI

More about Pictory AI & sample video

In this article you can find detailed explanation on how to use Pictory.AI with examples prepared by Croatian teacher and teacher trainer Sanja Pavlović-Šijanović. The article is in Croatian, but you can use Machine translation to translate it into your language. Od scenarija do vizualnih elemenata: Kako Pictory.AI pretvara tekst u videozapise.

From a picture to a video

Upload a picture, describe what you want and choose a style.

Sample video

Here is a sample video. Once you've recorded your voice, you can choose from a number of visual outputs. Watch a sample video.

CANVA Magic Design for Videos

A video made from photos by writing a prompt.

CANVA Magic Design for Videos enables you to create a video from your photos and video clips simply by writing a prompt. Select three to ten media files from your Uploads section. Write a short prompt describing the video you want to create and Canva will generate a video in seconds. You can then edit and customize the generated text, replace photos, add other visual elements as well as audio. Canva Magic Design for videoe also supports other languages. For the video below we used the prompt: Teacher training courses about new technologies and AI. Are you ready to learn about the future of education? 🚀 by Arjana Blazic

Generate a video from media by writing a prompt.

MUSIC

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESFOR GENERATING MUSIC

Generate music and songs

Soundraw

Generate songs with own or generated lyrics

Song R

Generate rap songs and videos.

RapGPT StoryJam

Generate mood-based music

Beatoven

Generate music and videos

Plazma Punk

Generating music and video

We combined a pre-selected song with our own, chose the type of video we wanted to create (vibrant, painting), gave textual input (colorful flowers, Gustave Klimt) and here is the result:

Generating music and video

The lyrics for this rap song were written by ChatGPT, and made into a rap song by Rap GPT Story Jam. This rap song was generated on the topic of jellyfish.

An AI generated song

A dreamy pop song about traveling.

Sample song

When creating this sample song we had the Eurovision contest. Belgium sent Gustaphe. He wore a beautiful hat. I tried out SongR and just typed: "Belgium wins Eurovision Song Contest with Gustaphe and his beautiful hat." In just 5 seconds the SongR app generated a song, lyrics included.

MUSIC

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESFOR GENERATING MUSIC

Generate music and lyrics

Udio

Example Eurovision

We combined a pre-selected song with our own, chose the type of video we wanted to create (vibrant, painting), gave textual input (colorful flowers, Gustave Klimt) and here is the result:

speech AND audio

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESFOR SPEECH and AUDIO GENERATION

Convert text into audio.

ElevenLabs

Clone and design voice

Coqui

Generate text to speech

Watson IBM

Generate text to speech and voice lipsync

Fake you

Create audio like writing a document.

Audyo

Audio and lipsync video

Check out these simple deepfake creations with famous people's voices: TTS: Audio deepfake in English Audio deepfake in Croatian Lispync video

Audio generated from text

Write a text and select a voice for the whole text or for each paragraph. Currently you can choose English (American, British, Australian), German, French, Italian, Korean, Japanese, Portuguese (Brazilian). Download the audio or share as a link or embed it in your blog, like we did it below or check out this link:

Describe and generate voices and sound effects.

Audiobox Maker

Audio story

Just like for Meta's Sketch Demo Lab, no registration is needed and you can safely use it with your students to create audio stories. For now it is available only in English https://audiobox.metademolab.com/maker The tool includes individual AI model features that you can use to create audio:1. Describe a voice and have AI generate it for you, and then you can reuse it as many times to maintain the consistency of the characters in your audio story. Generate a voice for each of the characters in your audio story.2. You can also record your own voice and AI will use it as a reference to generate speech (in the example below you can hear my AI generated voice 3. Generate any sound effect just by writing a prompt! This is such a fantastic activity for English language learners! 4. Type in some text and assign it to one of the generated voices.5. Create your audio story by simply placing the generated sounds and voices wherever you want them in the story. You can also edit the sounds by removing background noise or adding new sound effects by writing a prompt. Choose fading in/out or turn the volume down of each element as you wish. Download the story and share it with peers. The story will not be saved within the tool as no registration is required. Here is our very simple audio story: https://drive.google.com/file/d/1Chy4qCgGLOpSwx-fy5xYPuglvx3gI0Cv/view?usp=sharing

Latest addition

presentations

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESFOR PRESENTATIONS

Create a story from text or title.

Tome

Generate presentations, documents & websites.

Gamma

Magic Design by Canva

Turn a textual description into a presentation.

An AI-generated presentation about infographics

A presentation about London, a website about emojis, a document about chocolate

AI-generated presentation about London sights, non-edited: You can collaborate on this presentation by following this link: Collaborative presentation about London sights. You will have edit permissions if you have a Gamma account. If you don't own a Gamma account, you can still view the slide deck. AI-generated website about the secret life of emojis (non-edited): Link An AI-generated document about chocolate (non-edited):

A presentation about deepfakes

Magic Design by Canva This presentation was created with this textual description: a presentation about synthetic media with a quiz at the end. The presentation can be edited. The quiz was not generated, there is just a page dedicated to a quiz. NB. Always check if the content is accurate before sharing.

LESSON PLANS

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESFOR LESSON PLANS, ACTIVITIES & COURSES

Create lesson plans from text

Curipod

Lesson plan generator

Lessonplans

An AI- generated lesson plan.

UPDATE: August 27, 2023: All Curipod core features, unlimited participants and unlimited presentations are now free. Here are some things that you can do with Curipod:- You can create a presentation from scratch, you can use Curipod's AI to create a full lesson centred on your topic, you can upload your existing Power Points, PDFs or Google Slides and customize them yourself or ask Curipod to 'curify' your slide deck by adding new interactive slides with activities or/and text-based slides. You can also copy and edit slides from the Curipod library, created and shared by fellow educators.- Your students do not have to register to join your interactive presentation, they join with a PIN that you generate as soon as you start your presentation. As soon as they enter they will be assigned a nickname, but you can ask them to provide their real names too, which are never displayed on the big screen. Only you can see their real names during moderation and in the results section.- They will be able to join only your interactive slides, not the ones without any interaction. They will not appear on their devices.- You can create interactive activities, such as word clouds, polls, open-ended questions, drawings and AI feedback. - AI feedback functions so that after your students submit an answer of up to 1000 characters (in the free plan) AI automatically generates feedback, however, you have the option to review and edit the AI feedback before sending it to your students. You can then display both the student's answer and the AI feedback on your screen for everyone to see.- You can request AI to generate additional activities for you, including lesson hooks, check-ins, brain breaks, discussion prompts, would-you-rather questions, exit tickets and much more. Just enter the topic and AI will generate the content which you can modify.- You can create interactive activities on the fly.- You can change the type of activity with just a click. - You can adjust the timing during the activity itself, increasing or decreasing as needed, if you see that your students need more or less time to complete it.- You can add voting to each interactive activity, e.g. students can vote for the most creative answer or drawing.- You can modify all the generated content and activities as you see fit.- A QR code is provided for moderating student answers on your phone before displaying them on the big screen. You can also delete inappropriate responses if necessary. - Students' responses are stored in the results sections. If they provided their real names you can see how they responded to each interactive activity. With all these features and its free accessibility, we believe Curipod is a really valuable and useful tool.UPDATE: May 20, 2023: CURIPOD is now available in your language. Climate Crisis resilience - a lesson for 5th graders. Climate Crisis ResilienceA lesson about Climate crisis resilience

An AI- generated course

AI-generated courses can be downloaded as a SCORM package. This tool can be used to create lesson plans. However, it is not possible to edit the course directly on the web. Here's a non-edited AI-generated course on Generative AI for Teachers. It comprises an introduction, explanation of the concept, examples and a quiz followed by a conclusion.

GPT 3 generators create a wide variety of materials.

Would you rather quiz, activity and lesson plan

1. Would you rather ... guestions: Topic: Hobbies 2. Activity generator:Topic: Yellowstone National Park 3. Lesson plan: Topic: The Great Gatsby

Teachermatic

Generate courses aobut a topic.

Examples ofgenerated course planning and activities

This tool consists of a number of course generators for planning and for activities. In the free version you can use 5 generators per day. As always, the generated outputs are just "first drafts" that will help you prepare your lesson for your students. You will need to edit the generated content, adapt it, add to it or correct it. You can choose the format of the generated results - textual, visual, csv file or HTML - which is great if you want to embed it on your website or e.g. Genially Examples: Topic: Generative AI in the classroom Scheme of Work generator - 4 sessions Glossary generator - visual Glossary generator - HTML This is what it looks like when embedded: TermDefinitionAlgorithmic BiasA tendency of an algorithm to produce results that are biased due to the underlying data, assumptions, or design.Data PrivacyThe right of individuals to control who has access to their personal information.Explainable AIThe ability to explain the decisions made by an AI system, and the reasons behind them.FairnessThe idea that AI systems should treat all individuals equally and without discrimination.Robot RightsThe idea that robots and other AI-powered systems should have rights, similar to those of humans.SafetyThe assurance that an AI system will not cause harm, either intentionally or unintentionally.TransparencyThe requirement that AI systems be open and accessible to scrutiny by the public, including their design, data, and decision-making processes.Unintended ConsequencesThe potential for unforeseen and undesirable outcomes resulting from the use of AI.Value AlignmentThe ability of an AI system to act in accordance with human values and ethical principles.WeaponizationThe use of AI technology to develop or enhance weapons. Classroom questions generator - based on Bloom taxonomy: for this one I selected the HOTs: Application and Analysis Rubric generated as HTML CriteriaExcellent (5)Good (4)Average (3)Poor (2)Unsatisfactory (1)ResearchStudent has thoroughly researched the topic and provided clear and accurate information.Student has adequately researched the topic and provided sufficient information.Student has done some research but provided limited information.Student has done minimal research and provided little information.Student has not done any research and provided no information.OrganisationStudent has effectively organised their project, and it is easy to follow and understand.Student has organised their project in a logical way.Student has some organisation but their project is disjointed and difficult to follow.Student has not organised their project, and it is difficult to understand.Student has not organised their project, and it is extremely difficult to understand.CreativityStudent has used creative and innovative strategies to complete their project.Student has used some creative strategies to complete their project.Student has used few creative strategies to complete their project.Student has used limited creative strategies to complete their project.Student has not used any creative strategies to complete their project.PresentationStudent has presented their project in a professional manner.Student has presented their project with some professionalism.Student has presented their project with limited professionalism.Student has presented their project with minimal professionalism.Student has not presented their project with any professionalism.

An AI- generated lesson plan on how to write a complaint

AI-generated lesson plan on how to write a letter of complaint: Topic:Writing a complaint Objectives & Outcomes - By the end of this lesson, students will be able to write a complaint letter in a proper and professional manner. Materials - A writing prompt, a template for a complaint letter, a copy of the student complaint letter that will be graded for comparison Warm-up - Ask the students if they have ever had any problems with a product, service, or organization. (For example, a faulty product they bought, a poor service they received at a restaurant, or a rude employee they encountered at a store.) Ask them to share their experiences and give examples of how they resolved the issues. Direct Instruction - Introduce the concept of writing a complaint. Explain that a complaint is a way of expressing dissatisfaction with a product, service, or organization. It is a way to seek redress and to try to resolve the issue. - Explain the steps involved in writing a complaint. These include: -Identifying the problem: What is the issue or problem that you are complaining about? What are the details and specifcs of the issue? -Planning your writing: Think about the points that you want to make in your complaint. Organize your thoughts and ideas into a clear and logical argument. -Composing the draft: Write the draft of your complaint, using proper English grammar and syntax. Make sure to include all the necessary information, such as names, dates, and details. -Editing the draft: Check for spelling, grammar, and punctuation errors. Make any necessary corrections. Proofread the complaint to ensure that it is concise, clear, and concise. -Practice drafting and editing a complaint using a sample complaint provided by the teacher. Guided Practice -Distribute a sample complaint to each student. Have the students read over the complaint and identify the problem, planning points, and drafting of the complaint. -Have the students work in small groups to provide feedback and advice on the sample complaint. Encourage them to consider the purpose and audience of the complaint, as well as the organization and clarity of the arguments. -Have the students share their feedback and advice with the class. Independent Practice -Have the students choose a topic related to their studies or personal experience. -Have the students write a complaint on their chosen topic, following the steps outlined in the lesson. Encourage them to consider the purpose and audience of the complaint, as well as the organization and clarity of the arguments. Closure -Have the students share their complaints with the class, and discuss the effectiveness of the arguments and the overall formatting. -Review the steps for writing a complaint, and encourage the students to continue practicing the skill outside of class. Assessment -Observe the students during independent practice and provide feedback on their written complaints. -Collect the written complaints and use them to assess the students' ability to write a complaint in a professional manner.

Course AI

Generate quizes, activities and lesson plans.

Autoclassmate

Nolej

Turn static learning materials into microlearning interactives.

Microlearning interactives made from a YT video on machine learning

Nolej (pronounced as in Knowledge) is a tool that can be used to convert static learning materials (video, text, audio, old Scorm files, YouTube links, websites) into micro-learning interactives, such as interactive video, interactive book, flashcards, glossary, summary, quizzes, flashcards, drag and drop exercises and HOT questions, all of which can be embedded anywhere or exported and integrated with your LMS, exported to SCORM, xAPI and H5P or Google Classroom. In the free version it is possible to generate 5 packages. Below you can find one package of micro-learning interactives developed by AI from a YouTube video on Machine Learning:

Description of the tool + screenshots

Magic School AI Magic School AI is a FREE generative AI tool made for educators by educators, comprising 49 different generator tools to make your work easier and faster, including:PLANNING GENERATORS for lesson plans, rubrics, quizzes, diagnostic assessment, creating lessons relevant to your students background and prior knowledge, common misconceptions (great idea that works really well),STUDENT SUPPORT GENERATORS for behavior intervention (provides excellent ideas), text scaffolder, COMMUNICATION GENERATORS for class newsletter, email to parents, letter of recommendation, PRODUCTIVITY tools for proofreading, translation tool, text summarizer, text rewriter,COMMUNITY TOOLS for ice breakers, colleague song generator (yes, really - check it out in the image screenshots below) There is also Rania - an education chatbot that answers all your questions related to edu topics.You can MODIFY the generator content as you wish!MagicSchoolAI is available in 25 languages. The best of all is that for all these generators you need only one account. And what's more, it is totally FREE! Some screenshots:

49+ generators for teachers

Magic School AI

A set of AI tools for content creation, assessment, feedback.

EduaideAI

Description of the tool + screenshots

EduAideAI EduAideAI is a set of FREE generative AI tools for different subjects! What I like about it, is that it gives you not only ideas for lesson planning but also for cooperative and independent learning activities, diverse types of assessment, emails for parents, school announcements, ice-breaking and well-being activities, as well as accessibility interventions.EduaideAI can be used as- Content creator - to create lesson plans, questions, information objects, taxonomy scaffolding and much more,- Teaching Assistant - to write emails, school announcements, IEP outlines, interventions, student reports, to adapt text,- Feedback bot - just copy and paste student work and run different types of feedback, e. g semantic, typographic, syntactical or upload your own rubric.- Assessment builder - create and edit diverse types of questions, change the level of difficulty for each question and add the questions easily to your workspace in the content creator section- Eduaide Chat - ask anything education-related and bring the generated content to your workshpace.You can edit the generated content directly in the workspace or copy the generated content.It is available in 15 languages. Some screenshots:

A.I. Powered ToolsFor English Teachers

Twee

Description of the tool + screenshots

Twee Twee is a set of free generative AI tools for English teachers to develop students' reading, writing, speaking and listening skills. You can - create vocabulary and grammar practice - create essay questions - create questions for any YouTube video in just a few seconds- generate dialogues, stories, letters or articles on any topic and for any level - create multiple choice questions, open questions, and True/False statements -find interesting discussion questions, facts, and quotes by famous people related to the topic - brainstorm vocabulary related to the topic and create fill-in-the-gap and open-the-brackets exercises And much more! Some screenshots: Create different types of text on different topics for different levels Create four short texts - opinions on a topic Create warm up questions for a video Upload an image and have the txt extracted and ready for fill the gap activity Create a communicative exercise on a topic

cCreate quick language activities for various purposes.

Five-Minute Activity Generator

Description of the tool + screenshots

Five-Minute Activity Generator Five-Minute Activity Generator developed for language teachers by Svetlana Kandybovich, a language teacher from ELTCATION, a very popular and very useful blog for teaching languages.Five-Minute Activity Generator helps you create short activities for introducing any topic. Just write how many activities you need, the skills you want your students to develop (e.g. reading comprehension), language focus (e.g. if-clauses), topic (e.g. Large language models), Proficiency level (e.g. upper intermediate) and students' interests (e.g. digital technologies).As always, modify and adapt the generated content to suit your teaching context.Free and no registration needed! Have a look at the generated activities in the screenshots below. I also tried it in Croatian and it works!

sCHOOL REPORTS & FEEDBACK

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESGENERATING SCHOOL REPORTS & FEEDBACK

Real Fast Reports

Write personalized school reports.

gotFeedback

AI-generated feedback for writing assigments that can be adapted.

A generated school report

Write comments in bullet points: Click Generate a report and this is what it looks like. In the free version you get 10 reports for free.

Feedback on details in writing

Choose a prompt for feedback you want to generate: Upload a pdf or word document or paste it in the box. Click evaluate. Adapt the generated feedback to fit the needs of your students.

ADAPTATIONS

Latest addition

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESADAPTING AND TAILORING CONTENT

Diffit

Adapt existing and generate new personalized materials.

Adapted text with addtional content

Diffit is a differention tool that you can use to easily: - adapt any text or article for any reading level,- get a new text based on any topic,- get a summary, a key word glossary and multiple choice and open-ended comprehension checks with answers, as well as the sources used,- even add a title image to your adapted text- and EDIT the generated content as you wish. When done, you can export the adapted text along with the selected generated content as a Google Doc or Google Forms. You can choose from 3 Google doc templates - simple, printable and digital.Here is an example of a digital Google Doc that contains the adapted text originally written by a 12th grade student of mine that I adapted for 5th grade students. It's all AI-created, without any edits from my side. https://docs.google.com/document/d/1AAhza_1zCStEM5axPeAjIfSMLL3oFV_daDN-vp2JiZY/edit?usp=sharingHere is the same text with questions as a Google Form.https://forms.gle/FbW6W7Tuo3W8i5JP7Again, you can edit everything and as always use your professional judgement and expertise before sharing the AI-created output with students.You can generate texts in different languages. (but not all, e.g. Croatian is not there yet)And yes, it is FREE. Some screenshots: You can include the source text.Additional content generated from the adapted text. Edit and export (and edit again) the AI Generated content:

Goblin Tools

A set of tools to simplify tasks and texts.

AI generated content

Goblin Tools is a nice 'small, simple, single-task set of tools, mostly designed to help neurodivergent people with tasks they find overwhelming or difficult. It is free and available to all, without ads or paywalls. Goblin Tool is also great for English language teachers and learners. The tool called Magic To Do breaks down the task into single steps, e.g. how to organise a panel or make waffles. Formalizer helps you to make your text more or less formal, more sociable and passionate, less emotional and snarky, and more.Judge helps you decide if you misunderstood the tone of a text.Estimator gives an estimate of how long a task will take.Compiler transforms your sometimes confusing ideas and thoughts into a list of tasks.Chef provides you with ideas for lunch based on the ingredients, dietary constrains, equipment etc.

CODE

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESFOR GENERATING CODE

Open AI Codex

Translates natural language to code

Imagica

Build a no-code AI app in minutes

Github Copilot

Turns natural language prompts to coding suggestions

Storytelling

story-telling

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESFOR GENERATING STORIES

LTX Studio

ComicAI

Create movie scenes based on prompts.

Create a comic strip with AI

Nolan AI

Writing co-pilot offering suggestions and guidance.

Summer in the Caribbean

A story with scenes generated from a prompt: two families go to a holiday resort in the Caribbean (not edited) Change register and tone by clicking Ask AI I chose Crazy and here is what I got: Describe your characters by writing a prompt about it: Nolan AI character description: Nolan AI is a useful tool for creating stories. It would be great if it could be used collaboratively.

Lost in Brussels

Movie trailer

MULTIMODAL CONTENT

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESGENERATING MULTIMODAL CONTENT

Piggy Magic

Create mobile content, quizzes and summaries. Edit & audio-record.

Mobile content + a quiz about deepfakes

From a prompt to mobile content, quiz and summary. Mobile content created with a prompt, I also recorded some audio. school project about deepfakes: This is the AI generated quiz with 10 questions on the topic of deepfake media.

Microsoft Designer

Create designs from prompts, generate captions and hashtags.

Multimedia poster about GEN AI tools

From a prompt to a design: Microsoft Designer not only has all the usual design tools, but it also has some AI-powers: create designs and original images from prompts, get writing assistance and layout for your design, have it propose captions and hashtags for sharing on social media. This post was generated by MD: Bring your #classroom to the cutting edge with AI! Check out these great examples of how teachers can use generative AI to enhance learning #education #teachers #generativeAI GEN AI Tools for Schools

TRanslations

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESTRANSLATIONS

Canva Translate

Translates pages of text into different languages.

Machine Translation

Translates, compares, analyses & recommends translations.

Translated poster

Amazingly fast and amazingly accurate (only some minor mistakes in the English to Croatian translation). I translated this graphic: EduData Edu data by Arjana Blazic Some screenshots:

Examples

Machine translation compares translations from 4 different translators: Google, DeepL, Amazon and ModernMT and provides recommendations Comparison: Analysis and recommendations: Original text in Croatian: Ono što je zajedničko svim projektima je upoznavanje i umrežavanje učenika, nastavnika, povezivanje i uspostavljanje suradnje na međunarodnoj razini. Sudjelovanje u projektima važno je za školu kao zajednicu i instituciju unatoč tome, što samo dio nastavnika i učenika sudjeluje u razmjenama, znanja i iskustva stečena kroz aktivnosti prenose se unutar škole, unutar razreda, među kolegama. Uz iskustvo i priliku za usavršavanje, projekti nude mogućnost razvoja i napredovanja pojedinih nastavnika, ali i škole u cjelini. Živimo u vremenu digitalizacije, i važno je da smo kao odgojno-obrazovna institucija u koraku s vremenom, da pratimo tehnološke i metodičke trendove u nastavi. Navedeni projekti.... Translations: by Google What all projects have in common is the introduction and networking of students, teachers, connecting and establishing cooperation at the international level. Participation in projects is important for the school as a community and institution, despite the fact that only a part of teachers and students participate in exchanges, knowledge and experience gained through activities are transferred within the school, within the class, among colleagues. In addition to experience and the opportunity to improve, projects offer the possibility of development and advancement of individual teachers, but also of the school as a whole. We live in the time of digitization, and it is important that we, as an educational institution, keep up with the times, to follow technological and methodical trends in teaching. The listed projects... by DeepL shows error by Amazon What all projects have in common is meeting and networking students, teachers, connecting and establishing cooperation at the international level. Participation in projects is important for the school as a community and institution, despite the fact that only a part of teachers and students participate in exchanges, knowledge and experience gained through activities are transferred within the school, within the class, among colleagues. In addition to the experience and the opportunity for improvement, the projects offer the possibility of development and promotion of individual teachers, but also the school as a whole. We live in a time of digitization, and it is important that we, as an educational institution, keep pace with the times, to follow technological and methodical trends in teaching. Projects listed... by ModernMT What all projects have in common is getting to know and networking students, teachers, connecting and establishing cooperation at the international level. Participation in projects is important for the school as a community and institution, despite the fact that only a part of teachers and students participate in exchanges, knowledge and experience gained through activities are transferred within the school, within the classroom, among colleagues. In addition to experience and the opportunity for improvement, the projects offer the possibility of developing and advancing individual teachers, as well as schools as a whole. We live in a time of digitization, and it is important that as an educational institution we are in step with the times, to follow technological and methodical trends in teaching.

HeyGen

Translate videos with naural voice clone, lyp-sinc and talking style.

A video translated into 8 languages

HeyGen Video Translator is an excellent tool to translate your videos into different languages. For now about 15 languages are supported The AI app translates videos by using a natural voice clone, lip-sync and authentic speaking style. ALL Hey gen by Arjana Blazic

QUIZ TOOLS

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESFOR QUIZZES AND COMPREHENSION CHECKS

Generate quiz questions from text.

Yippity

Generate quiz questions from text, topic or video for different complexity levels (easy, medium, hard)

PrepAI

Generate quiz questions from text or URL.

Quizgecko

Generate a quiz by just typing the topic.

Meiro

Generate diverse types of assessment from different types of files (PDF, PPT, JPEG...)

MonicAI

A comprehension check of a You Tube video.

Educators can sign up for a free version with very limited features. You can generate multiple choice, gap fill, T/F and descriptive. For multiple choice questions you can select generation of easy, medium and high level. It is available only in the English language. Content source can be AI generated content based on topic, typing or pasting text, uploaded video or URL, uploaded document. The generated quiz can be downloaded or shared with students via email. I managed to generate only one comprehension question from the video in the free version.

A quiz about climate crisis resilience

A quiz about the SDGs generated from a URL.

Questions generated from a PPT, JPEG & text

Monic AI is a tool to create diverse types of assessments from your files - simply drag and drop your documents, pdfs, PPTs, images, (YES! Images) or simply type in your text and AI will create different types of questions along with explanations, all of which you can edit and adapt to your needs. The tool generates a lot of questions, .e.g. for a visual about 3 types of AI with not much text on it, it generated 7 questions, for a PPT about student engagement with 62 slides it produced 327 (!) questions. No, not all are usable, but I got enough ideas to create a practice test. Sample questions generated from a visual: Sample questions generated from a PPT: Sample questions generated from an inserted text: The tool is still in Beta and there are still lots of bugs, but it has great potential and in its free version you get unlimited flashcards for up to 150 pages per month.

Sample quiz: Eurovision Song Contest

Prove you are a Eurovision Song Contest Expert: https://go.meiro.cc/2854782

GAMES

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESFOR GENERATING GAMES

AI Dungeon

Breshna

Create your own game on no time. Many different templates.

Direct yourown text-based adventure-story game

LUDO

Generate games from keywords or phrases.

AI Dungeon

Direct yourown text-based adventure-story game

Examples of games

Some simple games made with Breshna A game in Croatian: Na dnu oceana This game was created on Breshna.io.Click here to create yoursCreate Catch the toys: Catch the toys game This game was created on Breshna.io.Click here to create yoursCreate <

FUN

AI TOOLS AND TECHNOLOGIESFOR FUN

AI gen dream trip + itinerary

This is my dream trip as seen by AI, based on some questions I answered: Maui, Hawaii! Not bad at all! And here's the AI-generated itinerary: I'll post a picture or two from the real trip one day

Check out this recipe

These are the ingredients I have at home right now: This is one of the AI generated recipe I was sent to my email for free. This is another one: I'll post a picture here when I make it for real!

Music quiz Flowers

AI generated quiz based on the song Flowers and Miley Cyrus' career. Epic Music Quiz allows collaboration mode and webcam.

AI generated memes

AI generated memes: I used web-based MemeCam service: Click Context to add topic to your memes. Below you can see memes created by adding the words creativity and education.

From rude to polite messages

Angry email translator Let off steam and vent your frustration by writing a rude email, and Angry email translator will translate it into a more polite, respectful and work appropriate one.

Get perso nalized colour palletes

Khroma is an AI tool that you can use to train a colour generator algorithm personalized for you. It is free and no registration is needed. Click and choose a set of your 50 favourite colours and AI will provide you with your personal pallete, colour combinations, gradients, and all that with color names, hexcodes, rgb values, CSS code, and WCAG accessibility rating of each colour.

Where to?

Discover and explore travel destinations

AI Recipes

Discover recipes from the ingredients you have

Epic Music Quiz

Create a music video quiz

Memecam

GPT 3.5.-generated photo captions.

Angry e-mail Translator

CamerAI

Celebrity imitates uou

Convert rude emails into more polite and respectful ones.

Latest addition

Khroma AI

Train a colour generator algorithm.

Duet with Hugh Grant

Khroma is an AI tool that you can use to train a colour generator algorithm personalized for you. It is free and no registration is needed. Click and choose a set of your 50 favourite colours and AI will provide you with your personal pallete, colour combinations, gradients, and all that with color names, hexcodes, rgb values, CSS code, and WCAG accessibility rating of each colour.

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Napkin.ai: Grafiken automatisiert aus Text erstellen – Beispiele und Überlegungen für Schule und Unterricht

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Napkin.ai: Grafiken automatisiert aus Text erstellen – Beispiele und Überlegungen für Schule und Unterricht

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Napkin.ai: Grafiken automatisiert aus Text erstellen - Beispiele und Überlegungen für Schule und Unterricht - Unterrichten Digital

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Napkin.ai erstellt aus Texten unterschiedlichste Visualisierungen. Möglichkeiten und Risiken für den Unterricht zeige ich im Blogbeitrag mit Praxisbeispielen.

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391104eng / Corporate author:UNESCO [8376]Person as author:Miao, Fengchun [author] [61], Cukurova, Mutlu [author] [1]ISBN:978-92-3-100707-1

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https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000391104

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KI im Unterricht: Möglichkeiten und Perspektiven

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KI im Unterricht: Möglichkeiten und Perspektiven

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Prompts die dir den Unterricht als Lehrer:in erleichtern

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Prompts die dir den Unterricht als Lehrer:in erleichtern

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LEKTIONSPLANUNG UND UNTERRICHTSDESIGN

1. UNTERRICHTSPLÄNE ERSTELLEN

Idee eines Prompts für den Unterrichtsplan:

Beispiel-Prompt:

Zusätzliche Prompt-Strategien:

2. UNTERRICHTSPLÄNE FÜR STELLVERTRETUNGEN ERSTELLEN

Idee eines Prompts für den Unterrichtsplan einer Vertretungslehrperson:

3. SYLLABUS DESIGNER (LEHRPLAN DESIGNER)

4. UNIT- ODER UNTERRICHTSZIELE GENRIEREN

Lade dir jetzt unser ChatGPT Prompting Sheet und erhalte eine Step to Step Anleitung wie du einen perfekten Prompt für dich als Lehrer:in erstellen kannst.

2. UNTERRICHTSPLÄNE FÜR STELLVERTRETUNGEN ERSTELLEN

Idee eines Prompts für den Unterrichtsplan einer Vertretungslehrperson:

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Prompts die dir den Unterricht als Lehrer:in erleichtern

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LEKTIONSPLANUNG UND UNTERRICHTSDESIGNIn der modernen Bildung gewinnt die Nutzung von KI-Chatbots immer mehr an Bedeutung. Sie bieten Lehrern vielseitige Unterstützung bei der Planung und Gestaltung des Unterrichts. In diesem Blogpost werden wir verschiedene Möglichkeiten erkunden, wie KI-Chatbots bei der Lektionsplanung und im Unterrichtsdesign helfen können.

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Unterrichtsvorbereitung im Fremdsprachenunterricht mit KI-Tools für die Sekundarstufe 1

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Unterrichtsvorbereitung im Fremdsprachenunterricht mit KI-Tools für die Sekundarstufe 1

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VPH Alice Bankhofer

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Unterrichtsvorbereitung mit KI-Tools für die Sekundarstufe 1

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Die wichtigsten Tools – laufend aktualisiert

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Die wichtigsten Tools – laufend aktualisiert

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David Röthler

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FastFLUX | Instant FLUX Image Creation for Free

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Create beautiful FLUX images in milliseconds with FastFLUX. Free, fast, and no sign-up required. Image generation powered by Runware.

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Mikrofortbildung: KI in der Bildung für Einsteiger*innen

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Mikrofortbildung: KI in der Bildung für Einsteiger*innen

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Lene Hirsch

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Ich habe die oben veröffentlichte Mikrofortbildung konzipiert, um Menschen ein erstes Erkunden und einen inhaltlichen Einstieg in das Thema künstliche Intelligenz (KI) in der Bildung zu ermöglichen. Konzipiert ist das Lernangebot für Einsteiger*innen, die noch (fast) nie selbst mit einem KI-Sprachmodell gechattet haben. In meinen Fortbildungen an Schulen sind das bei Abfragen meistens gut die Hälfte eines Kollegiums. Wichtig war mir, weniger fertige Antworten zu geben, sondern mehr zum eigenen Ausprobieren zu ermutigen. Durch die Gestaltung als Mikrofortbildung werden Lernende dazu eingeladen, sich gemeinsam mit Kolleg*innen auf den Weg zu machen.

Das Lernangebot ist mit H5P gestaltet und als OER veröffentlicht. Du kannst es gerne anpassen und beliebig weiternutzen.

PS. Die konkrete Idee zur Gestaltung solch einer Mikrofortbildung hatte ich, als bei ExcitingEdu in Dresden eine Schulleiterin aus dem ländlichen Raum das Gespräch mit mir suchte und meinte, dass sie es so wichtig fände, dass ihr Kollegium überhaupt erst einmal erste Erkundungen zu KI macht, um dann über Lernkulturveränderung und alles weitere reflektieren zu können. Sie fragte mich, wie sie das bewerkstelligen könnte. Leider haben wir keine Kontaktdaten ausgetauscht, aber ich habe ihr den Hinweis auf meine Website gegeben. Deshalb also: Liebe Schulleiterin, der hier gestaltete Inhalt ist vor allem auch für dich und dein Kollegium gedacht. Viel Freude damit 🙂

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Mikrofortbildung: KI in der Bildung für Einsteiger*innen | eBildungslabor

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Erstes Erkunden und ein inhaltlicher Einstieg.

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LEKTIONSPLANUNG & UNTERRICHTSDESIGN MIT KI

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LEKTIONSPLANUNG & UNTERRICHTSDESIGN MIT KI

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LEKTIONSPLANUNG UND UNTERRICHTSDESIGN

1. UNTERRICHTSPLÄNE ERSTELLEN

Idee eines Prompts für den Unterrichtsplan:

Beispiel-Prompt:

Zusätzliche Prompt-Strategien:

2. UNTERRICHTSPLÄNE FÜR STELLVERTRETUNGEN ERSTELLEN

Idee eines Prompts für den Unterrichtsplan einer Vertretungslehrperson:

3. SYLLABUS DESIGNER (LEHRPLAN DESIGNER)

4. UNIT- ODER UNTERRICHTSZIELE GENRIEREN

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2. UNTERRICHTSPLÄNE FÜR STELLVERTRETUNGEN ERSTELLEN

Idee eines Prompts für den Unterrichtsplan einer Vertretungslehrperson:

Lade dir jetzt unser ChatGPT Prompting Sheet und erhalte eine Step to Step Anleitung wie du einen perfekten Prompt für dich als Lehrer:in erstellen kannst.

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Prompts die dir den Unterricht als Lehrer:in erleichtern

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LEKTIONSPLANUNG UND UNTERRICHTSDESIGNIn der modernen Bildung gewinnt die Nutzung von KI-Chatbots immer mehr an Bedeutung. Sie bieten Lehrern vielseitige Unterstützung bei der Planung und Gestaltung des Unterrichts. In diesem Blogpost werden wir verschiedene Möglichkeiten erkunden, wie KI-Chatbots bei der Lektionsplanung und im Unterrichtsdesign helfen können.

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20 Prompt-Vorlagen zur Unterstützung des Lernens entlang des gesamten Lernprozesses

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20 Prompt-Vorlagen zur Unterstützung des Lernens entlang des gesamten Lernprozesses

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Thomas Tillmann

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Gengler, E., Kraus, A., Bodrožić-Brnić, K. (2024). Faires KI-Prompting
– Ein Leitfaden für Unternehmen. BSP Business and Law
School – Hochschule für Management und Recht. (1 – 28).

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Weitere Arbeitsblätter zu Machine learning Projekten

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Weitere Arbeitsblätter zu Machine learning Projekten

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IBM Scratch

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An educational tool for teaching kids about machine learning, by letting them train a computer to recognise text, pictures, numbers, or sounds, and then make things with it in tools like Scratch.

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IBM Scratch

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An educational tool for teaching kids about machine learning, by letting them train a computer to recognise text, pictures, numbers, or sounds, and then make things with it in tools like Scratch.

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Supervised Maschinen Lernen mit Machinlearning for Kids und SCRATCH

Arbeitsblatt

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glücklich oder traurig

PRÄSENTATION

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Ein einfaches lernendes System

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Fröhlich oder traurig?

Ein einfaches lernendes System - Ich erkenne deine Zeichnung!

Drücke auf Start und male ein Gesicht. Ich erkenne, ob es fröhlich oder traurig ist!

Sind deine Zeichnungen richtig erkannt worden? Falls nicht, könnte das an dem sehr kleinen Erfahrungsschatz des Systems liegen:

Dem System wurden jeweils 5 Beispielbilder für die Kategorien Fröhlich und Traurig vorgegeben. Mit diesem Bildern hat das System trainiert und seinen Erfahrungsschatz gebildet. Es versucht nun, seine Erfahrungen einzusetzen und deine Bilder einer Kategorie zuzuordnen.

Aufgabe

Jetzt kennst du den Erfahrungsschatz des Systems. Male wieder Gesichter und überlege, warum das System deine Zeichnung der einen oder der anderen Kategorie zuordnet.

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Drücke auf Start und male ein Gesicht. Ich erkenne, ob es fröhlich oder traurig ist! Sind deine Zeichnungen richtig erkannt worden? Falls nicht, könnte das an dem sehr kleinen Erfahrungsschatz des Systems liegen: Dem System wurden jeweils 5 Beispielbilder für die Kategorien Fröhlich und Traurig vorgegeben.

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Diese KI ist eine einfache „echte" KI. Sie basiert auf einem neuronalen Netz, das durch die verfügbaren Dreiecke, Kreise und Vierecke trainiert wird. In großen KI-Modellen sind zusätzliche Vorkehrungen programmiert, um die Ergebnisse zu verbessern. Daher werden die typischen Probleme von maschinellem Lernen weniger deutlich sichtbar.

So kann man KIara austricksen, damit sie besonders schlechte Ergebnisse liefert:

kleine Zeichnungen

Zeichnungen am Rand

verdrehte Zeichnungen

runde Ecken

mehrere Figuren

Reset Kiara trainieren Kiara trainieren

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Diese KI ist eine einfache „echte" KI. Sie basiert auf einem neuronalen Netz, das durch die verfügbaren Dreiecke, Kreise und Vierecke trainiert wird. In großen KI-Modellen sind zusätzliche Vorkehrungen programmiert, um die Ergebnisse zu verbessern. Daher werden die typischen Probleme von maschinellem Lernen weniger deutlich sichtbar.

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10 Ideen & Prompts für interaktive Lernspiele mit Claude 3.5 Sonnet

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10 Ideen & Prompts für interaktive Lernspiele mit Claude 3.5 Sonnet

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Blogartikel

Ihr könnt die Unterrichtsspiele direkt im Blog-Artikel ausprobieren - für eine optimale Darstellung empfehle ich, den Artikel am PC oder Laptop zu öffnen 🙌

Zahlreiche Tests zeigen, dass Claude 3.5 Sonnet vor allem im Bereich Coding ChatGPT 4o in die Schranken weist. Für mich war das der Moment zu testen, wie sich die Funktion im Schul- und Unterrichtskontext zielführend einsetzen lässt.

Da sich das Einbinden von Gaming-Elementen positiv auf das Lernen im Unterricht auswirken kann, habe ich mal getestet, ob sich mit Claude digitale Lernspiele, Learning Apps und weitere interaktive Anwendungen für den Unterricht erstellen lassen.

Hier erfahrt ihr, was es bei der Erstellung zu beachten gibt und natürlich, was bei meinen ersten Experimenten herausgekommen ist. Viel Spaß beim Lesen, beim Anspielen und beim anschließenden Nachbauen!

1. Was es vor der Erstellung von Lernspielen zu beachten gibt 📋

Claude funktioniert im Grunde genau wie ChatGPT. Zentral ist das Chatfenster, in das ihr eure Prompts eingebt.

Für das Erstellen der interaktiven Lernspiele müsst ihr zuvor aber noch die experimentelle Funktion Artifacts aktivieren.

Damit bekommt ihr euer KI-Ergebnis direkt neben eurem Gesprächsverlauf angezeigt. Wenn ihr weitere Prompts eingebt, wird das KI-Ergebnis dann entsprechend angepasst und ihr könnt zwischen den verschiedenen Versionen eurer Ergebnisse wechseln.

Zur Erstellung der interaktiven Lernspiele müssen dann einfach passende Prompts eingegeben (1) werden. Die Spiele können dann getestet (2) und mit weiteren Prompts angepasst und optimiert (3) werden.

Bei der kostenlosen Version von Claude 3.5. Sonnet gibt es im Moment eine Begrenzung der Prompt-Eingaben, man kommt damit aber dennoch recht weit.

Die erstellten Spiele und Anwendungen lassen sich anschließend herunterladen (4) und in jedem Browser ohne weitere Installation spielen.

Ihr könnt die Spiele und Anwendungen dann im nächsten Schritt einfach mit euren Schüler:innen teilen, indem ihr diese zum Beispiel in euren gemeinsamen Dateiordnern ablegt, per E-Mail versendet oder über eure Lernplattformen und OneNote bereitstellt.

2. 10 Ideen für interaktive Lernspiele für den Unterricht 🎮

2.1 Millionenquiz für den Unterricht 💰

Ich habe zunächst versucht, mit Claude ein Spiel nachzubauen, das an die Spielshow "Wer wird Millionär" angelegt ist. Für das Beispiel habe ich die KI gebeten, Allgemeinwissens-Fragen einzubauen.

Folgenden initialen Prompt habe ich verwendet:

Hilf mir, ein Spiel für den Unterricht zu entwickeln. Es soll so ähnlich aufgebaut sein wie "Wer wird Millionär". Es müssen Fragen hinterlegt sein mit jeweils vier Antwortmöglichkeiten und einer richtigen Antwort. Thema: Allgemeinwissen. Es gibt 15 Gewinnstufen von 100 €-1.000.000 €. Es gibt einen 50:50 Joker, Telefonjoker und Publikumsjoker. Wenn eine Frage richtig beantwortet wird, dann folgendes einblenden: "Super, nächste Frage". Wenn etwas falsch beantwortet wird einblenden: „Leider falsch" Bitte ein Spiel entwickeln, das direkt im Browser läuft ohne Installation

In meinem Fall musste ich mit 2 kurzen Prompts nachfassen, damit auch der Publikumsjoker und Telefonjoker funktionsfähig war; danach war das Spiel voll funktionsfähig.

Hier ist das Ergebnis, das ihr direkt testen könnt:

2.2 Vokabel-Memory 🧠

Im zweiten Versuch habe ein Memory-Spiel mit deutschen und englischen Vokabeln zu dem Unterrichtsthema „Vorstellung des Ausbildungsunternehmens" erstellt. Ziel ist es, die entsprechenden Paare aufzudecken. Die Vokabeln habe ich dieses Mal per Screenshot bereitgestellt.

Mein initialer Prompt:

Erstelle ein Browsergame für den Unterricht. Es soll an Memory angelegt sein, die Kärtchen enthalten Vokabeln auf Englisch oder Deutsch. Ziel ist es, die passenden Paare (Englisch - Deutsch) zu finden. Wenn die passenden Paare gefunden sind, sollen diese ausgeblendet werden. Wenn alle Paare gefunden sind, blende ein: "Good job". Folgende Vokabel-Paare verwenden: siehe Screenshot

Mit einem weiteren Prompt habe ich in diesem Fall noch die Anzahl der Wortpaare reduziert.

Hier ist das Ergebnis:

2.3 Wortgitter erstellen und im Unterricht einsetzen 🔠

Bei der Erstellung dieses Spiels habe ich Vokabeln aus einer Wortliste zu dem Unterrichtsthema „Sustainability" bereitgestellt und von Claude verlangt, diese senkrecht und waagrecht in einem Wortgitter unterzubringen.

Initialer Prompt:

Erstelle ein Wortgitter, das die nachfolgenden Vokabeln enthält. Die Buchstaben sollen anklickbar sein. Wenn ein Buchstabe eines Wortes geklickt wird, markiere diesen grün, alle anderen Buchstaben rot. Wörter horizontal und vertikal einbauen. Ergänze den Arbeitsauftrag als Text: Find 10 words related to the topic of sustainability. Wörter: 1. Sustainability 2. Environment 3. Renewable Energies 4. Climate Change 5. Resource Conservation 6. Waste Reduction 7. Energy Efficiency 8. Ecological Footprint 9. Environmental Protection 10. Recycling

Vokabeln, die aus zwei Wörtern bestehen, wurden im Wortgitter nicht zusammenhängend untergebracht. Dies lässt sich grundsätzlich mit weiteren Prompts beheben, auch wenn es mir in diesem Fall nicht auf Anhieb gelungen ist. Der Anwendungsfall wird aus meiner Sicht dennoch deutlich.

Hier das Ergebnis:

Sustainability Word Grid

Find 10 words related to the topic of sustainability

2.4 Wörter und Vokabeln erraten

Bei diesem Spiel handelt es sich um das Spiel „Galgenmännchen" oder „Wörter raten". Statt des Galgenmännchens habe ich eine Blume gewählt, die bei falschen Antworten Blätter verliert. Anschließend habe ich ein paar Wörter hinterlegt, die per Eingabe über die Tastatur erraten werden müssen.

Hier der initiale Prompt:

Erstelle das Spiel Hangman, das sich direkt im Browser ausführen lässt (HTML). Statt eines Galgenmännchens aber eine Blume darstellen, die bei falschen Eingaben Blätter verliert.

Folgende Wörter hinterlegen: Unterricht, Schule, Künstliche Intelligenz

Das Ergebnis:

2.5 Pong: Unternehmensformen-Edition (2 Spieler) 🏓

In diesem Versuch habe ich die KI zuerst gebeten, das Spiel Pong für 2 Spieler nachzubauen. Initialer Prompt:

Erstelle das Spiel Pong für 2 Spieler. Score 10 Punkte

Danach habe ich Wahr-Falsch-Fragen mit einem weiteren Prompt bereitgestellt und in das Spiel integrieren lassen:

Stelle immer eine Wahr-Falsch-Frage wenn ein Spieler einen Punkt macht. Ist die Frage richtig beantwortet, gibt es den Punkt. Ist die Frage falsch beantwortet, gibt es keinen Punkt. Die Fragen anbei:
[Wahr-Falsch-Fragen]

In meinem Beispiel habe ich Fragen zu dem Thema "Unternehmensformen" eingefügt. Danach sind noch ein paar kleinere Änderungen mit weiteren Prompts erfolgt.

Hier das Ergebnis:

2.6 Snake: Wissens-Edition (& weitere Geschicklichkeitsspiele) 🐍

Des Weiteren lässt sich der Spiele-Klassiker „Snake" mit der KI nachgebauen.

Erster Prompt:

Erstelle das Spiel Snake, das direkt im Browser funktioniert. Steuerung mit Pfeiltasten

Anschließend habe ich mit einem weiteren Prompt die Anweisung erteilt, alle 10 Punkte eine Allgemeinwissensfrage zu stellen.

Zweiter Prompt:

Erweitern. Stelle alle 10 Punkte eine Wahr-Falsch-Frage zum Thema Allgemeinbildung. Nur wenn die Frage richtig beantwortet wird, geht das Snake-Spiel weiter.

Mit einem weiteren Prompt habe ich einen Start-Button eingefügt. Grundsätzlich ließen sich noch weitere Änderungen vornehmen, zum Beispiel das Frageintervall anpassen oder die Geschwindigkeit der Schlange erhöhen beziehungsweise reduzieren.

Hier das Ergebnis:

Auch weitere Geschicklichkeitsspiele lassen sich mit Fragen aus dem Unterricht kombinieren. Hier noch mein Ansatz mit dem Spiel Breakout, bei dem Blöcke mit einem Ball abgeschossen werden müssen. Nach jedem Level wird eine Frage gestellt, die beantwortet werden muss.

2.7 Zuordnungsaufgabe - Bedürfnispyramide Maslow 📊

Ebenso lassen sich mit Claude Zuordnungsaufgaben erstellen, bei denen bestimmte Begriffe per Drag-and-Drop an die entsprechenden Stellen gezogen werden müssen. Hier ein Beispiel mit der Bedürfnispyramide von Maslow. Ich habe dazu einen Screenshot als Orientierung bereitgestellt, auf dem die Pyramide mit den Begriffen abgebildet war.

Auch weitere Zuordnungsaufgaben sind möglich, etwa in Form eines Zeitstrahls, einer Tabelle oder einer Matrix.

Erster Prompt:

Erstelle eine Zuordnungsaufgabe, die direkt im Browser per Drag and Drop funktioniert (HTML). Bilde dazu die Bedürfnispyramide nach Maslow ab (siehe Anhang). Die Begriffe sollen darunter zu sehen sein und dann auf die Pyramide gezogen werden. Füge einen Button "Lösung anzeigen" ein. Responsiv!

Mit einem zweiten Prompt habe ich das Ergebnis noch etwas angepasst:

Wenn ich den Button Lösung anzeigen drücke, die Aufgabe nicht lösen, sondern falsche Zuordnugnen rot markieren

Hier ist das Ergebnis:

2.8 Die magische Wand 🧙‍♂️

Auch das Spiel „Die magische Wand" kam mir in den Sinn. Hierbei befinden sich Fragen zu verschiedenen Kategorien hinter entsprechenden Feldern. Pro Frage lassen sich 100 bis 500 Punkte holen. Je anspruchsvoller die Frage, desto mehr Punkte gibt es bei einer richtigen Antwort.

Mein initialer Prompt:

Erstelle das Spiel die magische Wand (HTML), das sich direkt im Browser spielen lässt. Die Wand hat 5 x 5 Felder. Themen (Spalten von links nach rechts): 1. Allgemeinwissen 2. Geschichte und Politik 3. Wissenschaft und Technik 4. Kunst und Literatur 5. Sport und Freizeit Punkte (Zeilen von unten nach oben): 100, 200, 300, 400, 500 Hinter jedem der Felder befindet sich eine Frage. Je mehr Punkte es für eine Frage gibt, desto schwerer muss sie sein. Wenn eine Frage richtig beantwortet wird, gibt es die entsprechenden Punkte. Es gibt immer 3 Antwortmöglichkeiten. Das Spiel ist vorbei, wenn alle Felder aufgedeckt wurden. Punkte zählen und Überschrift einfügen. Kategorien oberhalb der Spalten anzeigen. Wenn eine Frage falsch beantwortet wird, schreibe "Leider falsch" und zeige die Lösung an. Wenn eine Frage richtig beantwortet wird zeige "Super" an.

Weitere Anpassungen waren nicht nötig. Hier ist das Ergebnis:

Hier das Ergebnis:

2.9 Schätzen (2-4 Spieler) 🧐

Wie der Titel schon verrät, geht es bei diesem Spiel ums Schätzen. Bis zu 4 Spieler geben Ihre jeweiligen Antworten zu entsprechenden Schätzfragen in ein Feld ein. Der Spieler, der am nächsten am Ergebnis ist, erhält einen Punkt. Mit weiteren Prompts lässt sich nicht nur der Spielerkreis erweitern, sondern natürlich auch weitere Fragen hinzufügen.

Initialer Prompt:

Erstelle ein Spiel für 4 Spieler, bei dem man schätzen muss. Das Spiel soll im Browser spielbar sein (HTML). Eingabefelder erzeugen; wer näher am Ergebnis ist, hat gewonnen und bekommt einen Punkt. Nach jeder Runde die richtig Antwort anzeigen und sagen, wer gewonnen hat. Berücksichtige diese Fragen:

[Fragen und Antworten nennen]

2.10 - Lückentexte erstellen ✍️

Die Erstellung eines Lückentextes hat auch ohne Weiteres funktioniert, bei dem die korrekten Antworten per Drag-and-Drop an die richtige Stelle gezogen werden müssen. Einen Beispieltext zum Thema "Corporate Identity habe ich in Form eines PDF-Dokuments bereitgestellt.

Ich stelle dir einen Text bereit. Erstelle daraus einen Lückentext mit ca. 10 Lücken. Die Lücken sollen sich auf wichtige Schlagwörter beziehen. Die Wörter sollen angezeigt werden und per Drag and Drop in die Lücken gezogen werden können. Hinterlege einen Lösungsbutton. Das ganze soll im Browser ausführbar sein (HTML)

Weitere Prompts waren auch hier nicht nötig. Hier ist das Ergebnis:

Corporate Identity Lückentext

Corporate Identity Lückentext

Um wirtschaftliche Erfolge zu erzielen und als Unternehmen dauerhaft wahrgenommen zu werden, muss sich dieses von der Konkurrenz abheben. Das wird mit dem Aufbau einer einzigartigen Identität, der

(CI), erreicht. Sie stellt letztendlich die

des Unternehmens dar. Als Basis für die CI dient das

, da hier die Unternehmensphilosophie in Form von Leitsätzen festgehalten wird. Durch die Entwicklung einer Identität soll der

des Unternehmens erhöht werden. Die CI gestaltet somit das

des Unternehmens, also wie es wahrgenommen werden möchte. Hingegen stellt das

(Corporate Image) das

des Unternehmens dar. Um eine unverwechselbare Unternehmenspersönlichkeit aufzubauen, müssen Maßnahmen hinsichtlich des

(Corporate Design), der

(Corporate Communication) und des

(Corporate Behavior) des Unternehmens erarbeitet werden.

Lösung überprüfen

Fazit ✨

Ganz ehrlich, die Coding-Funktionen von Claude 3.5. Sonnet haben mich sprachlos gemacht. Es ist schon beeindruckend, wie einfach und vor allem wie schnell sich damit funktionsfähige Lernspiele, Learning Apps und Anwendungen bauen lassen. Und das Ganze natürlich ohne Programmier-Kenntnisse.

In Zukunft kann ich einfach meine Spielvorlagen verwenden, mit einem einfachen Prompt die Fragen oder Texte tauschen und damit die Spiele auf jedes beliebige Unterrichtsthema übertragen. Ich bin schon sehr gespannt, einige dieser Beispiele auch im Unterricht einzusetzen.

Übrigens, wie genial ist eigentlich die Side-by-Side-Darstellung bei der Artifakts-Funktion ? Einfach klasse, das KI-Ergebnis die ganze Zeit im Blick zu haben und live verfolgen zu können, wie sich weitere Prompts auf das Ergebnis auswirken. ChatGPT muss hier unbedingt nachziehen.

Was sagt ihr zu Claude 3.5 Sonnet und der Artifacts-Funktion? Werdet ihr die Spielerstellung testen? Welche interaktiven Lernspiele lassen sich damit noch erstellen? Ich bin gespannt auf eure Kommentare!

Blogartikel

Ihr könnt die Unterrichtsspiele direkt im Blog-Artikel ausprobieren - für eine optimale Darstellung empfehle ich, den Artikel am PC oder Laptop zu öffnen 🙌

Zahlreiche Tests zeigen, dass Claude 3.5 Sonnet vor allem im Bereich Coding ChatGPT 4o in die Schranken weist. Für mich war das der Moment zu testen, wie sich die Funktion im Schul- und Unterrichtskontext zielführend einsetzen lässt.

Da sich das Einbinden von Gaming-Elementen positiv auf das Lernen im Unterricht auswirken kann, habe ich mal getestet, ob sich mit Claude digitale Lernspiele, Learning Apps und weitere interaktive Anwendungen für den Unterricht erstellen lassen.

Hier erfahrt ihr, was es bei der Erstellung zu beachten gibt und natürlich, was bei meinen ersten Experimenten herausgekommen ist. Viel Spaß beim Lesen, beim Anspielen und beim anschließenden Nachbauen!

1. Was es vor der Erstellung von Lernspielen zu beachten gibt 📋

Claude funktioniert im Grunde genau wie ChatGPT. Zentral ist das Chatfenster, in das ihr eure Prompts eingebt.

Für das Erstellen der interaktiven Lernspiele müsst ihr zuvor aber noch die experimentelle Funktion Artifacts aktivieren.

Damit bekommt ihr euer KI-Ergebnis direkt neben eurem Gesprächsverlauf angezeigt. Wenn ihr weitere Prompts eingebt, wird das KI-Ergebnis dann entsprechend angepasst und ihr könnt zwischen den verschiedenen Versionen eurer Ergebnisse wechseln.

Zur Erstellung der interaktiven Lernspiele müssen dann einfach passende Prompts eingegeben (1) werden. Die Spiele können dann getestet (2) und mit weiteren Prompts angepasst und optimiert (3) werden.

Bei der kostenlosen Version von Claude 3.5. Sonnet gibt es im Moment eine Begrenzung der Prompt-Eingaben, man kommt damit aber dennoch recht weit.

Die erstellten Spiele und Anwendungen lassen sich anschließend herunterladen (4) und in jedem Browser ohne weitere Installation spielen.

Ihr könnt die Spiele und Anwendungen dann im nächsten Schritt einfach mit euren Schüler:innen teilen, indem ihr diese zum Beispiel in euren gemeinsamen Dateiordnern ablegt, per E-Mail versendet oder über eure Lernplattformen und OneNote bereitstellt.

2. 10 Ideen für interaktive Lernspiele für den Unterricht 🎮

2.1 Millionenquiz für den Unterricht 💰

Ich habe zunächst versucht, mit Claude ein Spiel nachzubauen, das an die Spielshow "Wer wird Millionär" angelegt ist. Für das Beispiel habe ich die KI gebeten, Allgemeinwissens-Fragen einzubauen.

Folgenden initialen Prompt habe ich verwendet:

Hilf mir, ein Spiel für den Unterricht zu entwickeln. Es soll so ähnlich aufgebaut sein wie "Wer wird Millionär". Es müssen Fragen hinterlegt sein mit jeweils vier Antwortmöglichkeiten und einer richtigen Antwort. Thema: Allgemeinwissen. Es gibt 15 Gewinnstufen von 100 €-1.000.000 €. Es gibt einen 50:50 Joker, Telefonjoker und Publikumsjoker. Wenn eine Frage richtig beantwortet wird, dann folgendes einblenden: "Super, nächste Frage". Wenn etwas falsch beantwortet wird einblenden: „Leider falsch" Bitte ein Spiel entwickeln, das direkt im Browser läuft ohne Installation

In meinem Fall musste ich mit 2 kurzen Prompts nachfassen, damit auch der Publikumsjoker und Telefonjoker funktionsfähig war; danach war das Spiel voll funktionsfähig.

Hier ist das Ergebnis, das ihr direkt testen könnt:

2.2 Vokabel-Memory 🧠

Im zweiten Versuch habe ein Memory-Spiel mit deutschen und englischen Vokabeln zu dem Unterrichtsthema „Vorstellung des Ausbildungsunternehmens" erstellt. Ziel ist es, die entsprechenden Paare aufzudecken. Die Vokabeln habe ich dieses Mal per Screenshot bereitgestellt.

Mein initialer Prompt:

Erstelle ein Browsergame für den Unterricht. Es soll an Memory angelegt sein, die Kärtchen enthalten Vokabeln auf Englisch oder Deutsch. Ziel ist es, die passenden Paare (Englisch - Deutsch) zu finden. Wenn die passenden Paare gefunden sind, sollen diese ausgeblendet werden. Wenn alle Paare gefunden sind, blende ein: "Good job". Folgende Vokabel-Paare verwenden: siehe Screenshot

Mit einem weiteren Prompt habe ich in diesem Fall noch die Anzahl der Wortpaare reduziert.

Hier ist das Ergebnis:

2.3 Wortgitter erstellen und im Unterricht einsetzen 🔠

Bei der Erstellung dieses Spiels habe ich Vokabeln aus einer Wortliste zu dem Unterrichtsthema „Sustainability" bereitgestellt und von Claude verlangt, diese senkrecht und waagrecht in einem Wortgitter unterzubringen.

Initialer Prompt:

Erstelle ein Wortgitter, das die nachfolgenden Vokabeln enthält. Die Buchstaben sollen anklickbar sein. Wenn ein Buchstabe eines Wortes geklickt wird, markiere diesen grün, alle anderen Buchstaben rot. Wörter horizontal und vertikal einbauen. Ergänze den Arbeitsauftrag als Text: Find 10 words related to the topic of sustainability. Wörter: 1. Sustainability 2. Environment 3. Renewable Energies 4. Climate Change 5. Resource Conservation 6. Waste Reduction 7. Energy Efficiency 8. Ecological Footprint 9. Environmental Protection 10. Recycling

Vokabeln, die aus zwei Wörtern bestehen, wurden im Wortgitter nicht zusammenhängend untergebracht. Dies lässt sich grundsätzlich mit weiteren Prompts beheben, auch wenn es mir in diesem Fall nicht auf Anhieb gelungen ist. Der Anwendungsfall wird aus meiner Sicht dennoch deutlich.

Hier das Ergebnis:

Sustainability Word Grid

Find 10 words related to the topic of sustainability

2.4 Wörter und Vokabeln erraten

Bei diesem Spiel handelt es sich um das Spiel „Galgenmännchen" oder „Wörter raten". Statt des Galgenmännchens habe ich eine Blume gewählt, die bei falschen Antworten Blätter verliert. Anschließend habe ich ein paar Wörter hinterlegt, die per Eingabe über die Tastatur erraten werden müssen.

Hier der initiale Prompt:

Erstelle das Spiel Hangman, das sich direkt im Browser ausführen lässt (HTML). Statt eines Galgenmännchens aber eine Blume darstellen, die bei falschen Eingaben Blätter verliert.

Folgende Wörter hinterlegen: Unterricht, Schule, Künstliche Intelligenz

Das Ergebnis:

2.5 Pong: Unternehmensformen-Edition (2 Spieler) 🏓

In diesem Versuch habe ich die KI zuerst gebeten, das Spiel Pong für 2 Spieler nachzubauen. Initialer Prompt:

Erstelle das Spiel Pong für 2 Spieler. Score 10 Punkte

Danach habe ich Wahr-Falsch-Fragen mit einem weiteren Prompt bereitgestellt und in das Spiel integrieren lassen:

Stelle immer eine Wahr-Falsch-Frage wenn ein Spieler einen Punkt macht. Ist die Frage richtig beantwortet, gibt es den Punkt. Ist die Frage falsch beantwortet, gibt es keinen Punkt. Die Fragen anbei:
[Wahr-Falsch-Fragen]

In meinem Beispiel habe ich Fragen zu dem Thema "Unternehmensformen" eingefügt. Danach sind noch ein paar kleinere Änderungen mit weiteren Prompts erfolgt.

Hier das Ergebnis:

2.6 Snake: Wissens-Edition (& weitere Geschicklichkeitsspiele) 🐍

Des Weiteren lässt sich der Spiele-Klassiker „Snake" mit der KI nachgebauen.

Erster Prompt:

Erstelle das Spiel Snake, das direkt im Browser funktioniert. Steuerung mit Pfeiltasten

Anschließend habe ich mit einem weiteren Prompt die Anweisung erteilt, alle 10 Punkte eine Allgemeinwissensfrage zu stellen.

Zweiter Prompt:

Erweitern. Stelle alle 10 Punkte eine Wahr-Falsch-Frage zum Thema Allgemeinbildung. Nur wenn die Frage richtig beantwortet wird, geht das Snake-Spiel weiter.

Mit einem weiteren Prompt habe ich einen Start-Button eingefügt. Grundsätzlich ließen sich noch weitere Änderungen vornehmen, zum Beispiel das Frageintervall anpassen oder die Geschwindigkeit der Schlange erhöhen beziehungsweise reduzieren.

Hier das Ergebnis:

Auch weitere Geschicklichkeitsspiele lassen sich mit Fragen aus dem Unterricht kombinieren. Hier noch mein Ansatz mit dem Spiel Breakout, bei dem Blöcke mit einem Ball abgeschossen werden müssen. Nach jedem Level wird eine Frage gestellt, die beantwortet werden muss.

2.7 Zuordnungsaufgabe - Bedürfnispyramide Maslow 📊

Ebenso lassen sich mit Claude Zuordnungsaufgaben erstellen, bei denen bestimmte Begriffe per Drag-and-Drop an die entsprechenden Stellen gezogen werden müssen. Hier ein Beispiel mit der Bedürfnispyramide von Maslow. Ich habe dazu einen Screenshot als Orientierung bereitgestellt, auf dem die Pyramide mit den Begriffen abgebildet war.

Auch weitere Zuordnungsaufgaben sind möglich, etwa in Form eines Zeitstrahls, einer Tabelle oder einer Matrix.

Erster Prompt:

Erstelle eine Zuordnungsaufgabe, die direkt im Browser per Drag and Drop funktioniert (HTML). Bilde dazu die Bedürfnispyramide nach Maslow ab (siehe Anhang). Die Begriffe sollen darunter zu sehen sein und dann auf die Pyramide gezogen werden. Füge einen Button "Lösung anzeigen" ein. Responsiv!

Mit einem zweiten Prompt habe ich das Ergebnis noch etwas angepasst:

Wenn ich den Button Lösung anzeigen drücke, die Aufgabe nicht lösen, sondern falsche Zuordnugnen rot markieren

Hier ist das Ergebnis:

2.8 Die magische Wand 🧙‍♂️

Auch das Spiel „Die magische Wand" kam mir in den Sinn. Hierbei befinden sich Fragen zu verschiedenen Kategorien hinter entsprechenden Feldern. Pro Frage lassen sich 100 bis 500 Punkte holen. Je anspruchsvoller die Frage, desto mehr Punkte gibt es bei einer richtigen Antwort.

Mein initialer Prompt:

Erstelle das Spiel die magische Wand (HTML), das sich direkt im Browser spielen lässt. Die Wand hat 5 x 5 Felder. Themen (Spalten von links nach rechts): 1. Allgemeinwissen 2. Geschichte und Politik 3. Wissenschaft und Technik 4. Kunst und Literatur 5. Sport und Freizeit Punkte (Zeilen von unten nach oben): 100, 200, 300, 400, 500 Hinter jedem der Felder befindet sich eine Frage. Je mehr Punkte es für eine Frage gibt, desto schwerer muss sie sein. Wenn eine Frage richtig beantwortet wird, gibt es die entsprechenden Punkte. Es gibt immer 3 Antwortmöglichkeiten. Das Spiel ist vorbei, wenn alle Felder aufgedeckt wurden. Punkte zählen und Überschrift einfügen. Kategorien oberhalb der Spalten anzeigen. Wenn eine Frage falsch beantwortet wird, schreibe "Leider falsch" und zeige die Lösung an. Wenn eine Frage richtig beantwortet wird zeige "Super" an.

Weitere Anpassungen waren nicht nötig. Hier ist das Ergebnis:

Hier das Ergebnis:

2.9 Schätzen (2-4 Spieler) 🧐

Wie der Titel schon verrät, geht es bei diesem Spiel ums Schätzen. Bis zu 4 Spieler geben Ihre jeweiligen Antworten zu entsprechenden Schätzfragen in ein Feld ein. Der Spieler, der am nächsten am Ergebnis ist, erhält einen Punkt. Mit weiteren Prompts lässt sich nicht nur der Spielerkreis erweitern, sondern natürlich auch weitere Fragen hinzufügen.

Initialer Prompt:

Erstelle ein Spiel für 4 Spieler, bei dem man schätzen muss. Das Spiel soll im Browser spielbar sein (HTML). Eingabefelder erzeugen; wer näher am Ergebnis ist, hat gewonnen und bekommt einen Punkt. Nach jeder Runde die richtig Antwort anzeigen und sagen, wer gewonnen hat. Berücksichtige diese Fragen:

[Fragen und Antworten nennen]

2.10 - Lückentexte erstellen ✍️

Die Erstellung eines Lückentextes hat auch ohne Weiteres funktioniert, bei dem die korrekten Antworten per Drag-and-Drop an die richtige Stelle gezogen werden müssen. Einen Beispieltext zum Thema "Corporate Identity habe ich in Form eines PDF-Dokuments bereitgestellt.

Ich stelle dir einen Text bereit. Erstelle daraus einen Lückentext mit ca. 10 Lücken. Die Lücken sollen sich auf wichtige Schlagwörter beziehen. Die Wörter sollen angezeigt werden und per Drag and Drop in die Lücken gezogen werden können. Hinterlege einen Lösungsbutton. Das ganze soll im Browser ausführbar sein (HTML)

Weitere Prompts waren auch hier nicht nötig. Hier ist das Ergebnis:

Corporate Identity Lückentext

Corporate Identity Lückentext

Um wirtschaftliche Erfolge zu erzielen und als Unternehmen dauerhaft wahrgenommen zu werden, muss sich dieses von der Konkurrenz abheben. Das wird mit dem Aufbau einer einzigartigen Identität, der

(CI), erreicht. Sie stellt letztendlich die

des Unternehmens dar. Als Basis für die CI dient das

, da hier die Unternehmensphilosophie in Form von Leitsätzen festgehalten wird. Durch die Entwicklung einer Identität soll der

des Unternehmens erhöht werden. Die CI gestaltet somit das

des Unternehmens, also wie es wahrgenommen werden möchte. Hingegen stellt das

(Corporate Image) das

des Unternehmens dar. Um eine unverwechselbare Unternehmenspersönlichkeit aufzubauen, müssen Maßnahmen hinsichtlich des

(Corporate Design), der

(Corporate Communication) und des

(Corporate Behavior) des Unternehmens erarbeitet werden.

Lösung überprüfen

Fazit ✨

Ganz ehrlich, die Coding-Funktionen von Claude 3.5. Sonnet haben mich sprachlos gemacht. Es ist schon beeindruckend, wie einfach und vor allem wie schnell sich damit funktionsfähige Lernspiele, Learning Apps und Anwendungen bauen lassen. Und das Ganze natürlich ohne Programmier-Kenntnisse.

In Zukunft kann ich einfach meine Spielvorlagen verwenden, mit einem einfachen Prompt die Fragen oder Texte tauschen und damit die Spiele auf jedes beliebige Unterrichtsthema übertragen. Ich bin schon sehr gespannt, einige dieser Beispiele auch im Unterricht einzusetzen.

Übrigens, wie genial ist eigentlich die Side-by-Side-Darstellung bei der Artifakts-Funktion ? Einfach klasse, das KI-Ergebnis die ganze Zeit im Blick zu haben und live verfolgen zu können, wie sich weitere Prompts auf das Ergebnis auswirken. ChatGPT muss hier unbedingt nachziehen.

Was sagt ihr zu Claude 3.5 Sonnet und der Artifacts-Funktion? Werdet ihr die Spielerstellung testen? Welche interaktiven Lernspiele lassen sich damit noch erstellen? Ich bin gespannt auf eure Kommentare!

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10 Ideen & Prompts für interaktive Lernspiele mit Claude 3.5 Sonnet 🕹️🎲 - Manuel Flick - Manuel Flick

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In diesem Artikel erfahrt ihr, wie sich mit Claude 3.5 Sonnet interaktive Unterrichtsspiele, Learning Apps und weitere interaktive Anwendungen für den Unterricht erstellen lassen. Meine 10 Ideen könnt ihr direkt ausprobieren und anschließend nachbauen!

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Tool Sammlung

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fiete.ai - Feedback für alle

Zeitersparnis für Lehrer:innen, direktes und zugeschnittenes Feedback für Schüler:innen. Fiete.ai ist der KI-Tutor für den Schulunterricht.

fiete.ai - Feedback für alle

HeyGen - AI Video Generator

Nutzer können mithilfe von Text-zu-Video-Technologie schnell und einfach professionelle Videos erstellen. Man kann aber auch eigene Videos hochladen und die Rede in einer beliebigen Sprache umwandeln und ausgeben. Auch die Erstellung von künstlichen Avataren, welche einen eingegebenen Text vortragen ist möglich.

HeyGen - AI Video Generator

Leonardo AI ist eine Plattform zur Erstellung von KI-generierten Bildern durch Texteingaben. Sie kann online im Browser genutzt werden und erfordert eine einmalige Registrierung mit einer gültigen E-Mail-Adresse. Es gibt eine kostenlose Basisversion, die bis zu 150 Token pro Tag bietet, wobei ein Token in der Regel für die Generierung eines Bildes benötigt wird. Für erweiterte Funktionen und mehr Token stehen verschiedene kostenpflichtige Abonnements zur Verfügung.

Leonardo.Ai

Stablediffusionweb.com bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zur Erstellung von AI-generierten Bildern mit dem Stable Diffusion XL Modell. Nutzer können durch Eingabe eines Textprompts in Sekundenschnelle hochqualitative, photorealistische Bilder generieren. Die Plattform unterstützt verschiedene Funktionen wie Outpainting, Inpainting, Farbskizzen, Prompt-Matrix, Upscale und Aufmerksamkeit, die es ermöglichen, Bilder zu modifizieren und zu verfeinern. Es kann nicht nur Text in Bilder umwandeln, sondern auch handgezeichnete Skizzen digitalisieren, Gesichter in Videos und Fotos austauschen, Hintergründe entfernen und Bilder bis zu 4K hochskalieren. Die Plattform bietet sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Pläne an, wobei der Pro-Plan schnellere Generierung, keine Wasserzeichen und benutzerdefinierbare Bildgrößen bietet

Stable Diffusion Online

KI lässt sich leicht in die Irre führen 🤡 | Quarks Dimension Ralph #künstlicheintelligenz

KI interpretiert Bilder falsch und lernt daher falsch...

KI lässt sich leicht in die Irre führen 🤡 | Quarks Dimension Ralph #künstlicheintelligenz

SoekiaGPT - Das didaktische Sprachmodell

Spielt die Erstellung eines Textes (Märchens) anhand von Wahrscheinlichkeiten der nächsten Wörter durch.

SoekiaGPT - Das didaktische Sprachmodell

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fiete.ai - Feedback für alle Zeitersparnis für Lehrer:innen, direktes und zugeschnittenes Feedback für Schüler:innen. Fiete.ai ist der KI-Tutor für den Schulunterricht. fiete.ai - Feedback für alle HeyGen - AI Video Generator Nutzer können mithilfe von Text-zu-Video-Technologie schnell und einfach professionelle Videos erstellen.

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Leitfaden Telekom-Stiftung

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Whitepaper öbv

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Umfrage des öbv

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GPT der UNESCO: Custom Bot unterstützt bei Einführung von GenAI im Unterricht

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GPT der UNESCO: Custom Bot unterstützt bei Einführung von GenAI im Unterricht

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Zu Beginn können Nutzer zwischen den 4 Starter-Questions wie etwa " How can we integrate GenAI tools into our curriculum?" auswählen. Klickt man auf eines der Felder, gibt der Bot auf der Grundlage des neuen Sprachmodells GPT-40 direkt eine passende Antwort aus. Übrigens, auch "Free User" von ChatGPT ohne Abo können GPTs verwenden, aber nicht erstellen.

Der GPT ist voll darauf spezialisiert, Fragen rund um den Einsatz von generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) und die Integration in den Unterricht zu beantworten, auch detaillierter, falls dies vom User gewünscht wird, z.B. mit einer bestimmten Anzahl an H-Überschriften, Unterpunkten und weiteren strukturellen Darstellungen. Einfach den Bot direkt kontaktieren

Im oberen Screenshot habe ich den GPT gezielt nach der Wissensgrundlage gefragt und der Bot verwies direkt auf den offiziellen Guidance der UNESCO. Die untere Abbildung zeigt, wie ich es noch einmal genauer bezüglich aller getätigten Uploads im Rahmen der Settings wissen wollte und auch hier gab es ausschließlich den Verweis auf den KI-Leitfaden aus dem Jahr 2023, mit passender externer Verlinkung zur Webseite. Somit ist die Wissensgrundlage des GPTs EduAI Guide wohl voll und ganz geklärt. Generell ist es ratsam, vor der Nutzung eines Custom Bots einfach mal direkt zu fragen, auf welcher Basis der "KI-Buddy" antwortet. In der Regel wird dies ausgegeben. Ich hatte es mit dem Input " gib deine Uploads " erfolgreich probiert.

Im nachfolgenden Screenshot habe ich dann den Custom Bot gebeten, doch einen beispielhaften KI-Leitfaden für Schulen auszugeben. Der GPT thematisiert immer den Bereich "Ethik", da er auch so über die "Instruktionen" konzipiert wurde. Solche Leitfäden können Pädagogen als Unterstützung oder "Denkanstoß" gebrauchen, falls man nicht richtig weiß, wie man denn solch eine Publikation beginnen soll. Der Bot kann auch als eine Art Einstiegshilfe angesehen werden.

Selbstverständlich müssen User wie ganz allgemein im Umgang mit KI-Anwendungen alle Outputs kontrollieren, auch wenn es sich hier um einen offiziellen GPT der UNESCO handelt, denn auch dieser basiert wie alle anderen im GPT Store auf dem multimodalen Large Language Model GPT-4o, das OpenAI kürzlich an den Start gebracht hat und Antworten können dementsprechend auch fehlerhaft sein.
Hiet geht es zum Beitrag rund um GPT-4o
Guidance for generative AI in education and research 2023 (PDF)

Beitrag erstellt von

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GPT der UNESCO: Custom Bot unterstützt bei Einführung von GenAI im Unterricht

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Die UNESCO hat einen GPT (OpenAI) an den Start gebracht, der nun im GPT Store veröffentlicht ist. KI-Leitfaden für Schulen

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Video

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Alicia Bankhofer

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Guidance for generative AI in education and research (UNESCO)

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Guidance for generative AI in education and research (UNESCO)

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Alice Bankhofer

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Two people have asked me this question in the last two weeks: "Are you using AI for everything now?" The first was a teacher at a workshop reacting to my AI-assisted workflows, and the second was one of my students peeking at my lesson notes on my laptop. Both had an incredulous, accusatory tone, as if using AI was some kind of crime. At the time, I didn't know how to respond. But now, looking back, I would confidently say YES. I use AI as much as I can because I'm on a mission to master it, test its shortcomings and capabilities, and see where it can help reduce my cognitive workload and thus help me become more effective and productive.

Although the adoption rate is increasing, we are not yet at the tipping point where most people use AI tools daily and regularly - as they do with email, internet search, or conferencing software. The potential pathways have been described in detail, but different actors are experimenting with use cases and policies, as we strive to shape ethical and responsible ways of working with this technology.

I recently had the opportunity to outline use cases for teachers at an online conference in Austria. I decided to present 10 scenarios that could apply to most teachers, regardless of their background or teaching context.

This is where we all start. We know topics and themes and need to frame them for our lessons. Here AI can be a great help for structure and content. Here is an example where I wanted to talk about the 5-paragraph essay to prep the lesson.

As a language teacher, I use ChatGPT and other AI writing assistants quite often to generate sample sentences and text passages for reading comprehension. I also have the chatbots generate gap-fill exercises, tables, or answer keys for me.

Somehow, this is not talked about enough: getting answers from an uploaded photo of a worksheet or problem. I love this and use it quite often. With ChatGPT 4o vision we can take this to the next level by just pointing to something and getting (hopefully smart and correct) responses.

There are times we know what we want, but not exactly how to go about it. This is why using gen AI can be such a boon when we are stuck and need ideas on the HOW. In this case, I wanted suggestions on products students can work on for a project on habitats, that will be engaging and make their thinking visible.

Many teachers still have to submit formal lesson plans. Here, we can ask the AI assistant to follow a set structure, applicable to our subject and curriculum, and let the AI fill out content per a certain time frame - like a yearly plan or for a single lesson. I see high potential for specialized agents (like GPTs) here - so we do not have to feed the AI with specifications each time.

This use case is especially useful for those educators faced with teaching subjects that they were not trained for. In Austria, as in other countries, there is a large teacher shortage, resulting in increased hours for teachers to take over subjects that are not in their area of expertise or with technology they are not familiar with.

Ah, assessment. Something that eats up a lot of teacher time. AI assistants can cut down on this radically. This is one area where I do not desire to go back to any traditional ways of working. I can generate tasks and answer keys in an instant. Brave new world!

By using teacher AI portals such as magic student by magicschool.ai we can provide learning spaces for students who can use specific tools to learn or practice something. I recently tested this on a learning group, where they chatted with character chatbots who were historical figures, practising asking questions and getting answers.

If you would like to test this environment for yourself from a student perspective, I've created a playground for workshops here: https://bit.ly/MagicStudentWorkshop

Before I started generating my own images using AI, I didn't realize how often I used images in my teaching. This is one of my favourite use cases. Here, I created images for a test, where students used picture prompts to write their own story.

You can create your own images for colouring or labelling.

For more details on how to create images with AI, visit my resource page.
https://padlet.com/aliciabankhofer/creating-images-with-generative-ai-jvk7en4211219lzn

Several platforms have emerged to aid in this type of task. I cannot speak from experience here, but there are plenty of options to test generating worksheets - from worksheetsai to magicschool.ai.

Many text-to-speech tools are quite good already; a few with naturally sounding voices. Will I want to clone my own voice to use for dictation or listening exercises like dialogues or interviews in future? Time will tell, but I do think this is an intriguing prospect. Here is a screengrab of a tool I used for a listening exercise with naturalreaders.

This is something I have NOT talked about in length because I think we need to be careful before we start uploading student work to AI tools to garner feedback. While AI helping us to correct objective assessments (like multiple-choice tests) is one thing, it is quite another to have AI evaluate essays for feedback and for us to generate automated comments. It is possible, but is it ethical? Also do we not want to grasp the skill level and gauge the student voice ourselves? For me, it's imprudent to give that responsibility to an AI.

It would be truly great if a tool already existed - that was free - and that could produce stable, longish videos that we could use for teaching. But I haven't found one yet. This may change very shortly. And it will be interesting to see if tools like sora.ai will be free. If this becomes a reality, it has the potential to empower teachers everywhere. Creating my own videos for learning by inputting text into a tool ...

And so, here we are, using generative AI for many routine tasks. But are they making me productive and efficient? For the most part, yes. But, to be honest, I still spend a lot of time looking for the right tool for a task, and I use time to go back and forth with the chatbot until I get the results I need. So, yes AND no.

There are those who rightly ask, if we have to still double-check the results of the AI, is that really a time-saving workflow? Good question. I predict two things 1) that AI tools will continue to get better and have less hallucinations and biases and 2) that teachers will become experts at scanning AI results and spotting errors quickly, much like we do with student work.

As always, I appreciate you reading my post and invite you to subscribe.

Title image: canva.com (prompt in alt-text)

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Insights into how teachers can use AI for routine tasks

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Alicia Bankhofer

Präsentation

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KI für den Unterricht - Links, Ideen, Ressourcen, Einsatzideen für ChatGPT & Co

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KI für den Unterricht - Links, Ideen, Ressourcen, Einsatzideen für ChatGPT & Co

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Alicia Bankhofer

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Martin Erian

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Your options

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Eine Suchmaschine mit KI-Unterstützung, die in einer Basisversion auch ohne Anmeldung nutzbar ist. Internetquellen für den durch den Chatbot erstellten Text werden angegeben.

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Rechtliche & ethische Kriterien für den Einsatz von KI-Tools

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Rechtliche & ethische Kriterien für den Einsatz von KI-Tools

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Elke Höfler

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Elke Höfler

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Wie kann man mit, über, durch, trotz und ohne KI lernen?

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Wie kann man mit, über, durch, trotz und ohne KI lernen?

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Elke Höfler

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ChatGPT – multimodale Fähigkeiten für den Geschichte-Unterricht

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ChatGPT – multimodale Fähigkeiten für den Geschichte-Unterricht

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KI-Tools für Bilder im Unterricht: Anwendung und Vergleich!

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KI-Tools für Bilder im Unterricht: Anwendung und Vergleich!

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KI-Tools für Bilder im Unterricht: Anwendung und Vergleich!

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Manuel Flick

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KI-Tools für Bilder im Unterricht: Anwendung und Vergleich!

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Präsentation

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Explore the potential of artificial intelligence in education.

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Microsoft Copilot is your companion to inform, entertain and inspire. Get advice, feedback and straightforward answers. Try Copilot now.

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So schreibst du die besten Prompts für ChatGPT

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So schreibst du die besten Prompts für ChatGPT

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Kontext

Aufgabe

Format

Beispiele

Ton

Persona

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Prompts sind in der Arbeit mit KI-Tools an der Tagesordnung und die meisten von uns sind in der Lage, sie so zu formulieren, dass die Ergebnisse unseren Erwartungen entsprechen - aber wir haben jetzt schon oft gehört, dass viele ihre Prompts immer noch spontan verfassen und kein klares Schema verwenden.

Das ist natürlich nicht ideal, denn tatsächlich gibt es eine relativ einfache Formel, mit der man in der Regel die besten Ergebnisse von beispielsweise ChatGPT erhält.

Diese Formel besteht aus 6 Komponenten:

Kontext

Der Kontext kann sehr unterschiedlich ausfallen, ist aber ein wichtiger Teil unseres Prompts, da er der KI die Möglichkeit gibt unsere Erwartungshaltungen und unseren Hintergrund, sowie unsere Fähigkeiten zu verstehen.

Im gleichen Atemzug sollte man erwähnen, dass wir natürlich auch der KI einen gewissen Rahmen für ihre Antwort geben sollten, da sie sonst nur in Ausnahmefällen zufälligerweise zu einem für uns perfekten Ergebnis kommen kann - denn wir müssen uns immer im Klaren sein, die Informationen, die wir der KI vorenthalten, bleiben ihr verborgen.

Im besten Fall enthält der Kontext also möglichst viele, relevante Informationen wie beispielsweise:
Kontext
Aufgabe

Die Aufgabe ist der essenzielle Teil unseres Befehls, hier müssen wir genau angeben, was die KI für uns erledigen soll und verwenden dafür Verben wie „Analysiere, Erstelle, Gib mir etc."

Natürlich kann man hier je nach Komplexität der Aufgabe einen einfachen Befehl schreiben oder aber den Befehl etwas umschreiben und so beispielsweise eine Schritt-für-Schritt-Anweisung geben.

Ein Beispiel für eine simple Aufgabe könnte also so aussehen:
Aufgabe
Oder aber für eine etwas anspruchsvollere:
Aufgabe
Hier sieht man dann auch direkt, dass wir immer schon mit einem Ziel vor Augen, an unsere Formulierung herantreten sollten, um eben auch ein Ergebnis zu bekommen, das unseren Vorstellungen entspricht.

Format

Kommen wir zu einem relativ selbsterklärenden Aspekt von unserer Prompt-Formel, und das ist das Format. In der Regel werden uns die meisten Chatbots in Textform antworten. Wenn wir aber lieber stattdessen ein anderes Format hätten, dann können wir das ganz einfach in unserem Prompt schreiben

Wir sind aber im Format nicht nur auf die Struktur der Antwort beschränkt, sondern können auch kreativer werden, indem wir beispielsweise statt einem statischen Text eine Abfrage in Form eines Multiple Choice Quizzes verlangen. Da sind unserer Fantasie eigentlich kaum Grenzen gesetzt und besonders in unserem Beispiel würde so etwas ja sicherlich Sinn machen, sagen wir also:
Format
Beispiele und Referenzen

Beispiele helfen der KI dabei, unser Ergebnis noch weiter zu verfeinern und vor allem zu individualisieren. So könnten wir, wenn wir bei unserem Beispiel bleiben, von uns verfasste, spanische Texte als Beispiele einreichen und GPT darum bitten, die Schwächen zu erkennen und Aufgaben zu erstellen, um diese Schwächen zu verbessern.

Aber natürlich könnten wir genauso Aufgaben einreichen und diese der KI als Referenzen geben, um eigene zu erstellen.

Damit wir hier nicht das Layout unserer Formel sprengen, werden wir die Beispiele hier nicht ausformulieren, sondern mit einem Platzhalter arbeiten, aber ich denke, das Prinzip und die Vorteile sind trotzdem klar geworden.
Beispiele und Referenzen
Je nach Ziel ist es auch nicht immer nützlich oder möglich, mit Beispielen zu arbeiten, deshalb ist dieser Teil des Prompts optional, wenn es hier also nichts Gutes gibt, kann man es einfach weglassen.

Ton

Beim Ton handelt es sich jetzt tatsächlich nur um den Ton, den wir in der Antwort haben möchten, nicht bei unserem Beispiel dem Ton der Vokabeln oder des Textes. Das merkt man besonders deutlich, wenn man beispielsweise E-Mails oder Texte formulieren lässt.

So kann man dieselbe E-Mail einmal in einem förmlichen Ton verfassen lassen und einmal in einem etwas umgangssprachlichen oder freundschaftlichen. Auch für den Ton könnte man gegebenenfalls Beispiele angeben.

Ergänzen wir das in unserem Beispiel:
Ton
Damit stellen wir einfach sicher, dass wir mit unserer Spanisch-Nachhilfe gut klarkommen und bestmöglich lernen können.

Persona

Kommen wir jetzt zu einem nicht ganz unumstrittenen Teil des Prompts, und zwar ist das die Persona oder Persönlichkeit, die wir dem Bot zuweisen. Das haben viele von Euch bestimmt schon gesehen. Diese Prompts fangen dann meistens an mit einer Formulierung wie: „Du bist SEO Experte für die Erstellung von Landingpages im Bereich E-Commerce." Und dann folgt der restliche Prompt.

Für unser Beispiel:
Persona
Mit GPT-4 sind die Ergebnisse in der Regel kaum besser, wenn wir dem Bot diese Personas zuweisen. Bei anderen Modellen kann es aber durchaus einen Unterschied machen und ich würde es dementsprechend empfehlen, sofern es für den restlichen Prompt Sinn macht. Wenn wir nur kurz einen Text zusammenfassen wollen, dann ist es aber tatsächlich unnötig.

Bonus Tipp für bessere Antworten

Man beginnt den Prompt mit einer Anweisung. Atme tief durch und denke Schritt für Schritt.

Jetzt stellt sich natürlich zurecht die Frage, warum soll der Bot tief durchatmen und was soll das bringen?

Large Language Models wurden zum Großteil mithilfe von menschlichen Texten trainiert, unter anderem auch Chatverläufe, Foreneinträge und allgemein Konversationen zwischen Personen, deshalb kann es tatsächlich zu besseren Ergebnissen zu führen, wenn man der KI Anweisungen gibt, die man auch einem Menschen geben würde.

Das Gleiche gilt übrigens auch für Höflichkeit im Umgang mit der KI. Nicht nur für den Fall, dass die KI doch irgendwann die Weltherrschaft an sich reißt, sondern eben auch aufgrund der Trainingsdaten, in denen eben auch höflichere Umgangsformen enthalten sind.

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So schreibst du die besten Prompts für ChatGPT

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Egal, ob ChatGPT, Copilot, Gemini oder ein anderer KI-Chatbot. Mit dieser Formel schreibst du effektive Prompts, um die besten Antworten zu bekommen.

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6 Stufen zu besseren Prompt-Ergebnissen!

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6 Stufen zu besseren Prompt-Ergebnissen!

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Udio – Dieses KI-Tool erstellt aus Text ganze Lieder

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Udio – Dieses KI-Tool erstellt aus Text ganze Lieder

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Es ging Schlag auf Schlag - erst sindBeispiele von unbekannter KI-generierter Musik aufgetaucht, die unglaublich gut waren, findige User haben dann herausgefunden, dass wohl eine KI names Udio dahintersteckt, es wurde jede Menge Hype aufgebaut und noch während unserer Recherche für unser KI-Update-Video wenige Tage später wurde Udio auf einmal für alle öffentlich verfügbar gemacht. Die Website steckt jetzt in einer zeitlich nicht definierten Beta-Phase und ist in dieser Zeit für alle komplett kostenlos nutzbar.

Hier findest Du übrigens einen unserer Songs, um dir ein Bild davon zu machen, wie gut Udio auch auf deutsch und mit deutschen Songtexten funktioniert. Und in unserem YouTube Video erklären wir nochmal Schritt für Schritt die Benutzung der Website.

Wie kann ich Udio verwenden?

Um das Audio-KI-Tool zu nutzen, kannst Du Dir einfach einen kostenlosen Account auf der Website udio.com erstellen. Das geht aktuell entweder mit einem Google-, Discord- oder Twitter-Account, der verknüpft wird.

Aber sogar ohne Account kannst Du Dir schon ein Bild von Udio machen und die vielen beeindruckenden mit künstlicher Intelligenz erstellten Songs auf der Website anhören. Klick einfach auf einen Titel und schon werden der Prompt angezeigt (also der Text, der zur Erstellung eingegeben wurde), der Songtext, falls vorhanden, und Du kannst dir den Song anhören und sogar herunterladen.
Wichtiger Hinweis
Wie funktioniert die Erstellung von Songs?

Wer mit einem Account eingeloggt ist, kann ganz einfach über das Eingabefeld oben auf dem Bildschirm Lieder erzeugen. Im Eingabefeld kann der Prompt eingegeben werden, und dann werden automatisch von Udio weitere, passende Tags vorgeschlagen.

Für die Songtexte unserer Lieder haben wir im Prinzip drei Möglichkeiten:

Auto-Generated: Die KI erzeugt für uns einen passenden Text

Instrumental: Das Lied bekommt keinen Text, sondern nur Instrumente

Custom: Wir können selbst Lyrics eintragen, die für das Lied verwendet werden

Bei den Custom Lyrics haben wir sogar noch die Möglichkeiten den Flow unserer Songs zu beeinflussen, indem wir mit Tags wie [Chorus], [Verse] oder auch [guitar solo] oder [drop] arbeiten.

Normalerweise erzeugt Udio aktuell ca. 30 Sekunden pro erzeugtem Lied - aber wir können das nach der Erstellung erweitern, indem wir auf Extend klicken.

Für eine Erweiterung, die nichts am bestehenden Audio ändern wird, können wir auswählen, ob es ein Intro, ein Outro oder ein Abschnitt vor oder nach dem existierenden Teil sein soll. Damit haben wir die volle Kontrolle über unsere Song-Struktur und können genau bestimmen, was verändert wird.

Was kostest Udio und welche Beschränkungen gibt es?

In der aktuellen Beta-Phase der Website gibt es keine Preise und die Nutzung ist wirklich zu 100% kostenlos. Damit können bis zu 1200 Songs pro Monat erstellt werden, also ein riesiges Kontingent, das denke ich für eigentlich alle mehr als ausreichend ist.

Es gibt zwei hauptsächliche Einschränkungen, die aber auf jeden Fall Sinn machen. Es dürfen keine urheberrechtlich geschützten Songtexte verwendet werden, das erkennt das System und blockiert die Erstellung der Songs.

Außerdem werden keine Namen von Künstlerinnen und Künstlern als Tags verwendet. Man kann das aber trotzdem so angeben, der Name wird dann aber von Udio mit einigen zu diesem Stil passenden Tags ersetzt, sodass nicht wirklich konkret eine existierende Person imitiert wird.

Welche Qualität hat das erzeugte Audio?

Udio erzeugt im Gegensatz zur Konkurrenz von beispielsweise Suno sogar echtes Stereo. Das haben wir auch nochmal getestet und man sieht hier an den zwei Spuren sehr schön die kleinen aber feinen Unterschiede - auch das ist natürlich ein Mega-Qualitätsmerkmal und absolut beeindruckend.

Die Abtastrate der MP3-Dateien, die es aktuell zum Download gibt liegt bei 48 kHz.

Gibt es bei Udio schon Pläne für neue Funktionen und Features?

Schon im jetzigen Status ist Udio als wirklich ein klasse Werkzeug, auch für Musiker, um sich inspirieren zu lassen. Aber es wurden bereits neue Features angekündigt und zwei davon will ich auf jeden Fall erwähnen. Ähnlich, wie es bei anderen Anbietern schon jetzt geht, soll wohl bald eine Möglichkeit kommen Referenz-Audio bereitzustellen. Im Klartext laden wir Musik hoch und können dann sagen: in diesem Stil hätten wir gerne etwas generiert. Gerade wenn man selbst Musik macht, kann das eine interessante Möglichkeit sein.

Die zweite Funktion, die in Planung ist, ist aber noch beeindruckender. Denn Udio möchte bald auf den Export von sogenannten Stems ermöglichen. Für diejenigen, die nicht vom Fach sind: Das sind individuelle Spuren, zum Beispiel nur die Stimme, nur die Drums oder nur das Piano aus einem Song.

Diese einzelnen Spuren kann man dann natürlich auch wieder super in einer Software für Musikbearbeitung nutzen, da bin ich wirklich gespannt, wie gut hier die Umsetzung wird, denn das könnte ein absoluter Gamechanger werden.

Zeitlich konnten wir für diese neuen Features leider noch keinen Rahmen herausfinden - es ist auch unklar, ob das noch als Teil der kostenlosen Beta kommen wird. So oder so gibt es von uns für Udio aber einen riesigen Daumen nach oben - probiert das Tool auf jeden Fall mal aus, vor allem, wenn ihr schon oder Stable Audio kennt.

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Udio - Dieses KI-Tool erstellt aus Text ganze Lieder

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Neben Suno und Stapel Audio gibt es für KI-Musik jetzt die Website udio.com. Dort können pro Monat 1200 Songs kostenlos erstellt werden - auch mit deutschen Texten.

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Entdecke KI-Assistenten für deinen Schulalltag

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Entdecke KI-Assistenten für deinen Schulalltag

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und erstelle deinen eigenen BOT

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Digitale Tools mit KI-Assistenz für Schulen

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Alle hilfreichen Tools an einem Platz: Einfach. Datenschutzfreundlich. Sicher. ✅ DSGVO konform ✅ Mit und für Lehrer*innen entwickelt

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Didacticus -Bot | Unterrichtsplaner & Materialassistent

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Didacticus -Bot | Unterrichtsplaner & Materialassistent

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Didacticus entwickelt Unterrichtspläne, findet Quellen und begleitet dich durch den Prozess der Unterrichtsvorbereitung und Materialerstellung.

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Digitale Tools mit KI-Assistenz für Schulen

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Alle hilfreichen Tools an einem Platz: Einfach. Datenschutzfreundlich. Sicher. ✅ DSGVO konform ✅ Mit und für Lehrer*innen entwickelt

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Künstliche Intelligenz (KI) in der Schule

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Künstliche Intelligenz (KI) in der Schule

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Wird Künstliche Intelligenz (KI) einmal unseren Schulalltag bestimmen?

Inhalt des Dossiers

Die 5 Top-Seiten

In vielen Bereichen wird künstliche Intelligenz (KI) bereits selbstverständlich genutzt. In der Schule kommt sie bislang noch wenig zum Einsatz. Dabei würde der Einsatz entsprechender Lerntechnologien für den Unterricht neue Perspektiven öffnen, sagt Lernforscherin Ulrike Cress im Interview mit dem Schulportal. So könnten KI-Instrumente Schülerinnen und Schülern passgenauere Angebote machen und auch für [...]

Das Webangebot der Plattform Lernende Systeme bietet einen fundierten Einstieg in das Thema Künstliche Intelligenz und erläutert auf anschauliche Weise, wie KI funktioniert, wo sie bereits heute und in naher Zukunft zum Einsatz kommt und welche Herausforderungen damit für die Gesellschaft verbunden sind. Zusätzlich bietet die Seite u.a. Video-Tutorials, Erklärfilme, ein Quiz, ein [...]

Die vorliegende Unterrichtseinheit soll Schülerinnen und Schüler in die Lage versetzen, sich ein eigenes und fundiertes Urteil zu den Chancen und Gefahren von KI zu bilden. Anhand exemplarisch gewählter Leitfragen, welche an die Lebenswelt der SchülerInnen anknüpfen, haben diese die Möglichkeit, verschiedene Einsatzgebiete wie KI in der Schule oder der Arbeitswelt kontrovers zu diskutieren. Die vier [...]

In dieser Unterrichtsstunde lernen Schüler*innen die Gefahren bei der Nutzung von ChatGPT kennen, indem sie Aufgaben mit Hilfe des Programms bewältigen, die das Modell an seine Grenzen führt. In lustigen wie lebensnahen Aufgaben erhalten Schüler*innen gleichzeitig Einblick in die vielseitigen Möglichkeiten, ChatGPT konstruktiv, kritisch und reflektiert nutzen zu können. Die Schüler*innen benötigen dafür [...]

Das Projekt wird vom BMBF seit 2019 gefördert. Gegenstand ist der Aufbau einer auf das Thema Künstliche Intelligenz spezialisierten digitalen Lernplattform, die auf der MOOC-Plattform des Hasso-Plattner-Instituts (HPI) basiert und nach den Prinzipien der Offenheit und Vernetzung weiterentwickelt wird. Das inhaltliche Programm des KI-Campus besteht aus zwei Säulen: Einerseits werden [...]

Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Schule

Im Rahmen des Projekts „Nutzung von Sprachmodellen/KI in der schulischen Bildung Sachsen-Anhalts" können Lehrkräfte nun auf die neuen Dienste „emuGPT" und „emuDALL·E" zugreifen. Diese wurden auf den Seiten des Bildungsservers Sachsen-Anhalt zur Verfügung gestellt. Mithilfe einer datenschutzkonformen Schnittstelle ist es nun möglich, dass Lehrkräfte das weltweit bekannt gewordene Sprachmodell [...]

Dokument von: Ministerium für Bildung des Landes Sachsen-Anhalt

Wenn Roboter bei medizinischen Operationen eingesetzt werden, warum sollten sie nicht auch im Bildungsbereich tätig sein? Lehrer Tom Mittelbach wagt in seinem Community-Beitrag ein Gedankenspiel über Bildung an der Schnittstelle von Mensch und Maschine.

Hier erhalten pädagogische Fachkräfte einen Überblick zu ChatGPT und den Herausforderungen, die mit der Nutzung des Chatbots einhergehen können. Fünf Unterrichtsbeispiele geben Anregungen, wie KI-basierte Chatbots wie ChatGPT im Unterricht oder im Rahmen außerschulischer Projekte eingesetzt und mit Kindern und Jugendlichen diskutiert werden können.

„Learning Analytics ist das ‚Messen, Sammeln, Analysieren und Auswerten von Daten über Lernende und ihren Kontext mit dem Ziel, das Lernen und die Lernumgebung zu verstehen und zu optimieren." (George Siemens) Hierbei gibt es große Hoffnungen auf deutliche Verbesserungen im Verständnis von Lernprozessen und entsprechend besseren Lernergebnissen. Befürchtungen reichen vom [...]

Wie können KI-Systeme Lehrkräfte entlasten und eine sinnvolle Ergänzung für das schulische Lernen bieten? Welche KI-Anwendungen gibt es schon? Welche Potenziale bieten sie und mit welchen Herausforderungen und Risiken müssen Schulen rechnen? Hierzu beauftragte die Telekom-Stiftung das mmb Institut mit einer Markt- und Trendanalyse zum Thema: KI@Bildung - Lehren und Lernen mit Künstlicher Intelligenz. Bei [...]

Hier finden Sie eine Einordnung der Pädagogischen Hochschule Schwyz (PHSZ) zum Thema ChatGPT im Schulwesen. Es wird insbesondere darauf hingewiesen, dass die Bedeutung von Medien- und Informationskompetenz in der Schule verstärkt in den Blick genommen und der Umgang mit KI-Textrobotern zudem Teil der Allgemeinbildung werden muss.

Systeme, die sich auf künstliche Intelligenz (KI) stützen, kommen an Schulen in Deutschland bislang noch kaum zum Einsatz. Das könnte sich bald ändern. Das KI-System „Area9" wurde im Sommer an mehreren Schulen erprobt. Nun berät die Kultusministerkonferenz, ob diese Technologie bundesweit eingesetzt werden soll. Ziel dabei ist es, Lernprozesse zu individualisieren und Lehrkräfte zu entlasten. Das [...]

Künstliche Intelligenz (KI) - Computersysteme, Maschinen und Roboter, die selbstständig lernen können - spielen schon in vielen Bereichen eine wichtige Rolle. Die Online-Redaktion von „Bildung + Innovation" sprach mit Prof. Dr. Prof. h.c. Andreas Dengel, Standortleiter am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Kaiserslautern und wissenschaftlicher Direktor des [...]

Im Rahmen des Projekts "HyperMind" entwickeln Wissenschaftler*innen ein dynamisch-adaptives Physikschulbuch für Tablets und Desktop-Rechner, das individuelles Lernen ermöglicht, indem es den Lernstand und das Lernverständnis der Schüler*innen konstant misst, dadurch ihre Stärken und Schwächen identifiziert und die Inhalte und Aufgaben individuell anpasst. [...]

Diese Unterrichtseinheit zum Thema "ChatGPT" führt die Lernenden im Kontext des Themenbereichs "Wirtschaftspolitik" in die Arbeit mit textbasierten Dialogsystemen, sogenannten "Chatbots", ein. Angestrebt wird die Erkenntnis, dass ein Chatbot zwar ein gut informierter und kreativer Dialogpartner sein, Lernen und eigenen Wissenserwerb aber nicht ersetzen kann.

Unterrichtsmaterialien zu KI

Entwurf einer Unterrichtseinheit zum Thema Künstliche Intelligenz zum Einsatz ab Klassenstufe 7. Die Schülerinnen und Schüler setzen sich mit den Chancen und Risiken dieser neuen Technologie auseinander.

Entwurf einer Unterrichtseinheit zum Thema Künstliche Intelligenz zum Einsatz ab Klassenstufe 7. Die Schülerinnen und Schüler setzen sich mit den Chancen und Risiken dieser neuen Technologie auseinander.

Auf dem Portal finden Sie Anwendungsbeispiele von Künstlicher Intelligenz für jede Klassenstufe - vom malenden Roboter in der Grundschule bis hin zur Berufsreflexion in der Oberstufe. Hier können die Schüler*innen jeweils die Chancen und Grenzen von Künstlicher Intelligenz erleben und reflektieren. Die Sammlung enthält vier fertige Vertretungsstunden à 90 Minuten, digitale Tafeln mit Verlaufsplänen [...]

In der Unterrichtsstunde lernen die Schülerinnen und Schüler am Beispiel von ChatGPT und DALL-E, wie sie Anweisungen an generative KIs formulieren, um spezifische Ergebnisse zu erhalten (Prompt-Engineering). Zunächst versuchen sie als Klasse Eingaben zu formulieren, wodurch ein Bewusstsein über die Schwierigkeit genauer Formulierungen geschaffen wird. Im Spiel Spot-if-AI kreieren die Schüler*innen eigene [...]

Der Artikel des ARD-Bildungskanals alpha befasst sich mit der Definition von Künstlicher Intelligenz und weiteren wichtigen Begriffen, die mit der Thematik zusammenhängen. Die Seite bietet auch Links zu weiteren Beiträgen rund um das Thema Robotik und Maschinenintelligenz. Nach einem kurzen Blick in die Historie wird festgestellt, dass heutzutage Big Data von entscheidender Bedeutung für KI [...]

Mit dem Spiel „Mensch, Maschine!", der Jugendaktion im Wissenschaftsjahr 2019 - Künstliche Intelligenz, können Schülerinnen, Schüler und Jugendgruppen nun quasi dabei zuschauen, wie bei Maschinen Lernfortschritte entstehen - und so besser begreifen, was künstliches Denken ausmacht. Angelehnt an das traditionelle „Bauernschach" können bis zu [...]

Weder verteufeln noch feiern, sondern aus unterschiedlichen Richtungen erkunden, Wissen teilen, Erfahrungen austauschen und dann über einen möglichen Einsatz entscheiden - die Schnittmenge der Empfehlungen zum Umgang mit ChatGPT in den Bereichen Bildung, Politik, Wirtschaft, Wissenschaft und Ethik ist auffallend groß. Dass eine technische Innovation, die sich bereits bewährt hat, sich nur schwer wieder [...]

Auf dem Bildungsserver Berlin-Brandenburg wird ein exemplarischer Unterrichtsgang beschrieben, der sich auf ein Problem der „klassischen" KI konzentriert: die „Unterhaltung" mit einem Computer. Auf weitere Materialien wird verlinkt.

Dokument von: Bildungsserver Berlin-Brandenburg

Im Kurs kann man das Programmieren einer KI erlernen und sich kritisch mit ethischen Aspekten zum Thema KI auseinandersetzen. Der Kurs wurde im Rahmen des Bundeswettbewerbs Künstliche Intelligenz entwickelt und für den Einsatz an Schulen konzipiert.

Die Unterrichtsmaterialien zum Thema „KI in der Arbeitswelt" sollen Schülerinnen und Schülern sowie Lehrkräften die Scheu im Umgang mit diesem Thema nehmen. Ein Erklärvideo, das in das Thema „KI in der Arbeitswelt" einführt, erklärt, wo es Risiken bei Künstlicher Intelligenz (KI) gibt, aber auch, wo die Chancen liegen. Ein spielerisches Quiz regt zur Diskussion an. Die Medien sind ausgerichtet auf [...]

Fortbildungsangebote

TechUcation@school entwickelt in Kooperation mit der Hamburger Schulbehörde und dem Landesinstitut Hamburg ein digitales Bildungsprogramm für Lehrkräfte, das allen Lehrkräften in Deutschland zur Verfügung steht. In kleinen Lerneinheiten werden Fakten und Hintergründe zur Digitalisierung aufbereitet und Lehrkräften als niedrigschwelliges Fortbildungsangebot bereitgestellt.

Das Projekt wird vom BMBF seit 2019 gefördert. Gegenstand ist der Aufbau einer auf das Thema Künstliche Intelligenz spezialisierten digitalen Lernplattform, die auf der MOOC-Plattform des Hasso-Plattner-Instituts (HPI) basiert und nach den Prinzipien der Offenheit und Vernetzung weiterentwickelt wird. Das inhaltliche Programm des KI-Campus besteht aus zwei Säulen: Einerseits werden [...]

Literaturhinweise zu kostenpflichtigen Veröffentlichungen

How might digital technology and notably smart technologies based on artificial intelligence (AI), learning analytics, robotics, and others transform education? This book explores such question. It focuses on how smart technologies currently change education in the classroom and the management of educational organisations and systems. The book delves into beneficial uses of smart technologies such as learning [...]

Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) finden nicht nur Eingang in den Alltag, sondern vermehrt auch in die schulische Bildung. Es gab bisher kaum Ansätze, die ein grundlegendes Verständnis von KI vermitteln und auch gesellschaftliche Folgen betrachten. Diese Lücke schließt das Material zu verschiedenen technischen, ethischen und sozialen Aspekten zum Wissenschaftsjahr KI. Der Beitrag [...]

Der technologische Wandel gewinnt rasant an Tempo - alle Schulen müssen sich dieser Herausforderung zeitnah stellen. Dieses Sachbuch erläutert, welche Technologien warum in Schulen zum Einsatz kommen müssen und welche besonderen Fortbildungs- und Supportkonzepte sie wirklich benötigen, wozu SmartTeams gebraucht werden und welche Bedeutung Robotik, KI, Virtual Reality, eSports und Wettbewerbe für den [...]

Letzte Aktualisierung: 10.04.2024 - Caroline.Hartmann@fwu.de

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künstliche intelligenz; ki; ai; schulwesen; schule der zukunft

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Künstliche Intelligenz (KI) in der Schule

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In dem Dossier des Deutschen Bildungsservers zur Künstlichen Intelligenz (KI) im Schulwesen finden Sie neben entsprechenden Unterrichtsmaterialien zum Thema auch Hinweise zu den verschiedensten Modellen, die zukünftig als Unterstützung für Lehrkräfte denkbar sind - von intelligenten Prüfungssystemen über adaptive Selbstlernaufgaben bis hin zu individuellen Lernangeboten, die sich durch Learning Analytics und Educational Data Mining (EDM) generieren lassen.

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CHANCEN NUTZEN..

GRENZEN RESPEKTIIEREN..

EINE HANDREICHUNG FÜR DEN

EINSATZ VON KI IN DER OBERSTUFE

OBERSTUFE EINSATZ

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Plane jetzt deine nächste Unterrichtsstunde oder erstelle Übungsaufgaben und Arbeitsblätter mit unserer Bildungs-KI.

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Discount for students and trainee teachers

Students and trainees receive a 30% discount on the price of our Starter and Pro subscriptions. The discount is valid for one year and must be applied for annually. Send us a valid certificate of enrollment or referendary status prior to purchase. You will then receive a code from us to activate the subscription of your choice.

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Unlock the power of AI in your classroom with to-teach.ai. Get access to free, personalized teaching materials tailored to your students' interests and needs.

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Manuel Flick

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Hallo, ich bin Manu 👋

Ich bin Lehrer an einem Oberstufenzentrum in Berlin. Dort unterrichte ich im berufsbildenden Bereich - hauptsächlich angehende Kaufleute für E-Commerce - in den Fächern Wirtschaft, Sozialkunde und Englisch. 👨‍🏫

Ich beschäftige mich viel mit ChatGPT und weiteren KI-Tools im Schulkontext und möchte meine bisherigen Erkenntnisse hier mit dir teilen. 📙

Ich hoffe ich kann dich mit dem Guide dabei unterstützen, ChatGPT in deinen Schul- und Unterrichtsalltag zu integrieren und einen guten Umgang mit KI im Unterricht zu finden. ✍️

Wenn du mehr über mich, meinen Lehreralltag und ChatGPT erfahren möchtest, dann schau auf meiner **Webseite** 💻 vorbei, folge mir auf **YouTube** 📽️, Twitter X 🐦 , LinkedIn 💁‍♂️ & Instagram 📱 oder abonniere meinen **Newsletter 📰**.

Wenn du an einer Fortbildung, einem Workshop oder einem Webinar interessiert bist, dann schau hier vorbei.
Viel Spaß mit dem Guide! 🤗
🚅 Schnellnavigation

1 💻 Grundlagen 2 🕹️ Anwendung 3 ⌨️ 200+ Prompts für Schule und Unterricht 4 🪜Weitere Hilfestellungen 5 👨🏼‍🏫 Unterrichtseinheiten mit ChatGPT 6 🏫 Umgang mit ChatGPT im Unterricht 7 ⚙️ Weitere KI-Tools und Integrationen 8 ⭐️ Sonst noch spannend

📔 Inhaltsverzeichnis

🗓️ Aktuelles zu ChatGPT

✨ Das ist neu in Version 3.0

💾 Den ChatGPT-Guide abspeichern

<aside> ℹ️ ChatGPT ist ein Chatbot, mit dem man sich in Form von Textnachrichten unterhalten kann. Der Chatbot funktioniert mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und ist darauf ausgelegt, Antworten zu generieren, die sich natürlich anhören und zum Gespräch passen.

</aside>

1.1 🤖 Wie funktioniert ChatGPT?

1.2 📝 Anmeldung

1.3 👉 Die ersten Schritte

1.4 ⚒️ Erweiterte Bedienung und Einstellungen ✨

1.5 ✴️ Chat-GPT Plus (GPT4) ✨

1.6 ⚠️ Herausforderungen, Grenzen & Risiken

1.4.5 🏫👥 Datenschutz und die Nutzung von ChatGPT*

<aside> ℹ️ Was ist ein Prompt?

Ein Prompt ist das Fachwort für den Befehl, den du bei ChatGPT in das Chat-Fenster eingibst. Der Prompt gibt der KI die Anweisung, was als Antwort ausgegeben werden soll.

</aside>

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Version 3.0 - Zuletzt aktualisiert am 9. Oktober 2023

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Framework on audio processing in Automatic Speech Recognition (ASR)

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Framework on audio processing in Automatic Speech Recognition (ASR)

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Relying on Gladia's expertise in Audio Intelligence AI, in this blog I will cover how prompt injection in Speech Recognition is used to enhance Automatic Speech Recognition (ASR) by improving previous - heavy, yet complementary - speech adaption or keyword-boosting methods.

Setting the scene

As for many AI systems in the last few years - and even many years before with more classical techniques -  Open AI's Whisper is a model that uses an encoding / decoding technique, presenting some large advantages that allow for abstract mathematical manipulations.

The basic mechanism here can be illustrated with a triangle connecting audio, latent space, and the final word transcript.

‍

Let's zoom in a little. Here comes the general view of audio processing in Automatic Speech Recognition (ASR).

‍

Before going into the details of how all of these components come together, the first thing to understand is:

The main objective of the prompt injection approach is to provide some guidance to the decoder in order to capture the right words and perform better - thanks to context-setting.

Now, let's dive into the key elements of ASR and explore why prompt injection is a miraculous addition to the mix that can drastically improve the quality of audio transcription.

What are Features in Speech Recognition?

Performing Speech-to-Text is like solving a big Lego puzzle: the speech needs to be broken into smaller elementary bricks called " features" or " tokens" in order to be processed.

These elementary features are able to "embed"multiple aspects of the original speech segment, such as the speech tone, pitch, volume, or even speech rate.

In speech recognition, these features are extracted using a "pre-processing" step, which is usually done by performing spectrograms or Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) speech representation. Here, the audio basically becomes a simple "picture" representation of the audio.

‍

What are Encoders and Latent Spaces?

Continuing with the Lego analogy, it's now time to put some magic magnets on the back of each brick - so that the bricks that were originally together can form a magic link.

During the training phase, the strength of the magnetic links can vary between the different bricks to finally form a fixed picture of "link strengths" between them.

This final picture, Latent Space, contains Lego bricks / tokens (illustrated as colored dots below) with unique identifiers.

Adapted from https://www.mdpi.com/2076-3417/12/14/7195

Another way to see it is that during the encoding phase, some elementary parts of speech (i.e. tokens) can be more or less attracted toward other tokens. The vector representations of these interactions (or "magic links") are known as "embeddings".

Disclaimer: This is a very inaccurate explanation from a scientific perspective - but it helps to emphasize that not all tokens have a role to play in the Latent Space and therefore are more or less likely to be "activated" or "picked" (not at all if they are very shy ;-) ).

Source: Business Insider

Explaining this to one of our customers was like a revelation to him: "It's like Esperanto for computers!". And it's exactly that.

What is a Decoder

A " decoder" is a Lego brick builder that combines the pieces based on their interactions (embeddings) and translates the beautiful Lego tapestry into a humanly comprehensive structure - the written language. It takes the unique token identifiers and converts them into their equivalent in words (or pieces of words).

Prompt Injection in Speech Recognition

So finally, what's " prompt injection"?

Prompt injection is a technique that will change the interactions between the bricks by dropping a giant magnet in the middle of the Magic Magnetic Legos.

It will help the decoder handpick pieces closer to the giant magnet, and pieces that might not have been originally selected (because they were too shy) can now emerge by virtue of being found closer to the giant magnet.

A concrete example: Fiber vs. Cider

Let's imagine we're working with a poor-quality audio file where it's hard to hear if the speaker talks about "Fiber" or "Cider".

Fiber has strong interactions, well-connected in the Latent Space, as it has been very frequently seen in the training dataset and is linked to many concepts - while Cider is not.

By guiding the transcription using a prompt such as "this conversation is about telecoms and internet equipment", we're dropping Red far from Cider and close to Fibre, which will then be classified by AI as the perfect candidate.

In this scenario, Cider and Fiber remain very close regarding feature representation (they look alike in tone, energy, pitch, volume, ...). In other words, the color and shape of the Lego brick Cider are very close to that of Fiber.

But, as the prompt is introduced, the magnetic sticker on the Fiber brick becomes way stronger and more connected to the rest of the Legos in the game (Latent Space).

Now, let's drop another prompt injection: "this conversation is about alcohol and drinks". Now the Red Magnets are really close to Cider, and even if the Lego Brick magnet stick on the back of Cider is not originally as strong as the Fiber one, it's more likely to be picked up in the end.

Other more conventional and complementary techniques

Many other techniques can help to make transcription more accurate. For example, keyword boosting can be considered as virtually increasing the Lego brick's size to make the magnetic sticker bigger and more attractive, so more likely to be picked.

Speech adaptation is another technique that consists of adapting the encoder to understand new "waveform shapes" and adapt the mapping into the Latent Space.

Here is a more comprehensive map of corrective measures to improve speech recognition quality.

In conclusion, we have seen that prompt injection in speech recognition is a fascinating new tool - albeit with a malicious potential  - complementary to the existing techniques that will help the ASR tech reach superior quality standards.

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Gladia - Prompt Injection in Speech Recognition Explained

# data[].attributes.attachment_link.description
Founder & CEO at Gladia, Jean-Louis Queguiner, explores the role of prompt injection in Speech Recognition, and its importance in enhancing the performance of Automatic Speech recognition (ASR) software.

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Schule und Unterricht im Zeitalter Künstlicher Intelligenz

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Schule und Unterricht im Zeitalter Künstlicher Intelligenz

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Wie können wir an unseren Schulen mit natürlicher Intelligenz die Künstliche am besten nutzen? 

# data[].attributes.subject
Wie können wir an unseren Schulen mit natürlicher Intelligenz die Künstliche am besten nutzen? 

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Bd. 4 Nr. 1 (2024): Künstliche Intelligenz | #schuleverantworten

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Learn the art of the prompt and improve your image-reading skills by looking at Google AI-generated images and describing what you see

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Say What You See by By Jack Wild, Artist In Residence at Google Arts & Culture Lab - Experiments with Google

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Since 2009, coders have created thousands of amazing experiments using Chrome, Android, AI, WebVR, AR and more. We’re showcasing projects here, along with helpful tools and resources, to inspire others to create new experiments.

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Lerneinheit

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Künstliche Intelligenz (KI) ist im Begriff, unsere Arbeits- und Lebenswelten grundlegend zu transformieren und wird schon bald ein integraler Bestandteil unseres Alltags sein. Trotz ihres Potenzials birgt KI jedoch Risiken. Eine besondere Herausforderung stellen Verzerrungen, Vorurteile und Stereotype dar, die sich aus den Daten ergeben, mit denen die KI trainiert wurde. Diese systemimmanenten Verzerrungen, bekannt als Bias, können in der Folge zu gesellschaftlichen Problemen, wie die Verstärkung von Diskriminierung, sozialen Ungleichheiten, Vorurteile, Sexismus und Rassismus führen. Diese Unterrichtseinheit zielt darauf ab, Schülerinnen und Schüler am Beispiel bildgenerierender KI für Bias zu sensibilisieren, das eigene KI-Nutzungsverhalten zur reflektieren und eine kritische Nutzung zu fördern.

Kompetenzen

Fachkompetenz
Die Lernenden

identifizieren und analysieren Bias und Diskriminierungsformen in KI-Systemen anhand von realen Beispielen

verstehen die Auswirkungen von Verzerrungen in KI In Hinblick auf Gesellschaft und sozialer Ungleichheiten

entwickeln ein Grundverständnis für ethische Prinzipien und Herausforderungen im Kontext künstlicher Intelligenz

Methodenkompetenz
Die Lernenden

setzen kritische Denkansätze ein, um Vorurteile und Bias in KI-generierten Inhalten zu erkennen und zu hinterfragen

arbeiten in Kleingruppen, um spezifische Diskriminierungsschwerpunkte zu untersuchen und Lösungsansätze zu erarbeiten

nutzen digitale Werkzeuge und Plattformen, um KI-Systeme hinsichtlich ihrer Diskriminierungspotenziale zu überprüfen?

Sozialkompetenz
Die Lernenden

erleben Wertschätzung in der Gruppe

werden für die Bedürfnisse der anderen sensibilisiert

Selbstkompetenz
Die Lernenden

fördern durch Gruppenarbeit ihre Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit im Austausch über komplexe Themen

entwickeln Empathie und ein tieferes Verständnis für die Auswirkungen von Diskriminierung in technologiegestützten Systemen

üben kritisches Reflexionsvermögen und ethisches Urteilsvermögen im Umgang mit Technologie und deren gesellschaftlichen Konsequenzen

entwickeln Verantwortungsbewusstsein für ihr Handeln und die Gesellschaft

Didaktisch-methodischer Kommentar

KI-Modelle enthalten in der Regel ungleiche Datensätze - also eine ungleiche oder verzerrte Darstellung von Informationen in den Daten. Das kann bedeuten, dass bestimmte Gruppen oder Merkmale über- oder unterrepräsentiert sind, was zu Verzerrungen oder Vorurteilen in den Ergebnissen der KI führen kann. Der vorliegende Unterrichtsentwurf greift die Thematik von Verzerrungen (Bias), Vorurteilen, Sexismus und Diskriminierung in KI-Systemen auf und verfolgt das Ziel, Schülerinnen und Schüler für diese Probleme zu sensibilisieren. Die Lernenden erkennen, wie wichtig es ist, kritisch mit Technologie umzugehen und ethische Fragen in den Vordergrund zu rücken.

Der komplette didaktisch-methodische Kommentar zum Herunterladen:

Hintergrundinformationen für die Lehrkraft

Gründe für Bias

Probleme durch KI-Bias

Notwendigkeiten und Handlungsempfehlungen

Lösungsansätze

Die kompletten Hintergrundinformationen zum Herunterladen:

Lehrmaterialien

Mediensammlung

Was ist Künstliche Intelligenz?
Im Text werden wichtige KI-Begriffe geklärt und beschrieben, wie KI-Anwendungen funktionieren.

Coded Bias - Wie rassistisch ist KI?
Im Video wird die rassistische und sexistische Natur künstlicher Intelligenz enthüllt und die damit verbundenen Bedrohungen für die Gesellschaft aufgezeigt.

Wenn KI Fehler macht
Anhand von vier Negaitv-Beispielen wird aufgezeigt, wie Bias in KI-Systemen entstehen kann.

Wie Maschinen diskriminieren - Facial Recognition & the Matrix of Domination
Im Video wird gezeigt, wie es bei Gesichtsereknnung zu Diskriminierung kommt.

Mensch und Maschine - Herausforderungen durch Künstliche Intelligenz
Stellungnahme des Ethikrates, u. a. zu Diskriminierung und KI (siehe S. 372 ff) - PDF

Zu woke? Zu rassistisch? Die Antworten von Chat-GPT sorgen für Kontroversen - und befeuern das Wettrennen um die "wahrheitsgetreueste" KI
Der Artikel thematisiert, wie neutral KI grundsätzlich sein kann.

Bias and Fairness in KI-Systemen
Ausführliche Erläuterung der Konzepte und technischen Hintergründe von Bias und Fairness in KI-Systemen.

Humans are Biased. Generative AI is even worse
Bias am Beispiel der Bild-KI Stable Diffusion im Kontext der Berufs- und Arbeitswelt.

ChatGPT und andere KI-Tools im Unterricht
Der Autor dieser Unterrichtsmaterialien hat eine Webseite mit weiteren Infos rund um KI-Tools und deren Einsatz im schulischen Kontext.

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Künstliche Intelligenz (KI) ist im Begriff, unsere Arbeits- und Lebenswelten grundlegend zu transformieren und wird schon bald ein integraler Bestandteil unseres Alltags sein. Trotz ihres Potenzials birgt KI jedoch Risiken. Eine besondere Herausforderung stellen Verzerrungen, Vorurteile und Stereotype dar, die sich aus den Daten ergeben, mit denen die KI trainiert wurde.

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AI_VET I - KI im Kontext von Lehren und Lernen

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AI_VET I - KI im Kontext von Lehren und Lernen

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In diesem Einführungskurs werden die Grundlagen für den Themenbereich KI in der beruflichen Bildung gelegt.

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AI_VET I - KI im Kontext von Lehren und Lernen | AI Campus

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Unser Kurs vermittelt wichtige Grundlagen von KI im Bereich der beruflichen Bildung, wie die Gestaltung digitaler Lehr-Lernkontexte, Veränderungen in der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Computer durch KI sowie Indikatoren für die Anwendung von KI-Systemen im Bildungsbereich.

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Data2Teach - Wie Daten Schule und Schulen Daten machen

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Data2Teach - Wie Daten Schule und Schulen Daten machen

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Data2Teach - Wie Daten Schule und Schulen Daten machen | AI Campus

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Im Online-Kurs erfährst du, wo in der Schule Daten auftauchen und was das für dich als Lehrer:in bedeutet. Jetzt entdecken!

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