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The Bot Brothers: The importance of Training Teachers on AI

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The Bot Brothers: The importance of Training Teachers on AI

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https://openai.com/blog/teaching-with-ai?fbclid=IwAR2aq3E1YhoDoXlgPkerao523WEBLNspNfvD8rDtEI7uVXXGrvd6o1BOgwY

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Welcome to my collection of links and resources for ChatGPT. 

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Welcome to my collection of links and resources for ChatGPT. 

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Articles are in BLUE

Prompts are in YELLOW

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German text is in GREEN

Image generated by Stable Diffusion: Black Teacher in her office with a bookshelf behind her overwhelmed by apps, social media, technology, screens and digital tools, surrounded by robots holding hands, with a happy expression on her face in the style of a comic with acrylic colours with bold black strokes and brush texture mostly blues yellows blacks and reds

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Interview mit Christian Spannagel: Generative Sprachmodelle: Fluch oder Segen für das Bildungssystem? (40 Min)

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Interview mit Christian Spannagel: Generative Sprachmodelle: Fluch oder Segen für das Bildungssystem? (40 Min)

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KI kapiert - der Podcast der KI-Campus-Community

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Mit der Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 hat die Auseinandersetzung mit dem Einsatz von generativer KI erheblich an Fahrt gewonnen. Insbesondere die Konsequenzen für das Bildungssystem stehen dabei im Fokus. Stefan Göllner spricht in dieser Folge mit dem Mathematikdidaktiker, Professor an der PH Heidelberg und YouTuber Christian Spannagel darüber, wie Lehrende KI-Sprachmodelle konstruktiv an der Hochschule nutzen können.

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KI-Campus - Die Lernplattform für Künstliche Intelligenz

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#11 - Generative Sprachmodelle: Fluch oder Segen für das Bildungssystem?

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Mit der Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 hat die Auseinandersetzung um dem Einsatz generativer KI erheblich an Fahrt gewonnen. Insbesondere die Konsequenzen für das Bildungssystem stehen dabei im Fokus. Stefan Göllner spricht in dieser Folge mit dem Mathematikdidaktiker, Professor an der PH Heidelberg und YouTuber Christian Spannagel darüber, wie Lehrende KI-Sprachmodelle konstruktiv an der Hochschule nutzen können.

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Stand 25.01.2023

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https://manuelflick.notion.site/manuelflick/Der-ChatGPT-Guide-f-r-Lehrkr-fte-186813a81fc14c47aec4341f405e14c4

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Künstliche Intelligenz in 2 Minuten erklärt

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Künstliche Intelligenz in 2 Minuten erklärt

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Künstliche Intelligenz in 2 Minuten erklärt: Was ist eigentlich KI?

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Screen recording: Generating a Lesson Plan

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Screen recording: Generating a Lesson Plan

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Ideen für Lehrende, um Unterricht mit ChatGPT vorzubereiten

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Ideen für Lehrende, um Unterricht mit ChatGPT vorzubereiten

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https://techcrunch.com/2023/04/13/generative-ai-gdpr-enforcement/?utm_source=artifact&guccounter=1

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The Bot Brothers: Why Creativity and Imagination matter in a world of AI

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The Bot Brothers: Why Creativity and Imagination matter in a world of AI

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https://www.edutopia.org/article/chatgpt-student-writing-middle-high-school

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Leitfaden für Lehrkräfte zur Nutzung von ChatGPT

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Leitfaden für Lehrkräfte zur Nutzung von ChatGPT

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von Andrew Herft übersetzt und adaptiert von Alexandre Gagné, übersetzt und ergänzt von Alexander König (14.01.2023) CC BY NC SA

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Florian Nuxoll interviewt Philippe Wampfler (25 Min)

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Florian Nuxoll interviewt Philippe Wampfler (25 Min)

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mit Philippe Wampfler

11.04.2023 26 min

Zusammenfassung & Show Notes

Florian Nuxoll spricht in dieser Folge mit Philippe Wampfler (Twitter: @phwampfler). Er unterrichtet Deutsch an einem Gymnasium in Zürich, ist aber auch Dozent für Deutsch-Didaktik an der Uni Zürich. Daneben beschäftigt er sich viel mit Fragen der Digitalität und Schulentwicklung und ist da als Autor, Referent und Berater tätig. Es geht in dieser Folge unter anderem um die unterschiedlichen Möglichkeiten der Weiterentwicklung in der Schweiz und in Deutschland. Die beiden sprechen aber auch über die Auswirkungen von KI auf das Schreiben von Texten: Da künstliche Intelligenz heute sehr hochwertige Texte produzieren kann, stellt sich natürlich die Frage, inwieweit es noch sinnvoll ist, dass Menschen Texte schreiben....

Weitere Folgen und Podcasts von Westermann finden Sie auf www.podcasts.schule

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Künstliche Intelligenz und das Schreiben von Text

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Florian Nuxoll spricht in dieser Folge mit Philippe Wampfler (Twitter: @phwampfler). Er unterrichtet Deutsch an einem Gymnasium in Zürich, ist aber auch Dozent für Deutsch-Didaktik an der Uni Zürich. Daneben beschäftigt er sich viel mit Fragen der Digitalität und Schulentwicklung und ist da als Autor, Referent und Berater tätig.

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Stand 25.01.2023

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Philippe Wampfler: KI im Schreibunterricht: Creative Writing Prompts

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Philippe Wampfler: KI im Schreibunterricht: Creative Writing Prompts

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Die Angst, Schreiben im Unterricht verliere an Bedeutung, weil KI-Tools Texte generieren können, ist auch unter Lehrpersonen weit verbreitet. Wenn es nur um die produktorientierte Vorstellung geht, einen fertigen Text zu produzieren, dann ist die Angst gleichzeitig berechtigt und unberechtigt: Zwar verliert Schreiben dann an Bedeutung, was aber keine Rolle spielt, weil Menschen auch ohne Schreibkompetenzen fertige Texte produzieren können (wozu sie diese dann brauchen, ist eine andere Frage).

Somit zeigt die Verfügbarkeit dieser KI-Tools, dass besonders schulisches Schreiben als Prozess konzipiert werden muss. Als Axiom der Schreibdidaktik kann für den Umgang für KI gelten:

KI-Tools fördern den Aufbau Schreibkompetenzen, wenn sie bewusst für einen Prozessschritt eingesetzt werden. Sie behindern den Aufbau von Schreibkompetenzen, wenn damit Prozessschritte übersprungen werden.

Wir können das mit dem einfachen unten abgebildeten Prozessmodell veranschaulichen. Schreiben besteht also aus fünf Prozessschritten:

1. Pre-Writing: Inspiration, Sammeln von Ideen, Klären des Ziels, Planen des Schreibprozesses

2. Drafting: Erstes Schreiben des Textes.

3. Revision: Einholen vom Feedback, Abgleich des Textes mit den Zielen und Wirkungsabsichten.

4. Revising: Überarbeiten des Textes.

5. Publishing: Text veröffentlichen (inkl. Layout etc.).

KI kann nun beispielsweise für den Editing-Prozess sinnvoll genutzt werden: Deepl Write beschleunigt die Überarbeitung und erleichtert es, formale Fehler zu finden. Wer einen Text schreibt und ihn dann bei Schritt 4 mit Deepl Write korrigiert und stilistisch überarbeitet, befolgt das oben formulierte Axion.

Das gilt auch für die Unterstützung beim Finden von Ideen. Ein Freund hat mir kürzlich gezeigt, wie Drehbuch-Techniken eingesetzt werden können, um mit ChatGPT Ideen zu generieren. Diese ersetzen den Schreibprozess nicht, sondern können helfen, Inspiration zu finden und den Prozess zu strukturieren. Hier ein Beispiel ( Verlinkung).

Während mit den Begriffen "Beat-Sheet" und "Save-the-Cat" Fachwissen eingebracht wird, kann das auch über den Verweis auf bestimmte Erzählungen erfolgen. Das zeigt das nächste Beispiel ( Verlinkung) - es funktioniert allerdings nur, wenn ChatGPT auf Wissen über diese Erzählungen zugreifen kann:

Der letzte Tipp für die Pre-Writing-Phase kann verallgemeinert werden. Grundsätzlich ist es immer möglich, der KI eine Rolle zuzuweisen, in der sie einem hilft, überhaupt die richtigen Anfragen zu formulieren. Das habe ich hier gemacht ( Verlinkung):

Selbstverständlich liegt die Versuchung immer nahe, ChatGPT direkt dann auch die Texte schreiben zu lassen. Damit das nicht passiert, braucht es eine didaktische Begleitung sowie Schreibaufgaben, die nicht von einer KI gelöst werden können...

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Alle Beiträge von Philippe Wampfler anzeigen

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KI im Schreibunterricht: Creative Writing Prompts

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Die Angst, Schreiben im Unterricht verliere an Bedeutung, weil KI-Tools Texte generieren können, ist auch unter Lehrpersonen weit verbreitet. Wenn es nur um die produktorientierte Vorstellung geht, einen fertigen Text zu produzieren, dann ist die Angst gleichzeitig berechtigt und unberechtigt: Zwar verliert Schreiben dann an Bedeutung, was aber keine Rolle spielt, weil Menschen auch ohne...

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https://bigspeak.ai/

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https://youtu.be/oNk6ESLpxKI

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Von Chatbots bis zu Waffensystemen - Fluch und Segen der Künstlichen Intelligenz | SWR Doku

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https://hackernoon.com/how-to-talk-to-chatgpt-an-intro-to-prompt-engineering

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Too Long; Didn't Read

The best way to leverage these large models' potential is to be a better prompt engineer. This is the task of finding the best results from the best AI that gets the best from prompt engineering. A prompt engineer will translate the results into words that the AI canunderstand. The most powerful AIS can understand words, images, and even create products through prompting. This video is a way to tell the AI what you want and how you want it usually done with the best words.

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How to Talk to ChatGPT: An Intro to Prompt Engineering | HackerNoon

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Prompting is pretty much the only skill you now require to be a master of these new large and powerful generative models such as ChatGPT.

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Act as [historic person] example Anne Frank and have a conversation with her

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Act as [historic person] example Anne Frank and have a conversation with her

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ChatGPT in meinem Unterricht v. 19.01.2023 (pdf)

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ChatGPT in meinem Unterricht v. 19.01.2023 (pdf)

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Einfaches AB

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As a teacher of English as an ESL subject how could I use ChatGPT in the classroom. My students are 11 years old and started learning English last year

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As a teacher of English as an ESL subject how could I use ChatGPT in the classroom. My students are 11 years old and started learning English last year

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John Spencer: Sal Khan on AI and Personalized Learning

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John Spencer: Sal Khan on AI and Personalized Learning

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https://podcasts.apple.com/at/podcast/the-creative-classroom-with-john-spencer/id1141442116?i=1000623842747

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Time Interview with Mira Murati: The Creator of ChatGPT Thinks AI Should Be Regulated

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Time Interview with Mira Murati: The Creator of ChatGPT Thinks AI Should Be Regulated

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https://time.com/6252404/mira-murati-chatgpt-openai-interview/

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Limitations. What it can‘t do (Feb 2023)

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Limitations. What it can‘t do (Feb 2023)

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https://www.zdnet.com/article/why-chatgpt-wont-discuss-politics-or-respond-to-these-20-controversial-questions/

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spiegel.de: Wie künstliche Intelligenz die Welt verändert (8 Min)

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spiegel.de: Wie künstliche Intelligenz die Welt verändert (8 Min)

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Zeitenwende durch künstliche Intelligenz - Was bedeutet das für den Englischunterricht

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Artificial intelligence for your lessons | fobizz Tools

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Translate and shorten texts, get ideas for study notes or lesson outlines. All this is possible with the help of AI. Use it free of charge!

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1st prompt - sample questions about future plans

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1st prompt - sample questions about future plans

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ChatGPT in meinem Unterricht v. 10.01.2023 (pdf)

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ChatGPT in meinem Unterricht v. 10.01.2023 (pdf)

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Digitale Hilfsmittel und ChatGPT Unterrichtseinheit für 6. oder 7. Schulstufe

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Digitale Hilfsmittel und ChatGPT Unterrichtseinheit für 6. oder 7. Schulstufe

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Hier ist eine detaillierte Ausarbeitung einer Unterrichtseinheit

Arbeitsdateien herunterladen

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Unconfuse me with Bill Gates: Interview with Sal khan

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Unconfuse me with Bill Gates: Interview with Sal khan

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A $162,500 per year Swiss boarding school — possibly the world's most expensive — says it's embracing AI tech like ChatGPT to help students learn

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A $162,500 per year Swiss boarding school — possibly the world's most expensive — says it's embracing AI tech like ChatGPT to help students learn

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https://www.businessinsider.com/chatgpt-ai-most-expensive-boarding-school-switzerland-students-learning-2023-2

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At $162,500-a-year, Institut auf dem Rosenberg is "possibly" the world's most expensive school.

The Swiss boarding school's director told Insider it is embracing AI tech like ChatGPT and DALL·E.

She says banning ChatGPT is "mass hysteria," and students need to be taught the ethics of AI.

While educators around the world ban ChatGPT, Institut auf dem Rosenberg - one of the world's most expensive schools at $162,500 a year - is encouraging students to use AI tools.

The Swiss boarding school, which says it is "possibly" the world's costliest, requires a non-refundable fee of over $1,000 just to apply. While oligarchs' offspring and German billionaires are rumored to have attended, Rosenberg's student-privacy rules means it neither confirms nor denies the names of alumni.

Anita Gademann, the school's director and head of innovation, told Insider how she started preparing for AI five years ago, before reading Kai-Fu Lee's "AI 2040: Ten Visions for Our Future."

"We are very determined to ensure that whatever we teach our students is relevant for them - relevant for the world they're going to go into in the future," she says. "It would be hypocritical to say 'Don't use AI' and then pretend that we're going to send them ready for their lives as adults."

Using ChatGPT and DALL·E in the classroom

Gademann says students are taught to use AI "as a tool," and she's particularly excited by text-to-image generators like DALL·E. Seventh-graders used it for a History project to visualize the Middle Ages, and the "discrepancies between nobility and peasants." Another student used DALL·E to generate pictures in an essay about the role of women in the First World War.

But students are also "incredibly cautious" and "very critical" of ChatGPT, she says. In one economics lesson, they graded its answers. The AI didn't score more than a C.

"I would say that if you're getting C level answers from ChatGPT, you're asking the wrong question," Gademann adds. "My kids are learning to ask it specifically in such a way that the first answer is correct."

Students also explore ethical questions, as well as the pros and cons of AI, like a September course called "The art of conflict." They produced both a play and a law, around hypotheticals like "What happens if AI kills?" questioning whether the programmer or inventor would be responsible.

'Mass hysteria of censorship and banning'

Gademann says teachers know if a student has plagiarized an essay because they're familiar with their writing styles and any shortcomings. Although this is more easily achieved at Rosenberg, which has a student-to-staff ratio of 2:1. "I'm not naive," Gademann says. "I am fully aware of the fact that we are a very, very special school."

But she adds: "I know the name and aim and objective of every single one of my 230 kids. I make it my business to know this."

Gademann references a New York Times article which noted how 6,000 teachers from universities including Harvard and Yale had signed up to GPTZero, a program which can detect AI-generated text. Other universities revised plagiarism policies or completely banned ChatGPT.

She calls it a "mass hysteria of censorship and banning," adding that it "shows us how behind we are as as a world" because her students already use AI every day.

"Can you imagine a scenario where we're throwing millions and millions of dollars to find out if a student used a calculator in math homework in the '80s?" Gademann asks. "It sounds bizarre, no?"

Insider previously reported that London's $28,000-a-year Alleyn's School is putting more emphasis on preparing for lessons instead of traditional homework amid the rise of ChatGPT. Gademann approves of this approach, saying: "I think education has to change in a way whereby the teacher and the student are working together towards something, versus being taught and then producing something in a silo."

She explains how when she was younger, "the more languages you spoke and the more books you read, the cooler you were." Now, she says, "knowledge is completely passé."

"You have to teach skills, and you have to teach values and ethics."

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A $162,500 per year Swiss boarding school - possibly the world's most expensive - says it's embracing AI tech like ChatGPT to help students learn

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"Knowledge is completely passé ... You have to teach skills, and you have to teach values and ethics," Rosenberg's head of innovation told Insider.

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Generative AI: a game-changer society needs to be ready for

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Davos 2023

Generative AI has become a 'hot topic' for technologists, investors, policymakers and society. Image: Unsplash

Lead, Artificial Intelligence and Machine Learning, World Economic Forum

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Global Agenda

The Agenda Weekly

A weekly update of the most important issues driving the global agenda

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Generative AI: a game-changer society needs to be ready for

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While generative AI has people excited about a new wave of creativity, there are concerns about the impact of these models on society.

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Österreichischer Bundesverlag | öbv: KI in der Schule: Interview mit mir

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Österreichischer Bundesverlag | öbv: KI in der Schule: Interview mit mir

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https://podcasters.spotify.com/pod/show/klassezwanzigzukunft/episodes/21-KI-in-der-Schule-mit-Alicia-Bankhofer-e202343/a-a9f2hp0

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#klassezwanzigzukunft * A podcast on Spotify for Podcasters

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Wir leben in einer Welt, in der alles möglich und nichts sicher ist. Wir können nur mutmaßen, was die Zukunft bringt und welche Berufe unsere Kinder einmal ausüben werden. Internetministerin oder Agrar-Influencer? Unser Bildungssystem muss jetzt die Weichen stellen, damit wir für die Zukunft gerüstet sind. Doch was braucht es dafür?

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Chatbt Prompts für Lehrende - zu, ausprobieren! Alicia Bankhofer

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Chatbt Prompts für Lehrende - zu, ausprobieren! Alicia Bankhofer

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https://jens.marketing/ki-texte-erkennen-tools/

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https://unterrichten.digital/2023/01/25/chatgpt-unterricht-feedback-mega-prompt/

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

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

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

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

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

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

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

Vom „Prompt" zum „Mega-Prompt"

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

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

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

1. Wer oder was wird simuliert?

2. Aufgabe / Tätigkeit - was ist zu tun?

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

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

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

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

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

Mega-Prompt für den Unterricht: ChatGPT als Schreibassistent

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Selber ausprobieren? ChatGPT-Prompt zum Ausprobieren und Anpassen

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Weitere Beiträge zu ChatGPT

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

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

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

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Lernbegleitung mit ChatGPT Mega-Prompts? Erste Überlegungen zu KI als Writing-Tutor - Unterrichten Digital

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Hier das Konzept eines Mega-Prompt für individuelle Rückmeldungen im Lernprozess. KI als Writing Tutor? Erste Überlegungen zu ChatGPT als Lernbegleitung.

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https://murf.ai/

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https://youtu.be/T6E_Vk3cC5s

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https://twitter.com/joel120193/status/1610287049298563073?s=61&t=EIM0Hbb392-txek3xx46qQ

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ChatGPT im Unterricht: Vortrag eEducation Praxistagen in Linz 21.03.2023

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ChatGPT im Unterricht: Vortrag eEducation Praxistagen in Linz 21.03.2023

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Digitale Tools verantwortungsvoll nutzen
Tools kennenlernen
ChatGPT entdecken
KI erarbeiten
Reflexion

Wenn jemand die Keynote/ppt Datei haben möchte, einfach schreiben.

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Write a song about lost love in the style of Leonard Cohen

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Write a song about lost love in the style of Leonard Cohen

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https://time.com/6247678/openai-chatgpt-kenya-workers/

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„ChaptGPT ist ein leistungsstarkes sprachbasiertes KI-Modell, das in der Lage ist, menschenähnliche Texte zu generieren. Dieses Modell bietet enormes Potenzial für die Bildung und den Sprachunterricht, indem es personalisierte und ansprechende Lernmaterialien erstellen kann." (KI-generierte Antwort am 05.01.2023)

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Österreichischer Bundesverlag | öbv Interview mit mir Alicia Bankhofer (42 Min)

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Österreichischer Bundesverlag | öbv Interview mit mir Alicia Bankhofer (42 Min)

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https://podcasters.spotify.com/pod/show/klassezwanzigzukunft/episodes/21-KI-in-der-Schule-mit-Alicia-Bankhofer-e202343/a-a9f2hp0

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#klassezwanzigzukunft * A podcast on Spotify for Podcasters

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Wir leben in einer Welt, in der alles möglich und nichts sicher ist. Wir können nur mutmaßen, was die Zukunft bringt und welche Berufe unsere Kinder einmal ausüben werden. Internetministerin oder Agrar-Influencer? Unser Bildungssystem muss jetzt die Weichen stellen, damit wir für die Zukunft gerüstet sind. Doch was braucht es dafür?

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Guide to AI in Education - John Spencer (Eng.)

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Guide to AI in Education - John Spencer (Eng.)

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https://aiwritingcheck.org/

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https://hochschulforumdigitalisierung.de/de/blog/chatgpt-und-die-zukunft-des-lernens-evolution-statt-revolution

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Hochschulforum Digitalisierung - Hochschulbildung im digitalen Zeitalter

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

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

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

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

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

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

KI-Systeme in Lernkontexten

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

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

Ansatz 2

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

Ansatz 3

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

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

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

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

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

Referenzen

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

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ChatGPT und die Zukunft des Lernens: Evolution statt Revolution

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

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ChatGPT for the Classroom -- in 6 minutes

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Cut and Paste Prompts by @thatroblennon (4.01.2023)

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Cut and Paste Prompts by @thatroblennon (4.01.2023)

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3rd prompt - formulating using "going to future"

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3rd prompt - formulating using "going to future"

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Guide for students (Unterstufe) Englisch (Keynote)

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Guide for students (Unterstufe) Englisch (Keynote)

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Create a table of the places where fruits and vegetables originated

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Create a table of the places where fruits and vegetables originated

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ChatGPT is coming for classrooms. Don't Panic. 

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ChatGPT is coming for classrooms. Don't Panic. 

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https://www.wired.com/story/chatgpt-is-coming-for-classrooms-dont-panic/

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When high school English teacher Kelly Gibson first encountered ChatGPT in December, the existential anxiety kicked in fast. While the internet delighted in the chatbot's superficially sophisticated answers to users' prompts, many educators were less amused. If anyone could ask ChatGPT to "write 300 words on what the green light symbolizes in The Great Gatsby," what would stop students from feeding their homework to the bot? Speculation swirled about a new era of rampant cheating and even a death knell for essays, or education itself. "I thought, 'Oh my god, this is literally what I teach,'" Gibson says.

But amid the panic, some enterprising teachers see ChatGPT as an opportunity to redesign what learning looks like-and what they invent could shape the future of the classroom. Gibson is one of them. After her initial alarm subsided, she spent her winter vacation tinkering with ChatGPT and figuring out ways to incorporate it into her lessons. She might ask kids to generate text using the bot and then edit it themselves to find the chatbot's errors or improve upon its writing style. Gibson, who has been teaching for 25 years, likened it to more familiar tech tools that enhance, not replace, learning and critical thinking. "I don't know how to do it well yet, but I want AI chatbots to become like calculators for writing," she says.

Gibson's view of ChatGPT as a teaching tool, not the perfect cheat, brings up a crucial point: ChatGPT is not intelligent in the way people are, despite its ability to spew humanlike text. It is a statistical machine that can sometimes regurgitate or create falsehoods and often needs guidance and further edits to get things right.

Despite those limitations, Gibson also believes she has a responsibility to bring ChatGPT into the classroom. She teaches in a predominantly white, rural, low-income area of Oregon. If just the students who have ready access to internet-connected devices at home can gain experience with the bot, it could widen the digital divide and further disadvantage students who don't have access. So Gibson figured she was in a position to turn ChatGPT into, to use educator-speak, a teachable moment for all of her students.

Other educators who reject the notion of an educational apocalypse suggest that ChatGPT might not be breaking education at all, but bringing attention to how the system is already broken. "Another way of thinking about this is not how do you find new forms of assessment, but what are our priorities in further education at the moment? And perhaps they're a little bit broken," says Alex Taylor, who researches and teaches human-computer interaction at City, University of London.

Taylor says the bot has prompted discussions with colleagues about the future of testing and assessment. If a series of factual questions on a test can be answered by a chatbot, was the test a worthwhile measure of learning anyway? In Taylor's view, the kind of rote questions that could be answered by a chatbot don't prompt the kind of learning that would make his students better thinkers. "I think sometimes we've got it back to front," he says. "We're just like, 'How can we test the hell out of people to meet some level of performance or some metric?' Whereas, actually, education should be about a much more expansive idea."

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ChatGPT Is Coming for Classrooms. Don't Panic

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The AI chatbot has stoked fears of an educational apocalypse. Some teachers see it as the reboot education sorely needs.

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https://www.makeuseof.com/how-does-chatgpt-work/

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ChatGPT is OpenAI's game-changing AI chatbot that's keeping the internet amazed. Against all established tech trends, it hasn't taken long for ChatGPT to find its way into almost every area of our digital life.

Very few tech innovations have garnered as much interest as ChatGPT has achieved in such a short time. It never seems to run out of cool tricks-every day, we learn about exciting new things we didn't know it could do.

But how is ChatGPT able to do the things it can do? How does ChatGPT work?

How Was ChatGPT Built?

To understand how ChatGPT works, it's worth looking at its origins and the brain behind the cutting-edge AI chatbot.

Firstly, as magical as ChatGPT may seem, it was built by the genius of humans, just like every worthwhile software technology out there. OpenAI created ChatGPT, the revolutionary AI research and development company behind other powerful AI tools like DALL-E, InstructGPT, and Codex. We've previously answered some questions you might have about ChatGPT, so do take a look.

While ChatGPT went viral towards the end of 2022, most of the underlying technology that powers ChatGPT has been around for much longer, although with much less publicity. The ChatGPT model is built on top of GPT-3 (or, more specifically, GPT-3.5). GPT stands for "Generative Pre-trained Transformer 3."

GPT-3 is the third iteration of the GPT line of AI models and was preceded by GPT-2 and GPT. Earlier iterations of the GPT models are equally useful, but GPT-3 and the finely-tuned GPT-3.5 iteration are much more powerful. Most of what ChatGPT can do is due to the underlying GPT-3 technology.

What Is GPT?

So we've established that ChatGPT is built on the third generation of the GPT model. But what's GPT anyway?

Let's start by unpacking the acronyms in an easy-to-digest and non-technical manner.

The "Generative" in GPT represents its ability to generate natural human language text.

The "Pre-trained" represents the fact that the model has already been trained on some finite dataset. Much like you'd read a book or maybe several books before being asked to answer questions about it.

The "Transformer" represents the underlying machine-learning architecture that powers GPT.

Now, putting it all together, Generative Pre-trained Transformer (GPT) is a language model that has been trained using data from the internet with the aim of generating human language text when presented with a prompt. So, we've repeatedly said that GPT was trained, but how was it trained?

How Was ChatGPT Trained?

ChatGPT itself was not trained from the ground up. Instead, it is a fine-tuned version of GPT-3.5, which itself is a fine-tuned version of GPT-3. The GPT-3 model was trained with a massive amount of data collected from the internet. Think of Wikipedia, Twitter, and Reddit-it was fed data and human text scraped from all corners of the internet.

If you're wondering how GPT training works, GPT-3 was trained using a combination of supervised learning and Reinforcement Learning through Human Feedback (RLHF). Supervised learning is the stage where the model is trained on a large dataset of text scraped from the internet. The reinforcement learning stage is where it is trained to produce better responses that align with what humans would accept as being both human-like and correct.

Training With Supervised Learning

​​To better understand how supervised and reinforcement learning applies to ChatGPT, imagine a scenario where a student is being taught to write an essay by a teacher. Supervised learning would be the equivalent of the teacher giving the student hundreds of essays to read. The goal here is for the student to learn how an essay should be written by getting used to the tone, vocabulary, and structure of hundreds of essays.

However, there will be good and bad among those hundreds of essays. Since the student was trained on both good and bad copies, sometimes, the student might write a bad essay because the student was also fed bad essays at some point. This means when asked to write an essay, the student might write a copy that's not acceptable or good enough for the teacher. This is where reinforcement learning comes in.

Training With Reinforcement Learning

Once the teacher establishes that the student understands the general rules of essay writing by reading hundreds of essays, the teacher would then give the student frequent essay writing homework. Subsequently, the teacher would provide feedback on the essay writing homework, telling the students what they did well and what they could improve. The student uses the feedback to guide subsequent essay writing homework, helping the student to improve over time.

This is similar to the reinforcement learning stage of training the GPT model. After being fed a massive amount of text scraped from the internet, the model can answer questions. However, its accuracy is not going to be good enough. Human trainers ask the model a question and provide feedback on which answer is more appropriate for each question.

The model uses feedback to improve its ability to answer questions more accurately and more like how a human would respond. This is how ChatGPT can generate human-sounding responses that are both coherent, engaging, and generally accurate.

How Is ChatGPT Able to Answer Questions?

So, you visit the ChatGPT website and sign in. You prompt ChatGPT: "write a rap song in the style of Snoop Dogg." It responds with lyrics to a rap song that looks strikingly similar to what Snoop Dogg would write. How is this possible?

Well, the "magic" behind ChatGPT all ties neatly into its training.

After covering every inch of your Physics 101 textbook, there's a good chance you'll be able to answer any question from it that's thrown at you. Why? Because you've read it, and you've learned it. It's the same thing with ChatGPT-it learns. And as human civilization has shown, with enough training, solving almost any problem is possible.

While you can probably manage hundreds of books in your lifetime, ChatGPT or GPT has already consumed a huge chunk of the internet. That's a massive wealth of information. In there, somewhere, are probably lyrics to Snoop Dogg's numerous songs. So, of course, ChatGPT must have consumed it (remember, it's pre-trained) and recognized patterns in Snoop Dogg's lyrics. It would then use a "knowledge" of this pattern to "predict" lyrics to a song akin to what Snoop Dogg would write.

The emphasis here is on "predict." ChatGPT doesn't answer questions the same way we do as humans. For example, when faced with a question like, "What is the capital of Portugal?" you could say Lisbon and say it for a "fact." However, ChatGPT doesn't answer questions with 100% certainty. Instead, it tries to predict the right answer given the data it has consumed in its training dataset.

ChatGPT's Approach to Answering Questions

To better understand the concept of predicting responses, imagine ChatGPT to be a detective tasked with solving a murder. The detective is presented with evidence, but they don't know who committed the murder and how it happened. However, with enough evidence, the detective can "predict" with great accuracy who is responsible for the murder and how the crime was committed.

After consuming data from the internet, ChatGPT discards the original data and stores neural connections or patterns it has learned from the data. These connections or patterns are like pieces of evidence that ChatGPT analyzes when it attempts to respond to any prompt.

So, in theory, ChatGPT is like a very good detective. It doesn't know for sure what the facts of an answer should be, but it tries, with impressive accuracy, to predict a logical sequence of human language text that would most appropriately answer the question. This is how you get answers to your questions.

And this is also why some of those answers look very convincing but are awfully wrong.

ChatGPT: Answers Like a Human, Thinks Like a Machine

The underlying technical details of ChatGPT are complex. However, from a rudimentary standpoint, it works by learning and reproducing what it has learned when prompted, just like we do as humans.

As ChatGPT evolves through research, the way it works might change. However, its foundational working principles will remain the same for a while, at least until a disruptive new technology comes along.

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How Does ChatGPT Work? How Can ChatGPT Answer Questions?

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You've probably used ChatGPT to answer a question, but how does it respond to what you ask?

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Bildungsdirektion für Wien - Interview mit mir Alicia Bankhofer und Barbara Buchegger (40 Min)

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Bildungsdirektion für Wien - Interview mit mir Alicia Bankhofer und Barbara Buchegger (40 Min)

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https://letscast.fm/sites/bildungsdirektion-fuer-wien-e82ffe52/episode/digitalisierung-im-unterricht

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Inhaltlich ergänzt diese Folge die zuletzt veröffentlichte Aufnahme, in der Künstliche Intelligenz, besonders die Chancen und Herausforderungen von ChatGPT, thematisiert wurde. Welche Möglichkeiten gibt es, digitale Medien im Unterricht einzusetzen? Wo können sich Eltern, Pädagog:innen und Jugendlic…

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http://gptzero.me/

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https://www.chatbase.co/

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https://www.explainthis.io/en/chatgpt

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How good is your German? (Spoiler Alert - good!)

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How good is your German? (Spoiler Alert - good!)

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Some thoughts about generative AI and the future of education

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Some thoughts about generative AI and the future of education

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https://markcarrigan.net/2023/01/15/some-thoughts-about-generative-ai-and-the-future-of-education/?s=09

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1. Underlying the discursive explosion about ChatGPT is what feels to me like a peculiar enthusiasm for disruption. In making this speculative suggestion I've not questioning the implications of the technology, only drawing attention to what might be going on when we talk about those implications. It feels similar to the epochal discourse which has surrounded other technologies in the past (e.g. 'big data') in the sense of proclaiming that we have entered a new world with new rules. However in this case gloomy expectations have replaced enthusiastic claims in spite of the shared assumption of inexorable technological change. Is there a certain pleasure to be found in assuming that existing assessment practices will be swept away in a tide of change? Have we been longing for a force beyond the university to come and undermine the often stifling bureaucracy which surrounds teaching and learning?

2. The reason I'm not doubting the significance of this technology is because Microsoft plans to incorporate it into Office and Bing following their $1 billion investment in OpenAI in 2019 (and allegedly another $2 billion since then). It was trained on Azure cloud infrastructure and this indicates a longer term collaboration which builds on the existing autosuggestion features which many people, including myself, have used for years in products like Gmail and Outlook. If Microsoft's intended $10 billion investment comes to pass then this suggests the possibility of an arms race as other cloud providers rush to compete with Microsoft's privileged relationship with a company it will own 49% of (with the non-profit parent of Open AI owning 2% leaving 49% for other investors). If this is rolled out effectively enough that it becomes a routine feature of office software rather than a novelty, it creates the incentives for other firms to immediately try and match and exceed it. Google are already planning to incorporate their large language model into their search product.

3. The costs involved in training comparable models will mean this is something which only the biggest tech firms can support. With each iteration "the inputs in data, energy, and money grow exponentially" and rely upon world class supercomputers. Presumably there is also a path dependency here where progression through subsequent iterations of large language models are necessary, as opposed to being able to start from scratch at something akin to GPT-4 which is coming this year with 100 trillion parameters in comparison to GPT-3's 175 billion. If I'm correct about this (and please let me know if I'm not!) it means that firms would have to follow each other through these development trajectories in order to remain competitive rather than being able to catch up with a single act of investment. If this is a medium to long term process then it means firms with uncertain future prospects (which I increasingly think is the case for Meta for example) might end up dropping out in a Darwinian battle for AI supremacy over years and decades.

4. Even if ChatGPT has received the most attention, we need to remember that text interaction doesn't exhaust the limits of large language models. Microsoft's VALL-E can replicate voice patterns based on a three second clip. DALL-E generates images based on natural language prompts. There are a range of text to video generators which could have astonishing implications once there are more well developed consumer and business facing applications. There's a developing database of GPT uses here. As other large language models start to become operative within the social world, we can expect a degree of differentiation based on market segmentation (e.g. low/high end consumer/business etc), resource intensivity (e.g. casual consumer uses as opposed to, say, particle physics) and perhaps the underlying capacities of the models if there are even small differences between them.

5. If these technologies will be ubiquitous in a matter of years then we need to support students in understanding and using them. Simply prohibiting them because they're disruptive to existing assessment practices is pretty useless from the student point of view if they are going to be routinely using these technologies as part of their working life. The novelty which surrounds them means there is a lack of cultural scaffolding about how they are used, for what purposes and what meanings these different uses have. This means interrogating the epistemological and normative basis of their use, which Horning compares to the process through which Wikipedia became normalised on the assumption that most contributors tend toward be well-intention and erroneous information will tend to be corrected over time. It means reaching some viable conclusions about how to distinguish between better or worse applications of generative AI in different domains of creativity activity, as well as how to explore these together with students ideally in the context of reformed summative and formative assessment. How clear are we currently able to be about the learning outcomes we would want to promote under conditions where generative AI is ubiquitous? Ted Underwood suggests we should be thinking about the world students will inhabit in the 2030s where students might be using these tools as research assistants and editors.

6. To the extent that what David Graeber called 'bullshit jobs' rest upon the transformation of existing information (i.e. moving information around, reframing information in routine ways) or the creation of external facing outputs in routine ways (e.g. writing press releases, content marketing, descriptive news reporting) there are reasons to be concerned that this could in the medium to long term lead to a massive loss of white collar jobs. This would compound existing pressures in an increasingly hybridised working environment which will tend to increase competition internationally between white collar workers. This is the working environment which our students will be entering and we need to find out how to prepare them for it. If this turns out to be the case then what implications does this have for the training of future models and their application in specific domains?

7. Generative AI calls into question the status of description in the most global sense. As Horning puts it, it facilitates "some sort of expression of the social average without my having to directly interact with any actual people or see myself intersubjectively constituting any part of that social average". There's a fairly radical implication for how we conceive of the socio-cultural domain if this framing is accurate (which I think it is) as well as more broadly how we imagine the reliable reiteration of establish descriptive facts as a marker of knowledge and expertise. If this is a faculty available to anyone with a computer (or at least the right software) then alternative markers of knowledge and expertise will become more important e.g. evaluation of novelty, improvisation, creative expression, aesthetic particularism. I wonder also if building 'the social average' into the socio-technical infrastructure of everyday life will be a counterweight to the post-factuality which social media has given rise to. Or will it generate new layers of conspiracy and paranoia?

8. To the extent assessments rely on the reiteration of facts from within a domain of knowledge in a way deemed suitably authoritative, they will be undermined by generative AI. Obviously one solution is to monitor and control more intensively e.g. proctoring software which blocks Chat GPT, moving to in person exams, using detection systems like GPTZero. But I'm increasingly convinced (and thanks to my colleague Drew Whitworth who got me thinking seriously about this) that we instead need to move towards assessments which encourage those markers of knowledge and expertise which students will actually be subjected to in a world where generative AI is ubiquitous. I'm delighted to find that ChatGPT agrees with me here:

A few more thoughts which were swirling around in my mind as I've been thinking this through:

The comparison between ChatGPT and Wikipedia as an apt one. In common with many others, I suggest to students that Wikipedia should be a starting point rather than ending point because there are weaknesses built into the model which mean we cannot assume its reliability. Likewise with ChatGPT the 'hallucination rate' is estimated to be between 15% and 21%, an improvement from its predecessors 20% to 41% but still worryingly high. The discourse of inexorability that surrounds generative AI (see point 1) risks creating a climate in which this tendency to make stuff up is erased or relegated to the status of contingent error. Up voting and down voting is a form of feedback which establishes user satisfaction rather than factual accuracy. In fact if generative AI comes to increasingly define the domain of factuality than how will it be fact-checked? Will the social average come to substitute for legitimated consensus? In this sense it will radicalise the post-truth tendency of social media including feeding back into this dynamics in accelerating fashion as the cultural outputs of generative AI circulate through the attention economies of social platforms.

However a focus on the mediocrity of much of ChatGPT's output is seemingly oblivious to the mediocrity of much cultural output which doesn't rely on generative AI. Relying on more or less routine procedures which trends towards the social average isn't a productive process which was invented by generative AI, it merely formalises and accelerates a tendency which was already present in the bureaucratisation of cultural production. There was already an infoglut in which we are drowning in cultural abundance (a sharp transition from the position of relative scarcity which characterised my education in the 90s and much of the 00s) which is going to be entrenched by the acceleration of production which generative AI will give rise to. The drivers of cultural production are still in place, with generative AI simply making it easier to produce more and quicker.

If a new winter of tech investment is beginning when firms are reducing staffing number, will they be ready for an influx of misinformation and propaganda driven by generative AI? The ease with which text-to-video could facilitate engagement through a platform like TikTok is really quite terrifying and inherently difficult to recognise for anyone other than the platform operators. I think the early fixation on 'deep fakes' as strategic interventions obscures the possibility that we might just be overwhelmed by a torrent of shit which renders the internet unusable. Like social media but more so, as Neal Stephenson explored in Fall, or Dodge in Hell (or was it the prequel to this, I can't remember, I'll need to ask ChatGPT).

I've written a few times in this blog about generative AI becoming ubiquitous. But its effective use in specialised contexts will likely depend on domain specific implementations will be constrained by the competitive dynamics of the generative AI arms race. It will be in the interests of big tech end users to lock down these models for commercial sensitivity but that will hinder the development of more particularistic applications focused on particular areas of social life or particular use cases. Even if these are developed by tech giants, they'll be done at global scale and at a distance from practice on the ground, likely being poorer for it in terms of effectiveness for the end user.

My experience of relying on autosuggestion in writing e-mails is that it necessitates a slightly different writing process. If you stop and think about every suggestion, it takes longer than if you just (touch) typed yourself. But if you lean into the tendency it is highlighting in the writing, tapping tab when it is correctly identified and continuing to type when it's not, it functions more like a ghostly aid who can be easily dismissed. This leaves me wondering about what habituated reliance on more complicated forms of generative AI will look and feel like in practice. There's a lot of reflexivity needed here about creative processes, workflows, practical implications and I wonder where the spaces will be in which these dialogues can take place.

If we reject the knee jerk option of banning GPT then we're immediately faced with the challenge of how to use it in assessments. Nancy Gleason cautions against using it in all assessments: "We can teach students that there is a time, place and a way to use GPT3 and other AI writing tools. It depends on the learning objectives". She suggests that its importance that academics look at what ChatGPT outputs look like within their domain in order to understand the similarities and differences to what they would already expect from students. If writing with AI changes the nature of the writing process then, she points out, new rubrics and assignment descriptions will be needed.

Anna Mills suggests modelling and critiquing outputs with students as part of a broader push for critical AI literacy with students. I really like this suggestion as a practical way of incorporate ChatGPT into the classroom and supporting students in recognising the constraints and mistakes which generative AI is prone to, at least in its current incarnations. Paul Fyfe has been assigning students the challenge of 'cheating' on their assignments using text generating software.

The scholars participating in this discussion are often highly experienced writers who have been doing this as part of their job for decades. Are they making scholastic assumptions about how students will relate to generative AI? Is the experience and used of a writer likely to be extremely different to that of a student? What happens to the next generation of writers (and the social average upon which generative AI depends) if the process of learning to write is stalled by an overly hasty embrace of ChatGPT? Sarah Levine has the uplifting suggestion that it might in fact help students to become "fluent enough writers to use the process of writing as a way to discover and clarify their ideas" because it allows "students to read, reflect, and revise many times without the anguish or frustration that such processes often invoke". She also makes the interesting point that generative AI will expand the repertoires of examples which teachers can use in the classroom.

These points highlight the need to understand how students are using generative AI as part of the writing process (empirical question) and for these findings to inform debates about how they should use it (normative question). Is it used a research assistant and editor (Ted Underwood) or a substitute for creative engagement? If students are going to be using it anyway, particularly after it has been incorporated into Office, moving them towards the former pattern and away from the latter seems imperative. As Victor Lee puts it, we need to "use AI for humans rather than in place of human".

Chris Lemons observes that generative AI could be used for inclusion by developing smart tutoring which is responsive to student needs.

So what do we do in the near term?

Not overreact on the basis of techno-hype

Warn students about (existing) limitations

Find ways to detect and mitigate malpractice

Experiment with incorporation into teaching/assessment

Explore longer term implications with students

Begin to rethink pedagogy and assessment

I've not watched these yet but I've seen Charles Knight make some interesting comments about this on LinkedIn. The video below is one of a series which I intend to watch as I go further into this topic:

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Some thoughts about generative AI and the future of education

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Underlying the discursive explosion about ChatGPT is what feels to me like a peculiar enthusiasm for disruption. In making this speculative suggestion I've not questioning the implications of the technology, only drawing attention to what might be going on when we talk about those implications. It feels similar to the epochal discourse which has surrounded...

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"I am a computer program designed to process and generate human-like text based on the input I receive. I use machine learning techniques to analyze input and generate responses, which allows me to perform tasks such as answering questions and engaging in conversation. I am trained on a diverse set of data and can draw on this knowledge to produce responses that are informative, helpful, and accurate. Is there anything in particular you would like to know about how I work?" (KI generated answer on 6.01.2023)

German translation by ChatGPT:

"Ich bin ein Computerprogramm, das entwickelt wurde, um menschenähnlichen Text auf der Grundlage der von mir erhaltenen Eingaben zu verarbeiten und zu generieren. Ich verwende maschinelles Lernen, um Eingaben zu analysieren und Antworten zu generieren, was mir ermöglicht, Aufgaben wie das Beantworten von Fragen und die Teilnahme an Unterhaltungen auszuführen. Ich wurde an einer Vielzahl von Daten ausgebildet und kann auf dieses Wissen zurückgreifen, um informativ, hilfreiche und genaue Antworten zu liefern. Gibt es etwas Bestimmtes, das Sie über meine Arbeitsweise wissen möchten?"

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https://www.npr.org/2023/01/09/1147549845/gptzero-ai-chatgpt-edward-tian-plagiarism

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A college student created an app that can tell whether AI wrote an essay

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Some students have been using ChatGPT, a text-based bot, to do their homework for them. Now, 22-year-old Edward Tian’s new app is attracting educators working to combat AI plagiarism.

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https://gpt-travel-advisor.vercel.app/

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https://www.youtube.com/@KICampus/featured

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ki "künstliche intelligenz" ki-campus "machine learning" lernplattform ki-kurs mooc ai "artificial intelligence" online-kurs algorithmus "deep learning" digi...

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Der KI-Campus ist die Lernplattform für Künstliche Intelligenz mit kostenlosen Online-Kursen, Videos und Podcasts zur Stärkung von KI- und Datenkompetenzen. Als F&E-Projekt wird der KI-Campus vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.

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https://www.tryarvin.com/chatgpt-prompt-generator/

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Sample gap-filled exercise based on a passage

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Sample gap-filled exercise based on a passage

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Wo sind deine Grenzen? Was Kannst du NICHT gut?

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Wo sind deine Grenzen? Was Kannst du NICHT gut?

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Using ChatGPT to Design Language Material and Exercises

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Using ChatGPT to Design Language Material and Exercises

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https://fltmag.com/chatgpt-design-material-exercises/

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As language teachers, it is important to always be on the lookout for new and effective ways to teach our students. One tool that can be particularly useful in this task is ChatGPT, a language model developed by OpenAI. ChatGPT In addition, ChatGPT is able to respond to questions in real-time, allowing teachers to use it as a way to interact with their students and promote conversation in the language they are learning. In summary, ChatGPT is a valuable tool for language teachers who are looking for new ways to teach and promote conversation in the language they are teaching. is a language model that has been trained on a large amount of data and can generate coherent and natural text in response to a series of questions or prompts. This makes it a valuable tool for language teachers, as they can use it to create realistic dialogues and scenarios in the language they are teaching.
Hold up!!! Something seems a bit off here right? "ChatGPT is able to respond in real-time, allowing teachers to use it as a way to interact with their students and promote conversation in the language they are learning." It seems a bit odd that I would suggest using Artificial Intelligence (AI) to communicate with your students! Well, that six-sentence introduction above was generated by ChatGPT when I asked it to write an introduction for how ChatGPT could benefit language teachers. Although the second paragraph is a bit odd, the first part of the introduction is not half bad! So, while I would not recommend using ChatGPT to 'promote conversation' with your learners, there are a number of things that it can do for you that can significantly improve the efficiency of creating materials. In this article I will introduce some ways that ChatGPT can be used in your classroom, activities that leverage this tool, and finally some pitfalls and concerns that we should be aware of when using this tool.

What Materials Can You Create with ChatGPT?

As mentioned above, ChatGPT can automatically generate text based on a prompt. In the last few weeks people have asked ChatGPT to write cover letters, rewrite lyrics to famous songs from a different perspective, analyze essays, and so much more. In fact, many people are using ChatGPT as a coding assistant to help them program apps faster. Some have even suggested that ChatGPT will replace Google as one of the most important tools for future generations. For language teachers, this tool can be used to create unique texts, generate comprehension questions and word lists, analyze student texts, and much more.

Create Customized Texts Customized to Your Needs

Likely the most intuitive and useful function of ChatGPT is that it can create customized text in your target language. You can ask ChatGPT to write you a narrative in the first-person perspective about someone who bought a new house but does not like it as much as their old house in Spanish (or any other language). Then you can get more specific and ask ChatGPT to compare and contrast each room in the house. Table 1 shows the output for a prompt like this. Clearly this would need some editing, but much of the heavy lifting in creating this material is completed in mere seconds.

Image of Output from ChatGPT

Text Output

Me mudé a una nueva casa hace poco, pero no me gusta tanto como la antigua. La nueva casa es más grande, pero la antigua tenía más encanto y personalidad. La nueva cocina es más moderna y tiene más espacio de almacenamiento, pero la antigua tenía una estufa de gas y una isla en el centro. La nueva sala de estar es más espaciosa, pero la antigua tenía una chimenea y ventanas más grandes. La nueva casa tiene un jardín más grande, pero la antigua tenía un porche y un árbol viejo con un columpio. Aunque la nueva casa tiene algunas ventajas, todavía extraño mi antigua casa.

Translation

I recently moved to a new house, but I don't like it as much as my old one. The new house is bigger, but the old one had more character and charm. The new kitchen is more modern and has more storage space, but the old one had a gas stove and an island in the middle. The new living room is more spacious, but the old one had a fireplace and larger windows. The new house has a bigger backyard, but the old one had a porch and an old tree with a swing. Although the new house has some advantages, I still miss my old house.

Table 1 - Comparing rooms in a house

Likewise you could ask ChatGPT to write a dialogue with two people arguing over the prices of coffee in Paris in French. Table 2 below shows the output for a dialogue about expensive coffee.

Table 2 - French dialogue about the price of coffee

The text generation function becomes a powerful tool when you realize how many ways you can customize your text. You could generate multiple different genres of text around the same topic. You could ask ChatGPT to write an advertisement for a house, an email to a friend about a house, a dialogue about two people reviewing a house, and so on. This would allow you to very quickly provide multiple sources around a common topic. In the next section we will explore some of the ways that we can modify texts once we create them.

Make More Texts Based on your First Text

Generating texts quickly and being able to customize the texts is a powerful tool for any language teacher, but once you have generated the texts you can also ask ChatGPT to make the text simpler (See Table 3) or more complex (Table 4).

Simplified Version

Personne 1: Pourquoi les cafés à Paris sont-ils si chers ?

Personne 2: C'est parce que la ville est très chère.

Personne 1: Oui, mais ça ne veut pas dire que nous devrions payer des prix exorbitants pour un café.

Personne 2: Tu as raison. C'est vraiment dommage que les prix soient si élevés. Mais c'est la réalité de vivre à Paris.

Translation

Person 1: Why are the cafes in Paris so expensive?

Person 2: It's because the city is very expensive.

Person 1: Yes, but that doesn't mean we should be paying exorbitant prices for a cup of coffee.

Person 2: You're right. It's really a shame that the prices are so high. But that's the reality of living in Paris.

Table 3 - Simplified version of French dialogue on coffee

Doing so would create three dialogues around the same topic at varying levels of difficulty. This would not only allow teachers to create materials for learners at different proficiency levels, but it could also be used in a tiered-reading approach in which learners start by reading the simplest version of the text and then move towards more complex versions, completing unique tasks with each version of the text.

Table 4 - Complex version of French dialogue on coffee

Not only can we vary the difficulty, but also we could also ask ChatGPT to create three versions of the dialogue that are different but similar. Or we could get more specific and ask ChatGPT to have the two coffee drinkers argue about the taste of the coffee rather than the price. The point is that we can quickly create multiple texts that share similar vocabulary and similar structures but still vary enough to make reading the texts meaningful for learners. Further, we can recreate any of these stories into other target languages fairly easily. In Table 5 below, I asked ChatGPT to rewrite the dialogue in Mandarin Chinese.

Table 5 - Mandarin Chinese version

It is important to note that the Mandarin version is clearly a direct translation and while it does a pretty good job, there are a few mistakes and odd translations. Most notably, many of the words used in the Mandarin Chinese translation are words that we see more often in written texts rather than in spoken language. I tried to get a more authentic Mandarin version by asking the ChatGPT to generate a dialogue about two Chinese speakers in Beijing arguing over the price of coffee, but regardless of the details that I provided, the stories were similar and the prevalence of written text persisted. This would seem to suggest that many of these stories are coming from a common corpus and are then translated into the requested language.

Generate Comprehension Questions, Expansion Questions, and Vocabulary Lists

Next we will look at some of the things that we can do with a text once we have generated our material. First, we can create a list of comprehension questions. I have generated some comprehension questions in English for this dialogue, but again these could be done in any language we choose. Table 6 shows the result of this prompt and it is important to note that while some of these questions may be too simple, they do give us a starting point.

Text Output

1. What is Person 1 upset about?

2. Why does Person 2 think the cost of living in Paris is generally higher?

3. What does Person 2 think might be the reason for the high prices of coffee in Paris?

Table 6 - Comprehension questions

We could also ask for open-ended discussion questions or even multiple choice questions (see Table 7) if we prefer.

Open-ended Discussion Questions

1. What are your thoughts on the high cost of living in Paris?

2. Do you think the quality and popularity of Parisian coffee justifies the high prices?

Multiple Choice Questions

Who is upset about the price of coffee in Paris?

Why does Person 2 think the cost of living in Paris is generally higher?

a. Because it is a popular city

b. Because of the quality and popularity of Parisian coffee

c. Because it is a costly city to live in

d. All of the above

Table 7 - Additional questions

Finally, we can also generate a set of key words for a vocabulary list on the text that we just created (See Table 8).

Table 8 - Vocabulary list

To recap, we can quickly generate any text we want in any language we choose and define a set of characteristics to customize the text we generate. Once we have generated the text we can modify the text by adding details, make the text more or less complex, make similar texts but with unique variations, or simply change the language of the text. Finally we can also create a series of questions and/or vocabulary lists to accompany the text. This all would be enough to make your lesson planning and material creation much more efficient. Before looking at some of the activities that we could design around this tool, I think it is first important to explore some of the concerns that are associated with using ChatGPT in the language classroom.

What Concerns are There about Using AI in the Classroom?

While this is an exciting tool, there are a few concerns to consider. Most notably is the lack of transparency around how the algorithm works in this particular tool. Oftentimes it is easy to assume that a tool like ChatGPT is neutral or devoid of any biases. But algorithms are designed by humans, and many of the Natural Language Processing (NLP) models are derived from a specific set of texts. Understanding which texts are being used to make predictions about language models and how the algorithm works would provide more insight into the implications of the texts being created.

The Algorithm is Not Perfect

It is also important to note as you have probably already noticed, these texts are good overall, but not perfect, and sometimes they are just wrong. This does not mean that we should not use this tool, but it does mean that we should check and edit any text before bringing it into the classroom. Further, much like with Google Translate or any other machine translation tool, we should be teaching students and teachers how to provide better prompts and then how to validate the results once they are provided.

The Algorithm is Not Culturally Agnostic

While I am not 100% sure, I believe that much of the language produced in this tool comes from an English corpus and then is translated into the language specified by the user. This means that many of the texts will be derived from English pragmatic and cultural assumptions. Again, this does not mean that this tool should not be used, but that we should acknowledge this when creating and using these texts in the foreign language classrooms. I would suggest that these tools, much like other adapted reading resources, should not be used to replace authentic texts, but rather to provide our learners with scaffolding for authentic texts. For example, we could copy and paste an authentic text into ChatGPT and then ask ChatGPT to simplify it for us. Students could first read the simplified version in preparation for the authentic text. Finally, it is important to note that ChatGPT is in early stages of development. As more texts are added to the language model, we may get more and more accurate versions in other languages.

Copyright Questions

Finally, with AI-generated content, we always have questions around who owns the rights to the materials created. If one uses ChatGPT to create a graded reader series, can this material then be sold? Do you own the material simply because you entered a prompt into the text generator? Who owns these rights? Many of these questions are still being discussed by the AI community and we are unlikely to have any clear answers or decisions anytime soon. These are questions and concerns, however, that should be considered when using any AI tool like this.

What Kind of Activities Can We Design around ChatGPT?

So far we have looked at how the teacher would use this tool to generate texts and some of the pitfalls and concerns associated with this tool. Next I will introduce some activities that could be done to both promote understanding of this tool and to leverage the affordances associated with ChatGPT.

Compare AI-Generated Texts to Authentic Texts

First, as was discussed in the prior section, many of these texts are generated from an algorithm that appears to be pulling from a large corpus of text. It is unclear if text generated in other languages is first generated from an English corpus and then translated, or if it is generated from the target language corpus. This clearly would be important for any teacher to know before using any texts like this in a classroom, but for intermediate and advanced learners, this provides a unique opportunity to explore what makes an text in their target language . Teachers could first identify an authentic text (e.g. a blog post critiquing service at a coffee shop), then the teacher could ask ChatGPT to reproduce the authentic text given as many details as possible. The in-class activity would then involve learners analyzing the two texts, identifying similarities and differences, and then having a discussion about what the ChatGPT algorithm got wrong and why.

Compare AI-Generated Texts to Student Texts

In addition to comparing AI-generated texts to authentic texts, students could also compare their own writing and compositions to AI-generated texts. This activity should be done with the knowledge that AI-generated texts may not be good models of authentic text, but that they likely are good models for accurate grammar use. With this in mind, this activity may be more appropriate for novice and intermediate learners. For instance, in the novice classroom, a student may be asked to write about their favorite drink and snack in a café. After writing their short essay, an AI-generated essay could be created, and the learner could compare and contrast their essay with the AI-generated essay and look for new vocabulary and/or structures that they did not use. Then the student would incorporate new vocabulary and structures into their own essay in a second iteration.

Compare Student-Generated Texts to other Student-Generated Texts

Finally, to help students understand how the ChatGPT algorithm works and to bring digital literacies into the foreign language classroom, teachers could assign students with a series of tasks that asks them to generate a series of texts from ChatGPT. For example, a teacher may ask students to generate the following texts:

1. Generate a Twitter post complaining about medical bills

2. Generate a blog post about when something goes wrong while traveling in Peru

3. Generate a funny story about an animal

After students generate the stories, the teacher may ask the students to pair up and compare the prompts that they used to generate the stories and the texts that were generated. Students could then have a discussion about how their prompts elicited unique responses and how they could adjust their prompts to get better responses, and finally about how ChatGPT interprets their prompts in general. This activity would lead to more exposure to unique texts, but it would also allow students to develop skills around this new technology while also questioning how it functions.

Conclusion

ChatGPT is undoubtedly an exciting and powerful new tool for educators. The internet is currently exploding with peoples' thoughts about creative and unique ways of using this tool. At the same time, there are also those suggesting that ChatGPT will only make detecting plagiarism more difficult or that it will put language teachers out of a job. Whether or not this tool will eventually replace Google or usher in a host of new problems remains unknown, but what is clear is that we are entering the age of AI. In this article I provided a list of ideas that illustrated some ways that AI can support your teaching, while at the same time addressing some real concerns that should be considered before adopting this tool.

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Using ChatGPT to Design Language Material and Exercises - The FLTMAG

# data[].attributes.attachment_link.description
by Frederick Poole, Michigan State University As language teachers, it is important to always be on the lookout for new and effective ways to teach our students. One tool that can be particularly useful in this task is ChatGPT, a

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https://chat.openai.com/chat

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Youtube Whisper - a Hugging Face Space by kazuk

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Discover amazing ML apps made by the community

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Florian Nuxoll: Zeitwende durch Künstliche Intelligenz - Was bedeutet das für den Englischunterricht (57 Min)

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Florian Nuxoll: Zeitwende durch Künstliche Intelligenz - Was bedeutet das für den Englischunterricht (57 Min)

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Zeitenwende durch künstliche Intelligenz - Was bedeutet das für den Englischunterricht

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https://unterrichten.digital/2023/01/25/chatgpt-unterricht-feedback-mega-prompt/

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

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

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

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

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

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

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

Vom „Prompt" zum „Mega-Prompt"

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

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

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

1. Wer oder was wird simuliert?

2. Aufgabe / Tätigkeit - was ist zu tun?

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

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

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

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

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

Mega-Prompt für den Unterricht: ChatGPT als Schreibassistent

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Selber ausprobieren? ChatGPT-Prompt zum Ausprobieren und Anpassen

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Weitere Beiträge zu ChatGPT

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

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

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

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Lernbegleitung mit ChatGPT Mega-Prompts? Erste Überlegungen zu KI als Writing-Tutor - Unterrichten Digital

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Hier das Konzept eines Mega-Prompt für individuelle Rückmeldungen im Lernprozess. KI als Writing Tutor? Erste Überlegungen zu ChatGPT als Lernbegleitung.

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20 Entertaining Uses of ChatGPT You Never Knew Were Possible 

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20 Entertaining Uses of ChatGPT You Never Knew Were Possible 

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https://businessesgrow.com/2022/12/12/uses-of-chatgpt/

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Schaefer Marketing Solutions: We Help Businesses {grow}

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Our RISE community has been on fire, exploring the breathtaking possibilities of ChatGPT. The uses of ChatGPT are simply endless and intoxicating

It's still early days. Companies are trying to figure out the legal and ethical implications of a content world suddenly turned on its head by artificial intelligence. And yet ... applying powerful AI to everyday tasks is awesome.

So I challenged my RISE community friends ... let's have some fun and come up with some non-obvious uses and share them with the world.

Here we go.

1. Write a Twitter thread

Jim MacLeod asked ChatGPT to create a Twitter thread for him on the subject of design.

2. Write a novel

Giuseppe Fratoni wants to write a novel.

"Wow, this thing is unbelievable! I'm speechless. I literally asked the first thing I could think of, combining three of my passions: writing, mystery novels, and jazz.

"The request was: "Develop a plot for a mystery novel where a disillusioned homicide detective hunts a clever serial killer who preys on musicians who perform the jazz standard Autumn Leaves".

"Here's what I got:
Detective James Thompson is a seasoned veteran of the Homicide department, but lately he's been feeling burnt out and disillusioned. His latest case, the murder of a young jazz pianist who was found brutally killed in his home, only serves to deepen his sense of despair ... (much more provided)
3. Guest speaker Q&A prompts

Richard Bliss suggests:

You have a guest speaker coming to your event and you are going to want to ask questions from the audience...have ChatGPT pre-generate some of the questions for you. The moderator can say, "And here's a question for you from our AI?"

For example, the conference is about water scarcity in the US West. The speaker is an expert on water management. Here was my query to the AI...

What questions should I ask an expert on desalination and its impact?

ChatGPT responded with...

How is desalination currently being used around the world, and in what types of locations is it most effective?

What are the potential advantages and disadvantages of using desalination to provide fresh water?

What are some of the key challenges and limitations of desalination technology, and how are they being addressed?

4. Creating games

Richard is also a well-known expert in board games. He suggests that ChatGPT could be used to plot out and design new games. Note: Some people have started getting help solving crossword puzzle clues.

5. Dating help

Tanya Thompson thinks it could help with dating. ChatGPT says:

If you're looking to add a little flirtation to your first message on a dating app, here are a few ideas to get you started:

You caught my eye from across the screen. I couldn't resist saying hi and seeing if there's a spark between us.

Your profile photo is stunning. I can't stop thinking about your [Feature] and how much I'd love to get to know you better.

I'm not usually one to make the first move, but I just had to message you. You're incredibly [Attractive Quality] and I can't wait to chat with you."

Hi there! I saw your profile and I'm not going to lie, I'm a little intimidated. You're so [Attractive Quality] and I'm feeling a little starstruck. (many more examples provided)

5. Dealing with loneliness and anxiety

We have all found ChatGPT excelling at one-on-one conversations.

PepperBrooks provided this input: "I'm really sad and lonely right now."

ChatGPT: I'm sorry to hear that you're feeling sad and lonely. It's natural to feel down sometimes, but it's important to remember that you're not alone. There are many people who care about you and want to help you. It can be helpful to talk to someone about your feelings, whether it's a close friend, family member, or mental health professional.

Sometimes, just expressing your thoughts and emotions to someone else can help to alleviate your sadness and loneliness. It's also important to take care of yourself and do things that make you happy, such as spending time with loved ones, pursuing a hobby, or exercising. These things can help to improve your mood and make you feel more connected to others. Remember that you are strong and capable, and that you can get through this difficult time.

Daniel Nestle said: I thought ChatGPT could be used therapeutically, so I asked it to generate journal prompts to help me deal with anxiety:

1. Write down the things that are causing you anxiety at the moment.

2. Describe a situation in which you felt anxious and how you coped with it.

3. Reflect on how your thoughts and beliefs contribute to your anxiety.

4. Write a letter to your anxiety, expressing your feelings and concerns

5. Imagine yourself in a calm and peaceful place, and describe it in detail.

6. (many more items followed)

6. Naming things

Daniel continued:

Another use I thought of is naming ideas.

Me: Help me come up with a name for a new drink. It's got Japanese gin, unsweetened tonic, lime, Szechuan pepper, and grapefruit.

ChatGPT: How about "Sakura Sunrise?" The name incorporates the Japanese gin and the citrus flavors of grapefruit and lime, and the word "sunrise" suggests a fresh and invigorating start to the day. Alternatively, you could go with something like "Peppered Grapefruit Gin Fizz" to emphasize the unique flavor combination of Szechuan pepper and grapefruit.

7. Translation on the go

Lisa Monks suggests: You can use ChatGPT on your mobile, so it is a perfect translation tool. Say for example you are traveling in Italy and you need help:

ME: Translate the following into Italian
My car is nearly out of fuel, can you tell me where the nearest petrol station is?

ChatGPT: "La mia auto sta per esaurire il carburante, mi puoi dire dove si trova la stazione di servizio più vicina?"

8. Fitness

Lisa Monks also added:

ME: I wish to be able to run 5km in 3 months' time. Outline a running plan for me to be able to achieve this

ChatGPt: Here is a running plan that can help you run 5km in 3 months:

Start by walking for 15-20 minutes each day to build up your endurance and get your body used to regular exercise.

After a week of walking, begin incorporating short jogs into your routine. Start by jogging for 1-2 minutes at a time, with walking breaks in between. Gradually increase the length of your jogs and reduce the amount of time you spend walking.

Once you can jog for 10 minutes without stopping, start increasing the distance of your runs. Aim to run 1km without stopping and then gradually increase the distance over time.

In addition to your regular runs, incorporate strength training and stretching into your routine to improve your overall fitness and reduce the risk of injury.

(more details continued on)

9. Coding and integrations

10. Lesson plans for teachers

Spencer Crandall had a great time-saving idea!

This morning I was thinking about who has the most difficult job in the world. Teachers.

Too many students, not enough time. What if they could offload lesson planning stuff to ChatGPT? I gave it a try and this is what it provided.

Lesson Title: The History and Impact of Artificial Intelligence

Objective: Students will understand the history and development of artificial intelligence and will be able to identify and discuss the potential positive and negative impacts of AI on society.

Materials:
* A timeline of significant events in the history of AI
* Examples of AI technologies and applications

Lesson Outline:

1. Introduce the topic of artificial intelligence, and explain that it refers to the development of computer systems and algorithms that can simulate human intelligence and behavior.

2. Show the timeline of significant events in the history of AI, and discuss the key milestones and developments in the field.

3. Show examples of AI technologies and applications, and explain how they are used in various industries and fields.

4. Discuss the potential positive and negative impacts of AI on society, including its potential to improve productivity, efficiency, and safety, as well as its potential to create new challenges and concerns, such as job displacement and ethical issues.

5. (many more details followed)

11. Find podcast guests

Joeri Billast contributed this one:

ME: Who are ideal guests for my Web3 marketing podcast?

ChatGPT: Ideal guests for your Web3 marketing podcast could include industry experts, influencers, and thought leaders in the Web3 marketing space. These could include digital marketers, content creators, business owners, entrepreneurs, and technologists who are active in the Web3 marketing space. You could also invite representatives from Web3-related startups and organizations to be a guest on your podcast.

ME: Can you give me examples?

ChatGPT: Some examples of ideal guests for your Web3 marketing podcast could include:

Tim Berner-Lee, inventor of the World Wide Web

Chris Dixon, general partner at Andreessen Horowitz

Vitalik Buterin, founder of Ethereum

Joe Lubin, founder of ConsenSys

Susan Fowler, author of Whistleblower

(many other suggestions)

12. Handle social media comments and reviews

Lisa Monk thinks ChatGPT can help overwhelmed retail staffs respond to social media issues.

She asked ChatGPT to "respond to this restaurant review:"

POSITIVE CUSTOMER REVIEW: I absolutely love this place. We eat out a lot however this place has topped it all. Perfect meals, amazing staff and the timing for it all was great! Special thanks to Sophie B (you rock) From your guests all the way from the Gold Coast, THANK YOU

ChatGPT REPLY: Thank you so much for your kind words and for taking the time to write a review. We are delighted to hear that you had such a great experience at our restaurant. We are thrilled that you enjoyed your meal and the service provided by Sophie. It's always a pleasure to serve guests visiting from the Gold Coast and we are grateful for your support. We look forward to welcoming you back again soon. Thank you again for your positive review.

CUSTOMER REVIEW: Most average food, there is a nice view, But that's about it

ChatGPT: Thank you for your review. We apologize if your dining experience was not up to your expectations. We strive to provide top-quality food and service to all of our customers, and we will take your feedback into consideration as we continue to improve. Thank you for letting us know about your experience.

13. Crime fighting

Zack Seipert said: "I researched some famous unsolved murders and ChatGPT did an excellent job laying out the crime, suspects, clues and more. I bet that working with a team of experienced detectives some of these cold cases could be solved."

14. Reduce bias

Author Joanne Taylor knows how difficult it is to separate embedded biases in her writing. In this post, she asked ChatGPT for help with ideas.

Specifically, I asked ChatGPT to check a text I entered for racial bias and it seemed to do an excellent job.

15. Furniture design

From Spencer Crandall: I used ChatGPT together with MidJourney to design a small, unique table. After ChatGPT created the idea, I edited it for clarity and brevity and input it into MidJourney.

Here are the results:

16. Create a serialized novel

In an absolutely amazing demonstration of this technology, Scott Scowcoft led ChatCPT through iterations of a story text that led to individual frames of a serialized novel. You can view this here.

17. Prep for an interview

I was invited on to a podcast about the future of sales. While this is closely related to marketing, it's a little out of my natural element. So I asked ChatGPT to help me think through an interview about the future of sales. It responded:

Sure, here are a few potential questions you may be asked in an interview about the future of the sales profession and suggestions for how to answer them:

How do you think technology will impact the sales profession in the coming years?
In the coming years, technology is likely to have a significant impact on the sales profession. Some potential ways that technology could impact the sales profession include the increasing use of automation and artificial intelligence to handle routine tasks and the increasing importance of data analysis and customer relationship management tools. Additionally, the rise of e-commerce and online sales channels is likely to continue to reshape the sales landscape.

How do you think the role of the salesperson will change in the future?
In the future, the role of the salesperson is likely to evolve in response to changing customer needs and expectations. Salespeople will need to be more knowledgeable and consultative in their approach, and will need to be able to help customers navigate complex product and service offerings. Additionally, the increasing importance of data analysis and customer relationship management tools will likely require salespeople to have a stronger understanding of technology and be able to use it effectively in their work.

What skills do you think will be most important for sales professionals to have in the future?
In the future, sales professionals will need a variety of skills to succeed. In addition to strong communication and interpersonal skills, sales professionals will need to be highly knowledgeable about the products and services they are selling, and be able to use data analysis and customer relationship management tools effectively. Additionally, the ability to adapt to changing customer needs and the ability to continuously learn and stay up-to-date on industry trends will be important for success in the sales profession.

18. Gift ideas

I don't know what to buy my wife for Christmas. I asked:

Suggest a gift idea under $200 for a middle-aged woman who loves The Eagles.

Answer: One potential gift idea for a middle-aged woman who loves The Eagles is a vinyl record of one of their classic albums, such as "Hotel California" or "The Long Run." Vinyl records have seen a resurgence in popularity in recent years, and many music fans appreciate the unique sound and experience of listening to music on vinyl.

You could also consider pairing the vinyl record with a high-quality record player for a complete gift package. This type of gift is likely to be appreciated by a fan of The Eagles, and the combination of the vinyl record and record player is likely to be within your budget of $200.

19. Explaining complex concepts

I entered: Explain quantum physics to me as if I were 10 years old.

Quantum physics is a branch of science that studies how tiny particles, like atoms and subatomic particles, behave. These particles are so small that they don't always follow the same rules as the things we can see and touch every day.

For example, sometimes they can be in two places at the same time, or they can be friends with each other even if they are far apart. This might sound strange, but it's what scientists have learned from studying these tiny particles. Quantum physics helps us understand how the world works at a very small scale, and it can also help us make new technologies, like computers that are much faster than the ones we have today.

20. Editing for AP style

Most blogs, journals, and books follow AP Style guidelines. I asked ChatGPT to "edit the following text using AP Style Guidelines," and it did a perfect job.

Oh ... and then there was this. "Write a powerful headline for a blog post featuring 16 inventive and entertaining uses of ChatGPT"

Here are a few potential headlines for a blog post featuring 20 inventive and entertaining uses of ChatGPT:

"20 Fun and Creative Ways to Use ChatGPT: From Games to Quizzes and More"

"The Ultimate Guide to Using ChatGPT for Entertainment and Creativity"

"20 Reasons to Use ChatGPT: How it Can Enhance Your Gaming, Storytelling, and More"

20 Entertaining Uses for ChatGPT You Never Knew Were Possible"

"Unleash Your Imagination with ChatGPT: 16 Creative and Fun Ways to Use it"

In an earlier post, I contended that ChatGPT will profoundly change marketing and marketing careers forever. I have never made a statement like that in my life. Even in the early days of the internet, there was a lot of "wait and seeing" going on!

But this technology was just introduced to the public two weeks ago, and more than a million people are now using it, the fastest technology adoption in history, by far.

Today's post provides inventive and entertaining ideas to inspire you, but it is not even scratching the surface. ChatGPT is writing code, composing music, writing research papers, and so much more.

Have you tried it? What have you learned? Tell us about your successes in the comment section!
Mark Schaefer is the executive director of Schaefer Marketing Solutions. He is the author of some of the world's bestselling digital marketing books and is an acclaimed keynote speaker, college educator, and business consultant. The Marketing Companion podcast is among the top business podcasts in the world. Contact Mark to have him speak at your company event or conference soon.
Illustration courtesy of Frank Prendergast
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