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TaskCards ist eine Onlineplattform mit der Lehrer:innen Infos/Aufgaben für Schüler:innen DSGVO konform bereitstellen können.

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ARD Wissen: Better Than Human? - Leben mit KI

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Seit Ende 2022 ist Chat GPT frei zugänglich und hat den Menschen gezeigt, wie stark Künstliche Intelligenz die Welt verändern könnte. Aber kann KI auch unsere emotionalen Bezugspersonen ersetzen?

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Comparing Physician and Chatbot Responses to Patient Questions

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This cross-sectional study evaluates the ability of an artificial intelligence chatbot to provide quality and empathetic responses to patient questions.

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TaskCards ist eine Onlineplattform mit der Lehrer:innen Infos/Aufgaben für Schüler:innen DSGVO konform bereitstellen können.

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ChatGPT - als eine von vielen KI-Anwendungen - ist seit Ende November 2022 sprichwörtlich in aller Munde.

Es gibt noch viele weitere spannende und hilfreiche KI-Anwendungen für den Unterricht und die Unterrichtsvorbereitung, die hier ebenfalls gesammelt werden sollen.

Wichitg ist, dass einzelne, konkrete KI-Anwendungen nicht auf Ebene Konzeptwissen angesiedelt sind, sondern auf der Ebene von Produkt- oder Versionswissen (siehe Einordnung/Grafik unten).

Seite erstellt von Mirjam Egloff | mirjam.egloff@phzh.ch | PH Zürich | Stand HS23

Es entstehen neue Anwendungen und Produkte fast im Minutentakt; viele davon betreffen Tools, welche spannende Inhalte, Schritte und wichtige Kompetenzen, welche die SuS sich selbst erarbeiten können und sollten, 'überspringen'. Beispiel: Wenige Bilder werden zu einem Video, wenige Stichworte werden zu einer ganzen Präsentation - ohne dass die SuS zuerst erlernen und erfahren, was eine gute Präsentation, einen guten Film ausmacht (um dieses Wissen später dann auch auf Produkte anzuwenden und diese einordnen zu können).

Diese Sammlung hier versucht daher, den Fokus auf Anwendungen (und Hintergrundinfos) zu legen, welche bei den SuS einem medienkompetenten Umgang mit KI fördern sowie solche, welche weitere, wichtige Kompetenzen (vgl. Lehrpläne) unterstützen.

Es gibt somit keine immer ganz aktuellen Updates und Auflistung der allerneusten Tools (diese können im Kasten "Verschiedene KI-Anwendungen (Sammlungen)" selber entdeckt werden), der Fokus liegt ganz klar beim Unterricht und der Erlangung der verschiedenen Kompetenzen (z. B. die eigenen Texte verbessern mit Analysetools wie DeepL write oder Language Tool) sowie der Unterrichtsvorbereitung.

Wording: Hier wird der Begriff KI genutzt, da dieser (unterdessen) geläufig ist und in den Medien übergreifend verwendet wird; es lohnt sich aber, diesen Begriff immer wieder kritisch zu hinterfragen. Mehr hierzu: https://mia.phsz.ch/LLM/WarumWirDenBegriffKIVermeiden

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KI: ChatGPT und Co. - Schule am Bildschirm

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ChatGPT - als eine von vielen KI-Anwendungen - ist seit Ende November 2022 sprichwörtlich in aller Munde. Es gibt noch viele weitere spannende und hilfreiche KI-Anwendungen für den Unterricht und die Unterrichtsvorbereitung, die hier ebenfalls gesammelt werden sollen. Wichitg ist, dass einzelne, konkrete KI-Anwendungen nicht auf Ebene Konzeptwissen angesiedelt sind, sondern auf der Ebene von Produkt- oder Versionswissen (siehe Einordnung/Grafik unten).

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Flüssig Lesen zu lernen ist eine der Schlüsselkompetenzen, die Lernende in der Grundschule erwerben. Der Lautlesetutor ist ein digitales Werkzeug, das Lehrkräfte dabei signifikant entlastet und gleichzeitig die Lernenden begeistert.
Im Zentrum steht das laute Lesen auf Tablet, PC oder Laptop. Die patentierte Sprachtechnologie hört den Lernenden zu und misst dabei die Leseflüssigkeit.

Der LaLeTu kann so mittels weniger Klicks zuverlässig und vergleichbar die Leseflüssigkeit ganzer Klassen messen und sehr differenziert fördern. Hierzu ist der LaLeTu in zwei Produkte aufgeteilt worden, die einander ergänzen:
- LaLeTu Diagnose
- LaLeTu Fördern

In der Schule oder Zuhause: Ihre Lernenden lesen von Ihnen zugewiesene Texte laut vor und bekommen sofort ein wertschätzendes Feedback. Ganz einfach und intuitiv bedienbar.

Stärken und Schwächen auf einen Blick: Sie sehen in der übersichtlichen Auswertung sofort, in welcher Teilkompetenz es Defizite oder besondere Stärken gibt - egal, ob bei einem Kind oder der gesamten Klasse.

Validität und Ergebnissicherheit: Der Algorithmus und die fachliche Grundlage von LaLeTu wurde gemeinsam mit Leseforschenden der Johannes-Gutenberg-Universität Mainz und der Goethe Universität Frankfurt entwickelt und garantiert Ihnen eine valide und objektive Bewertung.

Motivation und Lesefreude: ein spielerisches Belohnungssystem, die Arbeit mit digitalen Endgeräten, eine diskrete Lernsituation und eine einfache und ansprechende Benutzeroberfläche - Ihre Lernenden werden LaLeTu lieben!

Kontinuierliche Optimierung: Der LaLeTu lernt permanent dazu und wird fortlaufend optimiert. So kann er auch zunehmend mit Dialekten und Akzenten umgehen. Auch funktional wird er kontinuierlich erweitert und um neue Funktionen angereichert.

Datensicherheit: Die Verwaltung der Schüler-, Klassen- und Auswertungsdaten entspricht höchsten europäischen DSGVO-Anforderungen.

Große Auswahl an Top-Leseinhalten: Die LaLeTu Förderanwendung stellt Ihnen über tausend hochwertige, hinsichtlich ihrer Schwierigkeit klassifizierte Leseinhalte von renommierten Schul-, Kinder- und Jugendbuch-Verlagen zur Verfügung.

Editierbare Darstellung der Lesetexte: Für alle Leseinhalte lassen sich eine farbige Silbenschrift einblenden, die Schriftart und -größe anpassen und der Zeichen- und Zeilenabstand variieren.

Manuell oder automatisch? In der Förderanwendung haben Sie die Wahl: Aufgaben können durch die Lehrkraft selbst erstellt und zugeordnet werden. Alternativ übernimmt der LaLeTu diese Aufgabe, indem er automatisch und adaptiv die richtigen Leseinhalte und Aufgabentypen wählt, um die Leseflüssigkeit kontinuierlich zu verbessern. Lehrkräfte haben dabei volle Transparenz und Möglichkeiten zur Einflussnahme.

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Flüssig Lesen zu lernen ist eine der Schlüsselkompetenzen, die Lernende in der Grundschule erwerben. Der Lautlesetutor ist ein digitales Werkzeug, das Lehrkräfte dabei signifikant entlastet und gleichzeitig die Lernenden begeistert. Im Zentrum steht das laute Lesen auf Tablet, PC oder Laptop. Die patentierte Sprachtechnologie hört den Lernenden zu und misst dabei die Leseflüssigkeit.

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DeepL Write ist ein KI-Schreibassistent, der Ihnen hilft, bessere Texte zu schreiben. Überzeugen Sie mit einem klaren, präzisen und fehlerfreien Schreibstil. Jetzt kostenlos testen!

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With Creative Reality™ Studio you can generate photorealistic presenter videos by combining images with text at the click of a button, using AI for training materials, corporate communications, social content and more.

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Creative Reality™ Studio by D-ID easily convert photos to engaging video at any language with minimal effort and cost. Try it today!

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📝 Wähle aus der folgenden Liste ein Merkmal guter Bildung aus, das Du wichtig findest. Lies Dir den potentiell auftretenden Widerspruch angesichts von KI-Tools dazu durch und reflektiere darüber. In einer Gruppe klappt das besonders gut. Nutze Merkmal und Widerspruch als Impuls zur Formulierung von ‚Wie kann ich ...?'-Fragen für eine pädagogische Gestaltung. (Schreibe in diesem Schritt erst einmal alle Fragen auf, die Dir in den Sinn kommen. Welche davon Du dann tatsächlich bearbeiten willst, entscheidest Du im nächsten Schritt.)
Dann kannst Du ein weiteres Merkmal guter Bildung auswählen und ebenso verfahren. Wenn Du für Dich ausreichend Fragen entwickelt hast, geht es weiter im Bereich ‚Gestalten'.

Fertig?

Du hast alle Ziele und Widersprüche reflektiert, die Du wichtig findest und Du hast passende ‚Wie kann ich ...'-Fragen formuliert? Dann geht es weiter zum nächsten Schritt des Gestaltens.

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📝 Wähle aus der folgenden Liste ein Merkmal guter Bildung aus, das Du wichtig findest. Lies Dir den potentiell auftretenden Widerspruch angesichts von KI-Tools dazu durch und reflektiere darüber. In einer Gruppe klappt das besonders gut. Nutze Merkmal und Widerspruch als Impuls zur Formulierung von ‚Wie kann ich ...?'-Fragen für eine pädagogische Gestaltung.

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Das Gegenteil von Kichererbse ist eine ernste Brühnase ;-)

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Zwei Übungen zum Prompting - seriös und quatschig! | eBildungslabor

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Letzte Woche habe ich für Kolleg*innen in Hessen einen Online-Vortrag zu verändertem Lehren, Lernen und Prüfen gestaltet. Ein Teil davon war eine Murmelrunden-Phase als ‚Inspirationsdusche' zu Praxisideen zu diesem Thema. Die Teilnehmer*innen konnten sich diese per Zufall anzeigen lassen und dann mit Kolleg*innen darüber ins Gespräch kommen. Die Website dazu findest Du hier. Die angezeigten Praxisideen habe ich überwiegend mit ChatGPT generiert und dann nur noch leicht angepasst, was ich auch transparent dargestellt habe. Vor diesem Hintergrund meinte einer der Teilnehmer im abschließenden Feedback, dass die angezeigten Ideen trotzdem eigentlich mehr wie Nele und weniger wie ChatGPT gewirkt hätten. Daraus ergab sich dann die Frage, wie so etwas gelingt. Mein Vorgehen dazu möchte ich gerne in diesem Blogbeitrag erklären.

(Mir erscheint es inzwischen recht normal, so vorzugehen und somit ist der Inhalt dieses Beitrags wahrscheinlich auch für viele andere nichts Besonderes bzw. Überraschendes. Ich finde es aber hilfreich, auch immer wieder für sich selbst zu reflektieren, welche Praktiken man sich bei der Nutzung von Tools wie ChatGPT angewöhnt hat und warum. Dazu kann so ein Aufschreiben ja gut helfen. Und vielleicht ermutigt es andere ebenfalls, von ihren Erkundungen zu berichten.)

ChatGPT benötigt Kontext

Sprachmodelle wie ChatGPT werden darauf trainiert, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und darauf aufbauend zu einem eingegebenen Prompt die wahrscheinlich am besten passenden Antworten zu generieren. Wir kennen solche Funktionen wahrscheinlich alle von anderen Online-Anwendungen, bei denen angesichts eines bestimmten Verhaltens versucht wird, eine möglichst gut passende Anzeige zu generieren. Wenn ich zum Beispiel bei Amazon ein bestimmtes Produkt in den virtuellen Einkaufswagen lege, dann werden mir weitere Produkte vorgeschlagen, die andere Käufer*innen dieses Produkts interessiert hatten. Wenn ich mir bei Youtube ein bestimmtes Video anschaue, dann erhalte ich Vorschläge für Videos, die für andere Zuschauer*innen dieses Videos ebenfalls interessant waren. Und wenn ich in der TikTok Timeline immer bei den Rezepte-Hacks hängen bleibe, dann wird meine ‚For You' Page bald aus noch viel mehr Rezepte-Hacks bestehen ... Technisch gesehen gibt also immer ein großes Cluster mit bestimmten Inhalten, die eng miteinander zusammenhängen. Und wenn ich einen dieser Inhalte herausgreife, ist es einfach, mir auch andere aus diesem Cluster dazu passend anzuzeigen.

Dieses Prinzip ‚Wer x mag, dem könnte auch y gefallen', lässt sich auch beim Prompting mit ChatGPT nutzen. Allerdings ist es dazu erforderlich, im Prompt den Kontext herzustellen, der bei den skizzierten anderen Online-Anwendungen durch die direkte Nutzer*innen-Interaktion geschieht. Bei ChatGPT muss ich das in den Prompt aufnehmen.

Drei Möglichkeiten zur Kontextualisierung

Es gibt sicherlich sehr viele Möglichkeiten, wie sich solch ein Kontext herstellen lässt. Ich mache mit den folgenden drei Wegen gute Erfahrungen.

1. Kontext als Keywords: Mir ist xy wichtig. Was schlägst Du vor?

In dieser ersten Variante der Kontextualisierung versuche ich, im Prompt mithilfe von gut gewählter Schlagwörter deutlich zu machen, was mir wichtig ist. Anstatt also z.B. zu schreiben: Gestalte eine Liste mit 10 Ideen für digitales Lernen in der Erwachsenenbildung, würde ich meinen Kontext voranstellen. Das könnte z.B. so aussehen: Mir ist selbstgesteuertes Lernen, Kreativität und Kollaboration beim Lernen sehr wichtig. Gestalte eine Liste mit 10 Ideen für digitales Lernen in der Erwachsenenbildung. Wenn ich merke, dass die Liste immer noch nicht wirklich passt, kann ich mit weiteren Schlagwörtern beliebig 'nachprompten' und verfeinern.

2. Kontext als Alternative: Was wäre ähnlich wie ...?

Eine weitere Möglichkeit ist es, eine bestimmte Methode oder ein Thema aufzugreifen und dann nach Alternativen zu fragen, die so ähnlich sind. Das geht gut in zwei Schritten. Also zum Beispiel: Was ist die Marshmallow Challenge?. Und wenn dann als Ausgabe korrekt kommt, dass es eine Kreativitätsmethode zum Einstieg ist, die vor allem auch viel Kollaboration erfordert, könnte ich weiter fragen: Was wären ähnliche Ideen, wie die Marshmallow Challenge, die ich zum Einstieg in einen Workshop machen könnte? Schreibe eine Liste mit 10 Ideen'. Ich bekomme dann nicht allgemein eine Sammlung an Einstiegsmethoden, sondern sehr spezifisch Methoden, die ähnliche Intentionen verfolgen, wie die Marshmallow-Challenge bzw. ebenso spielerisch sind.

(Spätestens jetzt merkst Du auch, dass ich Listen als Ausgabe von ChatGPT sehr gerne mag. Das ist für mich am hilfreichsten, um schnell viele Ideen vor mir zu haben, die ich dann weiter entwickeln kann.)

3. Kontext als Ergänzungsaufgabe: Hier sind drei Einträge in einer Liste zu xy. Ergänze die Liste um weitere 10 passende Einträge.

Im oben geschilderten Fall des Online-Vortrages, zu dem ich eine Liste mit Praxisideen für einen Zufallsgenerator brauchte, habe ich eine dritte Variante zur Kontextualisierung genutzt. Und zwar habe ich zunächst selbst drei erste Einträge aufgeschrieben, die mir zu verändertem Lehren, Lernen und Prüfen wichtig sind. Der anschließende Prompt lautete dann: Hier sind drei Einträge zu diesem Thema. (...) Schreibe weitere 10 dazu passende Einträge.

Wenn ich merke, dass die Einträge ungefähr in die richtige Richtung gehen, prompte ich gar nicht mehr genauer nach, sondern lasse mir eine große Anzahl von Vorschlägen generieren, d.h. fordere immer wieder 10 weitere Listeneinträge an. Alles, was nicht passt, sortiere ich dann später aus. Mit dem Rest konnte ich in diesem Fall meinen Zufallsgenerator gestalten, aber die Vorschläge lassen sich natürlich auch auf viele andere Arten weiternutzen.

Dieses Verfahren hat den großen Vorteil, dass für die Listeneinträge nicht nur inhaltliche Passung/ Nähe erreicht wird, sondern auch das Format der Einträge so gestaltet ist, wie ich es mit den ersten drei Einträgen vorgegeben habe.

Fazit: ChatGPT als Werkzeug

Das war ein Blogbeitrag, in dem ich darüber reflektiere, wie ich ChatGPT als Werkzeug in meiner Arbeit nutze. Natürlich ist das nicht die einzige Ebene, die bei der Reflexion über ChatGPT und anderen Sprachmodellen in der Bildung wichtig ist. Weitere für mich wichtige Ebenen sind die Betrachtung als Lerngegenstand, als Lernkulturveränderungsimpuls und auch als Teil von nötigem Bildungsaktivismus. Darüber habe ich in anderen Blogbeiträgen geschrieben.

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Kontext-Prompting: Wer x mag, dem könnte auch y gefallen! | eBildungslabor

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Drei Möglichkeiten der Kontextualisierung bei der Nutzung von ChatGPT.

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Ideen für erste Schritte, um anders zu lehren, zu lernen und zu prüfen.

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Mithilfe von ChatGPT generierte Ideen für ein verändertes Lehren, Lernen und Prüfen

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Exact Instructions Challenge - THIS is why my kids hate me. | Josh Darnit

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The teaching profession is under siege. Working hours for teachers are increasing as student needs become more complex and administrative and paperwork burdens increase. According to a recent McKinsey survey, conducted in a research partnership with Microsoft, teachers are working an average of 50 hours a week-a number that the Organisation for Economic Co-operation and Development Teaching and Learning International Survey suggests has increased by 3 percent over the past five years.

While most teachers report enjoying their work, they do not report enjoying the late nights marking papers, preparing lesson plans, or filling out endless paperwork. Burnout and high attrition rates are testaments to the very real pressures on teachers. In the neediest schools in the United States, for example, teacher turnover tops 16 percent per annum. In the United Kingdom, the situation is even worse, with 81 percent of teachers considering leaving teaching altogether because of their workloads. Further disheartening to teachers is the news that some education professors have even gone so far as to suggest that teachers can be replaced by robots, computers, and artificial intelligence (AI).

Our research offers a glimmer of hope in an otherwise bleak landscape. The McKinsey Global Institute's 2018 report on the future of work suggests that, despite the dire predictions, teachers are not going away any time soon. In fact, we estimate the school teachers will grow by 5 to 24 percent in the United States between 2016 and 2030. For countries such as China and India, the estimated growth will be more than 100 percent. Moreover, our research suggests that, rather than replacing teachers, existing and emerging technologies will help them do their jobs better and more efficiently.

Our current research suggests that 20 to 40 percent of current teacher hours are spent on activities that could be automated using existing technology. That translates into approximately 13 hours per week that teachers could redirect toward activities that lead to higher student outcomes and higher teacher satisfaction. In short, our research suggests that existing technology can help teachers reallocate 20 to 40 percent of their time to activities that support student learning.

Further advances in technology could push this number higher and result in changes to classroom structure and learning modalities, but are unlikely to displace teachers in the foreseeable future. Many of the attributes that make good teachers great are the very things that AI or other technology fails to emulate: inspiring students, building positive school and class climates, resolving conflicts, creating connection and belonging, seeing the world from the perspective of individual students, and mentoring and coaching students. These things represent the heart of a teacher's work and cannot-and should not-be automated.

Make no mistake, the value of a good education starts early and lasts a lifetime. Research suggests that simply having an effective kindergarten teacher can affect the likelihood of a student completing college thus boosting their lifetime earnings by about $320,000. Technology, when used correctly, can facilitate good teaching, but it will never replace teachers. In the remainder of this article, we will outline how teachers spend their time today, how technology can help to save teacher time, and where that additional time might go. Note that we are intentionally focused on the impact of technology on teacher time. In future articles we will address its broader impact on student learning.

How teachers spend their time

To understand how teachers are spending their time today and how that might change in a more automated world, we surveyed more than 2,000 teachers in four countries with high adoption rates for education technology: Canada, Singapore, the United Kingdom, and the United States. We asked teachers how much time they spend on 37 core activities, from lesson planning to teaching to grading to maintaining student records.

We asked where teachers would like to spend more and less time. We asked what technologies teachers and students were currently using in the classroom to discover new content, practice skills, and provide feedback. Finally, we asked what was working well and where they faced challenges, both in the application of technology and more broadly across their role as teacher. Our findings were unequivocal: teachers, across the board, were spending less time in direct instruction and engagement than in preparation, evaluation, and administrative duties (Exhibit 1).

How technology can aid teachers

Once we understood how teachers spend their time, we evaluated automation potential across each activity, based on an evaluation of existing technology and expert interviews. We concluded that the areas with the biggest potential for automation are preparation, administration, evaluation, and feedback. Conversely, actual instruction, engagement, coaching, and advising are more immune to automation (Exhibit 2).

Where to save time with technology

The area with the biggest automation potential is one that teachers deal with before they even get to the classroom: preparation. Across the four countries we studied, teachers spend an average of 11 hours a week in preparation activities. We estimate that effective use of technology could cut the time to just six hours. Even if teachers spend the same amount of time preparing, technology could make that time more effective, helping them come up with even better lesson plans and approaches. For example, several software providers offer mathematics packages to help teachers assess the current level of their students' understanding, group students according to learning needs, and suggest lesson plans, materials, and problem sets for each group. In other subjects, collaboration platforms enable teachers to search and find relevant materials posted by other teachers or administrators.

Technology has the least potential to save teacher time in areas where teachers are directly engaging with students: direct instruction and engagement, coaching and advisement, and behavioral-, social-, and emotional-skill development. It is worth pausing here for a moment to note that we are not denying that technology will change the student experience of learning, although we would recommend caution and measured expectations.

While controlled pilot studies have shown improvements in student learning from technology-rich, personalized blended learning, these improvements have not yet been realized on a large scale. The most recent Program for International Student Assessment scores suggest that, globally, students who use tablets, laptops, and e-readers in the classroom are performing worse than those who do not. Why the disconnect?

Our hypothesis is that implementing technology in the classroom at scale is hard. Just providing hardware is easy. Integrating effective software that links to student-learning goals within the curriculum-and training teachers on how to adapt to it-is difficult. This underscores why we believe that technology in the classroom is not going to save much direct instructional time. To improve student outcomes, the teacher still needs to be in the classroom, but their role will shift from instructor to facilitator and coach. For example, some teachers are using flipped learning in their classrooms. Instead of teaching a concept in the classroom and then having students go home to practice it, they assign self-paced videos as homework to give the basic instruction and then have students practice in the classroom, where the teacher can provide support and fill gaps in understanding.

Evaluation and feedback complete the teaching loop. As teachers understand what their students know and can do, they can then prepare for the next lesson. Technology has already helped here-for example, computer grading of multiple-choice questions was possible long before AI and is particularly penetrated in math instruction. More is possible. Advances in natural-language processing make it possible for computers to assess and give detailed, formative feedback across long-form answers in all subject areas. For example, writing software can look at trends in writing across multiple essays to provide targeted student feedback that teachers can review and tailor. Combined, these technologies could save three of the current six hours a week that teachers spend on evaluation and feedback.

Finally, administration is a bugbear of teachers globally. After all, who prefers filling out paperwork to interacting with children? Good news is on the horizon. Automation could reduce the amount of time teachers spend on administrative responsibilities-down from five to just three hours per week. Software can automatically fill out forms (or provide menus of potential responses); maintain inventories of materials, equipment, and products; and even automatically order replacements.

Where the time will go

What will teachers do with the additional 13 hours a week saved by the application of technology? Some of this time, hopefully, will be given back to teachers themselves-to spend time with their families and their communities-thus increasing the attractiveness of teaching as a profession.

Much of the time saved, however, can be plowed back into improving education through more personalized learning and more direct coaching and mentoring. In our survey, about a third of teachers said that they wanted to personalize learning but did not feel that they were doing so effectively at present. Their biggest barriers: time, resources, materials, and technology (Exhibit 3). Automation can help with all of these. Even when teachers believed that they were already providing tailored materials-and personalized feedback-to students, students often disagreed. While 60 percent of the teachers surveyed believed that their feedback was personalized to each student, only 44 percent of the students surveyed felt the same way.

Additional time can also help support social-emotional learning and the development of the 21st-century skills that will be necessary to thrive in an increasingly automated workplace. It will enable teachers to foster one-on-one relationships with students, encourage self-regulation and perseverance, and help students collaborate with each other. Research shows that strong relationships with teachers promote student learning and well-being, especially for students from low-income families. Automation within the teaching profession could thus be a catalyst in reducing educational inequalities.

Finally, teachers could spend more time collaborating with each other. More time for collaboration should translate into better outcomes for students. International comparative studies show that high-performing school systems double down on peer coaching and collaborative lesson planning. These practices can support teachers in improving and developing their craft. For example, the leerkRACHT Foundation in the Netherlands has introduced peer collaboration into 10 percent of Dutch schools, with 80 percent of teachers reporting improvement in student learning.

How to make it happen

All of this begs a question: How will we capture the promise of technology in our schools? The good news is that this is not about technology we have not yet invented. It will not require AI systems that pass the Turing test. To the contrary, achieving these savings in teacher time is mostly about adoption of existing education technology. Just bringing the average school to the level of the best would have a huge impact.

This, however, is no small task. It will require commitment across a broad range of stakeholders, including governments, school leaders, technology companies, and, of course, teachers and learners themselves. Four imperatives stand out as schools move to adopt technology wisely: target investment, start with easy solutions, share what is working, and build teacher and school-leader capacity to harness technology effectively.

The schools that are currently best in applying technology to save teacher time have often been able to access more funding than the average school. Democratizing these gains will entail increased investment in every school, especially those that are currently under-resourced. As investment increases, it will be critical to target it to the areas that can most effectively save teacher time and improve student outcomes (rather than to flashy but ineffective hardware).

Starting with easy solutions will provide early momentum. Proven technology that can replace simple administrative tasks or simple evaluative tools for formative testing can immediately provide teachers with respite, whetting their appetite for more holistic solutions.

Part of the problems that schools face today is the myriad of competing solutions, some of which are fantastic, but many of which promise great things but deliver little. Sharing what is working-and what is not working-is therefore critical. Neutral arbiters bringing objective and rigorous performance data, similar to the service that EdReports.org provides on curriculum, are necessary in the education-technology space. It will also be necessary to make best-practice solutions available to teachers at all types of schools and school systems.

Finally, building the capacity of teachers and school leaders to harness technology effectively will ensure maximum gains in not only saving teacher time but also improving student outcomes. Districts and schools need to balance introducing new technologies with fully integrating existing ones into the curriculum and teachers' professional development. Districts need to use accepted, widely adopted tools for consistency. However, teachers should have the freedom to pilot alternatives, and they should have a strong voice in deciding which tools are working in the classroom and should roll out districtwide. Technology companies, too, need to be better in including the voice of the teacher when guiding product development.

If these four imperatives are met, then we are hopeful that automation will be a boon and not a bane for teachers. Ten years from now, with the support of a range of education technologies, teachers should have more time for themselves-and more time for their students. They can pour that time into improving student outcomes and preparing students for a more challenging and automated workforce.

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How artificial intelligence will impact K-12 teachers

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New technologies for artificial intelligence in education could help teachers do their jobs better and more efficiently. But to capture the potential, stakeholders need to address four imperatives.

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

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Künstliche Intelligenz in 5 Minuten erklärt

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Wie Künstliche Intelligenz funktioniert | Philip Häusser

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#ChatGPT & Co – wie intelligent ist KI? | Harald Lesch, Marco Smolla & Hannah Bast

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Künstliche Intelligenz / ChatGPT in der Schule – wie damit umgehen?

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Künstliche Intelligenzen (KI) sind längst Teil unseres Alltags, auch wenn wir uns dessen nicht immer bewusst sind. Wenn uns Suchmaschinen Ergebnisse liefern, Sprachassistenten unsere Musikwünsche erfüllen oder Navigationssysteme uns helfen, Staus zu umfahren, steht letztlich immer eine KI dahinter. Der Chatbot ChatGPT, der mittels Künstlicher Intelligenz Fragen beantworten kann, nimmt zunehmend Einzug in den Schulalltag. Künstliche Intelligenz und Schule – passt das zusammen?

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Arbeitsblatt - Einstieg künstliche Intelligenz - fächerverbindend - Grundschule - tutory.de

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An vier Sta­tio­nen gibt es QR-​Codes, die Euch zu Clips mit 'schlau­en Ro­bo­tern' füh­ren. Schaut Euch die Clips ge­mein­sam an und sam­melt ge­mein­sam Merk­ma­le von Men­schen ver­sus Merk­ma­len von Ma­schi­nen.

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Arbeitsblatt - Einstieg künstliche Intelligenz - fächerverbindend - Grundschule - tutory.de

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Historical Figures - Google Arts & Culture

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Explore all historical figures on Google Arts & Culture.

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Explore all historical events on Google Arts & Culture.

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Spiele mit der KI Klavier im Duett!

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Hier kannst du zwar nicht deinen Namen tanzen, aber trommeln.

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Blend beats using machine learning to create music in a fun new way.

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Hier wurden Musik und Video von einer KI kreiert.

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Wie ist es um Deutschland mit der KI bestellt?

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Kann ein neuronales Netzwerk Zeichnungen erkennen? Find's heraus!

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Und wen würdest du überfahren? Entscheide mitten im moralischen Dilemma!

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A platform for public participation in and discussion of the human perspective on machine-made moral decisions

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Wir ziehen künstlicher Intelligenz den Stecker! Analoge Aktivitäten, um KI zu verstehen.

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Activities and teaching material on artificial intelligence.

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Wie sehen die Zeichnungen anderer aus?

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Over 15 million players have contributed millions of drawings playing Quick, Draw! These doodles are a unique data set that can help developers train new neural networks, help researchers see patterns in how people around the world draw, and help artists create things we haven't begun to think of. That's why we're open-sourcing them, for anyone to play with. Select a drawing

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Over 15 million players have contributed millions of drawings playing Quick, Draw! These doodles are a unique data set that can help developers train new neural networks, help researchers see patterns in how people around the world draw, and help artists create things we haven't begun to think of.

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Fast drawing for everyone!

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Fang an zu zeichnen, und lass die KI weiterkritzeln...

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draw together with a recurrent neural network model

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Zeichne zusammen mit der KI!

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KI verwandelt Gesprochenes in Bilder

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Suche mit der Art Palette nach Kunstwerken in deinen Lieblingsfarben.

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When you take a photo with this feature, a color palette from your photo is sent to Google to find artworks that contain similar colors.

Google won't use data from your photo for any other purpose and will only store the colors from your photo for the time it takes to search for matches.

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Google Art & Culture Experiments - Art Palette

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Art Palette is part of Arts & Culture experiments, which explore innovative ways for users to interact with art collections. With Art Palette, you can search for artworks that match a color combination of your choice.

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Einfach draufklicken, mitmachen und staunen!

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Meet the new AI that knows you better than you know yourself

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Rufe die Teachable Machine auf und trainiere dein Machine Learning Modell, z. B. mit drei verschiedenen Handbewegungen, Grimassen oder Objekten.

Tipp: Trainiere jeden Input mit mindestens 30 Bildern

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Teachable Machine: Explore machine learning, live in your browser.

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Löse Mathe-Aufgaben mit Photomath!

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Lass die KI deine Fehler finden, korrigieren musst du selbst!

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ModusOperandi ist dein:e Mathelehrer:in im Taschenformat. Du erhältst jederzeit und überall individualisierte Mathehilfe. M. O. verifiziert deine individuellen, hangeschriebenen Lösungswege.

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Finde die Emojis in der Realität!

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Zufällige KI-generierte Fotos von Personen, die gar nicht existieren.

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Generator von gefälschten Porträts

Die Menschen neigen dazu, nicht über die Auswirkungen neuronaler Netzwerke auf unser Leben nachzudenken, da wir normalerweise das Ergebnis seiner Arbeit sehen und nicht das "Gesicht" eines neuronalen Netzwerks. Vielleicht wurde deshalb der Generator gefälschter Fotos Ende 2020 für mehrere Wochen zum Hauptdiskussionsthema in den Medien, die sich der Technologie widmeten. Nicht jeder konnte erraten, dass KI in wenigen Sekunden ein realistisches Gesicht einer nicht existierenden Person erzeugen könnte. Gefälschte Porträts sehen sehr realistisch aus und sind beängstigend. Wenn KI Gesichter für sich selbst erstellen und wie echte Menschen schreiben kann, was wird dann als nächstes passieren?

Generator von falschen Gesichtern nicht existierender Menschen

Wir sprechen über die Website thispersondoesnotexist.com ("diese Person existiert nicht dot com") und werden von der Geschichte und den Anwendungsgebieten erzählen. Die Funktionsweise des Generators wird weiter erläutert.

Der KI-Gesichtsgenerator basiert auf StyleGAN, einem neuronalen Netzwerk von Nvidia, das 2018 entwickelt wurde. GAN besteht aus 2 konkurrierenden neuronalen Netzen, eines erzeugt etwas und das zweite versucht herauszufinden, ob die Ergebnisse real sind oder vom ersten erzeugt werden. Das Training endet, wenn das erste neuronale Netzwerk beginnt, das zweite ständig zu täuschen.

Ein interessanter Punkt ist, dass die Erstellung von Fotos von nicht existierenden Personen ein Nebenprodukt war: Das Hauptziel bestand darin, die KI darin zu schulen, gefälschte Gesichter und Gesichter im Allgemeinen zu erkennen. Das Unternehmen benötigte dies, um die Leistung seiner Grafikkarten zu verbessern, indem Gesichter automatisch erkannt und andere Rendering-Algorithmen auf sie angewendet wurden. Da jedoch

der StyleGAN-Code ist öffentlich verfügbar, ein Ingenieur bei Uber konnte ihn verwenden und einen Zufallsgenerator für Gesichter erstellen, der das Internet erschütterte.

Über den Generator

Für den Benutzer funktioniert alles sehr einfach. Sobald Sie auf der Website sind, wird ein zufälliges Gesicht generiert. Sie können das Bild herunterladen, wenn Sie möchten. Aktualisieren Sie die Seite, wenn Ihnen die Person, die Sie sehen, nicht gefällt. Wenn Sie dasselbe Gesicht sehen, warten Sie einfach ein paar Sekunden und aktualisieren Sie die Seite erneut. Die Website zeigt die Ergebnisse der Arbeit des Generators (die alle 2-3 Sekunden aktualisiert werden), nicht den Generator selbst.

Wie man ein Bild einer falschen Person erkennt

Es ist fast unmöglich, ein Bild einer falschen Person zu erkennen. KI ist so entwickelt, dass 90% der Fälschungen von einem normalen Menschen nicht erkannt werden und 50% von einem erfahrenen Fotografen nicht erkannt werden. Es gibt keine Dienste zur Anerkennung. Gelegentlich macht ein neuronales Netzwerk Fehler, weshalb Artefakte auftreten: ein falsch gebogenes Muster, eine seltsame Haarfarbe und so weiter.

Das einzige, was Sie tun müssen, ist genauer hinzuschauen: Die visuellen Verarbeitungssysteme des Menschen sind weitaus stärker als die von Computern, sodass Fälschungen durch Erkennung erkannt werden können.

Jevin West und Carl Bergstrom haben eine Website mit dem Titel "Which Face Is Real" erstellt, die sich darauf konzentriert, Menschen beizubringen, potenziell falsche Porträts analytischer zu betrachten. Bevor Sie Vorschläge machen, dass eine Person auf einem Foto existiert, müssen einige Dinge berücksichtigt werden.

Eine der häufigsten sind symmetrische Probleme, insbesondere Brillen und Ohrringe.

Gleiche ungleichmäßige Probleme mit Zähnen sind auch ziemlich häufig. Achten Sie auf seltsame Merkmale wie Pixel und wiederholte Schneidezähne. Kunsthaar kann im Allgemeinen mit etwas Glanz erscheinen oder zu glatt und gestreift aussehen, wiederum mit sichtbarer Asymmetrie.

Studiere den Hintergrund sorgfältig. Wenn es gefälscht ist, kann es ungewöhnliche Verzerrungen in Formen und Linien enthalten oder insgesamt ein zerrissenes Aussehen haben. Das Durchbluten erfolgt in leuchtenden Farben, die sich vom Hintergrund auf den Kopf einer falschen Person abheben.

Ein weiteres Unterscheidungsmerkmal des NVIDIA "StyleGAN-Algorithmus" sind glänzende "Wasserflecken".

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ThisPersonDoesNotExist - Zufällige AI generierte Fotos von gefälschten Personen

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Generieren Sie zufälliges menschliches Gesicht in 1 Klick und laden Sie es herunter! AI generierte gefälschte Personenfotos: Mann, Frau oder Kind.

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Erkennst du Deep Fake Videos?

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Rufe die Webseite Semantris auf und spiele eine Runde Tetris mit Wortassoziationen.

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Semantris is a word association game powered by machine learning.

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Ziel von PEER ist es Schüler:innen von der Grundschule bis zur Universität beim Erstellen von Aufsätzen aller Art zu unterstützen.

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Erstelle blitzschnell spannende Aufgaben und biete deinen Schüler:innen jederzeit und überall Feedback durch Fiete.

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Lass dir alles übersetzen!

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Tech giants Google, Microsoft and Facebook are all applying the lessons of machine learning to translation, but a small company called DeepL has outdone them all and raised the bar for the field.
Its translation tool is just as quick as the outsized competition, but more accurate and nuanced than any we've tried.

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DeepL Translate: The world's most accurate translator

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Translate texts & full document files instantly. Accurate translations for individuals and Teams. Millions translate with DeepL every day.

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Werden digitale Technologien deinen Job verändern? Finde es hier heraus!

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Aufstehen und bewegen!

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Japanisch lernen oder Mississippi buchstabieren?

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This is an experiment that explores new ways to interact with video using AI.

People use videos everyday to learn something new. But video has its limits: it's one-way. What if there was an interplay between you and the video creator, letting you interact right alongside the video and practice what you just watched?

For this experiment, we hacked together a few prototypes that explore that idea. But they're just a start. We're sharing them here so that anyone - teachers, creators, viewers - can try them out to help spark ideas for what's possible with interactive video.

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Interplay Mode by Google Creative Lab | Experiments with Google

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This is an experiment that explores new ways to interact with video using AI. People use videos everyday to learn something new. But video has its limits: it's one-way. What if there was an interplay between you and the video creator, letting you interact right alongside the video and practice what you just watched?

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Die WORTLIGA Textanalyse prüft Deine Texte auf verständliche Sprache, Prägnanz und Lesbarkeit.

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Die WORTLIGA Textanalyse prüft Deinen Text auf Verständlichkeit, Prägnanz, anregende Sprache und Wortwiederholungen in der Sprache. Als Maßstab verwendet das Tool die Grundlagen des Hamburger Verständlichkeitsmodells. Zum Beispiel Passiv: Hier wird nichts ausgelassen. Das Tool hilft, ersetzt allerdings nicht das Vier-Augen-Prinzip , z.B. den Blick eines erfahrenen Redakteurs. Man hat es damit leichter, Texte zu verbessern und zu kürzen.

Gib hier Deinen Text ein und lass ihn von der WORTLIGA Textanalyse auf Lesbarkeit prüfen, indem sie mögliche Schwachstellen markiert, die Deinen Nutzern das Lesen schwerer machen und Dir Vorschläge für Verbesserungen gibt - das hilft Textern und Redakteuren beim Optimieren von Texten.

💡 7 Tipps für bessere Texte mit der Textanalyse:

✔️ Folge nicht stur allen Tipps der Textanalyse. Hör auf Dein Gefühl.

✔️ Frage Dich bei jeder Meldung, ob Du Deinen Text verbesserst, wenn Du sie befolgst.

✔️ Zeigt die Textanalyse "Schwer" an, kann das auch am schweren Thema liegen. Lass Dich von den Meldungen zum Kürzen inspirieren.

✔️ Benutze den Ampelmodus (links), wenn Du nicht weißt, wo Du anfangen sollst.

✔️ Bringe Ordnung in Deinen Text; ein Gedanke nach dem anderen.

✔️ Ausgewogene Texte lesen sich angenehm. Wechsle kurze und längere Sätze ab. Der Punkt "Sprachmelodie" hilft Dir dabei.

✔️ Kurze Wörter sind immer besser als lange.

Mehr als Textprüfung, besser als ein KI-Schreibassistent

Kunden sagen:

„Wir wollen, dass unsere Kunden uns verstehen. WORTLIGA Textanalyse hilft uns dabei."

Bürokratische Texte empfinden viele als schwierig zu lesen. Nach und nach schreiben wir von der Generali in Deutschland unsere Texte jetzt in einfacher Sprache.
Wir wollen, dass unsere Kunden uns verstehen. WORTLIGA Textanalyse hilft uns dabei - einfach zu bedienen, tolle Performance.

Jutta Püschel
Referentin Konzern-Textclearing
Generali Deutschland AG

„Schreiben mit der WORTLIGA wirkt und macht Freude."

„Dank der Wortliga begeistern wir unsere IT-Kunden im Alltag. Ob eine E-Mail mit Augenzwinkern oder ein Fazit zu einem Projektbriefing. Mit dem Wortliga-Tool sind unsere Textbotschaften auf den Punkt und kristallklar formuliert. Das wirkt und macht Freude."

Noah Abrokwa
Senior Consultant & Agile Business Consultant
T-Systems on site services GmbH

Wortliga ist empfohlen von:

Anspruchsvolle Autoren schreiben mit der WORTLIGA

Unternehmen, Selbstständige, Behörden und Konzerne verbessern mit der WORTLIGA Textanalyse ihre Kommunikation. Mit unserer Textprüfung schreibst Du aber nicht nur verständliche Texte, sondern trainierst Dein Sprachgefühl. Deshalb setzen es auch Trainer in Seminaren ein. In Schulen arbeiten ganze Klassen damit: Unser Kunde Sachsen-Anhalt etwa setzt landesweit in Gymnasien auf die Software. Du hast Freude an klarer Sprache? Dann ist die WORTLIGA Textanalyse Dein Werkzeug. So verbesserst Du Deine Texte mit der WORTLIGA Textanalyse

1. Die Checkliste

2. Lesbarkeit

3. Weitere Statistiken

4. Synonyme

5. KI-Vorschläge

Prüfe und verbessere Deine Texte - entwickle Deinen Schreibstil

Du bist auf der Suche nach einem Textprüfer, der Deine Texte analysiert und verbessert? Dann bist Du hier richtig. Mit unserem Textanalyse-Tool erkennst und behebst Du sprachliche Schwächen in Deinen Texten schneller und zu zuverlässiger. Mit der Textprüfung analysierst Du die Lesbarkeit Deiner Texte. Du erkennst zu lange Sätze, sperrige Formulierungen, überflüssige Füllwörter, Floskeln und Phrasen.

Welcher Textanalyse-Modus ist für Dich richtig?

Im Farbmodus siehst Du alle Meldungen übersichtlich in Farben sortiert. Text-Teile im Nominalstil sind zum Beispiel grau, Passiv-Formulierungen gelb. Lange Sätze sind hellrot, sehr lange Sätze dunkelrot. Im Ampelmodus siehst Du die wichtigsten Meldungen zuerst. Das hilft Dir beim Priorisieren - denn selten macht es Sinn, alle Meldungen umzusetzen. Der Modus Rechtschreibprüfung zeigt Dir Rechtschreib- und Grammatikfehler. Der Schreibmodus schaltet alle Meldungen ab - fürs Schreiben ohne Ablenkungen.

Schlanke Werkzeugleiste mit den wichtigsten Tools für Texter

Unsere Werkzeuge lassen Dich schnell und einfach Texte aus unserem Text-Tool sichern und weiterverarbeiten. Mit Text in die Zwischenablage kopieren sicherst Du Deinen aktuellen Arbeitsstand. Oder Du speicherst den Text auf der Festplatte, um ihn in einer anderen Software grafisch zu gestalten. Die Statistiken zeigen Dir, wie stark verteilt häufige Begriffe sind. Das ist eine wichtige Funktion für die Suchmaschinenoptimierung (SEO), zeigt Dir aber auch, welche Schwerpunkte ein Text hat und welche Themen im Mittelpunkt stehen.

Wie gemacht für SEO und Online-Marketing

Wenn Du SEO-Texte schreibst, misst Du mit unseren Statistiken die Verteilung wichtiger Begriffe. Und Du verbesserst die Nutzer-Erfahrung Deiner Leser; jede gute Website braucht verständliche und ansprechende Texte.

Das untersucht unsere Textprüfung für Dich:

Prüfung von Rechtschreibung, Grammatik und Zeichensetzung

Kontrolle von Formatierungsfehlern wie überflüssigen Leerzeichen

Analyse der Lesezeit

Analyse der Lesbarkeit mit dem Flesch-Index und einem selbst entwickelten Lesbarkeitsindex. Er gewichtet Faktoren wie zu lange Sätze und lange Wörter stärker als ein üblicher Lesbarkeitsindex.

Text kontrollieren auf Verständlichkeit nach dem Hamburger Verständlichkeitskonzept

Textanalyse-Software: Abgrenzung zur Textinterpretation

Viele Schulen setzen die WORTLIGA Textanalyse im Unterricht ein. Dennoch ist das Text-Tool nicht zu verwechseln mit einer Textinterpretation; eine Methode zur Untersuchung und Interpretation von Texten. Zu so einer Interpretation zählt die Analyse des Inhalts, der Struktur und der rhetorischen Strategien des Textes. Dadurch erhält der Betrachter ein besseres Verständnis der Aussage des Autors. Mit unserer Textanalyse-Software hingegen arbeiten Schüler an der Qualität ihrer Texte und verbessern sich selbst. Das fördert das eigenständige Lernen; eine wichtige Fähigkeit. Lehrer bestätigen, dass das Tool den Unterricht ergänzt und die Schüler motiviert - es entfesselt die Freude am Lernen. Die Textanalyse hilft auch, die Digitalisierung von Schulen voranzutreiben und gibt den Schülern mehr Eigenverantwortung. Und es spart Lehrkräften Zeit, weil die Schüler selbstständig an ihren Texten arbeiten. Dadurch bleibt mehr Zeit für individuelle Fragen.

Software für Lektorat macht uns besser, aber ersetzt keinen Menschen

Eine Software für Lektorat zeigt Dir Fehler in Deinem Text und lässt Dich leichter und schneller korrigieren. Sie hilft auch beim Verbessern eines Textes, erkennt Wortwiederholungen und unpassende Wörter. Allerdings ersetzt Lektorat-Software keinen professionellen Lektor, der ein Gespür für das Schreiben und die Bedeutung eines Textes hat. Ein professioneller Lektor verbessert auch die Struktur des Textes. Er bringt kreative Ideen ein, die eine Software nicht bietet. Am besten lässt Du also immer noch ein geschultes Paar Augen über Deinen Text lesen. Mit unserer Lektorat-Software leistest Du viel Vorarbeit und sparst dem Lektor Zeit. Und wenn Du ohne Lektor arbeitest, sind Deine Texte der Perfektion näher, weil Du dank Tool mehr Schwachstellen erkennst.

Software fürs Korrekturlesen

Software kann auch beim Korrekturlesen helfen - die WORTLIGA Textanalyse bietet Dir eine Rechtschreib- und Grammatikprüfung. Tools erkennen typische Rechtschreib- und Grammatikfehler, aber sie sehen nicht alle Fehler. Daher liest am besten ein Mensch Dein Dokument noch einmal sorgfältig durch. So stellst Du sicher, dass es fehlerfrei ist.

Verständliches Sprachniveau und Barrierefreiheit

Wenn Du mit der WORTLIGA Textanalyse schreibst, verwendest Du weniger komplizierte Sätze, sperrige Begriffe oder Passivsätze. Du erhöhst die Prägnanz Deiner Texte. Damit bringst Du Deinen Text auf ein Sprachniveau, das jeder Leser versteht. Das ist zum Beispiel beim Sprachniveau B1 der Fall. Es ist ein Irrtum, dass manche Menschen komplizierte Texte mögen oder erwarten. Ob Du wissenschaftliche Texte schreibst oder einen Artikel für Deinen Blog: Deine Texte sollten immer so einfach wie möglich sein. Sie sollten aber auch ansprechend klingen.

Einfache Sprache: Nicht verwechseln mit Leichter Sprache

Das Tool hilft nicht nur dabei, Deinen Text zu analysieren, zu verbessern und zu vereinfachen. Es gibt Dir auch Tipps, wie Du Deinen Texten mehr Leben einhauchst und die Leser-Erfahrung verbesserst. Denn im Gegensatz zur leichten Sprache liest sich einfache Sprache ansprechend und abwechslungsreich. Leichte Sprache hingegen hilft zum Beispiel Menschen mit Behinderung oder solchen, die eine Sprache nicht sicher beherrschen. Ob sich Dein Text abwechslungsreich genug liest, erkennst Du mit der Funktion „Sprachmelodie" unserer Textanalyse-Software.

Textgenerator: So generierst Du Texte mit der WORTLIGA Textanalyse

Wenn Du einen Text generieren möchtest, kannst Du dafür die WORTLIGA Textanalyse nutzen. So geht's:

1. Schreibe zuerst eine klare Arbeitsanweisung (Prompt) in der Textanalyse. In der Anweisung definierst Du den Inhalt, die Ansprache des Lesers und das Ziel des Textes.

2. Anschließend markierst Du den Prompt und klickst rechts unter KI-Vorschläge auf Erweitern. Jetzt generiert das Tool einen Text nach Deiner Arbeitsanweisung.

3. Wenn Dir der Vorschlag gefällt, übernimmst Du ihn. Wenn Du einen neuen Vorschlag haben möchtest, klicke im grünen KI-Fenster auf Alternative anzeigen.

4. Verbessere den generierten Text, bis er Dir gefällt. Auch dazu kannst Du die Hinweise der Textanalyse sowie die KI-Vorschläge verwenden. Beispiel: Das Tool generiert Dir einen sehr langen Text mit Wiederholungen. Straffe ihn einfach mit der Kürzen-Funktion unserer KI-Vorschläge.

Hier findest Du mehr Informationen über unseren Textgenerator und wie Du damit professionelle Texte schreibst.
Die WORTLIGA ist ein Analyse- und Texter-Tool - Abgrenzung zum KI-Schreibassistenten

Wichtig: Wenn Du wenig Erfahrung mit dem Schreiben hast, empfehlen wir Dir etwas Übung, bevor Du Texte generierst. Je genauer Du weißt, wie Du Deine Texte selbst schreiben würdest, desto besser kannst Du generierte Texte bewerten. Dann kannst Du sie zielgerichtet verbessern. Eine KI ist schließlich auch nur ein Mensch und macht Fehler.

Texte umschreiben: mit den Tipps und Vorschlägen der WORTLIGA Textanalyse

Du willst Texte umschreiben und suchst nach Hilfen fürs Formulieren? Mit unseren KI-Vorschlägen schreibst Du Deine Texte schnell und einfach um. Dabei verleihst Du ihnen automatisch mehr Verständlichkeit und Prägnanz und machst Dein eigenes Werk daraus. Ein guter Weg zum Umschreiben ist das Kürzen. Wenn Du Texte kürzt, werden sie meistens von selbst besser. Nutze für das Kürzen unsere bunten Markierungen langer Sätze und Wörter oder lass Dich von unseren KI-Vorschlägen inspirieren. Unser intelligentes Programm fürs Umschreiben liefert Dir automatisch Vorschläge, abgestimmt auf Deine Eingaben. Dadurch kannst Du Deine Texte leicht und zügig neu formulieren.

Texte und Schreibstil verbessern: So funktioniert die WORTLIGA Textanalyse

Vorsicht walten lassen sollten Einsteiger auch bei den anderen KI-Funktionen. Wenn Du neu im Schreiben bist, nutze erst eine Zeit lang unsere farbigen Markierungen. Verfeinere damit Dein Sprachgefühl und Deinen Schreibstil. So verwendest Du die Textanalyse als E-Learning-Tool, wie auch täglich mehr Schüler im Deutschunterricht. Frage Dich bei jedem Satz, ob das Tool recht hat und ob Du den Text verbesserst, wenn Du der Empfehlung folgst. Wenn Du mit dem Text-Tool zum Beispiel ein Füllwort erkennst, frage Dich: Klingt der Text ohne dieses Füllwort besser? Oder macht es den Satz sogar eindeutiger? Dasselbe gilt für Adjektive. Passiv-Formulierungen hingegen kannst Du in jedem Fall ins Aktiv bringen - sie stören den Leser, machen Sätze kompliziert und unpersönlich.

KI-Texte schreiben: 8 Regeln für gute Ergebnisse

Du willst bessere KI-Texte schreiben? Die WORTLIGA Textanalyse hilft Dir dabei, verständliche und ansprechende KI-Texte zu produzieren. Verbessere Deine Schreibfähigkeiten und beeindrucke Deine Leser mit unserer E-Learning-Software für verständliche Sprache.

Befolge diese Ratschläge und Deine Texte werden besser, klarer und hinterlassen einen guten Eindruck:

1. Erstelle Deine eigene Gliederung und denke das Thema selbst durch.

2. Schreibe Deine eigene Einleitung, wenn möglich.

3. Gib genaue Anweisungen an die KI.

4. Verwende KI-Tools wie ChatGPT nicht für Recherchen.

5. Jedes Wort macht einen Unterschied: Benutze Deinen persönlichen Stil beim KI-Texte schreiben.

6. Nutze das wahre Potenzial der KI und lass sie stupide Dinge tun, die Dir viel Zeit sparen.

7. Überarbeite Deine KI-Texte kritisch wie ein Chefredakteur, prüfe Fakten, Inhalt und Sprache.

8. Sei kreativ. Übertreffe den Status Quo beim Schreiben von KI-Texten.

Mehr Hilfe zu den einzelnen Tipps bekommst Du in unserem Artikel: 8 Profi-Regeln fürs Schreiben mit KI. Auf unserer Seite KI-Texte schreiben lernst Du die Hintergründe und siehst Beispiele für das Schreiben mit KI.
Checkliste

Mit einem Klick kannst Du die einzelnen Meldungen in der Checkliste abschalten und wieder aktivieren. Mit einem Doppelklick zeigt das Tool nur den gewählten Punkt an. Ein erneuter Doppelklick lässt Dich wieder die ganze Liste sehen.

Lesbarkeit

Wir berechnen die Lesbarkeit aus verschiedenen Faktoren: aus der durchschnittlichen Wortlänge, der Satzlänge, der Anzahl zu langer Sätze und aus weiteren Meldungen der Checkliste. Jeder Text - ob Kinderbuch oder wissenschaftlicher Fachartikel - sollte so leicht lesbar wie möglich sein. Komplizierte Themen haben von Haus aus eine schlechtere Lesbarkeit, weil darin meist viele lange Wörter vorkommen. Das ist kein Grund, aufzugeben. Jeder gestraffte Satz hilft dem Leser. Und oft gibt es eben doch ein kürzeres Wort - klicke auf den Begriff und sieh Dir rechts die kürzeren Synonyme an.

Synonyme finden

Ein einfacher Klick genügt und Du siehst zum ausgewählten Wort Synonyme auf der rechten Seite des Tools. Die Synonyme der WORTLIGA sind nach ihrer Länge sortiert. Die besten alternativen Begriffe stehen also meist am Anfang der Synonym-Liste. Wenn Du ein besseres Synonym gefunden hast, kopiere es und ersetze damit das vorherige Wort.

KI-Vorschläge

Oben sagen wir schon etwas zu unserer KI-Funktion Erweitern. Auch die anderen Funktionen benutzt Du so: Markiere den gewünschten Satz oder Absatz und wähle zum Beispiel Kürzen aus. Die KI schreibt die Stelle Deines Textes um und lässt Dich den Ausgangstext mit dem Vorschlag vergleichen. Je genauer Du mit der KI arbeitest, desto besser werden die Ergebnisse. Markiere also nicht Deinen ganzen Text und klicke auf Einfache Sprache. Das Tool kürzt dann vielleicht Informationen, die Dir wichtig sind. Widme Dich jedem einzelnen markierten Absatz und lass Dich von den Vorschlägen inspirieren. Wenn Du einen sehr langen Satz entdeckst, Du aber alle Informationen behalten möchtest, ist Sätze aufteilen die richtige Funktion. Das Tool setzt dann, wo immer möglich, einen Punkt - aber es schreibt die Sätze nicht um. Oft sehen wir gar nicht, dass wir ganz einfach unsere Bandwurmsätze mit Punkten gliedern können. Die KI-Vorschläge decken das auf. Damit erleichtern wir es dem Leser. So lässt Du Dir von unserer KI Vorschläge geben:

Überschriften-Generator: Ideen für Deine Headlines

Weitere Statistiken

Mit einem Klick klappst Du unter dem Punkt Lesbarkeit und Sprachmelodie weitere Statistiken aus. Das Tool zeigt Dir dort die durchschnittliche Länge Deiner Sätze an, den Flesch-Wert und die Lesezeit Deines Textes. Auch die Anzahl von Buchstaben, Zeichen und Absätzen Deines Textes siehst Du hier.

WORTLIGA Textanalyse per API in Dein System integrieren

Du verarbeitest viele Texte in Deinem eigenen Redaktionssystem? Integriere unsere Analyse in Dein Unternehmen. So macht es zum Beispiel die Nachrichtenagentur spot on news. Die Redakteure optimieren mit der Textanalyse ihre journalistischen Beiträge und liefern angeschlossenen Medien damit bessere Inhalte. Mit einem API-Zugang kannst Du die WORTLIGA Textanalyse auch in Dein System integrieren. Mehr Informationen zur API in unserer Dokumentation:
https://wortliga.de/textanalyse-api-dokumentation/

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Textanalyse Tool | Textprüfung - Schreibstil verbessern, Content optimieren

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Das kostenlose Textanalyse-Tool der WORTLIGA Tools GmbH prüft Text-Inhalte auf Verständlichkeit, Prägnanz und Ästhetik. Als Maßstab ansprechender Texte verwendet das Tool die Grundlagen des Hamburger Verständlichkeitsmodells.

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Sortiere die Werke eines Künstlers nach Zeit oder Farbe!

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Explore all Artists on Google Arts & Culture.

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Bestimme Pflanzen!

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Die Lernumgebung SoekiaGPT ermöglicht uns einen Blick unter die Motorhaube von statistischen Sprachmodellen zu werfen und mit einem selbst gebauten Modell zu experimentieren.

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SoekiaGPT - Das didaktische Sprachmodell

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SoekiaGPT ist ein Textgenerator speziell für den Unterricht. Mit SoekiaGPT kannst Du hinter die Kulissen schauen und damit einige Grundprinzipien von Textgeneratoren wie ChatGPT kennenlernen.

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Die passende Musik auswählen, den kürzesten Weg finden oder das perfekte Geschenk? Viele Menschen lassen sich dabei von Algorithmen helfen, die Entscheidungen für sie treffen. In einer zwölfteiligen Serie porträtiert "Forschung aktuell" einflussreiche Algorithmen, die unseren Alltag prägen.

Bei der Internetsuche, bei der Routenplanung, beim Einkaufen in Online-Shops, beim Musikhören über Streaming-Plattformen und vielen anderen täglichen Aktivitäten vertrauen viele Menschen dem Urteil elektronischer Entscheidungshelfer. Unser Leben wird dadurch bequemer. Doch das blinde Vertrauen in die Logik der Algorithmen birgt auch Risiken.

Wer dem Rat technischer Systeme folgt, deren Funktion er nicht versteht, kann böse Überraschungen erleben. So können Algorithmen zur Routenplanung, die das Herzstück von Navigationssystemen sind, mitunter nicht zwischen Straßenbrücken und Fährverbindungen unterscheiden - und lotsten unachtsame Autofahrer schon mehrfach in Flüsse. Mindestens einer der arglosen Nutzer bezahlte diesen Irrtum mit seinem Leben.

Angesichts solcher Fallstricke ist es wichtig zu verstehen, wie die Algorithmen ticken, die unseren Alltag lenken. Wo liegen ihre Stärken und Schwächen? In einer zwölfteiligen Sendereihe stellt "Forschung aktuell"-Autor Piotr Heller einflussreiche Entscheidungshelfer vor und erklärt, wie leistungsfähig sie in der Praxis sind. Und wie fehleranfällig.

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Algorithmen im Alltag - Verborgene Macht elektronischer Entscheidungshelfer

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Die passende Musik auswählen, den kürzesten Weg finden oder das perfekte Geschenk? Viele Menschen lassen sich dabei von Algorithmen helfen, die Entscheidungen für sie treffen. In einer zwölfteiligen Serie porträtiert "Forschung aktuell" einflussreiche Algorithmen, die unseren Alltag prägen.

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„Kreativität heißt: Dinge miteinander verbinden." (Steve Jobs)

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open_with

Drag-and-Drop two images from the search results at the bottom to the view area at the top

favorite

open the favorites panel to discover some interesting pathways we have found.

fullscreen

Start fullscreen mode and watch random pathways.

pause

Pause the random pathway selection.

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Google Arts & Culture Experiments - X Degrees of Separation by Mario Klingemann

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Are there six degrees of separation between artworks? Try 'X Degrees of Separation', a machine learning experiment by Mario Klingemann and Google Arts & Culture and see for yourself #GoogleArtsLab

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Unterrichtseinheit

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Die Jugendlichen erlangen ein grundlegendes Verständnis über Machine Learning Algorithmen und Anwendungen, sodass sie dazu befähigt werden, eine eigene Haltung zu dem Thema aufzubauen. Sie analysieren dabei nicht nur ihr eigenes Nutzungsverhalten, sondern positionieren sich zu verschiedenen ethischen Fragestellungen, die in diesem Zusammenhang entstehen.

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Die Jugendlichen erlangen ein grundlegendes Verständnis über Machine Learning Algorithmen und Anwendungen, sodass sie dazu befähigt werden, eine eigene Haltung zu dem Thema aufzubauen. Sie analysieren dabei nicht nur ihr eigenes Nutzungsverhalten, sondern positionieren sich zu verschiedenen ethischen Fragestellungen, die in diesem Zusammenhang entstehen.

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Unterrichteeinheit

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Unterrichtseinheit

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Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz werden immer wichtiger für unseren Alltag, sodass eine Beschäftigung damit in der Schule unumgänglich ist. Science on Stage möchte Lehrkräfte darin unterstützen, diese Themen altersgerecht und alltagsbezogen zu vermitteln.

Gemeinsam mit dem Informatiklehrer, Dr. Daniel Janssen, hat Science on Stage Deutschland d ie Unterrichtsbroschüre „Machine Learning in der Schule - Eine praxisorientierte Einführung in künstliche neuronale Netze, Gesichtserkennung und Co." erstellt. Darin lernen Jugendliche einfache Modelle künstlicher neuronaler Netze kennen und mit dem Modellierungswerkzeug MemBrain zu konstruieren. Anschließend entwerfen sie ein Gesichtsmodell, das sie per Lernalgorithmus darauf trainieren, Gesichter wiederzuerkennen.

Die Unterrichtseinheit ist für den Informatikunterricht der Mittel- und Oberstufe geeignet und ist in Kooperation mit der Vector Stiftung entstanden.

Die Broschüre kann unten kostenlos als PDF heruntergeladen werden.

Hinweis:
Sie finden hier die 3. korrigierte Auflage (April 2022) zum Download. Es gab eine Aktualisierung hinsichtlich des verwendeten Datensatzes zur Gesichtserkennung mit MemBrain. Science on Stage Deutschland e.V. hat die ausdrückliche Erlaubnis des Herausgebers des Yale Face-Datensatzes, Dr. David Kriegman, University of California San Diego, dass dieser Datensatz im schulischen Rahmen zu Übungszwecken genutzt werden darf.

Alle Änderungen zu der vorangegangenen Auflage sind in den Anleitungen der Zusatzmaterialien zur Gesichtserkennung mit MemBrain gekennzeichnet.

Hinweis Mai 2023: Aufgrund technischer Probleme auf der Webseite der Urheber*innen funktioniert derzeit der in den Materialien angegebene Link zum Yale Face-Datensatz leider nicht. Der Datensatz ist auch über andere Quellen nicht erreichbar.

Update Dezember 2022:
Der Autor Dr. Daniel Janssen hat zusätzlich eine Webanwendung erstellt, mit dem man sehr einfach mehrere Sachen aus der Broschüre nachbauen kann. weiterhin ist die Seite gespickt mit vielen Beispielen und Videos, in denen die Beispiele ausführlich erläutert werden.

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Machine Learning in der Schule | Science On Stage

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Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz werden immer wichtiger für unseren Alltag, sodass eine Beschäftigung damit in der Schule unumgänglich ist. Science on Stage möchte Lehrkräfte darin unterstützen, diese Themen altersgerecht und alltagsbezogen zu vermitteln. Gemeinsam mit dem Informatiklehrer, Dr. Daniel Janssen, hat Science on Stage Deutschland d ie Unterrichtsbroschüre „Machine Learning in der Schule - Eine praxisorientierte Einführung in künstliche neuronale Netze, Gesichtserkennung und Co."

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Unterrichtseinheit

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Worin liegen die Vorteile bzw. die Gefahren der Dienste?

Welche Richtlinien oder Leitsätze können formuliert werden, um die Gefahren zu umgehen bzw. zu vermeiden?Die Schüler*innen wählen aus den folgenden Themen eines aus, das sie gemeinsam in der Kleingruppe mithilfe von Arbeitsblatt_Machine- Learning_10 ( | DOCX | ODT) erarbeiten. (Ergänzend können weitere Recherchemittel verwendet werden.) Hierfür kann die Ausfüllhilfe von Arbeitsblatt_ MachineLearning_11 (| | ODT) unterstützend hinzugezogen werden.

Die Themen lauten:

Autonomes Fahren ( → Autonome Systeme)

Frühwarnsysteme zur Verhinderung von Naturkatastrophen

Autonome Kriegsführung

Pflegeroboter

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Worin liegen die Vorteile bzw. die Gefahren der Dienste? Welche Richtlinien oder Leitsätze können formuliert werden, um die Gefahren zu umgehen bzw. zu vermeiden?Die Schüler*innen wählen aus den folgenden Themen eines aus, das sie gemeinsam in der Kleingruppe mithilfe von Arbeitsblatt_Machine- Learning_10 ( | DOCX | ODT ) erarbeiten.

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Unterrichtsmaterial

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Kinderrechte

Die SuS beschäftigen sich mit dem Thema "Kinderrechte". Die SuS sollen Zusammenhänge feststellen können: zwischen eigenen Wünschen und Bedürfnissen und den allgemeinen Rechten und den Kinderrechten. (Tools: Padlet, Lerning Snack, Learning App, Bookcreator).

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fobizz | Kostenfreie Unterrichtsmaterialien zum Download 🙌️✅️

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Mehr als 1.000 Lehrkräfte haben Unterrichtsmaterialien zum kostenfreien Download entwickelt für unterschiedliche Fächer, Klassenstufen und Schulformen.