Zusammenfassung
Metadaten
- Zielgruppe: Hochschullehrende, E-Learning-Beauftragte, Fachdidaktiker, Personen, die im Bereich der beruflichen Bildung tätig sind und KI-gestützte Content-Erstellungsprozesse untersuchen oder implementieren möchten. Sekundäre Zielgruppe sind Projektmanager und IT-Spezialisten, die sich für die technischen Aspekte der Integration von KI-Tools interessieren.
- Lernziele / Kompetenzen:
- KI-Tools im E-Learning kennenlernen.
- Effizienzsteigerung durch KI-gestützte Content-Erstellung verstehen.
- Potenziale und Grenzen von KI in der didaktischen Gestaltung einschätzen.
- Erfahrungen mit KI-basierten Workflows reflektieren.
- Systemprompts für KI-Anwendungen entwickeln und anpassen.
- Voraussetzungen: Grundlegendes Verständnis von E-Learning-Konzepten, Erfahrung mit Lernplattformen (z.B. Moodle) und idealerweise erste Berührungspunkte mit KI-Tools (z.B. ChatGPT).
Zusammenfassung des Vortrags
Der Vortrag von Peer Christesen beleuchtet die praktische Anwendung von KI in der Content-Erstellung für E-Learning-Module, insbesondere im Kontext des Projekts SH2Q, das Online-Weiterbildungen für Erneuerbare Energien und Wasserstoffwirtschaft in Schleswig-Holstein entwickelte. Der Vortrag stellt dar, wie KI zur Generierung von Skripten, zur Automatisierung von Aufgaben wie der Code-Erstellung und zur Unterstützung von Prozessen wie der Protokollführung eingesetzt wurde. Ein zentraler Punkt ist die Diskussion über die Qualität der KI-generierten Inhalte, die von Fachlektoren und Praxispartnern bewertet wurden, sowie die Effizienzsteigerung, die durch den Einsatz von KI erzielt werden konnte. Darüber hinaus werden weitere Anwendungsfälle, wie die Nutzung von KI in Atlassian-Tools und die Transkription von Meetings, vorgestellt.
Gliederung und Aufbau des Vortrags
Der Vortrag folgt einer chronologischen Struktur, beginnend mit der Einführung des SH2Q-Projekts und der ursprünglichen Planung mit menschlichen Autoren. Anschließend wird die Umstellung auf KI-gestützte Content-Erstellung erläutert, gefolgt von einer detaillierten Beschreibung der verwendeten Tools und Methoden. Ein Schwerpunkt liegt auf der Präsentation der Ergebnisse, einschließlich der Bewertung der KI-generierten Inhalte durch Experten. Der Vortrag geht dann auf weitere Anwendungsfälle von KI im Unternehmenskontext ein, bevor er mit einer Diskussion über die Potenziale und Grenzen von KI in der Content-Erstellung abschließt. Der Vortrag ist durch zahlreiche Beispiele und praktische Erfahrungen angereichert.
KI-gestützte Content-Erstellung im Projekt SH2Q
Das Projekt SH2Q zielte darauf ab, Online-Weiterbildungsmodule für Erneuerbare Energien und Wasserstoffwirtschaft zu entwickeln. Aufgrund von Schwierigkeiten bei der Gewinnung von Autoren wurde die Content-Erstellung auf KI-basierte Methoden umgestellt. „Es war eigentlich der Plan, dass Autoren wirklich da von Anfang an mit beteiligt sind und die Inhalte liefern und wir bauen dann eben nur diese sieben Module in Moodle. Das hat nicht funktioniert, weil die Autoren alle gesagt haben, oh, das ist ja doch ganz schön viel Aufwand. Wir sagen alle ab.“ Die KI generierte Rohskripte, die anschließend von Fachlektoren überarbeitet und in Moodle integriert wurden. Die Experten bewerteten die Qualität der Skripte positiv, obwohl kleinere Anpassungen erforderlich waren, insbesondere im Hinblick auf Doppelungen und Überschneidungen. „Die Experten haben sich das angeguckt und haben gesagt, das ist beeindruckend. Das ist wirklich gut.“ Die Module sind öffentlich zugänglich und dienen als Beispiel für die erfolgreiche Anwendung von KI in der Content-Erstellung.
KI-Tools und Workflows
Der Vortrag stellt eine Reihe von KI-Tools vor, die im Unternehmen eingesetzt werden. Dazu gehören ChatGPT 4.0 zur Skriptgenerierung, SpeechMind zur Transkription von Meetings sowie KI-Funktionen in Atlassian-Tools wie Confluence und Jira zur Wissensverwaltung und Ticketbearbeitung. Die Verwendung von Custom GPTs zur Code-Generierung für Moodle-Elemente, wie Akkordeone und Tabellen, wird ebenfalls hervorgehoben. „Wir haben Custom GPTs angepasst. Wir haben System-Prompts erstellt, zum Beispiel für Akkordeonelemente, für Tabellen, für H5P oder so kleine grafische Flipkarts.“ Der Vortrag betont die Zeitersparnis, die durch die Automatisierung dieser Aufgaben erzielt werden kann.
Qualität der KI-generierten Inhalte und Expertenfeedback
Ein zentraler Aspekt des Vortrags ist die Diskussion über die Qualität der KI-generierten Inhalte. Obwohl die Experten die Skripte grundsätzlich positiv bewerteten, wurden auch Schwächen identifiziert, insbesondere in Bezug auf Formelfehler, Auszeichnungsfehler und veraltete Informationen. „Also Formelfehler, Auszeichnungsfehler, das war der überwiegende Anteil. Es waren teilweise Fakten falsch recherchiert, weil damals 4.0 hatte noch keinen Webzugriff, glaube ich, und hat auch nichts recherchiert.“ Die Experten mussten die Skripte kürzen und inhaltlich anpassen, um sicherzustellen, dass sie korrekt und aktuell sind. Der Vortrag betont die Notwendigkeit einer sorgfältigen Überprüfung und Bearbeitung der KI-generierten Inhalte durch menschliche Experten.
KI-Unterstützung in Atlassian-Tools
Die Integration von KI in Atlassian-Tools wie Confluence und Jira wird als weiterer Anwendungsfall vorgestellt. Die KI-Funktionen ermöglichen es, Seiten und Tickets zusammenzufassen, Filter zu erstellen und allgemeine Fragen aus dem Wissensspeicher des Unternehmens zu beantworten. „Die kann man jetzt in natürlicher Sprache erstellen. Das ist auch total toll, weil das vorher immer eine halbe Wissenschaft war.“ Dies führt zu einer erheblichen Effizienzsteigerung bei der Wissensverwaltung und der Bearbeitung von Kundenanfragen.
KI und Barrierefreiheit
Der Vortrag erwähnt die Möglichkeit, KI zur Verbesserung der Barrierefreiheit von Lernmaterialien einzusetzen, beispielsweise durch die automatische Erstellung von Untertiteln oder die Anpassung von Texten an leichte Sprache. „Auch sowas wie leichte Sprache oder Barrierefreiheit. Super.“ Dies wird als eine weitere Zeitersparnis und Qualitätsverbesserung durch den Einsatz von KI hervorgehoben.
Die These: KI macht Content-Entwicklung besser
Der Vortrag stellt die These auf, dass KI nicht nur die Content-Entwicklung effizienter macht, sondern auch qualitativ verbessert. „Ich finde, es macht die Module inhaltlich besser. Und zwar, weil man eben solche Sachen wie hat ML-Generierung, Akkordien und so, die kann man alle der KI geben und man hat mehr Zeit, sich auf Videos oder irgendwie interaktive Aufgaben oder tiefere Gedankenexperimente oder Lektionsstrukturen und so, wie man da durch den Kurs führt.“ Dies wird damit begründet, dass KI repetitive Aufgaben automatisiert und den Autoren mehr Zeit für die Konzeption und Gestaltung des Lerninhalts lässt. Die Diskussion über diese These wird jedoch offen gelassen und zur weiteren Reflexion angeregt.
Handlungsempfehlungen (Call to Actions)
- Bereitstellung von Systemprompts: Der Referent bietet an, die verwendeten Systemprompts für ChatGPT (z.B. für Akkordeone, Tabellen, H5P-Elemente) und den KI-Autor zur Verfügung zu stellen.
- Experimentieren mit KI-Tools: Die Zuhörer werden ermutigt, selbst mit KI-Tools zu experimentieren und die Möglichkeiten der KI-gestützten Content-Erstellung auszuloten.
- Sorgfältige Überprüfung der KI-generierten Inhalte: Der Vortrag betont die Notwendigkeit einer sorgfältigen Überprüfung und Bearbeitung der KI-generierten Inhalte durch menschliche Experten, um Qualität und Korrektheit sicherzustellen.
- Reflexion über die Auswirkungen von KI auf Arbeitsplätze: Der Vortrag regt zur Reflexion über die potenziellen Auswirkungen von KI auf Arbeitsplätze an und betont die Notwendigkeit, die Chancen und Risiken dieser Technologie sorgfältig abzuwägen.
- Teilnahme an Diskussionen und Austausch von Erfahrungen: Die Zuhörer werden aufgefordert, sich an Diskussionen über KI im E-Learning zu beteiligen und ihre Erfahrungen auszutauschen.