Im Dezember sind wir mit dem AI-Lab gestartet. Unser Ziel ist es, wie im Blogbeitrag zum Start des AI-Labs beschrieben, „die Inhalte des CLC MOOCs 2024 nicht nur neu zu analysieren, sondern sie auch in innovativen Formaten neu aufzubereiten. Dabei wollen wir zeigen, wie KI-gestützte Werkzeuge dabei helfen können, Lernprozesse zu personalisieren, komplexe Informationen zugänglicher zu machen und neue Perspektiven auf bekannte Themen zu eröffnen.“
Im AI-Lab hat sich in den letzten Wochen einiges getan! Ein Blick ins Laborbuch zeigt eine Vielzahl spannender Experimente und Erkenntnisse. Besonders hervorzuheben sind die aktiven Beiträge der Teams aus der DATEV- und TK-Woche, die ihre Lernerfahrungen mit den anderen Mitgliedern geteilt haben.
Hier ein kurzer Überblick:
Prozessideen mit LLMs und Tools
Es wurden diverse Large Language Models (LLMs) und Tools getestet. Dabei entwickelten sich Prozessideen und analysierte, welche Lernformate sich besonders eignen. Ein Fazit: Formate auf Metaebene sind vor allem dann hilfreich, wenn die Inhalte von Transkripten stark variieren. Zu betonen ist, dass ein tiefes Verständnis der Inhalte notwendig ist, um KI-Ergebnisse sinnvoll zu bewerten und passende Formate auszuwählen.
Mindmapping mit Mapify
Ein weiteres Experiment basierte auf den Inhalten der DATEV-Woche. Hier wurde mithilfe des Tools Mapify eine umfangreiche Mindmap erstellt, die einen strukturierten Überblick bietet.
Visuelle Geschichten mit Napkin
Ein innovativer Ansatz wurde mit dem Tool Napkin verfolgt: Es wurde getestet, ob sich Texte in visuelle Geschichten verwandeln lassen. Die Ergebnisse waren vielversprechend und liefern spannende Ansätze für die Visualisierung von Inhalten.
Thematische Schwerpunkte mit NotebookLM
Die im CLC-MOOC 2024 verlinkten DATEV-Materialien in NotebookLM übertragen. Anschließend konnte man sich von der KI thematische Schwerpunkte vorschlagen lassen. Ein spannender Schritt zur Strukturierung von Lerninhalten!
Digitale Whiteboards und KI
Am Beispiel der Inhalte aus der TK-Woche wurde ein digitales Whiteboard mit KI analysiert. Die Ergebnisse waren vielversprechend, wenngleich die Erstellung eines persönlichen Lernpfades noch Potenzial zur Optimierung bietet.
Vielfalt von NotebookLM
Auch mit den verschiedenen Funktionen von NotebookLM wurde sich im AI-Lab beschäftigt. Getestet wurde:
- die Erstellung eines deutschsprachigen Podcasts
- die Generierung von Zusammenfassungen und deren Übersetzung ins Spanische
- die Entwicklung eines Konzepts für Blended Onboarding
Videoanalyse mit ScreenApp
In einem weiteren Experiment wurde das Tool ScreenApp genutzt, um Videos zu analysieren. Eine besondere Funktion: Auf Anfragen liefert das Tool ausformulierte Antworten mit direkten Querverweisen zu den relevanten Stellen im Video.
Wer sich für die aktuellen und zukünftigen Ergebnisse aus dem AI-Lab des CLC interessiert, kann sich am 23. Januar um 13:00 Uhr im Rahmen eines Lunch & Learn über die bisherigen Ergebnisse informieren.