Dieser Artikel ist eine Dokumentation von meinem elften Experiment bei Kreation 2.0 – meiner Kreativitäts-Challenge im Kontext von KI. Ich habe es am 6. Januar 2025 durchgeführt.
Idee
Immer wieder lese ich im Kontext von generativer KI, dass es nun ja nichts Besonderes mehr sei, dass man aus irgendeinem Inhalt (z.B. einer wissenschaftlichen Publikation) einen anderen Inhalt (z.B. einen Podcast) generieren könne. Das ist grundsätzlich richtig. Mir stellt sich daran anschließend die Frage, wie wir es pädagogisch klug nutzen können, dass solch eine Umwandlung von Inhalten möglich ist. Die spannende Frage ist somit: Wie wandeln wir einen Inhalt so um, dass anschließend möglichst gut Lernen und Austausch darüber möglich ist?
Prozess
Schritt 1: Mein Ausgangspunkt waren meine eigenen Erfahrungen. Ich habe zum Beispiel in Lernangeboten schon häufig Thesen zu einem Blogartikel geschrieben. Mit diesen Thesen konnten die Teilnehmenden dann zum Beispiel einen Kartenaustausch gestalten. Mein erster Versuch war, ob sich diese Thesenformulierung mit KI einfacher gestalten lässt. Dazu habe ich einen längeren Text von mir zu Selbstlernkompetenz genutzt – und daraus dann fiktive Aussagen generieren lassen. Das hier war das Ergebnis:
- Bildung im Zeitalter der KI sollte das Lernen selbst in den Fokus nehmen.
- Selbstlernkompetenz ist die wichtigste Master-Kompetenz für die Zukunft.
- KI verändert die Rolle von Lehrenden und Lernenden grundlegend.
- Lehrende agieren nicht mehr primär als Wissensvermittler, sondern als Lernbegleiter.
- Wirksames Lernen umfasst Basiskompetenzen wie Lesen, Schreiben und Planen.
- Der kluge Einsatz von KI ist ein Teil der Selbstlernkompetenz.
- „Anti-Verdummungskompetenz“ hilft, KI sinnvoll einzusetzen, ohne eigenes Denken zu vernachlässigen.
- Offenes und neugieriges Lernen ist die Grundlage für Selbstlernen.
- Neugierde ermöglicht das Erkunden neuer Perspektiven und Inhalte.
- Kreatives und kritisches Lernen fördert die Fähigkeit, neu und selbst zu denken.
- Verlernen überholter Denkmuster ist essenziell für kreatives Lernen.
- Reflexives Lernen ermöglicht die kontinuierliche Verbesserung des eigenen Lernens.
- KI kann als Sparringspartner für Lernende dienen.
- Freudvolles Lernen ist ein oft vergessener, aber wesentlicher Teil von Selbstlernkompetenz.
- Lernfreude steigert die Motivation und Effizienz des Lernprozesses.
- Kollaboratives Lernen ist zentral, um komplexe Probleme zu lösen.
- Vielfalt und Zusammenarbeit bereichern das Lernen.
- Lehrende sollten Lernfreude aktiv fördern.
- Authentische Herausforderungen stärken Kreativität und kritisches Denken.
- Projektorientierte Lernangebote sind ideal, um aktives Lernen zu fördern.
- Reflexive Lernbegleitung erfordert individuelle Unterstützung.
- Schrittweise Freiheit hilft beim Aufbau von Selbstlernkompetenz.
- Lehrende sollten wachstums- und stärkenorientiert arbeiten.
- Community-Management ist entscheidend für kollaboratives Lernen.
- Lernräume sollten den Austausch und die Zusammenarbeit fördern.
- Neugierde und Offenheit erleichtern den Zugang zu neuen Technologien wie KI.
- Pädagogische Konzepte sollten praxisnah und erlebbar sein.
- Lernangebote sollten mit dem Ziel gestaltet werden, Selbstlernen zu fördern.
- Lernende brauchen Freiräume, um ihren eigenen Lernprozess zu gestalten.
- Selbstlernkompetenz befähigt Menschen, Zukünfte aktiv zu gestalten.
Ich fand dieses Ergebnis ganz brauchbar!
Schritt 2: Die Methode Kartenaustausch ist nun eine Methode, die ich viel nutze und gut kenne. Hilfreich wäre es aber, noch neue und weitere Wege zu entwickeln, wie ich Bildungsinhalte mithilfe von KI transferieren und darauf aufbauend dann gutes Lernen und Austausch gestalten kann. Dazu wolle ich mit KI-Unterstützung in eine Ideenentwicklung gehen. Das hier war mein Prompt dazu:
Wir spielen ein Spiel. Es funktioniert so:
Wir sind beide sehr erfahrene Lerngestalter und Facilitatoren. Wir sehen, dass wir mit generativer KI die Möglichkeit haben, bestehende Inhalte in unterschiedliche Formate zu transferieren und auf diese Weise für einen Austausch und Reflexion zugänglicher und offener zu machen. Zum Beispiel könnte man aus einem Text die wichtigsten Thesen generieren lassen und diese dann als Grundlage einer Diskussion in einem Learning Circle nehmen. Was man aber wie für welche Lernsituation generieren lässt und mit welcher Methode der Austausch dazu stattfindet, muss gestaltet werden. Genau dazu wollen wir in unserem Spiel Ideen entwickeln. Es geht so:
1. Das Spiel beginnt, wenn ich Los schreibe.
2. Du nennst erstens eine Lern- oder Austauschsituation (einen Workshop, einen Vortrag, eine Mikrofortbildung ...) und zweitens einen bestimmten Bildungsinhalt (ein Erklärvideo, eine interaktive Übung, einen wissenschaftlichen Text ...). Beides ist nicht inhaltlich spezifiziert. Es soll allgemein um Lernen gehen und in verschiedenen Kontexten nutzbar sein.
3. Dann bin ich an der Reihe und schreibe eine Idee auf, in was man den Bildungsinhalt mit generativer KI transferieren könnte und welche Methode man damit dann zum Austausch in der genannten Lern- und Austauschsituation nutzen könnte. Der Transfer soll möglichst niederschwellig erfolgen können.
4. Dann bist du an der Reihe und schreibst drei Ideen auf. Diese sollen sich nicht an meiner Idee orientieren. Anschließend fragst du mich, welche Idee (die von mir oder eine der drei von dir) ich am besten finde.
5. Ich schreibe meine Antwort, du merkst sie dir und schlägst die nächste Lern- und Austauschsituation und den nächsten Bildungsinhalt vor.
6. Das Spiel geht weiter, bis ich Stopp schreibe. Dann fasst du alle von mir ausgewählten Ideen in einer Liste zusammen.
Wichtig sind Ideen, die freudvollen und intensiven Austausch und Lernen ermöglichen.
Hast du das Spiel verstanden und können wir starten? Schritt 3: Ich habe mit dem Prompt experimentiert und dabei einige Ideen entwickelt bzw. ausgewählt, die ich mir anschließend mit ‚Stopp‘ anzeigen lassen konnte.
Ergebnis
Das Ergebnis meines Experiments ist diese KI-generierte Liste mit Ideen. Etwa 1/3 stammt ursprünglich als Idee von mir. Bei den anderen Fällen habe ich eine Idee des KI-Modells ausgewählt.
Mindmap-Kollaboration:
Aus einem wissenschaftlichen Text generiert die KI eine Mindmap mit Kernaussagen. Die Teilnehmenden ergänzen diese in Kleingruppen mit eigenen Gedanken und präsentieren sie anschließend.
Schnelle Argumentationskette:
Aus dem Transkript eines Erklärvideos erstellt die KI Satzfragmente, die von den Teilnehmenden mit Beispielen, Kritik oder Gedanken ergänzt und diskutiert werden.
Diskussionskarten aus der Übung:
Die KI generiert Diskussionskarten aus einer interaktiven Übung, die in einer moderierten Diskussionsrunde genutzt werden.
Visual Thinking Challenge:
Aus einem Blogartikel erstellt die KI bildhafte Metaphern, die Teilnehmende interpretieren und anschließend ihre Assoziationen teilen.
Dialogkarten aus dem Kapitel:
Aus einem Fachbuchkapitel extrahiert die KI Reflexionsfragen für Coaching-Gespräche, die die Teilnehmenden miteinander führen.
Rollierende Thesen-Debatte:
Die KI generiert Thesen aus einer Infografik, die in jeder Session eines Barcamps diskutiert und weiterentwickelt werden.
Storytelling-Runde:
Aus einem Fototagebuch erstellt die KI Reflexionsfragen, die von Teilnehmenden in einer Erzählsession beantwortet werden.
Best Practice Remix:
Die KI kombiniert zufällig zwei Best Practices aus einer Sammlung, und die Teilnehmenden entwickeln daraus neue Lösungen.
Emotionale Reise:
Die KI visualisiert die emotionale Entwicklung eines Erfahrungsberichts als Diagramm. Die Teilnehmenden erstellen eigene emotionale Reise-Diagramme und tauschen sich darüber aus.
Visuelle Persona-Profile:
Aus einer Marktforschungsstudie erstellt die KI visuell ansprechende Persona-Poster, die die Grundlage für Ideenentwicklung in Teams bilden.
Story-Trigger:
Die KI verwandelt Trends aus einem Bericht in kurze Story-Trigger. Die Teilnehmenden entwickeln Visionen oder Strategien, um mit den Herausforderungen umzugehen.
Themen-Bingo:
Die KI erstellt ein Bingo-Feld mit Themen aus einer Sammlung von Artikeln, das während einer Diskussion markiert und reflektiert wird.
Reflexion
Ich finde das Ergebnis dieses Experiments noch sehr oberflächlich. Direkt weiternutzbare Ideen habe ich noch nicht erhalten. Das kann aber auch daran liegen, dass ich die Ideenentwicklung ja erst einmal ganz abstrakt angegangen bin. Insgesamt scheinen mir die Ideen zur Inhalte-Transformation angesichts der aktuell bestehenden technischen Möglichkeiten auch manches Mal zu weitgehend zu sein. Insbesondere (kostenfreie) Bildgenerierung funktioniert bei mir nicht so einfach, dass ich nur einen Text bräuchte und daraus dann aus Knopfdruck Metaphern-Karten entstehen.
Den größten Wert des heutigen Experiments sehe ich deshalb drin, dass ich mir die Frage klarer gemacht habe. Ich bin gespannt, was ich dazu in Zukunft weiter entwickeln werde.
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Title: #11: Mit KI-Generierung Austausch fördern
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Source: eBildungslabor
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Date: January 6, 2025 at 05:52PM
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