In dieser Podcastfolge testen wir mit Prof. Dr. Nessim Znaien, ob und inwiefern KI-Systeme wie Chat-GPT und Stable Diffusion sich als Tool für die Planung von Lehrveranstaltungen eignen. Unser Fokus liegt dabei vor allem darauf, welche Bias in den Outputs der KI-Systeme ersichtlich werden.

In der Podcast-Reihe ‘KI in der Lehre’ der Hochschuldidaktik der Philipps-Universität Marburg gibt es Gespräche zu den Themen sprach- und bildgenerative KI und deren Nutzen in der Hochschullehre. Ziel des Podcasts ist es, Austausch und Inspiration zum Thema KI in der Lehre zu bieten sowie Reflexion und Kompetenz im Umgang mit text- und bildgenerativen KI-Systemen zu stärken. Das Ganze steht immer unter der Frage: Wie können KI-Systeme sinnvoll und gewinnbringend in der Lehre eingesetzt werden?

Stable Diffusion – bildgenerative KI, mit der wir die Postkarte erstellt haben (man muss ein bisschen nach unten scrollen, um einen Prompt eingeben zu können): https://stablediffusionweb.com/ Prompt, den wir als Vorlag für unseren Eingangsprompt verwendet haben: https://coda.io/d/_dCKiMW9kP-4#Prompt...

Zeitmarken

- 2:35 Prompt für Zusammenstellung relevanter Infos
- 6: 40 Überblick Forschungsstand zum Thema
- 8:33 Besprechung Output Teil 1 - Liste von Schwerpunkten/relevanten Ereignissen
- 16:47 Besprechung Output Teil 2 - Tabelle relevanter Ereignisse
- 24:20 Besprechung Output Teil 3 - Abstract zum Thema
- 30:50 Erstellung eines Veranstaltungsplans zum Thema auf Grundlage der zuvor gesammelten Informationen
- 33:06 Besprechung Output zu Veranstaltungsplan
- 47:00 Generierung von Inhalten für Lehrgestaltung - Rede schreiben lassen
- 48:26 Besprechung des Outputs zur Rede
- 55:00 Versuch, Output zu verbessern
- 1:02:45 Versuch, thematisch passendes Bildmaterial zu generieren & dessen Besprechung