Hier können Sie gerne Erfahrungen und Informationen zum Thema KI-Integration in Lehr- und Lernprozesse teilen!
"Textgenerierende Tools wie #ChatGPT als Arbeitserleichterung für Lehrende – so setzen Sie KI-gestützte Tools für die Vorbereitung Ihrer Lehre ein" [Quelle: YouTube; 22.08.2023]
Offener Prompt-Katalog -
Ein Katalog erprobter Prompts aus Anwendungskontexten im Bereich der Hochschullehre
Inhalt:
Herausgeber:innen:
Der Katalog wurde eingerichtet im Rahmen des Prompt-Labor: Generative KI in der Hochschullehre, veranstaltet von Hochschulforum Digitalisierung und KI-Campus – die Lernplattform für Künstliche Intelligenz im Stifterverband.
Erfahrungsberichte: Wie und wofür nutzen Studierende ChatGPT?
Professor als KI-Avatar für Studierende
Info:
"Timotar" (Professor Timo Meynhardt) steht seinen Studierenden nun 24/7 als KI-Avatar zur Beantwortung fachspezifischer Fragen (Thema: Wirtschaftspsychologie) zur Verfügung. Ohne Anmeldung / Login und ohne Speicherung von Chatverläufen kann man mehr oder weniger anonym mit dem KI-Avatar kommunizieren!
Sehr interessante Umsetzung und sicherlich inspirierend für Feedbackmöglichkeiten und innovative Unterstützungsangebote...
Wie hat der Professor dies umgesetzt?
Link, Tools und Infos dazu hier [03.03.2025]
Selber mal mit Timotar chatten?
Bitte hier klicken :) [03.03.2025]
ExamSim - KI-Simulator für mündliche Prüfungen
LegoGPT - Aus Text Lego-Modelle entwickeln
Info:
An der Carnegie Mellon University wurde mit LegoGPT ein innovatives KI-System entwickelt, das in der Lage ist, baubare und standfeste Lego-Konstruktionen anhand von Textbeschreibungen zu generieren. Die Technologie nutzt ein autoregressives Sprachmodell, dessen Trainingsbasis mehr als 47.000 stabile Lego-Konstruktionen umfasst.
Der Generierungsprozess beinhaltet eine kontinuierliche Überprüfung jeder Steinplatzierung. Dabei werden potenzielle Kollisionen, unzulässige Positionierungen sowie die physikalische Stabilität analysiert. LegoGPT setzt spezielle Verfahren wie "physics-aware rollback" und Rejection Sampling ein, um ausschließlich Konstruktionen zu erzeugen, die ein statisches Gleichgewicht aufweisen.
Die resultierenden Lego-Modelle eignen sich sowohl für den manuellen Zusammenbau durch Menschen als auch für die automatisierte Montage durch Robotersysteme (Vidoes und Bilder dazu siehe Link unten!).
Eine Besonderheit des Systems liegt in der Möglichkeit, per Textanweisung Farben und Texturen anzupassen, wodurch vielfältige Gestaltungsvarianten realisierbar sind. Im direkten Vergleich mit bestehenden 3D-Generierungstechnologien zeichnet sich LegoGPT durch eine signifikant höhere Erfolgsrate bei der Erzeugung baulicher und statisch einwandfreier Modelle aus.
Link, Code (GitHub), weitere Infos und Beispiele:
Projektseite [13.05.2025]