Moodle Quizzes animieren Studierende sich mit Inhalten auseinanderzusetzen, sie können ihren Wissensstand überprüfen oder Lerninhalte festigen. Bereits erstellte Multiple Choice Fragen in die Lernplattform Moodle einzugeben ist jedoch mühsam und zeitaufwendig. Eine KI (Künstliche Intelligenz), wie etwa ChatGPT4, kann uns Lehrende dabei unterstützen, indem sie alle Fragen in einem XML-Dokument zusammenfasst, welches dann in Moodle importiert wird.
Schritt 1: Die KI bereits erstellte Fragen umwandeln lassen
Bei einem Test mit 40 Fragen erstellt ChatGPT den XML-File, dieser wurde heruntergeladen. Der Prompt war: ich brauche bitte einen xml-file aus den 40 fragen für die lernplattform moodle.
Schritt 2: den erzeugten XML-File importieren
Danach werden die Fragen aus der Fragensammlung in die Aktivität Test (Quiz im Englischen) eingefügt.
Schritt 3: Sichten des angelegten Tests (Quizzes) in Moodle
Etwaige Fehler im Text können direkt im Quiz mittels “edit question” ausgebessert werden.
Rahmen
in unterschiedlichen Lehrveranstaltungen möglich
LV-Typ: offen
Lehrende: Anastasia Sfiri (Durchführung im Rahmen eines Projekts)
Eine wichtige Aufgabe für Hochschullehrende besteht darin, bei Studierenden ein Bewusstsein für den sinnvollen und ethischen Einsatz von KI (Künstliche Intelligenz) zu wecken. Ein Weg den bewussten Umgang mit KI zu fördern besteht darin die “Handlungsweise” von KI verständlicher zu machen. Dazu könnte man sich in Artikel zu den Algorithmen vertiefen, vielen Expert:innen auf youtube zuhören … oder spielen.
Wie entscheidet sich die KI? Eine KI trifft Entscheidungen, indem sie Muster in großen Datenmengen erkennt und auf Basis erlernter Regeln Lösungen findet. Wir simulieren eine KI anhand von Äffchen im Zoo – siehe Welches Äffchen beißt, welches nicht?
Didaktisches Design
Bildung von 4 Gruppen (zu ca. 2-5 Personen)
Aufgabenstellung
Wir sind Tierpfleger:innen in einem Zoo und für die Fütterung der Äffchen zuständig. Alle Äffchen sehen sehr süß aus, doch manche Äffchen beißen. Von den Äffchen im Zoo wissen wir bereits, ob sie beißen. Von neuen Äffchen wissen wir das nicht. Daher brauchen wir Kriterien, die bestimmen, ob die neuen Äffchen beißen.
15 min: Anhand von 12 Äffchenkärtchen versuchen wir die Äffchen zu klassifizieren. Mit Sätzen oder Entscheidungsbäumen entwickeln wir Kriterien zur Vorhersage. Die Kriterien werden lesbar (!) festgehalten. Dann tauschen die Gruppen ihre Kriterien / Regeln.
15 min: Anhand der Kriterien / Regeln einer anderen Gruppe legen wir fest, welches der 8 neuen Äffchen beißt.
15 min: Vorstellung unserer Lösung und Diskussion/Reflexion
Rahmen
durchgeführt im Rahmen der HDW Modul D, SS2024, zum Thema KI
LV-Typ: kann mit Studierenden in unterschiedlichen LVs gespielt werden
Ein weiteres Spiel mit Studierenden könnte sich der Frage widmen: Kann ein neuronales Netzwerk Zeichnungen erkennen? Auf https://quickdraw.withgoogle.com/?locale=de bekommen die Spielenden eine weitere Perspektive wie die KI tickt.
