Als Lehrer:in hat man oft viele Aufgaben und Verantwortungen, die es zu erledigen gilt. Dank ChatGPT kann man jedoch einige dieser Aufgaben automatisieren und dadurch wertvolle Zeit gewinnen. Im folgenden Zeige ich 10 Gründe auf, warum ChatGPT im Unterricht für die Schüler:innen sinnvoll sein kann und nenne abschließend nochmals 10 Gründe, warum ChatGPT für Lehrer:innen unverzichtbar ist.

1. Beantwortung von Fragen: ChatGPT ist in der Lage, Fragen auf viele verschiedene Arten zu beantworten, von einfachen Faktenfragen bis hin zu komplexeren Problemen. Es kann Lernenden helfen, ihr Verständnis von bestimmten Themen zu vertiefen, indem es ihnen auf einfache und präzise Weise Antworten auf ihre Fragen gibt.
2. Erstellen von Übungen: ChatGPT kann auch dazu verwendet werden, Lernenden zielgerichtete Übungen zu geben, die ihnen dabei helfen, bestimmte Fähigkeiten zu entwickeln. Dies kann ihnen helfen, ihre Kenntnisse in einem bestimmten Fachbereich zu vertiefen und sich auf Prüfungen vorzubereiten.
3. Essay Korrektur: ChatGPT kann Lernenden dabei helfen, ihre Schreibfähigkeiten zu verbessern, indem es ihre Aufsätze korrigiert und Anmerkungen zur Verbesserung gibt. Es kann auf grammatikalische Fehler, Strukturprobleme und Stilfehler hinweisen, was die Lernenden dabei unterstützt, ihre Schreibfähigkeiten zu verbessern.
4. Simulationsübungen: ChatGPT kann als interaktive Simulation verwendet werden, bei der Lernenden bestimmte Szenarien durchspielen und dadurch ihre Problemlösungsfähigkeiten und kritisches Denken trainieren können.
5. Erstellung von Lernmaterialien: ChatGPT kann auch verwendet werden, um Lernenden personalisierte Lernmaterialien zur Verfügung zu stellen, die auf ihre individuellen Bedürfnisse und Lernstile abgestimmt sind.
6. Übersetzung von Materialien: ChatGPT kann auch verwendet werden, um Texte in verschiedene Sprachen zu übersetzen. Dies kann Schülern helfen, die in andere Sprachen übersetzten Materialien besser zu verstehen.
7. Unterstützung bei der Recherche: ChatGPT kann Lernenden dabei helfen, Informationen zu einem bestimmten Thema zu finden, indem es ihnen relevante Quellen und Links bereitstellt.
8. Unterstützung bei der Präsentation: ChatGPT kann Lernenden auch dabei helfen, eine effektive Präsentation vorzubereiten, indem es ihnen hilft, Gliederungen zu erstellen, wichtige Informationen auszuwählen und die Präsentation in einer anschaulichen und verständlichen Weise zu gestalten.
9. Verbesserung der Kommunikationsfähigkeiten: ChatGPT kann Lernenden dabei helfen, ihre Kommunikationsfähigkeiten zu verbessern, indem es ihnen dabei hilft, klare und präzise Sätze zu bilden und die richtige Wortwahl zu treffen.
10. Unterstützung beim Zeitmanagement: ChatGPT kann Lernenden auch dabei helfen, ihre Zeit effektiver zu nutzen, indem es ihnen dabei hilft, ihre Aufgaben zu planen und Prioritäten zu setzen. Es kann ihnen auch dabei helfen, ihre Fortschritte zu verfolgen und ihre Leistungen zu verbessern.

Diese Beispiele für die 10 Punkte lassen sich finden:

Und nun zu den 10 Gründen, warum es für Lehrer:innen unverzichtbar ist:

1. Automatisierung von Routineaufgaben: ChatGPT kann Aufgaben wie die Erstellung von Arbeitsblättern, das Korrigieren von Hausaufgaben oder das Beantworten von Fragen von Schüler:innen automatisieren. Das spart Lehrer:innen viel Zeit und ermöglicht ihnen, sich auf wichtigere Aufgaben zu konzentrieren.
2. Personalisierter Unterricht: ChatGPT kann Schüler:innen personalisierte Lerninhalte und -aufgaben bereitstellen, die auf ihren Fähigkeiten und Kenntnisstand abgestimmt sind. Dadurch kann der Unterricht effektiver gestaltet werden.
3. Verfügbarkeit rund um die Uhr: ChatGPT ist jederzeit und von überall verfügbar. Schüler:innen können Fragen stellen oder Aufgaben einreichen, wann immer es ihnen passt. Lehrer:innen müssen nicht mehr zu bestimmten Zeiten erreichbar sein und haben dadurch mehr Freiraum.
4. Unterstützung bei der Korrektur von Hausaufgaben: ChatGPT kann Schüler:innen bei der Korrektur ihrer Hausaufgaben unterstützen, indem es schnell und präzise Feedback gibt. Das erleichtert die Arbeit von Lehrer:innen und verbessert das Lernen der Schüler:innen.
5. Unterstützung beim Unterrichtsvorbereitung: ChatGPT kann bei der Recherche von Unterrichtsmaterialien, der Erstellung von Arbeitsblättern oder der Ausarbeitung von Unterrichtsplänen unterstützend tätig werden. Dadurch haben Lehrer:innen mehr Zeit für die Vorbereitung des Unterrichts.
6. Zeitersparnis durch automatisierten Schüler:innen-Emailverkehr: Lehrer:innen müssen häufig mit Schüler:innen per E-Mail kommunizieren, das kann sehr Zeitaufwendig sein. ChatGPT kann diesen Schüler-Emailverkehr automatisieren, indem es häufig gestellte Fragen beantwortet und E-Mails vorformuliert.
7. Unterstützung bei der Nachhilfe: ChatGPT kann Schüler:innen bei schwierigen Themen und Konzepten unterstützen, indem es erklärende Erläuterungen und zusätzliche Übungsaufgaben bereitstellt. So können Lehrer:innen sicher sein, dass alle Schüler:innen die Inhalte verstehen und anwenden können.
8. Erhöhung der Motivation der Schüler:innen: ChatGPT kann Schüler:innen durch interaktive Aufgaben und Lernspiele motivieren, sich mehr mit dem Unterrichtsstoff auseinandersetzen und ihre Leistungen verbessern.
9. Flexible und unabhängige Lernmöglichkeiten für Schüler:innen: ChatGPT ermöglicht Schüler:innen, ihren Lernprozess selbstständig und flexibel zu gestalten, indem es ihnen personalisierte Lerninhalte und -aufgaben zur Verfügung stellt, die sie jederzeit und von überall aus bearbeiten können.
10. Mehr Freizeit für Lehrer:innen: Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und die Unterstützung bei der Korrektur von Hausaufgaben und der Unterrichtsvorbereitung durch ChatGPT, haben Lehrer:innen mehr Zeit für ihre Interessen und Hobbys und können ihre Freizeit besser genießen.

Auch hier bietet es sich an konkrete Beispiele für die einzelnen Punkte nochmals aufzuzählen.

Das diese Prompte auch tatsächlich gut funktionieren, zeigen die Abbildungen:

Insgesamt ist ChatGPT ein mächtiges Werkzeug für Lehrer:innen, das ihnen dabei hilft, ihre Aufgaben effizienter zu erledigen und ihnen mehr Freizeit verschafft. Es erleichtert ihnen die Arbeit, verbessert den Unterricht und führt zu besseren Leistungen der Schüler:innen. Wenn man den Ausführungen der KI trauen mag ;-).

Dieser Blogtext wurde von der KI ChatGPT von OpenAI erstellt und vom Autor als Blogbeitrag zusammen getragen. Eigene Textstellen wurden kursiv geschrieben.

Diese Prompts wurden verwendet:

Ein Feedback und Feed Forward der Referendar:innen zum Vorgehen meiner letzten Seminarveranstaltungen

Am Ende der Arbeit mit OKR folgt die Retrospektive. Die Referendar:innen und ich blickten gemeinsam zurück auf das gesamte Vorhaben. Durchgeführt wurde die Retro als Stern-Retrospektive. Den Namen bekommt die Methode durch die sternförmige Einteilung der Frageitems. Die Referendar:innen diskutierten in ihren Gruppen was weiterhin in der Seminararbeit getan werden sollte und was wir unbedingt stoppen sollten. Darüber hinaus wurde darüber gesprochen, was in Zukunft häufiger oder seltener passieren müsste. Zuletzt konnten sie auch noch Vorschläge machen, was beim nächsten Durchgang noch neuhinzugefügt und ausprobiert werden soll.

Gestoppt werden solle demnach die Reflexionsphase innerhalb der eigenständigen Arbeit. Die Referendar:innen sollten in dieser Phase eigentlich einzeln über Ihre bisherige Arbeit reflektieren (siehe OKR und Überschrift Feedbackgespräche). Allerdings erlebten sie diese Phase als Störung im Arbeitsprozess. Es wurde berichtet, dass dadurch der “Flow” unterbrochen worden sei. Die eigentliche Präsentation war als Präsenzveranstaltung mit einem feierlichen Abschluss gedacht. Krankheitsbedingt ist diese entfallen und ich hatte mich für eine digitale, asynchrone Präsentation entschieden. Diese “Alternative Ergebnisdarstellung” kam nicht gut an. Vor allem die “auditiven Aufnahmen” in Form von kleinen Präsentationsvideo oder Audioaufnahmen missfielen und sollen nicht mehr durchgeführt werden. Im nach hinein, konnte ich mit den Ergebnissen der Referendar:innen in dieser Form jedoch in der ersten Phase der Lehrkräfteausbildung eine kleine Session zum sprachsensiblen Matheunterricht durchführen. Ein Referendar konnte die Ergebnisse seiner Gruppe vor den Studierenden in Präsenz präsentierten. Es ist also m. E. nicht verkehrt, auf digitale Produkte zu setzen, da diese im Nachhinein leichter als analog weiter genutzt werden können. Die Präsentation dieser Ergebnisse sollte jedoch in Präsenz stattfinden.

Seltener sollten in Zukunft Langzeitaufgaben über mehrere Seminartermin hinweg stattfinden, d.h. Langzeitaufgaben sollten im kleineren Verhältnis stehen. Desweiteren wünschten sie sich weniger Methodenvielfalt (Ich hatte viele methodische Rahmen mit den Liberating Structures vorgegeben, sie wünschten sich hier weniger). Ich werde es in Zukunft etwas schlanker halten. Das methodische vorgehen wurde als starre Arbeitsstruktur erlebt.

Häufiger gewünscht sind fachliche Rückmeldungen und Feedback zur Arbeit der Referendar:innen durch mich als Seminarleitung und längere Gruppenphasen ohne Unterbrechung (s.o.). 

Weiterhin beibehalten werden sollte unbedingt die “flexible” also freie und selbstbestimmte Themenwahl und Zielsetzung mit OKR und die digitale Planungs- und Arbeitsgrundlage in einem kollaborativen Whiteboard, in dem die OKRs definiert werden und das Kanban-Board verankert sind (siehe Abbildungen #2 und #3). Die Gruppenarbeit und der intensive Austausch innerhalb der Teams wurde als positiv erlebt und sollte ebenfalls beibehalten werden.

Die Referendar:innen wünschten sich, dass wir in Zukunft eine erste Phase dazu nutzen, dass es eine Einführung mit Theorien und fachlichem Input gibt, damit eine gewisses Basiswissen erzeugt wird, mit dem man Arbeiten kann. Außerdem wünschten sie sich eine erneute Gruppenarbeitsphase nach dem OKR Planning Schema zu starten.

Die Abbildung #4 zeigt das neue Thema und den neuen Plan, der nun auf Grundlage der Rückmeldungen von mir erarbeitet wurde. Wir richten uns nach dem AVIVA-Modell von Städeli in Kombination mit dem Deeper Learning Ansatz von Sliwka u.a. d.h. es gibt einen Seminartermin in dem wir im Thema Ankommen und das Vorwissen aktivieren, sowie einen fachlichen Input unterbringen. Im DL Modell ist dies die Phase der Instruktion und Aneignung. Es schließt die Phase der Verarbeitung an (Ko-Konstruktion und Ko-Kreation). Hier werden die Referendar:innen das OKR Planning durchführen und in ihren Gruppen eigenverantwortlich und an eigenen Zielsetzungen (Objektives) arbeiten und die Zielerreichung an Schlüsselergebnissen (Key Results) messbar machen. Danach erarbeiten sie ein Lernprodukt, welches sie auf einem Barcamp anderen Referendar:innen präsentieren können (Authentische Leistungserbringung). Die Gestaltung des dritten Seminartermins obliegt den einzelnen Gruppen. Als Strukturierungshilfe und Transparenzförderung nutzen sie ein Kanban. Einige Gruppen werden sich dazu online treffen. Am vierten Termin findet das Barcamp statt. Das Peer-Learning steht stark im Vordergrund, da nach meiner Auffassung jede Person über Expertise und Erfahrungen verfügt, die gewinnbringend für andere nutzbar gemacht werden können.

In der folgenden Bilderreihe gebe ich einen Einblick davon, wie wir nun die Ko-Kreation und Ko-Konstruktionsphase mit eigener Zielsetzung in Kleingruppen gestalten. Eine Vorlage des Miro-Boards findet man hier: https://miro.com/app/board/uXjVOvdHhlw=/?share_link_id=95547880059

Purpose: Feedback, Einschätzung von Leistungen, Peer-Einflüsse und Peer-Tutoring haben hohe Effektstärken und damit starken Einfluss auf das Lernen. Mit Wise Crowds lässt sich Peer-Feedback durchführen. Die Wahl dieser Mikrostruktur ist wichtig, weil die Schüler:innen so eine klare Struktur für ihren Feedbackprozess bekommen und die Präsentation von Ergebnissen gekoppelt wird an einen aktivierenden, alle einbeziehenden Feedbackprozess.

Diese Form des Peer-Feedbacks eignet sich meines Erachtens sehr gut für junge Schüler:innen und Schüler:innen, die noch nicht sehr geübt sind im Peer-Feedbackgeben.

Rollen: Präsentierende, Feddbackgebende, Beratende

Ablauf

1. Die Präsentierenden wählen 2-4 Feedbackgeber:innen. Diese setzen sich in einen Halbkreis in die Mitte des Raums. Die restlichen Schüler:innen bilden kleine Beraterteams von 3-5 Personen) und sitzen am Rand (2 Minuten)
2. Die Präsentierenden präsentieren ihr Ergebnis (ein Video, eine Powerpoint whatever) (3-10 Minuten)
3. Die Feedbackgebenden sprechen locker über das Ergebnis. Sie orientieren sich dabei an den folgenden Fragen (3-5 Minuten):
   1. Was ist dir unklar geblieben?
   2. Wurde etwas falsch dargestellt?
   3. Was war für dich schwer zu verstehen?
   4. Was war für dich gut zu verstehen?
   5. Was ist dein Highlight im Ergebnis?
   6. Was konntest du dir gut merken? 
4. Die Beratenden bewerten die Arbeit der Feedbackgebenden kritisch (Kritik sammeln) und erarbeiten eigene Feedbackvorschläge für die Präsentierenden. (3 Minuten)
5. Die Präsentierenden können in dieser Zeit mit den Feedbackgebenden diskutieren.6. Nun folgt erst eine Runde, in der die Kritik der Beratenden gesammelt wird, gefolgt von einer Runde, in der die Vorschläge gesammelt werden. Je Team wird nur eine Kritik und ein Vorschlag eingesammelt und dieses wird auch nicht wiederholt. Es kann helfen, wenn du die Teams bittest, die Vorschläge auf einer großen Metaplankarte oder Post-its aufzuschreiben. (ca. 5 Minuten)
   1. Satzanfänge für die Kritik:
      • Ich sehe das genauso wie …
      • Ich sehe das anders als …, weil…
      • Ich fand die Rückmeldung von … wichtig, weil…
6. Die Präsentierenden geben den Feedbackgebenden und Beratenden ein Feedback. Was war nützlich und was können sie mitnehmen, um es anzuwenden? (ca. 2 Minuten)

Auf Grundlage des Feedbacks kann gemeinsam mit den Präsentierenden eine Bewertung mit Note gefunden werden.

Grundlage für dieses Vorgehen ist die Liberating Structure Wise Crowds