#4 Expert: Wie man automatisch Learn-Sets (Powerpoint, Audio, Video, Text, Miroboards…) „on scale “ erstellt

Worum geht es in diesem Artikel?

Hier zeige ich wie man ganze multimediale Learnsets entwickelt.

 

Meine Ansprüche sind gewachsen, ich möchte unabhängig vom Ort schnell und effizient lernen, moderne Technologien helfen mir dabei die Inhalte passend für meinen Context (Ort, Zeit, Lernstil, Lernsituation) in vielen Formaten (pptx, docx, miro, anki-cards, video, blogs) aufzubereiten. Wie das funktioniert zeige ich hier in dem Blogbeitrag.

Am Ende des Textes, könnt ihr die Powerpoint (PDF) runterladen und es befindet sich auch ein Inhaltsverzeichnis des Videos. Im Video und in der PDF befinden sich viel mehr Information als im Text hier. Dieser Text zeigt eine minimale Zusammenfassung. Das Video ist kein vollständiges Tutorial und hat den Zweck die Möglichkeiten zu zeigen, wie man jetzt schon KI-Systeme nutzen kann.

In weiteren Blogs / Videos zeige ich wie man eigene KI-Systeme (OpenSource) in den Workflow mit einbauen kann.

Ziele des Videos und Blogs

Im Text wird der erste Blogbeitrag: Wie man AudioPen nutzt referenziert. Hier der Link. Im Video zeige ich auch wie man Elevenlabs.io nutzen kann um automatisch Texte in Audio umzuwandeln. Hier ein Beispiel.

Was ist ein Learn-Set?

Ein Learn-Set ist aus meiner Sicht eine multimediale Aufbereitung eines Lernstoffes in verschiedenen Formaten:

  1. Eine Powerpoint Datei – für Trainer oder für den schnellen Überblick als Lerner
  2. Ausformulierten Text des Lerninhalts mit Links – hier gibt es auch einen Trend diesen Text in ein persönliches Wissensmanagementsystems einzubringen (Logseq, RoamResearch, Obsidian, Tana, uvm)
  3. Anki-Cards zum Lernstoff, damit die wichtigsten Inhalte in einem Frage/Antwort Format vorliegen
  4. Ein Audio-Format des Inhalts, falls ich unterwegs bin, z.B. beim Hören in der Bahn.
  5. Ein Video-Format des Lernstoffes, wenn ich gerne mit Bildern lerne.
  6. Miro-Boards mit Aufgaben um den Lernstoff aktiv zu verarbeiten (z.B. Sortieraufgaben)
Überblick über Lern- und Media-Sets

Die Leistung von KI-Systemen

Moderne KI-Systeme sind zu einigen erstaunlichen Dingen fähig:

  • Reframing: KI kann helfen, neue Perspektiven zu entwickeln und Ideen neu zu interpretieren
  • Metaphern: Sie kann geeignete Metaphern und Geschichten vorschlagen, um ein Konzept zu veranschaulichen
  • Schlüsselwörter und Themen: KI kann relevante Schlüsselwörter und Unterthemen zur Strukturierung von Inhalten generieren
  • Inhalte für unterschiedliche Zielgruppen: Die KI kann ihre Ergebnisse auf die jeweilige Zielgruppe zuschneiden – Anfänger, Experten usw.

Sowohl Cloud-basierte KI-Systeme wie ChatGPT als auch lokale KI-Modelle können verwendet werden, um die Erstellung von Lerninhalten in großem Umfang zu automatisieren.

Reframing Konzept von Robert Dilts – Magie der Sprache

OpenAi über die API angesprochen, kann automatisch zu einem Glaubenssatz diese 14 Reframings erstellen. Ich habe mir 5 Vorschläge je Reframing Ansatz erstellen lassen.

Beispiel einer Umformulierung eines Glaubenssatzes

Automatisierte Blogbeiträge

Hier ein Beispiel für einen Workflow zur Erstellung von 25 Blogbeiträgen (aus diesen 25 Blogbeiträgen erstelle ich später 25 Learn-Sets:

  1. Geben Sie Ihr Hauptthema oder Ihre Gliederung in ein Automatisierungstool ein
  2. Erzeugen Sie 5 Hauptpfeiler und 5 Unterthemen für jeden Pfeiler
  3. Für jedes Unterthema:
  • Erstellen Sie Schlüsselwörter und eine Meta-Beschreibung
  • Lassen Sie die KI einen Blogbeitrag mit 10 Fragen und Antworten am Ende schreiben
  1. Geben Sie die 25 Blogbeiträge in einem Google Doc aus.

Wenn Sie der KI die richtigen Anweisungen und Einschränkungen geben, können Sie mit wenig Aufwand eine große Menge an Inhalten erstellen.

Automatische Erstellung von 25 Blogposts – oder später 25 Powerpoints

Make Workflow um die 25 Blogbeiträge zu erstellen

Dieses Bild zeigt die Erstellung von den 25 Subclustern, aus denen im einem weiteren Schritt die Blogposts erstellt werden

Übersichtsbild: Aus den 25 Blogbeiträgen werden 25 Learn-Sets

Das Übersichtsbild für des Workflows zur Erstellung der Learn-Sets

Im Detail der Make Workflow mit Powerpoint, Anki-Cards, Audioerstellung, Übergabe ein Podcast System

Make Workflow zur Erstellung des Learn-Sets

Automatische Erstellung von Powerpoints:

Google Slides könnten als Zwischenschritt zur automatischen Erstellung von Powerpoints genutzt werden:

  1. Erstellen eines Google Slides Template mit Variablen
Google Slides Templates

2. Über ein Make Scenario werden diese Felder in {{}} mit Texten aus der Airtable Datenbank gefüllt

Füllen der Google Slides mit Feldern aus Airtable

3. Export der Google Slides zu Powerpoint

Das ist einfach, die URL der Google Slides muss am Ende der URL die Endung /export/pptx haben mit dem Aufruf der URL wird automatisch eine pptx „downgeloaded“

https://docs.google.com/presentation/d/ID der Slide
9BAyBAvxJgX5w24/export/pptx

Nächste Schritte in folgenden Blogbeiträgen:

  1. MiroBoards – Automatisierung fertig! Templates entwickeln
  2. Podcast Implementierung
  3. Automatische Videoerstellung mit Synthesia
  4. Website mit softr.io

Dieser Workflow wird um die o.g. Punkte ergänzt.

Systematischer Ausbau dieses Workflows

Vorteile von KI-Workflows:

Erhebliche Zeitersparnis: KI kann die ersten Inhaltsentwürfe, Skizzen, Folien usw. viel schneller erstellen als ein Mensch. Dadurch bleibt Ihnen mehr Zeit für die Verfeinerung und Verbesserung der Ergebnisse.

Ermöglicht eine massive Skalierung: Sobald Workflows und Inputs richtig definiert sind, können KI-Systeme Lerninhalte für Hunderte oder Tausende von Themen in großem Umfang erstellen. Dies wäre für einen einzelnen Menschen nahezu unmöglich.

Potenzial für Qualitätsverbesserungen im Laufe der Zeit: Wenn die KI-Systeme mit mehr Lerninhalten und Feedback konfrontiert werden, können sich ihre Ergebnisse hinsichtlich Relevanz und Qualität allmählich verbessern.

Herausforderungen:

Erfordert geeignete Anweisungen und Einschränkungen: Die Ergebnisse der KI hängen stark davon ab, wie genau und gründlich Sie die Anweisungen, Eingaben und Parameter definieren. Es ist mehr Aufwand erforderlich, um diese Informationen im Vorfeld zu definieren.

Den Ergebnissen fehlt es möglicherweise an Kreativität und Persönlichkeit: Da KI-Systeme nicht wirklich intelligent sind, neigen die generierten Inhalte dazu, formelhaft zu sein und keine einzigartigen Einsichten zu bieten. Ein gewisses Maß an menschlicher Bearbeitung ist oft noch erforderlich. Je genauer die Prompts mit Zielgruppe, Lernstand sind, desto besser die Ergebnisse

Ausweitung des Umfangs: Es kann verlockend sein, die Arbeitsabläufe und Ergebnisse ständig zu erweitern, was zu einer komplexen Automatisierung führen kann, die schwer zu pflegen ist. Es wird empfohlen, sich zunächst auf die wesentlichen Elemente zu konzentrieren. Klein anfangen, erst mal einen Workflow bauen.

Fragen des Urheberrechts und des Datenschutzes: Bei der Verwendung privater Daten zum Trainieren lokaler KI-Modelle müssen rechtliche und ethische Überlegungen zum Urheberrecht und zum Datenschutz berücksichtigt werden.

Insgesamt birgt die automatische Generierung von Lernsets mithilfe von KI ein enormes Potenzial, doch ist ein angemessenes Management von Erwartungen, Inputs und Arbeitsabläufen von entscheidender Bedeutung, um gute Ergebnisse mit einem akzeptablen Aufwand zu erzielen. Richtig gemacht, kann dies die Produktivität erheblich steigern und die Wirkung Ihrer Lerninhalte maximieren.

Zusammenfassung:

Die Automatisierung der Erstellung von Lern- und Mediensets durch den Einsatz von KI-Systemen und Sprachmodellen kann den Prozess optimieren und eine Vielzahl von Medienformaten generieren. Lokale KI-Systeme und GPT-Modelle ermöglichen die Erstellung von Inhalten und die Integration in verschiedene Plattformen und Tools.

Ein effizienter Workflow, der die Erstellung und Organisation von Lernblöcken beinhaltet, sowie die visuelle Aufbereitung der Lernmaterialien erhöhen die Attraktivität und Effektivität der Materialien. Zukünftige Entwicklungen, wie die automatisierte Videoproduktion und die Integration von Podcasting, zeigen das immense Potenzial und die Anpassungsfähigkeit dieser Technologien.

Übersicht über die Präsentation

Übersicht über die Präsentation

Inhalt des Videos

[00:01:22]: Automatische Lern- und Mediasets erstellen
[00:02:44]: Leistungsfähigkeit von KI-Systemen
[00:04:05]: Reframing und Metaphern in Sprachmodellen
[00:06:49]: Nutzung von KI zur automatischen Content-Erstellung
[00:10:51]: Anpassung der Argumentation an die Zielgruppe
[00:12:06]: Verwendung von KI-Systemen für Markenführung
[00:13:24]: SEO-Optimierung mit Hilfe von KI-Systemen
[00:14:29]: Lokale KI-Systeme für Content-Generierung
[00:17:19]: Automatische Erstellung von Schulungskonzepten
[00:18:27]: Automatisierung von Blockposts für SEO
[00:20:02]: Automatische Generierung von Storytelling-Inhalten
[00:21:19]: Nutzung von SEO-APIs zur Optimierung von Content
[00:22:36]: Einsatz von KI zur Erstellung von Inhalten für verschiedene Zielgruppen
[00:24:04]: Automatische Generierung von Blogposts mit Hilfe von KI
[00:25:17]: Automatisierung der Erstellung von Google-Dokumenten für Blogposts
[00:26:47]: Automatische Erstellung von Innovations- und Storytelling-Konzepten
[00:28:11]: Automatische Erstellung von Lernsets aus Blogposts
[00:29:31]: Erstellung von Text-to-Audio-Podcasts mit Hilfe von KI
[00:33:51]: Einführung in das Vorgehen
[00:35:17]: Hochladen auf Dropbox
[00:36:36]: Erstellen einer Powerpoint-Präsentation
[00:37:54]: Exportieren der Powerpoint als PPTX
[00:39:05]: Gestaltung des Powerpoint-Templates
[00:40:23]: Zusammenfassung und Ausblick

Teile diesen Artikel

Ähnliche Beiträge