COSEAQ
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Das COSEAQ-Framework ist ein umfassendes Gerüstsystem, das darauf ausgelegt ist, Bildungsabläufe durch generative KI-Integration zu verbessern. Der Schwerpunkt liegt auf der Verbesserung der Entwicklung hochwertiger Bildungsinhalte – einschließlich Aufsatzfragen, Bewertungsrichtlinien und Tests – durch die Erleichterung eines sinnvollen Dialogs zwischen Pädagogen und KI unter Einbeziehung theoretischer Prinzipien wie konstruktiver Ausrichtung und Bewertungskompetenz.
COSEAQ ist nicht nur ein Tool, sondern bietet einen strukturierten Ansatz, der die Abstimmung zwischen Lehrpraktiken, Lehrplänen und nationalen Lehrplananforderungen gewährleistet. Sein grundlegender Zweck besteht darin, einen Zusammenhalt zwischen allen Kurselementen zu schaffen, um die Lernergebnisse der Studierenden zu optimieren.
Den Kern des Frameworks bilden Mikroprompts – sorgfältig ausgearbeitete Anweisungen, die den Arbeitsablauf stützen und die Interaktionen zwischen Lehrern und KI leiten. Diese Mikroprompts können in verschiedenen KI-Plattformen wie Claude oder ChatGPT implementiert werden. In Claude können Pädagogen ein Projekt erstellen und relevante Dateien hochladen und dann spezifische Mikroprompts aus dem Framework anwenden. Alternativ können sie über ChatGPT von OpenAI auf benutzerdefinierte GPTs (Generative Pre-trained Transformers) zugreifen, indem sie nach COSEAQ suchen. Während jede Komponente unabhängig funktioniert, ist das Framework für eine integrierte Implementierung konzipiert, um die Effektivität zu maximieren.
Pädagogen können die Mikroprompts je nach ihren spezifischen Bedürfnissen und Vorlieben entweder nacheinander oder als eigenständige Tools einsetzen. Dieser flexible, modulare Ansatz ermöglicht es Lehrern, die für ihren Unterrichtsstoff und Unterrichtskontext am besten geeigneten Komponenten auszuwählen. Wichtig ist, dass das Framework als Gerüst und nicht als automatisierte Lösung dient und die Autonomie der Lehrer und die pädagogische Integrität während des gesamten Inhaltserstellungsprozesses wahrt.
Die Integration generativer KI in das Framework zielt darauf ab, pädagogische Prozesse zu verbessern und gleichzeitig die wesentliche Rolle des Pädagogen beizubehalten. Durch die Einbeziehung verschiedener theoretischer Rahmen ermöglicht COSEAQ Lehrern die Auswahl von Ansätzen, die am besten zu ihrer Unterrichtsphilosophie und ihren Fachanforderungen passen.
Darüber hinaus können die Mikroprompts des Frameworks effektiv in verschiedenen Sprachmodellen genutzt werden, darunter Claude 3 und Gemini Advanced. Alle Mikroprompt-Sets sind auf GitHub offen verfügbar, was eine breite Zugänglichkeit und Anpassungsfähigkeit für Pädagogen gewährleistet.
Durch seinen strukturierten Ansatz und die systematische Umsetzung befähigt COSEAQ Pädagogen, erstklassige Inhalte zu erstellen und gleichzeitig ihr Fachwissen weiterzuentwickeln. Da sich die KI in Bildungskontexten weiterentwickelt, stellt das Rahmenwerk eine wertvolle Ressource für Lehrer dar, die generative KI effektiv in ihre pädagogische Praxis integrieren möchten.
Dialogischer Ansatz : Erleichtert den sinnvollen Austausch zwischen Pädagogen und KI durch strukturierte Mikroprompts und ermöglicht so die kollaborative und iterative Erstellung von Inhalten, die menschliches Fachwissen mit KI-Fähigkeiten kombiniert.
Gerüstunterstützung : Bietet sorgfältig gestaltete Mikroprompts, die die Inhaltserstellung strukturieren und steuern, die Übereinstimmung mit Bildungsstandards sicherstellen und gleichzeitig kritisches Denken und tieferes Verständnis fördern.
Maßgeschneiderte GPTs : Bietet eigenständige und dennoch kombinierbare GPTs, die auf verschiedene Bildungsbedürfnisse eingehen und sowohl Vielseitigkeit als auch Anpassungsfähigkeit in der Anwendung bieten.
Das Hauptziel des COSEAQ-Rahmenwerks besteht darin, die berufliche Kompetenz und Praxis von Pädagogen zu verbessern, mit einer verbesserten Effizienz als sekundärem Vorteil. Durch generative KI-Integration bereichert es pädagogische Prozesse auf vielfältige Weise:
Entscheidend ist für COSEAQ die Autonomie der Lehrkräfte und die pädagogische Integrität. Pädagogen behalten die Kontrolle über den Inhaltserstellungsprozess, üben ihr professionelles Urteilsvermögen aus, indem sie die KI steuern und endgültige Entscheidungen über generierte Materialien treffen. Die Flexibilität des Rahmenwerks berücksichtigt verschiedene theoretische Ansätze, einschließlich konstruktiver Ausrichtung und Bewertungskompetenz, und ermöglicht es Lehrern, es an ihre spezifischen Unterrichtspraktiken und Fachanforderungen anzupassen.
Letztendlich stellt COSEAQ sicher, dass die Technologie den Bildungsbedürfnissen dient, anstatt sie zu diktieren. Durch die Bereitstellung eines strukturierten Rahmens für die Zusammenarbeit zwischen Pädagogen und KI ermöglicht es Lehrern, qualitativ hochwertige Unterrichtsmaterialien effizient zu erstellen und gleichzeitig ihr pädagogisches Fachwissen und ihre berufliche Autonomie zu bewahren.
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Das COSEAQ-Framework beginnt mit zwei grundlegenden Komponenten, die durch koordinierte Umsetzung eine solide pädagogische Basis schaffen:
Diese Komponente verbindet umfassende Bildungsziele mit spezifischen, umsetzbaren Zielen durch:
Diese Komponente arbeitet im Einklang mit der Zielformulierung und wandelt Lehrplananforderungen in strukturierte Bildungsinhalte um, indem sie:
COSEAQ S (Study Question Developer) baut auf den Komponenten O und C auf, um grundlegende Inhalte mit fortgeschrittenen Bewertungsmethoden zu verbinden.
Implementiert das Dialoggerüst in drei verschiedenen Phasen:
Dialogische Entwicklung
Verbesserung der Fragenvielfalt
Integration des Lernstils Entwickelt drei Fragekategorien:
Der Rahmen unterteilt sich in zwei Bewertungspfade, die jeweils auf den Grundlagen der Studienfragen aufbauen:
COSEAQ Q (Quiz-Generierung)
COSEAQ M (Missverständnissanalyse)
Verbesserungszyklus
COSEAQ QE (Qualitätsbewertung – Beta)
COSEAQ E (Aufsatzbewertungsdesign)
COSEAQ A (Assessment-Implementierung)
Entwicklungsstruktur
Qualitätsmanagement
Flexible Implementierung
Dokumentationsprotokoll
Qualitätssicherung
Systemkoordination
Dieser Arbeitsablauf betont Studienfragen als Grundlage für die Bewertungsentwicklung und implementiert gleichzeitig systematische Verfeinerungsprozesse und strukturierte Bewertungsansätze.
