Hochschule Harz - RSS https://www.hs-harz.de/ de-de Hochschule Harz Wed, 03 Jun 2026 09:01:38 +0200 Wed, 03 Jun 2026 09:01:38 +0200 Hochschule Harz news-6093 Tue, 30 Apr 2024 10:07:36 +0200 Handreichung zur effektiven Interaktion mit ChatGPT & Co https://www.hs-harz.de/hochschule/organisation/rektorat/prorektor-fuer-hochschulentwicklung/teachinglab/news/handreichung-zur-effektiven-interaktion-mit-chatgpt-co Prompt-Engineering ist eine Schlüsselkompetenz, wenn man die KI für Aufgaben im Kontext von Lehre und Forschung nutzt. Eine neue Broschüre erklärt die Grundregeln. Künstliche Intelligenz spielt auch in Lehre und Forschung eine immer größere Rolle. Eine wichtige Kompetenz in der Anwendung von generativen Chatbots ist das Prompt-Engineering, also die Gestaltung und Optimierung der Eingabeaufforderungen.

Eine umfassende Handreichung des TeachingLabs zum Prompt-Engineering bietet nun Lehrenden, Forschenden und Studierenden einen Überblick über wichtige Grundregeln, um effektiv und kreativ mit KI-Systemen zu interagieren. Die "Promp-Fibel" soll ihnen helfen, präzise Prompts zu gestalten, die zu überzeugenden und nützlichen Antworten führen.

]]> news-5810 Thu, 08 Jun 2023 11:22:42 +0200 TeachingLab testet das KI-Tool für die Transkription von Interviews https://www.hs-harz.de/hochschule/organisation/rektorat/prorektor-fuer-hochschulentwicklung/teachinglab/news/teachinglab-testet-das-ki-tool-fuer-die-transkription-von-interviews Etwas umständlich zu installieren, aber kraftvoll und DSGVO-konform in der Anwendung: Das Programm Whisper von OpenAI OpenAI hat neben dem renommierten Chat-GPT auch ein Tool namens Whisper entwickelt. Whisper fungiert als Transkriptionsprogramm, das in der Lage ist, Sprache aus Audio- und Videodateien in Text umzuwandeltn Die Qualität der Ergebnisse empfinden wir auf Basis eigener Tests als beeindruckend.

Der maßgebliche Vorzug dieses Programms liegt in seiner zeitsparenden Natur. Mithilfe von Whisper kann man sich die mühsame Tätigkeit des Abhörens und Abtippens kompletter Gespräche ersparen. Stattdessen hat man die Möglichkeit, gezielt die Abschnitte in der maschinell erzeugten Transkription auszuwählen, die dann gemäß etablierter Konventionen präzise transkribiert werden sollen.

Darüber hinaus ist hervorzuheben, dass die Transkription lokal auf dem Rechner erfolgt und nicht auf Cloud-Servern. Insbesondere im Bereich der qualitativen Sozialforschung erweist sich Whisper als wirkungsvolles und datenschutzkonformes Werkzeug, da vertrauliche Daten den eigenen Rechner zur Transkription nicht verlassen müssen.

Allerdings sind auch einige Nachteile zu berücksichtigen:

  • Das Programm erfordert die Installation in einer Python-Umgebung, was mehrere Schritte zur Inbetriebnahme nötig macht.
  • Die Transkription verläuft auf herkömmlichen Rechnern relativ träge. Mit zunehmender Leistungsfähigkeit der Computer gewinnt die Transkription jedoch an Tempo.
  • Gegenwärtig ist Whisper noch nicht in der Lage, zwischen verschiedenen Sprechern zu unterscheiden. Daher markieren die Timecodes nicht den Anfang und das Ende individueller Beiträge wie beispielsweise einer Frage und der darauf folgenden Antwort.

Trotz dieser Einschränkungen konstatieren wir resümierend, dass OpenAI mit Whisper ein Tool bereitstellt, welches die Effektivität von Teilprozessen im wissenschaftlichen Arbeiten maßgeblich steigern kann. Für Interessierte, die Whisper ausprobieren wollen, haben wir drei Video-Tutorials produziert, um zu demonstrieren, wie man das Programm installiert, anwendet und (bei Nichtgefallen) wieder deinstalliert.

]]>