Die Studierenden sollen lernen…

• … inwiefern Chatbots wie ChatGPT im kunstgeschichtlichen Kontext herangezogen werden können …
• … wo die Grenzen Künstlicher Intelligenzen im Hinblick auf kunstgeschichtliche Aufgabenstellungen liegen …

Speichern Sie die JSON-Datei im ersten Schritt lokal und importieren Sie sie im zweiten Schritt in Ihre gewünschten Lehrveranstaltung in Digicampus. Dort können Sie die Vorlage nach Bedarf anpassen oder so belassen wie sie ist.

Das 45-minütige Lehr-Lernszenario kann im Rahmen einer Sitzung synchron vor Ort oder alternativ via Zoom in Breakout-Sessions durchgeführt werden. Jede Kleingruppe behandelt ein Kunstwerk nach Wunsch (Gemälde, Skulptur/Plastik, Bauwerk). Die Kunstwerke sollten über eine gewisse Bekanntheit verfügen sein. Nach der Erklärung des Ablaufs im Plenum, starten die Kleingruppen das Lehr-Lehrszenario. Der Phasenwechsel erfolgt unabhängig voneinander innerhalb der Gruppen. 

In Phase 1 einigt sich jede Kleingruppe zunächst auf ein Kunstwerk und sucht nach einer möglichst hochwertigen Abbildung des Werkes, die im weiteren Verlauf als Referenz für die Ergebnisse des Chatbots dient. Ab Phase 2 starten die Kleingruppen individuelle Suchanfragen an die Künstliche Intelligenz, deren Ergebnisse in den Phasen 3 und 4 gemeinsam diskutiert und durch weitere Prompts an die KI sukzessive verbessert werden. In Phase 5 sollen innerhalb der Kleingruppen die positiven und negativen Aspekte der durch den Chatbot generierten Texte besprochen werden. 

Die letzte Phase dient schließlich der .berprüfung der wissenschaftlichen Konsistenz der generierten Aussagen, ebenfalls unter Einsatz der KI.