KI-Workflows

Wer KI in der Lehre einsetzt, hat meistens ein Tool. Vielleicht zwei. Die Frage, die sich selten jemand stellt: Was passiert, wenn man sie zusammenbringt – und weiß, wofür jedes einzelne wirklich geeignet ist?
Diese Reihe zeigt keine Theorie. Sie zeigt einen echten Workflow aus der Lehrpraxis: Perplexity für die Recherche, Gamma.app für die Gestaltung, NotebookLM für Lernvideos, Claude für die Architektur, Notion als Lernumgebung. Fünf Tools, eine didaktische Haltung, ein fertiger Kurs – vor Semesterbeginn.
Jeder Artikel beleuchtet ein Tool im Detail: mit konkreten Prompts, echten Beispielen und ehrlicher Reflexion über das, was funktioniert hat – und was nicht. Die Reihe versteht sich als Fortsetzung des KI-Rollenmodells: Dort geht es um das Denken. Hier geht es um das Tun.

Artikel 1 – Überblick: Wie fünf Tools einen Kurs bauen
Wie aus einem alten Ablaufplan und fünf KI-Tools eine vollständige hybride Lernumgebung wurde – bevor das Semester begonnen hat.

Artikel 2 – Perplexity: Recherche mit Struktur (und Regionalbezug)
Wie man KI nicht nur suchen, sondern strukturieren lässt – und warum der richtige Prompt den Unterschied zwischen einem Treffer und einem brauchbaren Ergebnis macht.

Artikel 3 – Gamma.app: Präsentationen ohne Bastelei
Was passiert, wenn man aufhört, Folien zu bauen – und anfängt, sie zu delegieren. Mit dem, was dabei trotzdem in menschlicher Hand bleiben muss.

Artikel 4 – NotebookLM: Videos und Audios
Wie aus Quellen und Skripten fertige Audio-Inhalte für Studierende werden – und warum das Audio-Format mehr ist als eine praktische Alternative.

Artikel 5 – Notion: Alternative Lernumgebung,
Warum Notion mehr Gestaltungsspielraum bietet als klassische Lernplattformen – und wie eine veröffentlichte Kursseite entsteht, die Studierende wirklich nutzen.

Artikel 6 – Claude: Prompts, Quiz und Kursarchitektur
Wie Claude nicht nur Texte schreibt, sondern Strukturen baut, Quellen prüft und ein interaktives Quiz programmiert – und was das über das Potenzial von KI in der Lehre sagt.