Um den Workflow für die Contenterstellung der Vokabeln für die Lunes App abzubilden und mehrere Berufsbilder gleichzeitig bearbeiten zu können, nutzen wir ein Board bei OpenProject https://tasks.tuerantuer.org/projects/lunes/boards60. Jeder Beruf wird als eigener Task auf einer neuen Karte angelegt. Viele Berufe sind auch schon im „Job Backlog“ ganz links auf dem Board zu finden und können von dort auf den ersten Step „new job wordlist is created“ gezogen werden. Der Ablauf der Contenterstellung kann auf dem Board in OpenProject von links nach rechts, oder auf dem jeweiligen Beruf (Task) anhand einer Checkliste von oben nach unten nachvollzogen werden.

1. Beruf (Task) liegt auf dem Board beim Schritt „new job wordlist is created“ und beinhaltet folgende Aufgaben:

• Vokabelliste wurde mit ChatGPT erstellt
• Beispielsätze für die Vokabeln wurden mit ChatGPT generiert
• Die Vokabelliste mit entsprechenden Beispielsätzen wurden als Tabelle exportiert (hier abgelegt)
• Vokabelliste wurde inhaltlich geprüft und die Tabelle mit altem Content abgeglichen/erweitert
• Für zusätzlich hinzugefügte Vokabeln wurden Beispielsätze mit ChatGPT generiert und in der Tabelle festgehalten

2. Beruf (Task) liegt auf dem Board bei Schritt „job is added to the CMS“ und beinhaltet folgende Aufgaben:

• alle Vokabeln und Beispielsätze wurden im CMS eingepflegt
• alle Audios für die Vokabeln und Beispielsätze wurden im CMS generiert (Prüfstatus „not confirmed“)
• alle Bilder für die Vokabeln wurden im CMS mit der KI generiert (Prüfstatus „not confirmed“)

3. Beruf (Task) liegt auf dem Board bei Schritt „Job is reviewed in-house“ und beinhaltet folgende Aufgaben:

• alle Vokabeln und Beispielsätze wurden im CMS intern geprüft
  • alle Einheiten sind vorhanden und richtig benannt
  • pro Einheit sind alle Vokabeln angelegt
  • jede Vokabel hat einen Beispielsatz
  • Audios aller Vokabeln und Beispielsätze sind geprüft (Prüfstatus „confirmed“); außer Audio schlecht, dann Status gelassen
  • Bilder aller Vokabeln sind geprüft (Prüfstatus „confirmed“); außer die Bilder, die fachlich nicht bewertet werden können, dann Status gelassen

4. Beruf (Task) liegt auf dem Board bei Schritt „job is posted on social media“ und beinhaltet folgende Aufgabe:

• Social Media Beitrag mit Aufruf zur Fachquellenprüfung wurde veröffentlicht

5. Beruf (Task) liegt auf dem Board bei Schritt „professional review of job“ und beinhaltet folgende Aufgabe:

• alle Vokabeln und Beispielsätze, mit Prüfstatus „not checked“ wurden von einer externen Fachquelle geprüft und Verbesserungsvorschläge mitgeteilt

6. Beruf ist abgeschlossen und kann auf Schritt „done“ gezogen werden.

• alle Verbesserungsvorschläge der externen Fachquelle wurden umgesetzt und der Beruf offiziell komplett geprüft

• ListenpunktVokabelliste wurde mit ChatGPT erstellt
• Beispielsätze für die Vokabeln wurden mit ChatGPT generiert
• Die Vokabelliste mit entsprechenden Beispielsätzen wurden als Tabelle exportiert (hier abgelegt)
• Vokabelliste wurde inhaltlich geprüft und die Tabelle mit altem Content abgeglichen/erweitert
• Für zusätzlich hinzugefügte Vokabeln wurden Beispielsätze mit ChatGPT generiert und in der Tabelle festgehalten
• alle Vokabeln und Beispielsätze wurden im CMS eingepflegt
• alle Audios für die Vokabeln und Beispielsätze wurden im CMS generiert (Prüfstatus „not confirmed“)
• alle Bilder für die Vokabeln wurden im CMS mit der KI generiert (Prüfstatus „not confirmed“)
• alle Vokabeln und Beispielsätze wurden im CMS intern geprüft
  • alle Einheiten sind vorhanden und richtig benannt
  • pro Einheit sind alle Vokabeln angelegt
  • jede Vokabel hat einen Beispielsatz
  • Audios aller Vokabeln und Beispielsätze sind geprüft (Prüfstatus „confirmed“); außer Audio schlecht, dann Status gelassen
  • Bilder aller Vokabeln sind geprüft (Prüfstatus „confirmed“); außer die Bilder, die fachlich nicht bewertet werden können, dann Status gelassen
• Social Media Beitrag mit Aufruf zur Fachquellenprüfung wurde veröffentlicht
• alle Vokabeln und Beispielsätze, mit Prüfstatus „not checked“ wurden von einer externen Fachquelle geprüft und Verbesserungsvorschläge mitgeteilt
• alle Verbesserungsvorschläge der externen Fachquelle wurden umgesetzt und der Beruf offiziell komplett geprüft

Anhand der Labels auf dem Task wird der aktuelle Stand in der jeweiligen Spalte angegeben:

Beispiel: Wir befinden uns in der Spalte „new job wordlist is created“. Die Vokabelliste für den Beruf „Bäcker:in“ ist bereits fertig erstellt (erster Schritt auf der Checkliste) und der Beruf kann darf auf dem Board einen Schritt weiter nach rechts wandern. Die Vokabelliste für den Beruf „Fachinformatiker:in“ wird gerade noch erstellt und ist noch nicht bereit für die nächste Spalte.

 Vokabelliste wurde mit ChatGPT erstellt

• Der Prompt wird bei ChatGPT auf der „Deep Research“- Funktion eingegeben.
• Das xxx im Prompt wird durch die Berufsbezeichnung ersetzt (z. B. „Bäcker:in“).

Promt:

Für eine Vokabel-Lern-App, die Fachbegriffe vermittelt, bin ich auf der Suche nach Themen bzw. Sinneinheiten von Vokabeln für den Beruf xxx. Vokabeln sollen nach Tätigkeiten im Berufsalltag gegliedert sein. Zielgruppe sind Zugewanderte mit Deutsch als Fremdsprache, die Fachbegriffe mit der App lernen können, die in einem normalen Sprachkurs nicht vermittelt werden können. Stelle 15-20 Sinneinheiten mit jeweils etwa 10-15 bildlich darstellbaren Nomen zusammen, die sich auf typische Gegenstände und Tätigkeiten im Berufsalltag von xxx (alle Schwerpunkte) beziehen. Die Begriffe werden konkret oder abstrakt sein – vorausgesetzt, sie lassen sich visuell gut vermitteln – und es wird keine Dopplungen zwischen den Einheiten geben.

Die Antwort sollte schon nach Sinneinheiten sortiert sein und ungefähr so aussehen wie im Bild oben rechts,

Je nachdem, wie viele Vokabeln generiert wurden, kann man ChatGPT nochmal nach weiteren Sinneinheiten und Vokabeln fragen:

Beispielsätze für die Vokabeln wurden mit ChatGPT generiert