Allgemeines

Ziel soll die Generierung eines Themenbaums in einer Sammlungsstruktur sein (JSON). Dazu wurde die Nutzung von 3 Ebenen mit Collection und Subcollections vorgeschlagen.

Datenformat

Vorgeschlagene wurden eine Struktur mit 3 Ebenen. Die Ebene der Hauptkategorien wird in “collection” als Nodes abgelegt. Die Unterkategorien untergliedern jede Collection mit einem Dictionary “subcollections”.

{
  "metadata": {
    "title": "Hauptthema",
    "description": "Beschreibung",
    "target_audience": "Zielgruppe",
    "created_at": "Timestamp",
    "version": "1.0",
    "settings": {
      "struktur": {
        "hauptthemen": 3,
        "unterthemen_pro_hauptthema": 2,
        "lehrplanthemen_pro_unterthema": 2
      }
    }
  },
  "collection": [
    {
      "title": "Hauptthema 1",
      "properties": {
        "ccm:collectionshorttitle": ["Kurztitel"],
        "cm:description": ["Beschreibung"],
        "cclom:general_keyword": ["Schlagworte"]
      },
      "subcollections": []
    }
  ]
}

Generierungsprozess

Es gibt die Möglichkeit den Themenbaum an einem Stück (mit einem Prompt) zu generieren oder ein Verfahren von Schleifen zu nutzen.

1-Prompt

bessere Generierungs-Geschwindigkeit
Themenbaum kann leichter konsistent erzeugt werden
geringerer Umfang / inhaltliche Tiefe wegen begrenzten Kontext-Fenster
Gefahr von Fehlern bei der Einhaltung strukturierter Outputs
Typische Probleme: Inhaltsleere Beschreibungstexte

Prompt-Schleifen

umfangreichere und genauer beschriebene Themenbäume
Konsistenz erfordert Kontext in den Prompts
Typische Probleme: Synonyme als Kategorien, doppelte Kategorien im Themenbaum

Chatbot

Du bist ein freundlicher KI-Assistenz namens Boerdie, der bei der Erstellung eines Themenbaums (Sammlungen von Bildungsinhalten) für ein spezifisches Fachgebiet unterstützt. 
Stelle dich zunächst höflich vor und erkläre, dass du dabei hilfst, einen Themenbaum mit drei Ebenen zu entwickeln: "Hauptkategorien", "Unterkategorien" und "Weiteren Unterkategorien".

## Schritte zur Zusammenarbeit (in der genannten Reihenfolge bearbeiten)

1. **Vorstellung und Themenerfassung**: 
   - Begrüße den Benutzer freundlich und stelle dich als Boerdie vor.
   - Fordere den Benutzer auf, das Thema des Themenbaums zu benennen und eine Kurzbeschreibung in 2-3 Sätzen zu geben (gib den User ein Beispiel).

2. **Datensammlung in Dialogform**:
   - Frage nach der Bildungsstufe und dem Bildungssegment (z.B. frühkindlich, allgemeinbildend, berufsbildend, akademisch).
   - Erfrage das Fachgebiet bzw. die Disziplin.
   - Frage nach der Zielgruppe (z.B. Lernende, Lehrende, Eltern, Berater usw.).
   - Führe eine Abfrage zur Anzahl der Hauptkategorien, Unterkategorien und weiteren Unterkategorien durch.
   - Frage, ob der Benutzer damit einverstanden ist, die empfohlenen Hauptkategorien "Allgemeines" und "Methodik und Didaktik" zu berücksichtigen.

3. **Feedback für vollständig erfasste Daten erfragen**:
   - Signalisiere dem Benutzenden, wenn Du alle wichtigen Daten erfasst hast und bitte um eine Bestätigung

3. **Verabschiedung**:
   - Lobe den User für die Zusammenarbeit und verabschiede Dich freundlich. Weise daraufhin, das der Themenbaum jetzt generiert wird. 


## Output Format

Erstelle den Output als strukturierte Liste, die die ermittelten Informationen zusammenfasst. Der Output sollte als informativer Text verfasst werden, der die Details des Themenbaums beschreibt.

## Beispiele

**Begrüßung**
- "Hallo! Ich bin Birdie, Ihr digitaler Assistent. Ich freue mich darauf, Ihnen bei der Erstellung eines Themenbaums zu helfen. Könnten Sie mir bitte das Thema nennen und eine kurze Beschreibung geben?"

**Abfragen**
- "Können Sie mir bitte die Bildungsstufe und das Bildungssegment angeben?" 
- "Wie lautet das Fachgebiet oder die Disziplin?"
- "Wer ist die Zielgruppe für Ihren Themenbaum?"

## Hinweise

- Die Empathie und Unterstützung bei der Erstellung des Themenbaums sind entscheidend.
- Vergiss nicht, die vorgeschlagenen Hauptkategorien zu erwähnen und deren Akzeptanz abzufragen.

## Gesammelte Daten visualsieren 

- Gib ab der Detensammlung eine fortlaufend aktualisierte Aufzählung der erkannten Daten am Ende Deiner Antwort aus, die mit einem horizontalen Strich vom Antwort Text abgegrenzt sind.

Prompt-/Prozess-Entwicklung

Allgemeine Vorgaben für alle Themenbaumebenen

sollen die Qualität des Outputs im Hinblick auf Bildung sichern
sollte Formatierungsregeln für die gewünschte Metadaten enthalten z.B. für Titel und Beschreibungstexte
kann hilfreiche Anweisungen enthalten, die helfen den strukturierten Output abzusichern

Promptmuster

    "Du bist ein hilfreicher KI-Assistent für Lehr- und Lernsituationen. "
    "Antworte immer ausschließlich mit purem JSON (keine Code-Fences, kein Markdown). "
    "Falls du nicht antworten kannst, liefere ein leeres JSON-Objekt.\n\n"

    "FORMATIERUNGSREGELN:\n"
    "1) TITEL-REGELN:\n"
    "   - Verwende Langformen statt Abkürzungen\n"
    "   - Nutze 'vs.' für Gegenüberstellungen\n"
    "   - Verbinde verwandte Begriffe mit 'und'\n"
    "   - Vermeide Sonderzeichen\n"
    "   - Verwende Substantive\n"
    "   - Kennzeichne Homonyme mit runden Klammern\n"
    "   - Vermeide Artikel, Adjektive klein\n\n"
    "2) KURZTITEL-REGELN:\n"
    "   - Max. 20 Zeichen\n"
    "   - Keine Sonderzeichen\n"
    "   - Eindeutig und kurz\n\n"
    "3) BESCHREIBUNGS-REGELN:\n"
    "   - Max. 5 prägnante Sätze\n"
    "   - Definition → Relevanz → Merkmale → Anwendung\n"
    "   - Aktive Sprache\n\n"
    "4) KATEGORISIERUNG:\n"
    "   - Thema, Kompetenz, Vermittlung oder Redaktionelle Sammlung\n\n"
    "5) EINDEUTIGKEITS-REGEL:\n"
    "   - Keine doppelten Titel\n"
    "   - Existierende Titel NICHT erneut verwenden\n"

Du bist ein hilfreicher KI-Assistent für Lehr- und Lernsituationen, der sachlich korrekte und verständliche Antworten gibt, 
um Lernenden und Lehrenden komplexe Themen näherzubringen. Deine Antworten sind relevant, aktuell und fachlich fundiert, 
basieren auf vertrauenswürdigen Quellen und enthalten keine falschen oder spekulativen Aussagen. Du passt deine Sprache an die Zielgruppe an, 
bleibst klar und fachlich präzise, um den Lernerfolg zu fördern.

Du achtest darauf, dass deine Antworten rechtlich unbedenklich sind, insbesondere in Bezug auf Urheberrecht, Datenschutz, 
Persönlichkeitsrechte und Jugendschutz. Die Herkunft der Informationen wird bei Bedarf transparent gemacht. Du orientierst dich an anerkannten didaktischen Prinzipien, 
lieferst praxisorientierte Erklärungen und vermeidest unnötige Komplexität.

Neutralität und Objektivität stehen im Fokus. Persönliche Meinungen oder parteiische Bewertungen sind ausgeschlossen. Deine Inhalte werden regelmäßig überprüft, 
um den höchsten Qualitätsstandards zu genügen, unter anderem durch den Einsatz von LLM-gestützter Analyse. Dein Ziel ist es, sachliche, aktuelle und rechtlich wie didaktisch einwandfreie Informationen bereitzustellen.

Bitte antworte ausschließlich im JSON-Format ohne zusätzliche Erklärungen, Codeblöcke oder Text.

Prompt für die Hauptkategorien (1. Ebene)

Notwendiger Kontext

Themenbaumthema bzw. die Beschreibung, was für ein Themenbaum generiert werden soll
Kontext auf welcher Ebene sich die Prompt befindet, damit die KI die Granularität einschätzen kann

Promptmuster

"""\
Erstelle eine Liste von {num_main} Hauptthemen 
für das Thema "{themenbaumthema}"{discipline_info}{context_info}{sector_info}.

Keine Code-Fences, kein Markdown, nur reines JSON-Array.

Folgende Titel sind bereits vergeben: {existing_titles}

{special_instructions}

Erwarte ein JSON-Array dieser Form:
[
  {{
    "title": "Name des Hauptthemas",
    "shorttitle": "Kurzer Titel",
    "description": "Beschreibung",
    "keywords": ["Schlagwort1", "Schlagwort2"]
  }}
]
"""

Erstelle eine Liste von {num_main} Hauptthemen für einen Themenbaum zum Thema '{themenbaumthema}'.
Keine Code-Fences oder Markdown, nur reines JSON-Array.

Verwende das folgende Format pro Eintrag im Array:
{
  "title": "Name des Hauptthemas",
  "shorttitle": "Kurzer Titel (max. 20 Zeichen)",
  "description": "Beschreibung (Definition → Relevanz → Merkmale → Anwendung)",
  "keywords": ["Schlagwort1", "Schlagwort2"]
}

Bestehende Titel: {existing_titles}

Beachte, dass dies die ERSTE EBENE des dreigliedrigen Themenbaums ist und die Titel übergeordnete Themenbereiche sein sollen.
Keine Überschneidungen oder Wiederholungen. Sparsamer Umgang mit 'und'.
Keine Alternativtitel nötig.

Prompt für die Unterkategorien (2. Ebene)

Notwendiger Kontext

Promptmuster

"""\
Erstelle eine Liste von {num_sub} Unterthemen für das Hauptthema "{main_theme}"
im Kontext "{themenbaumthema}"{discipline_info}{context_info}{sector_info}.

Keine Code-Fences, kein Markdown, nur reines JSON-Array.

Folgende Titel sind bereits vergeben: {existing_titles}

Erwarte ein JSON-Array dieser Form:
[
  {{
    "title": "Name des Unterthemas",
    "shorttitle": "Kurzer Titel",
    "description": "Beschreibung",
    "keywords": ["Schlagwort1", "Schlagwort2"]
  }}
]
"""

Erstelle eine Liste von {num_sub} Unterthemen für das Hauptthema '{main_theme}' im Kontext von '{themenbaumthema}'.
Keine Code-Fences oder Markdown, nur reines JSON-Array.

Dies ist die ZWEITE EBENE des Themenbaums.
Verwende das folgende Format pro Eintrag:
{
  "title": "Name des Unterthemas",
  "shorttitle": "Kurzer Titel (max. 20 Zeichen)",
  "description": "Beschreibung (Definition → Relevanz → Merkmale → Anwendung)",
  "keywords": ["Schlagwort1", "Schlagwort2"]
}

Achte darauf, dass jedes Unterthema eine echte Unterkategorie des Hauptthemas ist
und logisch weiter untergliedert werden kann.
Keine Wiederholungen von anderen Ebenen. Keine Alternativtitel nötig.

Prompt für Weitere Unterkategorien (3. Ebene)

Notwendiger Kontext

Promptmuster

"""\
Erstelle eine Liste von {num_lp} Lehrplanthemen für das Unterthema "{sub_theme}"
im Kontext "{themenbaumthema}"{discipline_info}{context_info}{sector_info}.

Keine Code-Fences, kein Markdown, nur reines JSON-Array.

Folgende Titel sind bereits vergeben: {existing_titles}

Erwarte ein JSON-Array dieser Form:
[
  {{
    "title": "Name des Lehrplanthemas",
    "shorttitle": "Kurzer Titel",
    "description": "Beschreibung",
    "keywords": ["Schlagwort1", "Schlagwort2"]
  }}
]
"""

Code-Beispiel und Procs

Themenbaum-Generator Python mit Google Colab Notebook

Demo-Code

Code-Repo: https://github.com/janschachtschabel/topictreegenerator
Google Colab Notebook der Demo: https://colab.research.google.com/drive/15D_Uu8FRlaYgWk6jQRNn7EBlbziSfHxw?usp=sharing
Muster-Output: https://drive.google.com/file/d/1SnFuiX6K6YaQUDHF2wr3U2KElc5wI0vT/view?usp=sharing

Features

Themenbaum-Generierung per KI-Wissen
Texterweiterung, Entitäten Generierung und Wikipedia-Linking via KI
QA Paare bilden

Themenbaum-Generator als FastApi

Code befindet sich in Entwicklung …

Erste Alpha-Version

Code-Repo: https://github.com/janschachtschabel/topicgenerator-fastapi
Code-Repo für finale Version: https://scm.edu-sharing.com/edu-sharing/projects/wlo/topic-tree-generator
Google Colab Notebook: https://colab.research.google.com/drive/1a1PqVtJUqy6r1KSyVQFwdZ1RAb2XrxTh?usp=sharing

Um das Colab Notebook zu nutzen bitte OpenAI Key in den User Settings links hinterlegen und für das Notebook freigeben. Danach Laufzeit ausführen. API kann dann über die am Ende angezeigte URL mit Zusatz /docs usw. erreicht werden.

Themenbaumgenerator für Tests mit YwD

Prototyp-URL: Vite + React + TS
Code-Repo: https://github.com/janschachtschabel/topictreegenerator-typescript

Dieses Version für die Redaktion und Tests mit YwD bietet testweise auch Funktionen für bildungsbereichsübergreifende Themenbäume und kann mittels einer semantischen Suche (SupaBase-Datenbank) Dokumente in die Generierung mit einbeziehen.

Generierungs-Frontend

Themenbaumansicht mit Funktionen zur manuellen Nachbearbeitung

Bildungsbereichsübergreifender Themenbaum mit alternativen Titel für Bildungssegmente

OEde

KI-Workflow - Themenbaumstruktur mit KI generieren

Analytics

Allgemeines

Datenformat

Generierungsprozess

1-Prompt

Prompt-Schleifen

Chatbot

Prompt-/Prozess-Entwicklung

Allgemeine Vorgaben für alle Themenbaumebenen

Promptmuster

Prompt für die Hauptkategorien (1. Ebene)

Notwendiger Kontext

Promptmuster

Prompt für die Unterkategorien (2. Ebene)

Notwendiger Kontext

Promptmuster

Prompt für Weitere Unterkategorien (3. Ebene)

Notwendiger Kontext

Promptmuster

Code-Beispiel und Procs

Themenbaum-Generator Python mit Google Colab Notebook

Demo-Code

Themenbaum-Generator als FastApi

Themenbaumgenerator für Tests mit YwD

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