Quelltext der Seite ChatGPT 5 auf MOOit.de


{{T}}

= Fahrplan zur GPT-5-Integration auf [[aiMOOC.org]] =
;Ziel
: Den gesamten Lebenszyklus eines Kurses – **Erstellung → Lernen → Prüfung → Zertifizierung** – in einer einzigen, KI-gestützten Plattform abbilden. Lehrkräfte und Lernende sollen binnen Minuten **multimodale “Living-MOOCs”** erzeugen, automatisch aktualisieren und individuell auswerten können.

== Inhaltsverzeichnis ==
__TOC__

== Phase 0 – Vorbereitungen (≈ 1 – 2 Wochen) ==
{| class="wikitable"
! To-do !! Warum / Details
|-
| '''OpenAI- bzw. Azure-Vertrag anpassen''' || <nowiki>* GPT-5 hat neue Endpunkte (gpt-5-preview, gpt-5-mini, gpt-5-nano).*  
* Prüfen, ob „Dedicated Capacity“ oder „Pay-as-you-go“ günstiger ist.*  
* Übertragungsvolumen kalkulieren (≈ 3 GB pro 1 Mio Tokens).</nowiki>
|-
| '''Budgetrahmen definieren''' || <nowiki>- Vollmodell: ~25–40 USD / Mio Input-Tokens.  
- Mini: ~50 % davon; Nano: Einmalgebühr + lokale GPU-Kosten.  
- Richtwert Schule: 1 000 Schüler × 25 MOOCs/Jahr ≈ 50 Mio Tokens.</nowiki>
|-
| '''DSGVO & Auftragsverarbeitung''' || <nowiki>- Für Cloud-Inference Region “Sweden Central”.  
- Wenn Offline-Klassenzimmer: GPT-5 Nano als Docker → Schulserver (GPU ≥ 24 GB VRAM).</nowiki>
|-
| '''Rollen & Schulungen''' || <nowiki>- '''Prompt-Engineer''' (Template-Design)  
- '''Content-Editor''' (fachliche Prüfung)  
- '''DevOps''' (CI/CD, Secrets, Monitoring)  
- '''Learner-Experience-Designer''' (Gamification, Barrierefreiheit)</nowiki>
|}

== Phase 1 – Technische Integration (≈ 2 – 3 Wochen) ==
{{o}} '''API-Keys & Secrets''' im Vault hinterlegen (Rotation 30 Tage)  
{{o}} '''SDK-Upgrade'''  
<nowiki>pip install --upgrade "openai>=1.0.0"</nowiki>  
{{o}} '''Agent-API anlegen'''  
<nowiki>POST /v2/agents/{id}/run</nowiki> für Auto-Recherche & Fact-Check  
{{o}} '''MediaWiki-Extension »AiCourseBuilder«''' – Server-Side Rendering  
<nowiki>
$response = OpenAI::chat()->create($payload);
Wiki::saveDraft($response['choices'][0]['message']['content']);
</nowiki>
{{o}} '''Datei-Pipeline''' – Base64-Assets → S3 → CloudFront → <gallery>-Tag  
{{o}} '''On-Device Fallback''' – Docker-Container mit gRPC-Bridge für GPT-5 Nano (LAN-first / Cloud-failover)

== Phase 2 – Kursproduktion automatisieren ==
=== 2.1 Prompt-Vorlage ===
<nowiki>
subject: "Photosynthese"
grade: "7"
language: "de"
difficulty: "standard"
learning_outcomes:
  - "Schüler erklären die Funktion von Chlorophyll."
  - "Schüler berechnen Brutto- und Netto-Photosynthese."
context: "Regenwald"
</nowiki>

=== 2.2 Vollkurs-Generierung ===
{{o}} Request-Parameter: <nowiki>{"model":"gpt-5-mini","max_tokens":120000,"temperature":0.6}</nowiki>  
{{o}} Rückgabe: Kursstruktur (JSON + Markdown), Glossar, 3 Übungsbilder, 5 MC-Fragen, Video-Storyboard

=== 2.3 Human-Review ===
{{o}} Entwurf unter <nowiki>User:⟨Name⟩/Draft:Photosynthese</nowiki>  
{{o}} Editor sieht Diff-Ansicht → Kommentarfunktion (MediaWiki-Flow)

=== 2.4 Multimodale Assets ===
{{o}} Separater Agent-Run: <nowiki>"Create 120-second explainer video with German voice-over and subtitles."</nowiki>  
{{o}} FFmpeg-Encoding (720p) → Upload → Einbindung als <nowiki><html5video height="360"></nowiki>‐Tag

=== 2.5 Veröffentlichung ===
{{o}} Button '''Publish ↗''' verschiebt Seiten nach <nowiki>aiMOOC:Photosynthese_7</nowiki> und leert Varnish-Cache

== Phase 3 – Tutoring & Analytics (≈ 2 Wochen) ==
{{o}} **Embedded Tutor-Chat**: JS-Widget → <nowiki>POST /chat</nowiki> mit  
<nowiki>{"system":"You are a socratic AI-tutor…","user_profile":{…}}</nowiki>  
{{o}} **Adaptive Hilfen**: Frontend sendet Bearbeitungszeit; wenn <nowiki>motivation_score < 0.4</nowiki> → GPT-Hint  
{{o}} **Essay-Scoring**: GPT-5 Full generiert Rubric + Heatmap (JSON)  
{{o}} **Learning-Dashboard**: Logs → Kafka → TimescaleDB → Grafana-Board „Course KPIs“

== Phase 4 – Kontinuierliche Aktualisierung (laufend) ==
{| class="wikitable"
! Automatisierung !! Umsetzung
|-
| Wöchentlicher Literatur-Scan || <nowiki>Cron 03:00 → Agent: "search arXiv + ERIC for 'Photosynthesis'…" → Patch-Vorschläge per Diff-Mail</nowiki>
|-
| Confidence-Threshold || <nowiki>auto_publish = true</nowiki>, wenn <nowiki>fact_score ≥ 0.90</nowiki>
|-
| Prompt-Versionierung || Git-Commit kommentiert mit Modell-ID, z. B. <nowiki>[gpt-5-0701] Add Nature-2025 finding</nowiki>
|}

== Phase 5 – Kosten- & Qualitätskontrolle ==
{{o}} **Traffic-Router**: Tutor-Fragen → GPT-5 Mini; Groß-Generierung (Video) → GPT-5 Full  
{{o}} **Token-Caps & Caching**: Shared-Cache für statische Abschnitte, <nowiki>max_tokens=4000</nowiki> im Tutor-Chat  
{{o}} **Safety-Audits**: Double-Call-Strategie mit Modell <nowiki>gpt-5-safety</nowiki> vor Veröffentlichung

== Extension A – »Learner-MOOC-Creator« ==
{| class="wikitable"
! Schritt !! Detail
|-
| Wizard-Formular || <nowiki>Thema · Schulstufe · Lieblingskontext (z. B. "FC Bayern") · Sprache · geplanter Zeitaufwand</nowiki>
|-
| Prompt-Composer || <nowiki>{"user":"Erstelle einen aiMOOC über Satzglieder im Stil von FC Bayern…"}</nowiki>
|-
| Entwurf speichern || <nowiki>User:⟨Name⟩/Draft:⟨Slug⟩</nowiki> – ACL nur Owner + Lehrkraft
|-
| Review-Queue || Unter 18 → Freigabe durch Lehrkraft; ab 18 optional Auto-Publish
|-
| Gamification || Veröffentlichung vergibt '''Creator-Badge'''; Badge wird im Cockpit angezeigt
|}

== Extension B – »Auto-Assessment Builder« ==
{{o}} **Kompetenz-Snapshot**: <nowiki>GET /progress/{user}.json</nowiki>  
{{o}} **Blueprint-Prompt**: <nowiki>"Schreibe eine 45-min-Klassenarbeit für {user}. Pflichtthemen: …"</nowiki>  
{{o}} **Ausgabeformate**: Markdown (MediaWiki), DOCX (pandoc), PDF (wkhtmltopdf)  
{{o}} **Version-Stempel**: Kopfzeile enthält <nowiki>Model GPT-5-Full • UTC 2025-08-03T14:23</nowiki>  
{{o}} **Archivierung**: <nowiki>Assessments/{user}/{yyyy-mm-dd}.pdf</nowiki>

== Extension C – »Learning-Analytics Cockpit 2.0« ==
{{o}} **Pipeline**: Event-Log → Kafka → TimescaleDB (Retention 2 Jahre)  
{{o}} **UI**: React-Tabelle „Meine MOOCs“ – Spalten: Status | Score | Pflicht/Wunsch | Zeitaufwand  
{{o}} **PDF-Nachweis**: Zeilen markieren → Button '''Export''' → GPT-5 Mini generiert Bericht + Signatur  
{{o}} **Badges & Heatmap**: Kalender-Heatmap (ähnlich GitHub) visualisiert Aktivität; Badges bei Meilensteinen  
{{o}} **Privacy**: Schalter „Private Mode“ blendet persönliche KPIs für Mitschüler aus

== DevOps-Checkliste ==
{{o}} Vertrag & Budget freigegeben  
{{o}} API-Keys hinterlegt / SDK aktualisiert  
{{o}} Extensions '''AiCourseBuilder''', '''AiLearnerCreator''', '''AiAssessmentBuilder''' deployed  
{{o}} Pilotkurs & Pilot-Assessment erfolgreich generiert  
{{o}} Datenschutz-Folgenabschätzung dokumentiert  
{{o}} Lehrkräfte / Lernende geschult (2 h Workshop + Wiki-Guides)  
{{o}} Monitoring & Alerts (Prometheus + Grafana) aktiv

== Endergebnis ==
<nowiki>
Creation  →  Learning  →  Assessment  →  Certification
</nowiki>

{{o}} **Lernende erstellen eigene MOOCs** – z. B. „Satzglieder mit FC Bayern“  
{{o}} **Personalisierte Prüfungen** auf Basis ihrer Pflicht- & Wunsch-Kurspfade  
{{o}} **Live-Nachweise** für Lehrkräfte – automatisch, DSGVO-konform, ohne Zusatzaufwand