Diskussion:AI Fair-Image Challenge - 1. Preis

ChatGPT Teams – Konkreter Nutzen (Überblick)

Bereich	Konkreter Nutzen für euch (Schule/Wettbewerb)	Warum Teams (statt Plus/Pro)	Beispiel-Workflows
Datenschutz & Rechte	Team-Daten werden standardmäßig nicht zum Modelltraining verwendet. Rechte an Inputs/Outputs verbleiben bei euch (wo rechtlich zulässig). Geeignet für sensible Schüler:innen-Daten (Pseudonymisierung möglich). || Teamweite Default-Einstellung (kein Opt-out je Einzelkonto nötig). Transparente Daten-Kontrollen, klare Admin-Policies. || Projekt „AI Fair-Image Challenge“ mit Vorgaben: keine Klarnamen, Platzhalter für Bilder/Quellen, Export ohne personenbezogene Daten.
Admin & Rollen	Zentrale Verwaltung (Einladung, Entzug, Rollen). SSO/SCIM (falls vorhanden), Domain-Steuerung. Nutzungsübersicht für Wettbewerb/AG. || Workspace mit Admin-Konsole. Account-Sharing entfällt. || 5 Teamer als Admin/Editor, 4 Sieger:innen als Editor; Sichtbarkeiten: nur Kurs / nur Jury / öffentlich.
Kollaboration	Geteilte GPTs (z. B. aiMOOC-Generator) für alle. Gemeinsame Projekte mit Datei-Uploads, Versionsständen, Prompt-Vorlagen. || Plus/Pro sind Einzellizenzen ohne Team-Workspace. || „KI-Bilder-Lab“, „Songwriter-Studio“, „Quiz-Builder“, „Extension-Dev“ als getrennte Projekte mit Vorlagen.
Connectors & Datenquellen	(Wenn verfügbar) Anbindung von Drive/SharePoint/Dropbox/Box/GitHub/Notion u. a. Materialsichtung direkt im Chat (Zitate/Referenzen). || Admin steuert Connector-Zugriff zentral. || aiMOOC-Vorlagen aus GitHub, Medienlisten aus Drive, Quellenprüfung direkt im Projekt.
Unterricht & Wettbewerb	Einheitliche Prompts/Checklisten für Schüler:innen. Review-Schleifen (Rubrics), Feedback-Bausteine, Exporte. || Geteilte GPTs & Policies sichern gleiches Niveau/Format. || Bewertungs-GPT mit Rubric (Inhalt, Quellen, Stil, Urheberrecht), Export als Wikitext/PDF.
Kreativ-Produktionen	KI-Bilder (Motive, Mockups), Texte, Skripte, Lead-Sheets. Teamweite Stil-Guides/Brand-Prompts. || Höhere Limits/Tools im Team, zentrale Asset-Ordner. || Fair-Image: Serien-Prompts, Qualitätsschranken (keine Logos/Marken), Ausgabe als PNG/SVG.
Analyse & Recherche	Recherchen bündeln, Quellen extrahieren, Zitierstile. Tabellen/Reports für Lehrkräfte. || Längere Kontexte & Tools in Team-Projekten. || Sammelreport „Wettbewerbsstatistik“: Teilnahmen, Meilensteine, To-dos.
Kosten/Nutzen	Skalierbar auf 9 Sitze (4 Sieger:innen + 5 Teamer). Ein Tarif, gemeinsame Policies. || Mix aus Plus/Pro führt zu Brüchen in Policies/Sharing. || Einheitlicher Workspace „Fair-Image 2025“ mit Bereichs-Ordnern und Rollen.

Ausbau: KI-Motive auf fair-image.de

Ziele

1. Serienfähige, wiederholbare Motive (freigestellt, PNG/SVG) mit einheitlichem Stil-Guide.
2. Urheberrechts-/Persönlichkeitsrechts-Check vor Veröffentlichung.

Teams-Setup

1. Projekt „Fair-Image Art Lab“ mit geteiltem GPT (Stil-Guide, Negativ-Prompts, Exportvorgaben).
2. Asset-Ordner (Vorlagen, Farbwerte, Mockups).
3. Freigabe-Workflow: Entwurf → Review → Final-Export.

Beispiel-Workflows

1. „20 Motive zu schwäbischen Wörtern“: Batch-Prompts → Variation → Auswahlmatrix → Export als PNG/SVG, Metadaten-Tabelle.
2. Serien-QA: Checkliste (Freisteller, Kanten, Größe, keine Marken/Personen ohne Rechte).

Ausbau: KI-Songs auf themonkeydance.de

Ziele

1. Lyrics, Hook-Varianten, Reimschemata, Akkordfolgen, Leadsheets (MusicXML/ABC).
2. Rechtssichere Veröffentlichung (keine geschützten Melodiezitate).

Teams-Setup

1. Projekt „Songwriter-Studio“ mit geteiltem GPT (Genre-Presets, Hook-Generator, Metrik-Check).
2. Vorlagen für Strophen/Pre/Chorus/Bridge, Export als TXT, MusicXML, ChordPro.

Beispiel-Workflows

1. „Trust me it’s true“ – Varianten von Hooks/Refrains, Silbenzählung automatisch, Silben-/Betonungs-Raster.
2. Produktions-Prompts für DAW/Stem-Generatoren (separate Tools), inkl. BPM/Key/Structure-Sheet.

Ausbau: KI-Lernkurse auf aimooc.org

Ziele

1. aiMOOC-Serien in Wiki-Syntax (Texte, Aufgaben, Medien, Interaktivität).
2. Qualitäts- und Quellen-Check, konsistentes Layout.

Teams-Setup

1. Projekt „aiMOOC-Generator“ (geteiltes GPT) mit festen Bausteinen:
2. Links, Kapitel-Gliederung, Aufgabenformate, Medien-Einbettung, Quellenformat.
3. Export-Makros: „Als Wikitext ausgeben“, „Glossar generieren“, „Differenzierung G/M“.

Beispiel-Workflows

1. Erstellung eines kompletten aiMOOCs inkl. „Offene Aufgaben“ und „Lernkontrolle“ (ausführlich).
2. Review-GPT prüft: Verständlichkeit (DaZ), Altersangemessenheit, Quellenlage, Urheberrecht.

Ausbau: KI-Quiz-Seite (Schule/Studium)

Ziele

1. Interaktives Quiz nach Fächern (inkl. Bildfragen mit Wikimedia-Lizenzangaben).
2. Punkte-Übersicht, Lehrer:innen-Export (Lernnachweis/Arbeit).

Teams-Setup

1. Projekt „Quiz-Builder“ mit geteiltem GPT (Fragentypen-Vorlagen, Bild-Einbindung, Lizenzfelder).
2. Tabellen-Export (CSV/JSON) für Import ins Quiz-Frontend.

Beispiel-Workflows

1. 20 Fragen + 1 Kreuzworträtsel + Memory: Auto-Generator → Bildsuche mit Lizenzfeldern → Export.
2. Teacher-Pack: Aufgabenpool → Klassenarbeit (Auto-Zusammenstellung) → PDF/Wiki-Export.

Ausbau: Extension-Entwicklung für moocit.de

Ziele

1. MediaWiki-Extensions für aiMOOC-Workflows (Tracking, Rubrics, Drag-and-Drop, Analytics).
2. Dokumentation, Tests, CI/CD.

Teams-Setup

1. Projekt „Extension-Dev“ mit geteiltem GPT (Anforderungen, Code-Snippets, Hooks, i18n-Schema).
2. (Wenn verfügbar) GitHub-Connector zum Repo; Code-Reviews/PR-Notizen im Chat.

Beispiel-Workflows

1. Spezifikation als RFC → Gerüst (extension.json, Hooks) → API-Endpunkte → i18n → Tests → README.
2. Integration: Ergebnisse interaktiver Aufgaben sammeln, Export an aiMOOC/Lehrer-Dashboard.

Zusatz: APP-Entwicklung (Web/PWA)

Ziele

1. PWA für Quiz/aiMOOC/Challenge-Hub: offline-fähig, Geräteklassen-optimiert.
2. Design-System (Figma-Tokens) + CI/CD.

Teams-Setup

1. Projekt „App-Factory“ mit geteiltem GPT (Next.js/Remix Presets, i18n, Accessibility, Test-Matrix).
2. Komponenten-Katalog (Buttons, Cards, Quiz-Bausteine), Prompt-Vorlagen für Generierung & Refactoring.

Beispiel-Workflows

1. „Greenfield“: User-Stories → Architekturskizze → Boilerplate → Komponenten → E2E-Tests → Lighthouse-Check.
2. „Modernisierung“: Code-Audit → Migrationsplan → Refactor-Prompts → DX-Verbesserungen (eslint, vitest, playwright).

Projektübersicht als Tabelle

Projektbereich	Haupt-Artefakte/Ergebnisse	Team-Feature mit größtem Hebel	Hinweis für Schulbetrieb
KI-Motive (fair-image.de)	PNG/SVG-Freisteller, Metadaten, Serienprompts	Geteiltes GPT + Asset-Ordner	Rechte-/Persönlichkeitsrechte-Checkliste im Workflow
KI-Songs (themonkeydance.de)	Lyrics, Leadsheets (MusicXML/ABC), Strukturblätter	Vorlagen & Hook-Generator im geteilten GPT	Keine Melodie-Zitate; Freigabe durch Teamer:in
KI-Lernkurse (aimooc.org)	Wikitext-Kurse, Glossare, Aufgaben, Medien-Einbettung	Export-Makros + Review-GPT	Differenzierung (G/M), DaZ-Check, Quellenpflicht
KI-Quiz-Seite	Fragenpools, Lizenzierte Bildfragen, CSV/JSON-Exporte	Projekt-Templates + Tabellen-Export	Lernnachweis/Arbeit-Export für Lehrkräfte
Extension-Entwicklung (moocit.de)	Extension-Spez, Code-Skelette, Tests, Doku	GitHub-Connector + Code-Review-Notizen	i18n/Barrierefreiheit + Versions-Doku
App-Entwicklung (Web/PWA)	Next.js/Remix-Boilerplate, Komponenten, E2E-Tests	Komponenten-Katalog + Preset-GPT	Offline-Modus + Datenschutz (Logging minimieren)

Implementierung in 7 Schritten

1. Workspace „AI Fair-Image 2025“ anlegen, 9 Sitze vergeben (5 Teamer, 4 Sieger:innen).
2. Geteilte GPTs: „aiMOOC-Generator“, „Art-Lab“, „Songwriter-Studio“, „Quiz-Builder“, „Extension-Dev“, „App-Factory“.
3. Rollen/Policies: Naming-Konventionen, Daten-Retention, Urheberrechts-Checkliste.
4. Projekt-Ordner & Vorlagen (Exporte: Wikitext, CSV/JSON, PDF).
5. (Optional) Connector-Freigaben je Projekt (Drive/SharePoint/GitHub), falls regional verfügbar.
6. QA-Reviews (inhaltlich, didaktisch, rechtlich), Freigabeprozess dokumentieren.
7. Publishing-Check (fair-image.de / themonkeydance.de / aimooc.org / moocit.de).

VERSUCHE

Wenn ihr gewinnt, ist das euer Preis: Ihr bekommt 6 Monate lang einen exklusiven ChatGPT-Team-Zugang – das Profi-Werkzeug für eure Ideen! Damit könnt ihr nicht nur allein kreativ werden, sondern gemeinsam mit eurer Klasse im gleichen Workspace arbeiten:

1. KI-Bilder gestalten, die als Poster, Taschen oder Cover für einen guten Zweck veröffentlicht werden
2. KI-Songs schreiben, komponieren und mit Cover-Art gestalten
3. KI-Bücher entwerfen – von der Story bis zur Illustration, alles in einem Tool
4. aiMOOCs zu Euren Themen erstellen
5. Direkt mit Fair-Image.de zusammenarbeiten und eure Werke als Teil echter Projekte publizieren
6. Euch mit den anderen Gewinner:innen vernetzen und voneinander lernen

Das ist euer Profi-Atelier im Internet, in dem ihr frei experimentieren könnt – und eure Ergebnisse können die Welt ein Stück fairer machen. Eure Kreativität, eure Themen, eure Botschaften – verstärkt durch die stärkste KI-Plattform, die es gibt.

Vorteile für die Ausrichter:innen

1. Admin-Funktionen und Workspace-Kontrolle: klare Struktur, Zugangsbeschränkung, Einrichtung von Projektbereichen (z. B. für Bilder, Songs, Storytelling)
2. Einheitliche Plattform für Fair-Image.de-Kooperation: Motive, Songs, AI-Bücher (STORYLINE) können zentral gesammelt, gebündelt und weiterverarbeitet werden
3. Möglichkeit, Kursstruktur oder Workshops über den Workspace zu steuern: Live-Sessions, Beispiel-GPTs, Templates o. ä.
4. Monitoring und Begleitung: Arbeitsergebnisse können beobachtet, kommentiert, für Ausstellungen oder Publikationen vorbereitet werden
5. Nachhaltigkeit & Netzwerkbildung: Sieger:innen bleiben nach der Challenge vernetzt, können gemeinsame Aktionen (z. B. Verkaufsaktionen für guten Zweck) planen