ChatGPT-Grundproblem: Viel Datenstrom – keine Lebenswelt – Beispiel Zitat Roman „Nach Mitternacht“ (Mat4280-kul)

Worum es hier geht:

🎓 FĂŒr SchĂŒlerinnen und SchĂŒler

Was passiert, wenn man ChatGPT eine scheinbar einfache Frage zu einer Figur im Roman *Nach Mitternacht* stellt – und plötzlich merkt, dass die Antwort irgendwie nicht passt?

In diesem Video erfÀhrst du:

  • Wer Herr Kulmbach ist – und warum Sanna ihn fĂŒr gefĂ€hrlich hĂ€lt
  • Was genau in der Kneipenszene passiert – mit Gerti, Pielmann und Sanna
  • Wie eine KĂŒnstliche Intelligenz den Text anders liest als du
  • Warum man nie blind ĂŒbernehmen sollte, was die KI sagt – selbst wenn es sich klug anhört
  • Besonders spannend: Am Ende wird sogar deutlich, wie du selbst in wenigen Schritten solche Fehler erkennen und klĂ€ren kannst.

đŸ“˜âš™ïž FĂŒr LehrkrĂ€fte

Dieses Video eignet sich ideal zur EinfĂŒhrung in zentrale Themen des Romans *Nach Mitternacht* – und zum GesprĂ€ch ĂŒber den reflektierten Einsatz von KI im Literaturunterricht.

Es zeigt exemplarisch:

  • Wie eine literarische Figur (Kulmbach) aus dem Kontext heraus interpretiert werden kann
  • Wo Sprachmodelle wie ChatGPT zu Fehldeutungen neigen – und warum das didaktisch aufschlussreich ist
  • Wie sich Analysekompetenz, Perspektivbewusstsein und KI-VerstĂ€ndnis verbinden lassen
  • Das Video spricht SchĂŒler und SchĂŒlerinnen direkt an, ohne belehrend zu wirken – und eignet sich daher auch als Impulsfilm fĂŒr eine Unterrichtseinheit oder Projektarbeit zu Literatur und DigitalitĂ€t.

Das Video ist hier zu finden:

Videolink
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Hier kann man direkt zu den entsprechenden Stellen im Video springen:
— 0:00 – Einleitung: Worum geht’s – und warum ist das spannend? 0:40 – Der Roman ‚Nach Mitternacht‘ – ganz kurz erklĂ€rt 1:30 – Szenenanalyse: Kneipe, Gerti, Pielmann – und Herr Kulmbach 3:50 – Was macht Kulmbach so gefĂ€hrlich? 5:10 – Frage an ChatGPT: Spielt Kulmbach noch eine Rolle? 6:00 – Antwort der KI – und warum sie irritiert 7:00 – Die Rekonstruktion: Wie die KI falsch abgebogen ist 8:30 – Was ein Sprachmodell kann – und was es nicht kann 10:00 – Das Kneipenbild: Wie Menschen Situationen erfassen 11:30 – Zwischenfazit: Menschliche Intuition versus KI-Datenlogik 12:40 – Zusammenfassung: StĂ€rken und SchwĂ€chen im Dialog 15:00 – Ausblick: Warum dieses Beispiel ĂŒber den Einzelfall hinausgeht 16:30 – Danke, Links und Hinweis auf weitere Materialien

Die Dokumentation kann hier angeschaut bzw. heruntergeladen werden:
Mat4280-kul bem Die Kulmbach-Pleite Roman Mitternacht Lebenswelt gegen Datenstrom Kopie Kopie Kopie
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Weitere Infos, Tipps und Materialien

Infos, Tipps und Materialien zu weiteren Themen des Deutschunterrichts
https://textaussage.de/weitere-infos
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