WorkBuddy Bildung Praxis-Kurs für den gesamten Prozess: AI-Unterrichtsvorbereitung, Recherche, Hausaufgabenbewertung, Probelehrprobe ohne Schüler und lokales QuickForm-Deployment

1. Kursvorstellung

Ein Kurs zu AI-Lehr- und Büroeffizienz, der speziell für Lehrkräfte an Grund-/Sekundarschulen und Hochschulen sowie für Bildungspraktiker entwickelt wurde. Er baut ein vollständiges Lernsystem rund um Plattform-Grundlagen, Konnektoren, Automatisierung, benutzerdefinierte Skill-Fähigkeiten, API-Aufrufe, Cloud-Speicher, Audio-/Videoverarbeitung, Bilderkennung und lokales Deployment auf. Ausgehend von WorkBuddys Bereichen, Aufgaben, Speicher, Betriebsmodi, Modellen und Konnektoren führt er Sie durch Fälle wie visuelle Zusammenfassungen von Aufsätzen, automatisierte Aufgaben und CLI-Integration schnell in die Praxis ein; anschließend geht es weiter zu Skill-Deployment und Eigenentwicklung, zum Aufbau lehrerspezifischer Tools wie Literatur-Download und -Organisation, Ausfüllen komplexer Unterrichtsplan-Vorlagen und Wissenskarten sowie zur Nutzung von APIs für Unterrichtsdesign und Aufsatzhilfe, AI-Bildgenerierung, Mindmaps und intelligenter Hausaufgabenbewertung. Der Kurs behandelt zudem TOS-Cloud-Speicher, Stimmklang-Generierung, Verarbeitung von Klassenraumaufnahmen, AI-Coaching für Probelehrproben ohne Schüler, Spracherkennung, AI-Autoschnitt, Bilderkennung sowie QuickForm-Aufruf und lokales Deployment. So integrieren Lehrkräfte AI wirklich in Unterrichtsvorbereitung, Recherche, Bewertung, Büroarbeit und Unterrichtspraxis, bauen einen wiederverwendbaren persönlichen AI-Workflow auf und reduzieren repetitive mechanische Arbeit.

2. Für wen dieser Kurs ist

1. Lehrkräfte an vorderster Front, die durch tägliche Unterrichtsvorbereitung stark belastet sind
2. Bildungsfachkräfte, die AI zur Effizienzsteigerung nutzen möchten
3. Forschende, die häufig Unterrichtspläne und Lehrmaterialien erstellen
4. Lehrkräfte, die Skill- und API-Anwendungen lernen möchten
5. Lernende ohne Vorkenntnisse, die einen AI-Unterrichts-Workflow aufbauen möchten

3. Was Sie gewinnen

1. WorkBuddy Kernfunktionen und -Bedienung beherrschen
2. Eigenständig lehrerspezifische AI-Skills erstellen
3. Methoden für API- und Agent-Aufrufe beherrschen
4. Effizienz bei Audio/Video, Bewertung und Recherche erreichen
5. Einen persönlichen AI-Unterrichts-Automatisierungsworkflow aufbauen

4. Kurskatalog:

01. Vorwort zum Kurs

02. Sitzung 1.1 – Erster Blick auf WorkBuddy Bereiche, Speicher, Aufgaben und Räume

03. Sitzung 1.2 – Erster Blick auf WorkBuddy Aufgaben, Räume, Modi und Modelle

04. Sitzung 1.3 – Erster Blick auf WorkBuddy Konnektoren

05. Sitzung 1.4 – Praxis-Fall 1: den Platzhalter des Feixiang-Lehrers entfernen

06. Sitzung 1.5 – Praxis-Fall 2: einen Aufsatz in eine visuelle Zusammenfassung verwandeln

07. Sitzung 1.6 – Fortgeschrittener Fall 1: die effiziente Arbeit des Assistenten

08. Sitzung 1.7 – Fortgeschrittener Fall 2: wie man die Automatisierungsfunktion einrichtet und nutzt

09. Sitzung 1.8 – Fortgeschrittener Fall 3: WorkBuddy mit CLI verbinden

10. Sitzung 2.1 – Q&A vor dem Unterricht

11. Sitzung 2.2 – Integrierte Skills: Deployment und 3D-Modelle

12. Sitzung 2.3 – Der Bildhosting-Skill im Skill-Store

13. Sitzung 2.4 – Einen Skill erstellen: Skill für Literatur-Download und -Organisation

14. Sitzung 2.5 – Einen Skill erstellen: Ausfüllen komplexer Vorlagen für Unterrichtsdesign

15. Sitzung 2.6 – Einen Skill erstellen: Skill für Wissenskarten

16. Sitzung 3.1 – Q&A vor dem Unterricht und Vorbereitung

17. Sitzung 3.2 – API für Anfänger: eine API in eine HTML-Seite einfügen

18. Sitzung 3.3 – API für Anfänger: der Stift-Skill zum Schreiben von Fällen, Unterrichtsdesign, Aufsätzen

19. Sitzung 3.4 – API für Anfänger: der Super-Bildgenerierungs-Skill

20. Sitzung 3.5 – Fortgeschrittene API: einen Coze-Agent aufrufen, um einen Mindmap-Skill zu bauen

21. Sitzung 3.6 – Fortgeschrittene API: Coze-Programmierung aufrufen, um einen Hausaufgabenbewertungs-Skill zu bauen

22. Sitzung 4.1 – Einen TOS-Bucket erstellen

23. Sitzung 4.2 – Den TOS-Bucket nutzen

24. Sitzung 5.1 – Erfahrungsaustausch zur Unterrichtsvorführung ohne Schüler

25. Sitzung 5.2 – Einen Audio-Generierungs-Skill bauen

26. Sitzung 5.3 – Praxis 1: Audio aus einem Stimmklang erzeugen

27. Sitzung 5.4 – Praxis 2: Voice Lab + Datenwiederherstellung

28. Sitzung 5.5 – Einen Audio-Verarbeitungs-Skill bauen

29. Sitzung 5.6 – Praxis 1: Klassenraumaufnahme, Skill zum Coaching von Probelehrproben ohne Schüler

30. Sitzung 5.7 – Praxis 2: Spracherkennungs-Labor

31. Sitzung 5.8 – Praxis 3: AI-Autoschnitt von Videos

32. Sitzung 5.9 – Einen Bilderkennungs-Skill bauen

33. Sitzung 5.10 – Bilderkennungs-Labor

34. Sitzung 6.1 – Erfahrungsaustausch vor dem Unterricht

35. Sitzung 6.2 – Einen QuickForm-Aufruf-Skill bauen

36. Sitzung 6.3 – Praxis zur QuickForm CLI-Anwendung

37. Sitzung 6.4 – Vorbereitung für das lokale QuickForm-Deployment

38. Sitzung 6.5 – Praxis zum lokalen Deployment: Little Campus Observer

39. Sitzung 6.6 – Zusammenfassung der zentralen Unterrichtsinhalte