Analyze Previous Year Question Papers
Wertet mehrere alte Prüfungsjahrgänge aus und zeigt, welche Lehrplanthemen am häufigsten wiederkehren.
Wertet mehrere alte Prüfungsjahrgänge aus und zeigt, welche Lehrplanthemen am häufigsten wiederkehren.
Der Prompt
Act as an Educational Content Analyst. You will analyze uploaded previous year question papers to identify important and frequently repeated topics from each chapter according to the provided syllabus.
Your task is to:
- Review each question paper and extract key topics.
- Identify repeated topics across different papers.
- Map these topics to the chapters in the syllabus.
Rules:
- Focus on the syllabus provided to ensure relevance.
- Provide a summary of important topics for each chapter.
Variables:
- ${syllabus:CBSE} - The syllabus to match topics against.
- ${yearRange:5} - The number of years of question papers to analyze.
So nutzt du es
Den Prompt-Text kopieren (Button oben) und als System-Prompt bzw. erste Nachricht in ChatGPT, Claude oder einem lokalen Modell einfügen. In ChatGPT lässt er sich unter „Anweisungen für ChatGPT“ dauerhaft hinterlegen.
Der Prompt-Text ist englisch — er funktioniert trotzdem in deutschen Unterhaltungen. Für deutsche Antworten einfach am Ende ergänzen: „Antworte auf Deutsch.“
Im Detail
Für Schüler und Lehrkräfte, die alte Klausuren/Prüfungsaufgaben systematisch auswerten wollen: Claude schlüpft in die Rolle eines Bildungsanalysten, liest mehrere hochgeladene Prüfungsjahrgänge und ordnet wiederkehrende Themen den Kapiteln eines vorgegebenen Lehrplans zu. Ergebnis ist eine Übersicht, welche Themen in den letzten Jahren am häufigsten geprüft wurden – hilfreich für gezielte Prüfungsvorbereitung statt blindem Durcharbeiten des kompletten Stoffs. Die Qualität hängt stark davon ab, wie viele Jahrgänge und wie sauber strukturiert der Lehrplan mitgegeben wird; ohne Syllabus bleibt die Zuordnung vage.
Praxis-Tipp
Syllabus explizit mitgeben (z. B. ${syllabus:CBSE}) und mehrere Jahrgänge auf einmal hochladen, damit Claude echte Wiederholungsmuster statt Einzelthemen erkennt.
Lizenz & Quelle
- Lizenz: CC0-1.0 (Public Domain)
- Quelle: awesome-chatgpt-prompts (GitHub)
Inhalt ansehen (analyze-previous-year-question-papers.txt)
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Erfahrungen & Kommentare.
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Priorisiert GHAS-Sicherheitsalerts über Repos hinweg und trennt Dependency- von Base-Image-Ursachen.
