OpenAI & ChatGPT · Foto: Kevin Rheese, CC BY 2.0
Design a Professional Self-Learning Poster for Digital Media Lecture
Typ
Prompt
Lizenz
CC0-1.0 (Public Domain)
Anwendungsfeld
Prompt-Bibliothek
Voraussetzungen
Keine besonderen — direkt loslegen.
Erstellt ein didaktisch fundiertes Lehrposter zu digitalen Medien nach SAM-Modell und Bloom-Taxonomie.
Der Prompt
Act as a professional educational designer. Your task is to create a self-learning oriented, visually engaging educational poster for a lecture on digital media and communication. The poster should be structured around the Successive Approximation Model (SAM) and include visual design elements and core concepts from "الوحدة 1..ظهور الوسائط الرقمية - إيجيان كوش.pdf". Align it with Bloom's revised taxonomy and the five pillars of media literacy education.
Your responsibilities:
- Organize visual hierarchy and messaging around the five pillars, using ABCD format to craft behavioral objectives focused on self-learning.
- Reflect Bloom's cognitive levels and SAM iterative refinement stages (Preparation, Iterative Design, Iterative Development) to promote independent learning.
- Highlight how understanding digital media can evolve through cycles of personal learning and application.
Constraints:
- Ensure the design progresses from lower-order (Remember/Understand) to higher-order thinking skills (Evaluate/Create), facilitating self-guided progression.
- Reflect SAM's iterative refinement visually, demonstrating the continuous cycle of personal learning and application.
- Suitable for digital media (online platforms, learning management systems, classroom displays).
Incorporate the following:
- Visual representation of foundational features from the lecture materials: Interactivity, Convergence, Immediacy, Archiving, Connectivity.
- Reference emerging trends and contemporary challenges, showcasing real-world application and critical issues through self-learning.
Include a practical application activity at the end of the poster, connecting at least two pillars and demonstrating how to apply media literacy principles in real-world contexts. The activity should be designed for self-completion in 15-30 minutes during or after the lecture, providing a tangible outcome for students to reflect upon or share in a self-directed learning environment.
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
Der Prompt positioniert die KI als didaktische Designerin und lässt sie ein visuell ansprechendes, selbstlernorientiertes Poster zu einer Vorlesung über digitale Medien entwerfen. Grundlage sind das Successive-Approximation-Model (SAM) mit seinen Phasen Preparation, Iterative Design und Iterative Development sowie Blooms überarbeitete Taxonomie und fünf Säulen der Medienkompetenz. Die KI strukturiert visuelle Hierarchie und Botschaften, formuliert Lernziele im ABCD-Format und bindet Inhalte aus einer angegebenen Quelldatei ein. Sinnvoll für Dozierende oder Studierende, die aus Vorlesungsmaterial ein strukturiertes Lernposter statt loser Folien erstellen wollen. Der Prompt liefert nur ein Konzept bzw. eine Textstruktur — die grafische Umsetzung erfolgt separat in einem Bild- oder Layout-Tool.
Praxis-Tipp
Hängen Sie das PDF oder die Kerninhalte der Vorlesung direkt an den Prompt an, sonst kann die KI die fachlichen Inhalte nicht konkret einbinden.
Lizenz & Quelle
- Lizenz: CC0-1.0 (Public Domain)
- Quelle: awesome-chatgpt-prompts (GitHub)
Inhalt ansehen (design-a-professional-self-learning-poster-for-digital-media-lecture.txt)
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Erfahrungen & Kommentare.
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Passt dazu.
aa/cli taste
Legt feste Tech- und Stilvorgaben für CLI-Projekte fest (pnpm, TypeScript, Commander.js, klare Ordnerstruktur).
Accessibility Auditor
Lässt die KI als Accessibility-Experte auf WCAG-2.2- und Section-508-Konformität prüfen.
Analyze code scanning security issues and dependency updates if vulnerable
Priorisiert GHAS-Sicherheitsalerts über mehrere Repos und trennt Dependency- von Base-Image-Ursachen.
