Die Nutzung von ChatGPT im Bachelor-Studium Smart Automation
Autor: Gernot Hofer
In diesem Artikel geht es um den Einsatz von ChatGPT zur Lösungsfindung von Beispielen aus der angewandten Trigonometrie. In Zusammenarbeit mit dem ZHD-Team (Christina Egger) wurden im Zuge einer Vorlesung aktiv Anwendungsfälle für die Verwendung von ChatGPT zur Lösungsfindung von mathematischen Beispielen erprobt. Folgendes Beispiel galt als Basis für die Erarbeitung mit ChatGPT:
Die „Kommunikation“ mit ChatGPT führte über mehrere Iterationen (hier der Link zum Chatverlauf) zur Verfeinerung des Prompts, was schlussendlich ein sehr brauchbares Ergebnis lieferte.
Der mit Hilfe von ChatGPT verfeinerte Arbeitsauftrag für die Studierenden lautete:
Eine Person (P) befindet sich in der Nähe einer Insel, die auf der Karte mit den Koordinaten A (43,488° N, 16,39° E) verzeichnet ist. Vom Standort dieser Person werden zwei Peilungen zu einer Insel A im Winkel von 303° und zu einem Leuchtturm L mit dem Winkel 351° abgesetzt. Der Leuchtturm L ist auf der Karte mit den Koordinaten C (43,5° N, 16,44° E) verzeichnet.
Berechne die Position der Person unter Verwendung der Methode der Kreuzpeilung und gib seine Koordinaten an.
Erstelle ferner einen Python-Sourcecode zur Lösung dieser Aufgabenstellung.
Sowohl die von ChatGPT angebotene Erklärung zur Lösung dieser Problemstellung als auch die Realisierung der Berechnung waren im Ansatz sofort nutzbar.
Folgender Python-Sourcecode wurde von ChatGPT als Lösung generiert:
import numpy as np
# Koordinaten der Punkte
A = np.array([43.488, 16.39])
L = np.array([43.5, 16.44])
# Peilungen
peiling_A = np.radians(303) # Peilung zu Insel A
peiling_L = np.radians(351) # Peilung zu Leuchtturm L
# Vektoren zu den Navigationspunkten
vec_BA = np.array([np.cos(peiling_A), np.sin(peiling_A)])
vec_BL = np.array([np.cos(peiling_L), np.sin(peiling_L)])
# Gleichung lösen
t1, t2 = np.linalg.solve(np.array([vec_BA, -vec_BL]).T, L – A)
# Berechnung der Position von B
B = A + vec_BA * t1
print(“Die geschätzte Position von B:”)
print(f”Breitengrad: {B[0]}° N”)
print(f”Längengrad: {B[1]}° E”)
Erkenntnis:
Durch die sukzessive Verbesserung des Prompts konnte eine sehr brauchbare Lösung zur gegebenen Problemstellung gefunden werden. In der Lehre (hier: Softwareentwicklung) bietet sich dieses Tool ideal für folgende Szenarien an:
- Vergleich von unterschiedlichen Sourcecode-Lösungen
- Code-Optimierung
- Fehlersuche und -behebung
- Erweiterte funktionale Nutzung von bestehenden Python-Libraries
ChatGPT sollte nicht als systemischer „Gegner“ gesehen, sondern als Study-Buddy für Studierende und/oder als Assistent bei der Lehrvorbereitung aktiv genutzt werden.
ÜBER DEN AUTOR
Gernot Hofer ist hauptberuflich Lehrender an der FH CAMPUS 02 in den Themenbereichen Informatik, angewandter Mathematik und IoT. Er leitet das Energy Analytics & Solution Labor (EAS-Lab) und arbeitet gemeinsam mit Kolleg*innen an energietechnischen Fragen der Zukunft und deren Lösungen. Als Gast-Lektor hält er Vorlesungen an der FH Kärnten (IoT) und FH Hagenberg (Tamperproof Design).
