NotebookLM für den Sprachunterricht – du MUSST das probieren!

Ein Beitrag erstellt von Michaela Kühl

Schon eine ganze Weile redet alle Welt von NotebookLM, dem Google-Tool, das verschiedenste Quellen (PDF, Video, URL) zusammenfasst und als angenehm lockeren Podcast darbietet. Das funktionierte bisher schon in einigen Sprachen, aber noch nicht auf Deutsch. Übrigens, die Anwendung basiert auf Googles Sprachmodell Gemini.

Nun gibt es eine neue Funktion „Audio Übersicht anpassen“, die es erlaubt, den Fokus der Zusammenfassung zu verändern und eben auch die Sprache des Zielpublikums anzugeben. Offiziell kann NotebookLM zwar kein Deutsch, inoffiziell aber funktioniert das hervorragend. Ich verdanke diesen Tipp Jens Polomski, – danke an dieser Stelle dafür!

Warum ist dieses Tool und die neue Funktion so unglaublich spannend?

Die Prüfungen telc B1 und B2, Goethe B1 und B2 haben als festen Bestandteil im Hörteil der Prüfung solche Interviews. In der Prüfung C1-Hochschule und in der C2 muss bei längeren Vorträgen/ Vorlesungen mitgeschrieben werden. All dies möchte man gern trainieren. Aber auch sonst fehlen uns im Sprachunterricht ständig passende Hörtexte zum jeweils aktuellen Thema und ganz besonders authentisch klingende. Hörtexte in Lehrbüchern sind manchmal einfach nur grotesk.

Für selbstgemachte monologische Hörtexte ist ElevenLabs mein Favorit. Aber für dialogische Texte fehlte mir bisher etwas Vergleichbares. Diese Lücke schließt nun NotebookLM und zwar in beeindruckender Weise. Es ist unglaublich leicht zu bedienen. Die Podcasts sind schnell gemacht und klasse. Man hört gern zu. Aber das ist noch nicht alles: Es gibt weitere Funktionen, die Sprachlehrer begeistern und fast den Eindruck entstehen lassen, das Tool sei nur für uns gemacht!

Aber der Reihe nach.

Wie gehe ich vor, um einen KI-Podcast zu bekommen?

Zuerst brauche ich einen oder mehrere Texte. Aus urheberrechtlichen Gründen ist es besser, keine Buch- oder Zeitungsartikel hierfür zu verwenden. Ich habe deshalb für das Beispiel unten Perplexity mit einigen Fragen gefüttert und um einen informativen Text gebeten, der erläutert, aus welchen Quellen ein Azubi sich in Deutschland finanzieren kann. Das Thema ist für meine Lerner im Berufssprachkurs immer sehr interessant. Selbstverständlich kann ich um einen solchen Text auch z.B. ChatGPT oder Claude bitten. Aber ich mag die Möglichkeit bei Perplexity, alle Quellen sofort prüfen zu können und ich will sehr aktuelle Informationen. Ich ließ Perplexity den sehr sachlichen Text noch etwas gefälliger in einen Text im Plauderton umschreiben. Den lud ich schließlich herunter.

Schritt 2: Ich habe NotebookLM geöffnet, ein neues Notebook begonnen und meinen Text als PDF hochgeladen. Man kann an dieser Stelle auch weitere Texte hinzufügen. Aber mir genügte hier dieser eine.

Neben Text oder einem PDF-Input ließen sich als Quelle auch ein Link zu einem Blogbeitrag oder YouTube-Video einfügen. Achtet hierbei auf das Urheberrecht. Ein Link zu eurem aktuellen Blogbeitrag würde z.B. gut passen.

Schritt 3 ist die Eingabe eines Prompts unter „Audio Übersicht anpassen“. Ich habe den Prompt von Jens Polomski direkt übernommen: „Der Podcast ist auf ein deutschsprachiges Publikum ausgerichtet. WICHTIG, sprecht auf Deutsch.“

Schritt 4: Drück auf den „Erstellen“-Button! Es dauert ca. 3-4 min, bis der Podcast fertig ist und in NotebookLM abgespielt werden kann.

Schritt 5: Ich nutze die Zeit und gebe den Perplexity-Text inzwischen ChatGPT mit der Bitte, mir 10 Multiple-Choice-Hörverstehensfragen mit je 3 Antwortoptionen zu erzeugen und die Lösung am Ende aufzulisten. Das dauert nur Sekunden. Wichtig: Kontrolliere die Resultate!

Schritt 6: Der Podcast ist inzwischen fertig. Ich höre ihn mir einmal an, um zu prüfen, ob keine groben Schnitzer drin sind, ob mir die Stimmen gefallen und vor allem, ob alle meine Hörverstehensfragen auch wirklich besprochen werden. Das war hier auf Anhieb so.

Schritt 7: Wenn alles passt, lade ich das Audio herunter, drucke die Fragen für meine Lerner aus und fertig.

Aber es gibt, wie schon gesagt, noch sehr interessante Zusatzfunktionen

Mit „Briefing Doc“ bekommst du eine Zusammenfassung der wichtigsten Punkte des Textes und mit „Inhaltsverzeichnis“ eine detailliertere Auflistung der Themen. – Beides ist ausgesprochen nützlich für Lerner, die sich auf das Mitschreiben im Studium vorbereiten oder auf die Prüfung C1-Hochschule oder C2, wo Vorlesungen/Vorträge mitgeschrieben werden müssen. Sie können sich selbstständig kontrollieren mit diesen 2 Funktionen.

„Häufig gestellte Fragen“ (FAQ) bietet 8 wichtige Fragen zum Text und die Antworten des Textes dazu. Dies sind also quasi Instant-Hörverstehensfragen, ohne den Umweg zu ChatGPT.

„Arbeitshilfe“ bietet ein perfektes Glossar zum Text. Das können die Lerner nutzen, um einander wechselseitig die Fachbegriffe zu erklären. Oder du machst eine Zuordnungsübung daraus.

„Wiedergabegeschwindigkeit“ ist sehr nützlich, falls nach dem 1. Hören noch Fragen offen sind. Es bietet sich an, schwierige Stellen noch einmal etwas langsamer anzuhören. 0,8-fache Geschwindigkeit finde ich dafür perfekt: langsamer, aber dennoch sehr natürlich klingend.

„Audio-Zusammenfassung freigeben“ erlaubt dir, ganz bequem deinen Podcast mit Kollegen zu teilen oder auch mit deinen Lernern. – Sie könnten so den Hörtext auch als Hausaufgabe bearbeiten, – jeder in seinem Tempo.

NotebookLM ist wirklich eine große Hilfe für den Sprachunterricht und du musst es unbedingt ausprobieren! Das funktioniert auch in vielen anderen Sprachen. Stefan Kirschnick hat demonstriert, dass man sogar einen Podcast auf Bayrisch bekommen kann. – Du sagst einfach im Prompt, das Publikum versteht nur diese Sprache. Viel Spaß damit!

Quellen

https://notebooklm.google/

Jens Polomski: NotebookLM von Google spricht auch deutsch, 21.10.24, https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7253997188937134080/

Stefan Kirschnick: Google’s AI Podcast… in any language, 21.10.24, https://www.linkedin.com/feed/?highlightedUpdateType=SHARED_BY_YOUR_NETWORK&highlightedUpdateUrn=urn%3Ali%3Aactivity%3A7254023691032817665

NotebookLM als PDF und PPTX

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