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Analyze Previous Year Question Papers

📁 Sonstige & Niche 👤 Beigetragen von @fynixweb@gmail.com 🗓️ Aktualisiert
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 diesen Prompt

Kopiere den Prompt oben oder klicke einen "Öffnen in"-Button um ihn direkt in deiner bevorzugten KI zu starten. Du kannst den Text dann an deinen Anwendungsfall anpassen — z.B. Platzhalter wie [dein Thema] durch echten Kontext ersetzen.

Welches KI-Modell funktioniert am besten

ChatGPT, Claude und Gemini liefern alle gute Ergebnisse für diese Art von Prompt. Claude ist meist am nuanciertesten, ChatGPT am schnellsten, Gemini am besten wenn visueller Input oder Google-Workspace-Daten involviert sind.

Diesen Prompt anpassen

Passe den Prompt an deinen konkreten Use-Case an. Ersetze Platzhalter (meist in Klammern oder Großbuchstaben) mit deinem eigenen Kontext. Je mehr Details du lieferst, desto präziser die Antwort.

Typische Anwendungsfälle

  • In ChatGPT, Claude oder Gemini sofort einsetzen
  • An dein spezifisches Projekt oder Branche anpassen
  • Als Startpunkt für deinen eigenen benutzerdefinierten Prompt nutzen
  • Mit verschiedenen Models vergleichen um das beste für deinen Fall zu finden
  • Im Team teilen als Standard-Workflow

Variationen

Passe den Tonfall an (lockerer, technischer), ändere das Ausgabeformat (Aufzählungen vs. Absätze) oder füge Einschränkungen hinzu (Wortlimits, Zielgruppe).

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