Stand 24. April 2024
Was ist Prompting?
Prompting ist die Methode, Aufforderungen oder Fragen zu formulieren, welche KI-Systeme wie ChatGPT anleiten, relevante und genaue Antworten zu generieren.
Je besser der Prompt, desto besser das Resultat.
In der Regel gilt: Je besser der Prompt, desto besser das Resultat. Wie im Vergleich mit menschlicher Kommunikation ist auch bei KI-Systemen beim ersten Anlauf das Ziel meist noch nicht erreicht.
Mit geschickten Anpassungen der Aufforderungen und Zusatzinformationen analysiert die KI die Absicht der Nutzenden genauer und liefert in weiteren Durchgängen passendere Resultate.
Hinweis: In einzelnen kostenpflichtigen KI-Tools kann man auch Bilder und Videos zur Analyse hochladen und die Prompts auf diese Inhalte beziehen (z.B. ChatGPT Plus, Gemini Pro und Gemini Advanced)
Folgende zehn Tipps haben sich im Umgang mit Textgenerierungssystemen wie ChatGPT oder Microsoft Copilot als nützlich erwiesen:
Tipps |
Beispiele und Hinweise |
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1 |
Klar und prägnant schreiben |
Die Interaktion gleicht dem Dialog mit einem Kind, das Zusammenhänge noch nicht kennt und verstehen muss, was man möchte. |
2 |
Anweisungen vs. Inhalte |
Anweisung: «Fass diesen Text zusammen» trennen vom Text selber, den man am Ende einfügt und mit drei Zeichen markiert. ###Text###. |
3 |
Rolle zuweisen |
“Du bist eine Lehrperson für XY / eine 17jährige Lernende / ein Experte für ABC / die historische Person ABC etc.” und kommunizierst also entsprechend mit mir. |
4 |
Eigenes Profil |
Solche Angaben kann man angeben wie andere Informationen: “Ich bin…, ich will…” |
5 |
Resultate genau beschreiben |
“Erstelle drei Multiple Choice-Fragen zu ABC. Sie sollen drei Antwortoptionen haben. Gib immer die richtige Antwort mit einer exakten Begründung an. Erkläre bei den falschen-Antworten, warum sie nicht stimmen.” “Fasse diesen Text zu acht Sätze zusammen” oder “Vereinfache diesen Text und kreiere danach für den neuen Text Gruppenaufgaben mit digitalen Tools für Gruppen von drei Schüler:innen. Hier ist der Text: ###TEXT###” oder “Erstelle ein Quiz mit Fragen, welches prüft, wie gut jemand den Unterschied zwischen A und B versteht.” oder “Schreibe eine einfache Prüfung zu XY, das Vorwissen der Schüler:innen ist mittel.” |
6 |
Kontext erläutern Geben Sie Kontext- und Hintergrundinformationen an, damit die KI versteht, in welchen Bereichen sie suchen soll, damit das Ergebnis passt. |
Allgemeine Informationen zu Fachgebiet, Alter, Vorwissen Niveau, Motivation etc. einer Klasse, einer Gruppe oder einer Person, z.B.: “Die Lernenden sind 16 Jahre alt und im ersten Jahr im Fach ABC.” “Das Vorwissen zum Thema 123 muss wiederholt werden.” “Die Motivation für XY ist gering. Suche spannende Beispiele” |
7 |
Ziel hinzufügen |
Neugier für 123 wecken. Die Klasse soll die wichtigsten Aspekte im Text ABC verstehen. Die Klasse soll 1 und 2 vergleichen und die Antworten begründen können. |
8 |
Beispiele eingeben |
“Erstelle 10 Gruppenarbeiten für das Thema 123 wie das folgende Beispiel mit Niveau mittelschwierig ###.BEISPIEL EINFUEGEN###.” “Erstelle eine gleich lange Prüfung zum Thema ABC wie diese hier mit neuen Fragen ###.BEISPIEL-PRUEFUNG EINFUEGEN###.” |
9 |
Sprache bewusst wählen |
Zum Übersetzen bietet sich deepl.com an. Die Resultate kann man dann auch einfach zurückübersetzen. Z. B. mit dem Begriff “Bindehautentzündung” aktivieren Sie mehr populäre Abhandlungen des Themas als Datengrundlage, mit dem Begriff “Konjunktivitis” mehr fachmedizinische Abhandlungen. |
10 |
Datenschutz |
Hinweise finden sich auf der DLH-Website im Bereich KI/ChatGPT unter Leitfaden & Handreichung. |
Resultate kritisch prüfen und Prompt anpassen
Am Ende sollte das Resultat kritisch mit der Aufgabenstellung verglichen werden. Es gilt zu entscheiden, was die nächsten Schritte sind. Meistens sind ein Optimieren bzw. Erweitern des Prompts und neue Durchläufe nötig (Prompt Engineering).
- Genügt das Resultat meinen Ansprüchen?
- Genügt es, wenn das Ergebnis realistisch ist und nun vom User angepasst wird?
- Welche Informationen müssen auf Faktentreue überprüft werden?
- Welche Sätze und Wörter innerhalb meines Prompts könnten dazu geführt haben, dass ChatGPT oder ein anders KI-Tool den Prompt auf diese Art interpretiert haben?
- Wie könnte ich die Anfrage ändern bzw. präzisieren und nochmals stellen?
- Wie könnte ich die Anfrage ändern bzw. präzisieren und nochmals stellen? Wenn sich die Resultate nicht verbessern, kann man ein Optimierungstool für Prompts benutzen wie z.B. Zenprompts. In anderen Tools lässt sich dies auch vornehmen, z.B. in Perplexity.ai. Dabei werden die Prompts selbst mit einer Optimierungsaufforderung eingegeben.
- Soll ich Analogien oder Metaphern versuchen? Wo kann ich anpassen oder experimentieren?
Externe Prompt-Bibliotheken für den Bildungskontext
- ChatGPT-Guide für Lehrpersonen (deutsch)
- Prompt-Library for educators (englisch)
- Differenzierte Prompt-Library (E. & L. Mollick) (englisch)
- Teaching with AI: Vorschläge von OpenAI (englisch)
Weitere Tipps
5 häufigste Fehler, welche Lehrpersonen bei Prompts machen (englisch)
Top 10 Prompts für Lehrpersonen um Zeit zu sparen (englisch)
Zum Ausprobieren für Interessierte und Entwickler: Megaprompts
Ein Mega-Prompt soll das KI-System dazu bringen, eine bessere und relevantere Antwort zu geben als ein einfacher Prompt. Er besteht aus verschiedenen Teilen.
Megaprompts: Die Idee dahinter und Beispiele
Fortgeschrittene Megaprompts im Unterricht
Prognose, wie sich Prompting entwickeln wird
Mittelfristig
Multimodale Prompts: Mit dem Aufkommen von immer mehr KI-Modellen, die sowohl Text als auch Bilder und Videos verarbeiten können, erweitert sich der Bereich des Prompt Engineering auch auf visuelle Elemente. Das braucht andere Herangehensweisen als reines Text-Prompting.
Ethisches Prompting: Angesichts der zunehmenden Bedeutung von KI-Ethik liegt ein Fokus darauf, Prompts zu entwickeln, die Fairness, Transparenz und die Minimierung von Voreingenommenheit (Bias) sicherstellen.
KI-Tools werden immer autonomer und anpassungsfähiger an suboptimale Prompts, wodurch der Bedarf an menschlichem Eingreifen und Anleitung durch differenzierte Eingabeaufforderungen sinkt. Das bewusste Steuern von wichtigen Parametern wie Kontext, Stil, Level und Beispielen bleiben aber voraussichtlich weiter sehr wichtig.
Langfristig
Benutzerfreundlichkeit: KI-Tools werden zugänglicher und benutzerfreundlicher, was die Einstiegshürden und die Akzeptanz für Laien senkt und den Bedarf an spezialisierten Prompt-Engineering-Fähigkeiten verringert
Schlüsselkompetenzen im Umgang mit KI-Tools
- Soft Skills wie kritisches Denken, Kreativität und Zusammenarbeit mit KI-Systemen, die für das Lösen komplexer Probleme mit KI unerlässlich sind
- Fachwissen, Datenanalyse und ethisches Bewusstsein, also nicht nur prompt-technische Fähigkeiten
- Effektive Kommunikation und zwischenmenschliche Fähigkeiten, da die Zukunft der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI eine Fokussierung auf nützliche Intelligenz und den klugen, humanen Einsatz von Technologie erfordern wird.
KI-Weiterbildungen
Der DLH hat eine Auswahl von KI-Weiterbildungen zusammengestellt. Diese wird regelmässig aktualisiert.