Prompting für Lehrkräfte: 5 Tipps für effektiven KI-Einsatz ⌨️
„Garbage in, Garbage out“ – dieses Prinzip aus der Informatik besagt, dass fehlerhafte oder minderwertige Daten zwangsläufig zu schlechten Ergebnissen führen. Ähnlich verhält es sich bei generativen KI-Sprachmodellen: Wenn die Eingaben (Prompts) unpräzise oder unklar sind, spiegelt sich das in der Qualität der Antworten wider.
Deswegen ist es auch für Lehrkräfte hilfreich, grundlegende Prompting-Kenntnisse zu entwickeln, um generative KI-Tools wie ChatGPT, Claude oder Mistral effektiv sowie zielführend bedienen und einsetzen zu können.
In diesem Artikel stelle ich dazu fünf Prompting-Tipps vor, die ich auf Basis offizieller Empfehlungen, ausführlicher Recherche und meiner praktischen Erfahrungen zusammengestellt und weiterentwickelt habe.
1. Sei spezifisch 🎯
Grundsätzlich können KI-Chatbots wie ChatGPT mit natürlicher Sprache bedient werden, ohne dass eine spezielle Syntax erforderlich ist. Trotzdem können strukturierte Prompts mit entsprechend spezifischen Angaben die Ergebnisse erheblich verbessern.
Hierzu gibt es online zahlreiche Strukturen, Frameworks und System-Prompts (auch Mega-Prompts genannt), die mehrstufige Anweisungen beinhalten.
Lange habe ich mich dazu an der Prompt-Struktur von Rob Lennon orientiert, welche auf eine Aufteilung nach Rolle, Aufgabe, zu vollziehende Schritte, Kontext / Beschränkungen, Ziel und Format setzt.
Diese Struktur funktioniert, hat sich im Praxiseinsatz jedoch nicht immer als passgenau und als zu umfangreich erwiesen. Beispielsweise ergibt sich die Zielsetzung in zahlreichen Fällen bereits aus der Aufgabe. Auch das Weglassen der Rollendefinition (z. B. “Stelle dir vor, du bist eine Englischlehrerin …”) wirkt sich nach meiner Erfahrung kaum negativ auf die Ergebnisse aus, was ich vor allem beim KI-Einsatz im Rahmen der Unterrichtsvorbereitung und Materialerstellung feststelle.
Daher setze ich mittlerweile auf das 3K-Framework, das ich an das 3Cs-Framework angelehnt und für den Schul- und Unterrichtskontext geringfügig adaptiert habe.
Das 3K-Framework strukturiert Prompts nach den Kriterien Klarheit, Kontext und Konzeption und vereint dabei zahlreiche Strukturelemente verwandter Prompt-Strukturen in drei übersichtlichen Kategorien.
3K-Framework, angeleht an das 3Cs Framework (eigene Darstellung).
Klarheit - Was ist zu tun?
Formulierung einer klaren Aufgabenstellung mit eindeutigen Anweisungen, die Absicht und Zielsetzung beinhaltet und ggf. durch eine Rollenzuweisung ergänzt wird.
Kontext - Welche Informationen werden benötigt?
Weitere Informationen, die für das KI-Ergebnis von Relevanz sind (z.B. inhaltlicher Schwerpunkt, Unterthemen, Zielgruppe) sowie konkrete Formulierungen, Texte oder Inhalte, die berücksichtigt werden sollen.
Konzeption - Wie soll das Ergebnis aussehen?
Angaben zum gewünschten Output-Format (z.B. Tabelle, Zusammenfassung, Liste, in Stichpunkten), Umfang, Aufbau und Struktur (z.B. 200–500 Wörter, Vorgaben zur inhaltlichen Gliederung) sowie Ton und Stil (z.B. formell, informell).
Wenn ihr zusätzlich schon erste Sätze oder Formulierungen im Kopf habt, gebt diese ebenfalls direkt an.
Verwendet dazu diesen Promptzusatz: “Beginne mit: <Satzanfang vorgeben>
Beispiel aus dem Wirtschaftsunterricht
Wenn ihr beispielsweise einen Informationstext zu dem Thema „Angebot und Nachfrage“ erstellen lassen, könnte euer spezifischer Prompt unter Berücksichtigung des 3K-Frameworks so aussehen:
2. Arbeite mit Beispielen 📚
Ihr erhaltet darüber hinaus die besten KI-Ergebnisse, wenn ihr Beispiele in eure Prompts einbindet, an denen sich das KI-Sprachmodell orientieren kann. Das können Aufgaben, Texte oder sogar ganze Unterrichtseinheiten sein. Ihr solltet dann noch angeben, woran sich der KI-Chatbot orientieren soll – etwa an dem Inhalt, dem Sprachstil, dem Aufbau, der Struktur, der Formatierung, dem Schwierigkeitsgrad oder dem Sprachniveau.
Ergänzt euren Prompt dazu wie folgt
Mittlerweile ist es zudem bei vielen KI-Chatbots möglich, Bild- oder Textdateien hochzuladen. So ist es unter anderem möglich, Beispiele oder Inhalte in Form von PDF-Dokumenten bereitzustellen.
Beispiel aus dem Wirtschaftsunterricht
Wenn ihr eine Lernsituation zum Thema Unternehmensgründung erstellen möchtet, könnt ihr ein Beispiel angeben:
Trenne die Beispiele eindeutig von den Anweisungen, indem du drei Rauten (###), drei Anführungszeichen (”””) oder XML-Tags (< ; >) an den Anfang und an das Ende des Beispiels setzt. Dadurch können KI-Chatbots Kontext und Anweisung besser auseinanderhalten und voneinander unterscheiden.
3. Gehe schrittweise vor 🪜
Generative KI-Tools können auch umfangreiche Ergebnisse liefern, etwa ganze Semesterplanungen oder komplette Lernsituationen. Hierbei ist es jedoch sinnvoll, schrittweise vorzugehen. Andernfalls besteht die Gefahr, dass Angaben in den Prompts “vergessen“ und nicht berücksichtigt werden oder sich das Ergebnis in eine falsche Richtung entwickelt.
Vorgehensweise
Denkt vom Ende her und überlegt, welche Schritte notwendig sind, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen.
Listet diese Schritte nacheinander im Prompt auf und führt den Befehl aus.
Bei sehr umfangreichen Projekten (z. B. ganze Unterrichtsreihen) ist es hilfreich, die Schritte in mehreren, aufeinanderfolgenden Prompts auszuführen.
Beispiel aus dem Wirtschaftsunterricht
Wenn ihr eine Unterrichtsreihe zum Thema „Globalisierung“ plant, könnt ihr wie folgt vorgehen:
- Erstelle eine Übersicht für eine vierwöchige Unterrichtsreihe zum Thema "Globalisierung" für die 11. Klasse.
- Für die erste Woche, erstelle detaillierte Unterrichtspläne mit Lernzielen, Aktivitäten und benötigten Materialien.
- Entwickle für die erste Unterrichtsstunde ein interaktives Spiel, das die Vor- und Nachteile der Globalisierung verdeutlicht.