Wie man KI-Chatbots richtig anleitet: Effektiv prompten

„Prompting“ oder „Prompt-Engineering“ sind Begriffe, die seit der Verbreitung generativer KI-Tools immer häufiger auftauchen. In diesem Artikel erfahren Sie, was sich konkret dahinter verbirgt, wie Sie sich diese Fertigkeit selbst aneignen können und wie Sie Ihre Studierenden dabei unterstützen können.

Mit der Entwicklung benutzerfreundlicher Chatbots wie ChatGPT oder Bing chat wurde generative KI im letzten Jahr für eine breite Öffentlichkeit nutzbar. Trotz aller Nutzerfreundlichkeit erfordert das Anleiten von KI-Chatbots bestimmte Fertigkeiten, darunter u.a. das „Prompting“. Ein Prompt ist dabei die Eingabe, mit der man den KI-Chatbot zu einer bestimmten Ausgabe veranlasst. Ein Prompt kann aus einem oder mehreren Sätzen bestehen, die eine Anweisung, eine Frage oder eine Aufforderung enthalten. „Prompting“ oder „Prompt Engineering“, ist eine Fertigkeit, die erworben und geübt werden kann. Einige einfache Empfehlungen für den Start, möchten wir mit Ihnen teilen.

Wie formuliert man einen guten Prompt?

Wenn Sie beginnen mit dem Chatbot zu arbeiten, hilft es, sich vorzustellen einem anderen Menschen Anweisungen zu geben. Beginnen Sie dann mit einem einfachen Prompt und fügen Sie schrittweise mehr Informationen oder Anforderungen hinzu. Folgende Überlegungen können Ihnen helfen:

• Was ist das übergeordnete Ziel meiner Interaktion mit dem KI-Chatbot? Welche konkrete Aufgabe soll er erfüllen oder welches Ergebnis soll er liefern? Z.B.:

Ich möchte Feedback zu meinem Kursdesign einholen.

„Gib Feedback zum folgenden Lehrveranstaltungsdesign […]“

• Welche Kontextinformationen oder zusätzlichen Anweisungen benötigt der KI-Chatbot von mir, um seine Aufgabe zu erfüllen? Gibt es spezifische Vorgaben oder Einschränkungen, die ich ihm mitteilen muss?

Ich möchte Feedback dazu, ob Learning Outcomes,  Lehr- und Prüfungsmethoden gut aufeinander abgestimmt sind.

„Dies ist der Syllabus meiner Lehrveranstaltung: [zumindest Learning Outcomes, Lehrmethoden und Prüfungsmethoden]. Gib Feedback zum Lehrveranstaltungsdesign und lege dabei ein Augenmerk darauf, ob Learning Outcomes, Methoden und Prüfungsformate gut aufeinander abgestimmt sind.“

• Ist es sinnvoll, dass der Chatbot in einer bestimmten Rolle agiert?

Ich möchte Feedback von einer didaktisch versierten Person.   . . . . . Ich möchte Feedback aus Sicht einer Studierenden in dem Kurs.

„Agiere als Hochschuldidaktikerin. Dies ist der Syllabus meiner Lehrveranstaltung: [zumindest Learning Outcomes, Lehrmethoden und Prüfungsmethoden]. Gib Feedback zum Lehrveranstaltungsdesign und lege dabei ein Augenmerk darauf, ob Learning Outcomes, Methoden und Prüfungsformate gut aufeinander abgestimmt sind. “ „Schlüpfe in die Rolle einer Studierenden in meinem Kurs. Dies ist der Syllabus meiner Lehrveranstaltung: [zumindest Learning Outcomes, Lehrmethoden und Prüfungsmethoden]. Gib Feedback zum Kursdesign und gehe dabei auf die Aktivität der Studierenden ein.“

• In welchem Stil oder Ton soll der vom KI-Chatbot generierte Text verfasst sein? Welche sprachlichen Nuancen, Formatierungen oder Strukturen sind gewünscht?

„Du bist Hochschuldidaktikerin und agierst wertschätzend und konstruktiv.“

Wichtig ist auch im Kopf zu behalten, dass der Prompt immer Mittel zum Zweck ist. Sie können ihn also jederzeit testen und bei der Entwicklung schrittweise vorgehen. Auch hier können Sie sich vorstellen, dass sie mit einer Person interagieren, der sie sukzessive Feedback geben. Stellen Sie also Fragen, nehmen Sie Anpassungen vor und verfeinern Sie so den Dialog.

Wenn Sie sich nun ans Ausprobieren machen, beachten Sie bitte folgendes:

• Geben Sie nur Texte ein, die von Ihnen selbst stammen und keinesfalls urheberrechtlich geschützte Inhalte (z.B. Lehrbuchtexte, Publikationen hinter einer paywall, etc.).
• Geben Sie keine persönlichen Daten von Studierenden und auch keine von Studierenden verfassten Texte ein.
• Behandeln Sie sämtliche Outputs der KI-Tools immer mit der gebotenen Vorsicht und prüfen Sie sie auf Richtigkeit, fehlende/erfundene Referenzen, Bias etc.