Prompting-Skills (Joscha Falck)

In dieser Episode von Educätion im Fokus geht es ums Prompting.
Unser Gast Joscha Falck erklärt, wie Large Language Models
arbeiten, warum gutes Prompting mehr mit Didaktik als mit Technik
zu tun hat und welche konkreten Prompting-Techniken Lehrkräfte im
Schulalltag nutzen können.


️ Inhalt im Überblick


(00:00) Einführung & Vorstellung des Gastes (01:50) Was
passiert beim Prompten im Large Language Model? (06:02)
Rechtschreibung, Tokens & Bedeutung im Prompt (07:42) Von
Zero-Shot zu Few-Shot: Prompting-Techniken für Lehrkräfte (13:45)
Step-back, Chain of Thought & weitere Strategien (16:57)
Anthropomorphisierung & kritischer Umgang mit KI (22:50)
Blick in die Zukunft: KI-Agenten & automatisierte Prozesse


Unser Gast


Joscha Falck ist Mittelschullehrer, Schulentwicklungsmoderator
für die Regierung von Mittelfranken, Mitglied im Innovationsteam
Digitale Bildung, mehrfacher Buchautor und Blogger mit
Schwerpunkt auf KI in Schule und Unterricht.


Aus dem Podcast


• Large Language Models rufen keine gespeicherten Antworten ab,
sondern generieren jede Ausgabe Token für Token neu. •
Rechtschreib- und Zeichensetzungsfehler sind meist nicht
problematisch – Bedeutungsfehler hingegen schon. • Prompting
bedeutet nicht „richtig fragen“, sondern gezielt instruieren,
ähnlich wie gute didaktische Planung. • Erwähnte Methoden des
Promptings:


Zero-Shot-Prompts umfassen nur eine knappe und direkte
Aufgabe, liefern sehr allgemeinen Output.

One-Shot- und Few-Shot-Prompts umfassen Beispiele, die mit
eingegeben werden, durch welche deutlich präzisere Ergebnisse
geliefert werden.

Chain-of-Thought-Prompting verlangt vom Modell,
Zwischenschritte transparent zu machen.

Iteratives Prompting ist schrittweises Nachschärfen durch
Rückfragen.

Beim Self-Consistency Prompting lässt man das Modell mehrfach
unabhängig dieselbe Aufgabe lösen und wählt anschließend die
konsistenteste Antwort.

Step-back Prompting hilft, Fehlinterpretationen zu vermeiden,
indem zuerst der thematische Rahmen geklärt wird, wodurch das
Modell in den Bedeutungsraum gelenkt wird, in dem es sich bewegen
soll.



• Weitere Prompting-Methoden (die auch kombiniert werden können):


Role Prompting weist dem Modell eine Rolle zu.

Context Prompting liefert zusätzliches Hintergrundwissen, z.
B. Anhänge.

Instruction Prompting umfasst explizite Arbeitsanweisungen.

Constraint Prompting setzt Einschränkungen.



• Beispiele, Kriterien und klare Zielvorgaben erhöhen die
Qualität des Outputs erheblich. • Die Vermenschlichung von KI
birgt Risiken und sollte – besonders im Unterricht – reflektiert
thematisiert werden. • KI-Agenten könnten künftig ganze
Arbeitsprozesse übernehmen, z. B. Recherche, Materialerstellung
oder Organisation. • Prompting bleibt auch langfristig relevant –
als Interaktions- und Steuerungskompetenz im Umgang mit KI.


Die Episode wurde mehrere Monate vor ihrer Veröffentlichung
aufgenommen. Inzwischen sind neuere Versionen der GPT-Modelle von
OpenAI verfügbar.


Richtlinien zur sicheren Nutzung von KI im
Schulkontext:
KI-Anwendungen dürfen grundsätzlich gezeigt werden; es ist
jedoch immer auf eine Vorbildfunktion zu achten. Nur von der
Schulleitung eingeführte Anwendungen dürfen aktiv mit Lernenden
genutzt werden. Als Landeslösungen sind für Baden-Württemberg
aktuell telli und F13 verfügbar. Grundsätzlich dürfen keine
personenbezogenen Daten verarbeitet, also gepromptet werden.
Ausnahme: F13. Es dürfen keine privaten Accounts im Unterricht
genutzt werden.

Weiterführende Links


• Prompting verstehen von Joscha Falck
(https://joschafalck.de/prompting-verstehen/) • Dagstuhl-Dreieck
(https://dagstuhl.gi.de/dagstuhl-erklaerung)


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