Prompt-Strategie: Gespräch oder Anleitung?

Beim Prompten können je nach Ziel (Unterrichtsbedarf oder Lernziele) unterschiedliche Strategien eingesetzt werden. Eine Auswahl an Prompting-Strategien mit ihren Vor- und Nachteilen finden Sie hier. 

Zero-Shot-Prompting

Beim Zero-Shot-Prompting löst die generative KI eine Aufgabe ganz ohne vorherige Information oder Beispiele. Eine allgemeine Anweisung reicht dabei meist aus, um ans Ziel zu gelangen. 

Beispiel

«Ich muss eine Unterrichtsstunde für den Mathematikunterricht zum Thema Pythagoras planen. Hilf mir dabei.»

Vorteile

  • Einfach: Zero-Shot-Prompting ist einfach, weil Sie keine detaillierten Anweisungen geben müssen.
  • Schnell: Auf den Prompt folgen rasche Antworten auf allgemeine Fragen.

Nachteile

  • Ungenau: Da der KI keine Zusatzinformationen zur Verfügung stehen, fallen die Antworten in der Regel eher allgemein und ungenau aus.  
  • Fehlende Tiefe: Insbesondere bei komplexen Themen fehlt mit dieser Strategie oft die Tiefe.

Few-Shot-Prompting

Beim Few-Shot-Prompting geben wir der generativen KI einige Beispiele oder Hinweise mit, damit sie das Anliegen besser versteht und präzisere Antworten liefern kann.

Beispiel

«Hier sind zwei Beispiele für die Interpretation eines Gedichts. Bitte interpretiere das Gedicht ‘Der Erlkönig’ von Goethe. 
 
Beispiel 1: [Interpretation A] 
Beispiel 2: [Interpretation B]»

Vorteile

  • Besseres Verständnis: Durch die verfügbaren Beispiele kann die KI besser verstehen, was genau das Anliegen ist bzw. wie es ausgeführt werden soll, und liefert demnach konkretere Antworten.  
  • Spezifische Antworten: Die generative KI analysiert die zusätzlichen Hinweise und passt ihre Antwort entsprechend an.

Nachteile

  • Aufwand: Passende Beispiele müssen erstellt oder ausgewählt werden, was für Sie Aufwand bedeutet. Doch dadurch, dass die KI die Beispiele analysieren kann und entsprechend reagiert, erübrigt sich für Sie auch das zusätzliche Ausformulieren von Instruktionen.  
  • Beispiele müssen passen: Wenn die gewählten Beispiele die KI auf eine falsche Fährte locken, wird es schwierig, sie wieder davon zu lösen. 

Chain-of-Thought-Prompting

Beim Chain-of-Thought-Prompting wird die KI damit beauftragt, den Denkprozess Schritt-für-Schritt zu durchlaufen und abzubilden. Diese Prompting-Strategie eignet sich insbesondere beim Lösen von komplexen Problemen.

Beispiel

«Löse diese mathematische Aufgabe: 54 x 23. Denke laut und zeige jeden Schritt.» 

Vorteile

  • Transparent: Durch das Aufzeigen des Denkprozesses wird das Resultat klar nachvollziehbar. 
  • Tiefes Verständnis: Mit dieser Prompt-Strategie werden komplexe Probleme heruntergebrochen und leicht verständlich gemacht. 

Nachteile

  • Zeitaufwendig: Die Antwort zu generieren kann länger dauern, da jeder Arbeitsschritt von der KI umfassend und detailliert beschrieben wird. 
  • Unnötig kompliziert: Bei einfachen Fragen kann diese Prompting-Strategie einfache Sachverhalte unnötig kompliziert machen.

Ask-me-anything-Prompting

Beim Ask-me-anything-Prompting wird die KI in eine Diskussion eingebunden. Die KI kann auch beauftragt werden, die nötigen Fragen zu stellen, um möglichst fundierte Antworten auf einen Auftrag liefern zu können. 

Beispiel

«Ich muss eine Unterrichtsstunde für den Geschichtsunterricht zum Thema Französische Revolution planen und benötige deine Hilfe. Stelle mir alle notwendigen Fragen, die du brauchst, um mich bei der Planung meiner Stunde optimal zu unterstützen. Warte immer meine Antworten ab, bevor du die nächste Frage stellst.»

Vorteile

  • Flexibel: Fragen und Antworten können mit dieser Strategie auf vielfältige und flexible Art und Weise gefunden werden.  
  • Interaktiv: Ask-me-anything-Prompting ist dynamisch und interaktiv.

Nachteile

  • Flexibel: Fragen und Antworten können mit dieser Strategie auf vielfältige und flexible Art und Weise gefunden werden.  
  • Interaktiv: Ask-me-anything-Prompting ist dynamisch und interaktiv.