Promptkatalog für die berufliche Bildung

Der Promptkatalog für den Bereich der beruflichen Bildung von Ulrich Ivens ist eine Plattform für den Erfahrungsaustausch, auf der frei nutzbare Prompts für generative KI-Modelle gesammelt werden. Interessierte Menschen aus dem Bildungsbereich finden dort u.a. Prompts zur Erstellung von Abkürzungsverzeichnissen, Powerpoint-Präsentationen oder Multiple Choice Antwortoptionen für Moodle.

Erwachsenenbilder*innen können auch mit erfolgreich eingesetzten Prompts aus ihrem eigenen Arbeitskontext zur Erweiterung des Katalogs beitragen. Der Beitrag „Effektives Prompting in der Ausbildung – Prompting Techniken für den erfolgreichen Einsatz von KI“ befasst sich zusätzlich mit verschiedenen Methoden, um Interaktionen mit KI strukturiert und zielführend zu gestalten.

Was ist Prompt Engineering?

Prompts sind die Eingaben, die Nutzer*innen generativen KI-Modellen geben, um eine gewünschte Antwort zu erhalten. Ein Prompt kann aus Fragen, Anweisungen oder einer detaillierten Beschreibung bestehen und durch Zusatzinformationen und Beispiele ergänzt werden. Im Kontext von Bildgeneratoren wie Midjourney, Dall-E 3 oder Adobe Firefly sind Prompts meist beschreibend, während sie in Large Language Models wie GPT-4o, Grok 3 oder Gemini von einfachen Anfragen bis hin zu komplexen Problemstellungen reichen können.

Beim Prompt Engineering geht es darum, Eingaben für KI-Modelle so zu gestalten, dass sie qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielen. In seinem Beitrag beschreibt Ivens dies als eine der Schlüsselkompetenzen für die effektive Nutzung von generativer KI.

Fünf Prompting-Techniken erklärt

Der Beitrag geht auf fünf Prompting Techniken ein: Unter dem Zero-Shot Prompting versteht man direkte Abfragen ohne Beispiele oder Kontext wie z.B. „Erkläre in einfachen Worten, warum Arbeitssicherheit wichtig ist.“ Ivens empfiehlt, klare und konkrete Formulierungen zu verwenden, um vage Antworten zu vermeiden.

Beim Few-Shot Prompting werden zusätzlich Beispiele hinzugefügt, um der KI komplexe Themen oder spezifische Stilvorgaben zu erklären. Laut Ivens können mit dieser Technik Anwendungsbeispiele und Praxisaufgaben erstellt und Lernende Schritt für Schritt an komplexere Themen herangeführt werden.

Das In-Context-Learning gibt der KI Kontextinformationen und ist dazu geeignet, Fachwissen oder spezifische Szenarien zu vermitteln und hilft bei der zielgruppengerechten Gestaltung von Inhalten. Als Beispiel nennt Ivens den folgenden Prompt: „Du bist ein Ausbilder im Bereich Elektrotechnik. Erkläre einem Auszubildenden im zweiten Lehrjahr, wie man sicher die Spannung misst.“

In Multi-Turn Conversations wird ein fortlaufendes Gespräch mit dem KI-Modell geführt. Es werden gezielt Nachfragen gestellt, um den Dialog zu vertiefen und tiefergehende Diskussionen zu führen.

Abschließend nennt Ivens das Prompt Stacking, bei dem mehrere Anfragen in aufeinanderfolgenden Prompts gestellt werden. Statt wie bei der vorherigen Technik Nachfragen anzustellen, werden der KI hier Aufgaben gegeben, die sie nach und nach abarbeiten kann. Das Prompt Stacking eignet sich z.B. für komplexe Aufgaben und die Erstellung umfangreicher Lehrmaterialien.

Das Aus für „Boomer Prompts“

Mit der fortschreitenden Entwicklung von KI-Modellen ändern sich auch die Prompt-Techniken. Um nicht in die „Boomer Prompt“-Falle zu tappen – d.h. veraltete und ineffektiv gewordene Prompts zu nutzen – empfiehlt OpenAI kurze und direkte Prompts sowie die Nutzung von xml-Tags. Der Beitrag Reasoning best practices gibt einen Überblick über effektives Prompting.

Vermeiden sollte man laut diesem z.B. Chain-of-Thought-Prompts, da KI-Modelle bereits von selbst logische Schlussfolgerungen ziehen würden. Deswegen sei es nicht mehr notwendig, sie aufzufordern, „Schritt für Schritt zu denken“. Beim Few-Shot Prompting sollte auf zu viele Beispiele verzichtet werden, weil KIs heute weniger Information benötigen, um konsistente Ergebnisse zu liefern. Das  Boomer Prompts-Archiv sammelt ehemals unverzichtbare Prompt-Engineering-Tricks und zeigt auf humorvolle Art, warum bestimmte Techniken überflüssig geworden sind.