Prompt-Engineering: Prozessmodell

Wie muss man mit KI-Systemen kommunizieren, damit sie einen wirklich verstehen?

Die Grundlage für zielgerichtetes Lernen mit KI ist die Fähigkeit, effizient zu Prompten. Dabei lässt sich das Prompten - so wie das Überarbeiten dieser Prompts - als Schreibkompetenz betrachten. Voraussetzung für gute Prompting-Skills sind zum einen technologisches Vorwissen, das dabei hilft, zu beurteilen, ob und wie KI für die eigenen Zwecke sinnvoll einzusetzen ist. Zum anderen werden hinreichendes Fach- und Methodenwissen zur Überprüfung der inhaltlichen Richtigkeit benötigt.

All diesen anspruchsvollen Fähigkeiten und Kenntnissen liegen jedoch auch basale Kompetenzen zugrunde: Für eine konstruktive, kritisch-reflektierte Nutzung von KI-Tools benötigen Userinnen und User ausreichende Lese- und Schreibkompetenzen sowie einen umfassenden Wortschatz, die einem Spielraum und Optionen ermöglichen, einen Prompt um- oder anders zu formulieren.

Was ist Prompt-Engineering?

Ein Beispiel zur Veranschaulichung:

Eine Lehrkraft bittet ein Sprachmodell um thematische Inspiration für Referatsthemen. Ihr Prompt lautet: "Nenne mir interessante Geräte auf Rädern". Die Vorschläge des Sprachmodells lauten: Auto, Fahrrad, Motorrad und Ähnliches mehr, das die Lehrkraft frustriert zurücklässt, da sie die Antworten als zu naheliegend empfindet.

Warum kann das Sprachmodell hier nicht 'besser' antworten?

Das Problem liegt nicht auf Seiten der KI, sondern auf Seiten der Userinnen und User, die sich über die Voraussetzungen von Kommunikation im Alltag keine Gedanken machen müssen. In der Regel versteht unser Gegenüber, was wir (implizit) meinen, auch wenn wir uns nicht allzu präzise ausdrücken. Die Fähigkeit, sich in die Gedanken anderer hineinzuversetzen fehlt einem Sprachmodell natürlicherweise.* Die Frage lautet also: Woher soll ein Sprachmodell nun wissen, ab wann ein Fortbewegungsmittel mit Rädern als 'interessant' zu klassifizieren ist? Schon zwischen zwei Menschen können sich die Bewertungskriterien von 'interessant' stark unterscheiden.

Was hat das mit Prompt-Engineering zu tun?

Die Antwort auf die obige kann nur lauten: Userinnen und User die Präzision ihrer Formulierungen überprüfen, da ein Sprachmodell weder über Empathie verfügt noch den Kontext einer Anfrage kennen oder verstehen kann.

Eine alternative Formulierung oder auch das Nutzen verschiedener Satzzeichen, eines komplexen oder Mega-Prompts ermöglicht dem Sprachmodell, die Anweisung besser zu prozessieren. Die Lehrkraft formuliert ihren Prompt also folgendermaßen um: "[...] Ich brauche von dir dazu drei Themenvorschläge für "außergewöhnliche Geräte oder Fortbewegungsmittel auf Rädern" {Verkehrsmittel, Reisemittel} [...]".

Durch das Nutzen von Anführungszeichen und geschwungenen Klammern wird dem Sprachmodell vermittelt, welche Informationen von der Lehrkraft als wichtig, welche als variabel klassifiziert wurden. Auch der Austausch des Adjektivs "interessant" durch "außergewöhnlich" ermöglicht dem Sprachmodell, passgenauere Antworten zu generieren.

Was braucht es also für 'gutes' Prompting?

Prompting ist voraussetzungsreich, das skizziert auch das knappe Beispiel oben. Grundlegendes Vorwissen über technologische Besonderheiten (z.B. NLP, Tokenisierung oder Halluzination) unterstützen Userinnen und User bei der Beurteilung ihres Ergebnisses - und ihres Vorhabens. Nicht alles, was man mit KI erledigen möchte, wird eine hohe Qualität haben. Es ist also unabdingbar, dass Userinnen und User ausreichende Beurteilungsfähigkeiten in Bezug auf KI entwickeln.

Das nachfolgende Modell veranschaulicht den Prozess des Promptens/Prompt-Engineerings vor, während und nach der Erstellung von KI-Produkten.

Download des Posters zum Ausrucken (Lehrkräfte)

Sie wollen auch Ihren Schülerinnen und Schülern das Prompt-Engineering näher bringen?

Nutzen Sie gerne die nachfolgende interaktive Präsentation für Ihren Unterricht oder Ihre Vertretungsstunden. Über die Schaltfläche "Reuse" oder "Embedd" können Sie die Präsentation als H5P-Datei downloaden und nutzen. Sie steht (wie auch das obige Poster) unter einer CC-BY-SA 4.0 Lizenz.

*Sprachmodelle werden darauf trainiert, menschliche Sprache als 'Muster' zu begreifen. Dieses Muster wird zur Grundlage der statistischen Berechnung, welche Textzusammensetzung zur Anfrage (zum Prompt) passt. Das gelingt durch Natural Language Processing (NLP) und die Tokenisierung von Sprache. Tokens sind Kleinstbestandteile von Wörter (in etwa vergleichbar mit Silben, allerdings nicht synonym zu verstehen).

„in the style of“ – Bild-KI als Anlass für Bilduntersuchungen im Fach Kunst

Anmerkung: Dieser Beitrag möchte lediglich Denkanstöße auf fachdidaktischer Ebene geben und keine methodische Handlungsanweisung für den Unterricht sein. Bitte sorgen Sie bei einer konkreten Umsetzung der skizzierten Szenarien in Ihrem Unterricht selbst für entsprechende Datenschutzkonformität Ihres Handelns und aller eingesetzten Anwendungen. Alle im Text genannten Anwendungen wurden exemplarisch gewählt, um fachdidaktische Potenziale von Text-to-Image-Verfahren im Allgemeinen aufzuzeigen.

Bild-KI können Bilder im Stil einer bekannten Künstlerin oder eines bekannten Künstlers generieren. Dass die KI-Modelle dabei lediglich samplen, also aus Teilen bereits existierender Bilder neue Bilder montieren, ist bei Text-to-Image-Verfahren allerdings in der Regel nicht der Fall. Vielmehr lernen die Modelle Konzepte von Bildmotiven und -inhalten, die sie dann passend zu den jeweiligen Prompts reproduzieren. Das könnte sie wiederum zu einem interessanten Untersuchungsinstrument für die Beschäftigung mit Werken der Kunst, aber auch mit anderen Bildern machen. Textprompts bestehen aus verschiedenen Attributen, die sich beispielsweise auf Motiv, Medium, Technik, Genre, Stimmung, Farbton, Beleuchtung und einiges mehr beziehen können, deren Zusammenspiel das Bild formt. Der Prompt-Teil „in the style of“ könnte somit zum Ausgangspunkt für die Erkundung künstlerischen Stils und künstlerischer Bildkonzepte werden – in Bezug auf einzelne Personen, aber auch auf ganze Stilrichtungen und Epochen.

Lässt man beim Prompten das Motiv aus und gibt lediglich Informationen zum Stil ein, kann man etwas von dem Konzept herauskitzeln, das sich das jeweilige Modell auf Grundlage der Trainingsdaten von dem gebildet hat, was die Werke der jeweiligen Person ausmacht. Dabei entsteht dann – je nach Interface – eine Auswahl von vier oder mehr Bildern, die sich durch typische Merkmale und mitunter sogar Bildmotive auszeichnen. So entstand das folgende Bildbeispiel durch Eingabe des Prompts „in the style of Caravaggio“. Es weist – bei aller noch für viele Bild-KI-Modelle typischen Verzerrung von Gesichtern – doch wiedererkennbar typische Merkmale der Malerei des Künstlers auf.

Man ist versucht sich zu fragen, ob es sich nicht doch um einen verzerrten Detailausschnitt eines seiner Bilder handeln könnte. Gerade in dieser Differenz zwischen dem KI-generierten Bild und dem Werk des jeweiligen Künstlers oder der Künstlerin liegt der Anstoß für Bewegungen des Suchens, Recherchierens und Lernens im vergleichenden Sehen.

Für eine weiterführende Untersuchung der Bildkonzepte könnte man ein KI-generiertes Bild wiederum in bildbasierte Bildersuchen einspeisen. Die Suchergebnisse könnten Ausgangspunkte für weitere Suchbewegungen und Recherchen sein. Eine solche Bildersuche (wie beispielsweise Google Lens) ist nämlich meist in der Lage, visuelle Übereinstimmungen des KI-generierte Bildes mit den Werken der jeweiligen Künstlerin oder des Künstlers zu identifizieren – überraschenderweise auch dann, wenn diese sich hinsichtlich des Motivs vom KI-Bild unterscheiden. Ein Vergleich mit als ähnlich identifizierten Bildern kann als Reibungsfläche und Fragenstarter genutzt werden: Was macht die Ähnlichkeit aus? Woran machen wir die Zuschreibung einer künstlerischen Arbeit zu einer Person, einer Epoche oder einer Stilrichtung fest? Sind es die Bildmotive? Ist es die Farbigkeit? Das Licht? Die Komposition? Inwiefern unterscheiden sich hier die Ergebnisse verschiedener KI-Modelle?

Welche Qualitäten einer künstlerischen Arbeit werden in den Trainingsdaten der KI vielleicht nicht zugänglich (z.B. andere Sinneseindrücke neben dem zweidimensional Visuellen wie Materialität und Raum)?

Fachlich gesehen, würde ein derartiger forschender Blick auf KI im Kunstunterricht insbesondere die Kompetenzen Beschreiben und Analysieren fördern, da der detaillierte Blick geschult und KI-gestützte Analyseverfahren erlernt werden. Die Lernenden nehmen auftauchende Bildmotive, Bildelemente Kompositionen, Formsprache, Farbigkeit, Lichtsituation etc. vergleichend wahr und identifizieren und beschreiben Gemeinsamkeiten.

Auch Irritationen können zu Forschungsfragen führen. Solche Fragen richten sich dabei nicht nur in Richtung der Kunst sondern auch in Richtung der Beschaffenheit von KI-Modellen und den zugehörigen Trainingsdaten. Bei manchen Künstlerinnen und Künstlern ist der Stil im Modell so eng mit bestimmten Bildmotiven verknüpft, dass diese unabhängig von im Prompt festgelegten Inhalten auftauchen. Beispielsweise ist es (zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Texts) sehr schwierig mit dem KI-Modell Stable Diffusion ein Bild im Stil des japanischen Künstlers Hokusai zu erzeugen, das keine Wellen enthält.

Das Experiment mit dem Prompt „print of an orange in the style of Hokusai“ oder auch „a car in the style of Hokusai“ zeigt, dass der berühmte Farbholzschnitt Große Welle vor Kanagawa (1830-1832), offenbar in den Trainingsdaten so eng mit dem Künstler Hokusai verbunden war, dass sogar die Orange und das Auto mit einer Wellenform kombiniert werden. (Genutzt wurde hier der frei und kostenlos zugängliche Playground von Stable Diffusion, Stand von April und Mai 2023.)

Ähnlich verhält es sich mit anderen Künstlerinnen und Künstlern, deren Bilder häufig in dekorativen Kontexten Verwendung finden. Von dieser Erkenntnis aus könnte sich die Beschäftigung mit dem künstlerischen Werk auch in Untersuchungen von Populär-und Alltagskultur und nicht zuletzt Fragen von Kanonisierung und kulturellem Bildgedächtnis weiterbewegen: Welche Bilder von welchen Künstlerinnen und Künstlern sind besonders in den KI-Ergebnissen wiedererkennbar? Woran könnte das liegen? Bei welchen Künstlerinnen und Künstlern ergeben sich gar keine Ähnlichkeiten zwischen KI-Bildern und Werk?

Wenn Philosophen, gesellschaftliche Akteure oder historische Personen über Raum und Zeit hinweg diskutieren

Unterrichtsmaterialien mit KI im GeWi-Unterricht

Einleitung

Argumentieren und Urteilen sind zentrale Elemente des gesellschaftswissenschaftlichen Unterrichts. Hierfür sind wir in unterschiedlichsten Kontexten auf anregende Materialien angewiesen. Dieses Beispiel zeigt, wie KI auf eine neue Art und Weise Arbeitsmaterial erzeugen kann, das Schülerinnen und Schüler animiert, verschiedene Positionen einzunehmen, zu korrigieren und zu bewerten.

Um dieses Material zu erzeugen, werden passende Prompts formuliert (siehe Beispiele). ChatGPT oder Bing-Chat erzeugen (in Echtzeit) Dialoge, die mit verschiedenen Argumenten und Beispielen angereichert werden, wobei Bing zusätzlich die verwendeten Internetquellen angibt. SuS können nun die Dialoge aus der jeweiligen Fachperspektive analysieren und die Argumentation der Dialogpartnerinnen und -partner überprüfen und bewerten. Im nächsten Schritt können die SuS die Argumentation konkretisieren, korrigieren und ergänzen. Dieses Beispiel zeigt, wie KI als fachtypisches Denkwerkzeug für das fachliche Lernen produktiv genutzt werden kann.

Ziele

Nutzung der KI

ChatGPT oder Bing-Chat erstellen (live) einen Dialog, den man im Unterricht als Arbeitsmaterial nutzen kann.

Unterricht

Die Schülerinnen und Schüler …

… können den fiktiven Dialog auf inhaltlicher Ebene mit Bezug auf ihr Fachwissen oder mithilfe einer Recherche überprüfen und ggf. korrigieren und ergänzen.

… können den von der KI gestalteten Dialog auf inhaltlicher und gestalterischer Ebene und somit die Qualität des KI-Textes bewerten.

KI-Dialoge im Unterricht

Variante A

Falls es in der Schule keinen Internetzugang gibt, kann die Lehrkraft den Dialog im Vorfeld von der KI erstellen lassen und wie gewohnt als Arbeitsmaterial nutzen. Gleichwohl ist es sinnvoll, nicht nur den Text zu kopieren, sondern Screenshots oder einen Screencast vom Dialog zu zeigen, um den Prozess des Generierens nachempfinden zu lassen.

Variante B

Einen deutlich eindrucksvolleren Effekt erlangt man, wenn man den Dialog live vor der Klasse von der KI schreiben lässt. Die Schülerinnen und Schüler können den Dialog in Echtzeit verfolgen und sehen, wie die KI Texte generiert. Man kann ggf. den Dialog durch weitere Prompts gemeinsam mit den Schülerinnen und Schülern fortführen, deren Fragen aufgreifen und zeigen, wie die Art der Fragestellung das Ergebnis beeinflusst bzw. präzisiert.

Beachten Sie, dass die Ergebnisse nie gleich sind. Testen Sie im Vorfeld Ihren Prompt und wiederholen Sie den Vorgang, um den Prompt ggf. zu optimieren. Den optimierten Prompt können Sie nun im Unterricht nutzen, auch wenn das Ergebnis leicht abweichen wird. Für den Fall, dass die KI-Anwendung nicht erreichbar ist, sollte man zur Sicherheit Screenshots oder sogar einen Screencast von einem vorherigen Versuch parat haben.

Ablaufskizze (Vorschlag für Variante B)

Die Schülerinnen und Schüler haben sich mehrere Stunden mit Thema XY befasst und nutzen ihr erworbenes Wissen, um einen KI-Dialog zu analysieren, zu korrigieren und zu bewerten.

Die Lehrkraft lässt vor der Klasse die KI einen Dialog schreiben (Prompt wurde vorher getestet).
Die Schülerinnen und Schüler überprüfen den Dialog, indem Sie die Argumente untersuchen und ggf. korrigieren und ergänzen.
Die Schülerinnen und Schüler bewerten die Qualität des Dialogs auf inhaltlicher und gestalterischer Ebene (siehe Impulse zur Reflektion).
Die Schülerinnen und Schüler formulieren auf Grundlage ihrer Ergebnisse weitere Prompts, um den Dialog fortzuführen.

Aufgaben und Impulse für die Reflektion

Aufgaben

Überprüfe die Argumentation des Dialogs. Korrigiere, wenn nötig, die Argumentation und formuliere weitere Argumente für die Dialogpartnerinnen und -partner.
Bewerte den Dialog auf inhaltlicher und auf gestalterischer Ebene.

Impulse

Inhalt: Gibt es Argumente, die du nicht überprüfen kannst?
Haltung: Stimmt die Haltung der Dialogpartnerinnen und -partner mit deiner Wahrnehmung dieser Person überein?
Sprache: Passt die Sprache zu den jeweiligen Dialogpartnerinnen und -partnern?
Wird eine Position bevorzugt?
Wie realistisch sind die Antworten/ die Aussagen der Dialogpartnerinnen und -partner?

Beispiele für Prompts bei ChatGPT

Folgende Prompts können bei ChatGPT formuliert werden:

„Schreibe einen Dialog zwischen einer Klimaaktivistin und einem Klimaskeptiker zum Einfluss des Menschen auf den Klimawandel. Beide nutzen für die Argumentation auch Quellen und Zitate.“
„Schreibe einen Dialog zwischen Wilhelm I. und Bismarck zur Bündnispolitik. Sie diskutieren dabei mögliche Chancen und Risiken.“
„Schreibe einen Dialog, in dem Kant und Hegel über die Natur der menschlichen Vernunft diskutieren. Beide nutzen für Ihre Argumente Zitate aus ihren Werken.“
„Schreibe einen Dialog zwischen zwei Personen über die Sozialen Marktwirtschaft und die Schere zwischen Arm und Reich. Sie nutzen konkrete Beispiele (Zahlen, Daten, Fakten) und Quellen, um die Argumente zu stützen.“

Beispiele für Dialoge als Unterrichtsmaterial im GeWi-Unterricht

Hier finden Sie die erstellten Dialoge, die ChatGPT auf Grundlage der Prompts erstellt hat. Bedenken Sie, dass Ihre Ergebnisse davon abweichen werden, wenn Sie die Prompts verwenden, da ChatGPT die Texte stets neu generiert.

Differenzierung: Sie können ChatGPT bitten, den erstellten Dialog in einfacherer Sprache zu verfassen.

Beispiel 1: Klimawandel (erstellt mit ChatGPT)

Der Dialog zwischen einer Klimaaktivistin und einem Klimaskeptiker lädt dazu ein, die Relevanz der erwähnten Studien und Personen zu überprüfen. Weiterführend kann mit den Schülerinnen und Schülern der Punkt diskutiert werden, ob das Argument der Klimaaktivistin hier funktioniert, wenn es dem Skeptiker nicht um Mehrheiten in der Wissenschaft geht. Wie könnte sie überzeugen?

Schreibe einen Dialog zwischen einer Klimaaktivistin und einem Klimaskeptiker zum Einfluss des Menschen auf den Klimawandel. Beide nutzen für die Argumentation auch Quellen und Zitate.

Klimaaktivistin: Hallo, ich bin eine Klimaaktivistin und ich denke, dass der Mensch eine entscheidende Rolle im Klimawandel spielt. Was denkst du darüber?

Klimaskeptiker: Ich bin ein Klimaskeptiker und ich denke, dass der Klimawandel hauptsächlich von natürlichen Faktoren verursacht wird. Die Menschheit hat nur einen geringen Einfluss darauf.

Klimaaktivistin: Das stimmt nicht. Zahlreiche wissenschaftliche Studien haben gezeigt, dass der Anstieg der Treibhausgase, die von menschlichen Aktivitäten wie dem Verbrennen von fossilen Brennstoffen stammen, der Hauptgrund für den Klimawandel ist. Eine Studie des Weltklimarates (IPCC) hat zum Beispiel gezeigt, dass der menschliche Einfluss auf den Klimawandel zu 95% wahrscheinlich ist.

Klimaskeptiker: Aber es gibt auch Wissenschaftler, die sagen, dass der menschliche Einfluss auf den Klimawandel überschätzt wird. Eine Studie von Professor Richard Lindzen von der MIT hat gezeigt, dass der Klimawandel nicht so schlimm sein wird, wie viele behaupten.

Klimaaktivistin: Das ist eine veraltete Studie. Es gibt zahlreiche andere Studien, die das Gegenteil beweisen. Eine Studie der NASA hat zum Beispiel gezeigt, dass die Temperatur auf der Erde seit 1880 um etwa 1,1 Grad Celsius gestiegen ist, und dass menschliche Aktivitäten der Hauptgrund dafür sind.

Klimaskeptiker: Aber was ist mit den Zeiten vor der Industrialisierung? Da gab es auch Klimaschwankungen.

Klimaaktivistin: Ja, das stimmt. Aber die Klimaschwankungen in der Vergangenheit waren viel langsamer und weniger ausgeprägt als die, die wir heute sehen. Eine Studie des Potsdam-Instituts für Klimafolgenforschung hat gezeigt, dass der Klimawandel in den letzten Jahrzehnten viel schneller vorangeschritten ist als in den letzten 2.000 Jahren.

Klimaskeptiker: Aber was ist mit der Tatsache, dass es auch Wissenschaftler gibt, die sagen, dass der Klimawandel nicht so schlimm ist?

Klimaaktivistin: Es gibt immer eine Minderheit von Wissenschaftlern, die eine abweichende Meinung haben. Aber die überwiegende Mehrheit der Wissenschaftler ist sich einig, dass der Mensch einen entscheidenden Einfluss auf den Klimawandel hat. Es gibt einfach zu viele Daten und Studien, die das beweisen.

Klimaskeptiker: Okay, ich werde darüber nachdenken. Vielen Dank für die Informationen.

Beispiel 2: Wilhelm I. und Bismarck zur Bündnispolitik (erstellt mit ChatGPT)

Der 1871 gegründete deutsche Nationalstaat bildete außenpolitisch eine wichtige neue Macht in der Mitte Europas. Daher war es das Ziel des Reichskanzlers Otto von Bismarck, das Deutsche Reich mit Hilfe einer komplexen Bündnispolitik, die gute und nicht einseitige Verbindungen zu allen europäischen Mächten außer Frankreich einhielt, in das internationale Staatensystem einzubinden und so den europäischen Frieden zu sichern. Die Schülerinnen und Schüler können dazu angeregt werden, zu überprüfen, ob im Dialog beide Gesprächspartner alle Argumente und Bündnisaspekte diskutieren. Passt die Argumentationsweise zu den beiden Zeitgenossen oder hätte der Dialog anders geführt werden müssen, um historisch authentisch zu erscheinen?

Hinweis: Der Dialog wurde durch einen weiteren Prompt fortgeführt.

Schreibe einen Dialog zwischen Wilhelm I. und Bismarck zur Bündnispolitik. Sie diskutieren dabei mögliche Chancen und Risiken.

Wilhelm I: Guten Tag, Herr Bismarck. Ich wollte mit Ihnen über unsere Bündnispolitik sprechen. Was denken Sie über die Möglichkeit von Bündnissen mit anderen Ländern?

Bismarck: Guten Tag, Eure Majestät. Es freut mich zu hören, dass Sie über unsere Bündnispolitik nachdenken. Es gibt Chancen und Risiken bei der Bildung von Bündnissen. Welches Land haben Sie denn im Sinn?

Wilhelm I: Ich dachte an Österreich-Ungarn oder Russland. Welches dieser Länder könnte uns am meisten helfen?

Bismarck: Beide Länder haben ihre Vor- und Nachteile. Österreich-Ungarn könnte uns im Falle eines Konflikts mit Frankreich helfen, da sie sich auch Sorgen um den Aufstieg Frankreichs machen. Allerdings sind sie auch selbst von inneren Konflikten geplagt und könnten unsere Pläne behindern.

Wilhelm I: Und was ist mit Russland?

Bismarck: Russland könnte uns bei einem Konflikt mit Großbritannien oder Frankreich unterstützen, da sie eine starke Armee haben. Aber ihre Interessen und Ziele sind oft unklar und unberechenbar. Wir sollten auch bedenken, dass ein Bündnis mit Russland den Verdacht auf uns als Aggressor richten könnte.

Wilhelm I: Das sind wichtige Überlegungen. Welches Land würden Sie empfehlen?

Bismarck: Ich denke, es wäre am besten, sich auf kein Bündnis festzulegen, sondern stattdessen eine Politik der Bündnisfreiheit zu verfolgen. Wir sollten uns darauf konzentrieren, unsere eigene Armee zu stärken und diplomatische Beziehungen zu anderen Ländern zu pflegen. Wenn wir eine Bündnispolitik verfolgen, sollten wir uns nur auf kurzfristige Ziele konzentrieren und nicht auf langfristige Bündnisse verlassen.

Wilhelm I: Ich verstehe. Vielen Dank für Ihre Einschätzung, Herr Bismarck. Wir werden unsere Politik in dieser Angelegenheit überdenken.

Bismarck: Es war mir eine Ehre, Eure Majestät. Ich stehe Ihnen immer zur Verfügung, wenn Sie meine Beratung benötigen.

Sie diskutieren noch weitere Bündnisse.

Wilhelm I: Nun, was ist mit Italien? Sie haben auch ein Interesse an der Schwächung Frankreichs.

Bismarck: Ja, Italien könnte eine nützliche Ergänzung sein, aber wir sollten uns daran erinnern, dass Italien noch ein relativ junger Staat ist und politisch instabil sein könnte. Wir sollten uns auch daran erinnern, dass Italien möglicherweise eigene Interessen verfolgt, die nicht unbedingt mit unseren übereinstimmen.

Wilhelm I: Verstehe. Und was ist mit Großbritannien? Sie haben eine starke Flotte und könnten uns im Falle eines Konflikts auf See unterstützen.

Bismarck: Das ist eine schwierige Frage, Eure Majestät. Großbritannien ist ein starkes Land mit globalen Interessen und hat traditionell eine Politik der Bündnisfreiheit verfolgt. Es ist unwahrscheinlich, dass sie in irgendein Bündnis eingebunden werden möchten, das ihre politische Unabhängigkeit beeinträchtigt. Wir sollten uns stattdessen auf die Pflege von Handelsbeziehungen konzentrieren und versuchen, eine politische Zusammenarbeit zu erreichen, wo dies möglich ist.

Wilhelm I: Ich verstehe. Vielen Dank, Herr Bismarck. Es ist gut, diese Dinge gründlich zu durchdenken, bevor wir eine Entscheidung treffen.

Bismarck: Ja, Eure Majestät. Es ist wichtig, dass wir unsere Bündnispolitik mit Bedacht angehen, um sicherzustellen, dass wir die Interessen unseres Landes bestmöglich vertreten.

Beispiel 3: Natur der menschlichen Vernunft (erstellt mit ChatGPT)

Kant und Hegel sprechen in diesem Beispiel über die Natur der menschlichen Vernunft. Die erwähnten Textstellen könnten zum einen überprüft und ggf. ergänzt werden und zum anderen Anregung für eine weiterführende Diskussion in der Klasse sein.

Schreibe einen Dialog, in dem Kant und Hegel über die Natur der menschlichen Vernunft diskutieren. Beide nutzen für Ihre Argumente Zitate aus ihren Werken.

Kant: Guten Tag, Herr Hegel. Wie geht es Ihnen?

Hegel: Guten Tag, Herr Kant. Mir geht es gut, danke. Wie geht es Ihnen?

Kant: Mir geht es auch gut. Ich habe mich gefragt, ob wir über die Natur der menschlichen Vernunft sprechen könnten.

Hegel: Das ist ein interessantes Thema. Ich denke, dass die Vernunft ein zentraler Bestandteil des menschlichen Wesens ist. Wie sieht das für Sie aus?

Kant: Ich stimme zu. Die Vernunft ist das Merkmal, das uns von anderen Tieren unterscheidet. In meiner Kritik der reinen Vernunft habe ich geschrieben: "Die Vernunft ist die höchste Gerichtshöfeinstanz, der wir uns bei allen Streitigkeiten unterwerfen müssen."

Hegel: Das ist eine sehr starke Aussage. Ich stimme zu, dass die Vernunft eine wichtige Rolle spielt, aber ich denke, dass sie nicht alles sein kann. In meiner Phänomenologie des Geistes schrieb ich: "Das Unvernünftige ist das Andere, das äußerliche Moment des Denkens."

Kant: Aber die Vernunft ist unabhängig von unseren Empfindungen und Erfahrungen. In meiner Kritik der praktischen Vernunft schrieb ich: "Die Vernunft erhebt uns über die Bedingungen der sinnlichen Welt."

Hegel: Ich denke, dass die Vernunft nicht unabhängig von unseren Erfahrungen sein kann. In meiner Wissenschaft der Logik schrieb ich: "Die Vernunft ist die Zusammenfassung der Erfahrungen, die wir gemacht haben."

Kant: Aber die Vernunft gibt uns auch die Möglichkeit, über unsere Erfahrungen hinauszugehen. In meiner Kritik der Urteilskraft schrieb ich: "Die Vernunft hat die Fähigkeit, das Denken über die Grenzen der Erfahrung hinaus zu führen."

Hegel: Ich denke, dass wir uns in diesem Punkt nicht einig sind. Aber ich denke, dass wir beide zustimmen können, dass die Vernunft eine entscheidende Rolle im menschlichen Wesen spielt.

Kant: Ja, das denke ich auch. Es war eine interessante Diskussion, Herr Hegel.

Hegel: Ja, das war es. Vielen Dank für den Austausch, Herr Kant.

Beispiel 4: Soziale Marktwirtschaft und die Schere zwischen Arm und Reich (erstellt mit ChatGPT)

Dieser Dialog kann ein guter Ausgangspunkt sein, um mithilfe einer vertiefenden Recherche eine umfassendere Diskussion zu erstellen. Die genannten Fakten und Zitate können überprüft und ergänzt und die jeweiligen Perspektiven geschärft werden.

Hinweis: Der Dialog wurde durch einen weiteren Prompt fortgeführt.

Schreibe einen Dialog zwischen zwei Personen über die Sozialen Marktwirtschaft und die Schere zwischen Arm und Reich. Sie nutzen konkrete Beispiele (Zahlen, Daten, Fakten) und Quellen, um die Argumente zu stützen.

Person 1: Hey, hast du schon einmal von der Sozialen Marktwirtschaft gehört?

Person 2: Ja, schon ein wenig. Was möchtest du dazu sagen?

Person 1: Ich finde, dass die Soziale Marktwirtschaft eine gute Idee ist, aber sie hat auch ihre Schwächen. Zum Beispiel gibt es eine wachsende Schere zwischen Arm und Reich.

Person 2: Das stimmt, aber ich denke, das Problem liegt nicht unbedingt bei der Sozialen Marktwirtschaft an sich, sondern bei der Art und Weise, wie sie umgesetzt wird.

Person 1: Wie meinst du das?

Person 2: Zum Beispiel gibt es viele Steuervergünstigungen für Unternehmen und Vermögende, während gleichzeitig soziale Leistungen wie Arbeitslosengeld oder Hartz IV gekürzt werden. Das führt dazu, dass die Reichen immer reicher werden, während die Armen immer ärmer werden.

Person 1: Das ist ein guter Punkt. Aber es gibt auch positive Entwicklungen. Zum Beispiel hat sich die Arbeitslosigkeit in den letzten Jahren verringert.

Person 2: Ja, das ist richtig. Aber wenn man genauer hinsieht, gibt es immer noch viele Menschen, die trotz Arbeit arm sind. Laut dem Armutsbericht 2021 sind in Deutschland mehr als 9 Millionen Menschen armutsgefährdet. Das ist fast jeder zehnte Einwohner.

Person 1: Das ist wirklich schockierend. Aber ich denke, dass es auch viele Maßnahmen gibt, um die Schere zwischen Arm und Reich zu verringern. Zum Beispiel könnte man die Steuervergünstigungen für Unternehmen und Vermögende reduzieren und das Geld in soziale Projekte investieren.

Person 2: Ja, das wäre sicherlich ein Schritt in die richtige Richtung. Aber letztendlich müssen wir uns als Gesellschaft auch darüber im Klaren sein, dass wir alle Verantwortung für eine gerechte Verteilung tragen. Jeder Einzelne kann dazu beitragen, indem er zum Beispiel bei nachhaltigen Unternehmen einkauft oder sich für eine höhere Besteuerung von Vermögenden einsetzt.

Person 1: Absolut. Es gibt viele Möglichkeiten, um etwas zu bewirken. Aber es ist wichtig, dass wir uns bewusst machen, dass es noch viel zu tun gibt, um eine wirklich gerechte Gesellschaft zu schaffen.

Sie tauschen noch weitere Argumente aus, indem sie Experten zitieren.

Person 2: Ich stimme dir zu. Hierzu möchte ich gerne eine Expertenmeinung von einem Ökonomen zitieren. Marcel Fratzscher, Präsident des Deutschen Instituts für Wirtschaftsforschung, sagte in einem Interview mit dem Tagesspiegel: "Wir brauchen eine Reform des Steuersystems, die die Belastungen der Mittelschicht verringert und die Einkommensungleichheit reduziert. Wir müssen auch die öffentlichen Investitionen in Bildung, Infrastruktur und Soziales erhöhen, um die Chancengleichheit zu erhöhen und Armut zu bekämpfen."

Person 1: Das ist ein sehr guter Punkt. Ein weiterer Experte, der meine Argumentation unterstützt, ist Christoph Butterwegge, Politikwissenschaftler und Armutsforscher. Er sagte in einem Interview mit dem Deutschlandfunk: "Die soziale Ungleichheit nimmt in Deutschland seit Jahren zu, weil die Umverteilung nicht mehr ausreichend funktioniert. [...] Ein wichtiger Schritt wäre, die Reichen stärker zur Kasse zu bitten. Der Spitzensteuersatz könnte erhöht werden und Vermögende müssten mehr Steuern zahlen."

Person 2: Das sind sehr gute Argumente. Ich denke, wir sind uns einig, dass es Maßnahmen geben muss, um die Schere zwischen Arm und Reich zu verringern und eine gerechtere Gesellschaft zu schaffen. Es ist wichtig, dass wir uns als Gesellschaft bewusst machen, dass jeder Einzelne dazu beitragen kann und sollte, indem er sich für soziale Gerechtigkeit einsetzt und bei Wahlen die Parteien unterstützt, die sich für eine gerechtere Verteilung von Wohlstand einsetzen.

Über KI lernen - Künstliche Intelligenz & Literatur

Roboter, Automaten und künstliche Menschen – Künstliche Intelligenz in der Literatur

Häufig werden Sprachmodelle wie ChatGPT als Werkzeug im bzw. für den Deutschunterricht erprobt. Dabei ist auch eine inhaltliche Anknüpfung naheliegend. Die Vorstellung eines künstlichen Menschen ist nicht neu und wurde im Laufe der Geschichte immer wieder literarisch verhandelt. Eine Beschäftigung mit KI und Literatur kann sich beispielsweise an folgenden Fragen orientieren:

Was kennzeichnet die Figuren und ihr Handeln als ‚menschlich‘ (und was bedeutet das)?
Wie wird das Verhältnis von Mensch und Maschine dargestellt?
Wie wird die erzählte Welt medial konstruiert? Wird die Wahrnehmung dieser Welt medial verzerrt? (Virtual Reality, Filterblasen)
Wie verändern und entwickeln sich Figuren durch die Interaktion mit den Automaten/Robotern/der KI?
Gibt es sprachliche und/oder stilistische Auffälligkeiten, die eine Differenz zwischen menschlichen Figuren und künstlichen verdeutlicht? (Polyperspektivität)

Literatur über Künstliche Intelligenz

Eines der bekanntesten Werke, an dem sich diese Fragen gut nachvollziehen lassen, ist E.T.A. Hoffmanns Erzählung Der Sandmann (1816 bzw. Die Automate, 1819): Phantastische Erzählverfahren, die Konstruktion einer medial vermittelten und gebrochenen Realität und literaturanthropologische sowie psychopathologische Themen, aber auch das charakteristische Automaten-Motiv können mit technologischen Entwicklungen wie Künstlicher Intelligenz, Robotik, Virtual und Augmented Reality im Unterricht betrachtet und untersucht werden.

Auch moderne Jugendromane greifen das Thema Künstliche Intelligenz auf und eignen sich somit für die inhaltliche Auseinandersetzung. So macht bspw. Kazuo Ishiguro in seinem Roman Klara und die Sonne (2021) eine KF, eine Künstliche Freundin, zur Protagonistin. Klaras Aufgabe ist Begleitung junger Menschen ins Erwachsenensein, die sie als Modell B2 mit besonderer Empathie und großer Neugier erfüllt, denn auch die KF muss viel lernen, um den Menschen beizustehen. Die besondere Ruhe und Gediegenheit von Ishiguros Sprachstil lässt sich als literarischer Gegenentwurf zu anderen Texten vergleichend untersuchen. Karl Olsbergs Boy in a White Room (2019) verhandelt die Frage der Verlässlichkeit unserer Wahrnehmung und baut einen Spannungsbogen mit verschiedenen Wendepunkten ein. Die Liste literarischer Texte, die das Thema Künstliche Intelligenz aufgreifen, dürfte in Zukunft weiter wachsen.

Auswahl von Literatur zum Thema Künstliche Intelligenz

Die Künstliche Intelligenz als Autor?

Eine weitere zentrale Verbindung der Themen Literatur und Künstliche Intelligenz zeigt sich mit Blick auf die Frage nach der Urheberschaft von Texten: Die Differenzierung von textimmanenter und autorzentrierter Hermeneutik, zwischen Erzählinstanz und Autor, wird durch Sprachmodelle wie ChatGPT mindestens perspektivisch erweitert: Kann eine Maschine Urheber eines Textes sein, wenn ihr kein Bewusstsein inhärent ist? Braucht Literatur eine Intention? Ist die Maschine das Werkzeug und der Mensch, der promptet, Urheber? Müssen Urheber und Schriftsteller differenziert werden? Kann die Maschine mit ihrem Text Emotionen transportieren (und ist das überhaupt ein Merkmal von Literatur)? Besonders interessant werden diese Fragen bei der Auseinandersetzung mit Literatur, die bereits mithilfe digitaler Verfahren und Künstlicher Intelligenz verfasst wurden, wie Clemens Setz’ Bot. Gespräch ohne Autor (2018) oder Hannes Bajohrs Halbzeug: Textverarbeitung (2018). ^[1]

Multimodalität im Deutschunterricht

Nicht zuletzt bietet das Thema Künstliche Intelligenz im Deutschunterricht deshalb an, da dieser ohnehin Multimedialität in den Blick nimmt. So können Filme zum Thema wie Metropolis, Matrix oder I, Robot, der auf Isaac Asimovs berühmten Roman Ich, der Robot (1950) fußt, ebenso behandelt werden wie andere mediale Formate. So ließe sich beispielsweise Hoffmanns Sandmann mit Blick auf diverse Filme, Theaterinszenierungen, Comics und Graphic Novels sowie musikalische Rezeption und die Darstellung von Puppen, Automaten und Maschinen sowie ihr Verhältnis zum Protagonisten Nathanael untersuchen.

^[1] „Hilfe, zwischen meinen Buchdeckeln sind Algorithmen“* - 54books

KI im Unterricht mit Schwerpunkt Informatik

Künstliche Intelligenz verstehen lernen:

Technologische und gesellschaftlich-kulturelle Perspektive

Im Fach Informatik wird in der Sekundarstufe II das Querschnittsthema "Big Data & KI" als inhaltsbezogene Kompetenz ausgewiesen. Auch in der Sekundarstufe I werden im Querschnittsbereich "Informatik, Mensch und Gesellschaft" explizit "Chancen und Risiken der Künstlichen Intelligenz" behandelt. Eine fachliche Auseinandersetzung mit KI erfolgt somit verpflichtend im Informatikunterricht und dürfte dort in Zukunft noch an Bedeutung gewinnen.

Über den Informatikunterricht hinaus können niederschwellige Angebote geschaffen werden, um Schülerinnen und Schüler aller Klassenstufen über die Funktionsweise von KI zu aufzuklären.
Ein Angebot mit dieser Zielsetzung wurde von einem Kooperationspartner des IQSH, der Wissensfabrik e. V., in Zusammenarbeit mit der Didaktik der Informatik der Universität Oldenburg entwickelt. In den im Folgenden vorgestellten Modulen wird weitgehend ohne Computer gearbeitet, um die unmittelbare Erfahrbarkeit von KI in den Vordergrund zu stellen.

Ein Modul, das sich als niedrigschwelliger Einstieg für die Sekundarstufe I im Rahmen von zwei bis vier Unterrichtsstunden eignet, ist "Finde die KI". KI arbeitet oft im Verborgenen von Informatiksystemen, die oft wie selbstverständlich genutzt werden. Ein verantwortungsvoller Umgang erfordert ein grundlegendes Verständnis darüber, wo KI auftauchen kann und welche Eigenschaften KI haben kann.
Darauf aufbauend kann in der Sekundarstufe I das Modul „Im Dialog mit KI“ in ca. sechs Unterrichtsstunden eingesetzt werden, um ein Grundverständnis für den Aufbau und die Funktionsweise von Sprachassistenten und Chatbots zu schaffen. An alltäglichen Beispielen werden Anwendungen von Künstlicher Intelligenz aufgezeigt und wichtige Fachbegriffe eingeführt und richtig angewendet.
Für die Sekundarstufe II bietet sich schließlich eine zwei- bis fünfstündige Unterrichtseinheit mit dem Titel "Schlag den Roboter!" an. Den klassischen Ansätzen der KI werden drei Varianten des maschinellen Lernens gegenübergestellt: Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen. Die Schülerinnen und Schüler lernen diese Varianten spielerisch kennen und das Gelernte kann bei Bedarf im weiteren Unterrichtsverlauf von der Lehrkraft vertieft werden.

Alle Module sind unter der Creative-Commons-Lizenz (CC-BY-NC-SA) veröffentlicht und können somit uneingeschränkt und kostenlos im Unterricht eingesetzt werden.

Hier geht es zum Downloadmaterial.

‚Präzises Prompten‘: Wortschatzarbeit mit der Bild-KI

Das Besondere an bildgenerierender KI ist, dass die Bilder durch Texteingaben erzeugt werden. Anstatt ein Bild zu malen, zu zeichnen oder mit digitalen Designtools zu erstellen, liegt der Schlüssel zu einem guten Ergebnis in der Präzision des Prompts.

Hier ergibt sich eine Gelegenheit, nicht nur das Verhältnis von Text und Bild zu analysieren, sondern dieses Verhältnis erlebbar zu machen: Durch das Generieren eines Bildes (z. B. eine Illustration für eine Klassenzeitschrift), das bisher lediglich in der eigenen Vorstellung bestand, erfahren Schülerinnen und Schüler die Notwendigkeit präziser Formulierungen – nur selten erhält man beim ersten Versuch das gewünschte Ergebnis. Als besonders lernförderlich ist die unmittelbare Rückmeldung herauszuheben, die die Schülerinnen und Schüler durch das Bild-Ergebnis erhalten.

'hybrid creatures': Kaninchen & Elefant, Katze & Chinchilla, Schildkröte & Hamster © Stable Diffusion (04/23), prompted by Dr. Stefanie Junges

Das stetige Überarbeiten und Weiterentwickeln der Texteingabe trainiert die sprachliche Präzision der Schülerinnen und Schüler, erweitern durch das Recherchieren verschiedener Synonyme ihren Wortschatz, veranschaulicht die konnotative Bedeutung von Begriffen und Notwendigkeit von Textüberarbeitung. Die Lehrkraft kann diese Form der Wortschatzarbeit durch entsprechende Hilfsmittel (z. B. Fremd- und Synonymwörterbücher, Recherchefertigkeiten) unterstützen und thematisiert die Relevanz von (assoziativen) Wortbedeutungen, wie sie bspw. für die Interpretation von Lyrik (Symbolik, Motivik usw.) von Bedeutung werden.

Die eigene Schreibkompetenz entwickeln: Mit Mini-Portfolios an Stil, Grammatik und Rechtschreibung arbeiten

Anwendungen wie DeepL-Write geben Schülerinnen und Schülern eine individuelle Rückmeldung zu Sprache, Rechtschreibung und Grammatik ihrer Texte. Ein Lerneffekt stellt sich jedoch erst dann ein, wenn die Schülerinnen und Schüler die Verbesserungsvorschläge der KI nicht einfach übernehmen, sondern ihre eigenen Fehler verstehen und begründet entscheiden, welche Überarbeitungen sinnvoll sind und welche verworfen werden sollten, da sie z.B. die Semantik des Satzes verfälschen können (Wortkonnotationen, Subtext, metaphorische Sprache).

Eine Möglichkeit, den Schülerinnen und Schülern ein kontinuierliches Arbeiten an individuellen Fehlerquellen zu ermöglichen, besteht darin, den gezielten Einsatz von KI zur Textverbesserung als Schritt im Lernprozess zu etablieren. So kann z.B. eine Rohfassung eines eigenen Textes (wie einer Analyse) im Unterricht erstellt und anschließend von einer KI verbessert werden. Die Verbesserungsvorschläge der KI werden für die Lehrkraft dokumentiert (bspw. durch Screenshots oder farbliche Markierungen), so dass Überarbeitungstendenzen im Text sichtbar werden. Die Schülerinnen und Schüler wählen bewusst aus, welche Verbesserungen der KI sie übernehmen und welche sie verwerfen.

Am Ende dieses Überarbeitungsprozesses legen die Schülerinnen und Schüler neben der Rohfassung und der Dokumentation der Verbesserungsvorschläge eine überarbeitete Endfassung des eigenen Textes mit einer Stellungnahme vor, in der sie reflektieren, wie und warum diese Überarbeitungsschritte den eigenen Text verbessert haben. Die Lehrkraft erhält so einerseits einen guten Einblick in den Lernprozess und den Lernzuwachs und kann andererseits die Schülerinnen und Schüler durch weitere Hinweise und Folgeaufträge individuell bei der Entwicklung der eigenen Schreibkompetenz begleiten und unterstützen.

Mensch vs. Maschine? Mit KI-Texten Analysieren, Urteilen und Reflektieren üben

Sprachmodelle unterstützen Schülerinnen und Schüler nicht nur bei der Textproduktion, sondern KI-generierte Texte können selbst zum Anschauungsobjekt im Deutschunterricht werden und das Verständnis für Struktur, Argumentationsaufbau und Stilistik guter Texte vertiefen: Was ist an diesem Text gelungen, was nicht? Erfüllt der Text die Kriterien eines poetischen, argumentierenden oder untersuchenden Textes? Lassen sich die Textgattungen überhaupt sinnvoll voneinander trennen? Die generierten Textbeispiele werden so zum Ausgangspunkt einer reflektierten Auseinandersetzung mit Literarizität an sich und können in Partner- oder Gruppenarbeit untersucht und kritisch diskutiert werden.

An diese rezeptive Auseinandersetzung mit KI-Texten kann eine produktionsorientierte Aufgabe gut anknüpfen: Die Schülerinnen und Schüler erstellen – mit oder ohne Hilfe der KI – einen neuen, weiterentwickelten Text. Dabei können Teile des KI-Textes (als Quelle oder Zitat gekennzeichnet) begründet für den eigenen Text übernommen werden. Schülerinnen und Schüler können hier nicht nur den fachlich korrekten Umgang mit Quellen üben, sondern auch ihre eigene Urteilskompetenz verbessern, wenn sie der Lehrkraft zusätzlich zum Endprodukt eine Produktionsskizze vorlegen, die darlegt, wie der Erstellungs- und Auswahlprozess innerhalb der Arbeitsphase gestaltet wurde.

Für diese vertiefte Auseinandersetzung mit dem entstandenen Text benötigen die Schülerinnen und Schüler einerseits bereits Fachwissen über den Unterrichtsgegenstand bzw. die Textgattung (Lyrik, Kurzgeschichte, Argumentationstypen etc.), um die Ergebnisse der KI kritisch hinterfragen und kontextualisieren zu können. Andererseits erfordert diese Aufgabe eine ausreichende Methodenkompetenz: Die Fähigkeit der Schülerinnen und Schüler zu selbstständigem und kooperativem Arbeiten ist hierbei zentral.