Prompting als Spiel

Worum geht es hier?

Prompting als Spiel ist ein kontra-intuitiver Ansatz zur Interaktion mit generativen KI-Sprachmodellen. Während der intuitive Zugang zu dieser Technologie auf das Herausfinden von richtigen und fertigen Antworten zielt, geht es beim Prompting als Spiel um die Konfrontation der Nutzenden mit unterschiedlichen Perspektiven und eine dann folgende Aneignung von ausgewähltem Output. In diesem Prozess sind die Nutzenden kontinuierlich aktiv beteiligt.

Da generative KI-Sprachmodelle gesamtgesellschaftlich und auch in der Bildung eine zunehmend größere Rolle spielen, erscheint es sinnvoll, mit Lernenden diesen Ansatz einzuüben und zu reflektieren, so dass sie ihn in ihren Lernprozessen nutzen können. In diesem Beitrag wird ein mögliches Vorgehen beschrieben und entsprechende Vorlagen bereitgestellt, um diese Herausforderung innerhalb von Moodle anzugehen.

Wie funktioniert das in der Praxis?

Das grundsätzliche Raster zur Einübung der Technik „Prompting als Spiel" mit Lernenden erfolgt in drei vorbereitenden Schritten:

  1. Lernende sind eingeladen, für sich einen vorbereiteten Prompt unter Eingabe einer spezifischen Frage oder eines Themas zu generieren.
  2. Sie probieren diesen Prompt in Interaktion mit einem KI-Sprachmodell aus.
  3. Sie reflektieren, wie hilfreich die Interaktion für ihr Lernen war und wie sie den genutzten Prompt optimieren könnten.

Darauf aufbauend ist es dann möglich, eigene Spiele zu erfinden, die als Prompts bei der Interaktion mit KI-Sprachmodellen umgesetzt werden können. Für die Gestaltung des eigenen Lernprozesses ist diese Kompetenz sehr hilfreich.

Das Raster wird am besten mit sozialem Austausch in einer Lerngruppe verbunden. Das bedeutet: Lernende probieren individuell für sich aus und tauschen sich dabei auch mit Mitlernenden über ihre Erkundungen und Reflexionen dazu aus.

Was ist deine Aufgabe als Lerngestalter*in?

Als Lerngestalter*in bereitest du erstens Prompts für die Erkundung der Lernenden vor. Zweitens begleitest du die Lernenden in ihren Reflexionsprozessen und gestaltest dazu den benötigten Lernraum.

Wie lässt sich dieser Ansatz in Moodle umsetzen?

In Moodle lässt sich die Einübung dieses Lernansatzes als Kurs umsetzen. Die einzelnen Schritte sind dabei die benötigten Abschnitte im Kurs. Jeder Abschnitt kann dabei neben den vorbereiteten Prompts als Erkundungsmaterial auch ein Forum als Sammelstelle zum Teilen und zur Reflexion gemachter Erfahrungen sein.

Eine hilfreiche Variante ist es auch, dieses Angebot zum Vorab-Lernen zu gestalten. In einem anschließenden synchronen Angebot können sich Lernende dann zu gemachten Erfahrungen austauschen. Alternativ kann der Kurs auch ein Material sein, das begleitend zu einem synchronen Lernen genutzt wird.

Was sind weitere Tipps und Erfahrungen?

  • Wie gelungen die Erkundungen der Lernenden sind, liegt sehr stark an der Qualität der vorbereiteten Prompts. Es bietet sich hier an, diese zu erstellen und dann mehrmals selbst auszuprobieren und gegebenenfalls anzupassen. Besonders wichtig ist erstens, dass die schrittweise Vorgehensweise im Prompt an das KI-Sprachmodell klar kommuniziert wird. Wenn Lernende unterschiedliche KI-Sprachmodelle nutzen, dann sollte der Prompt auch mit unterschiedlichen Modellen ausprobiert werden. Eine gute Möglichkeit zum schnellen und einfachen Wechseln bietet hier das offene Angebot von duck.ai. Zweitens sollte ausreichend Kontext zum inhaltlichen Themengebiet mitgeliefert werden, so dass Lernende hilfreiche Erfahrungen in der Interaktion machen können.
  • Die pädagogische Herausforderung besteht bei dieser Herangehensweise vor allem darin, selbst loslassen zu können. Vor diesem Hintergrund solltest du auch die vorbereiteten Prompts einordnen: Es ist wichtig, dass sie gut funktionieren, aber sie sollten zugleich auch nicht die fertige, perfekte Lösung für die Lernenden sein. Anders formuliert: Es geht nicht darum, dass du das perfekte Spiel als Prompts für Lernende erfindest, sondern dass du sie befähigst, selbst für sich solche Spiele erfinden zu können.
  • Es ist sinnvoll, dass allen Beteiligten die grundsätzliche Funktionsweise von generativen Ki-Sprachmodellen als Wahrscheinlichkeitsrechnung mithilfe riesiger Datenmengen klar ist. KI-Sprachmodelle verfügen vor diesem Hintergrund nicht über Welterfahrung, sondern würfeln per Wahrscheinlichkeit zusammen, was sie in der Datenbasis als Muster erkannt haben. Sehr schön lässt sich dieses Prinzip der Mustererkennung mithilfe der Teachable Machine erkunden. Diese kann direkt im Browser genutzt werden. Eine Alternative direkt schon für die Textgenerierung ist das didaktische Sprachmodell SoekiaGPT.

Wo kann ich ein Beispiel sehen?

Mehrere Möglichkeiten für kontra-intuitive Interaktion mit KI-Sprachmodellen im Sinne eines Prompting als Spiels können in diesem offenen Material ausprobiert werden. Es ist empfehlenswert, als lehrende Person in die Rolle einer lernenden Person zu schlüpfen und mit dieser Perspektive die Anregungen zu erkunden. Auf dieser Grundlage können Lernende dann umso besser bei der Einübung dieses Prinzips begleitet werden.

Was kann ich weiternutzen?

Hier sind die oben ausprobierten Prompts, die jeweils mit einer bestimmten Eingabe ergänzt und dann genutzt werden können:

Lernende können eine Veränderungsfrage eingeben (z.B. „Wie kann ich Lernende zu gesellschaftlicher Handlungsfähigkeit ermächtigen?"). Dann wird dieser Prompt generiert:
„Nutze die Kopfstand-Methode, um mir zu helfen kreative Ideen zur folgenden Herausforderung zu entwickeln: [EINGABE]. Anstatt dass du mir sinnvolle Ideen vorschlägst, versuchst du dir möglichst dumme Ideen zu überlegen (= Kopfstand). Es sollen Ideen sein, mit denen meine Herausforderung garantiert nicht bewältigt werden kann. Du nennst mir jeweils immer eine Kopfstand-Idee und fragst dann, ob mir davon ausgehend bereits eine richtige Idee einfällt oder ob du die Idee noch dümmer machen sollst (= deine genannte Kopfstand-Idee weiter verschlimmern) oder noch eine andere Kopfstand-Idee (= einen anderen Aspekt aufgreifen, was gar keine Hilfe wäre) nennen sollst. Du generierst so lange immer eine nach der anderen dümmstmögliche Kopfstand-Ideen, bis ich eine für mich sinnvolle Idee zur Bewältigung meiner Herausforderung gefunden habe. Starte jetzt mit der ersten Kopfstand-Idee zu meiner genannten Herausforderung."

Lernende können ein Thema eingeben (z.B. „Kreativität und künstliche Intelligenz"). Dann wird dieser Prompt generiert:
„Beginne einen sokratischen Dialog zum folgenden Thema: [EINGABE]. Stelle mir eine erste kluge, vertiefende Frage. Warte dann auf meine Antwort. Erst danach stellst du die nächste Frage – offen, nachdenklich, anregend. Gib keine Antworten, sondern unterstütze mich dabei, durch deine Fragen eigene Einsichten zu entwickeln. Wiederhole diesen Prozess, bis ich den Dialog beende."

Lernende können eine „Wie kann ich…"-Frage eingeben (z.B. „Wie kann ich mein Seminar möglichst partizipativ gestalten?"). Dann wird dieser Prompt generiert:
„Wir spielen ein kreatives Ideen-PingPong. Die Herausforderung lautet: [EINGABE]. Du beginnst, indem du mich bittest, eine erste Idee in Stichpunkten zu nennen. Erst danach nennst du selbst eine Idee. Deine Idee muss unterschiedlich zu meiner Idee sein und einen neuen Aspekt aufgreifen. Dann forderst du mich direkt zur nächsten Idee auf – und so weiter. Die Ideen sollen möglichst kurz, überraschend und unterschiedlich sein. Wiederhole den Wechsel so lange, bis ich aufhöre zu spielen."

Diese und weitere Prompts lassen sich dann in diese HTML-Vorlage für ein Prompt-Generierungs-Tool für exemplarische Beispielsprompts innerhalb von Moodle einfügen. Als erstes solltest du die Vorlage (mit den obigen Beispielen und/oder mit eigenen Ideen) an den gelb markierten Stellen anpassen. Anschließend kannst du den Editor in einem Text- und Medienfeld auf HTML umschalten und die Vorlage einfügen. Lernende können dann z.B. ihre Frage eingeben und erhalten dann einen von dir vorbereiteten Prompt, den sie sich kopieren und in ein KI-Sprachmodell ihrer Wahl eingeben können.

HTML-Vorlage für Prompt-Generierungs-Tool

<label for="frage"><strong>Label für Input:</strong></label><br>
<input type="text" id="frage" placeholder="Platzhalter-Text" style="width: 100%; padding: 8px; margin: 10px 0;"><br>
<button onclick="generierePrompt()" style="padding: 10px 20px;">Prompt erstellen</button>

<div id="promptResult" style="display: none; margin-top: 20px; padding: 15px; background-color: #f5f5f5; border-radius: 5px;">
  <h4>Dein generierter Prompt:</h4>
  <pre id="generierterPrompt" style="background-color: white; padding: 15px; border: 1px solid #ddd; white-space: pre-wrap; word-wrap: break-word;"></pre>
  <button onclick="kopierePrompt()" style="padding: 10px 20px; margin-top: 10px;">Prompt kopieren</button>
  <p><small>Nutze den Prompt in einem KI-Sprachmodell, z.B. via <a href="https://duck.ai" target="_blank">duck.ai</a></small></p>
</div>

<script>
  function generierePrompt() {
    const frage = document.getElementById('frage').value;
    if (!frage) {
      alert('Bitte gib eine Eingabe ein!');
      return;
    }
    
    const prompt = `Diesen Text ändere bitte in deinen gewünschten Prompt du kannst dabei ${frage} nutzen, um die Eingabe der Lernenden zu berücksichtigenl`;
    
    document.getElementById('generierterPrompt').textContent = prompt;
    document.getElementById('promptResult').style.display = 'block';
  }
  
  function kopierePrompt() {
    const text = document.getElementById('generierterPrompt').textContent;
    navigator.clipboard.writeText(text).then(function() {
      alert('Prompt wurde in die Zwischenablage kopiert!');
    }, function() {
      const textArea = document.createElement("textarea");
      textArea.value = text;
      document.body.appendChild(textArea);
      textArea.select();
      document.execCommand('copy');
      document.body.removeChild(textArea);
      alert('Prompt wurde in die Zwischenablage kopiert!');
    });
  }
</script>

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