Prompt Engineering
Historisches Arbeiten mit LLMs: kontrollierte Heuristiken, Reproduzierbarkeit, Evidenzdisziplin
Überblick und didaktisches Ziel
Diese Übung macht Prompting als Methode sichtbar: Prompts sind hier nicht «Tricks», sondern Operationalisierungen historischer Arbeitsaufträge. (Campbell 2025; Oberbichler und Petz 2025)
Trainiert wird, wie Sie
- Aufgaben sauber eingrenzen,
- Antwort überprüfbar formatieren,
- Fehlerquellen kontrollieren und
- Ergebnisse reproduzierbar dokumentieren.
Im Unterschied zu den thematischen Übungen (Forschungsfrage, Literaturrecherche, Quellensuche, Quellenkritik, Schreiben, Zitieren, Public History) fokussiert diese Einheit die gemeinsame Infrastruktur: Prompt-Design, Rollenwahl, Iteration und Optimierung.
Sobald das Modell Fakten, Literatur, Archive, Signaturen oder Zitate liefert, die nicht aus Ihrem Input oder verifizierbaren Nachweisen stammen, behandeln Sie das als Hypothese (nicht als Ergebnis). (Bender u. a. 2021) Ihre Arbeit bleibt: Gegenprobe, Nachweis, Entscheidung.
Auf einen Blick
| Angabe | Wert |
|---|---|
| Dauer | ca. 150 Minuten |
| Niveau | Beginner |
| Kernpfad | 1 → 2 → 3 → 4 → 6 → 7 → 8 |
| Optionale Vertiefung | 5 (strukturierte Denkspur) |
| Abgabe (Minimum) | KI-Protokoll mit mindestens 8 Einträgen |
Der Kernpfad führt Sie in ca. 150 Minuten zu einem vollständigen Ergebnis. Die optionale Vertiefung kostet ca. 30 Minuten zusätzlich.
Diese Übung ist die Grundlage für alle anderen Übungen. Rechnen Sie beim ersten Durchgang mit mehr Zeit, denn Sie richten hier auch Ihr KI-Protokoll ein.
Was Sie brauchen
Fachliches Wissen
- Grundverständnis historischer Forschungsmethoden
Fähigkeiten des KI-Systems
Das System muss die drei folgenden Dinge können:
- Eine hochgeladene Datei lesen und aus dieser Datei zitieren. Sie brauchen das in Schritt 3 und in Schritt 4.
- Eine Antwort in einem Format liefern, das Sie vorgeben, zum Beispiel als Tabelle.
- Eine neue Sitzung starten. Sie prüfen in dieser Übung, was das System aus früheren Sitzungen übernimmt.
Weitere Werkzeuge und Zugänge
- Eine Datei für Ihr KI-Protokoll. Eine Textdatei oder ein Dokument in Ihrer Textverarbeitung genügt.
- Das Materialpaket aus dem Abschnitt «Fallpaket für alle Übungen». Sie laden dafür eine frei zugängliche Quelle herunter.
Sie können jede Übung mit KI-Systemen von unterschiedlichen Herstellern durchführen. Was ein System kann, hängt vom Produkt und von Ihrem Konto ab. Klären Sie deshalb vor dem Start die fünf folgenden Punkte.
Kosten
Ein kostenloses Konto genügt für kurze Textaufgaben. Für einige Fähigkeiten brauchen Sie ein kostenpflichtiges Konto. Das betrifft meist die Suche im Web, das Lesen langer Dateien und den eingebauten Denkmodus. Prüfen Sie zuerst, ob Ihre Hochschule einen Zugang bereitstellt.
Werkzeuge
Prüfen Sie, welche Werkzeuge Ihr Konto freischaltet. Kann das System im Web suchen? Kann es eine hochgeladene Datei lesen? Kann es externe Dienste aufrufen? Die Übung nennt die Fähigkeiten, die sie voraussetzt.
Der Abschnitt Fähigkeiten prüfen und einordnen erklärt fünf neuere Fähigkeiten. Er beschreibt auch, was jede Fähigkeit für Ihre Quellenarbeit bedeutet.
Speicher
Manche Systeme übernehmen Angaben aus früheren Sitzungen oder aus einem Projektkontext. Prüfen Sie die Einstellungen zu Speicher, Projekten und Chatverlauf. Eine neue Sitzung garantiert deshalb keinen leeren Kontext.
Konto: institutionell oder privat
Prüfen Sie, mit welchem Konto Sie arbeiten. Die Regeln unterscheiden sich in drei Punkten.
| Punkt | Konto Ihrer Institution | Privates Konto |
|---|---|---|
| Vertrag | Ihre Hochschule schliesst ihn ab und haftet mit. | Sie schliessen ihn selbst ab und haften allein. |
| Training | Ein Vertrag schliesst die Nutzung Ihrer Eingaben oft aus. | Viele Anbieter nutzen Eingaben für das Training. |
| Erlaubtes Material | Die Hochschule regelt, welche Daten Sie eingeben dürfen. | Sie haben keine solche Regel und tragen das Risiko selbst. |
Fragen Sie die IT-Stelle oder die Bibliothek Ihrer Hochschule, wenn Sie die Regeln nicht finden. Halten Sie die Antwort in Ihrem KI-Protokoll fest.
Laden Sie kein Material hoch, über das Sie nicht verfügen dürfen. Ein Upload verlässt Ihren Rechner und Sie können ihn nicht zurückholen.
Diese Materialien bleiben ausserhalb des KI-Systems:
- Personenbezogene Daten lebender Personen, zum Beispiel aus Interviews, aus Nachlässen oder aus Beständen mit Schutzfrist.
- Digitalisate, deren Nutzungsbedingungen eine Weitergabe untersagen.
- Unveröffentlichte Texte anderer Personen, zum Beispiel Manuskripte oder Gutachten.
- Lizenzpflichtige Volltexte, wenn die Lizenz Ihrer Bibliothek eine Weitergabe untersagt.
Im Zweifel arbeiten Sie mit einem kurzen Auszug oder mit einer anonymisierten Fassung. Sie können auch ein lokales Modell verwenden, denn dabei bleibt das Material auf Ihrem Rechner.
Recht: Datenschutz und Kennzeichnung
Zwei Rechtsgebiete betreffen Ihre Arbeit direkt. Dieser Abschnitt gibt eine Orientierung und keine Rechtsberatung.
Datenschutz. In der EU gilt die Datenschutz-Grundverordnung, in der Schweiz das revidierte Datenschutzgesetz (Verordnung (EU) 2016/679 zum Schutz natürlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten (Datenschutz-Grundverordnung) 2016, Bundesgesetz über den Datenschutz (DSG) 2020). Beide Gesetze schützen personenbezogene Daten lebender Personen. Verbindlich ist der Gesetzestext selbst. Artikel 6 DSGVO verlangt für jede Verarbeitung eine Rechtsgrundlage, und ein Upload ist eine Verarbeitung.
Die Rolle des Anbieters entscheidet über die Einordnung. Ein Anbieter kann als Auftragsverarbeiter handeln und Ihre Daten nur in Ihrem Auftrag verarbeiten. Artikel 4 Nummer 10 DSGVO zählt einen Auftragsverarbeiter ausdrücklich nicht zu den Dritten. Diese Rolle setzt jedoch einen Vertrag nach Artikel 28 DSGVO voraus. Ohne einen solchen Vertrag verwendet ein Anbieter Ihre Eingaben für eigene Zwecke. Ein Upload ist deshalb nicht immer eine Weitergabe an Dritte, aber ohne Vertrag müssen Sie davon ausgehen. Prüfen Sie den Vertrag, der für Ihr Konto gilt.
Für die Forschung gelten Auflagen, aber keine Freistellung. Artikel 89 Absatz 1 DSGVO verlangt geeignete Garantien, zum Beispiel Datenminimierung und Pseudonymisierung. Artikel 89 Absatz 2 DSGVO erlaubt dem Gesetzgeber Ausnahmen von einzelnen Rechten der betroffenen Personen. Auch die Information der betroffenen Personen kann entfallen, nämlich nach Artikel 14 Absatz 5 Buchstabe b DSGVO. Das gilt aber nur, wenn die Information unmöglich ist oder einen unverhältnismässigen Aufwand erfordert. Forschung befreit Sie also nicht allgemein von der Informationspflicht. Klären Sie Ihren Einzelfall mit der Datenschutzstelle Ihrer Hochschule.
Der Europäische Datenschutzausschuss hat 2026 einen Leitfaden zur Forschung vorgelegt (European Data Protection Board 2026). Dieser Leitfaden stand bis Juni 2026 in der öffentlichen Konsultation. Er ist deshalb kein geltendes Recht, sondern eine Auslegungshilfe. Für verstorbene Personen gelten die Schutzfristen und die Benutzungsordnung des Archivs.
Kennzeichnung. Die KI-Verordnung der EU regelt die Transparenz erzeugter Inhalte (Verordnung (EU) 2024/1689 zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für künstliche Intelligenz (Verordnung über künstliche Intelligenz) 2024). Artikel 50 gilt seit dem 2. August 2026. Er unterscheidet zwei Adressaten: den Anbieter eines KI-Systems und den Betreiber. Betreiber sind Sie, sobald Sie ein KI-System beruflich einsetzen. Bei rein privater Nutzung sind Sie nach Artikel 3 Nummer 4 kein Betreiber.
Als Betreiber treffen Sie zwei getrennte Pflichten aus Artikel 50 Absatz 4.
- Deepfake. Erzeugt oder verändert ein KI-System ein Bild, eine Tonaufnahme oder ein Video, und ist der Inhalt ein Deepfake, dann legen Sie das offen. Ein Deepfake ähnelt nach Artikel 3 Nummer 60 wirklichen Personen, Orten oder Ereignissen und wirkt fälschlich echt. Ein erzeugtes Bild ohne diesen Wirklichkeitsbezug fällt nicht unter diese Pflicht.
- Text zu öffentlichen Fragen. Veröffentlichen Sie erzeugten Text, um die Öffentlichkeit über eine Angelegenheit von öffentlichem Interesse zu informieren, dann legen Sie das offen. Die Pflicht entfällt, wenn eine Person den Text geprüft hat und die redaktionelle Verantwortung für die Veröffentlichung trägt.
Artikel 50 Absatz 4 verlangt also keine Kennzeichnung für jedes erzeugte Bild und für jeden erzeugten Text. Artikel 50 Absatz 2 richtet sich dagegen an den Anbieter. Der Anbieter muss erzeugte Inhalte maschinenlesbar kennzeichnen. Diese Pflicht liegt nicht bei Ihnen, und sie ersetzt Ihre eigene Offenlegung nicht.
Die rechtliche Kennzeichnung und die wissenschaftliche Offenlegung sind zwei getrennte Pflichten. Ihre Hochschule verlangt eine Deklaration auch dann, wenn das Gesetz keine Kennzeichnung fordert. Die Übung Zitieren zeigt, wie Sie Ihre KI-Nutzung ausweisen.
Halten Sie Ihre Antworten auf diese fünf Punkte fest. Sie gehören zur Beschreibung Ihrer Arbeitsumgebung.
Lernziele
Nach Abschluss der Übung können Sie:
- Prompts strukturieren (strukturierter Kontext, Antwort-Format, Vorgaben, Prüfmodus),
- Rollen gezielt einsetzen (z. B. Quellenkritiker:in, Rechercheassistent:in, Devil’s Advocate, Lektor:in),
- Zero-shot und Few-shot Prompting situationsgerecht wählen,
- eine strukturierte Denkspur anfordern (Aufgabendecomposition, Zwischenprodukte, Self-Checks),
- iteratives Prompting als kontrollierten Workflow umsetzen (Generate → Critique → Revise → Verify),
- Prompts anhand von Qualitätskriterien optimieren (Fehlerreduktion, Formatstabilität, Prüfbarkeit, Reproduzierbarkeit),
- eine angeforderte Denkspur von einem eingebauten Denkmodus unterscheiden,
- fünf neuere Fähigkeiten von KI-Systemen benennen und ihre Fehlerquellen einordnen (Denkmodus, agentische Abläufe, Abruf aus eigenen Dokumenten, Handschriftenerkennung, lokale Modelle).
Arbeitsmodus: KI-Protokoll und A/B-Testing
Führen Sie ein KI-Protokoll. Nutzen Sie es auch in den anderen Übungen.
Ein KI-Protokoll ist eine kurze Dokumentation Ihrer KI-Nutzung. Sie halten in jedem Eintrag fest: welches Material Sie eingegeben haben, was Sie gefragt haben, was die KI geantwortet hat, wie Sie die Antwort geprüft haben und wie Sie entschieden haben.
Das KI-Protokoll funktioniert wie ein Forschungsjournal. Der Weg zum Ergebnis bleibt nachvollziehbar, für Ihre Leserinnen und Leser und für Sie selbst. Sie brauchen das Protokoll später für den Methodenteil und für die Offenlegung der KI-Nutzung.
In der englischsprachigen Literatur heisst dieses Protokoll Audit Trail. Der Begriff stammt aus der Buchprüfung. Eine Prüferin folgt dort einer Spur von Belegen und verfolgt jede Zahl bis zu ihrem Ursprung zurück. Ihr Protokoll leistet dasselbe für Ihre Arbeitsschritte. In den Übungen verwenden wir nur den Begriff KI-Protokoll.
Schreiben Sie den Eintrag direkt nach dem Arbeitsschritt, nicht am Ende der Übung. Nach einer Stunde kennen Sie den genauen Wortlaut Ihres Prompts nicht mehr.
Wo Sie das Protokoll führen
Sie brauchen kein besonderes Werkzeug. Eine Textdatei oder ein Dokument in Ihrer Textverarbeitung genügt. Auch eine Tabelle in einem Tabellenprogramm ist möglich.
- Legen Sie pro Übung eine Datei an.
- Geben Sie der Datei einen klaren Namen, zum Beispiel
ki-protokoll_quellenkritik.md. - Schreiben Sie jeden Eintrag untereinander in dieselbe Datei.
- Speichern Sie die Datei zusammen mit Ihrer Abgabe.
Wie lang ein Eintrag ist
Ein Eintrag ist kurz. Er umfasst fünf bis zehn Zeilen und kostet Sie ein bis zwei Minuten. Ein Eintrag deckt einen Arbeitsschritt ab, also einen Prompt und die dazugehörige Antwort.
Für den Prompt und für die Antwort gelten unterschiedliche Regeln:
- Prompt: wörtlich. Kopieren Sie den Prompt genau so, wie Sie ihn eingegeben haben. Ist der Prompt sehr lang, kopieren Sie den Kernausschnitt und kürzen Sie mit
[…]. - Antwort: zusammengefasst. Fassen Sie die Antwort in zwei bis drei Sätzen zusammen. Kopieren Sie eine Stelle nur dann wörtlich, wenn Sie diese Stelle in Ihren Text übernehmen oder wenn Sie einen Fehler der KI belegen wollen.
Wie viel eine Übung verlangt, steht in der jeweiligen Übung. Manche Übungen nennen eine Zahl von Einträgen, andere einen Umfang in Wörtern. Nennt eine Übung nichts, führen Sie für jeden Arbeitsschritt mit KI einen Eintrag.
Vorlage für einen Eintrag
Kopieren Sie diese Tabelle für jeden Eintrag neu.
| Feld | Inhalt |
|---|---|
| Datum | |
| Schritt (Übung, Nummer) | |
| Ziel (1 Satz) | |
| Material (Input) | |
| Prompt (wörtlich) | |
| Antwort (Kurzfassung) | |
| Prüfschritte | |
| Entscheidung | |
| Begründung (1 Satz) |
Wenn Sie in Markdown schreiben, kopieren Sie diesen Quelltext:
| Feld | Inhalt |
| ----------------------- | ------ |
| Datum | |
| Schritt (Übung, Nummer) | |
| Ziel (1 Satz) | |
| Material (Input) | |
| Prompt (wörtlich) | |
| Antwort (Kurzfassung) | |
| Prüfschritte | |
| Entscheidung | |
| Begründung (1 Satz) | |Eine Liste mit denselben Feldern ist ebenso gültig. Wählen Sie die Form, die Sie schneller ausfüllen.
Ein ausgefüllter Eintrag als Beispiel
Das Beispiel stammt aus der Übung Quellenkritik. Eine Studentin prüft dort eine Aktennotiz vom 7. Juli 1949.
| Feld | Inhalt |
|---|---|
| Datum | 14. März 2026, 10:15 |
| Schritt (Übung, Nummer) | Quellenkritik, Schritt 2 (externe Quellenkritik) |
| Ziel (1 Satz) | Ich prüfe, ob die KI die formalen Angaben zur Aktennotiz korrekt aus dem Text ableitet. |
| Material (Input) | Aktennotiz Bern, 7.7.1949, Petitpierre/Hansen (Dodis 5020), Volltext aus der Edition in den Prompt kopiert. |
| Prompt (wörtlich) | «Analysiere die folgende Aktennotiz ausschliesslich unter dem Gesichtspunkt der externen Quellenkritik. Nenne Verfasser, Adressat, Datum, Textsorte und Überlieferungsform. Markiere jede Angabe, die nicht im Text steht, ausdrücklich als Vermutung. […]» |
| Antwort (Kurzfassung) | Die KI nennt Petitpierre als Verfasser, Hansen als Gesprächspartner und den 7.7.1949 als Datum. Sie bezeichnet den Text als «Protokoll einer Bundesratssitzung». Sie ergänzt ohne Kennzeichnung, die Notiz liege «im Bundesarchiv unter der Signatur E 2001». |
| Prüfschritte | Ich habe alle Angaben mit der Edition auf https://dodis.ch/5020 verglichen. Verfasser, Datum und Gesprächspartner stimmen mit dem Text überein. Die Textsorte stimmt nicht: Der Text hält ein Gespräch fest, er protokolliert keine Sitzung. Die Signatur steht nirgends im Material. |
| Entscheidung | Teilweise übernommen. |
| Begründung (1 Satz) | Ich übernehme Verfasser, Datum und Gesprächspartner, ich korrigiere die Textsorte zu «Aktennotiz», und ich verwerfe die Signatur als unbelegt. |
Der Eintrag zeigt den Normalfall: Ein Teil der Antwort ist brauchbar, ein Teil ist falsch, und ein Teil ist unbelegt.
Beachten Sie die dritte Kategorie. Die Studentin behauptet nicht, die Signatur sei erfunden. Sie hält nur fest, was sie prüfen kann: Die Signatur steht nicht im Material. Ob es den Bestand gibt, ist eine andere Frage. Sie können eine Angabe erst dann als falsch bezeichnen, wenn Sie sie geprüft haben. Bis dahin ist sie unbelegt. Diese Unterscheidung ist der Kern der Quellenkritik, und sie gilt auch gegenüber der KI.
A/B-Testing (Minimum)
Lassen Sie für jede Technik mindestens zwei Prompt-Varianten laufen. Vergleichen Sie dann:
- Formatstabilität,
- Übergriffigkeit (Spekulationen)
- Anschlussfähigkeit an Ihre nächsten Arbeitsschritte.
Fallpaket für alle Übungen
Verwenden Sie – wie in den anderen Übungen – ein konkretes, kontrollierbares Materialpaket:
- Primärquelle siehe Übung Quellenkritik
- Kontextressource siehe Übung Forschungsfrage oder Quellensuche.
- Optionale Sekundärquelle siehe Übung Literaturrecherche oder Zitieren.
Übergeben Sie die Quelle als Datei. Das ist der Normalfall.
Nur im Ausnahmefall, wenn das Tool keinen stabilen Dokumentzugriff hat, kopieren Sie (a) Textauszug und (b) Metadaten in den Prompt. Grenzen Sie beides visuell ab, z. B. mit drei Anführungszeichen.
Beispiel-Layout:
"""
DOKUMENTTEXT (Auszug/ganzer Text)
"""
"""
METADATEN (Titel, Datum, Ort, Autor, Edition/URL, Archivsignatur, Zugriffsdatum)
"""
AUFGABEBeginnen Sie jede neue Aufgabe in einer neuen Session.
Ein Neustart zwingt Sie, das Material erneut zu übergeben. Das erhöht die Prüfbarkeit Ihrer Arbeitsschritte.
Ein Neustart garantiert aber keinen leeren Kontext. Viele Systeme führen einen dauerhaften Speicher, einen Projekt- oder Arbeitsbereichskontext oder eine Vorgabe der Organisation. Solche Systeme übernehmen Angaben aus früheren Sitzungen auch in eine neue Session.
Prüfen Sie deshalb, was Ihr System übernimmt:
- Prüfen Sie die Einstellungen zu Speicher, Projekten und Chatverlauf. Diese Einstellungen sind der belastbare Nachweis.
- Beginnen Sie eine neue Session.
- Fragen Sie, was das System über Sie und über Ihre früheren Aufgaben weiss.
- Fragen Sie, woher diese Angaben stammen.
- Vergleichen Sie die Antworten mit den Einstellungen. Notieren Sie Abweichungen im KI-Protokoll.
Die Antwort des Systems über den eigenen Speicher ist eine Selbstauskunft, kein Nachweis. Behandeln Sie sie wie jede andere KI-Ausgabe: als Behauptung, die Sie prüfen.
Nutzen Sie einen Neustart insbesondere, wenn:
- Antworten wiederholt falsche Bezüge herstellen,
- frühere Rollen oder Beispiele «durchsickern»,
- unklare Annahmen aus vorherigen Schritten fortgeschrieben werden.
Merksatz: Eine neue Session ist eine Massnahme, keine Garantie. Behaupten Sie Reproduzierbarkeit erst, nachdem Sie den übernommenen Kontext geprüft haben.
1. Prompt Basics
Ziel
Eine unpräzise Anfrage so zu reformulieren, dass Antwort prüfbar, formatstabil und quellen-/inputgebunden wird.
Übung: Von «vage» zu «operationalisiert»
Vage Anfrage (absichtlich schlecht):
Fasse das Dokument zusammen und sag mir, was wichtig ist.Aufgabe: Erstellen Sie daraus zwei saubere Prompts:
- Variante A (minimal): nur Ziel + Antwort-Format.
- Variante B (robust): Ziel + strukturierter Kontext + Vorgaben + Antwort-Format + Self-Check.
Orientieren Sie sich am Setup aus der Übung Quellenkritik (Minimalparaphrase, max. 4 Sätze).
Prompt-Gerüst (robust, adaptierbar):
Aufgabe: [konkret, 1–2 Sätze]
Kontext: [Seminar/Fragestellung/Zeitraum]
Material: [Dokumenttext + Metadaten, klar abgegrenzt]
Regeln:
- Arbeite nur mit dem Material.
- Keine Ergänzungen aus Allgemeinwissen.
- Markiere Unsicherheiten explizit.
Ausgabe-Format:
1) Minimalparaphrase (max. 4 Sätze)
2) 5 Schlüsselbegriffe (aus dem Text)
3) 3 offene Fragen (was bleibt unklar?)
Self-Check:
- Liste 3 Stellen, wo du versucht wärst zu spekulieren, und erkläre kurz, warum du es nicht tust.2. Rollen
Ziel
Rollen als methodische Vorgaben nutzen: jede Rolle erzwingt andere Heuristiken, Blindstellen und Prüfmodi.
Übung 2A: Eine Aufgabe, drei Rollen
Wählen Sie eine Aufgabe aus den anderen Übungen (z. B. Forschungsfrage entwickeln; externe Quellenkritik; Suchbegriffe für Kataloge; Blog-Briefing).
Lassen Sie dieselbe Aufgabe in drei Rollen bearbeiten:
- Quellenkritiker:in (textnah, Ebenen trennen) – siehe Quellenkritik.
- Devil’s Advocate (Stress-Tests, Gegenargumente) – siehe Schreiben.
- Strukturierer:in (Arbeitsplan, Zwischenprodukte) – siehe Public History oder Schreiben.
Rollen-Prompt (Beispiel: Quellenkritiker:in, stark begrenzend):
Rolle: Quellenkritiker:in.
Aufgabe: Analysiere das Material ausschliesslich als Quelle (externe + interne Kritik).
Wichtig:
- Trenne strikt: [Dokumenttext] / [Edition/Metadaten] / [Schlussfolgerung].
- Keine historischen Bewertungen.
- Jede Schlussfolgerung braucht eine Text- oder Metadatenstütze.
Ausgabe:
1) Ebenen-Tabelle
2) 5 prüfbare Authentizitäts-/Überlieferungsfragen
3) 5 Bias-/Sprechpositions-Hypothesen (als Hypothesen markieren)Rollen-Prompt (Beispiel: Devil’s Advocate, aus der Schreibübung abgeleitet):
Rolle: Devil’s Advocate.
Input: Meine Arbeitshypothesen (H1–H3) + Materialhinweise.
Aufgabe:
- Nenne zu jeder Hypothese die diskutierbare Annahme.
- Formuliere einen Stress-Test (welcher Befund würde kippen?).
- Gib 1 alternative Deutung (max. 2 Sätze).
Keine externen Fakten.Übung 2B: Rollenwechsel als Diagnose
Nehmen Sie die beste Antwort aus 2A und lassen Sie sie durch eine zweite Rolle prüfen, nicht neu schreiben:
- Rolle «Logik-Prüfer:in» (vgl. Übung Schreiben): Konsistenz, Sprünge, fehlende Evidenzstellen.
- Rolle «Katalog-Assistent:in» (vgl. Übung Literaturrecherche): übersetzt in Suchstrings/Indikatoren.
3. Zero-shot Prompting
Zero-shot Prompting heisst, dass das Modell keine Beispiele erhält, sondern nur Auftrag, Material und Vorgaben.
Ziel
Zero-shot als Baseline einsetzen: schnell, aber fehleranfällig. Sie lernen, wo Zero-shot reicht und wo er systematisch ausweicht.
Übung 3A: Minimalparaphrase (Zero-shot)
Nutzen Sie die Aufgabe aus Quellenkritik (Minimalparaphrase, max. 4 Sätze) als Zero-shot.
Analysiere die angehängte Aktennotiz (Bern, 7.7.1949, Petitpierre/Hansen, Europarat) und beantworte:
- Wer spricht/handelt?
- Was ist der Anlass?
- Was ist die zentrale Aussage/Entscheidung?
- Welche Konsequenz wird angedeutet?
Maximal 4 Sätze. Keine Interpretation.Prüfen Sie vor jedem Upload, ob Sie über das Material verfügen dürfen. Der Abschnitt «Was Sie brauchen» nennt die Materialien, die ausserhalb des KI-Systems bleiben. Freier Zugang allein erlaubt keinen Upload: eine frei zugängliche Quelle kann eine Weitergabe trotzdem untersagen. Lesen Sie deshalb die Nutzungsbedingungen der Anbieterin, bevor Sie eine Datei hochladen.
Laden Sie das Dokument als PDF-Datei zusammen mit dem Prompt hoch. Das ist der Normalfall. Stellen Sie sicher, dass die KI auch Zugriff auf die Metadaten hat. Rufen Sie die Metadaten online ab oder geben Sie sie selbst an.
Nur im Ausnahmefall, wenn der Upload nicht funktioniert, kopieren Sie den Inhalt des Dokuments an den Anfang des Prompts. Grenzen Sie ihn visuell ab, beispielsweise durch “““. Beispiel:
"""
INHALT DOKUMENT
"""
"""
METADATEN DOKUMENT (inkl. URL)
"""
IHR PROMPTDiagnose:
Markieren Sie in der Antwort:
- Stellen, die nicht eindeutig aus dem Text folgen,
- implizite Kontextannahmen (wo «weiss» das Modell mehr als Ihr Input?).
Übung 3B: Drei Forschungsfragen (Zero-shot)
Nutzen Sie die Vorlage aus der Übung Forschungsfrage.
Gib mir drei mögliche historische Forschungsfragen, die sich aus der Aktennotiz ableiten lassen.
Jede Frage muss (a) zeitlich eingrenzbar, (b) quellenbasiert prüfbar und (c) analytisch sein.
Nenne zu jeder Frage, welche zusätzlichen Quellengattungen ich zur Gegenprobe brauche.Reflexion: Welche Fragen sind (i) wirklich quellengebunden, welche (ii) «generische» Fragen, die auf viele Fälle passen?
4. Few-shot Prompting
Few-shot Prompting heisst, dass das Modell explizite Beispiele erhält, was oft zu besseren Antworten führt.
Ziel
Few-shot nutzt Beispiele, um Kategorien, Antwort-Formate und Qualitätsmassstäbe zu stabilisieren.
Übung 4A: Few-shot für Ebenen-Trennung (Dokumenttext/Edition/Schlussfolgerung)
Erstellen Sie 3–5 kurze Beispielsätze (dürfen fiktiv, aber historisch plausibel sein) und labeln Sie sie.
Beispiel:
Beispiele (Input → Label):
1) "Ort: Bern; Datum: 7.7.1949." → [Edition/Metadaten]
2) "Im Text wird Neutralität als Argument gegen einen Schritt X verwendet." → [Dokumenttext]
3) "Daraus folgt, dass die Schweiz grundsätzlich anti-europäisch war." → [Schlussfolgerung] (zu stark; müsste geprüft/abgeschwächt werden)
Aufgabe:
Labeln Sie nun die folgenden 10 Sätze aus meinem Material als
[Dokumenttext] / [Edition/Metadaten] / [Schlussfolgerung].
Geben Sie bei jedem Label 1 Evidenzhinweis (Zitatfragment/Metadatenfeld) oder 'keine Stütze'.
Material: ...Arbeitsauftrag: Übernehmen Sie danach den Few-shot-Block in Ihren Prompt aus der Übung Quellenkritik und prüfen Sie, ob die Labels zuverlässiger werden.
Übung 4B: Few-shot für Forschungsfragen (schwach vs. stark)
Nehmen Sie 2 schwache und 2 starke Fragen (aus Ihrer Übung Forschungsfrage oder aus dem Seminar) und geben Sie sie als Beispiele mit kurzem Kommentar ein.
Gerüst:
Beispiele (Schwach/Stark):
Schwach: "Warum trat die Schweiz dem Europarat bei?" → zu breit, teleologisch, unklare Evidenzbasis.
Stark: "Wie wurde 'Neutralität' in internen EDA-Notizen 1949–1953 als Argument für/gegen eine institutionelle Annäherung an den Europarat operationalisiert?" → klarer Operator, Zeitraum, Quellennähe.
Aufgabe:
Formuliere 3 neue Forschungsfragen im Stil der starken Beispiele.
Zu jeder Frage:
- Zeitraum
- zentrale Operatorbegriffe (definieren!)
- erwartete Quellengattungen
- 1 Gegenprobe (welche Quelle könnte widersprechen?)5. Strukturierte Denkspur (Chain-of-Thought Prompting)
Chain-of-Thought Prompting bezeichnet ein Vorgehen, bei dem das Modell eine komplexe Aufgabe in explizite Zwischenschritte zerlegt (z. B. Extraktion → Ordnung → Bewertung → Ergebnis) und diese Schritte sichtbar ausgibt.
Sie fordern diese Zwischenschritte im Prompt an. Die strukturierte Denkspur ist deshalb eine Eigenschaft Ihrer Eingabe und nicht eine Eigenschaft des Systems. (Wei u. a. 2022)
Ziel
Komplexe Aufgaben in Zwischenprodukte zerlegen (Decomposition) und einen Self-Check erzwingen. Entscheidend ist nicht «lange Begründung», sondern prüfbare Zwischenschritte.
Formulieren Sie die Denkspur so, dass sie kurz und auditierbar bleibt (Stichpunkte, Kriterien, Tests). Ziel ist Prüfbarkeit, nicht ein ausführliches «inneres Tagebuch».
Trennen Sie zwei Dinge, die gleich aussehen.
- Die angeforderte Denkspur. Sie haben die Schritte im Prompt vorgegeben. Sie kontrollieren Umfang, Reihenfolge und Prüfpunkte, und Sie können den Prompt wörtlich ins KI-Protokoll kopieren.
- Der eingebaute Denkmodus. Das System erzeugt vor der Antwort selbst Zwischenschritte. Sie haben diesen Ablauf nicht gestaltet, und viele Systeme zeigen Ihnen nur eine Zusammenfassung davon.
Nur die angeforderte Denkspur ist ein Artefakt, das Sie selbst hergestellt haben. Nur sie ist deshalb reproduzierbar dokumentierbar.
Für beide Formen gilt dieselbe Grenze. Die sichtbaren Schritte belegen den tatsächlichen Rechenweg nicht. Modelle nennen Gründe, die den wirklichen Einfluss auf die Antwort verschweigen. (Turpin u. a. 2023) Behandeln Sie jede Denkspur als Prüfhilfe und nie als Beleg.
Der Abschnitt Fähigkeiten prüfen und einordnen vertieft den Denkmodus.
Übung 5A: Argumentmapping mit Zwischenschritten
Nutzen Sie das Argumentmapping aus der Übung Quellenkritik (Claim/Begründung/Voraussetzung/Implikation), aber erzwingen Sie Schrittlogik:
Aufgabe: Erzeuge ein Argumentmapping zu den Passagen, die Neutralität/Vereinbarkeit/Entscheidungsprozess betreffen.
Vorgehen (sichtbar ausgeben):
1) Extrahiere relevante Textsegmente (max. 5 kurze Zitatfragmente).
2) Formuliere pro Segment ein Claim/Warrant/Assumption/Implication (stichwortartig).
3) Self-Check: Nenne 3 Stellen, wo der Sprung von Text → Interpretation heikel ist, und markiere sie als [Spekulation].
Regeln:
- Nutze nur Dokumenttext.
- Keine zusätzlichen Fakten.
Antwort: Markdown-Liste.
Material: ...Übung 5B: Rechercheplan als Pipeline
Übertragen Sie die Struktur aus Quellensuche (Teilfragen → Quellentypen → Suchorte → Suchstrings) in eine explizite Pipeline:
Ersetzen Sie im folgenden Prompt die Beispielfrage durch Ihre eigene Frage.
Ziel: Erstelle einen Rechercheplan zur Frage: Wie wurde Neutralität zwischen 1949 und 1963 als Argument gegen einen Beitritt der Schweiz zum Europarat verwendet?
Schritte:
1) Zerlege in 4–6 Teilfragen (prüfbar).
2) Ordne pro Teilfrage 2–3 Quellentypen + Arenen zu.
3) Leite pro Teilfrage 2 Suchstrings ab (DE/FR/EN; Boolean).
4) Self-Check: Liste 5 typische Fehler (Anachronismen, erfundene Signaturen, zu breite Begriffe ...) und wie du sie vermeidest.
Antwort: Tabelle (Teilfrage | Evidenz | Suchstring | Suchort | Risiko).6. Iteratives Prompting
Iteratives Prompting bezeichnet einen kontrollierten Arbeitszyklus, bei dem KI-Antworten schrittweise verbessert werden, indem jede Ausgabe gezielt kritisiert und revidiert wird.
Ziel
Iteration als kontrollierte Revision: Sie bauen nicht «mehr Text», sondern verbessern Zielpräzision, Evidenzdisziplin und Format.
Übung 6A: Generate → Critique → Revise (Forschungsfrage)
- Generate (v1): Zero-shot Forschungsfragen (Übung 3B).
- Critique: Nutzen Sie den kritischen Abgleich aus der Übung Forschungsfrage («Warum fehlt der Aspekt Neutralität?» / «Auf welche Quellen stützt sich das?»).
- Revise (v2): Lassen Sie die KI die Fragen revidieren, aber nur anhand Ihrer Kritikpunkte.
Critique-Prompt (Vorlage):
Fügen Sie hinter «Hier ist Antwort v1:» den vollständigen Text der ersten Antwort ein.
Hier ist Antwort v1: <Text der ersten Antwort einsetzen>.
Aufgabe: Kritisiere claim-by-claim:
- Was ist zu breit/teleologisch?
- Wo fehlen Operatorbegriffe/Definitionen?
- Wo ist die Evidenzbasis unklar?
Gib danach eine revidierte Version v2 (max. 3 Fragen) + eine Änderungslogik (max. 6 Stichpunkte).
Keine neuen Fakten.Übung 6B: Iteration über Antwort-Format (Zitieren / Zusammenfassen)
Nehmen Sie die Übung Zitieren und erzwingen Sie eine zweistufige Ausgabe:
- Extraktion strukturierter Metadaten (Felder),
- erst dann Chicago-Zitat + Zotero-Importformat.
Optimierungsfrage: Verbessert die Zweistufigkeit Fehlerdiagnose (z. B. fehlende Seitenzahlen, falsche Herausgeber:innen)?
7. Prompt Optimierung
Ziel
Prompts systematisch verbessern: nicht «schöner», sondern robuster (weniger Halluzination, bessere Formatstabilität, klarere Prüfbarkeit).
Qualitätskriterien (Rubrik)
Bewerten Sie jede Prompt-Variante (0–2 Punkte pro Kriterium):
- Input-Bindung (arbeitet wirklich nur mit Material?)
- Ebenen-Trennung (Text vs. Metadaten vs. Schlussfolgerung)
- Formatstabilität (liefert, was gefordert ist, ohne Ausweichen)
- Fehlertransparenz (markiert Unsicherheiten)
- Anschlussfähigkeit (Antwort ist direkt weiterverwendbar, z. B. für Exzerpt/Gliederung/Recherchelog)
Übung 7A: Prompt «härten» (Literaturrecherche)
Nehmen Sie einen naiven Literaturprompt («Nenne zentrale Literatur zu X») und optimieren Sie ihn so, dass er als Rechercheassistenz taugt (nicht als Quellenproduzent). Orientierung: Übung Literaturrecherche («Keine erfundenen Titel; keine vorgetäuschte Katalogkenntnis; Unsicherheiten markieren»).
Optimierter Prompt (Gerüst):
Du bist historischer Rechercheassistent.
Ziel: Startkorpus für [Thema/Zeitraum].
Regeln:
- Erfinde keine Titel/Autor:innen.
- Gib keine Behauptungen über Katalogabdeckung.
- Liefere stattdessen: Suchstrategien, Suchstrings, erwartbare Literaturtypen, und Hinweise auf Prüfschritte.
Antwort:
1) 8 Suchstrings (DE/FR/EN) mit kurzer Begründung
2) 5 erwartbare Literaturtypen + wo man sie typischerweise findet
3) 6 Prüfschritte (wie ich Treffer verifiziere, exportiere, dokumentiere)Übung 7B: Prompt-Optimierung als «Fehlerbudget»
Definieren Sie ein Fehlerbudget und optimieren Sie darauf:
- Budget A: «0 erfundene Titel» (Literatur),
- Budget B: «0 ungestützte Kontextannahmen» (Quellenkritik),
- Budget C: «0 Formatverstösse» (z. B. max. 4 Sätze, Tabelle, Claim-IDs).
Führen Sie 3 Iterationen durch (v1–v3) und protokollieren Sie:
- welche Prompt-Änderung welches Fehlerfeld reduziert hat,
- welche Nebenwirkungen entstehen (z. B. Antwort wird zu vage).
8. Fähigkeiten prüfen und einordnen
Ziel
Fünf neuere Fähigkeiten von KI-Systemen benennen, im eigenen Konto prüfen und methodisch einordnen. Die Abschnitte 1 bis 7 trainieren den Prompt. Dieser Abschnitt betrifft das, was das System zusätzlich zum Prompt tut.
Keine der fünf Fähigkeiten macht eine Ausgabe zum Beleg. Jede erzeugt Hypothesen, und Sie prüfen jede Hypothese am Original. (Bender u. a. 2021) Die Fähigkeiten verschieben nur, wo der Fehler entsteht: im Denkmodus, im Suchschritt, im Abruf, in der Transkription oder im Modell selbst.
8.1 Eingebauter Denkmodus
Ein Denkmodus ist ein Betriebsmodus, in dem das System vor der Antwort selbst Zwischenschritte erzeugt. Abschnitt 5 erklärt den Unterschied zur angeforderten Denkspur.
- Was Sie gewinnen: längere Aufgaben mit mehreren Bedingungen werden häufiger korrekt gelöst.
- Was Sie verlieren: Sie haben den Ablauf nicht gestaltet und können ihn nicht wörtlich protokollieren.
- Was Sie tun: Notieren Sie im KI-Protokoll, ob der Denkmodus aktiv war. Notieren Sie ihn als Einstellung, so wie Sie das Modell und das Datum notieren.
8.2 Agentische Abläufe und vertiefte Recherche
Ein agentischer Ablauf heisst: Das System plant mehrere Schritte, ruft Werkzeuge auf und arbeitet ohne Rückfrage weiter. Die vertiefte Recherche ist der häufigste Fall. Das System sucht im Web, liest Seiten und liefert nach einigen Minuten einen Bericht mit Belegstellen.
- Was Sie gewinnen: eine breite erste Übersicht in kurzer Zeit.
- Was Sie verlieren: die Kontrolle über jeden Zwischenschritt. Fehler aus einem frühen Schritt wandern in alle späteren Schritte.
- Was Sie prüfen: jede Angabe einzeln. Ein Bericht sieht aus wie eine Literaturübersicht, er ist aber eine Trefferliste mit Hypothesen. Erfundene Titel und falsche Angaben in Literaturnachweisen sind gut belegt. (Walters und Wilder 2023) Auch die Leistungsberichte über solche Systeme sind oft nicht reproduzierbar. (Kapoor u. a. 2024)
- Was Sie tun: Führen Sie zwei Protokolle getrennt. Das Rechercheprotokoll hält Datum, System, Suchanfrage und Auswahlregeln fest. Das KI-Protokoll hält Ihren Auftrag, die Antwort und Ihre Prüfschritte fest.
8.3 Abruf aus eigenen Dokumenten
Beim Abruf aus eigenen Dokumenten hinterlegen Sie eine Sammlung von Dateien. Ein Suchschritt wählt daraus Abschnitte aus und legt sie dem System vor. (Lewis u. a. 2020)
- Was Sie gewinnen: Hilfe beim Auffinden von Stellen. Das System nennt oft die Fundstelle in Ihrer Sammlung.
- Was Sie nicht gewinnen: eine Bindung der Antwort an Ihre Sammlung. Der Abruf erweitert den Kontext. Er sorgt aber nicht dafür, dass die Antwort nur aus den gefundenen Abschnitten stammt. Das System kann weiterhin Wissen aus dem Training einmischen.
- Was Sie verlieren: nichts an Prüfpflicht. Der Suchschritt findet nicht alles, und das System antwortet trotzdem.
- Was Sie prüfen: jede Aussage am Original. Eine Stellenangabe belegt die Fundstelle, nicht die Aussage. Öffnen Sie die genannte Seite und lesen Sie sie selbst.
- Was Sie beachten: Eine hinterlegte Sammlung ist ein Upload. Es gelten die Regeln aus dem Abschnitt «Was Sie brauchen».
8.4 Multimodales Lesen und Handschriftenerkennung
Viele Systeme lesen heute auch Bilder. Sie können deshalb ein Digitalisat verarbeiten. Die Handschriftenerkennung wandelt eine handschriftliche Seite in Text um. Für deutsche Kurrentschrift gibt es allgemeine Modelle mit brauchbaren Fehlerraten. (Hodel u. a. 2021)
Diese Übung ist eine Übung zur Quellenkritik. Deshalb steht hier der Fehler im Vordergrund.
- Die Fehlerrate schwankt stark. Schrift, Layout, Sprache und Zustand der Vorlage bestimmen das Ergebnis. Kein Modell transkribiert jede Hand zuverlässig. (Romein u. a. 2025)
- Allgemeine Bildmodelle sind schwächer als spezialisierte. Schriftstil, historische Orthographie und Sprache verursachen weiterhin erhebliche Fehler. (Díez García u. a. 2025)
- Der gefährlichste Fehler ist die glatte Lesart. Ein allgemeines KI-System hält an einer unleserlichen Stelle nicht an. Es setzt ein plausibles Wort ein und markiert nichts. Das ist eine Halluzination in Form einer Transkription.
- Fehler wandern weiter. Fehler in maschinell erkanntem Text verändern spätere Analyseschritte und damit Ihre Ergebnisse. (Strien u. a. 2020)
Vergleichen Sie jedes Zitat mit dem Digitalisat, bevor Sie es übernehmen. Notieren Sie im Analyseprotokoll, dass der Text maschinell erkannt wurde. Notieren Sie auch das Datum und die Anzeigeform. Eine Transkription ohne diesen Vermerk ist im Text nicht von einer geprüften Lesart zu unterscheiden.
8.5 Lokale und offene Modelle
Hier zählen drei Eigenschaften, und jede bringt einen eigenen Vorteil. Halten Sie die drei auseinander, denn sie treten nicht immer zusammen auf.
- Offen beschreibt die Lizenz. Bei einem offenen Modell sind die Gewichte frei herunterladbar.
- Lokal beschreibt den Ort der Ausführung. Ein lokales Modell läuft auf Ihrem eigenen Rechner.
- Klein beschreibt die Grösse. Kleine Modelle laufen auf einem aktuellen Notebook mit mindestens 16 Gigabyte Arbeitsspeicher.
Ein offenes Modell läuft nicht zwingend lokal, denn viele Anbieter betreiben offene Modelle im Netz. Ein lokales Modell ist auch nicht zwingend sparsam, denn ein grosses lokales Modell braucht viel Energie. Prüfen Sie deshalb jede Eigenschaft einzeln.
- Datenschutz: Nur wenn das Modell lokal läuft, bleibt das Material auf Ihrem Rechner. Erst dann entfällt die Übermittlung an einen Anbieter.
- Reproduzierbarkeit: Nur wenn die Gewichte offen sind, behalten Sie eine feste Version. Ein geschlossenes Modell kann sich ohne Ankündigung ändern oder verschwinden. (Spirling 2023)
- Energie: Nur wenn das Modell klein und die Aufgabe eng ist, sinkt der Energiebedarf pro Anfrage deutlich. (Luccioni u. a. 2024)
- Grenze: Kleine Modelle sind bei langen Texten und bei Faktenfragen deutlich schwächer. Nutzen Sie sie für enge Aufgaben, zum Beispiel für eine Übersetzung oder für eine Zusammenfassung.
Dieser Weg ist der Minimal-Computing-Weg des Kurses. Minimal Computing fragt, wie viel Rechenleistung ein Vorhaben wirklich braucht. (Risam und Gil 2022)
Aufgabe 8A: Fähigkeiten des eigenen Kontos prüfen
Prüfen Sie Ihr Konto und füllen Sie die Tabelle aus. Antworten Sie mit Ja, Nein oder Unklar.
| Fähigkeit | Vorhanden? | Kostenpflichtig? | Wo eingeschaltet? |
|---|---|---|---|
| Eingebauter Denkmodus | |||
| Agentischer Ablauf oder vertiefte Recherche | |||
| Abruf aus eigenen Dokumenten | |||
| Lesen von Bildern und Scans | |||
| Lokales oder offenes Modell |
Verlassen Sie sich dabei nicht auf die Auskunft des Systems über sich selbst. Prüfen Sie die Einstellungen und die Preisangaben Ihres Kontos.
Aufgabe 8B: Denkspur gegen Denkmodus
Nehmen Sie die Aufgabe aus Übung 5A und lassen Sie sie zweimal laufen.
- Führen Sie den Prompt aus 5A ohne Denkmodus aus.
- Führen Sie denselben Prompt mit eingeschaltetem Denkmodus aus.
- Notieren Sie beide Antworten im KI-Protokoll.
Hat Ihr Konto keinen Denkmodus, vergleichen Sie stattdessen den Prompt aus 5A mit einer Fassung ohne die vorgegebenen Zwischenschritte.
Arbeitsauftrag (Reflexion)
Schreiben Sie fünf bis acht Sätze zu diesen Fragen:
- Welchen Teil des Ergebnisses haben Sie in Aufgabe 8B selbst gesteuert?
- Welchen Teil hat das System gesteuert?
- Welche der fünf Fähigkeiten würden Sie in einer Seminararbeit einsetzen, und welche nicht?
- Welche zusätzliche Prüfung verlangt jede eingesetzte Fähigkeit von Ihnen?
Kurz-Library: wiederverwendbare Prompt-Bausteine
1) Kontext + Materialbindung
Arbeite ausschliesslich mit dem untenstehenden Material.
Wenn dir Informationen fehlen, stelle Rückfragen oder markiere [Unklar].2) Ebenen-Trennung (Quelle vs. Edition vs. Schlussfolgerung)
Markiere jede Aussage als [Dokumenttext] / [Edition/Metadaten] / [Schlussfolgerung].3) Antwort als Zwischenprodukt (für Weiterarbeit)
Gib die Antwort als Tabelle mit Feldern: Claim | Evidenzstelle | Unsicherheit | Nächster Prüfschritt.4) Self-Check / Gegenprobe erzwingen
Self-Check: Nenne 3 plausible Gegenbelege oder alternative Deutungen und was du dafür bräuchtest.Lernergebnis
Am Ende verfügen Sie über diese Artefakte:
- Ein KI-Protokoll mit mindestens 8 Einträgen, verteilt über die Techniken.
- Pro Technik einen kurzen A/B-Vergleich und 5–8 Sätze Reflexion. Beschreiben Sie darin, was sich methodisch verbessert oder verschlechtert hat.
- Eine «beste Praxis»-Vorlage. Das ist Ihr persönlicher Standardprompt für (a) Quellenkritik oder (b) Literaturrecherche oder (c) Schreibassistenz.
- Die ausgefüllte Tabelle aus Aufgabe 8A. Sie beschreibt die Fähigkeiten Ihres Kontos und gehört zur Dokumentation Ihrer Arbeitsumgebung.
Weiterführende Ressourcen
- Polo Club: Transformer Explainer – Interaktive Erklärung, wie Transformer-basierte Sprachmodelle funktionieren.
- AI Pedagogy Project: Foundations of Generative AI – Next-Token-Prediction und Grundlagen generativer KI.
- AI Pedagogy Project: LLM Tutorial – Grenzen, Halluzinationen, Verifikation und kritische Nutzung.
- Prompt Engineering Guide – Herstellerneutrale Übersicht über Prompting und seine Grundbegriffe.
- Prompt Engineering Guide: Techniken – Zero-Shot, Few-Shot und Chain-of-Thought, jeweils mit Beispielen.
- Prompt Engineering Guide: Risiken und Fehlanwendungen – Prompt Injection, erfundene Fakten und Verzerrungen.
- Learn Prompting – Offener Kurs zu Prompting, von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Techniken.
- Wikipedia: Prompt Engineering – Enzyklopädischer Überblick mit Belegen zur Forschungsliteratur.
- YouTube-Playlist: Kritische KI-Kompetenz (Zentralbibliothek Zürich) – Videoreihe zu Machine Learning, Sprachmodellen, Prompting, Bias, Datenvisualisierung, Evaluationsverfahren und Open Science. (GERMAN only)
- Sternfeld (2023) – Erklärt, wie ein maschinelles Lernsystem aus einem Datensatz «lernt» und warum KI als soziotechnisches System und nicht als autonome Instanz funktioniert.
Bibliographie
Zitat
@inreference{mähr2025,
author = {Mähr, Moritz},
title = {Prompt Engineering},
booktitle = {Critical AI Literacy für Historiker:innen},
date = {2025-12-29},
url = {https://maehr.github.io/critical-ai-literacy-for-historians/de/exercises/prompt-engineering.html},
langid = {de}
}