Public History und Geschichtsvermittlung
Wissenskommunikation entlang des Schreib- und Produktionsprozesses
Überblick und didaktisches Ziel
Diese Übung trainiert Public-History-Wissenskommunikation als prozessuale Übersetzungsarbeit: von einem wissenschaftlichen Artikel (Argument, Belege, Unsicherheiten) hin zu publikumsorientierten Formaten. Generative KI wird dabei nicht als Autorität, sondern als Werkzeug für Entwurf, Variation, Redigieren und Gegenlesen verwendet – mit konsequentem Quellenbezug, Nachvollziehbarkeit und klaren Grenzen.
Auf einen Blick
| Angabe | Wert |
|---|---|
| Dauer | ca. 4 Stunden |
| Niveau | Intermediate |
| Kernpfad | 1 → 2 → 3 → 4 → 5A → 6 |
| Optionale Vertiefung | 5B (Podcast-Skript), 5C (Poster-Textbausteine) |
| Abgabe (Minimum) | Ein Blogpost von 700 bis 1000 Wörtern. KI-Protokoll: 8 Einträge und eine Reflexionsnotiz von 300 bis 500 Wörtern. |
Der Kernpfad führt Sie in ca. 4 Stunden zu einem Blogpost und zu zwei Kurzformaten. Teilen Sie die Zeit auf zwei Sitzungen auf. Jede optionale Vertiefung kostet ca. 45 Minuten zusätzlich.
Statt des Blogposts können Sie ein Podcast-Skript von 6 bis 8 Minuten abgeben. Ersetzen Sie dafür Schritt 3 durch Schritt 5B.
Der Blogpost bleibt eine Textabgabe, deshalb nennt die Übung dafür eine Wortzahl. Für das KI-Protokoll zählen Sie Einträge.
Was Sie brauchen
Fachliches Wissen
- Grundverständnis historischer Forschungsmethoden
- Basiskenntnisse im Umgang mit generativer KI, insbesondere Prompting
Falls Sie noch nicht mit Prompting vertraut sind, empfehlen wir die Übung Prompt Engineering zuerst zu durchlaufen.
Fähigkeiten des KI-Systems
Das System muss die drei folgenden Dinge können:
- Eine hochgeladene Datei lesen, also Ihren Basisartikel und Ihr Quellenpaket.
- Nur mit dem Material arbeiten, das Sie ihm geben. Sie prüfen diese Vorgabe in Schritt 4.
- Eine Antwort in einem Format liefern, das Sie vorgeben, zum Beispiel als Tabelle mit Claim-IDs.
Weitere Werkzeuge und Zugänge
- Ein wissenschaftlicher Artikel als Basistext. Wählen Sie einen frei zugänglichen Artikel aus Ihrem Themenfeld.
- Eine Datei für Ihr KI-Protokoll.
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
- Einen Vermittlungskontext in Zielgruppen, Medium, Zweck und Rahmenbedingungen zerlegen (Kommunikationsbriefing).
- Aus einem wissenschaftlichen Artikel eine Kernbotschaft (Message Map) und eine Evidenzmatrix ableiten, ohne neue Fakten zu erfinden.
- Entwürfe in mehreren Public-History-Formaten erstellen (Blog, Audio, Social, Poster) und formatkonform überarbeiten.
- Antworten systematisch prüfen (Claim-by-claim, Quellen-Veto, Unsicherheiten markieren) und Änderungen nachvollziehbar dokumentieren (KI-Protokoll).
- Ein Interview-Kit (Soundbites, Q&A, No-go-Liste, Transparenzstatement) vorbereiten.
Basistext ist ein (möglichst open-access) wissenschaftlicher Artikel aus Ihrem Themenfeld. Z.B.:
Methodischer Rahmen: KI als kritisch-reflektierte Vermittlungsinfrastruktur
Begriffe (für diese Übung):
- Quellen-Veto: Jede narrative Zuspitzung ist erlaubt, sofern sie nicht im Widerspruch zu den im Artikel belegten Aussagen steht.
- Claim-by-claim Check: Aussagen werden als überprüfbare Behauptungen zerlegt (Claim), mit Belegstelle verknüpft oder als Spekulation markiert.
Suchmaschinen und KI-Systeme strukturieren Sichtbarkeit auf problematische Weise. (Noble 2018) KI-generierte Inhalte für Public-History-Anwendungen bergen besondere Risiken, da sie ein breites Publikum ohne Fachexpertise erreichen. (Bender u. a. 2021)
Arbeiten Sie mit einem Quellenpaket: Titel/DOI, Abstract, zentrale Resultate in eigenen Notizen, ein paar Schlüsselpunkte/Belegstellen (Seiten/Abschnitte), ggf. Abbildungen/Tabellen. Geben Sie der KI nur Material, das Sie selbst kontrollieren können, und lassen Sie die KI explizit nur daraus arbeiten.
Planen Sie am Ende ein kurzes Transparenz-Element ein (z.B. «So wurde gearbeitet» / «KI-Unterstützung»): wofür KI genutzt wurde (Struktur/Sprachvarianten/Gegenlesen), wofür nicht (Fakten/Interpretationsentscheid).
Diese Übung führt zu Produkten für ein Publikum. Damit gilt neben der wissenschaftlichen Offenlegung auch die KI-Verordnung der EU (Verordnung (EU) 2024/1689 zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für künstliche Intelligenz (Verordnung über künstliche Intelligenz) 2024). Artikel 50 Absatz 4 gilt seit dem 2. August 2026 und verlangt von Ihnen als Betreiber eine Offenlegung in zwei Fällen.
- Deepfake in Bild, Ton oder Video. Legen Sie offen, wenn ein erzeugter oder veränderter Bild-, Ton- oder Videoinhalt ein Deepfake ist. Ein Deepfake ähnelt wirklichen Personen, Orten oder Ereignissen und wirkt fälschlich echt. Prüfen Sie die Formate 5A bis 5C daraufhin einzeln.
- Text zu öffentlichen Fragen. Legen Sie offen, wenn Sie erzeugten Text zur Information der Öffentlichkeit über eine Angelegenheit von öffentlichem Interesse veröffentlichen. Diese Pflicht entfällt, wenn Sie den Text geprüft haben und die redaktionelle Verantwortung tragen.
Artikel 50 Absatz 4 verlangt also keine Kennzeichnung für jedes erzeugte Bild. Ein erzeugtes Bild ohne Bezug zu wirklichen Personen oder Ereignissen fällt nicht darunter. Die getrennte Pflicht, erzeugte Inhalte maschinenlesbar zu kennzeichnen, trifft nach Artikel 50 Absatz 2 den Anbieter und nicht Sie.
Die Ausnahme für geprüften Text hebt Ihre wissenschaftliche Offenlegung nicht auf. Legen Sie Ihren KI-Einsatz auch dann offen, wenn die Verordnung keine Kennzeichnung fordert. Die Übung Zitieren zeigt, wie Sie beide Pflichten erfüllen.
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.
Struktur der Übung
- Situationsanalyse: Kontext + Zielgruppe + Zweck + Vorgaben (Briefing)
- Planung: Kernbotschaft + Evidenz + Narrative Route (Message Map)
- Entwurf: Erstfassung (Blog oder Podcast) mit sauberer Beleglogik
- Revision: Fakten-/Belegcheck, Verständlichkeit, Ton, Ethik
- Remix/Adaption: Kurzformen (Social/Poster) + Interview-Vorbereitung
- Dokumentation: KI-Protokoll + Reflexion
1. Zielgruppenanalyse und Kommunikationsbriefing
Ziel
Vermittlung als kontextabhängige Entscheidung operationalisieren: Für wen, wo, warum, in welchem Medium?
Aufgabe
Wählen Sie einen konkreten Vermittlungskontext (z.B. Museumsblog, Lokalzeitung, Wissenschaftspodcast, Instagram eines Archivs, Ausstellungstafel). Erstellen Sie ein Kommunikationsbriefing mit:
- Zielgruppe(n): Vorwissen, Interessen, mögliche Trigger/Missverständnisse
- Zweck: informieren / kontextualisieren / Debatte eröffnen / Handlungswissen etc.
- Medium/Format: Länge, Ton, Visualität/Audio, Interaktion
- Vorgaben: Sprache(n), Zugänglichkeit, Terminologie, rechtliche/ethische Grenzen
- Erfolgskriterien: Was sollen Rezipierende nachher wissen / können / anders sehen?
KI-Workflow (Prompt-Skizze)
Du bist Audience-Research-Assistent:in. Erzeuge 2–3 plausible Zielgruppen-Personas für folgenden Kontext (ohne Fakten über reale Personen zu erfinden).
Für jede Persona: Vorwissen, Motivationen, mögliche Missverständnisse, geeignete Beispiele/Metaphern, No-gos.
Kontext: ...
Thema/Artikel in 3 Sätzen: ...Kritischer Abgleich
- Persona ≠ Realität: Ergänzen/prüfen Sie Annahmen (z.B. mit realen Zielgruppenhinweisen, Museumskonzepten, Medienrichtlinien).
- Welche Vereinfachungen wären epistemisch riskant? Notieren Sie rote Linien.
2. Message Map und narrative Route
Ziel
Eine kommunikative Kernarchitektur bauen, die formatübergreifend stabil bleibt.
Aufgabe
Erstellen Sie:
- One-liner (1 Satz): Was ist die Kernbotschaft – und warum zählt sie für diese Zielgruppe?
- 3–4 Stützpunkte (je 1–2 Sätze) mit Belegbezug
- Evidenzmatrix: Welche Stützpunkte stützen sich auf welche Daten/Quellenstellen?
- Kontext/Einordnung: Was muss erklärt werden, damit nichts verzerrt wird?
- Unsicherheiten: Was ist umstritten, begrenzt oder nur plausibel, nicht bewiesen?
KI-Workflow (Prompt-Skizze)
Rolle: Du bist Strukturierer:in. Arbeite nur mit dem Quellenpaket + Briefing.
Erzeuge eine Message Map (One-liner + 3–4 Stützpunkte + 'So what' für die Zielgruppe).
Markiere jeden Punkt mit Claim-IDs und weise auf notwendige Kontextabsätze hin.
Material: ...Kritischer Abgleich
- Wo droht «presentism» (Gegenwartsüberformung) oder moralische Simplifizierung?
- Wo braucht es Begriffe/Definitionen statt Storytelling?
3. Entwurf I: Blogpost
Ziel
Ein textliches Basismodell erstellen, das als Referenz für weitere Adaptionen dient.
Aufgabe
Schreiben Sie einen Blogpost von ca. 700–1’000 Wörtern. Der Blogpost enthält:
- einen Einstieg, der Zielgruppe und Zweck trifft,
- eine klare Abschnittsstruktur mit Zwischentiteln,
- eine explizite Beleglogik (Claim-IDs oder Fussnoten und Verweise auf Belegstellen),
- einen kurzen Abschnitt «Was wir wissen und was wir nicht wissen»,
- einen Call-to-action zum Weiterlesen, zum Beispiel einen Link auf Artikel, Glossar oder Quellen.
KI-Workflow (Prompt-Skizze)
Rolle: Du bist Blogredaktor:in. Schreibe einen Blogpost für folgenden Kontext.
Vorgaben: Länge 900 Wörter, klare Zwischenüberschriften, keine neuen Fakten.
Nutze Claim-IDs im Text in eckigen Klammern, z.B. [C3].
Material: Briefing + Quellenpaket + Message Map + Claim-Tabelle.Kritischer Abgleich
- Prüfen Sie jeden Absatz: Welche Claims werden gemacht? Sind sie belegt?
- Prüfen Sie Ton und Register: «Klingt plausibel» ist kein Qualitätskriterium.
- Prüfen Sie Anschlussfähigkeit: Welche Begriffe müssen erklärt werden?
4. Revision: Fact-Check, Verständlichkeit, Ethik
Ziel
Aus einem plausiblen Entwurf ein robustes Vermittlungsprodukt machen.
Aufgabe (Checkliste)
- Claim-by-claim: Jede Aussage entweder belegt, als Einordnung markiert oder gestrichen.
- Verständlichkeit: unnötige Fachbegriffe reduzieren oder definieren; Beispiele prüfen.
- Ethik/Verantwortung: sensible Gruppen/Personen, Gewalt, Stigmatisierung, Datenpolitik, Bildrechte.
- Transparenz: kurze Notiz zu Methode/Quelle/KI-Unterstützung ergänzen.
KI-Workflow (Prompt-Skizze)
Rolle: Du bist Fact-Checker:in.
1) Liste alle behaupteten Fakten/Aussagen im Entwurf.
2) Ordne sie Claim-IDs zu oder markiere 'nicht im Quellenpaket'.
3) Schlage präzisere Formulierungen vor, die Unsicherheiten korrekt ausdrücken.
Input: Blog-Entwurf + Quellenpaket.Kritischer Abgleich
- Die KI kann Fehlstellen vorschlagen. Die Verifikation bleibt Ihre Aufgabe: Sie prüfen jeden Beleg an der Quelle und Sie verantworten das Ergebnis.
- Dokumentieren Sie Änderungen im KI-Protokoll (warum geändert? welche Belegstelle?).
5. Remix: Formatadaptionen
Die folgenden Aufgaben sind bewusst als Adaptionen konzipiert: Sie recyclen Message Map + Baseline-Text, statt in jedem Medium neu zu «erfinden».
5B Podcast-Skript (6–8 Minuten)
Ziel: Argument und Kontext im Audioformat (Stimme, Rhythmus, Beispiele) vermitteln.
Aufgabe:
- 1 Skript mit den Segmenten Hook, Kontext, 2–3 Kernpunkte, Einordnung und Abschluss
- sprechbare Sprache mit kurzen Sätzen und aktiven Verben
- Show Notes mit 5 Bulletpoints, 1 Quellenhinweis und 1 Glossar mit 3 Begriffen
KI-Workflow
Schreibe ein Podcast-Skript (7 Minuten) für [Zielgruppe/Kontext].
Struktur: Hook (15s) – Kontext (60s) – Kernpunkte (3x90s) – Unsicherheiten (45s) – Abschluss (30s).
Nutze nur Claims aus dem Quellenpaket und markiere Claim-IDs im Manuskript am Rand.5C Poster-Textbausteine (A1/A0, Ausstellung oder Konferenz)
Ziel: Visuelle Hierarchie + knappe Texte, die auch ohne Vorwissen funktionieren.
Aufgabe:
- 1 Headline (max. 10 Wörter) und 1 Subheadline (max. 20 Wörter)
- 3 Textblöcke zu je max. 60 Wörtern: «Worum geht’s?», «Was ist neu?», «Warum relevant?»
- 1 Bild- oder Grafiklegende (max. 30 Wörter) mit Quellenangabe
- 1 QR-Text (max. 15 Wörter) mit Linkziel
KI-Workflow
Erzeuge Poster-Textbausteine mit strikter Wortlimite und ohne neue Fakten.
Achte auf: klare Begriffe, keine impliziten Wertungen, Claim-IDs pro Block.
Input: Message Map + Evidenzmatrix.6. Interview-Kit
Ziel
Souverän, präzise und risikoarm über Forschung sprechen können – inkl. «No-go»-Kontrolle.
Aufgabe
Erstellen Sie ein Interview-Kit von 1–2 Seiten. Das Kit enthält:
- 3 Soundbites von je 12–20 Sekunden, sinngemäss formuliert,
- 5 Kernfragen mit kurzen Antworten von je 3–5 Sätzen,
- 2 kritische Fragen (zum Beispiel «Ist das nicht…?») mit Brückenstrategien,
- eine No-go-Liste mit Aussagen, die Sie nicht machen, weil Evidenz, Komplexität oder Ethik dagegen sprechen,
- einen Transparenzsatz zu Methode und Datenlage (1–2 Sätze).
KI-Workflow (Prompt-Skizze)
Rolle: Du bist Mediencoach. Generiere ein Interview-Kit für Radio/Zeitung.
Regeln: keine neuen Fakten, Soundbites müssen Claims korrekt wiedergeben, Unsicherheiten nicht kaschieren.
Input: Message Map + Quellenpaket + Blog-/Podcast-Entwurf.Kritischer Abgleich
- Stimmen Soundbites mit Claim-IDs überein oder «rutschen» sie in Übertreibung?
- Sind Brückenstrategien inhaltlich ehrlich (kein Ausweichen ohne Einordnung)?
Lernergebnis
Am Ende verfügen Sie über diese Artefakte:
- Kommunikationsbriefing (1 Seite)
- Message Map und Evidenzmatrix (Tabellen- oder Stichpunktform)
- Blogpost (ca. 700–1’000 Wörter) oder Podcast-Skript (ca. 6–8 Minuten)
- Zwei Kurzformate aus: Social Media, Poster-Textbausteine, Interview-Kit
- KI-Protokoll mit mindestens 8 Einträgen und einer Reflexionsnotiz (ca. 300–500 Wörter)
Dazu kommt eine methodische Einsicht: Sie können begründen, wo die KI eine Vermittlung verbessert und wo Sie die Verantwortung für Evidenz und Deutung selbst tragen.
Weiterführende Ressourcen
- AI Pedagogy Project: Was ist KI? – Konzeptuelle Einführung für nicht-technische Zielgruppen.
- Critical AI Literacy: Kuratierte Ressourcen – Ethik, Macht, Arbeit und Politik der KI.
- Drucker (2011) – Kritik an Konventionen der Datenvisualisierung; führt das Konzept der «Capta» ein – die Idee, dass Daten konstruiert und nicht objektiv gegeben sind.
Bibliographie
Zitat
@inreference{mähr2025,
author = {Mähr, Moritz},
title = {Public History und Geschichtsvermittlung},
booktitle = {Critical AI Literacy für Historiker:innen},
date = {2025-12-29},
url = {https://maehr.github.io/critical-ai-literacy-for-historians/de/exercises/public-history.html},
langid = {de}
}