Unter «Prompting» versteht man das Formulieren von Anweisungen an generative KI in natürlicher Sprache. Ziel des Promptens ist es, möglichst direkt zu einem passenden Ergebnis zu kommen – ohne viel nachjustieren zu müssen.
Es ist empfehlenswert, für jedes Thema einen neuen Chat zu eröffnen. Der gesamte Chatverlauf wird jeweils als Kontext berücksichtigt und kann die weiteren Antworten beeinflussen. Deshalb ist es nicht ratsam, sich beispielsweise in einem Chat zunächst über politische Themen zu informieren und anschliessend im selben Chat einen wissenschaftlichen Text fürs Studium zu verfassen, da zuvor aktivierte Perspektiven die fachliche Darstellung unnötig beeinflussen könnten.
Für effizientes Prompten gibt es verschiedene etablierte Strukturen. Im Folgenden werden zwei davon vorgestellt.
Promptstruktur «Rolle – Aufgabe – Format»
Bei dieser Struktur werden die drei Aspekte «Rolle – Aufgabe – Format» bereits im ersten Prompt festgelegt. Besonders wichtig ist dabei die Klärung der Rollen: Einerseits definiert die Nutzerin oder der Nutzer die eigene Rolle, beispielsweise «Ich als Sek1-Deutschlehrperson». Andererseits erhält auch das KI-Tool eine Rolle, etwa als «kreativer Ideengenerator» oder als «mein grösster Kritiker». Schauen wir uns das folgende Beispiel an, welches die Ergebnisse von zwei Prompts in ChatGPT (Juli 2026) veranschaulicht:
Beispiel 1: Zielführender Prompt
Beispiel 2: Wenig sinnvoller Prompt
Das erste Beispiel is spezifischer: Es verdeutlicht die Rolle der Lehrperson, kontextualisiert die Aufgabe und gibt ein Format vor. Das zweite Beispiel ist generischer gehalten und ist deswegen ein weniger gut für diesen Anwendungsfall ausgerichtet.
Promptstruktur «One Shot / Few Shot»
Eine weitere etablierte Struktur heisst «One Shot / Few Shot». Sprachmodelle arbeiten präzise, wenn eine Textreferenz mitgeliefert wird. Anstatt lange zu beschreiben, wie das Ergebnis aussehen soll, gibt man einfach ein fertiges Paar bestehend aus «Eingabe» und «gewünschter Ausgabe» vor.
Schauen wir uns dieses Beispiel in ChatGPT (Juli 2026) an, wo wir einfache Sätze für den Englisch-Unterricht an generieren lassen:
Beispiel 1: Zielführender Prompt
Beispiel 2: Wenig sinnvoller Prompt
Dank des Beispielsatzes mit dem Wort «Dog» erkennt das Tool, wie ein Satz aufgebaut sein soll, und kann für neue Wörter passende Beispielsätze auf einem ähnlichen Sprachniveau erstellen (One-Shot). Bei schwierigeren Aufgaben, zum Beispiel mit unregelmässigen Verben, sollten zwei bis drei solcher Beispielpaare gegeben werden (Few-Shot). So kann das Sprachmodell das Muster erkennen und auf neue Fälle anwenden.
Auch wenn diese beiden Prompt-Strukturen zielführend sind, ist es normal, dass der Prompt nach dem ersten Output nochmals nachjustiert werden muss. Dies funktioniert gut, da der Chatbot jeweils den gesamten bisherigen Chatverlauf mitberücksichtigt. Deshalb ist es sinnvoll, für jedes neue Thema einen neuen Chat zu eröffnen. Es ist also nicht empfehlenswert, zunächst über Freizeit-Themen zu chatten und danach im selben Chat Fachinformationen abzufragen.