7F4.TBB5A53 | Künstliche Intelligenz im Unterricht: Mit Prompt Engineering bessere Ergebnisse bei ChatGPT erzielen
INHALT: Die rasante Entwicklung generativer Künstlicher Intelligenz (KI) macht Prompt Engineering zu einer Schlüsselkompetenz für Lehrkräfte und Schüler:innen. Während zahlreiche Prompting-Techniken existieren, fehlt es bislang an einer systematischen Integration in den schulischen Kontext. Diese Fortbildung stellt das PCRR-Framework (Plan – Create – Review – Reflect) vor, das speziell für den Unterricht entwickelt wurde, um die Qualität und Effizienz der Prompterstellung zu verbessern.
Durch einen ganzheitlichen Ansatz ermöglicht das PCRR-Framework eine sinnvolle Integration in den Unterricht und ermöglicht Lehrer:innen eine faire Beurteilung von KI-gestützten Arbeitsaufträgen. Das Framework basiert auf den Erfahrungen aus dem Hochschullehrgang „Künstliche Intelligenz im IT-Unterricht der Berufsbildung“ (PH Tirol & Hochschule für Agrar- und Umweltpädagogik) und wurde bereits in der Praxis erprobt.
Inhalte der Fortbildung:
Einführung in das Prompt Engineering und das PCRR-Framework
Praxisnahe Anwendung von Prompting-Techniken für den Unterricht
Bewertung und Reflexion von KI-generierten Inhalten
Kritische, ethische und didaktische Aspekte der KI-Nutzung
Diskussion von Chancen und Herausforderungen im Unterrichtskontext
Freinhofer, D., Schwabl, G., Aichinger, S., Breitenberger, S., Steindl, S. & Hechenberger, T. (2025). Prompten nach Plan: Das PCRR-Framework als pädagogisches Werkzeug für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Medienimpulse, 63(1), 54 Seiten. https://doi.org/10.21243/mi-01-25-26
Zielgruppe:
Lehrkräfte aller Schularten, die Künstliche Intelligenz didaktisch sinnvoll in ihren Unterricht integrieren möchten.
#Team_BB #AE12012025
LERNZIELE: Die Fortbildung bietet einen praxisnahen Einblick in die Möglichkeiten und Grenzen von KI im Bildungsbereich und vermittelt konkrete Methoden zur Optimierung von Prompts.
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