Üben durch Korrigieren von KI-Antworten

Hintergrund

In einem früheren Post haben wir mit LLM Chat-Anwendungen Übungsfälle erstellt. KI-Anwendungen eignen sich nicht (ohne vorherige Überarbeitung) für die Erstellung von Musterlösungen in PäPsy, da sie auch Inhalte halluzinieren, Schwerpunkte ungünstig setzen, Konzepte falsch anwenden oder nicht in die geforderte Tiefe gehen.

Allerdings kann es eine hilfreiche Übung sein, sich eine “Lösung” von einer KI-Anwendung erstellen zu lassen, und die Antwort dann zu beurteilen:

• Inhaltliche Korrektheit: Welche Teile sind halbwahr oder gänzlich falsch?
• Überflüssige Anteile: Wo sollten Schwerpunkte anders gesetzt werden oder sind Teile der KI-Antwort für den vorliegenden Fall nebensächlich sind?
• Fehlende Inhalte: Was fehlt in der Antwort gänzlich oder wo fehlt es an Tiefe?
• Bezüge: Wo könnten Bezüge und Zusammenhänge deutlicher gemacht werden?
• (Alternativen: Wo gibt es Alternativen zur KI-Antwort, auch wenn die KI-Antwort die Anforderungen erfüllt?)

Eine solche Übung ist anspruchsvoll, da LLMs Ergebnisse plausibel klingen lassen, auch wenn sie halbwahr oder falsch sind. Sie kann aber zur Elaboration der Lerninhalte beitragen.

Unten finden Sie ein Beispiel für Assistenten, mit denen Sie Ausarbeitungen erstellen können. Das Beispiel ist für die zweite Schulaufgabe in PP12. Mit leichten Veränderungen lassen sich ähnliche Prompts auch auf andere Prüfungen anwenden.

Das Beispielprompt unten weist die KI an, sich auf die Inhalte aus einer angehängten Zusammenfassung zu beschränken, damit die Antwort Inhalte verwendet, die Sie auch tatsächlich im Unterricht behandelt haben. (Die Qualität Ihrer Zusammenfassung hat damit einen Einfluss auf die Qualität der Antwort.)

Es empfiehlt sich, bei besonders umfangreichem Lernstoff, nach Inhalten zu unterteilen, da das Kontextfenster (wie viele Informationen die KI berücksichtigen kann) begrenzt ist. Ist Ihre Zusammenfassung lang, stößt sie vermutlich an die Grenzen des Kontextfensters.

Wir halten uns wieder an das Akronym PREP¹ um gute Prompts zu entwerfen. Wenn Sie PREP noch nicht kennen, lesen Sie im vorangegangenen Post.

Die Prompts unten sind nicht annähernd perfekt aber ein guter Ausgangspunkt, und für die Aufgabenstellung, die KI-Antworten zu bewerten, reichen sie aus.

Beispiel

Erkläre mir aus Sicht der Psychoanalyse wie die psychische Erkrankung in dem Fall entwickelt wurde, den ich dir schildere. Dann erkläre, wie du in der Beratung oder Therapie in dem Fall vorgehen würdest.

Du bist ein Experte für den Ansatz der Psychoanalyse nach Sigmund Freud.

Gehe bei jedem Ansatzpunkt der Erklärung oder den Lösungskonzepten in zwei Schritten vor. Erkläre im ersten Schritt die Theorie (Fachbegriffe, Konzepte, Zusammenhänge). Zentrale Fachbegriffe sollest du definieren. Im zweiten Schritt, wende die Theorie auf das Fallbeispiel an, um entweder die Pathogenese zu erklären oder Lösungsansätze für Beratung und Therapie zu entwickeln. In der Anwendung sollte der Rückbezug zur Theorie hergestellt werden. Verwende in der Theorie ausschließlich Konzepte, die in der angehängten Zusammenfassung auftauchen. Treffe eine für die Erklärung und Lösung relevante Auswahl der Konzepte aus der Zusammenfassung. Auch wenn du unterschiedliche Ansatzpunkte ansprichst, sollte eine kohärente Erklärung der psychischen Erkrankung und ein kohärentes Therapiekonzept entstehen, in die sich die einzelnen Ansatzpunkte einfügen. Falls der Fall zu wenige Informationen enthält für eine Erklärung aus deiner Perspektive, mache Zusatzannahmen über den Fall (z.B. bestimmte Ereignisse in der Vergangenheit), die eine Erklärung aus deiner Perspektive ermöglichen. Weise darauf hin, wenn du Zusatzannahmen machst und über die in der Fallbeschreibung gebotenen Informationen hinaus gehst. Gehe erst auf Lösungsvorschläge ein, wenn du die Pathogenese im Detail erklärt hast.

Strukturiere die Antwort mit Spiegelstrichen. Formatiere die Theorieteile der Antwort kursiv, damit sie sich von den Anwendungsteilen abheben.

Für andere Perspektiven müssen Sie nur die ersten Sätze und die Zusammenfassung austauschen:

• … aus Sicht der Theorie der operanten Konditionierung, … Experte für die Theorien von Thorndike und Skinner …

• … aus Sicht der sozial-kognitiven Theorie, … ein Experte für die Theorien von Albert Bandura.

• … aus Sicht der personenzentrierten Theorie … Experte für die Theorie von Rogers.

Bei meinen Versuchen mit einem Assistenten zur klassischen Konditionierung habe ich festgestellt, dass hier ein zusätzlicher Satz zur Rolle nützlich war, sonst waren die Anwendungsabschnitte teils gänzlich unbrauchbar.

… aus Sicht der Theorie der klassischen Konditionierung … Experte für die Theorie der klassischen Konditionierung unter anderem nach Iwan Pawlow oder John B. Watson. Du legst bei der Erklärung von psychischen Störungen mit der Theorie der klassischen Konditionierung besonderen Wert darauf, dass sie nur so angewendet wird, wie im Rahmen gängiger Störungsmodelle der klinischen Psychologie üblich z.B. im Rahmen von Furchtkonditionierun.

1. Fitzpatrick, D. (2023). The AI classroom: The ultimate guide to artificial intelligence in education. TeacherGoals Publishing. ↩