KI flüstern: Mit Prompt Engineering mehr aus Chatbots wie ChatGPT, Mistral, Copilot ...

Sie unterrichten im Zyklus 1, 2 oder 3 und möchten KI-Tools gezielt für die Unterrichtsvorbereitung, -nachbereitung oder als Assistenten nutzen? In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie durch geschicktes Prompt Engineering präzise Ergebnisse aus ChatGPT und Co. herausholen. Vertiefen Sie Ihre didaktischen und fachwissenschaftlichen Kompetenzen für den zeitgemäßen Unterricht – ganz ohne Programmierkenntnisse.

Der Kurs führt Sie zunächst in die Grundlagen generativer KI-Systeme ein und zeigt deren Potenzial für den Bildungsbereich. Sie lernen verschiedene Prompt-Engineering-Techniken kennen und wie diese mit der Funktionsweise von Large Language Models zusammenhängen.         
Im praktischen Teil erarbeiten Sie präzise, auf Ihre Unterrichtsbedürfnisse zugeschnittene Prompts und üben, die Qualität der KI-generierten Inhalte durch gezielte Anpassungen zu verbessern. Sie entwickeln eigene didaktische Szenarien für Ihren Unterricht im entsprechenden Zyklus.
Zum Abschluss erstellen wir gemeinsam eine Sammlung bewährter Praktiken für den KI-Einsatz im Unterricht. Sie gewinnen ein fundiertes Verständnis, wie KI als pädagogisches Werkzeug zur Individualisierung und Optimierung von Lernprozessen eingesetzt werden kann.

Ziele

  • Sie können die Grundprinzipien von Prompt Engineering erklären und verstehen, wie diese mit der Funktionsweise von Large Language Models zusammenhängen.
  • Sie sind in der Lage, präzise und zielgerichtete Prompts zu formulieren, die auf Ihre spezifischen Unterrichtsbedürfnisse zugeschnitten sind.
  • Sie können KI-generierte Inhalte kritisch bewerten und wissen, wie Sie die Qualität der Outputs durch gezielte Promptanpassungen verbessern.
  • Sie entwickeln eigene didaktische Szenarien, in denen Prompt Engineering sinnvoll in Ihren Unterricht integriert werden kann, passend zu Ihrer Stufe (Zyklus 1, 2 oder 3).

 

Zielgruppe

Lehrpersonen Zyklus 1, Lehrpersonen Zyklus 2, Lehrpersonen Sekundarstufe II, Lehrpersonen Zyklus 3

Kursverantwortliche und Referierende

Referierende

  • Rimensberger Timon

Daten und Orte

Datum Ort
08.10.2025 von 13:30 bis 14:15 UNIFR, Rue Morat
Bibliographie

Diao, S., Wang, P., Lin, Y., & Zhang, T. (2023). Active Prompting with Chain-of-Thought for Large Language Models (arXiv:2302.12246). arXiv.

Lo, C. K. (2023). What Is the Impact of ChatGPT on Education? A Rapid Review of the Literature. Education Sciences, 13(4), 410.

Bozkurt, A., & Sharma, R. C. (2023). Generative AI and Prompt Engineering: The Art of Whispering to Let the Genie Out of the Algorithmic World. Asian Journal of Distance Education.

Korzynski, P., Mazurek, G., Krzypkowska, P., & Kurasinski, A. (2023). Artificial intelligence prompt engineering as a new digital competence: Analysis of generative AI technologies such as ChatGPT. Entrepreneurial Business and Economics Review, 11(3), Article 3.

Lo, L. S. (2023). The CLEAR path: A framework for enhancing information literacy through prompt engineering. The Journal of Academic Librarianship, 49(4), 102720.

Zhou, Y., Muresanu, A. I., Han, Z., Paster, K., Pitis, S., Chan, H., & Ba, J. (2023). Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers (No. arXiv:2211.01910). arXiv.

 

Bemerkungen

Online-Selbstlernkurs im Rahmen von 2-3 Stunden mit oder ohne 45 minütige Einführung vor Ort

Anmeldung

Eckdaten

Anmeldefrist 08.10.2025
Daten

08. Oktober 2025
Dauer

1 x 45 min

1 x 2-3 Std.
Typ Jahreskurs
Sprache Deutsch
Format Hybrid

Ort(e)

UNIFR, Rue Morat

Kontakt

Weiterbildungsstelle Schule
 Email
 +41 26 300 68 23