Prompt Engineering beschreibt die systematische Optimierung von Eingaben (Prompts) an KI-Systeme, um die Qualität und Relevanz der Antworten zu maximieren. Es geht darum, der KI möglichst klar mitzuteilen, was man braucht — ähnlich wie man einer Kollegin oder einem Kollegen eine präzise Arbeitsanweisung gibt.
Für Lehrkräfte in der Grundschule gibt es bewährte Strategien für gutes Prompt Engineering: Zuerst die Rolle definieren („Du bist eine erfahrene Grundschullehrerin für Klasse 3"), dann den Kontext geben („Das Thema im Sachunterricht ist Wasser"), die Aufgabe formulieren („Erstelle ein Arbeitsblatt") und schließlich die Rahmenbedingungen nennen („3 Niveaustufen, kindgerechte Sprache, mit Bildbeschreibungen"). Außerdem hilft es, Beispiele für das gewünschte Format anzugeben.
Prompt Engineering ist keine einmalige Sache — oft verfeinert man seine Prompts schrittweise. Wenn das erste Ergebnis nicht passt, kann man nachbessern: „Mache die Sätze kürzer" oder „Füge mehr Aufgaben für leistungsstarke Schüler hinzu." Dieses iterative Vorgehen ist völlig normal und führt schnell zu sehr guten Ergebnissen. Viele KI-Tools für den Bildungsbereich nehmen Ihnen einen Großteil des Prompt Engineerings ab, indem sie geführte Eingabemasken anbieten.