Verfasser: @ogerly
Abstract
In Zeiten wachsender Bedeutung Künstlicher Intelligenz (KI) ist ein präzises und reproduzierbares Prompt-Design essenziell, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erhalten. Dieses Papier stellt das SPIRALS-Framework vor, ein siebenstufiges Verfahren, das auf wissenschaftlichen Prinzipien der Transparenz, Reproduzierbarkeit und Validierbarkeit beruht. Wir beschreiben die einzelnen Schritte – von der Problemdefinition bis zur Wissenssynthese.
1. Einleitung
Prompt-Design bezeichnet die Kunst und Wissenschaft, Künstliche Intelligenz (z. B. ChatGPT) so zu instruieren, dass die Ausgaben (Outputs) möglichst präzise, valide und anwendungsorientiert sind. Aktuelle Forschungsarbeiten betonen, dass unklar formulierte Prompts KI-Systeme häufig zu sogenannten „Halluzinationen“ verleiten können (vgl. Brown et al., 2020). Gleichzeitig unterstreichen Studien aus der Mensch-Computer-Interaktion (HCI), wie wichtig ein strukturierter Ansatz für Interaktionen mit generativen KI-Modellen ist (Shneiderman, 2021).
Um den wissenschaftlichen Anspruch eines universitären Umfelds zu erfüllen, schlagen wir das SPIRALS-Framework vor. Es besteht aus sieben aufeinander aufbauenden Schritten, die den gesamten Prompt-Prozess klar strukturieren:
- S – Statement (Problemdefinition & Hypothese)
- P – Parameters (Kontext & Datenbasis)
- I – Intended Outcome (Zielformulierung & Qualitätskriterien)
- R – Request (Prompt-Design & Umsetzung)
- A – Analysis (Iteration & Validierung)
- L – Logging (Evaluation & Dokumentation)
- S – Synthesis (Wissensmanagement & Ausblick)
Im Folgenden werden die einzelnen Elemente detailliert beschrieben.
2. Das SPIRALS-Framework im Detail
2.1 S – Statement (Problemdefinition & Hypothese)
Zu Beginn wird das Kernproblem präzise definiert. Hieraus leitet sich eine Hypothese ab, die als Ausgangspunkt dient.
- Problemdefinition: Welche Fragestellung oder Wissenslücke soll bearbeitet werden?
- Hypothese: Was erwarten wir für ein Ergebnis oder welchen Effekt wollen wir erzielen?
Beispiel: „Wir möchten eine leicht verständliche Anleitung zum Thema ‚Big Data Analytics für Soziologen‘ erstellen. Die Hypothese lautet, dass eine schrittweise Erklärung vorhandene Verständnislücken bei nicht-technischen Studierenden reduzieren kann.“
2.2 P – Parameters (Kontext & Datenbasis)
Sobald das Problem klar ist, folgt die Kontextualisierung. Hier werden Parameter, Randbedingungen und verfügbare Daten festgelegt:
- Fachlicher Kontext: Relevante Theorien, Rahmenbedingungen, kulturelle Aspekte
- Datenbasis: Studien, Umfragen, statistische Werte, Literatur
- Einschränkungen: Zeitrahmen, gewünschter Umfang, mögliche rechtliche Vorgaben
Beispiel: „Die Zielgruppe sind deutschsprachige Soziologie-Studierende, die wenig Vorwissen in Data Science haben. Wir verfügen über Umfragedaten von 300 SoziologInnen, die erste Erfahrungen mit Big Data gesammelt haben.“
2.3 I – Intended Outcome (Zielformulierung & Qualitätskriterien)
Dieser Schritt bestimmt, wie das Ergebnis vorliegen soll und woran dessen Güte gemessen wird:
- Form des Outputs: Handout, wissenschaftlicher Artikel, Blogbeitrag, Infografik etc.
- Qualitätskriterien: Fachliche Genauigkeit, Lesbarkeit (z. B. Sprachniveau), korrekte Zitation
Beispiel: „Es wird ein fünfseitiges PDF-Dokument benötigt, das wissenschaftlichen Standards genügt (z. B. Verweise auf Primärquellen) und zugleich in einem verständlichen Stil für Soziologen ohne Data-Science-Hintergrund verfasst ist.“
2.4 R – Request (Prompt-Design & Umsetzung)
Jetzt wird der eigentliche Prompt konstruiert. Dieser sollte alle vorherigen Punkte beinhalten – am besten in einer klaren Struktur:
- Rolle: „Du bist ein erfahrener Datenwissenschaftler, spezialisiert auf Lehre im soziologischen Umfeld.“
- Statement: Kurze Problembeschreibung, Hypothese
- Parameters: Zielgruppe, Daten, relevante Theorien
- Intended Outcome: gewünschte Form & Qualitätsanforderungen
- Klare Befehle: „Erstelle einen Leitfaden, nutze einfache Sprache, füge Beispiele ein …“
2.5 A – Analysis (Iteration & Validierung)
Das erste Ergebnis wird selten perfekt sein. Daher erfolgt eine Feedback-Schleife mit mehreren Iterationen:
- Auswertung: Passt das Resultat zu Hypothese & Zielsetzung? Sind Fakten korrekt?
- Rückmeldung: „Überarbeite die Einleitung, reduziere Fremdwörter, füge ein Praxisbeispiel an.“
- Neue Version: KI generiert überarbeiteten Text. Erneute Prüfung.
2.6 L – Logging (Evaluation & Dokumentation)
In wissenschaftlichen Kontexten ist eine sorgfältige Dokumentation unerlässlich:
- Protokollieren aller Prompt-Versionen und KI-Antworten
- Faktencheck: Quellen verifizieren (gibt es z. B. erfundene Studiennamen?)
- Ergebnis-Bewertung: Entsprechen Inhalt und Stil dem zuvor festgelegten Qualitätsstandard?
2.7 S – Synthesis (Wissensmanagement & Ausblick)
Abschließend werden die finalen Erkenntnisse zusammengeführt und für zukünftige Projekte festgehalten:
- Zusammenfassung: Wie effektiv war das Vorgehen? Welche Hypothese ließ sich bestätigen?
- Lessons Learned: Was könnte bei ähnlichen Aufgaben verbessert werden?
- Reproduzierbarkeit: Der genaue Prompt-Prozess wird archiviert, sodass andere Forschende die Schritte nachvollziehen können.
3. Diskussion
Das SPIRALS-Framework vereint Erkenntnisse aus der empirischen Forschung und den Best Practices der Prompt-Design-Community. Durch die schrittweise Struktur wird einerseits eine klare Vorgehensweise sichergestellt, andererseits kann in jeder Phase ein wissenschaftlicher Qualitätsstandard aufrechterhalten werden.
- Stärke des Ansatzes: Hohe Transparenz und Reproduzierbarkeit
- Herausforderung: Benötigt Zeit und Disziplin, um alle Schritte konsequent zu dokumentieren und zu iterieren
- Potenzial: Das Framework lässt sich universell adaptieren – von geisteswissenschaftlichen Fragestellungen bis hin zu technischen Entwicklungsprojekten.
4. Schlussfolgerung
In einer akademischen Umgebung, in der Validität und Reliabilität der Ergebnisse von zentraler Bedeutung sind, stellt das SPIRALS-Framework eine systematische und nachvollziehbare Methode des Prompt-Designs dar.
Studierende und Lehrende können diese Struktur nutzen, um KI-Outputs zu erzeugen, die sowohl fachlich fundiert als auch verständlich aufbereitet sind. Gleichzeitig dient das Framework als Grundlage für eine fortlaufende Optimierung und Wissensakkumulation.
5. Ausblick
Zukünftige Forschungen könnten untersuchen, wie sich das SPIRALS-Framework in automatisierte Workflows integrieren lässt (z. B. durch Meta-Prompts, die den Prozess selbst steuern). Darüber hinaus wäre eine empirische Vergleichsstudie denkbar, in der traditionelle Prompting-Methoden gegen das SPIRALS-Framework getestet werden, um dessen Wirksamkeit und Effizienz zu quantifizieren.
Literatur (Auswahl)
- Brown, T. et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. In: Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877–1901.
- Shneiderman, B. (2021). Human-Centered AI. Oxford University Press.
Verfasser: @ogerly - Alexander Friedland
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