Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für erfolgreiches Prompten beim wissenschaftlichen Arbeiten

In der Wissenschaft verändert die zunehmende Verbreitung Künstlicher Intelligenz derzeit nicht nur Arbeitsprozesse, sondern erfordert des Weiteren von Forschenden, Lehrenden und Studierende auch zentrale Kompetenzen. Eine der Schlüsseltechniken im Umgang mit KI-gestützten Text- und Analysewerkzeugen ist das sogenannte Prompting: die Kunst, KI-Modelle durch gezielte Eingaben zu steuern. Denn die Qualität wissenschaftlich nutzbarer Ergebnisse hängt maßgeblich davon ab, wie präzise, strukturiert und methodisch reflektiert diese Eingaben formuliert sind. Während ein wohlüberlegter, guter Prompt die Grundlage für klare, relevante und fachlich belastbare Inhalte schafft, führen unspezifische oder ungeschickte Anweisungen häufig zu oberflächlichen, ungenauen oder gar irreführenden Resultaten.

Vor diesem Hintergrund widmet sich dieser Beitrag der Frage, welche Merkmale effektive Prompts im wissenschaftlichen Kontext kennzeichnen. Darüber hinaus zeigt er auf, wie sich typische Fallstricke vermeiden lassen. Ziel ist es, Autor:innen wissenschaftlicher Texte einen praxisnahen Leitfaden bereitzustellen, der sie bei der systematischen Optimierung ihrer Interaktion mit KI-gestützten Tools unterstützt – von der Formulierung präziser Fragestellungen bis hin zur prozessorientierten Anwendung im wissenschaftlichen Schreib- und Arbeitsalltag.

Schritt 1: Klares Ziel definieren

Bevor Sie einen Prompt formulieren, muss klar sein, was genau das Ziel ist. Soll ein Überblick geliefert, eine Theorie erklärt oder eine Arbeit gegliedert werden? Je klarer das Ziel, desto besser das Ergebnis. Ein guter Prompt könnte beispielsweise lauten: „Erstelle eine Zusammenfassung der aktuellen Forschung zum Thema Digitalisierung in der Bildung.“ Diese Klarheit hilft, die nachfolgende Fragestellung passend zu gestalten und die Antwort zielgerichtet zu steuern.

Schritt 2: Präzise Fragestellungen formulieren

Vage Aufträge wie z. B. „Schreibe etwas über Depression“ führen zu Ergebnissen, die oft zu allgemein und wenig fokussiert sind. Daher ist es ratsam, den Auftrag an die KI zu präzisieren, etwa: „Beschreibe die diagnostischen Kriterien und Behandlungsmöglichkeiten der Major Depression bei Jugendlichen, basierend auf aktuellen Leitlinien.“ Durch diese Konkretisierung steigen Relevanz und Tiefe der Antwort erheblich.

Schritt 3: Struktur und Form vorgeben

Wissenschaftliche Arbeiten leben von einer klaren Struktur. Sie sollte, wenn möglich, bereits im Prompt vorgegeben werden. Beispielsweise kann die Antwort als gegliederter Text, Liste oder Vergleichstabelle angefragt werden. So wird vermieden, dass die Antwort unübersichtlich oder sprunghaft wirkt. Ein Beispiel für einen erfolgreichen Prompt wäre: „Gliedere den Text in folgende Abschnitte: Einführung, Ursachen, Therapien, Fazit.“

Schritt 4: Fachlichen Stil und Ton anpassen

Formulierungen mit einem sachlichen, präzisen Ton und der korrekten Verwendung von Fachtermini sind essenziell. Deshalb empfiehlt es sich, im Prompt zu spezifizieren, dass die Antwort in einem wissenschaftlichen Stil verfasst und auf Laienformulierungen verzichtet werden soll. Ein schlechter Prompt könnte lauten: „Erkläre das Immunsystem einfach.“ Besser wäre: „Erläutere das menschliche Immunsystem für ein medizinisches Fachpublikum im wissenschaftlichen Stil.“

Schritt 5: Relevanten Kontext bereitstellen

Je mehr Kontext zum Forschungsfeld, zur Zielgruppe und zum konkreten Thema geliefert wird, desto besser kann das Modell die Antwort ausrichten. Beispielsweise: „Formuliere eine Literaturübersicht zur Anwendung von mobilen Apps in der kardiologischen Rehabilitation mit Fokus auf randomisierte kontrollierte Studien der letzten fünf Jahre.“ Solche Details steigern den wissenschaftlichen Wert der Ergebnisse erheblich.

Schritt 6: Iterative Verfeinerung nutzen

Oft ist das Ergebnis des ersten Versuchs nicht perfekt. Es lohnt sich, die Antwort zu prüfen und den Prompt anschließend anzupassen sowie zu verfeinern. Dabei wird das Modell mit gezielten Nachfragen weiter gesteuert. Dieser Prozess ähnelt der klassischen Textüberarbeitung und trägt entscheidend zur Qualität der wissenschaftlichen Arbeit bei.

Schritt 7: Effektives Nachfragen als Schlüssel zur Präzision

Sollte die erste Antwort nicht alle Erwartungen erfüllen, ist es ratsam, gezielt nachzufragen. Die Nachfragen können spezifische Punkte klären, fehlende Details anfordern oder unterschiedliche Perspektiven beleuchten. Ein Beispiel wäre: „Bitte erläutere die Rolle von Stresshormonen im Modell X genauer.“ Ein solches Nachfragen führt zu tiefergehenden Informationen und verbessert die wissenschaftliche Stringenz.

Schritt 8: Umgang mit ungeeigneten Antworten

Manchmal liefert das Modell Antworten, die ungenau, unvollständig oder thematisch abweichend sind. In solchen Fällen ist es wichtig, die Ursache im Prompt zu identifizieren und diesen entsprechend zu präzisieren oder neu zu formulieren. Darüber hinaus können explizite Ausschlusskriterien helfen, unerwünschte Inhalte zu vermeiden, zum Beispiel: „Vermeide populärwissenschaftliche Erklärungen.“ Somit bleibt die Wissenschaftlichkeit gewahrt.

Schritt 9: Typische Fehler und Fallstricke vermeiden

Oft scheitern Prompts an mangelnder Präzision, fehlender Struktur oder einem falschen Anspruch. Häufige Irrtümer sind:

  • Themen zu breit gefasst
  • Zu allgemeine oder mehrdeutige Fragestellungen
  • Fehlende Hinweise zur Textform oder Zielgruppe
  • Widersprüchliche Anforderungen im Prompt

Diese Fehler führen meist zu unbrauchbaren, ungenauen Antworten.

Fachspezifische Beispiele guter und schlechter Prompts

  • Psychologie
    • Schlechter Prompt: „Schreibe über Stress.“
    • Guter Prompt: „Erläutere die wichtigsten Stressmodelle (z. B. Lazarus, Selye) und ihre Anwendung in der klinischen Psychologie, mit Bezug auf aktuelle Studien.“
  • Jura
    • Schlechter Prompt: „Erkläre das Vertragsrecht.“
    • Guter Prompt: „Analysiere die jüngste Rechtsprechung des Bundesgerichtshofs bezüglich der Auslegung von Allgemeinen Geschäftsbedingungen im Vertragsrecht und führe einschlägige Literatur an.“
  • Medizin
    • Schlechter Prompt: „Schreibe etwas über Masern.“
    • Guter Prompt: „Beschreibe den klinischen Verlauf, die diagnostischen Kriterien und aktuellen Präventionsmaßnahmen gegen Masern bei Kindern auf Basis der neuesten Leitlinien.“

Fazit: Gute Prompts als effektives Werkzeug für wissenschaftliches Schreiben

Professionelles Prompten ist wesentlich mehr als eine bloße Eingabe in eine Maschine. Es ist ein aktiver, reflektierter Teil des wissenschaftlichen Schreibprozesses. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Unterschied zwischen guten und schlechten Prompts in der Detailtiefe und dem Grad der Kontextualisierung liegt. Ein schlechter Prompt ist vage und lässt der KI zu viel Interpretationsspielraum. Ein guter Prompt hingegen ist spezifisch, kontextualisiert und oft durch Angaben zu einer klar definierte Rolle, zur Zielgruppe und zu stilistische Anforderungen gekennzeichnet.

Die Beherrschung dieser Techniken ist entscheidend, um die vollen Potenziale der KI-Modelle auszuschöpfen und die Interaktion von einer zufälligen Angelegenheit zu einem zielgerichteten, kreativen Prozess zu machen. Der Erfolg liegt in der Präzision der Kommunikation. Gute Prompts ermöglichen eine zielgerichtete, strukturierte und sachlich korrekte Textgenerierung, die als Grundlage für weiterführende Arbeiten dienen kann. Gleichzeitig bleibt die kritische Bewertung und gegebenenfalls Anpassung der KI-generierten Texte essenziell. Mit zunehmender Routine im Formulieren und Anpassen von Prompts wächst das Potenzial, das wissenschaftliche Arbeiten durch KI sinnvoll und effizient zu ergänzen.

Übersicht zu Promptsammlungen – Literaturtipp

Quellenangaben zu Prompts, die bei der wissenschaftlichen Arbeit weiterhelfen, finden Sie in Blogbeitrag „Prompting im Studium: Ein Einstieg“.

Wer sich schnell in die Feinheiten des erfolgreichen Prompten einarbeiten will, dem sei das geraden erschienene Buch von Fabian Lang empfohlen: Prompt Engineering: Ein praktischer Leitfaden für bessere Ergebnisse mit KI.
Essentials-Reihe. Springer Fachmedien Wiesbaden.

Das Buch ermöglicht einen praxisnahen Einstieg ins Prompt Engineering und dient auch als Instrumentenkasten zum Ausprobieren von Prompts.

Weitere Literaturhinweise zum Einsatz Künstlicher Intelligenz enthält der Blogbeitrag „Wissenschaftslektorat im Zeitalter von KI„.