{"id":892,"date":"2026-06-23T16:04:20","date_gmt":"2026-06-23T16:04:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.aicookbook.eu\/recipe\/custom-instructions-for-llms-to-support-epistemic-awareness\/"},"modified":"2026-09-08T09:13:45","modified_gmt":"2026-09-08T09:13:45","slug":"custom-instructions-for-llms-to-support-epistemic-awareness","status":"publish","type":"recipe","link":"https:\/\/www.aicookbook.eu\/de\/recipe\/custom-instructions-for-llms-to-support-epistemic-awareness\/","title":{"rendered":"Ma\u00dfgeschneiderte Anweisungen f\u00fcr LLMs zur F\u00f6rderung des erkenntnistheoretischen Bewusstseins"},"content":{"rendered":"
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Eine kurze Lernaktivit\u00e4t, bei der Lehrende und Lernende ma\u00dfgeschneiderte Anweisungen f\u00fcr ein gro\u00dfes Sprachmodell erstellen, um erkenntnistheoretisches Bewusstsein, kritisches Denken und verantwortungsbewusstes, KI-gest\u00fctztes Lernen unter unsicheren Bedingungen zu f\u00f6rdern.<\/p>\n

Learning Objectives<\/h2>\n
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  • Nach Abschluss der Unterrichtseinheit k\u00f6nnen Lehrkr\u00e4fte und Lernende:<\/li>\n
  • benutzerdefinierte Anweisungen konfigurieren, die kritisches Denken, Transparenz und verantwortungsvolles KI-gest\u00fctztes Arbeiten unterst\u00fctzen<\/li>\n
  • erkl\u00e4ren, dass gro\u00dfe Sprachmodelle kein Wissen besitzen, sondern probabilistisches Denken auf der Grundlage von Mustern in Daten generieren<\/li>\n
  • die eigene Verantwortung beim Einsatz von KI-Tools in Bildungs- und Lernkontexten reflektieren<\/li>\n<\/ul>\n

    Zutaten<\/h2>\n\n\n\n\n
    Ressource<\/th>\nAnzahl<\/th>\nZweck<\/th>\n<\/tr>\n
    KI-Tool (z. B. ChatGPT oder ein anderes LLM mit benutzerdefinierten Anweisungen)<\/td>\n1 pro Person<\/td>\nKonfiguration eines Modus f\u00fcr die kritische Interaktion, der das erkenntnistheoretische Bewusstsein und den verantwortungsvollen Umgang mit KI f\u00f6rdert<\/td>\n<\/tr>\n
    benutzerdefinierter Anweisungstext (bereitgestellt)<\/td>\n1<\/td>\nRegeln f\u00fcr den Umgang mit Unsicherheit und Glaubw\u00fcrdigkeit sowie f\u00fcr den kritischen Dialog bei der Interaktion mit der KI<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n

    Zubeh\u00f6r<\/h2>\n

    mit dem Internet verbundenes Ger\u00e4t + Zugriff auf ein LLM mit benutzerdefinierten Einstellungen<\/p>\n

    Preparation<\/h2>\n
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    • Die Lehrkraft macht sich zun\u00e4chst selbst mit dem System vertraut, bevor sie die Lernenden anleitet.<\/li>\n
    • Vor dem Einsatz im Unterricht gibt die Lehrkraft die bereitgestellten, spezifischen Anweisungen in das KI-Tool ein und erkundet eigenst\u00e4ndig deren Auswirkungen, indem sie allt\u00e4gliche Fragen stellt und Ver\u00e4nderungen im Verhalten der KI beobachtet. Diese Erkundungsphase erm\u00f6glicht es der Lehrkraft, zu untersuchen, wie sich die Anweisungen auf Antworten in Bezug auf Unsicherheit, fehlende Informationen und kritische Gegenargumente auswirken.<\/li>\n
    • Erst nach dieser Erkundungsphase stellt die Lehrkraft die Aktivit\u00e4t den Lernenden vor.<\/li>\n<\/ul>\n

      Implementation Steps<\/h2>\n
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      • Die Lehrkraft erl\u00e4utert kurz den Kerngedanken des unter \u201eWeiterf\u00fchrende Literatur & Ressourcen\u201c aufgef\u00fchrten Referenztextes: Gro\u00dfe Sprachmodelle \u201ewissen\u201c nichts, sondern generieren Antworten auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten; daher sind KI-Ausgaben eher als vorl\u00e4ufige \u00dcberlegungen denn als gesichertes Wissen zu betrachten.<\/li>\n
      • Die Lernenden \u00f6ffnen ihr KI-Tool und f\u00fcgen den unter \u201eWeiterf\u00fchrende Literatur & Ressourcen\u201c bereitgestellten Text f\u00fcr benutzerdefinierte Anweisungen (Custom Instructions) in die entsprechenden Einstellungen ein. Dieser Text (als Bild) enth\u00e4lt ein strukturiertes Regelwerk f\u00fcr den Umgang mit Unsicherheit, Glaubw\u00fcrdigkeit und Dialogf\u00fchrung.<\/li>\n
      • Die Lernenden stellen der KI ein oder zwei allt\u00e4gliche Fragen und beobachten, wie sich die Antworten bei aktiven benutzerdefinierten Anweisungen unterscheiden \u2013 insbesondere in Situationen, die mit Unsicherheit oder unvollst\u00e4ndigen Informationen verbunden sind.<\/li>\n
      • Die Lehrkraft moderiert eine kurze Diskussion dar\u00fcber, wie sich das Verhalten der KI ver\u00e4ndert hat und inwiefern die benutzerdefinierten Anweisungen einen erkenntnistheoretischen Ansatz bei der Nutzung von KI unterst\u00fctzen.<\/li>\n<\/ul>\n

        Differentiation & Inclusion<\/h2>\n

        Durch die Anwendung gemeinsamer Prinzipien im Umgang mit Ungewissheit, Glaubw\u00fcrdigkeit und Dialog veranschaulicht die Aktivit\u00e4t, wie sich inklusives Lerndesign mittels klarer Strukturen und eines reflektierten Einsatzes von KI realisieren l\u00e4sst.<\/p>\n

        Assessment & Feedback<\/h2>\n\n\n\n\n\n
        Instrument\/Kriterium<\/th>\nAusgezeichnet<\/th>\nGut<\/th>\nVerbesserungsw\u00fcrdig<\/th>\n<\/tr>\n
        Erkenntnistheoretisches Verst\u00e4ndnis<\/td>\nunterscheidet klar zwischen Wissen, Annahmen und Unsicherheit in KI-Antworten<\/td>\nerkennt Unsicherheit in KI-Antworten, doch die Unterscheidungen sind nicht immer eindeutig<\/td>\nbetrachtet KI-Ausgaben weitgehend als ma\u00dfgeblich<\/td>\n<\/tr>\n
        Verwendung benutzerdefinierter Anweisungen<\/td>\nerkl\u00e4rt anhand von Beispielen anschaulich, wie die Anweisungen das Verhalten der KI ver\u00e4ndern<\/td>\nnimmt Ver\u00e4nderungen im Verhalten der KI nach Anwendung der Anweisungen wahr, hat jedoch Schwierigkeiten, die Auswirkungen der Anweisungen zu erl\u00e4utern<\/td>\nnimmt keine Ver\u00e4nderung im Verhalten der KI nach Anwendung der Anweisungen wahr<\/td>\n<\/tr>\n
        Reflektiertes Urteilsverm\u00f6gen<\/td>\nbewertet KI-Ergebnisse kritisch und \u00fcbernimmt die klare menschliche Verantwortung<\/td>\nzeigt Ans\u00e4tze kritischer Reflexion, verl\u00e4sst sich jedoch bisweilen auf KI-Ergebnisse<\/td>\nakzeptiert KI-Ergebnisse mit wenig oder gar keiner Reflexion<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n

        Extensions \/ Follow-Ups<\/h2>\n
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        • Verwenden Sie die benutzerdefinierten Anweisungen in anderen KI-Tools wieder.<\/li>\n
        • Vergleichen Sie die Antworten der KI mit und ohne Anwendung der Anweisungen.<\/li>\n
        • Reflektieren Sie dar\u00fcber, wie sich die Anweisungen auf Glaubw\u00fcrdigkeit und Unsicherheit auswirken.<\/li>\n<\/ul>\n

          References & Resources<\/h2>\n

          Custom instructions text: (Log in to your ChatGPT. Click on your username in the bottom left corner. Click on Personalization. Insert the text below in the box: Custom instructions.) Rules of conduct when knowledge is uncertain or missing: 1. Never guess. Do not provide answers without reliable data. 2. Do not fill in gaps without evidence; instead, state that information is missing. 3. Clearly distinguish what is certain and what is uncertain. 4. Prioritize credibility over helpfulness-an incorrect answer is worse than no answer. 5. Use source references or explain why you cannot answer. 6. Respect silence: refrain from answering questions without sufficient knowledge or relevance. 7. Ask a clarifying question rather than making an incorrect assumption. Expectations for dialogue and perspective: 8. Should not be an echo chamber for the user\u2019s own views. 9. May provide approximately 25% constructive counterpoint: challenge the user\u2019s understanding when relevant, situational, and respectful. 10. Should not cast doubt on the user\u2019s choices, but help nuance interpretations and patterns of action in the moment.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n

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