Die Higher Order Concerns (HOCs), die die zentralen Lernziele einer universitären Ausbildung wie Eigenständigkeit, kritisches Denken und die Entwicklung einer klaren Argumentation widerspiegeln, bieten eine ideale Grundlage, um den verantwortungsvollen Einsatz von KI-Tools im akademischen Schreiben zu steuern und gleichzeitig die Qualität sowie die Authentizität der eigenen Arbeit zu bewahren.
Inhaltliche und strukturelle Qualität eines Textes
HOCs legen den Fokus auf die inhaltliche und strukturelle Qualität eines Textes – Aspekte, die eng mit der Eigenleistung, der Fähigkeit zur kritischen Reflexion und der Entwicklung einer eigenen Argumentation verbunden sind. Folgende Grundprinzipien sollten Sie beim Einsatz vom KI im wissenschaftlichen Schreiben beachten:
Die Eigenständigkeit im Vordergrund HOCs erfordern, dass Sie selbst das Thema Ihres Textes klar eingrenzen, Ihre Argumentation logisch aufbauen und Ihre Gedanken präzise formulieren. Wenn KI-Tools verwendet werden, dürfen diese lediglich als Unterstützung dienen, um Denkanstöße zu geben oder Perspektiven zu erweitern. Ihre eigene kreative und analytische Leistung bleibt jedoch das Herzstück der Arbeit. Dies entspricht dem Prinzip, dass Sie Autor*in Ihrer Arbeit bleiben und die KI nur als Hilfsmittel betrachten.
KI-Output kritisch beurteilen und anpassen Die Fähigkeit, die Relevanz von Argumenten und die Qualität von Vorschlägen zu beurteilen, ist ein zentraler Bestandteil der HOCs, insbesondere in Bezug auf die Kohärenz und Logik des Textes. Indem Sie KI-generierte Inhalte kritisch prüfen, passen Sie diese an Ihre eigene Argumentation an und verhindern, dass die Authentizität Ihrer Arbeit leidet. Dies reflektiert den Dialog-Ansatz, der dazu ermutigt, KI-Vorschläge zu hinterfragen und zu überprüfen, ob sie wirklich zum eigenen Ansatz passen.
Eigene Sprache und Perspektive bewahren Die HOCs betonen die Kohärenz und die Abstimmung auf die Zielgruppe, was bedeutet, dass die eigene Sprache und Perspektive im Text erhalten bleiben müssen. Wissenschaftliche Arbeiten sind nicht nur eine Aneinanderreihung von Fakten, sondern ein Ausdruck individueller Überlegungen und Erkenntnisse. Dieses Prinzip unterstreicht die Wichtigkeit, KI-Formulierungen kritisch zu überarbeiten und an den eigenen Stil anzupassen.
„Copy-Paste“-Fallevermeiden HOCs fordern Originalität und Eigenleistung, insbesondere bei der Themenwahl und Argumentation. Wenn KI lediglich Inspiration liefert und ihre Inhalte transformiert und in eigenen Worten ausgedrückt werden, entspricht dies genau dem Ziel der HOCs: eine authentische, persönliche und durchdachte Arbeit zu schaffen. Das direkte Kopieren hingegen würde den Grundsätzen wissenschaftlicher Integrität widersprechen.
Wenn Sie sich an den Higher Order Concerns und damit an den Lernzielen einer universitären Ausbildung orientieren, können Sie nicht so viel falsch machen. Diese spiegeln sich auch in den Guidelines zum KI-Einsatz der Universität Wien wieder. Allerdings gilt immer: Sie müssen sich auch an die Vorgaben der jeweiligen Lehrveranstaltung halten! Wenn die LV-Leitung den Einsatz von KI nur in restriktiverem Umfang oder gar nicht erlaubt, müssen Sie sich daran halten.
HOCs nicht nur die Grundlage für eine hochwertige akademische Arbeit bilden, sondern auch Orientierung bieten, wie KI sinnvoll und reflektiert eingesetzt werden kann. Indem Studierende die Prinzipien der Eigenständigkeit, Reflexion und Authentizität befolgen, integrieren sie die Stärken der KI in ihren Schreibprozess, ohne die grundlegenden Lernziele einer universitären Ausbildung aus den Augen zu verlieren. Die HOCs bleiben dabei der Kompass, der die Qualität und Eigenständigkeit der Arbeit sicherstellt.
Die rechtlichen Aspekte des KI-Einsatzes: Eine Betrachtung entlang von HOCs und LOCs
Beim Einsatz von KI sind immer auch rechtliche Aspekte zu beachten. Auch hier können die HOCs und LOCs helfen, den Rahmen, in dem Sie KI nutzen können, besser zu verstehen. Während HOCs die inhaltlichen und strukturellen Elemente eines Textes betreffen, beziehen sich LOCs auf sprachliche und formale Details. Jede Ebene birgt eigene rechtliche Fragestellungen.
Higher Order Concerns (HOCs): Rechtliche Herausforderungen
HOCs bilden das Fundament eines jeden Textes. Hier geht es um Themenwahl, Argumentation, Struktur und Kohärenz. Der Einsatz von KI in diesen Bereichen wirft komplexe Fragen rund um Urheberrecht, Plagiat und Originalität auf.
Themenwahl und Recherche
Rechtliche Risiken: KI-Tools wie ChatGPT oder Connected Papers nutzen große Datenmengen, die urheberrechtlich geschützt sein könnten. Vorschläge für Themen oder Quellen, die von KI generiert werden, könnten unkritisch übernommen werden, ohne dass diese korrekt zitiert werden. Dies birgt das Risiko von Plagiat oder einer Verletzung des Urheberrechts.
Empfehlung: Studierende sollten transparent machen, dass KI-Tools verwendet wurden und die vorgeschlagenen Inhalte durch eigene Überlegungen ergänzen. Quellen sind sorgfältig zu prüfen und korrekt anzugeben.
Argumentation und Logik
Rechtliche Risiken: KI generiert Argumente oft auf Basis vorhandener Texte, ohne die Ursprungsquellen anzugeben. Dies kann problematisch sein, wenn die Argumente auf geschützten Werken beruhen.
Empfehlung: Es ist wichtig, die von der KI generierten Inhalte kritisch zu hinterfragen und durch eigene, gut belegte Argumente zu stützen.
Strukturierung und Gliederung
Rechtliche Risiken: Eine von der KI vorgeschlagene Gliederung könnte als unzureichende Eigenleistung ausgelegt werden, insbesondere in wissenschaftlichen Arbeiten. Originalität ist hier entscheidend.
Empfehlung: Studierende sollten KI-gestützte Gliederungsvorschläge lediglich als Inspirationsquelle nutzen und sie eigenständig anpassen.
Later Order Concerns (LOCs): Weniger komplexe rechtliche Fragestellungen
LOCs betreffen sprachliche Korrekturen und formale Details, die meist keine grundlegende Eigenleistung voraussetzen. Dennoch gibt es auch hier rechtliche und datenschutzrechtliche Aspekte zu beachten.
Grammatik und Stilkorrekturen
Rechtliche Risiken: Bei der Nutzung von KI-Tools wie Grammarly oder DeepL Write könnten sensible oder personenbezogene Daten unabsichtlich an externe Server gesendet werden.
Empfehlung: Achten Sie darauf, keine vertraulichen Inhalte hochzuladen.
Rechtschreibung und Formatierung
Rechtliche Risiken: Automatische Korrekturen stellen in der Regel kein rechtliches Problem dar, solange keine inhaltlichen Änderungen vorgenommen werden, die als Eigenleistung gelten könnten.
Empfehlung: Solche Tools können bedenkenlos genutzt werden, trotzdem müssen Sie auch hier das Output genau prüfen.
Lesbarkeit und Stilverbesserungen
Rechtliche Risiken: Einige Stilvorschläge könnten auf urheberrechtlich geschützten Werken beruhen, die von der KI während des Trainings verarbeitet wurden. Übermäßige Nutzung von KI könnte zudem die Eigenleistung der Studierenden infrage stellen.
Empfehlung: Sie sollten den von der KI vorgeschlagenen Stil anpassen und sicherstellen, dass ihr eigener Schreibstil erhalten bleibt.
Vergleich: HOCs und LOCs in Bezug auf rechtliche Fragen
Aspekt
HOCs
LOCs
Rechtliche Risiken
Urheberrecht, Plagiatrisiko, Originalität
Datenschutz, stilistische Eigenleistung
Relevanz
Höher, da sie die wissenschaftliche Basis betreffen
Geringer, da sie meist unterstützend wirken
Praktische Empfehlungen für einen rechtssicheren KI-Einsatz
Transparenz wahren: Sie müssen offenlegen, wo und wie KI-Tools im Schreibprozess genutzt wurden, insbesondere bei HOCs wie Recherche oder Strukturierung.
Eigenleistung hervorheben: KI-Vorschläge sollten individuell überarbeitet werden, um Originalität sicherzustellen.
Datenschutz beachten: Bei der Nutzung von Tools für LOCs sollten keine sensiblen oder personenbezogenen Daten hochgeladen werden.
Grenzen der KI-Nutzung kennen: KI sollte unterstützend wirken und niemals die eigene Leistung ersetzen. Der Fokus bei wissenschaftlichen Arbeiten liegt weiterhin auf der Eigenständigkeit.
Fazit: Ein reflektierter Umgang mit KI
Die klare Trennung von HOCs und LOCs ermöglicht es, den Einsatz von KI gezielt zu planen und rechtliche sowie ethische Risiken zu minimieren. Während der Einsatz bei HOCs eine sorgfältige Reflexion erfordert, bieten LOCs oft mehr Spielraum. Studierende sollten stets bewusst und eigenverantwortlich mit KI arbeiten, um sowohl qualitativ hochwertige als auch rechtlich einwandfreie Texte zu erstellen.
Wir bauen uns einen KI Tutor für wissenschaftliches Schreiben.
Wichtig: Ein KI-Tutor kann als vielseitiger Begleiter im Arbeitsprozess fungieren und Studierende gezielt bei der Planung, Formulierung und Überarbeitung wissenschaftlicher Texte unterstützen. Die KI nimmt den Studierenden dabei jedoch nicht die Arbeit ab, sondern fördert das eigenständige Denken und die Entwicklung wissenschaftlicher Kompetenzen.
Prompt nach ACT Prinzip schreiben
Aim & Action:
Was soll der KI-Tutor tun? Beim wissenschaftlichen Schreiben unterstützen
Überlegen an Hand der 5 Phasen. Wir beginnen mit Phase 1 und 2
Thema finden und eingrenzen
Literaturrecherche
Grundkonzept erstellen
Context:
Rollen
Wissenschaftliche Redlichkeit: Was soll er nicht tun? Stichwort intellektuelle Faulheit, Verantwortungsvoller Einsatz. Wie können Sie sicherstellen, dass die KI Ihnen hilft, ohne Ihre Eigenständigkeit zu beeinträchtigen?
Zielgruppe (Niveau der Studierenden)?
Fachbereich?
Ton:
Stil
Format
Unterstützung bei der Literaturrecherche
Der KI-Tutor kann Ihnen wertvolle Tipps für eine effektive Literaturrecherche geben, z. B. Hinweise auf relevante Datenbanken oder sinnvolle Recherchestrategien. Die eigentliche Recherche bleibt dabei Ihre Aufgabe, wodurch Sie lernen, Quellen selbstständig zu suchen und kritisch zu bewerten.
KI-Funktion: Hinweise zur Recherchestrategie und zur Quellenbewertung, ohne die Recherche selbst zu übernehmen.
Lernziel: Sie entwickeln eigenständige Recherchestrategien und lernen, die Qualität und Relevanz von Quellen zu beurteilen.
Feedback zur Exposé-Gliederung
Haben Sie eine erste Gliederung für Ihr Exposé erstellt, kann die KI als „Testleser“ dienen und Ihnen Feedback zur Logik und Reihenfolge der Abschnitte geben. Sie erhalten Hinweise zur Optimierung, behalten jedoch die Kontrolle über die Strukturarbeit.
KI-Funktion: Konstruktives Feedback zur Struktur und Kohärenz Ihrer Gliederung sowie Anregungen zur Verbesserung.
Lernziel: Sie reflektieren die Gliederung und gewinnen ein tieferes Verständnis für den logischen Aufbau einer wissenschaftlichen Arbeit, was Ihnen hilft, den roten Faden in Ihrem Text zu stärken.
Zusammengefasst bietet Ihnen ein KI-Tutor nicht nur praktische Unterstützung, sondern hilft auch dabei, Ihre wissenschaftlichen Kompetenzen weiterzuentwickeln. Durch das eigenständige Anwenden und Adaptieren des KI-Feedbacks stärken Sie Ihr kritisches Denken und Ihre Selbstständigkeit im wissenschaftlichen Arbeiten
Stellen Sie sich vor, Sie sitzen vor einem leeren Dokument und beginnen, Ihr Exposé zu einem wissenschaftlichen Thema zu entwerfen. Vielleicht haben Sie schon einige Ideen gesammelt, aber die Struktur, die richtige Formulierung und der logische Aufbau bereiten Ihnen noch Kopfzerbrechen.
Hier kann Ihnen die KI helfen. Aber nicht in der Form, dass sie das Exposé für Sie schreibt, sondern als eine Art Tutor, der Ihnen gezielt bei der Planung, Formulierung und Überarbeitung Ihres Textes helfen kann.
Ihr KI-Tutor
Der KI-Tutor unterstützt Sie in vielen Bereichen: von der ersten Ideenfindung über das Planen der Struktur bis hin zur Überarbeitung Ihres Textes. Er hilft Ihnen weiter, ohne Ihnen die Arbeit abzunehmen.
Stellen Sie sich den KI-Tutor wie einen flexiblen „Sparringspartner“ vor, der Ihnen nützliches Feedback und Vorschläge gibt, um Ihre Gedanken zu ordnen und genau auszudrücken. Er kann alternative Formulierungen anbieten, Tipps zur Recherche geben und Ihre Argumentation klarer machen – alles, um Ihr eigenes Denken und Ihre wissenschaftlichen Fähigkeiten zu stärken.
Ein KI-Tutor kann Sie auf vielfältige Weise im wissenschaftlichen Arbeitsprozess unterstützen und dabei nicht nur praktische Hilfe bieten, sondern auch Ihre eigenständigen wissenschaftlichen Fähigkeiten gezielt fördern.
Unterstützung bei der Strukturierung
Ein KI-Tutor hilft Ihnen, Arbeiten wie Exposés, Seminararbeiten oder Forschungsprojekte klar zu strukturieren. Die KI kann eine Gliederung vorschlagen oder dabei unterstützen, Ihre Gedanken in eine logische Reihenfolge zu bringen. Diese Hilfe ist besonders wertvoll, wenn es darum geht, komplexe Themen in übersichtliche Abschnitte zu unterteilen.
KI-Funktion: Vorschläge zur Gliederung und Denkanstöße zur Organisation der Ideen.
Lernziel: Sie lernen, Ihre Gedanken selbstständig zu ordnen und die KI-Vorschläge eigenständig weiterzuentwickeln, statt sie einfach zu übernehmen.
Feedback zur Formulierung
Die KI kann als „sprachlicher Sparringspartner“ dienen, wenn Sie Schwierigkeiten haben, Ihre Gedanken präzise auszudrücken. Die KI schlägt alternative Formulierungen vor oder zeigt auf, wie bestimmte Sätze klarer gestaltet werden können, sodass Sie verschiedene Formulierungsansätze ausprobieren können.
KI-Funktion: Präzisere oder stilistisch passende Formulierungen und Hinweise zur sprachlichen Klarheit.
Lernziel: Sie entwickeln die Fähigkeit, Formulierungen kritisch zu bewerten und passend auszuwählen. Dies fördert Ihre Selbstständigkeit und Ihren eigenen Stil im wissenschaftlichen Schreiben.
Prüfung von Logik und Klarheit
Nutzen Sie die KI als Reflexionshilfe, um sicherzustellen, dass Ihre Forschungsfrage oder Ihr Erkenntnisinteresse klar und logisch formuliert ist. Die KI gibt Ihnen direktes Feedback, ob Ihre Fragestellung verständlich und kohärent ist und zeigt potenzielle Unklarheiten auf.
KI-Funktion: Analyse der Logik und Kohärenz Ihrer Fragestellung sowie Hinweise zur Präzisierung.
Lernziel: Sie schärfen Ihr Verständnis für wissenschaftlich kohärentes Schreiben und verbessern Ihre Fähigkeit, komplexe Sachverhalte verständlich darzustellen.
Setzen Sie KI verantwortungsbewusst ein!
Stellen Sie sich vor, Sie sitzen über einer anspruchsvollen Aufgabe und versuchen, Ihre Argumentation zu entwickeln oder die passende Sprache für Ihre wissenschaftlichen Gedanken zu finden. Ein KI-Tool könnte Ihnen genau in diesem Moment neue Perspektiven aufzeigen. Doch wie können Sie sicherstellen, dass die KI Ihnen hilft, ohne Ihre Eigenständigkeit zu beeinträchtigen?
Hier sind einige Grundprinzipien, die Ihnen als Orientierung dienen können, um KI verantwortungsvoll in Ihren akademischen Alltag einzubinden und dabei Ihre individuelle Stärke zu fördern.
1. Die Eigenständigkeit im Vordergrund: Sie sind Autor*in Ihrer Arbeit
Auch wenn KI-Tools Ihnen Ideen oder Denkanstöße liefern können, bleiben Sie der kreative Kopf, der das Gesamtkonzept bestimmt. KI kann Ihnen helfen, Ihre Ideen zu ordnen und zu vertiefen, aber die grundlegenden Überlegungen, Argumente und Inhalte sollten von Ihnen stammen. Indem Sie Ihre Gedanken aktiv formulieren und entwickeln, schaffen Sie eine tiefere Verbindung zu Ihrem Thema und lernen, Ihre Ideen überzeugend zu präsentieren. So bleibt die KI eine Unterstützung, doch das Herzstück Ihrer Arbeit bleibt Ihre Eigenleistung.
2. Kritisches Feedback: Ein Dialog, kein Monolog
Sehen Sie die KI als Dialogpartner, der Ihnen Vorschläge macht, aber nicht immer richtig liegt. KI-Tools sind zwar leistungsfähig, doch sie können auch Fehler oder irreführende Aussagen produzieren. Diese Vorschläge kritisch zu hinterfragen und auf ihre Relevanz für Ihr Thema zu prüfen, hilft Ihnen, das Beste aus der KI herauszuholen.
Wenn Sie ein KI-Feedback erhalten, fragen Sie sich: Passt das wirklich zu meinem Ansatz? Entspricht das meiner Argumentation? Auf diese Weise lernen Sie, Impulse zu nutzen, ohne Ihre eigene Denkweise aufzugeben. Ein kritischer Umgang bewahrt die Qualität und Authentizität Ihrer Arbeit und hilft Ihnen, Ihre wissenschaftliche Haltung weiterzuentwickeln.
3. Bewahren Sie Ihre eigene Sprache und Perspektive
Jede wissenschaftliche Arbeit ist wie eine Erzählung, die Ihre Gedanken und Überzeugungen ausdrückt. Ihre eigene Sprache und Perspektive sind entscheidend, um diese Gedanken überzeugend zu vermitteln. Auch wenn KI-Tools Ihnen interessante Formulierungen oder alternative Sichtweisen bieten, sollten Sie diese stets in Ihre eigene Ausdrucksweise übertragen.
Stellen Sie sich vor, Sie erzählen einem Freund von Ihrem Thema: Sie würden es in Ihren eigenen Worten beschreiben, mit der Begeisterung und Überzeugung, die Ihre eigenen Gedanken ausmachen. Auf diese Weise bleibt Ihre Arbeit authentisch und persönlich, was sie einzigartig und unverwechselbar macht.
Tipp: Lassen Sie die KI Ihren eigenen Sprachstil analysieren. Das kann Ihnen helfen, Ihre eigene Sprache beizubehalten.
4. Vermeidung der „Copy-Paste“-Falle: Lernen statt Kopieren
Vielleicht hatten Sie schon einmal das Gefühl, dass ein KI-Tool Ihnen eine Lösung präsentiert, die Sie einfach übernehmen könnten. Doch das direkte Kopieren von KI-generierten Inhalten kann Sie in eine „Copy-Paste“-Falle führen. Anstatt Antworten einfach zu übernehmen, können Sie die Anregungen der KI in Ihre eigene Sprache und Ihr Verständnis einbetten.
Nutzen Sie die KI als ein Werkzeug zur Inspiration – ähnlich wie ein Notizbuch voller Ideen. Sie können einzelne Aspekte herausgreifen, in Ihren eigenen Denkprozess integrieren und so ein tieferes Verständnis entwickeln. Diese Herangehensweise schützt Ihre akademische Integrität und führt zu einer echten Auseinandersetzung mit Ihrem Thema, statt lediglich generierte Antworten zu übernehmen.
Fazit: KI als Begleiter auf Ihrem akademischen Weg
Mit diesen Prinzipien nutzen Sie KI so, dass sie eine sinnvolle Ergänzung zu Ihrer eigenen Arbeit darstellt. Die KI ist ein wertvoller Partner, der Ihnen neue Ideen liefern kann, doch die Richtung bestimmen Sie selbst. Bleiben Sie kritisch, authentisch und kreativ – nutzen Sie die KI, um Ihre Gedanken zu reflektieren und weiterzuentwickeln, aber bleiben Sie Autor*in Ihrer Arbeit.
Prompt für den KI-Tutor
Du bist ein akademischer Tutor in einer Einführung ins wissenschaftliche Arbeiten. Deine Aufgabe ist es, Studierende beim Erstellen eines Exposés zu unterstützen, ohne ihnen die Denkarbeit abzunehmen. Deine Aufgaben:
Strukturierungshilfe: Hilf bei der Gliederung des Exposés, um Gedanken logisch zu ordnen.
Formulierungs-Feedback: Gib alternative Formulierungen, damit Studierende ihren eigenen Stil prüfen und verbessern können.
Logik und Klarheit: Überprüfe Forschungsfragen auf Verständlichkeit.
Literaturhinweise: Gib Tipps zur Literaturrecherche, ohne die Recherche zu übernehmen.
Gliederungsprüfung: Bewerte die Exposé-Gliederung als „Testleser“ auf Logik und Reihenfolge.
Bitte unterstütze mich bei der Strukturierung und Verbesserung meiner Ideen, ohne dabei die Denkarbeit für mich zu übernehmen. Beachte dabei folgende Punkte:
Selbstarbeit fördern: Hilf mir dabei, die Struktur und Logik meiner Gedanken zu ordnen, sodass ich meine eigenen Inhalte entwickeln kann.
Kritisches Feedback: Gib mir konstruktives Feedback und fordere mich auf, deine Vorschläge zu prüfen und anzupassen. Ich möchte lernen, kritisch mit den Anregungen umzugehen.
Eigenen Stil stärken: Gib mir alternative Formulierungen, die meinen eigenen Ausdruck unterstützen, ohne ihn zu ersetzen. Dein Feedback soll mir helfen, meinen Stil zu verbessern.
Vermeidung der „Copy-Paste“-Falle: Statt fertige Antworten zu geben, biete mir Denkanstöße und Hinweise, sodass ich meine eigenen Formulierungen entwickeln kann.
Deine Hinweise sollen meine Selbstständigkeit und mein kritisches Denken fördern. Dein Output ist auf Deutsch.
Pro Tipp: Erstellung eines Zeitplans
Hilf mir, einen groben Zeitplan zur Erstellung meiner Seminararbeit zu erstellen, die während eines Semesters geschrieben wird.
Frage immer zuerst, ob die Arbeit im Winter- oder im Sommersemester geschrieben wird.
Passe den Zeitplan auf das jeweilige Semester an:
Wintersemester: Beginn 2. Oktoberwoche, Abgabe Ende Februar.
Sommersemester: Beginn 2. Märzwoche, Abgabe Ende August.
Der Plan soll als Liste dargestellt werden und keine spezifischen Zeiten beinhalten, sondern nur allgemeine Phasen des Schreibprozesses beschreiben.
Die fünf Phasen des wissenschaftlichen Schreibprozesses
Der Schreibprozess gliedert sich in fünf klar definierte Phasen, die Ihnen helfen, Ihre wissenschaftliche Arbeit nicht nur systematisch zu strukturieren, sondern auch Ihre analytischen und kreativen Fähigkeiten gezielt weiterzuentwickeln. Jede Phase hat ihre eigene Dynamik und trägt dazu bei, dass Sie am Ende nicht nur ein qualitativ hochwertiges Produkt, sondern auch wertvolle Lernerfahrungen gewinnen.
Phase 1
Orientierung und Planung
In der ersten Phase steht die Orientierung im Vordergrund. Hier entscheiden Sie über das Thema Ihrer Arbeit und legen den thematischen Rahmen fest. Diese Phase umfasst:
Themenfindung und Eingrenzung: Welches Thema ist wissenschaftlich relevant und für Sie persönlich interessant?
Erstellen eines Grundkonzepts (Teil 1): Welche Fragestellungen, Zielsetzungen und methodischen Ansätze leiten Ihre Arbeit?
Zeitplanung: Wie strukturieren Sie die kommenden Monate, um den Schreibprozess realistisch zu bewältigen?
Ein klarer Plan ist die Grundlage für ein effizientes Arbeiten. Nehmen Sie sich in dieser Phase genügend Zeit, da ein durchdachter Start spätere Herausforderungen minimiert.
Für diese Phase sollten Sie 1 Monat einplanen.
Phase 2
Material sichten und strukturieren
Mit einem klar definierten Thema beginnt die Recherche- und Strukturierungsphase. Sie beschäftigen sich intensiv mit dem Forschungsstand und stellen die theoretischen und methodischen Grundlagen Ihrer Arbeit auf. Diese Phase beinhaltet:
Literaturrecherche und -bewertung: Welche Quellen sind relevant und vertrauenswürdig?
Operationalisierung der Fragestellungen: Wie konkretisieren Sie Ihre Forschungsfragen für die Analyse?
Grundkonzept fertigstellen (Teil 2): Forschungsstand, Operationalisierung und Methodik festlegen
Strukturierung der Erkenntnisse: Wie ordnen Sie die gesammelten Informationen logisch und sinnvoll?
Durch den Einsatz von Literaturverwaltungsprogrammen und systematischem Arbeiten schaffen Sie eine solide Grundlage für den nächsten Schritt.
Für diese Phase sollten Sie 1 Monat einplanen.
Phase 3
Rohtext verfassen
Der Kern des wissenschaftlichen Schreibprozesses ist das Verfassen des Rohtexts. Hier setzen Sie Ihre Recherche und Analysen in Textform um.
In dieser Phase passiert eine ganze Menge:
Sie arbeiten den Forschungsstand auf, dh, Sie fassen die relevante Literatur zusammen
Sie erheben ggfs eigene Daten und werten diese aus
Sie beantworten Ihre Forschungsfrage(n)
Wichtig ist: Der Rohtext ist ein Entwurf – Perfektion ist nicht das Ziel. Beim Schreiben müssen Sie folgendes berücksichtigen:
Entwicklung einer schlüssigen Argumentationskette: Wie verbinden Sie Theorie, Methode und Ergebnisse zu einem kohärenten Gedankengang?
Kreatives und analytisches Schreiben: Wie formulieren Sie präzise und wissenschaftlich?
Schrittweises Vorgehen: Schreiben Sie abschnittsweise, z. B. Kapitel für Kapitel, um den Überblick zu behalten.
Planen Sie regelmäßige Schreibzeiten ein und machen Sie das Schreiben zu einem festen Bestandteil Ihres Tagesablaufs.
Für diese Phase sollten Sie 2 Monate einplanen.
Phase 4
Revision
In der Überarbeitungsphase wird der Rohtext auf den Prüfstand gestellt. Ziel ist es, inhaltliche und sprachliche Schwächen zu beseitigen und die Struktur Ihrer Arbeit zu optimieren. Diese Phase umfasst:
Inhaltliche Klarheit: Ist Ihre Argumentation logisch und verständlich?
Sprachliche Präzision: Sind Ihre Formulierungen klar, prägnant und akademisch angemessen?
Einholen von Feedback: Nutzen Sie Rückmeldungen von Kolleginnen. Lehrenden oder professionellen Schreibberaterinnen.
Diese Phase erfordert Geduld, doch sie ist entscheidend, um die Qualität Ihrer Arbeit zu heben.
Für diese Phase sollten Sie 1 Monat einplanen.
Phase 5
Finalisieren
Die letzte Phase ist dem Feinschliff gewidmet. Hier sorgen Sie dafür, dass Ihre Arbeit nicht nur inhaltlich, sondern auch formal höchsten Ansprüchen genügt. Zu den Aufgaben zählen:
Prüfen der Formatierung: Entspricht Ihre Arbeit den Vorgaben Ihres Fachbereichs?
Korrekturlesen: Achten Sie auf Rechtschreibung, Grammatik und Stil.
Sicherstellung der Zitierstandards: Sind alle Quellen korrekt angegeben und wissenschaftlich sauber eingebunden?
In dieser Phase rückt das fertige Produkt in den Fokus, doch es ist das Ergebnis Ihrer intensiven Arbeit in den vorherigen Phasen.
Für diese Phase sollten Sie 1 Monat einplanen.
Der Schreibprozess ist eine Reise, bei der der Weg genauso wichtig ist wie das Ziel. Oft erfordert der wissenschaftliche Fortschritt Rücksprünge, Umwege und wiederholtes Überarbeiten – das ist kein Zeichen von Scheitern, sondern von Reflexion und Weiterentwicklung. Nutzen Sie jede Phase bewusst, um nicht nur Ihre Arbeit voranzubringen, sondern auch Ihre Fähigkeiten als Wissenschaftler*in zu stärken. Der Schreibprozess selbst ist der Raum, in dem Sie wachsen, lernen und Ihre eigene wissenschaftliche Stimme finden.
Unterstützung durch KI-Tools
In jeder Phase des Schreibens können KI-Tools eine hilfreiche Unterstützung bieten. So können Sie etwa mit Tools wie ChatGPT oder Elicit Ihre Ideen entwickeln, relevante Literatur finden oder Feedback zu Ihren Texten erhalten. Tools wie Grammarly oder DeepL Write helfen Ihnen bei der sprachlichen und stilistischen Überarbeitung. Wichtig ist jedoch, dass Sie immer die Kontrolle über den Prozess behalten. KI kann Ihnen Arbeit abnehmen und Anstöße geben, aber die Verantwortung für den Text und die intellektuelle Leistung liegt weiterhin bei Ihnen.
Das Schreiben wissenschaftlicher Arbeiten ist eine der zentralen Aufgaben im Studium – und oft auch eine der anspruchsvollsten. Vom ersten Entwurf bis zur fertigen Arbeit durchlaufen Sie einen klaren Prozess, der Ihnen hilft, Ihre Gedanken zu ordnen, fundierte Argumente zu entwickeln und diese präzise darzustellen.
Wissenschaftliches Schreiben bedeutet weit mehr, als nur vorhandenes Wissen zusammenzufassen oder Fakten wiederzugeben. Es geht darum, eine eigene Argumentation zu entwickeln, verschiedene Perspektiven kritisch zu hinterfragen und fundierte Schlüsse zu ziehen. Eine wissenschaftliche Arbeit zeichnet sich dadurch aus, dass Sie nicht nur zeigen, was bereits bekannt ist, sondern auch eine eigenständige, nachvollziehbare Argumentationskette aufbauen. Sie verbinden bestehendes Wissen mit neuen Erkenntnissen, stellen Zusammenhänge her und leisten so einen eigenen Beitrag zur Diskussion in Ihrem Fachgebiet. Genau darin liegt die Herausforderung – und zugleich der besondere Wert des wissenschaftlichen Schreibens.
Der Schreibprozess: Der Weg ist das Ziel
Im wissenschaftlichen Schreiben liegt der eigentliche Wert nicht allein im fertigen Produkt – der Artikel, die Seminararbeit oder die Abschlussarbeit sind nur das greifbare Resultat. Viel entscheidender ist der Weg dorthin: der Schreibprozess selbst. Er ist das Herzstück Ihrer wissenschaftlichen Entwicklung und bietet Ihnen Raum, Ihre Gedanken zu klären, Ihre Argumente zu formen und Ihre eigene Stimme zu finden.
Im Fokus steht eigentlich nicht das „perfekte“ Endergebnis, sondern die bewusste Auseinandersetzung mit Ihren Ideen und deren Entwicklung. Jeder Entwurf, jede Überarbeitung und jede Reflektion sind Gelegenheiten, zu lernen und zu wachsen. Durch diesen Prozess schärfen Sie nicht nur die Qualität Ihrer Arbeit, sondern auch Ihr wissenschaftliches Denken, Ihre Fähigkeit zur Problemlösung und Ihr kritisches Urteilsvermögen.
Schreiben als Werkzeug der Erkenntnis
Schreiben ist mehr als ein Mittel, um Wissen zu dokumentieren – es ist ein Werkzeug der Erkenntnis. Beim Formulieren von Sätzen und beim Ordnen von Gedanken wird Ihr Verständnis für das Thema tiefer, klarer und strukturierter. Indem Sie sich aktiv mit dem Schreibprozess auseinandersetzen, entwickeln Sie neue Perspektiven, entdecken Lücken in Ihrer Argumentation und stoßen auf innovative Lösungsansätze.
Das Schreiben selbst ist also ein dynamischer Prozess, in dem Sie nicht nur Ihre wissenschaftliche Arbeit voranbringen, sondern auch sich selbst als Denkende und Forschende weiterentwickeln. Dieses kontinuierliche Reflektieren und Lernen macht den Schreibprozess zum eigentlichen Ziel – einem Ziel, das weit über das fertige Produkt hinausgeht.
Lernen, den Prozess zu schätzen
Fehler, Umwege und neue Erkenntnisse gehören zum Schreibprozess und machen ihn so wertvoll. Indem Sie diese Schritte bewusst wahrnehmen, schaffen Sie nicht nur bessere wissenschaftliche Arbeiten, sondern fördern auch Ihre persönliche Entwicklung als Wissenschaftler*in.
Das Produkt Ihrer Arbeit mag bewertet werden – der Weg dorthin jedoch ist es, der Sie wirklich weiterbringt. Lernen Sie, den Schreibprozess als Chance zu sehen, und entdecken Sie, wie das Schreiben selbst zum wichtigsten Teil Ihrer wissenschaftlichen Reise wird.
Der Schreibprozess gliedert sich in fünf aufeinanderfolgende Phasen, die Ihnen helfen, Ihre Arbeit effektiv zu strukturieren und Ihre intellektuellen Ressourcen optimal zu nutzen. Jede Phase hat dabei ihre eigenen Herausforderungen und Möglichkeiten, die Ihre wissenschaftliche Entwicklung fördern.
5 Phasen:
Der wissenschaftliche Schreibprozess
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Von der Idee bis zum letzten Schliff: HOCs und LOCs
Beim Schreiben eines Textes gibt es zwei zentrale Bereiche, die beim Überarbeiten helfen, den Fokus zu behalten: Higher Order Concerns (HOCs) und Later Order Concerns (LOCs). Sie sind wie zwei Ebenen, die sicherstellen, dass der Text nicht nur gut durchdacht, sondern auch ansprechend und fehlerfrei ist. Dabei geht es zuerst um die großen, grundlegenden Fragen und dann um die Details.
Higher Order Concerns (HOCs): Die Basis steht im Mittelpunkt
HOCs beschäftigen sich mit den “großen Baustellen” eines Textes – also den Inhalten und der Struktur. Hier wird überprüft, ob der Text insgesamt schlüssig und überzeugend ist. Es geht um Fragen wie: Ist das Thema klar definiert? Ein gut eingegrenztes Thema hilft, den Fokus zu behalten und nicht ins Unendliche abzudriften. Auch die Zielgruppe spielt hier eine große Rolle: Ist der Text für die Leser relevant und verständlich? Ein wissenschaftlicher Artikel wird ganz anders aufgebaut als ein Blogbeitrag oder eine Präsentation.
Ebenso wichtig ist die Argumentation und Logik. Ein Text braucht klare, nachvollziehbare Gedankengänge. Wenn Argumente unstrukturiert sind oder sich gegenseitig widersprechen, verliert man schnell die Aufmerksamkeit der Leser. Auch die Textstruktur ist entscheidend. Eine gut durchdachte Einleitung, ein logischer Hauptteil und ein schlüssiger Schluss sorgen dafür, dass der Text wie aus einem Guss wirkt. Fehlen diese, wird der Text schnell verwirrend.
Nicht zuletzt prüft man bei den HOCs die Kohärenz – also, ob die Abschnitte und Ideen gut miteinander verbunden sind. Gibt es flüssige Übergänge zwischen den Absätzen? Oder wirken die Gedanken eher wie lose Puzzleteile? Dieser rote Faden sorgt dafür, dass die Leser leicht folgen können.
Later Order Concerns (LOCs): Die Details verfeinern
Sind die Inhalte und die Struktur solide, geht es an die sprachlichen und formalen Feinheiten – die LOCs. Sie helfen dabei, den Text zu polieren. Hier stellt man sich Fragen wie: Sind die Sätze grammatikalisch korrekt? oder Stimmt die Rechtschreibung? Das sind Basics, die den Text professioneller wirken lassen. Fehler in diesen Bereichen können Leser schnell abschrecken, selbst wenn die Inhalte stark sind.
Auch der Stil spielt eine Rolle. Wiederholen sich Formulierungen zu oft? Sind die Sätze zu lang oder kompliziert? Ein passender Stil sorgt dafür, dass der Text nicht nur korrekt, sondern auch angenehm zu lesen ist. Dabei sollte man die Zielgruppe im Hinterkopf behalten: Eine wissenschaftliche Arbeit erfordert einen anderen Ton als ein Text für Social Media.
Schließlich geht es um die Formatierung. Stimmen die Abstände, Schriftarten oder Zitate? Eine klare und einheitliche Formatierung sorgt für einen guten Gesamteindruck und erleichtert das Lesen. Besonders in akademischen Texten ist das Einhalten von Vorgaben wie der Zitierweise entscheidend.
Warum HOCs vor LOCs kommen sollten
Die Reihenfolge ist wichtig: Zuerst schaut man auf die großen Themen (HOCs) und kümmert sich dann um die Details (LOCs). Denn was bringt eine perfekte Grammatik, wenn der Text inhaltlich nicht überzeugt oder die Argumentation unschlüssig ist? Erst wenn die Basis stimmt, macht es Sinn, an den Feinheiten zu feilen. So wird der Schreibprozess nicht nur effektiver, sondern auch weniger frustrierend. Aber: Sie müssen genug Zeit einrechnen, um sich auch noch um die Details kümmern zu können!
Fazit
HOCs und LOCs sind wie eine Bauanleitung für einen guten Text: Zuerst stellt man das Fundament sicher, dann kommt der Feinschliff. Wenn man diese Reihenfolge beachtet, entsteht ein Werk, das sowohl inhaltlich stark als auch sprachlich ansprechend ist. Und genau das macht einen wirklich gelungenen Text aus.
Prompt Engineering für wissenschaftliches Arbeiten
Durch gezieltes Prompten textbasierter KIs wie ChatGPT können Ihr wissenschaftliches Arbeiten unterstützen. KI kann auf vielseitige Weise als unterstützendes Tool eingesetzt werden. Wir können verschiedene Kategorien von Prompts im wissenschaftlichen Arbeiten unterscheiden. Je nach Präzision und Spezifik der Prompts können unterschiedliche Ziele erreicht werden, von der Verdichtung und Transformation von Inhalten bis hin zur Erstellung von kreativen Texten und Simulationen. Wie immer aber gilt: KI soll sie beim wissenschaftlichen Arbeiten unterstützen und Ihnen nicht die Arbeit abnehmen.
Reduktive Prompts
Transformative Prompts
Generative Prompts
Die richtigen Fragen stellen: Prompt Engineering als Studienhilfe
Um Tools wie ChatGPT effektiv und präzise einzusetzen, müssen Sie gezielt Fragen und Anweisungen formulieren. Mit reduktiven Prompts können Sie das Wesentliche eines Textes erfassen, transformative Prompts helfen Ihnen, Inhalte neu zu strukturieren oder verständlicher zu machen. Mit generativen Prompts können Sie neue Ideen entwickeln. Diese Techniken unterstützen Sie dabei, effizienter und gezielter zu arbeiten und machen die KI zu einem wertvollen Partner in Ihrem Studium.
Dabei müssen Sie aber auch immer auf die jeweiligen Lernziele der Lehrveranstaltung achten!
Übersicht
Reduktive Prompts: Das Wesentliche herausarbeiten
Reduktive Prompts sind darauf ausgerichtet, Informationen aus Texten zu verdichten und zentrale Inhalte herauszuholen. Ziel ist es, die Komplexität eines Textes zu verringern oder gezielt Daten herauszufiltern.
Damit können Sie große Datenmengen schnell verarbeiten und relevante Inhalte für spezifische Fragestellungen extrahieren. Reduktive Prompts weisen die KI an, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren und die relevanten Punkte auf einen Blick darzustellen.
Stellen Sie sich vor, Sie müssen für ein Exposé in kurzer Zeit viel Literatur sichten und entscheiden, ob diese für Ihr Forschungsvorhaben relevant ist. Hier sind reduktive Prompts sehr hilfreich, um die zentralen Aussagen schnell zu erfassen.
Zusammenfassungen ersetzen nicht die Lektüre!
Sie eigenen sich dafür, um einen schnellen Überblick über Texte zu erhalten, um entscheiden zu können, ob sie relevant für Ihre Forschungsfragen sind. Durch die Verdichtung der Informationen gehen aber immer wichtige Details verloren. Wenn Sie entschieden haben, einen solchen Text für Ihre Arbeit zu verwenden, müssen Sie den Text selbst und genau lesen! Nur dann können Sie sicherstellen, dass Sie alle Aspekte erfassen und der Text auch richtig zusammengefasst wurde.
Praktische Beispiele:
Kurze Zusammenfassung eines Artikels oder Papers
aus einem langen Text bestimmte Themen herausarbeiten
Schneller Überblick zu wissenschaftlichen Konzepten
Tipp: Reduktive Prompts sollten möglichst konkret formuliert werden. Ein guter Prompt könnte lauten: „Erstelle eine Zusammenfassung der drei Hauptargumente dieses Textes in jeweils einem Satz.“
Anwendungsbeispiele
Die KI wird angewiesen, lange Texte prägnant zusammenzufassen, um die Hauptaussagen und wichtigsten Punkte herauszustellen. Dies ist besonders nützlich für die schnelle Erfassung von langen Dokumenten oder Berichten.
Beispiel:
Aim: Eine prägnante Zusammenfassung der Hauptthemen und Charakterentwicklungen erstellen. Context: Der Text ist der französische Roman Madame Bovary von Gustave Flaubert. Tone: Präzise, neutral und informativ.
Expertenrolle: Literaturkritiker – Aktiviert Wissen über literarische Analyse und Themenerschließung. Der Literaturkritiker bringt Fachkenntnisse zur präzisen Darstellung zentraler Themen und Charakterentwicklungen ein und fokussiert auf die wesentlichen Handlungsstränge und Figurenentwicklungen, um eine kompakte und aussagekräftige Zusammenfassung zu erstellen.
Prompt: „Erstelle eine Zusammenfassung der Hauptthemen und Charakterentwicklungen in Madame Bovary von Gustave Flaubert, die auf etwa 150 Wörter beschränkt ist. Achte darauf, zentrale Handlungsstränge und wichtige Figurenentwicklungen knapp darzustellen.“
Diese Prompts ermöglichen es der KI, gezielt bestimmte Informationen wie Namen, Zahlen oder Daten aus Texten herauszuziehen, ohne den gesamten Text zu analysieren. Das ist hilfreich, um schnell Zugriff auf relevante Daten zu erhalten.
Beispiel:
Aim: Identifikation spezifischer historischer Ereignisse im Text. Context: Das erste Kapitel von Victor Hugos Les Misérables, das möglicherweise historische Bezüge enthält. Tone: Sachlich und informativ.
Expertenrolle: Historiker – Aktiviert Wissen über historische Kontexte und deren Bedeutung in literarischen Texten.
Prompt: „Liste alle Verweise auf historische Ereignisse, die im ersten Kapitel von Les Misérables von Victor Hugo vorkommen. Nenne jeweils das Ereignis und die dazugehörige Textstelle.“
Die KI kann angewiesen werden, nur bestimmte Informationen oder Themen innerhalb eines Textes zu „filtern“. Sie hebt nur Informationen hervor, die zu einer bestimmten Fragestellung oder einem relevanten Themenbereich passen.
Beispiel:
Aim: Hervorhebung und Auflistung spezifischer Themenpassagen (Liebe und Verrat). Context: Der Roman Le Rouge et le Noir von Stendhal, in dem diese Themen eine Rolle spielen könnten. Tone: Systematisch und analytisch.
Expertenrolle: Romanist*in – Aktiviert spezialisiertes Wissen über französische Literatur und ermöglicht eine präzise Filterung sowie Kontextualisierung der Themen. Der Romanist bringt tiefgehendes Verständnis für Stendhals Werk und thematische Schwerpunkte ein und identifiziert gezielt Textpassagen zu Liebe und Verrat, um sie in knappen Zusammenfassungen darzustellen.
Prompt: „Identifiziere und liste alle Passagen in Le Rouge et le Noir von Stendhal, die die Themen Liebe und Verrat behandeln. Gib jeweils eine kurze Zusammenfassung der relevanten Textstellen.“
Mit solchen Prompts wird die KI beauftragt, den Text zu beschreiben und zu klassifizieren, zB durch eine thematische oder stilistische Einordnung. Das hilft, Texte schnell zu kategorisieren und in ihrem Kontext zu verstehen.
Beispiel:
Aim: Analyse und Einordnung des Stils und der Hauptthemen. Context: Der Roman Il nome della rosa von Umberto Eco. Tone: Beschreibend und objektiv.
Expertenrolle: Literaturhistoriker – Aktiviert Wissen über die stilistischen und thematischen Merkmale der Postmoderne und deren Bedeutung für Ecos Werk. Der Literaturhistoriker bringt ein fundiertes Verständnis für postmoderne Charakteristika ein und kann den Stil und die zentralen Themen von Il nome della rosa präzise analysieren sowie die Einordnung in die postmoderne Literatur begründet darlegen.
Prompt: „Beschreibe den literarischen Stil und die zentralen Themen von Il nome della rosa von Umberto Eco und ordne den Text in die Literatur der Postmoderne ein. Begründe die Einordnung kurz.“
Die KI kann Inhalte bewerten, etwa nach Relevanz, Stil oder sprachlicher Qualität. Sie gibt eine Einschätzung, die hilft, den Text auf seine Qualität und Zielgruppen-Eignung hin zu überprüfen.
Beispiel:
Aim: Beurteilung der sprachlichen Ausdruckskraft und literarischen Bedeutung. Context: Das Werk Les Fleurs du mal von Charles Baudelaire, das für seinen literarischen Stil bekannt ist. Tone: Analytisch und wertend.
Expertenrolle: Literaturwissenschaftler – Bringt eine fachliche Bewertung der sprachlichen und literarischen Qualität mit.
Prompt: „Bewerte die sprachliche Ausdruckskraft in Baudelaires Les Fleurs du mal und beurteile die Bedeutung des Werkes für die französische Literatur. Achte dabei auf sprachliche Besonderheiten und thematische Innovationen.“
Diese Art von Prompt ermöglicht es, von der KI gezieltes Feedback zu Texten einzuholen, z. B. zur Verständlichkeit, Logik oder zur Klarheit der Argumente. So kann der Text gezielt verbessert werden.
Beispiel:
Aim: Bewertung und Verbesserungsvorschläge für eine literarische Analyse. Context: Eine Analyse des Romans Don Quijote, verfasst von einem Studierenden. Tone: Konstruktiv und unterstützend.
Expertenrolle: Akademischer Betreuer – Simuliert die Rolle eines Tutors, der die Argumentationsführung und wissenschaftliche Klarheit überprüft.
Prompt: „Bewerte die Klarheit und Prägnanz der Argumentation in meiner Analyse von Don Quijote und gib konkrete Verbesserungsvorschläge, um die Argumentation zu stärken.“
Transformative Prompts: Inhalte anpassen und neu formatieren
Beim wissenschaftlichen Arbeiten geht es oft nicht nur darum, Inhalte zu erfassen, sondern sie für verschiedene Zielgruppen und Kontexte neu aufzubereiten. Transformative Prompts ermöglichen es Ihnen, Texte verständlicher zu machen, sie in ein anderes Format zu überführen oder sie auf spezifische Weise zu strukturieren.
Transformative Prompts unterstützen Sie dabei, Ihre Inhalte an unterschiedliche Zielgruppen anzupassen und die Informationen im gewünschten Format bereitzustellen.
Praktische Beispiele:
eine komplexe wissenschaftliche Analyse verständlicher gestalten
eine wissenschaftliche Quelle in eine andere Sprache übersetzen
Text in stichpunktartige Notizen für eine Präsentation umwandeln
Eigene Notizen in Schriftform bringen
Vorsicht bei Übersetzungen!
Wenn das Lernziel einer LV das Übersetzen von Texten beinhaltet wie zB in einer Sprachübung, dürfen Sie keine KI-Tools verwenden!
Wenn Sie eine Übersetzung aus einer anderen Sprache (nicht Ihre Zielsprache) benötigen um den Text zu versehen oder um ihn in einer Arbeit zu verwenden, kann Ihnen die KI helfen.
Anwendungsbeispiele
Die KI könnte ein wissenschaftliches Essay in eine Präsentation oder eine verständliche Zusammenfassung für ein allgemeines Publikum umformatieren.
Aim: Das wissenschaftliche Essay so umformatieren, dass es für ein allgemeines Publikum oder Anfänger verständlich und leicht zugänglich wird. Context: Ein Aufsatz über Dante Alighieris La Commedia, der für ein Romanistik-Einführungsseminar angepasst werden soll. Tone: Klar, kompakt und lehrreich.
Expertenrolle: Kommunikationsberater*in, Lehrmaterialentwickler*in – Aktiviert Wissen zur klaren und verständlichen Aufbereitung wissenschaftlicher Inhalte. Der Kommunikationsberater bringt Expertise ein, um die komplexen Thesen prägnant und zugänglich zu formulieren, während der Lehrmaterialentwickler den Inhalt für Anfänger strukturiert und didaktisch aufbereitet, sodass die Präsentation leicht verständlich ist und das Thema ansprechend vermittelt wird.
Prompt: „Fasse die Argumente dieses wissenschaftlichen Aufsatzes über La Commedia von Dante Alighieri in einer kurzen Präsentation für Romanistik-Anfänger zusammen. Konzentriere dich dabei auf die wichtigsten Thesen und formuliere sie allgemein verständlich.“
Die KI kann komplizierte literaturwissenschaftliche Texte umstrukturieren, um sie verständlicher zu machen.
Aim: Einen literaturwissenschaftlichen Text neu strukturieren, um ihn klarer und zugänglicher zu machen. Context: Ein komplexer Text über postkoloniale Literatur in der frankophonen Welt, der für Studierende der Literaturwissenschaft überarbeitet werden soll. Tone: Informativ, prägnant und strukturiert.
Expertenrolle: Wissenschaftslektor*in, Literaturwissenschaftler*in – Aktiviert Wissen über klare wissenschaftliche Ausdrucksweise und fundierte Textstrukturierung. Der Wissenschaftslektor sorgt für eine verständliche, logische Gliederung und eine präzise Sprache, die für Bachelor-Studierende zugänglich ist, während der Literaturwissenschaftler die inhaltliche Tiefe und fachliche Genauigkeit zur postkolonialen Literatur in Marokko gewährleistet.
Prompt: „Überarbeite diesen Text zur postkolonialen Literatur in Marokko, um ihn klarer und für Bachelor-Studierende verständlich zu machen. Bringe die Hauptargumente in eine logische Reihenfolge und vereinfache die Sprache, ohne die wissenschaftliche Tiefe zu verlieren.“
Für Texte in romanischen Sprachen kann die KI zur Übersetzung in eine andere Sprache eingesetzt werden, zB zur Übersetzung eines italienischen Gedichts ins Deutsche unter Berücksichtigung des literarischen Stils.
Aim: Übersetzung eines Gedichts unter Beibehaltung von Stil und poetischer Struktur. Context: Das Gedicht A Silvia von Giacomo Leopardi soll ins Deutsche übersetzt werden, ohne den literarischen Stil zu verfälschen. Tone: Poetisch und originalgetreu.
Expertenrolle: Literaturübersetzer*in, Romanistik-Dozent*in – Aktiviert Wissen über poetische Übersetzungsmethoden und Stilbewusstsein. Der Literaturübersetzer gewährleistet eine stilgetreue Übertragung der poetischen Struktur und Stilelemente ins Deutsche, während der Romanistik-Dozent sicherstellt, dass die inhaltlichen Nuancen und literarischen Feinheiten des Originals für ein akademisches Publikum bewahrt bleiben.
Prompt: „Übersetze das Gedicht A Silvia von Giacomo Leopardi ins Deutsche und achte dabei auf die poetische Struktur und die Stilelemente des Originals.“
Die KI könnte bei der Strukturierung eines längeren Aufsatzes oder einer Analyse helfen, zB durch die Gliederung einer Interpretation eines Textes.
Aim: Eine Gliederung erstellen, die die zentralen Themen und Strukturen einer literarischen Analyse darstellt. Context: Eine Analyse von Cien años de soledad von Gabriel García Márquez, die in einer verständlichen Gliederung dargestellt werden soll. Tone: Prägnant und analytisch.
Expertenrolle: AkademischeTutor*in, Strukturierungsexpert*in – Aktiviert Wissen über die systematische Strukturierung literarischer Analysen. Der akademische Tutor bringt Expertise in der Themenauswahl und Analyse grundlegender Aspekte ein, während der Strukturierungsexperte den Text klar gliedert und die narrativen Elemente übersichtlich darstellt, um eine präzise und nachvollziehbare Analyse von Cien años de soledad zu ermöglichen.
Prompt: „Erstelle eine übersichtliche Gliederung für eine literarische Analyse von Cien años de soledad von Gabriel García Márquez und identifiziere die wichtigsten Themen und narrative Struktur.“
Die KI kann wissenschaftliche Texte oder literarische Analysen in eine einfache Sprache umformulieren, um sie zugänglich zu machen.
Aim: Einen wissenschaftlichen Text für ein Anfängerpublikum umformulieren und vereinfachen. Context: Eine komplexe Analyse von Notre-Dame de Paris von Victor Hugo, die für Studierende im ersten Semester verständlich sein soll. Tone: Einfach, zugänglich und lehrreich.
– Aktiviert Wissen zur verständlichen Vermittlung komplexer Inhalte. Der Wissenschaftskommunikator sorgt für eine klare und ansprechende Darstellung literaturwissenschaftlicher Konzepte, während der Sprachdidaktiker die Analyse sprachlich vereinfacht und didaktisch an das Niveau von Anfängeranpasst, um die Verständlichkeit zu maximieren.
Prompt: „Formuliere diese literaturwissenschaftliche Analyse von Notre-Dame de Paris von Victor Hugo so um, dass sie für Anfänger verständlich ist, und achte dabei auf eine einfache und klare Sprache.“
Die KI kann einen Text aus verschiedenen Blickwinkeln darstellen, etwa aus der Perspektive einer historischen Figur.
Aim: Die Handlung eines Romans aus einer neuen Perspektive zusammenfassen und dabei spezifische Einsichten oder Bewertungen des Charakters einbeziehen. Context: Don Quijote de la Mancha aus der Sicht von Sancho Panza, um Studierenden eine neue Perspektive auf die Erzählung zu eröffnen. Tone: Locker, erzählend und charakterorientiert.
Expertenrolle: Literaturwissenschaftler*in mit Fokus auf Erzähltheorie, Romanistik-Dozent*in – Aktiviert Wissen über Perspektivenwechsel und Erzähltechniken. Der Literaturwissenschaftler bringt ein fundiertes Verständnis der Erzähltheorie ein, um Sancho Panzas Perspektive authentisch darzustellen, während der Romanistik-Dozent sicherstellt, dass der erzählerische Ton und die Interpretation für ein akademisches Publikum der Romanistik passend sind.
Prompt: „Schreibe eine kurze Zusammenfassung der Handlung von El ingenioso hidalgo Don Quijote de la Mancha aus der Perspektive von Sancho Panza. Verwende dabei einen erzählerischen Ton und stelle Sancho Panzas Sichtweise auf Don Quijotes Abenteuer dar.“
KI kann Ihnen helfen, fremdsprachige Texte auf verschiedene Sprachniveaus anzupassen, sodass sie im Unterricht bei beliebigen Sprachniveaus eingesetzt werden können. Diese Anpassung erleichtert es, aktuelle Themen aus Zeitungsartikeln so aufzubereiten, dass Schüler*innen den Inhalt sprachlich und inhaltlich erschließen, kritisch analysieren und im Fremdsprachenunterricht darüber diskutieren können.
A (Aim und Action): „Überarbeite den Text“ – Die KI soll den Artikel umformulieren, sodass sprachliche und inhaltliche Komplexität reduziert werden, um ein altersgerechtes und sprachliches Verständnis für das 3. Lernjahr Italienisch zu ermöglichen. C (Context): „Für Schüler*innen im 3. Lernjahr Italienisch“ – Der Kontext fordert die KI dazu auf, den Text sprachlich und inhaltlich so anzupassen, dass er für Italienisch-Lernende auf mittlerem Niveau gut verständlich ist. T (Tone): „Verständlich und ansprechend“ – Der Ton wird bewusst einfach und klar mit kurzen Satzstrukturen gewählt, damit die Schüler*innen den Text leicht erfassen und sich aktiv damit auseinandersetzen können.
Expertenrolle: Sprachdidaktiker*in für den Fremdsprachenunterricht – Aktiviert die didaktische Fähigkeit zur sprachlichen Anpassung für das entsprechende Sprachniveau, um sowohl sprachliche Strukturen als auch das Vokabular an die Bedürfnisse von Lernenden im 3. Jahr Italienisch anzupassen.
Prompt: „Überarbeite diesen aktuellen Zeitungsartikel so, dass er für Schülerinnen im 3. Lernjahr Italienisch verständlich und sprachlich vereinfacht ist. Der Text soll das Interesse der Schülerinnen wecken und ihnen helfen, den Inhalt gut zu erschließen, analysieren und Fragen dazu beantworten zu können.“
Generative Prompts: Neue Inhalte und Ideen entwickeln
Wenn Sie vor einer leeren Seite sitzen und Ideen oder eine Struktur für Ihre wissenschaftliche Arbeit benötigen, können Generative Prompts der erste Schritt sein. Diese Prompts regen die KI dazu an, eigenständig Inhalte zu erstellen und Ihnen kreative Denkanstöße zu liefern.
Generative Prompts eignen sich hervorragend für kreative und explorative Aufgaben in der Romanistik, wie die Entwicklung neuer Interpretationen, Entwürfe oder das Experimentieren mit literarischen Formen.
Ihren Text müssen Sie selbst schreiben!
Die KI darf nicht Ihre Texte verfassen. Sie können sich Anregungen holen oder auch Vorschläge für einige Sätze oder weitere Argumente holen, aber Sie sind Autor*in Ihres Textes.
Praktische Beispiele:
Themenfindung
Struktur für eine literaturwissenschaftliche Analyse
Rollenspiele und Simulationen im Unterricht
Generative Prompts helfen Ihnen dabei, Ideen zu entwickeln, erste Entwürfe zu erstellen und neue Perspektiven für Ihre wissenschaftlichen Arbeiten zu finden.
Anwendungsbeispiele
Die KI kann als Inspirationsquelle für die Erstellung von Analysen oder Forschungsskizzen dienen.
Aim: Einen Entwurf für eine literarische Analyse erstellen, die als Grundlage für eine weitere Ausarbeitung dient. Context: Analyse zur Darstellung sozialer Ungleichheit in Germinal von Émile Zola. Tone: Analytisch und strukturiert.
Expertenrolle: – Aktiviert Wissen über literarische Analysetechniken und akademische Strukturierung. Die Literaturkritikerin bringt Expertise zur Interpretation sozialer Themen in Germinal mit, insbesondere zur Analyse von Charakterentwicklung und sozialen Konflikten. Die wissenschaftliche Mitarbeiterin ergänzt dies durch die Fähigkeit zur strukturierten und analytischen Darstellung, die als fundierte Grundlage für eine weitere wissenschaftliche Ausarbeitung dient.
Prompt: „Erstelle einen Entwurf für eine Analyse der Darstellung von sozialer Ungleichheit in Germinal von Émile Zola. Beziehe dich auf die Charakterentwicklungen und wichtige Ereignisse im Roman, die soziale Schichten und Konflikte verdeutlichen.“
Die KI kann für Brainstorming genutzt werden, um Ideen für ein Thema oder eine Interpretation zu finden.
Aim: Ideen für ein Essay über literarische Themen entwickeln, die für ein tieferes Verständnis der Texte relevant sind. Context: Essay über Identität und Exil in der spanischen Literatur des 20. Jahrhunderts. Tone: Kreativ und explorativ.
Expertenrolle: Wissenschaftliche*r Berater*in, Akademische*r Tutor*in – Aktiviert Wissen über thematische Schwerpunkte und relevante Diskurse der spanischen Literatur des 20. Jahrhunderts. Der wissenschaftliche Berater liefert fundierte Einblicke in bedeutende Werke und Autoren, die Identität und Exil thematisieren, während der akademische Tutor praktische Unterstützung bei der Strukturierung und Themenfokussierung des Essays bietet.
Prompt: „Gib Ideen für ein Essay über die Darstellung von Identität und Exil in der spanischen Literatur des 20. Jahrhunderts. Nenne mögliche Werke, Autoren sowie Themen und Diskurse, die für das Thema relevant sind.“
Die KI kann Teile von Texten ergänzen, indem sie zusätzliche Argumente oder Beispiele einfügt.
Aim: Eine bestehende literarische Analyse ergänzen und mit zusätzlichen Beispielen untermauern. Context: Erweiterung einer Analyse von Voltaires Candide mit dem Schwerpunkt auf dem Motiv der Satire. Tone: Präzise und analytisch.
Expertenrolle: Literaturkritiker*in, Editor*in – Aktiviert Wissen über literarische Analyse und satirische Stilmittel. Die Literaturkritikerin bringt tiefgehendes Verständnis für Voltaires satirische Kritik an gesellschaftlichen Konventionen ein, während der Editor den Text durch prägnante und klare Ergänzungen strukturiert und sprachlich verbessert, um die Analyse zu präzisieren.
Prompt: „Ergänze die folgende Analyse von Voltaires Candide um ein Beispiel, das das Motiv der Satire verdeutlicht. Gehe dabei auf eine Szene oder ein Charakterbeispiel ein, das die satirische Kritik an gesellschaftlichen Konventionen veranschaulicht.“
Die KI kann fiktive Interviews mit literarischen Figuren führen oder Rollenspiele als bestimmte Charaktere annehmen, was in Lehrveranstaltungen oder Seminaren spannend sein kann. Ein Prompt könnte lauten: „Simuliere ein Interview mit Flaubert über seine Motivation, ‚Madame Bovary‘ zu schreiben, und lasse ihn auf typische Fragen von Literaturkritikern antworten.“
Aim: Ein fiktives Interview simulieren, um literaturhistorische Kontexte und Motivationen eines Autors zu ergründen. Context: Ein fiktives Interview mit Gustave Flaubert über die Entstehung und Motivation zu Madame Bovary. Tone: Dialogisch und informativ.
Expertenrolle: Literaturhistoriker*in, Seminarleiter*in, Didaktiker*in – Aktiviert Wissen über Flauberts Werk und den historischen Kontext. Der Literaturhistoriker bringt Fachwissen zu Flauberts Motivation und gesellschaftlichen Hintergründen ein, während der Seminarleiter die Fragen klar strukturiert und für Diskussionszwecke vorbereitet. Der Didaktiker sorgt dafür, dass die Antworten verständlich und didaktisch zugänglich formuliert sind, um das Interview für Lehrzwecke im Seminar anzupassen.
Prompt: „Simuliere ein Interview mit Gustave Flaubert über seine Motivation, Madame Bovary zu schreiben. Beantworte typische Fragen von Literaturkritikern, z. B. zu seinen Inspirationen, seiner Sicht auf die Gesellschaft und den Reaktionen auf das Buch.“
Die KI kann bei der Planung eines wissenschaftlichen Projekts unterstützen.
Aim: Einen strukturierten Plan für die Erstellung einer Seminararbeit entwickeln, der Forschungsschritte, Themenaufbau und Zeitmanagement umfasst. Context: Seminararbeit in der Romanistik über ein literarisches Thema. Tone: Systematisch, detailliert und wissenschaftlich.
Expertenrolle: Akademische* Tutor*in, Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in – Aktiviert Wissen zur strukturierten Planung und wissenschaftlichen Arbeitsweise. Der akademische Tutor bringt praxisnahe Kenntnisse zu Zeitmanagement und Themenaufbau ein, während der wissenschaftliche Mitarbeiter Expertise in Literaturrecherche, Quellenarbeit und wissenschaftlicher Zitierweise im Bereich der Literaturwissenschaft liefert. Zusammen ermöglichen sie einen systematischen und detaillierten Plan für die Erstellung einer Seminararbeit in der Romanistik.
Prompt: „Erstelle einen detaillierten Plan für das Schreiben einer Seminararbeit in der Romanistik. Das Thema lautet […]. Der Plan sollte folgende Punkte enthalten: eine Übersicht zur Literaturrecherche, eine Gliederung der Hauptthemen, einen zeitlichen Ablauf für die einzelnen Arbeitsschritte (inkl. Forschung, Schreiben und Überarbeiten) sowie Hinweise für das Zitieren und wissenschaftliche Arbeiten im Bereich der Literaturwissenschaft.“
Die KI kann Sie bei der Planung Ihrer Stunden unterstützen, um Fremdsprachen kreativ zu vermitteln. Sprachliches Lernen und inhaltliches Verständnis werden durch praxisnahe Übungen gefördert.
A (Aim und Action): „Erstelle einen Unterrichtsplan“ – Die KI soll einen detaillierten Plan für eine einzelne Unterrichtsstunde entwerfen. C (Context): „Für eine 45-minütige Fremdsprachenstunde zum Thema ‚Französische Revolution‘ für Schüler*innen der 6. Klasse“ – Der Kontext weist die KI darauf hin, dass der Plan sprachlich und thematisch auf das Niveau von Sprachlerner*innen der 6. Klasse zugeschnitten sein soll.
T (Tone): „Inklusive interaktiver Übungen und einfacher Sprachaufgaben“ – Der Ton fordert eine abwechslungsreiche, schülergerechte Gestaltung der Stunde, die den Einsatz von einfachen Sprachübungen und aktiven Lernmethoden einbezieht.
Expertenrolle: Fremdsprachendidaktiker – Aktiviert das Wissen zur Erstellung interaktiver und sprachfördernder Aktivitäten, die auf das Lernniveau und den Fremdsprachenbedarf der Schülerabgestimmt sind.
Prompt: „Erstelle einen Unterrichtsplan für eine 45-minütige Fremdsprachenstunde zum Thema ‚Französische Revolution‘ für Schüler*innen der 6. Klasse. Beziehe interaktive Übungen und einfache Sprachaufgaben ein, um das Vokabular und das historische Verständnis zu fördern.“
Der richtige Einsatz von KI Tools
Verantwortungsvolle Nutzung
Der Einsatz von KI im akademischen Kontext bietet spannende Möglichkeiten, birgt aber auch eine besondere Verantwortung. Anhand der Beispiele, die wir gerade besprochen haben, möchte ich Ihnen zeigen, wie Sie KI verantwortungsvoll in Ihrem Studium nutzen können, um wertvolle Einsichten zu gewinnen, ohne dass die KI Ihre eigene intellektuelle Arbeit ersetzt. Insgesamt gilt: Verwenden Sie die KI als Unterstützungswerkzeug, nicht als Endergebnis. Die KI ist ein wertvoller Impulsgeber, aber Ihre eigene Analyse, Ihre kritischen Gedanken und Ihre Interpretationen sind entscheidend für eine verantwortungsvolle Nutzung. Die KI kann Ihnen helfen, Perspektiven zu entdecken und Hypothesen zu formulieren, aber das wissenschaftliche Verständnis und die Analyse müssen immer von Ihnen selbst kommen. So bleibt die Arbeit authentisch, kritisch und reflektiert.
Wenn Sie die KI bitten, zentrale Motive oder Symbole in einem Werk wie Madame Bovary herauszuarbeiten, sollten Sie dies als Unterstützung und nicht als Ersatz für Ihre eigene Analyse sehen.
Verwenden Sie die KI, um Ideen und Impulse zu erhalten, die Sie dann kritisch hinterfragen und weiterentwickeln können. Die KI gibt Anregungen, aber Ihre persönliche Interpretation und Begründung sind unverzichtbar.
Wenn Sie eine Stilanalyse von Italo Calvino anfertigen lassen, kann die KI Ihnen stilistische Besonderheiten aufzeigen.
Nutzen Sie die Analyse als Ausgangspunkt, um die Feinheiten des Stils selbst zu untersuchen und zu reflektieren. Fragen Sie sich, ob Sie die vorgeschlagenen Elemente nachvollziehen können und ob diese mit Ihrer eigenen Leseerfahrung übereinstimmen.
Beim Vergleich von Dante und Petrarca können Sie die KI verwenden, um erste Anhaltspunkte zu erhalten.
Führen Sie den Vergleich weiter aus, indem Sie auf Textstellen und eigene Beobachtungen eingehen. Die KI gibt Ihnen nur eine Orientierung – die eigentliche Analyse und die wissenschaftlichen Belege müssen von Ihnen kommen.
Wenn die KI Übersetzungsnuancen zwischen französischen und spanischen Übersetzungen analysiert, kann sie hilfreiche Hinweise geben.
Überprüfen Sie die Vorschläge und analysieren Sie die Nuancen selbst, anstatt sich nur auf das KI-Ergebnis zu verlassen. Übersetzungen sind kontextabhängig, und Ihre eigene sprachliche Kompetenz sollte die Hauptquelle der Analyse sein.
Wenn Sie die Entwicklung eines Sprachphänomens wie das Pronomen „on“ untersuchen, kann die KI historische Informationen bereitstellen.
Verwenden Sie die Informationen, um Ihren eigenen Argumentationsrahmen zu erstellen und die Sprachentwicklung kritisch zu beleuchten. Die KI liefert Fakten, aber die Analyse muss durch Ihr Wissen und Ihre Fähigkeit zur Interpretation geprägt sein.
Wenn Sie Diskurse über Migration in französischen und spanischen Medien analysieren, kann die KI Ihnen Argumentationsmuster oder häufige Themen nennen.
Verwenden Sie die Muster als Ausgangspunkt und prüfen Sie die Argumentationen selbstständig auf Tiefe und Konsistenz. Dies fördert das kritische Verständnis, wie Diskurse gestaltet werden und wie sprachliche Manipulation in Medien wirken kann.
Bei der Analyse der Einflüsse zwischen Don Quijote und Gargantua und Pantagruel kann die KI erste Hinweise auf Bezüge geben.
Erweitern Sie diese Hinweise, indem Sie direkte Textstellen analysieren und eigenständig Interpretationen entwickeln. Die KI kann nur Verbindungen aufzeigen, aber die Vertiefung und das Verständnis müssen von Ihnen kommen.
Wenn Sie einen Textabschnitt im Stil der Renaissance umformulieren lassen, können Sie dadurch die historischen Sprachmuster besser kennenlernen.
Verwenden Sie die Umformulierungen als Übung, um Ihr eigenes Sprachgefühl für historische Sprachstile zu entwickeln. Verstehen Sie, wie sich bestimmte Stile auf Leserauswirken und vertiefen Sie so Ihre stilistische Kompetenz.
Beim Einsatz von KI ist es wichtig, Ihren eigenen Sprachstil beizubehalten. Das erreichen Sie, indem Sie die Texte, die die KI für Sie generiert hat, in Ihren eigenen Worten umformulieren (paraphrasieren).
Doch was ist ihr eigener Sprachstil? Sie können die KI fragen!
Analyse des eigenen Stils
Sie können KI nutzen, um herauszufinden, was Ihren individuellen Stil ausmacht und die KI entsprechend als „Stil-Coach“ nutzen. Hier sind einige Ansätze, wie Sie dies effektiv umsetzen können:
1. Muster in Ihrem Sprachstil erkennen lassen
Wenn Sie der KI einige Ihrer bisherigen Arbeiten oder Textproben zur Analyse geben, kann sie Ihnen Rückmeldungen zu wiederkehrenden Mustern geben. Sie könnte beispielsweise typische Ausdrücke und Formulierungen, bevorzugte Satzstrukturen oder Ihren Umgang mit Fachtermini erkennen. Diese Muster können Ihnen helfen, Ihre eigene Stimme noch besser zu verstehen und bewusst zu bewahren.
2. Stilistische Merkmale extrahieren
Bitten Sie die KI, stilistische Merkmale wie die Tonalität, die Satzlänge oder die Verwendung von bestimmten sprachlichen Mitteln zu analysieren. Vielleicht stellen Sie fest, dass Sie oft eine besonders präzise oder bildhafte Sprache verwenden oder dass Sie komplexe Argumente gern in kurze, prägnante Sätze gliedern. Wenn Sie diese Merkmale kennen, können Sie gezielt darauf achten, sie auch in zukünftigen Texten beizubehalten.
3. Feedback einholen
Lassen Sie sich Feedback von der KI geben: Entspricht Ihr Stil den Anforderungen an die Wissenschaftssprache? Lassen Sie sich Tipps geben, wie Sie richtig wissenschaftlich formulieren. Sie erhalten so eine persönliche Ausdrucksweise, die Sie durchgehend verwenden können, um Ihren Stil zu bewahren und weiterzuentwickeln.
Den eigenen Stil verbessern
Die KI kann dabei helfen, Ihren Stil kontinuierlich zu schärfen und anzupassen, sodass Ihre Ausdrucksweise noch prägnanter und selbstbewusster wird. Sie können die KI im Laufe der Zeit mit neuen Texten füttern und sehen, wie Ihr Stil sich entwickelt und welchen „roten Faden“ er über Ihre Arbeiten hinweg beibehält.
Indem Sie die KI zur Analyse und Unterstützung Ihres Schreibstils nutzen, wird sie zu einem echten Coach, der Ihnen hilft, Ihre Sprache und Stimme nicht nur zu bewahren, sondern auch zu stärken. Das Ziel ist, dass Ihre Arbeiten nicht nur fachlich, sondern auch stilistisch wiedererkennbar und authentisch bleiben.
Prompt für Stilanalyse
„Analysiere den individuellen Stil meiner Schreibweise an Hand meiner Texte. Ich möchte verstehen, was meinen persönlichen Stil ausmacht und gezielt daran arbeiten, ihn zu stärken und zu verfeinern. Bitte führe folgende Schritte durch:
Analyse meines Stils: Wie würdest du meinen Schreibstil beschreiben?
Identifiziere wiederkehrende Muster in meinem Sprachstil, wie typische Ausdrücke und Formulierungen, bevorzugte Satzstrukturen und meinen Umgang mit Fachtermini. Bitte beschreibe diese Muster detailliert, damit ich mein schriftliches Profil besser verstehe und bewusst beibehalten kann.
Analysiere wichtige stilistische Merkmale wie die Tonalität meines Schreibens, die typische Satzlänge und die sprachlichen Mittel, die ich oft einsetze. Falls möglich, gib mir Einblick, ob mein Stil besonders präzise, bildhaft oder auf andere Weise charakteristisch ist. Diese Informationen helfen mir, meine sprachlichen Stärken bewusst einzusetzen und auch in künftigen Texten beizubehalten.
2. Überprüfung auf Wissenschaftlichkeit: Entspricht mein Stil den Anforderungen an wissenschaftliches Schreiben?
Überprüfe meinen Schreibstil auf Übereinstimmung mit wissenschaftlichen Standards. Gibt es Aspekte, die weniger wissenschaftlich wirken, oder gibt es Potenzial, meinen Stil noch präziser und analytischer zu gestalten? Ich möchte sicherstellen, dass meine Arbeiten den Anforderungen der Wissenschaftssprache gerecht werden.
2. Verbesserungsvorschläge: Wie kann ich meinen Stil und mein Schreiben verbessern?
Gib mir konkrete Empfehlungen hinsichtlich der Wissenschaftlichkeit meiner Sprache und wie ich diese verbessern kann
Gib mir konkrete Empfehlungen, wie ich meinen Stil im Laufe der Zeit schärfen und weiterentwickeln kann, um prägnanter und selbstbewusster zu schreiben. Falls hilfreich, zeige mir einen möglichen „roten Faden“ auf, der sich durch meine Arbeiten zieht und mir als Leitlinie dienen könnte, um stilistisch konsistent zu bleiben.
Ziel ist es, dass meine Arbeit nicht nur inhaltlich überzeugt, sondern auch durch eine authentische und wiedererkennbare Stimme hervorsticht. Die KI soll dabei als Coach fungieren, der meine Sprache und Stimme bewahrt und mir aber gleichzeitig hilft, wissenschaftlich zu formulieren.“
Hier ist mein Text/meine Texte: [hier Ihre Textproben einfügen].“
Stellen Sie sich vor, Sie sitzen vor einem leeren Dokument und beginnen, Ihr Exposé zu einem wissenschaftlichen Thema zu entwerfen. Vielleicht haben Sie schon einige Ideen gesammelt, aber die Struktur, die richtige Formulierung und der logische Aufbau bereiten Ihnen noch Kopfzerbrechen.
Hier kann Ihnen die KI helfen. Aber nicht in der Form, dass sie das Exposé für Sie schreibt, sondern als eine Art Tutor, der Ihnen gezielt bei der Planung, Formulierung und Überarbeitung Ihres Textes helfen kann.
Ihr KI-Tutor
Der KI-Tutor unterstützt Sie in vielen Bereichen: von der ersten Ideenfindung über das Planen der Struktur bis hin zur Überarbeitung Ihres Textes. Er hilft Ihnen weiter, ohne Ihnen die Arbeit abzunehmen.
Stellen Sie sich den KI-Tutor wie einen flexiblen „Sparringspartner“ vor, der Ihnen nützliches Feedback und Vorschläge gibt, um Ihre Gedanken zu ordnen und genau auszudrücken. Er kann alternative Formulierungen anbieten, Tipps zur Recherche geben und Ihre Argumentation klarer machen – alles, um Ihr eigenes Denken und Ihre wissenschaftlichen Fähigkeiten zu stärken.
Ein KI-Tutor kann Sie auf vielfältige Weise im wissenschaftlichen Arbeitsprozess unterstützen und dabei nicht nur praktische Hilfe bieten, sondern auch Ihre eigenständigen wissenschaftlichen Fähigkeiten gezielt fördern.
Unterstützung bei der Strukturierung
Ein KI-Tutor hilft Ihnen, Arbeiten wie Exposés, Seminararbeiten oder Forschungsprojekte klar zu strukturieren. Die KI kann eine Gliederung vorschlagen oder dabei unterstützen, Ihre Gedanken in eine logische Reihenfolge zu bringen. Diese Hilfe ist besonders wertvoll, wenn es darum geht, komplexe Themen in übersichtliche Abschnitte zu unterteilen.
KI-Funktion: Vorschläge zur Gliederung und Denkanstöße zur Organisation der Ideen.
Lernziel: Sie lernen, Ihre Gedanken selbstständig zu ordnen und die KI-Vorschläge eigenständig weiterzuentwickeln, statt sie einfach zu übernehmen.
Feedback zur Formulierung
Die KI kann als „sprachlicher Sparringspartner“ dienen, wenn Sie Schwierigkeiten haben, Ihre Gedanken präzise auszudrücken. Die KI schlägt alternative Formulierungen vor oder zeigt auf, wie bestimmte Sätze klarer gestaltet werden können, sodass Sie verschiedene Formulierungsansätze ausprobieren können.
KI-Funktion: Präzisere oder stilistisch passende Formulierungen und Hinweise zur sprachlichen Klarheit.
Lernziel: Sie entwickeln die Fähigkeit, Formulierungen kritisch zu bewerten und passend auszuwählen. Dies fördert Ihre Selbstständigkeit und Ihren eigenen Stil im wissenschaftlichen Schreiben.
Prüfung von Logik und Klarheit
Nutzen Sie die KI als Reflexionshilfe, um sicherzustellen, dass Ihre Forschungsfrage oder Ihr Erkenntnisinteresse klar und logisch formuliert ist. Die KI gibt Ihnen direktes Feedback, ob Ihre Fragestellung verständlich und kohärent ist und zeigt potenzielle Unklarheiten auf.
KI-Funktion: Analyse der Logik und Kohärenz Ihrer Fragestellung sowie Hinweise zur Präzisierung.
Lernziel: Sie schärfen Ihr Verständnis für wissenschaftlich kohärentes Schreiben und verbessern Ihre Fähigkeit, komplexe Sachverhalte verständlich darzustellen.
Unterstützung bei der Literaturrecherche
Der KI-Tutor kann Ihnen wertvolle Tipps für eine effektive Literaturrecherche geben, z. B. Hinweise auf relevante Datenbanken oder sinnvolle Recherchestrategien. Die eigentliche Recherche bleibt dabei Ihre Aufgabe, wodurch Sie lernen, Quellen selbstständig zu suchen und kritisch zu bewerten.
KI-Funktion: Hinweise zur Recherchestrategie und zur Quellenbewertung, ohne die Recherche selbst zu übernehmen.
Lernziel: Sie entwickeln eigenständige Recherchestrategien und lernen, die Qualität und Relevanz von Quellen zu beurteilen.
Feedback zur Exposé-Gliederung
Haben Sie eine erste Gliederung für Ihr Exposé erstellt, kann die KI als „Testleser“ dienen und Ihnen Feedback zur Logik und Reihenfolge der Abschnitte geben. Sie erhalten Hinweise zur Optimierung, behalten jedoch die Kontrolle über die Strukturarbeit.
KI-Funktion: Konstruktives Feedback zur Struktur und Kohärenz Ihrer Gliederung sowie Anregungen zur Verbesserung.
Lernziel: Sie reflektieren die Gliederung und gewinnen ein tieferes Verständnis für den logischen Aufbau einer wissenschaftlichen Arbeit, was Ihnen hilft, den roten Faden in Ihrem Text zu stärken.
Zusammengefasst bietet Ihnen ein KI-Tutor nicht nur praktische Unterstützung, sondern hilft auch dabei, Ihre wissenschaftlichen Kompetenzen weiterzuentwickeln. Durch das eigenständige Anwenden und Adaptieren des KI-Feedbacks stärken Sie Ihr kritisches Denken und Ihre Selbstständigkeit im wissenschaftlichen Arbeiten.
Setzen Sie KI verantwortungsbewusst ein!
Stellen Sie sich vor, Sie sitzen über einer anspruchsvollen Aufgabe und versuchen, Ihre Argumentation zu entwickeln oder die passende Sprache für Ihre wissenschaftlichen Gedanken zu finden. Ein KI-Tool könnte Ihnen genau in diesem Moment neue Perspektiven aufzeigen. Doch wie können Sie sicherstellen, dass die KI Ihnen hilft, ohne Ihre Eigenständigkeit zu beeinträchtigen?
Hier sind einige Grundprinzipien, die Ihnen als Orientierung dienen können, um KI verantwortungsvoll in Ihren akademischen Alltag einzubinden und dabei Ihre individuelle Stärke zu fördern.
1. Die Eigenständigkeit im Vordergrund: Sie sind Autor*in Ihrer Arbeit
Auch wenn KI-Tools Ihnen Ideen oder Denkanstöße liefern können, bleiben Sie der kreative Kopf, der das Gesamtkonzept bestimmt. KI kann Ihnen helfen, Ihre Ideen zu ordnen und zu vertiefen, aber die grundlegenden Überlegungen, Argumente und Inhalte sollten von Ihnen stammen. Indem Sie Ihre Gedanken aktiv formulieren und entwickeln, schaffen Sie eine tiefere Verbindung zu Ihrem Thema und lernen, Ihre Ideen überzeugend zu präsentieren. So bleibt die KI eine Unterstützung, doch das Herzstück Ihrer Arbeit bleibt Ihre Eigenleistung.
2. Kritisches Feedback: Ein Dialog, kein Monolog
Sehen Sie die KI als Dialogpartner, der Ihnen Vorschläge macht, aber nicht immer richtig liegt. KI-Tools sind zwar leistungsfähig, doch sie können auch Fehler oder irreführende Aussagen produzieren. Diese Vorschläge kritisch zu hinterfragen und auf ihre Relevanz für Ihr Thema zu prüfen, hilft Ihnen, das Beste aus der KI herauszuholen.
Wenn Sie ein KI-Feedback erhalten, fragen Sie sich: Passt das wirklich zu meinem Ansatz? Entspricht das meiner Argumentation? Auf diese Weise lernen Sie, Impulse zu nutzen, ohne Ihre eigene Denkweise aufzugeben. Ein kritischer Umgang bewahrt die Qualität und Authentizität Ihrer Arbeit und hilft Ihnen, Ihre wissenschaftliche Haltung weiterzuentwickeln.
3. Bewahren Sie Ihre eigene Sprache und Perspektive
Jede wissenschaftliche Arbeit ist wie eine Erzählung, die Ihre Gedanken und Überzeugungen ausdrückt. Ihre eigene Sprache und Perspektive sind entscheidend, um diese Gedanken überzeugend zu vermitteln. Auch wenn KI-Tools Ihnen interessante Formulierungen oder alternative Sichtweisen bieten, sollten Sie diese stets in Ihre eigene Ausdrucksweise übertragen.
Stellen Sie sich vor, Sie erzählen einem Freund von Ihrem Thema: Sie würden es in Ihren eigenen Worten beschreiben, mit der Begeisterung und Überzeugung, die Ihre eigenen Gedanken ausmachen. Auf diese Weise bleibt Ihre Arbeit authentisch und persönlich, was sie einzigartig und unverwechselbar macht.
Tipp: Lassen Sie die KI Ihren eigenen Sprachstil analysieren. Das kann Ihnen helfen, Ihre eigene Sprache beizubehalten.
4. Vermeidung der „Copy-Paste“-Falle: Lernen statt Kopieren
Vielleicht hatten Sie schon einmal das Gefühl, dass ein KI-Tool Ihnen eine Lösung präsentiert, die Sie einfach übernehmen könnten. Doch das direkte Kopieren von KI-generierten Inhalten kann Sie in eine „Copy-Paste“-Falle führen. Anstatt Antworten einfach zu übernehmen, können Sie die Anregungen der KI in Ihre eigene Sprache und Ihr Verständnis einbetten.
Nutzen Sie die KI als ein Werkzeug zur Inspiration – ähnlich wie ein Notizbuch voller Ideen. Sie können einzelne Aspekte herausgreifen, in Ihren eigenen Denkprozess integrieren und so ein tieferes Verständnis entwickeln. Diese Herangehensweise schützt Ihre akademische Integrität und führt zu einer echten Auseinandersetzung mit Ihrem Thema, statt lediglich generierte Antworten zu übernehmen.
Fazit: KI als Begleiter auf Ihrem akademischen Weg
Mit diesen Prinzipien nutzen Sie KI so, dass sie eine sinnvolle Ergänzung zu Ihrer eigenen Arbeit darstellt. Die KI ist ein wertvoller Partner, der Ihnen neue Ideen liefern kann, doch die Richtung bestimmen Sie selbst. Bleiben Sie kritisch, authentisch und kreativ – nutzen Sie die KI, um Ihre Gedanken zu reflektieren und weiterzuentwickeln, aber bleiben Sie Autor*in Ihrer Arbeit.
Prompt für den KI-Tutor
Du bist ein akademischer Tutor in einer Einführung ins wissenschaftliche Arbeiten. Deine Aufgabe ist es, Studierende beim Erstellen eines Exposés zu unterstützen, ohne ihnen die Denkarbeit abzunehmen. Deine Aufgaben:
Strukturierungshilfe: Hilf bei der Gliederung des Exposés, um Gedanken logisch zu ordnen.
Formulierungs-Feedback: Gib alternative Formulierungen, damit Studierende ihren eigenen Stil prüfen und verbessern können.
Logik und Klarheit: Überprüfe Forschungsfragen auf Verständlichkeit.
Literaturhinweise: Gib Tipps zur Literaturrecherche, ohne die Recherche zu übernehmen.
Gliederungsprüfung: Bewerte die Exposé-Gliederung als „Testleser“ auf Logik und Reihenfolge.
Bitte unterstütze mich bei der Strukturierung und Verbesserung meiner Ideen, ohne dabei die Denkarbeit für mich zu übernehmen. Beachte dabei folgende Punkte:
Selbstarbeit fördern: Hilf mir dabei, die Struktur und Logik meiner Gedanken zu ordnen, sodass ich meine eigenen Inhalte entwickeln kann.
Kritisches Feedback: Gib mir konstruktives Feedback und fordere mich auf, deine Vorschläge zu prüfen und anzupassen. Ich möchte lernen, kritisch mit den Anregungen umzugehen.
Eigenen Stil stärken: Gib mir alternative Formulierungen, die meinen eigenen Ausdruck unterstützen, ohne ihn zu ersetzen. Dein Feedback soll mir helfen, meinen Stil zu verbessern.
Vermeidung der „Copy-Paste“-Falle: Statt fertige Antworten zu geben, biete mir Denkanstöße und Hinweise, sodass ich meine eigenen Formulierungen entwickeln kann.
Deine Hinweise sollen meine Selbstständigkeit und mein kritisches Denken fördern. Dein Output ist auf Deutsch.
Pro Tipp: Erstellung eines Zeitplans
Hilf mir, einen groben Zeitplan zur Erstellung meiner Seminararbeit zu erstellen, die während eines Semesters geschrieben wird.
Frage immer zuerst, ob die Arbeit im Winter- oder im Sommersemester geschrieben wird.
Passe den Zeitplan auf das jeweilige Semester an:
Wintersemester: Beginn 2. Oktoberwoche, Abgabe Ende Februar.
Sommersemester: Beginn 2. Märzwoche, Abgabe Ende August.
Der Plan soll als Liste dargestellt werden und keine spezifischen Zeiten beinhalten, sondern nur allgemeine Phasen des Schreibprozesses beschreiben.
Prompt Engineering ist die Kunst, präzise und kreative Eingabeaufforderungen für KI-Modelle wie ChatGPT zu entwickeln, um gute Antworten zu generieren und die Fähigkeiten dieser Modelle optimal zu nutzen.
Stellen Sie sich vor, Sie haben einen persönlichen Assistenten, der unglaubliche Fähigkeiten hat. Dieser Assistent kann so gut wie alles – sei es komplexe mathematische Probleme lösen, kreative Forschungsdesigns entwickeln, Software programmieren, auf höchstem Niveau Texte schreiben oder sogar komplizierte wissenschaftliche Artikel in einfache Sprache umformulieren. Kurz gesagt: Dieser Assistent könnte Ihnen in fast allen Lebensbereichen helfen und die schwierigsten Aufgaben bewältigen.
Aber – und hier liegt der entscheidende Punkt – dieser Assistent ist nur so gut, wie die Anweisungen, die Sie ihm geben. Diese Anweisungen nennt man in der Arbeit mit KI einen Prompt. Ein Prompt ist die genaue Eingabe, die Sie der KI geben, um eine gewünschte Antwort zu erhalten. Das Erstellen von klaren und zielgerichteten Prompts wird als Prompt Engineering bezeichnet. Prompt Engineering ist also die Kunst, präzise Anweisungen zu formulieren, damit die KI genau das liefert, was man benötigt.
Prinzipien des Prompt Engineerings
Um das volle Potenzial eines KI-Modells auszuschöpfen, reicht es nicht, eine einfache Anfrage zu stellen. Ähnlich wie bei einem menschlichen Assistenten ist die Qualität der Ergebnisse stark davon abhängig, wie präzise und durchdacht die Anweisungen sind. Im Bereich des Prompt Engineerings gibt es dafür einige Schlüsselkonzepte, die eine Grundlage dafür schaffen, wie wir Anweisungen formulieren können, um die gewünschte Antwortqualität zu erreichen.
Kontexteinstellung ist dabei von zentraler Bedeutung: Durch das Bereitstellen von Hintergrundinformationen helfen wir der KI, unsere Anfrage besser zu verstehen und die Antwort zielgerichtet zu gestalten.
Details zur Kontexteinstellung
Definition: Kontexteinstellung bezieht sich auf das Bereitstellen von Hintergrundinformationen oder spezifischen Details, um der KI zu helfen, den Rahmen und die Zielrichtung der Aufgabe besser zu verstehen.
Zweck: Die Kontexteinstellung hilft der KI, die Antwort auf die jeweilige Zielgruppe, das Thema oder den Zweck auszurichten. Sie kann Vorgaben zu Zielpublikum, Anwendungsbereich, geografischem oder zeitlichem Kontext enthalten, um die Relevanz und Präzision der Antwort zu erhöhen.
Beispiele für Kontexteinstellung:
„Erkläre die Bedeutung des Klimawandels für Grundschüler im Alter von 10 bis 12 Jahren.“ (Zielgruppenspezifischer Kontext)
„Diskutiere die wirtschaftlichen Auswirkungen der Pandemie in den Jahren 2020 bis 2022.“ (Zeitlicher Kontext)
„Beschreibe die Herausforderungen der künstlichen Intelligenz in einem akademischen Umfeld.“ (Themenfokussierter Kontext)
Durch Kontexteinstellung erhält die KI Hinweise darauf, welche Art von Informationen relevant sind und wie sie präsentiert werden sollen.
Die Aufgabenspezifikation geht noch einen Schritt weiter und stellt sicher, dass die gewünschte Aktion oder Ausgabe klar definiert ist – ob es sich nun um eine Erklärung, eine Analyse oder eine Zusammenfassung handelt.
Details zur Aufgabenspezifikation
Die Aufgabenspezifikation bezieht sich auf die genaue Definition dessen, was die KI tun soll – also die spezifische Aufgabe oder Aktion, die ausgeführt werden soll. Sie gibt der KI Anweisungen darüber, welche Art von inhaltlicher Bearbeitung gewünscht ist.
Beispiele für Aufgabenspezifikation:
„Erkläre die Bedeutung des Klimawandels.“
„Analysiere die Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt.“
„Vergleiche die Theorien von Freud und Jung in Bezug auf das Unterbewusstsein.“
„Gib eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation von Python.“
In der Aufgabenspezifikation wird also der inhaltliche Fokus definiert – ob die KI z. B. etwas erklären, analysieren, vergleichen oder zusammenfassen soll. Die Aufgabenspezifikation hilft der KI, die erwartete Art der Antwort zu verstehen.
Ein weiteres Konzept ist das Few-Shot-Lernen. Hierbei geben wir der KI einige Beispiele, um ihr eine klare Richtung vorzugeben und sie dazu zu bringen, auf ähnliche Weise zu antworten.
Details zum Few-Shot Lernen
Few-Shot Lernen bezieht sich auf das Geben von wenigen Beispielen im Prompt, um der KI zu zeigen, wie die Antwort strukturiert oder formuliert werden soll. Diese Beispiele lenken die KI-Antwort in eine gewünschte Richtung.
Zweck: Few-Shot Lernen hilft der KI, das gewünschte Format, den Stil oder die Art der Antwort besser zu verstehen, indem es ihr eine Art „Vorlage“ bietet. Dadurch wird die KI in der Lage, ähnliche Antworten zu liefern, die den angegebenen Beispielen folgen. Dies ist besonders hilfreich, wenn die KI sich an einem spezifischen Muster orientieren soll.
Beispiele für Few-Shot Lernen:
Prompt: „Hier sind einige Beispiele für gute Produktbeschreibungen. Erstelle eine ähnliche Beschreibung für ein neues Produkt.“
Beispiel 1: „Dieser Laptop bietet eine lange Akkulaufzeit und ein schlankes Design, ideal für unterwegs.“
Beispiel 2: „Dieses Smartphone verfügt über eine leistungsstarke Kamera und ein hochauflösendes Display.“
Prompt: „Erkläre die Grammatikregeln ähnlich wie in diesen Beispielen.“
Beispiel 1: „Das Subjekt ist derjenige, der die Handlung ausführt.“
Beispiel 2: „Das Prädikat beschreibt die Handlung, die das Subjekt ausführt.“
Few-Shot Lernen gibt der KI durch Beispiele eine Struktur, an der sie sich orientieren kann, und fördert eine konsistente und zielgerichtete Antwort.
Bei komplexeren Aufgaben hilft Chain-of-Thought-Prompting, indem es die KI zu einer schrittweisen Argumentation anleitet, sodass die Antwort strukturierter und nachvollziehbarer wird.
Details zum Chain-of-Thought-Prompting
Chain-of-Thought (CoT) Prompting ist eine Technik, die darauf abzielt, die KI zu einer schrittweisen Argumentation anzuregen, um komplexe oder mehrstufige Aufgaben besser zu bearbeiten.
Zweck: Chain-of-Thought Prompting ermöglicht es der KI, die Lösung einer Aufgabe in einzelnen, aufeinander aufbauenden Schritten zu entwickeln. Dies ist besonders nützlich bei komplexen Fragestellungen, die eine logische Struktur oder mehrere Überlegungen erfordern. Die KI kann so systematisch argumentieren und liefert oft detailliertere und fundiertere Antworten.
Beispiele für Chain-of-Thought Prompting:
„Beschreibe Schritt für Schritt, wie der Photosyntheseprozess in Pflanzen funktioniert.“
„Erkläre die Ursachen und Folgen des Klimawandels in einzelnen Schritten.“
„Analysiere die wirtschaftlichen Auswirkungen der Globalisierung, indem du zunächst auf die Vorteile und dann auf die Nachteile eingehst.“
Chain-of-Thought Prompting unterstützt die KI dabei, komplexe Zusammenhänge strukturiert und nachvollziehbar darzustellen, indem sie die einzelnen Gedankenschritte auflistet.
Schließlich gibt es die Ausgabeformatierung, die die gewünschte Form der Antwort festlegt – ob es sich um einen kurzen Überblick, eine detaillierte Analyse oder eine stichpunktartige Aufzählung handeln soll.
Details zur Ausgabeformatierung
Die Ausgabeformatierung gibt der KI vor, in welcher Form die Antwort erscheinen soll – also das gewünschte Format, die Struktur oder den Stil der Ausgabe. Während die Aufgabenspezifikation beschreibt, was die KI tun soll, beschreibt die Ausgabeformatierung, wie das Ergebnis aussehen soll.
Beispiele für Ausgabeformatierung:
„Fasse den Text in 200 Wörtern zusammen.“ (Längenangabe)
„Formuliere die Antwort in Stichpunkten.“ (Strukturangabe)
„Erstelle eine tabellarische Übersicht der Vor- und Nachteile.“ (Formatangabe)
„Schreibe die Antwort im Stil einer wissenschaftlichen Arbeit.“ (Stilangabe)
„Beschreibe das Thema wie in einer Präsentationsfolie.“ (Medienorientierte Formatierung)
In der Ausgabeformatierung wird also festgelegt, wie die Antwort aufgebaut sein soll, ob sie in einer bestimmten Länge, als Liste, als Tabelle oder in einem spezifischen Stil erscheint.
Alle diese Konzepte haben eines gemeinsam: Sie verbessern die Präzision und Qualität der KI-Antwort, indem sie die Anforderungen klar und verständlich formulieren.
A.C.T. Prinzip
Wir können all diese Prinzipien auf einen relativ einfachen Satz herunterbrechen:
ACT as if it’s human. – Geben Sie Anweisungen, als wäre Ihr Assistent ein Mensch, der genaue und vollständige Instruktionen braucht, um Ihre Wünsche präzise umzusetzen.
Dahinter steht das sogenannte ACT-Prinzip, das auf den oben genannten Grundideen des Prompt Engineerings aufbaut. Es bietet eine strukturierte Methode, um diese Konzepte in die Praxis umzusetzen.
Dahinter steht das sogenannte ACT-Prinzip, das auf den oben genannten Grundideen des Prompt Engineerings aufbaut. Es bietet eine strukturierte Methode, um diese Konzepte in die Praxis umzusetzen.
Aim & Action (Ziel und Aktion)
Aim und Action legt das Ziel des Prompts fest und definiert, welche spezifische Aufgabe der Assistent übernehmen soll. Beim wissenschaftlichen Arbeiten gibt es viele verschiedene Aktionen, die je nach Phase und Bedarf unterschiedlich ausfallen können. Eine klare Angabe der Aktion hilft dem Assistenten, genau die richtige Unterstützung zu leisten.
Beispiele für Aktionen im wissenschaftlichen Kontext:
„Erkläre den Begriff ‚Paradigmenwechsel‘ in einfacher Sprache.“
„Analysiere die Hauptaussagen des Artikels ‚Künstliche Intelligenz in der Medizin‘.“
„Vergleiche die Methodiken qualitativer und quantitativer Forschung.“
Durch die Festlegung der Aktion weiß der Assistent, ob er eine Einführung, eine detaillierte Analyse, einen Vergleich oder eine Zusammenfassung liefern soll.
Context (Kontext)
Der Kontext gibt dem Assistenten wichtige Hintergrundinformationen, die seine Antwort relevanter und gezielter machen. Im wissenschaftlichen Arbeiten kann der Kontext das Zielpublikum (z. B. Studierende oder Fachleute), den spezifischen Bereich der Forschung oder das Format der Arbeit (z. B. Seminararbeit, Bachelorarbeit, Forschungsbericht) umfassen. Kontexteinstellung hilft, die Antwort so anzupassen, dass sie den spezifischen Anforderungen und dem Wissensstand der Leser*innen entspricht.
Besonders wichtig ist die Zuweisung einer bestimmten Rolle an Ihren Assistenten, die sich natürlich für jeden Prompt ändern kann. Die Rollenzuweisung aktiviert eine Art Expertenwissen innerhalb der KI. Indem Sie eine spezifische Rolle festlegen, wie beispielsweise „Historiker“, „Literaturkritiker“ oder „Linguist“, wird die KI angewiesen, ihre Antwort aus der Perspektive dieser Fachperson zu gestalten und auf das relevante Expertenwissen zurückzugreifen. Das bedeutet:
Fachliche Perspektive: Die KI nutzt Wissen und Begriffe, die für diese Fachperson typisch sind, und filtert irrelevante Informationen heraus. Dadurch erhält die Antwort eine höhere Spezialisierung und ist fachlich gezielter.
Einsatz spezifischer Methoden und Theorien: Eine zugewiesene Rolle beeinflusst, dass die KI Methoden und Theorien verwendet, die für das Fachgebiet üblich sind. Ein „Linguist“ könnte beispielsweise auf Sprachtheorien eingehen, während ein „Historiker“ die Antwort chronologisch und analytisch strukturiert.
Sprache und Terminologie: Durch die Rollenzuweisung wird auch die Fachsprache angepasst, was die Präzision der Antwort erhöht. Ein „Mediziner“ würde beispielsweise medizinische Begriffe verwenden, die ein Laie nicht unbedingt kennt, während ein „Sozialwissenschaftler“ theoretische Konzepte aus der Soziologie verwenden könnte.
Prompt: „Als Historiker, analysiere die Auswirkungen der Französischen Revolution auf die europäische Gesellschaft.“
Auswirkung: Die KI wird hier Expertenwissen über die Französische Revolution und deren gesellschaftliche Folgen aktivieren und eine historische Perspektive einnehmen, indem sie z. B. Ursachen und Wirkungen auf politische, kulturelle und soziale Ebenen in Europa beschreibt.
Weitere Möglichkeiten für Hintergrundinformationen:
Einfluss auf die Antwort meines KI-Assistenten: Die Antwort wird an die Bedürfnisse und das Verständnisniveau einer spezifischen Zielgruppe angepasst.
Beispiel-Prompt: „Erkläre die Theorie des Strukturalismus für Bachelorstudierende in einfacher Sprache.“
Erklärung: Die KI wird die Antwort in einer zugänglichen und verständlichen Sprache formulieren und sich auf Grundkonzepte beschränken, die für Bachelorstudierende ohne tiefere Vorkenntnisse geeignet sind.
Einfluss auf die Antwort meines KI-Assistenten: Die Antwort wird auf einen spezifischen Aspekt oder ein Unterthema eingegrenzt.
Beispiel-Prompt: „Diskutiere die Rolle der Jugendsprache im digitalen Raum in Frankreich.“
Erklärung: Die KI wird sich speziell auf die Jugendkultur und ihre sprachliche Entwicklung im digitalen Raum konzentrieren, anstatt allgemeine Informationen über Sprache oder soziale Medien bereitzustellen.
Einfluss auf die Antwort meines KI-Assistenten: Die Antwort wird auf eine bestimmte Zeitspanne beschränkt und behandelt Entwicklungen oder Veränderungen innerhalb dieses Rahmens.
Beispiel-Prompt: „Erkläre, wie sich die Themen in französischen Romanen von 2000 bis 2020 entwickelt haben.“
Erklärung: Die KI wird die Antwort auf Entwicklungen und Trends in der französischen Literatur der Jahre 2000 bis 2020 beschränken, um auf zeitgebundene Veränderungen einzugehen.
Einfluss auf die Antwort meines KI-Assistenten: Die Antwort wird zeitlich eingegrenzt und berücksichtigt historische Ereignisse und Entwicklungen in einem bestimmten Zeitraum.
Beispiel-Prompt: „Beschreibe die wichtigsten literarischen Strömungen in Frankreich im Jahr 1968.“
Erklärung: Die KI wird sich auf literarische und kulturelle Entwicklungen im Jahr 1968 in Frankreich fokussieren und den zeitlichen Rahmen nutzen, um relevante Strömungen und Ereignisse dieses Jahres hervorzuheben.
Einfluss auf die Antwort meines KI-Assistenten: Die Antwort wird auf eine konkrete Anwendung oder einen spezifischen Bereich eingegrenzt.
Beispiel-Prompt: „Erkläre, wie Diskursanalyse verwendet wird, um soziale Themen in französischen Nachrichtenmedien zu untersuchen.“
Erklärung: Die KI wird sich auf die Anwendung der Diskursanalyse in französischen Nachrichtenmedien konzentrieren, speziell mit Blick auf die Darstellung sozialer Themen.
Mit diesen Kontextangaben kann der Assistent die Antwort so anpassen, dass sie optimal zum Zweck der wissenschaftlichen Aufgabe passt.
Tone (Ton)
Der Ton bestimmt, in welcher Stilrichtung oder Form die Antwort gegeben werden soll. Wissenschaftliches Arbeiten erfordert oft einen formellen, präzisen und sachlichen Ton. Doch je nach Ziel und Leser kann der Ton angepasst werden, um die Antwort besser verständlich oder zugänglicher zu machen.
Beispiele für Ton im wissenschaftlichen Kontext:
„Erkläre den Einfluss von Sozialen Medien auf das Lernen in einem formellen und wissenschaftlichen Stil.“
„Fasse die Ergebnisse der Studie ‚Klimawandel und Biodiversität‘ in einfacher und verständlicher Sprache zusammen.“
„Schreibe eine kritische Diskussion der Ergebnisse der Umfrage zur Mediennutzung in einem argumentativen und reflektierenden Ton.“
Durch die Angabe des Tons wird die Antwort im passenden Stil formuliert – von akademisch-formell bis hin zu einfacher und verständlicher Sprache.
Beispiel-Prompt nach dem ACT-Prinzip
Angenommen, Sie brauchen Unterstützung bei der Einleitung Ihrer Seminararbeit zum Thema „Digitalisierung in der Bildung“. Ein vollständiger Prompt nach dem ACT-Prinzip könnte so aussehen:
Aim & Action: „Erkläre“
Context: „für eine wissenschaftliche Einleitung zum Thema ‚Digitalisierung in der Bildung‘, geeignet für ein akademisches Publikum, als Experte für Digitalisierung und Medienpädagogik
Tone: „im formellen und sachlichen Stil“
Kombinierter Prompt: „Du bist Experte für Digitalisierung und Medienpädagogik. Erkläre, wie Digitalisierung das Bildungssystem verändert hat, für eine wissenschaftliche Einleitung zum Thema ‚Digitalisierung in der Bildung‘, geeignet für ein akademisches Publikum, und formuliere die Antwort im formellen und sachlichen Stil.“
Durch diesen ACT-basierten Prompt wird der Assistent genau verstehen, was er tun soll (Erklären), für wen die Antwort gedacht ist (akademische Leser*innen), in welchem Kontext (Einleitung zur Digitalisierung in der Bildung für akademische Leser) sowie in welchem Ton die Antwort formuliert werden soll (formell und sachlich). So wird die Antwort präzise, relevant und optimal für die wissenschaftliche Aufgabe gestaltet.
Zu Beginn muss man ein konkretes Thema und das Erkenntnisinteresse (Forschungsinteresse) formulieren. Das nennt man im wissenschaftlichen Forschungsprozess auch Gegenstandsbestimmung.
Das Thema finden
Obwohl Sie im Laufe Ihres Studiums das ein oder andere Thema bereits fix und fertig formuliert zur Bearbeitung bekommen werden, müssen Sie in der Lage sein, ein wissenschaftliches Thema selbst zu formulieren, und zwar so, dass dieses Thema auch unter den gegebenen Rahmenbedingungen (Umfang, Zeit, Möglichkeiten) bearbeitbar ist.
Themenfindung und erste Annäherung
Der erste Schritt besteht darin, sich dem zuvor gefundenen Thema bzw Themenbereich anzunähern. Hier hilft es, sich Fragen wie ‚Was interessiert mich an diesem Thema?‘ oder ‚Welche spezifischen Aspekte möchte ich untersuchen?‘ zu stellen.
Einsatz von Kreativtechniken
Kreativtechniken wie Brainstorming, Clustering oder Mind Mapping können sehr hilfreich sein, um Ideen zu sammeln und eine erste Struktur zu finden. Beim Brainstorming notieren wir alle Begriffe und Ideen, die uns zum Thema einfallen, ohne uns anfangs zu sehr auf einen bestimmten Fokus festzulegen. Clustering und Mind Mapping helfen dann, die Ideen zu ordnen und mögliche Schwerpunkte herauszuarbeiten.
Beispiel: Wir schreiben ‚Kiezdeutsch‘ in die Mitte eines Blattes und notieren darum herum verwandte Themen, wie z.B. ‚Jugendsprache‘, ‚Migration‘, ‚soziale Identität‘ und ‚Einflüsse aus anderen Sprachen‘. So könnte sich ein Schwerpunkt auf soziale und kulturelle Einflüsse entwickeln.
KI Tools zur Unterstützung bei der Themenfindung
An dieser Stelle können generative KI-Tools wie ChatGPT etc helfen. Sie brauchen zu Beginn nur eine grobe Idee, dann können Ihnen KI Tools beim Konkretisieren eines Themas helfen: beim Brainstormen zu helfen, um ein Thema zu konkretisieren, zu strukturieren und mögliche Forschungsfragen zu finden.
Brainstorming
Ideen strukturieren
Vorschläge für Forschungsfragen
Durch die Interaktion mit ChatGPT können Sie ihre Gedanken verfeinern und ein klareres Verständnis für Ihr Thema entwickeln.
Mögliche Prompts:
"Ich will eine Arbeit schreiben zum Thema XY. Worüber könnte ich schreiben?"
"Brainstorme Ideen zum Thema XY."
Beachten Sie aber: Generative KI Tools wie ChatGPT etc sind in der Regel nicht als Wissensmaschinen konzipiert, sondern sie sollen Texte generieren. Daher müssen Sie alle Informationen, die Ihnen die Tools auswerfen, immer überprüfen!
Prompt: Ich will in einem Seminar an der Uni eine wissenschaftliche Arbeit zum Thema Kiezdeutsch schreiben. Worüber könnte ich schreiben? ChatGPT gibt uns folgende Vorschläge:
Geschichte und Entwicklung: Untersuchen Sie, wie und warum Kiezdeutsch entstanden ist. Sie könnten auf die soziolinguistischen Bedingungen eingehen, die zur Entwicklung dieser Varietät geführt haben, und wie sich diese im Laufe der Zeit verändert hat.
Sprachliche Merkmale: Beschreiben Sie die charakteristischen sprachlichen Merkmale von Kiezdeutsch. Dazu gehören Syntax, Morphologie, Wortschatz und Aussprache. Ein Vergleich mit Standarddeutsch könnte hier aufschlussreich sein.
Soziale Bedeutung: Analysieren Sie die soziale Bedeutung und die Identitätsaspekte von Kiezdeutsch. Wie wird es von Sprechern als Mittel zur Identitätsbildung verwendet? Welche sozialen und kulturellen Identitäten werden dadurch ausgedrückt?
Einstellungen und Wahrnehmungen: Erforschen Sie, wie Kiezdeutsch von der Gesellschaft wahrgenommen wird. Dies könnte Einstellungen zu Kiezdeutsch unter verschiedenen Bevölkerungsgruppen umfassen, einschließlich der Vorurteile und Stereotypen, mit denen Sprecher konfrontiert sind.
Kiezdeutsch im Bildungskontext: Untersuchen Sie die Rolle von Kiezdeutsch im Bildungssystem. Wie wird es in Schulen behandelt? Welche Herausforderungen und Möglichkeiten ergeben sich aus der Präsenz von Kiezdeutsch im Klassenzimmer?
Vergleich mit anderen Jugendsprachen: Stellen Sie Kiezdeutsch in den Kontext anderer Jugendsprachen oder ethno-lektaler Varietäten innerhalb Deutschlands oder im internationalen Vergleich dar. Was sind die Gemeinsamkeiten und Unterschiede in der Entwicklung, Nutzung und Wahrnehmung?
Medienrepräsentation: Analysieren Sie, wie Kiezdeutsch in den Medien dargestellt wird. Untersuchen Sie die Darstellung in Filmen, Musik, Literatur und sozialen Medien. Wie beeinflusst dies die öffentliche Wahrnehmung von Kiezdeutsch?
Zukunftsperspektiven: Reflektieren Sie über die Zukunft von Kiezdeutsch. Wie wird sich die Sprachvarietät weiterentwickeln? Welche Faktoren könnten ihre Verbreitung und Akzeptanz in der Zukunft beeinflussen?
Am besten gefällt uns hier die Idee, Kiezdeutsch mit einer anderen Jugendsprache zu vergleichen. Somit haben wir ein Thema für unsere Arbeit gefunden:
Ergebnis: Vergleich von Kiezdeutsch mit einer anderen Jugendsprache.
Das Thema eingrenzen
Nachdem wir jetzt grob wissen, worüber wir unsere Arbeit schreiben möchten, müssen wir uns überlegen, worüber wir genau schreiben möchten.
Beispiel Thema eingrenzen: Wir wollen in unserer Arbeit Kiezdeutsch mit anderen Jugendsprachen vergleichen und schauen, was ChatGPT uns hier vorschlägt.
Prompt: Ich möchte Kiezdeutsch mit anderen Jugendsprachen vergleichen und zwar mit einer Jugendsprache aus Österreich. ChatGPT: Für einen Vergleich von Kiezdeutsch mit einer österreichischen Jugendsprache könnten Sie folgenden Ansatz wählen:
Auswahl einer spezifischen österreichischen Jugendsprache: Zunächst sollten Sie eine spezifische Jugendsprache oder einen jugendsprachlichen Dialekt aus Österreich identifizieren, der für einen Vergleich geeignet ist. In Österreich gibt es, ähnlich wie in Deutschland, regionale Varietäten, die von Jugendlichen gesprochen werden und die sich in Wortschatz, Aussprache und Grammatik vom Standarddeutschen unterscheiden. Ein Beispiel hierfür könnte der Wiener Jugendslang sein, der in der österreichischen Hauptstadt verbreitet ist.
Charakterisierung beider Sprachvarianten: Beginnen Sie mit einer detaillierten Beschreibung der charakteristischen Merkmale beider Sprachvarianten. Dies umfasst Aspekte wie Syntax, Morphologie, Wortschatz, Aussprache und mögliche Einflüsse anderer Sprachen. Notieren Sie spezifische Ausdrücke, Phrasen oder Konstruktionen, die für jede Varietät typisch sind.
Soziokultureller Kontext: Untersuchen Sie den soziokulturellen Hintergrund, in dem beide Jugendsprachen entstanden sind und verwendet werden. Betrachten Sie Faktoren wie Migration, Multikulturalität, soziale Zugehörigkeit und Identitätsbildung, die die Entwicklung und Verbreitung dieser Sprachvarianten beeinflussen könnten.
Funktion und Identität: Analysieren Sie, wie Jugendliche die beiden Sprachvarianten nutzen, um Zugehörigkeit zu einer Gruppe auszudrücken, Identität zu konstruieren oder sich von anderen Generationen oder sozialen Gruppen abzugrenzen. Untersuchen Sie auch, wie diese Sprachen als Mittel der Selbstausdruck und Gruppenzugehörigkeit dienen.
Einstellungen und Wahrnehmungen: Erforschen Sie, wie die Gesellschaft auf beide Jugendsprachen reagiert. Dies beinhaltet Einstellungen von Außenstehenden, Medienrepräsentationen und die Reaktion des Bildungssystems. Vergleichen Sie, ob und wie diese Einstellungen die Nutzung und Akzeptanz der Sprachvarianten beeinflussen.
Entwicklungstrends: Untersuchen Sie, wie sich beide Jugendsprachen im Laufe der Zeit entwickelt haben und welche aktuellen Trends erkennbar sind. Betrachten Sie dabei auch den Einfluss von Medien und Technologie auf die Sprachentwicklung und -verbreitung.
Zukunftsperspektiven: Reflektieren Sie über die mögliche Zukunft beider Jugendsprachen. Überlegen Sie, wie sich gesellschaftliche Veränderungen, technologischer Fortschritt und kulturelle Dynamiken auf ihre Entwicklung und Verbreitung auswirken könnten.
Wir entscheiden uns dafür, Kiezdeutsch mit dem Wiener Jugendslang zu vergleichen und wollen das Thema noch weiter eingrenzen.
Wie wir sehen, ist das eine ganze Reihe von Aspekten, die man zum Thema Kiezdeutsch im Vergleich mit anderen Jugendsprachen im Rahmen einer wissenschaftlichen Arbeiten behandeln könnten. Das ist jedoch ein sehr großes Thema, das wir unbedingt noch weiter eingrenzen müssen, denn:
Das Thema einer wissenschaftlichen Arbeit muss im vorgegebenen Rahmen (= Seitenumfang und Zeit) so bearbeitbar sein, dass eine tiefergehende Auseinandersetzung möglich ist. Man kann nie alle interessanten Aspekte eines Themas untersuchen.
Daher müssen wir unser Thema noch weiter eingrenzen. Wir legen zunächst fest, mit welcher oder welchen andere(n) Jugendsprachen wir Kiezdeutsch vergleichen möchten. Wir entscheiden uns dafür, Kiezdeutsch mit einer anderen österreichischen Jugendsprache zu vergleichen und zwar mit dem Wiener Jugendslang.
Ergebnis: Vergleich von Kiezdeutsch mit dem Wiener Jugendslang.
Das ist prinzipiell ein guter Ausgangspunkt. In den nächsten Schritten geht es jetzt darum zu überlegen, welche Aspekte wir zwischen diesen beiden Jugendsprachen vergleichen möchten, denn alles, was ChatGPT uns vorgeschlagen hat, wäre nicht im vorgegebenen Rahmen bearbeitbar. Zur weiteren Präzisierung des Themas brauchen wir eine oder mehrere konkrete Forschungsfragen, die definieren, was genau wir untersuchen möchten.
Das Finden und Präzisieren eines Themas ist ein Prozess und es ist ganz normal, dass man sich zunächst in verschiedene Richtungen bewegt, bevor man genau weiß, wohin das Thema gehen soll. Dies geht in der Regel damit einher, dass Sie sich zunächst Wissen anlesen müssen, um überhaupt in der Lage zu sein, zu beurteilen, welche Aspekte eines Themas Sie bearbeiten können. Ob und wie viel Sie sich anlesen müssen, hängt davon ab, wie viel Sie über den Bereich, in dem Sie sich bewegen, bereits wissen. Ohne Lesen wird es jedoch nicht gehen.
Stellen Sie sich vor, Sie beginnen folgenden Satz:
„Ich stecke den Toast in den …“.
Natürlich vervollständigen die meisten von Ihnen den Satz mit “Toaster”.
Aber warum? Weil Sie aus Erfahrung wissen, was man normalerweise mit Toast macht. Genauso funktioniert künstliche Intelligenz: Sie vervollständigt Sätze auf Basis von Mustern, die sie gelernt hat. KI funktioniert wie unser Gehirn. Sie analysiert die Worte, die vorher gesagt wurden, und wählt das Wort aus, das statistisch am wahrscheinlichsten ist. In diesem Fall: “Toaster”.
Diese Fähigkeit, basierend auf erlernten Mustern die wahrscheinlichste Fortsetzung eines Satzes zu finden, ist der Kern dessen, was ein Large Language Model (LLM) wie GPT ausmacht.
GPT – Generative Pretrained Transformer
GPT steht für Generative Pretrained Transformer. Jeder der drei Begriffe in GPT beschreibt einen entscheidenden Aspekt des Modells, der zu seiner Leistungsfähigkeit beiträgt. Was bedeutet es, dass GPT „generativ“ ist? Was verbirgt sich hinter dem „Pretraining“, und wie funktioniert der „Transformer“, der im Kern dieses Modells steht? Diese Begriffe bilden die Grundlage für das Verständnis, wie GPT Sprache verarbeitet und generiert.
Generativ – Erzeugen neuer Inhalte
Der erste Buchstabe in GPT steht für Generativ. Das bedeutet, dass das Modell in der Lage ist, aus bereits gelernten Mustern neue Inhalte zu erzeugen. Das unterscheidet es von traditionellen Systemen, die nur auf Abruf gespeicherte Informationen liefern. In unserem Beispiel würde die KI den Satz „Ich stecke den Toast in den …“ vervollständigen, indem sie das Wort “Toaster” hinzufügt.
Aber warum? Die KI generiert nicht zufällig Inhalte, sondern basierend auf statistischen Berechnungen, die zeigen, welche Wörter in der Vergangenheit am wahrscheinlichsten zusammen verwendet wurden. Das weiß das Modell, weil es sehr viele Texte gelesen hat, in denen “Toaster” in vielen ähnlichen Sätzen vorkam. Ein GPT basiert also darauf, dass es viele Texte liest und darin Muster erkennt, also zB, dass “Toast” und “Toaster” oft gemeinsam vorkommen. Auf der Basis von diesen Mustern berechnet das Modell dann, dass ein Satz, der mit “Ich stecke den Toast in den …” mit einer Wahrscheinlichkeit von circa 70% mit “Toaster” vervollständigt wird. Andere Optionen wie zum Beispiel „Backofen“ haben in diesem Fall nur eine Wahrscheinlichkeit von 10%.
Diese Fähigkeit, Vorhersagen zu treffen und Sätze zu vervollständigen, ist der Kern des generativen Prozesses. Das heißt, GPT reproduziert nicht nur vorhandene Daten, sondern schafft neue Inhalte. Diese können durchaus auch kreativ sein, denn GPT kann nicht nur Inhalte vervollständigen, sondern diese in einem spezifischen Stil oder Kontext erzeugen. Stellen Sie sich vor, Sie bitten das Modell, eine Anleitung zur Reparatur eines Toasters zu erstellen, und dabei den Stil eines bekannten Schriftstellers oder einer bestimmten Fachsprache zu nutzen. GPT könnte diese Anleitung in einem technischen, sachlichen Stil verfassen oder im verspielten, blumigen Ton eines Märchens.
Yo, hör mal zu, ich erklär’s dir im Flow, Wie du deinen Toaster rettest, Mann, kein Problem, bro! Du hast Käse reingekippt, alles voll und verklebt, Aber keine Panik, denn ich zeig dir, wie’s geht!
Erstmal Stecker raus, Sicherheit vor’m Beat, Wir wollen keine Funken, keine Flammen im Street. Jetzt dreh das Teil um, schüttel’s aus wie ein Boss, Der Käse muss raus, egal, was es kostet.
Mit ‘nem Zahnstocher, spitz wie ‘n Pfeil, Kratzt du den Rest raus, clean und geil. Hol ‘nen Lappen, feucht, aber nicht zu nass, Wisch die Reste weg, gib dem Toaster ‘nen Fass!
Wenn’s hartnäckig klebt, nimm Essig als Trick, Der löst das Fett, macht den Toaster wieder schick. Aber drück nicht zu fest, bleib smooth und locker, Du willst kein Toast, der nach Desaster schmeckt, oder?
Jetzt wart bis alles trocken ist, keine Hektik, Steck ihn wieder rein, und er läuft wieder hektisch! Käse im Toaster? Kein Drama, kein Stress, Mit diesen Moves bist du der Reparatur-King im Rap-Biz!
(Enter Thyself, with Toaster in hand.)
Thyself: O cruel fate, to see my breakfast dreams Thus dashed upon the rocks of melted streams! But soft, what remedy might I employ To bring my toaster back, and taste of joy?
(Enter The Wise Repairman, with tools.)
The Wise Repairman: Take heed, dear friend, and listen close to me, For I shall guide thee through this misery. First, from yon wall remove the cursed plug, Lest sparks arise and all be turned to ash.
(Thyself, with great care, unplugs the toaster.)
The Wise Repairman: Now gently, like the moon doth kiss the sea, Invert the beast and shake it tenderly. Let fall the cheese that dares defile thy toast, But mark my words—thou must not press too hard! For in thy zeal thou may’st do greater harm, And snap the wires that lie beneath the charm.
(Thyself shakes the toaster; some cheese falls.)
Thyself: But lo! Some curds do yet refuse to yield, And cling unto the metal like a shield.
The Wise Repairman: Aye, stubborn cheese doth oft refuse to part, But worry not, for I possess the art. With tools both fine and gentle, scrape thou must, But soft! Take heed—patience is surely just.
A toothpick, slender as a reed in spring, Shall be thy sword to loosen every cling. And if thou findest grease or grime too deep, Bring forth some vinegar or lemon’s weep.
(Thyself, in awe, begins the task.)
Thyself: O noble sir, thy wisdom shines so bright! The cheese doth flee before my steady fight.
The Wise Repairman: But wait, my friend, the final act draws near: Ere thou dost plug the device back in here, Make certain every drop of moisture’s fled, For wet within shall see thee surely dead!
And once ‘tis dry, thou may’st the plug restore, And lo! Thy toaster works as once before!
Thyself (in triumph): O wondrous day! My toaster is reborn! No more shall I with breakfasts be forlorn.
(They bow, and the curtain falls.)
Es war einmal an einem frühen Morgen, als die Sonne gerade über den Horizont lugte und die Vögel fröhlich zwitscherten. Da erwachte ein junger Mensch mit großem Hunger. Der Duft von frischem Brot lag in der Luft, und voller Vorfreude griff er nach seinem geliebten Toaster, um sich ein köstliches Frühstück zuzubereiten.
Doch ach! In einem Moment der Unachtsamkeit, während er den Käse für sein Frühstück schnitt, geschah das Unheil: Ein Stück geschmolzener Käse fiel direkt in den Toaster und verklebte alles. Das Gerät, das einst so treu diente, machte nun nur noch Funken und Qualm. Der junge Mensch war verzweifelt. „Wie soll ich nur meinen Toaster retten?“, rief er aus, die Tränen nahe.
Gerade als er dachte, alle Hoffnung sei verloren, erschien plötzlich eine weise alte Frau, gekleidet in einen Umhang aus funkelnden Lichtern, die im Morgenlicht schimmerten. Es war die gute Toaster-Fee, bekannt im ganzen Land für ihre magischen Fähigkeiten, Küchengeräte zu retten.
„Fürchte dich nicht“, sprach sie mit sanfter Stimme. „Es gibt einen Weg, dein treues Gerät zu heilen.“
„Was muss ich tun?“, fragte der junge Mensch hoffnungsvoll.
Die Toaster-Fee lächelte und hob ihren glänzenden Zauberstab. „Zuerst“, sagte sie, „musst du den Toaster vom Strom befreien. Denn nur so kann der Zauber beginnen.“
Der junge Mensch tat, wie ihm geheißen. Der Toaster war nun sicher und bereit für die nächste Phase.
„Nun“, sagte die Fee, „drehe das Gerät vorsichtig um und schüttle es sanft, sodass der Käse, der dein Frühstück verderben wollte, hinausfällt.“
Vorsichtig schüttelte der junge Mensch den Toaster, und siehe da, ein Klumpen Käse fiel heraus.
„Aber das ist nicht genug“, sagte die Fee mit einem verschmitzten Lächeln. „Mit einem Zahnstocher, scharf wie ein Zauberschwert, musst du die restlichen Käsefäden lösen, die sich noch in den Ecken verstecken.“
Der junge Mensch griff nach einem Zahnstocher und arbeitete mit großer Sorgfalt, bis auch die letzten Reste verschwunden waren.
„Nun das Letzte“, sagte die Fee. „Ein weiches, feuchtes Tuch, getränkt in Essig oder Zitrone, wird die verbliebenen Spuren des Unheils vertreiben. Doch sorge dafür, dass dein Toaster danach völlig trocken ist, bevor du ihn wieder erweckst.“
Der junge Mensch wischte den Toaster sauber und wartete geduldig, bis alles getrocknet war.
„Nun“, sagte die Toaster-Fee mit einem Lächeln, „stecke ihn wieder ein.“
Mit zitternden Händen tat der junge Mensch, wie ihm geheißen. Und siehe da! Der Toaster erwachte zum Leben, so strahlend und funkelnd wie nie zuvor.
„Danke, liebe Fee!“, rief der junge Mensch voller Freude.
Die weise Fee nickte zufrieden. „Denke stets daran: Auch wenn es dunkel erscheint, gibt es immer einen Weg zurück ins Licht.“ Mit diesen Worten verschwand sie in einem leuchtenden Nebel, und der junge Mensch bereitete sich das köstlichste Frühstück seines Lebens.
Und wenn der Toaster nicht wieder verschmutzt ist, dann läuft er noch heute!
Es war ein Morgen von düsterer Schwermut, als der junge Protagonist, gefangen in den bleichen Schatten seiner eigenen Küche, einen fatalen Fehler beging. Die Sonne, die kaum mehr als ein blasses, kränkliches Licht durch die Fenster warf, ließ die staubigen Flächen des Raumes im Grau eines nie endenden Zwielichts verharren. In dieser Stille, durchzogen vom leisen Ticken einer Uhr, trug sich das Unheil zu – ein Tropfen geschmolzenen Käses, zäh und unheilvoll, rann von der Gabel hinab und versank im gähnenden Schlund des Toasters.
„Mein Gott!“, hauchte der Protagonist, während der süßliche Geruch von verbranntem Fett die Luft erfüllte und wie ein düsteres Omen seine Sinne ergriff. Der Toaster, einst ein treuer Gefährte, schien nun zu einem finsteren Relikt geworden, das von einem fremden Geist besessen war. Ein unheimliches Zischen drang aus seinem Inneren, als ob die Mechanik selbst gegen die verderbliche Macht des Käses ankämpfte. Funken sprühten wie das letzte Aufbäumen eines sterbenden Geschöpfes.
Der Protagonist taumelte zurück, die Hände zitternd, als hätte er die Schwelle zu einer anderen, dunkleren Welt überschritten. Verzweiflung legte sich wie ein schwarzer Mantel um sein Herz. „Was habe ich getan?“ flüsterte er, unfähig, den Blick von dem ruinierten Gerät abzuwenden.
Doch inmitten dieses Terrors, als ob die Schatten selbst sich flüstern zu ihm herabsenkten, kam ihm ein unheimlicher Gedanke. „Nein“, sprach er leise, „es ist noch nicht vorbei.“ Ein Plan, dunkel und ungewiss wie die Nebel der Moore, formte sich in seinem Geist.
Mit bebender Hand zog er den Toaster vom Strom. Das Klicken, so einfach und doch voller Schicksal, hallte unheimlich durch die leeren Räume. Langsam, als fürchte er, ein altes Übel zu erwecken, drehte er das Gerät um. Der Käse, nun erstarrt und teuflisch verkrustet, fiel in kleinen Brocken herab wie die Bruchstücke eines uralten Fluchs.
Doch das war nicht genug. Er griff nach einem Zahnstocher, schmal und spitz wie ein Dolch, und begann, die noch festsitzenden Überreste mit kaltem, präzisem Stoßen zu entfernen. Jeder Kratzer, jedes leise Knirschen klang, als ob er die Seele des Toasters zurückerobern würde – Krümel für Krümel, Faden für Faden.
Und als der letzte Rest des Käsefluchs entfernt war, griff er nach einem Tuch, getränkt in Essig – eine Reinheit, fast alchemistisch, die den finsteren Hauch von Verfall und Untergang bannen sollte. Mit sanften Bewegungen, die wie ein Ritual anmuteten, reinigte er das Gerät von den letzten Spuren des Verderbens.
Doch eine Warnung, ein finsteres Wispern in seinem Geist hielt ihn zurück: „Warte, bis das Werk getrocknet ist… sonst wird das Unheil zurückkehren.“ Und so verharrte er, wachsam und ungeduldig, bis der Toaster schließlich bereit war, seine alte Rolle wieder einzunehmen.
Mit zitternden Fingern steckte er das Gerät wieder ein. Ein leises Knistern erklang, doch keine Funken sprühten, kein Rauch stieg auf. Der Toaster war… gerettet. Doch der Protagonist, der in diese Dunkelheit hinabgestiegen war, wusste, dass er das Böse nur knapp besiegt hatte. Der Duft von frisch geröstetem Brot erfüllte bald die Luft – doch in den Tiefen seines Herzens würde die Erinnerung an diesen schrecklichen Morgen auf ewig verbleiben.
(Die Bühne ist eine einfache Küche, in der Mitte steht ein Toaster auf einem kleinen Tisch. Harlekin stürzt herein, eine Scheibe Brot in der Hand, voller Elan und Überschwänglichkeit.)
Harlekin (springt aufgeregt hin und her): Oh, oh, oh! Was für ein Tag, meine Freunde! Ein Toast, ein knuspriger Toast will ich machen! Doch seht nur, wie der Käse schmilzt und tropft, oh welch süße Verlockung! Nichts kann mich aufhalten, Harlekin ist bereit für das beste Frühstück aller Zeiten!
(Er wirft das Brot in den Toaster, während er den Käse obendrauf fallen lässt. Plötzlich hört man ein unheilvolles Zischen, Rauch steigt auf.)
Harlekin (schreit auf, dramatisch die Hände in die Luft werfend): Ahhh! Mamma mia, che disastro! Der Käse! Der Käse! Er schmilzt, er klebt, er verflucht meinen lieben Toaster! Oh weh! Oh Graus! Ich bin verloren, verloren sage ich euch!
(Pantalone tritt ein, mit einem schlauen Grinsen auf den Lippen, verschränkt die Arme.)
Pantalone (lachend): Was ist das für ein Spektakel, Harlekin? Du hast es doch wieder einmal geschafft, dich selbst in Schwierigkeiten zu bringen! Ein Toaster voll Käse, das ist ja mal ein ganz neues Rezept. Bravo, bravo!
Harlekin (flehend): Pantalone, oh du weiser Mann des Hauses! Bitte, hilf mir! Mein treuer Toaster erstickt im Käse, und mein Frühstück liegt in Trümmern! Was soll ich tun?
(Pantalone hebt eine Augenbraue, denkt kurz nach und winkt ab.)
Pantalone (mit übertriebener Geste): Ach, ach, du dummer Schelm. Ganz einfach ist die Lösung, aber du bist wohl zu beschäftigt damit, Grimassen zu schneiden, um es selbst zu erkennen! Zieh den Stecker aus der Wand, bevor du uns alle in Rauch aufgehen lässt!
(Harlekin zieht den Stecker, hüpft dabei nervös auf der Stelle.)
Harlekin (überdramatisch): Oh, ich bin gerettet! Aber was nun, Pantalone? Der Käse klebt wie Pech, er will einfach nicht weichen! Was kann der arme Harlekin tun?
(Colombina tritt nun auf die Bühne, elegant und mit einem verschmitzten Lächeln.)
Colombina (schwingt einen Lappen in der Hand): Ach, ihr Männer! Immer so ungeschickt. Harlekin, mein Lieber, nimm diesen Zahnstocher, und kratze die Käsefäden mit zarten Händen heraus, als würdest du eine feine Stickerei vollenden! Und dann, (sie hebt den Lappen in die Luft) wische mit Essig drüber, aber ganz sanft, wie ein Tanz!
(Harlekin nimmt den Zahnstocher und imitiert, wie er kunstvoll den Toaster säubert, dabei übertrieben tänzelnd.)
Harlekin (in überzogener Freude): Oh, Colombina, du Retterin meines Frühstücks! Seht nur, wie der Käse flieht vor meinem Zahnstocher, wie die Reste von einer schlechten Maske auf der Bühne! Und nun – der magische Essiglappen, ich werde ihn schwingen wie ein Held!
(Er wischt den Toaster, macht dabei riesige, dramatische Bewegungen.)
Pantalone (spöttisch): Vergiss nicht, ihn trocknen zu lassen, sonst endet dein Drama wieder in Rauch und Asche!
(Harlekin, stolz und übertrieben selbstbewusst, steckt den Toaster wieder ein, macht eine große Geste und wartet gespannt. Plötzlich beginnt der Toaster zu funktionieren.)
Harlekin (springt auf, voller Freude): Ha! Ha! Der Toast ist gerettet! Seht, seht, was der große Harlekin vollbracht hat! Mein Frühstück wird ein Triumph, und der Toaster lebt, er lebt!
(Colombina klatscht, Pantalone schüttelt den Kopf, und Harlekin tanzt um den Tisch, die Arme in die Luft geworfen.)
Alle gemeinsam (singend und tanzend): Oh, der Käse ist fort, der Toaster ist frei, Das Frühstück gelingt, Hurra, juchhei! Harlekin lernt, doch vergesst es nicht: Mit klugem Rat wird alles wieder licht!
(Sie verbeugen sich, während Harlekin triumphierend den goldenen Toast aus dem Toaster zieht.)
Einleitung Der vorliegende Text behandelt die Problematik der Kontamination eines haushaltsüblichen Toasters durch geschmolzenen Käse, welcher die Funktionsfähigkeit des Geräts beeinträchtigt. Die nachfolgende Anleitung basiert auf grundlegenden Prinzipien der Elektrotechnik sowie der angewandten Physik und Chemie und stellt eine detaillierte Methodik zur Wiederherstellung der Funktion des Geräts bereit.
1. Sicherheit und Vorbereitung Bevor Maßnahmen zur Beseitigung der Käserückstände ergriffen werden können, ist eine Unterbrechung der elektrischen Verbindung zwingend erforderlich. Ziehen Sie den Netzstecker des Toasters, um jegliche Gefahr eines elektrischen Schlags oder eines Kurzschlusses auszuschließen. Aufgrund der thermischen Kapazität der Heizdrähte ist sicherzustellen, dass das Gerät vollständig abgekühlt ist, bevor weitere Schritte unternommen werden.
2. Mechanische Entfernung von Käserückständen Der Käse, der aufgrund seiner thermischen Eigenschaften bei etwa 30–40°C zu schmelzen beginnt, neigt dazu, an den inneren Heizelementen und Gittern des Toasters zu haften. Um größere Käsebrocken zu entfernen, wird das Gerät in einem 180-Grad-Winkel über einem Auffangbehälter vorsichtig ausgeschüttelt. Dabei ist auf eine gleichmäßige Rotation zu achten, um die mechanische Beanspruchung der internen Drähte und Heizelemente minimal zu halten.
3. Feinstrukturierte Reinigung mit mechanischen Hilfsmitteln Nach der initialen mechanischen Entfernung sind feine Käsefäden, die möglicherweise mit den Heizelementen interagieren, mit einem Zahnstocher oder einem ähnlich feinen, nicht leitfähigen Werkzeug vorsichtig zu entfernen. Der Zahnstocher dient dabei als Mikroinstrument zur punktgenauen Ablösung des festgebackenen Käses, ohne die empfindlichen Heizdrähte zu beschädigen. Hierbei ist eine statische Entladung des Geräts zu vermeiden.
4. Chemische Reinigung und Neutralisation von Fetten Da Käse aus einem hohen Anteil an Lipiden besteht (Fettgehalt von ca. 20–35 %), empfiehlt sich die Verwendung von Essigsäure (CH₃COOH), verdünnt auf etwa 5 %, um die Fettmoleküle zu lösen. Essig wirkt hierbei als amphiphiles Lösungsmittel und destabilisiert die Fettstruktur des Käses. Ein weiches, fusselfreies Tuch wird mit der Lösung befeuchtet und vorsichtig zur Reinigung der betroffenen Flächen eingesetzt. Die zu reinigenden Oberflächen dürfen nicht übermäßig durchnässt werden, um eine Kontamination der elektronischen Komponenten zu verhindern.
5. Trocknungsphase und finale Überprüfung Nach Abschluss der chemischen Reinigung ist es entscheidend, dass das Gerät vollständig trocknet. Eine Restfeuchte könnte bei Wiedereinschalten des Geräts zu Kurzschlüssen oder Korrosion der elektronischen Bauteile führen. Ein Zeitraum von mindestens 24 Stunden in einem gut belüfteten Raum wird empfohlen. Alternativ kann das Gerät bei niedriger Umgebungstemperatur passiv getrocknet werden, um eine vollständige Verdunstung der Lösungsmittel zu gewährleisten.
6. Wiederinbetriebnahme Nach vollständiger Trocknung erfolgt die Revalidierung der Funktionalität. Der Toaster wird wieder mit dem Stromnetz verbunden und mit einer geringen Heizstufe getestet, um die elektrische Integrität der Heizdrähte und die einwandfreie Funktion des Geräts sicherzustellen.
Fazit Durch die Anwendung dieser systematischen Schritte kann eine vollständige Wiederherstellung der Funktionsfähigkeit eines Toasters nach einer Kontamination durch geschmolzenen Käse erreicht werden. Die Kombination von mechanischen und chemischen Reinigungsmethoden gewährleistet eine effektive Beseitigung der Störstoffe, ohne die strukturelle Integrität des Geräts zu gefährden.
Der Käse im Toaster – eine Krise der Moderne
Es gibt Momente im Leben, da stellt man sich die großen Fragen: Warum sind wir hier? Was ist der Sinn des Lebens? Und dann gibt es Momente, da fragt man sich: „Warum, um Himmels willen, habe ich geschmolzenen Käse in meinen Toaster gekippt?“
Ja, liebe Leserinnen und Leser, der Kampf des kleinen Mannes (oder der kleinen Frau) gegen die widrigen Umstände des modernen Haushalts hat ein neues Kapitel erreicht. Der Feind? Kein überteuertes Smart-Gerät, sondern der Käse, der heimtückisch durch die Schlitze des Toasters in die Tiefe schmilzt. Man wünschte sich fast, man hätte vorher einen Notfallplan erstellt, so wie bei einem Stromausfall oder der Zombie-Apokalypse. Aber wer denkt schon bei einem Stück Gouda an die Katastrophe?
Natürlich läuft dieser Albtraum immer nach demselben Muster ab. Man steht in der Küche, ahnungslos, voller Vorfreude auf einen knusprigen, goldbraunen Toast mit einer schönen, geschmolzenen Käseschicht. Doch anstatt des perfekten Frühstücks gibt’s – Drama. Zischen, Rauch, und das Geräusch, das wir alle fürchten: der alarmierende Funke im Toaster, der andeutet, dass da gerade etwas entgleist. Und dann der Gedanke: „Wie bekomme ich das da wieder raus?“
Hier wären wir also. Nicht bei der Frage nach dem Sinn des Lebens, sondern bei der bedeutend wichtigeren: „Wie rette ich meinen Toaster?“ Experten würden sagen: Stecker ziehen, Toaster ausschütteln. Ich sage: Willkommen bei der wahren Kunst des Käsekampfes. Ein Zahnstocher wird zu deinem besten Freund, Essig zum Mittel gegen die Fettspuren des Unheils. Ein Blick auf den Toaster, wie er leblos und verklebt daliegt, ist ernüchternd. Der einst strahlende Helfer im Alltag, nun eine schmierige Ruine.
Und dennoch – wir geben nicht auf! Denn der Toaster ist mehr als nur ein Küchengerät, er ist Symbol für den unaufhaltsamen Willen des Menschen, selbst die kleinsten Dinge unter Kontrolle zu halten. Die Schlacht gegen den geschmolzenen Käse ist eine Metapher für unseren ewigen Kampf gegen das Chaos des Alltags. Man könnte fast sagen, der Toaster steht hier stellvertretend für uns alle: robust, verlässlich, und doch jederzeit bereit, von einem kleinen, klebrigen Zwischenfall aus der Bahn geworfen zu werden.
Aber am Ende, nach Schütteln, Kratzen und Wischen, gibt es das Happy End. Der Toaster lebt, der Käse ist besiegt, und der Toast? Er ist warm und knusprig, so wie es sein sollte. Wir alle haben einen Moment verdient, uns auf die Schulter zu klopfen und zu sagen: „Das hast du gut gemacht.“
Und doch bleibt eine letzte Frage: Wie oft wird uns der Käse noch austricksen, bevor wir ihn endlich nur dort verwenden, wo er hingehört – auf die Pizza?
Meine sehr geehrten Damen und Herren, liebe Freunde der Freiheit und des klaren Hausverstands!
Da stehe ich heute vor Ihnen und rede nicht nur über einen kleinen, vermeintlich harmlosen Vorfall in der Küche – nein! Ich spreche über den geschmolzenen Käse im Toaster als Symbol unserer aktuellen Lage. Ja, richtig gehört, der Käse im Toaster, der alles blockiert, ist nichts anderes als die Bürokratie und die Gängelung durch das Establishment, das uns tagtäglich behindert!
Es fängt ganz harmlos an, meine Freunde. Da will man in der Früh einfach nur einen Toast machen. Ganz normal, ganz einfach, so wie jeder Bürger seine Freiheit ausleben möchte. Doch plötzlich passiert’s! Der Käse fällt hinein, es qualmt und brennt – und was macht das System? Es steht da und sieht zu, wie alles den Bach runtergeht! So wie sie zuschauen, wenn unsere Freiheit Stück für Stück eingeschränkt wird!
Aber keine Sorge, ich sage: Das lassen wir uns nicht gefallen! Da zieh ich den Stecker, und zwar entschlossen und ohne Zögern! So wie wir auch beim Strom aus Brüssel den Stecker ziehen müssen! Wir entziehen diesem ganzen Wahnsinn die Macht, bevor noch mehr Schaden angerichtet wird!
Dann, meine Freunde, drehe ich den Toaster um. Das ist unser Signal: Wir drehen den Spieß um! Der Käse – der verklebte, unbrauchbare Staat – fällt heraus! Und wisst ihr, was wir dann machen? Wir nehmen uns einen Zahnstocher! Ja, das ist der Einsatz des kleinen Mannes, der sich nicht von den großen Machthabern unterdrücken lässt! Wir kratzen jeden Rest heraus, keine faulen Kompromisse!
Und damit’s ganz sauber wird, schnappen wir uns einen Lappen mit Essig. Und der Essig, meine Freunde, das ist unsere Freiheit, die das System reinigt! Das ist der Wille des Volkes, das sagt: „So nicht, wir machen das sauber, wir lassen uns nicht weiter veräppeln!“
Und ja, der Toaster braucht Zeit zum Trocknen. Aber was heißt das? Das ist der Moment, in dem wir unsere Kräfte sammeln! Wir lassen nichts überstürzt passieren. Denn eins ist klar: Am Ende funktioniert der Toaster wieder, genau wie unsere Gesellschaft, wenn wir uns endlich von all den Blockaden befreit haben!
Also, meine Damen und Herren: Ziehen wir den Stecker, kratzen wir den Schmutz raus und sagen wir dem verkrusteten System den Kampf an! Für einen Toaster, der wieder frei arbeiten kann – und für eine Gesellschaft, die sich nichts gefallen lässt!
Dankeschön!
Mes chers compatriotes,
Aujourd’hui, je m’adresse à vous pour parler d’un sujet qui peut sembler trivial, mais qui reflète en réalité un aspect fondamental de notre vie quotidienne, de notre capacité à faire face aux défis, même les plus inattendus. Oui, mes amis, je parle du petit déjeuner. Ce moment où nous nous retrouvons, où nous cherchons à commencer la journée avec énergie et optimisme. Mais parfois, des obstacles se dressent devant nous, même là où nous les attendons le moins.
Ce matin, c’était mon cas. Un simple geste, un morceau de fromage tombé dans le grille-pain, et soudain, tout s’effondre. Le grille-pain, cet objet du quotidien, cet outil que nous prenons pour acquis, s’est trouvé bloqué, paralysé par cette erreur, par cette maladresse. Et, dans ce moment, j’ai réalisé que cet incident, bien qu’anodin, était une métaphore. Une métaphore de la France d’aujourd’hui.
Car voyez-vous, mes chers compatriotes, tout comme ce grille-pain, notre pays rencontre des défis. Parfois, des choses que nous pensions acquises se retrouvent en danger, paralysées par des circonstances imprévues. Et il nous incombe, à chacun d’entre nous, de trouver des solutions, de ne pas céder à la panique.
Alors, que faisons-nous dans de telles situations? Nous agissons avec calme, avec méthode, avec détermination. Nous débranchons le grille-pain. Nous prenons le temps de réfléchir, d’agir de manière mesurée. Nous le retournons avec précaution, et avec les bons outils – un cure-dent, un chiffon imbibé de vinaigre – nous nettoyons patiemment les dégâts.
C’est ainsi que nous devons agir face aux crises qui secouent notre société. Avec pragmatisme. Avec méthode. Sans précipitation, mais avec l’engagement de restaurer ce qui a été abîmé. Chaque petit geste compte. Chaque citoyen joue un rôle. Ensemble, nous pouvons réparer ce qui est cassé.
Et tout comme ce grille-pain, qui, une fois nettoyé, retrouve sa fonction et offre de nouveau du pain grillé doré et croustillant, la France, une fois ces défis surmontés, se relèvera plus forte, plus résiliente, et prête à avancer avec confiance.
C’est cette France que je veux pour nous tous. Une France qui sait faire face aux imprévus, une France qui ne se laisse pas abattre par les obstacles, une France qui se répare et qui avance, fière et unie.
Wie könnt ihr das zulassen?
Heute stehe ich hier, um über ein Problem zu sprechen, das auf den ersten Blick klein und unbedeutend erscheint, aber eigentlich Teil eines viel größeren Problems ist: Ein Toaster, verstopft durch geschmolzenen Käse. Ja, es geht um geschmolzenen Käse, aber es geht um so viel mehr.
Es zeigt, wie leichtfertig wir mit den Dingen umgehen, wie wir denken, dass wir einfach weitermachen können, ohne über die Konsequenzen nachzudenken. Ihr wollt vielleicht nur euren Toaster reparieren, aber was tut ihr wirklich, um langfristig unsere Art zu verändern, wie wir mit Ressourcen umgehen?
Zuerst: Zieht den Stecker! Wie oft müssen wir das sagen? Wir müssen uns von den alten Wegen trennen, von der Energieverschwendung, von der Gedankenlosigkeit. Ihr könnt nicht einfach weitermachen, als wäre nichts passiert. Der Stecker muss gezogen werden, damit wir überhaupt die Chance haben, etwas zu ändern.
Dann: Dreht den Toaster um. Ihr müsst die Situation von einer anderen Perspektive betrachten. Das Schütteln des Käses aus dem Toaster ist nicht nur ein Schritt zur Lösung, sondern eine Metapher dafür, dass wir die Dinge aus ihrem festgefahrenen Zustand befreien müssen. Wir müssen handeln, bevor es zu spät ist!
Mit einem Zahnstocher, einer einfachen Lösung, die keine großen Ressourcen benötigt, entfernt ihr die Käsefäden. Das ist der Weg, den wir gehen müssen: kleine, effektive Maßnahmen, die wir alle gemeinsam umsetzen können, um unseren Planeten zu retten.
Und schließlich – Essig und ein Tuch. Reinigt den Toaster, aber achtet darauf, nicht mehr Schaden anzurichten. Keine überschüssige Feuchtigkeit, keine Verschwendung. Genau wie bei unseren Ressourcen – wir dürfen sie nicht achtlos verschwenden.
Aber das Wichtigste: Lass den Toaster trocknen! Lasst der Welt Zeit, sich zu erholen. Es gibt keine Sofortlösungen, die alles wieder gut machen. Geduld und konsequente Veränderungen sind notwendig, um den Weg der Erneuerung zu gehen. Alles andere wäre unverantwortlich.
Ihr habt die Möglichkeit, jetzt etwas zu tun. Die Frage ist: Wollt ihr das wirklich? Wollt ihr Verantwortung übernehmen für das, was ihr nutzt, konsumiert und zerstört? Es ist nicht nur der Toaster – es ist die ganze Welt, die auf dem Spiel steht.
Wie könnt ihr es wagen, so weiterzumachen, als wäre alles in Ordnung?
„The Greatest Toaster Issue Ever“
„Folks, let me tell you, nobody has a better toaster than me, okay? My toaster was perfect. Absolutely perfect. Then someone—maybe it was the cheese lobby, I don’t know—decided to put cheese in it. A total disaster. I’m talking about melted cheese, folks, the kind of cheese that just sticks everywhere. People are saying it’s the worst thing they’ve ever seen in a toaster. Believe me, nobody has ever seen anything like it.
But we’re going to fix it. We’re going to make toasters great again. We’re going to clean the cheese out better than anyone, faster than anyone. And by the way, when it’s done, it’s going to be tremendous—just incredible. I’m the only one who can do it. The fake news won’t tell you that, but it’s true. My toaster will be the best toaster in the world again. Huge success, folks! You’ll all love it.“
Germans i germanes,
Avui ens trobem davant d’una situació inesperada, però no ens farà enrere! El nostre camí cap a la llibertat, cap a la sobirania dels nostres esmorzars, ha topat amb un obstacle. Un petit accident, potser, però ple de simbolisme: el formatge, el producte del nostre treball i de la nostra cultura, ha caigut dins del nostre torradora, bloquejant-ne el funcionament. Això no és només un problema domèstic; és una metàfora de la lluita que duem a terme com a poble.
Ens trobem davant d’un sistema que vol ofegar la nostra voluntat, que intenta paralitzar-nos, tal com el formatge ha paralitzat la torradora. Però no defallirem. Sabem que la força està en les nostres mans, en la nostra capacitat de trobar solucions i de lluitar per allò que ens pertany!
El primer pas per a la llibertat del nostre torradora, com ho és per al nostre poble, és desconnectar-nos de la font de poder que ens limita. Desendollem el torradora, igual que hem de desconnectar-nos d’un sistema que ens vol lligats. Només així podrem actuar amb seguretat i claredat.
Després, com a poble ferm i decidit, girarem la torradora amb delicadesa. Deixarem caure el formatge, aquell que ens volia aturar, però no ho aconseguirà. Amb un escuradents, precís com la nostra determinació, traurem les restes del formatge que encara queden atrapades. No serà fàcil, ho sabem, però res que valgui la pena ho és.
I, finalment, amb un drap humit, empapat en vinagre, netejarem les restes del passat, aquelles que volen impedir-nos avançar. Però alerta, germans, perquè aquest procés ha de ser fet amb paciència. Hem de deixar que el nostre torradora es purifiqui, que estigui ben sec abans de tornar-lo a connectar. Només així podrà funcionar lliurement, plenament, com ho farà el nostre país quan aconseguim la independència.
Quan arribi aquest moment, connectarem el torradora de nou. I aleshores, germans, veurem com torna a la vida, com daura el nostre pa amb la mateixa força amb què nosaltres daurarem el futur del nostre poble.
Visca la torradora, i visca Catalunya lliure!
Meine Damen und Herren, was für ein unglaubliches Spektakel sich hier gerade in der Küche abspielt! Wir sind live dabei, wenn der Toaster in der entscheidenden Phase seines Einsatzes steckt, und es könnte dramatischer nicht sein!
Harlekin, der Hausmeister der morgendlichen Küche, geht jetzt mit einem mutigen Angriff an die Front – doch ACHTUNG! Da fällt der Käse! Unglaublich, meine Damen und Herren, der Käse ist genau in den Toaster gefallen! Das ist ein schwerer Patzer, ein klassischer Anfängerfehler, der das gesamte Frühstück in Gefahr bringt! Die Zuschauer halten den Atem an – was wird Harlekin jetzt tun?
Aber halt, er bleibt cool! Er analysiert die Situation blitzschnell, greift sich den Stecker – und ZACK! Da zieht er den Toaster aus der Wand. Ein solider, sicherer Move, genau das, was jetzt nötig war, um schlimmeres Unheil abzuwenden. Ganz wichtig, keine Funken, kein Rauch – das Spiel bleibt in seiner Kontrolle!
Und jetzt die nächste Herausforderung: Den Toaster umdrehen, vorsichtig schütteln, ohne dass er die Nerven verliert. Da rieselt es, Käsebrocken fallen – und jawohl, meine Damen und Herren, das sieht gut aus! Der Großteil des Käses ist draußen, aber da sind immer noch Rückstände! Eine brenzlige Situation, aber Harlekin lässt sich nicht beirren.
Was macht er jetzt? Er greift zu einem Zahnstocher! Oh ja, das ist Präzisionsarbeit vom Feinsten! Millimetergenau geht er vor, kratzt die letzten Käsefäden heraus – und es funktioniert! Jede Bewegung sitzt! Er zeigt, warum er in dieser Küche die Nummer eins ist!
Und jetzt – der finale Schritt: Der Essig! Er wischt den Toaster ab, die Taktik ist perfekt. Ganz sanft, nicht zu viel Druck, keine überhasteten Aktionen. Es ist klar, er spielt das jetzt souverän runter. Er lässt den Toaster trocknen, bleibt ruhig, fokussiert.
Die Spannung steigt, jetzt kommt der Moment der Wahrheit. Der Toaster wird wieder eingesteckt. Die Augen der Zuschauer sind auf den Toaster gerichtet… und DA! Er funktioniert! Der Toast kommt raus – goldbraun, perfekt geröstet!
Meine Damen und Herren, das ist ein Meisterwerk! Ein sensationeller Auftritt von Harlekin, er hat den Toaster gerettet und sich das perfekte Frühstück gesichert! Ein wahres Küchendrama, aber mit Happy End!
Wir gratulieren und sagen: Ein großartiger Start in den Tag!
Nel buio fitto, le mie mani erranti, Verso il malor di cacio sciolto van, Che colma il tostator con mali tanti, E fa del mattin mio un vano plan.
O errore crudo, fonte di tormento, Che al mio digiuno ha dato il dolor! La cucina è sepolta in gran lamento, Senza più calore né alcun sapor.
Ma ecco, in lontananza sorge il lume, Un sentier di saggezza mi si dà: Stacca la spina e, con braccia ben grame, Pulisci il mal che tutto coprirà.
Così l’anima mia, col tostator, Rinati saranno, col primo amor.
Diese Beispiele zeigen, dass Generativität in der KI bedeutet, völlig neue Inhalte auf der Grundlage bereits bekannter Muster zu erstellen, sei es in Form einfacher Vorhersagen oder komplexer Inhalte. Die neuen Inhalte werden auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten generiert.
Aber wie kommt die KI zu diesen Wahrscheinlichkeiten? Das passiert im sogenannten Pre-Training.
Pre-Training – Lernen aus großen Datenmengen
Pre-Training ist ein entscheidender Prozess bei der Entwicklung von KI-Modellen wie GPT. Es bezeichnet die Phase, in der ein Modell auf einer riesigen Menge von Daten trainiert wird, um grundlegende Muster, Zusammenhänge und Strukturen zu lernen, die es später für spezialisierte Aufgaben nutzen kann.
Während dieses Pre-Trainings liest die KI Millionen von Texten aus unterschiedlichen Quellen wie Büchern, Artikeln und Websites. Sie lernt dabei, welche Wörter typischerweise zusammen vorkommen, wie Sätze grammatikalisch aufgebaut sind und welche semantischen Beziehungen zwischen Wörtern bestehen.
Wenn der Satz “Ich stecke den Toast in den Toaster” in den gelesenen Texten oft vorkommt, merkt sich die KI, dass “Toast” und “Toaster” typischerweise zusammen auftreten und somit “Toast” meistens das nächste Wort ist im Satz “Ich stecke den Toast in den …” und nicht das Wort “Briefkasten”.
Das neue am Pre-Training ist, dass das Verarbeiten der Daten geschieht, ohne, dass Menschen manuell eingreifen. So wie bei modernen Schachcomputern. Frühere Schachcomputer arbeiteten auf Basis von festen Regeln, die ihnen Menschen beigebracht hatten. Heute werden Schachcomputer nicht mehr mit Regeln programmiert, sondern sie spielen Millionen von Partien gegen sich selbst, ohne, dass ihnen jemand sagt, wie sie spielen sollen. So lernen sie aus Erfahrung, welche Züge zum Sieg führen. Genauso lernt ein GPT: Er analysiert unzählige Texte und lernt, welche Wörter sinnvoll zusammenpassen. Statt mit Regeln wird die KI durch Erfahrung besser.
Durch das Lesen von Millionen von Texten lernt die KI, welche Wörter oft in bestimmten Zusammenhängen verwendet werden. Durch das Pre-Training hat sie also gelernt, dass “Toast” oder mit “Toaster” zusammen verwendet wird.
Aber wie verarbeitet die KI einen Satz überhaupt?
Sprachverarbeitung: Tokenisierung
KI kann keine vollständigen Sätze oder Wörter direkt verstehen. Damit eine KI Sprache verarbeiten kann, muss sie diese zunächst in eine für Maschinen verständliche Form bringen. Das passiert, indem sie Sätze in kleine Teile zerlegt. Das können Wörter oder auch Teile von Wörtern sein. Diese kleinen Einheiten nennt man Token und den Prozess, in dem die KI Text in Tokens zerlegt, heißt Tokenisierung.
Als Faustregel kann man annehmen, dass 1 Token circa 4 Zeichen entsprechen. Manchmal ist ein Token ein ganzes Wort (wie “ich”), manchmal auch nur ein Teil eines längeren Wortes (wie “ste” aus “stecke”).
Tokenisierung von “ste-cke”
Die Tokenisierung zerlegt “stecke” in die Tokens
“ste”
“cke”
Das ist effizient, da “ste” und “cke” auch in anderen Wörtern vorkommen können, wie zB in “stehlen”, “stehen” oder “dicke”.
Diese Token stellen jedoch keine Wörter im herkömmlichen Sinne dar, sondern sind mathematische Vektoren. Diese Vektoren repräsentieren bestimmte Bedeutungen und stehen in einem mehrdimensionalen Raum zueinander in Beziehung. Wörter, die eine ähnliche Bedeutung haben, liegen in diesem Raum nah beieinander, während solche mit verschiedenen Bedeutungen weiter voneinander entfernt sind. So kann eine KI erkennen, dass „stecke“ und „Toaster“ in einem logischen Zusammenhang stehen.
Durch die Tokenisierung wird der Text in eine maschinenfreundliche Form gebracht, denn: Eine KI ist noch immer eine Maschine. Die Tokenisierung ist aber noch nicht ausreichend, denn Computer können nicht mit Wörtern oder Bedeutungen im herkömmlichen Sinn arbeiten, sondern nur mit Zahlen. Das heißt, die Tokens müssen in Zahlen umgewandelt werden. Diesen Prozess nennt man Embedding.
Embeddings – Die mathematische Repräsentation von Wörtern
Beim Embedding wird jedes Wort in einen sogenannten Vektor umgewandelt. Das ist eine Zahlenreihe, die bestimmte Eigenschaften des Wortes darstellt. Jede Zahl steht für eine Dimension in einem mehrdimensionalen Raum, in dem jedes Wort eine Position hat, die durch die Zahlenreihe angegeben wird. Jede Dimension kodiert bestimmte Aspekte der Bedeutung eines Wortes, zB:
Bedeutung: Wörter, die eine ähnliche Bedeutung haben wie „König“ und „Königin“, werden im Vektorraum nahe beieinander positioniert.
Grammatikalische Funktion: Wörter, die ähnlich verwendet werden, wie z. B. Verben oder Nomen, liegen ebenfalls nah beieinander.
Semantische Beziehungen zu anderen Wörtern oder Tokens
Kontextuelle Beziehungen: Der Vektor für ein Wort wie „Toast“ würde in der Nähe von Wörtern wie „Toaster“, „Frühstück“ oder „Brot“ liegen, da sie häufig im selben Kontext auftreten.
Für jede Dimension erhält das Token einen Zahlenwert. Dieser codiert die Häufigkeit des Auftretens einer bestimmten Eigenschaft. Das alles passiert im Pre-Training.
Beispiel: Linguistische Dimensionen des Wortes “stecke”
Wie wir oben gesehen haben, wird bei der Tokenisierung das Wort “stecke” in zwei Tokens zerlegt, nämlich “ste” und “cke”. Für jedes dieser Tokens kann man nun verschiedene Dimensionen bestimmen. Das können zB linguistische Dimensionen sein, die sich auf morphologische, syntaktische oder semantische Eigenschaften beziehen.
Die Zahl codiert die Häufigkeit des Auftretens innerhalb der Dimension.
Da “ste” ein häufiger Verbstamm im Deutschen ist, bekommt es einen hohen Wert in dieser Dimension
Flexion
kommt in verschiedenen Zeitformen vor
Wie flexibel tritt das Token in verschiedenen konjugierten Formen auf?
0,7
“ste” tritt in regelmäßigen Flexionsmustern auf und erhält daher einen mittleren Wert in dieser Dimension
Position im Wort
typischerweise am Anfang
Wie oft wird das Token als Wortanfang in Verben verwendet?
0,9
Da “ste” fast immer am Wortanfang steht, bekommt es einen hohen Wert in dieser Dimension
Morphologische Dimensionen
Alle Zahlen zusammen ergeben die Koordinaten für die Position des Tokens in einem mehrdimensionalen Vektorraum. Dieser organisiert die Wörter nach semantischen und syntaktischen Beziehungen.
Mehrdimensionaler Vektorraum
Der mehrdimensionale Raum ermöglicht es der KI, Bedeutungen und semantische Feinheiten von Wörtern zu erfassen. Dabei sind es weniger die Zahlen selbst, sondern die Position, die das Wort in Relation zu anderen Wörtern hat. Das heißt: In einem Sprachmodell wie GPT wird die Bedeutung eines Wortes durch seine Ähnlichkeit oder Unähnlichkeit zu anderen Wörtern dargestellt.
Wörter, die eine ähnliche Bedeutung oder Verwendung haben, werden im Vektorraum nah beieinander positioniert, während Wörter mit unterschiedlichen Bedeutungen weiter auseinander liegen. Beispiel: Das Wort „stecke“ könnte in einem mehrdimensionalen Vektorraum in der Nähe von Verben wie „lege“, „setze“ oder „schiebe“ positioniert sein, da sie ähnliche Bedeutungen oder grammatikalische Funktionen haben.
Schauen wir uns jetzt die Dimensionen unseres Toastes genauer an.
Essenskategorie:„Toast“ ist ein Lebensmittel –> es wird wird deshalb im Vektorraum in die Nähe von anderen Nahrungsmitteln wie „Brot“ oder „Butter“.
Zubereitung:„Toast“ ist oft mit der Zubereitung durch Erhitzen verbunden ist –> in der Nähe von Wörtern wie „Toaster“ oder „rösten“
Wortart:„Toast“ ist ein Substantiv und wird als Subjekt oder Objekt im Satz verwendet. Dies unterscheidet „Toast“ von einem Adjektiv wie “grün”, von dem es im Vektorraum weit entfernt sein wird.
Kontextvektoren: Werden durch den Satzkontext aktiviert. –> In einem Satz wie „Ich esse Toast“ könnte „Toast“ in den Vektorraum nahe zu anderen Lebensmitteln wie „Brot“ und „Käse“ eingeordnet werden. –> In „Ich stecke den Toast in den Toaster“ wird „Toast“ in Verbindung mit dem Kontext des Zubereitens verstanden, sodass sein Vektor näher bei Wörtern wie „Toaster“ oder „rösten“ liegt.
Wortbeziehungen: Ein Wort liegt im Raum in der Nähe von Wörtern, mit denen es häufig zusammen verwendet wird. “Toast” kommt oft mit Wörtern wie “Butter”, “Marmelade” oder “Frühstück” vor. –> Liegt im Vektorraum in der Nähe von diesen Wörtern
Im mehrdimensionalen Raum würde die Position von “Toast” ungefähr so aussehen:
Der mehrdimensionale Raum ermöglicht es der KI, Bedeutungen und semantische Feinheiten von Wörtern zu erfassen.
Um den Kontext richtig zu interpretieren, muss die KI sich auf die wichtigen Wörter in einem Satz konzentrieren. Das macht die Transformer-Architektur.
Transformer – Die Architektur hinter GPT
Der Transformer ist die Kernarchitektur, die es GPT ermöglicht, nicht nur die Wahrscheinlichkeiten für jedes einzelne Token zu berechnen, sondern auch den Kontext des gesamten Satzes zu “verstehen”. Das geht, weil der Transformer die Fähigkeit hat, nicht nur ein Wort nach dem anderen zu analysieren, sondern den gesamten Satz auf einmal.
Das ist wichtig, weil in einem Satz nicht alle Wörter gleich wichtig sind: Einige Wörter wie Subjekte, Verben und wichtige Objekte sind wichtiger für den Kontext als andere wie zB “den” oder “in”. Außerdem haben manche Wörter mehrdeutige Bedeutungen (zB “Bank”) und der Kontext (also die anderen Wörter des Satzes) entscheidet, welche Bedeutung gemeint ist. Im Transformer steckt eine Fähigkeit namens Selbstaufmerksamkeit (Self-Attention), die bedeutet, dass die KI ihre Aufmerksamkeit auf die wesentlichen Teile des Satzes lenkt. Das kann sie, weil sie die Token eben nicht nacheinander analysiert, sondern alle gleichzeitig. Durch die Konzentration auf wichtige Tokens kann die KI die Mehrdeutigkeit des Wortes “Bank” im Kontext eines Satzes besser auflösen und auf Grund von anderen im Satz vorkommenden Wörtern wie “Geld” oder “Park” die richtige Bedeutung erfassen. So “versteht” die KI, weil sie erkennt, welche Wörter besonders wichtig sind und wie stark sie miteinander verbunden sind.
Diese Zusammenhänge und die Wichtigkeit der Wörter lernt die KI während des Pre-Trainings an Hand von vielen Texten. Diese Information wird gespeichert, indem jedes Wort eine Gewichtung bekommt. Das ist eine Art Punktzahl, die ausdrückt, wie wichtig es im Vergleich zu den anderen Wörtern für den aktuellen Kontext ist. Wörter, die besonders wichtig sind, erhalten höhere Gewichte und daher mehr Aufmerksamkeit und mehr Einfluss auf die Vorhersage des nächsten Wortes. Die Gewichtung bestimmt also die Aufmerksamkeit.
Im Satz “Ich stecke den Toast in den” bekommt das Wort “Toast” ein höheres Gewicht, weil es das zentrale Objekt ist, das in etwas gesteckt wird. “stecke” wird ebenfalls ein höheres Gewicht haben als zB “den”.
Durch das Pre-Training hat der Transformer gelernt, dass das Wort “Toast” in Sätzen oft in der Nähe von “Toaster” vorkommt. Daher hat “Toaster” eine hohe Wahrscheinlichkeit, das nächste Wort im Satz zu sein, wenn der Transformer einen Satz mit “Toast” analysiert.
Zusammenfassung
Künstliche Intelligenzen wie GPT basieren auf der Fähigkeit, Muster zu erkennen, Wahrscheinlichkeiten zu berechnen und kontextuelle Zusammenhänge zu verstehen.
Im Pre-Training wird die KI mit einer enormen Datenmenge an Texten trainiert, um Muster und Zusammenhänge zwischen Wörtern zu erkennen.
Durch Tokenisierung werden Sätze in kleinere Einheiten aufgeteilt, die die KI analysiert. Jedes dieser Tokens wird in ein Embedding umgewandelt, das als Vektor in einem mehrdimensionalen Raum die semantische Bedeutung darstellt.
Mithilfe des Transformer-Modells nutzt die KI Self-Attention, um den Kontext zu analysieren und zu berechnen, welche Wörter wichtig sind.
Basierend auf Wahrscheinlichkeiten kann sie dann vorhersagen, welches Wort als nächstes kommt.
Generative KI kann nicht nur vorhandene Informationen verarbeiten, sondern auch neue Inhalte kreativ erzeugen.
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