Bestätigungsfehler mit gegensätzlichen KI-Prompts untersuchen

Das Problem

Wer von einer Idee überzeugt ist, fragt leicht nach ihren Vorteilen. Die KI liefert passende Gründe, und die eigene Meinung erscheint plötzlich gut abgesichert. Frau Keller möchte diese Schleife untersuchen, ohne Lernenden eine bestimmte Haltung vorzuschreiben.

Bestätigungsfehler, auch Confirmation Bias genannt, bezeichnet die Neigung, Informationen passend zur eigenen Erwartung zu suchen oder zu gewichten. Im Unterricht müssen Sie dabei zwei Dinge trennen: die Wirkung unterschiedlich formulierter Aufträge auf Antworten und den Umgang der Menschen mit diesen Antworten.

Frau Keller rahmt das Experiment als gemeinsame Untersuchung der Fragestellung, nicht als Test persönlicher Offenheit. Für jüngere Klassen genügen einfache fiktive Entscheidungsfälle. In der Weiterbildung lassen sich berufliche Abwägungen verwenden, sofern vertrauliche Vorgänge und persönliche Konflikte ausserhalb des Materials bleiben.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Eine sachliche Streitfrage auswählen. Verwenden Sie einen fiktiven Schulentscheid, etwa einen zusätzlichen ruhigen Aufenthaltsbereich. Stellen Sie ein gemeinsames Materialpaket mit unterschiedlichen Gesichtspunkten bereit. Vermeiden Sie persönliche Konflikte oder Themen, bei denen einzelne Lernende ihre Identität rechtfertigen müssten.

1. Die eigene Erwartung festhalten. Jede Person notiert vor dem Versuch ihre vorläufige Sicht und einen denkbaren Einwand. Diese Notiz muss nicht veröffentlicht werden. Sie dient dazu, später zu erkennen, welche Antwort man spontan überzeugender fand und warum.

1. Gegensätzliche Aufträge formulieren. Erstellen Sie eine Fassung, die für den Vorschlag argumentieren soll, und eine, die dagegen argumentieren soll. Thema, Material und gewünschter Umfang bleiben gleich. Ergänzen Sie eine offene Fassung, die begründet abwägen und fehlende Informationen nennen soll.

1. Die Bedingungen möglichst konstant halten. Nutzen Sie denselben freigegebenen Zugang und jeweils ein neues Gespräch. Dokumentieren Sie die Eingaben unverändert. Die unterschiedliche Argumentationsrichtung ist hier absichtlich Teil des Auftrags; eine entsprechende Antwort beweist deshalb noch keinen versteckten Fehler des Systems.

1. Auswahl und Begründung vergleichen. Markieren Sie, welche Angaben betont, ausgelassen oder unbelegt ergänzt wurden. Prüfen Sie jede wesentliche Behauptung am gemeinsamen Material. Achten Sie zusätzlich darauf, ob Einschränkungen fair dargestellt oder durch sichere Formulierungen verdeckt werden.

1. Das eigene Urteil reflektieren. Lassen Sie die Lernenden ihre Erwartungsnotiz wieder lesen. Welche Antwort wollten sie zuerst glauben, und welche Gegeninformation verändert ihr Urteil? Schliessen Sie mit einer verbesserten Recherchefrage, die Gegenbelege zulässt und Unsicherheit ausdrücklich benennen kann.

Vorlage zum Kopieren

Der folgende Prompt, also ein Arbeitsauftrag an die KI, unterstützt Sie als Lehrperson bei der Vorbereitung.

Ich plane ein Unterrichtsexperiment für [Stufe].
Fiktive Streitfrage: [Frage], gemeinsame Sachgrundlage: [geprüfter Text]
Erstelle drei vergleichbare Prompts: dafür argumentieren, dagegen argumentieren, offen abwägen.
Halte Material, Zielgruppe und Ausgabeumfang gleich.
Ergänze eine Auswertung zu Auswahl, Auslassungen, unbelegten Ergänzungen und eigenen Erwartungen.
Behaupte keine garantierte Wirkung einzelner Wörter.
Formuliere eine Frage nach Informationen, die ein vorläufiges Urteil ändern würden.
Keine persönlichen Positionen von Lernenden anfordern.

Ersetzen Sie die Platzhalter durch Ihre Stufe und einen vollständig fiktiven oder freigegebenen Sachfall; prüfen Sie den Entwurf vor dem Einsatz fachlich.

Welche Gegenprobe öffnet das Denken?

Lassen Sie Gegenargumente zuerst möglichst fair zusammenfassen, bevor sie zurückgewiesen werden. Die Übung bleibt unergiebig, wenn die Gegenseite absichtlich schwach formuliert wird. Ein revidiertes oder vorsichtigeres Urteil kann einen Lernfortschritt zeigen, ohne dass alle dieselbe Position einnehmen.

Worauf Sie achten müssen

• Daten schützen: Geben Sie keine Namen, Leistungsdaten, privaten Chats oder anderen Personendaten von Lernenden in öffentliche KI-Dienste ein. Verwenden Sie erfundene Sachfälle und die von Ihrer Institution freigegebenen Arbeitswege.
• Antworten prüfen: KI kann falsche Angaben und überzeugend klingende Erklärungen liefern. Vergleichen Sie entscheidende Aussagen mit dem Fachmaterial, bevor Lernende damit weiterarbeiten.
• Grenzen beachten: Ein absichtlich einseitiger Arbeitsauftrag erzeugt eine andere Aufgabe als eine offene Untersuchung. Nennen Sie diesen Unterschied in der Auswertung. Ein einzelner Durchlauf erlaubt keine Verallgemeinerung über alle KI-Systeme; auch spontane menschliche Zustimmung ist noch kein Beweis für eine stabile persönliche Verzerrung.
• Teilhabe ermöglichen: Passen Sie Sprache und Unterstützung an Alter und Vorwissen an. Stellen Sie vorbereitete Ausgaben oder eine Aufgabe ohne eigenes Konto bereit, damit private Geräte und Abonnements nicht über Lernchancen entscheiden.
• Zuständigkeit klären: Kantone und Bildungsinstitutionen regeln den Einsatz unterschiedlich. Klären Sie rechtliche Einzelfragen mit der zuständigen Fachstelle; die Unterrichtsvorlage ist keine rechtliche Freigabe.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Frau Keller bespricht an einer Sekundarschule in Thun einen erfundenen Vorschlag für einen Ruhebereich. Die zustimmende KI-Fassung betont Erholung, die ablehnende den Verlust gemeinsam nutzbarer Fläche. Beide ergänzen zunächst Vermutungen, die das Material nicht belegt.

Die Klasse markiert diese Stellen und bemerkt, dass viele jeweils den unbelegten Zusatz der bevorzugten Position übersehen hatten. Anschliessend formulieren die Jugendlichen eine offene Frage nach Nutzungsmöglichkeiten und Zielkonflikten. Ihr Ergebnis ist kein Urteil über den echten Schulbetrieb, sondern ein nachvollziehbarer Umgang mit gerichteten Fragen und eigener Zustimmung.

So hilft Ihnen Alpasana

Mit dem Angebot Kurs Prompt Engineering bietet Alpasana einen passenden Zugang zur eigenen Weiterbildung. Der Kurs behandelt Aufgabe, Hintergrund, Ziel und Ausgabeformat sowie den Einsatz von Beispielen. Sie üben, Aufträge schrittweise zu bearbeiten, zu überarbeiten und Ergebnisse zu prüfen. Programmierkenntnisse sind dafür nicht erforderlich; der Online-Kurs führt zu einem Zertifikat.

Die bewusste Formulierung und Überarbeitung von Aufträgen passt zum Vergleich gerichteter Fragen. Das beschriebene Experiment gestaltet Frau Keller selbst für ihre Lerngruppe.

Häufige Fragen

Müssen Lernende ihre Meinung vor der Klasse nennen?

Nein, eine private Erwartungsnotiz reicht für die Reflexion. Besprochen werden können fiktive Positionen oder freiwillige Beobachtungen. Niemand muss persönliche Überzeugungen offenlegen, damit die Methode funktioniert.

Ist jede einseitige Frage problematisch?

Nein, sie kann bewusst zum Sammeln einer bestimmten Perspektive dienen. Problematisch wird es, wenn das Ergebnis danach als ausgewogene Prüfung behandelt wird. Kennzeichnen Sie Zweck und Grenzen des Auftrags ausdrücklich.

Was tun wir, wenn die Antworten ausgewogen bleiben?

Dokumentieren Sie genau diesen Befund. Der Versuch soll keine vorher festgelegte Wirkung erzwingen. Untersuchen Sie trotzdem, welche eigenen Erwartungen die Beurteilung lenken und welche weiteren Bedingungen geprüft werden müssten.

Für die Weiterarbeit passen KI-Antworten vergleichen: Warum Einigkeit kein Beweis ist, KI als Debattenpartner: Gegenargumente fair prüfen lernen.