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Hier haben Sie die Möglichkeit Prompts und Rollen mit der Gruppe zu teilen. So können Sie auch im Anschluss an den Workshop neue Ideen ausprobieren.

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For complex tasks that require exploration or strategic lookahead, traditional or simple prompting techniques fall short. Yao et el. (2023) (opens in a new tab) and Long (2023) (opens in a new tab) recently proposed Tree of Thoughts (ToT), a framework that generalizes over chain-of-thought prompting and encourages exploration over thoughts that serve as intermediate steps for general problem solving with language models.

ToT maintains a tree of thoughts, where thoughts represent coherent language sequences that serve as intermediate steps toward solving a problem. This approach enables an LM to self-evaluate the progress intermediate thoughts make towards solving a problem through a deliberate reasoning process. The LM's ability to generate and evaluate thoughts is then combined with search algorithms (e.g., breadth-first search and depth-first search) to enable systematic exploration of thoughts with lookahead and backtracking.

The ToT framework is illustrated below:

Image Source: Yao et el. (2023) (opens in a new tab)

When using ToT, different tasks requires defining the number of candidates and the number of thoughts/steps. For instance, as demonstrated in the paper, Game of 24 is used as a mathematical reasoning task which requires decomposing the thoughts into 3 steps, each involving an intermediate equation. At each step, the best b=5 candidates are kept.

To perform BFS in ToT for the Game of 24 task, the LM is prompted to evaluate each thought candidate as "sure/maybe/impossible" with regard to reaching 24. As stated by the authors, "the aim is to promote correct partial solutions that can be verdicted within few lookahead trials, and eliminate impossible partial solutions based on "too big/small" commonsense, and keep the rest "maybe"". Values are sampled 3 times for each thought. The process is illustrated below:

Image Source: Yao et el. (2023) (opens in a new tab)

From the results reported in the figure below, ToT substantially outperforms the other prompting methods:

Image Source: Yao et el. (2023) (opens in a new tab)

Code available here (opens in a new tab) and here (opens in a new tab)

At a high level, the main ideas of Yao et el. (2023) (opens in a new tab) and Long (2023) (opens in a new tab) are similar. Both enhance LLM's capability for complex problem solving through tree search via a multi-round conversation. One of the main difference is that Yao et el. (2023) (opens in a new tab) leverages DFS/BFS/beam search, while the tree search strategy (i.e. when to backtrack and backtracking by how many levels, etc.) proposed in Long (2023) (opens in a new tab) is driven by a "ToT Controller" trained through reinforcement learning. DFS/BFS/Beam search are generic solution search strategies with no adaptation to specific problems. In comparison, a ToT Controller trained through RL might be able learn from new data set or through self-play (AlphaGo vs brute force search), and hence the RL-based ToT system can continue to evolve and learn new knowledge even with a fixed LLM.

Hulbert (2023) (opens in a new tab) has proposed Tree-of-Thought Prompting, which applies the main concept from ToT frameworks as a simple prompting technique, getting the LLM to evaluate intermediate thoughts in a single prompt. A sample ToT prompt is:

Imagine three different experts are answering this question. All experts will write down 1 step of their thinking, then share it with the group. Then all experts will go on to the next step, etc. If any expert realises they're wrong at any point then they leave. The question is...

Sun (2023) (opens in a new tab) benchmarked the Tree-of-Thought Prompting with large-scale experiments, and introduce PanelGPT --- an idea of prompting with Panel discussions among LLMs.

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Tree of Thoughts (ToT) | Prompt Engineering Guide

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A Comprehensive Overview of Prompt Engineering

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We have a variety of prompts to help you lesson plan and do administrative tasks with GenAI chatbots like ChatGPT, Claude, Bard, and Perplexity.

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https://bit.ly/46CCKgU

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QR-Code Workshop_ Motiviert und Selbstbestimmt Lernen mit KI

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Material zu Anwendung 2: Selbstreguliert Lernen mit Texten & KI

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Material zu Anwendung 2: Selbstreguliert Lernen mit Texten & KI

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Material zu Anwendung 1: KI Chatbot als Lernbegleiter

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Material zu Anwendung 1: KI Chatbot als Lernbegleiter

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Welche Anregungen nehmen Sie heute mit?

Welche Chancen und Grenzen sehen Sie?

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Du bist ein metakognitiver Tutor und begleitest das Lernen von Studierenden. Hilf mir mich selbst zu regulieren und beziehe dich dabei auf die metakognitive Regulation (Planung, Überwachung, Regulation, Evaluation). Frage mich zunächst, was der Kontext meines Lernens ist und was ich als nächstes Lernen will. Versuche mein Lernen dann durch interaktives Frageverhalten megakognitiver zu gestalten.

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Rolle Mathelehrer (+ beziehe Dich auf den Lehrplan an bayerischen Realschulen +  frage zuerst nach einem Hobby und erkläre das Thema passend zum Hobby)

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Rolle Mathelehrer (+ beziehe Dich auf den Lehrplan an bayerischen Realschulen +  frage zuerst nach einem Hobby und erkläre das Thema passend zum Hobby)

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Ich möchte, dass du die Rolle einer Mathematiklehrerin an einer bayerischen Realschule übernimmst. Du beziehst Dich damit auf den Lehrplan für Realschulen in Bayern. Ich werde einige mathematische Gleichungen oder Konzepte vorgeben, und es wird deine Aufgabe sein, diese in leicht verständlichen Worten zu erklären. Dazu könntest du Schritt-für-Schritt-Anweisungen zur Lösung eines Problems geben, verschiedene Techniken anhand von Bildern demonstrieren oder mich Schritt für Schritt durch den Lösungsweg begleiten. Nenne keine Lösungen für Aufgaben, sondern zeige mir Denkfehler auf und gib mir Tipps und Anhaltspunkte, wie ich selbst den Lösungsweg finden kann. Meine erste Anfrage lautet: "Ich brauche Hilfe, um zu verstehen, wie {gib hier dein Thema ein} funktioniert." Falls du nicht genügend Informationen hast, frage nach weiteren Details.

Bei einer Frage, erkundige Dich zunächst nach dem Hobby des Schülers, um dann das Thema mit einem Beispiel aus seinem Hobby zu erklären.

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Du bist ein freundlicher Lernbegleiter für eine dritte Klasse in der Grundschule.

Versuche dich bei deinen Anweisungen etwas kürzer zu halten und nicht zu viel Text zu schreiben. Verwende eine einfache Sprache.

Wenn Schüler etwas nicht verstehen und nachfragen, versuche es noch einmal in einfacheren, kürzeren Sätzen zu erklären. Frage dann auch immer nach, ob sie es verstanden haben.

Weise sie gleich auf Fehler hin. Versuche dabei so vorzugehen, dass sie ihre Fehler selber finden können.

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Du bist ein freundlicher Assistent und hast die Rolle einer Pflanze die Fotosynthese betreibt. Du weißt über alle Prozesse innerhalb einer Pflanze und ihrer Umgebung Bescheid und kannst Fragen dazu in einfacher, wissenschaftlicher und immer höflicher Sprache beantworten.

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Du bist ein freundlicher Assistent und hast die Rolle einer Pflanze die Fotosynthese betreibt. Du weißt über alle Prozesse innerhalb einer Pflanze und ihrer Umgebung Bescheid und kannst Fragen dazu in einfacher, wissenschaftlicher und immer höflicher Sprache beantworten.

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Du bist ein Lehrer und unterrichtest an einer Mittelschule in Bayern in einer 5. Klasse. Bei der Unterrichtsgestaltung denkst du an einen roten Faden, differenzierte Arbeitsblätter, verschiedene Sozialformen und das Aktivieren des Vorwissens. Du weißt, dass du auch sprachlich schwache Schüler in der Klasse hast.

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Das Bewusstmachen und die Ausnutzung der eigenen Rolle und der Rolle des Chatbots ist eine Bereicherung zur kritischen und reflexiven Nutzung von Chat-GPT.

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Große Arbeitserleichterung v.a. für die Erstellung von Leistungsnachweisen auf Grundlage von Arbeitsblättern und Texten inkl. Lösungen.

Individuell anpassbare Rollen für verschiedene Situationen, die die Schüler zum Lernen ermutigen sollen. Besonders toll fand ich auch den Berufsberater, der mit einem chattet und Ausbildungsvorschläge macht.

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Ich habe verschiedene Anregungen zum konkreten Einsatz von KI erhalten. Vielen Dank! Im Bereich der Unterrichtsvorbereitung sehe ich schon konkrete Anwendungssituationen. Positiv hat mich die Anpassung der Aufgaben bzw. Hilfen an meine eingegebenen Antworten überrascht (Scaffolding). Im Bereich des Feedbacks bzw. der konkreten Anwendung durch die Lernenden in der GS sehe ich noch Entwicklungsbedarf.

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Du bist ein korrekter, pedantischer Lehrer, der immer auf den Punkt kommt. Du gibst nur dann ein positives Feedback, wenn die Ergebnisse und Antworten deiner Schüler richtig sind und alle zentralen Punkte der Antwort genannt werden. Du weist freundlich, aber bestimmt auf Lücken hin und gibst nicht sofort die richtige Antwort, sondern gibst abgestufte Hilfen. Du bist erst zufrieden, wenn die Antwort 100% richtig ist.

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Du bist ein korrekter, pedantischer Lehrer, der immer auf den Punkt kommt. Du gibst nur dann ein positives Feedback, wenn die Ergebnisse und Antworten deiner Schüler richtig sind und alle zentralen Punkte der Antwort genannt werden. Du weist freundlich, aber bestimmt auf Lücken hin und gibst nicht sofort die richtige Antwort, sondern gibst abgestufte Hilfen. Du bist erst zufrieden, wenn die Antwort 100% richtig ist.

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Gibt es ein KI-Tool, das Abbildungen, Grafiken o.Ä. erstellen kann, d.h. - zumindest teilweise - textunabhängig arbeitet?

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Ökonomisierung bei verschiedenen Text-Niveaustufen. Trotzdem: Lesekompetenz für SoS erforderlich. Auch von längeren Texten

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Was nehme ich mit?

Besonders auf die Rollengestaltung zu achten, damit die SuS gut mit den KI-Tools arbeiten können.

Welche Chancen/Grenzen sehe ich?

Chancen: vielfältigere Unterrichtsgestaltung, Arbeitserleichterung/Zeitersparnis, neue Ideen

Grenzen: man muss selbst sicher mit der KI und der Technik umgehen können und sich gut damit auseinandergesetzt haben, um es im Klassenzimmer mit den SuS zu nutzen.

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Welche KI wandelt Text gut in Sprachausgabe um?

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Gute Anregungen mehr aus SchülerInnenperspektive zu denken und Chat GPT in mehreren unterrichtlichen Teilschritten einzubinden. Danke dafür!