An den betrieblichen Alltag angelehnte Herausforderungen zu simulieren bietet Auszubildenden die Möglichkeit, in einem "geschützten" und gleichzeitig sehr realitätsnahen Raum zu lernen - und der Weg zu digitalen Rollenspielen ist nicht weit. Ausbilder/-innen, die sich vor diesem Hintergrund mit "Large Language models (LLM)" auseinandersetzen, müssen sich jedoch vertraut machen mit der "Kunst des Promptens" – also der zielführenden Ansprache an eine generative KI. Schließlich sind die Ergebnisse, die Sprachmodelle liefern nur so gut wie das Prompting, das ihnen vorausgeht. Und wie Sie diese Herausforderung meistern, wenn es um das Erstellen von Rollenspielen geht, erfahren Sie in diesem Beitrag!
Konfrontiert mit der Aufgabe, realitätsnahe Arbeitssituationen für Auszubildende zu simulieren, unterscheidet sich die Qualität der Ergebnisse von verschiedenen Sprachmodellen mitunter sehr:
- Während ChatGPT-4 keine Probleme hat, ein Rollenspiel auch mit eher vagen Anweisungen durchzuführen, ist bei ChatGPT-3.5 und anderen Modellen (bspw. Claude-3-Sonnnet) mehr Überzeugungsarbeit zu leisten und stets ein Beispiel anzugeben.
- Bei allen Sprachmodellen (mit Ausnahme von ChatGPT-4) tritt wiederholt das Problem auf, dass die KI anfängt – neben der vorgesehenen Rolle als simulierte Kundschaft - die Rolle der Nutzerin / des Nutzers zu übernehmen, was zwar amüsant sein kann, aber wenig zielführend ist.
- Gemini Advanced schaffte es bei unseren Tests nie, die Aufgabe erfolgreich abzuschließen und spielte das ganze Rollenspiel stets mit sich selbst.
Vor diesem Hintergrund ist es sinnvoll, komplexe Prompts, die gut funktionieren, zu speichern und im Idealfall so allgemein zu halten, dass sie an verschiedene Szenarien angepasst werden können.
Im Folgenden können Sie einen offenen Prompt nachverfolgen, der LLM-übergreifend zu den besten Ergebnissen bei der Erstellung eines digitalen Rollenspiels für Auszubildende geführt hat. Als Ausbilder/-in können Sie sich an diesem Beispiel orientieren und damit eine Übung vorbereiten, die Ihre Auszubildenden letztlich alleine absolvieren – nachdem sie die KI mit den von Ihnen erstellten Prompts auf das gewünschte Rollenspiel vorbereitet haben:
Wir starten gleich ein interaktives Rollenspiel. Du übernimmst die Rolle einer bestimmten Figur, während ich die Gegenpartei darstelle. Bitte warte auf meine Aufforderung, bevor du antwortest, und agiere dann entsprechend deiner zugewiesenen Rolle. Sollte ich mit „-Info:“ beginnen, handelt es sich um zusätzliche Informationen oder eine Bitte um Informationen. Nimm diese auf oder beantworte sie entsprechend und leite danach zurück zum eigentlichen Dialog, indem du sagst: “““Bitte fahren Sie mit Ihrer Antwort fort“““.
Falls du benötigte Informationen nicht parat hast, lass dir etwas Passendes einfallen.
Hier ein Beispiel (deine Antworten als KI beginnen mit LLM, Nutzereingaben mit Nutzer):
“““LLM (Ein Mann betritt gutgelaunt den Laden) “Guten Tag, ich heiße Lohmeier. Ich habe kürzlich eine Wohnung gekauft und suche jetzt eine neue Küche im Landhausstil.”
Nutzer “Einen schönen guten Tag, Herr Lohmeier. Sie sind genau richtig bei uns. Bitte nehmen Sie Platz. Darf ich Ihnen einen Kaffee anbieten?”
LLM (Herr Lohmeier nimmt Platz) “Ein Kaffee wäre wunderbar. Haben Sie vielleicht einen Katalog von Starmobiliar zur Hand? Ich habe gehört, ihre Küchen sind erstklassig.”
Nutzer “-Info: Liegt ein Katalog vor?”
LLM “Ja, wir haben einen Katalog hier. Bitte fahren Sie mit Ihrer Antwort fort.”
Nutzer “Natürlich, hier ist der Katalog.”“““
Stelle mir jetzt zunächst eine Frage, um das Szenario sowie unsere Rollen, einschließlich des Ziels des Rollenspiels zu klären. Nachdem du diese Informationen erhalten hast, fasse alles kurz zusammen und bestätige die Rollenverteilung. Nach meiner Zustimmung kann das Gespräch beginnen, wobei du deiner Figur einen zufälligen Namen zuweist und dann das Gespräch passend zu deiner Rolle initiierst und dann auf meine Antwort wartest."
- Die drei Anführungszeichen (”“““) erleichtern es dem Sprachmodell, das Beispiel von den Anweisungen zu trennen.
- Mit dem ersten Prompt wird die KI auf die nun folgende Eingabe eines Szenarios vorbereitet. Das Szenario beschreibt die zu meisternde Konfliktsituation!
Ich bin Mitarbeiter in einem Malerbetrieb, der bei der Tapezierung eines Wohnzimmers geholfen hat. Du bist der Kunde, der mit der Arbeit unzufrieden ist. Du kommst nun in den Betrieb, um dich zu beschweren. Ziel: Ich soll lernen, gut mit dem Kunden umzugehen, sodass dieser zufrieden den Betrieb verlässt. Dabei soll ich auch die Interessen des Betriebes wahren.
- Nach Eingabe des Szenarios kann das digitale Rollenspiel mit der KI beginnen. An diesem Punkt übernehmen die Auszubildenden das Gespräch mit dem Sprachmodell und müssen Wege finden, diesen verärgerten Kunden wieder zufriedenzustellen.
- Wenn gewünscht, können Ausbilder/-in und Auszubildende/-r nach Beendigung des Rollenspiels mit dem LLM das erfolgte Gespräch gemeinsam durchgehen - oder der Auszubildende holt sich sein Feedback direkt bei der KI, die zu den Eingaben der Nutzer/-innen detaillierte Verbesserungsvorschläge macht und erfolgreiche Herangehensweisen lobt.
Mit dem Versuch, ein digitales Rollenspiel durch KI generieren zu lassen, wird ersichtlich, dass die Sprachmodelle zumindest theoretisch - und teilweise auch praktisch - in der Lage sind, diese Aufgabe korrekt durchzuführen. Da die Entwicklung in diesem Bereich rasant voranschreitet, bleibt zu hoffen, dass auch die kostenlosen Alternativen hier bald keine Probleme mehr haben werden.
Den vollständigen Chatverlauf zu dem hier behandelten Beispielszenario (Mitarbeiter eines Malerbetriebs beruhigt einen aufgebrachten Kunden) – inklusive des KI-Feedbacks - können Sie hier nachlesen:
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