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title: "Prompten nach Plan: Das PCRR-Framework als pädagogisches Werkzeug für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz."
authors:
  - Dominik Freinhofer
  - Gerlinde Schwabl
  - Susanne Aichinger
  - Sandra Breitenberger
  - Sandra Steindl
  - Tanja Hechenberger
year: 2025
type: journalArticle
doi: 10.21243/mi-01-25-26
url: "https://journals.univie.ac.at/index.php/mp/article/view/9274"
tags:
  - paper
llm_decision: Exclude
llm_confidence: 0.95
llm_categories:
  - AI_Literacies
  - Generative_KI
  - Prompting
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# Prompten nach Plan: Das PCRR-Framework als pädagogisches Werkzeug für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

## Transformation Trail

### Stufe 1: Extraktion & Klassifikation (LLM)

**Extrahierte Kategorien:** AI_Literacies, Generative_KI, Prompting, Bias_Ungleichheit, Fairness
**Argumente:** 3 extrahiert

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 92 |
| Correctness | 97 |
| Category Validation | 88 |
| **Overall Confidence** | **91** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Exclude (Confidence: 0.95)

## Key Concepts

- [[AI Literacy]]
- [[Digital Equity in Education]]
- [[Prompt Engineering]]
- [[Responsible AI Use]]

## Wissensdokument

# Prompten nach Plan. Das PCRR-Framework als pädagogisches Werkzeug für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz

## Kernbefund

Das PCRR-Framework (Plan-Create-Review-Reflect) erhöht die Effizienz und Qualität der Prompterstellung signifikant: Mit Framework benötigten 64,5% der Schüler:innen nur einen Prompt für zufriedenstellendes Ergebnis vs. 30,8% ohne Framework. 86,9% bewerteten die Methode als hilfreich.

## Forschungsfrage

Wie kann Prompt Engineering als Schlüsselkompetenz systematisch in den schulischen Kontext integriert werden?

## Methodik

Empirisch-iterativ: Entwicklung eines Frameworks basierend auf Hochschullehrgang-Erfahrungen, Erprobung in 3 Praxisbeispielen an österreichischen Schulen (HLW Kufstein, HTL Perg, BAfEP), Schülerbefragung mit Likert-Skalen und offenen Fragen
**Datenbasis:** n=107 Schüler:innen HLW Kufstein (Praxisbeispiel 1), n=19 Schüler:innen HTL Perg (Praxisbeispiel 2), n=nicht angegeben BAfEP (Praxisbeispiel 3), Lehrpersonenberichte, Fragebögen

## Hauptargumente

- Prompt Engineering ist keine intuitive Technik und muss systematisch erlernt werden; bisherige Prompting-Frameworks adressieren nur technische Aspekte und vernachlässigen didaktische Einbettung, weshalb ein schulgerechtes Gesamtkonzept fehlt.
- Das PCRR-Framework erweitert klassisches Prompting um vorgelagerte Planung (Tool-Auswahl, Zielsetzung), kritische Überprüfung (Review) und reflektiven Rückblick (Reflect), was es zu einem ganzheitlichen didaktischen Ansatz macht.
- Empirische Ergebnisse zeigen, dass strukturiertes Prompting nach PCRR die Effizienz deutlich erhöht, eine hohe Nutzerakzeptanz genießt, und dass AI Literacy systematisch in Lehrpläne und Lehramtsausbildungen integriert werden muss.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

Fokus auf 'Schlüsselkompetenz für den kompetenten Umgang mit KI-Modellen' und 'Notwendigkeit, AI Literacy systematisch in Lehrpläne und Lehramtsausbildungen zu integrieren'; PCRR als pädagogisches Werkzeug für Schüler:innen und Lehrpersonen

### Evidenz 2

Expliziter Bezug zu 'generativer Künstlicher Intelligenz' und Sprachmodellen (LLMs wie ChatGPT, Gemini, Claude) sowie Bildgeneratoren (Midjourney, Stable Diffusion, Adobe Firefly)

### Evidenz 3

Zentraler Fokus auf Prompt Engineering mit vier Phasen (Plan-Create-Review-Reflect), verschiedenen Prompting-Techniken (Chain-of-Thought, N-Shot-Prompting, RAG, Delimiter, Format) und deren didaktische Vermittlung

### Evidenz 4

Diskussion digitaler Chancengleichheit: 'Schüler:innen ohne Zugang zu kostenpflichtigen Modellen könnten bei identischer Prompt-Formulierung qualitativ schlechtere Ergebnisse erhalten' und damit entstehende Disparitäten in Bewertung und Chancengerechtigkeit

### Evidenz 5

Konzern mit ethischem Umgang mit KI, kritischer Beurteilung KI-generierter Ergebnisse und der Forderung nach 'nachhaltige[r] und verantwortungsbewusste[r] Nutzung von KI im Bildungsbereich'

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Hohes Potenzial für AI Literacy und Bildungskontext, aber KEIN direkter Bezug zu Sozialer Arbeit oder Social Work-Praxis. Der Fokus liegt auf schulischem Prompting-Unterricht in Berufsbildung/IT. Die Relevanz für Soziale Arbeit wäre nur indirekt über AI Literacy für Social Workers gegeben.

**Unique Contribution:** Erstmaliger ganzheitlicher didaktischer Ansatz zu Prompt Engineering, der Planung, Erstellung, Überprüfung und Reflexion integriert und systematisch über drei Praxisbeispiele in österreichischen Schulen validiert wurde.

**Limitations:** Begrenzte Stichprobengröße und fehlende Kontrollgruppe in Praxisbeispielen; methodische Vergleichbarkeit der Ergebnisse fraglich; keine Langzeitevaluationen zur Nachhaltigkeit der Kompetenzentwicklung; Framework noch nicht in diverse Schultypen/Fächer systematisch getestet.

**Target Group:** Lehrpersonen in Berufsbildung und IT-Unterricht, Lehramtsausbildner:innen, Schulentwickler:innen, Bildungspolitik; potenziell relevant für Sozialarbeiter:innen, die mit jungen Menschen oder in Medienpädagogik arbeiten, aber nicht Kernzielgruppe

## Schlüsselreferenzen

- [[Knoth_et_al_2024]] - AI literacy and its implications for prompt engineering strategies
- [[Schulhoff_et_al_2024]] - The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques
- [[Perkins_et_al_2024]] - The Artificial Intelligence Assessment Scale (AIAS)
- [[Helm_et_al_2024]] - Einsatz künstlicher Intelligenz im Schulalltag - eine empirische Bestandsaufnahme
- [[Eager_Brunton_2023]] - Prompting Higher Education Towards AI-Augmented Teaching and Learning Practice
- [[Grizzle_et_al_2021]] - Media and Information Literate Citizens. Think Critically, Click Wisely!
- [[Dang_et_al_2022]] - How to Prompt? Opportunities and Challenges of Zero- and Few-Shot Learning
- [[Oppenlaender_et_al_2024]] - Prompting AI Art. An Investigation into the Creative Skill of Prompt Engineering
