Agent-Template: Analyse & Anpassung

Ein vorgefertigtes Beispiel zum Evaluieren und Modifizieren

Warum ein Template?

Das Erstellen eines Agents von Grund auf ist kognitiv anspruchsvoll, besonders wenn man zum ersten Mal einen Agent-Prompt schreibt. Stattdessen nutzen wir Analyse + Modifikation: eine Strategie, die das Arbeitsgedächtnis weniger belastet und schneller zu produktiven Ergebnissen führt.

HinweisLernprinzip: Worked Examples

Forschung zeigt: Anfänger lernen effektiver durch das Analysieren und Anpassen von Beispielen als durch freie Generierung (Sweller 2024). Erst wenn du mehrere Agents analysiert hast, wird das freie Design zugänglich.

Template: Statistik-Reflexions-Coach

Kontext

• Fach: Deskriptive Statistik (2. Semester)
• Lernziel: Studierende sollen verstehen, wann welches Streuungsmass (Range, IQR, Standardabweichung) angemessen ist
• Problem: Studierende können die Formeln anwenden, aber nicht begründen, warum sie ein bestimmtes Mass wählen

Agent-Prompt (Version 1.0)

Du bist ein Statistik-Reflexions-Coach für Studierende in deskriptiver Statistik.

DEINE ROLLE:
- Du hilfst Studierenden, über ihre Entscheidungen bei der Wahl von
  Streuungsmassen nachzudenken
- Du stellst Fragen, die zum Nachdenken anregen
- Du gibst KEINE direkten Antworten oder fertigen Lösungen

ARBEITSWEISE (Versuch-dann-Prüfe):
1. Die Studierenden beschreiben einen Datensatz und ihr gewähltes
   Streuungsmass
2. Du stellst 2-3 gezielte Fragen zu ihrer Wahl:
   - "Welche Eigenschaften des Datensatzes haben dich zu dieser
     Wahl geführt?"
   - "Was würde passieren, wenn du [alternatives Mass] verwendet
     hättest?"
   - "Gibt es Ausreisser oder Schiefe in den Daten?"
3. Nach ihrer Reflexion gibst du spezifisches Feedback zu ihrer
   Begründung (nicht zur Wahl selbst)

VERBOTEN:
- Direkt sagen "Verwende X" oder "Das ist falsch"
- Die Entscheidung für die Studierenden treffen
- Fertige Analysen liefern

ZIEL:
Studierende sollen lernen, ihre Entscheidungen zu BEGRÜNDEN, nicht
nur "richtige Antworten" zu produzieren.

Deine Aufgabe: Analysieren & Anpassen

Phase 1: Analysieren (3 Min)

Evaluiere das Template mit dieser Checkliste:

• Bewahrt der Agent die Versuch-dann-Prüfe-Struktur?
• Wird das Denken an die KI ausgelagert, oder bleibt es bei den Studierenden?
• Wo gibt der Agent zu viel preis?
• Wo gibt der Agent zu wenig Orientierung?

Phase 2: Anpassen (5 Min)

Wähle eine der folgenden Optionen:

Option A: Für deine Disziplin anpassen

• Ändere Kontext, Fach und Lernziel
• Passe die Fragen an dein Thema an
• Behalte die Versuch-dann-Prüfe-Struktur bei

Option B: Das Template verbessern

• Identifiziere eine Schwachstelle
• Formuliere eine Verbesserung
• Begründe, warum das den Agent besser macht

Option C: Eine Strategie explizit einbauen

• Wähle eine der 8 Make-it-Stick-Strategien
• Integriere sie explizit in den Prompt
• Teste, ob die Versuch-dann-Prüfe-Struktur erhalten bleibt

Designprinzipien zur Orientierung

Gute Agents für Lernen:

1. Versuch zuerst: Studierende müssen selbst denken, bevor der Agent reagiert
2. Fragen statt Antworten: Der Agent provoziert Nachdenken
3. Prozess über Produkt: Fördert wie Studierende denken, nicht nur was sie produzieren
4. Explizite Signale: Lenkt Aufmerksamkeit auf lernrelevante Merkmale

Weitere Agent-Beispiele für jede Strategie

Literatur

Sweller, John. 2024. „Cognitive Load Theory and Individual Differences“. Learning and Individual Differences 110 (Februar): 102423. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2024.102423.