Schulung – Prompt Engineering – Forschung & Wissenschaft

Prompt Engineering für Forschung und Wissenschaft

Prompt Engineering herstellerneutral: Rollen, Kontext, Few-Shot, Prompt-Ketten, Prompt-Bibliotheken und systematische Qualitätsprüfung.

Dauer
6 Stunden, ein Termin
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

Das Training „Prompt Engineering für Forschung und Wissenschaft“ richtet sich an Rollen wie Doktorandinnen und Doktoranden, Wissenschaftliche Mitarbeitende und Postdocs und Professorinnen, Professoren und Arbeitsgruppenleitungen und zeigt Schritt für Schritt, wie Prompt Engineering im Bereich Forschung & Wissenschaft produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

Ob ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini oder Le Chat: Die Qualität der Ergebnisse hängt maßgeblich davon ab, wie Aufgaben formuliert werden. Prompt Engineering ist die Fähigkeit, Sprachmodellen Ziel, Kontext, Rahmenbedingungen und gewünschtes Format so zu vermitteln, dass verlässlich brauchbare Ergebnisse entstehen. In diesem herstellerneutralen Praxistag lernen Sie bewährte Techniken, die in allen gängigen KI-Assistenten funktionieren: Rollen und Zielgruppen festlegen, relevanten Kontext auswählen, mit Beispielen arbeiten und komplexe Aufgaben in nachvollziehbare Teilschritte zerlegen. Jede Technik erproben Sie direkt an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag.

Der zweite Teil richtet den Blick auf Wiederholbarkeit und Qualität im Team. Sie entwickeln Prompt-Vorlagen mit Platzhaltern, bauen mehrstufige Prompt-Ketten für Analyse-, Schreib- und Prüfprozesse und legen eine gemeinsame Prompt-Bibliothek an. Sie lernen, Ergebnisse systematisch zu bewerten – mit Prüfkriterien, Testfällen und gezielter Selbstkontrolle durch das Modell – und typische Fehlerquellen wie Halluzinationen, Mehrdeutigkeiten oder unvollständigen Kontext zu vermeiden. Am Ende verfügen Sie über ein strukturiertes Vorgehen, das unabhängig vom eingesetzten Werkzeug funktioniert und mit neuen Modellen weiter trägt.

Wissenschaftliches Arbeiten ist geprägt von Literaturrecherche, Datenauswertung, Antragsschreiben und Publikationsdruck. Generative KI kann in jeder dieser Phasen unterstützen: beim Erschließen und Zusammenfassen von Fachliteratur, beim Strukturieren von Forschungsfragen, beim Schreiben von Analyse-Code, beim Überarbeiten englischsprachiger Manuskripte oder beim Vorbereiten von Drittmittelanträgen. KI-Agenten können wiederkehrende Schritte wie Datenbereinigung oder Literaturabgleich automatisieren. Gleichzeitig berührt KI zentrale Fragen der guten wissenschaftlichen Praxis: Wer ist Autor, wie wird KI-Nutzung offengelegt, wie werden erfundene Quellen verhindert? Forschende brauchen deshalb nicht nur Prompt-Techniken, sondern einen methodisch sauberen, transparenten und reproduzierbaren Umgang mit KI-Werkzeugen. Genau das vermittelt dieser Kurs praxisnah.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Doktorandinnen und Doktoranden
  • Wissenschaftliche Mitarbeitende und Postdocs
  • Professorinnen, Professoren und Arbeitsgruppenleitungen
  • Forschungsreferate und Drittmittelmanagement
  • F&E-Teams in Unternehmen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Stetig wachsende Literaturmenge, die kaum noch zu überblicken ist
  • Hoher Schreibaufwand für Anträge, Berichte und Publikationen
  • Datenauswertung, die Programmierkenntnisse voraussetzt
  • Unsicherheit über Regeln zur KI-Nutzung bei Journals, Förderern und Hochschulen

Das können Sie nach dem Training

  • Sie verstehen, wie Sprachmodelle Prompts verarbeiten, und leiten daraus wirksame Formulierungen ab.
  • Sie strukturieren Prompts mit Rolle, Kontext, Aufgabe, Rahmenbedingungen und Ausgabeformat.
  • Sie setzen Few-Shot-Beispiele und Prompt-Ketten für komplexe, mehrstufige Aufgaben ein.
  • Sie erstellen wiederverwendbare Vorlagen und bauen eine gemeinsame Prompt-Bibliothek auf.
  • Sie nutzen KI für Literaturarbeit und Schreiben, ohne Standards der guten wissenschaftlichen Praxis zu verletzen.
  • Sie erstellen mit KI-Unterstützung nachvollziehbaren Analyse-Code und dokumentieren ihn reproduzierbar.
  • Sie legen KI-Nutzung gemäß Vorgaben von Journals, Förderern und Ihrer Einrichtung transparent offen.

Inhalte & Ablauf

Modul 1 Wie Sprachmodelle Prompts verarbeiten
  • Grundprinzipien von Sprachmodellen: Wahrscheinlichkeiten, Kontextfenster, Grenzen
  • Warum Formulierungen, Reihenfolge und Beispiele das Ergebnis verändern
  • Ursachen für Halluzinationen und wie Prompts sie reduzieren
  • Unterschiede und Gemeinsamkeiten gängiger KI-Assistenten
Modul 2 Bausteine eines wirksamen Prompts
  • Rolle, Zielgruppe, Aufgabe, Kontext und Ausgabeformat festlegen
  • Rahmenbedingungen, Ausschlüsse und Qualitätskriterien formulieren
  • Strukturierte Eingaben mit Abschnitten, Trennzeichen und Markierungen
  • Gezielte Rückfragen des Modells einfordern statt Annahmen zuzulassen
Modul 3 Fortgeschrittene Techniken
  • Zero-Shot, One-Shot und Few-Shot: mit Beispielen Stil und Struktur vorgeben
  • Schrittweises Vorgehen und Begründungen für komplexe Aufgaben anfordern
  • Prompt-Ketten: Recherche, Entwurf, Prüfung und Überarbeitung trennen
  • Perspektivwechsel, Gegenargumente und Selbstkritik des Modells nutzen
Modul 4 Vorlagen und Prompt-Bibliotheken
  • Wiederverwendbare Vorlagen mit Platzhaltern und Variablen erstellen
  • Dauerhafte Anweisungen in Projekten, eigenen Assistenten und Agents hinterlegen
  • Prompt-Bibliothek im Team aufbauen, benennen, pflegen und teilen
  • Vorlagen dokumentieren: Zweck, Eingaben, erwartete Ausgabe, Verantwortliche
Modul 5 Qualitätsprüfung und verantwortungsvoller Einsatz
  • Prüfkriterien und Bewertungsraster für KI-Ergebnisse definieren
  • Testfälle anlegen und Prompts systematisch vergleichen und verbessern
  • Fakten, Zahlen und Quellen verifizieren; Vier-Augen-Prinzip etablieren
  • Datenschutz, vertrauliche Inhalte und Transparenz gemäß DSGVO und EU AI Act
Modul 6 Praxislabor: Forschung & Wissenschaft
  • Literatur erschließen
  • Forschungsdesign schärfen
  • Analyse-Code schreiben
  • Manuskripte überarbeiten
  • Drittmittelanträge vorbereiten
  • Qualitative Daten auswerten
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Es gelten die Leitlinien zur guten wissenschaftlichen Praxis: KI kann keine Autorschaft übernehmen, ihre Nutzung ist offenzulegen und alle Quellen sind im Original zu prüfen. Personenbezogene Forschungsdaten, etwa aus Studien mit Probanden, unterliegen der DSGVO und Ethikvoten; unveröffentlichte Ergebnisse und Gutachten sind vertraulich zu behandeln.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Literatur erschließen

KI fasst Abstracts und Volltexte zusammen, extrahiert Methoden, Stichproben und Befunde in Vergleichstabellen und hilft, Suchstrings für Fachdatenbanken zu formulieren – jede Quelle wird anschließend im Original geprüft.

Forschungsdesign schärfen

Forschungsfragen, Hypothesen und Operationalisierungen werden mit KI als kritischem Sparringspartner durchgespielt, um Lücken, Störvariablen und alternative Erklärungen frühzeitig zu erkennen. Auch geeignete Kontrollbedingungen und Grenzen der Generalisierbarkeit werden dabei diskutiert.

Analyse-Code schreiben

Forschende ohne tiefe Programmierkenntnisse erzeugen mit KI Skripte in Python oder R für Datenbereinigung, Statistik und Visualisierung und dokumentieren sie nachvollziehbar für die Reproduzierbarkeit. Ergebnisse werden mit Teststichproben überprüft.

Manuskripte überarbeiten

KI unterstützt bei Sprachkorrektur, Gliederung und Kürzung wissenschaftlicher Texte, prüft Konsistenz von Begriffen und hilft bei der Antwort auf Reviewer-Kommentare, ohne die Autorschaft zu übernehmen.

Drittmittelanträge vorbereiten

Förderrichtlinien werden in Checklisten übersetzt, Arbeitspakete und Meilensteine strukturiert und Abschnitte wie Verwertungsplan oder Zusammenfassung für Laien in mehreren Varianten entworfen. Budgetbegründungen werden ebenfalls nachvollziehbar gegliedert.

Qualitative Daten auswerten

Interviewtranskripte und offene Antworten werden mit KI vorkodiert und thematisch gruppiert; Forschende prüfen, verfeinern und dokumentieren das Kategoriensystem nach etablierter Methodik. Interkoder-Abgleiche bleiben dabei unverzichtbar.

Voraussetzungen

Erste Erfahrungen mit mindestens einem KI-Assistenten wie ChatGPT, Claude, Copilot oder Gemini sind hilfreich; technische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten in einer Disziplin; Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber nicht erforderlich.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit aktuellem Browser und Zugang zu mindestens einem KI-Assistenten, idealerweise dem in Ihrem Unternehmen freigegebenen Werkzeug.

Datenschutz & Compliance

Es gelten die Leitlinien zur guten wissenschaftlichen Praxis: KI kann keine Autorschaft übernehmen, ihre Nutzung ist offenzulegen und alle Quellen sind im Original zu prüfen. Personenbezogene Forschungsdaten, etwa aus Studien mit Probanden, unterliegen der DSGVO und Ethikvoten; unveröffentlichte Ergebnisse und Gutachten sind vertraulich zu behandeln.

Termine & Standorte

Pro Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • München Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen

Häufige Fragen

Funktionieren die Techniken mit jedem KI-Assistenten?

Ja, der Kurs ist bewusst herstellerneutral aufgebaut. Die Prinzipien – klare Aufgabe, relevanter Kontext, Beispiele, strukturierte Ausgabe und Prüfschritte – wirken in ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Le Chat und weiteren Werkzeugen gleichermaßen. Wo sich Assistenten im Detail unterscheiden, etwa bei Projekten oder eigenen Assistenten, zeigen wir die jeweiligen Entsprechungen.

Ist Prompt Engineering mit besseren Modellen nicht bald überflüssig?

Modelle verstehen unpräzise Anfragen zunehmend besser, doch sie können weiterhin nicht wissen, was Sie nicht mitteilen: Zielgruppe, Qualitätsmaßstäbe, interne Vorgaben oder relevanten Hintergrund. Gute Prompts sind daher vor allem gute Aufgabenbeschreibungen. Hinzu kommen Vorlagen, Prompt-Ketten und Qualitätsprüfung, die im Team auch mit neuen Modellen ihren Wert behalten.

Was ist eine Prompt-Bibliothek und wie pflegen wir sie im Team?

Eine Prompt-Bibliothek ist eine geordnete Sammlung erprobter Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben, jeweils mit Zweck, benötigten Eingaben, Beispielergebnis und Verantwortlichen. Sie lässt sich in einem gemeinsamen Dokument, Wiki oder direkt in Projekten des KI-Werkzeugs führen. Im Kurs legen Sie eine erste Bibliothek an und definieren einfache Regeln für Pflege und Freigabe.

Darf ich KI beim Schreiben meiner Dissertation nutzen?

Das hängt von der Promotionsordnung und den Vorgaben Ihrer Hochschule ab. Häufig ist KI für Sprachkorrektur und Ideenfindung zulässig, wenn die Nutzung offengelegt wird und die inhaltliche Eigenleistung erkennbar bleibt. Im Kurs lernen Sie, Nutzung sauber zu dokumentieren und typische Grauzonen sicher einzuschätzen.

Wie verhindere ich erfundene Quellen?

Sprachmodelle können plausibel klingende, aber nicht existierende Literaturangaben erzeugen. Arbeiten Sie deshalb mit Werkzeugen, die auf echte Datenbanken zugreifen, lassen Sie sich DOIs ausgeben und prüfen Sie jede Quelle im Original. Der Kurs zeigt einen Workflow, der KI-Recherche mit verlässlicher Literaturverwaltung kombiniert.

Was kostet die Schulung „Prompt Engineering für Forschung und Wissenschaft“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 6 Stunden Live-Training mit Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Für jeden Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Im Anfrageformular können Sie aber jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und melden uns innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

Kann der Kurs auf unser Team zugeschnitten werden?

Ja. Maßgeschneiderte Kurse kosten ca. 4.500 € mehr, je nach Thema und nach Absprache. Wir stimmen Inhalte, Beispiele und Übungen vorab mit Ihnen ab.

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