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RAKETE - das Prompting Framework für die Schule

  • 29. Dez. 2025
  • 2 Min. Lesezeit

Aktualisiert: vor 3 Tagen

Der produktive Umgang mit Künstlicher Intelligenz zählt laut der Ständigen Wissenschaftlichen Kommission der Kultusministerkonferenz (SWK) zu den zentralen Zukunftskompetenzen. In ihrem aktuellen Impulspapier (SWK, 2024) fordert die Kommission, dass Schülerinnen und Schüler lernen müssen, KI als „Denkwerkzeug“ zielgerichtet in einer „versierten Koaktivität“ zu nutzen.


Ein Baustein, um diese komplexe Anforderung im schulischen Alltag pragmatisch umzusetzen, kann das RAKETE-Framework sein – ein Werkzeug, das speziell dafür entwickelt wurde, diese geforderte KI-Kompetenz im Klassenzimmer greifbar zu machen. Es operationalisiert komplexe Prompt-Engineering-Konzepte und ist das erste Framework im deutschsprachigen Raum, das visuell und didaktisch explizit für die Schule gestaltet wurde.


Prompting Framework RAKETE
Prompting Framework RAKETE

RAKETE in der Praxis

Das Framework ist aus der Idee heraus entstanden, fehlende Prompting-Kompetenzen durch KI selbst zu kompensieren. Das Grundprinzip ist dabei „Learning by Doing“: Schüler benötigen keine isolierten Vorkenntnisse, sondern erwerben die Kompetenz der „versierten Koaktivität“ intuitiv im Dialog mit dem Bot.


Deswegen ist er im Netzwerk der didaktischen KI-Agenten an unserer Schule der Ausgangspunkt für die Interaktion zwischen Schüler und KI. Der Bot verbessert den Prompt mit dem Schüler zusammen und fügt anschließend die jeweils passenden KI-Agenten in den Chat hinzu, um ihn bestmöglich auszuführen. Wir haben dazu für die meisten schulisch relevanten Anwendungskontexte bereits didaktische Agents mit unterschiedlichen Kompetenzen entwickelt, die auf diverse KI-Modelle und -Anwendungen zugreifen.


Der RAKETE-Bot im Einsatz an unserer Schule

Wissenschaftliche Fundierung

Das Fundament des Frameworks bildet dabei die Wissenschaft. Jeder Buchstabe des Akronyms R-A-K-E-T-E steht für eine Variable, deren positiver Einfluss auf die Ausgabequalität von Sprachmodellen in Studien (u. a. Kong et al., 2024; Madaan et al., 2023) belegt wurde. Durch Elemente wie Kontextsetzung, Few-Shot-Prompting (Exempel) und die schrittweise Herleitung (Erklärung) übersetzt das Framework technische Best-Practices in eine schulgerechte Handlungsanweisung, die sofort zu besseren Ergebnissen führt.


Wissenschaftliche Erklärung von RAKETE
Wissenschaftliche Erklärung von RAKETE

Das komplette Material und den Link zum interaktiven Bot kannst du hier herunterladen:




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