Eine verbreitete Softwareentwicklungsmethode ist das Extreme Programming (XP). Dazu gehört auch das Pair Programming als Modus der gemeinsamen Programmierarbeit: Zwei Menschen sitzen vor einem Computer und kommunizieren über den Code, den die eine der beiden Personen eingibt. Die andere gibt Hinweise und macht Vorschläge, sodass ein permanenter kommunikativer Aushandlungsprozess im Gange ist.
Ich stelle mir vor, dass dieser Ansatz auch in der recht neuen Auseinandersetzung mit Chatbots bzw. Large Language Models taugt: Zwei Menschen diskutieren über die Prompts, die eingegeben werden und bewerten gemeinsam die Ausgaben des Chatbots, um anschließend den Prompt zu verfeinern. Pair Prompting.
Wie auch beim Pair Programming soll es keine Hierarchie innerhalb der Paarung geben, es sitzen also zwei Lernende nebeneinander, die allenfalls ein Erfahrungsgefälle zwischen sich haben. Ziel könnte sein, dass sie dieses mit fortschreitender Kommunikation angleichen und im besten Fall gemeinsame Fortschritte erzielt werden.
[Update 2024-09-29] Weiter als das Pair Prompting ginge das Mob Prompting in Anlehnung an die Idee des Mob Programmings (vgl. auch Pearl, 2018). Hier würde dann die gesamte Klasse bzw. der gesamte Kurs vor einem Beamer sitzen und gemeinsam eine Aufgabenstellung mit Prompting lösen. Zu organisieren wäre der Austausch über die jeweiligen Ergebnisse und das Abstimmungsverfahren über mögliche Verbesserungen oder Verfeinerungen.
Warum ist das sinnvoll?
Menschen sitzen in der Regel immer allein vor Endgeräten, also Handys und Computern. Das hat zunehmend Auswirkungen auf die mentale Gesundheit, wie Jonathan Haidt im Bezug auf Social-Media-Nutzung zeigt (Haidt, 2024). Bei der Nutzung von Chatbots auf Basis von Large Language Models ist die Sache nicht minder problematisch, weil sich epistemische Autoritäten verschieben und damit auch die Wahrnehmung von Welt. Daher scheinen mir besonders Prozesse des Kennenlernens von LLMs in Bildungskontexten im Sinne eines Pair oder Mob Promptings ein sinnvoller Ansatz, um gemeinsam die kritische Distanz zu wahren, Anthropomorphisierungen zu vermeiden und kreativ und experimentell die Möglichkeiten von LLMs zu erproben.
Referenzen
Haidt, J. (2024). The Anxious Generation: How the Great Rewiring of Childhood Is Causing an Epidemic of Mental Illness. New York: Penguin Press.
Pearl, M. (2018). Code with the Wisdom of the Crowd: Get Better Together with Mob Programming. Raleigh, N.C.: Pragmatic Bookshelf.