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Die zunehmende Integration Generativer Künstlicher Intelligenz (GenKI) in Bildungskontexte erfordert didaktische Rahmenmodelle, die über isolierte Prompting-Techniken hinausgehen. Die vorliegende Publikation stellt Version 2 des PCRR-Frameworks (Plan, Create, Review, Reflect) vor, das die Kollaboration zwischen Menschen und KI-Systemen als ganzheitlichen, iterativen Prozess strukturiert. Theoretisch fundiert wird das Framework durch das Konzept des Context Engineering, das sechs Dimensionen moderner KI-Interaktion umfasst: User Prompt, Systemprompt, Retrieval-Augmented Generation, Short-Term Memory, Long-Term Memory und Tools. Diese Konzeptualisierung bildet die Komplexität heutiger Compound AI Systems ab und überwindet die reduktionistische Fokussierung auf einzelne Eingabeformulierungen.Das PCRR-Framework gliedert den KI-Kollaborationsprozess in vier Phasen: die strategische Vorbereitung (Plan), die operative Interaktion (Create), die kontinuierliche Evaluation auf Mikro-, Meso- und Makro-Ebene (Review) sowie die metakognitive Prozessreflexion (Reflect). Gegenüber Version 1, die primär für die Berufsbildung konzipiert war, erweitert Version 2 den Anwendungsbereich auf alle Bildungsstufen und vertieft insbesondere die Review-Phase durch eine differenzierte Drei-Ebenen-Struktur. Die Diskussion verortet das Framework im Verhältnis zu bestehenden Ansätzen wie dem CLEAR-Framework, der AI Assessment Scale, TPACK und dem Experiential Learning Cycle nach Kolb.Als konzeptionelle Arbeit liefert die Publikation keine empirische Validierung, sondern ein theoretisches Referenzwerk, das als Grundlage für Folgepublikationen zu Bewertungsinstrumenten, Dokumentationsvorlagen und empirischer Erprobung dient. Die diskutierten Limitationen – darunter die empirische Validierungslücke, Implementierungshürden und die Volatilität der Technologie – definieren zugleich die Forschungsagenda für die Weiterentwicklung des Ansatzes.