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Fakten, Schlussfolgerungen und Meinungen im Quellenmaterial unterscheiden

Autor: AILesson6 Min. EinrichtungszeitGetestet mit:ChatGPTGeprüft am: 2026-08-28

Schnelle Antwort

Elementare Aussagen danach klassifizieren, was die Quelle beobachtet, folgert, bewertet, empfiehlt oder offenlässt. Angeben: Quellenmaterial, Kontext und Zweck, Klassifizierungsregeln. Erwartetes Ergebnis: Eine nachvollziehbare Aussagenübersicht mit Evidenzgrundlage, Schlussfolgerungskette und neutraler Umformulierung.

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Kontext hinzufügen

Dein Text bleibt in diesem Browser. AILesson Prompts sendet ihn nicht an ein Modell oder einen Server.

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Dein Prompt

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Klassifiziere Aussagen in der Quelle anhand der bereitgestellten Regeln als Fakten, berichtete Behauptungen, Schlussfolgerungen, Vorhersagen, Meinungen, Werturteile, Empfehlungen oder Unsicherheit.

Quellenmaterial:
[material]

Dokumentart, Rolle der Autorenschaft, Zielgruppe und Zweck:
[context]

Klassifizierungsdefinitionen:
[rules]

Zerlege gemischte Sätze in elementare Aussagen. Die Kennzeichnung als Fakt bedeutet, dass die Quelle eine überprüfbare Aussage vorlegt, nicht dass du sie unabhängig geprüft hast; unterscheide von der Quelle berichtete Fakten von extern verifizierten Fakten. Ermittle sprachliche Signale, Evidenz oder Prämissen, fehlende Schlussfolgerungsschritte, Modalität, Zuschreibung und mögliche Prüfwege für jede Aussage. Kennzeichne eine Aussage nicht allein deshalb als Meinung, weil sie umstritten ist, und nicht allein deshalb als Fakt, weil sie eine Zahl enthält. Gib eine Aussagentabelle, Schlussfolgerungsketten, gemischte oder mehrdeutige Fälle, Stellen, an denen die Grammatik handelnde Personen oder Gewissheit verbirgt, sowie eine neutrale Umformulierung zurück, die Zuschreibung und epistemischen Status bewahrt.
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Standardmäßig privatDer Prompt wird lokal in deinem Browser zusammengestellt. Gib keine vertraulichen Informationen in einen KI-Dienst ein, es sei denn, deine Organisation erlaubt dies.

Von der Eingabe zum Ergebnis

Ein ausgearbeitetes Beispiel

Sieh dir an, wie konkreter Kontext dieses Rezept in ein nutzbares Ergebnis verwandelt.

Tatsächliche Eingabe

Quellenmaterial
[Memo der Serviceleitung, §2] Kundenbeschwerden stiegen von 42 im April auf 57 im Mai. Der Anstieg zeigt eindeutig, dass das neue Weiterleitungssystem die Kundschaft verwirrt. Da das System grundlegend fehlerhaft ist, sollten wir sofort zum alten Verfahren zurückkehren. Laut Betrieb könnte der Anstieg im Mai teilweise auf eine Kampagne zurückgehen, durch die 18 % mehr Bestellungen eingingen, doch die Analyse ist noch nicht abgeschlossen. Wenn sich das aktuelle Muster fortsetzt, wird die Zahl der Beschwerden im Juni 70 überschreiten.
Kontext und Zweck
Internes Entscheidungsmemo der Serviceleitung für Führungskräfte. Vor einer Entscheidung über die Rückkehr zum alten Verfahren benötigen wir eine neutrale Evidenzübersicht. Es wurde keine externe Verifizierung vorgenommen.
Klassifizierungsregeln
Fakt: von der Quelle vorgelegte, überprüfbare Aussage über Vergangenheit oder Gegenwart. Berichtete Behauptung: zugeschriebene überprüfbare Aussage, die nicht unabhängig verifiziert ist. Schlussfolgerung: Ergebnis aus genannten oder ungenannten Prämissen. Vorhersage: Aussage über die Zukunft. Meinung/Werturteil: bewertender Maßstab. Empfehlung: vorgeschlagene Handlung. Unsicherheit: ausdrückliche Einschränkung oder Modalität. Eine Aussage darf nur dann eine primäre und sekundäre Kennzeichnung erhalten, wenn diese untrennbar sind.

Beispielausgabe

A1 Im April gab es 42 und im Mai 57 Beschwerden | von der Quelle vorgelegter Fakt, nicht unabhängig verifiziert | Signal: vergangene Anzahlen | anhand von Auszügen aus dem Beschwerdesystem, Definitionen und monatlichen Bezugsgrößen prüfen. A2 Das Weiterleitungssystem verwirrte die Kundschaft | mit hoher Gewissheit („eindeutig“) vorgelegte Schlussfolgerung | Prämisse: Anstieg der Anzahl; es fehlen: Beschwerdegründe, Exposition, Bestellmenge, Vergleich und zeitlicher Verlauf. A3 Das System ist grundlegend fehlerhaft | Werturteil und Schlussfolgerung | für „grundlegend“ fehlt ein genannter Maßstab. A4 Sofort zum alten Verfahren zurückkehren | Empfehlung | beruht auf A2/A3 und nicht vorgelegten Kosten/Risiken der Rückkehr. A5 Laut Betrieb stiegen die Bestellungen aufgrund einer Kampagne um 18 % | berichtete Behauptung; kausale Zuschreibung bleibt ungeprüft | Bestelldaten und Kampagnengestaltung prüfen. A6 Die Analyse des Betriebs ist unvollständig | berichteter Fakt/Unsicherheit. A7 Die Beschwerden werden im Juni 70 überschreiten | bedingte Vorhersage | beruht auf einem undefinierten „aktuellen Muster“; Rechenweg fehlt.

Schlussfolgerungskette: 42→57 Beschwerden → angenommene Verwirrung durch Weiterleitung → als grundlegender Fehler bewertet → sofortige Rückkehr. Die Beobachtungen liefern die mittleren kausalen Schritte nicht.

Neutrale Umformulierung: „Das Memo berichtet von 42 Beschwerden im April und 57 im Mai; die Anzahlen wurden hier nicht unabhängig verifiziert. Die Serviceleitung führt den Anstieg auf eine durch das neue Weiterleitungssystem verursachte Verwirrung der Kundschaft zurück und empfiehlt die sofortige Rückkehr, liefert jedoch keine Analyse der Beschwerdegründe oder Exposition. Der Betrieb berichtet von 18 % mehr Bestellungen im Mai im Zusammenhang mit einer Kampagne und bezeichnet seine Analyse als unvollständig. Eine Anzahl von mehr als 70 Beschwerden im Juni ist eine bedingte Prognose, deren Methode nicht angegeben wird.“

Warum das funktioniert

  1. 1

    Die Klassifizierung elementarer Aussagen zeigt, wenn ein Satz Beobachtung, Erklärung und Empfehlung verbindet.

  2. 2

    Die Trennung von quellenberichteten und unabhängig verifizierten Fakten verhindert, dass Behauptungen durch die Analyse als Fakten erscheinen.

Ergebnis prüfen

  • Wurden gemischte Sätze vor der Klassifizierung zerlegt?

  • Erläutert jede Kennzeichnung ihre Evidenz, das sprachliche Signal, die Zuschreibung und den Prüfweg?

  • Werden Zahlen, Umstrittenheit, Konfidenz und Wahrheitsgehalt begrifflich getrennt?

Sicher nutzen

Häufig gestellte Fragen

Praktische Antworten dazu, wann du dieses Rezept verwenden solltest, was du bereitstellen solltest und wo menschliche Prüfung weiterhin wichtig ist.

Was sollte ich vorbereiten, bevor ich „Fakten, Schlussfolgerungen und Meinungen im Quellenmaterial unterscheiden“ verwende?

Bereite für „Fakten, Schlussfolgerungen und Meinungen im Quellenmaterial unterscheiden“ das Quellenmaterial, den Kontext und Zweck sowie die Klassifizierungsregeln vor. Ersetze Platzhalter nur durch überprüfbare Angaben. Halte unbekannte Details ausdrücklich als unsicher fest, statt das Modell Schlussfolgerungen ziehen zu lassen.

Wann ist das Ergebnis von „Fakten, Schlussfolgerungen und Meinungen im Quellenmaterial unterscheiden“ noch nicht einsatzbereit?

Das Ergebnis ist noch nicht einsatzbereit, wenn es anhand der bereitgestellten Evidenz das genannte Ergebnis – eine nachvollziehbare Aussagenübersicht mit Evidenzgrundlage, Schlussfolgerungskette und neutraler Umformulierung – noch nicht liefert oder auf ungeklärten Annahmen, fehlenden Genehmigungen oder erfundenen Details beruht. Nutze die Prüfungen als Freigabekriterien: Überarbeite die Ausgangsdaten oder beauftrage eine namentlich benannte, autorisierte Person mit der Prüfung, statt ein nicht belegtes Ergebnis sprachlich zu verfeinern.

Für welche KI-Werkzeuge sind Tests zu „Fakten, Schlussfolgerungen und Meinungen im Quellenmaterial unterscheiden“ dokumentiert?

Im veröffentlichten Testnachweis für „Fakten, Schlussfolgerungen und Meinungen im Quellenmaterial unterscheiden“ ist mit Stand vom 28.08.2026 ChatGPT aufgeführt. Dies bestätigt dokumentierte Durchläufe, garantiert aber weder Kompatibilität noch identische Ergebnisse in späteren Produktversionen. Halte bei einem anderen Werkzeug oder einer anderen Version sämtliche Einschränkungen sichtbar und wiederhole vor der Verwendung die Ergebnisprüfungen.

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