Uw prompttekst beïnvloedt de interactie met AI-modellen op verschillende manieren. Hier zijn enkele punten: Positieve elementen die de interactie stimuleren: - Duidelijkheid: U vraagt expliciet om een samenvatting en feedback, wat het model een duidelijke taak geeft. - Specificiteit: U vraagt naar inhoudelijke kwaliteit en elementen die de interactie beïnvloeden, waardoor het model gerichter kan antwoorden. - Structuur: Het gebruik van een overzichtelijke vraagstelling helpt het model om gestructureerd te antwoorden. Elementen die de interactie kunnen belemmeren: - Dubbele opdracht: "Vat het volgende document samen en geef feedback" kan leiden tot een minder gerichte reactie, vooral als het document niet direct wordt aangeleverd. - Onvolledige context: Zonder het document zelf wordt het moeilijk voor het model om een volledige en gerichte samenvatting of feedback te geven. - Vage feedbackvraag: "Feedback op de inhoudelijke kwaliteit" is breed; specifieker aangeven welke aspecten (bv. helderheid, volledigheid, brongebruik) zou de kwaliteit kunnen verbeteren. Hoe het feedbackmechanisme kan worden geoptimaliseerd: - Geef het document vooraf, zodat het model context heeft. - Wees specifiek over welke elementen van de inhoud je wilt dat worden beoordeeld, bijvoorbeeld: "Geef feedback op de structuur, helderheid en volledigheid." - Vraag om een gestructureerde reactie, bijvoorbeeld in bulletpoints of genummerd, voor beter overzicht. - Stel gerichte vragen, zoals: "Wat zijn de sterke en zwakke punten van de samenvatting?" of "Hoe kan ik de vragen verduidelijken voor betere antwoorden?" Kort samengevat: Uw prompt stimuleert gerichte interactie door duidelijke opdrachten, maar kan effectiever worden door meer context en specificiteit toe te voegen. Dit zal leiden tot meer gerichte, relevante en bruikbare AI-responsen.

Je prompt toont een bewuste benadering van AI-interactie met duidelijke sterke punten en enkele optimalisatiemogelijkheden. Hier is een analyse: **Elementen die interactie stimuleren:** 1. **Duidelijke instructie** ("Vat samen" + "geef feedback") - geeft de AI een heldere opdracht 2. **Dubbel doel** - combineert samenvatting met evaluatie, wat complexere output uitlokt 3. **Open einde** - vraagt om kwalitatieve beoordeling in plaats van ja/nee-antwoorden **Belemmerende elementen:** 1. **Ongespecificeerde criteria** - "inhoudelijke kwaliteit" is te vaag zonder duidelijke parameters 2. **Geen context** - de AI weet niet voor welk doel of welke doelgroep de feedback bedoeld is 3. **Geen kwaliteitsniveau** - ontbreken van referentiekader (bv. academisch, zakelijk, creatief) **Optimalisatiestrategieën voor beter feedback:** 1. **Specificeer evaluatiecriteria**: - "Beoordeel op helderheid, argumentatiekracht en feitelijke nauwkeurigheid" - "Geef een score van 1-10 voor overtuigingskracht" 2. **Voeg context toe**: - "Voor een wetenschappelijk publiek..." - "Gebruik de XYZ-methodologie voor analyse" 3. **Structureer de output**: - "Gebruik deze template: Sterke punten: [...] Verbeterpunten: [...]" - "Geef drie concrete suggesties voor verbetering" 4. **Vraag doorvragen**: - "Als bepaalde passages onduidelijk zijn, geef dan aan welke en waarom" **Effectiviteit huidige feedbackmechanisme**: Redelijk goed door de combinatie van samenvatten + evalueren, maar de feedback blijft oppervlakkig zonder gedetailleerde criteria. De AI zal algemene kwaliteitsoordelen geven in plaats van gerichte, actiegerichte feedback. **Aanbevolen verbetering**: "Vat dit document samen en analyseer de inhoudelijke kwaliteit op basis van deze criteria: structuur, bewijskracht en originaliteit. Geef per criterium concrete voorbeelden en suggesties voor verbetering. Richt je op een academisch publiek." Deze aanpassing levert meer gestructureerde, bruikbare feedback op met duidelijke handelingsperspectieven.