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Blogstract of
Writing a Fairy Tale with a Little Help of ChatGPT — Experiences of Fourth Graders
by Alyssa Kutzner & Kirsten Schindler
“I am a primary student in fourth-grade. I want to write a fairy tale. Tell me 15 figures I could use”. In this or another way student writers address ChatGPT while writing their text – a creative fairy tale of their own – collaboratively. This study explores how young learners engage with generative language models like ChatGPT– not just by consuming their output, but by learning to talk to them. Through a detailed analysis of 92 prompts and their resulting texts, we take a closer look at what we call “prompt literacy”: the emerging skill of knowing how to phrase questions and requests in ways that guide the AI to produce useful, creative, or context-sensitive responses.
In our article, we propose a methodological approach for analysing chat protocols with a special focus on the input the writers produce. We also suggest understanding writing prompts as a new writing strategy (i.e. “prompt literacy”) writers have to establish. To support this writing strategy, insights into AI-based writing processes are crucial. Chat procedures are a possible path in doing so. Rather than treating prompts as incidental, this research systematically categorises the structures students used. We distinguish between imperative requests (“Tell me five names”), yes-no questions (“Do you have an idea for a fairy tale?”), and wh-questions (“What rhymes with Enis?”) – all of which reflect different communicative intentions. To make sense of these, we developed a simple rule-based schema that encodes each prompt in functional components like [operator], [amount], [recipient], [object], or [condition]. This allows us to uncover how children structure their requests, quantify expectations, and specify features – all while playing with language in surprisingly purposeful ways. Mostly, the students use the chatbot as a source of inspiration, information or revision. Some of their requests, such as “give me 599999 titles for my fairy tale”, are less productive but in most cases the writers use elaborate requests or questions for the non-human addressee.
But the story doesn’t end with prompts. We also analysed how students used (or chose not to use) the content they received in return. Some groups adopted AI-generated names or titles word-for-word. Others modified the suggestions to better fit their own narrative ideas. Still others ignored the model’s output altogether, treating it as a kind of silent collaborator: useful for inspiration, but not for actual content.
So what does this tell us? First, that prompting is more than asking questions – it’s a form of design. Students are learning to shape their own ideas through dialogue with AI. Second, even very young users are capable of using generative tools critically and creatively. And third, AI can function not only as a writer, but as a co-author, companion, or even invisible muse, depending on how students decide to work with it. As educators and designers of future learning environments, we should be paying attention. Prompt literacy is a real, teachable skill and one that will become increasingly relevant as generative tools continue to evolve. This study offers a first step toward understanding how children learn to speak to machines and how those conversations, in turn, help them tell stories.
In their article, the two authors investigate how fourth-grade students utilise ChatGPT for writing Fairy tales.
With this article, the authors address an area that is relevant not only in terms of learning and teaching writing, but also in relation to educational policy decisions. Analyzing how young writers use ChatGPT when writing fairy tales is an interesting endeavor. The insights provided offer a comprehensive and nuanced perspective on the diverse range of prompts employed by fourth graders.
The introduction to the article mentions several research questions, some of which exhibit a pronounced normative character. I would suggest focusing the article on analyzing the students‘ prompts in order to make statements about prompt literacy.
Consequently, it would be advisable to align the title of the article more closely with the prompting.
The theoretical framework is appropriate and forms a suitable basis for the methodological part. The theoretical section begins by providing a good overview of the educational policy situation and the implementation of AI in schools in Germany. This is followed by explanations of prompting, giving readers a good overview of the different types of prompts.
The present study explores the notion of prompts as a form of text procedure, with the aim of providing a comprehensive description of the structures that underpin this concept. The distinction between the corresponding communicative functions (command, demand, etc.) is readily evident. In contrast to the text procedure approach (Feilke/Rezat 2025), however, a very detailed pattern analysis takes place.
The method and data are presented in a clear and comprehensible manner. The article’s limitations, particularly those relating to technical developments, are explicitly outlined.
The empirical data has been analysed in great detail, and the results are highly informative. The authors reveal the construction of the prompts and differentiate between various linguistic structures. The analysis of the prompts demonstrates an emphasis on linguistic structure, which is a positive aspect. A subsequent analysis of the prompts would have been interesting, in order to examine whether the learners formulate prompts that relate to content/thematic support for Fairy tale writing or to linguistic support for Fairy tale writing.
The analysis of the prompts takes up a large part of the article, whereas the case studies are rather short and are not related to the respective prompts. It is suggested that the article would benefit from the removal of the case studies and instead the analysis of the prompts in more detail with regard to prompts that relate to content/thematic support vs. linguistic support.
Although the two case studies provide an interesting insight into how the students dealt with the AI output, unfortunately, no connection is made to the corresponding prompts. The question of whether the learners‘ texts consist primarily of ChatGPT output or whether the learners formulate them independently could be addressed in a separate essay. That would certainly be worthwhile.
I recommend to publish the article after minor revisions.
Comments relating to text sections/lines:
5-7: The introduction begins with a normative question that is regarded as critical and which cannot be answered by data analysis. From my perspective, a purely descriptive approach is sufficient, with a focus on the central questions formulated in lines 8-13.
30-35: It is not clear to me which of the questions mentioned are to be answered in concrete terms („some of these…”). More specificity would certainly be helpful here.
195-199: If applicable, mention the study by Niloy et al. (2025) here: Niloy, A. C., Akter, S., Sultana, N., Sultana, J. & Rahman, S. I. U. (2024). Is Chatgpt a menace for creative writing ability? An experiment. Journal of Computer Assisted Learning, 40(2), 919-930. https://doi.org/10.1111/jcal.12929
292-293: The key features of a Fairy tale reflect the didactic customs in this area. Perhaps this should be mentioned.
442-444: Can you give an example for the prompt procedures?
774-777: Perhaps the lack of human-human interaction norms also reflects the fact that one is communicating with an artifact and not a human being? Is it implicitly suggested here that one should communicate with AI as one would with a human being?
995-998: I would delete this question (see explanation above).
Review by: Sylvia Bendel Larcher
Recommendation: publish
Alyssa Kutzner und Kirsten Schindler berichten von einer Untersuchung, die sowohl für die Schreibforschung als auch für die Forschung zu AI-Literacy von grosser Bedeutung ist. Sie haben untersucht, wie Schülerinnen und Schüler (SuS) der vierten Klasse ChatGPT beim Schreiben eines Märchens als Schreibhilfe nutzen. Zu betonen ist, dass die SuS das Märchen selber schreiben mussten und ChatGPT nur beratend zu Hilfe nehmen durften, etwa für das Generieren von Titeln oder Märchenfiguren. Damit wird allfälligen kritischen Stimmen gegenüber dem Einsatz von GKI in der Grundschule vorgebeugt, die befürchten, dass die Kinder gar nicht mehr selber schreiben.
Untersucht werden die 92 eingesetzten Prompts und die fertigen Märchen von 11 Zweiergruppen. Das ist ein kleines Sample, sodass die Studie als explorativ einzustufen ist. Die Prompts werden einer minutiösen linguistischen Analyse unterzogen. Am häufigsten werden Prompts mit Imperativen formuliert (über 50% der Fälle), gefolgt von Prompts in der Form einer Ja-/Nein-Frage mit ebenfalls direktivem Charakter und schliesslich Prompts mit einem Fragepronomen. Das Überraschendste an diesem Resultat ist die Tatsache, dass die SuS nicht die im Aufgabendossier vorgeschlagenen Prompts übernehmen, sondern eigene formulieren. Das zeugt von einer gewissen Unabhängigkeit der SuS sowie einer bereits in Ansätzen vorhandenen AI-Literacy.
Bei den weiterführenden Detailanalysen besteht eine gewisse Tendenz zur Überinter-pretation der doch kleinen Fallzahlen. Wenn zum Beispiel in Tabelle 9 die absolute Zahl von 2 Fällen als «40%» ausgewiesen wird, so ist das eher irreführend als erhellend. Ich würde empfehlen, in diesem Teil auf Prozentzahlen zu verzichten (oder die Tabellen gleich ganz wegzulassen) und in knappen Worten zu berichten, dass drei Schülergruppen ausführlichere Prompts benutzen.
Eine Stärke der Untersuchung von Kutzner und Schindler besteht darin, dass sie nicht nur die Prompts der SuS untersucht haben, sondern auch die entstandenen Märchen-texte. Diesbezüglich enttäuscht der vorliegende Beitrag allerdings. Es werden lediglich kursorisch die Übernahme- und Adaptionsstrategien von zwei Gruppen beschrieben. Von den anderen Gruppen erfahren die Lesenden nichts, was sehr bedauerlich ist.
Ebenso fehlt jeglicher Hinweis darauf, wie gut die Texte der SuS schlussendlich waren, ob die SuS das Lernziel, ein Märchen zu schreiben, erreicht haben. Ebenso spannend wäre die Frage, ob die Märchen durch den Einsatz von ChatGPT an Qualität gewonnen haben. Diese Frage lässt sich mit dem vorliegenden Datensatz natürlich nicht beantworten.
Insgesamt lässt sich aufgrund der vorgestellten Daten nicht ansatzweise abschätzen, ob der Einsatz von ChatGPT den SuS irgendetwas «gebracht» hat, ob sie a) etwas in Bezug auf die Nutzung von ChatGPT und b) etwas in Bezug auf das Schreiben eines narrativen Textes gelernt haben. Für Lehrpersonen sind aber genau das die entscheidenden Fragen: Haben die SuS die Lernziele erreicht? Was haben sie gelernt? Wie gut ist das Resultat? Die Ausführungen zu den teilweise absurden Zahlen, die die Kinder in den Prompts eingesetzt haben, lassen an der Ernsthaftigkeit der Auseinandersetzung mit ChatGPT Zweifel aufkommen und dürften von den Autorinnen noch kritischer eingeordnet werden.
Insofern lässt sich in Bezug auf den Inhalt bilanzieren: Der Beitrag zeigt fundiert auf, über welche Prompt-Strategien SuS der vierten Klasse verfügen, was ein wichtiger Hinweis auf ihre AI-Literacy ist. Die relevanten Fragen in Bezug auf die Schreibdidaktik bleiben aber unbeantwortet.
Der Schlussfolgerung der Autorinnen, dass das Schreiben von Prompts auch eine Form des Schreibenlernens darstellt und dass der Einsatz von GKI in der Grundschule sinnvoll sein kann, ist trotzdem zuzustimmen.
Formal und sprachlich lässt der Beitrag keine Wünsche offen. Er stützt sich auf aktuelle Literatur, was bei diesem Thema besonders anspruchsvoll ist, da die Forschung mit der technischen Entwicklung kaum Schritt halten kann. Allenfalls könnte man noch den Anschluss an die internationale Forschung zum Promptingverhalten suchen. Ich erlaube mir, am Schluss des Gutachtens drei Titel mit auf den Weg zu geben.
Zum Schluss zwei Details: Im Abschnitt 2.2 (ab Zeile 215) werden verschiedene Formen von Prompts unterschieden. Auf diese Unterscheidung wird später nicht mehr zurück-gegriffen. Ich empfehle, entweder in Kapitel 4 darauf zurückzukommen oder die Ausführungen in Abschnitt 2.2 wegzulassen.
Im Beitrag wird manchmal von «pupils» und manchmal von «students» gesprochen. Um Irreführungen zu vermeiden, empfehle ich, konsequent von «pupils» zu sprechen, wenn Kinder aus der obligatorischen Schulzeit gemeint sind.
Da der Beitrag wissenschaftlich solide verfasst wurde, kann er auch ohne grössere Änderungen publiziert werden. Er würde aber gewinnen, wenn Kapitel 4.1 gekürzt, Kapitel 4.2 ausgebaut und einige der offenen Fragen beantwortet würden.
Weiterführende Literatur zum Prompten
Desmond, Michael, und Michelle Brachman. 2024. „Exploring Prompt Engineering Practices in the Enterprise“. arXiv: 2403.08950v1
Knoth, Nils, Antonia Tolzin, Andreas Janson, und Jan Marco Leimeister. 2024. „AI literacy and its implications for prompt engineering strategies“. Computers and Education: Artificial Intelligence 6(100225). doi: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100225.
Tibau, Marcelo, Sean Siqueira, und Bernardo Nunes. 2024. „ChatGPT for chatting and searching: Repurposing search behavior“. Library and Information Science Research 46. doi: https://doi.org/10.1016/j.lisr.2024.101331.