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Call for Papers: KI im Deutschunterricht - Chancen und Limitationen als studentisches Forschungsprojekt

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Deutschunterricht der Sekundarstufe 1 bietet eine Vielzahl von Möglichkeiten und wirft gleichzeitig wichtige Fragen auf. Dieser Call for Papers lädt dazu ein, Forschungsbeiträge einzureichen, die sich mit verschiedenen Aspekten des Schreibens in der Sekundarstufe 1 befassen. Insbesondere sollen die Textsorten, Schreibkompetenzen sowie der sinnvolle Einsatz von KI für Lehrer und Schüler im Fokus stehen. Zusätzlich werden Beiträge erbeten, die sich mit der Textproduktion unter Einsatz von ChatGPT befassen und einen kritischen Blick auf die erzeugten Texte werfen. Es wird außerdem die Notwendigkeit des Lernens von Textproduktion im schulischen Umfeld trotz des Nutzens von KI beleuchtet. Der sinnvolle Einsatz von ChatGPT in der Sekundarstufe 1 sowie die Förderung der Rechtschreibkompetenz durch KI stehen ebenfalls im Mittelpunkt. Die Beiträge sollen auch Methoden zur Schreibförderung vorstellen, die durch KI unterstützt werden. Didaktische Prinzipien und ein Bezug zu schulischen pädagogischen Werten sind dabei besonders erwünscht.

Themenschwerpunkte für Einreichungen:

Schreiben in der Sekundarstufe 1: Untersuchung von Textsorten, Förderung von Schreibkompetenzen Sinnvoller Einsatz von KI im Deutschunterricht: Erfahrungen, Anwendungsbeispiele, Lehrerprofessionalisierung Textproduktion mit Hilfe von ChatGPT: Praktische Anwendungen und kritisches Hinterfragen der erzeugten Texte Notwendigkeit des Lernens von Textproduktion trotz Nutzen von KI KI und Rechtschreibung: Förderung von Rechtschreibkompetenz durch KI KI und Schreibförderung: Methoden zur Schreibförderung gestützt mit KI

Einreichungsrichtlinien:

Umfang: 15 Seiten im Format einer Proseminararbeit

Abgabedatum: 06.03.2024

Didaktische Prinzipien und Bezug zu schulischen pädagogischen Werten sind erwünscht Wir freuen uns auf innovative Forschungsbeiträge, die einen Beitrag zur Diskussion über die Chancen und Herausforderungen von KI im Deutschunterricht leisten.

Mit freundlichen Grüßen,

[Name des Veranstalters]

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Hauptthema: KI im Deutschunterricht - Chancen und Limitationen als studentisches Forschungsprojekt

Unterthema: KI und Literaturdidaktik

Liebe Studierende,

wir laden Sie herzlich dazu ein, Beiträge für unseren Call for Papers einzureichen, der sich dem spannenden Thema "KI im Deutschunterricht - Chancen und Limitationen als studentisches Forschungsprojekt" widmet. In diesem Rahmen liegt ein besonderer Fokus auf dem Unterthema "KI und Literaturdidaktik".

Hintergrund: Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in den Deutschunterricht bietet sowohl Chancen als auch Herausforderungen. In diesem Call suchen wir nach innovativen Perspektiven von angehenden Deutschlehrerinnen und -lehrern, die sich mit dem Einsatz von KI im Kontext der Literaturdidaktik auseinandersetzen.

Zielgruppe: Dieser Call richtet sich an Studierende des Lehramts Deutsch, die sich im fortgeschrittenen Stadium ihrer Ausbildung befinden. Wir ermutigen insbesondere angehende Lehrkräfte, die sich für die Schnittstelle von Literatur und Technologie interessieren, ihre Forschungsergebnisse einzureichen.

Kriterien für die Einreichung:

Die eingereichten Arbeiten sollten einen Umfang von 15 Seiten Haupttext umfassen.

Die Hauptzielsetzung der Beiträge sollte in neuen und kreativen Ansätzen liegen, wie Literatur und KI praxisnah im Deutschunterricht vermittelt werden können.

Themenbereiche können unter anderem sein:

1. Einsatz von KI-Tools zur Literaturanalyse im Unterricht.

2. Entwicklung von digitalen Lernmaterialien unter Einbeziehung von KI.

3. Kreative Ansätze zur Integration von KI in literaturdidaktische Konzepte.

Einreichungsfrist und Kontakt: Bitte reichen Sie Ihre Beiträge bis [Einreichungsfrist] per E-Mail ein unter [Kontakt-E-Mail]. Wir freuen uns auf innovative und praxisnahe Forschungsergebnisse, die einen Beitrag zur Weiterentwicklung des Deutschunterrichts leisten.

Mit freundlichen Grüßen,

[Name der Organisation]

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Call for Papers: KI im Deutschunterricht - Chancen und Limitationen als studentisches Forschungsprojekt Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) im Deutschunterricht ist ein dynamisches Forschungsfeld, das kontinuierlich neue Möglichkeiten und Herausforderungen bietet. Wir laden Studierende dazu ein, sich aktiv an diesem Diskurs zu beteiligen und ihre Forschungsergebnisse im Rahmen unseres Proseminars vorzustellen. Unter dem Übertitel "KI im Deutschunterricht - Chancen und Limitationen als studentisches Forschungsprojekt" fokussieren wir insbesondere auf den Bereich "KI und Mediendidaktik". Hierbei können verschiedene Aspekte erkundet werden, die den Einsatz von KI im Deutschunterricht beeinflussen. Untersuchungsgebiete können die Integration von KI-Technologien in Lehrmaterialien, die Analyse von Lehrmethoden und -strategien mit KI-Unterstützung, sowie die Rolle von KI bei der Förderung von Kreativität im Deutschunterricht sein. Darüber hinaus sind Fragestellungen zur Lesesozialisation und wie KI die Lesefähigkeiten und den sozialen Austausch über Literatur beeinflussen kann, von Interesse. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Rolle von KI im Umgang mit Fake News im Deutschunterricht. Hierbei sollen Forschungsansätze beleuchtet werden, wie KI dazu beitragen kann, kritische Medienkompetenz zu fördern und Schüler*innen vor Fehlinformationen zu schützen. Zudem soll analysiert werden, wie Medien KI im Deutschunterricht repräsentieren und welchen Einfluss dies auf die Wahrnehmung von Schüler*innen hat. Wir ermutigen auch zu anderen innovativen Forschungsansätzen im breiten Spektrum von "KI und Mediendidaktik". Die eingereichten Arbeiten sollten wissenschaftlichen Standards entsprechen, das offizielle Format für wissenschaftliche Arbeiten (z. B. APA, MLA) verwenden und einen Umfang von 15 Seiten nicht überschreiten. Einreichungen sind bis spätestens 31. Januar 2024 willkommen. Wir freuen uns auf Ihre kreativen Beiträge, die dazu beitragen, die Chancen und Herausforderungen von KI im Deutschunterricht besser zu verstehen. Mit freundlichen Grüßen Die Gruppe „KI und Mediendidaktik“

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Thema: "KI im Deutschunterricht - Chancen und Limitationen als studentisches Forschungsprojekt"

Liebe Studierende,

Wir laden Sie herzlich ein, sich an unserem Forschungsprojekt zum Thema "KI im Deutschunterricht" zu beteiligen. In einer Welt, in der Künstliche Intelligenz (KI) eine immer größere Rolle spielt, wollen wir erforschen, wie KI das Feld des Deutsch als Fremd- oder Zweitsprache (DaF/DaZ) Unterrichts bereichern kann.

Ihre Beiträge sollten sich auf folgende Schwerpunkte konzentrieren:

1. Die Rolle von KI im DaF/DaZ-Unterricht: Untersuchung, wie KI Lehrkräften und Schüler:innen beim Sprachenlernen unterstützen kann.

2. Chancen und Möglichkeiten: Analyse der Potenziale und Vorteile, die eine Integration von KI in den Deutschunterricht bieten könnte.

3. Limitationen und Herausforderungen: Kritische Betrachtung der Grenzen und Probleme, die mit dem Einsatz von KI im DaF/DaZ-Kontext verbunden sind.

Ihre Arbeiten sollten sich auf den Bereich DaF/DaZ konzentrieren und einen Umfang von maximal 15 Seiten haben.

Wir freuen uns auf innovative und fundierte Beiträge, die einen Beitrag zur Diskussion darüber leisten, wie KI den Deutschunterricht effektiver und zugänglicher gestalten kann.

Einreichungsfrist: [Datum]

Bitte senden Sie Ihre Beiträge an [Kontaktinformationen].

Mit freundlichen Grüßen,

[Name der Organisation/Universität]

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KI und übergreifende Themen mit Bezug zum Deutschunterricht (Leistungsbeurteilung, übergreifende Themen im Lehrplan, etc.)

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KI und übergreifende Themen mit Bezug zum Deutschunterricht (Leistungsbeurteilung, übergreifende Themen im Lehrplan, etc.)

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KI im Deutschunterricht - Chancen und Limitationen als studentisches Forschungsprojekt

Untertitel: KI-gestützte pädagogische Implikationen im Deutschunterricht: Erforschung von Bewertungsmethoden, Inklusionsstrategien und Lehr*innenunterstützung - Ein studentisches Forschungsprojekt

Hintergrund:
Die Digitalisierung und insbesondere die künstliche Intelligenz (KI) haben tiefgreifende Auswirkungen auf Bildung und Unterricht. In diesem Kontext bietet das studentische Forschungsprojekt “KI im Deutschunterricht” eine Plattform, um die vielfältigen Chancen und Herausforderungen zu erkunden, die KI im Bereich des Deutschunterrichts mit sich bringt.
Zielsetzung:
Wir laden Studierende ein, Seminararbeiten von bis zu 15 Seiten Haupttext einzureichen, die innovative, kritische und interdisziplinäre Perspektiven auf die Rolle der KI im Deutschunterricht bieten. Die Arbeiten sollten sich auf eines oder mehrere der folgenden Themen konzentrieren:
1. Leistungsbeurteilung und KI: Untersuchung, wie KI-Tools zur Bewertung und Analyse von Schülertexten eingesetzt werden können, einschließlich ethischer und praktischer Überlegungen.
2. Inklusion und KI: Erkundung der Möglichkeiten, wie KI Assistenzsysteme für Schüler*innen mit Beeinträchtigungen und Lernschwierigkeiten bereitstellen kann, um einen inklusiveren Deutschunterricht zu fördern.
3. Unterstützung durch KI: Analyse der Rolle der KI als Hilfsmittel für Schüler*innen und Lehrpersonen, einschließlich personalisierter Lernpfade, Sprachanalysetools und interaktiven Lernplattformen.

Einreichung und Bewertung:
• Einreichungsfrist: 03.03.2024
• Format: A4, Times New Roman, 12-Punkt-Schrift, Zeilenabstand 1,5.
• Sprache: Deutsch
• Einreichung: per Email
Die eingereichten Arbeiten werden von einer Jury aus Fachleuten im Bereich Deutschdidaktik und Künstliche Intelligenz begutachtet. Die besten Beiträge werden für eine Präsentation im Rahmen einer studentischen Konferenz ausgewählt und in einem Sammelband veröffentlicht.

Wir freuen uns auf Ihre innovativen und wegweisenden Beiträge zu diesem spannenden und wichtigen Forschungsfeld!

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Lesen und KI: Assoziationen und mögliche Forschungsinteressen

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Lesen und KI: Assoziationen und mögliche Forschungsinteressen

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KI als Lesetutorinsystem (siehe Lautlesetutor, MS Teams Lesefortschritt) --> Diagnose und Auswertung KI als Leser:in: Wie lesen LLMs und was bedeutet das für die Arbeit mit Texten? Können Sie zusammenfassen, Informationen richtig entnehmen (information retrieval)?

Leseprozesse vereinfachen: Modalitätswechsel durch text to speech --> Assistenzsysteme, die lineares Lesen obsolet machen --> Shift zum Hören (siehe Podcasts): Sich Texte vorlesen lassen, sich Texte erklären lassen,

KI und Lesestrategien: Welche der von Philipp besprochenen Lesestrategien kann die KI in Zukunft übernehmen? Technische Lösungen für Factchecking (siehe Factiverse)? Fragen an den Text stellen? Lese- und Verstehensprozesse begleiten? Basis müsste hier die Lesedidaktik sein.

KI und Lesesozialisation: siehe Lesesozialisationsforschung von Rosebrock et al. --> Kann KI eine sozialisierende Instanz sein? Können Kinder, die im Elternhaus keine Unterstützung beim Lesen bekommen, durch KI gefördert werden? KI als Geschichtenerzählerin, als Gegenüber

KI und kritisches Lesen: Was sind eigentlich die (Lese-)Kompetenzen, die es braucht, wenn es immer heißt, man soll den Output der KI "kritisch" betrachten? Was wäre "kritisches" Lesen, in welche Teilkompetenzen zerfällt das? Was ändert sich dadurch, dass Sourcing schwieriger wird?

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Sprache und KI: Assoziationen und mögliche Forschungsinteressen

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Sprache und KI: Assoziationen und mögliche Forschungsinteressen

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Kommunikation mit der KI: Interaktionsorientieres Schreiben (siehe Forschungsliteratur) als Modus der Kommunikation --> Konventionen(kannst du bitte), Kompetenzen (siehe Prompt Engineering); Dialogizität; Was muss man können, um sinnvoll kommunizieren zu können mit KI?

Sprachnormativität: Stichwort Deskilling: Was geht verloren, wenn Programme automatisch die Rechtschreibung übernehmen? Muss man dann noch viel Wert auf Rechtschreibübungen legen? Grammatik? Welche Normsprache wird eigentlich von Chat GPT vertreten? --> Sprachbetrachtung mittels ChatGPT: Mit SuS computergenerierte Sprache untersuchen --> WElche Konzepte der Sprachbetrachtung gab es bisher? Eignen Sie sich auch für die Sprachreflexion von KI-generierter Sprache?

Sprache lernen: KI im DaF/DaZ-Kontext: Als Tutor-system; Generierung von Dialogen, siehe Dialogsysteme, Welche Konzepte gab es bisher? Was weiß man in DaF/DaZ über computergestütztes Sprachlernen? Erstellung von Arbeitsblättern, Materialien?

Gendergerechte Sprache: Welche Konzepte für gendern gibt es, welche Konzepte verwendet ChatGPT? Was bedeutet das für den Umgang mit Schüler:innen? Welche Sprachnormen sind repräsentiert? etc.

Gespräche führen mit der KI: Dialogsysteme? Welche Kompetenzen kennt man in der Sprachdidaktik für gelungene Kommunikation? Welche werden bisher unterrichtet? Was ändert sich bei den Kommunikationsmaximen, wenn es kein menschliches Gegenüber ist?

Sprachphilosophische Überlegungen: Auch in der Schule reflektiert man mit SuS (Oberstufe) über sprachphilosophische Fragestellungen: Welche Welt wird durch Sprache hervorgebracht? Welche Macht/Kraft hat Sprache? Was kann sie bewirken? Wie beeinflusst sie unseren Blick auf die Welt? --> Nach Prüfung dieser sprachphilosophischen Konzepte könnte man überlegen, wie man sie erweitern muss, wenn man über künstlich generierte Sprache nachdenkt: Welche Welt ist in ihr repräsentiert? Welche Bedeutung können stochastische Textsynthesen überhaupt tragen? (siehe Bajohr: Dumme Bedeutung und Bender: Stochastic Parrots)

Über KI sprechen: Wie kann man über KI sprechen, auch im Unterricht mit SuS? Worauf muss man achten? Hier inbesondere das Phänomen der Anthropomorphisierung: Vermenschlichung von KI durch sprachliche Unschärfen: "Sie hats noch nicht verstanden!" statt "Die komplexe wahrscheinlichkeitsbasierte Berechnung der Wortfolge hat nicht zu dem gewünschten Ergebnis geführt!" Anthropomorphisierung auch mit SuS diskutieren und untersuchen: Open AI trägt wenig dazu bei, dass wir LLMs dehumanisieren (siehe Antworten wie "Ich habe mich geirrt!")

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Literatur und KI: Assoziationen und mögliche Forschungsinteressen

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Literatur und KI: Assoziationen und mögliche Forschungsinteressen

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Literatur in der KI: Welche Literatur ist eigentlich in den LLMs repräsentiert? Was bedetuet das für schulische Kanonisierungsprozesse? Was kennt die KI? Was kennt sie nicht? --> Kulturelle Repräsentation von Werken? --> Fragen nach transkultureller Literaturdidaktik? Welche PErspektiven werden eigentlich sichtbar gemacht? Was fehlt? Kanonlücke?

Literarische Gespräche mit der KI: Wie verändern sich literarische Verstehensprozesse, wenn Verstehen mit KI vorbereitet oder gebahnt wird? Welche Formate des Gesprächs kennt der DU bisher, wie kann man sie erweitern unter Einsatz von dialogbasierten Computersystemen?

Kreatives Schreiben mit KI: Kann KI Literatur hervorbringen? Was bedeutet literarisches Schreiben eigentlich? Welche Vorstellungen von literarischem Schreiben werden in der Schule vermittelt? Wie werden sie in Frage gestellt, wenn auch Maschinen "literarische Texte produzieren können? --> hier v.a. Bajohr: Postartifizielle Texte

KI in der Literatur/Medien: Literatur als Wissensvermittlerin bzw. Trägerin von Wissen, aber im Falle von Science Fiction auch als Imaginationsraum, um Zukunftsvisionen vorwegzunehmen: Wie wird KI in Literatur dargestellt? Kinder und Jugendliteratur: Welche Vorstellungen vermittelt? Wie können diese Werke dazu dienen, Wissen über KI zu vermitteln? Fächerintegrativer Unterricht? Literarische Texte auf Vorstellungen von KI hin untersuchen: Welche Bilder werden vermittelt? Wie passen sie mit den gegenwärtigen technologischen Entwicklungen zusammen? Siehe hier vor allem auch das Projekt aus Koblenz: KI in Sprache Literatur und Medien

Motive im Zusammenhang mit KI ergründen: Siehe Filme im Zusammenhang mit Kampf Mensch vs. Maschine, Beziehungskonstellationen (Her), Bewusstsein, Unterdrückung, Körper und KI

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Mediendidaktik und KI: Assoziationen und mögliche Forschungsinteressen

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Mediendidaktik und KI: Assoziationen und mögliche Forschungsinteressen

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KI und Multimodalität: Deutschunterricht an der Schnittstelle unterschiedlicher Medien (siehe Medienverbund) mit der Aufgabe auch trans- oder intermediale Projekte durchzuführen kann von KI profitieren, weil es hier zu sehr interessanten modalen Wechseln kommt: Sprache zu Bildern, Bilder zu Sprache, Sprache zu Videos, Videos zu Sprache, Sprache zu Musik, Musik zu Sprache etc. Konzepte mit KI für den transmedialen Unterricht

Mit Sprache malen: Fächerintegrative Projekte an der Schnittstelle zwischen Sprach- und Kunstunterricht: Wie kann man Sprache dazu nutzen, imaginative Welten herzustellen und diese dann aber auch wirklich umsetzen: SIehe prompting mit Dalle-3

Symmedialität: Konzept von Frederking zur Symmedialität: Ist KI das ultimative Symmedium? Konzept unter den Vorzeichen der KI prüfen.

Konzept der digitalen Textsouveränität: Konzept unter den Vorzeichen der KI prüfen? Was bedeutet digitale Textsouveränität, wenn es KI gibt?

Journalismus und KI: Deutschunterricht als DAS Fach, das sich mit journalistischen Fragestellungen auseinandersetzt (über die Textsorten hinaus): Wie funktionieren Medien, wie funktioniert die Zeitung, etc. --> Auswirkungen von KI auf Journalismus mit Schüler:innen erarbeiten --> Robojournalismus

Medienkritik: Das Verschwinden der Wirklichkeit: KI als Bullshit-Generator --> flooding the internet with bullshit (also Informationen, die keinen Bezug zu wahr/falsch haben) --> v.a. auch mit Bildern und Videos (Deep Fakes) Frage: Welche Kompetenzen braucht es für den Umgang mit solchen Phänomenen? Auseinandersetzung mit Fake News bisher im DU, was bedeutet das jetzt aber für den Umgang mit KI generiertem Content

Medienphilosophie: Welchen Anteil nehmen Medien an der Konstruktion von Wirklichkeit? Was bedeutet es, wenn man den von KI generierten Wirklichkeitsentwürfen folgt? Wie stehen sie im Zusammenhang mit der Welt? Verhältnis von fiktional/faktual fiktiv/faktisch etc. --> ggf. auch Zusammenhang zur Literatur (willing suspension of disbelief) Welche Wirklichkeit generiert KI? Siehe auch Auseinandersetzung mit Stalder (Performativität der online dargeboteten Wirklichkeit etc.)

Medienkritik als Komponente der Medienkompetenz: Wie kann der DU dazu beitragen, dass sich SuS kompetent im Informationsüberfluss zurechtfinden (siehe auch Wampfler)?

Computerspiele und KI: Deutschdidaktik und Computerspiele (siehe Boelmann): Interaktion mit NPCs als Realismusfaktor (siehe Plan, bei GTA 6 KI einzusetzen) --> Was bedeutet das für das Erzählen in Computerspielen? Individualisierte Narrationen?

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Kreativität im Deutschunterricht: Comics und KI

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Kreativität im Deutschunterricht: Comics und KI

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Die geplante Arbeit widmet sich der Kreativität im Deutschunterricht. Da Comics als multimodales Medium zwei unterschiedliche Ebenen ansprechen, in welchen Kreativität ausgedrückt werden kann, bilden diese den medienspezifischen Schwerpunkt. Ziel ist es zu untersuchen, inwiefern Künstliche Intelligenz hierbei eine Rolle spielen kann, welche Einsatzmöglichkeiten vorstellbar sind und wie sich dies letztendlich auf den kreativen Prozess auswirkt.

Hierfür wird zunächst auf die benötigten Kompetenzen für die Nutzung des Mediums (Wermke 2002) sowie den Umgang mit Text und Bild (Abraham/Sowa 2016) eingegangen. Auf diese Weise wird herausgearbeitet, welche rezeptiven und produktiven Fähigkeiten Comics sowohl von Schüler:innen als auch Künstlichen Intelligenzen erfordern. Ausgehend davon werden die Einsatzmöglichkeiten von KI theoretisch wie praktisch untersucht. Ein besonderer Fokus liegt hierbei auf der Unterstützung der Schüler:innen je nach individuellem Bedürfnis auf Bild- oder Textebene. Durch exemplarische praktische Versuche sollen zudem die Möglichkeiten und Limitationen von KI in diesem Bereich veranschaulicht werden.

Das letzte Kapitel vereint die vorangegangenen Erkenntnisse und zielt auf relevante Fragen zum kreativen Subjekt im Deutschunterricht ab, z.B. inwiefern sich die kreative Leistung der Schüler:innen im Prozess ausdrückt. Zudem soll daraus hervorgehen, wie die Rolle von KI als Co-Autor oder Instrument zu bewerten ist.

(Niklas Kreuter)

Auswahlbibliographie:

Abraham, Ulf / Sowa, Hubert: Bild und Text im Unterricht. Grundlagen, Lernszenarien, Praxisbeispiele. Seelze: Klett Kallmeyer 2016. (Praxis Deutsch)

Bajohr, Hannes: Artifizielle und postartifizielle Texte. Über die Auswirkungen Künstlicher Intelligenz auf die Erwartungen an literarisches und nichtliterarisches Schreiben. In: Sprache im technischen Zeitalter 61/245 (2023), S. 37-61.

Frederking, Volker / Krommer, Axel / Maiwald Klaus: Mediendidaktik Deutsch. Eine Einführung. Berlin: Erich Schmidt Verlag ³2018. (Grundlagen der Germanistik 44)

Karvinen, Jon: The Defenestration of a Reputation. Creativity, AI and Comics. In: Kelomees, Raivo / Guljajeva Varvara / Laas, Oliver (Hg.): The Meaning of Creativity in the Age of AI. Tallinn: Estonian Academy of Arts 2022, S. 71-80.

Kepser, Matthis / Abraham, Ulf: Literaturdidaktik Deutsch. Eine Einführung. Berlin: Erich Schmidt Verlag ⁴2016. (Grundlagen der Germanistik 42)

Wermke, Jutta: Kreativität als paradoxe Aufgabe. Band 1: Entwicklung eines Konzepts der Kreativität und ihrer Förderung durch Literatur. Weinheim: Deutscher Studien Verlag ²1994.

Wermke, Jutta: Medienkompetenz als Teil von Allgemeinbildung. In: Wintersteiner, Werner (Hg.): Deutsch in der Oberstufe. Innsbruck [u.a.]: StudienVerlag 2002, S. 45-52. (Informationen zur Deutschdidaktik. Zeitschrift für den Deutschunterricht in Wissenschaft und Schule, Heft 4/02)

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Textproduktion ist eindeutig ein Thema, das mich schon ziemlich zu Beginn meines Studiums in seinen Bann gezogen hatte. Auch beschäftigte mich bereits während der vergangenen Termine dieses Seminars immer wieder die Frage, wie es wohl zu begründen gilt, dass Schülerinnen und Schüler auch in Zukunft die Produktion von Text beherrschen lernen müssen, wenn generative KI wohl immer präzisere und bessere Texte entwerfen lernt und womöglich bald besser darin sein wird als die meisten Menschen. Für mich steht eindeutig fest, dass das Schreiben und das Verfassen von Texten auch in Zukunft weiterhin notwendig ist zu lehren und lernen. Nur bin ich mir eben nicht ganz sicher, wie dies vor den Lernenden sowie vor den Eltern zu begründen ist.
Bei der Konversation mit ChatGPT, fiel mir folgende Formulierung ein: „Die Wichtigkeit des Verständnisses der deutschen Grammatik als Grundlage und Begründung für Textproduktion und das Erlernen des Texteschreibens im Deutschunterricht“. Natürlich möchte ich mich nicht nur damit beschäftigen, wie ich den Deutschunterricht einer generativen KI gegenüber verteidigen kann, sondern würde auch gerne Möglichkeiten bestimmen, durch welche generative KI als Unterstützung für Schülerinnen und Schüler im Unterricht verwendet werden kann, vor allem bezüglich der Textgrammatik.

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Medienkritik im Deutschunterricht - Umgang mit von KI generierten Fake News

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Medienkritik im Deutschunterricht - Umgang mit von KI generierten Fake News

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Die Seminararbeit „Medien im Deutschunterricht: Umgang mit von KI generierten Fake News“ befasst sich mit der Herausforderung, Schüler*innen die Fähigkeiten zur Identifikation zu kritischer Hinterfragung von künstlich generierten Fake News zu vermitteln. Der Fokus dieser Arbeit liegt darauf, Schüler*innen präventive Maßnahmen und Mittel der Überprüfung von KI generierten Daten vorzustellen. Dabei ist wichtig zu erwähnen, dass Fake News in allen Medien vorkommen, so auch beispielsweise sich im Schulbuch einfinden. Allerdings ist es in der zunehmend digitalisierten Welt, wichtig auch KIs kritisch zu hinterfragen und die Medienkompetenz der Schüler*innen dahingehend zu stärken.

Bibliografie:

Mc Leod, Kembrew/Zimdars, Melissa: Fake News: Understanding Media and Misinformation in the Digital Age. Michigan: University of Michigan Press, 2019.

Pohlschmidt, Monika: Grundbaukasten Medienkompetenz. Marl: Europäisches Zentrum für Medienkompetenz, 2001.

Marx, Stefan: Medienkompetenz: vom selbstbestimmten Umgang mit den Medien. Baden-Baden: Academia, 2019.

Schicha, Christian: Medien und Wahrheit: medienethische Perspektiven auf Desinformation, Lügen und „Fake News“. München: Nomos, 2020.

Köhler, Tanja: Fake News, Framing, Fact-Checking: Nachrichten im digitalen Zeitalter: Ein Handbuch. Bielefeld: transcript Verlag, 2020.

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Die Arbeit befasst sich mit Literaturtransformationsprozessen im Deutschunterricht und inwiefern diese durch KI begleitet und unterstützt werden können. Zunächst wird beleuchtet, wie sich grundsätzlich Literaturrezeption auf literaturdidaktischer Ebene gestaltet, wie kreative Schreibprozesse angeregt werden können und welche Voraussetzungen es für literarisches Schreiben aus schreibdidaktischer Perspektive gibt. Anschließend soll das unterrichtspraktische Beispiel eines Gattungswechsels als Grundlage dienen, um die möglichen Phasen von Literaturtransformation in den Fokus nehmen zu können, wobei jede von ihnen mit dazugehörigen didaktischen Überlegungen dahingehend untersucht werden soll, welche Rolle KI in der jeweiligen Phase einnehmen kann beziehungsweise auch, wo diesbezüglich Grenzen liegen. Die Arbeit zielt darauf ab, aufzuzeigen, wie den Schüler:innen ein neuer, kreativer Zugang zu Literatur eröffnet werden kann, der die Erweiterung der Schreibkompetenzen über die Maturatextsorten hinaus fördert und der auch die neuesten technischen Errungenschaften miteinbezieht.

Auswahlbibliografie:

Abraham, Ulf: Literarisches Schreiben. Didaktische Grundlagen für den Unterricht. Ditzingen: Reclam, 2021.

Abraham, Ulf und Ina Brendel-Kepser: Literarisches Schreiben im Deutschunterricht. Produktionsorientierte Literaturpädagogik in der Aus- und Weiterbildung. 2. Aufl. Unterricht im Dialog. Seelze: Klett Kallmeyer, 2021.

Hansen, Jan-Christian. Das Dilemma des Schreibunterrichts in Deutschland. Wenn für Schreiben im Deutschunterricht kein Platz ist. 1. Aufl. Hamburg: disserta Verlag, 2014.

Kepser, Matthis, und Ulf Abraham. Literaturdidaktik Deutsch. Eine Einführung. 4., völlig neu bearb. und erw. Aufl. Berlin: Erich Schmidt Verlag, 2016.

Lenz, Bernd: Intertextualität und Gattungswechsel. Zur Transformation literarischer Gattungen. In: Originally published 1985 35 (1985), S. 158-178.

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Ich interessiere mich besonders für den Einsatz von KI, um Barrieren im Deutschunterricht zu minimieren. Dieses Thema lässt sich gut mit meinem Zweitfach Inklusive Pädagogik kombinieren. Mein Forschungsinteresse konzentriert sich hierbei auf die Inklusion von Künstlicher Intelligenz in den Unterricht, um den Bildungszugang für Schüler*innen mit Lernschwierigkeiten, Lernbehinderungen oder Beeinträchtigungen zu verbessern. Weiter soll im Zuge dieser Arbeit in den Fokus gerückt werden, wie Lehrkräfte KI effektiv in ihren Unterricht integrieren können. Das Ziel ist es, eine Brücke zwischen Technologie und pädagogischer Effektivität zu schlagen, um ein inklusiveres Bildungssystem zu schaffen, in dem jede*r Schüler*in bestmöglich unterstützt und individuell gefördert wird. (Keil)

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KI und Ethik (Urheberrecht, Authentizität, Kreativität)

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KI und Ethik (Urheberrecht, Authentizität, Kreativität)

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Mein Forschungsinteresse liegt im Bereich der ethischen Herausforderungen, die mit der Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in die kreative Industrie einhergehen. Speziell möchte ich die Auswirkungen von KI auf ethische Aspekte wie Urheberrecht, Authentizität und kreative Autonomie genauer betrachten.

Die Verwendung von KI in kreativen Bereichen bringt neue Möglichkeiten, aber auch komplexe ethische Fragestellungen mit sich. Das Urheberrecht ist eines der Hauptthemen, das diskutiert werden muss. Wie werden kreative Werke, die mithilfe von KI erstellt oder unterstützt werden, rechtlich geschützt? Gibt es klare Richtlinien zur Zuschreibung von Autorschaft und geistigem Eigentum?

Des Weiteren beschäftigt mich die Frage nach der Authentizität kreativer Werke, die durch KI entstehen. Wie wird die Authentizität definiert, insbesondere wenn KI-generierte Inhalte von menschlichen Kreationen kaum zu unterscheiden sind? Diese Ununterscheidbarkeit wirft Fragen nach der Glaubwürdigkeit und der Wertschätzung von künstlerischen Leistungen auf.

Ein weiteres essentielles Thema betrifft die kreative Autonomie. Inwieweit könnte der Einsatz von KI die kreative Autonomie von Künstlern und Kreativen beeinträchtigen oder erweitern? Während KI als Werkzeug zur Unterstützung eingesetzt werden kann, könnte es gleichzeitig zu einer Beeinträchtigung der individuellen künstlerischen Freiheit führen, wenn Algorithmen die Entscheidungsprozesse dominieren. (Joy Schalk)

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Künstliche Intelligenz im DaF/Z-Unterricht: Eine Analyse von Lernanwendungen und deren Auswirkungen auf den Spracherwerb. Kann eine KI Lehrer*innen ersetzten?

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Künstliche Intelligenz im DaF/Z-Unterricht: Eine Analyse von Lernanwendungen und deren Auswirkungen auf den Spracherwerb. Kann eine KI Lehrer*innen ersetzten?

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Die vorliegende Seminararbeit untersucht die Integration künstlicher Intelligenz in den DaF/Z Unterricht. Ein Fokus soll hierbei auf die Auswirkungen auf das Verbessern der deutschen Sprache mithilfe von Lern-Apps und Lernhilfen wie beispielsweise „Duolingo“ gerichtet werden. Bei der Sprachenlernapp „Duolingo“ wird eine innovative KI-Technologie genutzt, um den sprachlichen Lernprozess der Nutzer*innen zu unterstützen. Gerade im schulischen Bereich kann man bei den Schüler*innen einen Wandel der Lerntechniken erkennen. Hierbei nehmen Lernvideos, online Fragebögen, Zusammenfassungen und Quizze, welche am Handy bearbeitet werden können, einen zunehmend bedeutende Rolle hinsichtlich des Lernens ein. Eine Analyse dieser KI gestützten Lernunterstützungen bietet eine einzigartige Gelegenheit, die Interaktion zwischen dem DaF/Z Unterricht und neuen Technologien der KI zu untersuchen.

Die Forschungsmethoden dieser Arbeit umfassen eine Kombination aus der Analyse von online Lernmöglichkeiten (Videos, Apps, Quizze, automatische Übersetzung, automatische Korrekturen von Texten) und qualitativen Befragungen von Schüler*innen hinsichtlich deren präferierten Lernmethoden.

Des Weiteren wird diskutiert, ob künstliche Intelligenz als potenzieller Ersatz für Lehre*innen  betrachtet werden kann oder ob eine harmonische Koexistenz und Ergänzung zwischen KI und Lehrkräften realistischer erscheint. Hierbei soll vor allem ein Schwerpunkt auf die Art der Korrektur von DaF/Z Texten gerichtet werden. Dabei werden die Unterschiede zwischen den Verbesserungsvorschlägen und der Rückmeldung eines KI gestützten Programmes mit einer angehenden Lehrkraft verglichen und analysiert. Für dieses Vorhaben sollen im Zuge dieser Arbeit Texte von DaF/Z Schüler*innen herangezogen werden.

Die Ergebnisse meiner Untersuchung haben als Ziel, zur Erweiterung unseres Verständnisses beizutragen, wie Methoden der KI im DaF/Z Bereich dazu beisteuern können, den Lernertrag der Schüler*innen zu verbessern und die Lehrkräfte zu unterstützen. Des Weiteren bieten Analysen von Lern-Apps und die Diskussion über die Rolle von KI als „Lernhelfer*innen“ in Form von online Übungen und Korrekturhilfen eine Grundlage für weiterführende Untersuchungen.

(Abstract von Alina Tichy)

Quellen:

Faust, A. (2023): Integration von KI-Tools in die Lehre. Hochschulforum Digitalisierung – Hochschulbildung im digitalen Zeitalter. Online verfügbar unter https://hochschulforumdigitalisierung.de/de/blog/integration-von-ki-tools-die-lehre

Gentilin, O. (2019): KI in der Schule: Digitale Lehrkonzepte und Anwendungsbeispiele für den Fremdsprachenunterricht. https://doio.org/10.1515/iwp-2019-2056

Hartmann, D. (2021): Künstliche Intelligenz im DaF-Unterricht? Disruptive Technologien als Herausforderung und Chance. Artificial intelligence in GFL teaching? Disruptive technologies as challenge and opportunity. https://doi.org/10.1515/infodaf-2021-0078

Hess, Frederick (2023): Will ChatGPT Be A Blow To Learning, Or A Boon? We'll Decide. In: Forbes, 08.02.2023. Online verfügbar unter https://www.forbes.com/sites/frederickhess/2023/02/08/willchatgpt-be-a-blow-to-learning-or-a-boon-well-decide/

Horstmann, S. & Settiniere, J. & Freitag, D. (2019): Einführung in die Linguistik für DaF/DaZ. Utb GmbH.

Lang, S. (2023): Duolingo, Babbel und Co – funktionieren Sprachlern-Apps wirklich?                 https://www.derstandard.at/story/3000000188393/duolingo-babbel-und-co-funktionieren-sprachlern-apps-wirklich

Ott, C. (2023): Bildung in der digitalen Welt: Rückwirkungen generativer künstliche Intelligenz auf den Deutschunterricht. https://doi.org/10.14220/mdge.2023.70.4.382

Roche, J. & Terrasi-Haufe, E. (2018). Mehrsprachigkeit und Sprachenerwerb. Tübingen: Narr Francke Attempto Verlag.

Spannagel, Christian (2023): ChatGPT und die Zukunft des Lernens: Evolution statt Revolution. Hg. v. Hochschulforum Digitalisierung – Hochschulbildung im digitalen Zeitalter. Online verfügbar unter

https://hochschulforumdigitalisierung.de/de/blog/chatgpt-und-die-zukunft-des-lernens-evolutionstatt-revolution

Wilder, N. (2023): KI und das Ende aller Bildung? Warum ein Blick zurück vielversprechender als Zukunftsvisionen sein kann. In: mediendiskurs 27 (3), S. 32–37. Online verfügbar unter https://mediendiskurs.online/beitrag/ki-und-das-ende-aller-bildung-beitrag-1140/

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KI und Sprache (n) lernen (DaF/DaZ)

Die Arbeit befasst sich mit dem Lernen der deutschen Sprache im Deutschunterricht und inwiefern dies durch KI begleitet und unterstützt werden kann. Bearbeitet werden dabei die Thematiken des Sprachenerwerbs, die Mehrsprachigkeit, integrativer Sprachunterricht und Methoden und Konzepte der Unterrichtsgestaltung. Ebenso Einzug finden auch Chancen und Möglichkeiten der KI in der Anwendung für den Sprachenerwerb. Durch die Bearbeitung mit der Thematik werden grundlegende Begrifflichkeiten und die aktuellen Formen der Digitalisierung nähergebracht. Ein weiteres Anliegen ist das Vorstellen von einzelnen Tools, die beim Spracherwerb sinnvoll genutzt werden können und den DaF/DaZ-Unterricht revolutionieren.

Die Arbeit zielt darauf ab, aufzuzeigen, wie die Schüler:innen bei ihrem Erwerb der deutschen Sprache von der KI unterstützt werden können und welche Chancen KI als Unterstützungstool sowohl beim Lernen als auch beim Unterrichten bietet.

Auswahlbibliografie:

-Geist Barbara und Andreas Krafft: Deutsch als Zweitsprache. 2.Aufl. Tübingen: Narr Francke Attempto, 2019.

-Roche Jörg und Elisabetta Terrasi-Haufe: Mehrsprachigkeit und Sprachenerwerb. Tübingen: Narr Francke Attempto, 2018.

-Roche Jörg und Ferran Suner: Sprachenlernen und Kognition. Grundlagen einer kognitiven Sprachendidaktik. Tübingen: Narr Francke Attempto, 2017.

-Stamm Margrit und Doris Edelmann: Handbuch frühkindliche Bildungsforschung. Wiesbaden: Springer, 2013. S. 515-543.

-Steinig, Wolfgang und Hans-Werner Huneke: Sprachdidaktik Deutsch. Eine Einführung. Berlin: Erich Schmidt, 2015.

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Künstliche Intelligenz im DaF/DaZ-Unterricht: Das Gestalten von Sprachsensiblem Unterricht mithilfe von KIs mit dem Fokus auf dem Erstellen von Unterrichtsmaterial

Besonders beim Sprachenerwerb sind KI-Systeme eine große Chance und Ressource, die genutzt werden kann und auch genutzt werden sollte. Im schulischen Kontext etabliert sich die Nutzung von künstlichen Intelligenzen vermehrt.

Die geplante Arbeit soll sich damit beschäftigen, wie KIs in einem sprachsensibel gestaltetem Unterricht, insbesondere im DaF/DaZ Unterricht, sinnvoll eingesetzt werden können. Der Fokus der Arbeit wird darauf liegen, wie künstliche Intelligenzen Lehrpersonen dabei unterstützen können Unterrichtsmaterialien zu erstellen und sprachsensibel zu gestalten. Das Erstellen von Unterrichtsmaterialien kann sehr viel Zeit in Anspruch nehmen, im Besonderen, wenn in einer Klasse Schüler*innen mit unterschiedlichem Sprachenniveau der deutschen Sprache sind. Die Aufgabe der Lehrpersonen Schüler*innen, die die Unterrichtssprache in unterschiedlichem Ausmaß beherrschen, denselben Stoff zu vermitteln, ist sehr herausfordernd. Josef Leisen hat sich mit dem Gestalten von sprachsensiblem Unterricht beschäftigt und auch damit, wie ein und dasselbe Unterrichtsmaterial adaptiert werden kann, um jedem*jeder Schüler*in das passende Material anbieten zu können. Diese Arbeit wird auf die Theorie des „Sprachsensiblen Unterrichts“ von Josef Leisen gestützt und unter anderem untersuchen, wie sich seine Methoden zur individuellen Anpassung von Unterrichtsmaterial mittels künstlicher Intelligenz umsetzen lassen.

Quellen:

Hartmann, Daniela (2021). Künstliche Intelligenz im DaF-Unterricht? Disruptive Technologien als Herausforderung und Chance. https://doi.org/10.1515/infodaf-2021-0078

Knaus, Thomas (2023). Künstliche Intelligenz und Bildung: Was sollen wir wissen? Was können wir tun? Was dürfen wir hoffen? Und was ist diese KI? Ein kollaborativer Aufklärungsversuch - In: Ludwigsburger Beiträge zur Medienpädagogik. https://doi.org/10.25656/01:27904

Leisen, Josef (2023). Handbuch Sprachförderung im Fach: sprachsensibler Fachunterricht in der Praxis; Grundlagenwissen, Anregungen und Beispiele für die Unterstützung von sprachschwachen Lernern und Lernern mit Zuwanderungsgeschichte beim Sprechen, Lesen, Schreiben und Üben im Fach. Bonn: Varus. S.143-161.

Leisen, Josef. (2016). Sprachsensibilität im Fachunterricht. Pädagogik leben, 2, 13-15.

Strasser, Thomas (2020). Künstliche Intelligenz im Sprachunterricht. Ein Überblick. Revista Lengua Y Cultura, 1(2), https://doi.org/10.29057/lc.v1i2.5533

Anne Halbreiner

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Die Orthografie würde mich am meisten interessieren. Rechtschreiben ist meiner Erfahrung nach immer ein "heißes" Thema bei den Schüler:innen. Und selbstverständlich kommt die Frage auf: Wenn KI bereits die Rechtschreibung beherrscht, warum sollten die Schüler:innen es noch lernen? Wofür braucht man diese Basis, dass man etwas selbst beherrscht, wenn man in der Zukunft nicht mehr damit zu tun haben könnte? Ist menschliche Kreativität gut genug als Grund, um KI abzulehnen?

Ich möchte mich gerne damit beschäftigen, wie die Orthografie im Unterricht gelehrt wird, welche Kompetenzen gebildet werden, und wie KI diese Kompetenzen fördern könnte, anstatt sie zu ersetzen.

(Kathrin Klauninger)

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Inwiefern kann Künstliche Intelligenz als Feedback- sowie Beurteilungstool dem Deutschunterricht zugute kommen? 

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Inwiefern kann Künstliche Intelligenz als Feedback- sowie Beurteilungstool dem Deutschunterricht zugute kommen? 

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Im Zuge meiner Recherche habe ich mir immer wieder die Vor- und Nachteile des Einsatzes künstlicher Intelligenz im Deutschunterricht durch den Kopf gehen lassen und konnte somit mein Hauptaugenmerk schnell einschränken - nämlich wie KI verwendet werden kann, um im Unterricht als unterstützendes Tool produktiv den Schüler*innen zu nutzen. Besonders beim eigenen Unterrichten habe ich mich gefragt, wie ich KI im Unterricht einbauen könnte, ohne dabei meinen Schüler*innen eigenständiges Denken, Lernen und Handeln vorwegzunehmen. Hierbei ist mir vor allem KI als unterstützendes Feedback- beziehungsweise Kontrolltool ins Auge gestochen, denn somit bleibt des Schüler*innen der eigene Arbeitsprozess nicht erspart, jedoch dienen die digitalen Tools der Kontrolle und können vielleicht sogar die Motivation der Schüler*innen steigern. Demnach will ich im Zuge meiner Arbeit die Vor- und Nachteile künstlicher Intelligenz als Kontrolltool im Unterricht diskutieren und mich dabei an folgenden Ansatzpunkte orientieren:

KI und Objektivität: Inwiefern bietet künstliche Intelligenz objektive Rückmeldungen? Inwiefern lassen sich die „künstlichen Feedbacks“ mit den individuellen Beurteilungen von Lehrpersonen vergleichen?Könnte KI einer objektiven Leistungsbeurteilung sogar zugute kommen? Kann KI Beurteilungsfehlers entgegenwirken?

KI als gestützte Leistungsbeurteilung: Kann die Analyse großer Datenmengen den Mangel an menschlichen Urteilsvermögen kompensieren?

KI als unterstützendes Tool: Inwiefern kann künstliche Intelligenz der Überprüfung oder sogar Beurteilung dienen? Welche Methoden gibt es KI als Feedbacktool einzusetzen?

Das Ziel der Arbeit soll daher sein, die allgemeine Problematik der Leistungsbeurteilung mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz zu verbinden und mögliche Lösungsvorschläge aufzustellen. Das Hauptaugenmerk liegt darin, das menschliche und künstliche Feedback- sowie Kontrollvermögen gegenüberzustellen. Bei diesem Vergleich soll sowohl der Nutzen als auch die Schwierigkeiten hervorgehoben und auf konkrete Unterrichtsbeispiele bezogen werden. (Katharina Strobl)

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Welche Auswirkungen hat der vermehrte Einsatz von KI-gestützten Tools auf den Lehrer:innenberuf, insbesondere der Deutschlehrer:innen und welche neuen Möglichkeiten eröffnet dieser?

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Welche Auswirkungen hat der vermehrte Einsatz von KI-gestützten Tools auf den Lehrer:innenberuf, insbesondere der Deutschlehrer:innen und welche neuen Möglichkeiten eröffnet dieser?

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Ich möchte mich in meiner Seminararbeit mit den Herausforderungen und Möglichkeiten, den der vermehrte Einsatz von KI-basierten Tools auf den Beruf der Deutschlehrerin / des Deutschlehrers mit sich bringt, befassen. Einerseits soll der Frage nachgegangen werden, welche Veränderungen der Lehrberuf generell mit dem vermehrten Aufkommen von KI in den letzten Jahren erfahren hat und andererseits welche Möglichkeiten der individualisierten Förderung und der Effizienzsteigerung in den nächsten Jahren durch den Einsatz von KI im Deutschunterricht geschaffen werden können. Abschließend würde mich auch noch Interessen, ob und wenn ja wie wie sich die Lehrer:innen-Schüler:innen-Beziehung durch den vermehrten Einsatz von KI-gestützten Tools verändert hat bzw. noch verändern wird. (Julian Puig)

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KI als assistive Unterstützung im Deutschunterricht

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KI als assistive Unterstützung im Deutschunterricht

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Ich möchte mich aus privaten Gründen, aber auch aufgrund meiner bisherigen Unterrichtstätigkeit mit KI und ihren möglichen Einfluss auf Inklusion beschäftigen. Bei meiner Recherche bin ich auf den Begriff Diklusion gestoßen, welcher von Dr. Lea Schulz geprägt wurde und somit ideal zur assistiven Unterstützung im Deutschunterricht passt. Spezialisieren möchte ich mich hierbei vorwiegend auf die Themenbereiche Schreiben und Lesen, wobei ich gerne einige assistive KI-Tools vorstellen möchte. Als mögliche Quellen könnten beispielsweise Schulz, Wampler, Biewer, Nussbaum, Sen, Gierlich und Dawidowski in Frage kommen. Dies würde ich aber noch genauer recherchieren wollen. (Jennifer Neugebauer)

Abstract zu KI als assistive Unterstützung im Deutschunterricht

Die Forschungsarbeit fokussiert sich auf die Rolle der Künstlichen Intelligenz als assistive Unterstützung im Deutschunterricht mit dem Schwerpunkt Inklusion. Ziel der Arbeit ist es, den Deutschunterricht mit Hilfe der KI für Schüler*innen mit Lernschwierigkeiten oder anderen medizinischen Diagnosen inklusiver zu gestalten. Durch die Integration von KI-Tools, insbesondere im Bereich des Lesens und Schreibens, strebt die Arbeit an, praxisorientierte Ansätze für einen inklusiven Deutschunterricht zu entwickeln.

Der Einsatz von KI verspricht nicht nur individuelle Anpassungsmöglichkeiten, sondern auch eine gezielte Förderung von Schüler*innen, die besondere Unterstützung benötigen, welche aufgrund von Klassengröße, Schüler*innenzusammensetzung und fehlenden Personalressourcen nicht gegeben werden kann. Die Arbeit beabsichtigt, konkrete Tools vorzustellen, die eine inklusive Lernumgebung im Deutschunterricht ermöglichen und somit zu mehr Bildungsgerechtigkeit und Partizipationsmöglichkeiten beitragen können. Angeknüpft wird dabei an den von Schulz (2021) geprägten Begriff „Diklusion“.

Neben den Chancen sollen jedoch auch die Herausforderungen, die mit der Nutzung von KI im Bildungsbereich einhergehen, kritisch betrachtet werden. Dabei steht die Frage im Vordergrund, wie eine ausgewogene Integration von KI im Deutschunterricht gewährleistet werden kann, um den Bildungszugang für alle Schüler*innen zu verbessern, ohne dabei bestehende Ungleichheiten zu verstärken.

Quellen:

Böttinger, T. & Schulz, L. (2023): Teilhabe an digital-inklusiven Bildungsprozessen – Das Universal Design for Learning diklusiv als methodisch-didaktischer Unterrichtsrahmen. In: Qfl-Qualifizierung für Inklusion, 5(2).

Schulz, L. & Roncevic, K. (2022). BNE diklusiv? Ein Ansatz für eine inklusionsorientierte Bildung für nachhaltige Entwicklung in einer Kultur der Digitalität (S. 52-70). In A. Eberth , A. Goller, J. Günther M. Hanke, V. Holz, A. Krug, K. Roncevic, M. Singer-Brodowski (Hrsg.): Bildung für nachhaltige Entwicklung – Impulse zu Digitalisierung, Inklusion und Klimaschutz. Leverkusen: Verlag Barbara Budrich.

Schulz, L. (2022, im Druck). Diklusion in der Lehrkräftebildung – ein Praxisbericht. In M. Jungwirth, N. Harsch, Y. Noltensmeier, M. Stein & Nicola Willenberg (Hrsg.): Diversität digital denken. The Wider View. Eine Tagung des Zentrums für Lehrerbildung der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster vom 08. bis 10.09.2021. Münster: WTM.

Schulz, L. (2021). Diklusion – Lehren mithilfe digitaler Tools in inklusiven Lernsettings. Stuttgart: Raabe-Verlag

Eickelmann, B. & Gerick, J. (2020): Lernen mit digitalen Medien. Zielsetzungen in Zeiten von Corona und unter besonderer Berücksichtigung von sozialen Ungleichheiten. In: Deutsche Schule, Beiheft 16/2020. S. 153-162.

Schüler, L. (2020): Diktieren mit Spracherkennung als Form der medienunterstützten Textproduktion – Ein Forschungsbericht. In: Didaktik Deutsch. Ausgabe 48. S. 71-85

Sobel, M. (2020): Blended Learning: 10 didaktisch methodische Grundsätze des asynchronen Lernens. In: Digital Unterrichten. S.24-38.

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Nach unserer Gruppenarbeit war mir klar, dass ich mich im Rahmen meiner Arbeit mit dem Einsatz von KI im Literaturunterricht beschäftigen möchte. Da ich mich für nichts Konkretes entscheiden konnte, habe ich mich von den Assoziationen inspirieren lassen und war von einer Idee sofort überzeugt: Literarische Gespräche mit der KI.

Ich habe Spaß daran, Gespräche mit ChatGPT oder anderen KIs zu führen und ihre Grenzen auszutesten. Daher finde ich das Thema spannend und würde mich sehr gerne in meiner Forschung damit auseinandersetzen. Außerdem sehe ich dadurch einen großen Nutzen für meine spätere Arbeit als Lehrerin, um den Literaturunterricht durch Gespräche mit der KI unterhaltsam zu gestalten.

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Schreiben und KI: Assoziationen und mögliche Forschungsinteressen

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Schreiben und KI: Assoziationen und mögliche Forschungsinteressen

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Schreiben mit KI: Welche unterstützende Funktion können Textgeneratoren wie ChatGPT einnehmen? Wie verändern sich Planungs- und Schreibprozesse durch den Einsatz von Assistenzprogrammen?

Autor:innenschaft von Texten: Welche Auswirkungen haben textgenerative KIs auf das Konzept der Autor:innenschaft? Wie ändert sich die Standarderwartungen an Texte?

Prüfung von Hypothesen zur Veränderung des Schreibens in der Schule: Vergleich der 10 Thesen zum wissenschaftlichen Schreiben (siehe Thesenpapier) mit schulischen Anforderungen an das Schreiben

Didaktische Konzepte für den Umgang mit KI im Schreibprozess: Welche Aspekte der Schreibdidaktik werden vor dem Hintergrund von generativer KI wichtiger, aufgewertet? Welche Fähigkeiten verlieren eventuell an Wichtigkeit?

Überarbeitungskompetenz: Was müssen SuS können, wenn sie Texte überarbeiten? Welches TExtsortenwissen ist trotzdem nötig, um KI-generierte Texte überprüfen zu können?

Mit KI schreiben lernen: KI als Tutoring-System, um Textmuster bzw. SChreibhandlungen zu lernen --> Argumentationsstrukturen prüfen, Überarbeitung von geschriebenen Texten

KI als Korrektor: KI als tool zur Überarbeitung von Texten (siehe Deepl-Write) --> Auswirkungen auf Fähigkeiten von SuS --> Stichwort Deskilling: Was verlernen wir, wenn wir uns zu sehr auf automatisierte Schreibprogramme verlassen?

...

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Der Schulalltag ist leider oftmals viel zu hektisch, um alle Themen (vor allem die relevanten Textsorten) intensiver zu bearbeiten. KI könnte diesbezüglich eine große Bereicherung darstellen. Die Schüler und Schülerinnen könnten ChatGPT beispielsweise als gezielten Helfer oder Tutor betrachten, welcher bei der Vorbereitung auf die Deutsch-Matura hilft. Die Lehrkräfte würden in diesem Zusammenhang die Basis des Wissens schaffen und KI könnte bei Verstädnisschwierigkeiten helfen oder auch als Korrekturleser dienen. Diverse Prompts könnten erstellt werden und den Schüler und Schülerinnen als Unterstützung dienen. Die Grenzen nach oben sind diesbezüglich offen. Ich würde mich somit gerne näher mit KI als Tutor im Kontext Schreiben, bezogen auf die Deutsch-Matura, beschäftigen. Die Seminararbeit soll somit stark praxisorientiert sein und viele Möglichkeiten darbieten, wie KI für die Vorbereitung der Deutsch-Matura oder auch das Üben der sieben Textsorten eingesetzt werden kann. (Bianca Schauer)

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Der Kreativitätsbegriff im Deutschunterricht und seine Herausforderungen im Zeitalter von künstlicher Intelligenz

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Der Kreativitätsbegriff im Deutschunterricht und seine Herausforderungen im Zeitalter von künstlicher Intelligenz

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Diese Arbeit wird versuchen, sich einer Definition des Kreativitätsbegriffs im Deutschunterricht anzunähern, und wird die möglichen Auswirkungen der zunehmenden Relevanz von KI auf diesen pädagogischen Kontext untersuchen. Vor allem steht die Frage im Fokus, inwieweit es überhaupt möglich ist, eine eindeutige Definition von Kreativität im Bildungsbereich aufzustellen. Außerdem stellt sich die Frage, wie sich der Einsatz von KI auf den kreativen Prozess der Schüler*innen auswirken kann.
Die Analyse beginnt mit einer kritischen Analyse unterschiedlicher Ansätze zur Definition von Kreativität im Deutschunterricht. Dabei wird sich anbieten, dass auf traditionell pädagogische Konzepte, aber auch modernere und somit zeitgenössische Perspektiven eingegangen wird. Hierbei wird herausgearbeitet, dass Kreativität nicht nur als individuelle Ausdrucksform, sondern auch als sozialer Prozess verstanden werden kann, der stark von der Interaktion zwischen Schüler*innen und Lehrer*innen geprägt ist.
Im weiteren Verlauf der Arbeit wird der Einfluss von KI auf den Deutschunterricht betrachtet. Die Integrierung von KI in den Deutschunterricht bringt viele Möglichkeiten mit sich, die den Lehr- und Lernprozess steigern können, aber genauso gehen Herausforderungen der Kreativität einher, die ohnehin ein Problem für sich darstellen. Die Arbeit diskutiert unterschiedliche Wahrscheinlichkeiten, die sich sowohl im positiven Bereich als auch im negativen bewegen (können).
Zu guter Letzt werden potentielle Veränderungen im Deutschunterricht durch den Einsatz von KI-Tools beleuchtet und genauer analysiert, ob dies zu einer Steigerung oder eher einer Beeinträchtigung der Kreativität auf Seiten der Schüler*innen führen könnte.

(Anja Schaflinger)

Burow, Olaf-Axel, Digitale Dividende - ein pädagogisches Update für mehr Lernfreude und Kreativität in der Schule, Weinheim: Beltz 2014.

Haidvogel, Christine, In der Bahnhofshalle geht ein Huhn: Förderung der Kreativität in der Schule, In: Zeitschrift für Psychodrama und Soziometrie, 2004, Vol.3 (1), p.95-110.

Schirmer, Katja, et al., Künstliche Intelligenz im Unterricht, Wien: Medienimpulse, Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft und Forschung 2023.

Stoppe, Sebastian, Sprachmodelle im Schulunterricht: Chancen und Herausforderungen, Handreichung zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz in der schulischen Bildung, Landesinstitut für Schulqualität und Lehrerbildung 2023.

Micheuz, Peter, et al., Digitale Schule Österreich : eine analoge Standortbestimmung anlässlich der eEducation Sommertagung 2013, Wien: Österr. Computer-Ges. 2013.

Wampfler, Philippe: Digitaler Deutschunterricht - neue Medien produktiv einsetzen, Göttingen: Vandenhoeck & Ruprecht 2017.

Wermke, Jutta: Kreativität als paradoxe Aufgabe. 1, Entwicklung eines Konzepts der Kreativität und ihrer Förderung durch Literatur, Weinheim: Dt. Studien-Verl. 1994.

Wermke, Jutta: Kreativität als paradoxe Aufgabe. 2, Empirische Überprüfung literaturdidaktischer Möglichkeiten der Kreativitätsförderung, Weinheim: Dt. Studien-Verl. 1994.

Witte, Hansjörg: Deutschunterricht zwischen Kompetenzerwerb und Persönlichkeitsbildung, Baltmannsweiler: Schneider-Verl. Hohengehren 2000.

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Inwieweit kann einem ChatGPT bei der Analyse und Interpretation eines Textes helfen und wie hilfreich ist sie überhaupt beim Verfassen einer Textinterpretation? Welche Auswirkungen hat KI auf eine Lyrik-, Dramen- oder Epikinterpretation und bei welchem Genre funktioniert sie am besten? Auf einem Versuch der Beantwortung dieser Fragestellungen soll in der Pro-Seminararbeit der Fokus liegen. Die Textinterpretation, insbesondere im Hinblick auf Gedichte, Dramenszenen und Kurzgeschichten, stellt aus mehrerlei Gründen eine Herausforderung für Schülerinnen und Schüler dar. Diese Arbeit rollt die Frage auf, ob Künstliche Intelligenz dazu beitragen kann, diese Hürden der Textinterpretation zu überwinden. Die traditionelle Angst vor der Textsorte Textinterpretation wird hinterfragt, und es wird untersucht, ob der Einsatz von KI, exemplarisch durch ChatGPT, die Analyse und Interpretation von literarischen Texten erleichtern kann. Dabei werden verschiedene Genres wie Lyrik, Drama und Epik berücksichtigt, um herauszufinden, wo KI besonders effektiv eingesetzt werden kann. Die Arbeit befasst sich mit der umfassenden Wissensbasis, die für die Textinterpretation erforderlich ist, und untersucht, ob KI als Werkzeug Schülerinnen und Schülern helfen kann, diese Anforderungen zu bewältigen. Dabei werden nicht nur die potenziellen Vorteile, sondern auch die Grenzen und aktuellen Herausforderungen der Textinterpretation mithilfe von KI beleuchtet. Die Pro-Seminararbeit zielt darauf ab, einen Beitrag zur Weiterentwicklung des Deutschunterrichts zu leisten, indem sie die Chancen und Herausforderungen von KI am Beispiel der Textinterpretation im Kontext der Literaturdidaktik aufzeigt.

Literatur:

Consten, Manfred / Kirmse, Christiane (2022): Der Text. Linguistik und Schule. Von der Sprachtheorie zur Unterrichtspraxis. Tübingen: Narr Francke Attempto Verlag.

Fleischmann, Andreas (2023): ChatGPT in der Hochschullehre. Wie künstliche Intelligenz uns unterstützen und herausfordern wird. In: Neues Handbuch Hochschullehre, 110/2023.

Kepser, Matthis / Abraham, Ulf (2016): Literaturdidaktik Deutsch. Eine Einführung. 4., völlig neu bearb. und erw. Aufl. Berlin: Erich Schmidt Verlag.

Saupe, Anja / Leubner, Martin / Richter, Matthias (2012): Literaturdidaktik. 2., aktual. Aufl. Berlin: Akademie Verlag GmbH.

Spitzer, Manfred (2023): ChatGPT. Nur ein weiterer Trend oder eine Revolution? In: Nervenheilkunde 42/4, Stuttgart/New York: Georg Thieme Verlag KG, S. 192–199.

Martha Wenzel

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Da mein Zweitfach inklusive Pädagogik ist, würde mich interessieren, wie KI eingesetzt werden kann, um den Deutschunterricht im Bereich "Schreiben" für Schüler*innen mit unterschiedlichen Lernbedürfnissen inklusiver zu gestalten.

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In meiner Seminararbeit würde ich mich gerne mit dem Schreiben in der SEK 1 und den Möglichkeiten bzw. Veränderungen durch KI befassen. Hierbei würde ich wenn möglich, gerne mit meiner eigenen Schule zusammenarbeiten und mir ansehen welche Schreibkompetenzen in den einzelnen Schulstufen durch welche Textsorten etc. abgeprüft werden. Wie verändern sich die unterschiedlichen Prozesse die beim Lernen dieser Schreibkompetenzen stattfinden für SuS, aber auch für die Lehrkräfte bei der Durchführung des Unterrichts? Welche Veränderungen sollten/müssen getroffen werden, um die SuS gut auf den Umgang mit KI, aber auch die kommenden Anforderungen der SEK2 vorzubereiten? Kristina Eichberger

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KI und kritisches Hinterfragen bei Textproduktion, Sek 2

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KI und kritisches Hinterfragen bei Textproduktion, Sek 2

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Abstract

„Der Umgang der Sekundarstufe 2 mit Künstlicher Intelligenz

in Hinblick auf kritischem Hinterfragen bei der Textproduktion“

Diese Proseminararbeit untersucht das Verhalten von Jugendlichen der Sekundarstufe 2 im Umgang mit Künstlicher Intelligenz. Das Ziel dieser Arbeit ist es, herauszufinden, ob Schülerinnen und Schüler in der Lage sind, Prompts für KI-Systeme zu verfassen, den Output der KI kritisch zu hinterfragen und diesen zu überarbeiten. Zusätzlich wird ein Experiment in einer Schülerklasse durchgeführt, um diese Aspekte genauer zu untersuchen.

Der Fokus liegt dabei auf der Analyse der Schreibfähigkeiten und dem kritischen Denken im Umgang mit KI-Technologien. Es wird erwartet, dass die Jugendlichen in der Lage sind, geeignete Prompts für die KI-Systeme zu formulieren und den generierten Output zu analysieren. Darüber hinaus wird untersucht, ob sie ihr Verständnis der KI-Ergebnisse durch kreatives Überarbeiten verbessern können.

Die Methodik dieser Arbeit beinhaltet eine qualitative Analyse der schriftlichen Artefakte, bestehend aus den Prompts und den überarbeiteten Texten der Schülerinnen und Schüler. Diese werden auf ihre Qualität, Kreativität und den Grad der Reflexion über den KI-Output hin untersucht.

Die Ergebnisse dieser Untersuchung können helfen, Einsichten in die schriftlichen Fähigkeiten und das kritische Denkvermögen von Jugendlichen im Kontext von KI-Anwendungen zu gewinnen. Darüber hinaus können die Erkenntnisse dieses Experiments einen Beitrag zur Entwicklung pädagogischer Ansätze leisten, die junge Menschen dabei unterstützen, die Chancen und Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz besser zu verstehen und damit umzugehen.

Auswahlbibliographie:

Döbeli Honegger, B. (2023). ChatGPT & Schule - Einschätzungen der Professur „Digitalisierung und Bildung“ der Pädagogischen Hochschule Schwyz.

Friedrichsen, M., & Wersig, W. (2020). Digitale Kompetenz : Herausforderungen für Wissenschaft, Wirtschaft, Gesellschaft und Politik (1st ed. 2020). Wiesbaden: Springer Gabler.

Herrmann, S., Lauber, A., Cousseran, L., & Brüggen, N. (2023). Kompass: Künstliche Intelligenz und Kompetenz 2022. Typen im Umgang mit KI

Rieck, C. (2023). Schummeln mit ChatGPT : Texte verfassen mit künstlicher Intelligenz für Schule, Uni und Beruf (Originalausgabe, 1. Auflage). München: Yes.

Somnis, A. (2023). ChatGPT für Schüler und Studenten : Wie Künstliche Intelligenz in der Schule und im Studium helfen kann.

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Mediale Darstellungen vs reale Anwendungen

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Mediale Darstellungen vs reale Anwendungen

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In meiner PS-Arbeit würde ich gerne auf das Thema Gerechtigkeit und Chancengleichheit im Bildungswesen eingehen. Insbesondere würde meine Aufmerksamkeit den DaF/DaZ-SchülerInnen gelten.  Da eine Reihe von WissenschaftlerInnen der Meinung sind, dass der KI auch auf diesem Gebiet viel abzugewinnen ist,  würde ich mich gerne in die Überlegungen dazu sowohl theoretisch als auch praktisch vertiefen. Ich möchte der Frage nachgehen, wie konkret die KI im Deutschunterricht für die SchülerInnen mit Migrationshintergrund eingesetzt werden kann, sodass sie im Prozess der Aneignung der Bildungssprache erfolgreich sind. Als Ausgangspukt würden für mich wissenschaftliche Texte aus dem Bereich der Migrationspädagogik dienen. Diese möchte ich dann in den Kontext der KI-Möglichkeiten projizieren, um daraus neue Ideen und Zugangsmöglichkeiten zu den Bildungsgerechtigkeit-Inhalten zu gewinnen.

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In meiner PS Arbeit möchte ich mich mit dem Thema KI und Kommunikation im Deutschunterricht beschäftigen.

Ich würde gerne erforschen, wie KI beispielsweise als Tutor im Unterricht eingesetzt werden kann, und welche Kommunikationssituationen sich dadurch ergeben. Genauer soll dabei der Fokus auf die didaktischen Gestaltungsmöglichkeiten (Generieren von prompts, etc.) für ein Unterrichtskonzept gelegt werden. Eventuell könnte ich mir vorstellen, eine Kommunikationssituation in Form eines literarischen Gesprächs mit der KI zu kreieren und dafür ein neues KI unterstütztes didaktisches Konzept auszuarbeiten.

Lea Kager

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KI und Lesemotivation im Literaturunterricht

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KI und Lesemotivation im Literaturunterricht

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Die Ziele der Literaturdidaktik sind vielfältig und es gäbe sicherlich einiges, was man im Zusammenhang mit KI untersuchen könnte. Am meisten interessiert mich allerdings das Ziel der Lesefreude bzw. Lesemotivation. Dieser Aspekt ist an sich schon nicht leicht zu untersuchen, vor allem, weil er nicht besonders messbar ist. Mit meiner Arbeit würde ich gerne herausfinden, wie künstliche Intelligenz in Übungen, die die Lesemotivation im und außerhalb des Literaturunterrichts steigern sollen, eingesetzt werden kann. Kann KI bei der Steigerung der Lesefreude helfen oder mindert sich diese durch den Einsatz von KI? Welche Herausforderungen gibt es im Zusammenhang mit KI und Lesemotivation? (Pauline Waldbach)

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Objektivität (von KI) in der Leistungsbeurteilung

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Objektivität (von KI) in der Leistungsbeurteilung

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Meine Korrektur wäre nicht notwendigerweise objektiver als die eines Menschen, sondern eher konsistent und frei von persönlichen Vorurteilen. Ich folge vordefinierten sprachlichen und grammatikalischen Regeln, um eine gleichmäßige Beurteilung sicherzustellen. Ein menschlicher Lehrer könnte jedoch eine tiefere Kontextkenntnis und ein besseres Verständnis für individuelle Schreibstile haben, was bei spezifischen Aufgaben von Vorteil sein könnte.

Menschen können auch kreative Elemente und Nuancen besser erfassen, während ich mich auf vorher erlernte Muster und Regeln stütze. Daher könnte die menschliche Beurteilung in bestimmten Situationen als umfassender oder besser angepasst empfunden werden. Es ist wichtig, dass die Einschätzung eines Textes von verschiedenen Perspektiven betrachtet wird, um ein umfassendes Bild zu erhalten.

(ChatGPT auf die Frage, ob "seine" Korrektur eines Textes objektiver sei als die eines Menschen)

Das Thema Leistungsbeurteilung ist im Bereich der Deutschdidaktik ein gut bestelltes Feld – und das schon seit einiger Zeit: im Rechercheprozess muss man sehr darauf achten, aktuelle Literatur auszuwählen und sich nicht in Fachartikeln aus dem Jahr 1984 zu vertiefen. Mit der Leistungsbeurteilung geht auch die Leistung der Schüler:innen einher, vor allem diese ist gut erforscht und durch eine Vielzahl an Studien abgedeckt – damit können auch Rückschlüsse auf die Leistungsbeurteilung gezogen werden.

Mich würde interessieren, inwiefern das Thema Objektivität eine Rolle in der KI-gestützten Leistungsbeurteilung spielt.

In diese Fragestellung würde ich folgende Aspekte miteinbeziehen:

Wie objektiv/subjektiv darf/muss eine Korrektur (eines Textes) sein? Wie ist der Diskurs bzgl. Objektivität in der Beurteilung ohne Berücksichtigung von KI? Wie vorurteilsfrei ist eine KI, die von Menschen trainiert wurde, überhaupt? Welche Formen der Leistungsbeurteilung sind KI-assistiert möglich, welche nicht? (Paul Hölzl)

Abstract

Die Arbeit befasst sich mit dem Thema der Objektivität in der KI-gestützten Beurteilung und Bewertung von Texten im Rahmen des Unterrichtsfaches Deutsch. Dabei wird einerseits ergründet, welche Möglichkeiten es gibt (welche Programme & Anwendungen zur Verfügung stehen und inwiefern sie geeignet sind) und die Frage in den Raum gestellt, ob durch KI-gestützte Textkorrektur eine höhere Objektivität in Beurteilung und Bewertung erreicht werden kann als ohne KI.

Dass diese Objektivität positiv zu betrachten ist, möchte ich für diese Arbeit als Prämisse annehmen, obwohl es sich dabei im Kontext der Textbeurteilung um ein kontroverses Thema handelt.

Die Arbeit setzt sich stark mit der grundlegenden Funktion von Algorithmen(,) generativer KI und Diskriminierung auseinander und bedient sich wissenschaftlicher Literatur etwa aus dem Bereich der Soziologie und der Medizin zu deren Objektivität und Neutralität. Wie viel davon auf den Schul- und Bewertungskontext umzulegen ist, zeigt sich im Laufe der Arbeit.

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KI und interaktive Lese- und Literaturdidaktik

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KI und interaktive Lese- und Literaturdidaktik

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Im Zusammenhang mit KI im Deutschunterricht besteht für mich ein spezielles Forschungsinteresse im Bereich des Literaturunterrichts, hierbei speziell dem Erfahren und Erlernen unterschiedlicher Erzählformen, sowie im Bereich Lesen und Lesekompetenz. Die übergeordneten Handlungsfelder wären demnach Literatur- und Lesedidaktik. Mich interessieren die Möglichkeiten, welche KI-, und hier vor allem LLM-Applikationen, für eine neuartige, digital-gestützte Form von Literaturunterricht bieten können. Ich denke dabei an verstärkt interaktive Rollen der Rezipient*innen mittels entsprechender Aufbereitungen literarischer Inhalte durch die KI. In einfachster, schnell gedachter Form könnten dies z.B. individuell erstellte Quizze sein, oder neue Formen von Nachbereitung und Anschlusskommunikation. Es könnten vielleicht literarische Unterrichtsgespräche mit einer KI geführt werden und diese ‚Gespräche‘ als Basis für eine Hausarbeit dienen. Wichtig sind für mich in diesem Zusammenhang auch die multimedialen Möglichkeiten von KI, über rein text-basierte Tools hinaus gehen. Wie könnten multimediale, interaktive Erzählformen, mittels KI-Tools literaturdidaktisch wertvoll in den Deutschunterricht integriert werden? (Philipp Wiesmeyer)

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Bei meiner Auseinandersetzung mit potentiellen Forschungsthemen, bin ich zunächst auf das Problem des „Nicht entscheiden können“ gestoßen. Einige der Themen wie zum Beispiel „KI und Literaturunterricht“, welche auch bei den Referaten behandelt wurden, weckten großes Interesse. Dennoch möchte ich ein Thema aufgreifen, welches ich in der Praxis als Lehrerin als äußerst elementar wahrnehme. Aus eigener Erfahrung haben Schülerinnen und Schüler (SEK 1) häufig Probleme Gedanken, Wahrnehmungen, Informationen etc. zu verschriftlichen. Das Forschungsinteresse gilt daher der Frage, wie künstliche Intelligenz die Schreibförderung positiv beeinflussen kann. In einer zunehmend digitalisierten Welt spielen schriftliche Kommunikationsfähigkeiten eine entscheidende Rolle in Bildung und Beruf. Die Integration von künstlicher Intelligenz in schreibfördernde Methoden eröffnet neue Perspektiven für die individuelle Entwicklung von Schreibkompetenzen. Diese Forschung beabsichtigt, die Effektivität von KI gestützten Ansätzen im Vergleich zu herkömmlichen Methoden zu untersuchen (SEK 1, 2. Klasse) und dabei besonders die Fähigkeit zur konstruktiven Textproduktion zu evaluieren. Dies könnte sowohl innovative Lehrmethoden ermöglichen als auch die Schreibkompetenz von Lernenden verbessern.

(Valentina Buresch)

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Die zunehmende Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) als Korrektor und Überarbeitungstool für Texte prägt die Medienkompetenz von Schülerinnen und Schülern maßgeblich. In diesem Kontext eröffnen sich jedoch wichtige Fragen bezüglich potenzieller Auswirkungen auf erworbene Fähigkeiten und das Phänomen des sogennanten Deskilling die potenzielle Gefahr des Verlusts wesentlicher Kompetenzen durch eine übermäßige Abhängigkeit von automatisierten Schreibprogrammen.

Die vielversprechende Effizienz und Genauigkeit, die mit der Nutzung von KI im Schreibprozess einhergehen, werfen jedoch gleichzeitig kritische Fragestellungen auf. Welche Fähigkeiten könnten durch vermehrten Einsatz dieser Technologie vernachlässigt oder zurückgebildet werden? Besteht die Möglichkeit, dass Schreibkompetenzen, sprachliche Vielfalt oder kreative Ausdrucksweisen verkümmern, wenn der Fokus vermehrt auf automatisierte Programme gelegt wird?

Quellen

Marzuki et.al. (2023(): The impact of AI writing tools on the content and organization of students´ writing: EFL teachers´ perspective. In: Cogent Education d10, S.1-17.https://doi.org/10.1080/2331186X.2023.2236469.

Afzaal, M. et al. (2021). Generation of Automatic Data-Driven Feedback to Students Using Explainable Machine Learning. In: Roll, I., McNamara, D., Sosnovsky, S., Luckin, R., Dimitrova, V. (eds) Artificial Intelligence in Education. AIED 2021. Lecture Notes in Computer Science 12749. https://doi.org/10.1007/978-3-030-78270-2_6.

Nguyen, Nathan D. (2023). Exploring the role of AI in education. In: London Journal of Social Sciences 6, S.84- 95. https://doi.org/10.31039/ljss.2023.6.108.

Gayed et.al. (2022). Exploring an AI-based writing Assistant´s impact on English language learners. In: Science Direct 3, S.1-7. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100055.

Grassini, Simone. (2023) Shaping the future of education: exploring the potential and consequences of AI and ChatGPT in educational settings. In: Education Sciences 13, S. 692-705. https://doi.org/10.3390/educsci13070692.

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Internationale Bildungsstudien wie die PIRLS 2021 oder PISA 2018, die neben dem Erfassen von Kompetenzen in den Bereichen Mathematik und Naturwissenschaften auch die Leistungen der österreichischen Schüler*innen im Lesen messbar machen, bestätigten erneut den mittlerweile langanhaltenden Trend, dass Österreichs Schülerschaft im Lesen im EU-Vergleich weiterhin im unteren Mittelfeld angesiedelt ist.  Die Analyse der österreichischen Schüler*innen in drei Kategorien verdeutlicht dabei insbesondere die wesentlich schwächeren Leistungen von Schüler*innen mit Migrationshintergrund. Vor diesem Hintergrund präsentierte das Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft und Forschung erst kürzlich das in Zusammenarbeit mit Expert*innen entwickelte Bildungsforschungsprojekt "LeSeDi – Lesen und Sprache evidenzbasiert im Unterricht unterstützen – digitale und inklusive Innovationen". Der zentrale Schwerpunkt dieser Initiative zur Leseförderung und Unterstützung der Schülerinnen und Schüler liegt dabei auch auf dem Umgang der Lernenden mit Digitalisierung und künstlicher Intelligenz.

In Anbetracht dessen und diese Entwicklungen aufgreifend, thematisiert und bearbeitet die folgende Proseminararbeit den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Deutschunterricht zur Leseförderung. Dabei werden zunächst die Herausforderungen, Schwierigkeiten und Defizite beleuchtet, auf die die unterdurchschnittlichen Ergebnisse der österreichischen Schülerschaft, insbesondere der Schülerinnen und Schüler mit Migrationshintergrund, zurückzuführen sind, um in weiterer Folge ersichtlich zu machen, inwiefern und wo künstliche Intelligenzen im Deutschunterricht als Hilfs- und Unterstützungsmittel ansetzen können, um eine Verbesserung und Steigerung der Lesekompetenzen von österreichischen Schüler*innen herbeizuführen. Dazu wird nicht nur die Rolle bereits existierende Tools und Methoden beleuchtet, sondern auch aufgezeigt, inwiefern künstliche Intelligenzen neue Zugänge und Perspektiven für Lernende zum Lesen schaffen können.

Auswahlbibliografie:

·      Tulodziecki, Gerhard: Mediendidaktik angesichts künstlicher Intelligenz unter der Perspektive humanen Handelns. In: Medienimpulse, 59/2, (2021).

·      Wampfler, Philippe: Was KI verändert: Das Problem der Schriftlichkeit in der Bildung. In: Didaktik Deutsch, Jg. 28/54, (2023),  S. 55-62.

·      Chilla, Solveig/ Filk, Christian: Inklusiv-digitale Sprachenbildung: Ein interdisziplinärer Forschungsansatz. In: Medienimpulse, 59/4 (2021).

·      Reitbrecht, Sandra: Fachlernen braucht Lesekompetenzen. Anforderungen, Strategien und Praxisbeispiele für den Fachunterricht an berufsbildenden Schulen am Übergang von der 8. In die 9. Schulstufe. Wien: Österreichisches Sprachen-Kompetenz-Zentrum  (2022).

·      Philipp, Maik: Leseunterricht 4.0. Vier lesedidaktische Handlungsfelder des digitalen Lesens. Der Deutschunterricht 4, (2020), S. 13-24. Online verfügbar unter https://www.researchgate.net/publication/339314155_Leseunterricht_40_Vier_lesedidaktische_Handlungsfelder_des_digitalen_Lesens_Reading_Instruction_40_Four_Fields_of_Action_in_Promoting_Digital_Reading (zuletzt abgerufen am 25.11.2023)

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KI und Lesesozialisation (Johanna Humer)

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KI und Lesesozialisation (Johanna Humer)

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Es gibt viele Faktoren, die auf die Lesesozialisation und somit auf das Leseverhalten, die Lesekompetenz und die Lesemotivation von Kindern und Jugendlichen Einfluss nehmen, wie etwa Bildungseinrichtungen, Familien, Peer Groups und Medien. (vgl. Gölitzer 2008: 203)
Ziel dieser Proseminararbeit ist es, herauszufinden, wie sich die Verwendung von Künstlicher Intelligenz als virtuelle Lesebegleiterin auf das Leseverhalten von Kindern und Jugendlichen auswirkt. Außerdem wird untersucht, inwiefern Künstliche Intelligenz in Form einer virtuellen Lesebegleiterin das Leserverhalten, die Lesekompetenz und die Lesemotivation von Kindern- und Jugendlichen, die aus bildungsfernen Schichten kommen und denen es an ausreichender elterlicher Unterstützung mangelt, positiv beeinflussen kann.

Auch das epistemisch wachsame Lesen (vgl. Philipp: 2021: 108) in Verbindung mit der Verwendung von Künstlicher Intelligenz als Lesebegleiterin wird in der Proseminararbeit behandelt. Wenn Kinder und Jugendliche häufig mit Künstlicher Intelligenz in Kontakt sind, wenn sie etwa mit ihr lesen, sich von ihr vorlesen und sich Bücher und Texte von ihr vorschlagen lassen, gilt es ihnen, neben der Lesekompetenz, wie sie aus der Lesedidaktik bekannt ist, auch unter anderem beizubringen, „[…] die Vertrauenswürdigkeit von Aussagen und deren UrheberInnen […]“ (Philipp: 2021:108) mit Hilfe verschiedener Prüfmechanismen zu analysieren und zu hinterfragen.

Es gibt bereits Studien und Publikationen darüber, wie sich das Verwenden von Digitalen Medien auf die Lesesozialisation auswirken kann. Pfost et al. (2018) erlangten im Rahmen ihrer Studie sehr aufschlussreiche Erkenntnisse in Bezug auf die Nutzung digitaler Medien in Vorschulalter. Ehmig und Seelmann (2014) beschäftigten sich vor allem mit dem Vorlesen im Kontext der digitalen Möglichkeiten und dem Potential von Vorlese-Apps, die Motivation zum Vorlesen zu erhöhen. Der Vorlesemonitor aus dem Jahr 2022, deren Initiatoren Die Zeit, Stiftung Lesen und die Deutsche Bahn Stiftung sind, liefert für die geplante Arbeit durchaus relevante Ergebnisse aus Befragungen von Eltern zu der Nutzung von elektronischen Vorlesestimmen in Kinderbuch-Apps oder digitalen Büchern. Mangels Literatur, die sich im Konkreten mit Lesesozialisation und Künstlicher Intelligenz auseinandersetzt, wird für die Arbeit unter anderem an den eben genannten Studien und Publikationen angeknüpft.

Literatur:

Ehmig, Simone C. u. Carolin Seelmann (2014): Das Potenzial digitaler Medien in der frühkindlichen Lesesozialisation. Frühe Bildung, 3(4), 196–202.

Gölitzer, Susanne (2008): Lesesozialisation und Leseförderung. Literarisches Leben in der Schule. In: Michael Kämper-van den Boogaart (Hg.): Deutschdidaktik. Leitfaden für die Sekundarstufe I und II. Berlin. 163–183.

Hurrelmann, Bettina et al. (2006): Lesekindheiten. Familie und Lesesozialisation im historischen Wandel.

Pfost, Maximilian et al. (2018): Aspekte der Nutzung digitaler Lesemedien im Vorschulalter. Frühe Bildung, 7(1), 40–47.

Philipp, Maik (2011):  Lesesozialisation in Kindheit und Jugend. Lesemotivation, Leseverhalten und Lesekompetenz in Familie, Schule und Peer-Beziehungen. Stuttgart.

Philipp, Maik (2021): Digitalitätsbasierte Transformationen des Lesens: auf dem Weg zum epistemisch wachsamen Lesen. In: Christian Maurer, Karsten Rincke und Michael Hemmer (Hg.): Fachliche Bildung und digitale Transformation - Fachdidaktische Forschung und Diskurse. Fachtagung der Gesellschaft für Fachdidaktik. Regensburg: Universität, 107–110.

Stiftung Lesen., Deutsche Bahn Stiftung., u.  DIE ZEIT. (2022): Frühe Impulse für das Lesen. Realitäten in den Familien: Repräsentative Befragung von Eltern mit Kindern zwischen einem und acht Jahren. Online abrufbar unter:

https://www.stiftunglesen.de/fileadmin/PDFs/Vorlesestudie/Vorlesemonitor_2022.pdf (Zugriff am 24.11.2023).

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Maturavorbereitung und KI (7 Textsorten) 

Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in den Deutschunterricht eröffnet neue Horizonte für die Matura-Vorbereitung. Dieses Abstract beleuchtet die Potenziale von KI, insbesondere im Kontext der sieben Textsorten, die für die Deutschprüfung von wesentlicher Bedeutung sind. Durch den Einsatz von KI können Lehrkräfte effektivere Methoden entwickeln, um Schülerinnen und Schüler gezielt auf die Matura vorzubereiten.

Die sieben Textsorten, nämlich Erörterung, Kommentar, Meinungsrede, Leserbrief, Zusammenfassung, Textanalyse und Textinterpretation, erfordern jeweils spezifische Fähigkeiten. (vgl. Bildungsministerium für Bildung, Wissenschaft und Forschung, 2020) KI-gestützte Anwendungen bieten personalisierte Lernwege, die individuelle Schwächen adressieren und den Fokus auf die Entwicklung der notwendigen Kompetenzen legen. Hinsichtlich der Textsorten muss festgestellt werden, ob sich eine KI-basierte Auseinandersetzung für alle sieben Textsorten eignet. Schicker und Akbulut (2023) haben sich intensiv mit dieser Thematik auseinandergesetzt und konnten beispielsweise erkennen, dass die Erörterung eher nicht für das Arbeiten mit ChatGPT geeignet ist. Argumentative Texte jedoch können von KI sehr gut verfasst werden. (S. 176-177) 

Die rasche Entwicklung und die voraussichtlich exponentiell steigende Anwendung von KI, birgt jedoch ebenso einige Herausforderungen, welche sich Lehrkräfte, besonders im Hinblick auf das Verfassen von Texten, stellen müssen. So lässt sich ein KI-generierter Text kaum von einem Text eines*einer Schülers*Schülerin unterscheiden. Dies bedeutet für Lehrkräfte ein Verständnis bei den Schüler*innen zu generieren, welche KI als Helfer oder Tutor darstellt und nicht KI als „Arbeitsabnehmer“. (vgl. Birk, 2023, S. 34) 

Insgesamt eröffnet die Integration von KI im Deutschunterricht neue Perspektiven für eine effektive Matura-Vorbereitung. Die genannten Anwendungen zeigen, dass KI nicht nur als Unterstützung für Lehrkräfte, sondern vor allem als personalisierter Lernbegleiter für Schülerinnen und Schüler fungieren kann. Die Zukunft des Deutschunterrichts liegt somit in der intelligenten Verbindung traditioneller Lehrmethoden mit den Potenzialen moderner Technologien. Diese Verbindung ist essentiell. Durch diverse Aufgaben, welche ChatGPT gestellt wurden, konnte herausgefunden werden, dass auch KI nicht fehlerfrei ist. Besonders bei Kreativität stößt es an ihre Grenzen. (vgl. Haberkorn, 2023; vgl. Spörrle u. Hofreiter, 2022) Es muss somit klargestellt werden, dass das Potential von KI im Deutschunterricht nur dann ausgeschöpft werden kann, wenn sich Lehrkräfte intensiv damit auseinandersetzen, Schüler*innen genau auf das Arbeiten mit KI vorbereiten und es gezielt im Unterricht einsetzen. 

Quellen:

Birk, C. (26.05.2023). ChatGPT im Deutschunterricht. In: Schulmagazin 5-10. https://elibrary-utb-de.uaccess.univie.ac.at/doi/epdf/10.5555/smag-5%2B6-2023_09

Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft und Forschung. (2020). Textsortenkatalog zur SRDP in der Unterrichtssprache (Deutsch, Kroatisch, Slowenisch, Ungarisch). Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft und Forschung. https://www.matura.gv.at/
DeutschGPT – Konferenz zum Deutschunterricht in Zeiten von Chatsbots und KI. (2023). In: Fürstenberg, M., Müller, H-G., & Wurst, A. (Hrsg.).https://www.fachplusdidaktik.gwi.uni-muenchen.de/wp-content/uploads/2023/08/DeutschGPT_Book_of_Abstracts.pdf

Haberkorn, L. (2023, 21. Februar 2023). Lehrer bewerten KI-Hausaufgaben: Wie würde ChatGPT als Schüler abschneiden? In: Der Standard. https://www.derstandard.at/story/2000143733013/lehrer-bewerten-ki-hausaufgaben-wie-wuerde-chatgpt-als-schueler-abschneiden

Schicker, S., & Akbulut, M. (2023). ChatGPT – maschinelle und menschliche Textsortenkompetenz. In: Sprachliche Handlungsmuster & Text(sorten)kompetenz: ein Sammelband im Rahmen der IDT. (Hg.) Stephan Schicker, Lucia Miškulin Saletović, S. 169-196. https://unipub.uni-graz.at/download/pdf/9155796.pdf

Spörrle, M., & Hofreiter, S. (2022). Wie kreativ kann Künstliche Intelligenz sein? Eine psychologische Reflexion. In Kreativität und Innovation in Organisationen (S. 347–358). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-63117-1_17

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„Warum muss ich schreiben lernen, wenn das Künstliche Intelligenzen für mich erledigen können?“

Da diese Frage in Zukunft in Schulen wohl kaum ausbleiben wird, soll sich vorliegende

Proseminararbeit unter dem Titel „Textproduktion und Textgrammatik als Grundlage der

Kommunikation trotz KI erlernen“ mit der konkreten Begründung und Beantwortung dieser Frage

beschäftigen. Dazu wird im Laufe der Arbeit folgende Forschungsfrage beantwortet: „Wie kann die

Wichtigkeit des Verständnisses der deutschen Grammatik als Grundlage und Begründung für

Textproduktion und das Erlernen des Texteschreibens im Deutschunterricht trotz der immer

zuverlässiger werdenden generativen künstlichen Intelligenzen für Schülerinnen, Schüler und Eltern

verständlich erläutert werden?“ Dabei liegt ein zentrales Argument der Arbeit auf der Betonung, dass

das Verständnis von Grammatik, das Textverständnis sowie das Verständnis von übermittelten und zu

übermittelnden Inhalten für die effektive Kommunikation mit KIs und mit Mitmenschen unerlässlich

ist.

Ein spezielles Unterkapitel wird der generativen KI als Hilfsmittel gewidmet, in welchem erläutert

wird, wie künstliche Intelligenz als Unterstützung für die Schülerinnen und Schüler beim Verständnis

von Grammatik wie beim Textverständnis eingesetzt werden, aber auch als Hilfsmittel zur

Kommunikation dienen kann. Hierbei werden neben den Möglichkeiten auch die Grenzen dieser

Technologie aufgezeigt. Die Arbeit argumentiert, dass KI im bewussten Einsatz zum Textverständnis

der Kinder beitragen, aber auch helfen kann, den Grund für das Erlernen von Textgrammatik und

Texteschreiben wirklich zu verstehen und die Schülerinnen und Schüler zum Lernen motivieren.

Die Schlussfolgerung der Proseminararbeit fasst die Wichtigkeit der Vermittlung von Textverständnis

und Grammatik trotz der immer schneller voranschreitenden Entwicklung generativer KI zusammen

und stellt einen kurzen Ausblick, wie sich der Deutschunterricht in Zukunft in Hinblick auf die

Integration von KI in das Schulsystem wandeln könnte.

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Möglichkeiten und Herausforderungen von KI für Deutschlehrer:innen im Unterricht

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Möglichkeiten und Herausforderungen von KI für Deutschlehrer:innen im Unterricht

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Die geplante Seminararbeit soll die Integration Künstlicher Intelligenz (KI) im Deutschunterricht untersuchen und die damit verbundenen Möglichkeiten und Herausforderungen für Deutschlehrer:innen analysieren. Der Einstieg erfolgt durch eine umfassende Darstellung der Geschichte der KI im Deutschunterricht, die einen Einblick in die Entwicklung und Evolution dieser Technologie bietet.

Im Hauptteil der Arbeit werden die potenziellen Vorteile der Nutzung von KI im Deutschunterricht beleuchtet. Dies umfasst die Personalisierung des Lernens, adaptive Lehrmethoden und die Integration von automatisierten Bewertungssystemen. Gleichzeitig werden jedoch auch die Herausforderungen thematisiert, denen Deutschlehrer:innen gegenüberstehen, wenn sie KI in ihren Unterricht einbinden. Hierzu zählen unter anderem die Anpassung an neue Technologien, sowie ethische Überlegungen im Kontext von KI im Bildungsbereich.

Die Schlussfolgerung der Seminararbeit fasst die wichtigsten Erkenntnisse zusammen und gibt einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen und Potenziale der KI im Deutschunterricht. Ziel ist es fundierte Informationen zu liefern, um die Integration von KI im Deutschunterricht effektiv und nachhaltig zu gestalten.

Quellen:

·      Fürstenberg, M., Müller, H.-G., Wurst, A. (Hg.). DeutschGPT – Konferenz zum Deutschunterricht in Zeiten von Chatbots und KI. 31.07.2023.

·      Kepser, Matthias (2018). Digitalisierung im Deutschunterricht der Sekundarstufe. Ein Blick zurück und Einblicke in die Zukunft. In: Mitteilung des Deutschen Germanistenverbandes 3/2018, Jg. 65. Göttingen: V&R unipress GmbH. S. 247-268.

·      Schleiss, J., Mah, D.-K., Böhme, K., Fischer, D., Mesenhöller, J., Paaßen, B., Schork, S., Schumpf, J. (2023). Künstliche Intelligenz in der Bildung. Drei Zukunftsszenarien und fünf Handlungsfelder. Berlin: KI-Campus.

·      Waltl, Sandra, Kampichl, Christoph (2023). Ist unsere Prüfungskultur noch zeitgemäß? Wie der digitale Wandel die Prüfungskultur verändert. DOI: https://doi.org(10.53349/schuleverantworten.2023.i3.a358. [Zugriff am 24.11.2023].

·      Wampfler, Philippe (2023). Medienbildung in den Mittelpunkt stellen – Deutschdidaktik und die Herausforderung der Digitalität. In: Didaktik Deutsch. Halbjahresschrift für die Didaktik der deutschen Sprache und Literatur. 28. Jahrgang 2023. Heft 54. S. 55-62. DOI: 10.21248/dideu.661. [Zugriff am 24.11.2023].

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KI in der Literaturanalyse und Interpretation

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Erweiterung literarischer Gespräche durch Künstliche Intelligenz 

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Erweiterung literarischer Gespräche durch Künstliche Intelligenz 

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Abstract

Schreiben und KI in der SEK1

Die angedachte Proseminararbeit soll sich mit dem derzeitigen Forschungsstand der Schreibdidaktik, bezogen auf die Schreibkompetenzen der Sekundarstufe 1, sowie den sich verändernden Bedingungen/Anforderungen durch die Existenz von KI auseinandersetzen.

Im Zuge der Arbeit soll einerseits an den bereits bestehenden Forschungsdiskurs angeschlossenen werden und die unterschiedlichen Ansätze der Schreibdidaktik als auch die klassischen Textsorten der Unterstufe genauer untersucht werden. Gleichzeitig stellt sie aber auch den Anspruch, Vermutungen anzustellen auf welche Art und Weise generative KI diese Konzepte beeinflussen wird oder gar verändern könnte.

Hinblickend darauf, soll auch die Frage, welche „neuen“ Schreibkompetenzen in Zeiten KI erworben werden müssen und inwiefern sie sich in den österreichischen Lehrplan der SEK1 für das Unterrichtsfach Deutsch eingliedern lassen

Zwar ermöglicht es KI eine große Menge an personalisierten Lernwegen bereitzustellen und eröffnet viele neue Möglichkeiten in der Gestaltung und Aufbereitung des Unterrichts, allerdings hat man als Lehrkraft auch die Pflicht, Schüler:innen klarzumachen, dass KI kein „Wunderwerkzeug“ ist und ohne eigener Schreibfähigkeiten eine langfristige, aber vor allem auch leistungsfördernde Nutzung von KI-Tools nicht möglich ist.

Der zukünftige Deutschunterricht wird also mehr als zuvor damit zu kämpfen haben, ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Tradition und Technologie zu finden. Die „perfekte“ Mischung dieser beiden Komponenten in der Sekundarstufe 1 zu finden, soll das Ziel dieser Arbeit sein.

Baurmann, J. (2008). Schreiben - Überarbeiten - Beurteilen : ein Arbeitsbuch zur Schreibdidaktik (3. Aufl.). Seelze-Velber: Klett Kallmeyer.

Becker-Mrotzek, M., Böttcher, I., Dreher, J., Jost, J., Schneider, F., & Tetling, K. (2018). Schreibkompetenz entwickeln und beurteilen (8. Auflage). Berlin: Cornelsen.

Feilke, H., Lehnen, K., Rezat, S., Steinmetz, M., Bergmann, B., & Schroedel Verlag GmbH. (2016). Materialgestütztes Schreiben lernen : Grundlagen - Aufgaben - Materialien : Sekundarstufen I und II (Druck A). Braunschweig: Schroedel westermann.

Fix, M. (2008). Texte schreiben : Schreibprozesse im Deutschunterricht (2. Aufl.). Paderborn: Schöningh.

Hoffmann, L., Lemke, V., & Carl-Winter-Universitätsverlag. (2022). Schreibdidaktik (1. Auflage). Heidelberg: Universitätsverlag Winter.

Knopf, J. (2022). Schreiben und Digitalität – Auf dem Weg zu einer medienspezifischen Schreibdidaktik. Mitteilungen des Deutschen Germanistenverbandes, 69(4), 386–400. doi: 10.14220/mdge.2022.69.4.386

Wampfler, P. (2022): Grundlagenartikel: Umgang mit KI-Programmen im Schreibunterricht. Online verfügbar unter https://schulesocialmedia.com/2022/10/15/grundlagenartikel-umgang-mitki-programmen-im-schreibunterricht/.

Wampfler, P. (2023): Was KI verändert: Das Problem der Schriftlichkeit in der Bildung. Online verfügbar unter https://schulesocialmedia.com/2023/04/04/was-ki-verandert-das-problem-derschriftlichkeit-in-der-bildung/, zuletzt aktualisiert am 05.04.2023, zuletzt geprüft am 30.05.2023.

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Abstract: KI und Rechtschreiben – eine Erleichterung im Bildungsbereich oder nur ein leeres Versprechen?

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Abstract: KI und Rechtschreiben – eine Erleichterung im Bildungsbereich oder nur ein leeres Versprechen?

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Die Integration von künstlicher Intelligenz in den Bildungsbereich wirft faszinierende Fragen auf und bietet Herausforderungen wie Möglichkeiten. Orthografie und Grammatik gab es bereits vor unserem heutigen Deutschunterricht und hatten auch damals schon einen hohen Stellenwert, sei es nun im Lateinischen oder – viel später – im Deutschen. Beide Parteien spielen eine große Rolle im Weitergeben von Wissen und Informationen, sprich: Wir verwenden Orthografie und Grammatik, um verstanden zu werden.

In der Schulkultur sind diese Regeln oft in Stein gemeißelt, und wer sie nicht beherrscht, ist nicht zureichend kompetent, weswegen sie im Alltag einen niedrigeren Stellenwert haben. Dabei arbeitet man in der Lehrer:innenausbildung schon lange mit dem Verständnis der Fehlerkultur und möchte von dem Blick aufs Negative zu einem neuen Blick schwanken, der auch das Positive der Leistung von Schüler:innen mit einberechnet.

Mit der Veröffentlichung von ChatGPT hat nun jede:r Zugang zu einer künstlichen Intelligenz, die unter anderem auf Basis der Computerlinguistik programmiert wurde und wenige grammatikalische und orthografische Fehler macht. Bittet man sie darum, kann sie sogar absichtlich Fehler einbauen, um ein „realistischeres“ Bild zu illusionieren. Diese Art von künstlicher Intelligenz wird mehr von den Schüler:innen als vom Lehrkörper oder der Bildungsdirektion in die Schulen getragen, denn nun können Texte in gewissen Formaten generiert werden, und so stellt sich die Frage: Kann ein solches Programm mehr als nur ein Schummelapparat oder eine Hausübungshilfe werden? Kann es in Maßen in bereits bestehende didaktische Methoden eingearbeitet werden, um die Kompetenzen, die die Schüler:innen durch den Unterricht erwerben, zu verfestigen und zu fördern? Und wäre es sogar in der Lage, Unterstützung für Schüler:innen mit einer Lese-Rechtschreibschwäche zu bieten?

Um diesen Fragen nachzugehen, möchte diese Arbeit eine Handvoll Werke heranziehen (BREDEL 2007; MENZEL 2021; PESCHEL 2002; THOMÉ und THOMÉ 2000; BAURMANN et. al. 2015) und die darin enthaltenen Methoden für den Rechtschreibunterricht analysieren. Darauffolgend möchte sie ChatGPT selbst einigen Tests unterziehen und diese in Bezug zu den Methoden setzen. Zusätzlich wird mit zwei Schülern gearbeitet, deren Einblick in ihren Schulalltag und ihre eigenen Sichtweisen auf das Thema „KI und Rechtschreiben“ in die Analyse einfließen können.

(Kathrin Klauninger)

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Bibliografie

BAURMANN, Jürgen / VON BRAND, Tilman / MENZEL, Wolfang und Kasper H. SPINNER: Methoden im Deutschunterricht. Exemplarische Lernwege für die Sekundarstufe I und II. Kallmeyer: Stuttgart 2015.

BREDEL, Ursula: Sprachberatung und Grammatikunterricht. Schöningh: Wien 2007.

FIX, Martin: Texte schreiben. Schreibprozesse im Deutschunterricht. Schöningh: Paderborn 2008.

HABERMAN, Mechthild (Hrsg.): Grammatik wozu? Vom Nutzen des Grammatikwissens in Alltag und Schule. Duden: Mannheim 2010.

MENZEL, Wolfgang: Grammatikwerkstatt. Theorie und Praxis eines prozessorientierten Grammatikunterrichts für die Primar- und Sekundarstufe. Kallmeyer: ⁷2021.

PESCHEL, Corinna (Hrsg.): Grammatik und Grammatikvermittlung. Lang: Frankfurt a. M. 2002.

THOMÉ, Dorothea (Hrgs.) und Günther THOMÉ: Computer im Deutschunterricht der Sekundarstufe: multimediale Anwendungsgebiete im Rechtschreib-, Grammatik- und Literaturunterricht zum Texte verfassen, Publizieren und Kommunizieren. Westermann: Braunschweig 2000.