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Empowering Migrants to Preserve and Share Their Life Stories Through AI and Extended Reality

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- is a research-led tool for people who live between cultures — to hold their memories, trace belonging, and understand who they’ve become.

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shrine — researching memory, identity, and belonging across cultures

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shrine is an interdisciplinary research project combining technology, art, and human-centered design to study memory and belonging in cross-cultural lives.

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Turning Text into Teaching Tools: Using Picsart’s AI Image Generator in the Language Classroom 

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Turning Text into Teaching Tools: Using Picsart’s AI Image Generator in the Language Classroom 

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Turning Text into Teaching Tools: Using Picsart’s AI Image Generator in the Language Classroom - The FLTMAG

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By Natalia Ivashchenko, English Language Instructor and Exam Preparation Specialist DOI: https://www.doi.org/10.69732/XQZU5102 Introduction Visuals have long supported language teaching. They provide context, reduce ambiguity, and invite interpretation. Yet finding the right image for a particular lesson objective can be unexpectedly

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Mit KI und Vibe Coding ganz einfach interaktive Lernmaterialien erstellen – Einführung für Schule und Unterricht 

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Mit KI und Vibe Coding ganz einfach interaktive Lernmaterialien erstellen – Einführung für Schule und Unterricht 

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Vor einigen Jahren noch hätte ich für einen interaktiven Fachwortschatz-Trainer mit Artikel-Farbcodierung, Vorlesefunktion und Feedback-Schleife entweder eine fertige (Bezahl-)App gebraucht oder jemanden an der Seite, der HTML, CSS und JavaScript beherrscht. Ich beherrsche das nicht und habe von Programmieren auch, ehrlich gesagt, kaum Ahnung. Inzwischen beschreibe ich einem Large Language Modell (LLM) wie Claude Sonnet oder Claude Opus in ein paar Sätzen, was ich haben möchte, warte einige Minuten - und erhalte ein fertiges Lernspiel, das im Browser läuft, und von meinen Schülerinnen und Schülern oder mir direkt genutzt werden kann. Ein Beispiel? Hier ein Lernquiz, das später im Blogbeitrag exemplarisch gezeigt wird und in 2-3 Minuten einsatzfertig war:

Das klingt nach der üblichen KI-Euphorie und ich habe mir bis zum ersten Blogbeitrag über Vibe Coding aus genau dem Grund auch etwas Zeit gelassen - man muss einfach nicht alles immer sofort ausprobieren, viele Kolleginnen und Kollegen stehen sowieso noch ganz am Anfang. Und deshalb geht es hier weniger um den tatsächlich erfahrbaren Aha-Effekt, als um einige ganz einfach nachzumachende Praxisbeispiele, die ich selbst erstellt und im Unterricht erprobt habe - einen Lernspiel-Trainer für deutsche Fachbegriffe und ein Adventure zum „War on Terror". Zugleich geht es auch um die Frage, was diese neue Niederschwelligkeit der Erstellung von Lernspielen, Anwendungen und Tools ohne jegliche eigene Programmierkenntnisse für die Schule bedeutet. Und was eben auch nicht.

Was ist Vibe Coding mit KI eigentlich?

Den Begriff hat Andrej Karpathy im Februar 2025 in einem Tweet geprägt: „ I'm building a project or webapp, but it's not really coding - I just see stuff, say stuff, run stuff, and copy-paste stuff, and it mostly works. „. Simon Willison hat die Definition später zugespitzt: Von Vibe Coding im engen Sinn spreche man erst, wenn man den erzeugten Code gar nicht mehr selbst durchsieht, sondern direkt mit der Nutzung der erstellten Anwendung loslegt. Letztlich lässt sich Vibe Coding einfach zusammenfassen: Statt komplexe Code-Strukturen selbst zu schreiben, beschreiben Nutzer der KI das gewünschte Ziel, das Design oder bestimmte Features. Die KI übernimmt die vollständige Umsetzung und der Anwender steuert den Prozess iterativ durch weiteres Feedback.

Für unsere schulische Praxis ist wohl weniger die theoretische Definition entscheidend, als vielmehr die praktische Konsequenz: Die technische Hürde, die früher zwischen einer didaktischen Idee und ihrer interaktiven Umsetzung lag, ist weitgehend verschwunden. Wer beschreiben kann, was er will, kann es sich mittels Vibe Coding erstellen lassen - von einem einfachen Karteikarten-Trainer über eine weltweite Lern- und Recherchereise als Adventure-Game bis zu einem kleinen Quizspiel mit Punkten und Auswertung. Was zurückkommt, ist keine Skizze oder ein Vorschlag, sondern eine unmittelbar funktionierende Anwendung: eine HTML-Datei, die man gleich selbst nutzt oder per Link teilt. Wie das konkret abläuft, zeige ich weiter unten Schritt für Schritt.

Möglich wurde das, weil zwei Dinge zusammenkamen: Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude Opus / Fable 5 sind spürbar besser geworden, und Tools wie die Artefakte in Claude zeigen das Ergebnis sofort in einem Vorschaufenster an, auf dessen Basis man weiterbearbeiten und anschließend veröffentlichen kann. Joscha Falck hat diesen Workflow in seinem Erfahrungsbericht zu interaktiven Lernmaterialien sehr anschaulich beschrieben: Kontext und Ziel benennen, Inhalte hineingeben, Interaktivität festlegen, in zwei bis fünf Schleifen verbessern, teilen. Genau so ist das Vorgehen, wenn der eigentliche Punkt eben nicht das Programmieren ist, sondern vielmehr das präzise Beschreiben und Überarbeiten einer Idee mit anschließender Umsetzung durch die KI.

Was Sprachmodelle inzwischen können (Stand Sommer 2026)

Vielleicht kurz zur Einordnung: Auf den einschlägigen Benchmarks für echte Programmieraufgaben - etwa SWE-bench Verified, wo Modelle Fehler in realen Codebasen beheben müssen - sind die Werte für Claude Opus innerhalb eines halben Jahres von rund 80 auf knapp 88 Prozent gestiegen. Das ist ein Fortschritt, den man bei der Nutzung als Lehrperson vielleicht weniger bemerkt, der aber trotzdem beachtenswert ist. Karpathy selbst hat Anfang 2026 berichtet, er tippe seit Monaten praktisch keinen Code mehr, sondern dirigiere mehrere Agenten parallel. Ein oft zitierter Satz Karpathys bringt die Rollenverschiebung auf den Punkt: Die autonomen Agenten hätten die Entwickler nicht ersetzt, sondern zu Projektmanagern des Codes gemacht.

Für die Schule ist dieser professionelle Bereich weniger interessant, sondern ein eher kleiner, praktisch aber gut nutzbarer Ausschnitt: die einzelne, in sich geschlossene Anwendung. Eine HTML-Datei, die ohne Server und ohne Anmeldung im Browser läuft, interaktive Elemente enthält, mit echten Daten und Diagrammen arbeiten kann, sich per Link oder als Datei verteilen lässt und (wichtig für den Schulalltag) auch offline und im gefilterten Schul-WLAN funktioniert.

Bei aller Begeisterung lohnt es, dabei zwei Befunde aus der Forschung im Blick zu behalten, die vor zu viel Euphorie schützen: In einer kontrollierten Feldstudie von METR aus dem Sommer 2025 brauchten erfahrene Entwickler mit KI-Werkzeugen im Schnitt rund 19 Prozent länger für ihre Aufgaben - und waren dabei überzeugt, deutlich schneller zu sein. Und wer die KI-Ergebnisse ungeprüft übernimmt, versteht am Ende weniger: In einer Untersuchung schnitten Programmierer, die beim Sprachmodell nachfragten, was der Code eigentlich tut, beim Verständnis klar besser ab als jene, die einfach akzeptierten, was erzeugt wurde. Beide Befunde gelten für professionelles Programmieren und lassen sich mit Blick auf meine Erfahrungen in der Schulpraxis nicht 1:1 übertragen, sollten aber präsent sein: Das gefühlte Tempo bei der Arbeit mit genKI täuscht häufig, und die eigentliche Qualität entsteht im (durchaus zeitintensiven) Nachfragen, Prüfen und Weiterentwickeln. Ein weiterer Indikator dafür, die Arbeit mit und über genKI als anzubahnende Kompetenz zu begreifen.

Zwei Praxisbeispiele für Vibe Coding in Schule und Unterricht

„Auftrag: Reportage" - ein Adventure zum War on Terror

Für den Abschluss einer Unterrichtssequenz zur US-Außenpolitik nach dem 11. September wollte ich (für eine der letzen Stunden vor den Sommerferien) ein Lernspiel, das die Leitfrage der Reihe in einem ernsten Lernsetting bündelt: War der „War on Terror" ein gerechter Krieg? Herausgekommen ist ein browserbasiertes „Adventure", in dem die Schülerinnen und Schüler als Journalistinnen und Journalisten eines fiktiven Magazins namens WELTBLICK die Titelreportage zum 25. Jahrestag recherchieren, diese bei der Chefredaktion einreichen und anschließend auf Basis eines umfassenden Feedbacks die Entscheidung erhalten, ob und warum ihre Story für das Magazin (nicht) angenommen wird.

Die Schülerinnen und Schüler reisen zu sechs frei wählbaren Schauplätzen - New York, Washington, Kabul, Guantánamo, Bagdad und den Orten des Drohnenkriegs in Waziristan - und sichten an jedem Ort drei Materialtypen: ein Dokument, ein Zeitzeugnis und einen Daten- und Faktenblock. Als analytisches Rückgrat dient das Raster der Lehre vom gerechten Krieg ( ius ad bellum und ius in bello). Ein Reporter-Notizbuch füllt sich automatisch, eigene Notizen sind an jedem Ort möglich, und die historischen Bezüge sind bewusst konkret gehalten: der NATO-Bündnisfall und Schröders „uneingeschränkte Solidarität", Kundus 2009, der Fall Murat Kurnaz, Ramstein als Relaisstation im Drohnenkrieg, die Powell-Rede, Abu Ghraib, die Daten von Iraq Body Count und dem Costs-of-War-Projekt. Ab vier recherchierten Orten reichen die Schülerinnen und Schüler ein Exposé mit Arbeitstitel, These, Aufbau und begründetem Urteil ein. Eine regelbasierte KI-„Redaktionskonferenz" prüft es entlang von Faktenbasis, Perspektivenvielfalt und Urteilsqualität und antwortet mit einem Stempel - ANGENOMMEN, ÜBERARBEITUNG oder ABGELEHNT - samt individuellem Feedback. Je nach Vorgehen können die Lernenden über einen Kopier-Button ihr Exposé zusätzlich in ein schulisch zugelassenes KI-Tool übertragen und sich eine zweite Meinung einholen.

Gerade im Fach Geschichte trägt so ein Lernspiel eine produktive Spannung in sich, wie sich auch direkt live im Klassenraum zeigte. Multiperspektivität und Quellenarbeit lassen sich damit eindrücklich inszenieren, zugleich war es mein Anliegen, auf ein grundlegendes Paradoxon hinzuweisen: Denn KI-gestützte oder rekonstruierte Zeitzeugnisse / Kompilationen erzeugen ja gerade die Quellenillusion, gegen die geschichtsdidaktisch die Quellenkritik antritt. Ein flüssig erzähltes, plausibel klingendes „Zeugnis" einer KI-Kompilation ist eben keine Quelle (dazu auch mehr in meinem Blogbeitrag „KI im Unterricht - Tutor, Sparringspartner oder „false buddy"? - Praxisbeispiel Geschichtsunterricht").

Ich setzte das Adventure deshalb nicht nur als Lernspiel ein, sondern auch als Anlass, mit der Lerngruppe über Chancen und Gefahren generativer KI für historisches Lernen zu sprechen. Das Werkzeug wurde so zum eigenen Lerngegenstand. Für die Klasse, so das eindeutige Feedback der 11A, war es eine spannende und abwechslungsreiche Stunde und die Schülerinnen und Schüler plädierten dafür, solche Vibe-Coding-Projekte häufiger gemeinsam auszuprobieren und ggf. auch in Teams weiterzuentwickeln für eigene Fragestellungen.

Fachwortschatz-Trainer für die Berufsschule

Das zweite Beispiel entstand fast beiläufig während einer Fortbildung. Ein Kollege fragte, wie man nicht-muttersprachliche Schülerinnen und Schüler an der Berufsschule beim Fachwortschatz unterstützen könne - denn an Begriffen wie Verfallsdatum, Wurzelbehandlung oder Abrechnung scheitere im Berufsschulalltag oft mehr als am eigentlichen Inhalt. Statt die Frage auf die bekannte „Das könnt Ihr nachher im Workshop doch mal ausprobieren"-Liste zu setzen, habe ich sie mittels Vibe Coding direkt während der Fortbildung beantwortet.

Wenige Minuten später lief der erste Prototyp eines Fachwortschatz-Trainers, orientiert an den Ausbildungsgängen eines Kölner Berufskollegs - von der MFA über ZFA, TFA und PKA bis zum Grundwortschatz rund um Arbeitsvertrag und Krankmeldung.

In der ausgebauten Fassung stecken 96 Fachbegriffe aus acht Berufsfeldern, jeweils mit Übersetzungen in acht Sprachen von Arabisch über Ukrainisch bis Persisch/Dari, inklusive korrekter Schreibrichtung fürs Arabische und Persische. Die Artikel sind nach der aus dem DaZ-Bereich vertrauten Konvention farbcodiert (der/die/das in Blau, Rot, Grün). Es gibt drei Modi: Lernkarten mit Vorlesefunktion, eine Zuordnungsübung und ein Quiz, und am Ende ein Feedback, das zeigt, welche Wörter schon gut bekannt sind und welche man wiederholen sollte. Das Ganze steckt in einer einzigen HTML-Datei, es sind kein Login, keine App und keine Kosten mit der Nutzung der Lernapp verbunden.

Aber auch hier bleibt die Qualitätssicherung Handarbeit: KI-generierte Übersetzungen müssen vor dem Einsatz überprüft werden. Das Tool ersetzt keine sprachsensible Unterrichtsplanung, aber es kann sie schneller wirksam machen.

Ein Blick über den Tellerrand - was machen die Kollegen?

Ich bin mit diesen Versuchen in guter Gesellschaft. Joscha Falck hat für seine Klassen an einer bayerischen Mittelschule drei beispielhafte Anwendungen erstellt und im sehr lesenswerten Blogbeitrag vorgestellt:

eine interaktive Selbstkontrolle nach einer Deutsch-Klassenarbeit, die nicht nur richtig oder falsch anzeigt, sondern erklärt, warum eine Lösung funktioniert;

eine modulare Lern-App zur Informatik-Prüfungsvorbereitung mit Flashcards, Quiz und Lösungsskript, zwischen denen frei gewählt werden kann;

und eine kleine Wissensplattform zu Kurzgeschichten, die vom Lesen über das Verstehen zum Schreiben führt.

Sein Befund deckt sich mit meinem: Dass Lernende mitentscheiden können, wie sie sich ein Thema erarbeiten, wirkt motivierend - die Wahlfreiheit ist selbst ein didaktisches Element. Am anderen, technisch anspruchsvolleren Ende steht ein Beispiel, das Falck ebenfalls in seinem Blogbeitrag verlinkt:

Christian Winnerl hat für seinen Sohn einen Aufgaben-Transformator gebaut, der Mathe-Aufgaben in zwei Schritten - erst Kernaufgabe extrahieren, dann neu aufbauen - in Fortnite-Kontexte überführt und so für Jugendliche ansprechender macht. Winnerl merkt selbst trocken an, der pädagogische Langzeiteffekt sei noch offen, der Familienfrieden aber messbar gestiegen.

Und Manuel Flick stellt im Blogbeitrag „10 Ideen und Prompts für interaktive Lernspiele" gleich mehrere Lernspiele vor und zeigte mit Screenshots und Live-Beispielen, wie man selbst ganz einfach ein Lernspiel erstellen kann.
Habt Ihr auch interessante eigene Beispiele? Dann gerne zusenden und ich nehme sie hier in die Liste auf!
Die Bandbreite reicht also von der schnellen Selbstkontrolle bis zum kleinen Software-Projekt. Je nachdem, wie viel Zeit, Fantasie und technisches Vorwissen man mitbringt, sind der Kreativität keine Grenzen gesetzt.

Selbst loslegen: 5 Schritte zum eigenen Lernspiel per Vibe Coding

So spannend manche Beispiele sind, so abstrakt bleiben sie, wenn man es nicht selbst einmal ausprobiert hat. Deshalb hier eine kurze Anleitung für den Einstieg, ausdrücklich gedacht für Kolleginnen und Kollegen, die noch nie eine Zeile Code geschrieben haben und meinen, sie könnten das jetzt auf gar keinen Fall. Den grundlegenden Ablauf hat Joscha Falck in seinem Beitrag bereits sehr klar in fünf Schritten aufgeschrieben, die ich üblicherweise auch so oder ähnlich nutze, führe diese aber hier im Blogbeitrag an einem konkreten kleinen Lernspiel entlang.

Als durchgehendes Beispiel nehme ich hier einfach mal das Naheliegendste für viele Lehrkräfte: ein schlichtes Quizspiel. Multiple-Choice-Fragen zu einem Thema, Punkte, eine kleine Serie für richtige Antworten in Folge und eine Auswertung am Ende. Das lässt sich auf praktisch jedes Fach und jede Jahrgangsstufe übertragen - ob Vokabeln, Jahreszahlen, Fachbegriffe oder Definitionen.

Was man vorher wissen sollte. Drei Dinge helfen, mit der richtigen Erwartung heranzugehen:

Erstens beschreibt man in normaler Sprache, was das Sprachmodell tun soll; man muss nichts programmieren, aber klar sagen können, was man will.

Zweitens ist das Ergebnis in aller Regel eine einzelne HTML-Datei, die im Browser läuft - man kann sie herunterladen, lokal speichern oder per Link teilen.

Und drittens ist der erste Wurf selten der fertige: Zwei bis fünf Überarbeitungsschleifen sind völlig normal und kein Zeichen, dass man etwas falsch macht. Das ist wohl eher der eigentliche Arbeitsmodus.

Schritt 1: Ziel und Kontext benennen. Zuerst wird beschrieben, was entstehen soll und für wen. Also: Fach, Thema, Klassenstufe, Zweck (Einstieg, Wiederholung, Prüfungsvorbereitung) und die Form - hier ein Quizspiel. Je konkreter, desto besser. Zum Beispiel: „Erstelle ein interaktives Quizspiel als einzelne HTML-Seite für eine 7. Klasse Geschichte zur Wiederholung des Themenfelds ‚Mittelalter'. Multiple Choice mit vier Antwortmöglichkeiten pro Frage."

Schritt 2: Inhalte mitliefern. Ein Tool ist nur so gut wie die vorher mit eingegebenen Inhalte / Materialien und/oder muss sehr genau überprüft werden. Bei dem Adventure-Lernspiel habe ich die historischen Orte teils selbst vorgegeben, Materialien aus dem Unterricht mit zur Verfügung gestellt und gegengelesen; beim Fachwortschatz-Trainer kam der fachliche Kern aus dem Kollegium. Die Regel lautet: eigene, geprüfte Inhalte hinein - oder alles Generierte hinterher prüfen (bzw. natürlich beides).

Schritt 3: Spielmechanik und Interaktion festlegen. Jetzt wird beschrieben, wie sich das Spiel anfühlen soll. Hier entscheide ich darüber, ob ein Lernspiel entsteht oder nur eine hübsch animierte Abfrage. Etwa: „Nach jeder Antwort sofortiges Feedback, das nicht nur ‚richtig/falsch' anzeigt, sondern in einem Satz erklärt, warum die richtige Antwort stimmt." Dazu die spielerischen Elemente: ein Punktezähler, eine Serie („Streak") für aufeinanderfolgende richtige Antworten, ein Fortschrittsbalken, am Ende eine Auswertung mit Ergebnis und einer Liste der falsch beantworteten Fragen zum gezielten Nachlernen. Beim 09/11-Recherchespiel ist es vor allem die Redaktionsrückmeldung am Ende, teils verbunden mit der Aufforderung, bestimmte Aspekte vielleicht nochmal zu überarbeiten.

Schritt 4: Testen und in Schleifen verbessern. Der erste Entwurf erscheint sofort im Vorschaufenster. Jetzt selbst durchklicken, Schwachstellen notieren und gezielt zurückmelden:

„Der Kontrast der Buttons ist zu schwach, mach die Schrift größer."

„Integriere eine Wiederholungsliste der falsch beantworteten Fragen."

„Die Fragen sollen bei jedem Durchgang in zufälliger Reihenfolge kommen."

„Ändere das Spielprinzip grundsätzlich nochmal dahingehend, dass ..."

„Das auf die Schülereingabe folgende Feedback sollte folgendem, bei uns im Unterricht eingespieltem Schema folgen: ..."

Nach jeder Rückmeldung überarbeitet das Sprachmodell die Datei direkt und macht häufig auch weitere Vorschläge für mögliche Anpassungen (z.B. für eine Offline-Nutzung ein regelbasiertes Feedback auf Schülerabgaben, für das ich dann im Vorfeld auch entsprechende Feedback-Kriterien eingeben muss). In der Regel braucht es zwei bis fünf solcher Runden, bis das Ergebnis wirklich unterrichtstauglich ist.

Schauen wir hier doch mal rein, was jetzt nach meiner Schritt-für-Schritt-Vorgehensweise entstanden ist - Ihr seht hier meine Claude-Oberfläche, in der sowohl die 5-Schritte-Grafik als auch das kleine Lernquiz auf Basis der vorherigen Blog-Absätze entstanden sind:

Schritt 5: Sichern, teilen, einsetzen. Ist das Spiel fertig, lässt es sich per Link veröffentlichen oder als HTML-Datei herunterladen. Für den Schuleinsatz empfehle ich ausdrücklich den Download: Die Datei gehört dann euch, läuft auch offline und überlebt einen Anbieterwechsel. Vor dem Einsatz einmal lokal per Doppelklick testen - am besten in dem Browser und auf dem Gerät, das die Klasse tatsächlich nutzt. Verteilt wird per Link (ich nutze dafür eine Unterseite meines Blogs: https://unterrichten.digital/lernspiele), QR-Code im Heft oder über die Lernplattform oder auch per Mail. Eine Lizenzzeile am Fuß (bei mir CC BY-SA 4.0) macht das Material für andere nachnutzbar.

Zwei Beispiel-Startprompts zum Kopieren. Wer sofort loslegen möchte, kann diese Prompts für bewusst simpel gehaltene Lerntools in ein Sprachmodell (wie bspw. Claude Opus) kopieren und die Inhalte durch eigene ersetzen:
„Erstelle ein Quiz-Lernspiel als einzelne, in sich geschlossene HTML-Datei (ohne externe Abhängigkeiten, damit es offline läuft). Thema: [dein Thema]. Ich liefere dir 15 Fragen mit je vier Antwortmöglichkeiten und der jeweils richtigen Lösung samt kurzer Begründung [Fragen einfügen]. Zeige die Fragen einzeln nacheinander, gib nach jeder Antwort sofortiges Feedback mit der Begründung, führe einen Punktezähler und eine Serie für richtige Antworten in Folge. Am Ende eine Auswertung mit Ergebnis und einer Liste der falsch beantworteten Fragen. Schlichtes, gut lesbares Design mit hohem Kontrast." „Erstelle ein interaktives Zuordnungsspiel als einzelne HTML-Datei. Auf der einen Seite Begriffe, auf der anderen ihre Definitionen; per Klick oder Ziehen werden Paare gebildet. Thema: [dein Thema], hier die Paare: [einfügen]. Richtige Paare bleiben verbunden und werden grün markiert, falsche kurz rot. Ein Zähler zeigt die gefundenen Paare, am Ende gibt es eine kurze Rückmeldung. Gut lesbares Design."
Ein paar Tipps aus der Praxis. Vier Dinge haben sich für mich bewährt:

1. Bitte das Modell explizit um „eine einzelne, in sich geschlossene HTML-Datei ohne externe Abhängigkeiten" - dann läuft das Ergebnis offline und auch im gefilterten Schul-WLAN.

2. Für den Schuleinsatz ist regelbasiertes Feedback, das fest in der Datei steckt, meist die bessere Wahl als eine Live-Anbindung ans Sprachmodell: Es funktioniert ohne Internet und ist datenschutzrechtlich unkritischer.

3. Keine personenbezogenen Schülerdaten in die Anwendung geben.

4. Und: klein anfangen, dann erweitern - erst das Grundspiel zum Laufen bringen, danach in weiteren Runden einen Timer, mehr Fragetypen oder eine Wiederholungsfunktion ergänzen.

Kurz zu Zugang und Kosten. Grundsätzlich geht der Einstieg auch mit kostenlosen Zugängen, beim Vibe Coding stößt man damit aber schnell an Nutzungsgrenzen. Ein kostenpflichtiger Zugang im niedrigen zweistelligen Euro-Bereich pro Monat ist in meinen Augen für das Erproben und Experimentieren (das häufige mehrere Versuche beinhaltet) sehr sinnvoll und gut angelegt; die genauen Konditionen ändern sich, ein kurzer Blick auf die aktuellen Angebote lohnt. Wer bei anderen Modellen wie ChatGPT oder Gemini bleibt, bekommt den Code als Text, speichert ihn als *.html-Datei und öffnet sie im Browser. Das ist zwar etwas umständlicher, aber machbar; für einen öffentlichen Link helfen Dienste wie GitHub oder Netlify. Auch das hat Joscha Falck in seinem Beitrag anschaulich beschrieben.

„Demokratisierung der Materialerstellung"?

Damit bin ich bei einer Frage, die mich (auch) mit Blick auf KI schon länger umtreibt und auf die ich schon vor über drei Jahren im Blogbeitrag zu individuellen Tutorsystemen einging: Wenn die technische Hürde fällt und jeder nun sein eigenes Lernmaterial auf die eigene Lerngruppe zugeschnitten erstellen kann - demokratisiert das die Materialerstellung? Können jetzt Lehrkräfte und Schülerinnen und Schüler ihre eigenen Lernumgebungen für individuelles Lernen kreieren und sind nicht mehr auf fertige (kommerzielle) Angebote angewiesen?

Einerseits ja: Die Hürde, eine passgenaue, differenzierende Anwendung für genau diese eine Lerngruppe zu bauen, war noch nie so niedrig. Aus einer Nachfrage in der Fortbildung wird ein einsetzbares Werkzeug, aus einer schnellen Idee während der Unterrichtsvorbereitung auch noch am Vorabend der Stunde ein ausgereiftes Lernspiel. Die Rolle der Lehrkraft verschiebt sich dabei, wie Falck treffend schreibt, weiter in Richtung Gestaltung und Kuratieren: Ich muss nicht mehr alles von Grund auf neu erstellen oder mit nur halb editierbaren Verlagsmaterialien vorliebnehmen, sondern kann Vorhandenes als Ausgangspunkt nehmen und in neue Formate überführen lassen. Und der Gedanke, dass auch Lernende zu Gestaltern eigener Lernanwendungen werden - einen Trainer für den eigenen Fehlerschwerpunkt, eine Simulation für ein schwer greifbares Konzept -, ist mehr als eine Spielerei. Er verschiebt potenziell, wer im Unterricht produziert und wer konsumiert und lässt eine Ahnung davon entstehen, wie sich der Kompetenzbereich „Mitgestalten" im Kompetenzmodell für Lehrende und Lernende zum Beispiel anbahnen ließe.

Und trotzdem würde ich das Wort „Demokratisierung" nach wie vor mit Vorsicht verwenden, wenn man einige Fallstricke im Blick behält.

Erstens: Erstellt (ich mag den Begriff „Bauen" irgendwie nicht) ist schnell, gewusst was zu erstellen ist die eigentliche Arbeit. Die Fantasie, überhaupt einen sinnvollen Anwendungsfall zu erkennen, stellt sich nicht von selbst ein - sie muss durch Ausprobieren und Abschauen trainiert werden und baut in der Regel auf großer Erfahrung auf. In beiden meiner Beispiele kam der didaktische Kern von Lehrkräften, die ihre Lerngruppe kennen; die KI hat die Umsetzung übernommen. Wenn aber das Erstellen per Klick zur Leichtigkeit wird und das Erkennen des Sinnvollen genuin menschlich und komplex bleibt, dann demokratisiert Vibe Coding vor allem den eher einfachen Teil (auf der Tool-Ebene) - und bevorteilt jene, die ohnehin schon über didaktische Expertise, Zeit und Ideen verfügen.

Zweitens: Interaktiv ist nicht gleich lernförderlich. Ein Werkzeug ist zunächst nur ein Angebot; ob daraus Lernen wird, entscheidet sich in der Nutzung - im Angebots-Nutzungs-Modell sind das die Mediationsprozesse in den Köpfen der Lernenden, die von sehr viel Kontext abhängen. Klickende Aktivität lässt sich leicht erzeugen, kognitive Aktivierung nicht. Ein Quiz, das Schülerinnen und Schüler durchklicken, ohne nachzudenken, ist schön animiert, bleibt aber didaktisch wertlos. Entscheidend bleiben die Einbindung in Lernziele, sinnvoll kontextualisierte Lernaufgaben und Arbeitsaufträge und die Frage, ob ein Tool wirklich Verstehen fördert oder nur (oberflächliche) Aktivität.

Drittens: Die Qualitätssicherung bleibt genuin menschlich und wird immer wichtiger, je inflationärer die Materialerstellung funktioniert (die Kehrseite der „Demokratisierung der Materialerstellung" - ich bin darauf in meinem Blogbeitrag zum Angebots-Nutzungs-Modell näher eingegangen). Sprachmodelle formulieren Falsches mit derselben Souveränität wie Richtiges. Die Übersetzungen im Fachwortschatz-Trainer müssen einmalig muttersprachlich (am besten mit den Schülerinnen und Schülern gemeinsam) überprüft werden, die historischen Angaben im Adventure gegengelesen, die Musterlösung kritisch in den Blick genommen werden. Und im Fach Geschichte kommt die schon genannte Quellenillusion hinzu: Was aussieht wie eine Quelle, ist womöglich eine glatte Rekonstruktion in Form einer KI-Kompilation. Wer solche Materialien einsetzt, muss diese Prüfung selbst leisten können - die Verantwortung lässt sich nicht an das Sprachmodell delegieren.

Viertens: Plattform- und Datenschutzabhängigkeit. Wer didaktische Infrastruktur auf einem proprietären System einer US-Firma aufbaut, macht sich abhängig von deren Geschäftsmodell, Preisen und Nutzungsbedingungen. Der pragmatische Ausweg ist, die Ergebnisse als eigenständige HTML-Dateien herunterzuladen, lokal zu sichern und keine personenbezogenen Schülerdaten in die Anwendungen zu geben. Genau deshalb erstelle ich bewusst in sich geschlossene Dateien mit zumeist regelbasiertem Feedback statt Live-Anbindung ans Modell (Ausnahme: Oberstufe mit volljährigen Schülerinnen und Schülern), die offline laufen, datenschutzseitig unkritischer sind und ggf. auch einen Anbieterwechsel überleben.

Für Schülerinnen und Schüler, aber eigentlich genauso für Lehrkräfte, noch fünftens: Wer Ergebnisse nur abnimmt, versteht weniger. Etwas „bauen" zu lassen ist eben noch kein Lernen - erst das Nachfragen, Prüfen und Überarbeiten bahnen Lernen an. Das eigenständige Erstellen von Lernumgebungen kann ein starker Lernanlass sein, aber nur, wenn genau diese Prüf- und Reflexionsschleifen eingeplant sind.

Vibe Coding in Schule und Unterricht: Zwischenfazit im Sommer 2026

Auch wenn nach wie vor die Mehrheit der Lehrkräfte gerade erst dabei ist, in das Thema genKI einzusteigen und erste Erfahrungen sammelt, ist Vibe Coding für viele ein naheliegendes Experimentiertfeld. Denn ganz sachlich betrachtet ist die technische Barriere für das Erstellen eigener interaktiver Lern- und Arbeitsumgebungen tatsächlich gefallen. Anders als der Hype um „agentische KI" bzw. „AI Agents", der sicherlich für viele Lehrpersonen auf einer sehr abstrakten Ebene liegt oder schlicht gar nicht bekannt ist, ist Vibe Coding greifbarer und relevanter: Für den schulrelevanten Ausschnitt - die einzelne, geschlossene, teilbare Anwendung - reicht heute eine präzise Beschreibung dessen, was man erreichen will, wo vor wenigen Jahren noch Programmierkenntnisse nötig waren. Das ist in der Tat ein „demokratisierendes" Element mit Blick auf digitale / interaktive und auf die einzelne Lerngruppe zugeschnittene Lernanlässe wie z.B. Lernspiele. Und in diesem Blogbeitrag bin ich ja auch wirklich nur auf „Lernspiele" eingegangen, nicht aber die umfassenden Möglichkeiten von Vibe Coding für unseren professionellen Alltag (von Arbeitsplattformen über Klausurenplanung, Prüfungsplanung bis hin zu internen Fortbildungsplattformen uvm.).

Der pädagogische Schwerpunkt hat sich aber nicht verschoben, denn die eigentlich zugrundeliegende, komplexe Arbeit bleibt didaktischer Natur:

Zu wissen, was ich für wen mit welchem Ziel in welchem Umfang entwickeln möchte,

anschließend die Qualität mit Blick auf die eigene Lerngruppe zu prüfen,

für kognitive Aktivierung statt bloße Aktivität zu gestalten,

das Tool in Lernziele, Aufgaben und Interessen der Lerngruppe einzubetten und

im besten Fall gemeinsam mit der Lerngruppe weiterzuentwickeln.

So gesehen ist Vibe Coding weniger eine Spielerei, sondern ein echter Sparringspartner und zugleich solche Lernspiele wie die hier gezeigten auch nur ein erster Einstieg für Lehrkräfte, die ohnehin didaktisch denken und Freude an Ideenfindung und jetzt aber auch direkter Umsetzung zu einer nutzbaren Anwendung haben. Die Rolle der Lehrkraft verschiebt sich dann - analog zum „Projektmanager des Codes" in der Softwareentwicklung - vom Produzenten des Materials zum Gestalter, Kurator und Qualitätswächter. Insofern sind die ersten kleinen Lernspiele dann eigentlich nur ein Ausgangspunkt für weiteres Lernen, das Erstellen eigener professioneller Arbeitsumgebungen und individueller Tools für den Arbeitsalltag.

Ich bleibe deshalb dabei, dass eigenes Ausprobieren unersetzlich ist für das Sammeln eigener Erfahrungen. Und die eigene Kreativität und eigene Ideen jetzt mit KI umsetzen zu können, das ist auch ein lohnender Spaß. Zugleich sollte man bei diesem spielerischen Experimentieren nicht aus dem Blick verlieren, dass es sich um KI-Kompilationen handelt, die je nach Schulfach und Thema vorsichtig zu behandeln sind, und den Unterschied zwischen animierter Aktivität und echtem Verstehen im Blick behalten. Die für mich spannendste Frage habe ich dabei noch gar nicht beantwortet, sondern nur aufgeworfen: Was passiert, wenn nicht mehr nur wir Lehrkräfte, sondern die Schülerinnen und Schüler selbst zu Gestaltern ihrer Lernumgebungen werden? Darüber lohnt es, im nächsten Schuljahr genauer nachzudenken - und, dem Thema angemessen, das eine oder andere einfach auszuprobieren. Einen Projekttag dazu haben wir zumindest schonmal im Blick...

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Mit KI und Vibe Coding ganz einfach interaktive Lernmaterialien erstellen - Einführung für Schule und Unterricht - Unterrichten Digital

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Das klingt nach der üblichen KI-Euphorie und ich habe mir bis zum ersten Blogbeitrag über Vibe Coding aus genau dem Grund auch etwas Zeit gelassen - man muss

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9 einfache Wege, den Einsatz von KI einzudämmen und das Denken der Schüler zu vertiefen 

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9 einfache Wege, den Einsatz von KI einzudämmen und das Denken der Schüler zu vertiefen 

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Aktivitäten, die Schüler dazu anregen, vor, während und nach dem Schreiben kurz innezuhalten und zu reflektieren, betonen die Wichtigkeit des Prozesses und nicht des Endprodukts.

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9 Simple Ways to Deter AI Use and Deepen Student Thinking

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Activities that ask students to briefly pause and reflect before, during, and after they finish writing emphasize the importance of the process, rather than the final product.

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Selbstreguliertes Aufsatztraining mit Custom-LLMs – anbieteroffen, praxistauglich und datenschutzkonform umgesetzt

Franz Pregler IQUES

Sek 1

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Arbeitsblätter zu KI im (Deutsch-)Unterricht 

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Arbeitsblätter zu KI im (Deutsch-)Unterricht 

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Videos und Arbeitsblätter zur kritischen Auseinandersetzung mit KI-Inhalten im (Deutsch-)Unterricht.

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Songs auf Knopfdruck: Die Musik-KI, die alle begeistert

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Was Suno kann – und was Sie dabei beachten müssen

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In der Sekundarstufe 1

Planungsvorlage

https://luccaspohn.substack.com/p/funf-felder-fur-bessere-ki-aufgaben?utm_source=substack&publication_id=8594270&post_id=198835854&utm_medium=email&utm_content=share&utm_campaign=email-share&triggerShare=true&isFreemail=true&r=8j2bx&triedRedirect=true

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KI-gestützte Schreibprozesse im Englischunterricht – Interview mit Zeynep Jaggi 

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KI-gestützte Schreibprozesse im Englischunterricht – Interview mit Zeynep Jaggi 

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KI-gestützte Schreibprozesse im Englischunterricht – Interview mit Zeynep Jaggi

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Zeynep Jaggi untersucht in ihrer Masterarbeit, wie der KI Chat von fobizz im Englischunterricht der Sekundarstufe I so eingesetzt werden kann, dass der Schreibprozess unterstützt wird, ohne metakognitive Faulheit zu fördern.

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Der Sprachkompass ist ein Online-Tool, das von der Zentralen Anlaufstelle Barrierefrei (ZAB) der Universität Bielefeld entwickelt wurde. Jeder kann es nutzen, um selbst geschriebene Texte auf diskriminierende Sprache zu überprüfen. Erkennt das Tool diskriminierende Sprache, schlägt es Alternativen vor und erklärt auch, warum die entsprechende Formulierung als problematisch eingestuft wird. So verbessert der Sprachkompass nicht nur die Texte, sondern regt auch zur aktiven Auseinandersetzung mit der Wirkung von Sprache an.

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Dieses Tool kann Ihnen helfen, ableistische Sprache in Ihrem Text zu erkennen.

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Literatur kreativ und digital unterrichten 

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Literatur kreativ und digital unterrichten 

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Diese Kollektion zeigt innovative Ideen für motivierenden Lektüreunterricht – von digitalen Lernaufgaben bis zu KI-Bildern und Social Media. Praxiserprobte Ansätze verbinden beispielhaft analoges Lesen mit digitalen Medien und fördern die Lesefreude.

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AI Tools, PD Courses, & Teaching Materials

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Literatur digital & kreativ unterrichten: Entdecke innovative Methoden, KI-Bilder und digitale Lernaufgaben, die Lesefreude wecken und Medienkompetenz fördern.

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Prompt Battle — Wenn die Klasse gegen sich selbst antritt

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Prompt Battle — Wenn die Klasse gegen sich selbst antritt

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Prompt Battle — Wenn die Klasse gegen sich selbst antritt

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Prompt Engineering nicht erklären, sondern sichtbar gemacht.

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Charakter Chatbot - Who plays the role better? (fobizz - Magicschool)

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Charakter Chatbot - Who plays the role better? (fobizz - Magicschool)

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Alicia Bankhofer

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Was macht KI mit dem Deutschunterricht? 

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Was macht KI mit dem Deutschunterricht? 

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TaskCards ist eine Onlineplattform mit der Lehrer:innen Infos/Aufgaben für Schüler:innen DSGVO konform bereitstellen können.

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Prüfungs- und Aufgabenkultur in Zeiten von Künstlicher Intelligenz 

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Prüfungs- und Aufgabenkultur in Zeiten von Künstlicher Intelligenz 

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Selbstlernmodul (90 min)

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Mensch & Maschine: Die Erforschung von Poesie, Emotion und Stimme

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Mensch & Maschine: Die Erforschung von Poesie, Emotion und Stimme

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Präsentation (deutsch, engl.)

SuS- Material (engl.)

https://drive.google.com/drive/folders/1V8rBV2y6dvGchyW92zkTbdFePxIkx3D5

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Mensch und Maschine: Eine Erkundung von Poesie, Emotion und Stimme

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Mensch und Maschine: Eine Erkundung von Poesie, Emotion und Stimme

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KI-Projekt_ Emilia Galotti goes KI, Graphic-Novel

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Künstliche Intelligenz vs. menschliche Intelligenz 

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Künstliche Intelligenz vs. menschliche Intelligenz 

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Lernpfad

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Zielsetzung: Das übergeordnete Lernziel des Arbeitsblattes ist es, Schüler:innen die grundlegenden Unterschiede zwischen künstlicher und menschlicher Intelligenz zu vermitteln. Dabei sollen sie insbesondere die Funktionsweise von KI-Kreativität sowie die biologischen Grundlagen menschlicher Denk- und Gedächtnisprozesse verstehen und kritisch miteinander vergleichen. Inhalte und Methoden: Das Arbeitsblatt behandelt die Mechanismen generativer KI-Modelle, die Bedeutung von Prompts sowie die Risiken von Intransparenz und Vorurteilen in Algorithmen. Parallel dazu werden verschiedene Formen des menschlichen Gedächtnisses (episodisch, emotional, semantisch, sensorisch) und die emotionale Verarbeitung erläutert. Methodisch werden Informationstexte, Selbsteinschätzungen, kreative Schreibaufgaben, Videoanalysen (via QR-Code), Multiple-Choice-Fragen sowie kooperative Austausch- und Reflexionsphasen eingesetzt. Kompetenzen:
Analytische Kompetenz: Unterscheidung zwischen algorithmischer Mustererkennung und menschlicher Intuition bzw. emotionaler Tiefe
Medienkompetenz: Verständnis für die Funktionsweise, Grenzen und gesellschaftlichen Risiken von KI-Systemen
Selbstreflexion: Bewusstwerdung über eigene kreative Prozesse und die Bedeutung persönlicher Erfahrungen für das Denken
Fachwissen Biologie/Psychologie: Kenntnis über die verschiedenen Gedächtnisarten und deren Funktionen im menschlichen Gehirn
Kooperationsfähigkeit: Gemeinsame Erarbeitung und Diskussion von Zukunftsszenarien (z. B. in der Medizin oder in der Bildung)
Zielgruppe und Niveau: Mittelstufe

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Petra's Preso: March 4th Workshop - Stärke kreatives Selbstvertrauen mit Canva

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[CURRENT COPY] EN/DE March 4th workshop: Empower your students with interactive learning

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KI-Assistenten für den Französischunterricht 

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KI-Assistenten für den Französischunterricht 

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AI Tools, PD Courses, & Teaching Materials

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Entdecke Chatbots für die Unterrichtsvorbereitung, Lerntutoren für deine Schüler*innen und KI-Rollenspiele.

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Wordy - Lerne Sprachen mit Filmen und Serien

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Wordy - Meistere jede Sprache auf natürliche Weise durch deine Lieblingsfilme und -serien. Interaktive Untertitel, intelligente Vokabelverfolgung und personalisierte Lernpfade für über 20 Sprachen.

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How to Build a Language Learning App with Gemini Gems (Step-by-Step) 

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How to Build a Language Learning App with Gemini Gems (Step-by-Step) 

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How to Build a Language Learning App with Gemini Gems (Step-by-Step)

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Warum das Sprachenlernen von der Rückbesinnung auf das Analoge profitiert 

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Warum das Sprachenlernen von der Rückbesinnung auf das Analoge profitiert 

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Analogisierungseffekt der KI. Die Schule als Ort des analogen Erfahrens – Elkes Sprachenkiste.

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In den letzten Fortbildungen zu Künstlicher Intelligenz und Sprachenlernen habe ich die Hypothese aufgestellt, KI könnte dazu führen, dass die Schule wieder ein Ort des analogen Erfahrens wird, weil außerschulische Orte jene des digitalen Erfahrens sind. Ein paar Gedanken dazu.

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https://learn.hoou.de/course/view.php?id=1238

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DeutschGPT – Deutschunterricht im Dialog mit Künstlicher Intelligenz

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DeutschGPT – Deutschunterricht im Dialog mit Künstlicher Intelligenz

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Textgenerierende KI wird den Fremdsprachenunterricht zweifellos verändern. Viele Lehrkräfte stellen sich die Frage, wie ein lernförderlicher Einsatz von beispielsweise Large Language Models (LLM) zur Erweiterung der kommunikativen Kompetenzen im Fremdsprachenunterricht gelingen kann.

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Didaktischer Agent: Letra - Lernpartnerin für Lesestrategien 

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Didaktischer Agent: Letra - Lernpartnerin für Lesestrategien 

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Didaktischer Agent: Letra - Lernpartnerin für Lesestrategien | Lehren und Lernen

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Die Lernpartnerin für Lesestrategien unterstützt als Lese-Helferin oder bei der Aufgabenstellung zur Förderung des Leseverständnisses.

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Didaktischer Agent: Ökonrad - Lernpartner für Schreiben und Wortschatz 

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Didaktischer Agent: Ökonrad - Lernpartner für Schreiben und Wortschatz 

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Didaktischer Agent: Ökonrad - Lernpartner für Schreiben und Wortschatz | Lehren und Lernen

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Mit dem Lernpartner für Schreiben und Wortschatz gestalten Studierende einen fiktiven Dialog, um Informationen herauszufinden.

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KIMADU: Materialien für den Deutschunterricht 

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KIMADU: Materialien für den Deutschunterricht 

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Wie kann Künstliche Intelligenz das Lernen im Deutschunterricht bereichern? Das erproben aktuell 25 weiterführende Schulen aus NRW im Projekt KIMADU. Die Praxismaterialien, die Sie auf dieser Seite finden, sind in den ersten sechs Monaten Projektarbeit entstanden. Sie sind als Werkstattmaterialien zu verstehen. Sie sind herzlich eingeladen, die Materialien zu erproben und weiterzuentwickeln!

Im Mittelpunkt stehen Steckbriefe von insgesamt elf „didaktischen Agenten" (Corvacho del Toro, Fuhlrott & Steinhoff 2025). Didaktische Agenten sind KIs für bestimmte Lehr-/Lernziele. Sie können Lehrpartner für Lehrkräfte oder Lernpartner für Schüler:innen sein. Die unten zu findenden didaktischen Agenten zeigen beispielhaft, wie vielfältig die Einsatzmöglichkeiten von KI sind (Schulformen, Jahrgangsstufen, Kompetenzbereiche, Heterogenität). Fünf von ihnen stammen aus dem Team Deutsch, sechs von Deutsch-Lehrkräften verschiedener Schulen.

Ebenfalls Teil der Materialien sind der oben erwähnte Aufsatz von Corvacho del Toro/Fuhlrott/Steinhoff (2025), in dem das Konzept der didaktischen Agenten und das im Projekt eingesetzte Konzept zur Erstellung von Megaprompts für Agenten („KRAFT+") erläutert wird, eine Unterrichtsskizze von Johannes Newzella (Friedrich-Albert-Lange-Gesamtschule Solingen) zum Einsatz didaktischer Agenten für das Argumentieren und Diskutieren sowie Hinweise für Schüler:innen zum sinnvollen Einsatz von KI im Unterricht.

Viel Spaß beim Entdecken, Experimentieren und Weiterdenken mit den KIMADU-Deutsch-Materialien!
Corvacho del Toro, I./Fuhlrott, M./Steinhoff, T. (2025): Didaktische Agenten. KI als Lehr-/Lernpartnerin im Deutschunterricht im Forschungsprojekt KIMADU. In: Müller, H.-G./Fürstenberg, M. (Hrsg.): DeutschGPT - Deutschunterricht im Dialog mit Künstlicher Intelligenz. Berlin: Frank & Timme. 65-86: Sammelband DeutschGPT

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Wie kann Künstliche Intelligenz das Lernen im Deutschunterricht bereichern? Das erproben aktuell 25 weiterführende Schulen aus NRW im Projekt KIMADU. Die Praxismaterialien, die Sie auf dieser Seite finden, sind in den ersten sechs Monaten Projektarbeit entstanden. Sie sind als Werkstattmaterialien zu verstehen. Sie sind herzlich eingeladen, die Materialien zu erproben und weiterzuentwickeln!

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to-teach

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Zielsetzung: Die Schüler:innen setzen sich anhand einer Talkshow-Simulation mit einem gesellschaftlich relevanten Thema auseinander. Sie lernen, verschiedene Perspektiven argumentativ zu vertreten, Gesprächsregeln einzuhalten und eine Diskussion reflektiert zu führen.

Inhalte und Methoden: Das Arbeitsblatt führt schrittweise in den Aufbau einer Talkshow ein (Moderation, Rollenverteilung, Ablaufstruktur). Anschließend bereiten die Lernenden Rollen (z. B. Umweltschützer:in, Firmenvertreter:in, Kapitän:in) inhaltlich vor und führen eine moderierte Diskussion zu einem Thema. Unterstützt wird dies durch Rollenkarten mit Hintergrundinformationen und Argumenten. Beobachtende geben am Ende Feedback.
Kompetenzen:
Argumentieren aus multiplen Perspektiven

Strukturieren und Durchführen einer Diskussion

Rollengeleitetes Sprechen und Präsentieren

Reflexion und Feedbackkultur in Gruppenprozessen

Zielgruppe und Niveau: Weiterführende Schule ab Klasse 9; Schaue zuvor mit deiner Klasse eine Talkshow an.

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Zielsetzung: Die Schüler:innen setzen sich anhand einer Talkshow-Simulation mit einem gesellschaftlich relevanten Thema auseinander. Sie lernen, verschiedene Perspektiven argumentativ zu vertreten, Gesprächsregeln einzuhalten und eine Diskussion reflektiert zu führen. Inhalte und Methoden: Das Arbeitsblatt führt schrittweise in den Aufbau einer Talkshow ein (Moderation, Rollenverteilung, Ablaufstruktur). Anschließend bereiten die Lernenden Rollen (z. B.

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to-teach

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Objective:
Learners simulate a talk show on a chosen topic.
Content and methods:
Learners watch a talk show together and discuss its structure, then sort the elements of a talk show. Afterwards, they look at the different roles that the participants and guests of talk shows have, and answer questions about them. Finally, they play a role in a talk show themselves - as a moderator or talk show guest.
Competencies:
Viewing comprehension
Answer multiple choice questions on a given topic
Take on an expert role on a specific topic
Perform research
Target group and level:
Grade 8 and higher

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KI-Didaktik: Von den 5 Dimensionen zur konkreten Aufgabenkultur 

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KI-Didaktik: Von den 5 Dimensionen zur konkreten Aufgabenkultur 

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KI-Didaktik: Von den 5 Dimensionen zur konkreten Aufgabenkultur 🎯 — Manuel Flick

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Wie lassen sich die 5 Dimensionen “Lernen und KI” in konkrete Aufgabenformate überführen? Joscha Falck und ich haben dazu eine Planungsvorlage für die Unterrichtspraxis entwickelt, die diese Frage adressiert und vier Aufgabenkategorien unterscheidet: KI-thematisierend, KI-integrierend, KI-

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Online-Kurs

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Wie Lehrpersonen mit KI-Chatbots kinderleicht Lernapps erstellen können 

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Wie Lehrpersonen mit KI-Chatbots kinderleicht Lernapps erstellen können 

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Wie Lehrpersonen mit KI-Chatbots kinderleicht Lernapps erstellen können

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Die schulische Facharbeit als Methode wissenschaftspropädeutischen Schreibens in Zeiten von Künstlicher Intelligenz

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Die schulische Facharbeit als Methode wissenschaftspropädeutischen Schreibens in Zeiten von Künstlicher Intelligenz

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Eine Handreichung für den

Einsatz von KI in Schülerhand

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KI als Diskurspartner im Deutschunterricht

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KI als Diskurspartner im Deutschunterricht

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KI Agent

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Woolaroo Translation mit Bilderschließung 

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Woolaroo Translation mit Bilderschließung 

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Google Experiments

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This 60-minute A2+ ESL cooking lesson plan for adults focuses on reading and writing skills. Students will discuss favorite foods, match cooking vocabulary with definitions, read a Chinese recipe, and answer comprehension questions. The lesson concludes with learners writing their own recipe or a social media post, reinforcing key vocabulary and practical language use.

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Cooking Up Language Skills ESL Lesson Plan | Twee

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This 60-minute A2+ ESL cooking lesson plan for adults focuses on reading and writing skills. Students will discuss favorite foods, match cooking vocabulary with…

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KidsGPT.eu - Dein KI-Helfer für Lernen, Spaß & Alltag - Kostenlose Prompts für Schule, Hausaufgaben und mehr

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KidsGPT.eu - Dein KI-Helfer für Lernen, Spaß & Alltag - Kostenlose Prompts für Schule, Hausaufgaben und mehr

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Fachliche Einordnung von KI-Übersetzungstools für Leichte Sprache 

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Fachliche Einordnung von KI-Übersetzungstools für Leichte Sprache 

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Publikationen - Fachliche Einordnung von KI-Übersetzungstools für Leichte Sprache - Überwachungsstelle des Bundes für Barrierefreiheit von Informationstechnik

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Leichte Sprache ermöglicht einen barrierefreien Zugang zu Informationen für Menschen mit Lernschwierigkeiten. KI-Übersetzungstools versprechen schnelle Ergebnisse, erfüllen jedoch die Anforderungen an Verständlichkeit und gesetzeskonforme Barrierefreiheit bisher nicht vollständig. Eine fachliche Einordnung dazu, welche Herausforderungen bestehen und welche Rolle menschliche Expertise weiterhin spielt.

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Put the sentences in order to build a paragraph.

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Prompting-Guide für Schülerinnen und Schüler

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Prompting-Guide für Schülerinnen und Schüler

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und auch Lehrpersonen

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AI Tools, PD Courses, & Teaching Materials

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A selection of helpful tools in one place: Simple. Privacy-friendly. Secure. ✅ GDPR-compliant ✅ Designed with educators in mind

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Canva AI verwandelt kurze Prompts in fertige Lernspiele. Von Vokabel Memory bis Hauptstadt Quiz. Direkt in die Präsentation einfügen oder als Website teilen. Starte in Minuten ohne Programmierwissen und nutze fünf Beispielprompts zum Ausprobieren.

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Das offene Lernangebot „Schreibe deine Geschichte mit KI“ bietet niederschwellig und auf spielerische Art und Weise Zugang zu generativen KI-Tools.

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Erstelle inspirierende Stichpunkte und Ideen für Unterrichtsdiskussionen.

fobizz

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Prompt Lab | AI Tools, PD Courses, & Teaching Materials

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A selection of helpful tools in one place: Simple. Privacy-friendly. Secure. ✅ GDPR-compliant ✅ Designed with educators in mind

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Journalistisches Schreiben im Unterricht 

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Journalistisches Schreiben im Unterricht 

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Escape Spiel über die Vor- und Nachteile von ChatGPT 

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Escape Spiel über die Vor- und Nachteile von ChatGPT 

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Sek 1

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Die Unterrichtseinheit: Personen aus der Berufs- und Arbeitswelt befragen

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Krimis schreiben für den Sprachunterricht mit KI 

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Krimis schreiben für den Sprachunterricht mit KI 

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IQES

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Spannende Erfindungen - Leserverständnisaufgaben mit KI-Rückmeldung 

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Spannende Erfindungen - Leserverständnisaufgaben mit KI-Rückmeldung 

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In dieser Aufgabe lernst du verschiedene Erfindungen kennen. Zu jedem kurzen Text gibt es Fragen ... 🔍 zum Nachschauen – die Antworten findest du im Text, 💡 zum Verstehen – damit kannst du zeigen, dass du den Text verstanden hast, 🧠 zum Nachdenken – hier darfst du deine eigenen Ideen einbringen! Bei den Fragen zum Verstehen und Nachdenken bekommst du eine Rückmeldung, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz erstellt wird. Weitere Texte folgen…

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Beschreibe das Aussehen der Personen, erhalte dazu eine Rückmeldung einer KI und überarbeite anschliessend deine Texte.

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Schritt für Schritt zu besseren Zusammenfassungen mit KI 

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Schritt für Schritt zu besseren Zusammenfassungen mit KI 

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Schritt für Schritt zu besseren Zusammenfassungen mit KI

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Du liest verschiedene Texte und schreibst dazu kurze Zusammenfassungen in eigenen Worten. Danach erhältst du eine Rückmeldung von einer KI und verbesserst deine Texte.

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Nele Hirsch Blog

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Zum Lesen gehört im digitalen Kontext nicht nur, einen bestimmten Inhalt zu erfassen, sondern vor allem auch, den jeweiligen Inhalt für sich einzuordnen. Dazu können vielfältige Kontextualisierungstechniken im Internet genutzt werden. Ausführlich habe ich diese Herausforderung und praktisches Handwerkszeug in einem Blogbeitrag Mitte 2019 vorgestellt. Der Fokus lag hier auf der Herausforderung des Faktenchecks. Rund 6 Jahre später hat sich - vor allem durch das Aufkommen und die zunehmende Verbreitung generativer KI-Sprachmodelle - in diesem Bereich einiges getan, worüber ich im Folgenden schreibe.

Disclaimer vorab: Ich bin mit meinem Nachdenken hierzu noch nicht fertig, aber finde es gerade deshalb hilfreich, dazu etwas zu veröffentlichen. Denn ich kann mir vorstellen, dass auch andere, genau wie ich, dazu aktuell auf der Suche und am Erkunden sind.

Wie verändert sich digitales Lesen im Kontext von KI?

Um über Veränderung des digitalen Lesens im Kontext von KI nachzudenken, muss man sich zunächst vergegenwärtigen, was eigentlich mit digitalem Lesen gemeint ist. Für mich handelt es sich dabei - wie oben schon kurz angeteasert - um ein Lesen, das nicht nur auf den jeweiligen Inhalt fokussiert, sondern für eine umfassende Einordnung und ein Verständnis immer auch den Kontext mit einbezieht. Um das zu realisieren wird das Internet mit seinen vielfältigen Möglichkeiten der Vernetzung genutzt.

Zum digitalen Lesen gehören demzufolge mehrere Schritte, die meistens sicherlich nicht so linear, wie hier dargestellt, ablaufen:

1. Ich lese einen Inhalt, mit dem ich online konfrontiert bin.

2. Ich versuche, diesen Inhalt für mich einzuordnen: Wer schreibt aus welcher Perspektive/ mit welchem Interesse worüber? Um diese Frage zu beantworten, nutze ich Informationen direkt auf der jeweiligen Seite, aber vor allem auch Vernetzungen dazu über eine Internetrecherche. (Beispiel: Im Impressum steht eine Organisation. Ich recherchiere über eine Internetsuche, was das für eine Organisation ist. Oder: Im Inhalt wird eine Studie erwähnt. Ich recherchiere über eine Internetsuche die Studie im Original)

3. Ich kontextualisiere den Inhalt und meine Ergebnisse der Einordnung, indem ich mir die Frage stelle: Was schreiben/ sagen andere dazu? Dieser Schritt wird auch als Corroboration bezeichnet.

Im Kontext von KI verändert sich dieses digitale Lesen nun. Denn erstens bin ich vielfach gar nicht mehr direkt mit einem Primär-Inhalt konfrontiert, wenn ich im Internet recherchiere, sondern mit einem KI-generierten Überblick dazu. Zweitens kann ich für meinen digitalen Leseprozess auch selbst KI-Werkzeuge nutzen.

Zwei Strategien zum digitalen Lesen im Kontext von KI

Bei mir beobachte ich im Kontext von KI zurzeit zwei völlig entgegen gesetzte digitale Lesestrategien. Auf der einen Seite versuche ich, KI-Technologie ganz bewusst aus meinem Leseprozess draußen zu halten. Auf der anderen Seite orientiere ich ebenso bewusst auf KI-Tools als Ausgangspunkt meines Lesens. Für beide Strategien kann ich jeweils sehr gute Gründe nennen.

Strategie 1: KI-generierte Inhalte bewusst ausschließen

Die Strategie des bewussten Ausschlusses von KI-Tools beim digitalen Lesen wähle ich, weil ich für mich potentiell verdummende Abkürzungen vermeiden und der Gefahr von Manipulation entgehen will. Was ist damit gemeint?

1. Nicht-sinnvolle Abkürzungen: In immer mehr Internetsuchmaschinen (am offensichtlichsten ist es für mich bei Google) wird auf eine Suchanfrage hin ganz oben eine KI-generierte Zusammenfassung angezeigt. In vielen Fällen führt das dazu, dass ich, wenn ich einen Inhalt zum Lesen suche oder Informationen über einen gelesenen Inhalt, gar nicht mehr eine Website anklicken muss, sondern direkt eine Antwort auf meine Frage sehe. Das empfinde ich beim digitalen Lesen als eine Abkürzung, die mir auf längere Sicht für mich nicht sinnvoll erscheint. Denn ich möchte mich ja gerade mit unterschiedlichen Inhalten konfrontieren und nicht verlernen, mich in dieser Vielfalt selbst orientieren zu können.

2. Potentielle Manipulation: Mir ist bewusst, dass KI-Generierung über einen von Menschen gestalteten Algorithmus erfolgt. Leider bleiben diese Algorithmen für uns meistens intransparent. Bekannt ist aber zum Beispiel, dass das GPT-Modell von OpenAI für Nachrichtenanzeigen bei der Websearch-Funktion eine Kooperation mit dem Axel Springer Verlag eingegangen ist. Ähnliche bewusste Setzungen werden auch Anbieter von Suchmaschinen oder Anbieter anderer KI-Sprachmodelle machen. Ich bekomme als Output von KI-Modellen also nicht eine mögliche Perspektive auf meine Frage oder eine objektive Zusammenstellung von allen verfügbaren Perspektiven, sondern stattdessen eine bewusste, von dem anbietenden Unternehmen gesteuerte Auswahl.

Vor dem Hintergrund dieser beiden Gründe erscheint es mir sehr folgerichtig, digitales Lesen bewusst ohne KI-Tools zu gestalten. Dabei hilft mir das folgende Handwerkszeug:

Zunächst die Suchmaschine DuckDuckGo und ihre Verbindung mit Bangs:

Der große Vorteil (manche würden es vielleicht auch als Nachteil einordnen, ich komme später noch einmal darauf zurück) von DuckDuckGo ist, dass mir hier die jeweils besten Suchergebnisse und nicht personalisierte Suchergebnisse angezeigt werden. Vor diesem Hintergrund bekomme ich erst einmal deutlich mehr vom Internet angezeigt und bleibe nicht nur in meiner selbst gestalteten Bubble gefangen. (Vom Datenschutz her wird DuckDuckGo ansonsten nur eingeschränkt empfohlen. Insbesondere hat das Unternehmen seinen Sitz in den USA und unterliegt somit den dortigen gesetzlichen Bestimmungen. Zudem ist das Geschäftsmodell die Werbefinanzierung. Ich bekomme also in meinen Suchergebnissen auch - natürlich entsprechend markierte - Werbeanzeigen angezeigt.)

Ich habe mich für DuckDuckGo vor allem aufgrund der Möglichkeit von so genannten Bangs entschieden. Ein Bang ist ein Ausrufezeichen mit einer Abkürzung, was ich an meinen Suchbegriff ergänze. Auf diese Weise kann ich z.B. festlegen, dass ich gezielt auf Reddit suchen möchte (mit der Ergänzung !r), oder auf YouTube (mit der Ergänzung !yt) oder in der Wikipedia (mit der Ergänzung !w). Auf diese Weise kann ich sehr gezielt in einen bestimmten Bereich des Internets gehen. (Beispiel: Wenn ein neues KI-Tool auf den Markt kommt, dann kann ich dazu über DuckDuckGo sowohl auf LinkedIn mit dem Bang !li als auch auf Mastodon.social mit dem Bang !ms recherchieren. Auf diese Weise bekomme ich einen sehr vielfältigen Einblick, wie das Tool rezipiert wird.)

Eine durchsuchbare Übersicht aller Bangs stellt DuckDuckGo auf dieser Website zur Verfügung.

Zweitens orientiere ich auf und pflege ein persönliches Lernnetzwerk:

Der Zugriff auf Informationen über ein persönliches Lernnetzwerk ist bei mir einer Internetsuche vorgeschaltet. Mit meinem persönlichen Lernnetzwerk lege ich somit fest, was ich lese, bevor ich überhaupt etwas suche. Diese Auswahl ist bei mir überwiegend ganz bewusste „Handarbeit".

Erstens kuratiere ich mir meine eigene Timeline über das Folgen von Hashtags und Profilen im Fediverse und nutze auch Social Media Plattformen wie LinkedIn.

Zweitens habe ich einen Feedreader, über den ich via RSS mehrere Blogs abonniert habe, die ich so dann direkt als eine Art Timeline angezeigt bekomme.

Drittens schreibe und teile ich selbst und erhalte darüber direkte Rückmeldungen.

Beide Zugänge - sowohl die gezielte Internetrecherche mit Bangs über DuckDuckGo als auch die Nutzung eines persönlichen Lernnetzwerk als Basis für mein digitales Lesen - haben sich mit KI für mich nicht verändert. Ich habe aber den Eindruck, dass sie wichtiger geworden sind.

Strategie 2: KI-Tools als Ausgangspunkt nehmen

Während wie dargestellt viele gute Gründe dafür sprechen, KI-generierte Inhalte ganz bewusst aus dem digitalen Lesen draußen zu halten, gibt es natürlich auch viele gute Argumente für das genaue Gegenteil, also für eine Variante, bei der digitales Lesen ganz gezielt auf KI-Tools aufbaut. Auch diese Strategie setze ich ein, sammle Erfahrungen und reflektiere darüber.

Für diese Strategie spricht aus meiner Sicht, dass KI-Technologie eine ausgezeichnete Unterstützung sein kann, um sich vielfältige Inhalte zu erschließen. Ich muss mich dann nicht mühsam von einem Inhalt zum anderen hangeln, sondern kann direkt mit einer Zusammenstellung zu einem Thema starten, zu der ich dann weiter vertiefen kann. Um diese Strategie zu nutzen, finde ich erstens Quellen-Rückverfolgungsmöglichkeiten in KI-Tools wichtig. Zweitens ist für mich ein bewusstes und gezieltes Prompting wichtig, mit dem sich typische Denkfehler vermeiden lassen.

1. Rückverfolgung: Rückverfolgungsmöglichkeiten gibt es mittlerweile nicht mehr nur bei dafür spezifisch gestalteten KI-Tools wie Perplexity, sondern auch bereits die KI-generierten Snippets in einer Google-Suche geben Links als Quelle an, auf die ich dann klicken und mir ein eigenes Bild verschaffen kann. Oft hilft bereits ein schnelles Durchklicken durch das verwendete Quellenverzeichnis, um zu entscheiden, ob ich mich überhaupt mit dem Snippet befassen soll oder ob ich meine Suchanfrage besser noch einmal anders formuliere.

2. Gezieltes Prompting: Neben Suchmaschinen-KI lässt sich KI-Technologie in direkter Interaktion mit einem KI-Sprachmodell nutzen. Hier kann es hilfreich sein, einen Inhalt einzugeben und dann den Denkraum durch gezielte Prompts zu öffnen. Also zum Beispiel durch Formulierungen wie diese:

Was wären andere Perspektiven, um auf das Thema zu schauen?

Was würde Person NN dazu sagen?

Welche kritischen Einwände könnte es zu dieser Position geben?

Was von diesem Inhalt kannst du nicht eindeutig bestätigen?

Auf diese Weise nutze ich KI-Sprachmodelle vor allem für den Prozess der Corroboration.

Mit solch einer Quellenverfolgung und einem gezielten Prompting ergeben sich für mich zahlreiche neue Möglichkeiten des digitalen Lesens.

Hinzu kommt, dass sich mit KI-Tools schon die Auswahl meiner zu lesenden Inhalte verändert. Anstatt also einen Inhalt zu haben, den ich dann durch unterschiedliche Prompts einordne, erstelle ich mir direkt eine solche einordnende Zusammenstellung auf Basis mehrerer Inhalte. Von dort kann ich dann bei Bedarf auch wieder zu einzelnen Inhalten zurückspringen. Diesen Prozess habe ich in einem meiner KI-Experimente als ‚vernetztes Lesen' bezeichnet. Inzwischen gestalte ich diesen Prozess auf meinem eigenen KI-Server und bin nicht mehr auf Tools wie NotebookLM angewiesen.

Fazit: „Sowohl als auch" und Lesen als sozialer Prozess

Im Ergebnis scheint mir beim digitalen Lesen im Kontext von KI zurzeit ein ‚Sowohl-als-auch' zielführender als ‚Entweder-Oder'. In diesem Sinne lese ich digital sowohl bewusst ohne KI-Tools, als auch bewusst mit KI-Tools - und damit dann häufig so, dass KI-Technologie eine Variante unter vielen ist. Hier ergibt sich als Lesestrategie dann zum Beispiel, dass ich erst offen und nicht-personalisiert und ohne KI-Snippet auf DuckDuckGo nach etwas recherchiere. Anschließend dann mit dem Bang !g zu Google wechsle und dort personalisierte Inhalte sowie ein KI-generiertes Snippet angezeigt bekomme. Meine Einordnung eines Inhalts kann sich dann auf all diese Anzeigen beziehen.

Oder ich starte in einem Fall bewusst ausgehend von einem Einzelinhalt, den ich über mein persönliches Lernnetzwerk finde und kontextualisiere diesen mit einer gezielten Weiterrecherche im Internet. In einem anderen Fall gehe ich von mehreren Inhalten aus und verknüpfe und vernetze diese lesend mit KI-Tools.

Ich finde es spannend zu beobachten, wie sich digitales Lesen auf diese Weise entwickelt und verändert und frühere Ansätze dabei zugleich nicht obsolet werden. Auch kann ich feststellen, dass es solch eine Veränderung in meinem digitalen Lesen auch schon vor KI gab, weil ich z.B. im Blogbeitrag von 2019 die Möglichkeit von Bangs noch nicht nutzte. Die pädagogisch spannende Frage ist dann, welche Strategien man wie in Lernkontexten berücksichtigen möchte und sollte.

Die Reflexion über mein digitales Lesen zeigt mir vor allem auch, dass digitales Lesen im Kontext von KI weiterhin - und vielleicht in solch einer Phase der Veränderung umso mehr - ein sozialer Prozess ist. Wir müssen also gemeinsam und erkundend ein verändertes digitales Lesen lernen und wir befinden uns dabei alle in einem Lernprozess, in dem Austausch uns weiter bringen kann.

Lektüre-Empfehlung zum Weiterlesen: Maik Philipp, digitales Lesen fördern, Vandenhoeck & Ruprecht, 2025.

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Trendmonitor 2025

Telekom Stiftung

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Narrative Kompetenzen gezielt mit KI fördern

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Narrative Kompetenzen gezielt mit KI fördern

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Narrative Kompetenzen gezielt mit KI fördern

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Narrative Kompetenzen gezielt mit KI fördern

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Ko-konstruktives Lesen im KI-Zeitalter_ Zwischen Hermeneutik und digitaler Innovation

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What students (and teachers) need to know about AI

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What students (and teachers) need to know about AI

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Storytelling im MINT Unterricht mit Storybooks im Gemini-Chat 

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Storytelling im MINT Unterricht mit Storybooks im Gemini-Chat 

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Die Storybooks im Gemini-Chat lassen sich auch gut als wissenschaftliches Format nutzen.

Und so kann es gehen:

1) Gemini-Chat von Google öffnen
2) Im Prompt das Storybook direkt ansprechen sowie Thema, Stil und Zielgruppe festlegen
3) Fertiges Storybook auf 10 Seiten durchblättern und ebenfalls per Audio anhöhren
4) Storybook mit externen Usern über “public Link” teilen

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Storybooks kostenfrei im Gemini-Chat erstellen

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Google hat in seinen Gemini-Chat mit den Storybooks ein wirklich tolles Feature eingebaut, um KI-Geschichten zu erzählen.

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Meet Gemini, Google's AI assistant. Get help with writing, planning, brainstorming, and more. Experience the power of generative AI.

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Online-Kurs

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KI schreibt aktuell Geschichte. In sämtlichen Medien ist die Künstliche Intelligenz eines der Top-Themen. Auf dieser Seite erfährst du, wie DU mit KI Geschichte schreiben kannst. Und zwar deine ganz eigene! Du hast keine Ahnung, wie du das anstellen sollst? Du weißt zudem nicht, worüber und wie das gehen kann?

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fobizz

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fobizz Login | Digital Tools, AI, Training & Materials

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Professional development for educators on current topics relating to media literacy and AI to use and address digital media in the classroom in a meaningful way ✓ learn independent of time and place ✓ practice-oriented ✓ certified

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Dialog Assistent: Dialog vorlesen lassen

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Dialog Assistent: Dialog vorlesen lassen

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fobizz Login | Digital Tools, AI, Training & Materials

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Professional development for educators on current topics relating to media literacy and AI to use and address digital media in the classroom in a meaningful way ✓ learn independent of time and place ✓ practice-oriented ✓ certified

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Faust goes KI: Großartiges Unterrichtsprojekt 

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Faust goes KI: Großartiges Unterrichtsprojekt gewinnt den Hauptpreis des MLA | Joscha Falck

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Faust goes KI: Großartiges Unterrichtsprojekt gewinnt den Hauptpreis des MLA Der u.a. vom österreichischen Bundesministerium für Bildung (BMB) vergebene Media Literacy Award 2025 (Hauptpreis) geht an ein Unterrichtsprojekt am Bundesgymnasium Bludenz unter der Leitung von Jürgen Schacherl. Im Fokus stand die Frage, wie sich Goethes weltberühmte Tragödie so erzählen lässt, dass sie Jugendliche heute erreicht. Herausgekommen ist eine mit KI erstellte Graphic Novel. Auf der Homepage heißt es: "Nach Lektüre und Szenenauswahl nutzten die Schüler*innen ChatGPT für Analyse, Storyboard und Dialoge. Die Bilder wiederum entstanden mit Midjourney, Leonardo und Copilot und wurden in Canva zu einer zusammenhängenden Comic-Geschichte verzahnt. Aus KI-generierten Versatzstücken entstand durch geschickte Rahmung und Neu-Komposition eine sinnvolle Erzählung, die junge Leser*innen abholt." Weitere Infos und auch die anderen Preisträger:innen findet ihr hier: https://lnkd.in/ddfUejk8 Für mich zeigt dieses beeindruckende Beispiel einmal mehr, welches Potenzial in KI-Anwendungen für kreative digitale Lernprodukte steckt und wie sich diese nutzen lassen, um Bildungsinhalte kreativ aufzuschließen. Und, dass wir solche Anwendungsszenarien auch mit Blick auf eine um KI-erweiterte Prüfungskultur mitdenken müssen! Herzlichen Glückwunsch an die Schüler:innen des BG Bludenz und an Jürgen Schacherl! Richtig gut! 🔥 | 22 comments on LinkedIn

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Generative Artificial Intelligence and Language Teaching

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Generative Artificial Intelligence and Language Teaching

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Lit.

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Neue Formen des Fremdsprachenunterrichts durch KI-gestützte Lernsettings 

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Neue Formen des Fremdsprachenunterrichts durch KI-gestützte Lernsettings 

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Im Rahmen meiner Moderationstätigkeit begegnen mir viele, engagierte Lehrkräfte, die aber stets vor dem gleichen, inneren Zwiespalt stehen: Wie lässt sich Fremdsprachunterricht trotz des engen, systemischen Korsetts von Lehrplänen oder traditionellen Prüfungsformaten dennoch durch innovative Lernsettings und authentische Kommunikation gestalten und weiterentwickeln?

Meine Antwort darauf: Statt durch Warten auf tiefgreifende, systemische Umwälzungsprozesse das Risiko zunehmender Frustration einzugehen, reicht es zunächst, an kleinen Stellschrauben zu drehen, um Lernen in Standardsituationen des Fremdsprachenunterrichts effektiver, prozessorientierter und insbesondere mit authentischer Kommunikation zu gestalten.

In diesem praxisorientierten Blogbeitrag stelle ich nach einer theoretischen Hinführung im Rahmen eines Unterrichtsbeispiels zur Schreibproduktion zwei dieser vielen, möglichen Stellschrauben vor: die Arbeit im Sprachtandem mit reflektierter Nutzung des KI- Tools FelloFish, d.h. einen mehrstufigen, von Schülerhand gesteuerten und von Lehrkräften und einem „Sparringspartner-Duett" begleiteten Feedbackprozess.

Die folgenden Ausführungen, Materialien und Abbildungen, basieren auf meinen Erfahrungen als Lehrerin und Moderatorin, werden kontinuierlich weiterentwickelt, meinerseits zukünftig wissenschaftlich begleitet, sind aber aktuell Ideen „aus der Praxis für die Praxis".

Um Kinder und Jugendliche auf die Herausforderungen in einer globalisierten Welt vorzubereiten, liegt es im Sinne der Bildungsgerechtigkeit und Chancengleichheit auch in schulischer Verantwortung, internationale Zusammenarbeit und globales Lernen bereits frühzeitig fest im schulischen Kontext zu implementieren. Die 7 Dimensionen des OECD-Lernkompasses verdeutlichen, worauf es hierbei insbesondere ankommt:

Student Agency und Co-Agency im Rahmen einer Erziehung zu selbstwirksamem, gesundem, verantwortungsvollem und sozialem Denken und Handeln in Wechselwirkung zu anderen

Transformationskompetenz im 21. Jahrhundert mit den Schlüsselkompetenzen Kritisches Denken, Komplexitätsdenken, Kommunikation, Kollaboration, Kreativität, der damit verbundenen Wertevermittlung und Future Skills.

Virtual Exchange, d.h. virtuelle Zusammenarbeit, als fester Baustein schulischen Lernens bietet die Möglichkeit, Co-Agency und die 5K's im internationalen Miteinander schulformübergreifend zu implementieren und damit junge Menschen langfristig auf ein verantwortungsbewusstes Handeln in globalen Kontexten vorzubereiten.

Aber wie das Ganze in sinnvolle Konzepte prozessorientieren Lernens implementieren und im Hinblick auf bestehende Lehrpläne und Prüfungsformate operationalisierbar machen? Hierin besteht eine große Herausforderung, um möglichst viele Lehrkräfte in diesem Transformationsprozess mitzunehmen. Dazu zählt, um im Sinne einer Vorbildfunktion für Schüler*innen bei Co-Agency für Lehrkräfte zu bleiben, dass man in Netzwerken agiert und eigene Ideen und Konzepte OER zugänglich macht.

Ich selbst nutze zur Vernetzung mit Lehrkräften und Umsetzung von Virtual Exchange Settings in meinem eigenen Fremdsprachenunterricht die im europäischen Kontext institutionell verankerte und durch wissenschaftliches Monitoring begleitete Plattform eTwinning. eTwinning bietet für Schüler*innen die Möglichkeit zur sicheren und DSGVO-konformen, virtuellen Zusammenarbeit unter Anleitung ihrer Lehrkräfte.

In einer aktuell veröffentlichten Studie Lernmobilität in Europa (2025) der Technischen Universität Dortmund setzen sich die Wissenschaftler*innen Sabine Hornberg, Michael Becker, Nadine Sonnenburg, Marion Peitz, Carina Schreiber mit den Gelingensbedingungen und der Wirkung von Erasmus Plus und eTwinning im Schulkontext auseinander. Dabei stellen sie in Bezug auf die Nutzung der Plattform fest, dass die Anzahl an Registrierungen durch Lehrkräfte auf der Plattform sehr hoch sei, im Verhältnis dazu aber weniger Projekte mit Schüler*innen realisiert würden. Als mögliche Ursache wird vermutet, dass die Plattform eher zur Vernetzung von Lehrkräften untereinander oder zum fachlichen Austausch genutzt werde. Außerdem stellen die Wissenschaftler*innen fest, dass, ähnlich wie bei der Nutzung von Mobilitäten, die Schulform der Gymnasien besonders stark vertreten sei. Eine weitere, empirisch belegbare Erkenntnis: während Grundschulen bei der Nutzung von Erasmus Plus Mobilitäten eher unterrepräsentiert seien, werde in dieser Schulform die virtuelle Zusammenarbeit über die Plattform intensiv genutzt.

Daraus resultiert im Hinblick auf die Implementation virtueller Projekte im schulischen Kontext meines Erachtens folgende Frage: Wie kann man das hier belegte Nutzungsverhalten bezüglich virtueller Kooperationsprojekte in den genannten Schulformen nachhaltig festigen, um eine frühe Implementation von Internationalisierung zur Ausbildung einer kompetenzorientierten Co-Agency im Schulsystem zu gewährleisten, wie kann man es in anderen Schulformen noch mehr fördern? Welche Art der systemischen Unterstützung, Fortbildungsformate oder Materialangebote benötigen Lehrkräfte, damit sie unmittelbar nach Registrierung auf der Plattform konkret virtuelle Projektarbeit in ihrem Unterricht implementieren?

Im folgenden Schaubild habe ich, ausgehend von der Nutzung von eTwinning im eigenen Fremdsprachenunterricht, versucht, eine mögliche Progression an Vernetzung und curricularer Implementation in vier Komplexitätsstufen zu visualisieren.

Blended Mobility meint in diesem Kontext eine Kombination aus virtuellem Austausch und realer Begegnung. Grundsätzlich werden folgende, auf meinen persönlichen Erfahrungen und Überlegungen beruhende Aspekte in dieser Darstellung deutlich:

Virtuelle Projekte müssen nicht zwangsläufig an eine reale Begegnung gekoppelt sein, fördern aber durch sinnvolles Projektmanagement deren Durchführung.

Über virtuelle Zusammenarbeit können neue, kreative Formen der unterrichtlichen, grenzüberschreitenden Kooperation entstehen.

Schon ab Stufe I des Modells wird eine Co-Agency-Mentalität im internationalen Lehrkräfteteam gefördert, was in jeglicher Hinsicht zur Professionalisierung von Lehrkräften beiträgt.

Schon ab Stufe I des Modells wird Co-kreatives Arbeiten und mehrsprachiges Denken und Handeln bei Schüler*innen geschult.

Eine weitere, zentrale Herausforderung in einer globalisierten Welt stellt der sich exponentiell beschleunigende, technologische Wandel mit kontinuierlichen Entwicklungen im Hinblick auf künstliche Intelligenz dar. Für den schulischen Bereich beziehen wir uns dabei auf generative KI. Wie begegnen wir diesem digitalen Transformationsprozess, wie gestalten wir diesen in einem Co-kreativen, menschlich verantwortungsvoll gesteuerten Prozess mit? Diese immense Herausforderung bedarf einer frühzeitigen, schulischen Vorbereitung einer reflektierten, ethisch verantwortlichen, wie Professorin Doris Weßels die Kompetenz in einer ihrer Veröffentlichung bezeichnet, IA-Leadership als Königsdisziplin, im Sinne einer werteorientierten, verantwortungsvollen Gestaltungs- und Steuerungskompetenz (Weßels 2024).

Und auch hier stellt sich die Frage: Wie können wir einen derart komplexen Transformationsprozess, dessen Ausmaß uns als Lehrkräfte noch nicht bewusst ist co-kreativ mitgestalten? Aus meiner Sicht begegnen wir dieser Herausforderung nur als miteinander denkendes und kontinuierlich gemeinsam und voneinander lernendes Netzwerk an Lehrkräften, das diesen Prozess gemeinsam verantwortungsvoll steuert, indem wir unsere didaktisch-pädagogischen Konzepte immer wieder neu kritisch auf den Prüfstand stellen und nachhaltig weiterentwickeln. Dies können wir nur durch institutionsübergreifende Zusammenarbeit leisten und durch ein kontinuierliches Monitoring in einem Co-kreativen Prozess mit der Wissenschaft.

Zur Vermittlung der mit AI-Leadership verbundenen Kompetenzen und Skills wurden in den letzten Jahren zahlreiche Modelle (weiter-)entwickelt. Ein aktuelles, sehr anschauliches Modell für Lehrende und Lernende in der Schule, das Susanne Alles, Joscha Falsch, Manuel Flick und Regina Schulz aus einer Zusammenarbeit über den ThinkTank Lehren durch Lernen im Kontext von KI des VK:KIWA heraus gemeinsam entwickelt und OER zugänglich gemacht haben, ist ganz bewusst auf die schulische Nutzung ausgerichtet und bietet Möglichkeiten, es operationalisierbar fächerübergreifend einzusetzen. Vier zentrale Bereiche Verstehen, Anwenden, Reflektieren und Mitgestalten in unterschiedlichen Progressionsstufen stehen dabei in Form eines Kreisdiagramms in Wechselwirkung zueinander, um so prozessorientiertes Lernen im Kontext von KI sowohl für Lehrkräfte als auch für Schüler*innen in einem Co-kreativen Prozess kontinuierlich zu fördern.

Mit dem in diesem Blogeintrag dargestellten Unterrichtsbeispiel, wird versucht, die Anwendbarkeit und Operationalisierbarkeit dieses Modells konkret an einer Schreibproduktionsaufgabe im Sprachentandem zu zeigen, die unter Einsatz des KI-Feedbacktools FelloFish die Schreibproduktion zu einem komplexen, prozessorientierten Assessment mit Feedbackschleifen im Fremdsprachenunterricht werden lässt.

Im Rahmen von Virtual Exchange Projekten stehen Schüler*innen vor der Herausforderung vielschichtiger Prozesse synchroner und asynchroner Kommunikation.

Dieses sehr komplexe Thema wurde in seiner Umsetzung in universitären Lehr- und Lernkontexten häufiger empirisch erfasst und wissenschaftlich analysiert als im schulischen Kontext. In Bezug auf den schulischen Kontext betonen wissenschaftliche Beiträge immer wieder, dass die im Rahmen von Virtual Exchange Projekten reale und authentische Kommunikationssituation mit Lebensweltbezug zwischen Gleichaltrigen mehr motivierenden Charakter habe als konstruierte Gesprächs- oder Schreibanlässe in Lehrmaterialien. Der Unterricht erfahre dadurch eine Art der Art „Entkünstlichung" (Biebighäuser/Zibelius/Schmidt 2012, 46). Diese Beobachtung bestätigen Schüler*innen in anonymisierten Umfragen im Rahmen meiner täglichen Arbeit mit eTwinning im Fremdsprachenunterricht.

Dabei entdecken Schüler*innen sehr schnell den Mehrwert dieser authentischen Unterrichtsform und wünschen sich reale, virtuelle Begegnung mit Gleichaltrigen aus anderen Ländern. Andererseits muss man eine gewisse Umstellungsphase, insbesondere bei schüchternen Schüler*innen einplanen, um schrittweise die Scheu vor diesen neuen Unterrichtsformen zu nehmen.

In einer meiner letzten Veröffentlichungen habe ich versucht, die virtueller Zusammenarbeit zugrunde liegenden Kommunikationswege und -kontexte darzustellen. Die Komplexität dieser Kommunikationssettings erfordert für jedes Unterrichtsszenario entsprechende, didaktische Entscheidungen zur Form des Austauschs zu treffen. Um es in einem Beispiel zu verdeutlichen: Wenn man virtuell im zweisprachigen Tandem ein Rollenspiel einübt, so werden die Schüler*innen dies sowohl in einem formal schulischen als auch in einem außerschulischen Kontext üben. Sie werden asynchron kollaborativ z.B. an einem gemeinsamen Skript mit Schlüsselbegriffen zu diesem Rollenspiel schreiben, das Rollenspiel selbst aber sowohl in einem formalen als auch außerschulisch, informellen Kontext synchron üben.

Diese komplexen Kommunikationsprozesse erfordern ein durch das internationale Lehrkräfteteam geplantes, prozessorientiertes Lernarrangement. Vor- und Nachbereitung nehmen dabei einen ebenso zentralen Platz ein wie die Durchführung selbst. In folgender Abbildung habe ich versucht, diese organisatorischen Prozesse zu visualisieren.

Allgemein betrachtet, ist Feedback eines der zentralen Elemente prozessorientierter Lernsettings, um Schülerleistungen zu würdigen und kontinuierlich, motivierend und transparent im Lernprozess dabei das Verständnis dafür zu unterstützen, wo man selbst steht und wie man sich selbstwirksam weiterentwickeln kann. Feedback in Schreibproduktionsaufgaben ist besonders komplex und herausfordernd. Es sollte weder punktuell, noch rein produktorientiert, noch rein sprachlich-korrektiv gegeben werden, sondern als prozessorientierte, kriteriengeleitete Rückmeldung (Surkamp 2022, S.202).

Im Rahmen dieses Beitrags erfolgt der Feedbackprozess mit Unterstützung eines Sparringspartner-Duos: ein in Schüler*innenhand gesteuerter Prozess unter Zuhilfenahme der KI und in Wechselwirkung im Sprachtandem. Das hier entwickelte, formative Assessment zur Co-kreativen Erarbeitung der Schreibaufgabe erfolgt in 5 Schritten, die ich pragmatisch in Anlehnung an die vier iterativ-rekursiven Phasen Planung, Formulierung, Verschriftlichung und Revidieren (Becker-Mrotzek, 2022, S.21) 5Feeds-Schleife genannt habe. Einzelne, ausgewählte Phasen werde ich am folgenden Unterrichtsbeispiel im Detail erklären.

Obwohl Schreibproduktion kognitiv sehr herausfordernd für Schüler*innen ist und folglich im Entstehungsprozess intensive, individuelle Betreuung braucht, macht es der Unterrichtsalltag einer in Vollzeit beschäftigten Fremdsprachenlehrkraft nahezu unmöglich, diese individuelle Betreuung in jeder Unterrichtsstunde gleichsam für alle Schüler*innen leisten zu können.

Die Konsequenz ist ein häufig eher punktuelles, am finalen Schreibprodukt orientiertes Feedback zur Vorbereitung auf klassische Prüfungsformate. Hier kann man sich die Frage nach Lerneffizienz und -erfolg für die Schüler*innen stellen.

Im Folgenden soll anhand eines konkreten Unterrichtsbeispiels aus dem Italienischunterricht der gymnasialen Oberstufe gezeigt werden, wie im Rahmen des " 5Feed-Verfahrens" (meine Wortkreation), eine ohnehin bei Schreibaufgaben prozessorientierte, iterativ und rekursiv konzipierte Feedbackschleife durch ein steuerndes und Co-kreatives Schülertandem mit KI als Sparringspartner Reflexionsphasen verfeinern und potenzieren kann und dadurch der kognitiv fordernde und Individualisierung benötigende Prozess an die Bedürfnisse von Schüler*innen vermutlich angepasster ist.

Zudem ist zu vermuten, dass sich die Betreuung durch ein internationales Lehrkräfteteam positiv auf den Arbeitsprozess auswirken kann. Diese Annahmen müsste man jedoch durch wissenschaftliche Begleitung entsprechend überprüfen.

Klassisches Aufgabenformat und Königsdisziplin für die gymnasiale Oberstufe im Unterrichtsfach Italienisch ist das Verfassen eines Kommentars. Dies entspricht mit Operatoren wie commentare/giudicare/prendere posizione/valutare dem höchsten Anforderungsbereich (III), d.h. „dem Verarbeiten komplexer Sachverhalte mit dem Ziel, zu [...] Begründungen und Wertungen zu gelangen" (Italienisch KLP, Abiturprüfungen).

In diesem Unterrichtsbeispiel (das Arbeitsblatt ist für die Schüler*innen mit Zielsprache Deutsch formuliert) sollen Schüler*innen in Anlehnung an die in Italien und NRW geltenden Lehrpläne einen Kommentar zum deutschen und italienischen Schulsystem verfassen (Themenfeld Anfang QI: Dalla scuola alla vita professionale). Dazu sollen sie materialgestützt Unterschiede und Gemeinsamkeiten beider Systeme vergleichen, Vor- und Nachteile dazu evaluieren und basierend auf diesen Ergebnissen einen persönlichen Kommentar in der Zielsprache verfassen.

Wie bereits zu Beginn des Beitrags skizziert, beziehe ich mich bei der Konzeption der Unterrichtseinheiten für virtuellen Austausch mit Einsatz generativer KI als Sparringspartner auf das KI-Kompetenzmodell des vorab bereits genannten Autor*innenteams.

Im Hinblick auf die hier ausgewiesenen Kompetenzbereiche und Progressionsstufen bewegt sich mein Unterrichtsbeispiel im Rahmen der Kategorien Verstehen, Anwenden und Reflektieren auf Niveaustufe I. Ich habe versucht, die den Kompetenzbereichen zugeordneten Skills konkret für mein Unterrichtsbeispiel zweisprachig zu operationalisieren.

Sparringspartner im Hinblick auf den Feedbackprozess im Allgemeinen erscheinen mir folgende Aspekte entscheidend:

Die Schüler*innen sollen in ihrer jeweiligen Zielsprache einen Kommentar zum deutschen und italienischen Schulsystem verfassen (4 Unterrichtseinheiten). Wie bereits angedeutet, stelle ich in diesem Blogeintrag zwecks Veranschaulichung die Arbeitsblätter in deutscher Sprache (Zielgruppe: italienischsprachige Schüler*innen im Tandem) vor. Zur Vorbereitung eines ersten, kriteriengestützten Rohentwurfs gehen sie dabei in den nun folgenden Schritten vor.

Generell sind die Arbeitsmaterialien nach unterschiedlichen Differenzierungsgraden gestuft. Dieses Arbeitsblatt zur Erstellung eines zweisprachigen Wortfelds in Mind-Map Form zeigt das iterative Vorgehen in Wechselwirkung zu unterschiedlichen Sparringspartnern und entspricht aufgrund der detaillierten Erklärungen zum Steuerungsprozess der KI-Anwendung und Hilfestellungen in Schritt 1 und 2 einem mittleren Anforderungsbereich. Entsprechend des von mir für dieses Unterrichtsvorhaben operationalisierten KI-Kompetenzmodells wird die Zielsetzung deutlich, dass die Schüler*innen den Sparringspartner KI nicht nur anwenden, sondern darüber nachdenken sollen, ob die durch die KI bereit gestellten Ergebnisse, die eigene, konzeptionelle Leistung erweitern oder keine Berücksichtigung finden sollten. Diese individuelle Schülerreflexion wird dann im Tandem zusätzlich überdacht und verfeinert. Im Sinne eines sinnvollen, Co-kreativen, kommunikativen Prozesses in den jeweiligen Zielsprachen erstellt das Schülertandem gemeinsam ein Wortfeld.

In einem weiteren Vorbereitungsschritt liegt der Fokus auf der materialgestützten Erarbeitung des inhaltlichen Themenschwerpunkts: dem Vergleich der beiden Schulsysteme entsprechend vorgegebener Kriterien, die sicherlich auch ergänzt werden können. Der Co-kreative, synchrone Erarbeitungsprozess einer zweisprachigen Gegenüberstellung der Schulsysteme über den Twinspace-Chat steht hier im Vordergrund. Dieser dient dazu, die Ergebnisse der individuellen Vorarbeit abzugleichen und weiterzuentwickeln. Der Schwierigkeitsgrad dieses Arbeitsblatts ist als hoch eingestuft, weil neben der eigenständigen Erarbeitung inhaltlicher Aspekte auf der Basis von Graphiken (ohne zusätzliche Schleife über KI-Tools) eine „Tempoaufgabe" eingebaut wurde. Leistungsstarke Schülerteams erhalten hier zusätzliche Quellen (z.B. zur Förderung des Hör(-seh)verstehens Videos, die mit der Videoplattform edPuzzle mit Zusatzfragen und Vokabular didaktisiert wurden), um im Tandem weitere Kriterien zu ergänzen. Außerdem wurde von den Lehrkräften ein KI-gestützter Kriterienkatalog in Tabellenform generiert. Dieser sowie der dazugehörige Prompt wird dem Schülerteam ebenso zur Verfügung gestellt, um das entsprechende Ergebnis mit den eigenen Ausführungen zu vergleichen und zu kommentieren.

Nachdem alle Vorarbeiten geleistet sind, geht es nun zur eigentlichen Verschriftlichung der ersten Rohfassung in individueller Arbeit. Beide, nun folgende Arbeitsblätter entsprechen aufgrund der Vielzahl an zusätzlichen Hilfestellungen, Ratschlägen und den kleinschrittigen Arbeitsanweisungen einem einfachen Anforderungsniveau (immer im anspruchsvollen Kontext einer Schreibproduktionsaufgabe im Anforderungsbereich III der gymnasialen Oberstufe). Der Kriterienkatalog ist nach inhaltlichen, strukturellen und sprachlichen Aspekten differenziert. Nach der Erstellung des Vorentwurfs arbeiten die Schüler innen individuell mit der KI-gestützten Feedback-App FelloFish weiter. Auch dieses Arbeitsblatt ist aufgrund der differenzierten Arbeitsanweisungen und Hilfen für die italienischen Schülerinnen in seinem Differenzierungsgrad als eher leicht einzustufen. FelloFish ist insgesamt in Schüler innenhand sehr gut intuitiv nutzbar, dennoch zeigt die Unterrichtspraxis, dass bestimmte Arbeitsschritte dezidiert aufgeführt werden müssen, damit die App richtig genutzt wird und die Vorzüge für Schüler innen, die Deutsch als Zielsprache lernen, wie sprachliche Vorab-Prüfung des Textes, Umwandeln in einfache Sprache, Vorlese-Funktion, Übersetzung in die Muttersprache, deutlich werden. Ebenso sollte FelloFish den Schüler*innen vor Nutzung vorgeführt werden, damit man mit dem individualisierten Feedback sinnvoll weiterarbeiten kann.

Während für die Schüler innen mit der Zielsprache Deutsch FelloFish auch sprachlich eine gute Unterstützung bieten kann, sollte die App von Schüler innen mit der Zielsprache Italienisch eher inhaltlich genutzt werden. Dies sollte dies auch gemeinsam mit den Schüler*innen im Vorfeld analysieren und reflektieren. Das Problem wird an folgendem Beispiel deutlich.

Ich habe von ChatGPT einen Kommentar verfassen lassen. Die Sprachprüfung erkennt die in roter Farbe unterlegten Rechtschreibfehler und deutschen Begriffe. Die anderen von mir eingebauten, in gelber Farbe markierten, grammatikalischen Fehler oder Ausdrucksschwächen und Fehler auf semantischer Ebene bleiben von FelloFish unerkannt. An dieser Stelle zeigt sich die Stärke des „doppelten Sparringpartners". Die sprachliche Ebene kann nun in einer weiteren Feedbackschleife im Schülertandem bearbeitet werden. Im Hinblick auf das inhaltliche Feedback gibt FelloFish auf der Basis meiner Feedbackkriterien, denen ich unterschiedliche Gewichtung zuweisen kann, und den Materialien, die in unterschiedlicher Form den Schüler*innen zur Verfügung gestellt werden können, sehr sinnvoll Hilfestellung zur Überarbeitung. Im Hinblick auf den von ChatGPT generierten Text erkennt die KI bei jedem Feedbackkriterium die zu schematische, verallgemeinernde, undifferenzierte Darstellung der Ergebnisse mit wenig Eigenanteil und persönlichem Erfahrungswissen.

Besonders vorteilhaft für Schüler*innen mit Deutsch als Fremdsprache ist die Funktion der vereinfachten Sprache, die Möglichkeit des Vorlesens und der Übersetzung.

Wichtig ist, dass die Schülerinnen nach dem Feedbackergebnis des KI-Tools ihren eigenen Text überarbeiten und dann im Sinne eines rekursiven Prozesses erneut prüfen lassen. Die erste Schreibkonferenz im Schülertandem bietet ein weiteres, wichtiges inhaltliches Feedback mit persönlichem Erfahrungswissen - denn der/die Tandempartnerin durchlebt das jeweils eigene Schulsystem gerade selbst. Wichtig ist aber auch das sprachliche Feedback, bei dem ein Feedbackbogen unerlässlich ist, damit die Schreibkonferenz (im Tandem oder in Kleingruppen) über Videokonferenz leitfadengestützt und strukturiert abläuft.

An dieser Standardsituation des Fremdsprachenunterrichts Schreibproduktion mit Feedbackprozess sollte exemplarisch aus der Praxis für die Praxis gezeigt werden, welches Potential in der Wechselwirkung beider Sparringspartner steckt. Ich würde die Vermutung anstellen, dass dieses „Power-Duo" eine Potenzierung des Feedbackeffekts für die Schüler*innen zur Folge hat durch:

Stärkung der Prozesssteuerungskompetenz der Schüler*innen durch unterschiedliche Arbeitsformen

Verringerung des Risikos von Skill Skipping bei iterativ-rekursivem Vorgehen

Aufgreifen von Zwischenergebnissen in unterschiedlichen Wirkungszusammenhängen, wie hier deutlich wird:

Feedback (durch die Kombinatorik der Sparringspartner) bedeutet Schärfung der Reflexionskompetenz mit unterschiedlichem Fokus:

„Es profitieren nicht nur die Schüler*innen von dem potenzierten Feedbackeffekt, sondern auch die im gesamten Feedbackprozess entlasteten Lehrkräfte, die ebenfalls in einer Co-kreativen Zusammenarbeit ihre Schülergruppen betreuen und sich damit gegenseitig bereichern und unterstützen können."

Hier findet ihr die Aufzeichnung des FelloFish Forums zu "KI im Fremdsprachenunterricht" mit Dr. Melinda Veggian und Regina Schulz vom 24.06.2025. Schaut euch hier u.a. die Ausführungen von Dr. Melinda Veggian zum oben skizzierten Unterrichtsvorhaben an.

Hier findet ihr auch den Link zur Taskcard mit zusätzlichen Materialien und den Präsentationsfolien des FelloFish Impulses: https://li-hamburg.taskcards.app/#/board/6ea2b2a2-4d5e-4535-b41f-cdc59b933bef/view?token=c1cc4edf-384a-4264-9a4f-025c61288801

Alles, Susanne/ Falck, Joscha/Flick, Manuel/Schulz, Regina: KI-Kompetenzen für Lehrende und Lernende. Aus der Praxis für die Praxis - eine adaptierbare Basis. https://www.vkkiwa.de/blog/ki-kompetenzen-fuer-lehrende-und-lernende/, 23.06.2025

Biebighäuser, Katrin/Zibelius, Marja/Schmidt, Torben (2012): „Aufgaben 2.0 -Aufgabenorientierung beim Fremdsprachenlernen mit digitalen Medien", in: Biebighäuser, Katrin/Zibelius, Marja/Schmidt, Torben (Hrsg.): Aufgaben 2.0. Konzepte, Materialien und Methoden für das Fremdsprachenlehren und -lernen mit digitalen Medien, in: Tübingen, Narr, 12-51.

Hornberg, S., Becker, M. & Sonnenburg, N. (Hrsg.). (2025). Lernmobilität in Europa: Eine Mixed-Methods-Studie zu Erasmus+ in der Schule. Münster: Waxmann. https://doi.org/10.31244/9783818850258

Mrotzek-Becker, M. & Grabowski, J. (2022). Schreibkompetenz in der Sekundarstufe. Theorie, Diagnose und Förderung. Waxmann.

Surkamp, Carola: „Feedback im fremdsprachlichen Literatur- und Kulturunterricht." In: Eva Burwitz-Melzer, Claudia Riemer & Lars Schmelter (Hrsg.): Feedback beim Lehren und Lernen von Fremd- und Zweitsprachen. Arbeitspapiere der 42. Frühjahrskonferenz zur Erforschung des Fremdsprachenunterrichts. Tübingen: Narr, 2022. 193-204.

The OECD Learning Compass 2030 https://www.oecd.org/en/data/tools/oecd-learning-compass-2030.html, 23.06.2025.

Weßels, Doris: Kolumne zum Thema "AI Leadership als Königsdisziplin", Ausgabe 06/2024 des Fachmagazins „changement!" S. 10 f., Veröffentlichung: 6.09.2024.
https://storage.e.jimdo.com/file/2e97e22a-f8d5-4265-8f79-848620a17054/Vero%CC%88ffentlichte-Version_KI%20und%20Change.pdf
Dr. Melinda Veggian ist Fremdsprachenlehrerin am Gymnasium. Sie ist Moderatorin für den Pädagogischen Austauschdienst im Rahmen der Initiative eTwinning for future Teachers und bietet insbesondere auf die Lehramtsausbildung und das Referendariat an Universitäten und Lehrerbildungszentren ausgerichtete Fortbildungen an. Außerdem leitet sie im Auftrag des VK:KIWA den Think Tank Lehren und Lernen im Kontext von KI.

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Neue Formen des Fremdsprachenunterrichts durch KI-gestützte Lernsettings und Virtual Exchange. Schreibproduktionstraining in Wechselwirkung mit einem „Sparringspartner-Team"

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Wie kann künstliche Intelligenz den Fremdsprachenunterricht nicht nur bereichern, sondern grundlegend transformieren? In ihrem praxisnahen Beitrag zeigt Dr. Melinda Veggian, wie KI-gestützte Lernsettings und Virtual Exchange gezielt Schreibkompetenz und interkulturelles Lernen fördern. Sie nimmt die Leser

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Aus einer Textstelle wird ein Song, ein Bild, ein Video – alles greift ineinander.

1️⃣Wähle eine Szene aus dem Roman (Lektüre).

2️⃣Erstelle daraus einen Songtext in einer passenden Stilistik.

3️⃣Nutze KI zur Bild- oder Videogenerierung passend zur Atmosphäre.

4️⃣Erkläre: Warum diese Form? Was spiegelt die Originalstelle – was wird neu?

→ Ziel: Interpretation, Transfer, gestalterisches Denken (Deutsch + Kunst + Musik + Medien)

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Ist das noch KI? Die neue, kostenlose Spracherzeugung von Gemini 2.5 klingt genau wie ein Mensch 

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Ist das noch KI? Die neue, kostenlose Spracherzeugung von Gemini 2.5 klingt genau wie ein Mensch 

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https://aistudio.google.com/prompts/new_chat

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Ist das noch KI? Die neue, kostenlose Spracherzeugung von Gemini 2.5 klingt genau wie ein Mensch

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10 Ways to use ChatGPT in Language Teaching

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10 Ways to use ChatGPT in Language Teaching

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Prüfung & KI: Entsprechende Leistungen_Englisch 

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Prüfung & KI: Entsprechende Leistungen_Englisch 

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TaskCards ist eine Onlineplattform mit der Lehrer:innen Infos/Aufgaben für Schüler:innen DSGVO konform bereitstellen können.

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Erstelle eigenes Unterrichtsmaterial am Beispiel "Chat" 

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Erstelle eigenes Unterrichtsmaterial am Beispiel "Chat" 

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Erstelle eigenes Unterrichtsmaterial am Beispiel “Chat”

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Erstelle eigenes Unterrichtsmaterial am Beispiel “Chat”

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The artificial intelligence for your classroom

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Plan your next lesson now or create exercises and worksheets with our educational AI.

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The artificial intelligence for your classroom

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Plan your next lesson now or create exercises and worksheets with our educational AI.

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Zielsetzung: Das übergeordnete Lernziel des Arbeitsblattes ist die Förderung der Leseflüssigkeit und des Hörverstehens durch Partnerlesen eines Dialogs über ein ausgewähltes Thema.
Inhalte und Methoden: Das Arbeitsblatt enthält einen kurzen Dialog zwischen zwei Personen über ein ausgewähltes Thema. Die Methode ist das “Tandem-Lesen”, bei dem zwei Lernende den Dialog gemeinsam lesen, um die Aussprache und das Verständnis zu üben.
Kompetenzen:
Leseflüssigkeit und Aussprache
Hörverstehen (beim Zuhören des Partners)
Konversation (durch das Nachspielen des Dialogs)
Wortschatz zum Thema
Zielgruppe und Niveau:
A1

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Einen DaZ Assistenten gemeinsam erstellen 

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Einen DaZ Assistenten gemeinsam erstellen 

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Im Rahmen der Anschlussförderung entwickeln wir gemeinsam einen KI-Assistenten, der neuen DaZ-SchülerInnen bei der Eingewöhnung an unserer Schule hilft.

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Personalized Learning with AI Activity Cards

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Personalized Learning with AI Activity Cards

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Personalized Learning with AI Activity Cards

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These cards were designed to get teachers thinking about how to utilize AI with their students. -They are not complete lesson plans. -They assume students have been instructed on the strengths and weaknesses of AI. -We hope you find these useful. We welcome your feedback and ideas for future cards. Get new cards in your inbox by signing up below. -Reach out to me if you have questions: toby@creatinglearners.com

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Rollenspiel mit Hund: Vorschläge für kollaboratives Schreiben mit KI 

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Rollenspiel mit Hund: Vorschläge für kollaboratives Schreiben mit KI 

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Rollenspiel mit Hund: Vorschläge für kollaboratives Schreiben mit KI

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Der Artikel beschreibt, wie kollaboratives Schreiben mit KI funktioniert. Mit verschiedenen Rollen, Prompting Tipps und Stil-Strategien. Ein Leitfaden für kreative Co-Creation beim KI-gestützten Texten.

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Handout

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Prüfen und Bewerten mit KI - Ein Leitfaden — Manuel Flick

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Wie kann Prüfen und Bewerten im Zeiten von KI gelingen? Um Lehrerinnen und Lerhern Orientierung zu geben und sie bei der praktischen Umsetzung im Unterricht zu unterstützen, haben Joscha Falck und ich Teil III unseres KI-Leitfadens entwickelt – mit Fokus auf neuen Prüfungsformaten und Bewertungskonz

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Custom GPT "Infografiken leicht gemacht" 

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Custom GPT "Infografiken leicht gemacht" 

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Mit dem Custom Bot "Infografiken leicht gemacht" könnt ihr mit nur wenigen Wörtern Input über das neue Bildmodell 4o schicke Abbildungen erstellen, die im Anschluss von ChatGPT kurz erklärt werden. Mit dem Shortcut "Info" wird dann daraus ein umfangreicher Blogbeitrag. Gerne mal testen. Die Beispielgrafik wurde lediglich mit Klick auf den Starter-Button "Generative KI" ausgegeben. Es wird wirklich immer einfacher, hochwertigen Output zu generieren. So macht KI dann auch immer mehr Sinn!

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Erstelle Infografiken mit 4o und lasse sie dir im Anschluss mit ChatGPT erklären. Viel Spaß!

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Kreatives Schreiben mit KI: 11 Übungen für mehr WOW

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KI-Texte müssen nicht generisch sein! 11 Übungen für kreatives Schreiben mit KI, um aus Einheitsbrei starke und originelle Texte zu machen.

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Google