hybrid world
„AI-Literacy wird zu einer wesentlichen Schlüsselkompetenz für uns Menschen, gerade im Bildungsbereich.
Als ein Set von Fertigkeiten und Kompetenzen befähigen diese die Einzelne und den Einzelnen, KI kritisch zu beurteilen, aber auch mit KI effektiv zu kommunizieren und zu arbeiten, und dies sowohl im professionellen Umfeld als auch privat" (Lemke, Meister & Weßels, Doris 2023: 2).
In unseren Überlegungen zur hybriden, KI-gestützten Unterrichtsentwicklung unterscheiden wir zwischen der Entwicklung von AI-Literacy und der Nutzung von AI-Tools.
AI-Literacy zielt darauf ab, ein grundlegendes Verständnis für die Funktionsweise von KI-Systemen zu entwickeln und sensibilisiert für ethische, soziale und ökologische Aspekte im Umgang mit KI.
Die Nutzung von AI-Tools im Unterricht eröffnet vielfältige Möglichkeiten, den Lernprozess zu optimieren und individualisierte Lehr- und Lernmethoden zu unterstützen. Dabei ist es jedoch entscheidend, dass die Auswahl und Integration solcher Tools einer ethischen und fachdidaktischen Prüfung unterliegen.
Fachlicher Ausgangspunkt bleiben weiterhin die Prämissen und Kriterien guten, auch kompetenzorientierten Englischunterrichts, die bei der Nutzung von KI immer handlungsleitend sein sollten. Es geht um die KI-gestützte Erweiterung der eigenen Fähigkeiten im Sinne von augmented intelligence - ohne die kritische Reflexion der Ergebnisse, z.B. vor dem Hintergrund der Kriterien des kommunikativen Englischunterrichts, zu vernachlässigen. Menschliche Fähigkeiten und KI ergeben ein Zusammenspiel. Wichtig ist, dass der Mensch die Entscheidung trifft: „Human in the Loop“. Es besagt, dass Entscheidungen des Systems jederzeit von den Nutzenden überprüft und korrigiert werden können sollten (vgl. Söllner et al., 2021, S. 165-166).
In der hybriden Unterrichtsentwicklung und beim Einsatz von KI geht es darum, die Lehrkräfte u.a. in der Unterrichtsplanung zu entlasten. Der Einsatz von KI, z.B. zur Diagnose des individuellen Sprachstands der Lernenden (Beispiel quop), schafft Differenzierungsoptionen im Unterricht. Eine KI-gestützte Materialentwicklung kann als Ausgangspunkt für weitere unterrichtliche Planungen genutzt werden und schafft im Unterricht selbst Raum für mehr soziale Interaktionen und Begleitung der Lernenden. Schmidt & Strasser (2022) zeigen die Verbindung zwischen kompetenzorientierten Aufgaben und der Individualisierung von Lernprozessen auf.The goal is to individualize the exercise processes in order to adaptively support learners in developing their language skills within the framework of competence-oriented tasks. It is critical that these exercise phases are highly differentiated and individualized, so that the learners work on appropriately challenging exercises in their Zone of Proximal Development (ZPD), which are tailored to their individual learning requirements, especially in social interaction with other learners (Vygotsky 1986). In this process, they also need to receive scaffolding and high-quality feedback (Aljaafreh and Lantolf 1994; Hattie and Timperley 2007; Kleppin 2008). (Schmidt & Strasser 2022: 173-174)
Literatur:
Lemke, Claudia & Meister, Vera & Weßels, Doris. (2023). Kritische Reflexion und Handlungsansätze zum Einsatz Generativer KI in der Wirtschaftsinformatik-Lehre. Conference Paper. Online verfügbar. (Datum des letzten Zugriffs: 4.12.2023).
Schmidt, T. / Strassner, T. (2022): „Artificial Intelligence in Foreign Language Learning and Teaching“. In: Anglistik 33, 165–184. Online verfügbar. (Datum des letzten Zugriffs: 4.12.2023).
Söllner, M., Janson, A., Rietsche, R. & Thiel de Gafenco, M. (2021). Individualisierung in der beruflichen Bildung durch Hybrid Intelligence. Potentiale und Grenzen. Franz Steiner Verlag. Online verfügbar. (Datum des letzten Zugriffs: 4.12.2023).
Kurse:
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