KI in der Lehre an der Universität Bamberg

Comparing Human Cognition and Artificial Intelligence (Prof. Dr. Julia Schlüter)

Studierende erarbeiteten im vertieften Seminar (SS 2024) im Austausch mit der Dozentin und in ihren eigenen wissenschaftlichen Arbeiten Antworten auf Fragen wie:

• Was sind Large Language Models (ChatGPT etc.) und wie werden sie trainiert?
• Was macht das ‚Sprachgefühl‘ von Muttersprachlerinnen und Muttersprachlern aus?
• Wie können auch wir als fortgeschrittene Lernende grammatische Merkmale des Englischen verstehen und für Schülerinnen und Schüler erklären?
• Wie können wir selbst beurteilen, was Texte ‚natürlich‘ und ‚authentisch‘ macht?
• Wie gut können Large Language Models das ‚Sprachgefühl‘ abbilden?
• Wie können wir ChatGPT prompten, um es systematisch zu evaluieren?

Feedback der Studierenden:

„Ich konnte ein tieferes Verständnis für Phänomene der englischen Grammatik erlangen, um ein idiomatischeres Englisch zu entwickeln, bzw. dieses anhand von analytischen ‚Werkzeugen‘ besser zu verstehen. Dies könnte auch nützlich sein, um im Lehrberuf den Schülerinnen und Schülern zukünftig einen adäquateren Sprachgebrauch zu vermitteln.“

„Ich fand gut, dass mit LLMs gearbeitet wurde und so ein brandaktueller Bereich von Sprache untersucht wurde. Man wird zukünftig auch als Lehrer vermutlich mehr mit durch AI generierten Texten arbeiten, deswegen ist es sinnvoll, über den Grammatikgebrauch der generativen KI Bescheid zu wissen. Hilfreich war zudem die Aneignung von Korpora als linguistische Methode, da man durch diese Fähigkeiten exakten Sprachgebrauch leicht anhand von Kontext überprüfen kann. Ich kann mir vorstellen, die Arbeit mit Korpora zukünftig auch mehr in meine Lehrpraxis miteinzubeziehen.“

Mehr zum Thema: KI-Tools im Test

Out with corpora, in with ChatGPT & Co.? Using corpora and AI to improve your writing skills (Katharina Deckert)

Studierende erarbeiteten im Seminar (SS 2024) im Austausch mit der Dozentin und untereinander Antworten auf Fragen wie:

• Wie kann ich mein Englisch verbessern?
• Welche typischen Problemfelder gibt es auch für fortgeschrittene Lernende der englischen Sprache und wie kann ich solche Probleme konkret angehen?
• Welches Tool empfiehlt die englische Sprachwissenschaft zur Fehlerkorrektur?
• Können KI-Tools (z.B. ChatGPT, DeepL Write, Grammarly, Trinka.ai) bezüglich der Korrekturleistung mithalten?
• Welche Vor- und Nachteile haben die verschiedenen Tools?
• Wie können sich sprachwissenschaftliche Methoden und KI-Tools gegenseitig ergänzen?

Mehr zum Thema: KI-Tools im Test

Sprachliche Zweifelsfälle: KI im linguistischen Kontext (Lina Weigelt)

Als Germanist*in in Zukunft auch Ansprechperson für Large Language Models und KI sein? Das ist durchaus denkbar. In diesem Proseminar (WS 2024/25) lernten Studierende verschiedene KI-Tools kennen, die im Studium und späteren Beruf von Nutzen sein können. Hinsichtlich des linguistischen Aufhängerthemas der Sprachlichen Zweifelsfälle wurden KI-Tools auf Herz und Niere getestet: 

• Welche Möglichkeiten bieten KI-Tools?
• Welche Grenzen wie Falschinformation, fehlende Quellen oder Urheberrecht gibt es aktuell (noch)? 

Das Seminar bot darüber hinaus viele Möglichkeiten, KI-Tools in Referaten oder Experimenten kennenzulernen, selbst auszuprobieren und sich ein eigenes, kritisches Bild davon zu machen. 

Mehr zum Thema: KI-Tools im Test

Die Verbindung von Künstlicher Intelligenz und Core Practices stellt einen zentralen Baustein für die zukunftsfähige Professionalisierung von Lehrkräften dar, da sie technologisches Verständnis unmittelbar mit konkretem pädagogischem Handeln verknüpft. Ziel des Seminars (WS 2025/26) war es, KI nicht als Ersatz, sondern als unterstützenden Assistenten zu verstehen, der Lehrkräfte entlastet und gleichzeitig die Qualität von Unterricht nachhaltig verbessern kann.

Ziele des Seminarkonzepts

• Entwicklung einer reflexiven, anwendungsbezogenen Perspektive auf AI-Literacy als Bestandteil professioneller Handlungskompetenz von Grundschullehrkräften
• Stärkung zentraler Core Practices wie Klassenführung, individuelle Förderung, formative Diagnostik und Aktivierung der Lernenden durch den gezielten Einsatz von KI
• Aufbau von Kompetenzen im Prompt-Engineering zur effektiven Nutzung von KI-Tools für Unterrichtsplanung und -durchführung 

Inhalte und Ablauf

• Einführung in die Grundlagen generativer KI und deren Bedeutung für Unterrichtsqualität in der Grundschule
• Praxisnahe Erprobung von KI-Tools zur Unterstützung zentraler Core Practices (z. B. Differenzierung, Feedback, Diagnose)
• Gezieltes Training im Prompt-Engineering für konkrete Unterrichtsszenarien
• Reflexion von Chancen, Grenzen und verantwortungsvollem Einsatz von KI im schulischen Kontext