Universität Wien

100050 PS FD: Künstliche Intelligenz im Deutschunterricht (Schwerpunkt Digitalisierung) (2023W)

Chancen und Herausforderungen

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 10 - Deutsche Philologie
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

ACHTUNG: Wenn Sie diese Lehrveranstaltung für den Schwerpunkt Digitalisierung im Wahlbereich absolvieren möchten, dann müssen Sie für den Punkt "PS Fachdidaktik" im Abschlussmodul noch ein weiteres PS Fachdidaktik absolvieren! Es ist nicht möglich, das PS Fachdidaktik für beide Punkte gleichzeitig zu verwenden.

Lehramtsschwerpunkt Digitalisierung (10 ECTS)

Der Schwerpunkt wird im freien Wahlbereich angeboten und ermöglicht es eine Zusatzqualifikation im Bereich Digitalisierung zu erwerben und auszuweisen. Er setzt sich aus dem allgemeinen Proseminar "Forschungsgeleitete Lehre & Digitalisierung" und jeweils einem Fachdidaktik-spezifischen Seminar zusammen. Das allgemeine Proseminar beschäftigt sich mit mediendidaktischen Aspekten der Digitalisierung, während das fachspezifische Seminar digitale Unterrichtsmedien im jeweiligen Fachkontext verortet. Beide Seminare beinhalten die praktische Anwendung von Digitalisierung vor einem theoretischen Hintergrund. Empfohlen wird das allgemeine Proseminar zuerst oder parallel zur fachdidaktischen LV zu besuchen. Für den positiven Abschluss beider Seminare wird ein Zusatzzertifikat ausgestellt.
Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Zwei Gastvorträge werden Bestandteil der LV sein und sind damit auch anwesenheitspflichtig:

Einerseits der Vortrag von Prof. Torsten Steinhoff und Prof. Katrin Lehnen am 06.12. zum Schreiben mit KI, weshalb an diesem Tag die LV schon eine halbe Stunde früher beginnt und andererseits der Gastvortrag von Prof. Maik Philipp am 06.11. von 18:30 - 20:00.

  • Mittwoch 04.10. 11:30 - 13:00 Seminarraum I Germanistik Hauptgebäude, 1.Zwischengeschoß, Stiege 7a über Stiege 9
  • Mittwoch 11.10. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
  • Mittwoch 18.10. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
  • Mittwoch 25.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 33 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 7
  • Montag 06.11. 18:30 - 20:00 Hörsaal 32 Hauptgebäude, 1.Stock, Stiege 9
  • Mittwoch 08.11. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
  • Mittwoch 15.11. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
  • Mittwoch 22.11. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
  • Mittwoch 29.11. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
  • Mittwoch 06.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 13.12. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
  • Mittwoch 10.01. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
  • Mittwoch 17.01. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
  • Mittwoch 24.01. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1
  • Mittwoch 31.01. 11:30 - 13:00 BIG-Hörsaal Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 1 Hof 1

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Generative künstliche Intelligenz ist gekommen um zu bleiben: So lautet zumindest die Prognose zahlreicher Expert:innen zum Thema und nachdem mit der Veröffentlichung von Chat-GPT durch OpenAI im November letzten Jahres die Technologie einer breiten Masse zugänglich gemacht wurde, konnte man seither die schnelle Ausbreitung solcher Technologien innerhalb verschiedener Felder beobachten.

Ein Grund für die rasche Verbreitung dieser Chat-Bots, die auf Basis künstlicher neuronaler Netzwerke funktionieren, kann sicherlich in der Tatsache gesehen werden, dass sie dafür programmiert wurden, natürliche menschliche Sprache zu imitieren und somit offensichtlich zu all jenen Dingen fähig sind, die auch Menschen mit Sprache tun: etwas beschreiben, zusammenfassen, argumentieren, erzählen, etc.
Es liegt schon alleine deshalb auf der Hand, dass auch der Deutschunterricht von den Entwicklungen rund um generative (Text-)KI nicht unberührt bleiben wird, stehen doch sprachliche Phänomene im Zentrum schulischen Deutschunterrichts. Es tun sich zum gegenwärtigen Zeitpunkt daher vor allem viele Fragen auf, die sich auf mögliche Entwicklungen, Konsequenzen aber auch unerwünschte Wirkungen dieser Technologie richten.

Das Pro-Seminar hat nun also zum erklärten Ziel, diese Fragen zu stellen und in einem ersten Schritte all jene Dimensionen auszuloten und zu bestimmen, in denen die Technologie möglicherweise Veränderungen des Deutschunterrichts mit sich bringt. Es tun sich Felder auf, die sich nicht nur in die Domänen des Deutschunterrichts erstrecken (Lesen, Schreiben, Sprachreflexion, Sprechen und Zuhören), sondern auch mit Fragen nach Literarischem Lernen, Medienkritik, Beurteilung, Leistung, Lernwerkzeugen, Inklusion und Bildungsgerechtigkeit verbunden sind.

Im Pro-Seminar werden diese thematischen Felder und die Frage nach der Nutzung im Deutschunterricht bzw. die möglichen Wirkungen auf Basis aktueller fachdidaktischer Forschung also systematisch erschlossen. Lektüre einschlägiger Fachliteratur aber auch der Gebrauch von KI-tools werden zentrale Bestandteile der Lehrveranstaltung sein.

Denn dies kann als zweites zentrales Ziel genannt werden: Studierende sollen diese tools im Sinne einer experimentierenden Medienkompetenz auch selbst verwenden und deren Potentiale und Limitationen dadurch auch im Tun reflektieren. Da Pro-Seminare auch auf das wissenschaftliche Arbeiten vorbereiten bzw. eine wissenschaftliche Arbeit am Ende auch als Leistungsnachweis dient, sollen auch Einsatzszenarien generative KI für das wissenschaftliche Arbeiten erprobt und kritisch reflektiert werden.

Das Seminar endet mit dem Verfassen einer wissenschaftlichen Arbeit (Pro-Seminararbeit), die dazu dient, die in der LV eröffneten Fragestellungen und Themengebiete zu vertiefen und in einer individuellen Schwerpunktsetzung auszuarbeiten.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Ziel einer wissenschaftlichen Ausbildung ist es unter anderem, Studierende zu selbstständiger Forschungstätigkeit anzuleiten. Deshalb wird im Pro-Seminar großer Wert auf die eigenständige Recherche und Aufbereitung von wissenschaftlicher Literatur und die Präsentation von Inhalten gelegt.

Leistungskontrolle
regelmäßige Anwesenheit laut Studienordnung (maximal zwei Einheiten dürfen entschuldigt versäumt werden)
aktive, vorbereitete Mitarbeit in den Sitzungen;
Gruppenpräsentation inkl. Handout und Vorbesprechung
Exposé inkl. Literaturliste
schriftliche Abschlussarbeit (Umfang: 15 Seiten Haupttext), Abgabe bis spätestens 06.03.2022

Hinweis: Vor dem Hintergrund der Diskussionen zum Schreiben und generativer KI, wird es in diesem Pro-Seminar auch vor allem darum gehen, die Frage nach der guten wissenschaftlichen Praxis zu stellen. Das Verfassen der Arbeit muss eigenständig und transparent nach den Regeln der guten wissenschaftlichen Praxis der Universität Wien ablaufen. Daher müssen am Ende des Schreibprozesses und vor der Beurteilung „alle genutzten Hilfsmittel dokumentiert [...], an der Stelle, an der sie zum Einsatz kamen und in der methodischen Beschreibung der Arbeit, geistiges Eigentum anderer Personen nach den Regelungen des Faches zitiert und im Literaturverzeichnis benannt [...], alle Texte und Bilder, die mittels (KI-)Tools generiert wurden, sowie deren Veränderung im Prozess der Erstellung der Arbeit transparent gemacht [...], jegliche inhaltliche Unterstützung durch Dritte (z.B. Datenaufbereitung, Analysen) explizit genannt und die Personen angemessen gewürdigt [...](z.B. in der Danksagung) [...] und allfällige inhaltliche Überschneidungen mit Leistungen aus Lehrveranstaltungen (z.B. Bachelor-, Seminararbeit) ausgewiesen [...]" werden.(Guidelines "Umgang mit KI in der Lehre" - Universität Wien, 2023)

KI-tools können als erlaubte Hilfsmittel eingesetzt werden, die genauen Kriterien und Regeln für ihren Einsatz und die Dokumentation werden im Seminar besprochen und im Detail dargelegt. Grundsätzlich gelten aber die an Spannagel orientierten Grundsätze: 1)Alle Medien und Werkzeuge sind erlaubt. 2) Sie verantworten Ihre Arbeitsergebnisse. 3) Geben Sie verwendete Hilfsmittel an. 4) Keine Regeln ohne Ausnahmen: Wenn also in Lern- oder Prüfungssituationen Hilfsmittel nicht erlaubt sind, dann teile ich Ihnen das mit und liefere eine Begründung dafür.

Nach Abgabe der Seminararbeit werden zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis verpflichtende notenrelevante Gespräche geführt, die den Entstehungsprozess der Arbeit reflektieren. Diese Gespräche sind notenrelevant und werden dokumentiert. Stellt sich bei dem Gespräch heraus, dass über die Inhalte der schriftlichen Arbeit keine oder nur ungenügende Auskünfte gegeben werden können, kann die Seminararbeit (=Teilleistung) negativ beurteilt werden.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltungen aus dem Angebot der SPL10 sind grundsätzlich anwesenheitspflichtig. Maximal zweimaliges Fehlen ist erlaubt. Eine konsequenzlose Abmeldung ist bei wöchentlichen Lehrveranstaltungen bis vor der dritten LV-Einheit möglich, bei 14-tägigen Lehrveranstaltungen und Blöcken bis vor dem zweiten Termin.

Schriftliche Beiträge aller Lehrveranstaltungstypen der SPL 10 können einer automatischen Plagiatsprüfung unterzogen werden; dazu zählen insbesondere Arbeiten der Pro-, Bachelor- und Masterseminarstufe, aber auch Lehrveranstaltungsprüfungen (z.B. Vorlesungsprüfung) und Teilprüfungen (z.B. Zwischentest, 'Hausübungen').

Umfang der Abschlussarbeiten: Proseminararbeiten 15 Seiten Haupttext

Prüfungsstoff

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Literatur

Pflichtlektüre wird im Laufe des Seminars bekannt gegeben und im LMS zur Verfügung gestellt

Auswahlbibliographie:

Bender, Emily M.; Gebru, Timnit; McMillan-Major, Angelina; Shmitchell, Shmargaret (2021): On the Dangers of Stochastic Parrots. In: Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. FAccT '21: 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. Virtual Event Canada, 03 03 2021 10 03 2021. New York,NY,United States: Association for Computing Machinery (ACM Digital Library), S. 610–623.

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

Brown, Tom B.; Mann, Benjamin; Ryder, Nick; Subbiah, Melanie; Kaplan, Jared; Dhariwal, Prafulla et al. (2020): Language Models are Few-Shot Learners. Online verfügbar unter https://arxiv.org/pdf/2005.14165.

Herz, Cornelius (2023): KI, ChatGPT, Zukunftsphilologie : Über Inkunabeldigitalität, Werktreue und narrativ-gesellschaftliche Kohäsion. In: Zeitschrift für Germanistik 33 (3), S. 679–685. DOI: 10.3726/92174_679.

Offert, Fabian (2023): Can We Read Neural Networks? Epistemic Implications of Two Historical Computer Science Papers. In: American Literature 95 (2), S. 423–428. DOI: 10.1215/00029831-10575218.

Sabzalieva, Emma; Valentini, Arianna (2023): ChatGPT and Artificial Intelligence in higher education: Quick start guide. Hg. v. UNESCO. UNESCO. Online verfügbar unter https://www.iesalc.unesco.org/en/2023/04/14/chatgpt-and-artificial-intelligence-in-higher-education-quick-start-guide-and-interactive-seminar/, zuletzt aktualisiert am 25.05.2023, zuletzt geprüft am 25.05.2023.

Shanahan, Murray (2022): Talking About Large Language Models. Online verfügbar unter https://arxiv.org/pdf/2212.03551.

Spannagel, Christian (2023): Rules for Tools. Online verfügbar unter https://csp.uber.space/phhd/rulesfortools.pdf.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Do 05.10.2023 15:47