Universität Wien

100066 SE Masterseminar Fachdidaktik (2024W)

Mit KI lehren - Anwendungsfelder und kritische Reflexionen

6.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 10 - Deutsche Philologie
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle
Di 03.12. 13:15-14:45 Seminarraum 5 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5

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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

  • Dienstag 08.10. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 15.10. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 22.10. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 29.10. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 05.11. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 12.11. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 19.11. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 26.11. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 10.12. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 17.12. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 07.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 14.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 21.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Dienstag 28.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Generative KI ist mittlerweile im den Schulen angekommen: Lehrpersonen verwenden KI-tools zur Unterrichtsplanung und Materialerstellung, Schüler:innen lassen Texte, Referate und Lernhilfen generieren oder verwenden Chatbots als Tutoring-Systeme.
Bedenkt man, dass es bei der Technologie im Kern um eine Repräsentation menschlicher Sprache geht und das als innovatives Moment seit der Veröffentlichung von ChatGPT oft genannt wird, dass Menschen in die Lage versetzt sind, mit Computern "zu kommunzieren", so ist klar, dass der Deutschunterricht aus zweierlei Gründen von den aktuellen Entwicklungen betroffen ist:

Zum einen sind die Domänen des Deutschunterricht selbst betroffen, können KI-Tools eben nicht nur einwandfreie Texte verfassen (Schreiben) oder Texte sinnerfassend auswerten (Lesen), sondern berühren insbesondere auch die Bereiche der Literatur- und Mediendidaktik.
Zum anderen werden im Zuge des Deutschunterrichts im Sinne einer AI-literacy nicht nur Kompetenzen im Umgang mit KI-Tools ausgebildet, sondern er ist auch Ort der kritischen Reflexion über Sprache und Sprachtechnologien. Zum gegenwärtigen Zeitpunkt tun sich daher vor allem viele Fragen auf, die sich auf mögliche Entwicklungen, Konsequenzen aber auch Wirkungen dieser Technologie richten.

Das erklärte Ziel des Seminars ist es nun, einen genauen analytischen und kritischen Blick auf die Möglichkeiten aber auch Limitationen von generativer KI im Zusammenhang mit dem Deutschunterricht zu werfen. Kann generative KI wirklich beim Erlernen von sprachlichen Kompetenzen unterstützen? Wie steht es um das Potential, adaptives Lernen zu ermöglichen bzw. Schüler:innen Feedback zu geben? Können KI-Tools Lehrpersonen entlasten? Welche Angebote gibt es für Deutschlehrer:innen? Ist es überhaupt wünschenswert, KI im Deutschunterricht einzusetzen? Es tun sich demnach 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 Seminar werden diese thematischen Felder und die Frage nach der Nutzung im Deutschunterricht bzw. die möglichen Wirkungen auf Basis aktueller fachdidaktischer Forschung 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 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 (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

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').

Ziel einer wissenschaftlichen Ausbildung ist es unter anderem, Studierende zu selbstständiger Forschungstätigkeit anzuleiten. Deshalb wird im 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: 25 Seiten Haupttext), Abgabe bis 06.03.2025

Hinweis: Vor dem Hintergrund der Diskussionen zum Schreiben und generativer KI, wird es in diesem Seminar auch 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 können zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis verpflichtende notenrelevante Gespräche geführt werden, 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.

Umfang der Abschlussarbeiten: Seminararbeiten 25 Seiten Haupttext

Das Hauptgewicht der Beurteilung liegt auf der schriftlichen Seminararbeit.

Prüfungsstoff

Prüfungsimmanente LV

Literatur

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.

Führer, Carolin/Daniel Nix (2023): Anschlusskommunikationen mit ChatGPT. Online: https://www.leseforum.ch/lffl/2023/3/805 Stand:

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

Leichtfried, Matthias; Krammer, Stefan (2024): Zwischen Hype und Disruption: Künstliche Intelligenz im Deutschunterricht. In: Ide Informationen zur Deutschdidaktik: Zeitschrift für den Deutschunterricht in Wissenschaft und Schule, 48(2), S. 23-31.

Müller, Hans-Georg; Fürstenberg, Maurice (2023): Der Sprachgebrauchsautomat. Die Funktionsweise von GPT und ihre Folgen für Germanistik und Deutschdidaktik. In: Mitteilungen des Deutschen Germanistenverbandes, Jg. 70, H. 4, S. 327–345.
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 [Titel anhand dieser DOI in Citavi-Projekt übernehmen] .

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.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Fr 15.11.2024 17:05