Universität Wien

480156 UE AI-Generated Materials in Foreign Language Acquisition: A Critical Analysis and Hands-on Trial (2026W)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 48 - Slawistik
Continuous assessment of course work

Unterrichtssprache: Deutsch
Moodle

Registration/Deregistration

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Details

max. 18 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Monday 21.09. 16:45 - 18:15 Seminarraum 1 Slawistik UniCampus Hof 3 2R-EG-17
  • Monday 21.09. 18:30 - 20:00 Seminarraum 1 Slawistik UniCampus Hof 3 2R-EG-17
  • Tuesday 22.09. 16:45 - 18:15 Seminarraum 1 Slawistik UniCampus Hof 3 2R-EG-17
  • Tuesday 22.09. 18:30 - 20:00 Seminarraum 1 Slawistik UniCampus Hof 3 2R-EG-17
  • Wednesday 23.09. 16:45 - 18:15 Seminarraum 1 Slawistik UniCampus Hof 3 2R-EG-17
  • Wednesday 23.09. 18:30 - 20:00 Seminarraum 1 Slawistik UniCampus Hof 3 2R-EG-17
  • Thursday 24.09. 16:45 - 18:15 Seminarraum 1 Slawistik UniCampus Hof 3 2R-EG-17
  • Thursday 24.09. 18:30 - 20:00 Seminarraum 1 Slawistik UniCampus Hof 3 2R-EG-17
  • Friday 25.09. 16:45 - 18:15 Seminarraum 1 Slawistik UniCampus Hof 3 2R-EG-17
  • Friday 25.09. 18:30 - 20:00 Seminarraum 1 Slawistik UniCampus Hof 3 2R-EG-17
  • Monday 28.09. 16:45 - 18:15 Seminarraum 1 Slawistik UniCampus Hof 3 2R-EG-17
  • Monday 28.09. 18:30 - 20:00 Seminarraum 1 Slawistik UniCampus Hof 3 2R-EG-17
  • Tuesday 29.09. 16:45 - 18:15 Seminarraum 1 Slawistik UniCampus Hof 3 2R-EG-17
  • Tuesday 29.09. 18:30 - 20:00 Seminarraum 1 Slawistik UniCampus Hof 3 2R-EG-17

Information

Aims, contents and method of the course

Ziel der Lehrveranstaltung ist es, Studierende zu einem kritischen, reflektierten und zugleich praktischen Umgang mit KI-gestützten Tools im Fremdsprachenerwerb zu befähigen. Sie lernen, eigene Lehr- und Lernmaterialien für verschiedene slawische Sprachen zu erstellen, diese sprachlich und didaktisch zu prüfen sowie Chancen, Grenzen und Risiken des KI-Einsatzes zu reflektieren.

Inhaltlich behandelt die Übung Grundlagen der KI-gestützten Materialentwicklung, die Erstellung von Übungen, Texten, Hörbeispielen, Liedern, Bildimpulsen und digitalen Aufgabenformaten sowie Fragen zu Urheberrecht, geistigem Eigentum, Plagiat, Datenschutz und Cybersecurity. Ein besonderer Fokus liegt auf der Arbeit mit der jeweiligen Zielsprache und der Anpassung von Materialien an konkrete Lernziele, Sprachniveaus und Lernbedürfnisse.

Die Inhalte werden in Form eines intensiven Blockseminars vermittelt. Neben kurzen theoretischen Inputs und gemeinsamen Tool-Erprobungen arbeiten die Studierenden projektbasiert an eigenen Materialien. Diese werden im Kurs präsentiert, diskutiert und kritisch reflektiert. Die Ergebnisse können in einem digitalen Materialportfolio bzw. in einer studentischen Online-Publikation veröffentlicht werden.

Assessment and permitted materials

Die Leistungskontrolle besteht aus zwei Teilleistungen:

Die erste Teilleistung umfasst die Präsentation der im Rahmen der Lehrveranstaltung erstellten KI-gestützten Lernmaterialien. Die Präsentationen finden am Montag bzw. Dienstag der letzten Blockveranstaltungstage statt.

Die zweite Teilleistung besteht aus einer schriftlichen Reflexion im Umfang von ca. 5–7 Seiten. Darin setzen sich die Studierenden mit ihrem Arbeitsprozess auseinander: Sie beschreiben ihr Vorgehen bei der Erstellung der Materialien, reflektieren die eingesetzten KI-Tools und analysieren deren Möglichkeiten und Grenzen kritisch. Die selbst erstellten Unterrichtsmaterialien fließen als Bestandteil der schriftlichen Arbeit ein.

Der Einsatz von KI-gestützten Tools ist im Rahmen der Lehrveranstaltung ausdrücklich erlaubt und Teil des didaktischen Konzepts. Die verwendeten Tools und Prompts sind jedoch transparent zu dokumentieren und kritisch zu reflektieren.

Minimum requirements and assessment criteria

Da es sich um eine prüfungsimmanente Lehrveranstaltung handelt, fließen mehrere Teilleistungen in die Beurteilung ein: Anwesenheit, aktive Mitarbeit, Präsentation der erstellten Materialien sowie die schriftliche Abschlussarbeit.

Für eine positive Beurteilung sind regelmäßige Anwesenheit, aktive Teilnahme an den Arbeitsphasen, die Präsentation des eigenen Projekts sowie die fristgerechte Abgabe der schriftlichen Reflexion erforderlich. Es dürfen maximal drei Einheiten versäumt werden. Ein Seminartag besteht aus zwei Einheiten.

Die Beurteilung setzt sich wie folgt zusammen:

Aktive Mitarbeit und Beteiligung an Diskussionen/Arbeitsphasen: 20 %
Präsentation der KI-gestützten Lernmaterialien: 30 %
Schriftliche Reflexion inkl. Dokumentation der verwendeten Tools/Prompts und kritischer Analyse: 50 %

Beurteilungsschlüssel:
Sehr gut: 90–100 %
Gut: 80–89 %
Befriedigend: 70–79 %
Genügend: 60–69 %
Nicht genügend: unter 60 %

Examination topics

Reading list

Baum, Luisa / Günay, Gülsüm (Hg.) (2025): Künstliche Intelligenz in DaF/DaZ. Berlin: Frank & Timme.
Reiche, Henriette / Schlickau, Stephan (Hg.) (2024): Virtuelle und hybride Fremdsprachenlehre. Berlin: Frank & Timme.
Tomlinson, Brian (ed.) (2023): Developing Materials for Language Teaching. 3rd ed. London: Bloomsbury Academic.
Mishan, Freda / Timmis, Ivor (2015): Materials Development for TESOL. Edinburgh: Edinburgh University Press.
Hockly, Nicky (2024): Nicky Hockly’s 30 Essentials for Using Artificial Intelligence. Cambridge: Cambridge University Press.
Dudeney, Gavin / Hockly, Nicky / Pegrum, Mark (2022): Digital Literacies: Research and Resources in Language Teaching. 2nd ed. London/New York: Routledge.

Association in the course directory

B-81, B-91, BA-LA Wahlbereich, M.9.1., MA-UF 06

Last modified: Mo 21.09.2026 16:08