Laura Koebis (Leipzig, Germany) p.31-53
2023 Iss 2
Sondernummer zum Thema: DaF-Anfängerunterricht als Teil von Germanistik-Studiengängen – Ansätze, Motivation, Lernerfolge.
Abstract
Unter den zahlreichen digitalen Hilfsmitteln kommen heute immer vielfältigere Anwendungen Künstlicher Intelligenz (KI) zum Einsatz, angetrieben von komplexeren Algorithmen und Big Data bis hin zu selbstlernenden Systemen. Fremdsprachenlerner:innen können also zu Grammatik, Übersetzung, Aussprache oder Lernstrategien nicht mehr nur ihre Sprachdozent:innen oder muttersprachliche Mentor:innen konsultieren. Gleichzeitig wachsen kommerzielles wie wissenschaftliches Interesse an deren Anwendung im sogenannten EdTech-Bereich. Obwohl für Anfänger:innen geeignete KI-Werkzeuge wie ChatGPT, Google Translate, DeepL Write, Duolingo oder Mondly von Lerner:innen stark nachgefragt werden, scheint das Potenzial von KI-Anwendungen für die Lehre bislang kaum genutzt. Zwar fühlen sich viele Sprachlehrer:innen seit der Pandemie im Umgang mit digitalen Werkzeugen versierter, aber welche zusätzlichen Möglichkeiten sich schon heute durch KI ergeben, scheint noch vergleichsweise unbekannt. Auch im DaF/DaZ-Bereich fehlt es dazu an Forschung, von empirischen Wirksamkeitsstudien über didaktische Empfehlungen bis hin zu Best-Practice-Beispielen. Der vorliegende Beitrag gibt daher einen systematischen Überblick über das von verheißungsvollen Anglizismen geprägte Feld der KI. Die wichtigsten, bereits nutzbaren KI-Werkzeuge für DaF/DaZ werden zusammengetragen und konkrete Einsatzmöglichkeiten für Lernen und Lehren vorgeschlagen. Auf dieser Basis werden Herausforderungen und Potenziale im interdisziplinären Spannungsfeld zwischen Informatik, Linguistik und Pädagogik diskutiert.
Among the numerous digital tools available today, more and more artificial intelligence (AI) applications are being used, driven by complex algorithms, big data and self-learning systems. Thus, today’s language learners can not only consult their language teachers or mentors on grammar, translation, pronunciation or learning strategies. Simultaneously, commercial and scientific interest in the application of AI is growing, in the so-called EdTech sector. Although there is strong demand from learners for AI tools such as ChatGPT, Google Translate, DeepL Write, Duolingo or Mondly, the potential of AI applications for teaching German seems to have hardly been used to date. While many language teachers have felt more adept at using digital tools since the pandemic, the additional possibilities that AI already offers today still seem comparatively unknown. There is also a lack of research in the area of German as a foreign language, from empirical effectiveness studies to didactic recommendations to best practice examples. To that end, this article provides a systematic overview of the field of AI in German language education. Drawing together the most important AI tools that can already be used for German as a foreign language, it proposes specific possible scenarios for learning and teaching. On this basis, challenges for and potentials of the interdisciplinary field between computer science, linguistics and education are discussed.