Schüler*innen generieren Zitate zum Thema „letting go“, lassen die KI Zeitmetaphern einarbeiten und setzen den Text anschließend in ein Bild ein. Im Rahmen des BMBF-Verbundprojekts ViFoNet (2023–2025) wurde im Teilprojekt 3.2 (Anglistik) beforscht, wie critical digital literacy im Englischunterricht gefördert werden kann.
Beforscht wurde insbesondere der Einsatz von KI-gestützten Tools (z. B. ChatGPT, DALL·E) sowie deren Potenzial für einen kritisch-reflexiven Umgang mit KI im Fremdsprachenlernen. Die Interventionsstudie wurde im Design-Based-Research-Ansatz in Zusammenarbeit mit Schulen durchgeführt. Lehrkräfte erhielten Unterrichtsentwürfe und Materialien, die mit Laptops umgesetzt wurden. Darin wurden KI-Tools praktisch eingesetzt und inhaltlich reflektiert. Der vorliegende Videoausschnitt zeigt eine Sequenz, in der Schüler*innen mit KI-Zitaten und Bildgestaltung experimentieren. Zunächst fordern sie die KI auf: “Give me quotes about letting go.” Anschließend verfeinern sie die Eingabe: “Put the aspect of time in these quotes.” Danach ergänzen sie: “Put the aspect inside that we can just be led by time.” Schließlich kopieren sie ein von ChatGPT erzeugtes Zitat und geben den neuen Prompt: “Put that on an image.” Das resultierende Bild enthält jedoch Rechtschreibfehler im Zitattext. Die Schüler*innen reagieren mit Verwunderung und Humor („No, it’s very interesting actually“) und reflektieren implizit über die Grenzen automatischer Text-Bild-Umsetzung. Die Szene verdeutlicht die kreative Nutzung von Instructural Prompting zur Kombination von sprachlicher und visueller KI-Arbeit sowie den bewussten Umgang mit den Fehlern der KI-Ausgabe. Dieser Videoausschnitt ist mittels eines für diesen Zweck programmierten machine-learning Tools anonymisiert, da das Lernen mit anonymisierten Videos einen Teil des Forschungsprojekts bildete. Bei dem Tool handelt es sich um VAiEd (Videoanonymization in education), welches die Köpfe der im Video sichtbaren Personen trackt und dann mit einem neu erstellten, in den Gesichtsparametern randomisierten 3D-Modell überlagert. Haare wurden entweder durch einen kreisförmigen gauss'schen Blur oder in späteren Videos durch eine dedizierte Haarerkennung ersetzt. Edge-cases, die der Algorithmus nicht erkannte wurden manuell geblurt. Sprache wurde durch Pitchshift und Modulation verfremdet. Alle Englischvideos enthalten zudem fest eingebrannte Untertitel.
