Schüler*innen generieren ein KI-basiertes Poster zum Gender Pay Gap mit dem Slogan equal work, equal pay und reflektieren dessen Wirkung und Aussagekraft.
Im Rahmen des BMBF-Verbundprojekts ViFoNet (2023–2025) erforscht das Teilprojekt 3.2 (Anglistik), wie critical digital literacy im Englischunterricht gefördert werden kann. Die Studie untersucht, wie Lernende KI-basierte Tools (z. B. ChatGPT, DALL·E) kritisch zur Gestaltung und Reflexion gesellschaftlicher Themen einsetzen. Die Intervention wurde im Design-Based-Research-Ansatz in Kooperation mit Schulen durchgeführt. Lehrkräfte erhielten vorbereitete Unterrichtssequenzen und Materialien zur Arbeit mit Laptops. In dieser Unterrichtsszene erstellen Schüler*innen mithilfe einer KI ein Poster zum Thema Gender Pay Gap. Der Prompt lautete: create an image about gender pay gap anschließend ergänzen die Lernenden den Slogan equal work, equal pay Die Gruppe analysiert das generierte Bild kritisch – insbesondere im Hinblick auf die visuelle Darstellung von Geschlechterrollen und die Frage, ob die Botschaft der Lohngleichheit überzeugend transportiert wird. 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.
