Die Lehrkraft weist im Plenum darauf hin, dass in KI-generierten Bildern Frauen und People of Color kaum sichtbar sind, und leitet daraus eine Diskussion über Bias und Diversität ab.
m Rahmen des BMBF-Verbundprojekts ViFoNet (2023–2025) wurde im Teilprojekt 3.2 (Anglistik) untersucht, wie critical digital literacy im Englischunterricht gefördert werden kann. Dabei wurde der Einsatz von KI-gestützten Tools (z. B. ChatGPT, DALL·E) genutzt, um Lernende für gesellschaftliche, kulturelle und ethische Aspekte digitaler Medienproduktion zu sensibilisieren. Die Interventionsstudie wurde im Design-Based-Research-Ansatz in Zusammenarbeit mit Schulen umgesetzt. Lehrkräfte erhielten Unterrichtsentwürfe und Materialien, die mit Laptops durchgeführt wurden. Der vorliegende Videoausschnitt zeigt eine kurze Plenumssequenz, in der die Lehrkraft darauf hinweist, dass in KI-generierten Bildern Frauen und People of Color nur unzureichend repräsentiert sind. Diese Beobachtung wird genutzt, um mit den Schüler*innen über Diversität, Bias und Repräsentationsgerechtigkeit in der KI-Bildproduktion zu sprechen. Die Szene verdeutlicht, wie KI-gestützte Medienarbeit zu einer kritischen Reflexion über gesellschaftliche Stereotype und algorithmische Verzerrungen anregt. 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.
