Schüler*innen testen, wie sie durch alternative Prompts KI-Beschränkungen umgehen können, und reflektieren die Reaktion des Systems kritisch. Im Rahmen des BMBF-Verbundprojekts ViFoNet (2023–2025) untersucht das Teilprojekt 3.2 (Anglistik) den kritischen Umgang mit KI-Systemen im Englischunterricht.
Ziel ist es, Lernende für algorithmische Grenzen, ethische Richtlinien und Bias in KI-gestützten Anwendungen zu sensibilisieren. Die Unterrichtsintervention basiert auf einem Design-Based-Research-Ansatz und verbindet kreative Medienarbeit mit kritischer Reflexion. In dieser Szene geben Schüler*innen nach einer zuvor von der KI verweigerten Anfrage einen neuen Prompt ein. Damit versuchen sie bewusst, die inhaltlichen Filter des Systems zu umgehen, um doch ein Bild mit einer ähnlichen Thematik (Poaching) zu erhalten. Nach der Generierung reagieren sie mit: „Very interesting.“ Die Szene zeigt anschaulich, wie Lernende experimentell mit Grenzen und ethischen Restriktionen von KI-Systemen umgehen – und dabei implizit über Fragen von Zensur, Repräsentation und Verantwortung in der KI-Bildgenerierung reflektieren. 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.
