Schüler*innen geben den Prompt „picture poverty“ ein, um ein KI-Bild zum Thema Armut zu erzeugen. 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 sehr kurze Sequenz, in der Schüler*innen einen Instructural Prompt eingeben, um ein KI-generiertes Bild zum Thema „poverty“ (Armut) zu erstellen. Die Szene veranschaulicht die Anwendung einfacher Instruktionsbefehle zur Bildproduktion und verdeutlicht, wie Lernende präzise Eingaben nutzen, um thematisch relevante KI-Ergebnisse zu erhalten. 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.
