Programm

Die Sommerschule kombiniert verschiedene Formate, die eine vielfältige Partizipation am aktuellen schreibdidaktischen Diskurs in allen Phasen der wissenschaftlichen Sozialisation ermöglichen: Vorträge und Diskussionen, Workshops, in denen empirische Daten untersucht werden, Werkstattgespräche, in denen Projektkonzepte diskutiert werden, Beratungskolloquien für Promotionsprojekte, eine Podiumsdiskussion, ein Open Space für Promovenden und Postdocs und ein Rahmenprogramm, das viele individuelle Gesprächsanlässe bietet.

Wir bitten um eine durchgängige Teilnahme!

Freitag, 21.06.

16:00 Ankunft
16:30 Begrüßung und Einführung
17:00 Vortrag 1: Noah Bubenhofer (Zürich): Textgenerierende künstliche Intelligenz: Neue und alte Schreibpraktiken in der Schule und an der Universität
18:30 Grillabend auf dem Schlossplatz

Samstag, 22.06.

09:00 dieS-Organisation und Open Space
10:30 Pause
11:00 Vortrag 2: Anna Lena Bodora, Mareike Fuhlrott, Abygail Nolden & Torsten Steinhoff (Siegen): Die KI schreibt (mit). Argumentatives Schreiben mit ChatGPT im Deutschunterricht der 8. Klasse
12:00 Bowl-Büffet
13:00 Workshop* | Werkstattgespräch** | Beratungskolloquien
15:00 Pause
15:30 Vortrag 3: Ingo Witzke (Siegen): Zur Bedeutung von Kalkülen und ‚Automatisierung‘ in der Mathematik – Implikationen für die Kompetenzentwicklung am Beispiel des Mathematikunterrichts
16:30 Podiumsdiskussion: Schreibunterricht in Zeiten Künstlicher Intelligenz***
18:30 Abendessen im Ristorante Brasserie

Sonntag, 23.06.

09:00 Postersession
10:00 Pause
10:15 Workshop* | Werkstattgespräch** | Beratungskolloquien
12:15 Pause
12:30 Abschlussdiskussion
13:30 Suppen-Büffet

* Workshop: Katrin Lehnen (Gießen): ChatGPT – Rollenkonzepte und Kooperationspraktiken
** Werkstattgespräch: Forschungsprojekt 1: Carolin Führer, Peter Gerjets & Sabrina Rösch (Tübingen): Textkreativität und KI? Norm und Relativität von Schreib- und Textroutinen in literarischen Schreibszenarien | Forschungsprojekt 2: Melanie Hendler, Sabine-Schmölzer-Eibinger & Stephan Schicker (Graz): Halluzinationen – Wenn KIs zu träumen beginnen | Moderation: Nadine Anskeit (Karlsruhe) & Sara Rezat (Paderborn)
*** Podiumsdiskussion: Gloria Goller (Karlsruhe), Björn Nölte (Berlin), Thorsten Pohl (Köln), Ingo Witzke (Siegen), Moderation: Afra Sturm (Brugg-Windisch)

Abstracts

Noah Bubenhofer (Zürich): Textgenerierende künstliche Intelligenz: Neue und alte Schreibpraktiken in der Schule und an der Universität

Textgenerierende Sprachmodelle wie ChatGPT können allerhand: Texte verfassen und bewerten, programmieren, Ideen entwickeln, Daten auswerten. Was sind Sprachmodelle eigentlich, warum können sie das – und was können sie nicht? In meinem Vortrag blicke ich aus einer linguistischen Perspektive kritisch auf textgenerierende „KI“ und frage nach den Veränderungen des Schreibens in der Schule und in der Wissenschaft vor dem Hintergrund einer langen Tradition des Schreibens mit Maschinen. Welche Veränderungen und Probleme ergeben sich mit den neuen Schreibpraktiken? Und welche Kompetenzen im Sinn einer „AI-Literacy“ müssen wir uns erarbeiten und vermitteln, um zu einem angemessenen und sinnvollen Umgang mit KI zu gelangen?

Anna Lena Bodora, Mareike Fuhlrott, Abygail Nolden & Torsten Steinhoff (Siegen): Die KI schreibt (mit). Argumentatives Schreiben mit ChatGPT im Deutschunterricht der 8. Klasse

Der Vortrag stellt das Forschungsdesign und erste Ergebnisse der Design-Research-Studie „KI-Schreibarrangements“ (KIS) zum Schreiben mit ChatGPT in einer 8. Klasse vor. 26 Schüler:innen eines Gymnasiums in Olpe planten, formulierten und überarbeiteten einen argumentativen Text im Rahmen eines digitalen materialgestützten Schreibarrangements. Der Umgang mit ChatGPT war ihnen dabei weitgehend freigestellt. Der Unterricht fand in Einzel- und Gruppenarbeit statt, wurde von der Deutschlehrerin geleitet und erstreckte sich über acht Unterrichtsstunden in drei Wochen. Erhoben wurden Videoaufnahmen der Gruppenarbeiten und Bildschirme, die Chatverläufe, die Schülertexte und retrospektive Evaluationen der Gruppen. Der Vortrag diskutiert Herausforderun-gen der Datenerhebung, -analyse und -interpretation und präsentiert ausgewählte Beispiele, die ein vielfältiges Spektrum von Mensch-Maschine-Schreibpraktiken erkennen lassen und Risiken und Chancen des Einsatzes von Large Language Models im Schreibunterricht andeuten.

Ingo Witzke (Siegen): Zur Bedeutung von Kalkülen und ‚Automatisierung‘ in der Mathematik – Implikationen für die Kompetenzentwicklung am Beispiel des Mathematikunterrichts

Die Entwicklung und Anwendung von Kalkülen und Algorithmen markiert einen Kernaspekt der Mathematik. Diese Konzepte, essentiell sowohl in historischer als auch in lerntheoretischer und mathematikdidaktischer Hinsicht, können als fundamentale Ideen im Feld der Mathematik bezeichnet werden. Durch die Algorithmisierung gewisser mathematischer Denk- und Arbeitsweisen eröffnen sich Möglichkeiten zur effizienten Übertragung dieser Prozesse auf neue Anwendungsgebiete, was zur Erschließung neuer Wissensfelder führt(e). Zudem bieten Algorithmen den Vorteil, dass sie Kapazitäten freisetzen, welche für das Lösen nicht-standardisierter Probleme verwendet werden können. In der modernen Mathematikdidaktik dienen Algorithmen beispielsweise als Basis für die Entwicklung von automatisierenden Werkzeugen – von traditionellen Algorithmentafeln über Taschenrechner und dynamische Geometriesoftware bis hin zu KI-basierten Tools, deren Einsatz im Mathematikunterricht zunehmend erforscht wird. Dieser Vortrag bietet zunächst einen historischen Einblick über die Rolle von Kalkülen und Algorithmen als Grundpfeiler der Mathematik und späterer technischer Automatisierungsprozesse. Weiterhin werden die Debatten rund um die Einführung von Taschenrechnern sowie die Nutzung dynamischer Geometriesoftware-Tools exemplarisch beleuchtet. Abschließend werden auf Grundlage einer empirischen Studie im bc:olpe die Möglichkeiten des Einsatzes von KI-Technologien wie Chat-GPT im Mathematikunterricht erörtert, insbesondere im Hinblick auf deren Beitrag zur Förderung von Argumentations- und Entdeckungsprozessen.

Katrin Lehnen (Gießen): ChatGPT - Rollenkonzepte und Kooperationspraktiken

Beim gemeinsamen Schreiben entsteht die Notwendigkeit, Formulierungsaktivitäten zu koordinieren und Textvorschläge auszuhandeln. In Abhängigkeit von Aufgabe, Expertise und gemeinsamer Kooperationserfahrung entstehen in der Interaktion Rollen und Zuständigkeiten, z.B. Schreiber:in, Leser:in, Kommentator:in, Korrektorin, etc. Beim Schreiben mit ChatGPT entstehen Rollenkonstellationen anders – quasi-interaktiv –, indem das Programm von Nutzer:innen in spezifischer Weise konsultiert und häufig als soziales Gegenüber adressiert wird. An unterschiedlichen Beispielen (menschliche Kollaboration vs. menschlich-maschinelle Kooperation) soll im Workshop erkundet werden, wie sich Praktiken unterscheiden und beschreibbar werden.

Carolin Führer, Peter Gerjets & Sabrina Rösch (Tübingen): Textkreativität und KI? Norm und Relativität von Schreib- und Textroutinen in literarischen Schreibszenarien

Im BMBF-Projekt WR-AI-TING werden mit einem interdisziplinären Ansatz und einem breiten Arsenal qualitativer und quantitativer Methoden KI-unterstützte literarisch-kreative Schreibszenarien in schulischen und außerschulischen Kontexten untersucht. Im Werkstattbericht wird zunächst die Anlage und das Design des Gesamtprojektes vorgestellt, an dem Expert_innen aus Literaturwissenschaft, Museumspädagogik, Deutschdidaktik, Instruktionspsychologie, Kreativitätsforschung sowie Computerlinguistik beteiligt sind. Vertiefend wird problematisiert, inwieweit bisherige Untersuchungen zur Schreib- und Textroutine aufgegriffen werden könnten, um sie für das literaturdidaktische Teilprojekt fruchtbar zu machen. In diesem sollen lehrergeleitete und kollaborative Überarbeitungsprozesse und -gespräche vergleichend rekonstruiert werden.

Melanie Hendler, Stephan Schicker & Sabine Schmölzer-Eibinger (Graz): Halluzinationen – Wenn KIs zu träumen beginnen

Mithilfe von ChatGPT und anderen generativen Tools können binnen kurzer Zeit Texte von beeindruckender sprachlicher Qualität generiert werden, die von menschlichen Texten kaum unterscheidbar sind (vgl. Schicker/Akbulut, 2023). Die Information in diesen Texten müssen jetzt und vermutlich auch in Zukunft aufgrund der Tendenz der Systeme, zu halluzinieren (vgl. Ganguli et al., 2022), allerdings kritisch auf ihre Faktizität hin überprüft werden. Im dieS-Werkstattgespräch wird im Rahmen eines Kurzvortrags ein didaktisches Modell vorgestellt, mit dessen Hilfe Schüler*innen der Sekundarstufe II KI-generierten Texten kritisch im Sinne des epistemisch-wachsamen Lesens (vgl. Sperber et al., 2010) begegnen. Das im Zentrum des Beitrags stehende Modul fokussiert dabei Falschinformationen, die durch Halluzinationen von generativen KI zustande kommen. Schreiben und schriftliche Fähigkeiten spielen dabei in zweifacher Hinsicht eine Rolle: Didaktisch wird einerseits das Thema automatisiertes Schreiben adressiert, da die Funktionsweise von generativen Schreibprogrammen behandelt wird. Andererseits lernen Schüler*innen auch induktiv, worauf man bei Prompts (schriftlichen Eingaben) achten muss, um Halluzinationen zu vermeiden, um auf diese Weise generative Schreibprogramme als sinn-volle Hilfsmittel einsetzen zu können. Das Modul KI und Falschinformation wird an berufsbildenden höheren Schulen erprobt und auf Grundlage von Entwicklungsforschung (Design Based Research) zyklisch überarbeitet. Im Sinne designbasierter Forschung nach Euler & Sloane (2014) erfolgt die Entwicklung des Unterrichtsmoduls methodisch-iterativ: Zunächst wird ein didaktisches Präkonzept von Studierenden erprobt und auf Grundlage von schriftlichen Rückmeldungen überarbeitet. Das Design wird zudem im Zuge einer Lehrer*innenfortbildung vorgestellt und auf Grundlage des Feedbacks optimiert. Schließlich erfolgt eine Erprobung an Schulen durch dieselben Lehrpersonen, woran eine weite-re Überarbeitungsphase anschließt. Lernenden- und Expert*innengespräche sowie mündliches und schriftliches Feedback werden im Sinne des DBR systematisch dokumentiert (vgl. Haagen-Schützenhöfer et al., 2023). Die DBR-typische multimethodische Herangehensweise (vgl. z.B. Cobb, 2003) ist vor allem für den sich ständig entwickelnden Bereich von Künstlicher Intelligenz in der Bildung sinnvoll, weil mit den Feedbackzyklen auch neuere Erkenntnisse und Informationen zur Diskussion stehen und gegebenenfalls in den Überarbeitungsphasen berücksichtigt werden können. Erste Ergebnisse der Erprobung und der zyklischen Überarbeitung des Moduls sollen im Anschluss an den Vortrag zur Diskussion gestellt werden. Folgende Fragen sollen zur Diskussion stehen:

- Bei DBR handelt es sich um keine Methode, sondern um eine Forschungsmethodologie, mit deren Hilfe didaktische Designs zyklisch optimiert werden. Welchen sinnvollen Beitrag kann eine solche Vorgehensweise bei der Entwicklung von didaktischen Settings spielen? Welche forschungsmethodischen Kritikpunkte könnte es daran geben?
- Ist die Einbindung / Thematisierung von generativer KI im Deutschunterricht legitim? Warum und warum nicht? Wie stark sollte diese thematisiert werden und welche didaktisch- methodischen Konsequenzen wären daraus zu ziehen?
- Inwiefern kann man Lehrpersonen auf den Einfluss generativer KI im Schreibunterricht vorbereiten? (AI-Detektoren; Erstellung von Unterrichtsmaterialien usw.)
- Inwiefern werden durch die offensive Einbindung von KI im unterrichtlichen Alltag eigenständige und selbstregulatorische Schreibprozesse beeinträchtigt und/oder begünstigt?
- Inwiefern macht Künstliche Intelligenz und automatisiertes Schreiben eine stärkere Zusammenarbeit zwischen geisteswissenschaftlichen, naturwissenschaftlichen und technischen Disziplinen notwendig? Welche didaktischen und methodischen Einflüsse und Veränderungen wären bei einer stärkeren interdisziplinären Ausrichtung für den Schreibunterricht mitzudenken?

Literatur

Cobb, P. at al. (2004): Design experiments in educational research. Educational researcher, 32(1), 9-13. https://doi.org/10.3102/0013189X032001009
Euler, D. & Sloane, P. F. E. (Hg.) (2014). Editorial. In D. Euler & P. E. F. Sloane (Hg.), Design-Based Research (S. 7-14). Stuttgart.
Haagen-Schützenhöfer, C. et al. (2023). Design-based research - Tension between practical relevance and knowledge generation - What can we learn from projects? EURASIA Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 20(1). https://doi.org/10.29333/ejmste/13928.
Ganguli, D. et al. (2022). Predictability and surprise in large generative models. Proceedings of the 2022 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, S. 1747-1764. https://doi.org/10.48550/arXiv.2202.07785.
Schicker, S. & Akbulut, M. (2023). ChatGPT - maschinelle und menschliche Textsortenkompetenz. In S. Schicker & L. Miškulin Saletović (Hg.), Sprachliche Handlungsmuster und Text(sorten)kompetenz: Ein Sammelband im Rahmen der IDT 2022 (S. 169-196). Graz: Graz University: Library Publishing. https://doi.org/10.25364/978390337426311.
Sperber, D. et al. (2010): Epistemic vigilance. Mind & Language 25(4), 359–393. doi.org/10.1111/j.1468-0017.2010.01394.x.