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Wie realistisch sind unsere Erwartungen an KI im Literaturunterricht? : zur Professionalisierung von Deutschlehrkräften und Deutschdidaktik für einen digital souveränen Umgang mit generativer KI
Brüggemann, Jörn; Ascherl, Carina; Okesson, Laureen (2026): Wie realistisch sind unsere Erwartungen an KI im Literaturunterricht? : zur Professionalisierung von Deutschlehrkräften und Deutschdidaktik für einen digital souveränen Umgang mit generativer KI, in: Bamberg: Otto-Friedrich-Universität, S. 1–21, doi: 10.20378/irb-115133.
Faculty/Chair:
Author:
Alternative Title:
How Realistic Are Our Expectations of AI in Literature Lessons? : on the Professionalisation of German Language Teachers for a Digitally Sovereign Use of Generative AI
Publisher Information:
Year of publication:
2026
Pages:
Language:
German
DOI:
Abstract:
Der Beitrag diskutiert, inwiefern Erwartungen an generative Künstliche Intelligenz im Literaturunterricht realistisch sind, und leitet daraus Anforderungen an die Professionalisierung von Deutschlehrkräften ab. Auf Basis theoretischer Überlegungen und empirischer Befunde wird gezeigt, dass Large Language Models wie ChatGPT zwar Potenziale für literarische Verstehensprozesse bieten, zugleich jedoch durch fachliche Unzuverlässigkeit, inkonsistente Outputs und begrenzte Lernerangemessenheit gekennzeichnet sind. Vor diesem Hintergrund wird das Konzept digitaler Souveränität als Ziel fachlicher Lehrkräftebildung eingeführt, das funktionale und personale Facetten umfasst. Am Beispiel von Fortbildungsangeboten aus dem Projekt DiSo-SGW werden Ansätze aufgezeigt, wie Lehrkräfte dazu befähigt werden können, Potenziale und Grenzen von KI im Kontext des Literaturunterrichts reflektiert einzuordnen und Schüler:innen zu einem kritischen Umgang anzuleiten.
Keywords: ; ; ; ; ; ; ;
Generative KI
Literaturunterricht
Digitale Souveränität
Lehrkräftefortbildung
ChatGPT
Literarische Verstehenskompetenz
Prompt-Engineering
Lehrkräfteprofessionalisierung
DDC Classification:
RVK Classification:
Type:
Preprint
Activation date:
May 27, 2026
Permalink
https://fis.uni-bamberg.de/handle/uniba/115133