KI im literaturwissenschaftlichen Lernen und Lehren
Projektziel: Anwendung KI-basierter Tools in der literaturwissenschaftlichen Prüfungsvorbereitung; Vermittlung von KI-Kompetenzen und KI-Wissen in der Lehre
Status: bis 07/2025
Vorhaben
Ziel dieses Projektes ist es, kompetenzorientierte und individualisierte Lehr- und Lernpfade im Kontext der literaturwissenschaftlichen Lehre fächerübergreifend zu ermöglichen und Studierenden dynamische Lernmaterialien zur Unterstützung der Vorbereitung auf die literaturwissenschaftliche Staatsexamensprüfung bereitzustellen. Geplant sind die aktive Einbindung von KI-Tools in bestehende Kursformate für die Staatsexamensvorbereitung in der Anglistik und Germanistik sowie das Erstellen eines asynchron nutzbaren E-Portfolios.
Parallel geht es um den Einsatz und die Vermittlung von KI-Tools für die Prüfungsvorbereitung sowie um die Vermittlung einer KI-Grundkompetenz bei Studierenden (und Lehrenden) der Literaturwissenschaft. Studierende sollen einerseits mit technischem Grundwissen zu LLMS und generativer KI versorgt werden und andererseits an datenethische Reflexionen (Datenschutz, Fairness, Transparenz, Nachhaltigkeit, Datenbias etc.) herangeführt werden. Ausgehend davon werden in literaturwissenschaftlichen Veranstaltungen die Möglichkeiten und Grenzen KI-basierter Tools erprobt und diskutiert. Auch Strategien für (angehende) Lehrende werden erarbeitet, allen voran KI-Tools in der Unterrichtsvorbereitung und der Unterrichtsgestaltung.
Wenn relevante Kulturtechniken des Schreibens, Lesen und Interpretierens durch KI einen fundamentalen Wandel durchlaufen, hat das erhebliche Folgen für die Vermittlung von literaturwissenschaftlichem Wissen und literaturwissenschaftlichen Techniken und erfordert spezifische didaktische Kompetenzen und Lehr-Inhalte. Das Selbstlernmodul soll so gestaltet werden, dass die Studierenden asynchron spezifische literaturwissenschaftliche Kompetenzen vertiefen können.
Neben der Stärkung einer kritischen Medienkompetenz und literaturwissenschaftlicher Kompetenzen soll eine Grundkompetenz für KI gefördert werden, die angesichts der wachsenden Möglichkeiten KI-basierter Tools und generativer Verfahren für die Textarbeit unerlässlich ist. Insbesondere Lehramtsstudierende werden in ihrem späteren Berufsleben selbst mit der Frage nach KI-Lernprozessen sowie KI-basierten Prüfungsvorbereitungen konfrontiert und können hier erste Erfahrungen sammeln, sich technologisches Wissen aneignen und für damit verbundene rechtliche und ethische Fragestellungen sensibilisiert werden.
Das entwickelte Selbstlernmodul und darin enthaltenen Lernmaterialien sind auf andere geistes- und sozialwissenschaftliche Fächer übertragbar. Die entwickelten Inhalte fördern grundlegende Kompetenzen im Bereich der kritischen Mediennutzung und des KI-gestützten wissenschaftlichen Arbeitens, die für eine breite Studierendenschaft von Relevanz sind. Durch den gezielten Einsatz von dynamischen sowie asynchron nutzbaren Lernmaterialien lassen sich die Inhalte in unterschiedliche Lehrkontexte integrieren und eignen sich für Disziplinen, die ähnliche Anforderungen an wissenschaftliches Arbeiten und an eine kritische Auseinandersetzung mit KI haben.
Das digitale Selbstlernmodul (E-Portfolio) soll nach der Projektlaufzeit über die uniweite eLearning-Plattform WueCampus allen interessierten Studierenden zur Verfügung stehen.
Im Rahmen des Projekts wurde Anfang des Jahres mithilfe der Evaluationssoftware EvaSys eine universitätsinterne, fächerübergreifende Befragung von Studierenden zum Thema Künstliche Intelligenz und universitäre Lehre unternommen. Die Ergebnisse der Umfrage liefern wertvolle Einblicke in die Erfahrungen, Erwartungen und Bedenken von Studierenden hinsichtlich des Einsatzes KI-gestützter Technologien im Bildungsbereich. Die Ergebnisse und deren Auswertung werden ebenso wie Erfahrungen der Lehrenden bei der Vermittlung von KI-spezifischen Inhalten Teil einer größeren Publikation zum Thema „Künstliche Intelligenz in der literaturwissenschaftlichen Lehre“ sein, die zu den Projektzielen gehört.
Gerade die Analyse der studentischen Erwartungen und Erfahrungen ist relevant für Überlegungen zur Weiterentwicklung von KI-Tools und -Themen in der (literaturwissenschaftlichen) Hochschullehre. Indem die Bedürfnisse, Erwartungen und Bedenken der Studierenden systematisch erfasst werden, lassen sich KI-gestützte Lernformate zielgerichteter und effizienter entwickeln, was wiederum zu einer nachhaltig verbesserten Lehr- und Lernqualität führt.
