
AI-Writing-Lab
und Lektorierens, in der automatisierte Textgenese neue Formen der Kreativität hervorbringen wird. Gleichzeitig erfordern schreibende Chat-Bots aber auch ein kritisches Nachdenken über automatisierte Textgenese und -analyse, insbesondere den Umgang mit Biases, Fake News und der Verantwortlichkeit von Urheberschaft. Als universitärer Ausbildungsort für angehende Kulturschaffende, reagiert das Literaturinstitut Hildesheim mit dem Projekt AI-Writing-Lab auf den fundamentalen kulturellen Wandel durch KI: Durch die Einrichtung eines KI-Labors, sollen nachhaltig Kompetenzen vermittelt und praxisorientiert umgesetzt werden. Ziel ist es, Studierenden in experimentellen Lehrformaten (kreative Schreib-)Kompetenzen im Umgang mit KI-Modellen zu vermitteln gemeint sind hier sämtliche Dimensionen des Schreibens (Text, Film, SEO, Gaming). Übergeordnetes Ziel ist es, Schreiben mit KI als notwendige Erweiterung des Modulplans langfristig im Curriculum des Kulturcampus' (Fachbereich 2) der Universität Hildesheim zu verankern. Dazu sollen 1) experimentelle Lehrformate eingeführt, 2) eine technische Infrastruktur geschaffen und 3) Vernetzungsworkshops durchgeführt werden. Projektabschluss bildet ein digitales Manual: Was ist KI-Schreiben? Und welche Weichen müssen wir stellen, um den Umgang mit intelligenten Schreibmodelle in eine produktive und verantwortungsbewusste Zukunft zu lenken?
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Ziel des Vorhabens Learning STAR ist es, am Beispiel konkreter Experimente aus dem Naturwissenschaftlich-technischen Unterricht eine augmentierte Lernumgebung im Reallabor, also Laborsituationen, bereitzustellen, über die Lehramtsstudierende typische Fehler bei der Anleitung von Experimenten kennenlernen, die Fehler diagnostizieren und aufbauend darauf unterschiedliche Handlungsoptionen erproben können. Hierzu soll im Rahmen des Projekts für ein naturwissenschaftliches Experiment eine adaptive augmentierte Lernumgebung als Prototyp entwickelt und im Rahmen von fachdidaktischen Seminaren erprobt und evaluiert werden. Experimentieren ist für dieses Ziel eine gute Grundlage, weil die notwendigen Forschungsdaten (zu Fehlern, zur Prozessdiagnostik, zu günstigen Entscheidungen von Lehrkräften) bereitstehen und für die Programmierung der Lernumgebung genutzt werden können. Im Gegensatz zu Bildschirmlernumgebungen sind wir also in der Lage, in einem realen Ausbildungslabor der Universität eine gesamte experimentelle Unterrichtssituation zu simulieren, ohne dass dabei reale Schülerinnen und Schüler benötigt werden. Diese Ausbildung soll vor allem auf die Praxissemester besser vorbereiten, sodass in den Schulen die Unterrichtszeit effektiver genutzt werden kann. Um der Heterogenität späterer Schülergruppen besser begegnen zu können sollen zudem Fehler adressiert werden, wie sie in allen Schulstufen zu finden sind.
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