Spätestens ab der Mittelstufe verwenden Schülerinnen und Schüler oft ganz selbstverständlich textgenerierende KI zur Recherche oder auch zum Erstellen von Texten selbst. Viele sind von der Geschwindigkeit eingenommen und von der Qualität der Texte so überzeugt, dass eine kritische Sichtung und eigene Verbesserungen ausbleiben. Die Texte werden als mustergültige Lösung betrachtet und oft 1:1 übernommen. Wie können wir Lernende für die Art dieser Texte sensibilisieren und zu einem kritischen Umgang damit befähigen?

KI-Chatbots zeichnen sich dadurch aus, dass sie in hoher Geschwindigkeit Daten recherchieren, Informationen auf die Anfragen hin strukturieren und – je nach Qualität der zugrunde liegenden Bots und Prompts – entsprechend antworten. Das lässt sich für ein unterrichtliches Verfahren nutzen, welches Schülerinnen und Schüler in die Lage versetzt, sich anspruchsvollen literarischen Texten mit eigenen Fragen an Literaten anzunähern, anstatt sich Lösungen einfach präsentieren zu lassen.

KI-Chatbots werden von Schülerinnen und Schülern mittlerweile ganz selbstverständlich verwendet, sei es zur Recherche oder zur Erstellung von Texten in Hausaufgaben und Übungen. Problematisch gestaltet sich diese Verwendung, wenn sie unreflektiert geschieht, d.h. wenn das Prompting fehlerhaft ist oder KI-generierte Antworten unreflektiert übernommen werden. Wir stellen in diesem Blogbeitrag eine Variante vor, wie Lernende KI auf dem Weg zum eigenen Schreibprodukt sinnvoll nutzen.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Deutschunterricht eröffnet Möglichkeiten, Schülerinnen und Schüler bei der Überarbeitung eigener Texte anzuleiten. Insbesondere große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT, Gemini oder DeepSeek können individuelles Feedback geben und die Schreibkompetenz fördern. Ein weiteres innovatives Tool ist Peer von der TU München, das speziell zur Textanalyse und -überarbeitung entwickelt wurde.

Große Sprachmodelle (Large Language Modells, kurz LLMs) wie Chatbots können ein wertvolles Werkzeug im Unterricht und für die Unterrichtsvorbereitung sein. Die Qualität der Antworten hängt jedoch stark von der Art der Fragen, also vom Prompting, ab. Wir stellen eine sechsschrittige Vorgehensweise als Framework für effizientes Prompting vor, das helfen kann, gezielte und präzise Anfragen an die KI zu formulieren.