Wortschatz in Lesetexten mittels Künstlicher Intelligenz für DaZ-Lernende vorentlasten
DMDP-MFDP
- Montefusco, Adriano ORCID Freiburg
- 2025
Published in:
- Sprachlich-Literarisches Lernen und Deutschdidaktik: Unterrichtsvorhaben (SLLD-U). - Universitätsbibliothek der Ruhr-Universität Bochum. - 2025
KI
Deutschunterricht
Lesen
Wortschatzerwerb
DaZ
AI
German as a second language
GSL
reading
vocabulary acquisition
English
German
One of the most common tasks that teachers face in classes with a heterogeneous first-language
composition is identifying the required vocabulary, which must be introduced for GSL learners concerning their
first-language resources when reading texts are addressed in class. Artificial intelligence can significantly simplify
this process, especially where teachers are not proficient in the learners' first languages.
The article presents an application of artificial intelligence by teachers to identify vocabulary in a reading text that
should be pre-learned by GSL learners, taking into account their first language. Using appropriate prompts,
didactically informed interventions are developed to support learners in acquiring vocabulary. The article critically
evaluates the results and formulates tips that must be considered when prompting in comparable contexts. Eine der häufigsten Aufgaben, mit denen sich Lehrpersonen in erstsprachlich heterogen zusammengesetzten Klassen konfrontiert sehen, besteht in der Identifikation des benötigten Wortschatzes, der für DaZ-Lernende mit Bezug auf ihre erstsprachlichen Ressourcen vorentlastet werden muss, wenn Lesetexte im Unterricht behandelt werden. Künstliche Intelligenz kann diesen Prozess entscheidend vereinfachen, insbesondere dort, wo Lehrpersonen die Erstsprachen der Lernenden nicht beherrschen. Der Beitrag stellt eine lehrpersonenseitige Anwendung von Künstlicher Intelligenz vor, um in einem Lesetext den Wortschatz zu identifizieren, der für DaZ-Lernende unter Berücksichtigung ihrer Erstsprache vorentlastet werden soll. Mit geeigneten Prompts werden schließlich didaktisch-informierte Interventionen entwickelt, welche die Lernenden beim Wortschatzerwerb unterstützen sollen. Der Beitrag ordnet die Ergebnisse kritisch ein und formuliert Tipps, die beim Prompten in vergleichbaren Kontexten berücksichtigt werden müssen.
composition is identifying the required vocabulary, which must be introduced for GSL learners concerning their
first-language resources when reading texts are addressed in class. Artificial intelligence can significantly simplify
this process, especially where teachers are not proficient in the learners' first languages.
The article presents an application of artificial intelligence by teachers to identify vocabulary in a reading text that
should be pre-learned by GSL learners, taking into account their first language. Using appropriate prompts,
didactically informed interventions are developed to support learners in acquiring vocabulary. The article critically
evaluates the results and formulates tips that must be considered when prompting in comparable contexts. Eine der häufigsten Aufgaben, mit denen sich Lehrpersonen in erstsprachlich heterogen zusammengesetzten Klassen konfrontiert sehen, besteht in der Identifikation des benötigten Wortschatzes, der für DaZ-Lernende mit Bezug auf ihre erstsprachlichen Ressourcen vorentlastet werden muss, wenn Lesetexte im Unterricht behandelt werden. Künstliche Intelligenz kann diesen Prozess entscheidend vereinfachen, insbesondere dort, wo Lehrpersonen die Erstsprachen der Lernenden nicht beherrschen. Der Beitrag stellt eine lehrpersonenseitige Anwendung von Künstlicher Intelligenz vor, um in einem Lesetext den Wortschatz zu identifizieren, der für DaZ-Lernende unter Berücksichtigung ihrer Erstsprache vorentlastet werden soll. Mit geeigneten Prompts werden schließlich didaktisch-informierte Interventionen entwickelt, welche die Lernenden beim Wortschatzerwerb unterstützen sollen. Der Beitrag ordnet die Ergebnisse kritisch ein und formuliert Tipps, die beim Prompten in vergleichbaren Kontexten berücksichtigt werden müssen.
- Faculty
- Faculté des sciences de l'éducation et de la formation
- Department
- Département de formation à l’enseignement
- Language
-
- German
- Classification
- Education, teaching
- Other electronic version
- License
-
CC BY-SA
- Open access status
- diamond
- Identifiers
-
- DOI 10.46586/SLLD.442.538
- ISSN 2701-0619
- Persistent URL
- https://folia.unifr.ch/unifr/documents/333888
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