Im Englisch-Modul B2+ von Prof. Dr. Heiko Ahmann wird die Glossarerstellung als freie Projektarbeit systematisch mit generativer KI kombiniert. Ziel ist nicht die Abkürzung von Lernprozessen, sondern deren gezielte Reorganisation: KI übernimmt klar definierte Analyse- und Strukturierungsaufgaben, während Auswahl, Bewertung und Anwendung des Wortschatzes bei den Studierenden verbleiben. Das Szenario ist mit geringem Aufwand umsetzbar und unmittelbar auf andere Fachbereiche übertragbar.
Didaktische Umsetzung in wenigen Schritten
Studierende wählen sechs thematisch passende englischsprachige Texte (z. B. Zeitungsartikel, Fachbeiträge). Diese dienen als inhaltlich verbindliche Referenzbasis. Die Texte werden bereinigt, als PDF gespeichert und gesammelt in ein generatives KI-Tool (Google Gemini) hochgeladen. Der zentrale didaktische Hebel ist ein präzise formulierter Prompt. Er steuert sowohl das Ergebnis als auch die Lernqualität:
(Prompt)
Ich bin Student/in in einem Englischkurs auf dem Niveau B2+. Ich lade dir hier sechs Texte hoch. Bitte erstelle basierend auf diesen Texten eine Vokabelliste mit genau 50 Einträgen. Die Liste soll in einer Tabelle mit sechs Spalten dargestellt werden:
- Laufende Nummer
- Englischer Ausdruck
- Grammatikalische Struktur (z. B. transitiv/intransitiv, Präpositionserfordernis, Infinitiv oder -ing-Form etc.)
- Deutsche Übersetzung
- Beispielsatz auf Englisch (idiomatisch und kontextnah)
- Beispielsatz auf Deutsch (idiomatische Entsprechung)
Bitte beachte:
- Die Liste soll eine ausgewogene Mischung aus Substantiven, Verben, Adjektiven und Adverbien enthalten.
- Die Beispielsätze auf Englisch sollen sprachlich abwechslungsreich sein und sich in ihrer Länge unterscheiden.
- Alle Ausdrücke sollen aus den hochgeladenen Texten stammen oder in engem inhaltlichem Zusammenhang mit deren Themen stehen.
- Gib mir bitte alle 50 Einträge vollständig in einer einzigen Antwort.
Der Prompt definiert Anzahl, Wortarten, grammatikalische Informationen, zweisprachige Beispielsätze sowie die inhaltliche Bindung an die Quellen. Dadurch wird verhindert, dass die KI beliebigen oder niveaufremden Wortschatz generiert. Die Ausgabe erfolgt tabellarisch, um Anpassungen und Weiterverarbeitung zu ermöglichen:
Aktive Weiterverarbeitung und Transfer
Das KI-Ergebnis ist kein Endprodukt. Studierende integrieren ausgewählte Begriffe aktiv in Präsentationen oder Projektarbeiten. Aussprache- und Gebrauchszweifel werden bewusst mit externen Fachressourcen (z. B. Wörterbüchern oder Videos) geklärt. Damit bleibt die Verantwortung für sprachliche Qualität bei den Lernenden, während die KI eine vorbereitende Funktion hat.
Übertragbarkeit auf andere Fachbereiche
Das didaktische Szenario ist bewusst generisch angelegt und lässt sich ohne strukturelle Anpassungen auf unterschiedliche fachliche Kontexte übertragen. Ob es um Fachbegriffe in Technik, Wirtschaft oder Gesundheit, um juristische und regulatorische Terminologie oder um zentrale Konzepte aus Forschungsliteratur geht: Erforderlich sind lediglich geeignete Ausgangstexte sowie ein fachlich präzisierter Prompt. Die didaktische Logik bleibt dabei konstant, indem die KI die strukturierende Vorarbeit übernimmt und die Studierenden den erzeugten Begriffskorpus aktiv in fachliche Anwendungen und Leistungsnachweise integrieren.
Take-Aways
- Ein vorgegebener Prompt für den Einsatz eines KI-Tools steuert und strukturiert den Lernprozess, ohne ihn zu automatisieren.
- Der didaktische Mehrwert entsteht nicht durch die KI-Generierung, sondern durch Auswahl, Anwendung und Transfer des erzeugten Materials durch die Studierenden.
- KI-Kompetenz entwickelt sich eingebettet in fachliche und sprachliche Arbeit.
Weiterführende Links und Ressourcen
↗ Fachgruppe Fremdsprachen im Überblick (Moodle)
Kontakt
Prof. Dr. Heiko Ahmann, Fachgruppe Fremdsprachen
↗ heiko.ahmann@fhgr.ch
Für Unterstützung zu Didaktik und Moodle wenden Sie sich bitte an das ↗ TLC-Team.
Hinweis: Die Illustration des Beitragbildes wurde mit ↗ Notebook LM von Google erstellt.