Benutzer:Nadine Anskeit

Die digitale Transformation und der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) gewinnen zunehmend an Bedeutung im Bildungsbereich (KMK, 2024). Besonders Large Language Models (LLMs) bieten Potenziale zur Individualisierung von Lernprozessen (Kasneci et al., 2023), werfen jedoch auch Fragen hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf die Selbstständigkeit und kognitive Entwicklung der Lernenden auf (Steinhoff, 2023). Im Deutschunterricht stellt die Erörterung eine zentrale Kompetenz dar, doch viele Schüler:innen wenden den Argumentationsaufbau mechanisch an und haben Schwierigkeiten, Gegenargumente kohärent einzubinden und kritisch zu reflektieren (Rezat, 2011; Rösch, 2019). Vor diesem Hintergrund untersucht das vorliegende Forschungsprojekt die Wirksamkeit eines KI-gestützten dialogischen Lehr-Lernsettings zur Förderung der schriftlichen Argumentationskompetenz von Jugendlichen. Anstelle eines generativen Ansatzes („Chat-to-Generate“) verfolgt das Konzept einen interaktiven Dialogansatz („Chat-to-Chat“), bei dem die KI als „Schreibpartner“ fungiert. Ziel ist es, durch gezieltes Prompting und sokratische Gesprächsführung kognitive Dissonanzen zu erzeugen, um eine tiefere argumentative Auseinandersetzung anzuregen (Opper, 2023). Die zentrale Forschungsfrage lautet: Inwiefern fördert eine KI als dialogischer Lernpartner die schriftliche Argumentationskompetenz von Jugendlichen in der Sekundarstufe I? Im Rahmen einer Interventionsstudie in einer neunten Klasse in Baden-Württemberg werden zwei unterschiedliche KI-Interaktionsstrategien getestet: (1) eine KI, die inhaltliche Informationen zum Thema „Fast Fashion“ bereitstellt und die Überarbeitung von Texten unterstützt, und (2) eine KI, die sokratische Rückfragen stellt, um argumentatives Denken zu vertiefen. Ein dreistufiges Modell zur Förderung von Selbstwahrnehmung und Perspektivwechsel bildet die didaktische Grundlage (Bussmann, 2017, 2019): Zunächst reflektieren die Lernenden ihre eigenen Überzeugungen (Runtenberg, 2016), anschließend übernehmen sie Gegenpositionen (Feilke, 2010) und integrieren diese in ihre Argumentation. Der Schreibprozess wird dabei durch metakognitive Strategien gestützt (Kuntze & Prediger, 2005). Zur Evaluation kommt ein Pre-Post-Test-Design zum Einsatz. Die Schüler:innen fertigen zunächst eine erste Erörterung (Pretest) an und überarbeiten diese nach der Intervention (Posttest). Die schriftlichen Ergebnisse werden nach der NAEP Globalskala für argumentierende Texte analysiert (Gorman, 2010), während die Interaktionsprotokolle mittels qualitativer Inhaltsanalyse nach Mayring (2015) ausgewertet werden. Erste quantitative und qualitative Ergebnisse zeigen, dass eine dialogische, insbesondere sokratisch geprägte KI-Interaktion zu kohärenteren, kritisch-reflektierteren Texten führt als die bloße Nutzung generierter Inhalte. Die Studie unterstreicht damit, dass der KI-Einsatz nicht nur zur Textproduktion, sondern vorrangig zur kognitiv aktivierenden Interaktion beitragen sollte. Die gewonnenen Erkenntnisse liefern wichtige Implikationen für den pädagogisch-didaktischen Einsatz von KI im Schreibunterricht und eröffnen neue Perspektiven für die Gestaltung digitaler Lernumgebungen.