CfP Sammelband

11.12.2024

"Literatur \\ Künstliche Intelligenz // Didaktik"

Seit der Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 reißt das Interesse an generativer Künstlicher Intelligenz (KI) nicht ab. Im Gegenteil: Kaum ein anderes Thema wurde in den letzten Jahren in kürzester Zeit mit ähnlicher Intensität bearbeitet. Davon zeugen nicht nur zahlreiche Zeitschriftenausgaben (z. B. ide 2/2024, LiU 1/2024, MdGV 4/2023), sondern auch Tagungen (z. B. „DeutschGPT“ in München und Potsdam) oder Tagungssektionen (z. B. „Schreiben mit KI“ beim Symposion Deutschdidaktik 2024), die sich dezidiert den Chancen und Herausforderungen von KI – hier v. a. Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT – im Deutschunterricht und der Lehrkräftebildung widmeten. Entsprechend vielfältig sind die bisher vorliegenden Arbeiten: Neben theoretischen Überlegungen zur Funktionsweise generativer KI (z. B. Müller & Fürstenberg, 2023) oder zu Formen der Mensch-Maschine-Interaktion (z. B. Steinhoff, 2023) liegen erste Unterrichtsvorschläge (z. B. Hendler et al., 2024) sowie Ergebnisse explorativer empirischer Studien für unterschiedliche Kompetenzbereiche des Deutschunterrichts (z. B. Nix & Führer, 2024) und für die Lehrkräftebildung (z. B. Helm & Hesse, 2024; Magirius & Scherf, 2023) vor.

Legt man ein besonderes Augenmerk auf den literaturdidaktischen Diskurs, fällt auf, dass KI bislang v.a. als Instrument zur Unterstützung literarischer Interpretations- oder Verstehensprozesse in den Blick genommen wird (vgl. im Überblick Magirius, Hesse, et al., 2024). Konzeptionell betrachtet wird in entsprechenden Studien, inwiefern KI in der Lage ist, schulische Interpretationsaufgaben zu lösen (z. B. Susteck & Perder, 2023), die Schüler:innen beim Verstehen literarischer Texte zu unterstützen (z. B. Führer & Nix, 2023) oder im Unterricht als Dialogpartner zu fungieren (z. B. Magirius & Lösener, 2024). Zudem gehen einige Arbeiten der Frage nach, wie jenseits der Rezeption auch die Produktion von Literatur unterstützt werden kann, z. B. im Bereich des literarischen Schreibens (Führer & Gerjets, 2024, S. 7–12). Schließlich finden sich Publikationen, in denen KI als Sujet unterschiedlicher literarischer Texte und Medien betrachtet wird (z. B. Kugler, 2024, sowie etliche Aufsätze in LiU 1/2024).

Noch ungeklärt ist die Frage, welche Konsequenzen sich aus dem Aufkommen und der rasanten Verbreitung generativer KI für die Produktion und Rezeption von Literatur ergeben und inwiefern vor diesem Hintergrund literaturwissenschaftliche Kategorien und literaturdidaktische Verfahrensweisen neu durchdacht werden müssen. Hierbei kann zum einen an Arbeiten aus Literatur-, Medien- und Kunstwissenschaften angeknüpft werden, die bereits seit geraumer Zeit erkannt haben, dass sich in Zeiten von generativer KI das Verständnis von literaturwissenschaftlichen Kategorien wie z. B. Literatur, Autorschaft, Kreativität oder Gattung wandelt (vgl. z. B. die Beiträge in Catani, 2024a). Zum anderen wird in literaturdidaktischen Bezugsdisziplinen darauf verwiesen, dass digitale bzw. generative Formen von Literatur eine Reflexion und Erweiterung gängiger Interpretationsmethoden erfordern, insofern diese etwa die Besonderheiten der Auseinandersetzung mit Algorithmen oder Quellcodes nicht hinreichend reflektieren (vgl. z. B. die Beiträge in Bajohr & Krajewski, 2024).

Eine Literaturdidaktik, die sich als eingreifende Kulturwissenschaft versteht, und an der wissenschaftlichen Erschließung und Reflexion des gesamten Handlungsfeldes Literatur interessiert ist (vgl. Kepser & Abraham, 2016), muss die sich verändernden Bedingungen literarischer Produktion und Rezeption in den Blick nehmen und deren Implikationen für außerschulisches, hochschulisches oder schulisches literarisches Lernen bedenken. Hierzu kann die Literaturdidaktik sowohl auf Überlegungen benachbarter Disziplinen aufbauen (Literatur-, Medien-, Rechtswissenschaft, Philosophie usw.) als auch bestehende Impulse für den Deutschunterricht in einer Kultur der Digitalität und künstlicher Intelligenz weiterdenken (z. B. Brand et al., 2021; Frederking, 2023; Gailberger & Wietzke, 2018; Hauck-Thum & Noller, 2021; Krammer et al., 2021).

Der Call lädt Interessierte vor diesem Hintergrund dazu ein, Beiträge einzureichen, die sich mit literaturwissenschaftlichen Kategorien oder (unterrichtlichen) Texterschließungsverfahren befassen und diese mit Blick auf den Einfluss von KI reflektieren. Die nachfolgenden exemplarischen Fragestellungen sollen das Erkenntnisinteresse der Herausgeber veranschaulichen.

Reflexion literaturwissenschaftlicher Kategorien:

  • Inwiefern ändern sich Vorstellungen vom Gegenstand Literatur in einer Zeit, in der „Bücher aus dem Textautomaten“ (Lauer, 2023) nicht mehr bloß Kunstexperimente sind, sondern möglicherweise zum neuen Standardfall literarischer Produktion werden? Welche Auswirkungen ergeben sich daraus beispielsweise hinsichtlich Textauswahl und Kanonfragen im Deutschunterricht und Lehramtsstudium?
  • Inwiefern kann das Aufkommen generativer Literatur die Debatte um Autorschaftskonzepte (u. a. Fischer, 2015; Jannidis et al., 1999; Spoerhase, 2007) im Literaturunterricht (Führer & Heins, 2018) unter neuen Vorzeichen anfachen und zu einem erweiterten Begriffsverständnis beitragen, das auch sekundäre, tertiäre oder quartäre Formen der Autorschaft einschließt (Bajohr, 2024a)? Inwieweit wandeln sich aufgrund von generativer Literatur Formen der Produktion von literarischen Texten, die das Rollenverständnis des Autors/der Autorin in Bezug auf die Tätigkeit des Schreibens prägen (vgl. die Autorschaftsmodelle bei Hoffmann & Langer, 2007)?
  • Inwiefern muss der Literaturunterricht sich aufseiten der Leser:innen bzw. Lernenden verändernden Standarderwartungen an die Rezeption literarischer Texte stellen (vgl. Bajohr, 2024b)? Welches Maß an AI Literacy (Long & Magerko, 2020) ist erforderlich, um sich in Zeiten generativer KI mit (neuen Formen von) Literatur auseinandersetzen zu können?
  • Inwieweit unterliegt der Kreativitätsdiskurs aufgrund der generativen Ästhetik einem Wandel (vgl. Catani, 2024b)? Welche neuen Vorstellungen von Kreativität entstehen in Zeiten von KI und was resultiert daraus für den Literaturunterricht?
  • Auf welche Kategorien greifen LLMs wie ChatGPT zurück, wenn es um Gattungen wie Lyrik, Epik oder Drama geht? Inwieweit ändern LLMs wie ChatGPT als Gesprächspartner den Verständigungsprozess über Gattungszuschreibungen (vgl. zu Gattungen Zymner 2010)? Inwiefern muss im Literaturunterricht das Verständnis von Gattungen überdacht werden, wenn generative KI nicht nur die noch immer verbreiteten listenartigen Merkmalsnachweise endgültig obsolet macht (vgl. dazu kritisch Köster, 2015), sondern durch ihre stochastische und damit auch standardisierende Funktionsweise selbst an der Zementierung bestimmter schulischer wie außerschulischer Textsorten mitwirkt?
  • ...

Reflexion methodischer Zugriffsweisen

  • Welchen Stellenwert werden oder sollen analytische Verfahren der Texterschließung angesichts der hohen und mutmaßlich steigenden Leistungsfähigkeit von KI in diesem Bereich zukünftig noch haben (Susteck & Perder, 2023)? Inwiefern rücken möglicherweise andere Formen der Auseinandersetzung mit Literatur, die weniger auf die Analyse als auf emotional- leibliche Erfahrungen setzen, in den Vordergrund des Literaturunterrichts (Odendahl, 2023)?
  • Inwiefern müssen handlungs- und produktionsorientierte Verfahren des Literaturunterrichts (Heiser, 2024; Lukjantschuk, 2022) neu durchdacht werden, wenn Kinder per Knopfdruck Bilder zu einem Text generieren, Geschichten weiterschreiben oder Skripts für ein szenisches Spiel verfassen lassen können?
  • Welche Möglichkeiten ergeben sich beispielsweise durch Voice-Chat Funktionen generativer KI für Unterrichtsgespräche über Literatur (vgl. hierzu im Allgemeinen Magirius, Scherf, et al., 2024)? Inwiefern kann KI hier die Rolle eines Akteurs ausfüllen, der im literarischen Gespräch neue Positionen einbringen oder bestehende zur Diskussion stellen kann?
  • Inwiefern hält die Literaturdidaktik gegenwärtig Verfahrensweisen bereit, die der Vielschichtigkeit digitaler und KI-generierter Literatur (Quellcode, Textoberfläche, Algorithmizität etc.) gerecht werden und dabei auch die Förderung einer Digital oder AI Literacy mitbedenken (vgl. etwa das Modell digitaler Textsouveränität bei Frederking, 2023)?
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Konzise Beitragsvorschläge (max. 1 Seite) zu diesen und vergleichbaren Fragen können bis zum 15. Januar 2025 per E-Mail an Florian Hesse (florian.hesse@uni-jena.de) und Larissa Carolin Jagdschian (larissa.jagdschian@uni-paderborn.de) geschickt werden. Die fertigen Beiträge werden nach positiver Begutachtung der Beitragsvorschläge bis zum 30.08.2025 erbeten. Die Publikation des Bandes ist für das Frühjahr 2026 vorgesehen.

 

Organisation: 
Hrsg. von Dr. Florian Hesse (Jena) & Dr.‘in Larissa Carolin Jagdschian (Paderborn)

 

Literatur:

  • Bajohr, H. (2024a). Autorschaft und Künstliche Intelligenz. In S. Catani (Hrsg.), Handbuch Künstliche Intelligenz und die Künste (S. 265–280). De Gruyter. https://doi.org/10.1515/9783110656978
  • Bajohr, H. (2024b). On Artificial and Post-artificial Texts: Machine Learning and the Reader’s Expectations of Literary and Non- literary Writing. Poetics Today, 45(2), 331–361. https://doi.org/10.1215/03335372-11092990
  • Bajohr, H., & Krajewski, M. (Hrsg.). (2024). Quellcodekritik: Zur Philologie von Algorithmen (Erste Auflage). August Verlag.
  • Brand, T. von, Lehmann, A., Röwert, R., & Tanejew, S. (2021). Digital Deutsch unterrichten: Grundlagen, Impulse und Perspektiven (1. Auflage). Klett Kallmeyer.
  • Catani, S. (Hrsg.). (2024a). Handbuch Künstliche Intelligenz und die Künste. De Gruyter. https://doi.org/10.1515/9783110656978
  • Catani, S. (2024b). Künstliche Intelligenz und Kreativität. In S. Catani (Hrsg.), Handbuch Künstliche Intelligenz und die Künste (S. 297–305). De Gruyter. https://doi.org/10.1515/9783110656978
  • Fischer, A. M. (2015). Posierende Poeten: Autorinszenierungen vom 18. bis zum 21. Jahrhundert. Universitätsverlag Winter.
  • Frederking, V. (2023). Von Fake News bis ChatGPT. Digitale Textsouveränität als ethisch-politische Bildungsaufgabe für Deutschdidaktik und Deutschunterricht in der digitalen Welt. https://doi.org/10.18716/OJS/MIDU/2023.2.4
  • Führer, C., & Gerjets, P. (2024). How to understand & write literature with AI? Potentiale und Risiken von KI-Tools für Literarisches Lesen und Schreiben. MiDU - Medien im Deutschunterricht, 6(1), 1–18. https://doi.org/10.18716/OJS/MIDU/2024.1.3
  • Führer, C., & Heins, J. (Hrsg.). (2018). Autorschaft im Unterricht.
  • Führer, C., & Nix, D. (2023). Anschlusskommunikationen mit ChatGPT: Kann die Interaktion mit Künstlicher Intelligenz (KI) Schülerinnen und Schüler beim Verstehen literarischer Texte unterstützen? leseforum.ch. https://doi.org/10.58098/LFFL/2023/3/805
  • Gailberger, S., & Wietzke, F. (Hrsg.). (2018). Deutschunterricht in einer digitalisierten Gesellschaft: Unterrichtsanregungen für die Sekundarstufen. Beltz.
  • Hauck-Thum, U., & Noller, J. (Hrsg.). (2021). Was ist Digitalität? Philosophische und pädagogische Perspektiven. J. B. Metzler. https://doi.org/10.1007/978-3-662-62989-5
  • Heiser, I. (2024). Handlungs- und produktionsorientierter Literaturunterricht in Zeiten der Kompetenzorientierung: Eine kritische Revision (Bd. 7). Frank & Timme GmbH. https://doi.org/10.57088/978-3-7329-8989-8
  • Helm, G., & Hesse, F. (2024). Usage and beliefs of student teachers towards artificial intelligence in writing. Research in Subject-Matter Teaching and Learning (RISTAL), 7(1), 1–18. https://doi.org/10.2478/ristal-2024-0001
  • Hendler, M., Frey, J.-C., Schicker, S., & Schmölzer-Eibinger, S. (2024). Halluzinationen: Wenn KIs zu träumen beginnen. ide, 48 (2), 90–97.
  • Hoffmann, T., & Langer, D. (2007). Autor. In T. Anz (Hrsg.), Handbuch Literaturwissenschaft: Gegenstände – Konzepte – Institutionen (Bd. 1, S. 131–170). Metzler.
  • Jannidis, F., Lauer, G., Martínez, M., & Winko, S. (Hrsg.). (1999). Rückkehr des Autors: Zur Erneuerung eines umstrittenen Begriffs. Niemeyer. https://doi.org/10.1515/9783110944754
  • Kepser, M., & Abraham, U. (2016). Literaturdidaktik Deutsch: Eine Einführung (4. Aufl.). ERICH SCHMIDT VERLAG.
  • Köster, J. (2015). Merkmalslisten, Prototypen, Exemplare. Wege zur Didaktiksierung von Gattungs- und Genrewissen. Leseräume, 2 (2), 59–71.
  • Krammer, S., Leichtfried, M., & Pissarek, M. (Hrsg.). (2021). Deutschunterricht im Zeichen der Digitalisierung. StudienVerlag.
  • Kugler, S. (2024). Literarische Intelligenz. KI als Sujet in der Literatur. ide, 48 (2), 70–78.
  • Lauer, G. (2023). Bücher aus dem Textautomaten? Zum Stand des Büchermachens [Text/html]. 3, 1–10. https://doi.org/10.58098/LFFL/2023/3/803
  • Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations. Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–16. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727
  • Lukjantschuk, L. (2022). Digitale Lesepraxis in die Schulen! Zur Konzeption eines digitalen handlungs- und produktionsorientierten Literaturunterrichts. MiDU - Medien im Deutschunterricht, 4(2), 1–13. https://doi.org/10.18716/OJS/MIDU/2022.2.3
  • Magirius, M., Hesse, F., Helm, G., & Scherf, D. (2024). KI im Literaturunterricht: Chancen und Herausforderungen zwei Jahre nach der Veröffentlichung von ChatGPT. Der Deutschunterricht, 5, 14–23.
  • Magirius, M., & Lösener, H. (2024). Perspektivisches Misstrauen beim literarischen Verstehen: KI-gestützte Gespräche mit Figuren aus Kafkas Ein altes Blatt. In S. Bernhardt (Hrsg.), Unzuverlässiges Erzählen in Literatur und Medien (Bd. 9, S. 385–405). Frank & Timme GmbH. https://doi.org/10.57088/978-3-7329-8920-1_15
  • Magirius, M., & Scherf, D. (2023). Studierende interpretieren Gedichte mit ChatGPT - Chancen und Herausforderungen von KI Tool im Lehramtsstudium Deutsch. Mitteilungen des Deutschen Germanistenverbandes, 70(4), 406–415. https://doi.org/10.14220/mdge.2023.70.4.406
  • Magirius, M., Scherf, D., & Steinmetz, M. (2024). Unterrichtsgespräche über Literatur: Gesprächsformen, Zielstellungen und Planungshilfen (1. Aufl.). utb GmbH. https://doi.org/10.36198/9783838562681
  • Müller, H.-G., & Fürstenberg, M. (2023). Der Sprachgebrauchsautomat. Die Funktionsweise von GPT und ihre Folgen für Germanistik und Deutschdidaktik. Mitteilungen des Deutschen Germanistenverbandes, 70(4), Article 4. https://doi.org/10.14220/mdge.2023.70.4.327
  • Nix, D., & Führer, C. (2024). Literarische Interaktionen mit ChatGPT – Kann der Einsatz von Künstli-cher Intelligenz zur Entwicklung literarischer Lesehaltungen beitragen? In M.-O. Carl, M. Jörgens, & T. Schulze (Hrsg.), Literarische Texte lesen – Texte literarisch lesen (S. 335–368). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-67816-9_19
  • Odendahl, J. (2023). Kein Grund, sich zu schämen, Prometheus! ChatGPT und die überholte Kompetenzorientierung. In M. Fürstenberg, H.-G. Müller, & A. Wurst (Hrsg.), Book of Abstracts. DeutschGPT – Konferenz zum Deutschunterricht in Zeiten von Chatbots und KI (S. 13). https://www.fachplusdidaktik.gwi.uni-muenchen.de/wp content/uploads/2023/08/DeutschGPT_Book_of_Abstracts.pdf
  • Spoerhase, C. (2007). Autorschaft und Interpretation: Methodische Grundlagen einer philologischen Hermeneutik. De Gruyter. https://doi.org/10.1515/9783110921649
  • Steinhoff, T. (2023). Der Computer schreibt (mit). Digitales Schreiben mit Word, Whatsapp, ChatGPT & Co. Als Koaktivität von Mensch und Maschine. MiDU - Medien im Deutschunterricht, 5(1), 1–16. https://doi.org/10.18716/OJS/MIDU/2023.1.4
  • Susteck, S., & Perder, C. (2023). Schreiben durch Künstliche Intelligenz: ChatGPT und automatisierte Lyrikanalysen. MiDU - Medien im Deutschunterricht, 1–20. https://doi.org/10.18716/OJS/MIDU/2023.0.2

 

(Quelle: Homepage kinderundjugendmedien.de)

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