Individualisierung und Differenzierung mit generativer KI im Spanischunterricht mit ¿Qué pasa? Entfallen

Innere Differenzierung als Grundprinzip eines jeden Unterrichts zielt auf das individuelle Fördern und Fordern der Lernenden ab.“ (MK 2024: 11). Guter Spanischunterricht zeichnet sich durch ein hohes Maß an innerer Differenzierung aus. Gleichzeitig bedeuten Diagnostik, Binnendifferenzierung und individuelles Feedback für Lehrkräfte einen erheblichen zeitlichen Aufwand. Vor dem Hintergrund aktueller technologischer Entwicklungen stellt sich daher eine zentrale Frage: Kann der Einsatz generativer Künstlicher Intelligenz Lehrkräfte dabei unterstützen, heterogene Lerngruppen effizienter und zugleich passgenauer zu fördern?

Der Vortrag führt zunächst in die Funktionsweise generativer Sprachmodelle ein und diskutiert ihre Stärken und Schwächen. Anschließend wird anhand konkreter Lehrwerksbeispiele aus ¿Qué pasa? aufgezeigt, ob und wie generative KI zur Erstellung differenzierender Aufgabenformate und Materialien genutzt werden kann, um auf unterschiedliche Heterogenitätsdimensionen einzugehen. Im Fokus stehen dabei sowohl die Potenziale als auch die Grenzen KI-gestützter Differenzierung und KI-generierten schriftlichen Feedbacks. Den Abschluss bildet eine kritische Einordnung anhand empirischer Forschungsbefunde zur Effektivität und zum realen Entlastungseffekt im schulischen Alltag.

Der Vortrag richtet sich an Lehrkräfte im Fach Spanisch in den mittleren Schulformen und am Gymnasium.

Referentin: Dr. Jennifer Wengler, Master of Education in den Fächern Französisch, Spanisch und Biologie, ist Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Romanischen Seminar der Leibniz Universität Hannover und Lehrkraft an der Wilhelm von Humboldt Privatschule.