CALL FOR PAPERS: Manuscripts in English, German, French or Spanish on linguistics and/or language teaching are cordially invited for submission

Journal of Linguistics and Language Teaching (JLLT)

Home - Published Issues - Volume 15 (2024) Issue 2 - Inez De Florio-Hansen

Künstliche Intelligenz im Englischunterricht – Grundwissen und Praxisbeispiele

Journal of Linguistics and Language Teaching 15 (2024) 2, 237-251 (PDF)

DOI https://doi.org/10.5281/zenodo.14790049

Inez De Florio-Hansen

ORCID: 0000-0003-2045-1442

Universität Kassel, Deutschland

Abstract (Deutsch)

Dieser Beitrag fasst das aktuelle Grundwissen über KI-Sprachmodelle und Bildgeneratoren für den Englischunterricht zusammen. Die Einführung der Schüler und Schülerinnen erfolgt anhand konkreter unterrichtspraktischer Anwendungen, die sich mit den wichtigsten Fragen im Zusammenhang mit KI auseinandersetzen: Wie kann man die Intelligenz einer Maschine messen (Turing Test)? Was bedeuten wichtige Begriffe wie Algorithmus, maschinelles Lernen und künstliche neuronale Netzwerke? Wie geht man am besten bei der Eingabe (Prompt) vor, und wie kann man das Prompting verbessern, um die angestrebten Ergebnisse zu erzielen? Wie sollten Lernende die Nutzung von KI-Systemen bei Hausaufgaben und Erfolgskontrollen angeben, um sich nicht eines Täuschungsversuchs schuldig zu machen? Den Schluss bildet ein kurzer Hinweis darauf, was wir in absehbarer Zeit von KI zu erwarten haben.

Stichwörter

KI-Sprachmodelle, KI-Bildgeneratoren, ChatGPT, Microsoft Copilot, Microsoft Designer, Turing Test, Prompt (Eingabeaufforderung)

Abstract (English)

This paper provides a concise overview of the current state of knowledge regarding AI language models and image generators for English language teaching. Practical classroom applications are introduced to engage students with key questions about AI: How can machine intelligence be measured (Turing Test)? What are the meanings of fundamental concepts such as algorithms, machine learning, and artificial neural networks? What are the best practices for inputting prompts (prompt engineering), and how can prompt quality be improved to achieve desired outcomes? How should learners acknowledge the use of AI tools in homework and assessments to avoid accusations of plagiarism? The paper concludes with a brief outlook on the future of AI.