Künstliche Intelligenz in DaF/DaZ – Lernbooster oder Kreativitätskiller? Diese zugespitzte Frage, die einem der Beiträge als Titel dient, bringt die Ambivalenz auf den Punkt, die den aktuellen Diskurs über KI in der Bildung prägt. Die Diskussion erstreckt sich zwischen Hoffnungen auf individualisierte Lernpfade und adaptives Feedback (vgl. Schleiss et al. 2023) einerseits sowie Sorgen um Deskilling-Effekte (vgl. Reinmann 2023), Datenschutz, Urheberrecht und die Verlässlichkeit KI-generierter Inhalte (vgl. Deutscher Ethikrat 2023; Hoeren 2023; Schleiss et al. 2023) andererseits. Der von Luisa Baum und Gülsüm Günay herausgegebene Sammelband „Künstliche Intelligenz in DaF/DaZ“ widmet sich genau dieser Spannung zwischen Euphorie, Neugier und Skepsis. Auf 15 Beiträge verteilt werden Chancen und Herausforderungen des KI-Einsatzes im Unterricht und in der Forschung aus unterschiedlichen Perspektiven diskutiert. Thematisch lassen sich die Beiträge vier Schwerpunkten zuordnen: wissenschaftliches Schreiben mit KI-Unterstützung, Professionalisierung der Lehrkräfte, praktische Unterrichtsszenarien mit KI-Tools sowie die Nutzung von KI durch Lernende und Lehrende. Zwei letzte Beiträge leisten darüber hinaus eine begriffliche und theoretische Einordnung. Der Band bietet eine breite Palette an Beitragstypen für verschiedene Zielgruppen: Neben den Konzeptpapieren und Bedarfserhebungen werden Fortbildungskonzepte, Praxisberichte und empirische Studien zur Diskussion gestellt. Zahlreiche Querverweise zwischen den Beiträgen unterstreichen die thematische Vernetzung, erschweren jedoch aufgrund ihrer nicht linearen Struktur eine gezielte Navigation.

Im ersten Beitrag mit dem Titel Die Nutzung von KI beim Verfassen wissenschaftlicher Arbeiten in DaF/DaZ betont Marion Grein, dass KI in der Hochschulbildung mittlerweile kein optionaler Zusatz mehr ist, sondern zu einem „essenziellen Bestandteil“ (20) geworden ist. Das Versäumnis einer verantwortungsvollen Thematisierung riskiere einen unreflektierten Ansatz durch Studierende (ebd.). Der Beitrag dokumentiert zunächst die curriculare Verankerung von KI im neu konzipierten Pflichtmodul „Virtuelle Lehre“ des Mainzer Masterstudiengangs DaF/DaZ. Anschließend resümiert die Autorin anhand dreier Vergleichsstudien, dass ausländische Studierende, trotz potenzieller Vorteile gerade beim wissenschaftlichen Schreiben in der Fremdsprache, KI-Tools deutlich seltener nutzen als deutsche Kommiliton:innen. Die eigene Erhebung unter 53 Mainzer DaF/DaZ-Studierenden bestätigt zwar weiterhin eine Nutzungsdifferenz, zeigt jedoch insgesamt höhere Nutzungsraten als in den Vergleichsstudien. An dieser Stelle wäre eine qualitative Perspektive wünschenswert: Nutzen die Studierenden KI tatsächlich reflektierter, oder nur häufiger?

Mit dem reflektierten Umgang mit generativen KI-Tools beim wissenschaftlichen Schreiben befasst sich auch der Beitrag von Corinna Herrmann mit dem Titel Einsatz von generativen KI-Tools zur Förderung wissenschaftlicher Schreibkompetenzen in der Auslandsgermanistik. Die Autorin untersucht, wie KI-generiertes Feedback wissenschaftliche Schreibkompetenzen im DaF-Kontext fördern kann. Anhand einer explorativen Fallstudie mit 24 Germanistikstudierenden der Universität Ljubljana zeigt sie die Wichtigkeit eines präzisen sorgfältig ausgearbeiteten Mega-Prompts für ein qualitativ hochwertiges KI-Feedback, welches die wissenschaftssprachliche Schreibkompetenz im DaF-Kontext fördern kann. Wertvoll erscheint die schlussfolgernde Aussage, dass KI-Feedback allein nicht ausreicht und „menschliche Rückmeldungen weiterhin essenziell“ (41) sind.

Ein weiterer Beitrag im Themenfeld „Wissenschaftliches Schreiben“ von Erzhena Mikheeva KI-gestützte Schreibförderung im DaZ-/DaF-Kontext beschreibt den Aufbau und die Zielsetzung einer empirischen Studie zu Potenzialen und Herausforderungen von KI für das wissenschaftliche Schreiben im Rahmen eines Dissertationsprojektes. Anhand der geplanten Untersuchung möchte die Autorin „ein praxisorientiertes Lehr-Lern-Konzept“ (46) entwickeln, das KI gezielt zur Förderung wissenschaftlicher Schreibkompetenzen einsetzt und Lernende sowie Lehrkräfte für Potenziale und Risiken sensibilisiert. Der exposéhafte Charakter des Beitrages ist seiner Funktion als Projektvorstellung geschuldet. Methodische Konkretisierungen, z.B. zu Stichprobengröße, Studiendauer sowie Mess- und Analyseverfahren zur Bestimmung von Schreibqualität stehen noch aus.

Das Themenfeld „Professionalisierung der Lehrkräfte“ mit KI eröffnet der Beitrag von Luisa Baum KI-Fortbildungen für Sprachlehrkräfte. Die Autorin reflektiert Konzeption, Durchführung und Evaluation einer zweiteiligen KI-Fortbildung (Dezember 2024) für 14 Sprachlehrkräfte des Studienkollegs der Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Der Erfahrungsbericht beschreibt das Spannungsfeld zwischen Grundlagenvermittlung und Praxisorientierung sowie zentrale Herausforderungen wie das Entlastungsparadoxon (vgl. Falck 2025). Als Handlungsempfehlungen schlägt die Autorin niedrigschwellige, nach Kenntnisstand differenzierte Fortbildungen mit Raum für kollegialen Austausch vor, die in eine kontinuierliche Professionalisierung eingebettet sein sollten.

Gülsüm Günay und Michael Bigos stellen in ihrem Beitrag Das Weiterbildungsmodul „Künstliche Intelligenz im DaZ-Unterricht“ für Lehrkräfte der Sekundarstufe das Modul 12 des am Zentrum für wissenschaftliche Weiterbildung JGU Mainz angebotenen Zertifikats „Deutsch als Zweitsprache“ vor, das auf grundlegende Technologieeinführung, konzeptionelle Implementation und Erprobung von KI-Anwendungsszenarien zielt. Außerdem wird die inhaltliche und methodische Gestaltung des Moduls durch 11 Teilnehmende evaluiert. Die ausschließlich positiven Evaluationsergebnisse lassen offen, ob auch Herausforderungen oder Verbesserungsbedarfe thematisiert wurden. Wie bereits bei Baum heben die Teilnehmenden besonders den kollegialen Austausch und die Theorie-Praxis-Verknüpfung positiv hervor.

Der Beitrag von Larissa Heitmann Zukunftsorientierte Qualifizierung von DaF-/DaZ-Lehrkräften fokussiert die fehlende curriculare Verankerung von KI in Lehrkräftequalifizierungen des BAMF (Bundesamt für Migration und Flüchtlinge) und liefert anhand einer qualitativen Umfrage unter 14 aktiven Qualifizierenden eine erste Bestandaufnahme zu Haltung, Bedarfen und Erfahrungen bezüglich KI-Integration in die Lehrkräftequalifizierung. Dabei werden besonders geeignete Module eruiert sowie ein festes Kontingent für KI-Themen in jeder Zusatzqualifizierung neben zusätzlichen KI-Workshops gefordert. Die Handlungsempfehlungen bleiben allerdings wenig spezifisch: Neben der Curriculum-Anpassung schlägt die Autorin Fortbildungskonzepte für Qualifizierende, didaktische Leitlinien und Austauschplattformen mit Good-Practice-Sammlungen vor.

Laura Köbis eröffnet den Themenbereich zur praktischen Nutzung von KI-Tools und ergänzt in ihrem Beitrag Eine Klassifikation von KI-Werkzeugen in DaF/DaZ die von ihr bereits 2023 eingeführte Klassifikation nach Anwendungstypen (Textgeneratoren, Chatbots, Learning Analytics-Software usw.) um eine neue Systematik aktueller KI-Werkzeuge mit Fokus auf Lehrprozesse und -phasen (Materialienerstellung, Lehren nach AVIVA-Modell, Nachbereitung, S. 95) und trägt so zur Systematisierung der unübersichtlichen KI-Tool-Landschaft bei, was besonders KI-unerfahrenen Lehrkräften als Einstiegsorientierung dienen kann. Anschließend präsentiert sie konkrete Tools und deren Einsatzmöglichkeiten, wobei didaktische Grenzen kaum thematisiert werden. Abschließend diskutiert sie mögliche Veränderungen der Lehr-Lernprozesse und betont die Notwendigkeit explorativer Erprobungs- und Reflexionsräume.

Henriette Reiche präsentiert mit dem Prompt-Battle für den DaF-Unterricht ein kreatives, spielerisches Format für bildgenerierende KI, erprobt in DaF/DaZ-Fortbildungen und einem Masterseminar an der JGU Mainz. Inspiriert vom Rap-Battle treten Teilnehmende paarweise an, um mithilfe bildgenerierender KI vorgegebene Bilder zu reproduzieren oder Situationen kreativ zu visualisieren. Neben Grundlagen zu Prompting werden Best Practices mit konkreten Aufgaben und generierten Bildern präsentiert. Das Format wurde bereits auf der DaFWebKon1 2024 vorgestellt, ist aber durch seine anschauliche Dokumentation direkt umsetzbar. Herausforderungen umfassen heterogenen technischen Zugang, begrenzte kostenfreie Nutzung der Bildgeneratoren sowie erforderliches Sprachniveau (laut Befragung ab B1 optimal). Die Erprobung beschränkte sich allerdings auf Lehrkräfte statt Lernende, sodass die Übertragbarkeit auf niedrigere Niveaustufen noch zu klären bleibt, wie die Autorin selbst einräumt (116).

Der Beitrag von Magdalena Sieradz KI-gestützte Werkzeuge als Lernpartnerin untersucht Potenziale von KI-Tools wie ChatGPT oder Google Gemini für die selbstgesteuerte Vorbereitung auf standardisierte Sprachprüfungen wie Goethe, telc oder DTZ. Die Autorin fokussiert dabei drei Anwendungsbereiche: Schreiben, Sprechen sowie Organisation und Planung. Als Potenziale werden Personalisierung, Flexibilität, sofortiges Feedback, Generierung unbegrenzter Übungsmaterialien und Prüfungssimulationen identifiziert. Herausforderungen umfassen unzuverlässiges Feedback bei Akzenten oder Idiomatik, Demotivation durch permanente Fehlerkorrektur, Abhängigkeitsrisiken, fehlende authentische Kommunikation sowie erforderliche Prompting-Kompetenz. Die Diskussion von Potenzialen und Herausforderungen scheint allerdings wenig spezifisch für Prüfungsvorbereitung zu sein, vieles gilt allgemein für KI im Sprachlernen. Kritisch anzumerken ist zudem, dass hier keine eigene empirische Erhebung vorliegt, alle Ausführungen basieren auf konzeptionellen Überlegungen und exemplarischen Tool-Tests durch die Autorin selbst.

Daniela Hartmann und Max Möller stellen in ihrem Beitrag Future Skills und KI-Kompetenz im Sprachunterricht ein fünfphasiges KI-Projekt am Sprachenzentrum der Humboldt-Universität zu Berlin vor (SoSe 2024), das in zwei DaF-Kursen mit jeweils 20 und 18 Teilnehmenden über 13 Wochen durchgeführt wurde. Das Projekt zielte darauf ab, neben der Sprachkompetenz auch KI-Kompetenz als Future Skills zu fördern. Nach einer kurzen Einführung sollten die Lernenden KI-Tools außerunterrichtlich als Lernhilfe nutzen und anschließend darüber reflektieren. Die in der fünften Phase des Projektes durch eine Feedbackrunde und einen Online-Fragebogen mit neun pauschal formulierten Aussagen erhobenen Daten zeigen eine durchweg positive Resonanz. Es bleibt jedoch bei den Selbstreflexionen und wie die Autor:innen selbst einräumen, unklar, ob und wie KI kognitive Lernprozesse fördern kann. Zu bemängeln ist, dass das eigentliche Herzstück des Projekts – die schriftlichen Reflexionen (Phase 3) und die mündlichen Präsentationen (Phase 4) – nicht analysiert wird, obwohl genau hier die tiefsten Einblicke in Lernprozesse, kritisches Denken und tatsächliche KI-Nutzungsstrategien zu erwarten wären.

Paula Juliane Hilker dokumentiert in ihrem Beitrag Sprachbarrieren mit KI überwinden einen KI-Workshop für 13 zugewanderte Akademikerinnen der Brückenmaßnahme B3 am Zentrum für wissenschaftliche Weiterbildung der JGU Mainz (Januar 2025). Neben der Mentimeter-Umfrage unter den Lernenden zu Beginn des Workshops werden für diesen Erfahrungsbericht Planungs- und Reflexionsgespräche mit Koordinatorinnen einbezogen, um deren institutionelle Perspektive zu berücksichtigen. Die Workshop-Durchführung wird allerdings nur skizzenhaft beschrieben, wobei lediglich ein gemeinsam erstelltes Gedicht als Beispiel präsentiert wird. Die abschließende Diskussion über Potenziale und Herausforderungen des KI-Einsatzes stützt sich ausschließlich auf Fachliteratur. Gerade hier hätte der Beitrag durch konkrete Ankerbeispiele in Form von Zitaten oder Situationsbeschreibungen Einblicke in die tatsächlichen Lernprozesse der Teilnehmerinnen ermöglicht.

Lea Schulz und Gesa Gunkel präsentieren im Beitrag Der Einsatz generativer KI zur Förderung des Textverstehens im schulischen Fachunterricht eine explorative Pilotstudie zu Potenzialen generativer KI bei der Erschließung fachsprachlicher Texte durch fünf mehrsprachige Schüler:innen mit Leseschwierigkeiten in sprachlich heterogenen, inklusiven Lernsettings. Die Studie liefert erste vielversprechende Impulse in reale Nutzungsmuster und zeigt differenziert, wie sprachliches Ausgangsniveau und Selbstwirksamkeit die KI-Nutzung beeinflussen können. Kritisch zu betrachten sind jedoch eine sehr kleine Stichprobe und der kurze Erhebungszeitraum von zwei Unterrichtsstunden, die keine generalisierbaren Aussagen erlauben, was aber die Autorinnen selbst transparent benennen. Der Beitrag liefert erste wichtige Impulse zur nachhaltigen Integration von KI in sprachlich heterogenen Klassen.

Der bereits in der Einleitung erwähnte Beitrag Lernbooster oder Kreativitätskiller? von Zuzana Münch-Manková, Michael Sailer und Amadeus J. Pickal präsentiert Ergebnisse einer Befragung von 66 DaF/DaZ-Lehrkräften aus verschiedenen Ländern und Lernkontexten zum KI-Einsatz im Sprachunterricht. Ziel der Befragung war herauszufinden, über welche Erfahrungen mit KI die DaF/DaZ-Lehrkräfte verfügen und welche Chancen und Herausforderungen sie darin sehen. Die Ergebnisse verdeutlichen auch hier die Ambivalenz des KI-Einsatzes: Als Chancen werden Effizienzsteigerung und Personalisierung genannt, als Risiken Abhängigkeit, Kreativitätsverlust und technische Limitierungen. Die Studie bietet wertvolle Praxiseinblicke, die exemplarisch in Form von Zitaten präsentiert werden (187). Zugleich zeigt sich, dass auch Lehrkräfte die technischen Möglichkeiten einzelner Geräte (z.B. Smartwatches) teilweise überschätzen und dadurch Fehlannahmen über deren Einsatzmöglichkeiten verbreiten können (ebd.).

Dass höhere digitale Kompetenzen mit positiverer ChatGPT-Wahrnehmung korrelieren, stellt Irina Karmazina in ihrer Studie an der Universidad de Los Andes in Bogotá fest. Der Beitrag ChatGPT im Sprachunterricht präsentiert eine quantitative Erhebung zur Wahrnehmung von ChatGPT durch 37 Sprachlehrkräfte (Dezember 2023). Mittels eines 61-Item-Fragebogens wurden digitale Kompetenzen, ChatGPT-Kenntnisse, Nutzungserfahrungen, wahrgenommene Vorteile, Bedenken und Zukunftsperspektiven erfasst. Vier Hypothesen zum Zusammenhang zwischen digitalen Kompetenzen, Berufserfahrung und ChatGPT-Wahrnehmung konnten teilweise oder vollständig bestätigt werden. Die Ergebnisse bieten eine wertvolle empirische Grundlage und sollen durch qualitative Anschlussstudien vertieft werden. Offen bleibt jedoch, warum etwa erfahrene Lehrkräfte kritischer gegenüber der KI-Integration sind als ihre weniger erfahrenen Kolleg:innen. In den Handlungsempfehlungen werden Wünsche der Lehrkräfte nach klaren Regelungen zur KI-Nutzung und fundierten Weiterbildungsangeboten deutlich.

Mark Reinhard liefert mit seinem Beitrag KI in der Erwachsenenbildung erste empirische Einblicke in das laufende Erasmus+-Projekt „AI in ADU“ (Artifcial Intelligence in Adult Education and Self-Learning), das von der JGU Mainz koordiniert wird und sechs weitere europäische Partner umfasst. Ziel ist die Erforschung und Implementierung KI-gestützter Lernlösungen für Erwachsene mit Fokus auf Sprachenlernen. Der Beitrag präsentiert Ergebnisse einer Online-Umfrage mit 77 Teilnehmenden aus sechs Ländern sowie zehn Expert:inneninterviews aus Deutschland. Die Befunde zeigen länderspezifische Unterschiede, mehrheitlich positive Effekte auf Produktivität und Lernergebnisse sowie verbreitete ethische Bedenken. Die Interviews betonen die Notwendigkeit kritischen Denkens und ausgewogener KI-Integration. Darauf aufbauend sollen in den nächsten Projektphasen Leitfäden für Lehrkräfte und Selbstlernende entwickelt werden.

Die beiden abschließenden Beiträge des Bandes wechseln die Perspektive: Sie klären zentrale Begriffe und ordnen die KI-Diskussion auf einer Metaebene ein. Der Beitrag von Michael Bigos und Gülsüm Günay Generative KI als algorithmische Assistenzen behandelt die Integration generativer KI in Unterricht und Lehrkräftebildung aus einer übergeordneten, strukturierenden Perspektive. Die Autor:innen systematisieren die komplexe KI-Debatte und gliedern die Diskussion in drei zentrale Ebenen: Lernen mit KI aus Lehrenden- und Lernendenperspektive, KI-Kompetenzen für beide Gruppen und mögliche Störungen im Lernprozess durch KI. Positiv hervorzuheben ist die realistische Einschätzung, dass Lehrkräfte nicht ersetzt, sondern durch Mensch-Maschine-Kooperationen (etwa bei Lernpfaderstellung, Vorkorrektur oder Materialdifferenzierung) in veränderten Rollen unterstützt werden, da nur etwa ein Viertel der Lehrtätigkeiten automatisierbar ist. In Bezug auf das Thema des Sammelbandes bleibt der Beitrag eher unspezifisch. Die konkreten DaF/DaZ-Bezüge beschränken sich weitgehend auf allgemeine Aufzählungen möglicher Einsatzfelder von KI wie Konversationspartner, Sprachmittler oder Korrekturhilfe.

Der Beitrag von Milica Sabo und Christian Beutenmüller Begriffsklärung: LLMs, KI, Maschinelles Lernen im Kontext von Lehren und Lernen von Fremdsprachen richtet sich primär an Leser:innen ohne technische Vorkenntnisse und erfüllt eine wichtige Funktion als Grundlagenvermittlung. Die DaF/DaZ-spezifischen Ausführungen bleiben auch hier knapp und verweisen lediglich auf externe Quellen (Köbis 2023; Wang et al. 2024). Irritierend erscheint die Platzierung am Schluss des Bandes: Inhaltlich sinnvoller wäre eine Positionierung zu Beginn der Publikation, um allen folgenden Beiträgen ein gemeinsames terminologisches und konzeptuelles Fundament zu geben.

Die 15 Beiträge des Sammelbandes machen deutlich, dass KI-Tools in der DaF/DaZ-Praxis längst angekommen sind, während systematische Forschung und curriculare Verankerung erst in Ansätzen erkennbar werden. Die thematische Breite – von wissenschaftlichem Schreiben über Lehrkräfteprofessionalisierung bis hin zu konkreten Unterrichtsszenarien – spiegelt die Vielfalt möglicher Einsatzfelder wider. Damit richtet sich der Band gleichermaßen an Forschende und Studierende, die empirische Grundlagen suchen, wie an Lehrende in Schulen, Hochschulen und der Erwachsenenbildung, die unmittelbar einsetzbare Workshop- und Lernformate benötigen.

Inhaltlich treten mehrere Spannungsfelder hervor, die den aktuellen Diskurs prägen. Zentral ist die Frage, ob KI den Spracherwerb tatsächlich fördert. Sie zieht sich durch nahezu alle Beiträge, ohne dass abschließende Antworten formuliert werden können. Einigkeit besteht jedoch darin, dass KI ein substanzielles Potenzial zugesprochen wird. Ebenso wird auf gemeinsame Risiken hingewiesen, insbesondere die Gefahr einer wachsenden Abhängigkeit von KI, mögliche Einschränkungen der eigenen Kreativität sowie technische Limitierungen der Systeme. Zugleich wird deutlich, dass der Einsatz von KI didaktisch vermittelt, kritisch reflektiert und professionell begleitet werden muss (vgl. die Beiträge von Grein; Herrmann; Heitmann; Hilker). Entsprechend rückt der Bedarf an Weiterbildungsformaten für DaF/DaZ-Lehrkräfte in den Fokus, ebenso wie der Wunsch nach klaren didaktischen Leitlinien und Best-Practice-Beispielen (vgl. Heitmann; Karmazina).

Zugleich zeigt der Sammelband, wie explorativ das Feld derzeit noch arbeitet. Einige Beiträge präsentieren erste Erprobungen (Herrmann; Schulz/Gunkel), Evaluationen von Pilotprojekten (Hartmann/Möller; Günay/Bigos) oder konzeptionelle Überlegungen (Mikheeva; Sieradz), häufig auf Basis kleiner Stichproben und mit begrenzter methodischer Tiefe. Diese Limitationen sind jedoch nicht als Schwäche zu verstehen, zumal sie von den Autor:innen selbst reflektiert werden, sondern als Ausdruck einer frühen Entwicklungsphase des Forschungsfeldes. Genau darin liegt der besondere Wert der Publikation: Sie dokumentiert den Status quo der KI-Integration im Bereich DaF/DaZ und schafft, wie die Herausgeberinnen im Vorwort betonen, trotz der rasanten technologischen Entwicklungen einen wichtigen Referenzpunkt für die Community (9). In einem Feld, in dem nahezu überall experimentiert wird, verhindert ein solcher Sammelband, dass jede:r „von vorn beginnt“. Die Erfahrungsberichte, Bedarfsanalysen und Praxisbeispiele bilden vielmehr eine unverzichtbare Basis für die Planung systematischer empirischer Studien und markieren damit einen Ausgangspunkt für die weitere Professionalisierung des Diskurses.