Wie gut lassen sich Aufgaben des Religionsunterrichts mithilfe von KI im Sinne des Religionsunterricht für alle optimieren?
Forschungswerkstatt: „Medienbildung im Fachunterricht. Games, Tools und Medienkompetenz“ 2024/25 – Andreas Hedrich
Autor*innen: Timo, Adrian & Laura
Zusammenfassung: Die fortschreitende Digitalisierung und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnen neue Möglichkeiten im Bildungsbereich, insbesondere im Religionsunterricht. In Hamburg wurde der Religionsunterricht für alle (RUfa) als Antwort auf die zunehmende religiöse Vielfalt in den Klassenzimmern entwickelt. Diese Forschung untersucht, inwieweit KI-gestützte Methoden helfen können, Unterrichtsmaterialien an das RUfa-Konzept anzupassen. Wir analysierten Arbeitsblätter und holten Meinungen von Fachkräften ein, um zu evaluieren, ob KI eine sinnvolle Unterstützung für den Religionsunterricht im RUfa-Kontext bieten kann.
Methode: Die Studie wurde in zwei Phasen durchgeführt. In der ersten Phase wurden Arbeitsblätter zu den Themen Gottesvorstellung, Tod und Sterben, und das digitale Ich mit dem KI-Modell ChatGPT überarbeitet. Die Auswahl der Themen erfolgte auf Grundlage des Lehrplans für den Religionsunterricht in Hamburg. In der zweiten Phase wurden die durch KI überarbeiteten Arbeitsblätter in qualitativen Interviews mit Fachkräften analysiert. Für diese Analyse führten wir halbstrukturierte Interviews mit einer Gymnasiallehrerin und einem Dozenten für Religion durch, um deren Einschätzungen zur religiösen Ausgewogenheit, didaktischen Qualität und unterrichtspraktischen Relevanz der KI-überarbeiteten Materialien zu erfassen.
Ergebnisse: Insgesamt zeigte sich, dass KI-gestützte Anpassungen von Unterrichtsmaterialien sinnvolle Ergebnisse liefern können, wenn die Anfragen präzise formuliert werden. ChatGPT war in der Lage, Arbeitsblätter so zu überarbeiten, dass verschiedene religiöse und weltanschauliche Perspektiven besser einbezogen wurden. Allerdings gab es auch Grenzen: KI neigte dazu, bei komplexen Aufgabenstellungen lediglich Begriffe auszutauschen, ohne die Grundstruktur zu überdenken. Die Qualität der Anpassungen hängt oft davon ab, wie lang und komplex die Aufgabenstellung ist.