Vom behavioristischen Ansatz zum intelligenten Lernökosystem

Ein interdisziplinäres Modell des Fremdsprachenlernens mit künstlicher Intelligenz

Bachelorarbeit , 2024 , 80 Seiten , Note: 1,0

Pädagogik - Allgemein

Die Arbeit analysiert, wie künstliche Intelligenz zur Entwicklung eines ganzheitlichen Fremdsprachenlernens beitragen kann. Anhand einer interdisziplinären Literaturanalyse werden sprachliche, kognitive, emotionale und kulturelle Faktoren des Fremdsprachenerwerbs untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass KI-gestützte Lernsysteme personalisierte Lernprozesse, metakognitive Reflexion und interkulturelle Kompetenzen fördern können. Daraus wird ein konstruktivistisch geprägtes Lernmodell abgeleitet, das individuelles und nachhaltiges Fremdsprachenlernen unterstützt.

I. Inhaltsverzeichnis

II. Abbildungsverzeichnis

III. Tabellenverzeichnis

IV. Abkürzungsverzeichnis

1. Einführung
1.2. Problemstellung
1.3. Zielsetzung und Forschungsfragen
1.4. Aufbau der Arbeit

2. Theoretische Fundierung
2.2. Begriffsdifferenzierung und Begriffsdefinitionen
2.3. Theoretische Vorüberlegungen zu Spracherwerbstheorien
2.4. Sprache, Gesellschaft, Kultur

3. Methodik und Forschungsdesign

4. Die inst. Fremdsprachlehr- und -lernforschung in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz
4.2. Pädagogisch linguistische Modelle und Hypothese zum Lx-Lernen
4.3. KI-basierte Förderung beim Fremdsprachlernen

5. Ableitung eines ganzheitlichen Lernmodells mit KI-Technologien

6. Grenzen und Herausforderungen mit KI-Anwendungen beim Lx-Lernen

V. Literaturverzeichnis

VI. Verzeichnis der Anhänge

VII. Anhänge

II. Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Funktionsmodell des Fremdsprachenlernen

Abb. 2: Faktorenmodell des Fremdsprachenlernens

Abb. 3: Funktionale Gliederung von dASys

Abb. 4: Dependenzen der LA-Analyseebenen

Abb. 5: Einfluss des Faktors Motivation auf den Lx-Lernprozess

Abb. 6: Gliederung metalinguistischer Bewusstheit

Abb. 8: Skizzierter mutmaßlicher Zusammenhang Lx-Anzahl und Lerneinstiegsniveau

III. Tabellenverzeichnis

Tab. 1: Wirkfaktoren des Lx-Lernens

Tab. 2: Vergleich der beliebtesten Fremdsprachenlernapps

Tab. 3: Einsatzszenarien Künstlicher Intelligenz

IV. Abkürzungsverzeichnis

Abb. in Leseprobe nicht enthalten

Disclaimer

„Das in dieser Arbeit gewählte generische Maskulinum bezieht sich zugleich auf die männliche, die weibliche und andere Geschlechteridentitäten. Zur besseren Lesbarkeit wird auf die Verwendung männlicher und weiblicher Sprachformen verzichtet. Alle Geschlechteridentitäten werden aus- drücklich mitgemeint, soweit die Aussagen dies erfordern.“

Abstract - Deutsch

Im Rahmen immer weiter voranschreitender technischer Möglichkeiten und einer zunehmend hete­rogenen Gesellschaft stellt sich für das Bildungswesen die Frage, wie Lernmodelle so modifiziert werden können, dass sie für Lernende mit unterschiedlichen Lernvoraussetzungen ähnliche Weiter­bildungsmöglichkeiten schaffen können. Vor allem die Internationalisierung der Gesellschaft ist da­bei ein zentraler Einflussfaktor, denn kulturelle Prägungen und Sprachen treffen in der Lerngemein­schaft zusammen. Entsprechende interkulturelle Fremdsprachkompetenzen sind unablässig. In die­ser qualitativ durchgeführten Literaturanalyse wurde sich der Fragestellung, wie ein ganzheitliches Lernangebot basierend auf ubiquitären, KI-gestützten Technologien gestaltet werden kann, aus ei­ner interdisziplinären Betrachtungsweise heraus genähert. Angelehnt an den unterschiedlichen, ver­wandten Forschungsfeldern der Kommunikationspsychologie wurden Studien aus der vergleichen­den Kulturanthropologie, den Sprachwissenschaften, der Psychologie sowie der Informatik einbezo­gen. So konnte der Einfluss einzelner neurophysiologischer, kultureller, lern- und sozialpsychologi­scher Faktoren auf den Prozess des Fremdsprachenlernens aufgezeigt werden. Zudem wurde der Einfluss und die Entwicklung verschiedener lernpsychologischer Zugänge dazu genutzt, den Zu­sammenhang von Lernmodellen und Lernfaktoren verständlich darzustellen. Der daraus entstan­dene konstruktivistisch geprägte Ansatz kann durch die Eigenschaften von künstlicher Intelligenz optimal unterstützt werden. Durch intelligente Wahrnehmungs- und Analysesysteme sind Lernan­wendungen in der Lage, den Lernprozess zu personalisieren, die Selbstwahrnehmung und Selbs­treflexion der Lernenden durch das Priming von metakognitiven Fähigkeiten zu steigern und so das Input-Output-Verhältnis von Lernprozessen maßgeblich zu verbessern.

Stichwörter: Fremdsprachenlernen, Künstliche Intelligenz, iterativer Lernprozess, Konstruktivismus

Abstract - English

In the context of ever-advancing technical possibilities and an increasingly heterogeneous society, new questions arise for the education system. Such as how learning models can create further ed­ucation opportunities for learners with different learning requirements. The internationalization of society is a key influential factor here, as cultural influences and languages come together in class­rooms. Corresponding intercultural foreign language skills are essential. In this qualitative literature analysis, the question about designing a holistic learning program based on ubiquitous, AI-supported technologies was approached from an interdisciplinary perspective. Based on the various related research fields of communication psychology, studies from comparative cultural anthropology, lin­guistics, psychology and computer science were included. In this way, the influence of individual neurophysiological, cultural, learning and socio-psychological factors on the process of foreign lan­guage learning could be demonstrated. In addition, the influence and development of various ap­proaches to learning psychology were used to illustrate the connection between learning models and learning factors in an understandable way. The resulting constructivist model can be optimally sup­ported by the properties of artificial intelligence. Thanks to intelligent perception and analysis sys­tems, learning applications are able to personalize the learning process, improve self-perception and the learning process as a whole.

keywords: foreign language learning, Artificial Intelligence, iterative learning process, constructivism

1. Einführung

„Die Sprache ist der Schlüssel zur Welt“ - Dies sagte bereits Wilhelm von Humboldt im 18. Jahrhun­dert (Gelman, 2017). Die Fähigkeit, sich verständigen zu können, ist mit der zunehmenden Interna­tionalisierung und Digitalisierung immer wichtiger geworden: seit 1970 hat sich die Anzahl der Im­migranten in Deutschland versechsfacht (Statistisches Bundesamt, 2023a) und auch die Emigration deutscher Staatsbürger hat sich seit 1991 verdoppelt (Statistisches Bundesamt, 2023b). Zahlen, die mit den zunehmend internationale ausgerichteten Wirtschafts- und Politikbeziehungen zu korrelieren scheinen. Ein gegenseitiges Verständnis auf sprachlicher und kultureller Ebene ist dabei essenziell für die erfolgreiche Integration (Söhn & Marquardsen, 2017, S. 16). Sprache - sowohl in ihrer ver­balen als auch non-verbalen Form - ist Mittel zur zwischenmenschlichen Interaktion, zur Identitäts­bildung und Kulturaneignung (Nägele, 2020). Wie Sprache verwendet wird, sagt viel über die eigene Herkunft und das Weltbild aus: Kinder lernen das Sprechen durch die Interkation mit Erwachsenen. Dabei baut die alltägliche Kommunikation auf der kulturellen Prägung und der Sozialisation auf (Kleß, 2018). Sprache ist demnach nicht nur an universelle Sprachverarbeitungsregeln im Gehirn geknüpft, sondern stark abhängig von kulturellen Entwicklungen (Mainz, 2024), was entsprechend auch beim Erlernen einer Fremdsprache berücksichtigt werden sollte.

1.2. Problemstellung

Das Erlernen einer Fremdsprache ist ein fester Bestandteil der deutschen Bildungspolitik. Der Fremdsprachunterricht findet bereits in der Grundschule in englischer Sprache statt. Vom Hörver- stehen über die Sprachkompetenz bis hin zum sicheren Lesen und Schreiben (Racek, 2024). Stu- dien zeigen allerdings, dass die Nachhaltigkeit dieser Fremdsprachdidaktik nur bedingt gegeben ist (IfD Allensbach, 2023). Mutmaßen lässt sich deshalb, dass die im Schulwesen verwendete Methode des Fremdsprachunterrichts lückenhaft ist. In Anbetracht der stärker werdenden Internationalisie- rung der Gesellschaft kann dies ein großes Problem darstellen. Der Deutsche Philologenverband sagt hierzu im Jahr 2022, dass das Ziel weniger die reine Grammatik-Übersetzungsmethode sein sollte, sondern vielmehr eine ganzheitliche Kommunikationskompetenz, die sowohl Sprache als auch den kulturellen Kontext umfasst (Willems, 2022). Ein ganzheitlicher, interkultureller Kompe- tenzerwerb muss das Ziel sein, bei dem u.a. Sprache und Sprechen als soziale Handlungen gese- hen und mit dem jeweiligen kulturellen Kontext in Verbindung gebracht werden (Auer, 2013, S. 347). Nicht zuletzt deshalb gibt ein Großteil der Befragten der EX-word Studie an, dass ein Auslandsauf- enthalt essenziell ist, um eine Fremdsprache sicher erlenen zu können (Karp, 2008). Lernen im kulturellen Kontext scheint also die Basis für einen nachhaltigen Spracherwerb zu sein. Doch wie genau hängen Sprache und Kultur zusammen und wie wirkt sich diese Dependenz auf den Lernpro- zess aus? Wie kann dies auch ohne Auslandsaufenthalt gelingen? In wissenschaftlichen Diskussi- onen scheint es zwar einen Konsens darüber zu geben, dass ein genereller Zusammenhang be- steht, starke Diskrepanzen gibt es allerdings bzgl. der Erklärungsansätze für diesen Lernprozess sowie entsprechende didaktische Umsetzungsvorschläge. Ein Paradox, denn mit immer besseren technologischen Innovationen, wie bspw. KI-gestützter Lernauswertung und AR/VR Lernanwendun­gen, stehen Bildungseinrichtungen und Lernenden neue Möglichkeiten zur Verfügung, den Fremd­spracherwerb didaktisch modern zu gestalten.

1.3. Zielsetzung und Forschungsfragen

Angelehnt an die Problemstellung eines bisher nicht näher erfassten ganzheitlichen Kompetenzer­werbkonzeptes im Rahmen der Fremdsprachenförderung soll die Zielstellung dieser Thesis sein, verschiedene Modelle bzgl. des Fremdsprachenerwerbs zu analysieren und miteinander zu verglei­chen. Hierbei wird sowohl auf lernpsychologische Aspekte als auch anthropologisch-linguistische und kognitionspsychologische Ansätze unter Einbezug psychologischer, kultureller und sprachlicher Merkmale eingegangen. Es ergeben sich demnach zwei Hypothesen, die auf ihre Gültigkeit hin überprüft werden sollen:

• Die kulturelle Prägung der Sprache in Grammatik und Wortschatz hat Auswirkungen auf das Verständnis und muss deshalb in einem ganzheitlichen Konzept zusammengefasst werden. Ein ganzheitliches Konzept kann nur durch einen interdisziplinären Zugang erfolgen.
• KI-gestützte Lernanwendungen in Form von Virtual Reality oder Augmented Reality bieten neue Möglichkeiten, den Fremdspracherwerb ganzheitlich und individuell anzupassen.

Im Mittelpunkt steht die Frage, welche Zusammenhänge zwischen einzelnen Faktoren des Fremd­sprachenlernens erkennbar sind und wie diese zu einem ganzheitlichen Konzept für das Lx-Lernen zusammengefügt werden können. Die Möglichkeiten der Digitalisierung sollen einen zentralen Ker­naspekt dieser Arbeit darstellen. Ziel soll es sein, einen Zusammenhang zwischen verschiedenen theoretischen Spracherwerbstheorien und Lerntheorien zu erfassen, um daraus anschließend die Möglichkeiten aktueller technologischer Entwicklungen durch KI-gestützte Lernanwendungen ablei­ten zu können, die den Fremdsprachenerwerb ubiquitär und nachhaltig gestalten. Da es im Rahmen der Fremdsprachförderung zu starken Abweichungen in didaktischen Konzepten abhängig vom Alter der Zielgruppe kommen kann, wird sich im Folgenden auf die Erwachsenenbildung konzentriert. Im Fokus stehen demnach Menschen in der sog. Erwerbstätigkeits- und Familienphase bzw. dem Alter von 25 bis 64 Jahren (Wurm, 2019).

1.4. Aufbau der Arbeit

Um sich der Beantwortung der Forschungsfrage nach einem ganzheitlichen Konzept zu nähern, wird zunächst auf verschiedene Strömungen innerhalb der Psychologie eingegangen und dabei entspre­chende Lerntheorien bezogen auf den Mutter- und Fremdsprachenerwerb beschrieben. Diese in­haltliche Analyse ist für den späteren Vergleich von Ansätzen der Fremdsprachenforschung essenziell. Anschließend soll auf die kulturelle Prägung von Sprache eingegangen werden, um die bestehende Wechselwirkung erfassen zu können. Gemäß dem im dritten Kapitel beschriebenen Forschungsdesign sollen die Ergebnisse aus den theoretischen Vorüberlegungen zusammenge­fasst, durch Studien belegt und in Verbindung mit KI-gestützten Anwendungen gebracht werden. Hier geht es vor allem darum, die Gültigkeit sowie die Umsetzbarkeit des daraus entstehenden Kon­zeptes zu beschreiben. Anschließend wird das entstandene Konzept interpretiert und auf ihre Gül­tigkeit hin überprüft. So sollen Möglichkeiten und Grenzen KI-gestützten Lx-Lernens genauer be­leuchtet werden. Abschließend werden mögliche Fehlerquellen identifiziert, um retrospektiv einen kritischen Blick auf diese wissenschaftliche Arbeit zu werfen. Zudem soll ein Ausblick gegeben wer­den, welche (technologischen) Limitierungen weiterhin bestehen, welche Aspekte bei der Umset­zung beachtet werden sollten und woraus zukünftige Forschungsfragen bestehen könnten.

2. Theoretische Fundierung

Angelehnt an die zuvor definierten Hypothesen und die daraus resultierende Forschungsfrage er­folgt in diesem Kapitel zunächst eine genaue Begriffsdefinition sowie die Unterscheidung unter­schiedlicher lernpsychologischer Sprachlerntheorien. Hier wird auch auf den Unterschied zwischen dem Spracherwerb und dem Sprachenlernen eingegangen. Diese Einführung ist besonders wichtig, da KI-basierte Lernanwendungen einen didaktisch fundierten Zugang benötigen, um erfolgreich im Bildungswesen eingesetzt werden zu können (Bernd et al., 2020).

2.2. Begriffsdifferenzierung und Begriffsdefinitionen

Besonders im Bereich der Spracherwerbsforschung werden Begriffe wie „Fremd-“ und „Zweitspra­che“, „Sprachenlernen“ und „Spracherwerb“ oder auch „Interaktion“ und „Kommunikation“ als Syno­nyme verwendet. Um den Kriterium der inhaltlichen Richtigkeit und Genauigkeit einer wissenschaft­lichen Bachelorarbeit nachzukommen, soll an dieser Stelle eine klare Ausdifferenzierung der im nachfolgenden verwendeten Fachbegriffe erfolgen (o.A., 2014). Prinzipiell gilt, dass Sprachen auf „natürlichem“ bzw. immersiven oder institutionellem Wege erlernt werden können. Als immersiv wird hierbei eine Methode verstanden, die ungesteuert und implizit im Alltag erfolgt, d.h. es steckt primär kein didaktischer Aufbau hinter der Lernmethode (Krönert, 2022). Dies trifft im Regelfall beim Spracherwerb der Erstsprache zu.

Die Erstsprache (oder auch Muttersprache bzw. L1) ist die in der frühen Lebensphase erworbene Sprachkompetenz (Elsner, 2020). Sie wird meist im familiären Kontext erworben und bei einem ge­sunden entwicklungspsychologischen und physiologischen Entwicklungsstand des Individuums „flüssig“ beherrscht. Die Zweitsprache (L2 - nat.) wird ebenfalls über Immersion im Alltag erlernt, wobei es sich nicht um die primäre Muttersprache bzw. Erstsprache handelt, sondern eine im sozi­alen Umfeld vielverwendete Sprache. Dies kann entweder aufgrund der landesspezifischen Sprachgewohnheiten oder aufgrund von Migration der Fall sein (Klein, 1992). Es findet ein Fremd­spracherwerb statt. Unter (Sprach-)Erwerb wird der Vorgang verstanden, „wie Menschen Sprache(n) zu verstehen und zu sprechen lernen“ (Ramge, 1993, S. 1).

Auf institutionellem Wege wird hingegen die Fremdsprache (Lx - inst.) erlernt - Das Aneignen der Sprachkompetenz findet im Kontext der Ausgangskultur (nicht der Zielkultur) statt (Heckters, o.J.). Die Fremdsprache wird im Alltag eher sekundär verwendet, was einen gezielten, didaktischen Auf­bau von Unterrichtseinheiten erfordert (Krönert, 2022). In vielen Konzepten fehlen aufgrund des rein sprachlich ausgerichteten Lernmaterials verschiedene soziokulturelle Faktoren der Zielsprache (Els­ner, 2020). Häufig wird von einem Fremdsprachlernen gesprochen, da es sich hierbei um einen strukturierten Input handelt (Hufeisen, 2003, S. 97). Das Fremdsprachenlernen kann somit als Teil­bereich des Fremdspracherwerbs gesehen werden, der intentional und geleitet stattfindet. Im Nach­folgenden wird, der Einfachheit halber, die Abkürzung „Lx“ für den Begriff der „Fremdsprache“ ver­wendet.

Die Immersionsmethode im L1 und L2-nat. Spracherwerb geht mit einer Einbettung in kulturelle Ge­gebenheiten einher. Kultur ist ein breitgefasster Begriff, der abhängig von der Betrachtungsweise (z.B. differenztheoretisch, bedeutungs- und wissensorientiert, totalitätsorientiert, normativ) unter­schiedliche Ausprägungen annehmen kann (Nünning, 2023). Allgemein werden unter dem Begriff der Kultur Werte, Motive, Identitäten, Interpretationen, Überzeugungen und Meinungen verstanden, die die Mitglieder einer Gruppe teilen und die generationsübergreifend gelten (Navaitiene et al., 2015). Sprache ist damit per Definition bereits ein Ausdruck von Kultur - sowohl in ihrer rein verbalen als auch nonverbalen Form - und als Kommunikationsmittel Teil der sozialen Interaktion. Die Kom­munikation als Austausch von Informationen in mündlicher, schriftlicher oder non-verbaler Form kann eine Interaktion - also das wechselseitige Einwirken von Personen aufeinander - auslösen (Nerdinger, 2019, S. 63-65).

2.3. Theoretische Vorüberlegungen zu Spracherwerbstheorien

Die Kommunikationspsychologie als Teilbereich der Psychologie befasst sich mit (zwischen- )menschlicher Kommunikation, Einflussfaktoren und Bedingungen (Six et al., 2007, S. 26-31). Kom­munikation und Interaktion erscheinen im Alltag dabei oft wie selbstverständliche Prozesse, die häu­fig unbewusst ablaufen. Bereits Paul Watzlawick postulierte mit den Axiomen der Kommunikation, dass Lebewesen nicht nicht kommunizieren können (Watzlawick et al., 2011). Doch tatsächlich müs­sen sowohl verbale als auch nonverbale Kommunikationsmuster erlernt werden, was nicht nur auf rein sozialer, sondern auch motorischer und kognitiver Ebene geschieht. Die Kommunikationspsy­chologie bildet hiermit ein interdisziplinäres Forschungsfeld, welches Überschneidungen mit der Psychologie, den Kommunikationswissenschaften, Sozialwissenschaften, Pädagogik und der Infor­matik sowie den Neurowissenschaften aufweist (Frindte, 2002). Kernaspekt ist immer die Beschreibung menschlichen Verhaltens aus psychologischer Sicht. Um sich im weiteren Verlauf die­ser Bachelorarbeit der Kernfrage nach den Lx-Lernprozessen anzunähern, muss deshalb zunächst eine Betrachtung der unterschiedlichen Strömungen sowie deren Auswirkungen auf Spracherwerbs­theorien erfolgen.

2.3.1. Behaviorismus

Der Behaviorismus basiert auf der Annahme, dass Lernen über ein durch Bestrafung und Belohnung beeinflussbares Reiz-Reaktions-Schema geschieht. Diese Konditionierung mündet im besten Fall in einer automatisierten Handlung. Die Psyche ist dabei eine Black-Box, deren Inhalt für den Aufbau eines Lernarrangements irrelevant ist. Als Gütekriterium für Lernerfolg gilt das Verhältnis von Input und Output (Elsner, 2020).

Sprachlernen geschieht gemäß dem Behaviorismus in kleinen Schritten, die aus einer reinen Imita- tion bestehen und sich im weiteren Lernverlauf zu einem allgemeinen Sprachgefühl erweitern (Baliuk et al., 2018, S. 2). Grundvoraussetzung ist eine Übungsroutine mit entsprechendem Feedback (Neu- ner & Hunfeld, 1993, S. 61). Ein in der Literatur häufig beschriebener behavioristischer Lernerwerbs- prozess ist die audiolinguale Methode (kurz: ALM). Diese Methode findet ihren Ursprung in den 60er Jahren in den USA. Aus linguistischer Sicht wird Sprache in der ALM auf Basis gesprochener Ge- setzmäßigkeiten erlernt, womit das Satzmuster (patterns) als Grundlage für den Spracherwerbspro- zess gilt (Formankova, 2007, S. 1). Demzufolge findet der Unterricht in Form alltagsnaher Situati- onsdarstellungen statt: Dialogische Präsentationen über typische Alltagssituationen werden den Schülern vorgelegt, die diese zunächst hören und nachsprechen sollen. Lehrer fungieren als Sprach- vorbilder und sollten nach Bloomberg möglichst Muttersprachler der Zielsprache sein (Hristea, 2018, S. 89). Die nachgeahmten Sprachmuster (pattern drills) werden durch stetige Wiederholung zu Sprachgewohnheiten (habits). Von der mündlichen und sprachlichen Kompetenz wird anschließend auf die Lese- und Schreibkompetenz übergegangen (Formankova, 2007, S. 1). Satzmusterübungen, Dialoge, Lückentexte und Frage-Antwort-Übungen bilden die Grundlage dieser Methode (Neuner & Hunfeld, 1993, S. 53). Als Konsequenz daraus findet der Unterricht ausschließlich in der Zielsprache statt. Die Muttersprache der Lernenden wird als Störfaktor gesehen, der der induktiven Grammatik- arbeit im Weg steht (Formankova, 2007, S. 2). Die induktive Didaktik beschreibt ein Verfahren, bei dem die Lernenden selbstständig auf grammatische Kategorien schließen sollen (Stahns, 2013, S. 108). Der Fokus bei der ALM liegt auf einer mündlichen Kompetenz, die sich daraus ergibt, dass sich ein Netzwerk aus sprachlichen Gewohnheiten (habits) bildet (Brill, 2005, S. 137). Noch heute findet ein solcher behavioristischer Lernansatz Verwendung. So etwa bei Lernapps, die überwie- gend auf einer korrekten Reproduktion von Satzbausteinen und Vokabeln basieren. Das Sprachla- bor wird genutzt, um dem Lehrenden die Möglichkeit zu geben, die Sprachleistung der Schüler ob- jektiv beurteilen zu können. Lernende wiederum sollen möglichst viele Eindrücke im Hörverstehen bekommen, um ein generelles Sprachgefühl zu erlangen (Hristea, 2018, S. 90). Kritik erhält der Einsatz von phonetischen Audiodateien der ALM v.a. in Bezug auf die Möglichkeit zur Fehlerkorrek­tur. Da die Lernenden selbst Rückschlüsse auf Grammatikeigenschaften und Aussprache schlie­ßend sollen, ist die Fehlerwahrscheinlichkeit sehr hoch bei gleichzeitig geringer eigenständischer Fehlerkorrekturwahrscheinlichkeit von sieben bis acht Prozent (Desselmann, 1977, S. 23). Zudem sei die Tatsache, dass der Unterricht isoliert stattfindet wenig zielführend, denn Sprache ist ein Aus­druck sozialer Beziehungen und muss entsprechend auch im Austausch mit anderen Lernenden und Lehrenden geübt werden (Neuner & Hunfeld, 1993, S. 165). Zeitgleich mit der Audiolingualen Methode wurde die audiovisuelle Methode (kurz: AVM) in Frankreich von Peter Guberina begründet (Haghani & Sohrabi, S. 69). Äquivalent zur ALM ist bei der AVM ein Kernaspekt die Alltagsnähe der Lerninhalte (Batz & Bufe, 1991). Allerdings werden in der Umsetzung mehr visuelle Methoden ver­wendet (Baliuk et al., 2018, S. 5). Visuelle und auditive Einheiten müssen nach der AVM komple­mentär und komplex dargestellt werden, sodass ein Eindruck des realen Lebens entsteht (Batz & Bufe, 1991, S. 186). Didaktisch gesehen wird eine neue Lektion deshalb nicht mit Audiodateien be­gonnen, sondern mit einem Bild oder einer Zeichnung von einer Alltagssituation. Dieser visuelle Reiz wird durch eine Tonaufnahme in Form eines mehrfach abgespielten Dialogs ergänzt. Neues Voka­bel- und Grammatikwissen wird im Anschluss erklärt, um dann erneut den Dialog anzuhören und zu reproduzieren (Baliuk et al., 2018, S. 6). Hier zeigt sich die starke behaviorale Konnotation des Lern­konzeptes: stetige Wiederholungen mit Feedback seitens des Lehrenden soll zu einer sprachlichen Konditionierung beitragen und den Transfer in reale Situationen vereinfachen, indem habits bereits mit entsprechenden visuellen Informationen verknüpft werden. Zudem soll ein erster Einbezug lan­deskultureller Aspekte erfolgen (Formankova, 2007, S. 2). Der didaktische Aufbau imitiert den Spracherwerb der L1, da laut Guberina ein Kind während der Spracherwerbsphase zunächst ein Objekt oder eine Tätigkeit sieht und diese dann mit einem sprachlichen Laut verknüpft. Sprache erhält im AVM deshalb nur im Zusammenhang mit einem visuellen Reiz eine Bedeutung (Guberina 186 ff). Die Anreicherung von Lerneinheiten mit medialen und visuellen Reizen wird noch heute vielfach verwendet und kommt v.a. im Bereich des virtuellen Fremdsprachenunterrichts vor. Kritik­punkt ist die rezeptive Position des Lernenden. Sprache wird von den Lernenden lediglich reproduk­tiv erlernt, wobei der Unterricht starr und geradlinig verläuft (Formankova, 2007, S. 2).

Sowohl die ALM als auch AVM weisen eine geringe Authentizität und Inhaltsorientierung auf, da die dargestellten Alltagssituationen immer einer gestellten Szenerie gleichkommen, die dem realen Di­alog wenig entsprechend (Baliuk et al., 2018, S. 7). Dies steht im Widerspruch zu dem Versuch, Situativität, Mündlichkeit und Alltagsnähe zu vermitteln, um den Transfer zu erleichtern (Formankova, 2007, S. 2).

2.3.2. Nativismus

Der Nativismus geht davon aus, dass für die Sprache notwendige Mechanismen angeboren sind, die im Laufe des Spracherwerbs aktiviert werden müssen (Elsner, 2020). Nach Chomsky basiert menschliche Sprache (unabhängig welcher Herkunft) auf einer sog. Universalgrammatik, deren we­nige grammatikalische Grundstrukturen angeboren seien (Chomsky, 1988). Ziel eines Fremdspra­chenunterrichts wäre damit die Aktivierung der bereits vorhandenen Dispositionen im Gehirn. Es geht also nicht um ein Erlernen von Grammatik, sondern vielmehr um die Aktivierung der entspre­chenden Hirnareale, was didaktische Konzepte per se irrelevant erscheinen lässt (Elsner, 2020). Angela Friederici belegte, dass ein Faserbündel zwischen dem Broca-Areal und dem Wernicke- Areal für die akustische Verarbeitung gesprochener Sprache sowie dem frühkindlichen Spracher­werb vorhanden ist (Balezeau et al., 2020). Dies würde für das Vorhandensein einer Sprachdispo­sition sprechen. Der Nativismus passt daher vielmehr auf die Erklärung des immersiven Spracher­werbs. Für das Lx-Lernen ist dieser Ansatz allerdings lückenhaft, da dies bedeuten würde, dass das reine Vokabeltraining - wie es durch behaviorale Lernmethoden beschrieben wird - ausreiche, um eine Sprache zu konditionieren. Zudem müsste eine Universalgrammatik genetisch verankert sein. Die evolutionäre Entwicklung daher parallel zum Sprachwandel stattfinden, was nach Christiansen und Chater (2008) nicht nachgewiesen werden kann (Christiansen & Chater, 2008, 489-558).

2.3.3. Funktionalistischer Kognitivismus

Lernen im Rahmen des Kognitivismus ist ein Informationsverarbeitungsprozess, der gezielt die Black-Box in den Mittelpunkt rückt, um so die Mechanismen nachvollziehen zu können, die während der Reiz-Reaktions-Kette ablaufen (Elsner, 2020). Sprache ist im kognitivistischen Sinn Ausdruck von vorher Wahrgenommenem (Kauschke, 2012, S. 145). Nach Piaget muss ein Mensch für den Spracherwerb entwicklungspsychologisch in der Lage sein, Konzepte zu unterschiedlichen Dingen und Sachverhalten aufbauen zu können. In dieses Vorwissen wird anschließend durch Assimilation und Akkommodation in einem Prozess des aktiven Auseinandersetzens neues Wissen integriert (Piaget, 1972).

Für das Lx-Lernen bedeutet dies, dass das Sprachsystem durch ein hochwertiges didaktisches Prin­zip vermittelt und von den Lernenden verstanden werden muss. Hierfür sind sowohl Grammatikstruk­turen der Lernsprache, die Aufnahmefähigkeit des Lernenden, die gestufte Vermittlung von Sprach­kenntnissen und Wiederholungen wichtig, um für eine optimale Informationsverarbeitung zu sorgen. „Verstehen“ hat im Kognitivismus mehr Bedeutung als die bloße Reproduktion (Elsner, 2020). Um dem Rechnung zu tragen, wird in einigen Lernprogrammen mittlerweile die Anzahl und der Rhyth­mus bei der Wissensvermittlung und Wissensüberprüfung berücksichtigt (Elsner, 2020).

Wird von einer Kausalität zwischen kognitiver Entwicklung und sprachlicher Entwicklung gespro­chen, bedeutet dies, dass nur Menschen mit einer entsprechenden kognitiven Intelligenz und Ent­wicklungsstufe Sprache verstehen könnten. Eine solche Kausalitätskette kann aber durch verschie­dene Studien an Kleinkindern und Babys sowie Menschen mit kognitiven Beeinträchtigungen widerlegt werden, weshalb ein rein funktionalistischer Blickwinkel auf den Spracherwerb häufig kri­tisiert wird (Klann-Delius, 2016, S. 124-131).

2.3.4. Funktionalistischer Interaktionismus

Der Interaktionismus bezieht soziale Aspekte in die Spracherwerbstheorien mit ein, indem Sprache als Ergebnis einer sozialen Interkation verstanden wird (Elsner, 2020). Als Grundgerüst wird - wie beim Nativismus - ein angeborenes Grammatikverständnis sowie eine genetische, soziale Veranla­gung angenommen (Rölcke, 2022, 2 ff). Im Interaktionismus wird der Spracherwerb als sich gegen­seitig beeinflussende Interkation zweier Akteure bzw. des Lernenden und seiner Umwelt gesehen (Schiefele, 2012). Aus dem sprachlichen Input heraus wird nach Tomasella ein Rückschluss auf die Grammatik gezogen (Klann-Delius, 1999). Bedeutungen werden im Kontext der Verwendung er­schlossen, um im weiteren Spracherwerb aus erlernten Wörtern korrekte Sätze bilden zu können (Elsner, 2020). Bruner postulierte darauf basierend das Language Acquisition Support System (kurz: LASS), bei dem eine Sprache durch eine intuitive Anpassung des Sprachverhaltens an Kinder an­gepasst wird. Sie besitzen eine klare Struktur und werden durch Wiederholung - ähnlich dem Ansatz des Behaviorismus - erlernt (Pinar, 2016). Verwendet werden zunächst kurze prägnante Sätze mit deutlicher Betonung auf wichtige Inhalte. Pausen zwischen einzelnen Satzteilen sollen dabei helfen, die Satzstruktur besser zu erfassen, um anschließend im weiteren Verlauf durch leichte Abwandlun­gen ein generelles Sprachverständnis aufbauen zu können. Bei Kindern wird zudem eine höhere Tonlage (engl. infant-directed speech) zur Aktivierung der Aufmerksamkeit eingesetzt (Eisenbeiß, 2019). Ein solches Verhalten kann bei interkulturellen Begegnungen beobachtet werden. Oft neigen L1-Sprecher dazu, ihre Wortwahl und Sprechgeschwindigkeit an den Lx-Sprecher anzupassen.

Für den Fremdsprachunterricht liefert dieser Ansatz wichtige Bestandteile, da der Aspekt der sozia­len Interkation mithilfe nonverbaler Kommunikationsmuster essenziell für das Verständnis einer Fremdsprache sein kann (Kercher & Kobler, 2007). Sehen viele Forscher die Parallelen zum Erst­spracherwerb vor allem als Zeichen dafür, dass interaktionistische Lernmodelle bei kleineren Kin­dern zielführend sein können (Elsner, 2020), kann der gezielte Einsatz von entsprechenden Be­standteilen auch in der Erwachsenenbildung zielführen sein. So betont der Interaktionismus, dass Spracherwerb als gemeinsames dialogischen Problemlösen gesehen wird (Schiefele, 2012). Ein Sprachverständnis entwickelt sich demnach durch den Versuch, sich gegenseitig über einen Zielzu­stand oder ein Zielobjekt zu unterhalten. Den Gedanken der Individualität eines jeden Lernenden und der Bedeutung der sozialen Interkation für den Lernprozess, wird von der Kommunikativen Di­daktik aufgegriffen. Die Beziehungsdimension zwischen Lernenden und Lernbegleitern ist Kernas­pekt dieses Ansatzes. Ein kommunikatives Setting erlaubt es, Sprachkompetenzen untereinander auszutauschen, zu reflektieren und entstehende Dynamiken für den weiteren Fortschritt effizient zu nutzen. Als besonderen Pluspunkt sehen Experten hierbei die Proaktivität in der Interkation mit der Zielsprache (Elsner, 2020).

2.3.5. Konstruktivismus

Der Konstruktivismus vertritt ein stark individuelles Wissensmodell. Demnach ist eine objektive Per­spektive nicht möglich, da die Welt immer durch die subjektive Brille eines jeden Individuums gese­hen wird (Thommen, 2018). Übertragen auf eine Lernumgebung dürfen deshalb weder die Informa­tionsverarbeitungsprozesse noch der korrekte Output im Mittelpunkt stehen, sondern vielmehr die individuelle Kompetenzerweiterung ausgehend vom ursprünglichen Kompetenzprofil eines jeden Lernenden. Lehrer werden zu Lernbegleitern, die Lernenden dabei helfen, ihren Lernprozess selbst zu gestalten und an den individuellen Vorerfahrungen anknüpfen (Elsner, 2020). Ziel, Methode und Gegenstand des Lernprozesses sind weitestgehend frei wählbar, was eine didaktische Vorplanung erschwert. Im Zuge der zunehmenden Technologisierung im Bildungswesen stellt dies ein wichtiges Kriterium für den Fremdspracherwerb dar.

2.4. Sprache, Gesellschaft, Kultur

Wie bereits in Ansätzen des funktionalistischen Interaktionismus beschrieben, ist Sprache immer ein Mittel der Interaktion zwischen Menschen. Sprache wird im Rahmen kultureller Zusammenhänge erlernt und ist damit nicht nur kultur- sondern auch identitätsprägend (Nägele, 2020). Sprache befä­higt den Menschen dazu, sich über aktuelle Geschehnisse, Vergangenes und Zukünftiges auszu­tauschen. Eine dem Menschen sehr spezifische Eigenschaft ist die Kommunikation über Annahmen des Gegenübers (sog. Theorie of Mind, kurz: ToM). Dies bedeutet, dass Menschen in der Interkation miteinander Rückschlüsse und Vermutungen darüber anstellen können, wie sich das Gegenüber fühlt oder welche Einstellungen und möglicherweise auch Gedankengänge der Gesprächspartner verfolgt (Byom & Mutlu, 2013, S. 1-2). Solche Rückschlüsse sind durch eine Analyse von verbaler und nonverbaler Sprache möglich. Da Menschen stark individualisiert und sozial geprägt kommuni­zieren (Feilke, 2016), führen ToM-Annahmen schnell zu Missverständnissen - v.a. in der interkultu­rellen Kommunikation, wenn die Lx aus einem reinen Zeichencharakter heraus erlernt wurde (Jäger et al., 2016).

Jedes Individuum sozialisiert innerhalb einer Kultur, wobei Weltansichten über die Sprache zum Ausdruck gebracht werden. Das Wissen über diese Einstellungen geben dem Individuum einen mehr oder weniger sicheren Rahmen, um sich sozial angemessen zu verhalten und damit Anschluss zu finden, was durch die Sozialisation im frühen Kindesalter geschieht (Hofstede, 2013). Wie eine Gruppe von Menschen über die Welt denkt bzw. welche Erwartungen sie an das Gegenüber hat, wird durch die Analyse von verbalen und nonverbalen Kommunikationsmustern innerhalb verschie­dener Kulturkreise deutlich. Wichtig an dieser Stelle zu erwähnen ist, dass Kultur niemals als Gene­ralisierung einer bestimmten Personengruppe gebraucht werden darf. Vielmehr ist es als eine sich aus Studien herauskristallisierte Übereinkunft von Eigenschaften von Personen, die aus einem bestimmten geografischen oder soziologischen Raum stammen und deshalb eine Vielzahl an Ein­stellungen, Verhaltensweisen und Sprachmuster teilen. Welchen Einfluss die einzelnen Kulturdi­mensionen (siehe Anhang 1) auf den sprachlichen Ausdruck haben, lässt sich anhand einiger Bei­spiel praktisch belegen:

• In der lateinamerikanischen Kultur lässt sich bspw. häufig der Ausdruck „si Dios quiere“ finden, was so viel bedeutet wie „falls Gott es so möchte“. Das starke Festhalten an religiösen Riten führt dazu, dass dem Ausdruck „Gracias a Dios“ (deutsch: Gott sei Dank), eine deutlich tiefere Bedeutung zugeschrieben wird, als es im deutschen Sprachgebrauch heutzutage der Fall ist. Zudem lässt sich ein Zusammenhang zu der external konzeptualisierten Kontrollüberzeugung erkennen, die in der lateinamerikanischen Kultur stark ausgeprägt ist.
• Die Deutsche Sprache wiederum hat einen engen Bezug zur Funktion von Gegenständen, wie an den Wörtern Schlittschuh, Streichinstrument oder Säugetier zu erkennen ist. Zudem ist die deutsche Sprache sehr direkt und minimalistisch geprägt. Indem Nomen zusammengesetzt wer­den, wird der allgemeine Sprachaufwand minimiert (Ahrenholz & Oomen-Welke, 2020, S. 79­80). Ein Zusammenhang zur monochronen Zeitorientierung und low-context Dimension, wie sie von Hall beschrieben wird, ist erkennbar.
• Aus dem Chinesischen sind sogenannte Yanyus wie „Ist der Weg lang, erkennt man die Stärke eines Pferdes“ (chinesisch: Lu yao zhT mä li, ri jiü jian ren xTn) oder „Eis von drei Zoll ist nicht das Ergebnis eines kalten Tages“ (chinesisch: BTng feng sän chi, jue fei yi ri zhT han) bekannt (Berlitz, 2022). Dies ist besonders interessant, wird die starke Ausprägung von „Motivation to­wards Achievement and Success“ sowie die die Langzeitorientierung nach Hofstede betrachtet (Hofstede, 2024).

„Wenn wir den Menschen als kommunikatives Wesen verstehen und Kommunikation dialogistisch konzipieren, postulieren wir damit auch die fundamental dialogische Struktur von Wissen, Bedeu­tung, Emotionen und damit auch von Kultur“ (Jäger et al., 2016, S. 361). Es gibt eine funktionale Beziehung zwischen dem Selbst und der gesprochenen Interkation (Goffman, 1967, S. 36). Dies bedeutet im Rahmen der Fremdsprachkompetenz, dass die kognitive Grundoperation die Perspek- tivierung gepaart mit Variabilität und Instabilität bedeutet (Jäger et al., 2016, S. 161). Menschen, die sich mit einer Fremdsprache auseinandersetzen, müssen gleichzeitig bereit und kompetent sein, sich mit den perspektivistischen Weltanschauungen der Zielkultur auseinanderzusetzen und die Vielzahl an Kontexten im sprachlichen Ausdruck zu interpretieren, denn „Verständlichkeit als selbst­verständliche Forderung“ (Göttert, 1998, S. 1) zu erheben, ist ein Trugschluss. Missverständnisse können auf der Sachebene durch gut eingeübte Vokabeln und Grammatikkenntnisse zwar weitest­gehend vermieden werden, doch bleibt nach Schulz von Thun eine Unsicherheit auf der Beziehungs­und Appellebene, welche stark subjektiv geprägt sind (Thun, 2010). „Verstehen“ bezieht sich nicht nur auf den semantischen Gehalt einer Nachricht, sondern auf die Analyse der Inhalts- und Bezie­hungsebene (Watzlawick et al., 2011). Luhmann beschreibt dies als „Kopplung sozialer Systeme“

(Luhmann, 1997), aus der sich Kommunikation als eigenständige Systemebene mit Autopoiesis ent­wickelt. Worte bekommen ihre Bedeutung ausschließlich im Kontext von Kommunikationsprozessen (Jäger et al., 2016). Sprache ist damit nicht nur Ausdruck von Kultur, sondern nach der Sapir-Whorf- Hypothese der „guide to social reality“ (Sapir, 1929, S. 207-214). Nach dieser Hypothese ist die Denkweise eines Menschen stark beeinflusst durch die zur Verfügung stehenden Vokabeln und se­mantischen Strukturen der Muttersprache (Matthews, 2014; Thiering, 2018). Menschen nehmen ihre Umwelt wahr und ordnen sie in semantische Netze ein, die durch die sprachliche Sozialisation zur Verfügung stehen. Im Umkehrschluss bedeutet dies, dass innerhalb einer Sprachgemeinschaft eine bestimmte Anzahl an Begrifflichkeiten und Sprachmustern zur Verfügung stehen, in die die Wirklich­keit eingeordnet wird (Whorf & Carroll, 2007, S. 207-219). Es geht herbei also nicht um einen de­terministischen Wirklichkeitsbegriff, sondern vielmehr um die Akzentuierung bzw. der Bedeutungs­zuweisung einzelner rezipierter Umweltreize. Obwohl die Sapir-Whorf-Hypothese einige Kritikpunkte in Bezug auf die zugrundeliegenden Studien mit der Hobi- und der Eskimo-Sprache (Whorf & Carroll, 2007, 102 ff.) innehat, weist sie dennoch Parallelen zu anderen kommunikationspsychologischen Modellen auf, wie beispielsweise die der Linguistischen Relativität nach Humboldt (vgl. hierzuHum- boldt, 1963) oder dem Konstrukt der subjektiven Wirklichkeitserschaffung über Kommunikation von Watzlawick (vgl. hierzu Watzlawick et al., 2011). In empirischen sprachvergleichenden Forschungen konnte dieser Zusammenhang ebenfalls nachgewiesen werden: So lassen sich teils starke Unter­schiede bezüglich der sprachlichen und gelebten Konzeptualisierung von Zeit feststellen (Casasanto & Boroditsky, 2008, S. 579-593). Aus der positiven Psychologie ist zudem der Zusammenhang zwi­schen einer positiven Sprache und der Motivation, dem Selbstbild und psychischen Zustände be­kannt (Rauch, 2022).

An dieser Stelle sei allerdings ausdrücklich zu erwähnen, dass in verschiedenen Studien eine Kor­relation von Sprache und kulturellem Denken besteht, eine Kausalität allerdings nicht abgeleitet wer­den kann, denn die Beeinflussung von Sprache auf das Denken kann beim Lx-Lernen abhängig von den Involviertheit des Lernenden unterschiedliche Züge annehmen (Bross & Pfaller, 2012).

3. Methodik und Forschungsdesign

Das Forschungsfeld des Fremdspracherwerbs aus linguistischer und psychologischer Sichtweise reicht bis in die Antike zurück. In Klöstern und Gelehrteneinrichtungen wurde sich damit beschäftigt, wie Fremdsprachen aufgebaut sind und erlernt werden, um Schriften korrekt übersetzen zu können. Im Zuge der zunehmenden Differenzierung psychologischer Ansätze zu menschlichem Verhalten und Lernen wurde ein breites Spektrum an Theorien und Ansätzen geschaffen, die teilweise korre- lieren, teilweise aber auch im Widerspruch zueinanderstehen. Die Forschungsfrage, wie ein ganz- heitlicher Fremdspracherwerb gestaltet werden kann, muss daher aus unterschiedlichen Perspekti- ven betrachtet werden, was theoretische Modelle der Linguistik genauso einschließt wie For- schungsergebnisse aus der Neuropsychologie, Sozialpsychologie und Lern- bzw. Kognitionspsychologie. Als Forschungsdesign wurde deshalb ein qualitativer Ansatz gewählt, um gemäß Zepke neue Berührungspunkte aus unterschiedlichen Forschungsbereichen erkennen zu können (Zepke, 2016, S. 13). Gewählt wird ein inhaltsanalytisches Verfahren im Rahmen einer Über­sichtsarbeit als Literaturarbeit. Im Zentrum steht die Auswertung theoretischer Modelle, handlungs­basierter Konzepte, Studien und Ansätze rund um das Themengebiet der lernpsychologischen In­formationsverarbeitung beim Fremdspracherwerb sowie des Zusammenhangs von Kultur und Spra­che. Ziel ist dabei den Konsens bestehender Theorien herauszuarbeiten, um damit ein Konzept eines ganzheitlichen Lernarrangements zu entwerfen, das v.a. auf Basis KI-gestützter Technologien beruht. Die Datenerhebung wird somit als Triangulation erfolgen, „weil komplexe soziale Phäno­mene nur durch mehrdimensionale, interdisziplinäre und multimethodische Forschungskonzeptio­nen realitätsgerecht erfasst werden können“ (Fried, 2002, S. 183). Bei der Auswahl der verwendeten Forschungsergebnisse wurde auf Quellen aus der einschlägigen Fachliteratur und wissenschaftli­chen Datenbanken zurückgegriffen (z.B. Springer, Beltz, Oxford Press, pubmed, PsycNET, Oxford Academic). Die Recherche bezog sich auf Veröffentlichungen in englischer, deutscher und spani­scher Sprache.

4. Die inst. Fremdsprachlehr- und -lernforschung in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz

Sprache und Denken stehen in einem besonderen Verhältnis zueinander. Institutionen, wie Deutsch für Ausländer, Le Francais und Español para extranjeros widmen sich gezielt diesem Zusammen­hang sowie den objektiven Lernschwierigkeiten, die mit dem Fremdsprachlernen einhergehen. Dar­aus lassen sich Modelle ableiten, wie das Lx-Lernen erfolgt und welche Faktoren auf die Lernenden einwirken. In diesem Abschnitt soll es um jene Faktorisierung von Sprachenlernen gehen unter Ein­bezug neuer Lernmedien. Ein recht neues Forschungsgebiet (seit ca. den 1950er Jahren) ist dabei der Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Es wird sich im Folgenden explizit auf den Einsatz „schwa­cher“ KI-Systeme bezogen, d.h. „Systeme, die von Menschen für eine bestimmte Aufgabe konzipiert und dazu häufig mit Daten trainiert werden“ (Bernd et al., 2020, S. 9).

4.2. Pädagogisch linguistische Modelle und Hypothese zum Lx-Lernen

Lernen ist stark von individuellen Faktoren abhängig, was Konsequenzen für die Grundlagenfor­schung mit sich bringt, denn Lernkonzepte und Ansätze verschmelzen häufig so stark mit theoreti­schen Grundanalysen, dass eine klare Trennung von allgemeinen Fakten und Spezifika der Ziel­gruppe kaum zu unterscheiden sind. Sogenannte globale Hypothesen versuchen deshalb, Erkennt­nisse aus der SFLLF unabhängig von Einflussfaktoren wie dem Alter, der Lernform (gesteuert/na- türlich) oder der Anzahl der Sprachen (L2 / Lx) zu gewinnen, um allgemeingültige Rückschlüsse auf die ablaufenden Prozesse beim Lernenden ziehen zu können (Kasper, 1981, S. 12). Sie basieren dabei auf den in Abschnitt 2.2. beschriebenen lerntheoretischen Vorüberlegungen, gehen allerdings vermehrt von einem multifaktoriellen, interdirektionalen Sprachlernprozess aus mit einem breiten Spektrum an Wechselwirkungen (Scharff Rethfeldt, 2013). Nachfolgend werden zentrale Hypothe­sen vorgestellt.

4.2.1. Die konträre Diskussion um die Kontrastiv- und Identitätshypothesen

Die Kontrastivhypothese wurde 1945 von Fries formuliert und später von Lado weiterentwickelt. Sie basiert auf der Beobachtung, dass ab einem gewissen Punkt des Fremdsprachenlernens Schwie­rigkeiten und Fehler entstehen (sog. Negativer Transfer bzw. Interferenzen) und sich nachhaltig ma­nifestieren. Fehler basieren auf dem Versuch, Aspekte der Erstsprache auf die Zweitsprache zu übertragen (Scharff Rethfeldt, 2013, S. 70). Es bildet sich ein Kontrast zwischen L1 und Lx. Zu einem positiven Transfer hingegen kommt es, wenn sich L1 und Lx ähnlich sind und dadurch Regeln und Elemente übertragen werden können. Durch einen Vergleich von Strukturidentitäten und Strukturdi­vergenzen könnten Schlussfolgerungen auf mögliche L1-Lx-Kombinationen gezogen werden, die vermeintlich leichter zu erlernen sind (Scharff Rethfeldt, 2013, S. 71). Im Mittelpunkt der Kontras­tivhypothese stehen Outputs, was den starken behavioralen Bezug verdeutlicht (Kasper, 1981, S. 10-11). Mit Aufkommen des Kognitivismus wurde die Kontrastivhypothese stark kritisiert, da sie die kreative, kognitive Konstruktion während der L2 Lernphase außer Acht lässt (Kasper, 1981, S. 11).

Nativistisch geprägt ist die Identitätshypothese, die davon ausgeht, dass das Erlernen der Lx dem Spracherwerb der L1 gleichzusetzten ist (Scharff Rethfeldt, 2013, S. 71). Gemäß den Annahmen Chomskys sind angeborene Sprachfähigkeiten ausschlaggeben, was den Lx-Lernprozess loslöst von Faktoren wie dem Alter oder den Gegebenheiten der Zielsprache (Dulay & Burt, 1974). Der Lerner bildet in der Identitätshypothese eigenständig und systematisch linguistische Strukturen und Regeln. Im weiteren Lernprozess werden diese stetig überprüft und ggf. revidiert (Scharff Rethfeldt, 2013, S. 71). Studien zur Identitätshypothese belegen Ähnlichkeiten klassischer Fehler beim Erler­nen der L1 und Lx. Dabei handelt es sich allerdings um rein linguistische Analysen ohne die jeweili­gen Erwerbs- und Gebrauchsbedingungen der Lernenden genauer zu untersuchen (Scharff Reth- feldt, 2023a). So bezieht sich der Bilingual-Syntax-Measure-Test auf die rein grammatischen Mor­pheme von chinesischen und spanischen Kindern, die die englische Sprache als L2 erlernten (Ok- saar, 2003, S. 104-105). Die Identitätshypothese sei deshalb nur haltbar, wenn „Unterschiede in der kognitiven und sozialen Entwicklung sowie alles was daraus für die Sprache folgt, für marginal“ (Scharff Rethfeldt, 2013, S. 71) erachtet wird.

4.2.2. Interlanguage-Hypothese (kurz: IL)

Das Konzept der Interimssprache oder auch interlanguage theory wurde von Larry Selinker im Jahr 1972 entworfen und gilt als eine der wichtigsten Grundannahmen für weitere Theorien des Zweitspracherwerbs (Thomas, 2004, S. 179). Selinker beschreibt hierbei, dass während eines Lern­prozesses intrapersonale, hochindividualisierte Prozesse ablaufen (Selinker, 1972). Die semanti­schen Netze, die während des Lernprozesses aufgebaut werden, weisen nach der IL-Theorie eine starke Diskrepanz zwischen der Zielsprache und der Muttersprache auf. Es bildet sich ein neues Sprachsystem (VanPatten & Benati, 2015, S. 100). Demzufolge gibt es zwei Arten von Lernern (Selinker, 1972):

• Erfolgreiche Lerner: Sie erreichen ein C2 Sprachniveau (Muttersprachniveau) durch die Aktivie­rung der bereits im Gehirn vorhandenen latenten Sprachmuster. Unter einem latenten Sprach­mustersystem versteht Selinker allerdings kein grammatikalisches Grundkonzept, wie es Chomsky mit seiner Universalgrammatiktheorie postuliert, sondern bezieht sich lediglich auf eine im Gehirn angeborene Eigenschaft, die für das Ausbilden von Sprache verantwortlich ist. Selin- ker macht zudem deutlich, dass ein erfolgreicher Lerner zwar hohe Leistungen in der Aktivierung der latenten Sprachmuster erbringt, dies allerdings nicht unweigerlich mit einer hohen Kompe­tenz anderer intellektueller Strukturen zusammenhängen muss.
• Erfolglose Lerner: Sie können ein gutes Sprachniveau auf B2 - C1 erreichen, allerdings liegt der Lernfokus jener Personengruppe auf den vermittelten Sprachnormen, wie Grammatik und Voka­bular. Im Sprachgebrauch werden gelernte Regeln entsprechend angewendet, was sich aller­dings vom muttersprachlichen Gebrauch unterscheidet.

Laut Selinker ist die Unterscheidung dieser zwei Lerner essenziell, um zu erklären, wieso einige Menschen eine Fremdsprache flüssiger erlernen als andere - im heutigen Sprachgebrauch wird dabei auch von „sprachaffinen“ Menschen gesprochen. Sie sind in der Lage eine Sprache über die rein linguistischen Rahmenbedingungen hinaus zu verstehen und anzuwenden (Selinker, 1972, S. 213).

Abb. 1: Funktionsmodell des Fremdsprachenlernen

Abb. in Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung basierend auf Selinker (1972)

Beim Fremdspracherwerb muss gemäß dieser Theorie beachtet werden, dass bestimmte linguisti­sche Regeln und Systeme von der NL in die IL übernommen werden. Dabei muss es sich allerdings nicht immer unweigerlich um „Fehler“ im eigentlichen Sinne handeln (Selinker, 1972, S. 215). Hierzu können bspw. bestimmte Begrifflichkeiten oder Aussprachen gehören, die dann in der TL als Ak­zente zu hören sind. Als Fossilierung ist nach Selinker eine dauerhafte Stagnierung sprachlicher Fähigkeiten zu bezeichnet, die entsteht, wenn die Sprachkompetenz für die individuellen kommuni­kativen Herausforderungen ausreichen (Grimm et al., 2004). Die Interimsprache ist damit ein spezi­fisches Sprachsystem, das sich während der Lernphase stetig weiterentwickelt und qualitativ verän­dert (Selinker, 1972, S. 215). Sie wird unter anderem durch Faktoren wie dem Professionalisierungs­niveau im Unterricht, aber auch durch die Eigeninitiative und Motivation des Lernenden selbst be­einflusst. Die Lernphase kann dabei über unterschiedliche Zeiträume hinweg erfolgen und ist nicht nur auf gesteuerte Lernprozesse, sondern auch auf außerunterrichtliche Kontaktstellen mit der Ziel­sprache abhängig. Jede Lernphase ist mit ihren eigenen Varietäten der Interimsprache verknüpft, was Rückschlüsse auf den individuellen Lernstand des Lernenden zulässt (Glück & Rödel, 2016; Jung & Günther, 2016; Jungmann, 2012; Klein, 2000). Prinzipiell gilt dabei, dass die gesamte sprachliche und kommunikative Erfahrung des Lerners Einfluss auf die Ausprägung und Qualität der Interimsprache hat, die mit entsprechenden kognitiven Prozessen einhergehen (Kasper, 1981, S. 14-16).

4.2.3. Faktorenmodell

Das Faktorenmodell nach Hufeisen geht davon aus, dass mit der Anzahl beherrschter Sprachen auch die Anzahl der Faktoren zunimmt, die auf die Gehirnaktivitäten Einfluss nehmen. Demnach unterscheidet sich sowohl die Qualität als auch Quantität des Fremdsprachenlernens (Gogolin et al., 2020). Nachfolgende Grafik beschreibt diesen Prozess:

Abb. 2: Faktorenmodell des Fremdsprachenlernens

Abb. in Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung basierend auf Hufeisen (2003)

Der Einfluss dieser Faktoren bezieht sich sowohl auf linguistische als auch lernpsychologische As­pekte:

Tab. 1: Wirkfaktoren des Lx-Lernens

Abb. in Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Hufeisen (2003)

Wichtig anzumerken ist, dass Faktoren, wie (Fremd-)Sprachlernstrategien nicht autogen erworben werden, sondern während des Lernens selbst erlernt werden (Marx, 2005). So kann beispielsweise bereits der Kauf von bestimmten Lernmitteln (gebraucht vs. neu / mit Anmerkungen vs. ohne An­merkungen) einen Unterschied für den jeweiligen Lernprozess darstellen (Vidgren, 2018). Zudem zeigt sich eine gegenseitige Interkation zwischen den Lernpraktiken und der kulturellen Prägung. Studien an Deutsch-L3-Lernenden legen nahe, dass die Art und Weise, wie Kinder kulturell bedingt mit Fremdsprachen umgehen und diese im gesellschaftlichen und institutionellen Kontext vermittelt werden, Einfluss auf das spätere Lx-Lernen hat (Scharff Rethfeldt, 2013).

4.2.4. Dynamic Model of Multilingualism (DMM)

Das Dynamic Model of Multilingualism (kurz: DMM) ist eines in der aktuellen Debatte vieldiskutiertes Modell, das v.a. die psycholinguistischen Systeme mehrsprachiger Personen in den Fokus nimmt. Das DMM wurde 2002 von Herdina und Jessner entwickelt. Es bildet damit eine Triangulation zwi­schen der Monolingualismusforschung, der Mehrsprachigkeitsforschung und der dynamischen Sys­temtheorie (Scharff Rethfeldt, 2013), wobei sowohl psychologische als auch kognitive Vorgänge im Mittelpunkt der Betrachtung stehen (Hofer & Hackl, 2018, S. 246). In dieser Triangulation gibt es wechselseitige Einflüsse zwischen Personen, Objekten, Sprachen und Ereignissen. Dabei reagiert das Individuum auf verschiedene Umwelteinflüsse gemäß der intraindividuellen Prozesse, die nur schwer prädiktierbar sind (Scharff Rethfeldt, 2013). Sie haben eine Eigendynamik, die in einem indirektionalen Wandlungsprozess mündet, um sich den ständig wechselnden Umwelteinflüssen wiederum anpassen zu können. Es bezieht sich auf einen dynamischen, teils chaotischen Verlauf beim Fremdsprachenlernen (Scharff Rethfeldt, 2013). Zudem beeinflussen sich die L1 und Lx ge­genseitig, indem Vokabeln und Grammatik miteinander interferieren oder sich als Zwischenstadium beim Lernen eine Mixsprache entwickelt (Jessner-Schmid & Allgäuer-Hackl, 2020). Nach dem DMM erfolgt der Sprachlernprozess demnach in einer zirkulären Kausalität von Sprache, Umwelteinflüs­sen und Individuum (Scharff Rethfeldt, 2013). Das Wissen über eine Sprache sowie die Dominanz jener verändert sich mit zunehmendem Wissen und Erfahrungen.

Als Resultat aus dynamischen, kognitiven Prozessen entsteht eine intrapersonale Komplexität und Wechselwirkung zwischen den Sprachen. Hofer und Hackl bezeichnen dies als „meta- und cross- linguistic skills“ (Hofer & Hackl, 2018), die in Verbindung mit metakognitiven Fähigkeiten stehen, um bspw. zwischen Sprachen switchen oder kulturelle Kompetenzen verstehen bzw. anwenden zu kön­nen. Eine damit positive Veränderung sei unter anderem die Selbstreflektion bezüglich eigener Kom­munikationsmuster (Hofer & Hackl, 2018). Der Lernprozess im Sinne des DMM ist damit von zwei Eigenschaften abhängig, die Parallelen zu behavioralen und kognitivistischen Ansätzen aufweisen:

• Sprachgebrauch: Das intrapersonale Sprachsystem muss fortlaufend aktiviert und für Kommu­nikationsprozesse verwendet werden (Hofer & Hackl, 2018). Inwieweit ein Sprachgebrauch statt­findet ist unter anderem von den „perceived communication skills“ (Jessner-Schmid & Allgäuer- Hackl, 2020, S. 82) abhängig - von der gefühlten Notwendigkeit des Sprachgebrauchs.
• Sprachbewusstsein: Darunter wird die willentliche Reflexion des Sprachgebrauchs sowie der ei­genen Sprachfähigkeiten verstanden. Hier findet eine Metaanalyse von Sprache statt (Hofer & Hackl, 2018). Je besser metaanalytische Fähigkeiten in der L1 vorhanden sind, desto besser können diese auf die Lx ausgeweitet werden und den Lernfortschritt positiv beeinflussen.

Multilingualismus ist allerdings nicht gleichzusetzen mit der Intelligenz einer Person, sondern als mentale Wachsamkeit zu sehen, um als Einflussfaktor eine kognitive und linguistische Weiterent­wicklungen erzielen zu können (Herdina & Jessner-Schmid, 2002).So zeigen mehrsprachige Perso­nen eine ausgeprägtere Lernkompetenz und Selbstreflexion (Hofer & Hackl, 2018). Dieser M-Faktor ist gemäß vergleichender Studien eng verbunden mit der Anzahl der Sprachen, die eine Person beherrscht (Aronin & Jessner, 2016; Herdina & Jessner-Schmid, 2002). Eine Korrelation zwischen Mehrsprachigkeit und positiven kognitiven Fähigkeiten zu schließen, ist an dieser Stelle allerdings nicht pauschal möglich. So zeigen Untersuchungen, dass neben dem positiven Wachstum kognitiver Skills auch negative Effekte entstehen können: Lerner, die wenig Energie und Engagement in der Aufrechterhaltung der Sprachfähigkeiten aufbringen, können entweder mit einer Stagnation im Lern­prozess rechnen oder sogar mit einer Abnahme der Sprachkompetenz (Herdina & Jessner 2002). Obwohl eine Sprachkompetenzabnahme zu vermeiden ist, ist eine Stagnation ab einem gewissen Zeitpunkt im Verständnis des DMM als normal zu erachten, da der Zugang zu einer Fremdsprache immer auf der Erstsprache basiert und damit nicht den Charakteristika des Erstspracherwerbs ent­spricht (Cook, 2002).

4.3. KI-basierte Förderung beim Fremdsprachlernen

Wird von einem faktoriellen Lx-Lernprozess ausgegangen, bedeutet dies, dass individualisierte Lernwege gestaltet werden müssen. Diese Umsetzung wird durch digitale Lernanwendungen und Künstliche Intelligenz ermöglicht. In diesem Kapitel sollen die Erkenntnisse aus der theoretischen Fundierung und der beschriebenen pädagogisch linguistischen Modelle nochmals ausgegriffen und durch relevante Studien belegt werden. Darauf aufbauend werden die möglichen Einsatzszenarien von technologischen Entwicklungen im Bildungswesen abgeleitet.

4.3.1. Einführung in die Bildungstechnologie

Künstliche Intelligenz basiert immer auf der Auswertung großer Datenmengen. Im Bildungswesen wird dabei auch vom Educational Data Mining (kurz: EDM) gesprochen, was bedeutet, dass sozio­demografische, administrative, kursbezogene und soziale Daten gespeichert, organisiert und analy­siert werden (Jülicher, 2015). Die Ablaufenden Prozesse sind im Anhang (2) skizziert. Grundvoraus­setzung ist dabei immer der Einsatz digitaler Lernmittelt. Das besondere an KI-Anwendungen ist, dass diese in der Lage sind Kausalitäten und Muster selbstständig zu erkennen und ihr Wissen - ähnlich den neuronalen Netzwerken von menschlichen Gehirnen - schrittweise aufzubauen (Bu­cher, 2018). „Zum intelligenten Verhalten von Maschinen gehören Möglichkeiten und Fähigkeiten zur (visuellen) Wahrnehmung, zur Mustererkennung, zur Simulation selbstständigen Lernens, zum Treffen von Entscheidungen und von Vorhersagen, zum eigenständigen Finden von Problemlösun­gen, zur Sprach- und Gesichtserkennung oder zum (logischen) Schlussfolgern“ (Bernd et al., 2020, S. 9). Je größer die Menge an zur Verfügung stehender Daten, desto genauer kann die KI arbeiten. Dabei muss das System möglichst autonom sein, d.h. es muss durch metakognitive Fähigkeiten sich selbst bilden, optimieren und neue Fähigkeiten erwerben können, um sich auf den Lernenden und dessen individuelle Vorerfahrungen und Lernprozesse einstellen zu können (Wahlster, 2017).

Digitale Assistenzsysteme (kurz: dASys) können sowohl in physischer als auch kognitiv-kreativer Sicht ein breites Spektrum an Hilfestellungen geben (Bauer et al., 2019). Digitale Systeme sind dabei „[...] rechnerbasierte Systeme, die Menschen bei der Informationsaufnahme, Informationsverarbei­tung und Arbeitsausführung unterstützen“ (Link & Hamann, 2019, S. 684). Bezüglich des Fremd­sprachenlernens wird eine breite Palette unterschiedlicher Funktionen benötigt, um einen ganzheit­lichen Ansatz zu ermöglichen (Bayer et al., 2020):

Abb. 3: Funktionale Gliederung von dASys

Abb. in Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung basierend auf Bayer et al. (2020)

Im Bereich der kognitiv arbeitenden dASys wird zudem in drei Unterarten gegliedert (Apt et al 2018):

• Hilfesysteme treten in Form von Lernvideos, Wissensmanagementsystemen, Qualifikationsma­nagementsystemen und Handbüchern auf. Sie stellen dem Lernenden relevante Informationen zur Verfügung.
• Adaptive Assistenzsysteme weisen kontextsensitive Informationen auf oder stellen individuali­sierte Lernpfade zur Verfügung. Sie zielen auf die Individualität des Lernenden ab, um einen möglichst passgenauen Lernprozess zu ermöglichen.
• Tutorielle Assistenzsysteme sind in Form von AR, VR oder Lernplattformen verfügbar. Sie sind als die Lernanwendung selbst zu verstehen, d.h. die Art und Weise wie die Lernanwendung aufgebaut ist.

Bezogen auf das Erlernen von Fremdsprache mithilfe digitaler Lernmedien kommt eine entschei­dende Eigenschaft von Künstlicher Intelligenz hinzu: Das Natural Language Processing (kurz: NLP). NLP ist die Fähigkeit von Maschinen Text- und Sprachdaten zu verstehen und darauf reagieren zu können. Ziel ist es, die Mensch-Computer-Interaktion durch natürliche Sprache für den Anwender zu vereinfachen und den Nutzen zu maximieren (Grigoleit, 2019). Da die genauen Rechenoperationen ein Anwendungsfeld der Informatik sind, soll an dieser Stelle nicht weiter darauf eingegangen werden. Ergänzende Erklärungen sind in Mainzer (2019) zu finden.

Basierend auf den EDM-Prozess können dASys Learning Analytics (kurz: LA) Maßnahmen ableiten. Darunter wird eine Sammlung und Analyse zu den Lernenden und deren Lernprozesse verstanden, um pädagogische Maßnahmen zu entwickeln (Wolfgang Greller & Hendrik Drachsler, 2012). Bezo­gen auf den Nutzen bedeutet dies, dass Systeme Vorhersagen über den Schüler und dessen Lern­erfolg treffen können (sog. Predictive Analytics) und basierend auf diesen Vorhersagen Maßnahmen entweder empfiehlt oder selbstständig Anpassungen der Lerninhalte vornimmt (König, 2018). Im Vergleich zu klassischen Unterrichtsmethoden führt dies zu einer Individualisierung der Lerneinhei­ten sowie einer quantitativ validen Datenbasis für weitere pädagogische Entscheidungen (Peters, 2020).

4.3.2. Überblick aktueller KI-basierter Lernanwendungen

Im Hinblick auf KI-gestützte Lernanwendungen kann zwischen Anwendungen, die als Ergänzung zum „normalen“ Unterricht eingesetzt werden, und Anwendungen, die per se ohne weitere Lehrper­son Fremdsprachenkompetenzen vermitteln, unterschieden werden. Bei unterrichtsergänzenden Anwendungen geht es meist um die Mustererkennung sowie die semantische Spracherkennung, um geschriebene Texte automatisiert auszuwerten und dem Lernenden Rückmeldung zu geben. Zudem sind Chatbots und Übersetzungsanwendungen als unterstützende Tools möglich (Roscher, o.J.). Eine bekannte Anwendung hierfür ist Fiete AI. Lehrkräfte können individuelle Arbeitsaufträge mit den entsprechenden Feedback-Parametern speichern und diese dann über einen QR-Code oder Login den Lernenden zur Verfügung stellen. Die von den Lernenden eingegebenen Texte werden von der KI ausgewertet und hierfür Feedback gegeben (Schindler, 2023). Eine weitere Anwendung ist DeepL, die mit dem Slogan „Der präziseste Übersetzer der Welt“ wirbt. Lernende können sich entweder Texte übersetzen lassen, um Verständnisprobleme zu lösen, oder Texte eingeben, um diese auf ihre Richtigkeit bzgl. Wortwahl und Grammatik selbstständig zu überprüfen (Kutylowski, o.J.). Im Vergleich zu rein unterstützenden Anwendungen, versuchen verschiedene KI-gestützte Sprachapps bereits individuelle Lernerfahrungen durch einen gezielten Einsatz von sich selbst an­passenden Lernprozessen zu schaffen und dadurch einen schnelleren Lernerfolg herbeizuführen. In der nachfolgenden Tabelle sind beliebte Fremdsprachlernapps inklusive der jeweiligen Lernmög­lichkeiten aufgeführt. Dies soll einen ersten Überblick geben, wie technologische Entwicklungen be­reits für das Lx-Lernen eingesetzt werden.

Tab. 2: Vergleich der beliebtesten Fremdsprachenlernapps

Abb. in Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Leistikow & Strobel (2022a, 2022b, 2023), Strobel (2022)

Studien zeigen, dass sich die Beliebtheit von E-Learning Plattformen zwischen 2018 und 2022 ver- doppelt hat (Business of Apps, 2023). Experteneinschätzungen zufolge ist ein weiterer Umsatzwachstum für KI-basierte E-Learning-Plattformen von über zehn Prozent bis zum Jahr 2027 zu erwarten (Brandt, 2023). Der Trend geht also immer mehr in Richtung des digitalen Lx-Lernens, was sicherlich nicht zuletzt auf die Ubiquität dieser Lernmedien zurückzuführen ist. Gemeinsam ha­ben sie auch die sehr kurze Dauer der Lerneinheiten, die sich auf fünf bis 30 Minuten belaufen. Damit lassen sie sich gut in den Alltag integrieren. Micro-Learning ist deshalb sehr beliebt, wobei mit zunehmender Komplexität des Lernstoffs auch die Zeit der Lerneinheiten entsprechend gesteigert werden sollte, um eine möglichst effektive Verarbeitungstiefe und Stimulation der beteiligten Gehirn­regionen zu erreichen (Decker et al., 2016; Denninger et al., 2019; Seitter & Feld, 2019). Sprach­lernplattformen gehören unter den E-Learning-Anwendungen zu den beliebtesten Medien (Statista, 2022; Stiftung Warentest, 2013), wobei der in der Tabelle aufgeführte Vergleich der Funktionen zeigt, dass die meisten Lernmodelle auf Basis behavioraler oder nativistischer Lerntheorien konzi­piert wurden. Wie dies auf Basis neuerer Forschungsergebnisse mithilfe eines modernen, ganzheit­lichen Ansatzes besser gelingen kann, wird nachfolgend beschrieben.

4.2.3. KI gestütztes Lx-Lernen: neurophysiologisch-kognitive Faktoren

Neben einer genetischen Prädisposition zur Spracherwerbsfähigkeit und der Sprachkompetenz der L1, hat die altersbedingte Neuroplastizität einen entscheidenden Einfluss auf das Lx-Lernen. Dabei ist besonders die Veränderung der grauen und weißen Substanz interessant (Scharff Rethfeldt, 2023b). Diese kann sich im Laufe des Lebens verändert, was bedeutet, das Fremdsprachlernen altersspezifisch in jeder Lebensphase stattfinden kann.

• Die graue Substanz besteht v.a. aus neuronalen Zellkörpern. Sie ist bei mehrsprachigen Perso­nen im linken unteren Parietallappen stark ausgebildet. Diese Veränderung zeigt sich vor allem bei frühkindlichen Mehrsprachenerwerb sowie bei regelmäßigem Sprachgebrauch (Mechelli et al., 2004; Pliatsikas et al., 2014; Ressel et al., 2012). Sie reagiert sensibel auf Vokabeltraining und kann nicht nur in Dichte, sondern auch in der Größe Veränderungen aufweisen (Green et al., 2007).
• Die weiße Substanz aus Axonen verbindet die Regionen der grauen Substanz miteinander. Die weiße Substanz wird maßgeblich von einer hohen Sprachkompetenz und -exposition beeinflusst (Nichols & Joanisse, 2016; Rahmani et al., 2017).

Die Plastizität des Gehirns und damit auch die Fähigkeit der Informationskodierung verändert sich in Abhängigkeit zweier Variablen: (a.) Anzahl der Lx sowie (b) Alter. Die graue Substanz reagiert sensibel auf erhöhte kognitive Anstrengung und baut bei Stimulierung neuronale Netzwerke auf, die den Einfluss des Alters ausgleichen können (Scharff Rethfeldt, 2023b): Während sie mit zunehmen­dem Alter abnimmt, wird sie durch Mehrsprachigkeit wiederum gefördert, was bedeutet, dass junge Menschen anders lernen als Menschen im dritten Lebensabschnitt - monolinguale Menschen wie­derum anders als multilinguale Menschen. Zwischen Alter und Mehrsprachigkeit entsteht nicht nur ein einseitiger Effekt, sondern eine gegenseitige Dependenz. Je früher die graue Substanz erweitert wird, desto einfacher gestaltet sich das Fremdsprachenlernen. Gleichzeitig bildet sich mit Zunahme der Lx die kognitive Reserve aus, d.h. kognitive Alterungsprozesse werden verlangsamt bzw. kön­nen durch kontrollierende Exekutivfunktionen kompensiert werden (Kave et al., 2008). Eine grund­legende Annahme des sogenannten „kritischen Alters“ ist deshalb mittlerweile umstritten. Vielmehr wird davon ausgegangen, dass aufgrund besserer kognitiver Reserven das Lx-Lernen im Alter schneller und effektiver erfolgt. Die spätere Beherrschung der Sprache ist bei frühkindlichem Lx- Lernen jedoch qualitativ besser, da ein längerer Kontakt mit der Fremdsprache vorliegt (Ekstrand, 1975; Fathman, 1975; Krashen et al., 1979; Patkowski, 1980; Snow & Hoefnagel-Höhle, 1978). Dies könnte damit zusammenhängen, dass für die Aussprache entsprechende Muskelgruppen besser trainiert und intensive sprachliche Erfahrungen gesammelt werden.

Sprache ist ein komplexes System, das Aktvierungen im Broca- und Wernicke-Gebiet, den Ba­salganglien und dem Thalamus auslöst. Welche Areale aktiviert werden, hängt sowohl von der Sprachkomponente als auch dem Spracherwerbszeitpunkt ab: Sprachkompetenzen, die im Kindes­alter erworben wurden, werden vor allem im Broca-Areal sowie im linken unteren Frontallappen ver­arbeitet (Scharff Rethfeldt, 2023b). Sprache, die zu einem späteren Zeitpunkt erworben wurde, wer­den zwar auch im Broca-Areal abgebildet, allerdings hier vor allem im linken Frontalgyrus bzw. dem BA 44 (Bloch et al., 2009; Kim et al., 1997; Wattendorf et al., 2001). L2 Reproduktionsaufgaben zeigen des Weiteren eine Aktivierung im linken Putamen und linken Gyrus frontalis inferior (Klein et al., 1994; Wartenburger et al., 2003), was laut Chee et al. (2001) auf eine allgemein höhere kognitive Beanspruchung hindeutet als dies bei der L1 Reproduktion der Fall ist. Interessant hierbei ist, dass dies nur für die Sprachproduktion nicht allerdings für das L2-Sprachverständnis gilt (Perani et al., 2003). Eine Korrelation zwischen der allgemeinen Intelligenz einer Person als Disposition und dem Lx-Lernen scheint deshalb naheliegend zu sein. Sie bezieht sich vor allem auf kognitiv-akademische Fähigkeiten. Menschen mit hoher Intelligenz lernen durch kognitivistisch geprägte Lerneinheiten deutlich effizienter v.a. in Bezug auf schriftliche Leistungen (Chastain, 1969; Cummins, 1979; Eks- trand, 1975). Studien zeigen jedoch auch, dass Intelligenz als Einflussgröße nicht als Prädiktor ge­nommen werden darf (Bialystok, 2009). Vielmehr ist es in einer Triangulation von Sprachlerneignung (phonetisches Enkodieren, grammatisches Gefühl, induktives Lernen), Intelligenz und Motivation zu sehen. Dabei hat die Art der Lernmethode einen maßgeblichen Einfluss auf diese Triangulation. Eine passende Lernmethode kann die Motivation steigern. Personalisierte Lernangebote können mögliche Nachteile der Lerneignung ausgleichen und die individuellen Intelligenzleistungen optimal nutzen (Carrol, 1965).

Abb. in Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung basierend auf Peters (2020)

Eine Software zu erstellen, die für jeden Lernenden zunächst einen IQ-Test und anschließend einen Motivationstest durchführen würde, wäre sowohl aufgrund der benötigten Rechenleistung als auch aus Datenschutzgründen wenig effizient. Vielmehr sollte an dieser Stelle auf Makroebene ein Ver­gleich zwischen unterschiedlichen Lernenden vorgenommen werden (Peters, 2020). Die im vorhe­rigen Absatz beschriebenen Eigenschaften zum Zusammenhang von Alter, Sprachlerneignung und Vorhandensein von Fremdsprachkompetenzen können hierfür in die KI-Technologie als Parameter eingepflegt werden (Jülicher, 2015). Zu Beginn der Anwendung kann der User dann entsprechende Rahmendaten angeben auf deren Basis die KI anschließend ein passendes Lernangebot erstellt. Der Vorteil hierbei ist, dass die KI aus diesen Daten wiederum lernen kann, indem der Lernfortschritt der Lx-Lernenden getrackt und im Rahmen von Kontroll­berechnungen nach der Prescriptive Analytics über­prüft wird. Es findet also eine gegenseitige Beeinflus­sung der Analysen auf Mikro-, Meso- und Makro­ebene statt (vgl. Anhang 3). Auf der Mirkoebene geht es dabei um den individuellen Lernfortschritt und die Bereitstellung adaptiver Lerneinheiten (Peters, 2020). Hierfür müssen kognitive Prozesse von der KI-Tech- nologie berücksichtigt werden, denn vokabulare und grammatikalische Strukturen müssen aufgenommen, verarbeitet, gespeichert und abrufbar sein (Wennin­ger, 2000): Bei der Encodierung werden die Informa­tionen entschlüsselt und weiterverarbeitet. Dabei kommt es gemäß dem konstruktivistischen Ansatz darauf an, ob die Informationen einen bereits vorhandenen Gedächtnisinhalt zugeordnet werden können. Um Informationen zu speichern, muss eine erfolgreiche Konsolidierung stattfinden (Wen­ninger, 2000), d.h. Informationen werden vom KZG in das LZG erfolgreich übertragen und können wiedergegeben werden (eng. Recall). Mnemotechniken, um die Gedächtnisleistung zu steigern, hel­fen beim Recall. Der Gedanke dahinter ist die Netzwerkbildung im LZG zu vereinfachen, indem Reize (z.B. Vokabeln) mit einem weiteren Reiz (visuell, taktil, akustisch) gekoppelt werden (Weller, 2017). Dies kann zum Beispiel durch lautes Sprechen (akustisch) oder entsprechenden virtuell-au­diovisuellen Medien (akustisch-visuell) erfolgen. Auch die sogenannte Loci-Technik kann durch Lernmedien - vor allem im Bereich der VR und AR - optimal in den Lernprozess eingegliedert wer­den. Interferenzeffekte (proaktiv/retroaktiv) werden durch die Reihenfolge der Informationsdarbie­tung minimiert. Viele Informationen, v.a. bei medialen Lernprogrammen werden seriell dargeboten und verarbeitet. Dabei werden nach dem Primacy-Recency-Effekt vor allem die ersten und letzten Einheiten besser behalten (Felser et al., 1999).

Zudem hat die Verarbeitungstiefe einen maßgeblichen Einfluss darauf, ob und wie nachhaltig Infor- mationen ins LZG übertragen werden. Je tiefer eine Information verarbeitet wird, desto höher ist der kognitive Aufwand. Weitere Einflusskriterien sind die Motivation des Lernenden, die Reizspezifika und die Zeit, die für das Lernen zur Verfügung steht. Eine elaborative Encodierung erhöht die Wahr­scheinlich der Übertragung ins LZG. Bereits hier können KI-Technologien einen hohen Nutzen brin­gen: Durch Reduktionsprozesse von komplizierten und langen Informationseinheiten (engl. chunking) wird die begrenzte Kapazität des KZG optimal genutzt (Balzukat, 2022). Vor allem in frü­hen Phasen des Lx-Lernens können vordefinierte grammatische Satzmuster helfen, um entspre­chende Strukturen zu automatisieren (Kirst & Klötzke Ralf, 2024). Hier zeigen sich die Parallelen zur ALM: Einfache Satzkombinationen zur Begrüßung oder dem Smalltalk (z.B. „Hello, my name ist ...“ oder „Hola, como estas?“) erzielen bei Anfängern gute Ergebnisse zum Aufbau eines Grundwort­schatzes. Darauf aufbauend können dann passende Vorstellungsbilder geschaffen werden, die In­ferenzen primen, um den Satz- oder Konversationszusammenhang richtig deuten zu können (Wirtz, 2021). Hierfür sind auch Kontextmerkmale wichtig, die im Zusammenhang mit interkulturellen Kom­petenzen stehen (siehe Abschnitt 4.2.5.).

Der Prozess der Extraktion (Abruf) kann sowohl automatisch als auch kontrolliert erfolgen. Hierfür können unterschiedliche Testmechanismen verwendet werden (Wenninger, 2000). Für explizites Wissen wird häufig die Recognition (Wiedererkennen) oder der Cued Call (Erinnern) verwendet, da es sich hierbei um klar benennbares Faktenwissen handelt (Raab et al., 2022, S. 120-121). Für das Lx-Lernen ist vor allem das semantische Wissen von Bedeutung, um auf grammatikalische Struktu­ren zurückzugreifen. Für implizite Gedächtnisinhalte wird auf Repetition Priming, auf Konditionie­rungsprozesse oder prozedurale Abläufe gesetzt (Raab et al., 2022). Inwiefern sich Inhalte aus dem LZG abrufen lassen ist sowohl vom externen Kontext (räumlich-zeitliche Faktoren beim Enco­dieren, semantische Relationen zwischen Lernitems) als auch internen Faktoren (Emotionen oder Stimmungen) abhängig (Wenninger, 2000). Durch intelligente Testsysteme, die die Lern-Test-Situ­ation aneinander angleichen, wird der Zugriff dabei auf gelernte Inhalte erleichtert.

Da die Gültigkeit des Mehr-Speicher-Modells nicht abschließend geklärt ist (Kroeber-Riel & Wein­berg, 2003; Spada, 2006) soll an dieser Stelle nicht weiter darauf eingegangen werden. Wichtig ist, dass Encodierung, Speicherung und Retrieval ablaufen müssen (Raab et al., 2022), um entspre­chende Sprachkompetenzen aufbauen zu können und dass hierfür unterschiedliche Einzelfaktoren auf emotionaler sowie didaktischer und lernpsychologischer Ebene Einfluss nehmen.

Ein Gewöhnungseffekt des LZG, um auf gespeicherte Informationen zuzugreifen, tritt mit zuneh­mender Professionalisierung der Sprachkompetenz auf, was sich auch in neurophysiologischen Ver­änderungen darstellt: Je höher die Sprachkompetenz ist, desto geringer wird die kognitive Anstren­gung beim Sprachgebrauch, weshalb eine Renormalisierung der Dichte der grauen Substanz be­obachtbar ist (Elmer et al., 2014; Scharff Rethfeldt, 2023b). Studien mit spät Lx-lernenden Personen zeigten (Chee et al., 2001; Klein et al., 1994; Perani et al., 2003; Wartenburger et al., 2003), dass bei einem hohen Sprachkompetenzniveau keine Unterschiede zur neuronalen Aktivierung zwischen L1 und Lx Personen zu erkennen sind (Klein et al., 1994). Inwiefern ein neuronales Netzwerk für die jeweilige Sprache ausgebaut wird, hängt also vielmehr von der Exposition und dem damit einherge­henden Kompetenzgrad (weniger vom Alter des Spracherwerbs) ab. Je dichter das neuronale Netz­werk ausgebildet ist, desto sicherer wird eine Sprache beherrscht. „Im Zusammenhang mit der Plas­tizität ist weiter davon auszugehen, dass eine veränderte Repräsentation der Sprachen als Folge einer verbesserten Sprachkompetenz nicht ausgeschlossen ist.“ (Scharff Rethfeldt, 2023b, S. 213). Das Gehirn verfestigt die notwendigen neuronalen Netzwerke und kann den allgemeinen Aufmerk­samkeitsaufwand verringern. Dies lässt sich auch durch Veränderungen des Nucleus accumbens beobachten, der ab einem gewissen Punkt der Sprachexposition keinen Zuwachs mehr verzeichnet (DeLuca et al., 2019). Eine solche Professionalisierung lässt den Schluss zu, dass Lernende mit hohem Sprachniveau Informationen anders abrufen, da Kontextbedingungen als Einflussgröße eine wichtigere Rolle spielen als dies bei Sprachanfängern der Fall ist (Cowley, 1994). Ein erweiterter Nucleus accumbens steht wiederum in Verbindung mit der Fähigkeit Lernstrategien auszubilden und anzuwenden, was sich auf den Erwerb weiterer Sprachen positiv auswirkt (Green & Abutalebi, 2013). Je besser und früher der Nucleus accumbens stimuliert wird, desto dynamischer und einfa­cher findet das Lx-Lernen statt. Hier lässt sich eine Parallele zum konstruktivistisch orientierten Un­terricht sehen, da ein solcher Ansatz von individuellen Voraussetzungen bzw. Wissensstand aus­geht, an dem angeknüpft werden kann. Abhängig davon wie gut Lernstrategien bereits erworben wurden und wie weit der Nucleus accumbens ausgebildet ist, kann der Schweregrad eine neue Lx zu erlernen variieren, wenn der Abruf von Informationen aufgrund mangelnder Gedächtnisstrategien erschwert wird (Raab et al., 2022, S. 124). Syntax und Phonologie sind für Spätlernende dabei eine größere Herausforderung als die lexikalische Informationsverarbeitung (Mechelli et al., 2004; War­tenburger, 2004). Durch gezieltes Training und Übung der Lx, die entsprechende neuronale Struk­turen gezielt stimulieren, kann der Alterseffekt im Umkehrschluss überwunden werden (Birdsong & Molis, 2001). Dennoch hat das Alter natürlich Einfluss auf den Lernprozess an sich. Es muss außer­dem berücksichtigt werden, ob es sich um perzeptorische oder produktive Leistungen handelt, die während der Untersuchungen abgefragt wurden. Des Weiteren hat die sprachlich-linguistische Ebene der Aufgaben einen Einfluss auf die Arealaktivierung (Scharff Rethfeldt, 2023b).

Weitere Studien weisen auf eine parallele Aktivierung der Sprache hin - unabhängig davon, ob eine Sprache gehört, gesprochen oder gelesen wird (Dijkstra, 2005; Kroll et al., 2006; Marian & Spivey, 2003). So wird die L1 beim Lx-Gebrauch immer mitaktiviert, wobei eine hierarchische Aktivierung von unten nach oben stattfindet (Yetkin et al., 1996). Dies hat folgende Auswirkungen auf die Kog­nition der Lernenden:

• Phonologie, Lexikon und Grammatik werden von der jeweils nicht produzierten Sprache beein­flusst, indem ein ständiger Abgleich zwischen den Sprachen stattfindet. Dieser ist besonders groß bei Übersetzungsaufgaben (Dussias, 2003; Sundara et al., 2008).
• Bei der gegenseitigen Beeinflussung wird der neuronale Abruf der aktuell benötigten Sprache identifiziert, um die nicht benötigten neuronalen Strukturen der anderen Sprache zu unterdrücken. Dies erfordert eine erhöhte Aufmerksamkeit, um das dargebotene mündliche oder schriftliche Sprachmaterial abzugleichen (Scharff Rethfeldt, 2023b).
• Die permanente Inhibition einer Sprache hat eine erhöhte Aktivierung der Exekutivfunktionen zur Folge (Bialystok et al., 2004), um irrelevante Informationen, die durch die parallele Aktivierung zustande kommen, auszublenden. Die damit einhergehende Aufmerksamkeitsanforderung er­höht den kognitiven Aufwand, was zu negativen Konsequenzen für die aktuell verwendete Spra­che führen kann, z.B. in Bezug auf den Abruf von Vokabeln oder der verbalen Flüssigkeit (Costa & Santesteban, 2004; Hernandez et al., 2000; Kaushanskaya & Marian, 2007; Roberts et al., 2002). Gleichzeitig lässt sich eine Zunahme des im präfrontalen Kortex befindenden Substrats feststellen, was zu einer allgemein verbesserten kognitiven Leistung, kognitiven Flexibilität, einer erhöhten Arbeitsgedächtnisleistung und mehr Aufmerksamkeitsressourcen führt (Scharff Reth- feldt, 2023b).
• Die parallele Aktivierung der Sprachen macht einen schnellen und im besten Fall problemlosen Wechsel zwischen L1 und Lx möglich (Scharff Rethfeldt, 2023b). Dieser Wechsel aktiviert dabei nicht nur die klassischen kortikalen Sprachareale, sondern die gesamte an der Sprachproduk­tion beteiligten Hirnareale (Wang et al., 2007; Zappatore, 2003).

Als Konsequenz daraus lässt sich also eine allgemein verbesserte kognitive Leistung bei mehrspra­chen Personen annehmen, wobei es auf eine regelmäße Exposition und Qualität der Sprachkom­petenz ankommt. „Je ausgewogener die Sprachkompetenz in beiden Sprachen ist, desto größer sind die Effektstärken“ (Scharff Rethfeldt, 2023b, S. 214). Solche kommunikativen Fertigkeiten ver­bessern sich mit der Dauer des Sprachkontakts. Lx-Sprechende sind demnach bei intensiven Kon­takt in der Lage, schneller zu kommunizieren, allerdings muss die grammatikalische Korrektheit nicht unweigerlich mitverbessert werden (Edmondson & House, 2011, S. 184).

Beim Lernprozess selbst kommt es auf die Aktivierung von am Lx-Lernen beteiligten Hirnregionen an, ohne dabei zu überfordern. Die Kapazität des Arbeitsgedächtnisses ist nach Sweller und Chan­dler begrenzt, wobei beim Lernen drei Arten kognitiver Belastung von Relevanz sind (Chandler & Sweller, 1991):

• Die intrinsische kognitive Belastung (kurz ICL) ist abhängig von der Komplexität des Lernmate­rials. Beim Lx-Lernen ist die Elementarinteraktivität auf zwei Ebenen angesiedelt: Zum einen ist das einfache Vokabellernen zeitaufwendig, es verursacht jedoch lediglich einen geringen cogni­tive load, da jedes Wort für sich gut verstanden werden kann. Zum anderen führen grammatika­lische Strukturen aufgrund hoher Elementarinteraktivität zu einer hohen kognitiven Beanspru­chung, die optimalerweise in einer Schematabildung mündet, um die Struktur einer Fremdspra­che zu verstehen (anstatt sie lediglich auswendig zu lernen). Durch eine ausgewogene Struktur des Lernmaterials zwischen Aufgaben mit geringer und hoher kognitiver Belastung kann das Arbeitsgedächtnis entsprechend gut stimuliert werden.
• Die nicht-lernbezogene kognitive Belastung (kurz: ECL) ist abhängig von der Gestaltung des Lernmaterials. Diese kognitive Belastungsart ist vor allem bei der Erstellung von digitalen Lern­materialien wichtig, da es durch eine Überladung von interferierenden Inhalten, die das Gehirn gleichzeitig verarbeiten muss, zu schlechteren Lernerfahrungen kommt (Song et al., 2014). Ziel sollte es deshalb sein, die ECL möglichst gering zu halten, um mehr Ressourcen für die GCL zur Verfügung zu haben. Hierfür gibt die Cognitive Theory of Multimedia Learning entsprechende Designempfehlungen, die bei der Gestaltung von KI-Lernprogrammen berücksichtigt werden sollten (Scheiter, 2019).
• Die lernbezogene kognitive Belastung (kurz: GCL) wird von ECL und ICL beeinflusst und be­schreibt die notwendige kognitive Leistung, die für den Aufbau von Repräsentationen und Sche­mata notwendig ist, also die Übertragung von Informationen vom Kurzzeit- ins Langzeitgedächt­nis (Scheiter, 2019).

Obwohl die Cognitive Load Theory (kurz: CLT) oft in Kritik steht, empirisch nicht uneingeschränkt überprüfbar zu sein (Scheiter, 2019; Skulmowski & Rey, 2020), zeigen Untersuchung dennoch einen positiven Effekt von Lernmedien, die entsprechend der Vorüberlegungen der CLT an die Expertise des Lernenden angepasst sind (Schnotz & Kürschner, 2007). Diese beziehen sich vor allem auf die Strukturierung des Lernstoffes. Aufgaben, die als sinnvoll erachtet werden, werden nicht nur leichter in das LZG übertragen, sondern können auch besser abgerufen werden (Michel & Novak, 2007). Die Vorhersage von Werten durch die Analyse von online getracktem Lernverhalten und den demo- grafischen und differentiellen Eigenschaften eines Lernenden ist zentraler Aspekt von KI-gestützten Lernanwendungen. Möglich ist hierbei bspw. die Klickrate auf Lernvideos, Prüfungsergebnisse von Vokabelabfragen oder die Lesegeschwindigkeit zu messen. Diese können durch entsprechende Al- gorithmen Rückschlüsse auf die Konzentrationsfähigkeit der Lernenden geben und nachvollziehen, inwiefern die Sprachkompetenz bereits als automatisierte Handlungen umgesetzt werden kann (Jü- licher, 2015). Zudem können Vorhersagen getroffen werden, über den zu erwartenden Lernfort- schritt und Prüfungserfolg (König, 2018), was anschließend im Rahmen des Prescriptive Analytics Prozesses in einen personalisierten Lernplan umgesetzt werden kann. Ziel eines personalisierten Lernprozesses sollte das Flow-Erleben sein, um die beteiligten Gehirnregionen zu aktivieren, ohne dabei zu überfordern. Ein Flow-Zustand unterstützt Lx-Lernende dahingehend, dass sie auch bei schwierigen Grammatikübungen ein Gefühl der Kontrolle erhalten und den Lernstoff intensiv verar- beiten. Gleichzeitig wird die empfundene Kontrolle über den Lernprozess beibehalten, was nicht nur das Lernergebnis positiv beeinflusst, sondern auch zu mehr Commitment, Investment und Leis- tungsfähigkeit führt (Peifer, 2017). Ein weiterer Aspekt ist die Gestaltung von Lernmedien, die bereits in der Werbepsychologie erfolgreich umgesetzt wird, was in der Lernpsychologie und vor allem beim Fremdsprachenlernen bisher nur wenig Beachtung findet: Ein gutes Farbkonzept, eine angenehme Schriftgröße sowie die gezielte Platzierung von Informationen sind maßgeblich an der Informations- verarbeitung und an Speicherungsprozessen involviert (Jeck-Schlottmann, 1988; Unger, 1986; Weinberg, 1992). Die Wiederholung von Lernstoff hat einen maßgeblichen Einfluss auf die Speicherung und das Abrufen von Informationen. Besonders bei Informationen mit wenig kognitiver Belastung zeigt dieser eher behavioral geprägte Lernansatz positive Wirkungen (Raab et al., 2022).

Inwiefern eine bessere Aufmerksamkeitskontrolle, Inhibitionsprozesse, kognitive Flexibilität und Speicherkapazität des Arbeitsgedächtnisses durch das Lx-Lernen nachhaltig gefördert wird, ist noch nicht abschließend geklärt (Bloch et al., 2009; Bruin et al., 2015; Dunabeitia et al., 2014; Poarch & van Hell, 2012). Dennoch sollte berücksichtigt werden, dass KI-Anwendungen in der Lage sind, fle­xibel auf die kognitiven, individuellen Rahmenbedingungen von Lernenden zu reagieren. Das Ar­beitsgedächtnis kann durch die erhöhte kognitive Beanspruchung verlangsamt werden - v.a. bei rezeptiven und expressiven Sprachleistungen (Ivanova & Costa, 2008). Der Abruf von verbalen Leis­tungen ist umso besser je ähnlicher sich die Sprachen sind (Costa, 2005; Potapova et al., 2016). Untersuchungen, die auf Defizite bei Lx-Lernenden bzgl. der Wortgenerierung hinweisen (Gollan et al., 2002; Luo et al., 2010; Portocarrero et al., 2007) können durch entsprechende algorithmisch gesteuerten Lernanwendungen verbessert werden. Hier sei noch erwähnt, dass Selbstwahrneh­mung, Selbstreflexion und Iteration zentrale Einflussfaktoren auf den Lernfortschritt sind, denn nur wer sich selbst wahrnehmen und einschätzen kann, kann den Lernprozess zunehmend selbstge­steuert und iterativ gestalten (Ifenthaler & Drachsler, 2020). Auch sie bedingen sich gegenseitig mit dem Ziel eine ständige Verhaltensanpassung zu erzielen (Gabel, 2012). Über zeitnahes Feedback und Reflexionsanreize seitens der KI-gesteuerten Lernanwendungen können solche metakognitiven Fähigkeiten Schritt für Schritt gefördert werden (Zimmerman, 1995). Zur Überprüfung der Selbstre­gulation und damit die Förderung der metakognitiven Fähigkeiten bzw. Learning Awareness können die Ergebnisse in Diagrammen oder Nachrichten als Feedback zur Verfügung gestellt werden (Rubel & Jones, 2016). Exekutivfunktionen im Frontalkortex werden also aktiv von der Lernsoftware unter­stützt (vgl. Anhang 4), indem gezielte Impulse für eine bessere Verhaltenskontrolle gesetzt werden (Gabel, 2012).

Abschließen ist ein Blick auf Studien zur Botschafts-Inkongruenz interessant. Diese zeigen einen geschlechtsspezifischen Unterschied: Frauen scheinen eine geringere Verarbeitungsschwelle zu haben, d.h. die Sensibilität für Einzelinformationen sowie die intensivere Auseinandersetzung mit detailreichen Informationen scheint im Vergleich zu männlichen Lernenden besser ausgeprägt zu sein (Meyers-Levy & Maheswaran, 1991). Dies ist v.a. von Interesse, wenn betrachtet wird, dass Frauen in Studien bessere sprachliche Fähigkeiten zu haben scheinen als Männer (Nisbett et al., 2012). Wortschatz und Sprachproduktion sowie Leseverständnis und Schreibfähigkeiten sind dabei besonders prägnante Ergebnisse (Hyde, 2006). Zudem scheinen Frauen eine genetische Veranla- gung dazu zu haben, Buchstaben schneller verarbeiten zu können. Wiederholungsaufgaben und verbale Lernmethoden haben bei weiblichen Lernenden deshalb deutlich besseres Erfolgsaussich- ten als dies bei männlichen Lx-Lernern der Fall ist (Li, 2014; Wallentin, 2009). Diese Ergebnisse sind wiederum redundant mit Untersuchungen zur Aktivierung der Gehirnregionen bei Aufgaben im Ar- beitsgedächtnis: Vor allem bei komplexen Aufgaben ist bei weiblichen Probanden die linke Hemi- sphäre aktiv, wohingegen bei Männern beide Gehirnhälften gleichermaßen aktiviert werden (Speck et al., 2000). Es lässt sich deshalb eine geschlechterspezifische Disposition annehmen, die das Lx- Lernen beeinflusst. Dies sollte in einem ganzheitlichen Lernarrangement berücksichtigt werden, in­dem Lernaufgaben entsprechend angepasst sind.

4.2.4. KI gestütztes Lx-Lernen: emotional-motivationale Faktoren

Emotion und Motivation sind beim Fremdsprachenlernen eine der wichtigsten Kernaspekte: Wer motiviert ist und Spaß am Lernen hat, wird sich gerne und intensiver mit der Sprache und Landes­kultur auseinandersetzen. Untersuchungen aus der Werbepsychologie zeigen außerdem, dass emotionale Informationen besser behalten und abrufbar sind - vor allem, wenn sich der emotionale Zustand einer Person sowohl beim Lernen als auch beim Abruf annähern (Raab et al., 2022). Durch Deep Learning Technologien sind Computer immer besser in der Lage, Bilder und deren Gemein­samkeiten bzw. Unterschiede erkennen und verstehen zu können (Uminski, 2020). Diese Musterer­kennung lässt sich durch Erkenntnisse aus der Emotionspsychologie auf die Basisemotionen Wut, Fröhlichkeit, Ekel, Traurigkeit, Überraschung und Furcht übertragen. Als Auswertungsgrundlage die­nen hierfür sogenannte Mikroexpressionen (Ekman, 2023). Die Gültigkeit bzw. der Umfang von Ba­sisemotionen wird teilweise konträr diskutiert (Lindquist et al., 2013; Lindquist et al., 2014), sind bei der KI-gestützten Emotionserkennung allerdings erfolgsversprechend, weshalb an dieser Stelle nicht weiter auf die wissenschaftliche Diskussion eingegangen wird. Wichtig für die aktive Nutzung von Emotionen ist, dass sie immer ins Verhältnis zu kontextgebundenen und persönlichen Daten des Lernenden gesetzt werden müssen (Santos et al., 2016). Dies geschieht bspw. durch Eyetra­cking Sensoren im Endgerät. In Kombination mit verbalen Informationen (Stimmlage, Geschwindig­keit) kann die KI ein multimodales Mining Konzept zu den Emotionen des Lernenden erstellen (Ber- kler & Loh, 2022). Die Lernanwendung ist also in der Lage die Stimmung zu erfassen, auszuwerten und die Lerninhalte entsprechend anzupassen (sog. Affective Computing). So könnte es bspw. ziel­führender sein bei einem positiven affektiven Zustand die Schwierigkeiten der Lerneinheiten zu er­höhen, da sich „aktivierend-positive Emotionen günstig auf Schul- und Studienleistungen auswirken“ (Pekrun, 2017, S. 223). Diese positive Korrelation gilt allerdings nur eingeschränkt: Bei positiv-de­aktivierenden Emotionen (z.B. Entspannung) ist anzunehmen, dass sie eher mit einer Leistungsmin­derung einhergehen, da sie zu einer verminderten Aufmerksamkeit und oberflächlicheren Elabora­tion des Lernmaterials führen. Ähnliches gilt für negativ-deaktivierende Emotionen, wie Hoffnungs­losigkeit oder Langeweile (Pekrun, 2017). Hier spielt die Interkation mit den Learning Analytics eine wichtige Rolle: trotz negativ-deaktivierenden oder positiv-deaktivierenden Emotionen sind Flow-Er­lebnisse durch geschickte Anpassungen des Lernmaterials dennoch möglich.

Basierend auf den nachgewiesenen Einfluss affektiver Zustände ist es kaum verwunderlich, dass Auslandsaufenthalte besonders gut im Gedächtnis bleiben, da sie meist mit starken Emotionen und einem hohen Involvement einhergehen. Studien zeigen allerdings, dass der Lernerfolg davon beein- flusst wird, welchen Status die Expats in der Zielkultur haben und wie deren soziale Erfahrungen aussehen (Edmondson & House, 2011). So sind negative Erfahrungen und damit einhergehende mangelnde Identifikation mit der Zielkultur ein Prädiktor dafür, dass die Fremdsprache weniger ef­fektiv erlernt wird (Giles & Byrne, 1982; Oller et al., 1977; Schumann, 1978). Lerner einer Fremd­sprache wägen gemäß einer Identitätskonstruktion ab, wie hoch der Nutzen einer Fremdsprache ist und durchlaufen entsprechend dieser intrinsischen Motivation und des Involvements eine Identitäts­bildung (Edmondson & House, 2011, 100 ff.). Es geht beim Lx-Lernen in der Erwachsenenförderung demnach vor allem um das Ausmaß der intrinsischen Motivation. Sie ist maßgeblich dafür verant­wortlich, inwiefern die Lernenden bereit sind, ihre Kompetenzen weiter auszubauen (Dörnyei, 2001; Wesche, 1981) .

Abb. 5: Einfluss des Faktors Motivation auf den Lx-Lernprozess

Abb. in Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung basierend auf Dörnyei (2001), Wesche (1981)

In punkto Persönlichkeitsmerkmale scheint es einen Zusammenhang zwischen der Offenheit bzw. Extraversion und der Sprechflüssigkeit zu geben (Cummins, 1979). Dies scheint zunächst sehr lo­gisch, denn, wer offen auf Menschen zugeht und sich trotz geringeren Sprachkompetenzen traut, sozial zu interagieren, sammelt unweigerlich mehr Erfahrungen im interkulturellen Kontext und erhält dadurch mehr Übung. Besonders bei Auslandsaufenthalten kann dies von Vorteil ein, um sich mit der Zielkultur auseinanderzusetzen. Im Vergleich hierzu zeigen eher introvertierte Menschen eine bessere grammatikalische Sprachkompetenz, die durch eine erhöhte linguistische Metakognition zu erklären ist. Hier spielt die Ausprägung der Angst eine wichtige Rolle: Im frühen Lx-Lernstadium kann Angst zu einer erhöhten Lernhemmung führen (Edmondson & House, 2011). Dabei muss be­achtet werden, dass diese kritische Angstschwelle durch frühere Lernerfahrungen und damit der Einstellung zu Fremdsprachen und Fremdsprachenlernen überwunden werden kann. Angst und Scham gehören damit zu den negativ aktivierenden Emotionen, da sie bis zu einem gewissen Punkt für eine Aufmerksamkeitssteigerung und höhere Motivation führen, was die Lernleistung verbessert. Dahingegen wirken diese Emotionen ab der Überschreitung der Schwelle eher deaktivierend auf den Lernerfolg (Eysenck, 1992; Zeidner, 1998). Die Nervosität vor realen Testsituationen kann durch einen Leistungsvergleich bereits während der Lerneinheiten gemindert werden. Hierfür ist wieder die Technik des Affective Computing Grundvoraussetzung. Wer das Gefühl hat, kompetent zu sein, wird sicherer im sozialen Kontext auftreten. Zudem zeigt der Leistungsvergleich von kriteriumsori­entierten und individuellen Bezugsnormen Wirkung auf die Motivations- und Involvementsteigerung (Bosch, 2017; Heckhausen & Rheinberg, 1980; Knop & Sindemann, o.J.). Gute Möglichkeiten hierfür sind sogenannte Gamification-Merkmale. Die KI kann auf Basis der erhobenen Daten die Darstel­lung von Meilensteinen oder Nudgings einsetzen, um den individuellen Lernfortschritt hervorzuhe­ben. Affective Computing macht es außerdem möglich die Ergebnisse eines Lerntests besser aus­wertbar zu machen, indem der affektive Zustand der Person in Relation zum Prüfungsergebnis und dem Lernzustand gesetzt wird. Eine weitere Möglichkeit ist der Einsatz von Bestenlisten für den sozialen Bezugsnormvergleich, wobei auf eine klare Strukturierung zu achten ist, um dem Lernen­den zwar die Möglichkeit zu geben sich mit anderen vergleichen, aber dennoch den individuellen und kriteriumsorientierten Maßstab ansetzen zu können. Im besten Fall wird so nicht nur die Moti­vation, sondern auch die spezifische Aufgabenbedeutung gesteigert (Schulz & Pfäler, 2019).

4.2.5. KI gestütztes Lx-Lernen: soziale und kulturelle Faktoren

Um in sozialen Gefügen leben zu können, ist die soziale Kognition eine wichtige Voraussetzung. Sich gegenseitig verstehen und das Gegenüber einschätzen zu können, hilft bei Interaktionen ziel­führend (re-)agieren zu können. Der verbale Sprachkompetenzgrad ist dabei nur einer der Faktoren, die auf die Theory of Mind Leistung einer Person Einfluss nimmt. Wichtig ist auch, die verbalen Äußerungen in den jeweiligen kulturellen Kontext setzen und die nonverbalen Verhaltensmuster deuten zu können (Silbereisen & Ahnert, 2002). Hierzu gehört das Verhalten und die Auffassung anderer von den eigenen Überzeugungen differenzieren und reflektieren zu können (Betsch et al., 2011). Wörter als Symbole sind dabei Grundvoraussetzung, denn nur wer Dinge benennen kann, kann diese auch verstehen. Studien zeigen, dass Mehrsprachigkeit nicht nur zu einer verbesserten, sondern auch früheren ToM führen kann (Gotz, 2003; Melinda Kovács, 2012; Möbus, 1982; Rebeka Javor, 2017). „Derlei, einer früheren Entwicklung von Theory of Mind zugeschriebenen Fähigkeiten [...] sind auf umfassendere Spracherfahrungen in kulturell und linguistisch diversen Kontexten und damit verbundenen sozio-kommunikativ-pragmatischen Anpassungsfähigkeiten zurückzuführen.“ (Scharff Rethfeldt, 2023b, S. 231). Im Regelfall wird das gegenseitige Verständnis im eigenen kul­turellen Kontext erlernt, weshalb es für einen ganzheitlichen Fremdspracherwerb notwendig ist, dass interkulturelle Kompetenzen aktiv vermittelt werden, denn der Einfluss verschiedener Kulturdimen­sionen - vor allem bezüglich zeitlicher und räumlicher Aspekte - auf die Sprache und das Denken kann signifikant sein (Scharff Rethfeldt, 2023b). So können abhängig von der Sprache nicht nur die Perspektive auf Ereignissen variieren, sondern auch die Anzahl und Spezifizierung von Objekten, Zahlen, Farben, Bewegung, Emotionen, Kausalitäten und Substanzen. Englischsprachige Proban­den fokussieren sich bei der Beschreibung von Bildern eher auf das Ereignis bzw. die Handlung. Durch die grammatische Verlaufsform (progressive) ist eine derartige Fokussierung sogar sprachlich vorgegeben. Wohingegen deutschsprachige Probanden vielmehr ortsgebundene Details in ihre Beschreibungen einbeziehen (Carroll & Stutterheim, 2011). Ein weiteres Beispiel findet sich in der spanischen Sprache, in der mit der Grammatikstruktur des „subjuntivo“ eine spezielle Form von Wünschen und Hoffnungen ausgedrückt wird, was wiederum Parallelen zu kulturell bedingte exter­nal konzeptualisierten Kontrollüberzeugung in spanischsprachigen Ländern aufweist. Beim Fremd­sprachenlernen können solche sprachlichen Besonderheiten dementsprechend schnell zu Kommu­nikationsfehlern führen - vor allem bei geringen Möglichkeiten Erfahrungen in der Zielsprache zu sammeln. In einem solchen Fall beeinflusst die L1-Perspektive maßgeblichen die Ausdrucksweise in der Fremdsprache (Sahonenko & Schmiedtová, 2008). „Die kulturelle Identität des Einzelnen ka­nalisiert die persönliche Wahrnehmung [...]. Das eigene Verständnis von der Welt wiederum liegt der Verwendung von Sprache zugrunde und leitet die Interpretationen, die wir gegenüber der Rede anderer vornehmen.“ (Fischhaber, 2002, S. 2). Beim modernen Fremdsprachenlernkonzept muss die Möglichkeit geschaffen werden, die L1-Perspektive zunächst von außen betrachten zu können, um sie anschließend zu erweitern. Hierfür können „klassische“ digitale Medien (bspw. Videofilme, Texte, Konversationen) genutzt werden (Fischhaber, 2002). In diesem Zusammenhang sollte auch der Immersionsgrad nochmals berücksichtigt werden, weshalb Auslandsaufenthalte besonders beliebt sind bei Lx-Lernenden. Positive Immersionseigenschaften sollen in bisherigen Fremdspra­chendidaktiken vor allem dadurch geschaffen werden, dass der Unterricht ausschließlich in der Ziel­sprache stattfindet oder Alltagssituationen (z.B. durch Podcasts, Chats, Fernsehserien) simuliert (Krönert, 2022). Doch die neuen technologischen Möglichkeiten bieten noch mehr: Virtual Reality (kurz: VR) und Augmented Reality (kurz: AR). Alltagsnahe Simulationen als Imitationen bieten ein großes Potential, wenn es um die Reflexion, das Erleben und Übertragen von interkulturellen Skills geht. Lernende können dabei sowohl verbale als auch non-verbale Kommunikationsmuster erleben und sich im interkulturellen Kontext ausprobieren, ohne einen teuren Auslandsaufenthalt finanzieren zu müssen. Ein Rollenspiel ist damit ubiquitär möglich (Bannenberg, 2010). Grundvoraussetzung ist neben der technischen Ausstattung auch ein Lernprogramm, das mithilfe von Affective Computing die Emotionen von Menschen erkennen sowie interkulturelle Parameter auswerten kann. Als Vor­lage für die Programmierung sind dabei bspw. das Fünf-Kulturen-Spiel, ECOTONOS, der Kultur­kompass oder InterAct möglich. Sie basieren auf unterschiedlichen Kulturtheorien (Bannenberg, 2010). Zudem muss die KI in der Lage sein durch ELM kulturspezifische Ausdrucksformen verstehen und selbst darstellen zu können. Durch direktes Feedback können Lx-Lernende so ihre eigene Sprachkompetenz sowie ihr interkulturelles Verständnis trainieren. Untersuchungen zeigen, dass immersive virtuelle Umgebungen (kurz: IVE) einen großen Einfluss auf das menschliche Verhalten, die Einstellungen und Gefühle haben können (Wienrich et al., 2021). Attribuierte Merkmale können dabei schnell zu critical incidents führen (Haaß, 2020), was bei der Entwicklung der VR oder AR berücksichtigt werden muss. Zusätzliche Erklärungen zu komplexen Situationen als Pop-Ups kön­nen die Reflexions- und Lernprozesse dabei positiv unterstützen (Wienrich et al., 2021). Eine weitere Möglichkeit innerhalb der VR- oder AR-Umgebung ist die Bildung von Sprachtandems, indem sich die Beteiligten in der Virtual Reality treffen und sich so in einem Zustand, der sich der realen Begegnungssituation stark annähert, austauschen - das sogenannte InteractionSuitcase (Hein et al., 2023). Studien belegen die positiven Auswirkungen auf die Verhaltensänderung und Empathie­fähigkeit, die durch die Möglichkeit der Verkörperung innerhalb der VR-Anwendungen und des damit einhergehenden hohen Immersionsgrades geschaffen werden (Barbot & Kaufman, 2020; Foerster et al., 2021; Wienrich et al., 2021).

4.2.6. KI gestütztes Lx-Lernen: (Fremd-)sprachspezifische Faktoren

Die metalinguistische Bewusstheit (eng.: metalinguistic awareness, kurz: mB) ist eine für das Lx- Lernen signifikante Fähigkeit, die mit der Anzahl der Sprachen zunehmend steigt. Sie gliedert sich in folgende Unterformen (Altman et al., 2017; Tunmer et al., 1984):

Abb. 6: Gliederung metalinguistischer Bewusstheit

Abb. in Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung basierend auf Altmann et al. (2017), Tunmer et al. (1984)

In ihrer impliziten Form ist sie im täglichen Sprachgebrauch häufig daran zu erkennen, dass beim Gebrauch bestimmter Wörter (z.B. in schriftlicher Form) ein Gefühl entsteht, das Wort oder die Satz­stellung stimme so nicht. Als explizite bzw. bewusste Fähigkeit ermöglicht sie eine Dekontextuali- sierung. Lx-Lernende weisen in Untersuchungen eine erhöhte metalinguistische Bewusstheit auf (Bialystok et al., 2005). Sie sind in der Lage nicht nur sprachspezifische Formen und Strukturen erkennen zu können, sondern auch sprachübergreifende Vergleiche durchzuführen (Scharff Reth- feldt, 2023b). Einfluss darauf hat unter anderem die Ähnlichkeit der Sprache als auch die individuelle Sprachexposition und die motivational-emotionalen Faktoren (Angelis, 2007; Galambos & Hakuta, 1988). Um metakognitive Fähigkeiten möglichst effizient nutzen zu können, gehen viele konstrukti­vistische Lernkonzepte von der Sprachverwandtschaft als wichtiger Einflussfaktor aus (Krönert, 2022). Durch eine sprachliche Verwandtschaft sollen bestimmte Kombinationen (z.B. Französisch - Spanisch, Deutsch - Niederländisch, Dänisch - Norwegisch, Spanisch - Portugiesisch) einfacher zu erlernen sein. Andererseits birgt dies auch Risiken und Fehlerquellen, die als sogenannte „false friends“ bekannt sind (Krönert, 2022). Sie beziehen sich auf eine fehlerhafte Übertragung von gram­matikalischen Besonderheiten oder ähnlich klingenden Vokabeln, die in ihrer jeweiligen Bedeutung allerdings sehr unterschiedlich sind. Erstaunlich hierbei ist, dass sowohl implizites als auch explizites Wissen zu verschiedenen Sprachen Einfluss auf die mB zu haben scheint (Jessner, 2006). Eine gute metalinguistische Bewusstheit beeinflusst damit maßgeblich den Lernprozess, denn wer über Sprache nachdenken kann, kann sich selbst besser reflektieren und damit seine Sprachkompetenz effektiv erweitern. Hier zeigt sich der Zusammenhang mit den kulturellen Aspekten des Fremdspra­chenerwerbs: Aufgrund der immer weiter voranschreitenden Migration ist das Ziel nicht mehr nur die reine idealtypische Sprachbeherrschung, sondern vielmehr multikulturell und multilingual agieren zu können. Das mB in Form von Sprachvergleichen und Übersetzungen inklusive entsprechender anth­ropologischer Reflexion als sog. Applied Linguistics sollte im Mittelpunkt des Lx-Lernens stehen (Edmondson & House, 2011). Übersetzungsleistungen sind damit eine Mischung aus Fremdsprach­kompetenz, einzelsprachliches Sprachwissen, kontrastives Sprachwissen und Sprachbewusstheit, welches als Gesamtbild die mB darstellt (Böttger, 2007; Braunmüller & House, 2009; House & Reh­bein, 2004; House, 2012; Kranich, 2011). Untersuchungen zeigen, dass v.a. zu Beginn des Lx-Ler- nens Übersetzungsmaschinen (kurz: MT) als beliebte und effektive Ergänzung zum Lernressour­cenrepertoire eingesetzt werden (Garcia & Pena, 2011; Möbus, 1982; Niño, 2008; White & Heidrich, 2013). Der Transfer von cross-linguistischem Wissen ist im späteren Verlauf dann zunemehnd wich­tiger als das reine Sprachwissen (Bahr et al., 1996; S. Gass & Selinker, 1983; Kellerman, 1995; Williams & Hammarberg, 1998). Hier lässt sich eine klare Tendenz weg von der Kontrastiv- und hin zur IL-Hypothese erkennen. Zudem zeigen Untersuchungen, dass - entgegen früherer Annahmen - die Gruppenarbeit zwischen Lernenden weniger zielführend für das Lx-Lernen ist als der Frontal­unterricht (Pica & Doughty C., 1985; Pica, 1987). Mit dem Hintergrund des mB ist der Rückschluss schnell auf die geringe Qualität der Konversation zwischen den Lernenden zu ziehen. Dennoch ist ein sozialer Kontakt für das Einüben von Kommunikationskompetenzen entscheidend für den Lern­erfolg. Hier bietet die KI einen besonderen Vorteil: Durch die NLP-Technik kann die KI sowohl als gleichrangiger Konversationspartner als auch als Lehrer fungieren. Sie lässt sowohl im geschriebe­nen als auch gesprochenen Kontext ein Gespräch entstehen und kann gleichzeitig Auswertungen bzgl. der Korrektheit vornehmen, um entsprechendes Feedback (z.B. beim Verwenden von „False Friends“ etc.) zu geben. Studien zeigen, dass Chatbots als zeit- und raumunabhängige Lernpartner immer mehr an Beliebtheit gewinnen (Haristiani, 2019; time4you, 2019b). Dabei scheinen nach neu­eren Untersuchungen bzw. der Qualitätseinschätzung von Antworten der Lx-Lernenden keine qua­litativen Differenzen mehr zu bestehen zwischen der Mensch-Mensch-Interkation und der Mensch­Computer-Interaktion (Ndukwe et al., 2019). Besonders für die Beantwortung von Fragen zum Lern­material werden Chatbots von Lernenden angenommen (Hien et al., 2018; Shukla & Verma, 2019), obwohl eine Interkation mit einem echten Lernpartner häufig bevorzugt würde (Bollweg et al., 2018). Chatbots scheinen also eine immer wichtigere Rolle in KI-basierten Lernumgebungen zu spielen, besonders wenn es sich um Lernmaterial handelt, das stark interaktionsbasiert vermittelt werden muss. Eine weitere Variante sind KI-basierte Schreib- und Grammatikassistenten, die eingegebene Texte auf Fehler scannen und diese entweder automatisiert korrigieren oder im Rahmen des Prescriptive Analytics Prozesses Empfehlungen zu entsprechenden Übungen anbieten. In diesem Fall wird auch von intelligenten Tutorsystemen (kurz: IST) gesprochen (Pokrivcakova, 2019). Auf der Ebene der (fremd-)sprachspezifischen Einflussfaktoren gehen die Möglichkeiten von Kl-basier- ten Lernanwendungen also über den Gebrauch von reinen MTs hinaus.

5. Ableitung eines ganzheitlichen Lernmodells mit KI-Technologien

Als wohl eine der größten Gemeinsamkeit zwischen den Modellen lässt sich festhalten, dass das Fremdsprachlernen auf mehreren Ebenen stattfindet: Zum einen sind dies die beobachtbaren sprachlichen Skills, die sich als Sprachperformanz äußern. Zum anderen sind es die metasprachli­chen Verarbeitungsprozesse, die sprachübergreifend zum Einsatz kommen. Sie werden häufig als Sprachkompetenz oder Common Underlying Proficiency (kurz: CUP) bezeichnet (Cummins, 2000). Festgehalten werden kann in diesem Zusammenhang, dass die unbewussten Prozesse Auswirkun­gen auf das Lx-Lernen haben kann. So sind Fehler bei der Übertragung von L1-Charaktereigen- schaften auf die Fremdsprache gemäß der Kontrastivhypothese häufig zu erkennen, die durch ent­sprechende metakognitive Fähigkeiten im weiteren Verlauf erkannt und verbessert werden können. Auch die Identitätshypothese geht von neuropsychologischen Dispositionen auf der Ebene der CUP aus. Selinker überträgt die Ansicht von unbewussten Prozessen auf die Interlanguage-Hypothese: Demnach können bspw. unbewusste Grammatikstrukturen der L1 auf das Lx Lernen Einfluss neh­men (Cummins, 2000). Auf der metakognitiven Ebene wird von der in der Muttersprache erlernten Lernstrategien, die auf das Lx-Lernen übertragen werden können und im weiteren Verlauf als „stra- tegies of second-language communication“ in der Zielsprache auftreten (Selinker, 1972).

Zentraler Bestandteil moderner Lx-Lernansätze sollte deshalb das Bewusstmachen solcher implizi­ten Denkmuster und Einflussfaktoren durch die Förderung metakognitiver Fähigkeiten sein. Ebenso können kulturelle Bedingungen unbewusst das Individuum beeinflussen. Lernprozesse beziehen sich deshalb nicht mehr nur auf das Input-Output-Verhältnis, sondern vielmehr auf einen konstrukti­vistisch-kognitiven Ansatz. Jeder Lernende bringt individuelle neurophysiologische und erfahrungs­basierte Dispositionen in den Lernprozess ein, die die Ausgangsbasis für das Lx-Lernen darstellen. Der Einfluss der bereits vorhandenen sprachlichen und metakognitiven Fähigkeiten sind dabei zent­rale Bestandteile, die berücksichtigt werden müs­sen. Ein Lerner, der bereits eine Fremdsprache ak­tiv beherrscht (die u.U. sogar sprachliche Ver­wandtschaft mit der Zielsprache aufweist), wird mutmaßlich über ein breiteres Setting an Lernstra­tegien und Kommunikationsskills verfügen als dies bei einem monolingualen Menschen der Fall ist. Das Einstiegsniveau und damit die eingesetzten Lernmethoden können abhängig von solchen Vo­raussetzungen variieren. Diese wirken auch wäh­rend des Lernprozesses selbst auf den Lernfortschritt ein. An dieser Stelle lässt sich allerdings mutmaßen, dass sich der Einfluss von metakognitiven Fähigkeiten mit der Zunahme von beherrsch­ten Sprachen verringert, da auch das Setting der metakognitiven und metalinguistischen Bewusst­heit limitiert ist. Untersuchungen, ob zu einem gewissen Punkt eine Stagnation des Einstiegsniveaus zu erkennen ist, konnten im Rahmen dieser Arbeit nicht identifiziert werden. Dementsprechend kann lediglich festgehalten werden, dass die bewussten und unbewussten Prozesse und Faktoren, die beim Lx-Lernen stattfinden, sich gegenseitig bedingen. (Fremd-)Sprachlernen ist demnach ein kom­plexes Geschehen, das sowohl zirkulare als auch lineare Prozesse umfasst. So hat jede Stufe inter­kultureller Kompetenz Einfluss auf den Erwerb neuer interkultureller Kompetenzen (dies umfasst auch die reine Sprachkompetenz). Individuelle Einflussfaktoren auf neurophysiologischer, kogniti­ver, sozialer, emotionaler, (fremd-)sprachenbedingter und emotionaler Ebene sind immer auch be­dingt durch kulturelle Einflussfaktoren. Es scheint demnach naheliegend, dass ein stringenter Fremdsprachenunterricht, wie er in verschiedenen Bildungseinrichtungen häufig vertreten wird, kaum zielführend ist, da hochindividualisierte Prozesse im CUP ablaufen (Scharff Rethfeldt, 2013).

Abb. 7: Skizzierter mutmaßlicher Zusammenhang Lx-Anzahl und Lerneinstiegsniveau

Abb. in Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

Was bedeuten diese Erkenntnisse für moderne, ganzheitliche Lx-Lernansätze mit KI-gestützter Technologie?

Ein ganzheitlicher Ansatz umfasst ein breites Spektrum unterschiedlicher Lernmethoden und Lern­materialien, die eine optimale Aktivierung beteiligter Gehirnareale auslösen. KI-basierte Lernanwen­dungen stehen deshalb vor der Herausforderung, ein breites Repertoire an Lerndaten analysieren und darauf basierend Entscheidungen treffen zu können. Daran angelehnt lassen sich notwendige Grundeigenschaften intelligenter, autonomer Lernanwendungen definieren (Wahlster, 2017):

• Das System ist fähig, frei zu entscheiden, wie eine Zielsetzung am besten erreicht werden kann, indem es die individuellen Lerndaten in Verbindung mit den vordefinierten Dispositionen aus Studienergebnissen setzt.
• Sie Selbstlernfähigkeit macht es möglich, Erfahrungsdaten und Beobachtungen in die Entschei­dungsfähigkeit miteinzubeziehen, um so dem Lernenden neue Wege und Lösungsansätze zu bieten.
• Zur Steigerung der metakognitiven Fähigkeiten beim Lernenden kann das System sich selbst bzw. die vorgeschlagenen Lösungsansätze und Lernwege erklären.
• Das System fungiert im besten Fall resilient auf externe Störungen und temporäre Ausfälle bspw. durch Bereitstellung von offline Lerninhalten.
• Das System kann mit anderen Systemen kooperieren, was vor allem beim Einsatz von VR und AR wichtig ist. Die Lernanwendung selbst muss in der Lage sein, sich mit entsprechendem Equipment verbinden und die daraus gewonnen Daten auswerten zu können.
• Das System kann ressourcenabhängige Lernalternativen bieten. Basierend auf den Auswertun­gen oder Angaben des Lernenden zu Zeit, Stimmung, etc. kann die Lernanwendung entspre­chend individualisierte Lernwege vorschlagen.
• Die KI-basierte Proaktivität, um vorausschauend agieren zu können, funktioniert auf Basis von Vorhersagen.

Die Einbettung personalisierter Lernangebote hat dabei wiederum Einfluss auf den Lernprozess, den Lernenden und die damit einhergehenden internen und externen Aspekte. Hier zeigt sich die hohe Interdependenz der einzelnen am Lx-Lernen vorhandenen Faktoren, die im vorherigen Kapitel genauer erläutert wurden. Die Effektivität von individuellen Lernempfehlungen zeigen vergleichende Studien an Hochschulen, bei denen Studierende v.a. bzgl. der Kurse und Lernressourcen retrospek­tiv sehr zufrieden mit den KI-basierten Empfehlungen waren (Aher & Lobo, 2013; El-Bishouty et al., 2014).

Der notwendige Methodenmix innerhalb der Lernanwendung vereint Charakteristika behavioraler, kognitiver, interaktionistischer und konstruktivistischer Annahmen. Mit Einsatz von Künstlicher Intel­ligenz lassen sich die Einsatzszenarien auf folgende Ebenen kategorisieren (Seufert et al., 2020; Zawacki-Richter et al., 2019):

Tab. 3: Einsatzszenarien Künstlicher Intelligenz

Abb. in Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Seufert et al. (2020), Zawacki-Richter et al. (2019)

Adaptive Systeme zielen dabei auf einen möglichst individuellen Lernprozess ab. Der im Anhang (5) dargestellte ganzheitliche Lernprozess zeigt die starke Faktorendynamik, die sich während des Lernprozesses vielfach ändert. Adaptive Systeme müssen deshalb in der Lage sein, diese Verän­derungen wahrzunehmen, auszuwerten und sinnvolle Rückschlüsse daraus zu bilden (Bernd et al., 2020):

• Im Rahmen des Domänenmodells wird zunächst aus vorliegendem Lernmaterial ein Wissens­modell generiert. Dieses kann z.B. aus grammatikalischem Wissen in der Zielsprache bestehen.
• Lernziele und Wissensstand der Lernenden werden über das Lernermodell erfasst. D.h. die KI- Anwendung kann durch entsprechende Einstufungsalgorithmen abschätzen, inwiefern die L1 ausgeprägt ist und ob bzw. in welchem Umfang eine L2 bereits vorhanden ist, die auf die Lx einwirken könnte. Auch die individuelle Sprachkompetenz basierend auf dem Interlanguage Le­vel kann in diesem Schritt berücksichtigt werden.
• Das Didaktikmodell macht es möchte, auf individuelle Eigenschaften des Lerners reagieren zu können. Hier wird Wissen zu Lernstrategien gespeichert. Es werden bspw. Vokabeltrainingsauf­gaben, die strukturierte Aufbereitung von Grammatikeinheiten oder auch die Eingliederung in­terkultureller Kompetenzen in das Lernmaterial im Rahmen unterschiedlicher didaktischer An­sätze verarbeitet und dem Lernenden zur Verfügung gestellt werden.

Laut Studien sind individuelle Lernprozesse vor allem für klar strukturierten Inhalte von Bedeutung, wie bspw. abstrakte Inhalte, Grundkenntnisse oder auch sprachliche Kompetenzen (Harrigan et al., 2009). Im Rahmen des Ansatzes der kommunikativen Didaktik sind Fremdsprachenlernende in der Lage, ihre optimalen Lernstrategien, Lernziele, Unterstützungsdienste und Lernpräferenzen selbst zu bestimmen (Bernd et al., 2020). Ein Konzept, das im klassischen Lx-Unterricht kaum umzusetzen ist, da es eine Vielzahl anpassbarer Parameter bedarf. Beim KI-gestützten Lx-Lernen ist die kon­struktivistische Prägung des Unterrichts allerdings gut möglich: Die von der kommunikativen Didaktik beschriebenen Parameter können mithilfe adaptiver Systeme entweder vom Lernenden oder von der KI-technologie selbst angepasst werden. Eine Tendenz weg von der Push-Methode und hin zum Pull-Lernmodell ist erkennbar (Naeve et al., 2008) Lernende sind nicht mehr an vorgegebenen di­daktischen Lerneinheiten gebunden, die entgegen der individuellen neurophysiologischen Disposi­tionen oder des Lernstandes verlaufen. Vielmehr können sie ihre sprachlichen Kompetenzen selbst­ständig und im eigenen Tempo erweitern. Die Mentoring-Betreuung zur Konstruktion von Wissens­beständen mit prozessbegleitendem Feedback, das für ein pull-methodisches Vorgehen von großer Bedeutung ist, kann dabei von der KI übernommen werden (Hattie & Yates, 2014). Ein KI-basierter Mentoring-Prozess kann in drei Phasen untergliedert werden (Milos Kravcik et al., 2019): Zunächst werden (a) im Rahmen der Vorbereitung die Kompetenzlücken ermittelt. Dabei stehen die Zielset­zung (gesetztes Sprachkompetenzniveau), die Einschätzung der eigenen Sprachfertigkeiten sowie die von der KI-ermittelten Empfehlungen im Mittelpunkt. Darauf aufbauend wird (b) ein individueller Lernplan erstellt, der durch von der Lernanwendung empfohlene Lernmaterialien, adaptive und per­sonalisierte Erklärungen sowie Feedbackmechanismen angereichert wird. Vor allem der bisher in lerntheoretischen Ansätzen beachtete Aspekt des Kultureinflusses wird durch den Einsatz von (Social) Virtual Reality als progressiven Zugang umgesetzt (Tarantini, 2021). Lernende können so ubiquitär miteinander in Kontakt treten, wobei die Besonderheit der Grad der Immersion ist: Lerner bekommen das greifbare Gefühl in einer Situation anwesend zu sein und können ihre interkulturellen Kompetenzen mithilfe eines Avatars oder im Austausch mit echten virtuell anwesenden Menschen trainieren (Wienrich et al., 2021). VR fördert somit vor allem affektive und konative Kompetenzbe­reiche beim Lx-Lernen (Hein et al., 2023). Die Phase der (c) Nachbearbeitung ist gekennzeichnet von metakognitiven Mechanismen zur Reflexion und seitens der KI-Anwendung der Vorhersage bzgl. des erwarteten Lernerfolgs. Belohnungen im Rahmen der Gamification, der virtuelle Erfah­rungsaustausch mit anderen Nutzern oder auch Anpassungsvorschläge können in dieser Phase erfolgen. Es wird an dieser Stelle konkret von Mentoring (nicht etwa von Tutoring oder Coaching) gesprochen, um den interaktiven, emotionsbasierten und komplexen Charakter hervorzuheben. Ein ganzheitliches Lernkonzept für die Lx-Sprachkompetenz unter Einbezug moderner KI-basierter Lernanwendungen kann demnach wie in Anhang (5) dargestellt skizziert werden.

6. Grenzen und Herausforderungen mit KI-Anwendungen beim Lx-Lernen

Die eingehende Forschungsfragestellung, inwiefern sich Parallelen und Differenzen zwischen rele­vanten Hypothesen und Modellen des Fremdspracherwerbs ergeben, konnte in dieser Arbeit beant­wortet werden. Vor allem der Einfluss unterschiedlicher neurophysiologischer und sozialer Aspekte in Einbezug kultureller Parameter führte zu dem Schluss, dass das Fremdsprachlernen nur durch einen interdisziplinären Zugang erfolgen kann. An dieser Stelle muss allerdings auch erwähnt wer­den, dass die angegebenen Studien zur Unterstützung oder Ablehnung von entsprechenden Para­metern nicht kritiklos vergleichbar sind. Häufig lassen sich deutliche Diskrepanzen in den Studien­ergebnissen feststellen, was u.a. auf die Unterschiedlichkeit der Messinstrumente zurückzuführen ist. Da es keine einheitliche Sprachkompetenz gibt, auf die sich bezogen wird, werden Lernerfolg und die Bewertung von Sprachkompetenzen zudem in sehr unterschiedlicher Weise in den einzel­nen Forschungsdesigns einbezogen (Edmondson & House, 2011). In zukünftige Studien wäre des­halb zunächst wichtig, eine allgemeingültige Definition von Sprachkompetenzen zu ermitteln, die aufgrund der Interdisziplinarität immer auf die Faktorstufen des Lx-Lernens bezogen sein müssten.

Resümierend kann das Lx-Lernen als komplexes Problem bezeichnet werden (Beyer & Gerlach, 2018), da es (a) eine hohe Anzahl von Einflussfaktoren gibt, die auf den interaktionalen Charakter von Sprache und Kommunikation zurückzuführen sind, (b) die einzelnen internen und externen Fak­toren eine signifikante Wechselbeziehung aufweisen, (c) der Lx-Lernprozess ein erhebliches Maß an Eigendynamik hat, die sich während des Lernprozesses selbst fortlaufend verändert, (d) einige Einflussfaktoren (wie beispielsweise der tatsächliche Einfluss von genetischen Dispositionen) bisher noch nicht ausreichend erforscht sind und (e) das Ziel des Fremdsprachenlernens aufgrund der Individualität der Lernenden nicht klar definierbar ist. So wäre es denkbar, dass bei Zunahme des Faktors Motivation, der Einfluss des Faktors Lerneignung sinkt. Mutmaßen lässt sich auch, ob der Faktor Metakognition nicht einen signifikanteren Einfluss auf den Lernprozess hat als der Faktor des L1-Sprachniveaus. Gerade in Bezug auf den Faktor Motivation herrscht Uneinigkeit in der Wissen­schaft: So ist die Frage danach, inwiefern negative und positive Gefühle den Lernfortschritt positiv oder negativ beeinflussen, noch nicht abschließend geklärt.

In Bezug auf den Einsatz von KI-Technologien in der Fremdsprachendidaktik gilt folgendes: Künst­liche Intelligenz ist abhängig von den Daten, mit denen die Anwendung arbeiten kann. Zu Beginn sind dies die von den Entwicklern der Anwendung eingespeisten Algorithmen und vordefinierten didaktischen Lösungsansätze. Die Qualität solcher Technologien hängt also maßgeblich von der Qualität und Implementierungsumsetzung von Vorstudien in diesem Forschungsfeld ab. Wie bereits erwähnt, gibt es hierbei aufgrund der Komplexität einige Fehlerquellen. Ein in diesem Zusammen­hang oft diskutierter Kritikpunkt ist das Diskriminierungspotential: Die Einstufung von Lernstadium oder gerade die neurophysiologischen Parameter bergen die Gefahr eines Clusterings von Perso­nengruppen. Dies ist aus technologischer Sicht zwar notwendig, um das Deep Learning der Künst­lichen Intelligenz zu ermöglichen, kann aber auch dazu führen, dass - zumindest zu Beginn des Lernprozesses - falsche Annahmen über die Lernenden getroffen werden. Stereotype Eingliederun­gen können den Lernprozess infolgedessen massiv beeinflussen. Ein ähnliches Problem entsteht, wenn nicht ausreichend Datensätze für das Training der KI zur Verfügung stehen (Burschik, 2023, S. 12). Qualitativ hochwertige Daten können durchaus nicht signifikant sein, da sie bei geringem Umfang der erhobenen Datenmenge das Gütekriterium der Repräsentativität nicht erfüllen. Ein wei­teres einschränkendes Merkmal ist im Bereich der Chatbots zu erkennen: Fragen zu Unterrichtsein­heiten können nur dann von der KI beantwortet werden, wenn sie zu einem hohen Prozentanteil einer gespeicherten Antwort zugeordnet werden können (Bernd et al., 2020). Fehleranfälligkeit gibt es dabei auch im Bereich der NLP: KI-Übersetzungen und Chatbots sind zwar quantitativ deutlich besser als menschliche Übersetzungen, qualitativ hingegen zeigen sich einige Schwierigkeiten. Vor allem kulturell geprägte, komplexe und idiomatische Ausdrücke können aktuell nur bedingt von KI- Anwendungen korrekt interpretiert werden (Taskiran, 2023). Hier muss eine weitere anthropolo­gisch-linguistische Forschung in Kooperation mit Spezialisten der Informatik stattfinden, um sowohl für high-ressource languages als auch in den Medien wenig repräsentierte Sprachen entsprechend hochwertiges Datenmaterial für die KI zur Verfügung stellen zu können.

Abschließend kann resümiert werden, dass lernen mit KI nur funktioniert, wenn die Lernenden selbst über entsprechende Kompetenzen sowie dem Wissen bzgl. der Nutzung von personenbezogenen Daten verfügen (Bernd et al., 2020). Gerade letzter Punkt ist durch die EU-weite DSGVO ein sen­sibler Kritikpunkt, weshalb verschiedenen Initiativen bereits bestrebt sind, einen gemeinsamen Ver­haltenskodex zu etablieren. Dieser Trusted Learning Analytics Kodex soll die Rahmenbedingungen für einen verantwortungsbewussten Umgang mit LA-Daten schaffen (Hansen et al., 2020).

Trotz der aufgeführten Einschränkungen und Fehleranfälligkeiten sind die rasanten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz für den E-Learning Bereich signifikant (Appinio & German AI, 2023). Neben der erhöhten Lernmotivation sieht ein Großteil der Befragten vor allem die Ubiquität, Effektivität und Effizienz der Lernangebote (sowohl bezogen auf das Lernergebnis als auch auf die Kostenersparnis für Bildungsanbieter) als entscheidende Vorteile solcher Anwendungen (time4you, 2019a). Die Frage, die sich zukünftig stellen wird, sollte deshalb weniger sein, ob in Anbetracht immer schneller voranschreitender KI-Technologien das Erlernen einer Fremdsprache noch notwen­dig sein wird, sondern vielmehr wie Künstliche Intelligenz die Qualität interkulturellen Begegnungen verbessern wird.

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VI. Verzeichnis der Anhänge

Anhang 1: Beschreibung der Kulturdimensionen

Anhang 2: Datenanalysekreislauf KI-basierter LA-Anwendungen

Anhang 3: Anwendungsfelder von LA-Anwendungen

Anhang 4: KI-basierte Förderung metakognitiver Fähigkeiten

Anhang 5: Ganzheitliches Lx-Lernkonzept mit KI-Technologie - komplex

VII. Anhänge

Anhang 1: Beschreibung der Kulturdimensionen

Nach Hofstede können kulturell geprägte Kommunikationsmuster durch sechs Kulturdimensionen kategorisiert und verstanden werden (Hofstede, 2024):

• Die Machtdistanz (eng.: Power Distance Index) beschreibt das Ausmaß, in welchem Autoritäten akzeptiert und respektiert werden. Aus sprachlicher Sicht kann in Kulturen mit hoher Machtdis­tanz häufig beobachtet werden, dass sehr höflich miteinander umgegangen und bei Entschei­dungen tendenziell wenig Erklärung oder Zweifel ausgesprochen werden.
• Der Grad des Individualismus beschreibt, inwiefern sich Personen gerne individuell entfalten bzw. inwiefern dies in der Gesellschaft akzeptiert wird. Ein niedriger Wert des Individualismus geht häufig einher mit hohen Werten der Machtdistanz, denn ein „wir“-Gefühl steht im Mittel­punkt. Loyalität und Beziehungen gegenüber der eigenen Peer-Group sowie den damit verbun­denen Rollenbildern haben eine hohe Priorität.
• Der frühere Ausdruck der Maskulinität wurde ersetzt durch die Beschreibung der „Motivation towards achievment and success”. Eine hohe Ausprägung bedeutet, dass Erfolg gemessen wird an der erbrachten Leistung. Die Motivation entsteht aus der Frage, ob das Ziel ist, der Beste in seinem Fachbereich zu sein oder seine Tätigkeit zu mögen. Als zentrale Werte innerhalb einer Kultur gelten Fleiß und harte Arbeit (Erling, 2019).
• Die Unsicherheitsvermeidung (engl. uncertainty avoidance) beschäftigt sich mit der Frage, in­wiefern die Zukunft kontrolliert werden kann und sollte. Kulturen mit hoher Unsicherheitsvermei­dung neigen dazu, der sich stetig schneller veränderte VUCA-Welt durch rigorose „codes of be- liefs“ und daraus abgeleitete Verhaltensweisen zu stellen, da ein hoher emotionaler Bedarf nach Regelkonformität besteht. Unorthodoxes Verhalten wird nicht nur sozial geächtet, sondern teil­weise auch bestraft.
• Die Langzeitorientierung beschreibt nach Hofstede die eigene Bindung der kulturellen Vergan­genheit, um sich so auf aktuelle Themen und Veränderungen einstellen zu können. Eine hohe Langzeitorientierung bedeutet, dass Bildung und Sparsamkeit auf die Zukunft ausgerichtet sind. Normative Kulturen hingegen beziehen sich eher auf altbekannte Traditionen und Normen. Ein geringer Wert der Langzeitorientierung geht somit auch mit einer Skepsis gegenüber Wandel einher.
• Das Ausmaß die eigenen Wünsche zu kontrollieren, wird in der Ebene der Nachgiebigkeit reprä­sentiert. Sie wird bereits in der frühen Kindheit sehr aktiv geformt, indem Heranwachsende ent­weder Optimismus, Spaß und Lebensfreude als Weltanschauung beigebracht bekommen oder die Kontrolle der eigenen Triebe zugunsten der Erfolge im Mittelpunkt der Erziehung steht. Ein niedriges Maß an Nachgiebigkeit (sog. restrained cultures) geht einher mit einem hohen Wert im Bereich „motivation towards achievment and success“.

Einen weiteren in der Fachliteratur häufig zitierten Ansatz bietet Edward T. Hall. Im Gegensatz zu Hofstede forschte Hall vor allem im Rahmen interkultureller Begegnungen. Er beschrieb kulturelle Eigenheiten als eine Limitation, die nur mit den passenden Skills aufgehoben werden kann (Hall, 1981).

• Zeitorientierung (Monochronie - Polychronie) beschreibt inwiefern Tätigkeiten in einer festen Reihenfolge ablaufen und terminiert sind (Hall, 1984, S. 228). In der Kommunikation bedeutet dies, dass bei polychronen Kulturen tendenziell mehr auf die Beziehungsebene eingegangen wird (Watzlawick et al., 2011) und eine feste Terminvergabe eher selten ausgedrückt wird.
• Der Kontextbezug (High Context vs. Low Context) ist für das interkulturelle Sprachverständnis sehr wichtig. Es beschreibt den Anteil an Informationen, die während einer Konversation zwi­schen den Parteien ausgetauscht werden. Low Context Kulturen kommunizieren sehr explizit und direkt, da wenig informelles Wissen im Voraus vorhanden ist (Barmeyer et al., 2011, S. 102­103).
• Die Proxemik bezieht sich auf die non-verbale Kommunikation. Kontaktschwache Kulturen be­vorzugen nach Hall einen höheren Individualabstand als kontaktstarke Kulturen (Hall, 1982, S. 42-75). Dies kann zu interkulturellen Missverständnissen führen, wenn sich die Gesprächs­partner zurückgewiesen oder bedrängt fühlen.
• Die Informationsgeschwindigkeit beschreibt die Art und Menge an Informationen, die während eines Zeitraums weitergegeben werden. Eine niedrige Geschwindigkeit geht meist einher mit einem hohen Informationsgehalt - der Inhalt bezieht sich also auf die Sachebene. Eine hohe Geschwindigkeit verfügt meist über einen sachlich niedrigen Informationsgehalt, da mehr infor­melles Wissen vorausgesetzt wird - der Inhalt bezieht sich stark auf die Beziehungsebene (Rot- hlauf, 2012, S. 42).

Die besondere Eigenschaft der Kulturdimensionen von E. Hall ist, dass sie explizit auf interkulturelle Missverständnisse Bezug nehmen (Barmeyer et al., 2011, S. 94). Sie finden sich unter anderem im kommunikationspsychologischen Vier-Ohren-Modell nach Schulz von Thun wieder.

In Anlehnung an die Zeitorientierungen nach Hall und Hofstede, lässt sich ein drittes kulturelles Kommunikationsmodell identifizieren. Julian B. Rotter beschäftigte sich vor allem mit sozialen Lern­theorien und die damit entstehenden Erwartungen and Handlungen (Lück, 2016). Die hierbei identi­fizierte Kontrollüberzeugung beschreibt die individuelle Einstellung, inwiefern sich Ergebnisse von Lebensereignissen beeinflussen lassen (Hilscher, 2022). Laut Rotter werden dabei zwei Personen­gruppen unterschieden:

• Internal konzeptualisierte Kontrollüberzeugung bezeichnet die Annahme einer Person, selbst für Lebensereignisse und Konsequenzen verantwortlich zu sein und beeinflusst damit die Wahrneh­mung der eigenen Kompetenz (Hilscher, 2022).
• External konzeptualisierte Kontrollüberzeugung umfasst sowohl sozial-externale Attributionen als auch fatalistisch-externale Attributionen. Menschen mit external konzeptualisierter Kontrollüberzeugung neigen dazu, den Verlauf ihres Lebens anderen Personen, dem Schicksal, Glück oder Gott zuzuschreiben (Hilscher, 2022).

Inwiefern Kontrollüberzeugungen internal oder external konzeptualisiert sind, lässt sich sowohl am Verhalten als auch dem sprachlichen Ausdruck erkennen. Menschen mit internaler Kontrollüberzeu­gung sind zudem laut mehrerer Studien stark individualistisch sozialisiert (Utsch, 2004). Sie neigen dazu, ihr eigenes Leben aktiv zu gestalten. Wohingegen externale Konzeptualisierungen in norma­tiven und tendenziell eher kurzzeitorientierten Kulturen zu finden sind.

Anhang 2: Datenanalysekreislauf KI-basierter LA-Anwendungen

Abb. in Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

Anhang 3: Anwendungsfelder von LA-Anwendungen

Abb. in Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Ifenthaler (2015)

Anhang 4: KI-basierte Förderung metakognitiver Fähigkeiten

Abb. in Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

Anhang 5: Ganzheitliches Lx-Lernkonzept mit KI-Technologie – komplex

Abb. in Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

* Die farblich in Orange markierten Prozesse laufen KI-basiert ab

[...]

• Note: 1,0
• Autor: Ramona Lang (Autor:in)
• Erscheinungsjahr: 2024
• Seiten: 80
• Katalognummer: V1741701
• ISBN (PDF): 9783389197561
• ISBN (Buch): 9783389197578
• Sprache: Deutsch
• Schlagworte: Fremdsprachenerwerb, Künstliche Intelligenz, adaptive Lernsysteme, Learning Analytics, Natural Language Processing, interkulturelle Kommunikation, Kommunikationspsychologie, Sprachlerntechnologien, digitale Lernumgebungen, Metakognition, Mehrsprachigkeit, Virtual Reality, Augmented Reality, personalisierte Bildung, Educational Data Mining