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Das Projekt "Mit KI schreiben? Kann Ich!" konzentriert sich auf die Erforschung von KI-basierten Schreibpraktiken an der Schnittstelle zwischen Gymnasium und Studium (=Matura- /Seminararbeiten). Dabei spielen generative KI-Tools wie ChatGPT zunehmend eine Rolle und neue Formen des interaktiven Schreibens entstehen. Denn sogenannte Large Language Models können in Interaktion mit Nutzer:innen und mit einem Gedächtnis für die vergangene Kommunikation grammatikalisch korrekte, semantisch kohärente und pragmatisch sinnvolle Texte produzieren. D. h. die Kulturpraktik Schreiben steht vor einem tiefergehenden Wandel und (Hoch-)Schulen stehen vor der Aufgabe, anders über Schreiben/Schreibdidaktik nachzudenken. KI-Literacy sollte dabei eine zentrale Rolle spielen. Wie Schreiber:innen solche KI-Tools aber tatsächlich nutzen, welches Potenzial sie diesen zuschreiben und welche Kompetenzen sie selbst als wichtig erachten, ist ungeklärt. Denn ein Grossteil der Diskussionen beruht nicht auf empirischen Untersuchungen, sondern auf theoretisch getroffenen Grundannahmen. KI-Schreibkompetenzen werden also vor allem top-down festgelegt. Das Projekt schliesst diese empirische Lücke aus kultur-/diskurslinguistischer und schreibdidaktischer Perspektive und formuliert Anforderungen an Schreib- und KI-Kompetenzen: Gemeinsam mit Schüler:innen, Schreibberater:innen und Lehrpersonen werden also Praktiken des Schreibens mit KI untersucht, um KI-Schreibkompetenzen aus der Praxis heraus zu identifizieren.
Die Konsequenzen einer Infektion mit dem HI-Virus haben sich seit dessen Entdeckung grundlegend verändert: von einer Infektion mit tödlichem Ausgang zu einer chronischen Erkrankung. Insbesondere das Jahr 1996 markiert einen wichtigen Wendepunkt, als eine effektive Therapieform entdeckt und die HIV-Infektion somit behandelbar wurde. Als Folge dieser Behandelbarkeit wurde 2008 von der der Eidgenössischen Kommission für Aids-Fragen (= EKAF) festgehalten, dass HIV-positive Menschen unter bestimmten Bedingungen (z.B. eine nicht mehr nachweisbare Virenlast im Blut) sexuell nicht mehr infektiös seien. Diesen neuen Erkenntnissen wird in Bezug auf Destigmatisierung besonderes Potential zugesprochen, sie sind aber nur bedingt Teil des kollektiv zirkulierenden Wissens geworden. Ganz allgemein kann festgehalten werden, dass HIV/AIDS in der öffentlichen Wahrnehmung an Brisanz verloren hat, in den westlichen Industrienationen kein gesellschaftlich relevantes Thema mehr zu sein scheint und dass wenig über aktuell zirkulierendes (Nicht-)Wissen in der Gesamtgesellschaft bekannt ist. An diese Beobachtungen schliesst das in den linguistischen Medical Humanities verortete Dissertationsprojekt an und fragt nach den sprachlichen Konzeptualisierungen von HIV/AIDS in unterschiedlichen Diskursarenen (wie z.B. in der massenmedialen Teilöffentlichkeit), wobei der zeitliche Fokus auf der Ära der Nicht-Infektösität (ab 2008) liegt. Theoretisch-methodische Referenzfelder bilden die Diskurslinguistik und Korpuspragmatik. Dabei werden auch veränderte Kommunikationsbedingungen durch die Etablierung der sogenannten neuen Medien berücksichtigt. Als Datengrundlage dienen digital erstellte thematische Teilkorpora, die unterschiedlichen Diskursarenen zugeordnet werden können und Texte aus Massenmedien und Webforen umfassen. Für die Korpusanalysen werden korpuslinguistisch-quantitative Methoden (z.B. Topic Modelling; Keyword-, Kollokations- und Konkordanzanalyse) punktuell mit qualitativ-hermeneutischen Textlektüren kombiniert. Die Analyseergebnisse werden im Anschluss unter verschiedenen Gesichtspunkten diskutiert, um auf diskurstheoretischer Ebene der Frage nachzugehen, was mit Diskursen bei schwindendem öffentlichen Interesse passiert. Auf Grundlage der empirischen Ergebnisse wird dabei das Konzept der "Diskurs-Latenz" als Antwort auf die Frage entwickelt.
Die Korpuslinguistik ist ein methodologisch-theoretisches Paradigma, das seit einzigen Jahrzehnten eine immer wichtigere Stellung in der Sprachwissenschaft einnimmt. Im Projekt soll eine Lernplattform entstehen, die interaktiv, kollaborativ und kontextbezogen in die Korpusaufbereitung und Korpusanalyse mit Python einführt. Es handelt sich also um eine Plattform, die über bestehende Materialien zur Korpuslinguistik hinausgeht und Germanistikstudierende mit Programmieren für korpuslinguistische Zwecke vertraut macht.
In der Korpuslinguistik werden aus Mangel an digitalen Kompetenzen oft bestehende Korpusplattformen verwendet, die für Forschungszwecke aufgebaut worden sind. Diese Plattformen bieten nur beschränkte Möglichkeiten und sind nicht für alle linguistischen Fragestellungen als Ressource geeignet. Es bedarf also einer Einführung in die Nutzung von anderen Korpusressourcen und die Erstellung von eigenen Datensammlungen, die für korpuslinguistische Analysen aufbereitet werden müssen.
Neben der Aufbereitung der Daten spielen auch unterschiedliche Analysemethoden eine Rolle. So kommen bei Korpusanalysen verschiedene quantitative Methoden zum Einsatz, so zum Beispiel etwa (a) eine komplexe Suchanfragesyntax, um die annotierten Daten abfragen zu können; (b) statistische Tests, um die Verteilung von Treffern in den Daten zu messen, um Wortschätze miteinander vergleichen zu können oder Kollokationen (= statistisch auffällige Wortverbindungen) zu berechnen bis hin zu (c) komplexen Ansätzen des maschinellen Lernens, z.B. neuronales Lernen, um semantische Räume zu modellieren (sog. Methoden der distributionellen Semantik). Diese Methoden reflektiert und auf konkrete linguistische Fragestellungen zugeschnitten einsetzen zu können, bedarf aber einerseits des technischen Know-Hows; andererseits ist aber auch das Verständnis der computerlinguistischen und statistischen Operationalisierungen dafür zentral. Es besteht aber eine hohe Eintrittshürde für Studierende der Germanistik, um bestehende Tools selbst nutzen zu können, da sich diese in der Regel an Personen mit computerlinguistischem Hintergrund wenden, die aber ganz andere Interessen verfolgen, die sich nicht unbedingt mit den philologischen Fragestellungen in der Germanistik decken müssen.
Da die Korpuslinguistik in Zukunft in der germanistischen Lehre allgemein und am Deutschen Seminar im Besonderen eine grössere Rolle spielt, ist es zentral, Studierende nicht nur ins Arbeiten mit bestehenden korpuslinguistischen Tools einzuführen, sondern auch zu befähigen, selbständig und kritisch mit verschiedenen digitalen Tools zu arbeiten. Spezifische Programmierkenntnisse sind dazu mehr und mehr unabdingbar. Insbesondere Basiswissen zur Scriptsprache Python bietet bereits verschiedene Möglichkeiten, Datensammlungen geschickt zu Korpora weiterzuverarbeiten und avanciertere Analysemethoden einzusetzen.
Hier setzt das Projekt an. Es hat zum Ziel, genau diese Kompetenzen gezielt zu fördern und so das bestehende Angebote zur Einführung in die Korpuslinguistik - die in der Regel bestehende 'fixe' Korpusanalyseplattformen und -software vorstellen - zu ergänzen. Spielerisch und kontextbezogen zur Germanistik soll so in die Logik und Verwendung der Scriptsprache Python für Korpusanalysen zugeschnitten eingeführt werden. Die geplante Plattform wird aus verschiedenen Modulen bestehen, die verschieden kombiniert werden können, so dass unterschiedliche Tiefen der Einarbeitung möglich sind.
Im Projekt soll eine interaktive Lehr- und Lernumgebung für den Kurs "Neuere Sprachgeschichte des Deutschen" (Modul Einführung in die Sprachwissenschaft des Deutschen 2) aufgebaut werden, die Lehrende des Kurses unterstützt, ein fundiertes Blended-Learning Setting umzusetzen. Der Kurs zeichnet sich durch eine komplexe Architektur aus, da sowohl in die Sprachgeschichte des Deutschen ab 1650 als auch in die Analyseperspektiven der kulturwissenschaftlich orientierten diachronen Linguistik eingeführt werden soll. Insbesondere die Verknüpfung der beiden Themenfelder - deren Zusammenhang viele Studierende auch durch Thematisieren im Kurs bisher nicht wirklich erfasst haben - kann durch eine geschickte E-Learning-Umgebung ideal realisiert werden. Die geplante Umgebung wird dabei wie ein interaktiver Zeitstrahl umgesetzt, so dass verschiedene Inputvideos, Experteninterviews, Modellanalysen, Quizzes etc. einerseits Wissen zu den sprachhistorischen Hintergründen und Entwicklungen vermitteln, andererseits aber auch an konkreter Quellenarbeit erfahrbar macht, wie solches sprachgeschichtliches Wissen gewonnen wird und so eine Sprachgeschichte geschrieben werden kann.
Im gemeinsamen Projekt "Forschungslogiken in den textbasierten Digital Humanities" der Universität Zürich und dem DHLab der Universität Basel werden erstmals die Folgen des "Machine Learning Turns" in der automatischen Analyse von Sprache auf die Geisteswissenschaften und die Gesellschaft untersucht. Um diese Auswirkungen zu untersuchen, widmen wir uns dem Bewerten als zentralem Element des Web 2.0 und vergleichen die je spezifischen Methoden des Machine Learnings / Deep Learnings mit den geisteswissenschaftlichen Zugängen der Korpuslinguistik und des literaturwissenschaftlichen Distant Readings.
Linguistische Diskurs-, Kultur- und Medienanalyse, Digital Humanities, Korpuspragmatik, Semantik, Pragmatik, KI und Schreibforschung, Sprache und Sexualitäten, Seuchendiskurse, Sprachgeschichte als Zeitgeschichte
