Das Potenzial von Large Language Models für die Erstellung von Unterrichtsplanungen im Fach Physik - Untersuchung der Unterrichtsplanungsfähigkeit und professionellen Kompetenz bei der durch ChatGPT unterstützten Unterrichtsplanung

Angesichts eines zunehmenden Reformdrucks im hiesigen Bildungssystem bei gleichzeitig großer (zeitlicher) Belastung von Lehrkräften stellt sich die Frage, wie die Unterrichtsqualität im Fachunterricht gesteigert werden kann, ohne die beteiligten Lehrkräfte zu überfordern. Ein Ansatzpunkt könnte in der Erschließung neuer Potenziale bei der Unterrichtsplanung bestehen. Vor diesem Hintergrund soll im Projekt untersucht werden, welches Potenzial der Einsatz generativer künstlicher Intelligenz – insbesondere von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT – speziell bei der Unterrichtsplanung im Fach Physik bietet. Da zukünftige KI-Versionen diesbezüglich vermutlich nicht weniger leistungsfähig sein werden, ist eine Abschätzung bereits zum jetzigen Zeitpunkt sinnvoll. In einem ersten Schritt soll dabei zunächst grundlegend untersucht werden, inwieweit ein gängiges Modell angenommener Zusammenhänge von Dispositionen und Performanz bei der Unterrichtsplanung auf den Fall der Unterrichtsplanung mit KI übertragen werden kann, wenn entsprechende KI-bezogene Dispositionen in das Modell integriert werden. In einem zweiten Schritt sollen die Veränderung der Unterrichtsplanungsfähigkeit sowie die Veränderung des Zeitbedarfs für eine mit KI unterstützte Unterrichtsplanung gegenüber einer Unterrichtsplanung ohne KI Unterstützung analysiert werden. Dabei soll auch untersucht werden, welche Merkmale und Dispositionen Personen aufweisen, die besonders von der Unterstützung durch KI profitieren. In einem dritten und letzten Schritt sollen Hypothesen zum Nutzen der KI Unterstützung für bestimmte Personengruppen und Planungselemente generiert werden. Zur validen Erfassung der Unterrichtsplanungsfähigkeit wird auf den im BMBF-Projekt „ProfiLe P+“ entwickelten Performanztest zur Erfassung der Unterrichtsplanungsfähigkeit als zentrale Vorarbeit zurückgegriffen. Dabei ist eine weitgehend vollständige Planung unter kontrollierten und standardisierten Rahmenbedingungen für ein fiktives Planungsszenario anzufertigen. Daneben werden zentrale Dispositionen der Unterrichtsplanung mit KI (insb. physikdidaktisches Wissen und AI-Literacy) sowie das KI-bezogene Interaktions- bzw. Nutzungsverhalten erfasst. Die Erhebungen erfolgen bei Lehramtsstudierenden, Referendarinnen und Referendaren (z.T. im Quereinstieg), Physiklehrkräften und fachfremd Physik unterrichtenden Lehrkräften über mehrere Kohorten. Als Ertrag wird zum einen ein erweitertes Modell zum Zusammenhang von Dispositionen und der Unterrichtsplanung und Unterrichtsplanungsfähigkeit für Unterrichtsplanungen, die durch den Einsatz von LLMs unterstützt werden, erwartet. Zum anderen sollen Erkenntnisse gewonnen werden, welche allgemeinen Merkmale, welche Dispositionen der Unterrichtsplanung und welches KI bezogene Interaktions- bzw. Nutzungsverhalten Personen aufweisen, für die ein besonders großer bzw. besonders geringer Nutzen der Unterstützung durch KI bei der Unterrichtsplanung erwartet werden kann.