eventAI in Foreign Language Learning and Teaching [Masterforum Kolloquium - AI in Foreign Language Learning and Teaching] (K)
person Torben Schmidt

Next appointment: 12. October at 14:15

Dates

every 14 days | Monday | 14:15 - 15:45 | 12.10.2026 - 29.01.2027 | C 6.026 Seminarraum

Curriculum context

Cross course module assessment:
grade [30029] School level specific master forum
Combined academic performance
Schriftlicher Teil (Vorlesung/Basisqualifikationen) (40%)
Mündlicher Teil (Kolloquium) (60%)
Date of assessment: Sunday, 31.01.2027
Resit date: No resit date will be offered to this assessment, because it is didactically inseparably connected with one of the associated courses. A resit will only be possible, if the module is available again.
Anzeige von Anmeldebeginn und -ende systembedingt. Selbständige Anmeldung nur zum Prüfungstermin und nicht zum Wiederholungstermin möglich.

Combined academic performance
Schriftlicher Teil (Vorlesung/Basisqualifikationen) (40%)
Mündlicher Teil (Kolloquium) (60%)
Date of assessment: Sunday, 31.01.2027
Resit date: No resit date will be offered to this assessment, because it is didactically inseparably connected with one of the associated courses. A resit will only be possible, if the module is available again.
Anzeige von Anmeldebeginn und -ende systembedingt. Selbständige Anmeldung nur zum Prüfungstermin und nicht zum Wiederholungstermin möglich.

Combined academic performance
Schriftlicher Teil (Vorlesung/Basisqualifikationen) (40%)
Mündlicher Teil (Kolloquium) (60%)
Date of assessment: Tuesday, 22.12.2026
Resit date: No resit date will be offered to this assessment, because it is didactically inseparably connected with one of the associated courses. A resit will only be possible, if the module is available again.
In den Basisqualifikationen Mathematik wird ein 60-minütiger Papiertest vor Ort geschrieben. | Anzeige von Anmeldebeginn und -ende systembedingt. Selbständige Anmeldung nur zum Prüfungstermin und nicht zum Wiederholungstermin möglich.

Combined academic performance
Schriftlicher Teil (Vorlesung/Basisqualifikationen) (40%)
Mündlicher Teil (Kolloquium) (60%)
Date of assessment: Thursday, 28.01.2027
Resit date: No resit date will be offered to this assessment, because it is didactically inseparably connected with one of the associated courses. A resit will only be possible, if the module is available again.

Organizational information

Colloquium
Full presence
1
centralized lottery procedure with participant limit
0

Registration

centralized lottery procedure with participant limit

Registration does not begin until 02.10.2026 at 08:00. It ends on 12.10.2026 at 23:59.

Persons

Content

Deutsch
Masterforum Kolloquium - AI in Foreign Language Learning and Teaching
none

Das Seminar "AI in Foreign Language Learning and Teaching" richtet sich an Lehramtsstudierende im Masterstudium (Projektband) mit dem Ziel, die Potenziale und Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz (KI) im Kontext des Fremdsprachenlernens und -unterrichtens zu erforschen. In einem projektorientierten Ansatz werden die Studierenden nicht nur theoretische Kenntnisse erwerben, sondern auch zahlreiche Anwendungsarten (von KI-gestütztem Schreiben über Chatbots bis hin zu intelligenten tutoriellen Systemen) kennen lernen und anschließend konkrete, praxisorientierte Anwendungen von KI-Technologien im Fremdsprachenunterricht entwickeln und beforschen.

Prüfungsleistung:
Forschungsbericht (80%)
mündliche Präsentation (20%)

Das Projektband streckt sich über zwei Semester.

Durch dieses Seminar sollen die Studierenden nicht nur ein fundiertes Verständnis für die Integration von KI in den Sprachunterricht erlangen, sondern auch die Fähigkeit entwickeln, diese Technologien kreativ und reflektiert in ihrer zukünftigen Lehrpraxis zu nutzen

Studierende werden…

theoretische Grundlagen zum KI-gestützten Lehren und Lernen von Fremdsprachen erwerben (z.B. Adaptive Lernsysteme, Chatbots, Speech Recognition, automatisierte Textanalyse, KI-gestützte Unterrichtsplaning...).

kritische Perspektiven entwickeln, indem sie Chancen, Herausforderungen und ethische Fragen dieser Technologien reflektiert beurteilen.

fachdidaktische Szenarios für den Englischunterricht entwerfen, um KI-Tools sinnvoll in der schulischen Lehre einzubinden.

forschendes Lernen praktizieren, indem sie in eigenen kleiner Arbeitsgruppen Forschungs-, Entwicklungs-, oder Evaluationsprojekte durchführen.

Important note: My presentation slides are my intellectual property and are provided to support your learning in this course. Uploading, sharing, or reproducing them—in whole or in part—on external platforms, file-sharing services, or AI tools is not permitted without my explicit consent. This policy protects the author’s rights and ensures that course materials are used solely for their intended academic purpose.

Evaluation

This course has not been registered for teaching evaluation yet.

Further information on teaching evaluation: https://www.leuphana.de/en/teaching/quality-management/evaluation/course-evaluation.html

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