intéressant d'aborder les IAGen dans l'enseignement/apprentissage des langues au travers des leçons acquises sur les outils de TA, ce point de vue étant peu présent dans l'abondante littérature sur l'IA parue ces deux dernières années. C'est ce que nous proposons dans cet article après une brève définition de la littéracie en IA.

## 2. Littéracie en IA

Comme la littéracie en TA, la littéracie en IA (AI literacy) vise à promouvoir une utilisation critique, durable et raisonnée de ces outils. Plusieurs modèles et définitions existent, mais tous se réfèrent à un ensemble de connaissances, de compétences et d'expériences sur différentes facettes de l'IA (par ex. technologie, implications éthiques, etc.) qui permettent *in fine* un usage ciblé et une interaction pertinente avec l'IA (Pinski & Benlian, 2024: 9). Vu l'utilisation courante de l'IA-Gen en classe de langues pour la production de texte, nous mentionnons ici le modèle développé par Cardon et al. (2023) de littéracie en IAGen pour la communication, qui identifie quatre compétences majeures: l'*application* (connaissances technologiques et alignement de l'outil à la tâche), l'*authenticité* (communication authentique prenant comme standard la communication humaine), l'*agentivité* (maintien du pouvoir de décision et des compétences sans la machine) et la *responsabilité* (prise en charge du contenu et – nous ajoutons ce descripteur – utilisation transparente avec mention des apports de l'IA).

## 3. Différentes actions du projet

Pour mieux comprendre l'utilisation de la TA dans les hautes écoles suisses, nous avons mené une grande enquête entre 2021 et 2022 auprès des corps étudiantin, enseignant et administratif. L'analyse de cette enquête (Delorme Benites et al., 2021), ainsi qu'une revue de la littérature autour de l'IAGen pour l'enseignement/apprentissage des langues, ont servi de base au développement d'ateliers pour les apprenants et pour les enseignant-es de langues, ainsi que d'autres plus ciblés pour le personnel enseignant et administratif et les doctorant-es. Ces ateliers, menés dans plusieurs hautes écoles suisses entre 2022 et 2024, ont été évalués par un questionnaire. Une séance de partage d'expériences entre formatrices et

formateurs a également été organisée, mettant en lumière les points forts de ces interventions. Nous les présentons ci-dessous.

En parallèle des interventions, nous avons conduit plusieurs recherches-actions avec des apprenants de langue afin de tester des séquences didactiques (Cotelli Kureth & Noghrechi, 2024) et des protocoles visant à développer la littéracie en TA (Cotelli Kureth & Summers, 2023). Nous avons également développé un règlement sur l'utilisation de la TA dans les hautes écoles qui a été mise en place à la Haute école spécialisée ber-noise<fnref n="2" />.

Au terme du projet, notre site internet proposera, en libre accès, de courtes cap- sules vidéo en français, anglais et alle-mand. Elles informeront sur le fonction-nement des outils de TA, les interactions des utilisatrices et des utilisateurs avec la machine et sur les questions éthiques. Nous préparons aussi des exemples de séquences didactiques testées en classe pour intégrer les outils d'IAGen dans les cours: https://www.zhaw.ch/en/ linguistics/research/digital-litera- cy-in-university-contexts/.

## 4. Développer la littéracie en IA : leçons de la TA

Nous revenons ici brièvement sur les points forts relevés dans notre enquête, les entretiens et les recherches-actions développés dans le cadre de ce projet, en les reliant aux compétences du modèle de Cardon et al. (2023), précisant et complétant ainsi celui-ci.

Les 6 auteures ont collaboré lors du projet 'Digital Literacy in University Contexts'. Elles travaillent: (1) au Centre de langues de l'UniNE, comme directrice et (4) à l'ILCF comme chargée d'enseignement; à l'Institut für Übersetzen und Dolmetschen de la ZHAW, comme (2) directrice, (3) professeure et (6) doctorante; (5) à la BFH, comme responsable du Service spécialisé du bilinguisme et plurilinguisme.

> Nous estimons en outre qu'il est crucial d'encourager les enseignants-éles à discuter des outils d'IAGen avec leurs étudiants-éles.

<footnote n="2">2 Voici le lien vers la politique en français: https://www.bfh.ch/dam/jcr:121ab3db- 069e-46a0-8a0b-5381e897043d/Policy %20zur %20Verwendung %20von %20 maschineller %20 %C3 %9Cbersetzung %20 im %20Hochschulkontext_fr.pdf Elle existe également en allemand et en anglais.</footnote>
La bonne facture syntaxique, grammaticale et orthographique du texte pousse la relectrice et le relecteur à faire confiance au message transmis, même si son sens commence à différer de celui du message d'origine.

## 4.1 Agentivité : s'exprimer sur ses peurs, ses doutes et ses émotions

Un des premiers points que nous retenons de notre expérience de trois ans d'ateliers est l'importance de la discussion. L'arrivée massive des outils d'IAGen dans les habitudes des apprenants a créé un fort sentiment d'insécurité auprès des enseignant-es qui se sentent souvent démunis-es. Les gros titres sensationnalistes annonçant régulièrement la fin des cours de langues (par ex. Benini, 2024) renforcent ce sentiment d'insécurité. Nos interventions ont souvent consisté à offrir aux enseignant-es un espace sûr pour exprimer leurs craintes, leurs doutes, leur enthousiasme et leur incompréhension. Nous avons toujours adopté une perspective positive sur les outils, tout en les désacralisant et en exposant leurs faiblesses (voir introduction). Nous avons parfois comparé ces nouvelles technologies à d'autres qui ont révolutionné la société (pensons à la calculette, à l'Internet ou aux MOOCS) et changé en profondeur l'enseignement sans pour autant mettre les enseignant-es au chômage. Cette approche a contribué à atténuer les craintes des participant-es en renforçant leur agentivité. Vu le manque de communication au sujet de la TA constaté dans notre enquête, nous estimons en outre qu'il est crucial d'encourager les enseignant-es à discuter des outils d'IAGen avec leurs étudiant-es. Au niveau universitaire, ces deux publics partagent des préoccupations et des émotions similaires face aux nouveaux outils d'IAGen (Lehr & Cotelli Kureth, 2024), bien que les enseignant-es mentionnent plus souvent leurs peurs devant le plagiat et la tricherie.

## 4.2. Application : informer sur la technologie pour éviter les usages peu judicieux

Suite aux résultats de notre enquête, nous avons constaté certains usages problématiques de la TA, notamment l'insertion

d'un mot unique. Comme ces machines fonctionnent – jusqu'à présent – à partir du contexte d'une phrase, elles ne produisent pas un résultat optimal avec des informations si peu contextualisées. Les usagères et usagers pensent souvent l'utilisation des outils de TA en termes de mots et non de phrases ou de textes, comme si rédiger équivalait à additionner des mots (Cotelli Kureth et al., 2023). En conséquence, en plus d'expliquer certains éléments technologiques, il est également crucial pour les enseignant-es de mieux décrire et entrainer les différentes étapes du processus d'écriture pour que les apprenants-es soient bien équipé-es à rédiger dans la L1 et la L2, avec ou sans outils d'IAGen.

Les outils d'IAGen reposent sur des technologies similaires à la TA et il est important que les utilisatrices et utilisateurs les connaissent pour savoir qu'il faut fournir à la machine un contexte suffisant pour qu'elle fonctionne de manière optimale. C'est le cas pour les générateurs de texte comme ChatGPT qui ont besoin d'un prompt détaillé pour produire un bon résultat. Souvent une ligne ne suffit pas et créer un prompt efficace demande du temps et de la réflexion.

## 4.3 Agentivité et authenticité : les faiblesses des utilisatrices et utilisateurs humain·es

La plupart des présentations destinées aux utilisatrices et utilisateurs de l'IAGen insistent sur les faiblesses de ces outils qui reposent sur des corpus gigantesques mais qui ne sont pas 'propres' et sur des algorithmes statistiques qui entrainent des problèmes (machine translationese, biais, etc.). Il est bien sûr très important pour l'utilisatrice et l'utilisateur d'avoir conscience de celles-ci mais dans notre recherche sur l'IAGen à partir de la TA, nous avons appris qu'il était tout important de connaitre le facteur

humain, un discours aujourd'hui encore peu présent et que nous avons donc placé au cœur de la seconde capsule vidéo du projet.

Citons d'abord l'exemple déjà présenté de l'utilisation sous-optimale de la TA comme simple dictionnaire qui souligne le minimalisme dont font parfois preuve les utilisatrices et les utilisateurs d'outils d'IAGen : une première faiblesse des relectrices et relecteurs humain·es. Notre enquête a aussi révélé l'importance qu'ils et elles donnent à la post-édition (relecture attentive et critique du texte produit par la machine) au détriment de la pré-édition (relecture attentive et critique du texte que l'on fournit à la machine): seuls un quart des répondants pré-éditent, alors que les trois quarts post-éditent<fnref n="3" />. Ceci pose problème, car les études sur la post-édition de textes traduits par la TA montrent la difficulté pour les relectrices et relecteurs, même expérimenté-es, à repérer les fautes éventuelles (Loock & Léchauguette, 2021), également en raison d'une charge cognitive plus élevée (Kasperé et al., 2023). On parle ainsi de la « fausse aisance » des textes générés par la TA (Martindale & Carpuat, 2018): la bonne facture syntaxique, grammaticale et orthographique du texte pousse la relectrice et le relecteur à faire confiance au message transmis, même si son sens commence à différer de celui du message d'origine. On peut postuler qu'il en est de même avec les textes produits par ChatGPT, qu'il s'agisse de textes réécrits à partir d'originaux, de textes 'corrigés' ou entièrement rédigés par la machine<fnref n="4" />. Connaitre ses propres faiblesses en tant que relectrices et relecteurs humain·es nous permet ainsi de développer des stratégies pour mitiger les risques posés par la fausse aisance et conserver le pouvoir de décision sur le contenu.

<footnote n="3">3 Pour la pré-édition : À la question « est-ce que vous faites des modifications sur le texte original avant de le mettre dans un système de TA? », les réponses sont : non 74%, oui 21%, pas de réponse 5% (n=2150). À la question « est-ce que vous faites des modifications sur le texte après avoir utilisé un système de TA? », les réponses sont : non 18%, oui 77%, pas de réponse 5% (n= 2150).</footnote>

<footnote n="4">4 On en voit des prémisses dans l'expérience menée par Fyfe (2023).</footnote>
## 4.4 Agentivité et responsabilité : connaitre et expérimenter

Finalement, des recherches-actions menées au Centre de langues de l'Université de Neuchâtel ont montré une amélioration manifeste de la littéracie en TA des apprenant-es à la suite d'une intervention reprenant les points évoqués ci-dessus et quelques notions d'éthique (Cotelli Kureth & Summers, 2023). La présentation et l'introduction durant le semestre d'une tâche avec un outil d'IAGen en parallèle a permis aux participant-es d'encore mieux développer cette littéracie. Une dernière expérience (Cotelli Kureth et al., en préparation) nous a en outre permis de constater qu'il était important de faire confiance aux étudiant-es. Dans le cadre de l'évaluation des apprentissages, nous leur avons demandé de rédiger un texte à la maison en utilisant un code couleur pour marquer leur utilisation des outils (ChatGPT, TA, corpus bilingues et dictionnaires) et en détaillant leur processus d'écriture. La grille critériée d'évaluation comprenait une partie sur la littéracie en IA. Un questionnaire a ensuite permis de tester le degré de transparence avec laquelle la tâche avait été effectuée et a montré un fort engagement de la part des étudiant-es. De telles expérimentations sont crucialles pour que les apprenant-es développent une responsabilité face aux outils d'IA. Nous confirmons ainsi l'in tuition de Pinski & Belian (2024) qui incluent l'expérience comme constitutive de la littéracie d'IAGen, au même titre que les compétences et les connaissances.

## 5. Conclusion

Notre projet n'est bien sûr qu'une première étape dans le développement d'une littéracie de l'IA auprès du personnel enseignant et estudiantin des hautes écoles suisses. Nous retenons l'importance que revêtent la discussion, l'expérimentation et la transmission des bonnes informations, toujours étayées scientifiquement, pour développer l'application, l'authenticité, l'agentivité et la responsabilité dans nos interactions avec les outils d'IAGen et invitons les enseignant-es de langues à utiliser, parmi d'autres ressources disponibles, le matériel didactique (vidéos et tâches) que nous avons développé.

## Références

**Benini, S.** (2024, 11 mars). Künstliche Intelligenz und Sprache: Fremdsprachen lernen? Braucht es badl nicht mehr! *Tages Anzeiger*. URL: https://www.tagesanzeiger.ch/kuenstliche-intelligenz-fremdsprachen-lernen-ist-bald-passe-598312448467

**Benites, F., Delorme Benites, A. & Anson, C.** (2023). Automated Text Generation and Summarization for Academic Writing. In: O. Kruse et al. (éds.), *Digital Writing Technologies in Higher Education. Theory, Research, and Practice*. Springer, pp. 279-301.

**Bowker, L. & Buitrago Ciro, J.** (2019). *Machine translation and global research: Towards improved machine translation literacy in the scholarly community*. Emerald Publishing.

**Cardon, P., Fleischmann, C., Artiz, J., Logemann, M. & Heidewald, J.** (2023). The challenges and opportunities of AI-assisted writing: Developing AI literacy for the AI age. *Business and Professional Communication Quarterly*, 86(3).

**Cotelli Kureth, S., Delorme Benites, A., H. Noghrechi, M. Haller & E. Steele** (2023). 'I looked it up in DeepL': Machine translation and digital tools. In: N. Froeliger et al. (éds.), *Human Translation and Natural Language Processing: Towards a New Consensus?* Edizioni Ca' Foscari, pp. 81-96.

**Cotelli Kureth, S. & Noghrechi, H.** (2024). Intégrer GoogleTranslate comme support d'enseignement au niveau débutant : Atelier pratique pour un public de réfugiés ukrainiennes. *Partages*, 1. https://dx.doi.org/10.35562/partages.98

**Cotelli Kureth, S., Paliot, E. & Zink, S.** (en préparation). Fostering transparency : A critical introduction of generative AI in students' assignments.

**Cotelli Kureth, S. & Summers, E.** (2023). Tackling the elephant in the language classroom: Introducing machine translation literacy in a Swiss language centre. *Language Learning in Higher Education*, 13(1), 213-230.

**Fyfe, P.** (2023). How to cheat on your final paper: Assigning AI for student writing. *AI & Society*, 38, 1395-1405.

**Kasperė, R., Motiejūnienė, J., Patšienė, I., Patašius, M. & Horbačauskienė** (2023). Is machine translation a dim technology for its users? An eye tracking study. *Frontiers in Psychology*, 14, 1076379.

**Kenny, D.** (éd.) (2022). *Machine translation for everyone: Empowering users in the age of artificial intelligence*. Language Science Press.

**Klimova, B., Pikhart, M., Delorme Benites, A., Lehr, C. & Sanchez-Stockhammer, C.** (2023). Neural machine translation in foreign language teaching and learning: A systematic review. *Education and Information Technologies*, 28(1), 663-682.

**Lehr, C. & Cotelli Kureth, S.** (2024, avril). Intérêt, mépris, peur, soulagement et contentement : la palette des émotions élicitées par les outils d'IA générative. Présentation à la journée *Perspectives didactiques pour la traduction automatique dans l'apprentissage des langues*, Université de Lorraine, Nancy, le 5 avril 2024.

**Loock, R. & Léchauguette, S.** (2021). Machine translation literacy and undergraduate students in applied languages: Report on an exploratory study. *Revista Tradumática: tecnologies de la traducció*, 19, 204-225.

**Martindale, M., & Carpuat, M.** (2018). Fluency over adequacy: A pilot study in measuring user trust in imperfect MT. In *Proceedings of AMTA 2018*, vol. 1, pp. 13-25.

**Pinski, M, Benlian, AL.** (2024). AI literacy for users - A comprehensive review and future research directions of learning methods, components and effects. *Computers in Human Behavior: Artificial Humans*, 2, 100062.
# ENGLISH QUEST : EXPLORATION DU POTENTIEL PÉDAGOGIQUE DES IA GÉNÉRATIVES DANS L'APPRENTISSAGE DES LANGUES

This article explores *English Quest*, an innovative video game for English language learning. Combining artificial intelligence, *Digital Game-Based Learning*, and *Interactive Fiction*, the game offers immersive interactions with virtual characters. The study examines its pedagogical potential, highlighting its support for stimulating, creative, and authentic learning. While promising, the game has limitations, including a high difficulty level and lack of flexibility. The article concludes by discussing improvement perspectives and English Quest's potential impact on the future of language learning in the context of digital education.

Guillaume Tschupp

HEP-US

Erica Borloz

HEP-US

Dans cet article, nous explorons *English Quest*, un jeu vidéo innovant développé par Gaëtan Marti de l'entreprise Immersive SA à Lausanne<fnref n="1" />, conçu pour l'apprentissage de l'anglais à travers des interactions immersives avec des personnages virtuels. Cet article est le fruit d'une collaboration entre Guillaume Tschupp, expert en e-learning et éducation numérique, et Erica Borloz, experte en didactique de l'anglais, enrichie par des discussions régulières avec le créateur du jeu.

L'objectif de cet article est d'examiner le potentiel de *English Quest* en tant que prototype, montrant comment les jeux vidéo et les technologies d'intelligence artificielle (IA) peuvent transformer l'apprentissage des langues. Le jeu s'inscrit dans un cadre théorique solide, combinant les concepts de *Digital Game-Based Learning* (DGBL), où les mécanismes de jeu sont utilisés pour motiver les apprenants (Aguilera & Roock, 2022), et d'*Interactive Fiction* (IF), qui permet aux utilisateurs de s'immerger dans des récits narratifs via des interactions textuelles (Montfort, 2013).

En abordant cette exploration, nous mettons en lumière les avantages pédagogiques de l'intégration de l'IA dans l'enseignement des langues, tout en discutant des pistes d'amélioration pour transformer ce prototype en un outil d'apprentissage complet et adaptable à divers contextes éducatifs.

## Présentation de *English Quest*

*English Quest* est un jeu vidéo conçu pour l'apprentissage de l'anglais à travers des scénarios interactifs et immersifs. Ce qui distingue particulièrement ce jeu, c'est l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour créer des interactions textuelles qui s'adaptent en temps réel aux réponses des apprenants. Les joueurs sont immergés dans des quêtes narratives où ils interagissent avec des personnages virtuels (Table 1), chaque interaction étant conçue pour favoriser l'apprentissage de la langue.

Le jeu fonctionne principalement autour de deux types de tâches : des enquêtes complexes qui nécessitent l'utilisation

<footnote n="1">1 https://www.immensive.com/fr/</footnote>
<figure><img src="image_35.png" /></figure>

Your role as Detective Mycroft Marlowe places you at the heart of unfolding mysteries, each dictated by your choices. Initiate your adventure by crafting a captivating case title, setting the stage for the intricate tales you're about to unravel. Whether it leads you through the enigmatic depths of Cobblestone Hollow or down other intriguing paths of your creation, your journey demands sharp wit and keen observation. Engage with key figures, unraveling truth from treachery, and deploy your detective skills to piece together the puzzle of each narrative.

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>Table 1</figcaption></figure>

Aperçu de l'interface principale où les apprenants interagissent avec les personnages virtuels. Chaque interaction est générée par l'intelligence artificielle, offrant une expérience d'apprentissage personnalisée.

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

William did you noticed any strange discussion between two people just before midnight ?

Submit

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

No, Detective Marlowe, my evening was consumed with paperwork and ensuring the security of the exhibits. I did not overhear any such discussions, nor did I partake in any. My focus was entirely fixed on my responsibilities as the curator, not on the whispers of the guests.

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

0:00 / 0:17

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

⋮

<caption>Table 2</caption>

Interactions personnalisées
avec texte et audio

active de la langue dans des contextes variés, et des missions annexes centrées sur des objectifs linguistiques spécifiques, tels que lire l'heure, dire les dates, ou converser sur des sujets quotidiens. Ces tâches ne sont pas simplement des exercices linguistiques isolés, mais sont intégrées dans un scénario global qui maintient l'engagement et la motivation des apprenants. La structure narrative du jeu, avec ses missions et objectifs, renforce l'immersion des apprenants, les plaçant dans des situations de communication authentiques.

Ce qui rend *English Quest* unique, c'est que les textes ne sont pas prédéfinis comme dans les supports papier ou les jeux narratifs classiques. Ici, les réponses des personnages sont générées en temps réel par l'IA, en fonction des entrées spécifiques de l'apprenant. Par exemple, lorsqu'un joueur pose une question précise, le personnage répond de manière adaptée tout en intégrant des nuances qui enrichissent l'interaction (Table 2). Dans une séquence du jeu, un personnage affirme quelque chose tout en dissimulant habilement une ruse qui sera révélée plus tard. Cette capacité de l'IA à créer des dialogues

dynamiques et narrativement cohérents en fonction des actions du joueur permet une immersion complète.

Cette personnalisation signifie que chaque interaction est unique et suit l'évolution des productions et des choix de l'apprenant. Même si le joueur com met des erreurs dans ses productions, l'IA est capable d'en comprendre le sens et de répondre de manière adéquate. Cela met l'accent sur la communication et l'interaction, rendant l'expérience très proche d'un échange avec un partenaire humain, comme un comédien improvisant en temps réel dans le cadre d'un scénario. *English Quest* ne se limite donc pas à enseigner une langue; il engage l'apprenant dans une narration interactive et adaptative, offrant une approche véritablement novatrice de l'apprentissage. Ce mécanisme encourage une pratique plus fluide et confiante de l'anglais, sans crainte de faire des erreurs qui bloqueraient la conversation.

En plus des interactions textuelles, le jeu propose également des conversations libres où les apprenants peuvent exprimer des idées personnelles et

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

Guillaume Tschupp: chargé d'enseignement en éducation numérique à la HEP-VS et responsable du support au e-learning. Il est également membre actif du LEAN et du groupe de R&D Lab C.I.T.E., ainsi que du groupe «A Roadmap for Open Education in Switzerland».

<figure><img src="image_42.png" /></figure>

Erica Borloz: chargée d'enseignement à la HEP-VS, didacticienne d'anglais et coordinatrice des langues étrangères. Elle est également chercheuse au sein du groupe R&D Lab C.I.T.E.
English Quest se distingue par sa capacité à s'adapter à l'apprenant en temps réel et à intégrer des tâches complexes et authentiques dans un format ludique.

émotionnelles. Ces conversations sont structurées de manière à être adaptées au niveau de chaque joueur, permettant ainsi une différenciation pédagogique. Cela permet non seulement de développer des compétences sémantiques et syntaxiques, mais aussi des compétences pragmatiques et sociolinguistiques essentielles à une communication efficace.

Les feedbacks fournis par l'IA sont détaillés et constructifs, soutenant les apprenants dans leur progression. Par exemple, lors de la rédaction d'un message durant une enquête, l'IA analyse de manière complexe la syntaxe utilisée et fournit des recommandations pour améliorer la précision linguistique (Table 3).

## Analyse didactique et pédagogique

Du point de vue de la didactique des langues, *English Quest* se distingue par sa capacité à s'adapter à l'apprenant en temps réel et à intégrer des tâches complexes et authentiques dans un format ludique, ce qui répond à plusieurs enjeux pédagogiques essentiels. Selon Nissen (2019), un outil didactique doit s'adapter au niveau des apprenants, soutenir leur motivation, offrir un feedback pertinent, et un scénario pédagogique cohérent. *English Quest* répond à ces critères en proposant des scénarios variés où les apprenants sont invités à résoudre des enquêtes complexes ou à engager des conversations sur des sujets quotidiens, renforçant ainsi un apprentissage situé et contextualisé.

L'intégration de scénarios ouverts et engagants, comme le rappelle González-Lloret (2020), est essentielle pour favoriser l'apprentissage des langues. *English Quest* permet aux apprenants de participer

activement à des récits narratifs immersifs, facilitant le développement de compétences langagières variées, allant de la compréhension à la production. En engageant les apprenants dans des scénarios où les réponses peuvent être multiples et originales, le jeu encourage la prise de risques linguistiques dans un environnement sécurisé (Reinhardt, 2019). Cette approche est particulièrement bénéfique pour les apprenants qui ont besoin de renforcer leur confiance en eux et leur fluidité dans l'utilisation de la langue cible.

Ziegler (2016), dans sa méta-analyse sur la communication médiatisée par ordinateur, souligne l'importance des interactions synchrones pour l'acquisition d'une langue seconde. *English Quest* intègre cette dimension en proposant des conversations en temps réel, où les apprenants peuvent pratiquer la langue de manière spontanée et authentique. Ces interactions immédiates ne se contentent pas d'améliorer la fluidité, elles contribuent également à l'acquisition de compétences pragmatiques et sociolinguistiques, qui sont essentielles pour une communication efficace dans des contextes réels.

Les tâches proposées dans le jeu sont conçues pour être flexibles et adaptatives, ce qui permet une différenciation en fonction du niveau de langue des apprenants. Par exemple, bien que le niveau de compétence requis pour entrer dans le jeu soit plutôt élevé (B2/C1 selon le Cadre Européen Commun de Référence pour les Langues, 2018, désormais CECR), les interactions peuvent être ajustées en termes de longueur et de complexité, selon les capacités individuelles des apprenants. Cela permet de stimuler une expression personnelle et émotionnelle, notamment dans les conversations libres. Ces échanges permettent aux apprenants de s'approprier la langue de manière plus personnelle, renforçant ainsi leur engagement et leur motivation.

Le feedback, un élément crucial pour le suivi des apprentissages, est particulièrement bien intégré dans *English Quest*. Les retours fournis par l'IA sont non seulement détaillés, mais également formulés de manière positive et encourageante. Par exemple, lors de la rédaction d'un message ou de la réalisation d'une autre activité linguistique, l'IA analyse les aspects syntaxiques avec précision et offre
<figure><img src="image_43.png" /></figure>

Your deductive skills have been admirable throughout this investigation. You navigated through the misleading costumes and fragmented testimonies with a clear head. There were a few grammatical inaccuracies in your questions, but they didn't impede understanding. Phrases like 'have you seen' would be more correctly phrased as 'did you see', and 'where was you' should be 'where were you'. Remember, maintaining past tense consistency is key in retrospective enquiries. Your vocabulary is appropriately used, and your inquiries are coherent, focused on building a narrative and clarifying key points in the case.

Task Comprehension

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

Written Expression

<figure><img src="image_45.png" /></figure>

Proficiency Level: B1

<figure><img src="image_46.png" /></figure>

80 Points

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>Table 3</figcaption></figure>

Evaluation de la progression des apprentissages

Thank you. So I guess we could say sustainability means that we try to protect the way we use the planet's treasures.

<figure><img src="image_48.png" /></figure>

<figure><img src="image_49.png" /></figure>

Yes, that's an excellent way to describe sustainability, focusing on the responsible usage of our planet's resources to ensure they're available for future generations. Keep practicing, and you'll find your vocabulary and pronunciation will improve over time. Well done today, and I hope you feel encouraged to continue learning. Have a splendid day!

<figure><img src="image_50.png" /></figure>

▶ 0:00 / 0:21

<figure><img src="image_51.png" /></figure>

<figure><img src="image_52.png" /></figure>

<figure><img src="image_53.png" /></figure>

Well done! You're making good progress with your pronunciation. The word 'sustainability' is indeed challenging, but your effort is paying off. Remember to take it slow and break down difficult words into smaller parts. Your definition of sustainability is also on the right track. The concept does involve using the planet's resources in a way that doesn't deplete them for future generations. Keep practicing, and you'll continue to improve both your vocabulary and pronunciation.

<caption>Table 4</caption>

Exemple de feedback personnalisé fourni par l'intelligence artificielle dans *English Quest*, suggérant des améliorations pour renforcer les compétences linguistiques en anglais, comme la correction d'une structure grammaticale ou l'enrichissement du vocabulaire utilisé dans une conversation.

des suggestions pour améliorer l'exac-
titude linguistique (Table 4). Ce type de
feedback soutient le développement des
compétences syntaxiques et phonétiques
des apprenants, tout en maintenant l'ac-
cent sur le contenu et le sens du discours,
ce qui est essentiel pour une interaction
authentique.

Ainsi, *English Quest* se révèle être un outil
didactique prometteur, capable de com-
biner les avantages de scénarios pédago-
giques ouverts avec la rigueur des tâches
linguistiques spécifiques. En s'appuyant
sur des principes didactiques éprouvés,
le jeu réussit à créer un environnement
d'apprentissage qui est à la fois engageant,
stimulant et créatif.

Analyse du potentiel et des
limites

English Quest présente un potentiel pédagogique remarquable, particulièrement grâce à son approche immersive et interactive qui se situe entre les niveaux de Modification et de Redéfinition dans le modèle SAMR (Substitution, Augmentation, Modification, Redefinition) (Hamilton et al., 2016). À travers l'utilisation de l'intelligence artificielle, le jeu ne se contente pas d'améliorer les méthodes traditionnelles d'enseignement des langues, mais redéfinit complètement la manière dont les apprenants interagissent avec la langue. En créant des scénarios narratifs où les interactions
sont personnalisées en temps réel, *English Quest* peut permettre aux apprenants de vivre des situations de communication authentiques qui étaient auparavant plus difficilement accessibles sans l'usage de la technologie d'intelligence artificielle.

L'une des principales forces de ce jeu ré-
side dans sa capacité à réduire l'anxiété
liée aux erreurs linguistiques, un obstacle
fréquent dans l'apprentissage des lan-
gues (Blyth, 2018). En mettant l'accent
sur la communication du sens plutôt que
sur l'exactitude formelle, *English Quest*
encourage les apprenants à prendre des
risques linguistiques dans un environne-
ment sécurisé. Cette approche soutenue
par des feedbacks immédiats et construc-
tifs, aide à développer la confiance en
soi et la fluidité dans l'utilisation de la
langue (Reinhardt, 2019). Selon Neville et
al. (2009), l'intégration des jeux numé-
riques dans l'apprentissage des langues
peut également faciliter la rétention et le
transfert des connaissances, un avantage
que ce jeu exploite pleinement en combi-
nant immersion narrative et interaction
personnalisée.

Cependant, malgré ses nombreux atouts,
*English Quest* n'est pas exempt de li-
mites, principalement dues à son statut
de prototype. Par exemple, le jeu exige
un niveau de compétence linguistique
relativement élevé pour comprendre les
textes présentés (B2/C1) (CECR, 2018), ce
qui pourrait exclure les apprenants moins
avancés. De plus, le niveau de langue n'est
pas encore ajustable, ce qui limite la capa-
cité du jeu à s'adapter à une variété plus
large de profils d'apprenants. De même,
bien que les scénarios soient immersifs et
engageants, ils peuvent parfois manquer
de profondeur, laissant peu de place à
l'exploration libre, ce qui pourrait frus-
trer certains utilisateurs.

*English Quest* peut permettre aux apprenants de vivre des situations de communication authentiques qui étaient auparavant plus difficilement accessibles sans l'usage de la technologie d'intelligence artificielle.

Ces limitations, bien qu'actuelles, ne sont pas insurmontables. Elles offrent des pistes de développement claires pour les futures itérations du jeu. Plusieurs pistes de développement pourraient être envisagées pour enrichir l'expérience de *English Quest*. D'abord, il pourrait être bénéfique de permettre aux apprenants de choisir des objectifs d'apprentissage spécifiques afin d'orienter les activités et les feedbacks, en se concentrant sur des aspects linguistiques précis comme la grammaire, le vocabulaire ou la pro-nonciation. Ensuite, la possibilité de créer leurs propres scénarios pourrait offrir une dimension créative et engageante, tandis que renforcer l'impact des choix faits lors de la création du personnage rendrait l'expérience encore plus immersive.

De plus, étendre la fonctionnalité de dialogue audio pour parler directement aux personnages pourrait permettre de développer les compétences orales de manière interactive. Une autre piste pourrait être de structurer une partie du scénario initialement, puis de laisser l'IA étendre l'histoire de manière flexible, rendant chaque aventure unique. En outre, une progression persistante tout au long du jeu, avec la possibilité de rejouer certaines sections pour débloquer de nouveaux éléments, pourrait offrir un fort potentiel de motivation. Enfin, un personnage accompagnant l'apprenant tout au long de l'aventure, disponible pour répondre aux questions, pourrait ajouter un soutien personnalisé et renforcer l'engagement.

Perspectives et opportunités

En combinant les éléments de *Digital Game-Based Learning* (DGBL), d'**Interactive Fiction** (IF), et de scénarios pédagogiques ouverts, *English Quest* ouvre des perspectives prometteuses pour l'avenir de l'apprentissage des langues, en particulier dans le contexte d'une éducation numérique en constante évolution. Ce prototype, bien qu'encore en développement, montre déjà comment les technologies immersives, associées à l'intelligence artificielle, peuvent transformer les pratiques pédagogiques traditionnelles en créant des environnements d'apprentissage plus interactifs, personnalisés et engageants.
Bibliographie complète

Aguilera, M., & Roock, R. (2022). *Digital Game-Based Learning: Foundations, Applications, and Critical Issues*. Journal of Educational Technology, 21(2), 123-145.

Blyth, C. (2018). Immersive technologies and language learning. *Foreign Language Annals*, 51(1), 225-232.

**Conseil de l'Europe.** (2018). *Cadre européen commun de référence pour les langues – Apprendre, enseigner, évaluer. Volume complémentaire avec de nouveaux descripteurs* (G. Breton & C. Tagliante, Trad.). Programme des Politiques linguistiques. Division des Politiques éducatives. Service de l'Éducation.

González-Lloret, M. (2020). *Task-based language teaching in technology-mediated contexts*. In M. González-Lloret & L. Ortega (Eds.), *Technology-mediated TBLT: Researching technology and tasks* (pp. 1-34). John Benjamins Publishing Company.

Hamilton, E., Rosenberg, J., & Akcaoglu, M. (2016). The Substitution Augmentation Modification Redefinition (SAMR) Model: A Critical Review and Suggestions for its Use. *TechTrends, 60*(1), 433-439. https://doi.org/10.1007/s11528-016-0091-y

Huber, G., Meier, R., & Smith, T. (2024). *Leveraging the Potential of Large Language Models in Education: Opportunities and Challenges*. Journal of Educational Technology, 21(2), 123-145.

Montfort, N. (2013). *Riddle Machines: The History and Nature of Interactive Fiction*. In R. Siemens & S. Schreibman (Eds.), *A Companion to Digital Literary Studies* (pp. 267-282). John Wiley & Sons.

Neville, D. O., Shelton, B. E., & McInnis, B. (2009). Cybertext redux: Using digital game-based learning to teach L2 vocabulary, reading, and culture. *Computer Assisted Language Learning*, 22(5), 409-424. https://doi.org/10.1080/09588220903345168

Nissen, E. (2019). Pourquoi mettre à contribution le numérique dans l'enseignement des langues à l'école ? In *Conférence de Consensus, Langues vivantes étrangères* (pp. 13-15). http://www.cnesco.fr/wp-content/uploads/2019/04/CCLV_Nissen_MEF-v2.pdf

Reinhardt, J. (2019). *Gameful Second and Foreign Language Teaching and Learning: Theory, Research, and Practice*. Palgrave Macmillan.

Schrader, M. (2023). *Serious Games and Game-Based Learning*. Educational Game Studies, 15(1), 47-63.

Ziegler, N. (2016). Synchronous Computer-Mediated Communication and Interaction: A Meta-Analysis. *Studies in Second Language Acquisition*, 38(3), 553-586.
STUDENT INTERACTIONS WITH EDUCATIONAL AI
CHATBOTS IN LANGUAGE FOR SPECIFIC PURPOSES:
INSIGHTS FROM USAGE AND PERSPECTIVES

Questo studio esamina l'uso di un chatbot educativo IA in un corso di inglese com-
merciale con 142 studenti in un'università della Germania meridionale. Dall'analisi
delle interazioni sono emerse quattro categorie di utilizzo: richiesta di esempi, guida
strutturale, feedback e valutazione. Un sondaggio su 73 studenti rivela un'elevata
usabilità e fiducia nel chatbot, ritenuto efficace per migliorare le capacità di scrittura.
Tuttavia, sebbene il chatbot abbia aiutato dal punto di vista linguistico, sorgono
preoccupazioni riguardo al fatto che alcuni studenti si concentrino sulle correzioni
superficiali piuttosto che su miglioramenti concettuali più profondi, evidenziando la
necessità di strategie che incoraggino un utilizzo più sostanziale dello strumento.

<figure><img src="image_54.png" /></figure>

Alice Gruber

Technical University
of Applied Sciences
Augsburg

<figure><img src="image_55.png" /></figure>

Alice Gruber is a
professor of Business
English at the Technical
University of Applied
Sciences Augsburg. She

has taught at the secondary and tertiary
levels in the UK and Germany. Her
research areas include Augmented and
Virtual Reality, AI for language learning,
Global Englishes and Virtual Exchange.

Background

Artificial Intelligence (AI) has trans-
formed language learning by providing
tailored experiences and personalised
feedback. AI-powered chatbots simulate
real-life conversations, enabling extended
practice in speaking, writing, and listen-
ing without fear of face loss. However,
challenges such as standard language bias
in AI (Payne et al., 2024) require critical
examination in educational settings. Re-
cent studies have examined the influence
of AI-powered chatbots on L2 writing,
including individual and collaborative
processing of AI-generated feedback on
overall writing quality (Yan, 2024), L2
writers' revision strategies (Ziqi et al.,
2024), and engagement with corrective
feedback provided by ChatGPT (Yan &
Zhang, 2024). However, students' en-
gagement with chatbots specifically de-
signed for pedagogical purposes remains
underexplored. This exploratory study
examined human-AI collaboration in a
language-for-specific-purposes setting,
focusing on student interactions with a

chatbot to develop business writing skills
and their perceptions of its use.

Methodology

Mizou, a GDPR-compliant AI chatbot that allows educators to create tailored chatbots, was used in its paid version during a compulsory in-person B2 level Business English course for 142 second-semester Business Administration students at a German university during the summer term of 2024. The students completed writing tasks, including business emails, with the option to use Mizou. The tasks were completed in class under instructor supervision to ensure independence from external AI tools. Students were explicitly instructed to avoid using AI while writing their texts.

The chatbot was programmed to provide
feedback without completing tasks, as
configured by the instructor. For this
exploratory study, the corpus com-
prised students' interactions with three
<table><caption>Table 1
Categories of chatbot use</caption><thead><tr><td>Category</td><td>Example</td></tr></thead><tbody><tr><td>Requesting Examples</td><td>'Examples of the beginning of the Body of an Email'; 'Give me an example of how to describe the delivery service package'; 'Can you give me an example for the professional Tone';</td></tr><tr><td>Asking for guidance in terms of structure and content</td><td>'What should I write for point 2?'; 'How do I express regret'; 'How is the best way to apologize?'; 'What mistakes should I avoid?'; 'Can I offer a replacement and discount'; 'Is it good to tell the customer [sic] that she should send us the product back so we can investigate it?'</td></tr><tr><td>Asking for feedback (e.g., on their texts and corrections)</td><td>'What could still be made better?'; 'Tell me about grammar synthax and language'; 'Is that okay?'; 'Bitte gebe mir ein Feedback'; 'Can you check grammar and vocabulary for me?'</td></tr><tr><td>Grade and word limit</td><td>'What would be the grade'; 'Grade'; 'rate my essay in case of content, grammar fluently and check the word limit'</td></tr></tbody></table>

task-specific Mizou chatbots, accessed 345 times in total. All comments, questions, and commands from the interactions were analysed.

## Results

Four distinctive categories of chatbot use were identified. Table 1 shows that some students asked generic questions, while others posed tailored, context-specific ones, indicating deeper engagement and potentially eliciting more precise chatbot responses.

The number of text versions each student uploaded for Mizou's feedback ranged from 1 to 7, though most students uploaded their text only once, often without providing any instruction.

Some students were economical with their language, giving one-word instructions such as "Grade" or "Example" instead of full requests. Others adhered to interpersonal conventions, incorporating greetings such as "Hi there help me starting with my writing", expressing gratitude with phrases like "Thanks for the help" and using an emoji: 'Thank you. you too ♡'. Some even reassured the chatbot with comments such as "Ok, calm down" after receiving suggestions. Additionally, some students used language typical of human interaction, such as, "What do you think about this?" and "Okey got it go on". While the students' communication was generally conducted in English, some instances of translanguaging were noted. For example, a student wrote, "How can i say that she become [sic] a retouren Schein for the Post", indicating a struggle with e-commerce terminology. The chatbot successfully understood the students'

request and provided assistance without any difficulties.

## Student perceptions and attitudes

At the end of the course, 73 students participated in an anonymous survey administered through Moodle. The survey consisted of 17 questions designed to gather feedback on their experience with Mizou.

Students were asked two general questions about AI to assess their openness and frequency of use. A large majority (85%) indicated that they enjoy using AI for their studies. However, their actual frequency of use varied, with around 22% using it very frequently, 37% frequently, 26% occasionally, 12% rarely, and 3% very rarely.

Most respondents (93%) found Mizou easy to use. Students generally viewed Mizou as a valuable tool to improve their Business English skills, with over half rating it as very useful or useful. Additionally, most students regarded Mizou as effective in providing detailed feedback on their writing, rating it very effective (21%) or effective (55%). Meanwhile, 22% felt neutral about Mizou's feedback, and a small percentage (3%) rated it as ineffective. Notably, no respondents found it very ineffective.

Students identified several specific features of Mizou as particularly useful. Overall feedback, i.e. providing a broader evaluation of their writing, was valued the most (62%). Grammar correction and sentence structure improvement were also appreciated, with 57% of students
<table><caption>**Table 2**
Student Perceptions of the Chatbot's Usefulness for Writing Practice</caption><thead><tr><td>Statement</td><td>Strongly agree</td><td>Agree</td><td>Neutral</td><td>Disagree</td><td>Strongly disagree</td></tr></thead><tbody><tr><td>1. The use of Mizou encourages me to practise writing more frequently</td><td>4%</td><td>32%</td><td>47%</td><td>14%</td><td>4%</td></tr><tr><td>2. Mizou helped me make good progress.</td><td>5%</td><td>55%</td><td>32%</td><td>8%</td><td>0%</td></tr><tr><td>3. I would recommend using Mizou to other students for writing practice.</td><td>18%</td><td>58%</td><td>19%</td><td>4%</td><td>1%</td></tr><tr><td>4. Using Mizou reduces my fear of making mistakes in my writing.</td><td>5%</td><td>32%</td><td>59%</td><td>2%</td><td>2%</td></tr></tbody></table>

recognising their benefits. Additionally, a notable number of students found vocabulary suggestions (44%) and the ability to receive instant feedback (40%) helpful.

When asked about their trust in Mizou, the responses suggest that while many students generally trust the chatbot (27% almost always; 45% often), they also engage critically, demonstrating selective trust (25% sometimes; 3% rarely). This critical engagement is desirable in educational contexts that encourage critical thinking, as it fosters reflective learning.

Regarding motivation to write based on feedback from Mizou, respondents generally did not feel demotivated, yet a strong positive motivation is absent for most. A small portion of students (4%) reported feeling much more motivated, with 27% feeling more motivated. The majority (62%) remained neutral, while only 7% felt less or much less motivated. Most students expressed a positive interest in working with Mizou in the future (19%

strongly agreed and 5% agreed). Meanwhile, 21% were undecided, and a smaller proportion (7%) expressed reservations.

Table 2 shows a generally positive view of Mizou for writing practice. Most students believe the tool aids their progress and would recommend it, though opinions vary on its impact on reducing fear of mistakes. Many feel motivated to practise more, while a notable portion remains neutral.

Regarding receiving feedback from Mizou vs. human feedback, the responses show that 42% of participants feel neutral about Mizou's feedback compared to human feedback. 30% feel more comfortable, while 7% are much more comfortable. On the other hand, 21% feel less comfortable, and no participants reported feeling much less comfortable. Overall, the results are mixed, with a slight preference for comfort or neutrality towards Mizou's feedback.

Regarding feedback preferences, over a third of respondents somewhat prefer receiving feedback from a human instructor, with a smaller group strongly preferring human feedback. In contrast, 22% somewhat prefer feedback from Mizou, while only a few strongly favour it. About a quarter of respondents expressed no preference between human feedback and Mizou. Overall, there is a general preference for human feedback, although many respondents also appreciate Mizou's feedback or remain neutral.

Students were invited to comment on their chatbot experience. Many praised its effectiveness in improving writing

> Some students focused on quick fixes, avoiding deeper dialogue that could support their writing skills development.
Chatbot interactions often required students to process lengthy responses, serving as covert reading tasks that may support language development

skills, providing structured and immediate feedback (e.g., "helped me to get feedback at any time"), being easy to use, and providing grammar assistance. One student appreciated that "Mizou is not judging like a human could do", while another expressed a preference for human feedback, stating, "it's okay but I prefer a human being - it's just personal". However, some students mentioned technical issues, such as slow performance and non-functioning links, and noted the repetitive nature of the feedback, with one commenting, "It was okay, but often the replies are quite the same - I missed some deepness".

Discussion and conclusion

Students used the chatbot to explore different writing aspects, including seeking examples, guidance on structure and content, grammar checks, better phrasing and syntax improvement. Engagement levels varied; some students interacted minimally with the chatbot, while others engaged intensively, demonstrating a proactive approach by requesting further feedback after making revisions. These findings highlight key differences in how students use AI for writing, suggesting varied level of writing autonomy and learning strategies.

The findings indicate that some students value iterative learning, using the chatbot as a tool to refine their skills. In contrast, some students focused on quick fixes, avoiding deeper dialogue that could support their writing skills development. Future research should investigate the factors that influence learners'

willingness to engage deeply with the chatbot, including motivation and perceptions of AI tools, particularly regarding academic integrity.

Chatbot interactions often required students to process lengthy responses, serving as covert reading tasks that may support language development. Future studies should examine how the quality and types of student questions evolve with increased engagement with educational chatbots, with particular attention to variations across proficiency levels. This includes investigating the impact of chatbots on students' reading skills, and exploring students' pragmatic behaviour in human – machine interactions. It is essential to explore how educational chatbots can be optimised for different educational contexts while also identifying the conditions and learner behaviours that support effective use.

References

Payne, A. L., Austin, T., & Clemons, A. M. (2024). Beyond the front yard: The dehumanizing message of accent-altering technology. *Applied Linguistics*, *45*(3), 553–560.
https://doi.org/10.1093/applin/amae002

Yan, D. (2024). Comparing individual vs. collaborative processing of ChatGPT-generated feedback: Effects on L2 writing task improvement and learning. *Language Learning & Technology*, *28*(1), 1–19. https://hdl.handle.net/10125/73597

Yan, D., & Zhang, S. (2024). L2 writer engagement with automated written corrective feedback provided by ChatGPT: A mixed-method multiple case study. *Humanities and Social Sciences Communications*, *11*(1), 1–14.

Ziqi, C., Xinhua, Z., Qi, L., & Wei, W. (2024). L2 students' barriers in engaging with form and content-focused AI-generated feedback in revising their compositions. *Computer Assisted Language Learning*, 1–21. https://doi.org/10.1080/09588221.2024.2422478
PROJECT TOOLS@SCHOOLS:IMMERSIVE – TASKS FOR A CRITICAL USE OF GENERATIVE AI IN IMMERSIVE FOREIGN LANGUAGE SEQUENCES IN SUBJECT TEACHING

Mit den rasanten Fortschritten in der digitalen Übersetzung und Künstlichen Intelligenz steigt der Bedarf an Materialien, die den reflektierten Einsatz von KI im Sprachenlernen fördern. Im Rahmen des Tools@Schools:immersiv-Projekts entwickeln wir daher Aufgaben, die digitale und fremdsprachliche Fähigkeiten stärken und gleichzeitig generative KI in immersive Fremdsprachen-Sequenzen (ilots immersifs) einbinden. Bisher haben wir zwei Aufgaben erstellt – flexibel an verschiedene Sprachen anpassbar für die Fächer Hauswirtschaft und Geschichte – und setzen KI-Tools wie ChatGPT ein, um eine kooperative Interaktion mit KI zu ermöglichen. Dieser Ansatz fördert nicht nur das Sprachenlernen und das Verständnis von Inhalten, sondern auch kritisches Denken und eigenständiges Lernen.

**Catherine Ferris**
| St.Gallen University of Teacher Education

**Sandrine Wild**
| St.Gallen University of Teacher Education

**Stefano Negrinelli**
| St.Gallen University of Teacher Education

1. Introduction

The proliferation of text generation tools, such as ChatGPT, indicates a potential expansion of their influence on education, including primary and secondary levels (LCH, 2024; SBFI, 2019). While the possibilities and impact of AI tools for text generation in higher education have received quite a lot of attention (cf. Meyer & Wessels, 2023; Schmohl et al., 2020) specifically with regards to academic writing, AI tools are increasingly used for all sorts of tasks for language learning, for instance listening and speaking development, writing gains, vocabulary increase, and grammar learning (Dizon, 2020; Huang et al., 2023; Lee, 2019; Woo & Choi, 2021; Zhang & Huang, 2024). As repeatedly stated in the research, the question for the foreign language classroom is not whether teachers and learners welcome or consider the use of AI tools in language learning, but rather that they do this with a certain degree of attention and reflection. Language learning is not confined to traditional

foreign language classrooms, it can also take place in immersive foreign language environments. Digital tools and platforms can facilitate the implementation of immersive learning. This shift aims to integrate foreign language use into a wide range of real-world scenarios, mirroring natural language immersion. Moreover, non-language subjects can simulate cultural immersion, which complements foreign language use.

This paper examines the products and preliminary results from the project "Tools@Schools:immersive", in which we are creating tasks to enhance digital and foreign language skills. There are many ways to integrate a foreign language into subject teaching. For example, by incorporating an original Italian source in history lessons or a recipe for a French specialty in French for home economics classes. These texts in the original foreign language are authentic and thus interesting (Efverlund & Anyadi, 2022), but they can be linguistically challenging for the students. A simple translation using a
> We develop tasks to enhance digital and foreign language skills while supporting generative AI in immersive foreign language sequences. This approach enhances both language learning and content understanding, while also promoting critical thinking and autonomous learning.

machine translation tool does not, or only partially, serve language learning and the objectives of subject teaching in a foreign language. Even in this context, the use of online translation tools and automated AI tools requires guidance to ensure that language learning occurs alongside content learning. Our goal is to incorporate generative AI into immersive foreign language learning sequences (*ilots immersifs*) within subject teaching, thereby addressing contemporary didactic methods in foreign language education at the lower secondary level. An *ilot immersif* or 'immersive island' refers to a shorter or longer teaching sequence in a foreign language that integrates the teaching and learning of foreign languages in subject teaching (Freytag Lauer, 2019; 2018). In this sense, immersive islands can be understood as a special format of bilingual education (Gajo et al., 2018).

The tasks are designed to incorporate generative AI as a resource that users engage with and use cooperatively, rather than as a replacement for their own thinking. Through activities such as interactive translation practice, writing assistance and post-editing, and preparation of oral presentations or debates, students can enhance their language skills and subject knowledge in collaboration with AI. This approach fosters critical thinking and promotes autonomous learning.

## 2. Methodology

In line with the tasks from the first project Tools@Schools (Perrin et al., 2022; 2021), we developed tasks which consist of four parts or sub-tasks:

a) familiarization with the topic,

b) consultation of the AI tool,

c) language production using the tool, and

d) final reflection.

The task structure is based on the LUKAS model, a process model for creating competence-oriented tasks, developed at the University of Teacher Education Lucerne (Wespi et al., 2015). This model describes a natural learning process where learners initially familiarize themselves with a topic or issue, then deepen their understanding, and eventually engage with it more thoroughly by transferring their gained knowledge to a new context. The goal is for the task structure to support these sequential learning steps,

promoting the learning process from both a usage- and competence-based perspective. The topics of the tasks were chosen based on their thematic occurrence in the current curriculum ('Lehrplan 21' in the Eastern part of Switzerland) for lower secondary level, their connection to an authentic language and cultural immersion, and their suitability for immersive contexts. Completing the tasks takes one standard lesson of 45 minutes, depending on the general pace in the classroom and whether the teacher has already spent some time previously discovering AI tools with their students.

To improve manageability and allow a certain degree of flexibility, the tasks were modularized. This allows teachers to prioritize certain sub-tasks, such as the familiarization phase, before progressing to a more intensive work phase with the tool. The tasks include guidance for teachers on how to adjust them based on their position within the curriculum. Further, they provide sample scenarios in which the task can be implemented.

At this stage in the development and revision process, the tasks are tested in classrooms. The tasks can be handled by foreign language teachers or teachers of non-language subjects, as the goal is to promote implicit language learning in collaboration with AI tools. This approach eliminates the need for both students and teachers to possess advanced foreign language skills, which would otherwise be essential without the support of AI. In the following, we describe a sample task before reporting on the testing of this task in an 8th grade (lower secondary level) in the Canton of St.Gallen, Switzerland.

<figure><img src="image_56.png" /></figure>

Dr. Catherine Ferris is a lecturer in English linguistics for future teachers of lower secondary education and a research associate at the

Institute for Language and Literary Education at St.Gallen University of Teacher Education.

<figure><img src="image_57.png" /></figure>

M.A. Sandrine Wild is a research associate at the Institute of Social Studies Education and a lecturer in home economics and in foreign

language didactics at St.Gallen University of Teacher Education.

<figure><img src="image_58.png" /></figure>

Dr. Stefano Negrinelli is a research associate at the Institute for Language and Literary Education and a lecturer in foreign language didactics for

lower secondary education at St.Gallen University of Teacher Education.
### 3. Sample task

One task presents a so-called *ilots immersif* in the foreign language French in home economics class. The topic for the task is the economic cycle. In the first sub-task, students explore the notion of economic cycle by reflecting on the sources of their pocket money and mapping out how they spend it. They then imagine a specific scenario in which they spend 50 Swiss Francs on a game at the Swiss supermarket Migros and note down where the money goes next, thereby activating the students' prior concepts and knowledge.

Following this, they consult an AI-tool for the first time as depicted in Figure 1. They ask ChatGPT where the money goes, thereby familiarizing themselves with different ways of prompting, such as adopting the role of an accountant at Migros. Students note down the answers provided by the chatbot and compare them with their own, as well as those of their peers. By engaging with their peers, they compare and critically reflect on different prompting outcomes. This first phase can be done in the language of schooling (German in this case).

The second phase introduces the foreign language. In subjects such as home economics, many topics have language or culture-specific character, and the topics themselves relate to everyday notions which we may encounter when immersing ourselves in the language

and culture. For these tasks, emphasis is placed not only on linguistic correctness but also on subject-specific language. Therefore, we chose a topic that is relevant to the students' daily lives: money. They watch a YouTube tutorial in French that explains the economic cycle. In an engaging video with French subtitles, the influencer Hanna Cash shows how the economic cycle works, why things cost money, and why we must work to pay for them.

After watching the video, the students complete a table with key concepts and keywords mentioned in French, adding their German translations (they may use machine translation to assist with this). Next, they compare their word lists with the descriptions they used in phase 1 (cf. Figure 1) to complement and hence explain the concept more holistically.

In the production phase, they sketch an entire economic cycle, using a scenario of their choice (pocket money or other) and using the French words they have collected throughout the task. They can do this in the form of a mini poster, on a flip chart or on the blackboard. The aim is for every student (alternatively in pairs) to present their depiction to the class in the foreign language. They are shown how to practice their short input with the help of the listening / pronunciation function of the AI tool. In groups of 2-3 students, they discuss how they used the chatbot and other digital tools, what difficulties they encountered, and what worked out well.

In the second task, designed for history class, students explore primary sources on the topic of migration in their original language, Italian. Students, who have very little to no prior knowledge of Italian, attempt to understand the texts using intercomprehension (Tafel et al., 2009) and, later, with the assistance of AI. Initially, they examine the texts to identify familiar words and expressions in Italian. Then, they use a chatbot in German to delve deeper, uncovering more nuanced meanings. Imagining themselves as early 20th-century emigrants traveling from the Italian-speaking part of Switzerland, the Ticino, to the USA, they immerse in the historical context. Finally, they reflect on how the chatbot aided their comprehension and enriched their understanding of the texts.

a) Nehmen wir an, dass du bei der Migros ein Spiel für 50 Franken gekauft hast. Was denkst du: Wohin flieessen nun die 50 Franken, die du der Migros eben bezahlt hast?

Frage: Wohin flieessen die 50 Franken, die ich in der Migros ausgegeben habe?

<figure><img src="image_59.png" /></figure>

b) Gehe nun zu ChatGPT und stelle dem Chatbot («Chat-Roboter») Fragen, um herauszufinden, wo das Geld tatsächlich hinfliesst. Achte beim Befehl ('prompting') darauf, dass du dem Chatbot sagst, welche Rolle es übernehmen soll. Also dass du seine Expertise willst, z.B. «Du arbeitest bei der Migros in der Buchhaltung...» Welche Ideen hat ChatGPT genannt, an die du nicht gedacht hast?

<caption>**Figure 1**
Excerpt from the task "Economic cycle" ('Le circuit économique' – der Wirtschaftskreislauf)</caption>
## 4. Discussion

The classroom testing of the “pocket money” task was conducted in June 2024 with an 8th grade secondary class of 18 students. Following this, the project team interviewed the teacher to gain some insights on her as well as her students’ perception of the task. Although the task was tested in a language-learning context rather than in home economics, the teacher’s extensive instructional experience provided valuable perspectives on student comprehension and task feasibility. With her background in French, German, English, and visual arts, she offered observations on the task’s adaptability, assessing its suitability for teachers with differing levels of French proficiency. The teacher generally had a positive impression of the task. In the previous weeks, they had been covering AI awareness in the classroom. For instance, all students had previously tried out ChatGPT and done some prompting. The teacher provided them with insights, such as how the role of perspective in prompting can lead to more accurate results.

The task contains several learning goals stated at the beginning. Interestingly, the teacher prepared her students for the task by engaging in a meta-reflexive discussion on the learning aims. In this way, she clarifies student expectations and promotes students’ active collaboration in skill development. This procedure contributes strongly to the overarching goal of promoting students’ general reflective skills. As stated, the tasks themselves and the final step in particular aim to strengthen students’ critical thinking and reflection on the use of the tools, their benefits and pitfalls. Incorporating these competences into a general reflective setting is beneficial.

The teacher assessed the task difficulty as relatively low, which may be attributed to her students’ familiarity with chatbots like ChatGPT or to the general competence level in the classroom, despite her view that the class is evenly split between stronger and weaker performers. Therefore, it is important to acknowledge that this conclusion is not definitive and would gain reliability through comparisons across different classrooms. Moreover, a task perceived as easy might be even less challenging for strong students,

while failing to adequately reflect the challenges faced by less proficient students in the class.

According to the teacher, the students were highly engaged with the chatbot during sub-tasks where they asked the chatbot to elaborate on processes (e.g., the economic cycle). Working in pairs, they discussed and compared the vocabulary provided by the chatbot with their own. The teacher noted that the students showed a strong interest in this vocabulary work and could have benefited from spending more time on this aspect. This observation ties in nicely with previous research on the use of chatbots to broaden one’s vocabulary. Zhang & Huang’s study compared two groups of foreign language learners: one using a large language model-based chatbot and one without. Over eight weeks, the chatbot group showed significantly better vocabulary knowledge, especially in long-term retention, suggesting large language models as effective language-learning tools. (Zhang & Huang, 2024).

The pocket money task focuses on vocabulary. With a process-related topic such as the economic cycle, it would be interesting to focus on grammatical aspects as well, for instance describing the past or hypothesizing about the future in a foreign language. According to the teacher, we need to have more confidence in students to do more language work with the help of the chatbot, including exploring linguistic nuances such as specific grammatical instances. This is particularly interesting as the emphasis of immersion lies not on coerced language acquisition but rather on engaging with the foreign language in an alternative context, without the same pressure to enhance linguistic proficiency as in traditional language classes. But with the chatbots offering increasingly versatile possibilities, it is essential to consider integrating specific, targeted linguistic objectives that go beyond vocabulary development. This feedback might suggest that teachers encourage students with varying language proficiencies to engage with the AI tool to different extents for language learning, setting specific content and language aims.

The small-scale testing of this one task shows the potential of an application at the lower secondary level. Also, in this
case, the application worked well even though the teacher is not a home economics teacher. This raises the question of how the tasks can be implemented if the subject teacher is not a language teacher or if the teacher is responsible for both the subject and language instruction. There are three dimensions which deserve more attention for the development and revision of further tasks: alignment of subject-specific competencies and language learning, differentiation of students' performance, and implementation of classroom policies. The described materials for immersive contexts are developed by teachers and teacher trainers teaching in both the foreign language and the subject matter. There is need to involve additional educators in the co-creation of the tasks to ensure they address both linguistic demands and subject content comprehensively. Furthermore, the final sub-task, which encourages reflection, should be designed to actively engage students in thinking about their language use and content understanding, helping them to become more aware of how language skills support their learning across other subjects.

Currently, the tasks contain commentary for teachers on how to adapt or modify the tasks according to students' differing proficiency levels. We have yet to gain more insights across classrooms as to the difficulty of the tasks. As highlighted by the teacher who kindly volunteered to test the task, many teachers are left on their own when it comes to systematically-implementing machine translation and AI tools in their classrooms. While some teachers are highly engaged in exploring new digital developments and eager to try them out in the classroom, others feel overwhelmed by the fast-moving developments and oftentimes do not know where to begin. Wider, possibly level-specific, classroom policies should be considered. Additionally, teachers should have access to further education courses, along with teaching materials and guidance on implementation.

> Through activities such as interactive translation practice, writing assistance and post-editing, and preparation of oral presentations or debates, students can enhance their language skills and subject knowledge in collaboration with AI.
## 5. Bibliography

**Dizon, G.** (2020). Evaluating intelligent personal assistants for L2 listening and speaking development. *Language Learning & Technology, 24* (1), 16-26. https://doi.org/10125/44705

**Efverlund, Y. & Anyadi, M.** (2022). Briefly put, authenticity makes it more interesting! : A study of the role of authentic written communication (Dissertation). Retrieved from https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mau:diva-50589

**Freytag, A.** (2018). Les îlots immersifs au primaire : une pratique pédagogique transcurriculaire. In : F. Caspani, V. Manna, V. Todisco & M. Trezzini (eds.), *Mehrsprachiger Unterricht im Fokus. Atti del Convegno sui modelli d'insegnamento veicolare delle lingue straniere*. Chur: Pädagogische Hochschule Graubünden, pp. 184-195.

**Freytag, A.** (2019). Les documents dans les îlots immersifs : authenticité et authentification. *Revue TDFLE, 74*. https://doi.org/10.34745/numerev_1369

**Gajo, L., Steffen, G., Freytag, A., & Vuksanovic, I.** (2018). Quelle frontière entre enseignement bilingue et enseignement de la langue orienté vers le contenu ? Insertion curriculaire et moyens d'enseignement. *Babylonia: revue pour l'enseignement et l'apprentissage des langues, 2* (2, 26-31).

**Huang, X., Zou, D., Cheng, G., Chen, X. & Xie, H.** (2023). Trends, Research Issues and Applications of Artificial Intelligence in Language Education. *Educational Technology & Society, 26* (1), 112-131.

**LCH.** (2024). *Künstliche Intelligenz in der Schule: Chancen nutzen, Herausforderungen meistern*. Positionspapier des Dachverbands Lehrerinnen und Lehrer Schweiz.

**Lee, S.-M.** (2019). The impact of using machine translation on EFL students' writing. *Computer Assisted Language Learning, 33* (3), 157-175. https://doi.org/10.1080/09588221.2018.1553186

**Meyer, E. & Wessels, D.** (2023). Natural Language Processing im akademischen Schreibprozess - mehr Motivation durch Inspiration? Positionspapier basierend auf einer Fallstudie an der Fachhochschule Kiel. In: Schmohl, T., Watanabe, A. & Schelling, K. (eds.), *Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung. Chancen und Grenzen des Kl-gestützten Lernens und Lehrens*. Bielefeld: transcript 2023, pp. 227-251.

**Perrin, R., Diederich, C., Wild, S. & Grimm, L.** (2022). Überzeugungen von Lernenden der Sekundarstufe I zur Nützlichkeit der Übersetzungstools DeepL und LEO für die Wortschatzarbeit im Fremdsprachenunterricht. *Babylonia: Journal of Language Education, 1*, 38-41. https://doi.org/10.55393/babylonia.v1i.156

**Perrin, R., Wild, S., Diederich, C. & Grimm, L.** (2021). Digitale Übersetzungstools im Fremdsprachenunterricht der Sekundarstufe I. Nutzung von DeepL und LEO aus der Sicht von Lernenden am Beispiel einer Schreibaufgabe. In: Juska-Bacher, B., Brugger, L., Fischer, A. & M. Röthlisberger M. (eds.), *Defining, assessing and fostering vocabulary skills, Bulletin VALS-ASLA*, pp. 113-129.

**SBFI.** (2019). *Herausforderungen der künstlichen Intelligenz. Bericht der interdepartementalen Arbeitsgruppe «Künstliche Intelligenz» an den Bundesrat. Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation.*

**Schmohl, T., Watanabe, A., Fröhlich, N. & Herzberg, D.** (2020). How can artificial intelligence improve the academic writing of students? In: *Pixel (eds.), Conference proceedings. International conference "The future of education", 10th edition*. Florence, Italy, 18-19 June 2020. Bologna: Filodiritto Editore, pp. 168-171.

**Tafel, K., Durić, R. Lemmen, R., Olshevska, R. & Przyborowska-Stolz, A.** (2009). *Slavische Interkomprehension. Eine Einführung*. Tübingen: Gunter Narr Verlag.

**Wespi, C., Luthiger, H. & Wilhelm, M.** (2015). Mit Aufgabensets Kompetenzaufbau und Kompetenzförderung ermöglichen. *Haushalt in Bildung & Forschung, 4*, 31-46.

**Woo, J. & Choi, H.** (2021). Utilizing Machine Translation Systems to Generate Word Lists for Learning Vocabulary in English. *Journal of Digital Contents Society, 22* (1), 71-75. https://doi.org/10.9728/dcs.2021.22.1.71

**Zhang, Z. & Huang, X.** (2024). The impact of chatbots based on large language models on second language vocabulary acquisition. *Heliyon, 10*. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e25370
## PER UNA DIDATTICA DELLE LINGUE STRANIERE CONNETTIVISTA

Dieser Beitrag entstand aus den Überlegungen zum Lehrbuch "Es macht klick: Künstliche Intelligenz bei schriftlichen Arbeiten clever nutzen" (Alloatti & Montemarano 2024), das 2025 in italienischer Sprache bei Paravia erscheinen ist und sich insbesondere auf die transversalen Kompetenzen konzentriert, die für den Einsatz von KI-Tools im Unterricht aller Fächer erforderlich sind. In diesem Beitrag fokussiert sich die Perspektive hingegen nur auf den schulischen Fremdsprachenunterricht und wechselt den Fokus von der Unterrichtspraxis zur Theorie, die die Praxis leitet.

### Sara Alloatti
Università di Zurigo
Filomena Montemarano
Scuola Pedagogica PH FHNW

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Sara Alloatti, docente di didattica all'università di Zurigo, insegnante di italiano al liceo di Uetikon am See.

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Filomena Montemarano, docente di didattica alla Scuola Pedagogica PH FHNW.

### 1. L'IA che svolge i compiti al posto dell'apprendente

La popolazione scolastica – sia apprendenti che insegnanti – ha reagito in molti modi diversi alla diffusione dell'intelligenza artificiale generativa, in particolare dei traduttori automatici (p. es. DeepL) e dei generatori di testo (p. es. ChatGPT). C'è chi, fin dalla prima ora, li ha usati assiduamente, imparando a combinarli in maniera efficace (o all'opposto fidandosi ciecamente di essi) e chi, invece, li ha banditi dal proprio repertorio – per paura, per principio o per sfiducia. Il passare dei mesi ha messo alla luce significative disparità sia tra apprendenti che tra insegnanti riguardo: a) alle **conoscenze** di diversi strumenti di intelligenza artificiali, b) alle **competenze** nel loro utilizzo, c) agli **atteggiamenti** nei confronti delle loro potenzialità e dei rischi associati e, di conseguenza, d) anche in relazione alle **reazioni emotive** individuali.

È questo divario che abbiamo osservato giorno per giorno crescere nelle scuole

e nelle università in cui insegniamo: al contempo, nel tentativo di cogliere la portata dell'innovazione sulla nostra materia, abbiamo cominciato a chiederci quali vantaggi e svantaggi comportasse l'uso mirato di traduttori e generatori ai fini dell'apprendimento della lingua straniera. Così facendo, ci siamo rese conto che la domanda riguardava un ambito ben più ampio: quello della didattica della scrittura nel contesto scolastico, indipendentemente dalla lingua e dalla materia insegnata.

Ma torniamo alle lingue straniere: i generatori di testo ci pongono indubbiamente di fronte a interrogativi cruciali sulla funzione, sulla validità e sull'autenticità dei formati testuali scritti che tradizionalmente si producono a scuola, dal semplice esercizio a completamento fino alle più complesse presentazioni in classe. Per esempio: ha ancora senso far scrivere a casa un testo per far esercitare i tempi del passato se sappiamo che una buona parte della classe delegherà il compito a un'IA, saltando un'occasione per
acquisire nuove forme verbali e non per-
mettendo più all'insegnante di osservare
progressi individuali? Ha ancora senso il
tema in cui esprimere un pensiero perso-
nale se poi, delegato all'IA, l'output non
rappresenta più autenticamente le posi-
zioni dell'individuo? Si tratta dunque di
ripensare le attività in modo che in esse
sia riconoscibile la prestazione indivi-
duale dell'apprendente. Questo implica
ripensare obiettivi, approcci e metodi di
insegnamento e di valutazione – ben sa-
pendo quali compiti è in grado di svolgere
con successo la macchina, quali sono i
suoi limiti e quali le potenzialità didat-
tiche delle diverse attività di produzione
testuale gestite dall'apprendente in co-co-
struzione con l'IA.

## 2. Ripensare gli obiettivi

Partiamo dai macro-obiettivi che guidano
l'insegnante nel design dei propri corsi:

1. da un lato le materie scolastiche “lingue straniere” mirano ad **abilitare l’apprendente a fronteggiare con successo situazioni comunicative extrascolastiche**: è questo il principio che ha portato alla redazione del QCER e allo sviluppo della didattica orientata all’azione e, più marginalmente, della didattica interculturale;

2. dall'altro, la didattica delle lingue straniere prevede che, ai fini dello sviluppo delle suddette competenze comunicative, si miri all'**acquisizione di numerose microstrutture linguistiche**, perlopiù grammaticali e lessicali. All'apprendente si propongono ricorrenti occasioni per “allenarle” e automatizzarle – dagli esercizi *drill*, alle attività di vocabolario e alla recitazione di dialoghi preconfezionati.

Entrambi questi ambiti di azione didat-
tica sono tuttavia spesso "oscurati" da
un altro obiettivo meno evidente delle
lezioni di lingua, dettato dal "sistema
scuola": pensiamo alle non poche at-
tività didattiche sviluppate in un dato
formato primariamente per soddisfare
la necessità dell'insegnante di assegnare
dei voti, e ai non pochi sforzi intrapresi
dall'apprendente per acquisire selettiva-
mente le competenze parziali necessarie
per una valutazione positiva. È a questo
micro-livello istituzionale che si gioca
attualmente la partita dell'accettazione o

meno, da parte della scuola, dei generatori
di testo. Occorre tuttavia mettere da parte
per un momento la discussione sull'(ab)
uso dell'IA nei contesti valutativi e con-
siderare l'effetto della tecnologia anche
ai fini del raggiungimento dei due ma-
cro-obiettivi sopra descritti: l'uso mirato
dell'IA può sostenere il macro-obiettivo
1 (abilitare l'apprendente a fronteggiare
con successo situazioni comunicative
extrascolastiche) e/o l'obiettivo 2 (favo-
rire l'acquisizione delle microstrutture
linguistiche necessarie a farlo)?

> “L’uso competente di traduttori e generatori di testo non è affatto scontato né in apprendenti né in insegnanti: richiede abilità complesse. Si tratta dunque di ripensare le attività in modo che in esse sia riconoscibile la prestazione individuale dell'apprendente.”

## 2.1 L'IA che porta a distinguere tra «competenza linguistica autonoma» e «competenza linguistica assistita»

Per quanto riguarda il macro-obiettivo 1,
ovvero quello di abilitare l'apprendente
a saper fronteggiare con successo situa-
zioni comunicative reali, si fa sempre
più frequente la voce di chi constata che
anni di apprendimento linguistico e in-
genti investimenti non sempre portano
ai risultati desiderati (SWR 2023, Elmiger
2021) e ricorreranno quindi a software
di traduzione automatica o generazione
di testo. Sta vacillando allora la validità
di una "didattica orientata all'azione"?
Sì, secondo Berthele e Udry (2023): [es
ist] "nicht auszuschliessen, dass Fremd-
sprachenunterricht im Rahmen solcher
Debatten ganz grundsätzlich in Frage
gestellt werden wird, denn das zentrale
Ziel des kommunikativen Handelns mit
Andersssprachigen kann auch via Übers-
etzungsmaschinen erfolgen". Berthele e
Udry arrivano a questa conclusione dopo
aver analizzato quali (e quanti!) obiettivi
didattici degli attuali piani di studio delle
scuole dell'obbligo in Svizzera tedesca sia-
no, già nel 2023, raggiungibili senza com-
petenze linguistiche individuali, grazie a
generatori di testo – e quanti lo saran-
no presto. Interrogarsi sulla pertinenza
degli attuali obiettivi comunicativi nei curricola delle lingue straniere porta a chiedersi quali competenze l'individuo debba ancora sviluppare per comunicare con successo – da solo e con l'aiuto di risorse esterne.

A nostro avviso è qui che va introdotto un distinguo: quello tra **competenza linguistica autonoma** – il saper raggiungere obiettivi comunicativi senza aiuti esterni, né di insegnanti, di amici, di traduttori o di generatori di testo – e quella di **competenza linguistica assistita** ovvero quella capacità di “fare lingua” facendo ricorso alle tante risorse che il mio ambiente mi offre e che mi possono anche permettere di esprimermi a un livello superiore rispetto alla comunicazione autonoma.

Sviluppare competenza linguistica assistita dovrebbe allora essere un ulteriore obiettivo della scuola? Secondo noi sì, in particolare considerando che

- questi strumenti non sono destinati a sparire, ma a restare, e a migliorare;

- l'apprendente in contesto scolastico oggi ne fa, a volte, un uso poco rilfettuto;

- chi comunica in lingua straniera in contesti reali, oggi spesso fa uso di traduttori automatici e generatori di testo con lo scopo di superare i limiti imposti dalle proprie competenze linguistiche autonome;

- gli strumenti di IA hanno il potenziale per raggiungere meglio i propri obiettivi comunicativi se usati in modo competente e al contempo rischiano, se usati senza le competenze necessarie, di minare la comunicazione stessa;

- l'uso competente di traduttori e generatori di testo non è affatto scontato né in apprendenti né in insegnanti: richiede abilità complesse;

- la capacità di sfruttare al meglio le risorse disponibili è una premessa per il *life long learning*.

## Competenza comunicativa individuale

<figure><img src="image_62.png" /></figure>

Competenza
linguistica AUTONOMA

... all'individuo serve competenza linguistica autonoma per valutare l'adeguatezza dei testi forniti da risorse esterne (tra cui l'IA), ma...

<figure><img src="image_63.png" /></figure>

... all'individuo serve competenza linguistica assistita (= capacità di usare risorse esterne, tra cui l'IA), per poter superare i limiti imposti dalla propria competenza linguistica autonoma, ma...

<figure><img src="image_64.png" /></figure>

Competenza
linguistica ASSISTITA

Come sviluppare allora la competenza linguistica assistita? Si tratta di una competenza complessa che comprende

a. strategie di autoregolazione: "Quando sono più efficace usando risorse esterne e quando no?";

b. competenza nell'uso di funzioni specifiche degli strumenti: "So quale software e quale sua funzionalità potrebbe produrre ciò che mi serve?";

c. spirito critico e competenza linguistica autonoma per verificare la qualità dell'output: "sono in grado di valutare la qualità dei testi prodotti dall'IA?";

d. competenza nelle procedure di co-struzione di testi con l'IA: "so selezionare le parti di output di cui ho bisogno riunendole in un testo coeso che rappresenta i miei pensieri e nel quale, pertanto, si sente la mia voce?".

Diverse “ricette” didattiche, che mirano a raggiungere gli atteggiamenti, le competenze e le sensibilità sopra descritti, vengono attualmente sperimentate da insegnanti che intuiscono il bisogno di sviluppare la “competenza linguistica assistita” (Alloatti & Martini 2021), ma nei manuali di lingue straniere perlopiù (ancora) mancano. Speriamo tuttavia che per
chi scriverà corsi di lingua attualmente e nel prossimo futuro la domanda-guida seguente sia considerata prioritaria:

## Domanda-guida 1

Come allenare l'apprendente a valutare, di caso in caso, quale sia l'uso (o il non uso) dell'IA più proficuo ai propri obiettivi comunicativi e, successivamente, a farne uso in modo veramente competente?

## 2.2 L'IA che mina o sostiene i processi di apprendimento di una lingua

Per quanto riguarda il secondo macro-obiettivo delle lezioni di lingua, ovvero quello di fornire occasioni frequenti ed efficaci per osservare, esercitare e produrre strutture linguistiche nuove, la prospettiva sull'uso dell'IA è differente. Nelle nostre classi e in quelle dei colleghi e delle colleghe con cui cooperiamo, l'uso di traduttori e di generatori di testo è frequente: l'IA è usata per esempio per svolgere compiti a casa, per scrivere testine, per preparare presentazioni, ma anche per rispondere oralmente a domande che l'insegnante pone in classe. Osserviamo che la cooperazione o la delegazione di determinati compiti all'IA può avere due effetti opposti: da un lato può minare il processo d'apprendimento, dall'altro può sostenerlo.

L'uso di strumenti di IA indebolisce il processo di apprendimento, e quindi lo sviluppo di competenza linguistica autonoma, quando implica uno *skill skipping* (un "saltare lo sviluppo di una competenza", vedi Nuxoll 2024): lo *skill skipping* può essere dovuto alla riduzione del tempo di esposizione alla lingua straniera e dalla riduzione della qualità e dell'intensità dei processi cognitivi annessi – tra cui il *noticing* (la presa di coscienza o l'analisi di una data struttura linguistica) e dell'*involvement load* (grado di coinvolgimento individuale nello svolgimento dei *task*, cfr. Berthele 2021). La problematica non si limita all'ambito delle lingue straniere: anche in altre materie si è dimostrato che, in determinate condizioni, l'uso di strumenti di IA porta a saltare fasi essenziali per l'acquisizione delle competenze di base, inducendo una forma di pensiero pigro e impedendo all'apprendente di sviluppare abilità fondamentali (Bastani et al. 2024).

Al contrario, l'uso di strumenti di IA può favorire uno *skill enhancement*, sia guidato dall'insegnante e focalizzato su determinate strutture o funzioni comunicative sia invece personalizzato, "caotico" rispetto alla progressione prevista (spesso guidato da un effetto *serendipity* che porta l'apprendente a trasformare *input* linguistico prodotto dall'IA in *intake* laddove una struttura corrisponde ai propri bisogni o interessi). Ecco un esempio per entrambi i processi di *skill enhancement*, con due scenari sperimentati nelle nostre classi:

- acquisito il presente indicativo, chiediamo a ogni apprendente di preparare, con l'aiuto dell'IA, una dozzina di domande per un'intervista a compagni e compagne su eventi passati (p. es. "Hai già vinto una gara?"). Il setting prevede che le domande vadano non solo lette, ma anche ascoltate con l'auricolare e poi poste nel modo più fluente possibile: in tal modo abbiamo favorito un buon *involvement load* e una triplice esposizione all'input linguistico, a cui si aggiunge il coinvolgimento emotivo dovuto al poter parlare di sé stessi/e e al soddisfare una propria curiosità. Abbiamo osservato che, trattando il passato prossimo esplicitamente la settimana dopo, l'uso dell'IA sembra aver avuto un valore propedeutico e facilitare l'acquisizione delle nuove forme verbali.

- nel corso di un progetto di visione individuale di video su Netflix supportato dall'*add-on Language Reactor*, l'apprendente sceglie, sull'arco di diversi mesi, dei video da visionare e da documentare in un portfolio (con riassunti, selezione di parole chiave, ecc.). Il portfolio serve anche per consigliare a compagni/e la visione di determinati contenuti. Al termine della fase di visione è previsto un esame orale su alcuni video scelti dall'apprendente. Questo momento di valutazione sommativa ci ha sorprese: gli/le apprendenti erano in grado di raccontare e analizzare i propri video con una fluenza notevole; molti/e di loro dimostravano di aver acquisito il vocabolario specifico necessario.

Questi, e altri scenari didattici che fanno ricorso all'IA in quanto risorsa a supporto dell'apprendimento linguistico e che sono disponibili tramite il codice QR 1 a margine, mostrano quanto, al momento,
si stia sperimentando nella prassi. Al momento, è soprattutto grazie al confronto con colleghi e colleghe che noi insegnanti di lingua straniera possiamo ampliare il nostro repertorio didattico, riprendendo e adattando scenari che si sono, in contesti analoghi ai nostri, rilevati efficaci. La domanda-guida che può sostenere la costruzione del nostro curricolo in classe o la progettazione di corsi di lingua può riassumersi così:

### Domanda-guida 2

Come integrare gli strumenti di IA nelle attività didattiche da proporre all'apprendente affinché gli strumenti stessi favoriscano (e non rallentino) i processi di apprendimento della lingua – e con essi lo sviluppo di competenza linguistica autonoma?

## 2.3 L'IA che richiede competenze trasversali

Se dalle considerazioni fatte finora si deducono le domande-guida 1 e 2 che possono guidarci, in quanto insegnanti di lingua straniera, nella pianificazione didattica specifica alla nostra materia, occorre anche considerare quanto l'uso dei generatori di testo costituisca per l'apprendente una sfida che richiede lo sviluppo di competenze e di spirito critico che prescindono quindi dalla singola materia. La domanda-guida 3 ci aiuta a focalizzarci sullo sviluppo di tali competenze:

### Domanda-guida 3

Come portare l'apprendente a sperimentare sulla propria pelle il potenziale e i rischi dei generatori di testo, indipendentemente dalle specifiche

esigenze delle materie lingue straniere, in modo da sviluppare nei loro confronti un'attitudine costruttivamente critica?

La domanda-guida 3 si focalizza su competenze trasversali, a monte delle lingue straniere: ogni disciplina può contribuire a svilupparle, e per ogni disciplina sono importanti. Il manuale che ha ispirato questo articolo, *Es macht klick* (e la sua versione in italiano "Io scrivo con l'IA"), si pone proprio questo obiettivo e porta ad allenare le competenze trasversali in 26 unità didattiche: la descrizione della struttura del volume e delle singole unità si trova online (cfr. codice QR2). Tutte mirano a far luce su diversi processi di co-costruzione di testi prodotti con l'aiuto dell'IA. Ma cosa ne è della capacità di fare lingua da soli/e, senza nessun aiuto? Con il dilagare di strumenti di IA se ne perderà il valore?

## 3. L'autenticità al centro

Senza entrare nei dettagli delle tante discussioni che mettono in questione la legittimazione stessa delle lezioni di lingua, va sottolineato quanto la competenza linguistica autonoma sia e resti:

- necessaria a valutare ogni output di strumenti di IA in modo autonomo: senza competenza autonoma, infatti, non è possibile riconoscere dove l'IA sbaglia;

- necessaria a esprimere la propria identità nei confronti nei confronti di un'alterità con le sue convenzioni linguistiche e le specificità culturali;

- ragione di orgoglio e di fonte di graficazione, allorché siamo autosufficienti nel comunicare con l'altra persona;

- un ingrediente essenziale per avvicinare comunità di lingue e culture differenti, favorendo l'intercomprensione, il rispetto e la tolleranza.

In altre parole: la competenza linguistica autonoma è indispensabile per risultare autentici nei confronti dei destinatari dei nostri messaggi e per percepire l'interlocutore o l'interlocutrice come autentici. Per capire il concetto di "autenticità" nell'ambito comunicativo è utile rifarsi a studi di psicologia, per esempio quelli di Deci e Ryan nell'ambito della teoria dell'autodeterminazione: l'autenticità riguarda il bisogno di sentirsi agenti delle

> "La competenza linguistica autonoma è indispensabile per risultare autentici nei confronti dei destinatari dei nostri messaggi e per percepire l'interlocutore o l'interlocutrice come autentici."
proprie affermazioni, e non di essere con-
trollati da altre entità. Anche il bisogno di
sentirsi competenti implica autenticità: se
il messaggio è mio e rappresenta la mia
identità, e so che sono stato/a in grado
di formularlo così che sia percepito come
tale anche da chi mi ascolta o legge, mi
sento competente; oppure, se percepisco
l'interlocutore o l'interlocutrice come non
autentico/a, non riuscirò a instaurare una
vera connessione o un legame, e la comu-
nicazione sarà inefficace, superficiale o
addirittura raggiungerà l'effetto contrario.
Il rischio di non risultare autentici/che
usando l'IA si contrasta solo se si dispone
di sufficiente competenza autonoma.

Ecco allora che una buona competen-
za linguistica autonoma (cosa so dire,
scrivere o capire da solo/a) è premessa
per sviluppare anche una buona compe-
tenza linguistica assistita (cosa so dire,
scrivere o capire grazie ad aiuti esterni).
Entrambe non sono tuttavia sufficienti
a comunicare in modo efficace se non è

presente quella sensibilità interculturale
che permette di valutare in quale contesto
quale tipo di comunicazione garantirà
una comunicazione efficace.

Partendo da queste considerazioni ci sia-
mo chieste cosa dovremmo aspettarci,
oggi, da un insegnamento delle lingue
straniere in contesto scolastico che con-
sidera l'entità dell'innovazione "intelli-
genza artificiale". L'IA amplia il catalogo
di risorse a cui possiamo ricorrere, ma
pone un nuovo accento sulla qualità della
comunicazione: quella che sempre più
sentiamo "finta" (pensiamo agli innu-
merevoli siti web autogenerati dall'IA
che rifuggiamo perché sentiamo "falsi")
e quella che invece vogliamo continuare
a sentire "vera", "autentica".

Il seguente schema riassume queste
aspettative e introduce alcune nuo-
ve relazioni che approfondiamo di
seguito:

<figure><img src="image_65.png" /></figure>
> "Una buona competenza linguistica autonoma (cosa so dire, scrivere o capire da solo/a è premessa per sviluppare anche una buona competenza assistita (cosa so dire, scrivere o capire grazie ad aiuti esterni)."

Come si può notare, nello schema l'insegnante di lingua straniera è considerato una "risorsa"; un'altra risorsa può essere una chatbot, una zia, un libro... Il termine "risorsa" non definisce affatto la qualità del loro apporto, ma è stato scelto per rappresentare ogni aiuto esterno come un *node* (cioè una fonte di informazione) all'interno del paradigma del connettivismo. Il connettivismo già nel 2005 anticipava quale sarebbe stato l'apporto del *machine learning* ai processi di apprendimento umani: i suoi principi si rivelano adattissimi per sostenere quel "ripensare gli obiettivi dell'insegnamento (linguistico e non)" di cui abbiamo parlato all'inizio dell'articolo. Il connettivismo definisce infatti come obiettivo prioritario dell'apprendimento lo sviluppo di un pensiero umano elastico e critico, capace sia di continuare ad imparare connettendo fonti (*nodes*) di informazione e expertise che rappresentano diverse posizioni o opinioni, sia capace di prendere delle decisioni o oculate basandosi su un sapere attuale e accurato, ma in costante evoluzione.

Ecco i principi del connettivismo (Siemens 2005):

1. Learning and knowledge rests in diversity of opinions.

2. Learning is a process of connecting specialized nodes or information sources.

3. Learning may reside in non-human appliances.

4. Capacity to know more is more critical than what is currently known.

5. Nurturing and maintaining connections is needed to facilitate continual learning.

6. Ability to see connections between fields, ideas, and concepts is a core skill.

7. Currency (accurate, up-to-date knowledge) is the intent of all connectivist learning activities.

8. Decision-making is itself a learning process. Choosing what to learn and the meaning of incoming information is seen through the lens of a shifting reality. While there is a right answer now, it may be wrong tomorrow due to alterations in the information climate affecting the decision.

L'IA sta trasformando il mondo, e il connettivismo sembra essere il paradigma che meglio ne coglie l'impatto. L'IA rende accessibili a un ampio pubblico testi non sempre accurati, ma capaci di influenzare le decisioni e le azioni delle persone. Oggi, più che mai, la scuola ha il compito di formare individui responsabili, in grado di prendere decisioni consapevoli e fondate, come sintetizzato nell'espressione *vertiefte Gesellschaftsreife* ("la profonda maturità che permette di partecipare consapevolmente alla società") dei piani di studio liceali svizzeri.

Di conseguenza, insegnare a verificare la qualità e la provenienza delle informazioni seguendo i metodi validati dalle rispettive discipline scolastiche è essenziale, anche di fronte alla crescente tendazione di delegare questo compito all'IA, che impara a compiere operazioni sempre più complesse. Alcune di esse le possiamo delegare senza remore, altre invece richiedono un controllo accuratissimo. È qui, a nostro avviso, che le lingue stranieri potranno fornire un apporto essenziale: grazie ad esse si impara a interpretare messaggi "stranieri" che richiedono conoscenze sulle diverse nature e culture umane, e la sensibilità per incontrare l'alterità di nuovi *nodes*. Se così sarà, l'insegnamento delle lingue straniere non potrà che dare un'importanza crescente alla componente culturale, intendendo il proprio compito come qualcosa che va ben al di là del mero imparare vocabolario, esercitarsi a produrre frasi senza errori di grammatica e a saper effettuare un reclamo per un guasto in albergo. L'obiettivo ultimo sarà invece l'incontro autentico tra esseri umani "diversi" e una comunicazione accurata in grado di superare barriere linguistiche e culturali intrinseche alla natura umana.
ALCUNE PISTE PER USARE
L'IA NELLE LEZIONI DI LINGUA
STRANIERA

– l'uso di software (come p. es. Univerbal) per sviluppare le competenze dialogiche orali parlando con un chatbot. L'IA prende qui un ruolo di tutor personalizzato che sostiene l'apprendente, per esempio, svolgendo conversazioni e fornendo correzioni immediate;

- banalmente, l'esercitazione della propria pronuncia facendo ricorso a software con funzionalità di text-to-speech o a software di riconoscimento verbale (come p. es. integrato negli Assignments di Teams di Microsoft);

- la classica "presentazione di un tema in classe", in cui la presentazione stessa (produzione orale monologica con alto grado di pianificazione + diapositive con elementi visuali e verbali) sarà seguita da un colloquio orale con l'insegnante (produzione orale dialogica con basso grado di pianificazione);

- l'uso di strumenti di IA in grado di fornire feedback formativo: si può andare da tool come EditGPT focatizzati sulla correttezza linguistica e sulla fluenza fino a strumenti che sono in grado di valutare componenti, come FelloFish;

- strumenti di IA in grado di assistere l'insegnante in processi di valutazione sommativa (facendo attenzione alla protezione dei dati e alle limitazioni imposte dall'AI Act europeo);

- la programmazione, da parte dell'insegnante, di "chatbot confezionate per la propria classe" (ad es. my GPTs su ChatGPT). Questi chatbot offrono un'assistenza personalizzata all'apprendente. Ne sono un esempio i chatbot che alcuni nostri colleghi stanno già sperimentando nelle loro classi: caricando su un proprio GPT un determinato testo e corredandolo di un prompt ad hoc, questo permette agli studenti e alle studentesse di porre domande sul testo o farsene porre, il tutto secondo il livello di difficoltà linguistica prestabilita dall'insegnante;

- lo sviluppo di strategie di life long learning delle lingue straniere, promuovendo nell'apprendente l'abitudine di fare ricorso all'IA, per esempio per

accedere all'enorme quantità di materiale autentico in lingua straniera online (testuale, audio o video). Un esempio è un add-on come Readlang, con cui ogni parola su un sito in lingua straniera può essere istantaneamente tradotta; oppure un software come ChatGPT for Youtube, in grado di riassumere un video prima che venga visto e quindi facilitarne la comprensione durante la visione;

- l'analisi di testi letterari sostenuta da strumenti di IA, volta a scoprire quali livelli di significato non sono accessibili alla macchina, ma all'esere umano;

- la creazione di video esplicativi con focus sulla co-costruzione dei contenuti con l'IA, con un risultato che, linguisticamente, va al di là della momentanea competenza linguistica autonoma dell'apprendente. In un tale scenario si può sviluppare il pensiero critico e la capacità di comprensione dei documenti sfruttando l'aiuto di Perplexity.ai o ChatPDF, la ricerca di ulteriori fonti affidabili (p. es. con Elicit) e usare strumenti come Napikin.ai per sintetizzare e organizzare le informazioni su slides.

- la creazione di canzoni (p. es. con Suno) per illustrare un momento importante della propria vita, i sentimenti di un personaggio letterario, le difficoltà di un'epoca, ecc.
BREVE DESCRIZIONE DEL
MANUALE «ES MACHT KLICK»
E DELLA SUA VERSIONE IN
ITALIANO "IO SCRIVO CON L'IA"

Il manuale "Es macht klick. Künstliche Intelligenz bei schriftlichen Arbeiten clever nutzen" (Alloatti & Montemarano 2024) fornisce a insegnanti di tutte le discipline del secondario II 26 sequenze didattiche pronte all'uso in classe, modulari e non interdipendenti. Nel caso ideale, il corpo insegnante di una medesima classe si ripartisce gli scenari: se per esempio in ogni disciplina si trattano da 1 a 3 sequenze, una classe avrà modo di svolgerle tutte e 26.

Il volume è suddiviso in tre sezioni: esperimenti, lezioni e giochi di pensiero.
Gli esperimenti sono sequenze brevi (30'-45') che portano l'apprendente a sviluppare skills nell'uso di diversi generatori di testo. Le lezioni mirano invece ad allenare degli atteggiamenti critici o disposizioni (attitudes) nei confronti dei generatori di testo. I giochi di pensiero, infine portano a riflettere e a valutare l'impatto dei generatori di testo sulla nostra società, confrontandolo con quello di altre in novazioni del nostro tempo. Tutte le sequenze tematizzano diverse fasi dei processi di scrittura supportati dall'IA e portano l'apprendente a scoprirne limiti e potenziali, sviluppando un'attitudine critica e una ricerca dell'autenticità e della precisione, piuttosto che della genericità e la fluenza.

Più in dettaglio, negli esperimenti si esercita l'uso di diversi traduttori e generatori di testo per:

- capire un testo o un argomento (esperimento 1);

- ampliare la propria prospettiva o circoscrivere un tema prima di redigere testi descrittivi e argomentativi (esperimento 2);

- trovare fonti e bibliografia critica (esperimento 3)

- farsi correggere errori e farsi proporre miglioramenti stilistici nei propri testi (esperimento 4);

- redigere formati testuali standardizzati, rielaborandoli per raggiungere specifici scopi comunicativi (esperimento 5);

- sviluppare nuove idee facendosi ispirare da spunti più o meno validi ai propri scopi (esperimento 6);

- ampliare le proprie competenze linguistiche sviluppando strategie per confrontarsi attivamente con le correzioni e i feedback dell'IA (esperimento 7);

- farsi mettere alla prova dall'IA chiedendole di porci domande di comprensione su un testo letto o propornendoci esercizi mirati (esperimento 8);

- migliorare le proprie strategie nel valutare criticamente l'output dei traduttori automatici (esperimento 9);

- interagire per iscritto o oralmente con l'IA simulando ed esercitando così situazioni comunicative reali (esperimento 10);

Nelle lezioni si mira a usare
traduttori e generatori di testo per:

- abituarsi a vagliare la veridicità di ogni output fin nel dettaglio, coscienti del halo effect che ci porta invece a non farlo (lezione 1);

- acquisire competenza nella formulazione dei prompt (lezione 2);

- apprezzare l'autenticità di un testo e imparare a produrre testi che risultano autentici anche in co-costruzione con l'IA (lezione 3);

- conoscere i limiti della "logica" dell'IA e allenarsi a un'attitudine critica nei confronti di affermazioni solo apparentemente accurate (lezione 4);

- fare ricorso a diversi strumenti specializzati nello svolgimento di compiti parziali, assemblandone gli output in un testo coeso (lezione 5);

- imparare a documentarne in modo trasparente (per sé stessi e per l'insegnante) l'uso di strumenti di IA (lezione 6);

- capire quanto portano a sviluppare *lazy thinking* e con questo *skill skipping*, scegliendo consapevolmente quando evitarli (lezione 7);

- focalizzarsi sulla scelta del tono corretto in cui scrivere un testo al fine di raggiungere i propri scopi comunicativi (lezione 8);

- sviluppare un'attenzione particolare alle tipiche high risk zones dei traduttori (forme flesse, espressioni idiomatiche, bias) e un'attitudine critica sul proprio uso dei traduttori per imparare lingue (lezione 9);
- scoprire in quali rischi si incorre us-
andoli: consolidamento di bias, as-
senza di protezione dei dati, cogniti-
ve overload, incapacità a riconoscere
fake news... (lezione 10);

Nei giochi di pensiero (che
potrebbero anche essere tradotti in
ogni lingua straniera, per usare in
quanto attività comunicative per il
livello B2-C2), lo sguardo si apre a
innovazioni passate e future:

- simulando un viaggio nel tempo,
si aiuta chi ancora mai ha visto un
computer a immaginare cosa implica
l'avvento della scrittura non lineare
al computer, la scrittura su supporti
digitali e la scrittura assistita dall'IA
(gioco 1);

- analizzando gli scenari utopici e dis-
topici formulati da chi ha visto na-
scere e espandersi internet, confron-
tandoli con quelli che attualmente si
formulano sull'IA (gioco 2);

- ripercorrendo come sono cambiati i
processi di lettura nelle ultime tre
generazioni (nonni, genitori e attu-
ali adolescenti) e ipotizzando come
cambieranno per i figli di chi oggi va
a scuola (gioco 3);

- immaginando un megavirus che bloc-
ca i sistemi informatici: quali compe-
tenze ci accorgeremo di non aver più,
rimpiangendole? (gioco 4);

- inventando un proprio assistente IA
personale che ha lo scopo di sostenere
i processi di apprendimento e acqui-
sizione linguistica (gioco 5);

- considerando quanto stanno cambi-
ando le forme di valutazione delle
competenze (linguistiche) oggi, a
causa dell'IA – e come cambieranno
ulteriormente in futuro? (gioco 6).

Bibliografia

**Alloatti, S., Martini, L.** (2021). Maschinelle Übersetzungstools im Fremdsprachenunterricht: Einführung mit Unterrichtsbeispielen für das Fach Italienisch. www.mut2021.ch (sito consultato l'11.10.24)

**Alloatti, S., Montemarano, F.** (2024). *Es macht klick. Künstliche Intelligenz bei schriftlichen Arbeiten clever nutzen*. Bern: hep Verlag

**Alloatti, S., Montemarano, F.** (2025). Io scrivo con l'IA: per un uso critico dell'intelligenza Artificiale, Sanoma Italia, Edizioni scolastiche Bruno Mondadori e Paravia: Milano.

Bastani, H.; Bastani, O., Sungu, A., Ge, H.;  
Kabakci, Ö. & Mariman, R. (2024). Generative  
AI Can Harm Learning (July 15, 2024). The  
Wharton School Research Paper, https://ssrn.  
com/abstract=4895486 (consultato l'11.10.24)

Berthele, R., Udry, I. (2023). Digitale Übersetzungsprogramme und Online-Wörterbücher im Fremdsprachenunterricht: Erkenntnisse aus einer Umfrage bei Lehrpersonen und Lernenden der obligatorischen, post-obligatorischen und tertiären Bildung, in: Linguistik Online 120:2

Elmiger, D. (2021). L'enseignement des langues étrangères en Suisse. Enjeux et tensions actuelles. Neuchâtel: Alphil

Moerth, M. (2023). "KI - An Tools abgeben oder selber können", Webinar al Berliner Zentrum für Hochschullehre, 5.7.2023. https://www.youtube.com/watch?v=69faqHMtYIM).

Nuxoll, F. (2024). KI darf das Lernen nicht ersetzen!, in: Die Zeit n°45, 24.10.2024

Siemens, G. (2005). *Connectivism: A Learning Theory for the Digital Age*. International Journal of Instructional Technology and Distance Learning, 2 https://jotamac.typepad.com/jotamacms_weblog/files/connectivism.pdf (sito consultato l'11.10.24)

SWR (2023). Kretschmann fordert stärkere Förderung des Französischen an Schulen. SWR Aktuell, Südwestrundfunk (SWR) mit Sendung des 4.7.23, 16:00 Uhr, SWR1 Baden-Württemberg, https://www.swr.de/swraktuell/baden-wuerttemberg/kretschmann-franzoesisch-schule-bildung-fremdsprache-technik-100.html (sito consultato l'11.10.24)
## IMPRESSUM

### EDITORE

Association Babylonia Suisse

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### GRAFICA

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### CONCETTO GRAFICO

Filippo Gander | distillerie grafiche
www.distillerigrafiche.ch
filippo.gander@gmail.com

### AUTORI E AUTRICI DI QUESTO NUMERO

Sara Alloatti | sara.alloatti@ife.uzh.ch
Corinne Baradel | Ca' Foscari University of Venice |
corinne.baradel@gmail.com

Alice Delorme Benites | Zürcher Hochschule für
Angewandte Wissenschaften | delr@zhaw.ch

Raphael Berthele | Université de Fribourg |
raphael.berthele@unifr.ch
Erica Borloz | HEP Valais | Erica.Borloz@hepvs.ch

Nicola Brocca | Universität Innsbruck |
nicola.brocca@uibk.ac.at

Damien Cavaleri | HEP Vaud |
damien.cavaleri@hepl.ch

Anna-Maria de Cesare | TU Dresden |
anna-maria.de_cesare.greenwald@tu-dresden.de

Sara Cotelli | Université de Neuchâtel |
sara.cotelli@unine.ch

Catherine Ferris-Diederich | PH St. Gallen |
catherine.ferris@phsg.ch

Alice Gruber | Technical University of Applied
Sciences Augsburg |
alice.gruber@hs-augsburg.de

Antje Kolde | HEP Vaud |
antje-marianne.kolde@hepl.ch

Mara Haller Berner | Fachhochschule |
mara.haller@bfh.ch

Micha Hersch | HEP Vaud | micha.hersch@hepl.ch

Rebeca Iniesta-Jimenez | Universität Innsbruck |
rebeca.iniesta-jimenez@uibk.ac.at

Ferit Kilickaya | Mehmet Akif Ersoy University |
Ferit Kilickaya@ferit.kilickaya@gmail.com

Carolnie Lehr | Zürcher Hochschule für Angewandte
Wissenschaften | lehc@zhaw.ch

Filomena Montemarano | filomena.montemarano@fhnw.ch

Stefano Negrinelli | PH St. Gallen |
stefano.negrinelli@phsg.ch

Hasti Noghrechi | Université de Neuchâtel |
hasti.noghrechi@unine.ch

Meike Raaflaub | PH Bern |
meike.raaflaub@phbern.ch

Anne Raveling | Universität Wien |
anne.raveling@univie.ac.at

Brigitte Reber | PH Bern | brigitte.reber@phbern.ch

Holli Schauber, University of Geneva |
Holli.Schauber@unige.ch

Elizabeth Steele | Berner Fachhochschule |
elizabeth.steele@bfh.ch

Elana Summers | Zürcher Hochschule für
Angewandte Wissenschaften | summ@zhaw.ch

Guillaume Tschupp | HEP Valais |
guillaume.tschupp@hepvs.ch

Sandrine Wild | PH St. Gallen | sandrine.wild@phsg.ch

### REDAZIONE

Matteo Casoni | OLSI
matteo.casoni@ti.ch

Sabine Christopher | OLSI
sabine.christopher@ti.ch

Anna Ghimenton | Université de Grenoble
anna.ghimenton@univ-grenoble-alpes.fr

Edina Krompák | PH Luzern
edina.krompak@phlu.ch

Amelia Lambelet | HEP Vaud
amelia.lambelet@hepl.ch

Karine Lichtenauer | Université de Genève
karine.lichtenauer@unige.ch

Laura Loder-Büchel | PH Zürich
laura.loder@phzh.ch

Flavio Manetsch | PH Fribourg
flavio.manetsch@edufr.ch

Elisabeth Peyer | KFM
elisabeth.peyer@unifr.ch

Verónica Sánchez Abchi | IRDP
veronica.sanchez@irdp.ch

Ingo Thonhauser | HEP Vaud
ingo.thonhauser@hepl.ch