Numéro de revue

2025

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L'IA générative dans l'enseignement des langues étrangères

Christopher, Sabine (ed.); Loder Buechel, Laura (ed.); Sanchez Abchi, Veronica Soledad (ed.)

How to cite

CHRISTOPHER, Sabine, LODER BUECHEL, Laura, SANCHEZ ABCHI, Veronica Soledad, (eds.). L'IA générative dans l'enseignement des langues étrangères. In: Babylonia, 2025, n° 1. doi: 10.55393/babylonia.v1i.626

This publication URL: https://archive-ouverte.unige.ch/unige:189807

Publication DOI: 10.55393/babylonia.v1i.626
BABYLONIA

1|2025

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Rivista per l'insegnamento e
l'apprendimento delle lingue

Zeitschrift für Sprachunterricht
und Sprachenlernen

Revue pour l'enseignement et
l'apprentissage des langues

Rivista per instruir ed emprender
linguatgs

A Journal of Language Teaching
and Learning

L'IA générative dans
l'enseignement des
langues étrangères

Generative AI in
foreign language
teaching

L'IA generativa
nell'insegnamento
delle lingue straniere

Generative KI im
Fremdsprachen-
unterricht
<figure><img src="image_2.png" /></figure>
L'IA générative dans l'enseignement des langues étrangères
Generative AI in foreign language teaching
L'IA generativa nell'insegnamento delle lingue straniere
Generative KI im Fremdsprachenunterricht

Responsabili della parte tematica:
Sabine Christopher, Laura Loder Buecher
& Verónica Sánchez Abchi

Babylonia

Rivista svizzera per l'insegnamento delle lingue

Trimestrale plurilingue
edito dalla
Associazione Babylonia Svizzera
cp 120, CH-6949 Comano
ISSN 1420-0007
no 3/anno XXX/2023

Con il sostegno di

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

Schweizerische Eidgenossenschaft
Confédération suisse
Confederazione Svizzera
Confederaziun svizra

Eidgenössisches Departement des Innern EDI
Département fédéral de l'intérieur DFI
Dipartimento federale dell'interno DFI
Departament federal da l'intern DFI
**Bundesamt für Kultur BAK**
Office fédéral de la culture OFC
Ufficio federale della cultura UFC
Uffizi federal da cultura UFC

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

Repubblica e
Cantone Ticino

BIBLIOTHÈQUE
CANTONALE ET
UNIVERSITAIRE
BCU LAUSANNE

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

FONDATION
OERTLI
STIFTUNG

PHBern
Pädagogische Hochschule

Zürcher Hochschule
für Angewandte Wissenschaften

<figure><img src="image_6.png" /></figure>
L'IA générative dans l'enseignement des langues étrangères
Generative AI in foreign language teaching
L'IA generativa nell'insegnamento delle lingue straniere
Generative KI im Fremdsprachenunterricht

6
Editoriale della
redazione

8
Introduzione
Sabine Christopher
Laura Loder Buechel
Verónica Sánchez Abchi

10
Imparare le lingue con l'IA
generativa: vincere il Giro
d'Italia allenandosi
su un'e-bike?
Anna-Maria De Cesare

12
Apprendre des mots en
FLE avec ChatGPT
Raphael Berthele

18
Un classificateur de
cicéronianité pour
travailler sur les idiomes
latins
Damien Cavaleri
Micha Hersch
Antje Kolde

22
Search 'A2, Liebesleben,
500 words'. Teachers'
use of AI-based tools for
the GFL reading class
Anne Raveling

28
Un estudio sobre el uso
de ChatGPT para resolver
tareas escritas en la clase
de ELE
Nicola Brocca
Rebeca Iniesta Jiménez

32
Integration KI-basierter
Schreibtools im
Fremdsprachenunter-
richt: Chancen und
Herausforderungen für
Lernende auf niedrigem
Sprachniveau
Brigitte Reber
Meike Raaflaub

38
Exploring the Potential
and Challenges of
ChatGPT in Language
Education: An
Investigation into Student
Teachers' Critical
Thinking, Interactions
and Task-Based Activity
Design
Corinne Ca' Foscari Baradel
BABYLONIA

1|2025

44

Enlisting ChatGPT
to Enhance Language
Teacher Training

Holli Schauber

50

Using Artificial
Intelligence for Enhanced
Lesson Planning and
Material Development:
Transforming Teaching
Practices

Ferit Kılıçkaya

56

Comment développer
la littératie digitale
des enseignant-es et
des apprenant-es ?
Conclusions du projet
‘Digital Literacy in
University Contexts’

Sara Cotelli Kureth
Alice Delorme Benites
Caroline Lehr
Hasti Noghrechi
Elizabeth Steele
Elana Summers

60

English Quest:
Exploration du potentiel
pédagogique des IA
génératives dans
l'apprentissage des
langues

Guillaume Tschupp
Erica Borloz

66

Student Interactions with
Educational AI Chatbots
in Language for Specific
Purposes: Insights from
Usage and Perspectives

Alice Gruber

70

Project Tools@
Schools:immersive –
Tasks for a critical
use of generative AI
in immersive foreign
language sequences in
subject teaching

Catherine Ferris
Sandrine Wild
Stefano Negrinelli

76

Per una didattica
delle lingue straniere
connettivista

Sara Alloatti
Filomena Montemarano
## Babylonia, juste une belle idée...?

Lors de sa fondation en 1991, Babylonia était une idée. Une idée née dans les esprits d'un groupe d'humanistes engagés pour la construction d'une société plurilingue, multiculturelle, ouverte et tolérante passant selon eux par l'enseignement et l'apprentissage des langues étrangères.

Editoriale

Trente-quatre ans plus tard, Babylonia est toujours là, et son équipe de rédaction s'engage toujours et encore pour un dialogue constructif entre chercheur.

es, didacticien.nes et enseignant.es ainsi que pour la promotion d'un enseignement des langues adapté aux besoins et particularités de chacun. Et ce en gardant à l'œil les évolutions positives et négatives de la société et en discutant de leur influence sur l'enseignement et l'apprentissage des langues - le présent numéro en est un bel exemple.

Pourtant, depuis plus de 30 ans, Babylonia doit aussi se battre pour assurer sa subsistance. Trente-quatre ans maintenant que les membres de la rédaction investissent leur temps pour produire des numéros de qualité. Et ceci bénévolement pour la plupart d'entre eux.

Un numéro de Babylonia représente des centaines d'heures de travail : réflexion sur les thématiques, choix des résumés les plus prometteurs, écriture des articles par leurs auteurs, relectures et révisions, traductions, mise en page, diffusion.

L'intelligence artificielle pourra(it) nous aider pour une partie de ce travail, mais, pour l'instant du moins, nous faisons le pari de l'intelligence humaine pour alimenter les réflexions et pratiques de manière critique et informée.

Nous remercions les sponsors qui nous soutiennent depuis plus de 30 ans. (en particulier l'office fédéral de la culture), nos partenaires institutionnels (Institut de plurilinguisme et CeDiLE), ainsi que les institutions qui voient l'importance de soutenir le travail humain. En 2024, la HEP Vaud, la PHZH, la PHZG, la BCUL et le canton du Tessin. En 2025, la PHZH, la PH Bern, la BCUL, et la Fondation Oertli (qui soutient ce numéro en particulier: merci !).

Merci aussi aux membres qui nous aident par leurs cotisations, ainsi qu'à certains généreux donateurs qui se reconnaîtront.

Comme le souligne l'une de nos lectrices en réaction à la mise en ligne graduelle de nos archives (allez y jeter un oeil!), c'est «génial que toute la richesse diffusée par votre revue soit désormais accessible à tout le monde! 😊»

Une richesse, oui! Mais une richesse pour laquelle nous nous battons quotidiennement - et, nous osons l'espérer, intelligemment.

Nous vous souhaitons une excellente lecture de ce numéro sur une thématique plus qu'actuelle, ainsi qu'une bonne plongée dans nos archives pour une compréhension diachronique de cette fameuse idée Babylonia !

BA

## Babylonia, solo una bella idea...?

Quando, nel 1991, è stata fondata Babylonia, si trattava di un'idea. Un'idea nata nella mente di un gruppo di umanisti impegnati a costruire una società multilingue, multiculturale, aperta e tollerante anche grazie all'insegnamento e l'apprendimento delle lingue straniere.

Trentaquattro anni dopo, Babylonia è ancora fra noi e la sua redazione è tuttora impegnata in un dialogo costruttivo tra ricercatori, pedagogisti e insegnanti, promuovendo un insegnamento delle lingue che si adatti alle esigenze e alle particolarità di ogni apprendente. Lo facciamo tenendo d'occhio gli sviluppi positivi e negativi della società e discutendo la loro influenza sull'insegnamento e sull'apprendimento – il presente numero ne è un bell'esempio.

Eppure, per oltre 30 anni, Babylonia ha dovuto lottare per la propria sopravvivenza. Da trentaquattro anni, i membri della redazione dedicano il loro tempo alla produzione di numeri di qualità. E la maggior parte di loro lo fa su base volontaria.

Realizzare un numero di Babylonia richiede centinaia di ore di lavoro: dalla riflessione sulla tematica, alla scelta delle proposte di contributo più promettenti, alla stesura degli articoli da parte degli autori, alla correzione delle bozze, all'editing, alle traduzioni, all'impaginazione e alla distribuzione.

L'intelligenza artificiale potrà/potrebbe aiutarci in parte in questo lavoro, ma, almeno per ora, ci affidiamo ancora all'intelligenza umana per fornire un contributo critico e informato alle nostre riflessioni e alla nostra pratica.

Ringraziamo gli sponsor che ci sostengono da oltre 30 anni (in particolare l'Ufficio federale della cultura), i nostri partner istituzionali (l'Istituto di plurilinguismo e il CeDiLE) e le istituzioni che riconoscono l'importanza del lavoro umano: nel 2024, l'HEP Vaud, la PHZH, la PHZG, la BCUL e il Canton Ticino. Nel 2025, la PHZH, la PH Bern, la BCUL e la Fondazione Oertli (che sostiene in particolare questo numero: grazie!).

Un ringraziamento speciale va anche alle socie e ai soci che ci sostengono con i loro abbonamenti e a alcuni generosi donatori che si riconosceranno.

Come ha detto un nostro lettore in risposta alla progressiva disponibilità online dei nostri archivi (andate a dare un'occhiatal), è "geniale che tutta la ricchezza diffusa dalla vostra rivista sia ora accessibile a tutti! 😊"

Ricchezza, sì! Ma è una ricchezza per la quale lottiamo ogni giorno - e, osiamo sperare, con intelligenza.

Vi auguriamo una piacevole lettura di questo numero su un tema di grande attualità, e vi invitiamo a esplorare i nostri archivi per cogliere, anche in chiave diacronica, questa famosa idea di Babylonia!

BY
## Babylonia, nur eine schöne Idee...?

Als Babylonia 1991 gegründet wurde, ging es um eine Idee. Eine Idee, die in den Köpfen einer Gruppe von Humanisten geboren wurde, die sich für den Aufbau einer mehrsprachigen, multikulturellen, offenen und toleranten Gesellschaft engagierten, die ihrer Meinung nach durch das Lehren und Lernen von Fremdsprachen entstehen sollte.

34 Jahre später ist Babylonia immer noch da und das Redaktionsteam setzt sich weiterhin für einen konstruktiven Dialog zwischen Forschenden, Didaktiker:innen sowie Lehrpersonen ein und auch für einen auf die Bedürfnisse und Besonderheiten der einzelnen Lernenden abgestimmten Sprachunterricht. Dabei werden positive und negative Entwicklungen in der Gesellschaft im Blick behalten und deren Auswirkungen auf das Sprachenlernen und -lehren diskutiert - ein schönes Beispiel dafür ist die aktuelle Ausgabe.

Trotzdem muss Babylonia seit über 30 Jahren auch um das Fortbestehen kämpfen. Seit nun 34 Jahren investieren die Redaktionsmitglieder ihre Zeit, um qualitativ hochwertige Ausgaben zu produzieren. Und das für die Mehrheit unter ihnen unentgeltlich.

Eine Babylonia-Ausgabe bedeutet hunderte Arbeitsstunden: Überlegungen zu den Themen, Auswahl der vielversprechendsten Abstracts, Verfassen der Artikel durch die Autor:innen, Korrekturlesen und Überarbeitungen, Übersetzungen, Layout, Verbreitung.

Künstliche Intelligenz kann (könnte) uns bei einem Teil dieser Arbeit unterstützen, aber zumindest für den Moment setzen wir auf menschliche Intelligenz, um kritische und fundierte Diskussionen und Praktiken anzuregen.

Wir danken den Sponsor:innen, die uns seit über 30 Jahren unterstützen (insbesondere das Bundesamt für Kultur), unseren institutionellen Partner:innen (Institut für Mehrsprachigkeit und CeDiLE) sowie den Institutionen, die die Bedeutung der Unterstützung von menschlicher Arbeit erkennen: Im Jahr 2024 die HEP Vaud, die PHZH, die PHZG, die BCUL und der Kanton Tessin. Im Jahr 2025 die PHZH, die PH Bern, die BCUL und die Oertli-Stiftung (welche diese Ausgabe unterstützt: danke!).

Ein grosses Dankeschön geht auch an die Mitglieder, die uns mit ihren Beiträgen unterstützen, sowie an einige grosszügige Gönner:innen, die sich selbst wiedererkennen werden.

Wie eine unserer Leserinnen als Reaktion auf die schrittweise Onlinestellung unserer Archive (schauen Sie doch mal rein!) feststellte, ist es „einfach toll, dass all die Fülle, die eure Zeitschrift bietet, jetzt für alle zugänglich ist! 😊“

Eine Fülle, ja! Aber eine Fülle, für die wir uns täglich und hoffentlich auf intelligente Weise einsetzt.

Wir wünschen Ihnen eine spannende Lektüre dieser Ausgabe zu einem höchst aktuellen Thema und einen guten Streifzug durch unsere Archive, um die diachrone Entwicklung der oben genannten Idee Babylonia besser zu verstehen!

LO

## Babylonia, mo ina bial'idea...?

Cu Babylonia ei vegnida fundada 1991 setractava ei d'in'idea. In'idea ch'ei naschida els tgaus d'ina gruppa da humanists che s'engaschavan per la creaziun d'ina societad plurilingua, multiculturala, aviarta e toleranta che dueva tenor els crescher entras l'instrucziun ed igl emprender da lungatgs jasters.

34 onns pli tard ei Babylonia aunc adina cheu ed il team da redacziun s'engascha vinavon per in dialog constructiv denter perscrutader-ra-s, didacticher-a-s e scolast-a-s ed era per in'instrucziun da lugatgs adattada als basegns ed allas particularitads da mintgin. En quest connex vegnan svilups positivs e negativs ella societad teni en egl e las consequenzas da quels sigl emprender e sill'instrucziun da lungatgs discutadas - in bi exempel ei l'ediziun actuala.

E tuttina ha Babylonia dapi varga 30 onns era da sbatter per sia existenza. Dapi 34 onns investeschan ils commembers dalla redacziun lur temps per producir ediziuns d'aulta qualitad. E quei senza paga per la gronda part dad el-la-s.

In'ediziun da Babylonia munta tschiens uras lavur: ponderaziuns davart ils temas, elecziun dallas resumaziuns las pli empermettontas, il scriver dils artechels davart dils-dallas autur-a-s, lecturas e correcturas, translaziuns, layout, diffusiun.

L'intelligenza artifiziala sa(vess) sustener nus tier ina part da quella lavur, mo silmeins pil mument seconcentrein nus sill'intelligenza humana per promover discussiuns e praticas criticas e fundadas.

Nus engraziein als sponsurs che sustegnan nus dapi passa 30 onns (cunzun igl uffezi federal da cultura), a nos partenaris instituziunals (Institut da plurilinguitad e CeDiLE) sco era allas instituziuns che renconuschan l'impurtonza dil sustegn dalla lavur humana: Egl onn 2024 la HEP Vaud, la PHZH, la PHZG, la BCUL ed il cantun Tessin. Egl onn 2025 la PHZH, la PH Bern, la BCUL e la fundaziun Oertli (che sustegn quest'ediziun: engraziel!).

In grond engraziel era als commembers che sustegnan nus cun lur contribuziuns sco era ad in për fauturs generus che vegnan a renconuscher sesezs.

Sco ina da nossas lecturas ha constatau sco reacziun sin il metter online pass per pass da nos archivs (mei a mirar inaga!), eisi "semplamein super che tut l'abundonza che vossa revista porscha ei ussa accessibla a tut-ta-s! 😊"

In'abundonza, gie! Mo in'abundonza per la quala nus s'engaschein mintga di - e speronza era perdertamein.

Nus giavischain a Vus ina lectura captivonta da quest'ediziun sur d'in tema fetg actual ed ina buna scuvretga da nos archivs per capir meglier il svilup diacron dall'idea Babylonia!

NIA
# L'IA GÉNÉRATIVE DANS L'ENSEIGNEMENT DES LANGUES ÉTRANGÈRES

## Sabine Christopher

Osservatorio
linguistico della
Svizzera italiana (OLSI)

Laura Loder Buechel

HEP Zurich

Verónica Sánchez
Abchi

l'IRDP (Neuchâtel) et
Université de Genève.

L'intelligence artificielle (IA) constitue un champ de recherche depuis plusieurs décennies, mais les récents progrès ont accéléré son évolution de manière spec- taculaire. Depuis l'annonce de la création de ChatGPT en 2022, toutes les alarmes ont été déclenchées, et la rapidité avec laquelle de nouveaux outils d'IA, toujours plus performants, sont développés inter- roge et transforme tous les secteurs, de la science à l'art, en passant par de nom- breux aspects de notre vie quotidienne. Le domaine de l'enseignement des langues n'est bien sûr pas en reste.

L'IA soulève des questions éthiques, éco- logiques, techniques, sociales et même existentielles indéniables. Les institu- tions proposent des outils et des guides pour mieux aborder les enjeux de l'IA dans l'éducation<fnref n="1" />. Mais quelle que soit la perspective adoptée, elle révolutionne profondément notre expérience en tant qu'enseignant.e.s de langues. Dans ce nu- méro, nous nous penchons sur les expé- riences de recherche et d'enseignement qui aident les enseignant.e.s à utiliser

efficacement l'IA générative. Notre objec- tif est d'explorer l'impact – potentielle- ment bénéfique – que l'IA peut apporter à notre façon d'enseigner, d'apprendre, de travailler et de faire de la recherche dans le domaine des langues.

Nous ouvrons la discussion avec un entretien avec Anna Maria de Cesare, chercheuse qui a récemment participé à la création d'une revue de linguistique spécialisée dans les études sur les textes produits par l'IA. Dans cet entretien, elle nous parle de l'intérêt de l'IA pour la linguistique en général et pour la linguis- tique appliquée en particulier.

Les différents articles du numéro ex- plorent des thématiques très diverses. Il est néanmoins possible d'identifier trois axes principaux autour desquels les contributions se regroupent :

1. L'IA en salle de classe

2. L'IA au service de la formation

3. Les nouveaux outils d'IA

<footnote n="1">1. Au niveau internationale, le «Guide pour l'IA générative dans l'éducation et la recherche» de l'UNESCO; au niveau Suisse, les «Recommandations pour une utilisation réfléchie et mesurée dans l'enseignement» de la CIIP, entre autres, disponible ici.</footnote>
> « L'IA soulève des questions éthiques, écologiques, techniques, sociales et même existentielles indéniables. [...] Quelle que soit la perspective adoptée, l'IA révolutionne profondément notre expérience en tant qu'enseignant.es de langues. »

## L'IA en salle de classe

Ce premier axe présente des expériences concrètes d'enseignement qui mobilisent l'IA et analysent son impact sur l'apprentissage.

L'article de Berthele explore l'apport de ChatGPT dans l'apprentissage lexical d'une langue étrangère, comparé à des techniques classiques, comme les cartes de vocabulaire.

Le travail de Cavaleri, Hersch et Kolde, qui propose un outil pour évaluer les caractéristiques stylistiques de productions écrites en latin, montre comment exploiter l'IA pour l'enseignement des langues anciennes.

La contribution de Raveling propose des pistes pour utiliser LATILL dans l'enseignement de l'allemand langue étrangère.

De leur côté, Brocca & Iniesta Jimenez examinent l'impact de ChatGPT sur les tâches de production écrite en espagnol, tandis que Raaflaub et Reber proposent un guide pratique pour intégrer des instruments de traduction, basés sur l'IA, dans les tâches d'écriture dans l'enseignement de niveau débutant.

## L'IA au service de la formation

Ce deuxième axe explore comment l'IA peut être mise au service de la formation des enseignant.e.s, un domaine central pour la profession.

L'article de Baradel, celui de Schauber, ainsi que la contribution de Kilickaya s'inscrivent dans cette perspective. Ces travaux analysent comment l'IA peut alléger et faciliter la planification et la production d'activités pédagogiques, tout en soulignant la nécessité d'une approche critique et réflexive. Dans cette même

lignée, le travail de Cotelli et de son équipe met en avant l'importance d'une « littératie numérique » et la nécessité de fournir des outils « méta » pour une gestion appropriée de l'IA dans la formation.

## Les nouveaux outils d'IA

Le dernier axe regroupe les articles qui introduisent des outils novateurs pour l'enseignement des langues et nous donnent l'occasion d'inaugurer une nouvelle section dans la revue, *Nuovi strumenti*.

Tschupp et Borloz présentent *English Quest*, un jeu vidéo dédié à l'apprentissage de l'anglais, tandis que Gruber décrit *Mizou*, un outil pour l'apprentissage de l'anglais des affaires. Ferris et al., pour leur part, proposent une réflexion sur la façon dont l'IA peut créer un environnement d'apprentissage linguistique « immersif ».

Finalement, et de manière transversale, sans entrer dans un axe spécifique, la contribution d'Alloatti et Montemarano analyse plusieurs enjeux: comment l'IA reconfigure l'enseignement des langues, quel est le rôle de l'enseignant.e, et ce que l'IA suppose en termes de conception pédagogique.

En somme, ces contributions montrent que, même si l'IA pourrait remplacer certains aspects du travail des enseignant.e.s, elle demeure avant tout un outil au service de la pratique. Ce sont les pratiques qui se transforment, le rôle de l'enseignant.e qui évolue, et, en fin de compte, la nature même du métier qui se reconfigure progressivement. Voici notre modeste contribution pour encourager la réflexion dans ce processus de transformation.

Sabine Christopher (Phd en Sciences de la communication) est collaboratrice scientifique à l'Osservatorio linguistico della Svizzera italiana (OLSI)

Laura Loder Buechel (Phd en Linguistique) est enseignante de didactique de l'anglais à la HEP Zurich.

Verónica Sánchez Abchi (Phd en Linguistique) est collaboratrice scientifique à l'IRDP (Institut de Recherche et de documentation pédagogique) et enseignante de didactique de l'espagnol à l'Université de Genève.
Intervista

# IMPARARE LE LINGUE CON L'IA GENERATIVA: VINCERE IL GIRO D'ITALIA ALLENANDOSI SU UN'E-BIKE?

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

## Anna-Maria De Cesare
| TU Dresden

### Testi generati dall'IA sotto la lente della ricerca linguistica

L'interesse di ricerca di Anna-Maria De Cesare è rivolto alla grammatica dell'italiano, anche in prospettiva contrastiva con altre lingue, alla sociolinguistica e alla linguistica del testo. Per *Babylonia* ha recentemente co-curato il numero tematico 3/2021 *La rappresentazione delle donne nelle pratiche didattiche, nei discorsi, nelle lingue* (assieme a Matteo Casoni). Ha al suo attivo numerose pubblicazioni su un'ampia varietà di generi testuali e attualmente si focalizza sui testi generati automaticamente. Le rivolgiamo tre domande sulle sue attuali attività di ricerca.

#### 1. Qual è l'interesse dell'IA sia per la linguistica generale sia per la linguitica applicata, in particolare per l'insegnamento e l'apprendimento delle lingue?

L'interesse è molto grande in entrambi i casi. Per quanto riguarda innanzitutto la linguistica generale,

l'IA cosiddetta *generativa* ci chiede di tornare a riflettere su alcune domande cruciali. Tra queste: qual è la differenza tra l'acquisizione di una lingua (nativa) da parte di un essere umano (bambino) e da parte di una macchina, in particolare dei modelli linguistici di grandi dimensioni, come GPT-3.5 e GPT-4 (alla base di ChatGPT)? O ancora: quali lingue, o varietà di lingue, sono in grado di riprodurre in modo soddisfacente questi modelli linguistici, programmati per riprodurre la scrittura umana?

Nel campo della linguistica applicata, l'IA generativa può essere sfruttata a fini molto diversi. I modelli linguistici possono aiutarci a pianificare il programma di un intero corso, ma anche a creare esercizi per una specifica lezione, di grammatica, di lettura e così via. ChatGPT, inoltre, può anche fungere da partner 'conversazionale', in scambi dialogici che si svolgono per iscritto. Un uso dei modelli linguistici che trovo particolarmente

Copyright TU Darmstadt

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

Anna-Maria De Cesare è Professoressa Ordinaria di linguistica romanza presso la Technische Universität Dresden.
rilevante consiste nel proporre unità didattiche che mirano a valutare le abilità scrittorie di ChatGPT, che si pongono cioè come obiettivo quello di allenare lo spirito critico di chi impara a scrivere. Le domande che l'insegnante si può porre assieme a chi è in classe sono, tra le altre, le seguenti: qual è la qualità dei testi generati da ChatGPT? ChatGPT è in grado di correggere un testo scritto da chi è in classe? Dove e come corregge? Queste domande, a loro volta, permettono di riflettere su questioni di portata più generale: è utile usare strumenti come ChatGPT per scrivere o correggere un proprio testo?

## 2. Hai recentemente lanciato una nuova rivista scientifica, AI-Linguistica. Linguistic Studies on AI-Generated Texts and Discourses (AI-Ling), dedicata ai testi generati dall'intelligenza artificiale considerati nell'ottica delle varie branche della linguistica. Puoi scrivere il progetto?

Il principale obiettivo della rivista *AI-Linguistica*, nata all'inizio del 2024, consiste nel promuovere lo studio, nei vari indirizzi della linguistica, di una nuova tipologia testuale: quella dei testi generati in modo automatico. Per via della sua novità, questa tipologia ha confini esterni e interni ancora poco netti. Ne fanno parte non solo i testi scritti generati *ex novo* con sistemi basati sull'intelligenza artificiale, come quelli prodotti con l'ausilio di ChatGPT, ma anche le tradizioni automatiche basate su reti neurali e i messaggi vocali prodotti da diversi tipi di chatbot e assistenti virtuali, come Alexa e Siri.

*AI-Linguistica* accoglie contributi incentrati sia su fenomeni linguistici, preferibilmente legati alle lingue romane e germaniche, sia sui discorsi che ruotano attorno ai testi generati. Oltre ai classici articoli scientifici, accetta anche contributi brevi (tra le 3'000 e le 6'000 parole), che fanno il punto su un fenomeno o un concetto specifico. Il primo articolo breve pubblicato nella rivista è una riflessione critica sul concetto e sul termine di allucinazione (https://doi.org/10.62408/ai-ling.v1i1.9).

La rivista è *Diamond Open Access*: non ha fini di lucro, è gratuita sia per chi pubblica un contributo sia per chi lo legge. Invito chi volesse saperne di più a consultare il sito della rivista: https://ai_ling.journals.qucosa.de/ai_ling/about

## 3. Alla TU Dresden hai organizzato la seconda edizione del convegno "Automated texts In the ROMance languages and beyond" (AI-ROM-II) che si è tenuta il 2 e 3 settembre 2024. Ci puoi parlare di questo convegno: quali sono le linee di ricerca e quali acquisizioni più recenti potrebbero avere delle rifercussioni sull'apprendimento e l'insegnamento delle lingue?

Anche il convegno, come la rivista *AI-Linguistica*, mira a promuovere e stimolare la ricerca sui testi generati nel campo della linguistica romanza. Nei due ambiti citati (apprendimento e insegnamento delle lingue) è importante conoscere bene sia le potenzialità (di cui si è già parlato sopra) sia i limiti dell'IA generativa. Si sostiene a volte, in modo semplicistico, che i testi prodotti dai modelli linguistici siano paragonabili o addirittura indistinguibili da quelli scritti da esseri umani. La ricerca attuale sta però mostrando che esistono in realtà molte spie linguistiche (di tipo lessicale, interpuntivo e grammaticale) e testuali che permettono di distinguere la scrittura prodotta da una macchina da quella di una persona in carne e ossa. Conoscere l'inventario dei tratti distintivi dell'italiano generato si rivela oggi essenziale sia per chi insegna una lingua (anche come L2) sia per chi la impara.

A chi impara una lingua (nel caso di cui stiamo parlando, nella sua veste scritta), questo inventario permette

di capire che i testi generati non possono servire da modello di buona scrittura: essendo il prodotto di un algoritmo, questi testi tendono ad asomigliarsi e a essere molto ripetitivi a tutti i livelli: nella scelta del lessico, nella costruzione delle frasi e perfino nella forma delle unità testuali (per esempio, i blocchi di testo tendono ad avere una dimensione simile). A chi insegna permette invece di valutare se il testo che sta leggendo è della mano di una persona che impara a scrivere o se è stato generato da un algoritmo. In ambito educativo bisogna far capire che non vale la pena usare i testi generati in modo abusivo: l'acquisizione della scrittura, a qualsiasi livello, richiede una continua esercitazione e dunque molto impegno. Non si può pretendere di vincere il Giro d'Italia allenandosi su un'e-bike...

Un altro grosso limite dei modelli linguistici, almeno di quelli attualmente disponibili, è che anche quelli più avanzati (come GPT-4o) sono addestrati su una base dati in cui l'inglese è sovrarappresentato. Gli studi mostrano che la natura dei dati di addestramento lascia delle 'impronte' più o meno visibili: i testi generati in italiano (ma lo stesso vale per quelli prodotti in francese, spagnolo ecc.) sono costellati di strutture che ricalcano quelle della lingua inglese. Si punta spesso il dito contro le cosiddette allucinazioni, relative agli errori di tipo contenutistico, ma sono altrettanto gravi gli errori e le distorsioni di tipo linguistico e testuale. Conoscere i limiti dell'italiano generato è molto importante, soprattutto per chi impara a scrivere in italiano come lingua seconda.

> «Conoscere l'inventario dei tratti distintivi dell'italiano generato si rivela oggi essenziale sia per chi insegna una lingua (anche come L2) sia per chi la impara.»
## APPRENDRE DES MOTS EN FLE AVEC CHATGPT

Questo studio si interessa all'uso di ChatGPT per l'apprendimento del vocabolario in francese come lingua straniera. Sapendo che imparare il vocabolario utilizzando schede (flashcard) costituisce uno dei metodi più efficaci, lo confrontiamo con un approccio di apprendimento basato sull'impiego di ChatGPT. I partecipanti sono 51 giovani adulti in formazione (livello terziario, universitario o pedagogico HEP), per lo più germanofoni.

In un primo momento, i partecipanti dovevano imparare 20 parole con due supporti diversi (Quizlet e ChatGPT) e in quattro liste distinte, al fine di variare le parole studiate con entrambi i supporti. Una metà dei partecipanti ha lavorato prima con Quizlet e poi con ChatGPT, mentre l'altra metà ha seguito la procedura in ordine inverso. Ai partecipanti è stato poi chiesto di utilizzare le parole apprese per scrivere una lettera di reclamo riguardante la Mensa della loro alta scuola. La ritenzione delle parole è stata infine testata tramite un post-test dopo una settimana.

I risultati mostrano che le parole apprese con Quizlet vengono utilizzate maggiormente nel compito scritto rispetto alle parole studiate con ChatGPT. Il post-test indica inoltre che i partecipanti ricordano meglio le parole apprese con Quizlet. Discutiamo questi risultati ponendoci la questione di quanto le due condizioni di apprendimento possano aver favorito la creazione e l'approfondimento delle tracce mnemoniche, facendo riferimento ai concetti di profondità di elaborazione (depth of processing), involvement load, e a teorie che considerano le risorse limitate nell'apprendimento del vocabolario.

[traduit par ChatGPT]

Tema

### Raphael Berthele

Université de Fribourg

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

Raphael Berthele est professeur de plurilinguisme à l'université de Fribourg. Il a étudié et travaillé aux universités de Fribourg, Tübingen, Berkeley et Berne. Il a cofondé l'Institut de plurilinguisme fribourgeois en 2008. Il est responsable de deux programmes de master en sciences du plurilinguisme et en didactique des langues étrangères. Ses recherches portent sur divers aspects du plurilinguisme, du plan cognitif au plan social. Ces dernières années, il s'est consacré à l'étude empirique du plurilinguisme réceptif, à l'acquisition de la littératie plurilingue, à l'expression des relations informationnelles et spatiales chez les bi- et plurilingues, et aux différences individuelles dans l'apprentissage des langues.

## Contexte et questions de recherche

Les enquêtes menées auprès des enseignants-e-s de langues vivantes révèlent souvent que le développement des ressources lexicales en langue cible demeure un défi majeur. En comparaison de l'apprentissage incident du vocabulaire qui repose, par exemple, sur la lecture ou le visionnage de matériel audiovisuel, les études empiriques démontrent la plus grande efficience de l'apprentissage délibéré et ciblé de mots, notamment par l'emploi de fiches (parfois appelées fiches bristol, angl. flashcards ; cf. Webb et al. 2020). Dans le projet de recherche présenté ici, notre but était de comparer l'efficacité de l'apprentissage par fiches à une méthode alternative qui implique l'interaction des apprenant-e-s avec un système comme ChatGPT, désormais largement accessible depuis que les agents conversationnels se sont généralisés. Concrètement, nos deux questions étaient les suivantes :

Est-ce que l'interaction avec ChatGPT en tant que 'coach lexical' pour des mots difficiles...

(1) ... aide les apprenant-e-s à utiliser ces mots dans une tâche écrite?

(2) ... permet d'apprendre ces mots de manière efficace?

Notre hypothèse était que le travail avec un agent conversationnel permettrait aux apprenant-e-s de développer et d'approfondir leurs connaissances lexicales avec davantage d'engagement. En raison de la nouveauté de l'outil et de son caractère ludique, nous partions du principe qu'une activité interactive avec ChatGPT entraînerait un degré d'engagement plus élevé dans la tâche. Cette intuition se voyait renforcée par le fait que le traitement cognitif de l'output généré par cet outil devait naturellement inciter l'apprenant-e à évaluer la justesse et la pertinence du texte produit, ce qui conduirait à une meilleure mémorisation des items lexicaux, selon la théorie
de la charge d'implication ('involvement load'; Yanagisawa & Webb, 2022). L'im-
plication, telle qu'elle est conçue dans
cette approche théorique, comporte trois
dimensions qui chacune contribue à l'ap-
prentissage de nouveaux mots: Le be-
soin d'exprimer une idée dans la langue
cible ('need'), la recherche de moyens
linguistiques permettant de l'exprimer
('search') et la vérification du résultat de
cette recherche lors de la mise en mots
('evaluation'). Dans le cadre de notre pro-
jet, les deux dimensions recherche et éva-
luation semblent particulièrement perti-
nentes. De plus, l'interaction avec l'agent
conversationnel devrait, selon la théorie
de la profondeur du traitement (Craik
& Tulving, 1975), également favoriser la
mémorisation, puisque la tâche décrite
ci-dessous met l'accent principalement
sur la dimension sémantique des mots.

Tâche et déroulement

La langue cible de notre expérience didac-
tique était le français langue étrangère.
Les participant-e-s étaient des apprenants
adultes majoritairement germanophones,
tous étudiant-e-s au sein d'une haute
école (pédagogique ou universitaire) en
Suisse. Nous avons conçu une tâche
écrite dans une orientation communi-
cative. Cette tâche consistait à rédiger
un courriel au rectorat de la haute école,
afin de contester les prix trop élevés pra-
tiqués par la Mensa. De plus, la consigne
prévoyait que d'autres doléances doivent
figurer dans cette lettre (environ 250
mots), notamment la mise à disposition
de davantage d'espace de pique-nique et
de fours à micro-ondes.

Avant de récolter les données, nous avons
fait générer à l'IA ChatGPT (gpt-3.5-tur-
bo) plusieurs lettres sur la base de cette
consigne. Dans ces lettres, nous avons
identifié des entités lexicales difficiles à
apprendre, d'abord de manière introspec-
tive et intuitive. Nous nous sommes abs-
tenus de pré-tester la connaissance de ces
mots, car un tel pré-test aurait potentiel-
lement déjà contribué à l'apprentissage
des items. D'autre part, pour l'expérience
finale, nous n'avons sélectionné que des
mots qui, selon l'outil Flelex<fnref n="1" />, sont ensei-
gnés à des niveaux avancés (C1, C2). Ceci
afin de minimiser la probabilité que ces
mots fassent déjà partie du vocabulaire
productif des apprenants.

« Dans la condition ChatGPT, un éventuel
effet positif dû à l’output idiomatique en
langue cible illustrant l’emploi des mots
en contexte serait donc contrecarré par
une surcharge informationnelle. »

abordable / accroître / afin de / bondé /
chronophage / défavoriser / en dépit de
/ en outre / impérativement / judicieux
/ l'agacement (m.) / l'aménagement /
l'entrave (f.) / l'épanouissement / l'in-
fléchissement (m.) / le gaspillage / no-
tamment / pallier / soucieux / subvenir
aux besoins de qqn

Au moyen de ces 20 items, nous avons
composé quatre listes différentes qui ont
été attribuées aux participant-e-s de ma-
nière aléatoire. Chaque participant-e a
tenté de mémoriser la moitié des mots
durant 15 minutes à l'aide des ques-
tions spécifiques posées au ChatGPT et
l'autre moitié des items, pour la même
durée, avec des fiches numériques (sur
la plateforme Quizlet). Une moitié des
participant-e-s a travaillé d'abord avec
Quizlet et ensuite avec Chat GPT, alors
que l'autre moitié des participants a suivi
la procédure inverse.

Les apprenant-e-s étaient libres de tra-
vailler avec des fiches Quizlet en ver-
sion français-allemand, français-italien
ou français-anglais. La réalisation de la
tâche avec ChatGPT était standardisée
dans la mesure où les participant-e-s
étaient priés d'utiliser pour chaque mot
des consignes (*prompts*) préformulées. La
première consigne consistait à demand-
der à ChatGPT d'expliquer le mot «...»
de manière simple. Puis, il fallait demand-
der à l'outil d'écrire 3 phrases avec le mot
«...» afin d'obtenir des exemples de son
usage en contexte. Les réponses étaient
sauvegardées au moyen d'un formulaire
dans lequel les participant-e-s collaient
l'output obtenu (voir l'encadré pour un
exemple).

<footnote n="1">1 https://cental.uclouvain.be/cefrlex/flelex/search/</footnote>
1. (1) Explique le mot suivant en langage simple: **pallier**

Le mot « pallier » signifie trouver une solution temporaire à un problème ou une situation difficile, sans pour autant résoudre complètement le problème à long terme. C'est un peu comme mettre un pansement sur une blessure, cela aide à limiter les dégâts momentanément, mais cela ne guérit pas complètement la blessure.

2. (2) Fais trois phrases en français qui contiennent ce mot: **pallier**

1. Il faut trouver une solution pour pallier ce manque de personnel.

2. Les vitamines peuvent aider à pallier les carences alimentaires.

3. Les mesures d'urgence ont été mises en place pour pallier les conséquences de la catastrophe naturelle.

Les fiches Quizlet, rédigées de façon minimale, comportaient uniquement la traduction du mot français vers l'allemand, l'anglais ou l'italien. Dans l'élaboration de notre expérience, nous avons évoqué des alternatives, par exemple d'ajouter des phrases contenant le mot cible ou des images. Finalement, nous avons opté pour la solution la plus minimaliste afin de maximiser l'effet (hypothétique) de l'information beaucoup plus substantielle fournie par ChatGPT sur l'utilisation et l'apprentissage des mots.

Dans le cas de mots polysémiques, seule la traduction pertinente pour la tâche décrite ci-dessus était indiquée (p. ex. *pallier* – *ausgleichen/ovviare/compensate for*).

> « Nous avons constaté que les apprenant-e-s qui travaillaient avec ChatGPT étaient confronté-e-s à une activité complexe nécessitant le traitement d'une grande quantité d'informations. »

Afin de s'assurer que l'output généré par l'IA soit lu, les participant-e-s devaient répondre à de simples questions concernant les réponses fournies par ChatGPT (qualité de la description du sens ou pertinence des trois exemples). Les réponses des participant-e-s n'ont pas été analysées.

Dans la phase finale de la récolte, nous avons demandé aux participant-e-s d'écrire la lettre de réclamation concernant la mensa en les priant explicitement d'utiliser autant de mots que possible. Ces lettres manuscrites ont été transcrites par nos soins. L'analyse a ensuite principalement consisté à répertorier, dans chaque lettre, les emplois de mots appris. De manière plus approfondie, nous avons également observé si les emplois de ces mots avaient donné lieu à des erreurs et, le cas échéant, celles-ci ont été catégorisées en différents types (p. ex. orthographe, grammaire). Exactement une semaine après la rédaction de la lettre, les participant-e-s ont passé un post-test, afin de vérifier si les nouveaux mots français avaient bien été mémorisés. Ce test a opérationnalisé la profondeur des connaissances lexicales en demandant aux participants de traduire le mot cible en L1, et en leur donnant la possibilité de former une phrase dans la langue cible contenant ce mot.

## Échantillon

Plusieurs groupes d'apprenant-e-s ont participé au projet de recherche. Les participant-e-s étaient des étudiant-e-s de divers programmes et facultés de l'Université de Fribourg ainsi que des HEP (Hautes Écoles pédagogiques) de Zurich et de Berne. Au total, 51 personnes ont pris part à l'étude. La moyenne d'âge était de 22,7 ans. Le niveau de français de ces apprenant-e-s se situait entre B1 et B2. Les participant-e-s avaient majoritairement l'allemand – seule ou combinée à une seconde langue – pour L1 (N =38), mais d'autres L1 étaient également représentées, à savoir: l'italien (N=12), l'albanais (N=2), l'anglais et le tamoul (N=1 respectivement). Cinq participant-e-s se considéraient comme bilingues avec l'allemand et une autre langue (auto-évaluation).

35 étudiant-e-s (groupe expérimental) ont suivi le protocole décrit ci-dessus, alors que 16 autres n'ont travaillé que
10 mots de la liste, mais au moyen des deux plateformes (Quizlet et ChatGPT). La constitution de ce 'groupe contrôle' était en fait une erreur en matière de design expérimental. Celle-ci s'est cependant avérée utile puisque ce groupe nous permet de comparer l'utilisation et la mémorisation de mots non-travaillés ainsi que de mots ayant été appris avec les deux méthodes.

## Mots employés dans les textes

Les analyses des lettres rédigées par les participant-e-s indique que les mots appris dans Quizlet (moyenne de 3.3 mots utilisés) sont davantage employés que ceux étudiés grâce à ChatGPT (moyenne de 1.3 mots). La figure 1 permet de comparer l'emploi de chacun des 20 mots dans les deux conditions. Seul un mot (afin de) apparaît plus fréquemment dans les textes lorsqu'il est appris selon la condition ChatGPT. Le groupe contrôle (données non présentées dans le graphique), qui a travaillé les mêmes 10 mots avec les deux outils, utilise en moyenne 5.9 mots dans les textes rédigés. Les mots absents de la liste du groupe contrôle ne sont employés que sporadiquement (moyenne de 0.20).

Bien que les résultats que nous donnent à voir la statistique descriptive soient d'ores et déjà éloquents, nous avons voulu vérifier l'impact de la condition sur l'utilisation des mots appris lors de la rédaction des lettres au moyen d'un modèle logistique mixte. Ce modèle a pour fonction de mesurer la probabilité de l'emploi d'un mot spécifique des listes de vocabulaire mémorisé dans le texte écrit. Le facteur fixe correspond à la condition (Quizlet vs. ChatGPT), alors que les facteurs aléatoires sont l'item lexical (ordonnées à l'origine aléatoires), ainsi que le/la participant-e (ordonnées à l'origine aléatoires et pentes par condition aléatoires). Le résultat montre un effet significatif (p<0.001) de la condition (les chances logarithmiques augmentent de 1.5 pour la condition Quizlet). L'inclusion des L1 comme covariable ne contribue pas au modèle de manière notoire.

Dans la plupart des cas, lorsqu'un mot est employé, les erreurs sont plus nombreuses dans la condition ChatGPT que dans la condition Quizlet. Nous pouvons donc conclure qu'au moment de

la rédaction d'un texte, il est plus probable de se rappeler d'un mot appris avec Quizlet et que son emploi sera également plus correct.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 1
Proportion d'utilisation par mot et par condition (groupe contrôle pas compris)</figcaption></figure>

## Mots retenus après une semaine

Lors de la passation du post-test, après une semaine, chaque participant-e a dû répondre à des questions posées sur chaque mot étudié. En nous basant sur l'idée de la profondeur des connaissances lexicales (Wesche & Paribakht 1996), chaque mot (p. ex. <pallier>) a été présenté aux participant-e-s qui devaient indiquer / formuler une réponse selon les options suivantes:

- Je n'ai encore jamais vu ce mot.

- J'ai déjà rencontré ce mot mais je ne sais pas / plus ce qu'il signifie.

- J'ai déjà rencontré ce mot et il signifie ... (entrez un synonyme, une traduction, une brève explication dans le champ qui s'affichera)

Je sais comment utiliser ce mot correctement dans une phrase en français.

Lorsque la troisième option était choisie, un champ additionnel à compléter s'affichait. Ensuite, le dernier champ s'affichait afin que les participant-e-s puissent entrer une phrase (colonne 'bonus' de la Figure 2). Les réponses entrées dans ces deux derniers champs ont été évaluées manuellement par notre équipe.
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>**Figure 2**
Résultats du post-test après une semaine en fonction des conditions. Souvenir du sens des mots et utilisation correcte du mot dans une phrase (colonne 'bonus').</figcaption></figure>

Sur la base de ces données, nous pouvons
comparer le niveau de rétention en mé-
moire des items dans les deux conditions.
En utilisant Quizlet, les participant-e-s se
rappellent en moyenne d'environ 50 %
des mots, pour seulement 30 % dans la
condition ChatGPT. La figure 2 distingue
plusieurs niveaux de connaissances lexि-
cales, selon que les participant-e-s se rap-
pellent du mot (mais peut-être seulement
de manière incorrecte); se rappellent du
mot de manière correcte (les partici-
pant-e-s ont été capables de donner un
synonyme, une traduction, etc.); savent
utiliser le mot correctement en contexte.

Les résultats du groupe ayant utilisé les
deux méthodes pour les mots ne sont
pas donnés ici. Sans surprise, le taux de
retention est bien plus élevé dans cette
condition par rapport aux deux condi-
tions comparées dans la Figure 2.

À nouveau, la modélisation statistique,
que ce soit pour le niveau de mémorisa-
tion le plus bas (les participant-e-s ne se
rappellent pas vs. se rappellent du mot)
ou pour un niveau plus élevé (aucun sou-
venir ou souvenir incorrect vs. souvenir
correct du mot) tel que décrit ci-dessus,
indique des résultats significativement
meilleurs dans la condition Quizlet
(p<0.05, augmentation des chances lo-
garithmiques de 4.18 pour le premier

niveau, i.e. aucun souvenir vs. souvenir;
p<0.001, augmentation des chances lo-
garithmiques de 1.43 pour le deuxième
niveau, i.e. aucun souvenir ou souvenir
incorrect vs. souvenir correct du mot).

Discussion

Cette exploration de l'utilisation d'un
agent conversationnel à des fins péda-
gogiques est une première tentative qui
présente des limites importantes.

Lors de l'observation du travail indivi-
duel ainsi que lors du débriefing avec les
participant-e-s, nous avons constaté que
les apprenant-e-s qui travaillaient avec
ChatGPT étaient confronté-e-s à une ac-
tivité complexe nécessitant le traitement
d'une grande quantité d'informations. Les
apprenant-e-s qui disposaient d'un ni-
veau de lecture intermédiaire en français
passaient ainsi beaucoup de temps à lire
et à essayer de comprendre l'output de
l'outil. Notre paradigme expérimental qui
prévoyait d'employer un nombre de mots
pour une passation estimée à une heure, a
probablement surestimé la quantité d'in-
formations que ces apprenant-e-s étaient
en mesure de traiter en langue étrangère.
La plus grande richesse informationnelle
qui pourrait potentiellement améliorer
l'apprentissage selon les théories de la
charge d'implication ('involvement load')
et de la profondeur de traitement a été
en quelque sorte noyée dans la surcharge
d'informations et dans la complexité de
la condition ChatGPT.

Les meilleurs résultats observés dans
la condition Quizlet (bien moins riche
en informations) confirme le principe
sous-jacent à certaines théories de l'ap-
prentissage lexical qui postulent qu'une
possible compétition entre différentes di-
mensions informationnelles péjorerait
l'apprentissage (Barcroft 2015). L'effet
potentiellement délétère d'un surplus
d'informations expliquerait aussi d'autres
observations que nous avons réalisées
dans une étude récente à propos de l'em-
ploi contre-productif de fiches répondant
à une modalité plurilingue (plutôt que
bilingue) pour l'apprentissage de nou-
veaux mots (Deuber & Berthele 2024).
Dans la condition ChatGPT, un éventuel
effet positif dû à l'output idiomatique en
langue cible illustrant l'emploi des mots
en contexte serait donc contrecarré par
une surcharge informationnelle.
> « L'emploi d'agents conversationnels dans une perspective de développement et d'approfondissement des connaissances lexicales présente un potentiel didactique certain. »

Nous restons néanmoins convaincus que l'emploi d'agents conversationnels dans une perspective de développement et d'approfondissement des connaissances lexicales présente un potentiel didactique certain, ce qu'ont confirmé certain-e-s participant-e-s à l'étude. Le protocole expérimental employé lors de cette dernière était cependant trop rigide et la quantité d'information à traiter dans un laps de temps imposé et relativement court était trop importante.

Plusieurs pistes pourraient être poursuivies pour de futures explorations. Afin d'augmenter la validité écologique de la tâche, une plus grande liberté de choix pourrait être donnée aux apprenant-e-s en ce qui concerne les prompts qu'ils entrent dans l'agent conversationnel. Ceci rendra bien évidemment l'analyse plus compliquée puisque le comportement des apprenant-e-s ne sera très certainement pas uniforme. Cependant, des enquêtes plus qualitatives et observationnelles sur l'utilisation d'agents conversationnels pourraient mettre en exergue l'emploi par les apprenant-e-s de stratégies integratives fructueuses et innovantes – dont on pourrait, dans un deuxième temps, à nouveau tester les apports en suivant un paradigme expérimental plus contrôlé.

Les agents conversationnels pourraient bien évidemment être mis à profit dans

une perspective acquisitionnelle au travers d'autres types d'activités. L'apprenant-e peut, par exemple, se servir de l'output de ChatGPT pour le comparer à ses propres productions, s'en servir à des fins de 'correction' ou en vue de la réécriture d'un précédent brouillon. Par une telle procédure, l'apprenant-e renouvellerait ainsi la comparaison entre la production rédigée de manière autonome et la version corrigée par l'IA.

Ces scénarios (et bien d'autres) partent évidemment du principe que les apprenant-e-s ont véritablement envie d'apprendre à mieux formuler et pas simplement à produire rapidement du texte dans la langue cible. Dans ce dernier cas, la disponibilité de ChatGPT, DeepL et autre GoogleTranslate rendrait l'apprentissage de compétences rédactionnelles dans une langue étrangère superflu.

## Références bibliographiques

**Barcroft, J.** (2015). Specificity in Type of Processing and Learning: The TOPRA Model. In Lexical Input Processing and Vocabulary Learning (pp. 57–68). John Benjamins Publishing Company. https://benjamins.com/catalog/lllt.43.05ch5

**Craik, F., & Tulving, E.** (1975). Depth of Processing and the Retention of Words in Episodic Memory. Journal of Experimental Psychology: General, 104, 268–294. https://doi.org/10.1037/0096-3445.104.3.268

**Deuber, F., & Berthele, R.** (2024). Vocabulary card learning: Testing multilingual translations and increased semantic processing. Language Teaching Research, 13621688241254311. https://doi.org/10.1177/13621688241254311

**Webb, S., Yanagisawa, A., & Uchihara, T.** (2020). How Effective Are Intentional Vocabulary-Learning Activities? A Meta-Analysis. The Modern Language Journal, 104(4), 715–738. https://doi.org/10.1111/modl.12671

**Wesche, M., & Paribakht, S. T.** (1996). Assessing Second Language Vocabulary Knowledge: Depth Versus Breath. Canadian Modern Language Review 53, 13–40.

**Yanagisawa, A., & Webb, S.** (2022). Involvement load hypothesis plus: Creating an improved predictive model of incidental vocabulary learning. Studies in Second Language Acquisition, 44(5), 1279–1308. https://doi.org/10.1017/S0272263121000577

**Remerciements:** cette étude a été conçue et menée lors d'un séminaire que j'offre dans le cadre du Master Didactique des Langues Étrangères de l'Université de Fribourg. Ce projet collaboratif a été mené à bien par notre groupe au cours du semestre de printemps 2023. Je tiens à remercier Benjamin Abt, Laura Berger, Jordy Lorenzo, Livia Rose, Eva Roski, Noémie Schalbetter et Lisa Schneider pour leur collaboration. Merci aux collègues de différentes haute écoles (Oriana Sassone PHZH, Elisabeth Reiser Bello-Zago UNIFR, Simone Ganguillet PHBE) et leurs étudiant-e-s d'avoir participé à la récolte de données. Un grand merci aussi à Nicolas Félix pour sa relecture critique d'une première version de cet article.
## UN CLASSIFICATEUR DE CICÉRONIANITÉ POUR TRAVAILLER SUR LES IDIOMES LATINS

In diesem Artikel schlagen wir vor, einen Cicero-Klassifikator zu verwenden, d. h. eine künstliche Intelligenz (KI), die darauf trainiert ist, einen von Cicero verfassten Text zu erkennen, um Lernenden dabei zu helfen, lateinische Idiome zu erfassen und sich anzueignen um sich dadurch besser ausdrücken zu können. Das System erlaubt es auch, der Übung des lateinischen Aufsatzes eine spielerische Facette hinzuzufügen und den Schülerinnen und Schülern einige Besonderheiten der lateinischen Sprache bewusst zu machen, sowie die Relevanz ihrer Kenntnis. Da der Klassifikator per se fehlbar ist, bieten die Aktivitäten außerdem die Gelegenheit, mit den Schülerinnen und Schülern über Autoritätsfragen im Zusammenhang mit den Produktionen der KI zu diskutieren. Der Klassifikator ist kostenlos auf Deutsch, Französisch und Englisch unter https://latin-ia.hepl.ch/classifier verfügbar.

**Damien Cavaleri**
**ÜER-MI, Haute École Pédagogique Vaud**

**Micha Hersch**
**ÜER-MI, Haute École Pédagogique Vaud**

**Antje Kolde**
**ÜER-MI, Haute École Pédagogique Vaud**

En classe de latin, le travail en communication, notamment en expression, est souvent laissé de côté. Cela est dû en partie aux habitudes d'enseignement et au manque de locuteur-e-s natif-ve-s ou de niveau C2. Il en résulte que l'activité d'expression présente des difficultés supplémentaires en latin par rapport à une langue moderne. En effet, non seulement les élèves et les enseignant-e-s sont confronté-e-s aux difficultés inhérentes à l'expression, respectivement à la correction, dans une langue tierce, mais surtout il peut exister une certaine appréhension vis-à-vis d'une activité peu habituelle. Pourtant ce travail d'expression relève d'une importance cruciale dans le processus d'acquisition de la langue (Canale & Swain, 1980; Swain, 1985; Nation, 2007). En ce sens, il nous a semblé utile de développer des moyens pour faciliter ce genre d'activité en classe. Dans ce contexte, un « classificateur de cicéronianité » — l'IA dont il est question dans cet article — a été développé dans une double optique: d'une part, faciliter l'expression en latin, c'est-à-dire, réduire la difficulté perçue de

l'activité et, d'autre part, favoriser la prise de contrôle par les élèves de la langue et de ses idiomes.

Le classificateur de cicéronianité est un petit modèle de classification textuelle. Il tourne dans un navigateur web et consomme donc peu de ressources en comparaison avec les IA conversationnelles actuellement en vogue. Il a été entraîné sur un corpus de textes latins à différencier des séquences écrites par Cicéron de celles d'autres auteurs latins. Pour l'utiliser, il suffit de lui fournir une phrase ou, mieux, un paragraphe latin. En retour, l'utilisateur reçoit un score en pourcentage. Ce « score de cicéronianité » représente, selon le modèle, une mesure de similarité de la séquence latine fournie au style de Cicéron. Des séquences trop courtes ne fournissant pas assez d'information à analyser, le modèle indique également un degré de fiabilité du score produit (fiable, moyennement fiable, non fiable). Le présent article décrit dans sa première partie comment cet outil a été utilisé dans diverses classes de latin en
Grâce à l'usage pratique de tournures et de constructions idiomatiques (par exemple, l'ablatif absolu ou la construction infinitive), les élèves non seulement s'emparent de la langue latine, mais surtout se construisent une sorte de boîte à outils d'expressions latines.

Suisse romande pour travailler les notions d'idiomes en latin, en s'appuyant sur ceux que présentent les textes de Cicéron — les élèves devaient en effet reformuler des phrases dans le but de tromper le classificateur et de se faire passer pour Cicéron. Dans sa seconde partie, il en analyse quelques apports que l'expérience aura mis en évidence.

Le modèle est librement disponible sur le site internet du projet : https://latin-ia.hepl.ch/classifier.

## À l'usage

En classe, les élèves reçoivent donc une phrase ou un paragraphe latin écrit par un auteur contemporain, par ChatGPT ou par un auteur latin et ont la mission d'en faire monter le score de cicéronianité en recourant à des idiomes latins, tels que l'ablatif absolu, ou des spécificités du style de Cicéron, comme l'interpellation des juges. Pour que l'activité se déroule bien, il est important que l'enseignant-e ait au préalable introduit la notion d'idiome et certaines caractéristiques du style de Cicéron. En fonction de la phrase initiale, la focale du processus de reformulation change.

Par exemple, une phrase de ChatGPT ou d'un auteur contemporain aura tendance à intégrer des tournures non idiomatiques en latin (mais idiomatiques dans la langue-culture principale de celui-celle qui l'a formulée). Dans ce cas, la tâche des élèves sera essentiellement de «latiniser» la phrase en y intégrant des idiomes latins. À l'inverse, une phrase d'un auteur latin culturellement et chronologiquement plus proche de Cicéron permettra de se concentrer sur l'usage de figures de rhétorique ou d'autres effets de style cicéroniens.

Du point de vue des élèves, la tâche consiste à «tromper» le classificateur, c'est-à-dire à intégrer des idiomes latins, souvent non transposables en français, et à faire monter le score de cicéronianité. Lors de l'activité, chaque élève a accès au classificateur et peut obtenir sans délai un score pour sa composition. Cela lui permet de tenter différentes combinaisons de mots, de varier le lexique, d'insérer des tournures de phrases «bizarres», c'est-à-dire non transposables en français, vues en lecture, d'intégrer des figures de style et, ainsi, par tâtonnement, de progressivement faire monter le score de cicéronianité. Les figures 1 et 2 présentent des exemples de reformulation.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Damien Cavaleri, UER-MI, Haute École Pédagogique Vaud, Lausanne, Suisse</figcaption></figure>

Damien Cavaleri est chargé de recherche à la Haute École Pédagogique Vaud, spécialisé dans l'application de l'intelligence artificielle à la didactique du latin.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Micha Hersch, UER-MI, Haute École Pédagogique Vaud, Lausanne, Suisse</figcaption></figure>

Micha Hersch est professeur associé en didactique de l'informatique à la Haute École Pédagogique Vaud. Il s'intéresse entre autres à l'introduction de l'intelligence artificielle dans les écoles.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Antje Kolde, UER-LC, Haute École Pédagogique Vaud, Lausanne, Suisse</figcaption></figure>

Antje Kolde est professeure ordinaire en didactique des langues anciennes à la Haute École Pédagogique Vaud
**Figure 1**
Exemple de variation sur le lexique;
utilisation de l'enclitique "-que" au
lieu du "et" transposable en français.

<table><thead><tr><td>Texte latin</td><td>Score de cicéronianité</td></tr></thead><tbody><tr><td>Scipio <strong>et</strong> Hannibal imperatores bello clari, pace invisi fuerunt.</td><td>39.5%</td></tr><tr><td>Scipio Hannibal<strong>que</strong> imperatores bello clari, pace invisi fuerunt.</td><td>50.5%</td></tr><tr><td colspan="2">Scipion et Hannibal, généraux célèbres en temps de guerre, furent détestés en temps de paix.</td></tr></tbody></table>

**Figure 2**
Exemple de variation sur la syntaxe;
utilisation de la construction
infinitive au lieu de la structure
transposée de l'anglais.

<table><thead><tr><td>Texte latin</td><td>Score de cicéronianité</td></tr></thead><tbody><tr><td>Nicolaus Copernicus fuit astronomus et mathematicus Polonus. Qui primus argumentum proposuit <strong>de mundo heliocentrico, id est in quo Sol est centrum sistematis solaris</strong>. (ChatGPT)</td><td>16.7%</td></tr><tr><td>[...] Qui primus argumentum proposuit <strong>esse Solem in medio mundo situm</strong>.</td><td>58.9%</td></tr><tr><td colspan="2">Nicolas Copernic fut un astronome et mathématicien polonais. Le premier il proposa la théorie de monde héliocentrique, c'est-à-dire dans lequel le soleil est au centre du système solaire.</td></tr></tbody></table>

Au fil des exercices, grâce à l'usage pratique de tournures et de constructions idiomatiques (par exemple, l'ablatif abso- lu ou la construction infinitive), les élèves non seulement s'emparent de la langue latine, mais surtout se construisent une sorte de boîte à outils d'expressions la- tines. Ces éléments contribuent ensuite à rendre plus facile le travail de lecture et de traduction et aident à donner du sens aux structures grammaticales étudiées en classe.

## Apports

Des séquences pédagogiques impliquant ce dispositif ont été testées dans des classes de différents niveaux de latin en Suisse Romande et les retours des élèves et des enseignant-e-s ont été recueillis. Il apparaît que la rétroaction immédiate et quantitative fournie par l'IA a un im- portant effet motivationnel sur les élèves qui s'engagent davantage dans l'activité de production langagière. Le fait de de- voir activement choisir entre différentes tournures de phrases afin de tromper la machine engage les élèves à dépasser les notions d'écrire juste ou faux, à investir les notions d'idiome et de style et d'en comprendre les ressorts. L'usage de ce

dispositif, notamment parce qu'il rompt avec les activités classiques des cours de latin, permet également de rendre sail- lantes ces notions qui pourront ensuite être mobilisées dans la suite du cours, pour une compréhension plus fine des textes étudiés.

En plus des apprentissages propres au la- tin, ce dispositif permet d'aborder avec les élèves des questions très actuelles autour de l'IA. Par exemple, le fait d'indiquer un niveau de fiabilité du résultat de l'IA aide à mettre en évidence cet aspect-là et de questionner la fiabilité d'autres IA auxquelles sont confronté-e-s les élèves. On peut aussi questionner la légitimi- té de cet outil d'IA, le classificateur, à servir de référence dans une langue ne comportant plus de locuteur-e natif-ve. Enfin, avec des élèves plus âgé-e-s, on peut discuter de la performativité des IA, c'est-à-dire leur propension à définir une caractéristique sous couvert de la mesurer. Ainsi, bien que la pertinence de la notion de « cicéronianité » quan- tifiée d'une séquence latine puisse être débattue, le fait de mettre à disposition une IA qui l'évalue est une manière d'im- poser l'existence de cette notion et de contrôler, dans une certaine mesure, ce qu'elle recouvre. Ces mêmes logiques sont
En plus des apprentissages propres au latin, ce dispositif permet d'aborder avec les élèves des questions très actuelles autour de l'IA.

à l'œuvre dans divers domaines d'uti-
lisation de l'IA, par exemple lorsque la
vidéo-surveillance algorithmique définit
un comportement « normal » ou avec des
IA évaluant le risque de récidive dans un
contexte judiciaire.

Ces éléments illustrent comment le dé-
tour par l'étude d'une langue ancienne
permet d'enrichir la réflexion des élèves
sur des enjeux contemporains.

Bibliographie

**Canale, M., & Swain, M.** (1980). Theoretical Bases of Communicative Approaches to Second Language Teaching and Testing. *Applied Linguistics*. 1-47.

**Nation, I. S. P.** (2007). *The Four Strands, Innovation in Language Learning and Teaching, 1* (1), 2-13.

**Swain, M.** (1985). Communicative Competence: Some Roles of Comprehensible Input and Comprehensible Output in its Development. In S. Gass, & C. Madden (Eds.), *Input in Second Language Acquisition*. Rowley, MA: Newbury House, pp. 235-253.
## SEARCH 'A2, LIEBESLEBEN, 500 WORDS'. TEACHERS' USE OF AI-BASED TOOLS FOR THE GFL READING CLASS

Tema

Gegenstand des Beitrags ist der Leseunterricht in der Fremdsprache und die Rolle von KI-basierten Werkzeugen für Lehrpersonen. Der Fokus liegt auf einer Textsuche für authentische, niveaugerechte Lesetexte, besprochen werden zudem weitere KI-basierte Werkzeuge wie Textanalyse und Bilderzeugung. Diskutiert wird, wie Lehrpersonen diese Tools erfolgreich für die Vermittlung von Lesekompetenz in Deutsch als Fremdsprache (DaF) einsetzen können. Die im Projekt „LATILL - Level-Adequate Texts in Language Learning“ (2022-2025)¹ entwickelte Textsuche ist auf einer Online-Plattform für Lehrpersonen verfügbar. Ein didaktisches Beispiel veranschaulicht den Einsatz der genannten Tools zur Vorbereitung von handlungs-orientiertem, binnendifferenziertem DaF-Leseunterricht. Ziel des Beitrags ist, Unter-richtenden Anregungen dafür zu geben, wie KI-basierte Werkzeuge zur Planung und Vorbereitung von fremdsprachlichem Leseunterricht eingesetzt werden können.

Anne Raveling
Universität Wien

## Teaching Reading in German as a Foreign Language (GFL)

Without question, the reading literacy of learners, and therefore the teaching of reading competencies, is important not only in the first language but also in a foreign language. In this article, thoughts about the teaching of reading in GFL are presented, discussing the action-oriented teaching approach and other didactic aspects. Subsequently, the LATILL (Level-Adequate Texts in Language Learning) project and its main ideas are introduced, before presenting an example of how to prepare an authentic reading text with the use of AI-based tools.

A teacher can influence learners' successful acquisition of reading literacy by offering a foreign language reading class that is action-oriented and internally differentiated. The action-oriented approach, as it is described in the CEFR (Trim et al., 2001) and CEFR Companion Volume (North et al., 2018), is associated with a focus on learners as users of

language and as social agents. This results in learner-oriented, task-based language teaching and learning, enabling learners to use the foreign language for their purposes within the "defined mission" (North, 2023, p. 8).

Equally important is the teaching principle of internal differentiation: The term covers all didactical measures that allow teachers to deal with the individual differences between learners (Buck & Hensch, 2023). As school classes with heterogeneous groups of learners are the norm, it is important to offer every learner an opportunity to acquire reading literacy. Because reading in a foreign language can be frustrating for learners, especially when a text is too difficult and/or contains too many unknown words, the focus is on presenting learning resources and scaffolds on different levels. One solution is to provide level-adequate authentic reading texts. How the LATILL platform enables this will be described later in this article. Foreign language (FL) learners can profit from reading authentic texts that are close to their language level.

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

Anne Raveling is a researcher at the Department of German Studies at the University of Vienna. Her work

focuses on foreign language didactics, especially reading didactics, and teacher education, with a further research focus on language learning through art.
One advantage of authentic texts is that they take up current discourses or refer to up-to-date topics. Therefore, it might be easier to motivate learners to read if they know that the text is authentic, perhaps written by a peer in a country where the foreign language is officially used. A further advantage of authentic texts is the richness of context and language. Authentic texts show a greater variation of words and grammatical structures than didactical, artificial texts.

In addition to the action-oriented teaching approach for a GFL reading class, that employs internal differentiation and offers level-adequate texts, learners can be supported in basic reading skills by enhancing their reading fluency. Especially at lower language levels, this can be achieved by fostering word recognition. The aim is to transfer (new) frequent words into the word memory in such a way that they can be recognized 'at a glance' without having to decipher them letter by letter (Rosebrock et al., 2011). Therefore, practicing the accuracy of the necessary decoding skills should also be part of reading instruction.

Another aspect to include in GFL reading instruction concerns higher-order skills: the knowledge and use of reading strategies for dealing with texts in a foreign language. This may include reading strategies such as thinking about the topic before reading (elaborating) or guessing unknown words from context (inferring). If such strategies are lacking when learners are confronted with a new reading text, the reading goal may not be achieved. That is why teachers explain and model reading strategies and provide learners with the opportunity to practice, evaluate, and improve their strategy use (Chamot Uhl & O'Malley, 1994).

In an ideal GFL reading class, learners are suitably equipped with the necessary reading strategies for dealing with an authentic, up-to-date reading text that meets the individual learner's language level. Reading the text is of relevance to the learners and motivates them to act in the FL. A GFL reading class that follows these didactic principles contributes to learners' experience of reading as a worthwhile process that helps develop their reading literacy in a foreign language. The AI-based tools of LATILL take into account all these aspects and didactic principles.

## The LATILL project

The LATILL project aims at supporting teachers in GFL reading instruction, but also in their ability to identify and modify digital resources. Therefore, in the LATILL project, a level-adequate text search for authentic texts in German was created and combined with further AI-based tools. Together with GFL teachers, we tried to find ways how to best use these tools for preparing foreign language reading classes. During the period of a whole school year, thirteen teachers in Ukraine and Spain tested an online platform that was adapted according to their needs and ideas². The main tool is a text search for authentic, level-adequate reading texts accompanied by further tools such as text analysis, image generation, and automatic translation. Furthermore, didactic materials are provided. The LATILL platform has been developed in a joint interdisciplinary effort. The partners are e-learning experts who developed the platform and other tools (GRIAL, University of Salamanca), computational linguists (University of Tübingen) who created the text corpus and developed a CEFR-level classification supported by partners from the ÖSD (Vienna), and GFL (University of Czernivtsi, University of Vienna) who implemented teacher training and tested the platform³.

Within the project, the emphasis of the teacher training was on finding new and useful ways of using the platform. This is why the LATILL reading didactics focused on lesson preparations. On the one hand, teachers are experiencing rising expectations concerning their pedagogical, didactical, as well as digital knowledge. On the other hand, these expectations are accompanied by limited time to prepare their teaching due to challenging curricula and large classes and a lot of bureaucracy. Time is therefore a crucial resource in planning and preparing for the upcoming class, an important part of a teacher's work. For this reason, lesson preparation offers a good opportunity to explore how AI-based tools can help teachers to work time-efficiently and yet in the learner's interest to provide better GFL classes.

For the project's teacher training, reading instruction was developed which was conceptualized for and applied in a webinar series (Raveling & Schramm, 2023).

1. "LATILL - Level-Adequate Texts in Language Learning", Erasmus+ KA2-Project 2021-1-AT01-KA220-SCH-000029604 https://erasmus-plus.ec.europa.eu/projects/search/details/2021-1-AT01-KA220-SCH-000029604, project website https://latill.eu/. Co-funded by the European Union. Views and opinions expressed are those of the author and do not necessarily reflect those of the European Union, which cannot be held responsible for them.

2. A big thank you to all Ukrainian and Spanish teachers who participated in our project during these difficult times.

3. The project members are: Universität Wien (AT); Univ.-Prof. Dr. Karen Schramm, Anne Raveling, Daniele Polizio, Associate Researcher: Dr. Martina Kienberger (Universidad de Granada); Universidad de Salamanca/GRIAL (ESP); Dr. Roberto Therón, Dr. Alicia García-Holgado, Dr. Andrea Vázquez-Ingelmo, Nastaran Shoeibi, Ass. R.: Dr. María Mar Soliño Pazó, Eberhard-Karls-Universität Tübingen (DE); Univ.-Prof. Dr. Detmar Meurer, Denise Loefflad, Benedikt Beuttler, Chernivtsi National University Yuriy Fedkovych (UKR); Dr. Tetiana Koropatnitska, Dr. Olena Mudra, Prof. Dr. Bohdana Labinska (former project member); Verein Österreichisches Sprachdiplom Deutsch (AT); Dr. Manuela Glaboniat, Dr. Christina Glinik, Melanie Weiss; for more details and further publications see project website https://latill.eu.
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>**Figure 1**
LATILL reading didactics: Lesson planning and preparation step-by-step</figcaption></figure>

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>**Figure 3**
LATILL text search offering words marked according to CEFR level classification</figcaption></figure>

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>**Figure 2**
LATILL text search in corpus with keyword, CEFR-level and number of words</figcaption></figure>

The goal of the teacher training was to discuss the topic of GFL reading didactics under certain aspects and to intensify the reflective use of the LATILL platform, especially the level-adequate text search, and further AI-based tools (Raveling & Koropatnitska, 2024). The teachers met during five webinars and additionally during informal group meetings within the international community of practice. This is where they shared their ideas and challenges in using the LATILL platform as well as prepared and used authentic reading texts from the LATILL text corpus in their GFL classes. According to the LATILL reading instructional design, the suggested steps for planning and preparing a GFL reading class with the LATILL platform are the following: [Figure 1].

The first step is to select an authentic, level-adequate reading text. For this purpose, a text search can be conducted looking for a CEFR level and/or keyword(s). The LATILL text search in the corpus ("discover texts") allows not only to choose a CEFR level from "A1" to "B2 and above" but also between one or
all keywords or an exact phrase to be
present in the text. It is also possible
to apply additional filters concerning
text length or filters for grammatical
features, e.g. average sentence length
or dependent clauses. For even more
authentic and up-to-date reading texts,
the LATILL platform additionally offers a
"web search" that prioritizes didactically
relevant sources and shows ten texts per
search that are classified in one of the
CEFR levels from "A1" to "B2 and above".
After the search, a CEFR level can be
chosen so that only level-adequate texts
are displayed. It is important to note that
texts are not inherently easy or diffi-
cult, but the level of difficulty depends
on the language learner's knowledge and
skills combined with specific features of
a text, e.g., vocabulary used, as well as
features external to the text, e.g., reading
goal, learning task, time for reading, and
many others. Nevertheless, the 'level' of
a learning resource is a crucial factor for
teachers, often determining whether the
learning material is chosen and widely
requested.

Tools for teachers

In the following, the planning and prepa-
ration of a GFL reading class using AI-
based tools will be described. This is of
course only one of many possibilities
how AI-based tools can be used for pre-
paring an authentic reading text. This ex-
ample is generalizable to foreign language
classes other than GFL, as the didactic
principles apply to any instructed learn-
ing setting in foreign or second language
teaching.

As planning should always start with the
learners, a hypothetical but typical GFL
class is taken as a starting point, e.g. a
third year of secondary school, where the
learners are around fifteen years old, and
have been learning German as a second
foreign language after English for two
years at this point. The learners' language
level is expected to reach B1 by the end of
the school year, but their language com-
petencies and reading skills vary from
the beginnings of A2 to B1.

The appropriate CEFR ‘can do’ descrip-
tors from “overall reading competence”
and “reading for information/argument”,
which set the broad learning objectives,
read in slightly modified form as follows:

Overall reading competence

- B1 Can read an *online column* on an interest-related subject with a satisfactory level of comprehension.

- A2 Can understand a short, simplified *online column* on a familiar matter that consists of frequent everyday language.

Reading for information/argument

- B1 Can recognize significant points
  and understand most information in
  an *online column* on a familiar subject
  of interest.

- A2 Can understand the main points
  and partly identify specific informa-
  tion in a short *online column* dealing
  with an everyday subject

(cf. North et al., 2018, pp. 60–63, italics
added by the author)

Considering the topic of this exemplary
reading class, the idea is that at this age,
relationships are one of the interests of
learners. So "love life" is in the top ten of
their GFL topic wish list. Thus, a search
is conducted on the LATILL platform for
an authentic, level-adequate reading text
with the keyword "Liebesleben", setting
the filter "A2" for CEFR level, and the
filter "500" for the number of words.
[Figure 2]

The corpus search offers five texts. To get
a broader choice of texts, the CEFR levels
"B1" and "B2 and above" are added as fil-
ters. One text seems to particularly suit
the topic and supports the broad reading
goals, however, it is too long. Since the
displayed text is marked with a "cc by"
license next to the named and linked
source, it can be adapted for teaching pur-
poses. After the text search, the second
step, "Preparation and variation", begins.
As the reading text is too long and the
LATILL "text info"-feature shows several
words on CEFR level B1 and some on B2,
the text needs to be simplified. [Figure 3]

The text is copied and pasted into the
free Chat GPT-Model 3 in the German
version, using a prompt defining the
role and task<fnref n="4" />. It must be noted that the
chatbot cannot reliably tell which words
in the German language are associated
with which CEFR level. Therefore, the
tool's outcome is to be controlled and
assessed by the teacher, e.g. through
the use of a text analysis tool. Pasting
the text into the LATILL analysis tool it
confirms that the text is classified on

<footnote n="4">4 Prompt: "Als Linguist vereinfachst du einen Text für den Fremdsprachenunterricht. Die schweren Wörter sollen ersetzt und der Text halb so lang werden.", Chat GPT 3, free version, July 17 2024</footnote>
<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>**Figure 4**
Exercise with "broken words" to train reading fluency</figcaption></figure>

level B1. Several features of the original text are retained, including dialect and colloquial vocabulary, so that the simplified text still offers some advantages of the original authentic text. To offer learners help when needed, the chatbot is asked to create a word list⁵. The produced list is too long and refers to the original text version, so it needs to be manually shortened and finalized. For each of the three paragraphs, the chatbot is asked to create a subtitle⁶. The outcome serves as a helpful inspiration for the creation of the final subtitles that are shorter and more specific. Taking into account the lower level learners within the heterogeneous group, a simpler text version is created by shortening each paragraph manually. Its level A2 is confirmed by the LATILL text analysis tool. In this way, the reading text is differentiated across CEFR levels.

All this of course takes time when done for the first time, especially as it involves two different tools. Nevertheless, with a little practice and applying tested prompts these steps can be quickly completed. As the reading class will be structured in a pre-, while- and post-reading phase with internally differentiated activities, it is now time to create the tasks. The

action-oriented reading goal “Create and submit an online post” can be split into the following can-do statements “Can read and understand an online column on the specific topic of ‘Single Life’ and can write an online post as response expressing their own opinion” serves as a guideline for task creation, as the task in Figure 5 below shows.

To start the lesson and to recall learners’ existing language knowledge, two pictures will be shown, one referring to a “single” person and one to a “married couple”. The LATILL image generation generates two images based on the highlighted words in the text. These are added to the text collection and can be downloaded as a Word file.

Finally, the third step of integrating “reading training” is taken: using a standard text program the main words from the word list are designed in such a way that they can be used as an exercise for reading fluency [Figure 4].

According to the learning objectives mentioned above and with the inclusion of all developed learning resources, the task for this scenario could be formulated as show in figure 5.

5 Prompt: "Erstelle zum Text eine Wortliste mit den schwierigen Wörtern, aufgeteilt in Verben und Nomen. Schreibe die Nomen mit bestimmten Artikeln auf. Schreibe Verben mit der Perfekt-Form auf. Schreibe darunter Adjektive. Schreibe zu jedem Wort den Beispiel-Satz aus dem Text auf.", Chat GPT 3, free version, July 17 2024

6 Prompt: "Füge zu jedem der drei Textabsätze eine kurze, unterhaltsame Überschrift ein.", Chat GPT 3, free version, July 17 2024

7 For the formal revision of the text (spelling and grammar check), the free online version of DeepL Write was used. The revised version was partially adopted by the author. https://www.deepl.com/de/write, Aug. 16, 2024
Besser Single oder zu zweit?

Was ist deine Meinung zu dem Thema? Am Ende der Woche kannst du selbst einen Online-Post
veröffentlichen. Aber halt: Starten wir am Anfang. **Lies heute die Online-Kolumne** einer jungen
Journalistin aus Wien (Österreich).

1. Lies die Überschrift. Welche Wörter sind neu und was bedeuten sie? Besprecht alle Wörter.

2. Überlegt zusammen: Was könnte in dem Text stehen?

3. Wähle eine Text-Version (A2 oder B1). Lies den ersten Text-Abschnitt. Was denken die Freunde? Was denkt die Kolumnen-Schreiberin?

4. Lies den zweiten Text-Abschnitt. Warum kann es schwer sein, den „richtigen“ Menschen zu finden?

5. Lies den dritten Text-Abschnitt. Warum schreibt die Journalistin „Nein, danke.“ Was meint sie?

6. Lies den ganzen Text noch einmal. Versuche beim Lesen, unbekannte Wörter mithilfe des Textes zu verstehen: Lies den ganzen Satz oder auch den Satz davor und danach.

7. Besprecht zusammen die wichtigsten Wörter, die du immer noch nicht verstehst.

8. Sprecht über die Frage: „Besser Single oder zu zweit?“ - Was denkt die Autorin? Und was denkst du?

Ausklang: Worttraining. Wer erkennt das Wort zuerst?

Hausaufgabe: Worttraining: Sieh die „kaputten“ Wörter an und versuche sie zu lesen. Mache das morgen wieder und noch ein weiteres Mal vor der nächsten DaF-Stunde.

<caption>**Figure 5**

Learning task for action-oriented and differentiated reading about "Single Life"</caption>

This example aimed to show how an orig-
inally authentic text, that meets the indi-
vidual learners' language levels, can offer
rich linguistic input and content while at
the same time enabling the learners to
develop their language skills enjoyably.

Finally, it is important to mention that
ethical aspects and certain limitations
in the use of AI-based tools have to be
considered. They concern data protection,
copyrights, and environmental issues. Al-
so, AI-based tools show various biases, for
example when creating images or using
a certain language register.

Conclusion

The article suggested how an action-ori-
ented and internally differentiated GFL
reading class can be created with the
support of AI-based tools. The example
presented in detail can be transferred
to foreign language classes other than
GFL. The use of AI-based tools can help
teachers adapt their learning materials
to the learners and thus enhance adap-
tive learning, offering useful support to
GFL teachers. However, it is necessary to
judge any of the AI-based tools' outcomes
by its linguistic quality, in addition to

other factors. In the end, it is up to teach-
ers' linguistic knowledge and didactical
know-how to choose the level-adequate
text that is most suitable for their learn-
ers. But once teachers find a good way
of using new tools, they can build a rep-
ertoire of habits and prompts that save
capacities and time or deliver inspiration,
while improving the offered learning ma-
terials for class. In establishing this way
of lesson preparation, a high teaching
standard can be maintained while staying
flexible in terms of content and learners
interests⁷.

References

Buck, K., & Hensch, J. (2023).
Binnendifferenzierung. Herausforderungen
und Potentiale. Binnendifferenzierung.
Fremdsprache Deutsch 69/2023, 3–7.

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Glaboniat, M., Müller, M., Schmitz, H., Rusch, P., & Wertenschlag, L. (2002). Profile deutsch. Gemeinsamer europäischer Referenzrahmen. Lernzielbestimmungen, Kannbeschreibungen, Kommunikative Mittel, Niveau A1-A2-B1-B2. Langenscheidt.

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Kienberger, M., & Schramm, K. (eds). (2023). Lesedidaktik Deutsch als Fremdsprache: Aktuelle Entwicklungen und Ansätze. Peter Lang. https://doi.org/10.3726/b21207

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Raveling, A., & Koropatnitska, T. (2024). DaF-Leseunterricht gemeinsam entwickeln. Webinarserie für eine internationale Lehrerinnen-Gemeinschaft. https://latill.eu

Raveling, A., & Schramm, K. (2023). DaF-Leseunterricht gemeinsam entwickeln. Konzeptpapier zur Webinarserie für DaF-Lehrerinnen im Rahmen des LATILL-Projekts (2022-2025). https://latill.eu

Rosebrock, C., Nix, D., Rieckmann, C., & Gold, A. (2011). Leseflüssigkeit fördern. Lautleseverfahren für die Primar- und Sekundarstufe. Kallmeyer Klett.

Trim, J., Coste, D., & North, B. (2001). Common European Framework of Reference for Languages: Learning, Teaching, Assessment (Council of Europe, Ed.). www.coe.int/lang-CEFR
# UN ESTUDIO SOBRE EL USO DE CHATGPT PARA RESOLVER TAREAS ESCRITAS EN LA CLASE DE ELE

This study examines how six B1-level adult learners of Spanish use ChatGPT to complete a monologic task. The results indicate that while students generally follow the structure suggested by GPT, they also adapt its recommendations to suit both the context and their language proficiency. Additionally, individual variation in responses is observed, reflecting students' personal engagement with the communicative situation. The findings suggest that the six students critically utilize AI tools in foreign language learning, highlighting the importance of supporting and encouraging this habit in educational settings.

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

Nicola Brocca

University
of Innsbruck

Rebeca Iniesta
Jiménez

University
of Innsbruck

## 1. Introducción

Utilizar modelos grandes de lenguaje (LLMs, large language models en inglés) para escribir en una lengua extranjera es una práctica cada vez más habitual en la vida cotidiana (por ejemplo, para corregir un texto breve en una lengua extranjera). Las opiniones de los expertos en la enseñanza de lenguas extranjeras ante esta evolución son diversas: si bien los profesores consideran útiles estas herramientas, les preocupa que los alumnos confíen excesivamente en ellas (Ohashi, 2022; Berthele & Udry, 2023b) y afirman que los aprendientes no pueden desarrollar su competencia comunicativa si delegan todo el trabajo en la máquina y no realizan ellos mismos un esfuerzo cognitivo (Berthele & Udry, 2023a). Otros son de la opinión de que los LLMs no se pueden ignorar (Poole & Polio, 2023) y los profesores deberían integrarlos en el aula de idioma extranjero para ayudar a los alumnos a realizar tareas comunicativas auténticas.

Este estudio de caso investiga cómo estudiantes universitarios de español como lengua extranjera de nivel B1 utilizan un LLM para resolver tareas comunicativas y cómo esto influye en sus producciones escritas desde el punto de vista de la competía lingüística. En concreto, se examinan los resultados de 6 estudiantes que han producido dos tareas monológicas (petición y cancelación) utilizando GPT-4 (OpenAI, 2024). Dada su naturaleza exploratoria, la presente investigación se basa en una muestra pequeña de datos y no pretende ofrecer resultados generalizables. Más bien, representa un primer paso hacia una mejor comprensión de la enseñanza del español como seguida lengua utilizando IA, así como una posible fuente de sugerencias para los profesionales.

Los estudios científicos hasta la fecha se centran predominantemente en el inglés, descuidando el uso de los LLMs para la enseñanza de otras lenguas como el español, con pocas excepciones (p. ej., Fredholm, 2019). Algunas propuestas
didácticas para la clase de ELE plantean actividades para utilizar la IA en un entorno de enseñanza, siguiendo un protocolo específico para su uso (Arriagada, 2023; Hagenhof y Leienbach, 2020). En nuestro estudio examinamos específicamente cómo los estudiantes utilizan los LLM de forma espontánea cuando deben completar una tarea.

Por otra parte, este estudio explora el impacto del uso de los LLM sobre la cortesía lingüística. Usaremos el término *cortesía lingüística* para referirnos a la cortesía incorporada en el discurso que puede plasmarse en el uso de términos específicos de tratamiento, honoríficos, expresiones formulaicas convencionales ("gracias", "perdón") y varios recursos lingüísticos, como los empleados para mitigar la fuerza ilocutiva directa de una petición (p. ej. el uso de la expresión "por favor" o el uso del condicional) o para reducir los efectos negativos de un rechazo (Félix-Bresdefer, 2024).

Este estudio plantea la siguiente pregunta de investigación: (P) ¿Cómo realizan los estudiantes una tarea monológica desde el punto de vista de la cortesía lingüística cuando utilizan un LLM?

De manera más precisa, esta cuestión se abordará respondiendo a las siguientes preguntas:

P1: ¿Cómo utilizan los estudiantes GPT para producir sus textos?

P2: ¿Qué sugerencias de GPT incorporan los estudiantes en sus textos finales?

## 2. Revisión de la literatura

En el debate actual sobre la integración de herramientas basadas en inteligencia artificial en la enseñanza de idiomas, a menudo se asume que los estudiantes podrían usar estas herramientas de manera acrítica, lo cual podría tener efectos adversos en el proceso de adquisición del idioma (Berthele & Udry, 2023a). Muchos estudios, por lo tanto, abogan por realizar actividades que fomenten la interacción activa con los resultados generados por la IA –como releer, reinterpretar o modificar las sugerencias de la IA– reinviertiendo así estas herramientas como recursos de apoyo en el aprendizaje. Por

ejemplo, Hagenhof y Leienbach (2020) proponen un ejercicio práctico en el que los estudiantes comparan traducciones producidas por dos herramientas de traducción basadas en IA y eligen la opción más precisa o adecuada al contexto. Arriagada (2023) destaca además el valor de las aplicaciones de traducción de voz para fomentar la conciencia pragmática intercultural en la clase de ELE, promoviendo el uso de herramientas de IA bajo un protocolo específico. Aunque en estos trabajos las interacciones de los estudiantes con LLMs ocurren en contextos espontáneos y no estructurados, los estudios ofrecen directrices muy específicas para los estudiantes.

Además, algunos estudios sugieren que la producción de formas de cortesía en el lenguaje por parte de los estudiantes no siempre está directamente influenciada por el input o la instrucción explícita. Por ejemplo, Siegal (1996) observó que algunas mujeres occidentales, a pesar de comprender las normas de cortesía en japonés, optaron por no ceñirse completamente a estas convenciones por no ajustarse a su identidad. Asimismo, los hablantes nativos pueden experimentar incomodidad cuando los hablantes no nativos se ajustan demasiado a las normas nativas, percibiéndolo como algo exce(sivamente formal o incluso pretencioso (Blum-Kulka, 1991: 269).

Basándonos en este contexto, planteamos la hipótesis de que, al redactar mensajes personales, los estudiantes pueden optar activamente por no replicar de forma literal las sugerencias generadas por la IA, lo que indica una interacción más compleja entre la asistencia de la IA y la autonomía del estudiante en el uso del idioma.

## 3. Metodología

### 3.1 Participantes

En este estudio participaron 6 personas matriculadas en un curso de español de nivel intermedio (B1) en una universidad en Austria. Todos los participantes eran hablantes nativos de alemán o poseían un dominio del idioma equiparable al de estos. Las edades de los participantes os(cilaban entre los 21 y los 31 años. En las semanas previas a la realización de las tareas asignadas, los participantes reci(bieron clases sobre cómo expresar peti(ciones corteses utilizando el condicional,

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

Nicola Brocca is a post-doctoral fellow at the University of Innsbruck. His research interests include pragmatics in the context of speech-acts, TBLT and LLMs. nicola.brocca@uibk.ac.at

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

Rebeca Iniesta Jiménez is a doctoral candidate at the University of Innsbruck. Her research interests include the use of AI in high school Spanish classes. rebeca.iniesta-jimenez@uibk.ac.at
el uso del subjuntivo para expresar de-
seos y la redacción de mensajes breves.
También recibieron input de saludos y
expresiones formulaicas convencionales
("gracias", "disculpa") a través del libro de
texto y de la práctica en clase.

3.2 Recolección de datos y análisis

A los participantes se les pidió que re-
solvieran en línea las siguientes tareas
(Brocca 2021; Cortés Velásquez, Nuzzo
2022):

- Una cancelación (informal)

Un/a amigo/a te ha invitado a cenar esta no-
che y has aceptado la invitación. En el último
momento, tienes que cancelar la cita porque
tienes otro compromiso. Escribe un mensaje
por WhatsApp a tu amigo/a comunicando
tu ausencia.

- Una petición (formal)

Hoy tienes que enviar tus deberes al/a la profesor/a de español. No has tenido tiempo porque has tenido que prepararte para otro examen. Escribe un e-mail a tu profesor/a de español solicitando más tiempo.

Los participantes realizaron las tareas
en un formulario en línea de Google. En
las instrucciones de la tarea se indica-
ba a los estudiantes que utilizaran GPT
para prepararla. Para monitorizar este
proceso, en el formulario se pedía a los
estudiantes que copiaran y pegaran el
prompt que habían insertado en GPT, así
como la respuesta de la máquina. En la
página siguiente del cuestionario se pe-
día a los estudiantes que escribieran sus
mensajes finales.

Para el análisis de las estrategias de apro-
piación de las sugerencias de GPT, nos
basamos en un cotejo entre el prompt, la
 odpa

Para el análisis de las tareas, utilizamos un

análisis de los actos de habla (Trosborg,
1995); este análisis permite examinar los
movimientos de apoyo, como la justifica-
ción de la petición o de la cancelación, los
movimientos de reparación y los marca-
dores de cortesía.

4. Resultados

Para responder a la P1, observaremos có-
mo formularon los estudiantes el prompt
en GPT. Los estudiantes utilizaron dos
estrategias distintas: i) pedir a GPT que
resolviera la tarea desde cero y ii) utilizar
GPT para mejorar el borrador del mensaje
formulado por ellos mismos. La mayoría
(4 de 6) utilizó el enunciado de la tarea
como prompt, insertándolo en GPT. Solo
dos estudiantes utilizaron GPT para me-
jorar el borrador de su mensaje.

Para responder a la P2, analizaremos
ahora cómo los estudiantes pasaron de
la propuesta de GPT a la versión final.
A la hora de escribir el mensaje final
(producción), los alumnos emplearon dos
estrategias diferentes: iii) adaptar la re-
puesta de GPT o iv) ignorar prácticamente
la respuesta de GPT. Al escribir el mensaje
final, 9 mensajes de GPT fueron adaptados
y tres sirvieron únicamente para tomar
prestados algunos elementos léxicos y
fraseológicos.

Las adaptaciones consistieron básicamente en ajustes menores al acto principal (petición o cancelación) siguiendo la estrategia de GPT, e incluyeron frecuentemente movimientos de apoyo sugeridos por GPT. Los estudiantes tendieron a adaptar elementos léxicos y morfosintácticos para ajustarlos a su nivel de competencia. En el siguiente ejemplo, S2 expresó la petición en indicativo en lugar de en condicional, como sugería GPT, mientras que S4 reemplazó palabras menos comunes por vocabulario más

básico. S4 también añadió un marcador
de cortesía ("por favor").

S2 (GPT): “¿Podría concederme unos
días más para entregarlos?”

S2 (Estudiante): “¿Me puede dar unos días más para entregarlos?”

S4 (GPT): "Necesito unos días adi-
cionales para completar las tareas
adecuadamente."

S4 (Estudiante): "Necesito dos días
más, por favor, para completar los
deberes."

En algunos casos, las adaptaciones sir-
vieron para hacer el texto más adecuado
al contexto, como añadir el nombre real
del destinatario en el saludo o elegir un
saludo más informal para el profesor,
como «Hola», en lugar de «Estimado».

En raras ocasiones, algunos movimien-
tos de apoyo sugeridos por GPT fueron
incorporados en las versiones finales de
los estudiantes, típicamente expresiones
de gratitud o de arrepentimiento. Por
ejemplo:

S1 (GPT): “¡Me puede hacer un gran favor!”

S4 (GPT): “Agradezco de antemano
su comprensión y consideración.”

S2 (GPT): "Lamento mucho avisarte en el último momento."

Aunque la adaptación es la estrategia más común, dos estudiantes personalizaron más sus textos, tomando solo algunos elementos de GPT. Esta estrategia es evidente comparando la siguiente sugerencia de GPT y el mensaje final del estudiante:

S3 (GPT): "Lo siento mucho, pero me ha surgido un compromiso de última hora y no podré ir a la cena de esta noche. 😊 ¿Podemos quedar otro día? Mil disculpas por avisar tan tarde."

<table><caption>Tabla 1

Distribución de estrategias utilizadas para resolver la tarea utilizando GPT</caption>
  <thead>
    <tr>
      <th rowspan="2"></th>
      <th rowspan="2"></th>
      <th colspan="2">Preparación</th>
    </tr>
    <tr>
      <th>Pedir a GPT resolver la tarea desde cero</th>
      <th>Introducir un borrador y pedir a GPT que lo corrija y mejore</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th rowspan="3" scope="rowgroup">Producción</th>
      <th scope="row">Copiar la respuesta de GPT</th>
      <td>-</td>
      <td>-</td>
    </tr>
    <tr>
      <th scope="row">Adaptar la respuesta de GPT</th>
      <td>S2, S4, S5 (petición)</td>
      <td>S1, S6</td>
    </tr>
    <tr>
      <th scope="row">Tomar elementos de la respuesta de GPT</th>
      <td>S3, S4 (cancelación)</td>
      <td>--</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<figure><img src="image_23.png" /></figure>

En el mensaje de S3, se añade un saludo y el nombre del destinatario, mientras que la expresión inicial de disculpa, "lo siento mucho," se reemplaza por la expresión más idiomática "me sabe fatal," que intensifica la disculpa. Aunque se omite la explicación sugerida por GPT, la oferta de reprogramar ("¿Podemos quedar otro día?") se suaviza mediante una estructura incrustada ("¿Piensas que...?"). Se añade también un emoticono de cara de mono, que introduce un tono de humor autocrítico y agrega un toque personal más allá de la carita triste sugerida por GPT.

La tabla 1 tabla muestra la distribución de los estudiantes según las estrategias que utilizaron.

## 5. Discusión

El análisis indica que los textos finales de los estudiantes están bastante influenciados por las sugerencias de GPT. Sin embargo, tanto las estrategias de adaptación como de selección indican que los estudiantes interactúan críticamente con las sugerencias de GPT, prefiriendo expresiones que pueden producir de forma independiente dentro de su nivel de competencia lingüística. Además, los estudiantes en ocasiones excluyen expresiones que no se alinean con sus preferencias de cortesía, introducen elementos como el nombre del destinatario o utilizan el saludo "Hola" en lugar del más formal "Estimado". Aunque la estructura de los mensajes es en su mayoría similar, las adaptaciones tienden a reforzar una mayor informalidad entre los estudiantes y el destinatario. Otro hallazgo es la variabilidad personal en las estrategias utilizadas por los estudiantes: por ejemplo, S3 mostró una creación de tareas divergente y más autónoma, mientras que los otros estudiantes siguieron de manera más sistemática las sugerencias de GPT.

Podemos proponer dos hipótesis para explicar este fenómeno: copiar un texto se percibe como algo éticamente incorrecto, especialmente en un contexto didáctico. Otra hipótesis está relacionada con el tipo de tarea: escribir un mensaje personal.

Los estudiantes creen que aceptar las sugerencias de GPT hace que el mensaje no sea auténtico o creíble, por lo que prefieren ceñirse a la versión que escribirían espontáneamente. Esto podría explicar el rechazo de los estudiantes a las fórmulas de cortesía sugeridas por GPT, ya que, aunque correctas, las consideran alejadas de su forma de expresarse (Siegal, 1996).

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**Trosborg, A.** (1995). Interlanguage pragmatics. *Requests, Complaints and Apologies*. Berlin: Mouton de Gruyter.
## INTEGRATION KI-BASIERTER SCHREIBTOOLS IM FREMDSPRACHENUNTERRICHT: CHANCEN UND HERAUSFORDERUNGEN FÜR LERNENDE AUF NIEDRIGEM SPRACHNIVEAU

Tema

Current studies point to uncertainty regarding the use of *Machine Translation (MT)* in classrooms and show inconsistent results on the necessary prior knowledge in foreign languages for meaningful use of MT in teaching. However, there is consensus that successful educational use of MT can only be achieved if learners possess adequate MT-Literacy. This means understanding the technology, mastering its applications, and knowing how to integrate it sensibly into their learning process. Given that translation machines are used in many classrooms, this paper emphasizes the need to develop MT-Literacy from the early stages of language learning. Based on findings from two projects at PHBern, an approach for integrating AI tools into writing tasks for lower secondary education is outlined.

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>### Brigitte Reber
| PHBern
Meike Raaflaub
| PHBern</figcaption></figure>

Dr. Brigitte Reber ist Dozentin für Fachdidaktik Englisch an der PHBern.

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

Meike Raaflaub ist Dozentin für Fachdidaktik Englisch an der PHBern.

### Einleitung

Angesichts des weit verbreiteten Einsatzes von KI-basierten Schreibtools wie DeepL auch unter Schüler*innen der Volksschulstufe (Raaflaub & Reber 2022) stellt sich die Frage, ob und unter welchen Bedingungen diese Tools im Fremdsprachenunterricht mit Lernenden auf niedrigem Sprachniveau eingesetzt werden sollen. Schüler*innen und Lehrpersonen stehen der Integration solcher Tools ambivalent gegenüber (Deng & Yu 2022; Raaflaub & Reber 2022; Perrin et al. 2022). Lehrpersonen argumentieren beispielsweise, dass Lernende *Machi-ne Translation (MT)* zum Schreiben von Texten nutzen würden, anstatt sich selbst anzustrengen, und verbieten deshalb deren Nutzung oder beschränken diese auf Einzelwortübersetzungen (Raaflaub & Reber 2022). Im Rahmen dieses Artikels werden didaktische Ansätze zur erfolgreichen Integration von KI-basierten Schreibtools in den Unterricht präsentiert und diskutiert.

### KI-basierte Schreibtools im Unterricht: Chancen, Herausforderungen und didaktische Ansätze

Die Gründe für den Einsatz von KI-basierten Schreibtools sind vielfältig. Wichtige Faktoren sind einfache Zugänglichkeit, Schnelligkeit und ständige Verfügbarkeit (vgl. Literaturübersicht zu MT in Jolley & Maimone 2022). Gerade für Lernende, die beim Schreiben in der Fremdsprache Unsicherheiten und Ängste zeigen, können Schreibtools hilfreiche Unterstützung bieten. MT ermöglicht es zum Beispiel, lexikalisch vielfältigere und präzisere Texte zu verfassen (Jolley & Maimone 2022). In der Unterrichtspraxis wird MT hauptsächlich zum Nachschlagen einzelner Wörter genutzt (Udry & Berthele 2023; Perrin et al. 2022). Moderne Übersetzungtools bieten jedoch Funktionen, die über die Einzelwortübersetzung hinausgehen, wie das Aufzeigen von Alternativen auf Wort- und Satzebene, die Möglichkeit des Rückübersetzens oder
das Anhören von Wörtern, Sätzen oder
ganzen Texten.

Bisher fehlen klare Aussagen über den Zusammenhang zwischen Spracherwerb und dem Einsatz von Schreibtools sowie welches Sprachniveau erforderlich ist, um diese als Instrument für das Sprachenlernen effektiv nutzen zu können. Einige Wissenschaftler*innen knüpfen zum Beispiel den erfolgreichen Einsatz von MT an ein bestimmtes Sprachkompetenzniveau (Fredholm 2019; Carré et al. 2022). So argumentieren Carré et al. (2022), dass ein Sprachniveau von B1 oder B2 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens (Council of Europe 2001) notwendig ist, damit Lernende den Output der Maschine adäquat einschätzen und erfolgreich für ihre eigene Sprachproduktion nutzen können. Klimova et al. (2023) halten in ihrer Überblicksstudie dagegen fest, dass Lernende mit niedrigem Sprachniveau dank dem Einsatz von MT eine effektivere Kommunikation in der Zielsprache erreichen können. Sie kommen mit lexikalischen Elementen in Berührung, denen sie sonst nicht begegnet wären, was den inzidentellen Spracherwerb unterstützen kann. Weiter wird argumentiert, dass MT Schüler*innen auf tieferem Sprachniveau unterstützen kann, eigenständig Sprachwissen zu generieren (Reinhardt 2023: 269).

Gerade bei Lernenden auf niedrigem Fremdsprachenniveau kann ein potenziell sprachförderlicher Einsatz von KI-basierten Schreibtools nur gelingen, wenn sich die Schüler*innen aktiv mit dem sprachlichen Input in die Maschine und deren Output auseinandersetzen. Dazu müssen Lernende über ausreichende Kenntnisse (z.B. MT-Literacy) verfügen (O'Brien & Ehrensberger-Dow 2020; Reinhardt 2023). Das bedeutet, dass sie Wissen zur Funktionsweise und zu Nutzungsmöglichkeiten und Grenzen der Tools aufbauen. Für die Unterrichtspraxis ist es sinnvoll, mit den Lernenden über den lernförderlichen Einsatz zu reflektieren, anstatt deren Verwendung als "Schummelei" abzutun oder den Einsatz auf bestimmte Funktionen wie die Einzelwortübersetzung zu beschränken (Raaflaub & Reber 2022). Dabei sollte betont werden, dass die Tools als Ressource für sprachliche Ideen oder Möglichkeiten und nicht als Garant für perfekte Texte gesehen werden müssen (Pym et al. 2013). Nur so werden die Schüler*innen verstehen, dass sie sich

mit dem maschinell generierten Out-
put auseinandersetzen müssen, indem
sie gezielt all ihre eigenen sprachlichen
Ressourcen und die verschiedenen Funk-
tionen von Schreibtools nutzen.

Integration von KI-
basierten Schreibtools in
fremdsprachliche Aufgaben

Um besser zu verstehen, wie ein kompe-
tenter und lernförderlicher Umgang mit
KI-basierten Schreibtools im Fremdspra-
chenunterricht anzulegen ist, wurden an
der PHBern zwei Entwicklungs- und For-
schungsprojekte zu Übersetzungsmaschi-
nen im Englischunterricht durchgeführt.
Im ersten Projekt wurden zwei komplexe
Aufgabenstellungen für die Jahrgangsstu-
fe 8 (Alter 13-14 Jahre) entwickelt, die
den Gebrauch von Übersetzungsmaschi-
nen explizit erlaubten. Diese Aufgaben
wurden in zwei Klassen erprobt. Durch
Beobachtungen und Interviews mit den
Lehrpersonen wurde untersucht, wie die
Schüler*innen die Aufgaben beariteen-
ten. Die Ergebnisse zeigen, dass sowohl
Lehrpersonen als auch Schüler*innen viel
Unterstützung benötigten, um MT sinn-
voll in den Schreibprozess zu integrieren.

Auf dieser Grundlage wurde in Zusammenarbeit mit einem anderen Projekt (Hofmann 2024) ein Set an Strategien im Umgang mit MT entwickelt und in Expertengesprächen validiert. Folgende Grundüberlegungen (Raaflaub & Reber 2022) waren dabei leitend:

Ein*e MT-kompetente*r Lernende*r sollte

a) die Voraussetzungen für den Einsatz von MT verstehen (z. B. gut strukturierter und korrekt geschriebener Eingabetext),

Gerade bei Lernenden auf niedrigem
Fremdsprachenniveau kann ein potenziell
sprachförderlicher Einsatz von KI-basierten
Schreibtools nur gelingen, wenn sich die
Schüler*innen aktiv mit dem sprachlichen
Input in die Maschine und deren Output
auseinandersetzen.
b) verschiedene Techniken für den Einsatz von Übersetzungsmaschinen kennen (z. B. Auswahl von Wortvarianten zur Anpassung und Vereinfachung eines übersetzten Textes, Wissen über die Verwendung der Aussprachefunktion),

c) entscheiden können, an welchem Punkt im Aufgabenprozess der Einsatz von MT hilfreich sein könnte (z. B. Verstehen von Aufgabenstellung, Überprüfung, ob ein Text für ein bestimmtes Publikum geeignet ist).

Im Anschluss wurde in einem zweiten Projekt eine Unterrichtseinheit aus den obligatorischen Unterrichtsmaterialien von etwa 15 Lektionen so angepasst, dass der Gebrauch von MT im Rahmen bestehender oder angepasster Aufgaben sinnvoll war und die Strategien explizit vermittelt werden konnten. Mittels Reflexionsbögen (N = 89 -112) und Fokusgruppeninterviews (N = 15) vor, während und nach der Einführung der Strategien wurde das MT-Nutzungsverhalten der Schüler*innen untersucht. Diese empirischen Untersuchungen bilden die Grundlage für die folgenden didaktischen Implikationen. Dabei ist zu betonen, dass zur Zeit der Umsetzung der beiden Projekte nur reine Übersetzungstools zur Verfügung standen und Aussagen zu KI-Tools wie DeepL Write oder ChatGPT auf weiteren Überlegungen beruhen.

In beiden Projekten zeigte sich, dass (Schreib-) Aufgaben komplex und prozessorientiert sein müssen, damit sie sinnvoll (auch) mit KI-basierten Schreibtools bearbeitet werden können und eine vielfältige Auseinandersetzung mit Sprache ermöglichen. Zur Illustration des Prinzips der Aufgabenkomplexität soll folgende Aufgabeninstruktion herangezogen werden:

*Schreibe sechs Sätze über dein Lieblingslied.*

Das Hauptziel der Aufgabe scheint daraus zu bestehen, eine bestimmte Anzahl von Sätzen zu produzieren. KI-basierte Schreibtools können hier relativ einfach einen adäquaten Text liefern, ohne dass sich die Lernenden vertieft mit ihrem In- und Output beschäftigen müssen. Um dies zu vermeiden, müssen digital unterstützte Schreibaufgaben kognitiv herausfordernd respektive komplex sein. Hiermit gewinnen bestehende Forderungen an eine gute Schreibaufgabe wie der

Lebensweltbezug, der kommunikative Kontext und das Verfassen eines spezifischen Produktes mit einer klaren (Text-) Funktion (Hallet 2014) an Bedeutung. Folgende Anpassungen könnten dementssprechend bei der vorher aufgeführten Aufgabeninstruktion gemacht werden:

*Verfasse eine Musikrezension für einen Musikblog über eines deiner Lieblingslieder. Schreibe, welchen anderen Jugendlichen diese Musik ebenfalls gefallen könnte und begründe deine Empfehlung.*

Eine weitere wichtige Komponente ist die Bewusstmachung der spezifischen Konventionen eines Genres (Hallet 2016). Eine gute Musikrezension sollte informativ und überzeugend sein, sich an Jugendliche richten und typische Merkmale wie eine Einleitung, eine Musikanalyse und eine Empfehlung enthalten. Es geht dabei nicht um die reine Produktion von Sprache, sondern um die Erfüllung genregerechter Kriterien, was kritisches Denken und die Fähigkeit erfordert, Informationen auszuwählen, zu strukturieren und adressatengerecht einem konkreten Publikum zu präsentieren. Es kann also nicht einfach der "erstbeste" Output verwendet werden; vielmehr muss er evaluiert und gezielt an die generischen Anforderungen angepasst werden, beispielsweise durch die Auswahl eines für Mitschüler*innen verständlichen Wortschatzes.

Während der Bearbeitung der Schreibaufgaben muss zudem ein Fokus auf den Schreibprozess gelegt werden. Dieser wird als dynamischer, zyklischer Prozess beschrieben, der in verschiedenen Phasen abläuft (Surkamp & Viebrok 2018: 124f.). Die Teilprozesse umfassen:

- Ziele setzen

- Ideen generieren

- Informationen ordnen

- Passende Sprache wählen

- Einen Entwurf verfassen

- Lesen und überprüfen

- Überarbeiten und editieren

(Flower & Hayes 1981)

In jedem dieser Teilprozesse können KI-basierte Schreibtools gezielt zur Schreibunterstützung eingesetzt werden. Wichtig ist, dass den Schüler*innen deutlich gemacht wird, dass sie der Maschine die relevanten Informationen im Input bereitstellen und den maschinell generierten Output sprachlich sowie inhaltlich evaluieren und genregerecht
anpassen müssen. Auch Lernende auf niedrigem Sprachniveau können überlegen, was sie mitteilen möchten, bei Bedarf der Maschine einen passenden Textgenerierungsauftrag erteilen und mithilfe bestimmter Techniken wie der Rückübersetzung oder der Auswahl von Wortvarianten den Output der Maschine kritisch beurteilen.

Da KI-basierte Tools formal korrekte Texte produzieren, verschiebt sich der Fokus des Lernens vermehrt weg von der eigenen Sprachproduktion und hin zu Überlegungen bezüglich Input in die Maschine und zur Evaluation von vorgeschlagenen sprachlichen Bausteinen. Eine solche Auseinandersetzung mit Sprache deckt viele Aspekte der in den meisten Lehrplänen verankerten "Language Awareness" oder "Bewusstheit für Sprache" ab (Association for Language Awareness; D-EDK 2014).

## Unterrichtspraktische Instrumente

Als Hilfsmittel zur Bewältigung solcher prozessorientierter Schreibaufgaben sollen im Folgenden zwei unterrichtspraktische Instrumente vorgestellt werden: Ein Entscheidungsbaum zur Strukturierung des Schreibprozesses sowie ein Set an Strategien zur Förderung von MT-Literacy.

### a) Entscheidungsbaum

Der Entscheidungsbaum kann dazu diejenen, verschiedene Möglichkeiten des (digitalen) Schreibens zu visualisieren und somit individuelle Entscheidungsprozesse unterstützen (vgl. Abbildung 1). Da der Fokus auf dem Umgang mit spezifischen KI-basierten Schreibtools liegt, setzt der Entscheidungsbaum bei den Teilprozessen "Passende Sprache wählen" (und folgende) an. Je nach individuellen Faktoren der Lernenden, wie z.B. Sprachniveau, wird für das Verfassen eines ersten Entwurfs ein Übersetzungstool verwendet, um mithilfe schulsprachlicher Textbausteine adressatengerechte zielsprachliche Textelemente zu generieren. Oder das Verfassen eines ersten Entwurfs geschieht bereits in der Zielsprache und ein KI-Schreibtool wird nur zur Optimierung des Textes eingesetzt. Als dritte Möglichkeit kann ohne (digitale) Unterstützung gearbeitet werden. Der Entwurf wird (mit Hilfe digitaler Tools) überarbeitet. Um den Austausch über Sprache zu fördern

und die Bedeutung der Adressatengerechtigkeit zu betonen, empfiehlt sich für den Teilschritt "Lesen und überprüfen" ein Peer Feedback zu Punkten wie Nachvollziehbarkeit der Aussagen oder zielgruppengerechte Sprache.

### b) Strategien

Zur Förderung von MT-Literacy mit Lernenden auf tieferem Fremdsprachenniveau wurde ein Set an Strategien entwickelt (vgl. Abbildung 2), welche auch im Entscheidungsbaum durch entsprechende Icons symbolisiert sind:

Die Strategien Nr. 3, 5 und 7 thematisieren grundlegende Voraussetzungen, um MT sinnvoll einsetzen zu können. In Strategie Nr. 4 wird die Problematik der Einzelwortübersetzungen aufgegriffen. Strategien Nr. 1, 2 und 6 führen in

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Abbildung 1
Entscheidungsbaum für digital gestützte Schreibaufgaben.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Abbildung 2
Strategien zur Entwicklung von MT-Literacy.</figcaption></figure>
verschiedene Techniken ein, welche grade Schüler*innen auf niedrigem Fremdsprachenniveau bei der Textgestaltung und -überarbeitung unterstützen können. Als Strategie und zu entwickelnde Kompetenz zugleich kann Strategie Nr. 8 betrachtet werden. Wie hier am Beispiel von MT gezeigt, müssen Schüler*innen dazu befähigt werden, KI-basierte Schreibtools so zu nutzen, dass sie zwar Unterstützung im Schreibprozess erhalten, die Verantwortung über den Text jedoch bei den Lernenden bleibt.

## Schlussbemerkung

Während die Integration von KI-basierten Schreibtools in den Fremdsprachenunterricht den Lernenden helfen kann, präzise und lexikalisch vielfältigere Texte zu

verfassen, besteht die Gefahr, dass Schüler*innen auf niedrigem Sprachniveau diese Tools nutzen, ohne sich aktiv mit der Fremdsprache auseinanderzusetzen. Um dies zu verhindern, ist es entscheidend, dass Lernende über ausreichende Kenntnisse zu den Tools verfügen und die Technologie reflektiert einsetzen. Dies erfordert eine gezielte didaktische Begleitung und die Entwicklung von Unterrichtssettings, die eine aktive Auseinandersetzung mit dem Input in die Maschine und deren Output fördern. Nur so kann sichergestellt werden, dass KI-basierte Schreibtools als unterstützende Ressource genutzt werden, die den Spracherwerb fördert.

Weitere didaktische Hinweise und Informationen sind auf dieser [Projektwebseite](https://raaflaub.com/reber/) (Raaflaub & Reber) zusammengestellt.

> Da KI-basierte Tools formal korrekte Texte produzieren, verschiebt sich der Fokus des Lernens vermehrt weg von der eigenen Sprachproduktion und hin zu Überlegungen bezüglich Input in die Maschine und zur Evaluation von vorgeschlagenen sprachlichen Bausteinen.
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ACTIVITY DESIGN

Tema

L'introduzione di ChatGPT ha destato alcune preoccupazioni in numerosi ambiti, tra cui quello dell'educazione linguistica. Pertanto, è importante che studenti ed educatori acquisiscano le competenze necessarie per usare in modo appropriato gli strumenti di intelligenza artificiale (IA) nell'insegnamento e nell'apprendimento. Sebbene alcune ricerche abbiano esplorato le potenzialità ed i limiti di ChatGPT, oggigiorno gli studi riguardanti la sua applicazione nell'attività didattica e il suo impatto sulle capacità di pensiero critico sono ancora esigui. Questa ricerca esplo-rativa indaga l'utilità di ChatGPT nel realizzare delle attività di *Task-Based Language Learning* (TBLL), il suo impatto sul pensiero critico degli studenti aspiranti inse-gnanti e l'interazione dei partecipanti con lo strumento. Attraverso un approccio mixed method, i dati raccolti evidenziano che i partecipanti sono stati in grado di creare delle attività di TBLL di buona qualità, risparmiando del tempo con ChatGPT. Tuttavia, circa la metà dei soggetti coinvolti nella ricerca ha copiato buona parte degli output forniti dal modello e sono emerse delle difficoltà nell'interazione con ChatGPT. Sulla base dei risultati ottenuti, sono state elaborate alcune soluzioni e proposte per studi futuri in merito all'uso di ChatGPT nell'educazione linguistica.

Corinne Ca' Foscari
Baradel
University of Venice

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

Corinne Baradel holds a Master's degree in Language Sciences from Ca' Foscari University of Venice and a Master's

degree in Teacher Development for For-
eign Language Education from Universi-
tat Autònoma de Barcelona. Her research
interests focus on the integration of
AI-driven tools and digital technologies
in language education.

Introduction

Recently, integrating Artificial Intelli-
gence (AI) technologies into daily life
has transformed multiple sectors, in-
cluding education. Current AI tools have
enormous potential to enhance learning
and teaching, make education globally
accessible and tailor learning to students'
needs. Among these tools, ChatGPT (Ope-
nAI, 2022) has attracted significant atten-
tion from researchers and academies for
its capabilities. In fact, this Large Lan-
guage Model (LLM) chatbot can serve as a
virtual assistant, generating human-like
conversations, answering questions and
clarifying complex concepts (Kasneci et
al., 2023).

The educational potential of AI tools,
however, is accompanied by security risks
and ethical concerns. These technologies
often collect sensitive data, necessitating
responsible data management. Moreover,
biases inherent in training data can lead
to errors, while concerns about plagia-
rism, unethical behaviour, diminishing

critical thinking and creativity also arise.
Given ChatGPT's emergence and impact
on education, this research<fnref n="1" /> aims at in-
vestigating the following two research
questions amidst university learners: to
what extent is the usage of ChatGPT use-
ful for student teachers to design Task-
Based Language Learning (TBLL) activities
(Willis, 1996) addressed to high-school
language students, in terms of planning
time, quality of the final products and
development of their critical thinking?
What are the strategies used by student
teachers when interacting with ChatGPT
to create a TBLL activity?

Literature review

ChatGPT is an AI chatbot (OpenAI, 2022) trained on extensive text and able to generate human-like responses in multiple languages (García-Peñalvo, 2023). Its outputs, however, are strictly influenced by the quality of user prompts (OpenAI, 2022; Jalil et al., 2023). Despite its potential, the AI chatbot may generate biased

<footnote n="1">1 This paper is based on the master's thesis by the researcher (Baradel, 2023). Some sections of the text may replicate the original content from her master's thesis.</footnote>
> Current AI tools have enormous potential to enhance learning and teaching experiences, make education globally accessible and tailor learning to students' needs.

content or provide incorrect information due to the nature of its pre-training (OpenAI, 2022; Jalil et al., 2023; Rudolph et al., 2023).

In the field of language education, researchers (Kasneci et al., 2023) asserted that, on the one hand, ChatGPT can be a valuable resource for students throughout their language learning process. In fact, the AI tool may improve both writing and reading abilities by assisting in grammatical and syntactic corrections, summarising complex texts, creating quizzes, organising thoughts during the writing process and providing feedback. On the other hand, in the teaching practices, the chatbot may aid teachers in organising lesson plans and creating engaging materials. Therefore, teachers could save both efforts and time. Furthermore, empirical studies (Ali et al., 2023; Muñoz et al., 2023) demonstrated ChatGPT's efficacy in increasing student engagement and motivation, particularly in subjects like languages.

While ChatGPT offers numerous benefits in language education, various challenges in this sector need consideration. According to Kasneci et al. (2023), one concern is the difficulty in distinguishing AI-generated texts from human writing, which may undermine academic integrity. Hence, using ChatGPT in class may boost plagiarism and unethical behaviour (Lin et al., 2023). A further risk is developing an overreliance on ChatGPT, neglecting to use critical thinking abilities (Kasneci et al., 2023), defined as the combination of higher-order thinking skills (deduction, analysis, reasoning, problem solving and evaluation) (Bellaera et al., 2021). These capacities allow human beings to make reasonable decisions, interpret and analyse large amounts of information rationally and objectively (Thornhill-Miller et al., 2023).

Given the aforementioned concerns, educators should integrate ChatGPT responsibly into educational environments by teaching students to critically evaluate ChatGPT's outputs in order to avoid possible false information or bias (Bitzenbauer, 2023). Moreover, teachers are advised to elaborate higher-order assignments that emphasise skills ChatGPT lacks, such as providing emotional and real-world practical situations (Liu & Wei, 2024).

Besides ChatGPT and its implications on language education, for this research it is important to introduce the Task-Based Language Learning (TBLL) method proposed by Willis (1996). This framework for language education focuses on using meaningful tasks as the core of the learning process and includes three phases. In the pre-task, learners are introduced to the topic and related vocabulary, often participating in activities that activate their prior knowledge. During the task cycle, students in groups perform, plan and report the task and their results. Finally, the post-task refers to the language focus, in which learners not only analyse and reflect on the language used throughout the task, but also practice certain language features to enhance their understanding and accuracy.

## Methodology

Considering both potentials and limits of ChatGPT in language education, an exploratory study was conducted to comprehend the usefulness of ChatGPT in designing TBLL activities (Willis, 1996) in terms of planning time and quality, the effects on student teachers' critical thinking skills and the interaction strategies between ChatGPT and student teachers. The current investigation involved 39 voluntary postgraduate participants (referred to as *student teachers*) studying the subject Instructional Design for Language Education. The participants in groups or individually had to design a TBLL activity with the usage of ChatGPT. It is important to underline that before this assignment, the student teachers attended a lesson where the TBLL model (Willis, 1996) was deeply explained and ChatGPT was briefly introduced.
<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>**Figure 1**

Illustration of original, copied, and rephrased words from two TBLL activity samples.
Note. Reprinted from *Interaction, Design, and Assessment: An Exploratory Study on ChatGPT in Language Education* by Baradel (2023). http://hdl.handle.net/10579/25711.</figcaption></figure>

The assignment required designing a TBLL activity (Willis, 1996) based on a specific theme (food education, selfies and portraits or anything related to sustainability) for 16-to-18-year-old students with a B1 English level. The task had to be set in a museum, focussed on speaking skills and include learning aims, a detailed description of the phases, exercises, materials and ICT tools used.

In April 2023, data was collected anonymously through a mixed-method approach (Dörnyei, 2007), including 33 student teacher online surveys, 2 student teacher online interviews, 39 student teacher interactions with ChatGPT (based on the GPT-3.5 model) and a total of 14 final TBLL activities. A custom ChatGPT webpage was created to gather the chats between the student teachers and AI chatbot, enabling the researcher to directly analyse their interactions, minimising any self-report bias.

The participants were expected first to interact with the chatbot, second, to upload the TBLL activity on Moodle and finally, to fill in the online questionnaire. In the end, the participants were invited for an interview. The evaluation criterion

for the TBLL activity required the participants to simply publish it on Moodle. If the activity adhered to the TBLL structure (Willis, 1996), the student teachers would obtain 0.3 points to add to their final grade.

After gathering the data, the information was organized to address the research questions. The quantitative findings from the online survey were integrated with qualitative insights into open-ended questions and online interviews. Content analysis (Dörnyei, 2007; Evans, 2017) was used to examine the responses to the open-ended questions in the online questionnaire. In order to compare student teachers' interactions with ChatGPT to their final TBLL activities, a quantitative content analysis using several categories (original, copied, rephrased and copied-exercise words) was conducted and word counts for each were calculated. To identify the copied sequences, each conversation and related TBLL activity were analysed by employing the *Similarity Texter* tool (Kalaidopoulou & Weber-Wulff, 2016) (see an example in Figure 1). No further tools were used to verify whether original words were copied from other sources. Regarding interactions between student teachers and ChatGPT, a further content analysis (Dörnyei, 2007; Evans, 2017) was performed categorising the different types of prompts provided by the participants to ChatGPT.

## Research findings

The results consisted in examining to what extent ChatGPT was useful for student teachers to design TBLL activities in terms of planning time, quality of the final products and development of student teachers' critical thinking skills. It is important to mention that some student teachers (39.4%) did not know ChatGPT and the majority (78.8%) did not use the AI chatbot before this research. The first findings demonstrated that all student teachers (100%) considered ChatGPT as a time-saving AI tool to create TBLL activities, especially in the creation of exercises (84.8%), brainstorming ideas (72.7%) and structuring the task (66.7%).

The second outcomes suggest that most student teachers (97%) believed they had created a better or same quality TBLL activity thanks to ChatGPT. In fact, student
The overall findings indicate a pressing need to organise training courses for student teachers in the proper use of ChatGPT, outlining its limits to enhance their critical thinking skills.

teachers' interviews revealed that original ideas for their classes came up and their self-confidence in teaching abilities increased when utilising ChatGPT.

The third results reveal a mixed experience among student teachers when using ChatGPT. A majority (61.3%) reported not encountering any difficulties or limitations with the AI tool. In contrast, 38.7% did experience challenges. Specifically, only 25.8% of all student teachers emphasised the importance of critically analysing ChatGPT's outputs and expressed dissatisfaction with the answers provided by the chatbot. Participants noted that they often needed to rewrite certain parts and that the AI sometimes hallucinated links or provided inaccurate information about museums. Furthermore, 19.4% encountered difficulties in formulating prompts to obtain meaningful answers or suggestions, particularly during the initial phase of use. In general, these outcomes may raise concerns about an excessive reliance on ChatGPT. In fact, researchers (Cooper, 2023; Jalil et al., 2023; Rudolph et al., 2023) underlined that human judgment is necessary when using ChatGPT to interpret results and make ethical decisions, ensuring the AI tool is applied appropriately.

Indeed, the overall findings indicate a pressing need to organise trainings for student teachers in proper ChatGPT use, outlining its limits to enhance critical thinking skills. This recommendation aligns with previous studies (Kasneci et al., 2023), supporting continuous training for teachers and students to keep updated on ChatGPT's latest advancements.

Furthermore, the comparison between student teachers' interactions with ChatGPT and their related final TBLL activities (Figure 2) reveals that, on the one hand, 6 out of 14 TBLL activities present minimal copying from ChatGPT (less than 14% of copied words). In fact, checking one by one those activities, it can be seen that the student teachers analysed, interpreted, elaborated, and modified ChatGPT's responses, demonstrating critical thinking skills. Moreover, in the two interviews, the student teachers explained that each member studied the structure and the characteristics of TBLL model before using ChatGPT. Then, they discussed the content and elements to include in their activity. Finally, the

group members interacted with ChatGPT and collaboratively reflected on each of its responses.

On the other hand, 6 out of 14 TBLL activities contain a high percentage (more than 45%) of copied text. This result may suggest a mix of psychological, pedagogical and practical factors that could explain the observed reliance on copied words. First, student teachers possibly faced time constraints, causing them to prefer the quicker approach to copy words directly. Second, the participants might lack confidence in their teaching abilities or knowledge about the TBLL methodology (Willis, 1996), which led to an increased tendency to trust ChatGPT's responses and opt for copying to avoid mistakes. Third, the instructions of how to perform the task could have been misunderstood. Fourth, a few student teachers may be primarily focussed on getting some points easily for their final grade in the university subject. Consequently, they copied ChatGPT's answers without applying critical thinking skills.

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Figure 2</figcaption></figure>

Bar chart displaying the percentages of original, rephrased, copied exercises and co-pied words from the student teacher ChatGPT conversations in the 14 TBLL activities.
Note. The analysis was performed solely using the Similarity Texter tool (Kalaidopoulou & Weber-Wulff, 2016).
These final outcomes may indicate that ChatGPT offers valuable ideas for designing TBLL tasks and demonstrates the potential to encourage student teachers to apply critical thinking when using the AI tool, as also indicated by Jiang et al. (2024). For student teachers who did not effectively use their critical thinking skills, these findings underline the need to improve assessment methods to foster intrinsic motivation and address plagiarism. This aligns with the recommendations of some scholars (Liu & Wei, 2024; Rudolph et al., 2023), advocating for assignments that require higher-order thinking and creativity.

The second research question aimed to examine student teachers' interactions with ChatGPT in designing TBLL activities, particularly exploring self-developed strategies without prior training. Outcomes reveal various interaction methods, including requests for general information (16.7%), material creation (8.3%), idea brainstorming (54.2%) and learning objective formulation (25%). Most student teachers asked for precise items, but nearly a third (29.1%) tried to generate the entire task with a single input and prompt quality often lacked critical details, affecting ChatGPT's accurate outputs. According to the scientists Fulford and Ng (2023), inputs have to follow some principles: they should be clear, detailed and include delimiters, when necessary. In addition, the prompts should be fragmented, giving ChatGPT time to process. This means that the correct design of a TBLL activity strongly depended on the detailed student teachers' inputs given to ChatGPT. Moreover, some requests

exceeded ChatGPT's capabilities at that time like requesting for valid internet links, for instance, the student teachers asked: *Could you suggest a brief introductory video about Frida Kahlo?, Can you please link a website where I can find more information about the ongoing exhibition in Padua you mentioned?*, underlining the need for a training in effective interactions and understanding the chatbot's limitations.

## Conclusions

Overall, the current exploratory study demonstrates that the student teachers could save time and create equivalent or better-quality TBLL activities using ChatGPT. Moreover, the chatbot was considered a useful AI tool, capable of giving a feeling of self-confidence in their teaching abilities. However, some participants seemed to fail to recognise ChatGPT's limitations, with about half copying outputs directly, indicating possible misunderstanding of assignment instructions or inadequate assessing methods for the subject. Although the student teachers employed various strategies to interact with ChatGPT, some participants faced challenges of writing prompts. To address these issues, the researcher recommends a training course to teach proper interactions with ChatGPT, comprehending its limits, avoiding plagiarism and boosting participants' critical thinking skills. Furthermore, reassessing assignment methods to emphasise critical thinking, problem solving and creativity is strongly advised.

However, the current investigation presents some limitations due to the specific sample and context for data collection; therefore, it would be worthwhile to replicate the study with a broader range of classes from different years or assigning other activities beyond TBLL. Furthermore, future research could delve deeper into a comparative analysis of the TBLL activities designed by student teachers and their application of critical thinking skills before and after a training in ChatGPT usage. Additionally, empirical investigations into ChatGPT's effectiveness in promoting student teachers' self-confidence would be of considerable interest.

> For student teachers who did not effectively use their critical thinking skills, these findings underline the need to improve assessment methods to foster intrinsic motivation and address plagiarism.
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Thornhill-Miller, B., Camarda, A., Mercier, M., Burkhardt, J.-M., Morisseau, T., Bourgeois-Bougrine, S., Vinchon, F., Hayek, S. E., Augereau-Landais, M., Mourey, F., Feybesse, C., Sundquist, D., & Lubart, T. (2023). Creativity, Critical Thinking, Communication, and Collaboration: Assessment, Certification, and Promotion of 21st Century Skills for the Future of Work and Education. *Journal of Intelligence*, 11(3), 54. 1-32. https://doi.org/10.3390/jintelligence11030054.

Willis, J. (1996). *A framework for task-based learning*. Longman.
ENLISTING CHATGPT TO ENHANCE
LANGUAGE TEACHER TRAINING

L'intégration de l'IA, en particulier du ChatGPT, dans la formation des enseignants de langues évolue rapidement et présente à la fois des opportunités et des défis. Cet article examine comment le ChatGPT peut être utilisé comme outil dans la formation des enseignants d'anglais langue étrangère (EFL) pour améliorer et évaluer de manière formative l'apprentissage des enseignants. Par le biais d'une pratique exploratoire en classe, l'étude examine comment ChatGPT soutient le développement de connaissances didactiques théoriques et pratiques et de compétences d'auto-réflexion critique. L'article détaille les procédures d'utilisation de ChatGPT, évalue son alignement sur les principes didactiques et discute des avantages et des limites de l'IA dans le développement professionnel. Il conclut que si le ChatGPT offre de précieuses possibilités d'auto-évaluation personnalisée et un retour d'information en temps réel, son intégration nécessite une gestion prudente afin d'équilibrer le soutien de l'IA avec l'apport humain essentiel.

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>Holli Schlauber
University of Geneva</figcaption></figure>

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

Holli Schlauber, Ed.D.,
teaches EFL Didactics
and Research Methods
in Foreign Language
teaching in the IUFE, at

the University of Geneva. Her teaching
and research are conducted as related
activities.

Introduction

The integration of AI in language teacher
education has rapidly gained our atten-
tion sparking a considerable incentive
to explore, understand, and harness the
new opportunities it offers. While the
novelty accompanies intense enthusiasm,
many educators are scrambling to keep
pace with the flood of anecdotal accounts
and research-driven claims highlighting
its innovative and harmful potential.
Endorsements and cautionary words
dot the current literature (Moorhouse,
2024; Moorhouse & Kohnke, 2024; Karan
& Angadi, 2023; Kohnke et al., 2023; Sok
& Heng, 2023; Mai et al., 2024). Not-
withstanding divided claims, the precoc-
cupation with the role AI can play in
language teacher preparation has led to
a wave of exploratory in-class practices
to which this article seeks to contrib-
ute. For the most part, those initiatives
and the case described here currently
represent ancillary synchronous teacher
training events and tools rather than di-
dactic cornerstones as we learn how to

navigate the possibilities, risks, and chal-
lenges AI presents. As part of the current
exploratory wave, this article provides
a practice-driven overview illustrating
how ChatGPT serves as a teacher training
tool to deliver innovative in-class learn-
ing opportunities that support, enhance,
and reinforce the fundamental theoretical
principles and practical frameworks of
professional development in English as
a foreign language (EFL) didactics (Bo-
dong et al., 2023; Johnson & Golombek,
2020; Starkey, 2020). A theory-driv-
en practical example of L2 listening is
presented (selected because it was the
focus of the didactics class on the day
ChatGPT was used) alongside procedural
details, followed by a discussion of how
ChatGPT supports, benefits and enhances
EFL teacher learning in light of course
objectives.
## Didactics course objectives and the integration of ChatGPT

These objectives emphasize informed instruction-driven skills, reflective practices, and professional development guided by the EPOSTL (The European Portfolio for Student Teachers of Languages. Several overarching objectives drive the EFL didactics course and the teacher education approach used to initiate trainees into the field with the support of ChatGPT:

- Develop an informed didactic perspective to design coherent, logically sequenced EFL lessons that respond to diverse learner needs and the cantonal curriculum.

- Apply various teaching methodologies and strategies effectively

- Develop a theory-driven practical understanding of how to optimize the teaching of the four language skills: reading, **listening**, speaking, and writing, and the subsystems of grammar, vocabulary, and pronunciation within the larger interactive and communicative frameworks resting on the can-do descriptors in the EPOSTL.

- Develop the ability to critically reflect on and assess one's teaching and knowledge against the backdrop of the theoretical principles examined in the didactics course through active and autonomous learning affordances that prompt trainees to test, revisit, and reinforce their understanding of the didactics course content.

The integration of ChatGPT is specifically aligned with those objectives and is intended to:

1. Evaluate whether the prompt requests entered into ChatGPT generated teaching principles and notions commensurate with the theoretical frameworks and practical models examined in the didactics course.

2. Facilitate the use of ChatGPT as a tool for collaborative problem-solving and lesson brainstorming among teachers.

3. Prompt trainees to question ChatGPT's capacity to support their teaching objectives, as well as the learning objectives and affordances they intend for their learners.

4. Formatively evaluate trainee concept development around teaching L2 listening.

> The role AI can play in language teacher preparation has led to a wave of exploratory in-class practices

After an informal in-class survey of over 25 trainee teachers enrolled in two EFL didactics courses, the majority admitted to using both the free and paid versions of ChatGPT to generate lesson plans, materials, activities, and prompts for their teaching practicum. Both the free and paid versions of ChatGPT generate output text based on user input prompts; however, only the paid option, ChatGPT 4.0, provides more detailed, nuanced, and accurate responses. While many trainees claimed to be capable of generating those teaching resources themselves (as required by their teacher educators and practicum mentors), they admitted relying on ChatGPT because of the enormous time-saving advantages it provided. However, they likewise revealed their uncertainty about whether the output generated by either version of ChatGPT systematically resonated with the theoretical principles discussed in the didactics courses. Motivated by these admissions, a decision was made to formally introduce ChatGPT into the didactics course as a formative teacher and self-evaluation tool to determine whether trainees were using suitable prompt requests to generate desired outputs from ChatGPT and whether they could determine how well those outputs aligned with the principles and practices of the theoretical frameworks examined in the course.

## Procedures used for Integrating ChatGPT:

The procedures for integrating ChatGPT sought to actively engage trainees in critically evaluating: a) ChatGPT's output in comparison to their own professional knowledge; b) the suitability of the prompts; and c) the presence or absence
of the theory-driven practical considerations discussed in the didactics course. For each ChatGPT session, the following procedure was implemented:

1. **Solicit a Prompt Request:** Students offered a prompt request for ChatGPT to simulate an activity or set of questions linked to the theme of the didactics class. Typically, the first volunteered prompt was entered, although often more than one prompt is required to generate text that aligns closely with the learning objectives/output the trainees seek.

2. **Enter the Prompt:** The teacher educator entered the prompt into ChatGPT on the screen, while some students did the same in parallel on their own laptops.

3. **Review the Output:** The group reviewed the output generated by ChatGPT within a short timeframe individually or in tandem with classmates.

4. **Evaluate Alignment:** The group collectively evaluated whether the generated output aligned with the principles, models, and frameworks discussed prior to the simulation. Trainees began to offer their thoughts on the output's link to the theory. Some trainees took notes to add to their current understanding of L2 listening.

5. **Identify Elements and Suggest Modifications:** Trainees were asked to identify elements that were present or absent in the output and to suggest how it might be modified in light of their contextual challenges and relevant theory. We also briefly discussed the need to be precise

and adjust input prompts, but did not explore that idea further in this context.

6. **Evaluate Understanding:** Trainees used this event to evaluate their understanding of the didactic concepts by assessing whether they could reasonably explain whether the ChatGPT output reliably resonated with the theory. This is when requests for clarification of their understanding emerged, and when they could confirm or refute their comprehension.

## Example 1. Prelistening

In this output example, ChatGPT is enumerated to simulate elements considered crucial for effective pre-listening, allowing trainees to evaluate the output's alignment with theoretical principles examined and suggest modifications as needed.

### Summary of the theory discussed in the didactics class on L2 listening

In the didactics course, we explore examples of listening sequences that emphasize pre- during and post-listening events that activate schema and encourage the learner to circle back to confirm or refute content generated during the pre-listening phase. Our examination of L2 listening prioritizes pre-listening because of the way it focuses learner attention and provides a purpose for listening and prepares students to monitor their comprehension. We examine how the teacher can demonstrate the development of listening skills and strategies via pre-listening questions and predictions, front-loading and/or scanning of key vocabulary, and the schema activation of content via visuals, anecdotal references, discussion, or semantic mapping. These focal points are set against the backdrop of the principles of second language acquisition and cognitive psychology as events that scaffold learners' comprehension by activating their prior knowledge and arming them with strategies that they can apply independently in follow-up listening activities (Goh & Vandergrift, 2021). It is through this framework for a listening sequence that students in the didactics course were asked to evaluate ChatGPT output pre-listening to compare it with their own didactic knowledge and understanding.

> The integration of ChatGPT into EFL teacher training reveals both innovative opportunities and noteworthy risks.
ChatGPT prompt suggested by a trainee teacher:

what should you include in prelistening for EFL students?

ChatGPT output:

Prelistening activities for EFL (English as a Foreign Language) students are crucial for setting the stage for successful comprehension and engagement with the listening material. These activities should aim to activate prior knowledge, build context, and prepare students for the specific content and language they will encounter. Here are some key components to include in prelistening activities:

1. **Activate Prior Knowledge:** Begin by activating students' prior knowledge about the topic of the listening task. This could involve discussing related vocabulary, concepts, or personal experiences.

2. **Predictions:** Encourage students to make predictions about the content of the listening material based on the title, topic, or any visual aids provided. This helps set a purpose for listening and primes students to anticipate key information.

3. **Vocabulary Preview:** Introduce or review any important vocabulary or expressions that students may encounter in the listening. This could involve pre-teaching keywords, discussing their meanings, or providing context to aid understanding.

4. **Listening Task Instructions:** Clearly explain the task or tasks students will complete while listening. This could include specific questions to answer, information to note down, or gaps to fill in a summary.

5. **Schema Activation:** Help students activate their background knowledge related to the listening topic. This might involve brainstorming related ideas, discussing relevant cultural or contextual information, or making connections to previous learning.

6. **Listening Strategies:** Teach and review effective listening strategies with students, such as predicting, summarizing, and focusing on key information. Encourage students to employ these strategies while listening to enhance their comprehension.

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>Figure 1
ChatGPT prompt-response interaction</figcaption></figure>

7. **Modeling:** Model the listening task or a similar task yourself to demonstrate effective listening strategies and provide an example of how to approach the activity.

8. **Visual Aids:** Use visual aids such as pictures, diagrams, or videos to support comprehension and provide context for the listening material.

9. **Interactive Activities:** Engage students in interactive activities related to the listening topic, such as discussions, role-plays, or games. This helps activate their interest and engagement before listening.

10. **Review:** Quickly review any relevant grammar or language points that students may need to understand the listening material. This could include reviewing verb tenses, sentence structures, or pronunciation patterns.

By including these elements in your pre-listening activities, you can effectively prepare EFL students to engage with and comprehend the listening material.

## Trainee evaluation of the output

### Elements aligned with principles discussed in the didactics course

* aligned with top-down schema activation through interaction, images, and personalization of the topic, which allows learners to connect on some level with the content;

* aligned with providing learners with a focus for listening through predictions and task instructions so they listen actively;

* aligned with bottom-up schema activation through frontloading of vocabulary and grammar so that their encounter with the language is not a first exposure;

* aligned with enabling listening strategy application through teacher demonstration
## Elements deemed missing from ChatGPT output

- Even though the output refers to language points and pronunciation patterns, trainees identified word stress as an integral part of pre-listening and believed it should have been specifically mentioned.

- Pre-listening questions were also deemed missing from the output and trainees pointed out that learners can either generate their own questions or can preview the questions in the coursebook.

- Circling back in the post-listening to answer these questions allows the learners to check their comprehension of the content. It also sets a purpose for the listening event and creates a possible instructional sequence that helps learners avoid getting stuck in bottom-up processing.

## Perspectives on the benefits to teacher development and the attainment of course objectives

This experience helped trainee teachers strengthen their conceptual knowledge through active engagement in teacher learning, the fundamental objective of the didactics course. They found that using ChatGPT to test themselves on L2 listening principles and practices in the didactics course was beneficial for the following reasons:

✓ Trainees recognized whether they could confidently evaluate the resonance of the output with their understanding of the range of events and elements associated with prelistening's role in developing learners' listening skills.

✓ Trainees admitted that the opportunity to question one's understanding of theory reinforced and consolidated their professional knowledge.

✓ Trainees declared that evaluating the output created space to address any gaps in their understanding, particularly if the output featured information that they were not previously aware of or had not considered as part of their self-evaluation, reflection, and examination.

✓ Trainees claimed that generating prompts empowered them to determine the validity and reliability of ChatGPT output and recognize whether human expertise was necessary for a critical analysis of the output.

✓ Trainees admitted that the process reinforced teacher autonomy and the reflective elements promoted in the course.

✓ Trainees agreed that the speed of the process made ChatGPT a highly valuable and easily accessible teacher learning and self-evaluation tool.

✓ Trainees appreciated revisiting and reinforcing theoretical concepts individually and collaboratively

✓ Trainees held that it confirmed their understanding of key concepts in L2 listening

To the teacher educator, the ChatGPT prompted process exposed areas of misunderstanding about the practical elements involved in activating pre-listening. These misunderstandings included how much time to spend on the pre-listening phase, what role they and their learners play in the pre-listening phase, and what combinations of pre-listening events to target to set a purpose and focus for the listening (activating schema about the content, front-loading vocabulary and word stress, student-generated pre-listening questions and predictions). Trainees expressed their appreciation for the immediate teacher-educator feedback while recognizing the need for additional repetition and reinforcement to enhance their professional knowledge and improve their lesson planning for L2 listening instruction. What is also noteworthy is how ChatGPT personalized and scaffolded the learning process by revealing the trainees' individual needs for follow-up clarification on pre-listening (Mai et al., 2024). Each trainee interacted with the output individually, signaling to the rest of the class whether they could independently and confidently evaluate it from the perspective of the L2 listening principles examined in the didactics course. That further necessitated an appeal to the teacher educator's input for confirmation beyond what ChatGPT and their classmates offered.

While these perspectives highlight how compatible the ChatGPT teacher learning event was with the course objectives of developing professional knowledge through active engagement involving critical self-reflection and evaluation, they likewise expose ChatGPT's
limitations as an independent, complete, and fundamental source of conceptual input and suggest the continued need for teacher educator oversight and backup. Notwithstanding the need for human intervention, ChatGPT offers a meaningful, scaffolded, and active way to refine the teacher learning experience that is not only easy to integrate but is on the training tip of one's fingertips. ChatGPT's real-time tutorial function provides trainees with opportunities to revisit and adjust their thinking en route to deepening their understanding of key language teacher fundamentals that may not yet be part of their professional repertoire or are at least developing. It should not be viewed as a competitor but rather as an ally.

## Conclusions and Implications for Language Teacher Training

The integration of ChatGPT into EFL teacher training reveals both innovative opportunities and noteworthy risks that underscore the need for a balanced approach aligned with course objectives and teacher educator expertise. In practical terms, it promotes engagement with core language teaching principles that encourage trainees to confirm, question, reflect upon, and expand their professional knowledge. These form part of ChatGPT's unique combination of teacher training elements that enhance teacher learning through instantly adaptive, scaffolded support, synchronous formative feedback, and personalized learning mediated by the teacher educator. Despite its appeal as a novel teacher training tool, over-reliance on AI risks undermining or eliminating critical reflection, evaluation, and independent decision-making, essential skills for informed lesson preparation and instruction. Teacher educators and trainees should first be prepared to critically assess and challenge the output and, second, question whether the prompts entered need adjusting. Both require expertise, as this case illustrates. Drawing a direct link between what we teach trainees about pre-listening, the ChatGPT output omitted the important role of word stress in acclimating learners to the words they encounter, of learner-generated questions in providing a focus and a purpose for listening and of revisiting those questions during the post-listening phase to

confirm or refute comprehension. Additionally, while ChatGPT personalizes learning, it may unintentionally limit valuable interactions with the expertise of mentors and peers.

In conclusion, although ChatGPT can reinforce didactic concepts and provide real-time feedback, it must be managed carefully. Guided by the teacher educator's expertise, trainees should critically evaluate AI-generated responses against expert pedagogical knowledge and classroom realities, adjusting prompts to generate reliable output while dismissing ineffective ones. As AI evolves, its role in teacher training should complement traditional methods to ensure the human element remains central to education.

## References

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USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR ENHANCED
LESSON PLANNING AND MATERIAL DEVELOPMENT:
TRANSFORMING TEACHING PRACTICES

Tema

Cette étude visait à démontrer comment les enseignants en formation utilisent les outils basés sur l'intelligence artificielle (IA) dans leurs pratiques pédagogiques. L'étude a porté sur soixante-huit enseignants d'anglais en formation initiale, en troisième année au département d'enseignement des langues étrangères d'une université d'État. L'analyse s'est concentrée sur les outils d'intelligence artificielle utilisés par les participants dans leurs plans de cours lors du micro-enseignement dans le cadre du cours obligatoire « Teaching Language Skills » (enseignement des compétences linguistiques). Les résultats indiquent que l'outil d'IA a aidé les participants à générer du contenu, notamment en leur permettant de lancer des idées, de développer du matériel et des activités attrayants et de gagner du temps pour créer et simplifier le matériel. Cependant, plusieurs questions ont été soulevées concernant la qualité du contenu et l'éthique.

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>Ferit Kılıçkaya
| Burdur Mehmet Akif Ersoy University, Türkiye</figcaption></figure>

Ferit Kılıçkaya is a
Professor of English
Language Teaching
(ELT) in the Department
of Foreign Language

Education at Burdur Mehmet Akif Ersoy
University, Türkiye. His research primarily
explores the benefits and challenges of
integrating technology into language
teaching and learning, with a particular
focus on its implications for language
assessment.

Introduction

The rapid developments and the emer-
gence of new tools in artificial intelli-
gence (AI) have begun to reshape various
sectors, especially education. AI tools are
integrated into educational practices and
support administrative tasks, enhancing
classroom engagement and language
learning practices (Ahn et al., 2024; Bon-
ner et al., 2023; Kılıçkaya, 2023). There
has also been a growing public interest
and increase in AI use in teaching and
learning (Cardona et al., 2023; Walton
Family Foundation, 2024). In addition to
language learning, AI has the potential
in language teaching to help teachers
design lessons based on the needs and
levels of the learners. This short article
explores how pre-service language teach-
ers used AI tools as a source of material
development in their lesson planning in
a teaching methodology course.

AI integration

There is a plethora of research on AI in education, which investigates how AI tools can support teaching and learning, such as producing texts regarding lesson planning and assessment (e.g., Ahn et al., 2024; Kic-Drgas & Kılıçkaya, 2024). The expansion and the rapid emergence of AI tools with various features have led to integrating these tools into language teaching and learning in various aspects, such as writing, chatbots, and machine translation (e.g., Godwin-Jones et al., 2024; Hockly, 2024). It is not an exaggeration to say that there is now an AI-based tool for almost any teacher and learner-related task in the field, from creating images to lesson planning and generation (e.g., Kılıçkaya, 2023). In line with the expansion of AI and AI tools, there is a growing body of research on the potential and uses of AI that can help teachers with tasks such as creating materials that will allow them to focus more on instructional design and student engagement (Dizon, 2024). For example,
> It is not an exaggeration to say that there is now an AI-based tool for almost any teacher and learner-related task in the field, from creating images to lesson planning and generation.

Hong (2023) discusses how ChatGPT can be used as a tool for learning and to support learning by practicing the four skills in a language and support teaching, such as creating lesson plans and exercises. In addition to these promising benefits, it is also highlighted that the drawbacks of using AI tools such as ChatGPT include plagiarism and the lack of accuracy of the outputs (Kohnke et al., 2023; Sparks et al. (2024).

The current study focuses on how pre-service language teachers benefited from AI tools in their lesson plans for micro-teaching in a required skills course at a state university.

## Methodology

The research design of the study consisted of a content analysis of the lesson plans as well as reflective journals and peer feedback created by the participants of the Teaching Language Skills II course for pre-service language teachers, who were enrolled in the Department of Foreign Language Education at a state university in Türkiye. In this course, the participants were encouraged, but not forced, to use AI tools to create materials as input in their lesson plans, which they would use for micro-teaching.

## Participants

The participants of the study were 68 pre-service English teachers in their third year at the Department of Foreign Language Education. Of the participants, 29 were male, while the rest were female. The participants' ages were between 21 and 25.

## Data collection

At the beginning of the semester, the participants were introduced to the course, during which they would discuss various ways to teach grammar, reading, and writing and practice these language components and skills via micro-teaching sessions. The participants were also asked to form groups of 4 (or 3, exceptionally, subject to the lecturer's approval) to prepare 35-minute microteaching in the skills and language components presented and discussed in the course. The participants were also required to submit the revised and improved version of their lesson plan during the final exam based on the feedback provided by their

classmates and the lecturer. As for the policy on AI use, the researcher informed the participants that their use of AI tools (e.g., ChatGPT, Magic School and Twee) was permitted and encouraged, but not mandatory, in their lesson planning for the following activities: Generating ideas, editing, and improving ideas; drafting outlines to organize their thoughts; preparing and simplifying texts for classroom activities; creating audio-visual aids; grammar and style checking. The participants were also asked to indicate their work and the output created by any AI tool.

The microteaching sessions aimed to provide the participants with a practical setting for implementing lesson plans, allowing both the lecturer and the participants to observe the effectiveness of their lesson plans and the tools they used in practice. Following these sessions, students were asked to submit reflective journals detailing their own experiences with lesson planning and AI as well as peer feedback, which provided qualitative data on the perceived benefits and limitations of AI in lesson planning.

## Data analysis

The data, consisting of the lesson plans, peer feedback forms based on the microteaching and reflective journals, were subject to content analysis in order to investigate the participants' use of AI tools in lesson planning and the potential benefits and challenge. The data was manually classified according to the codes and the categories by following the method by Saldaña (2009).
<table><caption>**Table 1**
Summary of the outcomes of the content analysis</caption><thead><tr><td>Benefits regarding content creation uses made</td><td>Benefits regarding efficiency and time management</td><td>Challenges and limitations</td></tr></thead><tbody><tr><td><ul><li>Brainstorming of lesson activities:<ul><li>Role play activities for EFL classrooms</li><li>Culturally relevant reading materials</li><li>as leveled texts and resources (e.g., Diffit)</li></ul></li><li>AI tools (e.g., Dall-E, Suno) were used to create interactive visuals and multimedia resources.</li><li>AI-based routine tasks (e.g., grammar and language check, formatting).</li></ul></td><td><ul><li>Easy to use</li><li>Saving time and effort to allow for reflection on pedagogical aspects</li></ul></td><td><ul><li>Quality of Output: AI-generated content must often be checked for accuracy and content.</li><li>Cost: Some advanced features require a paid (expensive) version.</li><li>Ethical Concerns: Issues of originality and potential plagiarism regarding AI-generated content.</li><li>Lack of clear guidelines and sufficient support regarding the use of AI, academic integrity</li></ul></td></tr></tbody></table>

## Findings and Discussion

The content analysis of the lesson plans, the feedback and the reflective journals produced during the *Teaching Language Skills* course yielded two key categories of benefits as well as a set of potential challenges of the use of AI tools used for lesson planning (Table 1).

The table summarizes the outcome of the content analysis deploying three evaluation criteria: 1. Benefits regarding content creation: uses made, 2. Benefits regarding efficiency and time management, and 3. Challenges and limitations associated with integrating artificial intelligence (AI) tools in lesson plans. The use of tools such as ChatGPT exemplified how AI facilitated brainstorming and content creation by enriching lesson plans and educational resources, e.g., role-play scenarios. It was also observed that the role of AI in content creation extended beyond text production. Tools such as DALL-E and Suno enabled the production of interactive visuals and multimedia resources such as songs for learner engagement. Most participants used AI tools like Diffit to benefit from differentiated instruction by providing leveled texts and resources for learners' varying proficiency levels. In addition to content creation, another significant benefit was the efficiency and time management afforded by AI tools. The user-friendly nature of these applications simplified routine educational tasks, such as grammar checking and language improvement. By automating these basic,

yet time-consuming tasks and creating exercises, AI saved participants time and effort.

However, adopting AI in these lesson plans also had its challenges and limitations. One of the primary concerns was the need for the participants to verify the appropriateness and quality of AI-generated content. While these tools could generate content such as exercises and simplified texts, they did not always guarantee appropriate and quality content, necessitating careful oversight. Furthermore, the cost associated with advanced AI features posed a barrier to access, as some functionalities required the paid versions. Ethical considerations also played a critical role in the discussion surrounding the participants' activities, such as the issues of originality and plagiarism regarding AI-generated content.

The findings indicated that the most notable benefit of integrating AI in lesson plans was to generate ideas and materials for activities. Participants frequently reported that AI tools, particularly ChatGPT, helped them create lesson activities and exercises. One example included the AI-assisted development of role-play activities for micro-teaching, which simulated real-life communication challenges in EFL classrooms, enabling students to practice their speaking and problem-solving skills within a controlled environment. The following prompt was used to create a role-play:

> Create a role-play scenario for A2-level English learners. The scenario should involve one learner playing a lost traveler at an airport who needs to ask for directions and another playing an airport staff member who gives simple directions and asks for information about the flight. The dialogue should include polite questions, basic directions (e.g., 'turn left,' 'go straight'), and simple responses suitable for A2-level learners." ChatGPT produced the following output:

### Role-play Example:

> "At the Airport – Asking for Directions"

### Scenario:

You are at the airport and cannot find the gate for your flight. You need to
ask an airport staff member for directions. The staff member will give directions and ask questions about your flight.

### Roles:

1. Student A (Traveler): You are lost in the airport and need to find your gate. You speak basic English and need help from the airport staff.

2. Student B (Airport Staff): You work at the airport information desk. You need to ask travelers for flight details (e.g., gate number and flight time) and give them simple directions.

### Instructions:

- Student A should ask polite questions like: "Excuse me, where is Gate 12?" or "Can you help me find my flight to London?"

- Student B should respond with clear, simple directions: "Go straight and turn left." They should also ask for more information: "What time is your flight?" or "Which airline are you flying with?"

Similarly, AI was used to create linguistically relevant reading materials tailored to students' interests, backgrounds, and levels in the lesson plan. One participant in his reflective journal indicated that he could level the linguistically complex text to the learners' level (A2 as indicated in the lesson plan) and added that by using the AI tool (Diffit), he and his group members quickly adapted the text of the reading passage that they had taken from a coursebook and customized questions and vocabulary by checking the vocabulary and grammar.

The journals and lesson plans showed that the participants employed tools like Dall-E, Twee, and MagicSchool to generate input for learners, such as interactive visuals and quizzes, to be incorporated into lesson plans. The participants believed that this use of AI could enrich their lesson content. In one of the lesson plans, for example, the participants used AI-generated images to present various grammar rules to offer concrete representations of abstract concepts, which would otherwise not have been found on the internet or would have required much time. These examples and specific uses of AI in lesson plans and reflective journals underscore the role of AI in producing materials for language teaching

and customizing these materials for different levels. However, teachers' expertise was considered important in checking the content, and these tools cannot replace the critical posture of teachers.

Using AI tools in lesson planning also provided several advantages in checking the content for grammar and language enhancement. In this way, participants stated that they obtained more time for pedagogical reflection and refinement of their lesson plans, such as selecting appropriate teaching strategies and exercises. This was found particularly valuable given the time constraints of the course. The following prompt was used to create a vocabulary activity:

Create a matching activity for A1-level learners in an EFL classroom. On the left side, list personality adjectives such as "punctual," "angry," and "helpful." On the right side, provide clear and straightforward definitions for each adjective. Make sure the definitions are accessible to A1-level learners. The task should challenge students to match each adjective with its correct definition. Ensure that the definitions are distinct enough to avoid confusion and that the language aligns with their proficiency level. Include about 8-10 adjectives in total.

Based on this prompt, the following exercise was created.

### Matching Activity:

Instructions: Match each word on the left with its correct definition on the right. Draw a line to connect the word and its meaning.

<table><thead><tr><td>Adjectives</td><td>Definitions</td></tr></thead><tbody><tr><td>1. Punctual</td><td>a) Nice and easy to talk to</td></tr><tr><td>2. Angry</td><td>b) Feels nervous when talking to new people</td></tr><tr><td>3. Helpful</td><td>c) Not afraid, ready to do dangerous things</td></tr><tr><td>4. Kind</td><td>d) Makes people laugh</td></tr><tr><td>5. Lazy</td><td>e) Does not want to work or do anything</td></tr><tr><td>6. Funny</td><td>f) Nice and caring</td></tr><tr><td>7. Quiet</td><td>g) Likes to help others</td></tr><tr><td>8. Friendly</td><td>h) Feeling very mad</td></tr><tr><td>9. Brave</td><td>i) Doesn't talk much</td></tr><tr><td>10. Shy</td><td>j) Always on time</td></tr></tbody></table>
Despite these benefits, using AI output in lesson planning also presented several challenges, as indicated by the participants. One limitation was the quality of the output generated by AI tools, which, according to the participants, often lacked depth and required content checking. This issue highlighted that AI tools could help the participants in materials design in various ways, such as text creation and exercise; however, it would not replace the need for teachers' critical thinking and expertise to check the appropriateness of the content.

The participants also voiced ethical concerns regarding the originality of the output generated by AI tools and potential plagiarism, as AI tools might benefit from the information available on the Internet. They were concerned about the authorship and originality of the created activities and lesson plans. These considerations emphasized the need for clear guidelines and policies set by the institutions on the responsible use of AI in educational settings. They underscored the importance of maintaining academic integrity.

## Conclusion and suggestions

This study may indicate the potential to revolutionize lesson planning by offering pre-service teachers innovative tools to enhance their instructional practices.

**As suggested in the current study, AI can support teachers in generating creative ideas, developing engaging materials, and saving time on creating and simplifying materials. However, integrating AI in lesson planning and materials creation also requires careful consideration of content as well as of ethical aspects.** AI-generated content must be carefully checked and critically assessed, which may require that both learners and teachers receive the necessary support (cfr. e.g., Baradel; Alloatti & Montemarano; Cotelli Kureth et al.; Ferris et al., this issue). Further research can be conducted on how access to AI-based tools (or the lack thereof) might affect the digital divide among learners. Although there are AI-based tools that offer free access to certain features, in the same classroom some learners might have access to paid versions with full features, while others may only have limited access.

## Declaration of the use of generative AI

The manuscript has been proofread for language issues as well as the organization of the paper using Grammarly and ChatGPT.

> However, teachers' expertise was considered important in checking the content, and these tools cannot replace the critical posture of teachers.
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# COMMENT DÉVELOPPER LA LITTÉRACIE DIGITALE DES ENSEIGNANT-ES ET DES APPRENANT-ES ?
## CONCLUSIONS DU PROJET 'DIGITAL LITERACY IN UNIVERSITY CONTEXTS'

This article shares the results of the project 'Digital Literacy in University Contexts' which aims to develop the digital literacy of teachers and students at Swiss institutions of higher education. These conclusions illustrate an AI literacy model (Cardon et al. 2023) and allow us to suggest the following steps to develop, for ourselves and our students, application, authenticity, agency and responsibility in our interactions with GenAI tools. It is important to:

* discuss AI with peers and students

* be aware of and present information on: technical details that have an impact on usage; the weaknesses of human posteditors;

* include tasks with AI in the classroom.

Sara Cotelli Kureth
| UniNE (1)
Alice Delorme Benites
| ZHAW (2)
Caroline Lehr
| ZHAW (3)
Hasti Noghrechi
| UniNE (4)
Elizabeth Steele
| BFH (5)
Elana Summers
| ZHAW (6)

## 1. Introduction

Cet article présente les principaux résultats du projet swissuniversities PgB-8 'Digital Literacy in University Contexts' (2021-2024)<fnref n="1" /> dont l'objectif est de développer la littéracie digitale dans les hautes écoles suisses grâce à diverses actions (enquête; interventions et ateliers; création de matériel pédagogique; recherches-actions). Initialement, nous avons travaillé sur la littéracie en traduction automatique (TA) (Machine translation literacy, voir Bowker & Buitrago Ciro, 2019) et, dès 2023, nous avons élargi nos formations aux outils d'IA générative (IAGen) tels que les chatbots (ChatGPT, Gemini, Copilot). En effet, les versions

neuronales des outils de TA (par ex. DeepL) sont les précurseurs de l'IAGen et on dispose d'une abondante littérature scientifique sur les effets des textes produits par ces systèmes. L'inclusion de la TA en classe de langue a également fait l'objet de nombreuses expériences (Klimova et al., 2023) qui valident leur intérêt pédagogique. La TA neuronale utilise des technologies similaires aux autres outils d'IA-Gen, reposant également sur les grands modèles de langage (Large Language Models, LLMs) et l'architecture d'apprentissage des transformers (Benites et al., 2023). Ainsi, les outils d'IAGen comme de TA présentent des biais et des erreurs, ou hallucinations, et les premières expériences faites sur ChatGPT-3 tendent à montrer que le texte produit par ces systèmes présente le même manque de richesse syntaxique et lexicale, parfois nommé *machine translationese*, etc. que la TA (Kenny, 2022). Il est ainsi possible d'appliquer certaines des conclusions de notre projet et d'ouvrir la définition de la littératie en TA aux outils d'IAGen pour la création de texte. Il est même très

<footnote n="1">¹ Leading house Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW) et 3 hautes écoles partenaires: Université de Neuchâtel (UniNE), Berner Fachhochschule (BFH) et Pädagogische Hochschule Zürich (PHZ). Le projet est cofinancé par swissuniversities et les hautes écoles partenaires.</footnote>