Lesekompetenz fördern mit KI: Ein Vergleich von ChatGPT und DeepSeek im DaF-Unterricht

Özet

Diese Untersuchung vergleicht die beiden KI-Sprachmodelle ChatGPT und DeepSeek hinsichtlich ihrer Eignung zur Erstellung von A1-Lesetexten im Deutsch-als-Fremdsprache-Unterricht. Grundlage der Analyse bilden die etablierten ALTE-Standards. Die Ergebnisse offenbaren ein klares Bild komplementärer Stärken und Schwächen. ChatGPT erzeugt durchschnittlich 61 Wörter lange Texte, die sich durch extrem vereinfachte Strukturen, einen hochfrequenten Grundwortschatz und eine fast ausschließliche Verwendung von Hauptsätzen auszeichnen. Diese radikale Reduktion der Komplexität macht die Texte besonders für absolute Anfänger wertvoll, da die kognitive Belastung minimal und das Textverständnis durch lineare, vorhersehbare Erzählmuster stark erleichtert wird. Allerdings neigen die Texte zur formelhaften Starrheit und bieten nur begrenzt natürliche Sprachvorbilder oder thematische Variation. Im Kontrast dazu produziert DeepSeek mit durchschnittlich 88 Wörtern längere, kohärentere Texte mit einer größeren thematischen Bandbreite und einer flüssigeren, authentischeren Sprachverwendung. Diese fördern ein tieferes Textverständnis und sind für fortgeschrittene A1-Lerner gewinnbringend, können jedoch durch leicht komplexere Handlungsstränge und spezifischeres Vokabular für manche Lernende eine Herausforderung darstellen. Die Studie kommt zu dem Schluss, dass die Wahl des Tools vom konkreten Lernziel und Fortschritt der Gruppe abhängt. Während ChatGPT ideal für die Verständnissicherung grundlegender Strukturen ist, eignet sich DeepSeek besser für die Erweiterung des Wortschatzes und anspruchsvolleres Leseverstehen. Beide Systeme ersetzen nicht die Lehrkraft, sondern sind als wertvolle Werkzeuge zu verstehen, deren Einsatz didaktisch reflektiert und kritisch begleitet werden muss.