259 Andreja Retelj: TVEGANJA IN PRILOŽNOSTI NAČRTOVANJA POUKA NEMŠČINE S POMOČJO ... Andreja Retelj UDK [811.112.2:37.091.3]:004.8 Filozofska fakulteta, Univerza v Ljubljani DOI: 10.4312/vestnik.15.259-275 Slovenija Izvirni znanstveni članek andreja.retelj@ff.uni-lj.si TVEGANJA IN PRILOŽNOSTI NAČRTOVANJA POUKA NEMŠČINE S POMOČJO JEZIKOVNEGA MODELA CHATGPT 1 UVOD Čeprav sta umetna inteligenca in njen vpliv na različna področja znanosti in vsakdanjega življenja že kar nekaj časa predmet različnih raziskav (npr. Roll & Wylie 2016; Vintar 2023), se, odkar je dostopen ChatGPT, ki ga je lansiralo podjetje OpenAI, v izobraževa- nju še nikoli ni toliko govorilo o tehnologiji umetne inteligence kot nečem tako revoluci- onarnem, kar bo temeljito pretreslo izobraževalni proces in prineslo obsežne spremembe. Leta 2021 je Unesco napovedal, da lahko umetna inteligenca prinese velike spremembe na področju izobraževanja, inovacij pri poučevanju in učenju ter prispeva k hitrejšemu doseganju ciljev trajnostnega razvoja. A hkrati je Unesco opozoril tudi na številne izzive in nevarnosti, ki jih razvoj te tehnologije lahko prinese (Miao et al. 2021: 19). Kot je pokazala raziskava, izvedena v maju 2023, na Fakulteti za družbene vede, se ChatGPT-ja poslužuje že več kot 90 % njihovih študentov (Fakulteta za družbene vede 2023). Šte- vilo uporabnikov med študentsko populacijo bo v prihodnosti zagotovo naraščalo, saj je pogovor o umetni inteligenci postal del študijskega vsakdana. Podobno velja za celotno izobraževalno vertikalo, saj zasebne rabe velikih jezikovnih modelov, kot je npr. Chat- GPT, ni možno – pa tudi smiselno ne – nadzirati. Klepetalni robot (ang. chatbot) ChatGPT (ang. Chat Generative Pre-trained Trans- former) je orodje, ki temelji na velikem jezikovnem modelu, sposobnem razumeti narav- ni jezik in generirati odgovore z zelo različnih področij. Jezikovni model deluje tako, da uporabnik zastavi vprašanje oziroma iztočnico za pogovor, ChatGPT pa sestavi besedilo. Bolj kot je natančna ta iztočnica, boljši in kompleksnejši tekstovni odgovor mu jezikov- ni model lahko generira. Gre torej za besedila, ki jih v dialogu z uporabnikom ustvari umetna inteligenca in ki so lahko tako dobra, da jih skorajda ni mogoče več ločiti od tistih, ki jih je napisal človek. Veliki jezikovni modeli so namreč sposobni izhajati iz uporabnikove poizvedbe oziroma poziva (ang. prompt) in tvoriti odgovore, ki so veči- noma koherentni, jezikovno in pomensko ustrezni. Toda ne vedno, občasno so odgovori Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 259 Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 259 8. 12. 2023 10:10:11 8. 12. 2023 10:10:11 260 VESTNIK ZA TUJE JEZIKE/JOURNAL FOR FOREIGN LANGUAGES vsebinsko delno ali popolnoma napačni, čeprav so lahko jezikovno brezhibni. Za razliko od običajnih spletnih brskalnikov delujejo jezikovni modeli na laičnega uporabnika tako, da ima ta občutek, da resnično komunicira z nekom/nečim, saj se umetna inteligenca odziva tako, kot da bi bil na drugi strani zares nekdo, ki bi na vprašanja odgovarjal in te spodbujal h komunikaciji, saj ta poteka dvosmerno. Napredni sistemi jezikovne umetne inteligence si zapomnijo že zastavljeno vprašanje in so sposobni na podlagi preteklih po- izvedb generirati odgovore, znajo se opravičiti za svoje napake in zavračajo neprimerne pozive. Vse to daje uporabniku občutek resnične dvosmerne oziroma dialoške komuni- kacije, ki prinaša iskane informacije, rešitve za določene probleme, ideje ali pomaga pri raznovrstnih besedilnih opravilih. Seveda pa ob tem ne smemo pozabiti, da ne gre za stik s človekom na drugi strani, ki ima zmožnost vrednotenja, refleksije, čustvovanja, ampak zgolj za orodje, ki temelji na strojnem učenju nevronskih mrež in lahko uporabniku ob upoštevanju etičnih in moralnih norm olajša marsikakšno opravilo. V članku raziskujemo, kako učinkovito orodje je lahko ChatGPT pri načrtovanju pouka nemščine. Sestavni del učiteljevega vsakdana predstavljajo dnevne priprave na pouk, ki poleg navedbe učnih ciljev in pričakovanih dosežkov učencev vsebujejo tudi po- tek učne ure z učnimi fazami. Blažič in sodelavci (2003: 402) dnevno pripravo imenujejo »priprava didaktične enote« in jo opišejo kot »/.../ predvidena konkretizacija in izpeljava didaktičnega koncepta (sistema teoretičnih zamisli in usmeritev izobraževalnega proce- sa) do neposredne izvedbene ravni.« Učitelj torej določa zunanjo in notranjo organizacijo pouka (prim. Tomić 2000: 167). Gre za kompleksno nalogo, saj učna priprava predstavlja konkretizacijo učnih ciljev, določenih z učnim načrtom in mora izhajati iz didaktične analize. Priprava vsebuje »/.../ analizo teoretičnih osnov in usmeritev (didaktični kon- cept), analizo sestavin (cilji, vsebina, didaktična sredstva) in subjektov (učenci, učitelji, sodelavci) ter analizo širših okoliščin (širše in lokalne družbene razmere) in didaktičnega okolja (prostor, čas, razmere)« (Blažič et al. 2003: 404). Da lahko govorimo o kakovo- stnem pouku tujega jezika, je pomembno, da je ta v skladu s sodobnimi didaktično-meto- dičnimi načeli poučevanja tujih jezikov. Zanimalo nas je, kakšne učne priprave za pouk nemščine je sposoben ChatGPT ustvariti in kakšne so značilnosti teh priprav. Nadalje nas je zanimalo, ali so v teh pripra- vah upoštevana didaktično-metodična načela sodobnega pouka tujega jezika (glej Tabela 1). Ugotoviti pa smo želeli tudi, kakšen vir informacij lahko tovrstne učne priprave bodo- čim učiteljem in učiteljicam nemščine pri utrjevanju didaktične terminologije. Čeprav je raziskovalno izhodišče paradoksno, saj bi moral/-a vsak/-a učitelj/-ica učno pripravo pripraviti sam/-a in pri načrtovanju upoštevati predznanje učencev, pove- zanost posameznih učnih ciljev, psihične in kognitivne zmožnosti ter lastnosti učencev v posameznem razredu, opraviti didaktično analizo vsebine, prilagoditi metode dela itd., pa se je s pojavom ChatGPT, kot kažejo podatki v kasneje omenjenih Facebook skupi- nah, pojavilo navdušenje nad možnostjo generiranja učnih priprav s pomočjo umetne inteligence, kar naj bi bistveno zmanjšalo obremenjenost učiteljev in učiteljic. Podobno Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 260 Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 260 8. 12. 2023 10:10:11 8. 12. 2023 10:10:11 261 Andreja Retelj: TVEGANJA IN PRILOŽNOSTI NAČRTOVANJA POUKA NEMŠČINE S POMOČJO ... nenavadno je, da različne založbe že leta ob izdaji učbenikov lansirajo tudi dnevne učne priprave, ki jih nekateri učitelji in učiteljice iz različnih razlogov uporabljajo, čeprav nobena takšna učna priprava ne more biti prilagojena za specifičen razred in njegove potrebe. Za namen raziskave smo generirali 30 dnevnih priprav za pouk nemščine s pomočjo brezplačne verzije ChatGPT-3.5. Pri sestavljanju iztočnic oziroma formulaciji promptov smo izhajali iz ciljev Učnega načrta za nemščino za gimnazije (Holc 2008) in generirali priprave od ravni A1 do B1 po Skupnem evropskem jezikovnem okviru (SEJO) (Svet Evrope, 2001/2011). Izdelke ChatGPT-ja smo primerjali med sabo in poskušali ugotoviti skupne značilnosti, ter jih presojali glede na skladnost z didaktično-metodičnimi načeli sodobnega pouka tujih jezikov. Zasledovali pa smo tudi ustreznost terminološke rabe. 2 KRATKA PREDSTAVITEV IZBRANIH JEZIKOVNIH MODELOV Skorajda sočasno z dostopnostjo jezikovnih modelov za javnost so se na platformi Face- book pojavile številne učiteljske skupnosti. V teh skupnostih si pedagoški delavci s cele- ga sveta izmenjujejo raznolike informacije o umetni inteligenci. Med njimi so ChatGPT in pedagogi Slovenija s približno 3 tisoč uporabniki, ChatGPT for Teachers z 285 tisoč uporabniki, ChatGPT and AI for Educators s 30 tisoč uporabniki ter ChatGPT & OpenAI deutschsprachige Gruppe (DACH) s 96 tisoč uporabniki. Med aprilom in julijem 2023 smo spremljali odzive v omenjenih skupinah in na podlagi najpogosteje omenjenih in preizkušenih jezikovnih modelov predstavljamo tri izmed njih. • ChatGPT/OpenAI Do OpenAI oziroma ChatGPT lahko uporabniki dostopajo po opravljeni registraciji. Ta je nekoliko drugačna od običajnih registracij, saj je treba navesti tudi delujočo številko mobilnega telefona, kamor prejmeš registracijsko kodo. Brezplačna verzija ChatGPT-3.5 deluje na videz kot zelo preprosta spletna stran z okencem, kamor uporabnik vpiše svojo poizvedbo ali vnese glasovno sporočilo. ChatGPT poleg vsebinskih odgovorov povzema daljša besedila, jih prevede v številne jezike, poenostavi izhodiščno besedilo, ga slovnič- no in stilistično uredi itd. Na začetni strani je navedeno nekaj primerov, kako formulirati poizvedbo, poleg tega se uporabnik seznani tudi z zmožnostmi tega jezikovnega modela in nekaterimi omejitvami. Ena izmed takšnih omejitev je tudi podatek, da ChatGPT ge- nerira odgovore na podlagi ogromne količine podatkov, zbranih do leta 2021. Jezikovni model, na katerem temelji ChatGPT je GPT-3, platforma pa deluje v več kot 30 jezikih. Po navedbah ChatGPT ima angleščina največjo pokritost in pravilnost (ChatGPT, 24. 7. 2023). ChatGPT omogoča uporabniku, da išče informacije tudi v slovenščini. V nasta- vitvah lahko uporabnik določi, ali naj se njegove poizvedbe shranjujejo in uporabijo za Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 261 Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 261 8. 12. 2023 10:10:11 8. 12. 2023 10:10:11 262 VESTNIK ZA TUJE JEZIKE/JOURNAL FOR FOREIGN LANGUAGES nadaljnje učenje modela ali naj bodo izbrisane po 30 dneh. V kolikor so pretekle konver- zacije shranjene, lahko uporabnik kadarkoli nadaljuje pogovor. Podatke o računu in pre- teklih pogovorih je možno tudi izvoziti. V 24 urah od oddane prošnje uporabnik datoteko prejme na registriran elektronski naslov. ChatGPT je uporabniku dosegljiv z namizja ali kot aplikacija za telefone in tablice. Na voljo so tudi številne razširitve (ang. plug-in), ki se jih namesti v brskalnik ali oblak. Plačljiva verzija ChatGPT-4 naj bi med drugim omogočala zanesljivejše odgovore in generirala kompleksnejše rešitve. • Perplexity AI/ Perplexity Ask Perplexity Ask se je pojavil kot alternativa ChatGPT-ju in deluje na podlagi jezikovnega modela GPT-3. Takoj po opravljeni registraciji z elektronskim naslovom lahko uporab- nik pridobiva informacije, tako da v okence vpiše svoje vprašanje oziroma poizvedbo. Tudi ta platforma ima ob okencu za vprašanja nekaj nasvetov, kako formulirati poizved- bo. Januarja 2023 so ustanovitelji predstavili platformo kot jezikovni model, ki je bolj zanesljiv od ostalih modelov, saj pri tvorbi odgovorov navaja vire, na podlagi katerih je ustvaril odgovor. Uporabnik lahko že pri sami poizvedbi določi, ali naj jezikovni model generira informacije na podlagi celotnega spleta ali na bolj omejen način, npr. Youtube, Wikipedija, baze znanstvenih člankov itd. Perplexity Ask omogoča uporabniku pomoč pri iskanju informacij v obliki kopilota, ki še bolj natančno posreduje informacije. Ta funkcija je omejena na petkratno uporabo v petih urah. Za razliko od ChatGPT-ja pri iskanju določenih informacij ponuja ta platforma dodatne ideje za iskanje na določeno temo. Tako kot ChatGPT lahko uporabniki dostopajo do Perplexity Ask preko aplikacije na telefonu ali preko brskalnika. Na voljo pa je tudi razširitev v brskalniku Chrome. • Google Bard Bard AI predstavlja Googlovo različico in je na voljo v več kot 40 jezikih ter je dostopen v Evropski uniji in Braziliji. Tako kot pri ostalih ponudnikih tudi pri Google Bardu upo- rabnik poda tekstovno iztočnico, model pa na podlagi iztočnice generira odgovor, ki ni zgolj tekstoven, ampak so to lahko npr. slike, povezave do videoposnetkov itd. Jezikovno iztočnico lahko uporabnik zapiše v iskalno okno ali pa ga enako kot pri ChatGPT-ju s pomočjo vgrajenega mikrofona glasno izgovori. Google Bard temelji na jezikovnem mo- delu LaMDa in uporablja kot vir informacij splet. Poleg predstavljenih treh so udeleženci preizkušali tudi nekatere druge jezikovne modele kot npr. Bing AI ali druga orodja, ki temeljijo na umetni inteligenci kot npr. Ca- nva 1 , ki omogoča ustvarjanje raznolikih dizajnov, twee 2 za ustvarjanje učnega gradiva, 1 https://www.canva.com/ 2 https://twee.com/ Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 262 Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 262 8. 12. 2023 10:10:11 8. 12. 2023 10:10:11 263 Andreja Retelj: TVEGANJA IN PRILOŽNOSTI NAČRTOVANJA POUKA NEMŠČINE S POMOČJO ... Grammarly 3 za odpravljanje slovničnih napak v angleščini, DeepL za prevajanje v različ- ne jezike in DeepLWrite 4 za pomoč pri ustvarjanju besedil. 3 PREGLED LITERATURE Dostopnost do velikih jezikovnih modelov je spodbudila različne strokovnjake s podro- čja izobraževanja k raziskovanju o možnostih rabe umetne inteligence v izobraževalnem procesu. Kohnke in drugi (2023) ugotavljajo, da lahko ChatGPT zaradi simulacije avten- tične interakcije učencem pomaga na primer pri učenju besedišča, razumevanju slovnič- nih prvin, preverjanju usvojenega znanja ali pri pisanju oziroma izboljševanju besedil. Rudolph in drugi (2023) menijo, da ChatGPT omogoča individualizacijo učenja, saj se lahko prilagaja učenčevemu predznanju, učnemu slogu in njegovim potrebam. Poleg tega nudi hitro povratno informacijo, kar omogoča, da se učenci učijo s pomočjo lastnih na- pak. ChatGPT lahko učence spodbuja k raziskovalnemu in izkušenjskemu učenju. Do podobnih ugotovitev prihaja tudi Hong (2023), ki pa pravi, da so potrebne številne raz- iskave, da bi ugotovili, kako je ChatGPT smiselno in učinkovito integrirati v učenje in poučevanje, da bi bil zares učinkovit. Liujeva študija o odnosu kitajskih študentov do ChatGPT-ja (Liu 2023) je pokazala, da so študenti prepričani v učinkovitost ChatGPT- -ja za učenje angleščine, zlasti za urjenje branja, pisanja in učenja jezika ter spoznava- nje kulture, vendar se hkrati zavedajo, da ima to orodje kar nekaj pomanjkljivosti kot npr. netočnost oziroma nepravilnost informacij ali možnost plagiatorstva. Na številne neprimerne rabe oziroma zlorabe ChatGPT-ja kot npr. plagiatorstvo, ghostwriting, lažno avtorstvo, ustvarjanje škodljivih in neresničnih podatkov opozarjajo tudi Trust, Whalen in Mouza (2023). Ker je pojav velikih jezikovnih modelov, kot je ChatGPT, in njegova hitra razširitev med uporabniki relativno nova, bodo šele prihodnje študije pokazale, ka- kšne so dejansko prednosti in slabosti tega orodja v izobraževanju. S pričujočo raziskavo želimo na del izzivov s pojavnostjo ChatGPT-ja opozoriti tudi z vidika rabe tega orodja v izobraževanju bodočih učiteljev nemščine. 4 RAZISKAVA Namen raziskave je ugotoviti, kakšen vir informacij lahko uporaba velikega jezikovnega modela ChatGPT predstavlja (bodočim) učiteljem in učiteljicam nemščine pri načrtova- nju pouka nemščine in izdelavi učne priprave. Z raziskavo želimo odgovoriti na naslednja raziskovalna vprašanja: 3 https://www.grammarly.com/ 4 https://www.deepl.com/en/write Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 263 Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 263 8. 12. 2023 10:10:11 8. 12. 2023 10:10:11 264 VESTNIK ZA TUJE JEZIKE/JOURNAL FOR FOREIGN LANGUAGES 1. Kakšne so značilnosti sprotnih učnih priprav, ki jih generira ChatGPT? 2. Kako so v generiranih pripravah upoštevana didaktično-metodična načela sodobne- ga pouka tujega jezika? 3. Kakšen vir informacij lahko generirane učne priprave predstavljajo bodočim učite- ljem nemščine za utrjevanje didaktične terminologije? Podatki za analizo so bili zbrani s pomočjo jezikovnega modela ChatGPT, ki je v obdobju od maja 2023 do avgusta 2023 generiral 30 učnih priprav, ki smo jih nato ana- lizirali. Učne priprave za pouk nemščine smo generirali tako, da smo v jezikovni model vnesli iztočnico, kjer smo določili predmet, za katerega želimo učno pripravo, učne cilje, ki morajo biti realizirani v tej učni uri, in stopnjo znanja nemščine po SEJO. Generirane priprave smo nato skopirali v besedilno datoteko, jih numerirali ter analizirali. Analiza je potekala v dveh fazah. V prvi fazi je bil uporabljen induktivni pristop. Generirani korpus učnih priprav smo večkrat temeljito pregledali, natančno prebrali, izluščili kategorije in jih nato interpretirali. Z deduktivnim pristopom (Mayring 2008) smo se lotili ugotavlja- nja skladnosti priprav z didaktično-metodičnimi načeli sodobnega pouka. V ta namen smo najprej pripravili zbirnik didaktično-metodičnih načel po Funku (2010) in nato v vsaki pripravi poiskali, ali in v kakšni meri so le-ta zastopana. Ugotovitve analize pred- stavljamo v nadaljevanju. 5 REZULTATI Z ANALIZO 5.1 Značilnosti učnih priprav V prvem koraku analize smo ugotavljali, katere sestavine vsebujejo učne priprave in kakšna je struktura priprave didaktične enote (prim. Blažić et al. 2003: 415–417). Iz ana- lize 30 sprotnih učnih priprav, ki jih je generiral ChatGPT, izhaja, da imajo vse priprave popolnoma enake sestavine, sledijo identičnemu vzorcu in imajo skoraj identično obli- ko. V nadaljevanju prikazujemo in komentiramo sestavine, ki smo jih izluščili v analizi. Kakovost učnih dejavnosti, ki jih predlaga ChatGPT, bomo delno komentirali pri analizi poteka učne ure, delno pa pri upoštevanju sodobnih didaktično-metodičnih načel, ki jih predstavljamo v nadaljevanju. • Učni cilji Najprej so zapisani učni cilji, ki so bili podani v iztočnici. ChatGPT učne cilje zapiše v prihodnjiku s pomočjo glagola »znati«, npr. Učenci bodo znali pripovedovati o svo- jih prostočasnih dejavnostih v nemškem jeziku., čeprav v iztočnici glagol »znati« ni bil uporabljen. Raba glagola »znati« pri navajanju učnih ciljev za učitelje/učiteljice tujega Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 264 Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 264 8. 12. 2023 10:10:11 8. 12. 2023 10:10:11 265 Andreja Retelj: TVEGANJA IN PRILOŽNOSTI NAČRTOVANJA POUKA NEMŠČINE S POMOČJO ... jezika morda niti ni zelo moteča, saj jim je takšna formulacija dobro poznana zaradi opisnikov v SEJO, ki so tvorjeni na enak način. Učni cilji so zapisani kot glavni cilji ene enote; delni cilji posameznih učnih korakov v pripravi niso navedeni, prav tako cilji niso diferencirani. • Trajanje učne ure Sledi trajanje učne ure, ki je večinoma omejeno na približno 60 ali 90 minut. V kolikor bi želeli pripravo za 45 minut, bi morali to v iztočnici eksplicitno navesti. Omeniti velja, da smo dodatno testirali tudi nekaj iztočnic, kjer smo zapisali, da želimo pripravo za 45 minut, in ugotovili, da v teh primerih ChatGPT zgolj prilagodi časovno razporeditev pri poteku učne ure, ki jo je predlagal za 60 minut, ne prilagodi pa samih dejavnosti. • Potrebni pripomočki ChatGPT našteje, kaj učitelji in učenci potrebujejo za izvedbo predlagane učne ure. Učnih sredstev nadalje ne deli na učna sredstva in učne pripomočke. Pregled generiranega korpu- sa pokaže, da so najpogostejše predlagana didaktična sredstva računalnik z dostopom do interneta oziroma pametni telefon, projekcijska oprema, pisala in beležke za zapisovanje informacij, učbenik ali učna gradiva na določeno temo. Velikokrat so predlagani tudi plaka - ti ali slike, učne kartice, interaktivna tabla, kar velja zlasti za tiste učne ure, kjer učitelj/-ica učencem posreduje novo snov s pomočjo slikovnega materiala, npr. znamenitosti, hrano, izbrano besedišče. Občasno predlaga avdio- in videoposnetke, ki jih poimenuje multime- dijski pripomočki, ter igre, vendar pri tem svojega predloga ne konkretizira z navedbo vira, npr. spletne strani ali točnega poimenovanja igre. V nobenem primeru generiranih priprav, ki smo jih analizirali, pa ni bilo med pripomočki realij oziroma avtentičnega materiala. To bi morali v iztočnici posebej poudariti, saj jih sam ne ponudi. • Potek učne ure Potek učne ure, ki izhaja iz cilja podanega v iztočnici, je prikazan v obliki posameznih korakov ter nasveta, koliko časa naj le-ta traja. Praviloma potek učne ure, ki ga ustvari ChatGPT, obsega pet ali šest korakov, kar nakazuje na notranjo členjenost učne ure oziro- ma posamezne didaktične etape. Čeprav didaktične etape niso poimenovane kot običajno (glej 5.2), ugotavljamo, da priprave, ki jih generira ChatGPT, temeljijo na petih fazah, in sicer na pripravi, obravnavi, vaji/urjenju, ponavljanju in preverjanju. Vsaka etapa ima naštete posamezne korake, zapisane v alinejah. Učne dejavnosti so zapisane z vidika učitelja in so formulirane v velelniku (npr. Pozdravite .., Poudarite ..., Predstavite ..., Spodbudite ...). Dejavnosti učencev niso posebej navedene, vendar so deloma razvidne iz dejavnosti učiteljev in nekaterih posameznih alinej. Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 265 Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 265 8. 12. 2023 10:10:11 8. 12. 2023 10:10:11 266 VESTNIK ZA TUJE JEZIKE/JOURNAL FOR FOREIGN LANGUAGES Vse generirane učne ure imajo kot prvi korak naveden uvod, ki traja približno 10 mi - nut. Uvodoma je predviden pozdrav učencev, seznanitev z učnimi cilji in občasno ponovi- tev snovi. Aktualizacija izkušnje učencev je tematizirana zgolj kot vprašanje, ali so učenci že kdaj govorili/pisali o neki določeni temi. Nobena od generiranih priprav ni avtomatično ponudila npr. problemskega pristopa, kjer bi učenci razpravljali o neki problemski situaciji in jo kasneje reševali. Prav tako v fazi uvajanja v generiranih pripravah ni mogoče zaslediti elementov medpredmetnega povezovanja, prek katerih bi učence spodbudili k aktivaciji predznanja, pridobljenega pri drugih šolskih predmetih ali izven šole. Iz samega zapisa, ki ga poda ChatGPT za aktiviranje predznanja, ni vedno jasno, v katerem jeziku naj poteka komunikacija med učenci in učitelji, saj je pogosto predlagano, da se učence vpraša, ali so o neki temi že govorili v nemščini. Tovrstni zapisi lahko bodočim učiteljem in učiteljicam dajejo informacijo, da uvodno motivacijo izvajajo izključno v slovenščini. Osrednji del učne ure običajno tvorijo štirje koraki, katerih poimenovanja se razliku- jejo glede na podano iztočnico. Praviloma je prvi korak osrednjega dela namenjen prido- bivanju novega besedišča ali spoznavanju določene slovnične strukture, kar je običajno v domeni učitelja/-ice. Ta učencem bodisi prikaže, razloži, projicira ipd.; učenci pa si zapisujejo v zvezke, ponavljajo, izgovarjajo. To etapo ChatGPT najpogosteje poimenuje Vokabular ali Predstavitev in traja približno 10 minut. Iz analiziranih priprav ChatGPT- -ja je razvidno, da ima učitelj/-ica vlogo posredovalca znanja, saj najprej opremi učenca s potrebnimi jezikovnimi sredstvi, da lahko ta sredstva v nadaljevanju uporablja. Le v eni generirani pripravi je bil uporabljen induktivni pristop, kjer so učenci sami s pomočjo besedila prepoznali neko jezikovno strukturo, a tudi v tem primeru je sledil deduktivni pristop z natančno razlago iste snovi. Generirane priprave v tem delu kažejo značilnosti tradicionalnega in na učitelja osredinjenega pristopa, saj učenja z odkrivanjem ali razi- skovanjem, ki učencem osmišlja dejansko uporabnost jezikovnih sredstev in spodbuja k samostojnemu učenju, skorajda ni zaznati. Etapi Vokabular/Predstavitev sledijo trije koraki, v katerih učenci uporabljajo novo besedišče v različnih situacijah. Poimenovanje tretjega koraka se skozi priprave razliku- je. Četrti korak je zelo pogosto poimenovan Razprava in vprašanja, peti korak pa Igra vlog. Tretji korak običajno traja 20 minut in učence seznani z vsakdanjimi situacijami, v katerih se npr. določena jezikovna struktura ali besedišče uporablja. Učence se veči- noma spodbuja k temu, da sami uporabijo jezikovna sredstva ter bodisi pripovedujejo ali na kratko zapišejo in nato predstavijo svoj izdelek ostalim. Četrti korak Razprava in vprašanja traja približno 10 minut in je praviloma namenjen spodbujanju interakcije med učenci, izražanju mnenj, posredovanju komentarjev sošolcem ter vprašanjem, ki jih za- stavi učitelj ali učenci. Ta korak je v vseh pripravah tisti, ki dejansko aktivira učence, da samostojno uporabljajo ciljni jezik in sami ustvarjajo govorjena in pisana besedila. Sledi peti korak Igra vlog, ki je omejen na 10 minut. Navodila za ta korak so pri vseh učnih pripravah identična, in sicer ChatGPT predlaga razdelitev učencev v pare ali manjše sku- pine, ki razvijejo kratko igro vlog na določeno temo in jo nato prikažejo pred razredom. Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 266 Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 266 8. 12. 2023 10:10:11 8. 12. 2023 10:10:11 267 Andreja Retelj: TVEGANJA IN PRILOŽNOSTI NAČRTOVANJA POUKA NEMŠČINE S POMOČJO ... Identični so tudi vsi zaključki učnih ur generiranih priprav, ki trajajo približno 5 mi- nut in obsegajo povzetek snovi učne ure in spodbujanje k nadaljnjemu raziskovanju teme. Omeniti velja, da v vseh pripravah povzame ključne točke učne ure učitelj/-ica. V nekaj pripravah so učenci vključeni v refleksijo učne ure, kjer se jih povabi, da razmislijo, kaj so se naučili. Občasno je podan tudi predlog, da učitelj/-ica poda domačo nalogo, vendar ob tem ne navaja, kakšna naj bo ta naloga ali kakšen je njen cilj. Vsaka generirana priprava vsebuje tudi opombo, ki pa je skoraj identično formuli- rana. Gre za predlog, da lahko učitelj/-ica uporabi različne multimedijske vire, s čimer poveča motivacijo učencev, da naj spodbuja k aktivnemu sodelovanju, nudi dodatno po- moč in usmerja učence pri iskanju informacij. Opomba torej ni namenjena učiteljevim opažanjem med poukom, kot je to običajno, ampak gre zgolj za pojasnilo h generiranemu predlogu priprave. Opazili smo, da v generiranih pripravah manjkajo naslednji elementi, ki jih morajo bodoči učitelji/učiteljice nemščine v pripravah na fakulteti zapisati: tip učne ure, učne oblike, metode dela. Deloma se sicer dajo razbrati iz samega generiranega predloga, ek- splicitno pa, v nasprotju z običajnimi praksami, niso navedeni. Prav tako manjkajo delni cilji posameznih etap oziroma korakov, ki jih bodoči učitelji nemščine navajajo v pripra- vah na fakulteti z namenom, da lažje osmislijo načrtovane dejavnosti in dodatno preve- rijo, ali bodo s temi dejavnostmi dejansko uspeli doseči zastavljene učne cilje. Manjkajo tudi navedbe učne teme in učne enote ter razreda, kar bi sicer generirana priprava lahko vsebovala, v kolikor bi vse to navedli v sami iztočnici. Ker teh podatkov v iztočnici ni- smo zapisali, jih ChatGPT sam ni generiral. Posebej je treba izpostaviti, da nobena priprava, ki jo je generiral ChatGPT, nima konkretne oprijemljive učne vsebine. Predlogi za učne dejavnosti, ki so vezani na vse- bine, so zapisani zelo splošno ali posredno, in učitelju/-ici ne posredujejo informacij, s pomočjo katere vsebine lahko učni cilj uresničijo. V eni izmed priprav ChatGPT tako predlaga: Učencem predstavite tipične jedi in kulinariko iz nemško govorečih dežel., ven- dar ne posreduje informacije, katere jedi to so. Za to dejavnost in za nadaljnje razmišlja- nje o prehranjevalnih navadah je predvidenih 10 minut, kar je bistveno premalo. Enako velja npr. za predlog: Razdelite učence v skupine in vsaki skupini dodelite eno nemško govorečo državo. Skupina naj raziskujejo znane osebnosti, pisatelje in umetnike iz svoje dodeljene države. Učenci naj zapišejo kratek opis vsaj ene znane osebnosti iz te države., kar naj bi izvedli v 15 minutah. Poleg tega priprave ne vsebujejo nobenega vira ali predlo- gov za konkretno učno gradivo, ki bi ga uporabili za raziskovanje oziroma pridobivanje informacij. Nadalje smo ugotovili, da kljub temu, da smo v iztočnici podali, da želimo priprave za različne stopnje po SEJO – od A1 do B1 –, ChatGPT konkretnih razlik med posame- znimi stopnjami ne zna upoštevati. Edina razlika, ki jo je ChatGPT naredil, je preformu- lacija učnega cilja, ki pa ne zadošča zahtevam po SEJO. Navajamo en tak primer, ki ga je generiral ChatGPT: Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 267 Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 267 8. 12. 2023 10:10:11 8. 12. 2023 10:10:11 268 VESTNIK ZA TUJE JEZIKE/JOURNAL FOR FOREIGN LANGUAGES • Raven A1: Učenci bodo znali poimenovati in opisati države, kjer se govori nemščina. • Raven A2: Učenci bodo ponovili in razširili znanje o nemško govorečih državah. • Raven B1 Učenci bodo ponovili in razširili znanje o nemško govorečih državah in jih povezali s kulturnimi vidiki. Malenkostno se razlikujejo tudi predvidene učne dejavnosti, vendar bistveno prema- lo, da bi lahko ChatGPT uporabili kot zanesljivo orodje za pomoč pri načrtovanju učnih ur po različnih stopnjah po SEJO. Na raziskovalno vprašanje 1 »Kakšne so značilnosti sprotnih učnih priprav, ki jih generira ChatGPT?« lahko podamo odgovor, da imajo vse priprave, ki jih predlaga ve- liki jezikovni model ChatGPT, identično strukturo in kljub temu, da vsebujejo elemente sodobnega pouka, komunikacijsko naravnanega pouka tujega jezika, še vedno pretežno sledijo bolj tradicionalnim tokovom poučevanja tujega jezika. 5.2 Upoštevanje didaktično-metodičnih načel pouka tujega jezika Da bi ugotovili, kakšne so učne priprave, ki jih generira ChatGPT, z vidika sodobnih trendov pouka tujega jezika, smo vseh 30 priprav analizirali in ocenili tudi glede na ure- sničevanja metodično-didaktičnih načel. Za osnovo smo vzeli Funkovo klasifikacijo, ki sodoben pouk tujega jezika opisuje z uresničitvijo naslednjih didaktično-metodičnih na- čel: dejavnostna naravnanost, vsebinska usmerjenost, usmerjenost v naloge, individuali- zacija in personalizacija, spodbujanje avtonomije, spodbujanje interakcije, spodbujanje refleksije, avtomatizacija, transparentnost in participacija, kultura evalvacije, večjezič- nost in kulturno pogojena senzibilizacija poučevanja in učenja (Funk 2010: 942–943). Podatke smo zbirali tako, da smo vsako pripravo temeljito pregledali, poiskali značilnosti posameznega načela in ga, v kolikor je bil prisoten, evidentirali. V kolikor se je posame- zno načelo znotraj ene priprave uresničevalo z več različnimi dejavnostmi, smo ga šteli le enkrat. Rezultate analize prikazujemo tabelarično. Tabela 1: Prikaz uresničevanja didaktično-metodičnih načel Didaktično-metodično načelo Število pojavitev Število pojavitev v procentih dejavnostna naravnanost 12 40 % vsebinska usmerjenost 1 3,3 % usmerjenost v naloge 14 47 % individualizacija in personalizacija 2 6,6 % spodbujanje avtonomije 9 30 % spodbujanje refleksije 3 100 % spodbujanje interakcije 30 100 % Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 268 Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 268 8. 12. 2023 10:10:11 8. 12. 2023 10:10:11 269 Andreja Retelj: TVEGANJA IN PRILOŽNOSTI NAČRTOVANJA POUKA NEMŠČINE S POMOČJO ... Didaktično-metodično načelo Število pojavitev Število pojavitev v procentih avtomatizacija 23 77 % transparentnost in participacija 9 30 % kultura evalvacije 21 70 % večjezičnost 2 6,6 kulturno pogojena senzibilizacija poučevanja in učenja 0 0 % Kot je razvidno iz tabele 1, ChatGPT ni ponudil niti enega primera učne priprave, ki bi nakazoval, da je izdelana priprava prilagojena učencem, ki obiskujejo slovenske šole in živijo v tem kulturnem okolju. Predlogi priprav torej ne vsebujejo nobenih podatkov o tem, kako določeno učno snov ali jezikovno posebnost razložiti učencem, za katere so značilne specifike določenega družbenega in kulturnega ozadja. Kot smo v članku že omenili, vidimo izjemno pomanjkljivost generiranih priprav v tem, da so vsebinsko prazne. ChatGPT je samo v enem primeru predlagal konkretno vsebino, v vseh ostalih primerih pa so zapisi zelo splošni, formulirani tako, da se temat- sko ujemajo z vnaprej postavljenimi cilji, vendar prepuščajo vsebino učitelju/-ici. Zna- čilnost vsake sprotne priprave pa je, da točno določa, s katerimi vsebinami bo dosežen nek učni cilj. Uresničevanje načela večjezičnosti smo zaznali samo v dveh pripravah, kjer je šlo za primerjavo določene strukture z materinščino učencev. V preostalih pripravah nismo našli nobenega elementa pluralističnih pristopov, ki bi spodbujali individualno ali kolek- tivno večjezičnost. Ravno tako je z individualizacijo in personalizacijo. To načelo se je manifestiralo le v dveh pripravah, v vseh ostalih pa diferenciranih in na posameznika orientiranih dejav- nosti ni bilo mogoče evidentirati. Načelo spodbujanja avtonomije smo evidentirali v devetih pripravah, kjer smo našli elemente projektnega dela, pri čemer učenci ustvarjajo lastne učne vsebine, samostojno delo in rabo določenih učnih strategij ter učenčevo refleksijo pridobljenih znanj. Načelo spodbujanja refleksije, kot ga opredeli Funk (2010: 943), obsega razumeva- nje struktur in problemsko naravnano učenje. V vseh treh primerih smo našli naloge, ki so eksplicitno predvidevale prepoznavanje vzorcev jezikovnih struktur. V nobenem primeru pa nismo našli problemsko naravnanega učenja. Čeprav vsaka priprava predvideva seznanitev učencev s cilji določene učne ure, smo jasnost ciljev oziroma eksplicitno seznanitev cilja posamezne dejavnosti z vidika učen- cev zaznali le v devetih primerih. V nobenem primeru pa nismo evidentirali udeležbe učencev pri pedagoških odločitvah. Učne priprave, ki smo jih analizirali, so z vidika uresničevanja omenjenih načel re- snično skromne in (bodočim) učiteljicam in učiteljem ne dajejo nobenih ali ne dovoljšnih zgledov, kako lahko ta načela uresničujemo v praksi. Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 269 Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 269 8. 12. 2023 10:10:11 8. 12. 2023 10:10:11 270 VESTNIK ZA TUJE JEZIKE/JOURNAL FOR FOREIGN LANGUAGES Nekoliko več idej ponudijo priprave pri uresničevanju načela dejavnostne naravnano - sti (12-krat) in usmerjenosti v naloge (14-krat). Evidentirali smo različne in zelo smiselne primere dela v paru ali v manjših skupinah, ki so imeli tudi značilnosti avtentičnih učnih si - tuacij. V enem primeru smo tudi zasledili kolaborativno učenje. V 14 pripravah smo našli av - tentične naloge, ki učence pripravljajo in usposabljajo na rabo jezika v resničnem življenju. 77 % priprav vsebuje dobre primere uresničevanja načela avtomatizacije (23-krat), ki spodbujajo učence k utrjevanju snovi in omogočajo pridobivanje trajnostnega znanja. V 70 % priprav smo zasledili načelo kulture evalvacije (21-krat). V pripravah smo tako našli elemente formativnega spremljanja, vrednotenja lastnega učenja in izdelkov ter vr- stniškega ocenjevanja. V prav vseh pripravah smo evidentirali elemente spodbujanja interakcije. Priprave, ki jih je ponudil ChatGPT, so zato lahko dober primer za nabor idej, kako pri pouku tuje- ga jezika spodbujati interakcijo med učenci in učiteljem ter med učenci samimi. Prav tako najdemo primere, kako interakcijo spodbujati z različnimi učnimi oblikami in v različnih učnih situacijah. 5.3 Ustreznost didaktične terminologije Analiza sprotnih učnih priprav je pokazala, da se poimenovanja posameznih korakov poteka učne ure, ki jih ChatGPT predlaga, terminološko ne ujemajo z ustaljenimi poi- menovanji učnih stopenj ali didaktičnih etap, npr. pripravljanje/uvajanje učencev v delo, obravnavanje/obdelovanje nove snovi, urjenje/vadenje, ponavljanje, preverjanje, kot jih navaja npr. Tomić (2000: 171), ali uvod, napoved namena oziroma cilja, osrednji del, sklepni del, opombe, kot jih poimenujejo Blažič in sodelavci (2003: 416, 419), kar lahko pri bodočih učiteljih/-icah povzroči dodatno terminološko zmedo oziroma prispeva k širi- tvi nepravilne terminologije. Čeprav terminologija s področja didaktike in tujejezikovne didaktike tudi sicer ni enoznačna in prihaja med posameznimi avtorji do odstopanj, pri terminologiji, ki jo uporablja ChatGPT ne gre za razhajanja, ampak za napačne koncepte. Opozoriti velja, da se enako kot pri poimenovanju učnih faz tudi pri omenjenih manj - kajočih elementih pojavljajo terminološke napake. Metoda izkušenjskega učenja, kot je igra vlog, je npr. predstavljena kot učna stopnja, ne pa kot metoda dela. Enako velja za metodo razgovora. Če ChatGPT pozovemo, da eksplicitno navede metode dela, ki se poja- vljajo v določeni učni pripravi, pa nam ponovno postreže s popolno terminološko zmešnja- vo, saj kot metode dela navede npr. komunikacijski pristop, uporabo vokabularja in fraz, interaktivno komponento, naloge za razvijanje veščin, uporabo vizualnih pripomočkov itd. Enako se zgodi, če dodatno povprašamo po tipu učne ure, kjer vedno znova navede samo komunikacijski pristop. ChatGPT tudi ne pozna učnih oblik oziroma oblik dela, saj pri obeh iztočnicah našteje tako jezikovne spretnosti, kot so poslušanje, pisanje, govorjenje in pisa- nje, metoda razgovora kot tudi samostojno raziskovanje, skupinsko in individualno delo. Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 270 Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 270 8. 12. 2023 10:10:11 8. 12. 2023 10:10:11 271 Andreja Retelj: TVEGANJA IN PRILOŽNOSTI NAČRTOVANJA POUKA NEMŠČINE S POMOČJO ... 6 ZAKLJUČEK Na podlagi analize generiranih učnih priprav z uporabo velikega jezikovnega modela ChatGPT 3.5 ugotavljamo, da kljub velikim pričakovanjem učiteljev in učiteljic to orodje nikakor ne more v celoti opraviti tako kompleksnega dela, kot je artikulacija izobraže- valnega procesa. Čeprav model omogoča hitro in enostavno generiranje učnih priprav ter podaja smernice za sam potek učne ure, pa je analiza pokazala, da je potrebna velika pre- vidnost in kritičnost do izdelkov, ki jih ponudi ChatGPT. Priprave, ki jih generira model, namreč nimajo ustrezne didaktične vsebine, ne upoštevajo potreb učencev ali njihovih morebitnih kulturnih razlik. ChatGPT pri načrtovanju učne ure ne upošteva vseh didaktično-metodičnih načel sodobnega pouka tujega jezika. Najpogosteje so bili prisotni elementi spodbujanja inte- rakcije, avtomatizacije in kulture evalvacije. Zaključimo lahko, da so s tega vidika učne priprave, ki jih izdela ChatGPT, primerne le kot nabor idej za uresničevanje omenjenih načel, nikakor pa ne zadovoljijo vsem kriterijem, ki jih sodobni pouk tujega jezika zasle- duje. Kažejo se tudi nedoslednosti pri razlikovanju med različnimi stopnjami po SEJO. Poudariti velja, da bi se zaznane pomanjkljivosti učnih priprav deloma lahko zmanj- šale, v kolikor bi uporabniki ChatGPT-ja podali zelo specifične in precizne iztočnice, v katerih bi opredelili, kaj točno naj veliki jezikovni model pri generiranju učne priprave še upošteva. Poleg tega smo zaznali velike pomanjkljivosti pri pravilni rabi didaktične terminolo- gije. ChatGPT je v trenutni fazi izjemno nezanesljivo orodje za utrjevanje didaktične ter- minologije, saj med posameznimi ustaljenimi termini ne razlikuje, jih med seboj pomeša in jih uporablja v nepravilnih kontekstih. Čeprav se v določenih okvirih terminologija pri didaktiki tujega jezika deloma razlikuje od terminologije splošne didaktike, zlasti to velja za specifična področja, kot so jezikovne spretnosti, pristopi, krovne oziroma globalne metode poučevanja tujih jezikov, če naštejemo samo nekatere, pa ChatGPT ni dosleden pri rabi ne pri splošni ne pri specifični terminologiji. V tem segmentu je raba ChatGPT resnično problematična, saj nereflektirajoči/-e, pa tudi tisti/-e bodoče učitelji/-ice, ki so pri didaktiki in specialni didaktiki nemščine sedeli na ušesih, problematike napačne ter- minološke rabe bodisi ne bodo zaznali bodisi jo bodo ignorirali in širili nepravilna poi- menovanja v slovenščini naprej. Izkušeni učitelji in učiteljice, ki svoj pouk vestno in natančno pripravljajo ter so pri svojem delu ustvarjalni, bodo že po nekaj poskusih ugotovili, da si s pripravami ChatGPT - -ja ne morejo kaj veliko pomagati, saj zanje ne predlagane dejavnosti in ne časovna razpo - reditev ne predstavljajo pretiranih novosti. Večji izziv bodo priprave, izdelane s ChatGPT-jem, predstavljale bodočim učiteljem/-icam in tistim na začetku karierne poti, ki še nimajo dovolj izkušenj in izo- blikovanega nabora preizkušenih dejavnosti, ki jih lahko potegnejo iz rokava, oziroma še ne morejo dovolj natančno predvideti časovne razporeditve posameznih dejavnosti. Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 271 Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 271 8. 12. 2023 10:10:11 8. 12. 2023 10:10:11 272 VESTNIK ZA TUJE JEZIKE/JOURNAL FOR FOREIGN LANGUAGES Ti učitelji in učiteljice morda ne bodo takoj prepoznali omejitev uporabe velikega je- zikovnega modela ChatGPT pri izdelavi priprav. Menimo, da je zelo pomembno, da se bodoče učitelje in učiteljice nemščine pa tudi drugih tujih jezikov v času študija opolnomoči za prepoznavanje potencialnih nevarnosti tovrstnih generiranih priprav, a se jim hkrati omogoči, da spoznavajo, kateri pa so tisti potenciali tega orodja, ki jim pri načrtovanju lastnih učnih ur lahko pomagajo, in da bodo svoje začetniške korake v učiteljskem poklicu opravljali tudi z vidika načrtovanja bolj samozavestno in odločno. BIBLIOGRAFIJA BLAŽIČ, Marjan/Milena IV ANUŠ GRMEK/Martin KRAMAR/France STRMČNIK (2003) Didaktika. Novo mesto: Visokošolsko središče novo mesto, Inštitut za razi- skovalno in razvojno delo. Fakulteta za družbene vede. 23. julij 2023. https://www.fdv.uni-lj.si/raziskovanje/ institut-za-druzbene-vede/obvestila/raziskovalni-dan-fdv-2023-o-umetni-inteligen- ci-v-druzboslovnem-raziskovanju-2. FUNK, Hermann (2010) Methodische Konzepte für den Deutsch als Fremdsprache-Un- terricht. C. Fandrych/B. Hufeisen/H.-J. Krumm/C. Riemer (ur.), Deutsch als Fremd- und Zweitsprache. Berlin: Walter de Gruyter, 939–951. HOLC, Nada/Stanka EMERŠIČ/Liljana KAČ/Ana Marija MUSTER/Herta OREŠIČ/ Nuša Rustja (2008) Učni načrt. Nemščina. Gimnazija. Ljubljana: Zavod Republike Slovenije za šolstvo. http://eportal.mss.edus.si/msswww/programi2018/programi/ media/pdf/ucni_nacrti/UN_NEMSCINA_gimn.pdf. HONG, Cheong Hin Wilson (2023) The impact of ChatGPT on foreign language tea- ching and learning: Opportunities in education and research. Journal of Educational Technology and Innovation (JETI) 5(1), 37–45. KOHNKE, Lucas/Benjamin Luke MOORHOUSE/Di ZOU (2023) ChatGPT for Learning Teaching and Learning. Relc Journal 54(2), 537–550. https://doi. org/10.1177/00336882231162868. LIU, Binghan (2023) Chinese University Students’ Attitudes and Perceptions in Learning English Using ChatGPT. International Journal of Education and Humanities (IJEH) 3(2), 132–140. MA YRING, Philipp (2008) Neuere Entwicklungen in der qualitativen Forschung und der Qualitativen Inhaltsanalyse. P. Mayring/M. Gläser-Zikuda (ur.), Die Praxis der Qualitativen Inhaltsanalyse. Weinheim: Beltz, 7–19. MEYER, Hilbert (2004) Was ist guter Unterricht? Berlin: Cornelsen-Scriptor. MIAO, Fengchun/Wayne HOLMES/Ronghuai HUANG/Hui ZHANG (2021) Ai and education. Guidance for policy-makers. Unesco. https://unesdoc.unesco.org/ ark:/48223/pf0000376709. Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 272 Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 272 8. 12. 2023 10:10:11 8. 12. 2023 10:10:11 273 Andreja Retelj: TVEGANJA IN PRILOŽNOSTI NAČRTOVANJA POUKA NEMŠČINE S POMOČJO ... ROLL, Ido/Ruth WYLIE (2016) Evolution and Revolution in Artificial Intelligence in Education. International Journal of Artificial Intelligence in Education 26, 582–599. RUDOLPH, Jürgen/Samson TAN/Shannon TAN (2023) ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education? Journal of Applied Learning & Teaching 6(1), 342–363. SVET EVROPE (2001/2011) Skupni evropski jezikovni okvir: učenje, poučevanje, oce- njevanje. Ljubljana: Ministrstvo Republike Slovenije za šolstvo in šport. https://cen- terslo.si/wp-content/uploads/2015/10/SEJO-komplet-za-splet.pdf. TOMIĆ, Ana (2000) Izbrana poglavja iz didaktike. Ljubljana: Center za pedagoško izo- braževanje Filozofske fakultete. TRUST, Torrey/Jeromie WHALEN/Chrystalla MOUZA (2023) Editorial: ChatGPT: Challenges, opportunities, and implications for teacher education. Contemporary Issues in Technology and Teacher Education 23(1), 1–23. VINTAR, Špela (2023) Jezik in umetna inteligenca: kam nas vodijo veliki jezikovni mo- deli. J. Vogel (ur.), 59. seminar slovenskega jezika, literature in kulture. Slovenski jezik, literatura, kultura in digitalni svet(ovi), 3.–14. 7. 2023. Ljubljana: Založba Filozofske fakultete, 21–28. YU, Hao (2023) Reflection on whether Chat GPT should be banned by academia from the perspective of education and teaching. Frontiers in Psychology 14. https://doi. org/10.3389/fpsyg.2023.1181712. POVZETEK TVEGANJA IN PRILOŽNOSTI NAČRTOV ANJA POUKA NEMŠČINE S POMOČJO JE- ZIKOVNEGA MODELA CHATGPT V članku prikazujemo analizo učnih priprav, ki jih je ustvaril veliki jezikovni model ChatGPT, in se sprašujemo, kakšen vir informacij lahko tovrstne priprave predstavljajo (bodočim) učiteljem in učiteljicam nemščine. Ugotavljamo, da so učne priprave, ki jih ponudi ChatGPT, podobne običajnim zgledom na- črta za učno enoto, kot jih poznamo v praksi. ChatGPT predlaga tako strukturni kot tudi procesni del didaktične enote. Čeprav je strukturni del glede na prakso nekoliko pomanjkljiv, a se vseeno z izpisom zadovoljimo, pa se več problematičnih točk pojavlja v procesnem delu generiranih pri- prav. Predlagane dejavnosti za doseganje določenega učnega cilja so pogosto premalo osredinjene na učenca in učenje. Učenec sicer sodeluje v učnem procesu, vendar je njegova vloga omejena pretežno na vadenje in urjenje, ni pa zaznati aktivne participacije pri odločitvah. Glavni posredova- lec znanja je učitelj, saj učenja z odkrivanjem ali raziskovanjem ali problemskega pristopa skoraj nismo zasledili. Vsebinsko so učne priprave popolnoma prazne, saj ne vsebujejo nobenih napot- kov, katero konkretno vsebino se pri določeni učni uri obravnava. ChatGPT pri izdelavi priprav Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 273 Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 273 8. 12. 2023 10:10:11 8. 12. 2023 10:10:11 274 VESTNIK ZA TUJE JEZIKE/JOURNAL FOR FOREIGN LANGUAGES ne upošteva dovolj natančno razlik glede na stopnje, določene po SEJO. Terminološko ChatGPT poskrbi za pravo zmedo, saj nekatere ustaljene izraze s področja didaktike in tujejezikovne didak- tike popolnoma napačno uporablja, nekatere med seboj pomeša ali občasno uporabi termine, ki so v slovenščini neustrezni. Kljub veliko pomanjkljivostim, ki smo jih prepoznali, pa vseeno lahko to orodje bodočim učiteljem in učiteljicam pomaga pri uresničevanju nekaterih didaktično-metodičnih načel sodob- nega pouka tujega jezika, saj v pripravah najdemo tudi dobre primere dejavnosti za spodbujanje interakcije, avtomatizacije in evalvacije. Da bi bodoči učitelji in učiteljice nemščine nevarnosti in določene potenciale ChatGPT-ja znali izluščiti, pa jim je v času študija nujno treba omogočiti, da v luči različnih teorij izdelke ChatGPT-ja kritično vrednotijo. Ključne besede: sprotna učna priprava, ChatGPT, umetna inteligenca, bodoči učitelji, nemščina kot tuji jezik ABSTRACT RISKS AND OPPORTUNITIES OF PLANNING GERMAN LESSONS USING THE LAN- GUAGE MODEL CHATGPT In this paper, we present an analysis of the lesson plans generated by the AI chatbot ChatGPT and try to find out what kind of information such lesson plans can provide for (future) teachers of German. We find that the lesson plans provided by ChatGPT resemble common examples of a learning plan as we know them from practice. ChatGPT suggests both the structural and the procedural parts of a didactic unit. While the structural part lacks some elements, we are nevertheless satisfied with the results; however, some problematic points arise in the procedural part of the generated preparations. The activities proposed to achieve a specific learning goal are often not sufficiently learner-centred and learner-focused. The learner is involved in the learning process, but their role is mainly limited to practice without being actively involved in decision-making. The teacher is the primary transmitter of knowledge. There is very little evidence of learning by discovering, research-based, or problem-based approaches. In terms of content, the lesson plans are completely empty and give no indication of what specific content should be covered in a particular lesson. ChatGPT does not take into account the differences between CEFR levels with sufficient precision when creating lesson plans. In terms of terminology, ChatGPT creates significant confusion by completely misusing some of the established terms from the field of didactics and foreign language didactics, confusing some of them, or occasionally using terms that are inappropriate in Slovenian. Despite the many shortcomings we found, this tool can help pre-service teachers to imple- ment some of the didactic-methodological principles of modern foreign language teaching, as there are also good examples of activities that promote interaction, automation, and evaluation. Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 274 Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 274 8. 12. 2023 10:10:11 8. 12. 2023 10:10:11 275 Andreja Retelj: TVEGANJA IN PRILOŽNOSTI NAČRTOVANJA POUKA NEMŠČINE S POMOČJO ... However, in order for pre-service teachers of German to be able to exploit the dangers and certain potentials of ChatGPT, it is essential to provide them with the opportunity to critically evaluate ChatGPT products in the light of various theories during their studies. Keywords: lesson plan, ChatGPT, Artificial Intelligence, pre-service teachers, German as a fore- ign language Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 275 Vestnik_za_tuje_jezike_2023_FINAL.indd 275 8. 12. 2023 10:10:11 8. 12. 2023 10:10:11