Der Zweitspracherwerb ist die treibende Kraft hinter einigen wichtigen Zukunftsfragen: Wie werden wir im All, auf dem Mars, auf dem Mond kommunizieren? Werden Chips in unseren Gehirnen uns dabei helfen, über Sprachgrenzen hinweg zu kommunizieren? Brauchen wir ein neues Esperanto oder ist Englisch schon unser Esperanto?
Die Antwort auf diese letzte Frage lautet: nicht wirklich – auch wenn Englisch beispielsweise auf der Internationalen Raumstation (ISS) eine der Hauptsprachen ist, ist Russisch dort oben genauso wichtig. Englisch und Russisch sind die zwei Hauptarbeitssprachen der ISS, Astronaut*innen berichten jedoch auch, dass zahlreiche Sprachen im Einsatz sein können, je nachdem, wer gerade auf der Raumstation anwesend ist (1).
Ähnlich wie beim Artensterben verlieren wir traurigerweise jedes Jahr eine enorme Anzahl an Minderheitensprachen und ihren Kulturen (2). Es gibt heute auf der Welt jedoch eine ganze Reihe etablierter großer Sprachen (3) und wir werden über sie hinweg kommunizieren müssen, hier auf der Erde ebenso wie oben unter den Sternen. Moderner Spracherwerb, häufig als aussterbende Kunst angesehen, wird für zukünftige Generationen vielmehr ein zentrales Anliegen sein – und wir haben künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen auf unserer Seite.
KI prägt zukünftige pädagogische Ansätze
Eine verbesserte Rechenleistung und Cloud-Storage haben es möglich gemacht, KI in einer ganzen Reihe realer sprachbezogener Anwendungen wie beispielsweise der Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache bei Siri (4) und anderen ähnlichen Smartphone-Funktionen (5) einzusetzen. Wie bei jeder KI ist der Schlüsselpunkt der Zugang zu Big Data für maschinelles Lernen. Während Siri sich mit uns unterhält, sammelt sie auch Daten und bereitet sie für optimierte zukünftige Gespräch auf, indem sie funktionale KI-Algorithmen, die menschliche Interaktionen nachahmen, konstruiert und neukonstruiert (6). All dies geschieht heutzutage auf winzigen Chips, mit neuen Technologien wie Mikrofluidik, die eine automatisierte Massendatenverarbeitung erlauben, bei der Big Data kosteneffizient erfasst werden kann (7).
Die Zukunft des Sprachunterrichts wird daher möglicherweise von KI auf unerwartete Arten geprägt werden. Die Möglichkeiten für personalisiertes Lernen in Interaktion mit einem Computer oder robotischen Kommunikationspartner, um Funktionen intensiv zu üben, kann die Sprachlehrkraft für gezieltere Interaktionen mit kleineren Schülergruppen freistellen. Statt 28 Schüler*innen im typischen heutigen Sprachunterricht in der Junior High School sehen wir womöglich Sprachunterricht mit 8-10 Schüler*innen, die sich zweimal pro Woche mit der Lehrkraft treffen und zwei weitere Unterrichtsstunden damit verbringen, ihrem optimalen individualisierten Lernplan in einem Computerlabor zu folgen. Da sich die Fähigkeiten von KI bei der Erkennung von Gesten, Gesichtern und sogar emotionalen Reaktionen ständig weiterentwickeln (18), wird ein solches individualisiertes Lernen weit über linguistische Item Recognition hinausgehen und die jeweilige gesamte Identität der Sprachlernenden berücksichtigen.
