Tutorial: Digitales Storytelling-Lernprodukt

Das Template „Digitales Storytelling-Lernprodukt“ unterstützt die Entwicklung eines digitalen Erzählprodukts aus fachlichem Rahmen, Lernziel, narrativem Kern, Perspektive, Plot, Szenen, Mediengestaltung, KI-Reflexion und Export. Es eignet sich für Unterrichtsprojekte, Seminare, Lernvideos, Audio-Slideshows, interaktive Erzählungen oder multimodale Präsentationen.

Warum Digital Storytelling anders ist als eine Präsentation

Eine Präsentation ordnet Informationen meist sachlogisch. Digital Storytelling ordnet Wissen narrativ: Ein Gegenstand wird durch Perspektive, Konflikt, Wendepunkt und mediale Gestaltung erfahrbar. Dadurch kann Lernen nicht nur informativ, sondern auch deutend und reflexiv werden (König, 2021; Robin, 2008; Spinner, 2006).

Typischer Ablauf

1. Fachlicher Rahmen und Lernziel: Welcher fachliche Schwerpunkt, welche Lerngruppe, welches Kompetenzziel und welches Erkenntnisproblem tragen das Projekt?
2. Narrativer Kern: Welche Erzählabsicht, welcher Kernkonflikt, welche Basisopposition und welche Transformation machen den Gegenstand erzählbar?
3. Perspektive, Figur und Storyworld: Wer oder was steht im Mittelpunkt, wer erzählt, wer nimmt wahr und was bleibt bewusst begrenzt?
4. Plot, Szenen und Zeitstruktur: Was passiert chronologisch, was wird zuerst gezeigt, wo liegt der Wendepunkt und welche Funktion haben die Szenen?
5. Mediengestaltung und Bild-Review: Welche Funktion übernehmen Text, Bild, Ton, Video oder Interaktion, und passen hochgeladene Bilder zum Projektstand?
6. Lernaufgabe, KI-Reflexion und Export: Welche Aufgabe, Reflexion, Bewertung, KI-Regel und Exportform sichern den didaktischen Nutzen?

Beispiel

Ein Projekt zum Thema „Müllhalden und Weißstörche“ könnte fachlich in Geographie oder Deutsch verankert sein. Eine bloße Sachfrage wäre: „Warum bleiben Störche auf Müllhalden?“ Eine storytellingfähige Irritation wäre: „Die vertraute Vorstellung vom Storch als Zugvogel wird irritiert, weil menschliche Abfallräume sein Verhalten verändern.“ Daraus entsteht ein narrativer Kern: Eine vertraute Naturordnung gerät ins Wanken.

Die Perspektive könnte personal an einem Storch orientiert sein, aber die Erzählinstanz könnte sachlich bleiben. Wichtig ist die Trennung: Wer nimmt wahr? Wer spricht? Was weiß die Figur nicht? Diese Unterscheidung verhindert, dass Stimme und Fokalisierung vermischt werden (Martínez & Scheffel, 2019).

Wie Sie den Coach nutzen

• Bitten Sie um Diagnose: „Was ist an meinem Story-Kern schon tragfähig?“
• Bitten Sie um Präzisierung: „Ist mein Konflikt klar genug?“
• Bitten Sie um Medienprüfung: „Welche Informationen sollte Bild statt Text übernehmen?“
• Bitten Sie um Reflexionshilfe: „Welche Aufgabe sichert das Lernziel?“

Qualitätscheck

Der Qualitätscheck bewertet zunächst die aktuelle Phase. Produktqualität wird erst sichtbar, wenn alle Phasen ausreichend ausgefüllt sind. Dann prüft die Workbench unter anderem Konfliktklarheit, Zeitlogik, Perspektivkonsistenz, multimodale Stimmigkeit und Zielgruppenpassung.

KI-Nutzung

KI kann helfen, Varianten für Konflikte, Szenen oder Medienfunktionen zu entwickeln. Dokumentieren Sie aber, was übernommen, verändert oder verworfen wurde. Gerade bei fachlichen Aussagen müssen Quellen geprüft werden (OECD, 2025; UNESCO, 2024).

AI-Literacy-Verortung

Digital Storytelling verbindet alle vier Domänen des AI Literacy Frameworks. Engaging with AI wird relevant, wenn Nutzerinnen und Nutzer KI-Rückmeldungen zu Thema, Quellen, Zielgruppe oder Medienwahl prüfen. Creating with AI entsteht, wenn KI Varianten für Story-Kern, Szene, Voice-over, Bildprompt oder Reflexionsaufgabe vorschlägt. Managing AI bedeutet, die KI bewusst auf Teilaufgaben zu begrenzen: Sie darf etwa drei Perspektivoptionen anbieten, aber nicht ungeprüft das ganze Produkt schreiben. Designing AI wird berührt, wenn verstanden wird, dass die Modellantwort aus Prompt, Projektkontext, Datenlage und Modellgrenzen entsteht (OECD, 2025).

Im Plugin zeigt sich diese Logik besonders im Qualitätscheck und im Coach: Die Workbench sammelt den aktuellen Projektstand und fragt das Modell nicht allgemein nach „einer Geschichte“, sondern nach einer phasenbezogenen Einschätzung. Lernende sollen dadurch erkennen, wie KI als Partner für Planung und Revision eingesetzt werden kann, ohne Ziel, Perspektive, Konflikt, Quellenprüfung und Eigenanteil aus der Hand zu geben.

Literaturverzeichnis

• König, L. (2021). Geschichten sind für alle da – Digital Storytelling als Zugang eines inklusiven Literaturunterrichts. MiDU – Medien im Deutschunterricht, 3(1), 1–20. https://doi.org/10.18716/ojs/midu/2021.1.2
• Martínez, M., & Scheffel, M. (2019). Einführung in die Erzähltheorie (11., überarbeitete und aktualisierte Aufl.). C. H. Beck.
• OECD. (2025). Empowering learners for the age of AI: An AI literacy framework for primary and secondary education (Review draft). OECD. https://ailiteracyframework.org
• Robin, B. R. (2008). Digital storytelling: A powerful technology tool for the 21st century classroom. Theory Into Practice, 47(3), 220–228. https://doi.org/10.1080/00405840802153916
• Spinner, K. H. (2006). Literarisches Lernen. Praxis Deutsch, 200, 6–16.
• UNESCO. (2024). AI competency framework for students. UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/ai-competency-framework-students