Tutorial: Erzähltext-Analyse

Das Template „Erzähltext-Analyse“ unterstützt die Untersuchung von erzählenden Texten, Comics, Filmen, digitalen Geschichten oder KI-generierten Erzählungen. Es ist analytisch ausgerichtet: Ziel ist nicht, selbst eine Geschichte zu schreiben, sondern die Bauweise und Wirkung einer vorhandenen Erzählung präzise zu beschreiben und zu deuten.

Warum dieses Template mit narratologischen Kategorien arbeitet

Erzählungen bestehen nicht nur aus dem, was passiert. Ebenso wichtig ist, wie etwas dargestellt wird: Reihenfolge, Dauer, Wiederholung, Stimme, Perspektive, Fokalisierung, Figurenmodellierung und mediale Vermittlung. Das Template hilft, diese Ebenen nicht zu vermischen (Martínez & Scheffel, 2019).

Arbeitsweise

1. Material erfassen: Text, Medium, Szene oder Passage auswählen.
2. Story und Discourse unterscheiden: Was geschieht, und wie wird es dargestellt?
3. Plot und Konflikt analysieren: Welche Ereignislogik trägt die Erzählung?
4. Figuren untersuchen: Wie werden Figuren oder Akteure charakterisiert?
5. Perspektive und Fokalisierung analysieren: Wer spricht, wer sieht, wer weiß?
6. Zeitstruktur analysieren: Chronologie, Rückblende, Vorausdeutung, Raffung oder Dehnung prüfen.
7. Deutung formulieren: Beobachtungen zu einer begründeten Lesart verdichten.

Beispiel

Bei einer Analyse literarischer Tiere könnte zunächst beschrieben werden, was auf der Story-Ebene geschieht: Ein Tier erscheint, bewegt sich, wird beobachtet oder beschrieben. Auf der Discourse-Ebene wird geprüft, wie der Text diese Erscheinung darstellt: durch menschliche Zuschreibung, durch körperliche Details, durch Perspektivwechsel oder durch Auslassungen. Daraus kann eine Deutung entstehen: Das Tier ist nicht nur Symbol, sondern organisiert Wahrnehmung und Bedeutung im Text.

Wie Sie den Coach nutzen

• Fragen Sie: „Vermische ich Story und Darstellung?“
• Fragen Sie: „Ist meine Deutung durch Materialbelege gestützt?“
• Fragen Sie: „Unterscheide ich Erzählinstanz und Fokalisierung sauber?“
• Fragen Sie: „Welche Textbeobachtung stützt meine These am stärksten?“

Qualitätscheck

Der Check achtet hier besonders auf Materialbelege, Deutung, Perspektivklarheit, Zeitlogik und begründete Lesarten. Eine gute Analyse behauptet nicht nur, sondern zeigt, woran die Deutung im Material erkennbar ist (Spinner, 2006).

AI-Literacy-Verortung

In der Erzähltext-Analyse steht Engaging with AI im Vordergrund. Wenn KI eine Deutung, Zusammenfassung oder Analysehilfe anbietet, muss geprüft werden, ob die Aussage am Material belegbar ist. Das entspricht der AI-Literacy-Anforderung, KI-Ausgaben nicht nur zu nutzen, sondern auf Genauigkeit, Fairness, Einschränkungen und Wirkung zu beurteilen (OECD, 2025).

Das Plugin unterstützt diese Prüfung, indem es Analysefragen nicht allgemein stellt, sondern an Kategorien wie Story/Discourse, Perspektive, Fokalisierung, Zeitstruktur und Materialbelege bindet. KI kann beim Formulieren von Deutungshypothesen helfen, darf aber keine Textbelege erfinden. Deshalb gehört jede KI-gestützte Analyse in die Domäne Managing AI: Die KI-Aufgabe wird begrenzt, das Ergebnis wird fachlich geprüft, und die endgültige Lesart muss begründet werden.

Literaturverzeichnis

• 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
• Spinner, K. H. (2006). Literarisches Lernen. Praxis Deutsch, 200, 6–16.