Sprachfördernde und sprachtherapeutische Materialien mit künstlicher Intelligenz (KI) erstellen – ein Workflow

Am Beispiel phonologische Störungen/Plosivierung im Format „STAR WARS“

Was tut man, wenn ein Kind die in der Praxis oder Schule vorhandenen Spiele nicht spielen will, sondern sich nur für STAR WARS interessiert? So geschehen in folgendem Fall (vgl. Fallstudie Reber/Wildegger-Lack 2013): Der vierjährige Junge kam wegen einer phonologischen Störung in die Therapie, was ja sowieso immer ein sehr einzelfallorientiertes Vorgehen mit individueller Auswahl von Minimalpaaren, Schlüsselwörtern und sehr genau ausgewählten Therapiematerialien erfordert. Und das jetzt noch passend zu den Interessen des Kindes, damit es motiviert ist und sich begeistert auf das Geschehen einlassen kann? Wer hat Therapiematerialien zum Thema STAR-WARS passend im Schrank?

Was damals unmöglich war, ist heute sehr einfach: Man nehme künstliche Intelligenz! Wie dafür ein Workflow aussehen könnte, wird hier gezeigt. Der Junge soll dieses Mal Jonas heißen:

Therapieziel : Überwindung des pathologischen Prozesses der Plosivierung (Fox 2023, 79) mit Materialien im Themenbereich STAR WARS – Schwerpunkt in der aktuellen Stunde: Wörter mit Minmalpaar /f/ und /s/ im Anlaut. Zum Hintergrund vgl. ausführlich Reber/Wildegger-Lack (2013).

Geeignete Minimalpaare finden mit ChatGPT

Zunächst möchte ich geeignete Minimalpaare für die Kontrastierung von Plosiven und Frikativen speziell zu /f/ und /s/ finden. Dazu könnte ich jetzt natürlich in einer meiner Minimalpaar-Listen nachsehen, die ich erst hervorsuchen müsste, oder z.B. mit zabulo nach Minimalpaaren suchen.

Heute löse ich das mit künstlicher Intelligenz (KI), nämlich mit ChatGPT von OpenAI, auch weil ich nicht nur Begriffe finden will, sondern wirklich auch kreativ werden möchte: Dazu melde ich mich bei der Plattform an. Es gibt auch ein kostenloses Konto. ChatGPT ist das aktuell bekannteste Sprachmodell, das tatsächlich KI ab November 2022 auch in der breiten Gesellschaft bekannt gemacht hat.

Man könnte auch eine der ChatGPT-Alternativen verwenden, besonders wenn man schon bei einem der anderen Hersteller über ein Konto verfügt. Alles sind große Sprachmodelle, die gelernt haben, Fragen auf der Basis ihrer Trainingsdaten zu beantworten:

• Microsoft Copilot verwenbar mit einem Microsoft-Konto, z.B. im Rahmen von Microsoft Office 365,
• Google Gemini verwendbar mit einem Google-Konto, z.B. oft verfügbar im Rahmen einer Google-Mailadresse,
• Mistral, das einzige konkurrenzfähige europäische System, spannend besonders aus Datenschutzgründen.

Die Plattform ChatGPT öffnet sich mit einem Chatdialog und ich kann eine Frage eingeben, einen sogenannten „Prompt„:

Tipp: Aus Datenschutzgründen niemals persönliche Daten oder Namen etc. in ein KI-System eingeben! Gerade vermeintlich kostenlose Angebote nutzen die Daten oft zur weiteren Optimierung des Systems. Eingegebene Daten können dann teilweise nicht mehr entfernt oder gelöscht werden. Das betrifft persönliche Daten wie Geburtsdatum, Adresse, aber auch Gesundheitsdaten wie Diagnosen oder Vorerkrankungen.

ChatGPT antwortet mir:

1. Prompt: Hier wird die Frage eingegeben
2. Ausgabe: ChatGPT, hier das Modell 5.2., antwortet
3. Feld zum Nachfragen: Hier kann man den Dialog fortsetzen und vertiefende Nachfragen stellen.

Tipp: Anfragen („Prompts“) richtig formulieren Die Kunst bei der Verwendung von KI ist es, die Anfragen als sogenannte „Prompts“ gut zu formulieren (Gieselmann 2024). Im vorliegenden Beispiel wird zunächst die Rolle geklärt („Du bist ein Sprachtherapeut“) sowie das Ziel („Therapiestunde für …“). Dann wird ein konkreter Arbeitsauftrag benannt („Finde … Minimalpaare …“) und als Kriterium „keine Fantasiewörter“ gegeben. Zusätzlich hätte noch das Zielformat (z.B. Tabelle) beschrieben werden können, was aber in diesem Fall nicht nötig war. Außerdem wird schrittweise vorgegangen, was an Lernende im echten Leben erinnert: Zunächst wird nur nach Minimalpaaren allgemein gefragt, das Thema „StarWars“ wird erst später dazu genommen: Ein anderer Versuch zeigte, dass die KI sonst sehr dazu tendiert, Fantasiewörter zu erfinden. Höflichkeitsformulierungen wie „bitte“ sind nicht nötig, aber auch nicht schädlich.

Die KI schlägt mir als praxistaugliche Wortpaare vor, wobei die ersten beiden Nomenpaare semantisch die einfachsten sind:

• See – Fee
• Sahne – Fahne
• sein – fein
• Sand – fand

Sie bietet außerdem gleich an, Bildkarten, ein Wimmelbild oder Spielideen zu erstellen.

Passende Bilder: Bilddatenbank oder generieren per KI?

Im Hinblick auf Nachhaltigkeit suche ich jedoch zu den gefundenen Wortpaaren zunächst nach lizenzfreien, bereits verfügbaren Einzelbildern in der freien Bilddatenbank Pixabay und im Designprogramm Canva (kostenlose Edu-Version). Nur wenn ich dort nicht fündig werde, generiere ich Bilder per KI, denn das beansprucht mehr Energie. Aber meine Wörter gibt es als Einzelbilder. Perfekt, hier brauche ich keine KI.

Tipp: Nachhaltigkeit bedenken Anfragen an ein KI-System benötigen ca. das 20-fache an Energie als normale Suchmaschinen-Anfragen: „Eine Eingabeaufforderung in ChatGPT benötigt 6,79 Wh und die gleiche Anfrage in der Google-Suchmaschine 0,3 Wh. Es erfordert also von jedem von uns eine verantwortungsvolle Entscheidung, welches Tool für die Online-Recherche verwendet werden soll.“ (Kranzlmüller & Grimshaw 2023, 130)

Weitere passende Wörter mit /f/ und /s/ inital finden – ohne Mehrfachkonsonanz und im semantischen Feld

Da ich gleich noch ein Wimmelbild mit KI generieren möchte, brauche ich neben den beiden schon gefundenen Minimalpaare noch ein paar weitere, einfache Wörter mit „f“ und „s“. Damit wieder alles für den kleinen STAR-WARS-Fan passt, sollten sich diese Wörter auf das semantische Feld STAR WARS bzw. Weltraum beziehen. Um zunächst geeignete Wörter zu finden, wieder eine Frage an ChatGPT. Ich führe die begonnene Unterhaltung weiter fort, was den Vorteil hat, dass das schon genannte Vorwissen verfügbar bleibt (vierjähriger Junge, Sprachtherapeutin, …):

Tipp: Das Ergebnis von Anfragen durch Wiederholung verbessern Stellt man fest, dass das Ergebnis nicht zufriedenstellend ist, kann man zum einen den gleichen Prompt nochmal wiederholen. Da KI nicht deterministisch ist, sondern zufallsbasiert immer wieder neue Ergebnisse liefert, werden immer wieder neue Antworten generiert. Zum anderen kann man das Ergebnis auch durch gezielte Anmerkungen oder Nachfragen verbessern, also mit dem System wie im echten Leben in einen Chat bzw. Dialog gehen. Wenn es ganz verfahren ist, kann man auch nochmal einen ganz neuen Chat starten und mit evtl. veränderten, aber auch nochmal gleichen Prompts von vorne beginnen. Das Ergebnis wird auf jeden Fall anders sein!

Die KI schlägt folgende Wörter vor, die alle gut zum semantischen Feld passen:

⭐ s-Wörter (Weltraum / Star-Wars-Bezug, kindgerecht)

• Sonne – große helle Sonne im All
• Saturn – Planet mit Ring, sehr gut bildlich darstellbar
• Signal – Funksignal im All / Raumschiffe senden Signale

⭐ f-Wörter (ebenfalls passend)

• Falke – passt super („Millennium Falke“) und ist ein echtes Wort
• Flotte – viele Raumschiffe zusammen
• Feuer – Laserfeuer / Weltraumgefecht

„Flotte“ ist zwar ein schönes STAR-WARS-Wort, aber leider mit Mehrfachkonsonanz initial, also für den Anfang nicht so geeeignet.

Minimalpaarbilder oder Wimmelbilder generieren

Gerade speziellere Bilder finden sich meist nicht in Bilddatenbanken. Hier bietet sich nun wieder die KI an. Für die Sicherung und für zu Hause hätte ich nun noch gerne ein Wimmelbild mit allen Begriffen. So etwas Spezielles findet sich auf keinen Fall in bestehenden Bildersammlungen. Also nutze ich wieder ChatGPT, dieses Mal nicht, um Text zu generieren, sondern um ein Wimmelbild zu erstellen. Die Frage nach einem STAR-WARS-Bild verweigert die KI jedoch zunächst mit dem Hinweis auf rechtliche Grenzen: „This image generation request did not follow our content policy“.

Tipp: Rechtliche Aspekte beachten STAR-WARS-Bilder und -Figuren sind urheberrechtlich geschützt. Daher darf man weder Sammelkarten als Prompteingabe hochladen noch darf die KI solche Bilder erstellen oder nachahmen. Dazu muss man wissen, dass KI-Systeme zunächst mit Trainingsdaten angelernt werden, um Modelle bzw. Wissen aufzubauen. Spätere Anfragen werden dann auf der Basis dieser Trainingsdaten beantwortet. Meist werden dazu Texte und Bilder aus dem Internet verwendet, auch teilweise urheberrechtlich geschütztes Material, wobei die meisten Entwickler hier keine Transparenz geben (Bager & Gieselmann 2025). Erst nachträglich greifen Verordnungen, und Sperren gegen Urheberrechts-, Persönlichkeitsverletzungen oder gegen unerwünschte Inhalte etc. werden nachträglich in die Systeme eingebaut. Von der KI generierte Bilder dürfen in der Regel mit Verweis auf den Ursprung frei verwendet werden, da Urheberrechte nur bei menschlichen Schöpfungen entstehen und automatisch generierte Werke somit nicht geschützt sind. Jedoch dürfen auch keine geschützen Werke in die Trainingsdaten eingehen. Originelle Prompts sind jedoch urheberrechtsfähig. Die neue Disziplin dazu ist das „prompt engeneering“ (Akinici & Heidrich 2023).

Daher soll es jetzt einfach ein Weltraum-Wimmelbild werden – die STAR-WARS-Figuren und -Raumschiffe kleben wir dann beim Basteln in der Therapie selbst dazu, ausgeschnitten aus einem Spielzeugkatalog:

Folgendes Wimmelbild entsteht, eine Version auch mit dem Versuch der Beschriftung, was nicht ganz geklappt hat: Was ist falsch?

Mit ChatGPT erzeugte Wimmelbilder: Links ohne und rechts mit Beschriftung (Achtung Fehler!) – erstellt am 19.12.2025 mit ChatGPT Version 5.2

Das Bild im Comicstil ist bunt und enthält wirklich alle Begriffe. Ich selbst hätte es niemals geschafft, ein solches Wimmelbild in Sekunden zu zaubern, auch nicht mit Canva. Nur die Sonne ist leider falsch beschriftet, und die Flagge gar nicht.

Da Wimmelbilder per Definition wimmeln sollen, ist es so wimmelig auch gut. Evtl. könnte es für junge Kinder zweidimensional und flächiger sein, aber das spare ich mir jetzt als Prompt.

Und jetzt noch Sammelkarten

Da der Junge seit Beginn immer seine Star-Wars-Sammelkarten dabei hat und Sammelkarten liebt, sollen solche zu den Zielbegriffen entstehen:

Wer die Original-STAR-WARS-Sammelkarten kennt, der weiß: Die generierten Karten passen gut dazu! Besonders schön ist, dass die Darstellungen der Einzelbilder aus dem Wimmelbild auf den Karten wieder aufgenommen werden. Der bunte Comic-Stil gefällt Kindern.

Spielfiguren für das Rollenspiel

Anschließend werden auf die gleiche Weise noch Papier-Gegenstände und Figuren für das Rollenspiel (Abb. 2), die die schon vorhandenen Realgegenstände ergänzen sollen:

Tipp: Nicht alles, was die KI ausspuckt, stimmt! Die bisherigen Anfragen zeigen: Die Ergebnisse der KI wirken auf den ersten Blick perfekt. Aber dem ist nicht so: Im Detail stecken Fehler. Die ausgewählten Wörter sind oft linguistisch nicht sauber. Teilweise wird von der Anweisung abgewichen, und es werden doch Fantasiewörter vorgeschlagen. Die Abbildung enthält falsche Beschriftungen … Daher gilt: Ausgaben der KI müssen stets geprüft werden, worauf auch unter der Eingabebox hingewiesen wird: „ChatGPT kann Fehler machen. Überprüfe wichtige Informationen“. Das bedeutet, dass man sie eigentlich nur bei Themen einsetzen kann, für die man fachlich kompetent genug ist, um diese zu auch zu prüfen. Spencer spricht hier von „information literacy“ bzw. „Informationskompetenz“ (2023). Die Gefahr für Fakes und Desinformation ist groß!

Die Figuren sind schön geworden und passen im Stil zu den Karten. Lediglich das Feuer ist mit „Flotte“ beschriftet, aber das fällt bei einem Vierjährigen nicht so ins Gewicht. Wir werden die Figuren gemeinsam ausschneiden, auf Pappe kleben und mit Aufstellern versehen. Da schneiden wir die Schrift sowieso weg. Sie wären auch als Sticker gut einsetzbar! Memo an mich: Mit ChatGPT kann man auch gut Sticker erstellen!

Ergänzt wird das Spielmaterial für das Rollenspiel noch durch ein paar selbst gemeinsam gezeichnete Droiden und Weltraum-Bewohner, teilweise aus STAR WARS (aus dem Spielzeugkatalog), teilweise mit erfundenen Fantasienamen passend zum phonologischen Prozess (z.B. die Droiden „Seku“ und „Feku“). Somit ist das Materialangebot mehr als vielfältig und lädt zum Rollenspiel ein, was für dieses Alter die angemessene Spielform ist (Wildegger-Lack 2011).

Didaktisch-methodische Umsetzung: Rollenspiel-Ideen für die Therapie

Nun wären noch ein paar Spielideen für die Therapie schön, am besten Rollenspiele, denn der Junge ist in dieser Phase der Spielentwicklung und noch nicht im Regelspielalter (Wildegger-Lack 2011). Auch dazu inspiriert die KI:

ChatGPT liefert abwechslungsreiche Vorschläge, die klassische therapeutische Spielformen gut ergänzen:

• Rollen- und Kampagnenspiele mit „Jedi-Trainingsaufgaben“, Sammel- und Missionskarten
• Dialogische Spielszenen oder kurze Rate- und Bewegungsaufgaben, die gezielt Sprechanlässe schaffen und die Motivation hochhalten, z.B. eine Weltraum-Rettungsmission mit Flügen zum „See“ und zur „Fee“,
• Das Star-Wars-Jedi-Sprechtraining mit der „Macht der Wörter“, wobei bei jedem Zielwort etwas passiert,
• Feuer löschen mit Sprache, wobei nur gut gesprochene, gedehnte Frikative gut „löschen“ usw.

Experiment: Persönlicher Weltraum-Song für Jonas mit der Musik-KI SUNO

Um die KI nochmal richtig zu fordern, folgt noch ein Experiment: Für zu Hause wäre im Sinne einer musikalischen „Motto-Woche“ (Wildegger-Lack 2011) ein Weltraum-Song toll, in dem alle Zielwörter und der Name des Kindes vorkommen. Dazu wird zunächst mit ChatGPT der Text entwickelt, wobei es hier deutlich Hilfe beim Vereinfachen der Sprache und Reimen braucht, um dann anschließen mit dem KI-Musikstudio SUNO einen kurzen, personalisierten Song zu generieren. Wir verwenden also zwei verschiedene Tools für diesen Arbeitsprozess: Das nennt man „App-Smashing“.

Zunächst wird dazu wieder mit ChatGPT ein geeigneter Songtext entwickelt:

Da dieser Prompt viel zu komplexe Strophen mit mehreren Zielwörtern pro Zeile ergibt, nochmal eine Nachfrage:

Auch hier muss nochmal nachgebessert werden, und dann auch doch viel selbst gereimt werden. Letztendlich entsteht in einem längeren Dialog, aber in kurzer Zeit folgender Liedtext:

Jonas fliegt im All,
da gibt es einen Knall.

Jonas holt das Laserschwert,
die Aliens machen kehrt.

Er landet an einem See,
da erscheint die Fee.

Sie steht vor der Fahne,
und schleckt ganz viel Sahne.

Jonas lädt sie ein,
und sie fahren heim.

Folgender Prompt inkl. des Liedtextes oben an die KI Suno gegeben, um ein Lied zu erzeugen:

Es entsteht ein personalisierter Weltraum-Song für Jonas, erzeugt mit der KI Suno: „Jonas fliegt im All“. Die Weitergabe an Kind und Eltern ist denkbar einfach: Man kann den Link entweder direkt oder als QR-Code teilen. Der Song ist online unter einem Direktlink verfügbar:

Weltraumsong „Jonas fliegt im All“: https://suno.com/s/zLZqwEIWDQPfKakr

(Oder vielleicht wer es etwas beatiger, elektronischer mag, vielleicht für etwas ältere Kinder:
https://suno.com/s/zMZIXwywHXqPr1cd)

Erstaunlich: Es ist ganz gut gelungen, stilistisch einen Kindersong mit Weltraum-Touch zu erzeugen. Die deutsche Aussprache von „Laserschwert“ ist in diesem Versuch korrekt, manchmal driftete die KI hier allerdings in Englische ab. Einige der erzeugten Song-Alternativen waren zu lang für Kinder oder zu schnell gesungen als Modell für die Aussprache, aber hier sind 40 Sekunden perfekt! Besonders beeindruckend: Gerade die zentralen Passagen mit den Minimalpaaren „See – Fee“ und „Fahne – Sahne“ werden mehrfach im Sinne eines Refrains wiederholt.

Im Vergleich zum zeitlichen Aufwand ist das Ergebnis wirklich beeindruckend! Das Kind erhält mit dem personalisierten Lied ein kleines, emotionales Geschenk, was die Beziehung stärkt und was sich dadurch positiv auf den Therapieerfolg auswirken dürfte. Es könnte sogar beim Erstellen mitwirken, indem es seinen Song musikalisch beschreibt und dann die Klangcharakteristika nach Wunsch in die Oberfläche eingegeben werden. Und der Song ist hoffentlich bald der Ohrwurm der Familie, der alle zum Mitsingen und Mitsprechen anregt 😉 Das Kind kann stolz überall seinen Song präsentieren.

Reflexion

Grundsätzlich ist es beeindruckend, was in kürzester Zeit möglich ist und mit welchem Ergebnis: Viele kreative Ideen sind entstanden und konnten in die Therapieplanung aufgenommen werden. Obwohl alles sehr flott geht und prinzipiell einfach ist, braucht man zum Erstellen und Begutachten des Ergebnisses eigentlich sogar eine höhere Therapiekompetenz als beim Einsatz fertiger Materialien. Und letztendlich kann man sich auch verlieren: Man kann endlos mit der KI herumspielen, immer schönere und individualisiertere Materialien erstellen, was letztendlich nicht arbeitsökonomisch ist.

Die kreativen Möglichkeiten sind aber enorm! Und was überzeugt, ist dass mit solchen Tools Individualisierung und Beziehungsorientierung (Baumgartner 2008) in der Kindersprachtherapie viel einfacher gelingen kann. Gerade bei schwierigeren oder komplexeren Verläufen kommen Kinder leichter leichter in den Flow und lassen sich schneller auf die Therapie ein. Nach Dannenbauer (2002) ist es immens wichtig, für die Therapie sogenannte „Formate des Kindes“ zu finden, und das kann auf diese Weise leichter gelingen. Es bleibt spannend, was weitere Entwicklungen bringen werden.

Zum Weiterlesen

Wer jetzt Lust auf KI bekommen hat, kann hier im Blog-Beitrag zu künstlicher Intelligenz (KI) in der Sprachheilpädagogik und Sprachtherapie weiterlesen: Hier werden spannende Tools mit Anwendungsideen im Überblick vorgestellt. Oder einfach mal bei einem meiner Workshops vorbeischauen!

Literatur

Akinici, N. & Heidrich, J. (2023). Was bei Datenschutz und Urheberrecht gilt. c‘t  Wissen: ChatGPT & Co. Mit KI-Tools effektiv arbeiten. 

Barger, J. & Gieselmann, H. (2025). Fünf Sprachmodelle gegen ChatGPT. c‘t KI-Wissen, 16-26.

Baumgartner, St. (2008). Kindersprachtherapie. Eine integrative Grundlegung. Reinhardt Verlag, München.

Danenbauer, F. M. (2002). Grammatik. In: Baumgartner, S., Füssenich, I. (Hrsg.): Sprachtherapie mit Kindern. 5. Aufl. Reinhardt Verlag, München, 105-16.

Fox-Boyer, A. (2023). Kindliche Aussprachestörungen. Phonologischer Erwerb, Differenzialdiagnostik, Therapie. Schulz-Kirchner Verlag, Idstein.

Kranzlmüller, D. & Grimshaw, A. (2026). IT-Infrastrukturen und deren Stromverbrauch.  Künstliche Intelligenz und Wir (Hrsg. F. von Schmiedchen, A. Gernler, M.  Hafner, K.-P. Kratzer) Springer Vieweg, Berlin/Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-71567-3_7

Reber, K./Wildegger-Lack, E. (2013): STAR WARS und Phonologie?! Prinzipien der Kindersprachtherapie nach Stephan Baumgartner – Fallbeispiel. In: Praxis Sprache 3, 180-183.

Spencer, J. (2023). The A.I. Roadmap. Human Learning in the age of Smart Machines. Blend Education Publishing, Salem.

Wildegger-Lack, E. (2011). Therapie von kindlichen Sprachentwicklungsstörungen (3 – 10 Jahre). Reinhardt Verlag, München.