Deep Learning Dubbing kombiniert automatische Spracherkennungsverfahren, maschinelle Übersetzung und Text-to-Speech-Technologien miteinander, um einen bestehenden Audio-Track durch synthetische Sprache in einer anderen Sprache zu ersetzen. Wird Deep Learning Dubbing zusätzlich mit automatischen Bilderkennungsverfahren verknüpft, wird es möglich, ganze Lernvideos KI-gestützt in andere Sprachen zu übersetzen, wobei Lippenbewegungen der Lehrperson an die neue Sprache angepasst, aber gleichzeitig Stimmfärbung und Gestik beibehalten werden können.

Auf dieser Grundlage möchte der Beitrag eine Fallstudie aus dem Projekt European Digital Innovation Hub Schleswig-Holstein (EDIH.SH) vorstellen, die exemplarisch anwendungspraktische Lösungsansätze für den Einsatz von Deep Learning Dubbing im Instruktionsdesign-Workfow für Moodle aufzeigt, und das entstandene multilinguale Selbstlernangebot demonstriert.

Kritisch beleuchtet wird dabei, wie hierdurch dem wachsenden Bedarf an multilingualen Medien in heterogener und internationaler werdenden Lehr-Lern-Kontexten, aber auch darüber hinaus, beispielsweise in der Wissenschaftskommunikation, begegnet werden kann und wie derartige neue technologische Möglichkeiten die Internationalisierung von Lehre und Lernen fördern können.