Kolloquien

Mathematikdidaktische Kolloquien im Sommersemester 2025

27. Mai 2025

Dr. Corinna Hankeln

Technische Universität Dortmund

Verstehen sichtbar machen – KI-gestützte Diagnoseprozesse beim Mathematiklernen

Mathematiklernen erfordert weit mehr als das Auswendiglernen von Verfahren – zentral ist der Aufbau tiefgreifenden Verständnisses. In digitalen Diagnoseplattformen ist dieser Aspekt bislang jedoch oft nur unzureichend abgebildet. Der Vortrag stellt das Projekt Assessment for Learning with AI vor, in dem erforscht wird, wie Künstliche Intelligenz genutzt werden kann, um Einblicke in das Denken von Lernenden zu gewinnen. Im Fokus stehen Ansätze, die die Reichhaltigkeit und diagnostische Aussagekraft von Lernendenantworten erhöhen: etwa durch Spracherkennung zur Anregung von Sprachproduktion, automatische Übersetzungen zur gezielten Integration von Mehrsprachigkeit oder Chatbots, die authentische Kommunikationsanlässe schaffen. Darüber hinaus werden neue Wege zur Auswertung (offener) Aufgabenformate aufgezeigt. Erste Einblicke in das Projekt verdeutlichen das Potenzial KI-gestützter Ansätze für eine tiefere, verständnisorientierte Diagnostik im Mathematikunterricht.

22. April 2025

Simon Barlovits

Goethe-Universität Frankfurt a. M.

Mathematik im Freien: Eine Evaluation der Mathtrail-Methode am Beispiel der MathCityMap-App

Mit dem Mathematiklernen im Freien sind eine Vielzahl von Erwartungen verbunden, beispielsweise die Steigerung der Motivation sowie die Förderung von Lebensweltbezug und Modellierungskompetenzen. Eine Möglichkeit, Mathematikunterricht im Freien umzusetzen, bietet die sogenannte Mathtrail-Methode: Hierbei handelt es sich um eine Route, welche aus mehreren mathematischen Aufgaben zu interessanten und real existierenden Objekten besteht. Unterstützt werden können die Lernenden bei der Bearbeitung von Mathtrails durch den Einsatz des Smartphones, z.B. durch die MathCityMap-App.Im Vortrag wird jene Mathtrail-Methode evaluiert. Basierend auf einer quasi experimentellen Studie mit 19 Schulklassen wird der Frage nachgegangen, inwiefern das Interesse an Mathtrails von der Smartphone-Nutzung abhängt. Weiterhin wird untersucht, ob das Interesse an Mathtrails von persönlichen Neigungen, z.B. dem generellen Interesse an Mathematik, abhängt. Zuletzt soll überprüft werden, inwiefern die Nutzung des Smartphones zu einem größeren Bearbeitungserfolg im Sinne einer höheren Lösungsrate führt.