Referent: Prof. Dr. Hans-Stefan Siller - Julius-Maximilians-Universität Würzburg

Eingeladen sind: Lehrkräfte, Studierende, Mitarbeitende und alle Interessierten.

Termin: Dienstag, 27.05.2025 von 17.30. - ca. 19 Uhr (davon 45-60 Minuten Vortrag und anschließend die Möglichkeit in Austausch und ins Gespräch zu kommen)

Dieser Vortrag wird als hybride Veranstaltung durchgeführt:
Präsenz: Raum: Bienroder Weg 97 - BI97.9
online: Den Link und Zugangscode erhalten Sie nach Anmeldung über das NLC oder per Mail an till.burchert(at)tu-bs.de.

Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt auch im schulischen Kontext zunehmend an Bedeutung und ist aus dem Mathematikunterricht kaum noch wegzudenken. Insbesondere das Potenzial generativer KI-Modelle wie ChatGPT zur Unterstützung mathematischer Lernprozesse wirft neue didaktische und fachliche Fragen auf.

In einer qualitativ angelegten Studie an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg wurde untersucht, wie Lehramtsstudierende mit dem Fach Mathematik ChatGPT beim Lösen mathematischer Aufgaben nutzen. Elf Teilnehmende bearbeiteten vier Aufgaben mit Unterstützung des Sprachmodells. Die Analyse der Chatverläufe und anschließender Interviews erfolgte mittels qualitativer Inhaltsanalyse.

Die Ergebnisse zeigen, dass ChatGPT sowohl korrekte als auch fehlerhafte Lösungswege generierte – wobei insbesondere dann häufiger falsche Lösungen übernommen wurden, wenn das Modell selbst Fehler enthielt. Trotz der technischen Unterstützung fiel es vielen Studierenden schwer, komplexere Probleme zu lösen und ihre mathematischen Kompetenzen angemessen einzusetzen. Darüber hinaus wurden unterschiedliche Prompt-Strategien identifiziert, deren Einsatz eng mit dem jeweiligen Aufgabentyp zusammenhängt.

Im Vortrag werden zentrale Zusammenhänge zwischen Aufgabenstellung, Studierendenverhalten und Modellreaktionen dargestellt sowie erste Hinweise auf die Wirksamkeit kurzer didaktischer Interventionen diskutiert.