KI & Inklusion
Mit der in diesem Projekt vorgestellten Forschung soll ermöglicht werden, die potenzielle Nutzbarkeit digitaler und KI-basierter Anwendungen (z.B. Apps) an deutschen Schulen zu ergründen. Dadurch kann ein wesentlicher Beitrag dazu geleistet werden, nach wie vor existierende ungleich verteilte Zugänge von Schülerinnen und Schülern im Allgemeinen zu kompensieren, indem mittels innovativer Lösungen neue Lehr- und Lernprozesse angestoßen werden, die von allen genutzt werden können, sowie eine individuelle Hilfestellung liefern. Exemplarisch dafür ist etwa die automatisierte Auswertung von Aufgaben im Mathematikunterricht.
Neue Technologien und Digitalisierung versprechen insbesondere mehr Inklusion, Gleichheit, Kontrolle und Freiheit!
Fokussiert auf die Analyse, eigene Entwicklung sowie empirische Erprobung von automatisierten Auswertungskonzepten für digitale bzw. KI-basierte Lehr- und Lernprozesse wird aus dem Blickwinkel der Mathematikdidaktik ganz speziell auf die Belange und Möglichkeiten des Mathematikunterrichts eingegangen. Die Forschung findet zu diesem Zweck sowohl theoretisch als auch direkt vor Ort in Schulklassen in Berlin statt, um einen möglichst guten Praxistransfer der Forschungsergebnisse sicherzustellen.
Im Kern geht es um die Fragen, an welchen Stellen und wie die Mathematikdidaktik helfen kann, die Realisierung von digitalen und KI-basierten Anwendungen in der Praxis der Schule bzw. des Lehrens und Lernens im Allgemeinen erfolgreich zu gestalten. Ein Schwerpunkt liegt daher auf der fundierten Erhebung von Rückmeldungen der Nutzerinnen und Nutzer der zu erprobenden Anwendungen. Dieses Feedback ist sowohl unmittelbar als auch fachdidaktisch ausgerichtet.
KI kann und soll den Unterricht bereichern! Solche technologieorientierten Lernumgebungen erlauben ein personalisiertes, benutzerorientiertes und ein barrierefreies Lernen.
Im Kontext der Machine-Learning-Textklassifikation wird in dem Forschungsprojekt die Textklassifikation von Texteingaben eruiert, die in transkribierten bzw. digital vorliegenden mathematikhaltigen Bearbeitungen von Aufgabenstellungen vollzogen werden. Die Künstliche Intelligenz, die im Rahmen der Forschung selbst geschaffen werden soll, wird in der Lage sein, eine Antwortklassifikation bezüglich der Bildvignetten mit Blick auf Interventionsstrategien zu trainieren. Das Vorhaben ist mit den Anliegen der Mathematikdidaktik und der Qualitätskontrolle eng verbunden.
Ansprechpartner
Dr. Serkan Emek
Mail: serkan.emek@hu-berlin.de
Büro: Raum Raum 2.42, Schönhauser Allee 10
Prof. Dr. Katja Eilerts
Mail: katja.eilerts@hu-berlin.de
Büro: Raum 2.55, Schönhauser Allee 10