KI im Mathematikunterricht: Der Schlüssel zu individuellem Lernen

Mathematik und KI: Ein perfektes Zusammenspiel?

Mathematik und KI ergänzen sich in vielen Bereichen. Während die Mathematik die Grundlage für die Entwicklung von Algorithmen und Modellen bildet, bietet die KI neue Möglichkeiten, mathematische Konzepte in der Schule besser zu vermitteln und das Lernen zu individualisieren und zu demokratisieren.

Die Integration von KI-Tutoren in den Mathematikunterricht ermöglicht es Schülern, mathematische Konzepte schneller zu erfassen und ihre praktische Anwendung zu verstehen. Solche Technologien können auch Lehrer entlasten, indem sie Routineaufgaben automatisieren und somit mehr Raum für individuelle Förderung schaffen.

Individualisiertes Lernen

In deutschen Schulen mit Klassengrößen zwischen 15 und 30 Schülern wird von den Lehrern erwartet, dass sie auf die individuellen Bedürfnisse jedes einzelnen Schülers eingehen. In solch großen Gruppen ist es den Lehrkräften jedoch nahezu unmöglich, jedem einzelnen Schüler die notwendige individuelle Aufmerksamkeit zu widmen.

Bereits in den 1980er Jahren wurden die Vorteile individueller Betreuung in Studien empirisch untersucht. Benjamin Bloom prägte dabei den Begriff des „2-Sigma-Problems“. Er stellte fest, dass Lernende, die in einer 1-zu-1-Situation individuell von Tutoren betreut wurden, in Prüfungen im Durchschnitt zwei Standardabweichungen besser abschnitten als Schüler in herkömmlichen Klassen mit etwa 30 Schülern pro Lehrkraft. Das bedeutet, dass die individuell betreuten Schüler im Durchschnitt ähnlich gute Leistungen erbrachten wie die besten 2% der Lernenden in konventionellen Lernsettings.

Was bedeutet „individuelles Lernen“?

Was bedeutet aber „individuelles Lernen“ in diesem Kontext genau? Hier sind einige wesentliche Aspekte, welche bisher nur in einer 1zu1 Betretung erreicht werden konnten:

1. Individuelle Lernmethoden: Schüler lernen auf unterschiedliche Weisen am besten. Während einige durch direkte Beispiele profitieren, benötigen andere wiederholte Übungen oder ein tiefgehendes Verständnis der Konzepte. Lehrmethoden wie Frontalunterricht, praktische Übungen und Gruppenarbeit, aber auch Lernansätze über Erklärvideos, Erläuterungen oder Beispiele werden entsprechend den Bedürfnissen der Schüler angepasst.
2. Individuelle Aufgaben: Lerninhalte und Aufgaben müssen auf den individuellen Fortschritt der Schüler abgestimmt sein. Das kann bedeuten, dass Aufgaben im Schwierigkeitsgrad variieren, um sicherzustellen, dass alle Schüler auf ihrem jeweiligen Niveau gefordert und gefördert werden.
3. Individuelle Lösungswege: In Fächern wie Mathematik sollten Schüler ermutigt werden, eigene Wege zur Problemlösung zu finden. Dies fördert kritisches Denken und individuelle Problemlösungsfähigkeiten.
4. Individuelle Lernpläne: Jeder Schüler bekommt einen auf seine Fähigkeiten und Interessen zugeschnittenen Lernplan, der auch die Lerngeschwindigkeit berücksichtigt.
5. Individuelles Lerntempo: Die Anpassung des Unterrichtstempos an die Bedürfnisse jedes Schülers hilft, Über- und Unterforderung zu vermeiden.
6. Individuelles Feedback: Durch laufende Bewertungen und Rückmeldungen können Lehrkräfte den Lernfortschritt genau verfolgen und bei Bedarf Unterstützung anbieten, um den Lernerfolg zu maximieren.

Individualisiertes Lernen mit KI als Lernhelfer

Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet neue Möglichkeiten für eine bisher unerreichte Form des individualisierten Lernens im Bildungsbereich. Zum ersten Mal ist es dank KI im Mathematikunterricht möglich, Lerninhalte und Übungen vollständig auf die individuellen Bedürfnisse und Fähigkeiten jedes Schülers zuzuschneiden.

Die Grundlage hierfür ist eine vollständig digitalisierte und dennoch individuelle Bearbeitung von Aufgaben. Dies wird durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Technologien realisiert, wie z.B. Handschrifterkennung und Sprachmodelle. Diese Technologien sind in der Lage, jegliche Art von Schülereingaben in Echtzeit zu erfassen, zu analysieren und individuell angepasste Tipps zu liefern. Zudem können Lehrbuchinhalte in den KI-Tutor integriert und passende Lernvideos automatisch identifiziert sowie angezeigt werden.

Die Ergebnisse und Fortschritte der Schüler bei der Aufgabenbearbeitung werden digital erfasst und ausgewertet.
Diese Analyse deckt verschiedene Bereiche ab:

1. Lernfelder: Welche Aufgabentypen und Themenbereiche sind besonders herausfordernd für den Schüler?
2. Lerntypen: Welche Arten von Unterstützung, wie Erläuterungen, Beispiele oder Lernvideos, sind für den Schüler am effektivsten?
3. Lernfaktoren: Zeigt der Schüler Schwierigkeiten in Bereichen wie Aufgabenstrukturierung, Transferleistungen, Konzentration und Motivation, Rechenfähigkeit, Arbeitstempo oder schwerer Sprache?

Die Ergebnisse der Analyse können für die Erstellung individueller Lernpläne, spezifische Aufgaben und die Anpassung des Tutor-Stils genutzt werden, wobei auf die Lerntypen und Lernfaktoren des Schülers eingegangen wird. Diese zyklische Evaluierung und Anpassung fördert ein tiefgehend personalisiertes Lernerlebnis, das sich stetig den Entwicklungen und Erfordernissen der Schüler anpasst.

Außerdem werden diese Ergebnisse den Lehrern zur Verfügung gestellt, um sie in den Lehrprozess einbinden zu können.

ChatGPT und DuckyTutor: KI-Tutoren im Vergleich

In Schulen wird intensiv diskutiert, wie man den Einsatz neuer KI-Modelle wie ChatGPT handhaben sollte. Die Nutzung von ChatGPT für Hausaufgaben ist vergleichbar mit dem Abschreiben von Lösungen eines Mitschülers. Dies führt zu unerwünschten Abkürzungen im Lernprozess, die das eigenständige Verständnis und die Problemlösungskompetenz der Schüler beeinträchtigen. Problematisch ist dabei auch, dass ChatGPT fehleranfällig ist und manchmal sogar falsche Lösungen liefert. Obwohl die KI das Potential hat, das Lernen zu verbessern, bewirkt sie also in einigen Fällen das Gegenteil.

Im Gegensatz dazu bietet DuckyTutor einen anderen Ansatz. DuckyTutor leitet Schüler durch den Problemlösungsprozess, überprüft Rechenschritte und bietet schrittweise Hinweise, ohne dabei sofort die Lösung preiszugeben. Dieses Vorgehen fördert ein tieferes Verständnis und selbstständiges Denken, was für den Bildungserfolg essentiell ist.

Durch die Digitalisierung der Aufgaben an Schulen eröffnet sich die Möglichkeit zur gezielten Evaluation von Lernfeldern, Lerntypen und Lernfaktoren der Schüler. Diese wertvollen Daten ermöglichen eine individuell angepasste Lernerfahrung. Auf Basis der erfassten Leistungen und Vorlieben der Schüler können individuelle Lernpfade, maßgeschneiderte Aufgaben und ein personalisierter Tutor Ansatz entwickelt werden. Dies steigert die Effektivität des Lernens, da es genau auf die Bedürfnisse und Fähigkeiten jedes einzelnen Schülers zugeschnitten ist.

Kategorie	Funktion	ChatGPT	DuckyTutor
Digitale Bearbeitung von Aufgaben	Scan von Aufgaben per Foto und Digitalisierung der Aufgaben	❌	✔️
	Handschriftlicher Input	❌	✔️
Validierter Mathematik Tutor	Rechnungen werden von Mathe-Engines zuverlässig geprüft	❌	✔️
	Tutor-Tipps basieren auf validierten Lerninhalten	❌	✔️
Tutoring Ansatz	Pädagogisch Durchdachte Tipps	❌	✔️
	Schritt-für Schritt Tutoring, statt direkter Lösung	❌	✔️
	Sprache des Tutors angepasst an Schüler	❌	✔️
	Einbindung von Rechenbeispielen und Lernvideos	❌	✔️
Individuelles Lernen	Laufende Evaluation der Aufgabenbearbeitung	❌	✔️
	Bereitstellung verschiedener Lernmethoden	❌	✔️
	Automatische Erstellung individueller Aufgaben	❌	✔️
	Individueller Lernpläne	❌	✔️