Generative KI-Systeme zur Unterstützung von Lernenden im Mathematikunterricht?

Eine empirisch-fachdidaktische Einordnung anhand ausgewählter Fallanalysen

von Lisa Rühl, Nils Buchholtz, Frank Reinhold, Oliver Straser, Daniel Thurm

62 Seiten, Taschenbuch

Kurzbeschreibung des Verlags

Dieses Open-Access-Essential leistet anhand ausgewählter Fallbeispiele einen ersten Beitrag zur Frage, ob generative KI-Systeme mathematische Lernprozesse verstehensorientiert unterstützen können. Es gibt Einblicke in Möglichkeiten und Grenzen, bietet Orientierung für deren mathematikdidaktische Einordnung und liefert Impulse für die Schulpraxis.

Untersucht werden zwei Unterrichtssituationen: das Erklären eines mathematischen Inhalts und die Unterstützung bei einer konkreten Aufgabe. Antworten generischer, bildungs- und mathematikspezifischer KI-Systeme werden anhand dreier theoriegeleitet entwickelter mathematikdidaktischer Kriterien (fachliche Angemessenheit, konzeptueller Fokus sowie Lernendenorientierung und Adaptivität) untersucht. Diese bilden zugleich einen Vorschlag für einen übertragbaren Qualitätsrahmen. Die Analysen zeigen exemplarisch, dass viele KI-Systeme zwar fachlich angemessene Antworten liefern, dabei jedoch häufig einen schwach ausgeprägten konzeptuellen Fokus aufweisen sowie Lernendenorientierung und Adaptivität kaum berücksichtigen – die fachdidaktischen Anforderungen an eine konstruktive Unterstützung werden in den betrachteten Szenarien nur eingeschränkt erfüllt.

• Reihe: essentials
• Themen: Mathematik und Naturwissenschaften Mathematik
• ISBN: 9783662746783
• Sprache: Deutsch
• Erscheinungsdatum: 05.12.2026
• Größe: 21 x 14.8 cm
• Verlag: Springer Berlin