Veranstaltungsprogramm

Der Begriff „künstliche Intelligenz“ umfasst verschiedene technologische Entwicklungen, welche versuchen menschliches Denken nachzuahmen. Der Impact entsprechender Technologien ist unumstritten und wird in der mathematikdidaktischen Community im Kontext der Lehre heiß diskutiert (bspw. Buchholtz et al., 2024; Oldenburg, 2023). Fokussiert werden hier Anwendungen künstlicher Intelligenz wie ChatGPT und ähnliche Large Language Models (LLMs).

Wie künstliche Intelligenz auch die Art und Weise, wie wir forschen, verändern kann bzw. dies schon tut, ist hingegen bislang innerhalb der Mathematikdidaktik weniger im Fokus, für uns als Forschende jedoch hoch relevant. Im Gegensatz zu LLMs sind hier vor allem Arten des maschinellen Lernens (ML) von Interesse, d.h. Anwendungen, die – anhand von Vorgaben (supervised) oder rein basierend auf Daten (unsupervised) – „lernen“ können, Daten zu sortieren und zu gruppieren bzw. zu kodieren. Bspw. können so automatisiert Kodierungen durchgeführt, Texte bewertet oder Daten analysiert werden, um aufwändige, bisher meist händische Forschungsprozesse zu optimieren.

Dieses Diskussionsforum fokussiert deswegen ML: Wie sehen typische Anwendungsgebiete aus? Wo liegen Chancen und Risiken von ML in der Forschung? Wie sieht eine ganz konkrete Umsetzung aus?

Im Rahmen eines Workshop-Teils können Teilnehmende erste Schritte in der Nutzung von ML an einem authentischen Datenset selbst erproben und reflektieren. Eine Gesamtdiskussion rundet die Veranstaltung ab.

Geplanter zeitlicher Verlauf des Diskussionsforums

05 min Einführung

15 min Impulsvortrag (Informationen zu ML, Abgrenzung zu LLM)

10 min Sammlung: Erfahrung der Teilnehmenden

30 min Workshop: Kodierung von Daten mithilfe von ML

30 min Abschlussdiskussion