Eine Übersicht aller Sessions/Sitzungen dieser Veranstaltung. Bitte wählen Sie einen Ort oder ein Datum aus, um nur die betreffenden Sitzungen anzuzeigen. Wählen Sie eine Sitzung aus, um zur Detailanzeige zu gelangen.
MS 09: Large Language Models in der Didaktik der Mathematik
Zeit:
Freitag, 07.03.2025:
10:30 - 12:00
Chair der Sitzung: Norbert Noster, Universität Würzburg Chair der Sitzung: Judith Huget, Universität Siegen Chair der Sitzung: Sebastian Schorcht, Technische Universität Dresden
Ort:Geb. E2 5 - Hörsaal II (E.3)
Präsentationen
Word Problem Solving in Large Language Models
Anselm Strohmaier1, Wim Van Dooren2, Kathrin Seßler3, Brian Greer4, Lieven Verschaffel2
1Pädagogische Hochschule Ludwigsburg; 2Katholieke Universiteit Leuven; 3Technische Universität München; 4Portland State University
Mathematische Textaufgaben werden in der Forschung zu LLMs häufig als Leistungsindikator verwendet. In diesem Scoping Review fassen wir Forschung zum Lösen von Textaufgaben durch LLMs zusammen und situieren sie aus einer mathematikdidaktischen Perspektive. Die Ergebnisse zeigen auf, dass Textaufgaben zur Evaluation von LLMs häufig eine prototypische Struktur aufweisen, innermathematische Problemstellungen behandeln und damit nur einen Teilaspekt der mathematikdidaktischen Perspektive abdecken. In solchen Aufgaben erreichen LLMs inzwischen bessere Leistungen als Schülerinnen und Schüler.
Professionalisierung von Mathematiklehrkräften im Kontext generativer KI – Vorstellung von zwei Pilotprojekten
Frederik Dilling, Ingo Witzke
Universität Siegen, Deutschland
Der Vortrag beleuchtet die Relevanz des Themas Küntliche Intelligenz für die professionellen Kompetenzen von Mathematiklehrkräften, gibt erste theoretische Impulse für die Beschreibung dieser und expliziert an zwei Pilotprojekten, wie die Professionalisierung in diesem Bereich wissenschaftlich fundiert und systematisch begleitet erfolgen könnte.
