Veranstaltungsprogramm

Aktuelle Studien zeigen, dass Large Language Models (LLMs) Lernprozesse unterstützen können, zugleich jedoch häufig sehr ausführliche und informationsdichte Antworten erzeugen. Der Beitrag untersucht, wie sich diese Komplexität in mathematischen Modellierungsprozessen systematisch erfassen lässt. Dazu wird das Konzept der Interaktionsgranularität auf LLM-basierte Tutoring-Dialoge übertragen und operationalisiert. In einer Mixed-Methods-Studie mit Schüler*innen der Sekundarstufe I werden voicebasierte Interaktionen mit ChatGPT analysiert.