Das Lehramtsstudium in Linz (Österreich) bietet verschiedene Lehrveranstaltungen zum Thema Technologieeinsatz im Mathematikunterricht in der Sekundarstufe an. Diese adressieren schulrelevante mathematische Software für Computer und mobile Geräte. Beispielsweise kann Technologieeinsatz die Darstellung und Exploration funktionaler Zusammenhänge unterstützen (Lindenbauer, 2021). Des Weiteren kann er die mathematische Textverarbeitung oder die Tabellenkalkulation erleichtern (Microsoft, 2025).

Im Fokus zweier Technologie-Lehrveranstaltungen steht die dynamische Mathematiksoftware GeoGebra (2025) neben vielen verschiedenen Themen. Diese ermöglicht es, freie Lern- und Lehrmaterialien zu erstellen, die veröffentlicht bzw. von ihren Usern kreiert werden können und als Open Educational Resources (OERs) bezeichnet werden (GeoGebra, 2025; Kimeswenger & Hohenwarter, 2015; Ott & Hielscher, 2014). Lern- und Lehrmaterialien können ebenso mithilfe künstlicher Intelligenz erzeugt werden. Copilot (2025) und ChatGPT (2025) sind nur zwei Beispiele von KI-gestützten virtuellen Assistenten, die auf Knopfdruck Inhalte produzieren.

Dadurch, dass eine Vielzahl an Materialien für den Mathematikunterricht zur Verfügung steht, muss mit zukünftigen Lehrkräften deren Qualität, deren didaktisch sinnvolle Einsatz und deren Wert für den Unterricht besprochen werden (Kimeswenger 2017). Es stellt sich folgende Frage:

Welche digitalen Materialien sollen in der Lehrer:innenausbildung thematisiert werden, die für den Unterricht relevant sind bzw. für Mathematik begeistern können?

Im Kontext der Fragestellung soll ein Beispiel aus den Technologie-Lehrveranstaltungen in der Lehrer:innenausbildung erläutert werden: eine Mathematikausstellung zu Kurven.

Im Gegensatz zu OERs oder mit künstlicher Intelligenz produzierter Materialien sollen die Studierenden die Ausstellungsexponate selbst mit GeoGebra kreieren. Dieses Projekt thematisiert nicht nur algebraische Kurven 1. und 2. Grades, die eine wichtige Rolle in der Schulmathematik spielen. Die Ausstellung beschäftigt sich ebenso mit algebraischen Kurven höheren Grades, die mittels GeoGebra (2025) technisch schnell und problemlos erzeugt werden können, viel schneller als mit klassischen Vorgehensweisen.

Beispielsweise steht das spielerische Kennenlernen der Kurven wie z.B. ax²+by²+cxy+dx+ey+f=0 im Fokus, wobei a, b, c, d, e und f beliebige reelle Zahlen sind. Die von den Studierenden erzeugten Kurven können in GeoGebra mit Schiebereglern verändert werden und geben Anlass, in die Welt der Kurven und der Geometrie einzutauchen. Als Ausblick in die höhere Mathematik, angewandte Geometrie und Mechanik, werden Viergelenkgetriebe erstellt, die auf Kurven 4. Grades (wie z.B. die cassinischen Ovale) oder 6. Grades thematisieren (Kovács 2020).

Die mit GeoGebra kreierten Ausstellungsexponate werden in der Weißen Galerie an der Privaten Pädagogischen Hochschule der Diözese Linz gezeigt. Sie veranschaulichen, wie mithilfe digitaler Materialien in der Lehrer:innenausbildung mathematische Inhalte thematisiert und präsentiert werden können. Die Ausstellung soll sowohl Ersteller:innen als auch Besucher:innen für Kurven und Mathematik begeistern.

Die digitale Transformation schulischen Lernens stellt angehende Lehrkräfte vor die Herausforderung, digitale Medien nicht nur zu bedienen, sondern deren Potenzial zu beurteilen und lernförderlich in Unterrichtskonzepte zu integrieren (Buchner, 2025). Insbesondere im Mathematikunterricht eröffnen digitale Werkzeuge wie dynamische Visualisierungen neue Zugänge, die das konzeptuelle Verständnis fördern und nachhaltigen Kompetenzerwerb der Schüler:innen unterstützen können (Hoyles et al., 2013; Drijvers, 2018). Gleichzeitig erfordert die Vielfalt verfügbarer digitaler Materialien eine kritische Qualitätsbewertung und didaktisch reflektierte Auswahl (Clark-Wilson et al., 2020; Trgalova & Jahn, 2013). Da die erfolgreiche Implementierung digitaler Medien stark mit der Rolle der Lehrkraft korreliert (Clark-Wilson et al., 2020), ergibt sich für die Lehrer:innenbildung die Notwendigkeit, Kompetenzen in der kritischen Beurteilung, Gestaltung und Integration digitaler Materialien systematisch zu entwickeln.

Das vorgestellte Forschungsprojekt untersucht die Entwicklung einer Lehrveranstaltung im Masterstudium Lehramt Mathematik, um Studierende bei der Entwicklung entsprechender Kompetenzen zu unterstützen. Leitend sind folgende Fragen: Wie können Studierende befähigt werden, das Potenzial und die Qualität digitaler Materialien kompetent einzuschätzen? Wie können sie unterstützt werden, digitale Materialien auf Basis fachlicher und didaktischer Prinzipien zu entwickeln oder zu adaptieren? Wie können diese Materialien in tragfähige mathematikdidaktische Unterrichtskonzepte integriert werden? Theoretischer Bezugspunkt ist unter anderem das TPACK-Modell, das die Verschränkung von technologischem, fachdidaktischem und inhaltlichem Wissen adressiert und damit jene Kompetenzen der Lehrkräfte umfasst, die sie für den Unterricht mit digitalen Medien benötigen (Koehler & Mishra, 2009).

Methodisch ist das Projekt im Paradigma der designbasierten Forschung verortet (Bakker, 2018). Nach einem Pilotversuch mit sieben Studierenden wurde eine explorative Fallstudie einer Lehrveranstaltung mit 34 Masterstudierenden durchgeführt. Die Studierenden arbeiteten in Zweiergruppen an einem Thema der Sekundarstufe I, führten eine fachdidaktische Literaturanalyse durch und entwickelten digitale Materialien mit begleitenden Aufgaben. Kern war ein iterativer Design- und Redesign-Prozess, gestützt auf Peer-Feedback, Expert:innenrückmeldungen und Reflexionen in Lerntagebüchern. Die erhobenen qualitativen Daten (Interviews, Lerntagebücher, digitale Materialien und Ausarbeitungen) wurden thematisch-inhaltsanalytisch ausgewertet (Braun & Clarke, 2006).

Die bisherigen Ergebnisse zeigen Lernfortschritte der Studierenden insbesondere im fachdidaktischen sowie technologisch-fachdidaktischen Wissen, vor allem bei der dynamischen Visualisierung mathematischer Konzepte. Gleichzeitig erwiesen sich das Formulieren kognitiv aktivierender, zum Explorieren anleitender Aufgaben sowie die klare Abgrenzung zwischen Aufgaben zum Üben und Aufgaben zum Entdecken als zentrale Herausforderungen. Förderlich wirkten dagegen systematische Literaturarbeit, intensive Peer-Interaktion sowie strukturierte Expert:innenrückmeldungen. Auf Basis dieser Ergebnisse lassen sich erste Gestaltungsprinzipien für die Weiterentwicklung der Lehrveranstaltung ableiten. Insgesamt leistet die Studie damit einen Beitrag zur Professionalisierung angehender Mathematiklehrkräfte im Hinblick auf den kritischen und lernförderlichen Einsatz digitaler Medien.

Ziele und Fragestellungen

Mit dem Einzug von Künstlicher Intelligenz (AI) in den Bildungsbereich verbinden Lehrpersonen häufig sehr hohe Erwartungen – insbesondere im MINT-Unterricht. AI soll komplexe Inhalte anschaulicher machen, Lernprozesse personalisieren oder Motivation steigern. Erste Erfahrungen aus dem AI Education Accelerator zeigen jedoch, dass diese Erwartungen oft überhöht sind und in der Praxis korrigiert werden müssen. Der Beitrag fragt daher:

• Welche Übererwartungen bringen Lehrpersonen an AI im MINT-Unterricht mit?
• Wie können Co-Creation-Prozesse helfen, diese zu reflektieren und realistisch anzupassen?
• Welche Faktoren begünstigen die Entwicklung tragfähiger, praxisnaher Unterrichtskonzepte?

Methodik

Im ersten Sprint des AI Education Accelerator entwickelten Lehrpersonen gemeinsam mit Expertinnen erste Unterrichtsentwürfe, in denen AI-Tools integriert wurden (z. B. für Visualisierungen oder die Generierung von Aufgabenstellungen). Datengrundlage bilden Workshop- und Prozessbeobachtungen, Interviews mit Lehrpersonen und Rückmeldungen aus der unterrichtlichen Erprobung. Der Prozess folgt einem aktionsforschungsorientierten, designbasierten Ansatz (Eilks & Ralle, 2002) mit iterativen Entwicklungs- und Reflexionszyklen.

Ergebnisse und Schlussfolgerungen

Die Analyse zeigt drei zentrale Befunde:

• Übererwartungen: Lehrpersonen erhofften sich anfangs eine „universelle Lösung“, die Herausforderungen des Unterrichtens automatisiert behebt.
• Reflexion durch Co-Creation: In gemeinsamen Entwicklungsprozessen wurden die Grenzen von AI sichtbar – etwa fehlende Fachgenauigkeit oder eingeschränkte Passung zu Lernzielen.
• Realisierte Praxisprodukte: Aus dieser Reflexion entstanden tragfähigere Unterrichtskonzepte, die AI sinnvoll und gezielt im MINT-Unterricht einsetzen.

Schlussfolgerung: Co-Creation wirkt als Korrektiv übersteigerter Erwartungen und führt Lehrpersonen von anfänglicher Euphorie zu realistischen, umsetzbaren und pädagogisch fundierten Konzepten. Der AI Education Accelerator zeigt damit, wie Medienintegration und kooperative Entwicklung zu einer Professionalisierung in der Lehrer:innenbildung und zu nachhaltiger Verbesserung der Unterrichtspraxis beitragen können.