Aktuelle Forschungen zur Förderung mathematischer Fähigkeiten bei Kindern zeigen vielversprechende Ansätze durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Eyetracking-Technologie. Ein Team um Prof. Achim Lilienthal von der Technischen Universität München hat ein System entwickelt, das mithilfe einfacher Technik Schülern mit Mathematikschwächen gezielt helfen kann. Nach den Erkenntnissen von tum.de benötigen Lehrkräfte lediglich einen PC, eine gute Grafikkarte und eine Webcam, um sowohl Stärken als auch Schwierigkeiten von Schülern zu erkennen.
Im Rahmen des Projekts wird eine Webcam eingesetzt, um die Blickbewegungen der Schüler zu registrieren. Diese Bewegungen werden in einer so genannten Heatmap visualisiert, die farblich anzeigt, wo die Schüler häufig hinschauen (rot) und wo sie nur kurz verweilen (grün). Anhand dieser Daten klassifiziert das KI-System die Muster der Blickbewegungen und wählt individualisierte Lernvideos sowie Übungsaufgaben aus, um die Schüler bestmöglich zu unterstützen.
Das KI-ALF-Projekt und dessen Ziele
Maike Schindler, Professorin für Mathematik in inklusiven und sonderpädagogischen Kontexten, arbeitet seit über zehn Jahren mit Lilienthal zusammen und leitet das Forschungsprojekt KI-ALF, das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert wird. Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines Webcam-basierten Eyetracking-Systems, das speziell für Schüler mit gravierenden Schwierigkeiten im Mathematiklernen gedacht ist.
Das Projekt umfasst Hunderte von Aufgaben, die unterschiedliche mathematische Fähigkeiten testen, darunter die Erkennung von Zahlen sowie grundlegende Operationen wie Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division. Das System erfasst die Lernstrategien der Schüler und erstellt automatisierte Förderberichte für die Lehrkräfte. Dies bietet den Lehrenden einen wertvollen Einblick in die Lernprozesse ihrer Schüler und unterstützt sie in der individuellen Förderung.
Die Rolle von Eyetracking in der Mathematikforschung
Ergänzend dazu läuft an der Rheinland-Pfälzischen Technischen Universität (RPTU) ein weiteres relevantes Projekt, das von nachrichten-kl.de beschrieben wird. Hierbei untersucht eine Arbeitsgruppe unter der Leitung von Prof. Dr. Stefan Ruzika, wie Schüler mathematische Aufgaben lösen. In einer Eyetracking-Studie wurden an fünf Schulen in Rheinland-Pfalz insgesamt 104 Oberstufenschülerinnen und -schüler beobachtet, während sie neun Aufgaben zum graphischen Differenzieren am Computer bearbeiteten.
Bei dieser Untersuchung wurden die Blickbewegungen der Schüler mit einem am Monitor montierten Eyetracker aufgezeichnet. Nach dem Lösen der Aufgaben sahen die Schüler ein Video ihrer eigenen Augenbewegungen und erklärten ihren Lösungsweg. Diese Studie zielt darauf ab, Einblicke in die kognitiven Prozesse der Schüler zu gewinnen und Schwierigkeiten beim Lernen zu identifizieren.
Der Einsatz von mathematischer Optimierung, Datenanalyse und maschinellem Lernen dient der Auswertung der Blickdaten, um die Diagnosefähigkeit adaptiver Lernsysteme zu verbessern. Insbesondere während der Corona-Pandemie wurden solche adaptiven Systeme vermehrt im Distanzunterricht eingesetzt, um den Lernenden individuelle Unterstützung zu bieten.
Ruzika hebt die Bedeutung einer soliden Datenbasis für diese Forschung hervor und bedankt sich bei den mitwirkenden Schulen, einige davon nutzen zudem das Angebot des Kompetenzzentrums für mathematische Modellierung in der Schule (KOMMS). Diese umfassenden Ansätze zur Verbesserung des Mathematikunterrichts könnten zukünftig entscheidend dazu beitragen, die Leistungen von Schülern mit Schwierigkeiten im Fach nachhaltig zu steigern.
