KI-basierte Adaptive Lernunterstützung zur Diagnostik und Förderung der mathematischen Basiskompetenzen im inklusiven Kontext

(Prof.in Dr.in Maike Schindler)

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KI-basierte Adaptive Lernunterstützung zur Diagnostik und Förderung der mathematischen Basiskompetenzen im inklusiven Kontext

KI-ALF ist ein interdisziplinäres Projekt an der Schnittstelle von Sonderpädagogik, Mathematikdidaktik und Computer Science/Künstlicher Intelligenz (KI). Es verfolgt das Ziel, ein adaptives, digitales KI-basiertes Lernsystem zur individuellen Diagnostik und Förderung der mathematischen Basiskompetenzen zu entwickeln, das für Lehrkräfte einsetz- und auswertbar ist und in inklusiven Schulen eingesetzt werden kann. Im Fokus stehen v. a. Kinder, die mathematische Basiskompetenzen im Laufe der Grundschulzeit unzureichend erworben haben und zu Beginn der Sekundarstufe besonderer Unterstützung bedürfen. Dies betrifft Kinder mit Rechenstörung, Kinder mit sonderpädagogischen Unterstützungsbedarfen (z. B. im Lernen), wie auch Kinder, deren Schwierigkeiten in den mathematischen Basiskompetenzen im Laufe der Grundschulzeit unentdeckt blieben.

Zielsetzung und Fragestellung

KI-ALF verfolgt das Ziel, ein adaptives, digitales KI-basiertes Lernsystem zur individuellen Diagnostik und Förderung der mathematischen Basiskompetenzen zu entwickeln, das für Lehrkräfte einsetz- und auswertbar ist und in inklusiven Schulen eingesetzt werden kann. Im Fokus stehen v. a. Kinder, die mathematischen Basiskompetenzen im Laufe der Grundschulzeit unzureichend erworben haben und zu Beginn der Sekundarstufe besonderer Unterstützung bedürfen. Dies betrifft Kinder mit Rechenstörung, Kinder mit sonderpädagogischen Unterstützungsbedarfen (z. B. im Lernen), wie auch Kinder, deren Schwierigkeiten in den mathematischen Basiskompetenzen im Laufe der Grundschulzeit unentdeckt blieben.

Das Projekt KI-ALF bearbeitet folgende Forschungsfragen:

  • Wie können Kinder mit Schwierigkeiten in den mathematischen Basiskompetenzen mithilfe eines Systems aus Künstlicher Intelligenz (KI) und Eye-Tracking mit hoher Zuverlässigkeit identifiziert werden?

  • Wie können individuellen Vorgehensweisen und Schwierigkeiten der Kinder in den mathematischen Basiskompetenzen mithilfe eines Systems aus KI und Eye-Tracking mit hoher Zuverlässigkeit diagnostiziert werden?

  • Inwiefern können Kinder mit Schwierigkeiten in den mathematischen Basiskompetenzen mithilfe eines für den großflächigen Einsatz konzipierten KI-basierten adaptiven Lernsystems individuell gefördert werden?

Forschungsmethode

Mixed-methods
qualitative und quantitative Methoden sowie Künstliche Intelligenz (KI)

Status und Laufzeit

Status: laufend

Laufzeit des Projekts: September 2021 - August 2024

Standort(e)

Universität zu Köln

Kontaktadresse(n)

Prof.in Dr.in Maike Schindler / Universität zu Köln / Humanwissenschaftliche Fakultät / Department Heilpädagogik und Rehabilitation / Lehrstuhl Sonderpädagogische Didaktik im Handlungsfeld Mathematik / Classen-Kappelmann-Str. 24 / 50931 Köln / maike.schindler(at)uni-koeln.de

DOWNLOADS / LINKS

Hier geht es zur Homepage des KI-ALF-Projekts.

TEAM

Das Projekt KI-ALF ist ein Einzelprojekt und das Team setzt sich wie folgt zusammen:

Prof.in Dr.in Maike Schindler

Projektleitung

maike.schindler(at)uni-koeln.de

Jingyi Lai

Wissenschaftliche Mitarbeit

jingyi.lai(at)uni-koeln.de

Parviz Asghari

Wissenschaftliche Mitarbeit

parviz.asghari(at)uni-koeln.de

Lukas Baumanns

Wissenschaftliche Mitarbeit

lukas.baumanns(at)uni-koeln.de

Anna Lisa Simon

Wissenschaftliche Mitarbeit
 

anna.simon(at)uni-koeln.de

VERÖFFENTLICHUNGEN

Lai, J., Asghari, P., Baumanns, L., Pihl, A., Lilienthal, A. J., Simon, A. L. & Schindler, M. (2022). A digital adaptive learning system for diagnostics and support of basic arithmetic competencies. In C. Fernández, S. Llinares, A. Gutierrez, & N. Planas (Eds.), Proceedings of the 45th Conference of the International Group for the Psychology of Mathematics Education (Vol. 4, pp. 368). PME.

Asghari, P., Schindler, M. & Lilienthal, A. J. (accepted/in press). Can eye tracking with pervasive webcams replace dedicated eye trackers? An experimental comparison of eye-tracking performance. HCI International 2022 Conference Proceedings. Communications in Computer and Information Science (CCIS) Series (Vol. 48), CCIS 1654.

 

 

 

 

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