Oberseminar Didaktik der Mathematik - N. Noster (Universität Würzburg)

Diese Studie untersucht den Umgang von angehenden Lehrkräften mit ChatGPT zum Lösen von Mathematikaufgaben. Dies ist insofern interessant, als dass die Antworten aufgrund des probabilistischen Charakters des Modells nicht vorhersehbar und fehleranfällig sind. Elf Studierende unterschiedlicher Lehrämter mit dem Fach Mathematik wurden gebeten, vier verschiedene Aufgaben mit Hilfe von ChatGPT zu lösen. Die Chatverläufe und die Informationen, die in einem Interview nach der Bearbeitung der Aufgaben gegeben wurden, wurden mittels qualitativer Inhaltsanalyse analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass für alle Aufgaben sowohl korrekte als auch inkorrekte Antworten angeführt wurden. Der Anteil der Studierenden, die eine falsche Antwort gaben, ist hoch, wenn sie vom Large Language Model eine falsche Antwort erhalten haben. Trotz des Zugangs zu ChatGPT als Werkzeug waren viele der Teilnehmer nicht in der Lage, ihren selbst eingeschätzten mathematischen Fähigkeiten gerecht zu werden und hatten Schwierigkeiten, komplexere Probleme zu lösen. Darüber hinaus wurden die Prompt-Techniken analysiert. Es wurde festgestellt, dass sie eine große Vielfalt aufweisen und eine Abhängigkeit von der Aufgabe als Kontext zu bestehen scheint.