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DD: Fachverband Didaktik der Physik

DD 16: Lehr-Lernforschung – Poster

DD 16.6: Poster

Dienstag, 27. Februar 2024, 14:00–15:00, ELP 6: Foyer

Computerbasiertes Feedback auf physikalische Problemlöseantworten mithilfe großer Sprachmodelle — •Fabian Kieser und Peter Wulff — Pädagogische Hochschule Heidelberg

Die Fähigkeit, Probleme zu lösen, gilt als eine Schlüsselfähigkeit im 21. Jahrhundert, speziell im Bereich der Physik. Problemlösen ist ein komplexer kognitiver Prozess, der darauf abzielt, durch den Einsatz verschiedener Operationen einen Ausgangszustand in einen gewünschten Zielzustand zu transformieren. Um diesen Prozess umfassend zu erfassen, sind offene physikalische Problemlöseaufgaben viel wichtiger als geschlossene Aufgaben wie beispielsweise Multiple-Choice-Items. Das Bewerten von schriftlichen Antworten der Schülerinnen und Schüler auf physikalische Problemlöseaufgaben und das Bereitstellen individueller Rückmeldungen kann jedoch für Lehrende viel Zeit in Anspruch nehmen. Das Feedback von Lehrpersonen spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung des konzeptionellen Verständnisses von Lernenden. In diesem Beitrag prüfen wir die Möglichkeiten von großen generativen Sprachmodellen zur computergestützten Erstellung individueller Rückmeldungen für schriftliche Schülerantworten auf konzeptuelle Physikfragen. Wir untersuchen die Effektivität spezieller Prompting-Strategien, um herauszufinden, inwiefern generative Sprachmodelle dazu in der Lage sind, die Problemlösefähigkeiten von Schülerinnen und Schülern in physikalischen Aufgaben zu diagnostizieren und zielgerichtet Feedback zu generieren.

Keywords: Große Sprachmodelle; Physikalisches Problemlösen