Göttingen 2025 – wissenschaftliches Programm
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DD: Fachverband Didaktik der Physik
DD 15: KI II
DD 15.2: Vortrag
Dienstag, 1. April 2025, 13:50–14:10, Theo 0.134
Adaptive Unterstützung durch generative KI beim Lösen physikalischer Probleme — •Fabian Kieser1, Paul Tschisgale2, Holger Maus2, Stefan Petersen2, Knut Neumann2 und Peter Wulff1 — 1Pädagogische Hochschule Heidelberg, Deutschland — 2Leibnitz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik, Kiel, Deutschland
Das Lösen physikalischer Probleme ist ein anspruchsvoller kognitiver Prozess, der mehrere Phasen umfasst. Zunächst müssen physikalische Konzepte auf die Problemsituation angewandt werden. Darauf aufbauend muss eine geeignete Lösungsstrategie ausgewählt, umgesetzt und abschließend evaluiert werden. Für Lernende stellt dies eine Herausforderung dar, da Lösungsstrategien erforderlich sind, die über einfache Einsetzverfahren oder sogenannte "Plug-and-Chug"-Methoden hinausgehen. Neuartige KI-Technologien, insbesondere große Sprachmodelle, bieten hier Potenziale, indem sie Lernende adaptiv während des Problemlöseprozesses unterstützen können. Durch gezieltes Prompting kann diese Unterstützung weiter optimiert und spezifisch auf die Bedürfnisse der Lernenden zugeschnitten werden. Solche Technologien können somit zur Förderung von Problemlösefähigkeiten beitragen. Der vorliegende Beitrag untersucht Interaktionsmuster von Teilnehmenden der Physik-Olympiade, die während des Problemlöseprozesses Unterstützung durch ein spezifisch gepromptetes Sprachmodell (GPT-4o) erhalten. Insbesondere wird analysiert, inwiefern das System adaptiv auf die individuellen Problemlöseprozesse der Teilnehmenden reagiert.
Keywords: Generative KI; adaptives Feedback; Physikalisches Problemlösen