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Für die Entwicklung professioneller Handlungskompetenzen angehender Lehrkräfte stellt die Unterrichtsreflexion ein wichtiges Instrument dar, um Theoriewissen und Praxiserfahrungen in Beziehung zu setzen. Die Auswertung von Unterrichtsreflexionen und eine entsprechende Rückmeldung stellt Forschende und Dozierende allerdings vor praktische wie theoretische Herausforderungen. Im Kontext der Forschung zu Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelte Methoden bieten hier neue Potenziale. Der Beitrag stellt überblicksartig zwei Teilstudien vor, die mit Hilfe von KI-Methoden wie dem maschinellen Lernen untersuchen, inwieweit eine Auswertung von Unterrichtsreflexionen angehender Physiklehrkräfte auf Basis eines theoretisch abgeleiteten Reflexionsmodells und die automatisierte Rückmeldung hierzu möglich sind. Dabei wurden unterschiedliche Ansätze des maschinellen Lernens verwendet, um modellbasierte Klassifikation und Exploration von Themen in Unterrichtsreflexionen umzusetzen. Die Genauigkeit der Ergebnisse wurde vor allem durch sog. Große Sprachmodelle gesteigert, die auch den Transfer auf andere Standorte und Fächer ermöglichen. Für die fachdidaktische Forschung bedeuten sie jedoch wiederum neue Herausforderungen, wie etwa systematische Verzerrungen und Intransparenz von Entscheidungen. Dennoch empfehlen wir, die Potenziale der KI-basierten Methoden gründlicher zu erforschen und konsequent in der Praxis (etwa in Form von Webanwendungen) zu implementieren.
Algorithmen als Dozierende?
(2023)
Auf maschinellem Lernen basierende Tools haben schon längst Einzug in unseren Alltag gefunden und so konnten auch in der Lehrkräftebildung erste Anwendungen entwickelt, erprobt und evaluiert werden. Im Teilprojekt Physikdidaktik des Schwerpunktes 2 „Schulpraktische Studien“ wurden auf Basis eines Rahmenmodells für Reflexion (Nowak et al., 2019) automatisierte Analysemethoden (Wulff et al., 2020) entwickelt und fanden Einzug in universitäre fachdidaktische Lehre (Mientus et al., 2021a). Mit dem Projekt konnten Potenziale KI-basierter Unterstützung aufgezeigt und verstetigt sowie spezifische Herausforderungen identifiziert werden. Dieser Beitrag skizziert ausgewählte Anwendungsmöglichkeiten und weiterführende Forschungen unter dem Gesichtspunkt der Akzeptanz computerunterstützter Lehre.