E28

Eye-Tracking ist eine vielversprechende Forschungsmethode in der Mathematikdidaktik, die zunehmend an Bedeutung gewinnt. Das Interesse an Eye-Tracking wird durch die technischen Entwicklungen der letzten Jahre verstärkt, durch die Eye-Tracking unter anderem für den Einsatz mit Schüler*innen leichter anwendbar und präziser geworden ist. Jedoch ist die Auswertung von Eye-Tracking Daten sehr aufwendig, vor allem bei qualitativen Analysen von Vorgehensweisen von Schüler*innen und bei Studien mit großen Teilnehmendenzahlen. Künstliche Intelligenz (KI) bietet hier Möglichkeiten der Unterstützung sowie neue Perspektiven. Im Vortrag werden verschiedene Studien und Projekte – etwa zu Vorgehensweisen bei der Anzahlerfassung und am Zahlenstrahl – vorgestellt, in denen KI im Sinne von unsupervised machine learning genutzt wurde, um Vorgehensweisen von Kindern zu identifizieren. Der Vortrag stellt darüber hinaus Möglichkeiten des supervised machine learning für die mathematikdidaktische Forschung dar.

Prof. Dr. Maike Schindler

Universität Köln