AI Literacy und Computational Thinking im Mathematikunterricht
Eine empirische Untersuchung einer Projektarbeit zum Reinforcement Learning am Beispiel Q-Learning
DOI:
https://doi.org/10.18716/ojs/md/2026.2968Schlagwörter:
Künstliche Intelligenz, Reinforcement Learning, Sinnkonstituierung, Kontext, Concept ImageAbstract
Im Beitrag wird untersucht, wie KI-Algorithmen – im Kontext von AI Literacy und Computational Thinking – aus mathematischer Perspektive mithilfe fiktiver Settings thematisiert werden können. In der Untersuchung wurden Schüler:innen der Oberstufe bei der Erschließung des Q-Learning-Algorithmus videographiert und die Transkripte mittels qualitativer Inhaltsanalyse analysiert. Die Ergebnisse weißen darauf hin, dass Lernende das fiktive Setting zielführend nutzen und dass durch die Erarbeitung Komponenten des Computational Thinking – insbesondere Abstraktionsprozesse – angeregt werden, was auf Potenziale von KI für die mathematische Bildung über AI Literacy hinaus hindeutet.
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Copyright (c) 2026 Alissa Fock, Norbert Noster, Hans-Stefan Siller

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