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Sprachliche Optimierungen mathematischer Textaufgaben durch künstliche Intelligenz
Hanna Leitner
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Mathematik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Lehramt Sek (AB) Unterrichtsfach Deutsch Unterrichtsfach Mathematik
Betreuer*in
Andreas Ulovec
DOI
10.25365/thesis.81730
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-30447.67535.666395-1
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Mathematische Textaufgaben stellen neben den mathematischen auch sprachlichen Anforderungen. Letztere sind für viele Schüler:innen eine Herausforderung, weswegen der sprachsensible Unterricht sprachliche Kompetenzen fördert. Seit einigen Jahren gewinnt die künstliche Intelligenz an Bedeutung und kann auch als Chance für den sprachsensiblen Unterricht gesehen werden. Diese Arbeit untersucht, inwiefern künstliche Intelligenz zur Reduktion sprachlicher Hürden in mathematischen Textaufgaben beitragen kann. Dabei wird ein Vergleich zwischen traditionellen Textaufgaben aus herkömmlichen Schulbüchern und generierten Versionen von ChatGPT gezogen. Mit Hilfe eines Fragebogens werden die Wahrnehmungen der Schüler:innen zur Sprache ersichtlich. Die Untersuchung erfolgt in der Sekundarstufe I an einem Wiener Gymnasium und zeigt, dass die generierten mathematischen Textaufgaben als übersichtlicher, einfacher lesbar und weniger überfordernd wahrgenommen werden. Die Ergebnisse deutet darauf hin, dass in den generierten Versionen das Verständnis der beschriebenen Situation unterstützt wird und auch die visuelle Strukturierung unterstützt den Verstehensprozess. Mathematische Fachbegriffe, Operatoren sowie Alltags- und Kontextbegriffe stellen jedoch weiterhin eine sprachliche Hürde dar. Folglich erleichtern die sprachlichen Optimierungen den Zugang zu mathematischen Textaufgaben insbesondere durch die Übersichtlichkeit, Lesbarkeit und Orientierung. Eine fachliche und didaktische Prüfung der sprachlichen Optimierungen der künstlichen Intelligenz ist in einem sprachsensiblen Mathematikunterricht jedoch unerlässlich.
Abstract
(Englisch)
Mathematical word problems present learners with mathematical and linguistic challenges. The language challenges are difficult for many learners, which is why language-sensitive teaching supports languages skills. Artificial intelligence has been gaining in importance for several years now and can also be seen as an opportunity for language-sensitive teaching. This study looks at the role artificial intelligence can play in reducing linguistic barriers in mathematical word problems. Therefore, this study contrasts traditional word problems from school textbooks with versions generated by ChatGPT. A questionnaire is used to reveal how students feel about the language of both versions. The study has been performed at a Viennese grammar school and shows that students perceive the generated maths word problems as clearer, easier to read and less overwhelming. The results show that this aids the understanding of the situation described, and that the visual structuring also supports the comprehension process. However, mathematical terminology, operators and contextual terms continue to present a linguistic hurdle. Therefore, the linguistic optimisations help to make mathematical word problems more accessible, particularly through their clarity, readability and ease of navigation. However, a technical and pedagogical assessment of the linguistic optimisations of artificial intelligence is important in language-sensitive maths lessons.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Mathematikunterricht künstliche Intelligenz mathematische Textaufgaben sprachsensibler Mathematikunterricht sprachliche Optimierung von Textaufgaben
Autor*innen
Hanna Leitner
Haupttitel (Deutsch)
Sprachliche Optimierungen mathematischer Textaufgaben durch künstliche Intelligenz
Paralleltitel (Englisch)
Linguistic optimisation of mathematical word problems using artificial intelligence
Publikationsjahr
2026
Umfangsangabe
122 Seiten : Illustrationen
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Andreas Ulovec
Klassifikation
31 Mathematik > 31.04 Ausbildung, Beruf, Organisationen
AC Nummer
AC17973064
Utheses ID
81845
Studienkennzahl
UA | 199 | 506 | 520 |