Benedikt Weygandt
Researcher and Lecturer at Freie Universität Berlin
Hochschulmathematikdidaktiker an der Freien Universität Berlin
Berlin, Germany
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Secondary school teacher (mathematics & physics), Ph.D. in mathematics (with specialization in the teaching of mathematics at the university level)
Research Interests: instructional design of mathematics courses, mathematical sophistication & enculturation, mathematical beliefs, fostering giftedness, future skills, AI & data literacy
Erstes Staatsexamen Lehramt für Gymnasien, Fachkombination Mathematik & Physik (Goethe Universität Frankfurt), Promotion in der Hochschulmathematikdidaktik (Universität Augsburg).
Forschungsschwerpunkte: Gestaltung lernwirksamer Mathematikvorlesungen, mathematische Enkulturation, Beliefs, Begabungsförderung, future skills, KI- & Data Literacy
Area of Expertise
Topics
Chatten, Rechnen und Beweisen ‒ Einsatzszenarien von KI-Tools für mathematikhaltige Studiengänge en de
Führt ChatGPT zum Ende klassischer Hausarbeiten/Übungszettel/Hausaufgaben? War das jetzt schon disruptiv? Oder gar eine Zeitenwende für das Bildungssystem? Auf jeden Fall hat die Veröffentlichung von ChatGPT dazu geführt, dass Bereiche, die irgendwas mit „Text“ gemacht haben, sich nun (vermehrt) Gedanken über die Vermittlung von Fachwissen, Lehrinhalte, den Erwerb von (future) skills und Bildung an sich machen.
An der Mathematik ist diese Veröffentlichung aus zwei Gründen etwas vorbeigegangen: Erstens kennen wir dort die Diskussion um Werkzeugverbote spätestens seitdem Taschenrechner auf den Markt kamen. Und auch sonst sind seit Jahrhunderten daran gewöhnt, dass „Werkzeuge“ die Art und Weise verändern, wie Mathematik betrieben, aber auch gelehrt wird ‒ und wir integrieren nützliche Tools dementsprechend. Zweitens gibt es in Teilbereichen bereits spezifische und nützlichere Tools (etwa CAS, die syntaktisch arbeiten und damit verlässliche Resultate liefern), der Mehrwert von Tools wie ChatGPT wird also nicht direkt ersichtlich.
Wenngleich ChatGPT nur „Lesen und Schreiben“ kann und (noch) kein chattendes Computeralgebrasystem ist, sollten wir nicht die Gelegenheit einer fachspezifisch geführten Diskussion verpassen. Denn KI-Systeme können auf ganz vielfältige Weise beim Lehren & Lernen von Mathematik eingesetzt werden.
In dieser Mikrofortbildung betrachten wir zunächst Beispiele für unterschiedliche Einsatzszenarien: Vom fortgeschrittenen Rechnen über Begriffsbildung bis hin zur beweisenden Mathematik decken wir dabei Aspekte wissenschaftlicher Mathematik aus verschiedenen Studiengängen ab. Anschließend wollen wir gemeinsam ausloten, welche Konsequenzen sich daraus für die Zukunft des Mathematiklernens in der Hochschulbildung ergeben.
Chatten, Rechnen und Beweisen ‒ Einsatzszenarien von KI-Tools für mathematikhaltige Studiengänge en de
Führt ChatGPT zum Ende klassischer Hausarbeiten/Übungszettel/Hausaufgaben? War das jetzt schon disruptiv? Oder gar eine Zeitenwende für das Bildungssystem? Auf jeden Fall hat die Veröffentlichung von ChatGPT dazu geführt, dass Bereiche, die irgendwas mit „Text“ gemacht haben, sich nun (vermehrt) Gedanken über die Vermittlung von Fachwissen, Lehrinhalte, den Erwerb von (future) skills und Bildung an sich machen.
An der Mathematik ist diese Veröffentlichung aus zwei Gründen etwas vorbeigegangen: Erstens kennen wir dort die Diskussion um Werkzeugverbote spätestens seitdem Taschenrechner auf den Markt kamen. Und auch sonst sind seit Jahrhunderten daran gewöhnt, dass „Werkzeuge“ die Art und Weise verändern, wie Mathematik betrieben, aber auch gelehrt wird ‒ und wir integrieren nützliche Tools dementsprechend. Zweitens gibt es in Teilbereichen bereits spezifische und nützlichere Tools (etwa CAS, die syntaktisch arbeiten und damit verlässliche Resultate liefern), der Mehrwert von Tools wie ChatGPT wird also nicht direkt ersichtlich.
Wenngleich ChatGPT nur „Lesen und Schreiben“ kann und (noch) kein chattendes Computeralgebrasystem ist, sollten wir nicht die Gelegenheit einer fachspezifisch geführten Diskussion verpassen. Denn KI-Systeme können auf ganz vielfältige Weise beim Lehren & Lernen von Mathematik eingesetzt werden.
In dieser Mikrofortbildung betrachten wir zunächst Beispiele für unterschiedliche Einsatzszenarien: Vom fortgeschrittenen Rechnen über Begriffsbildung bis hin zur beweisenden Mathematik decken wir dabei Aspekte wissenschaftlicher Mathematik aus verschiedenen Studiengängen ab. Anschließend wollen wir gemeinsam ausloten, welche Konsequenzen sich daraus für die Zukunft des Mathematiklernens in der Hochschulbildung ergeben.
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