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Masterarbeit: KI im Sachunterricht

Titelgrafik der Masterarbeit

Was passiert mit dem Selbstwirksamkeitserleben und dem Umgang mit Fehlern, wenn Grundschulkinder einen KI-Sprachassistenten als Recherchewerkzeug nutzen? Die zentrale Idee: KI bewertet nicht. Kinder können fragen, ausprobieren und korrigieren – in ihrem eigenen Tempo.

Methodisches Vorgehen

Empirische Datenerhebung

Die Erhebung fand praxisnah in mehreren Grundschulen statt (u.a. GS Schlangen & Laborschule Bielefeld). Die Schüler:innen nutzten im Rahmen des regulären Sachunterrichts einen altersgerechten KI-Assistenten zur Recherche. Alle Interaktionen wurden vollständig anonymisiert und DSGVO-konform dokumentiert, um den natürlichen Umgang und das Selbstwirksamkeitserleben authentisch zu erfassen.

Qualitative Auswertung & Verlaufstypen

Das Datenmaterial wird mithilfe von MAXQDA qualitativ-rekonstruktiv ausgewertet. Durch die Kodierung der Interaktionen konnten spezifische Verlaufstypen identifiziert werden, die zeigen, wie Kinder Suchstrategien anpassen und mit Fehlern umgehen. Diese kognitiven Prozesse lassen sich modellhaft durch den iterativen und den doppelten EVA-Zyklus (Eingabe – Verarbeitung – Ausgabe) abbilden.

Wo ich gerade stehe

Exposé & Konzeptentwicklung

Abgeschlossen

Genehmigung & Schulplanung

Abgeschlossen

Datenerhebung in den Schulen

Abgeschlossen

Qualitative Auswertung (MAXQDA)

Aktuell

Schreiben & Feinschliff

Ausstehend

Abgabe (bis 18.09.)

Ausstehend

Visualisierung der kognitiven Modelle

Analyse-Raster EVA-KI (Verlaufstypen)

Analyse-Raster EVA-KI für Verlaufstypen

Scaffolding-Heuristik

Scaffolding Heuristik

Code-Schema SE-KI (Methodik)

Code-Schema SE-KI: Methodik und Codierregeln

Code-Schema SE-KI (Kategorien)

Code-Schema SE-KI: Auswertungslogik und Cluster