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Webcam und KI erleichtern individuelle Förderung im Mathematik-Unterricht

Ein von Kölner und Münchner Wissenschaftler*innen entwickeltes KI-basiertes Lernsystem erkennt mithilfe einer Webcam Lernschwierigkeiten in Mathematik / Das Lernsystem KI-ALF bietet individuell angepasste Förderung für Schüler*innen und unterstützt Lehrkräfte an inklusiven Schulen

Junge mit Headset vor einem Bildschirm
Mädchen am PC
Menschen an PCs

Das digitale Diagnose- und Fördersystem KI-ALF (KI-basierte Adaptive Lernunterstützung zur Diagnostik und Förderung der mathematischen Basiskompetenzen im inklusiven Kontext) wurde am Lehrstuhl von Professorin Dr. Maike Schindler im Department Heilpädagogik und Rehabilitation der Universität zu Köln zusammen mit der Technischen Universität München entwickelt. Es erkennt in inklusiven Schulen individuelle Lernbedarfe von Schüler*innen in den mathematischen Basiskompetenzen mittels KI und unterstützt Schüler*innen durch gezielte Anleitungen und Übungen beim Kompetenzerwerb. Das System basiert auf Künstlicher Intelligenz (KI) und nutzt Eyetracking, um Lernschwierigkeiten bei Schüler*innen in der Mathematik zu erkennen und die Schüler*innen individuell zu fördern. KI-ALF wird bereits von der Gesamtschule Wulfen in Dorsten eingesetzt – die erste Schule, die das Webcam-basierte Eyetracking-System nutzt.

Viele Kinder verlassen die Grundschule ohne ausreichende Kenntnisse in den Grundrechenarten, was den Übergang von der Primar- zur Sekundarstufe erheblich erschwert. Lehrkräfte in inklusiven Schulen haben oftmals wenig Möglichkeiten, zu Beginn der Sekundarstufe die vorhandenen mathematischen Basiskompetenzen genau zu diagnostizieren und so gezielt Wissensdefizite durch eine individuelle Förderung der Schüler*innen auszugleichen. Um die Lehrkräfte dabei zu unterstützen, haben die Kölner Mathematikdidaktikerin Maike Schindler und ihr Team zusammen mit dem Robotiker und Informatiker Professor Dr. Achim Lilienthal von der Technischen Universität München das Lernsystem KI-ALF entwickelt. Das Projekt zur Entwicklung von KI-ALF wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) für drei Jahre mit insgesamt rund 553.000 Euro gefördert (Förderkennzeichen: 01NV2123). 

Das System KI-ALF zeigt den Schüler*innen auf einem Computerbildschirm einfache, visuell dargestellte mathematische Aufgaben an, die von ihnen selbständig gelöst werden sollen. Mithilfe einer Webcam werden die Blickbewegungen bei der Aufgabenbearbeitung aufgezeichnet. Die KI-ALF-Software analysiert die Blickbewegungen und erkennt, wie der Schüler bzw. die Schülerin die Aufgabe bearbeitet und welche Vorgehensweise genutzt wird. Die Software interpretiert, welche mathematischen Basiskompetenzen gegebenenfalls gefördert werden sollten und bietet den Schüler*innen Fördervideos sowie individuell angepasste Trainingseinheiten am Computer an. Nach der Trainingsphase werden die Kompetenzen erneut mit dem Lernsystem analysiert, um den Lernfortschritt erkennbar zu machen.

„Das System KI-ALF kann mit relativ geringem finanziellem und technischem Aufwand in Schulen genutzt werden. Das System verwendet für das Eyetracking eine handelsübliche, kostengünstige Webcam und läuft auf einem Windows-Computer“, erläutert Professorin Dr. Maike Schindler. In der Regel werden an einem Computer zwei Monitore angeschlossen: An einem Bildschirm arbeitet der Schüler oder die Schülerin, an dem zweiten Bildschirm kann die Lehrkraft die Blickbewegungen und Aufgabenbearbeitungen live verfolgen und gegebenenfalls zusätzliche Hilfestellung leisten. Die Lehrkräfte werden entlastet, da das System die Kompetenzanalysen der getesteten Schüler*innen aufzeichnet, die Schüler*innen individuell fördert und die Ergebnisse in einem Bericht ausgeben kann. 

Das kostengünstige Eyetracking mittels einer kleinen Webcam wird in KI-ALF durch die Verwendung von Künstlicher Intelligenz realisiert. Mithilfe der KI werden zudem die aufgezeichneten Blickbewegungen bei der Aufgabenbearbeitung im Hinblick auf Schwierigkeiten in den mathematischen Basiskompetenzen interpretiert. „Je nach Aufgabe ergeben sich bestimmte Blickmuster, die digital gespeichert werden. Die Künstliche Intelligenz klassifiziert diese Muster“, sagt Professor Dr. Achim Lilienthal, der als Kooperationspartner sein Knowhow in das Projekt einbringt. Für das aktuelle System haben die Entwickler*innen die Software bereits mit hunderten von Eyetracking-Daten gefüttert, die sie im Einsatz des Systems gewonnen haben. „Wir freuen uns, dass wir mithilfe des KI-basierten Lernsystems jetzt deutlich mehr Kinder als vorher in ihren mathematischen Basiskompetenzen fördern können“, so Hermann Twittenhoff, Schulleiter der Gesamtschule Wulfen.

Inhaltlicher Kontakt:
Prof. Dr. Maike Schindler
Department Heilpädagogik und Rehabilitation
+49 221 470 76726
maike.schindler@uni-koeln.de 

Presse und Kommunikation:
Mathias Martin
+49 221 470 1705
m.martin@verw.uni-koeln.de

Weitere Informationen: 
https://ki-alf.de/

Publikation:
Schindler, M., Shvarts, A. & Lilienthal, A.J. Introduction to eye tracking in mathematics education: interpretation, potential, and challenges. 
Educ Stud Math (2025). 
https://doi.org/10.1007/s10649-025-10393-1

Video:
https://youtu.be/ZJ13_29OeAY