INSPIRE entwickelt ein KI-gestütztes Diagnosetool, das Volksschullehrkräfte dabei unterstützt, Präkonzepte in Mathematik und Sachunterricht frühzeitig zu erkennen und gezielt darauf zu reagieren.
Intelligent Novel Support for Personalized Instruction and Robust Evaluation in STEM lessons at primary school
Das Projekt INSPIRE entwickelt ein KI-gestütztes Diagnosetool, das Volksschullehrkräfte dabei unterstützt, fachliche Präkonzepte von Schüler*innen in Mathematik und Sachunterricht frühzeitig zu erkennen und gezielt darauf zu reagieren.
Im Gegensatz zu bestehenden Systemen, die meist auf Daten von Erwachsenen oder älteren Lernenden basieren, arbeitet INSPIRE mit authentischen Antworten von Volksschulkindern. Dadurch wird sichergestellt, dass die sprachlichen Eigenheiten und kindlichen Denkstrategien adäquat erkannt und didaktisch sinnvoll adressiert werden.
Die Entwicklung erfolgt im Rahmen eines Educational Design-Based Research (EDBR)-Ansatzes, der eine enge, iterative Zusammenarbeit mit Lehrpersonen voraussetzt. INSPIRE verbindet neueste KI-Forschung mit fachdidaktischem Know-how und schafft so ein vertrauenswürdiges, praxisnahes Diagnosetool für die frühe MINT-Bildung.
Motivation und Nutzen des Projekts
Drei zentrale Herausforderungen im MINT-Unterricht der Primarstufe
Substanzielle Unterschiede im frühen MINT-Verständnis erfordern individuelle Unterstützung — doch die dafür notwendige zeitaufwendige Diagnostik überfordert viele Lehrkräfte.
Etwa 90% der Volksschullehrkräfte sind als Generalist*innen ausgebildet. Vielen fehlt eine vertiefte fachliche Vorbereitung in Mathematik und Naturwissenschaften.
Aktuelle KI-Systeme wie ChatGPT sind kaum mit kindlicher Sprache trainiert, liefern fachlich ungenaue Rückmeldungen und bieten keine fachdidaktisch fundierten Förderempfehlungen.
Nutzen für Lehrkräfte, Schüler*innen und das Bildungssystem
Effizientere Diagnostik im Unterrichtsalltag durch KI-gestützte Analyse offener Schüler*innenantworten.
Passgenaue Förderempfehlungen basierend auf erkannten Präkonzepten und Denkstrategien.
Validierte Rückmeldungen erhöhen die fachliche Sicherheit, besonders bei Generalist*innen.
Vertieftes Verständnis für kindliche Denkstrategien und typische Fehlkonzepte in MINT.
Die Lehrperson bleibt zentral — die KI unterstützt im Hintergrund bei Diagnose und Förderung.
Innovative KI-Methoden kombiniert mit fachdidaktischer Expertise
Faktenbasierte Generierung durch Anbindung an validierte Unterrichtsmaterialien und lehrplankonforme Inhalte. Die KI-Ausgabe ist stets fachdidaktisch fundiert.
Nachvollziehbare, schrittweise Argumentation ermöglicht transparente Diagnosen. Lehrkräfte können den Denkprozess der KI verstehen und einordnen.
Personalisierung der Rückmeldungen durch Anpassung an Lernprofile, Nutzungsmuster und Lehrkraft-Feedback. Das System verbessert sich kontinuierlich.
Mathematische Berechnungen und logische Schlüsse werden durch externe Engines (z.B. Mathematica) überprüft — für höchste fachliche Korrektheit.
INSPIRE ist ein interdisziplinäres Kooperationsprojekt der PH Salzburg Stefan Zweig und des IDA Lab (PLUS Salzburg) — vereint in Fachdidaktik und KI-Forschung.
Pädagogische Hochschule Salzburg Stefan Zweig (PHS)
Projektleitung · PHS
Teamleitung Fachdidaktik (Naturwissenschaften)
Projektleitung · PHS
Teamleitung Fachdidaktik (Mathematik)
PHS
Begleit- und Evaluationsforschung
PHS
Wissenschaftliche Mitarbeiterin Naturwissenschaftsdidaktik (Projektkoordination)
PHS
Wissenschaftliche Mitarbeiterin Mathematikdidaktik (Dissertantin)
PHS
Wissenschaftliche Mitarbeiterin Naturwissenschaftsdidaktik (Dissertantin)
Intelligent Data Analytics Lab (IDA Lab)
Projektleitung · IDA Lab
Teamleitung Smart Analytics & Reinforcement Learning
IDA Lab
Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Smart Analytics & Reinforcement Learning Team
IDA Lab
Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Smart Analytics & Reinforcement Learning Team (Dissertant)
Das Projekt INSPIRE wird im Rahmen des WISS AI-Call 2025-Programms durch das Land Salzburg gefördert.
Projektlaufzeit: 01.10.2025 – 30.09.2028
Fördergeber: Land Salzburg
Förderprogramm: WISS AI-Call 2025
Projektnummer: Zahl: 20102/F2500686-FPR
Wir freuen uns über den Austausch mit Lehrkräften, Schulen, Forschenden und Bildungseinrichtungen
