Mit dieser Studie untersuchen wir den Einsatz von KI-basierten Emotionserkennungen im Kontext mathematischer Problemlösungsprozesse. Anhand situativer Fallstudien zeigen wir, dass es möglich ist, mithilfe einer vollautomatischen Emotionserkennung Schlüsselstellen im Problemlösungsprozess der Lernenden aufzudecken. Solche Schlüsselstellen können z. B. Aha!-Erlebnisse oder Momente der Enttäuschung oder Frustration sein. Durch die Analysen können wir erstmals belegen, dass Lernende im gemeinsamen Problemlöseprozess in dem Maße voneinander profitieren, wie ihre Ideen und Ansätze dazu führen, dass sie „Barrieren“ überwinden und tiefe Freude empfinden und Aha!-Momente erleben. Durch schnelle Emotionsanalysen erhoffen wir uns in Zukunft auch genauere Informationen über die Entwicklungsverläufe der Problemlösungskompetenz von Lernenden über längere Zeiträume. Darüber hinaus gehen wir den Fragen nach, ob begabte Lernende beim Problemlösen mehr Freude empfinden als weniger begabte Lernende und ob negative Emotionen sich tatsächlich immer nachteilig auf den gesamten Problemlösungsprozess auswirken.

(In Kooperation mit Prof. Dr. Benjamin Rott (Universität zu Köln))