https://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/issue/feedMitteilungen der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik2026-08-28T12:11:00+00:00Sebastian Schorchtschriftfuehrung@didaktik-der-mathematik.deOpen Journal Systems<p>"MGDM - Mitteilungen der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik" ist die Mitgliederzeitschrift der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik. Sie erscheint zwei mal im Jahr. Die Mitteilungen berichten über Themen, die einen deutlichen Bezug zur Mathematikdidaktik, zum Mathematikunterricht und zur Lehrkräftebildung im Fach Mathematik aufweisen, insbesondere über alle Aktivitäten der GDM, ihrer Arbeitskreise und der von der GDM mitbestellten Kommissionen. Sie wird – im Auftrag des Vorstands – von der Schriftführung herausgegeben. Der Bezugspreis der gedruckten Fassung der Mitteilungen ist im Mitgliedsbeitrag der GDM enthalten.</p>https://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1371Das war die Jahrestagung der GDM 2026 2026-05-28T07:55:59+00:00Lena Raduenzraduenz@uni-wuppertal.de<p>Vom 2. bis zum 6. März 2026 fand die 59. Jahrestagung der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik an der Bergischen Universität Wuppertal statt. Unter dem Motto „Forschen in Vielfalt zwischen Bergen und Tälern“ kamen rund 700 Teilnehmende aus dem deutschsprachigen Raum und darüber hinaus zusammen, um aktuelle Entwicklungen, Perspektiven und Herausforderungen der Mathematikdidaktik zu diskutieren.</p>2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Lena Raduenzhttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1353KI- und Data-Literacy als Bildungsaufgabe2026-04-01T12:28:34+00:00Sarah Schönbrodtsarah.schoenbrodt@gmail.comSusanne Podwornysusanne.podworny@verw.hs-fulda.de<p>Vom 24. bis 28. Februar 2025 fand in Salzburg das erste internationale „Symposium on Integrating AI and Data Science into School Education Across Disciplines“ (AIDEA, https://aidea2025.github.io/) statt. Mehr als 60 Expert/innen – darunter Wissenschaftler/innen der Mathematik-, Statistik-, Informatik- und Mediendidaktik, Lehrkräfte und Bildungspolitiker/innen – diskutierten die Herausforderungen und Perspektiven einer zeitgemäßen Bildung zu den Grundlagen von Data Science und datengetriebener Künstlicher Intelligenz (KI) in Schule und Lehrkräftebildung.</p>2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Sarah Schönbrodt, Susanne Podwornyhttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1381Prof. Dr. Peter Bender2026-06-21T09:54:29+00:00Tobias Huhmannhuhmann@ph-weingarten.deKordula Knappsteinkordula@mail.uni-paderborn.deGerda Werthgerda.werth@mail.uni-paderborn.de2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Tobias Huhmann, Kordula Knappstein, Gerda Werthhttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1355Würdigung von Peter Gallin zu seinem 80. Geburtstag2026-04-13T10:17:24+00:00stephan hußmannstephan.hussmann@tu-dortmund.de2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 stephan hußmannhttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1374Nachruf für Prof. Herbert Martin Löthe2026-05-31T16:40:56+00:00Christine Beschererbescherer@ph-ludwigsburg.deRose Vogelvogel@math.uni-frankfurt.de2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Christine Bescherer, Rose Vogelhttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1360Nachruf für Prof. Dr. Hartwig Meißner2026-04-30T18:10:21+00:00Gilbert Greefrathgreefrath@uni-muenster.deStanislaw Schukajlowschukajlow@uni-muenster.de<p style="font-weight: 400;">Mit tiefer Betroffenheit nehmen wir Abschied von Prof. Dr. Hartwig Meißner, der am 11. Februar 2026 im Alter von 87 Jahren verstorben ist. Die Welt der Mathematikdidaktik verliert mit ihm einen unermüdlichen Forscher und einen Brückenbauer zwischen Theorie und Praxis.</p>2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Gilbert Greefrath, Stanislaw Schukajlowhttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1350Nachruf auf Michael Otte2026-02-26T13:42:40+00:00Gert Schubringgert.schubring@uni-bielefeld.de<p>In diesem Nachruf werden vom Autor, einem Weggefährten und Doktoranden, die Lebensbausteine und die Verwobenheit von Michael Otte mit der Gründung des IDM als Forschungsinstitut an der Universität Bielefeld in einem größeren Rahmen dargestellt.</p>2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Gert Schubringhttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1369Vibe Coding als Assessment fachdidaktischer und KI-bezogener Kompetenzen2026-05-26T14:43:09+00:00Valentin Kattervkatter@uni-bielefeld.deNicolás Alejandro Alarcón Relmucaonicolas.alarcon@uni.bielefeld.de<p>Der Beitrag thematisiert das Potenzial von Vibe Coding als didaktischen Ansatz und Assessmentinstrument in der mathematikdidaktischen Hochschullehre am Beispiel des Lehrprojekts KIVIMA (KI-gestützte Visualisierungen im Mathematikunterricht). Im Projekt entwickeln Lehramtsstudierende mithilfe von Large Language Models interaktive mathematische Lernumgebungen und erproben diese im Lehr-Lernlabor. Neben Potenzialen wie der Förderung kreativer Prozesse und der Entwicklung neuer Lernformate werden auch Herausforderungen des Vibe Codings diskutiert. Auf Grundlage der Erfahrungen aus dem Seminar wird argumentiert, dass der Erstellungsprozess selbst Einblicke in fachliche, fachdidaktische und KI-bezogene Kompetenzen ermöglicht und somit als prozessorientiertes Assessment genutzt werden kann.</p>2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Valentin Katter, Nicolás Alejandro Alarcón Relmucaohttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1354Das NIM-Spiel und die KI2026-04-09T15:51:42+00:00Andreas Kirscheandreas.kirsche@zlb.tu-chemnitz.de<p>Dieser Bericht beschäftigt sich mit der Frage, wie KI in ausgewählten Lernsettings produktiv eingesetzt werden kann. Der Autor verfolgt das Ziel, Kriterien zu formulieren, die einen solchen Einsatz erlauben. Im konkreten Lernsetting steht das Spiel NIM im Mittelpunkt. Gemäß eines Erfahrungsberichts wird berichtet, wie der Autor das Spiel einer KI beibringt. Er setzt Überlegungen zum Einsatz von Datenbanken um, um die Spielweise der KI zu optimieren. Dabei entdeckt er ein Muster in der Datenbank, die es der KI erlaubt, in ausgewählten Spielsituationen stets zu gewinnen, ohne dabei klassischen mathematischen Strategieen nachzugehen. Im Bericht zeigt der Autor neben den Potentialen des KI-Einsatzes auch deren Grenzen auf. Daraus entwickelt er Kriterien, die sowohl die Art der Aufgabe als auch die betrachtete Zielgruppe betreffen. Im Sinne des TPACK-Modells werden im Bericht mathematische, technologische und pädagogische Inhalte gleichermaßen betrachtet.</p>2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Andreas Kirschehttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1370Moodle-Selbsttests für eine Geometrie-Vorlesung2026-05-28T13:37:22+00:00Manuel QuaschnerManuel.robert.quaschner@uni-jena.deWilliam Böttingerwilliam.boettinger@uni-jena.deMax Krischeumax.krischeu@uni-jena.deLaura Lindemannlaura.lindemann@uni-jena.deVladimir Matveevvladimir.matveev@uni-jena.de<p>Wir wollen unsere Erfahrung aus einem Projekt zur Umsetzung von Moodle-Selbsttests für die Vorlesung "Geometrie für Lehramt" schildern. Dabei haben wir einen Aufgabenpool mit Fragen erstellt. Wir wollen auf verschiedene didaktisch interessante Fragetypen (etwa Beurteilungen von Beweisen und GeoGebra-Aufgaben) eingehen und erläutern, wie man so ein Projekt in kleinem Maßstab umsetzen kann. Damit hoffen wir, auch andere Lehrende von dem Konzept zu überzeugen. Unsere Fragen wollen wir in Fragesammlungen veröffentlichen, für zusätzliche Materialien kann man sich gerne an uns wenden.</p>2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Manuel Quaschner, William Böttinger, Max Krischeu, Laura Lindemann, Vladimir Matveevhttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1359KI kann alle Matheaufgaben lösen: Was nun?2026-04-23T08:34:39+00:00Jürgen Maaßjmaass766@gmail.com<p>Ich sehe vielfältige Aufgaben für Stoffdidaktik: Wie soll ein guter Mathematikunterricht aussehen, in den KI - Systeme helfend integriert sind? Und selbstverständlich gibt es auch Anlass für vielfältige empirische Forschungen: Wie sind die Lernerfolge in solchem Unterricht? Wie kann er verbessert werden? Nicht zuletzt ergibt das ein weites und fruchtbares Feld für Kooperationen!</p>2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Jürgen Maaßhttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1363 From Snow White to mathematical stories2026-05-14T11:49:58+00:00Antonella Peruccaantonella.perucca@uni.lu<p>With the metaphor of Snow White we discuss the basics of preparing a mathematical presentation: decide what the key message is, select the content and make the necessary cuts, scaffold the presentation, insert the drama, and also prepare for questions. </p>2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Antonella Peruccahttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1376KMK Entscheidung behindert den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Mathematikunterricht2026-06-04T14:20:48+00:00Helmut SpringsteinHelmut@springstein.eu<p>Die Entscheidung der Kultusministerkonferenz (KMK) den Befehlssatz eines Modularen-Mathematik-Systems (MMS) während der zentralen schriftlichen Abiturprüfungen in Mathematik ab dem Prüfungsjahr 2030 zu beschränken, wirkt sich auch auf den gesamten Unterricht aus.</p> <p>In diesem Artikel werden die Auswirkungen dieser Einschränkungen auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im laufenden Unterricht betrachtet.</p> <p>Es wird die These vertreten, dass die kalkülorientierte Mathematik durch die Einschränkungen der KMK weiterhin einen sehr breiten Raum im Mathematikunterricht der Oberstufe einnehmen wird und die Chance, die durch einen Einsatz von Künstlicher Intelligenz ermöglicht wäre, nicht wahrgenommen wird. Künstliche Intelligenz wird in den Hintergrund gedrängt und zu einer Randerscheinung bei Problemlöseaufgaben degradiert.</p> <p> </p> <p> </p>2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Helmut Springsteinhttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1361Ein Beitrag zur Diskussion MMS versus CAS, DGS usw.2026-05-01T11:08:02+00:00Jens WeitendorfJWeitendorf@t-online.de<p>Bzgl. der Einführung des MMS Standards gibt es erheblichen Diskussionsbedarf. Es könnte zur Klärung beitragen, wenn man die Abituraufgaben, die für den Einsatz von MMS vorgesehen sind, analysiert. Als Beispiele haben wir die Aufgaben von 2025 ausgewählt. Hinsichtlich der Vergleiche beziehen wir uns auf den ClassPad. Die Aufgaben findet man im Netz: <a href="https://www2.iqb.hu-berlin.de/abitur/pools2025/mathematik/erhoeht">https://www2.iqb.hu-berlin.de/abitur/pools2025/mathematik/erhoeht</a> Zur besseren Lesbarkeit sind sie jeweils vorangestellt.</p>2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Jens Weitendorfhttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1380Editorial: Volitionale Bereitschaft2026-06-21T09:44:24+00:00Sebastian Schorchtsebastian.schorcht@tu-dresden.de<p>Editorial der Ausgabe 121.</p>2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Sebastian Schorchthttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1367Vorwort des 1. Vorsitzenden2026-05-21T11:06:10+00:00Florian Schachtsch8.florian@gmail.com<p>Mit der vorliegenden Ausgabe der <em>Mitteilungen der GDM </em>liegt bereits ein ereignisreiches Jahr hinter unserer Fachgesellschaft. Besonders prägend war die GDM-Jahrestagung 2026 an der Bergischen Universität Wuppertal. Die Tagung bot erneut eindrucksvoll Gelegenheit für wissenschaftlichen Austausch, Diskussionen über aktuelle Entwicklungen in Forschung und Praxis sowie persönliche Begegnungen innerhalb unserer Community.</p>2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Florian Schachthttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1356Arbeitskreis: Argumentieren, Begründen und Beweisen2026-04-16T07:25:01+00:00Leander Kempenleander.kempen@uni-greifswald.deMichael Meyermichael.meyer@uni-koeln.de2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Leander Kempen, Michael Meyerhttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1375Arbeitskreis: Frauen, Gender & Diversity und Mathematik 2026-06-03T09:47:26+00:00Lara Gildehausgildehaus@khdm.deRenate Motzerrenate.Motzer@math.uni-augsburg.deChristine Scharlachschar@math.fu-berlin.de2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Lara Gildehaus, Renate Motzer, Christine Scharlachhttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1372Arbeitskreis: Mathematiklehren und -lernen in Ungarn2026-05-29T06:35:59+00:00Gabriella Ambrusambrus.gabriella@ttk.elte.huZsuzsanna Jánvárijanvari.zsuzsanna@ttk.elte.huJohann Sjutssjuts-leer@t-online.de2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Gabriella Ambrus, Zsuzsanna Jánvári, Johann Sjutshttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1362Arbeitskreis: Mathematikunterricht und Mathematikdidaktik in Österreich2026-05-08T10:04:03+00:00Myriam Burtschermyriam.burtscher@phsalzburg.atStefan GötzStefan.Goetz@univie.ac.atEdith Schneideredith.schneider@aau.at2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Myriam Burtscher, Stefan Götz, Edith Schneiderhttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1368Arbeitskreis: Vernetzungen im Mathematikunterricht2026-05-26T08:46:10+00:00Thomas Borysthomas.borys@ph-karlsruhe.deMatthias BrandlMatthias.Brandl@Uni-Passau.De2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Thomas Borys, Matthias Brandlhttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1378Exploring Mathematics Education in various Countries2026-06-17T18:34:29+00:00Sebastian Schorchtsebastian.schorcht@tu-dresden.deJinho Kimjk478kim@dnue.ac.kr<p>Dieses Interview mit dem Präsidenten der Korean Society of Mathematical Education (KSME) bietet einen umfassenden Überblick über die Struktur, Herausforderungen und Zukunftsperspektiven der Mathematikdidaktik in Südkorea.</p>2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Sebastian Schorcht, Jinho Kimhttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1373Multiplizierende als Schlüsselfaktor für gelingenden Transfer im Programm QuaMath?2026-05-29T13:58:13+00:00Hannah Krickaukrickau@leibniz-ipn.deSvea Hallemannhallemann@leibniz-ipn.de<p>Im Rahmen des QuaMath-Programms betrachtet dieser Beitrag Transferprozesse mit dem Fokus auf die Rolle der Multiplizierenden. Hierfür wurden Leitfadeninterviews mit acht Landeskoordinierenden geführt, sowie Transfertheorien nach Rolff (2019) und Coburn (2003) herangezogen. Für die Merkmale "Verbreitung", "Tiefe" und "Identifikation" des Transfererfolgs (Coburn, 2003) konnten positive Einzelbefunde gefunden werden. Insbesondere hochmotivierte und vom Programm überzeuge Multiplizierende können die Inhalte des Programms in Fortbildungen an teilnehmende Lehrkräfte vermitteln. Allgemein kommt dem Transfer impliziten Wissens nach Rolff (2019) eine große Rolle für den Transfererfolg zu.</p>2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Hannah Krickau, Svea Hallemannhttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1357Warum die Quantenmechanik für Lehrende von Bedeutung ist, obwohl sie in der Schule nicht vorkommt2026-04-21T12:18:39+00:00Hanns Sommerhans.sommer@mrt.uni-kassel.de<p>Heidegger fordert ein Denken, das 'bedeutungsvoll' ist und bei dem Verstehen über den Begriff der Bedeutung erlangt wird. Dieser Weg zum Verstehen mathematischer Sachverhalte wird im Beitrag diskutiert, wobei die Quantenmechanik nicht vorausgesetzt ist, sondern sich, in ihren Grundzügen, aus einer geeigneten Bedeutungszuweisung ergibt.</p>2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Hanns Sommerhttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1365Wie Sprachmodelle Sprache verstehen2026-05-17T15:57:15+00:00Martin Vogtm.vogt@wir.hochschule-trier.de<p>Große Sprachmodelle wie ChatGPT, Gemini oder Claude prägen zunehmend die Lebenswirklichkeit junger Menschen und werden sowohl im Studium als auch im schulischen Alltag intensiv genutzt. Gleichzeitig wachsen bei Jugendlichen Sorgen hinsichtlich der Auswirkungen Künstlicher Intelligenz auf ihre berufliche Zukunft. Der Beitrag argumentiert daher für eine stärkere Thematisierung von KI im Mathematikunterricht. Im Mittelpunkt stehen drei mathematische Grundideen moderner Sprachmodelle: Word Embeddings, neuronale Netze und der Attention-Mechanismus. Diese Konzepte lassen sich auf zentrale Inhalte der Linearen Algebra wie Vektoren, Matrizen, Matrix-Vektor-Multiplikation und Skalarprodukte zurückführen und knüpfen damit direkt an den Lehrplan des beruflichen Gymnasiums in Rheinland-Pfalz an.</p>2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Martin Vogthttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1366Neues aus der Nachwuchsvertretung2026-05-20T12:02:35+00:00Fabian Röskenfabian.roesken@uni-due.deLisa Birklisa.birk@uni-muenster.deTheresa Büchtertbuechter@mathematik.uni-kassel.deGerrit Lothgerrit.loth@uni-muenster.deJohanna Scharlaujohanna.scharlau@math.tu-dortmund.de<p>Die Nachwuchsvertretung berichtet aus dem vergangenen Halbjahr.</p> <p>Im Mittelpunkt unseres Berichts steht der diesjährige Nachwuchstag in Wuppertal, die kommenden Nachwuchskonferenzen und die AG "Nachwuchs mit Nachwuchs".</p>2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Fabian Rösken, Lisa Birk, Theresa Büchter, Gerrit Loth, Johanna Scharlauhttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1377Einladung zur GDM-Mitgliederversammlung2026-06-17T18:30:37+00:00Sebastian Schorchtsebastian.schorcht@tu-dresden.de2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Sebastian Schorchthttps://ojs.didaktik-der-mathematik.de/index.php/mgdm/article/view/1379Protokoll der Mitgliederversammlung2026-06-17T18:39:16+00:00Sebastian Schorchtsebastian.schorcht@tu-dresden.de2026-08-28T00:00:00+00:00Copyright (c) 2026 Sebastian Schorcht