Die Digitalisierung eröffnet für den Chemieunterricht und die chemiedidaktische Forschung neue Möglichkeiten, Lehr-Lern-Prozesse differenzierter zu gestalten, Lernstände präziser zu erfassen und experimentelle Zugänge zu erweitern. Im Zentrum unserer Arbeiten steht die Frage, wie digitale Technologien und Verfahren der Künstlichen Intelligenz so entwickelt und eingesetzt werden können, dass sie einen didaktischen Mehrwert erzeugen. Entscheidend ist dabei nicht die Technik selbst, sondern ihr Potenzial, Lernen besser zu unterstützen, Rückmeldungen zu verbessern und fachliche Erkenntnisprozesse sichtbar zu machen.

Ein Schwerpunkt liegt auf KI-gestützten Systemen zur Analyse und Bewertung von Lernendenantworten. Insbesondere bei offenen Aufgabenformaten bieten solche Ansätze die Möglichkeit, differenzierte Auswertungen und konstruktives Feedback bereitzustellen, Lehrkräfte zu entlasten und zugleich neue empirische Einblicke in Lernprozesse zu gewinnen (Chemie.KI). Ein weiterer Fokus liegt auf der Entwicklung digitaler Werkzeuge für das experimentelle Arbeiten in Schule, Schülerlabor und Hochschule. Digitale Messwerterfassung, sensorbasierte Untersuchungen und computergestützte Auswertung eröffnen hier neue Möglichkeiten für quantitative Experimente und datengestütztes naturwissenschaftliches Arbeiten (LabPi).

Übergreifend verbindet unsere Forschung Entwicklungsarbeit mit empirischer Untersuchung. Digitale und KI-basierte Systeme werden nicht nur als Werkzeuge verstanden, sondern zugleich als Forschungsgegenstand: Wir analysieren ihre Qualität, ihre didaktischen Potenziale, ihre Grenzen und ihre Wirkungen auf Lernen, Lehren und Diagnostik. Ziel ist es, Digitalisierung und Künstliche Intelligenz wissenschaftlich fundiert für eine zukunftsfähige chemische Bildung nutzbar zu machen.