Programm (Statisch) - 24.03.2026

JProf. Dr. Johann-Nikolaus Seibert, AG DiCE
Nils Bergander, Technische Universität Dortmund
Dr. Sabrina Syskowski, PH Karlsruhe

Wir laden ein zum Nachwuchsforum, welches einen lockeren und geschützten Raum für alle Nachwuchswissenschaftler:innen darstellt. Wir freuen uns über rege Beteiligung. Zoom-Zugangsdaten findet ihr hier:

https://uni-kl-de.zoom-x.de/j/63923188271?pwd=j09tWOGVHrjLiPbvgbQjF92dbXAI3J.1

Viele Grüße Sabrina (Syskowski), Nils (Bergander) und Johann (Seibert)

Prof. Dr. Amitabh Banerji, AG DiCE
Prof. Dr. Johannes Huwer, AG DiCE
Prof. Dr. Stefan Müller, AG DiCE
Prof. Dr. Timm Wilke, AG DiCE

Eröffnung der DiCE 2026

Jun.-Prof. Dr. Felix Strieth-Kalthoff, Bergische Universität Wuppertal

Digitalisierung ist nicht nur in der Chemie mit hohen Erwartungen verbunden. Dabei sind digitale Methoden wie statistische Modellierung, Computerchemie oder Prozessautomatisierung keine neuen Konzepte. Die jüngsten Fortschritte in Robotik und Künstlicher Intelligenz haben diese Technologien jedoch verstärkt in den Fokus gerückt. In diesem Vortrag möchte ich Einblicke geben, wie wir Methoden des maschinellen Lernens (ML) einsetzen, um Versuchsplanung ressourceneffizienter zu gestalten. Anhand von Beispielen aus Analytik, Wirkstoffforschung und Materialentwicklung wird gezeigt, wie ML mit automatisierten Experimenten kombiniert werden kann. Eine zentrale Erkenntnis hierbei ist, dass robuste Versuchsplanung nur dann gelingt, wenn Fachwissen und Erfahrungswerte in die Modellierung integriert werden. Präsentiert werden hierzu verschiedene Ansätze, darunter Simulationen, „Human-in-the-Loop“-Konzepte und die Nutzung impliziten Wissens aus Large Language Models. Abschließend möchte ich diskutieren, welche Konsequenzen diese Entwicklungen für die Hochschulausbildung haben, und berichte von unseren Erfahrungen aus der Entwicklung grundständiger Lehrveranstaltungen im Fach "Digitale Chemie".

Leon Richter, RPTU Kaiserslautern-Landau
Dr. Stefen Müller, RPTU Kaiserslautern-Landau
Prof. Dr. Johann-Nikolaus Seibert, RPTU Kaiserslautern-Landau

Die Digitalisierung des Chemieunterrichts hat auch den Einsatz von Arbeitsblättern verändert: Analoge Arbeitsblätter wurden teilweise durch digitale PDF-Dokumente ersetzt. Ein zentraler Bestandteil des Arbeitsblatts sind Arbeitsaufträge bzw. Übungsaufgaben, mit denen die Lernenden ihr Verständnis überprüfen und vertiefen können. Die Überprüfung der eigenen Antworten zu den Aufgaben und die damit einhergehende Reflexion der Lösungen sind dabei wesentliche Lernschritte. Damit wird sofort erkannt, was bereits beherrscht wird bzw. was noch vertieft werden muss. Digitale PDF-Dokumente können einen funktionalen Mehrwert bieten, indem die Lernenden ihre Antworten einfach und selbstständig offline überprüfen können, ohne ein zusätzliches Lösungsblatt. In diesem Beitrag werden einerseits didaktische Überlegungen und die selbstkorrigierenden PDFs am Beispiel des Themas Stöchiometrie vorgestellt sowie andererseits die grundsätzliche Funktionsweise dieser selbstkorrigierenden PDFs erläutert. Zudem wird eine Kurzanleitung zu ihrer Erstellung gegeben und es werden erste empirische Ergebnisse zum Einsatz der PDFs und zur Usability dargestellt.

Prof. Dr. Stefan Müller, Universität Koblenz
Prof. Dr. Christiane S. Reiners, Universität zu Köln
Dr. Debora Grosskopf-Kroiher, Center for Molecular Medicine Cologne

Der Schutz vor UV-Strahlung ist ein hochaktuelles Thema der Gesundheitsprävention – zugleich bietet er vielfältige Anknüpfungspunkte für einen kontextorientierten Chemieunterricht. Im Vortrag wird das digitale Lernspiel „Sommer – Sonne – kein Sonnenbrand“ vorgestellt, welches im Rahmen des Projektes die SONNE UND WIR im Stil eines Escape-Games entwickelt wurde und naturwissenschaftliche Inhalte rund um UV-Strahlung, Sonnenschutzmittel und den UV-Index mit spielerischem Problemlösen verbindet. Ziel ist es, Jugendlichen motivierend UV-Schutzmaßnahmen zu vermitteln. Grundlage für das Spiel bildet eine PowerPoint-basierte Lernumgebung, die niedrigschwellig im Unterricht einsetzbar und adaptierbar ist. Das Lernspiel greift zentrale fachliche Aspekte auf, die eine inhaltliche Verknüpfung mit dem Chemieunterricht ermöglichen – etwa die Wirkmechanismen von UV-Absorbern in Sonnenschutzmitteln, die Rolle von Nanopartikeln oder den Einsatz von UV-Perlen als qualitativer Nachweis von UV-Strahlung. Neben einem Einblick in die Inhalte und den Aufbau des Spiels werden im Vortrag Einsatzmöglichkeiten im Unterricht diskutiert sowie erste Evaluationsergebnisse aus der Unterrichtspraxis präsentiert.

Philipp Pawels, Pädagogische Hochschule Thurgau
Prof. Dr. Christoph Thyssen, Pädagogische Hochschule Freiburg i. B.
Prof. Dr. Johannes Huwer, Universität Konstanz, Pädagogische Hochschule Thurgau

Angehende Lehrpersonen müssen bereits frühzeitig digitale Kompetenzen erwerben, um letztlich auch die digitalen Kompetenzen der Schüler:innen gezielt zu fördern. Der Orientierungsrahmen DiKoLAN nimmt die Forderungen an digitale Kompetenzen von Lehrpersonen auf und beschreibt diese auf Grundlage des T/DPACK-Modells in fachspezifische und allgemeine Bereiche.[1] Dieser Beitrag schließt die Forschungslücke zur Überprüfung der in DiKoLAN beschriebenen Kompetenzerwartungen durch die Entwicklung eines szenariobasierten Tests, der fachdidaktische Kompetenzen anhand exemplarischer Unterrichtsverlaufspläne im naturwissenschaftlichen Unterricht (u. a. Chemie, Biologie und Physik) erfasst.

[1] Becker, S., et al. (2020). DiKoLAN: Digitale Kompetenzen für das Lehramt in den Naturwissenschaften. Arbeitsgruppe Digitale Basiskompetenzen. Joachim Herz Stiftung.

Cilia Rücker, Universität zu Köln, Digitale Bildung mit Schwerpunkt KI
Prof. Dr. Sebastian Becker-Genschow, Universität zu Köln, Digitale Bildung mit Schwerpunkt KI

KI-Chatbots eröffnen durch interaktive, personalisierte Lernunterstützung vielversprechende Möglichkeiten für die Unterrichtsgestaltung (Farrokhnia et al., 2024). Im Rahmen einer quasi-experimentellen, cluster-randomisierten Kontrollstudie mit knapp 200 Schüler:innen der 9. Klasse an weiterführenden Schulen wurde ein domänenspezifischer KI-Chatbot als Lernassistenz mit traditionellen Hilfekarten verglichen. Gegenüber den Hilfekarten steigerte der KI-Chatbot das situative Interesse signifikant (p

Prof. Dr. Amitabh Banerji, AG DiCE
Prof. Dr. Johannes Huwer, AG DiCE
Prof. Dr. Stefan Müller, AG DiCE
Prof. Dr. Timm Wilke, AG DiCE

Closing des ersten Konferenztages

Prof. Dr. Lars-Jochen Thoms, Pädagogische Hochschule Thurgau und Universität Konstanz
Prof. Dr. Johannes Huwer, Universität Konstanz und Pädagogische Hochschule Thurgau
Prof. Dr. Frieder Loch, Ostschweizer Fachhochschule

Die Integration von Augmented Reality (AR) in den Chemieunterricht eröffnet neue didaktische Potenziale, wird jedoch durch die aufwendige Erstellung geeigneter digitaler Molekülmodelle erschwert. Im Tool-Tip werden zwei Tools vorgestellt, die diesen Prozess vereinfachen: ein webbasierter Online-Generator für 3D-Molekülmodelle sowie ein Plug-in für die 3D-Software Blender. Beide Tools ermöglichen die automatisierte Umwandlung von SMILES-Strings in digitale Molekülmodelle (Molekülbaukasten, Kugel-Stab- und Kalottenmodell), die sich einfach exportieren und in AR-Anwendungen integrieren lassen.

Christian Dyck, Universität Bielefeld
Prof. Dr. Stephanie Schwedler, Universität Bielefeld

Molekularsimulationen ermöglichen es, das Verständnis chemischer Prozesse durch die Darstellung der submikroskopischen Ebene zu verbessern. Ihr Einsatz im Unterricht wird jedoch durch eingeschränkte Anpassungsmöglichkeiten bestehender Simulationen erschwert. NetLogo ist eine frei verfügbare, agenten-basierte Modellierungsumgebung, in der Modelle angepasst oder neu erstellt werden können. KI kann dabei den Modellier- und Codierprozess unterstützen. So lassen sich eigene Simulationen für den Unterricht entwickeln und darüber hinaus kann aktives Modellieren durch Lernende ermöglicht werden.

Laura Leppla, Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau
Jun.-Prof. Dr. Johann-Nikolaus Seibert, Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau

Der Vortrag präsentiert die Pilotierung und Evaluation der webbasierten Lernumgebung SMOKEChem, die KI-gestütztes formatives Feedback mit kollaborativem Peer-Feedback zur Förderung naturwissenschaftlicher Argumentation in Socio-Scientific Issues (SSI) verbindet. Ziel von SMOKEChem ist es, naturwissenschaftliches Argumentieren gezielt durch die Integration metakognitive Elemente sowie KI- und Peer-Feedback innerhalb eines digital unterstützten Lernsettings zu fördern.
Die Pilotstudie wurde im Chemieunterricht mit Schüler:innen der Sekundarstufe I durchgeführt und explorativ-deskriptiv im Mixed-Methods-Design ausgewertet. Im Fokus der Evaluation standen die wahrgenommene Chatbot-Usability, Technologieakzeptanz (TAM), kognitive Belastung sowie qualitative Einschätzungen zum Peer-Feedback.
Die Ergebnisse deuten auf eine grundsätzlich positive Wahrnehmung der Webapp SMOKEChem hin und verweisen zugleich auf zentrale Gestaltungsfragen hybrider Feedbacksettings. Der Vortrag diskutiert diese Befunde im Hinblick auf didaktische Designentscheidungen, Nutzungspotenziale und Grenzen KI-gestützter Argumentationsumgebungen und eröffnet Perspektiven für weiterführende Forschung.

Philipp Meyer, Universität Potsdam
Prof. Dr. Amitabh Banerji, Universität Potsdam

„Augmented Reality“ (AR) meint die Überlagerung der realen Welt mit digitalen Elementen. Die Entwicklung solcher AR-Elemente ist jedoch relativ aufwendig und benötigt die Einarbeitung in spezielle Tools wie MoleculAR oder BlippAR. Eine einfache Alternative hierzu bietet die neue CAMEO-Funktion von PowerPoint [1]. Diese erlaubt es, ein Live-Kamerafeed mit digitalen Elementen (z.B. Textfelder, Formen und andere Objekte in PowerPoint) zu kombinieren, was sich insbesondere für Experimentalvorträge als bereichernd erweist.
[1] Meyer, P., Egerer, C., Banerji, A., Chemie

Diana Thiem, Sekundarschule "Brüder Grimm", Calvörde, LSA

Ich bringe meinen SuS der Klassenstufe 7 das Arbeiten mit chemix.org bei. Dabei erläutere ich, wie die Website funktioniert, wie man das Bild downloaden, speichern und anschließend in einem Protokoll einfügen kann. Wenn Sie möchten, kann ich dies gern vorstellen.

Prof. Dr. Kerstin Höner, TU Braunschweig
Tim Heinzelmann, TU Braunschweig
Dirk Barner-Bauer, TU Braunschweig

Diagnostische Kompetenzen sind zentral für die Lehrerprofessionalität, besonders angesichts heterogener Lerngruppen. Individuelles Feedback wirkt dabei besonders lernförderlich. Im Vortrag wird gezeigt, wie das KI-Tool FelloFish in der Lehramtsausbildung der Chemiedidaktik an der TU Braunschweig genutzt wird. Erste Evaluationen belegen, dass die Protokollqualität verbessert wird und die Studierenden es als hilfreich bewerten. Im Vortrag werden Aufgabenbeispiele vorgestellt sowie Chancen, Grenzen und Potenziale für den Unterricht diskutiert.

Prof. Dr. Timm Wilke, Carl von Ossietzky Universität Oldenburg

In (Hoch-)Schulen bearbeiten Lernende in der Regel mehr Aufgaben, als Lehrende korrigieren können. Wo der Mensch an seine Grenzen kommt, kann Künstliche Intelligenz ansetzen und bei Routineaufgaben unterstützen oder sie auch ganz übernehmen. Im Vortrag wird vorgestellt, wie auf der Website https://www.chemie-ki.de einfach Tests zu zentralen Themen des Chemieunterrichts erstellt, durchgeführt und durch KI ausgewertet werden können. Themenübergreifend wird zudem die Bewertungsqualität von Mensch und Maschine verglichen und beleuchtet, für welche welche AFBs sich der KI-Einsatz am besten eignet

Daniel Braun, Universität Konstanz
Julia Albicker, Universität Konstanz
Prof. Dr. Johannes Huwer, Universität Konstanz

In diesem Workshop zeigen wir den entscheidenden Beitrag moderner Technologien für den naturwissenschaftlichen Unterricht auf. Anhand praktischer Beispiele verdeutlichen wir, wie Naturwissenschaften und Informatik miteinander verbunden sind und gewinnbringend in Lernumgebungen verknüpft werden können.
Beispielsweise thematisieren wir ein Vorgehen zur strukturierten und zugleich sprach-reduzierten Dokumentation von Versuchsabläufen in Anlehnung an algorithmische Prozesse und stellen ein Lernszenario zum praktischen Einsatz von Mikrocontrollern im Naturwissenschaftsunterricht vor. Darüber hinaus sollen auch Einsatzfelder zum Lernen über Künstliche Intelligenz, z.B. im Rahmen der Mustererkennung, präsentiert werden.

Der Workshop bietet konkrete Einblicke in die Future Skills des naturwissenschaftlichen Arbeitens sowie die darauf basierende Durchführung von Experimenten, wobei auch technische Herausforderungen diskutiert werden.