Agentic AI for Multilingual Learning in Elementary Education

In dieser Arbeit wird das Potenzial von künstlicher Intelligenz für den Einsatz an Grundschulen untersucht. Immer mehr Kinder benötigen sprachliche Unterstützung, da Sprachbarrieren angesichts der Migration in der heutigen Zeit nicht mehr wegzudenken sind. In Kooperation mit einer Grundschule wird das Thema derzeit gemeinsam mit Schülerinnen und Schülern aus dieser Zielgruppe erforscht.

Abstract Deutsch

Diese Arbeit untersucht das Potenzial großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) im Grundschulbereich, mit besonderem Fokus auf Schülerinnen und Schüler der zweiten und dritten Klasse. Die zunehmende sprachliche und kulturelle Diversität in Schulen stellt Lehrkräfte vor erhebliche Herausforderungen bei der Gewährleistung chancengerechter Lernmöglichkeiten. Aktuelle KI-Fortschritte eröffnen innovative Ansätze zur Bewältigung dieser Herausforderungen: LLMs ermöglichen dynamische, kontextsensitive Interaktionen, jedoch ist die Forschung zu ihrer Integration in kulturell und sprachlich diverse Klassenzimmer bislang begrenzt.

Diese Studie schließt diese Forschungslücke, indem sie ein adaptives, LLM-basiertes System ''Mentori'' entwirft und evaluiert. Das System berücksichtigt den kulturellen Kontext, soziale Einflüsse, die bevorzugte Sprache und den aktuellen Wissensstand jedes Kindes, um personalisierte und inklusive Lernerfahrungen bereitzustellen. Die Ergebnisse vertiefen das Verständnis, wie KI differenzierten Unterricht unterstützen und Bildungsgerechtigkeit in der Frühförderung fördern kann.

Schlüsselwörter: Mehrsprachigkeit · Künstliche Intelligenz · Grundschule · Bildungsgerechtigkeit

Abstract Englisch

This paper examines the potential of large language models (LLMs) in primary education, with a particular focus on second- and third-grade students. The increasing linguistic and cultural diversity in schools presents significant challenges for teachers striving to ensure equitable learning opportunities. One of the central challenges in the early years of education is ensuring accessibility for multilingual communication. Recent advances in artificial intelligence (AI) offer innovative approaches to addressing these challenges. Previous research indicates that AI-powered educational tools can enhance students’ motivation, support individualized learning, and improve overall learning outcomes. In particular, LLMs enable dynamic, context-sensitive interactions; however, research on their integration into culturally and linguistically diverse classrooms remains limited. This study addresses this research gap by designing and evaluating an adaptive, LLM-based system that takes into account each child’s cultural context, social influences, preferred language and current level of knowledge in order to provide personalized and inclusive learning experiences. The findings contribute to a deeper understanding of how AI can support differentiated instruction and promote educational equity in early education, while also highlighting the opportunities and challenges associated with implementing LLMs in primary schools.

Keywords: Multilingualism, Artificial Intelligence, Elementary School