Programmieren im Mathematikunterricht der Primarstufe? Aber logisch!

Die Vermittlung von Kompetenzen im Rahmen der Digitalisierung ist bereits im Unterricht der Primarstufe ein zentrales Ziel (KMK, 2017). Diese umfassen unter anderem informatische Kompetenzen, die, aufgrund der zahlreichen Schnittstellen zwischen der Mathematik und Informatik (z. B. Algorithmen, Problemlösen, Modellieren), im Mathematikunterricht integriert vermittelt werden können (Beckmann, 2006). Eine Möglichkeit, informatische Kompetenzen in der Primarstufe zu fördern, stellt die Auseinandersetzung mit Algorithmen dar, die relevante informatische Grundbausteine wie Schleifen, Verzweigungen und Sequenzierung umfassen (Ladel, 2021)

Visuelle Aufmerksamkeit und Statistisches Denken beim Verteilungsvergleich: Eine Eye-Tracking Studie

Aufgaben, die einen Vergleich von Datenverteilungen beinhalten, stellen in der Schule eine motivierende Lerngelegenheit dar, um statistisches Denken anzubahnen bevor formale Verfahren der Inferenzstatistik bekannt sind (Konold & Higgins, 2003). Zahlreiche Forschungsarbeiten untersuchten, welche Vorstellungen Schüler*innen von Datenverteilungen haben und welche Merkmale von Verteilungen (z. B. Zentrum, Streuung, Form) sie anführen, um eine getroffene Entscheidung in Bezug auf den Verteilungsvergleich zu begründen (z. B. Bakker & Gravemeijer, 2004; Ben-Zvi, 2004). Wenig bekannt ist hingegen über zugrundeliegende Wahrnehmungs- und Aufmerksamkeitsprozesse, die stattgefunden haben, bevor eine Entscheidung zum Verteilungsvergleich getroffen wurde. Diese werden in der hier vorgestellten Studie adressiert und potenzielle Zusammenhänge zum statistischen Denken von Lernenden untersucht

Diagnostische Urteile von Lehrkräften zur Schwierigkeit von Mathematikaufgaben. Eine prozessorientierte Untersuchung mit Eye-Tracking und Stimulated Recall Interviews.

Die Fähigkeit, Aufgabenschwierigkeiten für Lernende adäquat zu beurteilen, stellt eine wesentliche Facette der diagnostischen Kompetenz von Mathematiklehrkräften dar. Über ihre zentrale Bedeutung, zum Beispiel für die Anpassung von Unterricht entsprechend dem Fähigkeitsniveau der Schüler*innen, besteht in der Bildungsforschung ein breiter Konsens. Die Schwierigkeit von Mathematikaufgaben wird neben spezifischen fachlichen Aufgabenmerkmalen unter anderem auch von instruktionalen Merkmalen des Aufgabendesigns beeinflusst. Schwierigkeitsgenerierende Aufgabenmerkmale sollten von Lehrkräften identifiziert und hinsichtlich der Schwierigkeit für Schüler*innen adäquat evaluiert werden können. Der gegenwärtige Forschungsstand hinsichtlich solcher Informationsverarbeitungsprozesse beim Diagnostizieren, sowie potenzieller Einflussfaktoren auf den Urteilsprozess, wird jedoch als unbefriedigend angesehen. An diesem Forschungsbedarf setzt die vorliegende Dissertation an. Auf Basis eines Modells der Informationsverarbeitung wurden in drei Teilstudien Annahmen über Informationsverarbeitungsprozesse beim Diagnostizieren formuliert und experimentell geprüft. Hierbei wurden sowohl potenzielle Einflussfaktoren der Lehrkraft (Berufserfahrung, spezifisches Wissen) wie auch der Diagnosesituation (Inhaltsbereich der Aufgabe, schwierigkeitsgenerierende Aufgabenmerkmale, Prompt zur Sensibilisierung über diagnoserelevante Merkmalskategorien) in den Blick genommen. Als Diagnosegegenstände wurden Mathematikaufgaben aus den Inhaltsbereichen der Bruchrechnung und der Winkelberechnung eingesetzt. Um interne Informationsverarbeitungsprozesse beim Diagnostizieren zu untersuchen, wurden sowohl Ergebnisindikatoren über ein Paper-Pencil Test als auch direkte Prozessindikatoren mittels Eye-Tracking und Eye-Tracking Stimulated Recall Interviews herangezogen. Die Daten wurden in einem Mixed-Methods Ansatz sowohl qualitativ als auch quantitativ ausgewertet