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Blickdatenanalyse bei der Interpretation linearer Graphen im mathematischen und physikalischen Kontext

In: Die Zukunft des MINT-Lernens – Band 1

Author

Listed:
  • Sebastian Becker

    (Universität zu Köln, Department Didaktiken der Mathematik und der Naturwissenschaften)

  • Lynn Knippertz

    (Technische Universität Kaiserslautern, Fachbereich Mathematik)

  • Jochen Kuhn

    (Ludwig-Maximilians-Universität München, Fakultät für Physik, Lehrstuhl für Didaktik der Physik)

  • Lena Kuntz

    (Technische Universität Kaiserslautern, Fachbereich Mathematik)

  • Stefan Ruzika

    (Technische Universität Kaiserslautern, Fachbereich Mathematik)

Abstract

Zusammenfassung Eyetracking bezeichnet die Erfassung und Analyse von Blickdaten und ermöglicht einen Einblick in die kognitiven Prozesse beim Lernen und damit die Identifikation von Lernhürden. Durch die Identifikation von Lernhürden eröffnet diese Methodik eine neuartige Möglichkeit zur Analyse und Verbesserung von Lernprozessen. In diesem Beitrag werden erste Ergebnisse einer Eyetracking-Studie zur Interpretation von linearen Funktionen vorgestellt, welche wesentlicher Bestandteil der schulischen, aber auch universitären MINT-Ausbildung sind. Ein kompetenter Umgang mit diesem Funktionstyp in unterschiedlichen Repräsentationsformen ist daher essenziell. Schülerinnen und Schüler haben jedoch häufig Schwierigkeiten mit der Interpretation linearer Funktionen, insbesondere in unterschiedlichen disziplinären Kontexten. Die hier beschriebene Studie basiert auf einem validierten Testinstrument von Ceuppens et al. (2019) und wurde mit N = 131 Schülerinnen und Schülern der gymnasialen Oberstufe durchgeführt. Das Testinstrument besteht aus Paaren von Mathematik- und Kinematik-Items, welche zueinander ähnlich sind und sich nur im Kontext der Aufgabenstellung und in den disziplinüblichen Bezeichnungen unterscheiden. Insbesondere ist zur Lösung das gleiche mathematische Verfahren (Bestimmung von Steigung und y-Achsenabschnitt) erforderlich. Die Grundvoraussetzung für die Lösung dieser Items stellen mathematische Fähigkeiten dar, beispielsweise die Bestimmung von Steigung und Ordinatenabschnitt. Die Analyse der Eyetracking-Daten eröffnet hierbei Einsichten in kognitive Prozesse bei der Anwendung mathematischer Prozeduren zur Lösung von Items im mathematischen und physikalischen Kontext.

Suggested Citation

  • Sebastian Becker & Lynn Knippertz & Jochen Kuhn & Lena Kuntz & Stefan Ruzika, 2023. "Blickdatenanalyse bei der Interpretation linearer Graphen im mathematischen und physikalischen Kontext," Springer Books, in: Jürgen Roth & Michael Baum & Katja Eilerts & Gabriele Hornung & Thomas Trefzger (ed.), Die Zukunft des MINT-Lernens – Band 1, chapter 0, pages 181-192, Springer.
  • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-662-66131-4_11
    DOI: 10.1007/978-3-662-66131-4_11
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