Statistisch denken und forschen lernen mit der Software by Daniel Frischemeier

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By Daniel Frischemeier

Daniel Frischemeier entwickelt eine Lehrveranstaltung für Lehramtsstudierende der Mathematik (für Grund-, Haupt-, actual- und Gesamtschulen) zur Datenanalyse mit der software program TinkerPlots. Dabei legt er den Design-Based-Research-Ansatz zugrunde und beschreibt das layout, die Durchführung und die evaluate der Lehrveranstaltung. Davon ausgehend formuliert er Implikationen für die Datenanalyse mit TinkerPlots. In einer anschließenden Fallstudie identifiziert und analysiert er mithilfe der qualitativen Inhaltsanalyse das statistische Denken von Lehramtsstudierenden und die Einsatzweise der software program beim Vergleich von Verteilungen.

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Hier kann man in Anlehnung an Biehler (2001, 110) zwischen h- und q- basierten Vergleichen unterscheiden. “ ist es bei q-basierten Vergleichen genau umgekehrt. “. Dieses wäre ein Vergleich anhand des 90%-Quantils. Die konkrete Definition eines h-basierten Vergleichs23 lautet bei Biehler (2001, 110) wie folgt: „Vergleiche zwischen zwei statistischen Variablen nenne ich h-basiert, wenn für ein x aus dem Wertebereich die relativen Häufigkeiten h(Vx) und h(Wx) verglichen werden, bzw. dasselbe mit .

Im fünften Kapitel werden theoretische Grundlagen für die vorliegende Arbeit geschaffen. So werden verschiedene Bereiche im Professionswissen von Lehrern betrachtet. Um die Interaktion zwischen Werkzeug und Nutzer besser verstehen und interpretieren zu können und entsprechende Lernumgebungen zum Erlernen des Werkzeugs entwickeln zu können, wird die Theorie der instrumentellen Genese vorgestellt. Außerdem werden lerntheoretische Ansätze wie die Cognitive Load Theory reflektiert, die uns beim Design einiger Lerntrajektorien helfen sollen.

Abbildung 7: Verteilung von sechs farbigen Kugeln - entnommen aus Konold et al. (2014, 308) (eigene Darstellung) Eine Aussage wie „We said our favourite colors“ („Wir haben unsere Lieblingsfarben gesagt“) zeigt keinen Bezug zur Verteilung des Merkmals Farbe bei den Kugeln und würde als Beispiel für „data as pointer“ gelten. „Juan liebt rot“ würde den einzelnen Fall (Juan) betonen und daher als „data as case value“ kategorisiert werden. Eine Aussage wie „drei Kinder lieben Rot“ würde man „classifier view on data“ und „die Hälfte der Kinder liebt rot“ „aggregate view on data“ nennen.

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