Projekte

In ihrem Dissertationsprojekt beschäftigt sich Marie-Theres Brehm mit der Entwicklung von Risikokompetenz im Stochastikunterricht. Im Rahmen der design-basierten Forschungsstudie hat sie eine auf den Lebensweltbezug der Schüler*innen ausgerichtete Unterrichtsreihe zum daten- und konzeptbasierten statistischen Schließen im Bereich der Stochastik entwickelt, die mit verschiedenen Bremer Schulklassen in den Jahrgängen 9 und 10 erprobt wurde. Innerhalb der Unterrichtsreihe wird das Arbeiten, Auswerten und Interpretieren von Daten auf risikobezogene Fragen fokussiert. Dabei sollen empirisch basiert individuelle Vorstellungen von Risiko und Facetten von Risikokompetenz untersucht werden.

Das Projekt wird von Prof. Dr. Angelika Bikner-Ahsbahs betreut.

In ihrem Dissertationsprojekt beschäftigt sich Luisa Gunia mit dem vorstellungsorientierten und begrifflichen Argumentieren im Bereich qualitativer Analysis. Zu diesem Zweck hat sie eine auf das Verständnis der Schüler*innen hin ausgerichtete Unterrichtsreihe zum funktionalen Denken im Bereich der Analysis entwickelt und mit verschiedenen Bremer Schulklassen in der Einführungsphase erprobt. Innerhalb der Unterrichtsreihe werden verschiedene Perspektiven auf den Funktions- und den Ableitungsbegriff und das Zusammenspiel von Bestand und Änderung eröffnet. Es soll untersucht werden, welche Auswirkungen der Perspektivwechsel auf die von den Schüler*innen hervorgebrachten Argumente und Argumentationen hat und welche Vorstellungen vom Funktions- und vom Ableitungsbegriff dabei jeweils aktiviert werden. 

Das Projekt wird von Prof. Dr. Christine Knipping betreut.

Martin Ohrndorf beschäftigt sich in seinem Dissertationsprojekt qualitativ und quantitativ mit der Analyse von Erklärvideos und deren Einfluss auf das Lernen von Funktionen. Zunächst untersuchte Martin qualitativ Erklärvideos von YouTube und Sofatutor auf drei verschiedene Angebotsarten: Angebote zur Herstellung von Geltung, Verstehensangebote und Beziehungsangebote. Basierend auf den Verstehensangeboten entstand in Zusammenarbeit mit Insa Meißner (Universität Bremen) ein Test zum konzeptuellen Wissen von Funktionen. Damit wurde in einem quasi-experimentellen Prä-Post-Design das Wissen von Schüler*innen des 8. und 9. Jahrgangs getestet. In einer ersten Kohorte wurde das Wissen in Abhängigkeit zur subjektiven Wahrnehmung des eigenen Wissens über Funktionen untersucht. In einer zweiten Kohorte wurde basierend auf den Beziehungsangeboten in Zusammenarbeit mit Vanessa Gross (Universität Bremen) das Wissen in Abhängigkeit zur parasozialen Beziehung ausgehend von den Videos und zur Matheangst untersucht.

Darüber hinaus arbeitet Martin in Zusammenarbeit mit Sina Wetzel (Universität Frankfurt am Main), Matthias Knippers (Universität Bielefeld), Julia Marie Stechemesser (Universität Duisburg-Essen), Juliane Wefers (Universität Bielefeld) und Lia Brüggemeyer (Universität Dortmund) an einer systematischen Literaturanalyse. Mit dieser Literaturanalyse möchten sie die Frage beantworten, inwiefern verschiedene Definitionen von mathematischen Erklärvideos in der Literatur vorkommen und auf welche hintergründigen Theorien diese Definitionen beruhen.

Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Florian Schmidt-Borcherding von Prof. Dr. Maike Vollstedt betreut.

In ihrem Promotionsprojekt untersucht Aylin Thomaneck mithilfe von Blickbewegungsmessungen (Eye-Tracking), wie Schüler*innen kontextuelle Graphen – also Graphen, deren Daten aus einem Realkontext stammen – interpretieren. Hierzu hat sie zunächst eine methodologische Fallstudie durchgeführt, in der untersucht wurde, wie Blickbewegungen bei der Interpretation kontextueller Graphen interpretiert werden können, inwieweit sie mit den kognitiven Prozessen der Lernenden während der Aufgabenbearbeitung übereinstimmen und welchen Beitrag Eye-Tracking in dieser Subdomäne leisten kann. Diese Erkenntnisse nutzt sie nun für empirische Studien zu Vorgehensweisen von Schüler*innen bei Interpretationsprozessen mit unterschiedlichen Anforderungen. Im Fokus stehen dabei insbesondere die Erfassung des Änderungsverhaltens kontextueller Graphen sowie die Zuordnung eines passenden realistischen Bildes zu einem kontextuellen Graphen, bei der häufig der sogenannte Graph-als-Bild-Fehler auftritt.

Das Projekt wird von Prof. Dr. Maike Vollstedt betreut.