Laufende Projekte

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    LoKo - Lokale Kontexte in mathematischen Modellierungsaufgaben (seit 2025)

    Mathematische Modellierungsaufgaben ermöglichen es Schüler*innen, Mathematik zur Bearbeitung realer Problemstellungen einzusetzen. Viele Schüler*innen zeigen jedoch nur ein geringes Interesse an der Bearbeitung von Modellierungsaufgaben. Ein vielversprechender Ansatz zur Förderung von Motivation und Interesse besteht darin, Modellierungsaufgaben mit lokalen Kontexten zu gestalten, die an die unmittelbare Lebenswelt der Lernenden anknüpfen und dadurch Vertrautheit sowie persönliche Bedeutsamkeit fördern können.

    Lokale Kontexte beziehen sich auf Orte, Einrichtungen oder Situationen aus dem unmittelbaren Lebensumfeld der Lernenden, beispielsweise die eigene Schule, bekannte Gebäude oder lokale Besonderheiten. Zur theoretischen Einordnung stützt sich das Projekt auf das Place Attachment Framework, das die emotionale und kognitive Verbundenheit von Menschen mit Orten beschreibt. Diese Ortsverbundenheit kann dazu beitragen, dass reale Kontexte als vertrauter, relevanter und bedeutsamer wahrgenommen werden und dadurch motivationale Prozesse bei der Bearbeitung von Modellierungsaufgaben unterstützen.

    Im Projekt LoKo wird untersucht, wie sich Modellierungsaufgaben mit lokalen Kontexten im Vergleich zu generischen Kontexten auf die Modellierungsleistung sowie auf motivationale Merkmale wie Interesse und subjektive Wertzuschreibungen auswirken. Ziel ist es, wissenschaftlich fundierte Erkenntnisse für die Gestaltung authentischer und motivierender Modellierungsaufgaben im Mathematikunterricht zu gewinnen.

    Projektbeteiligte: Prof. Dr. Stanislaw Schukajlow-Wasjutinski, Dr. Jascha Quarder, Simon Staudinger, Gudula Volbers

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    © AG Schukajlow

    OModA-E - Offene Modellierungsaufgaben in einem selbstständigkeitsorientierten Mathematikunterricht - Offener Endzustand (seit 2025)

    Offene Problemstellungen, die mehrere Lösungen zulassen, sind schon lange wichtige Bestandteile des Fachunterrichts in Mathematik und Naturwissenschaften. Diesen Problemstellungen werden lernförderliche Eigenschaften zugeschrieben. Eine wichtige Art von offenen Aufgaben bezieht sich auf die realitätsbezogenen Problemstellungen, die mithilfe mathematischer Modellierungen bearbeitet werden (Modellierungsaufgaben). In früheren Forschungsarbeiten wurden offene Probleme analysiert, bei denen nicht alle für die Lösung wesentlichen Informationen vorlagen. Bei dieser Art offener Probleme ist der Anfangszustand offen. In diesem Forschungsprojekt werden Probleme mit offenem Zielzustand analysiert. Bei der Lösung von Problemen mit offenem Zielzustand können verschiedene Faktoren (z. B. zeitliche und finanzielle) berücksichtigt werden, um die Fragestellung zu beantworten. Im Rahmen des Projekts wird untersucht, (1) welche Auswirkungen Instruktionen haben, die sich auf wichtige Hindernisse bei der Lösung von Problemen mit offenem Zielzustand beziehen, und (2) wie sich der Unterricht zu Problemen mit offenem Zielzustand auf die kognitiven und motivationalen Lernergebnisse der Schüler auswirkt. In der experimentellen Instruktionsstudie wird untersucht, welchen Einfluss Instruktionen zu a) der Identifikation der lösungsrelevanten Faktoren im Zielzustand, b) zur Aufstellung des mathematischen Modells und c) zur Interpretation und Validierung der Ergebnisse haben. Darüber hinaus werden in einer quasi-experimentellen Studie zwei Unterrichtsformen verglichen und die Auswirkungen auf Interesse und Leistung analysiert. In der ersten Unterrichtsform lösen die Schüler:innen Modellierungsaufgaben mit offenem Zielzustand, in der zweiten Unterrichtsform werden realitätsnahe Probleme mit geschlossenem Zielzustand bearbeitet. Das Hauptziel des Projektes ist es, die kognitiven Barrieren der Schüler:innen bei der Lösung von Modellierungsaufgaben mit offenem Zielzustand zu untersuchen und die Wirkungen von Interventionen (Instruktionen und Unterricht) auf die Leistung der Schüler:innen zu analysieren. Darüber hinaus wird untersucht, wie sich die Interventionen bei der Lösung von Modellierungsaufgaben mit offenem Zielzustand auf die kognitive und motivationale Entwicklung der Lernenden auswirkt. Das Forschungsprojekt wird zum übergeordneten Ziel beitragen, neue Erkenntnisse über den Umgang mit offenen Problemen in auf Selbstregulierung ausgerichteten Unterrichtsstituationen zu gewinnen.

    Projektbeteiligte: Prof. Dr. Stanislaw Schukajlow-Wasjutinski, Prof. Dr. Katrin Rakoczy (Uni Gießen), Jun.-Prof. Dr. Janina Krawitz (Uni Köln), Prof. Dr. Werner Blum (Uni Kassel), Nils Völlinger

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    ViMo2 - Visualisierungen bei der Bearbeitung von mathematischen Modellierungsaufgaben (seit 2024)

    Die empirischen Befunde zur Wirksamkeit von Zeichenaufforderungen zur Förderung der Modellierungskompetenzen von Schüler:innen im Bereich der Geometrie sind gemischt und es deutet sich an, dass das skizzenspezifische Strategiewissen (kurz: Skizzenwissen) eine wichtige Rolle spielt. Im Rahmen der ersten Förderphase („ViMo 1“) bestätigte sich, dass das deklarative Skizzenwissen (d.h. das Wissen über die Merkmale einer guten Skizze) eine notwendige, jedoch nicht hinreichende Voraussetzung für das Zeichnen qualitativ guter Skizzen und das Lösen einer Modellierungsaufgabe ist. Das übergeordnete Ziel des Fortsetzungsprojekts „ViMo 2“ ist es daher zu untersuchen, welche Rolle das prozedurale Skizzenwissen (d. h. das Wissen über das Vorgehen bei der Konstruktion und Nutzung einer Skizze im Modellierungsprozess) für die effektive Anwendung von Skizzen und für Modellierungsleistungen von Schüler:innen im Bereich der Geometrie spielt. Neben prozeduralen Skizzenwissensanteilen werden deklaratives Skizzenwissen sowie kognitive, metakognitive und motivationale Bedingungsfaktoren berücksichtigt. Im Rahmen des Fortsetzungsprojekts sind theoretische, empirische und praxisrelevante Erkenntnisse in den folgenden Bereichen zu erwarten: Erstens liefert das Projekt Erkenntnisse über die Förderung mathematischer Modellierungskompetenzen im Bereich der Geometrie. Zweitens liefert das Projekt einen Beitrag zur Forschung zu selbsterstellten Skizzen. Im Vergleich zur ersten Förderphase verspricht die Erfassung und Analyse von Blickbewegungen zusätzliche Erkenntnisse über die Wirkmechanismen von Zeichenaufforderungen beim Modellieren auf der Ebene der Strategieanwendung. Der Einsatz von EMME (Eye Movement Modeling Examples) verspricht außerdem Hinweise auf das Potenzial dieser innovativen Instruktionsform in Mathematik und Naturwissenschaften. Drittens liefert das Projekt einen Beitrag zur Lernstrategieforschung. Wir erwarten, dass im theoretischen Modell von Borkowski et al. (2000) postulierte Zusammenhänge durch die Unterscheidung von deklarativen und prozeduralen Skizzenwissensanteilen am Beispiel der Strategie der selbst erstellten Skizze bestätigt und erweitert werden können. Auf praktischer Ebene entsteht viertens eine im Unterricht einsetzbare Lernumgebung zum Modellieren.

    Projektbeteiligte: Prof. Dr. Stanislaw Schukajlow-Wasjutinski, Prof. Dr. Johanna Schönherr (Uni Osnabrück), Dr. Jascha Quarder, Pia Gödecke, Oliver Baumann (Uni Osnabrück)

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    AlPMo - Alternative Prüfungsformen beim mathematischen Modellieren (seit 2024)

    Modellierungskompetenzen zu bewerten ist eine große Herausforderung. Die Integration von Modellierungsaufgaben in schriftlichen Klassenarbeiten geht häufig zu Lasten der Authentizität des realen Kontexts. Eine in der Forschung diskutierte Möglichkeit ist es, Modellierungsaufgaben über Projekt-Arbeit bzw. Portfolios in die Leistungsbewertung einzubeziehen. 

    Im Projekt AlPMo werden solche alternative Methoden der Leistungsbewertung als Ersatz für Klassenarbeiten am Beispiel mathematischer Modellierungen wissenschaftlich evaluiert. Aktuell wird der Einsatz eines digitalen Portfolios im Kontext einer Unterrichtsreihe mit digital gestützten Modellierungsaufgaben in der Jahrgangsstufe 9 untersucht. Das Projekt ist in drei Dimensionen unterteilt, in denen jeweils die Perspektiven der Lehrkräfte, der Schüler:innen sowie angehender Lehrkräfte berücksichtigt werden. 

    Projektbeteiligte: Dr. Catharina Beckschulte, Dr. Jascha Quarder, Annika Rosendahl

  • UNS – Unterstützung zum Studienanfang

    Das Projekt Unterstützung zum Studienanfang (UNS) bietet eine bedarfsorientierte Unterstützung der Studierenden des Lehramtstudiums Mathematik für Haupt-, Real- und Gesamtschulen, die potentiell von einem Studienabbruch bedroht sind. Die Unterstützung zielt auf die Überwindung motivationaler, fachlicher und strategischer Schwierigkeiten ab. Das Projekt umfasst die folgenden Maßnahmen: Digitale Selbstdiagnosetests am Anfang des Semesters und nach Abschluss jedes Themenblocks aus der Vorlesung, Einrichten von Präsenzzeiten zur gemeinsamen Bearbeitung von Übungszetteln („Offener Treff“) unter der Leitung einer geschulten Hilfskraft und die Durchführung einer Begleitveranstaltung („Unterstützungskurs“) mit fachlichen (Sicherung fachlicher Grundlagen), fachdidaktischen (Verknüpfung fachlicher Inhalte der Vorlesungen mit fachdidaktischen Anforderungen im Lehrerberuf) und strategischen (Problemlösestrategien und allgemeine Lernstrategie im Mathe-Studium) Schwerpunkten.

    Projektbeteiligte: Prof. Dr. Stanislaw Schukajlow-Wasjutinski, Jun.-Prof. Dr. Janina Krawitz (Uni Uni Köln), Dr. Jascha Quarder, Gudula Volbers

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    Die Bedeutung der Skizzenqualität bei der Lösung nichtlinearer Geometrieprobleme (seit 2021)

    Das Projekt knüpft an drei Studien an, die sich mit dem Thema der Visualisierungen zu nichtlinearen Geometrieproblemen beschäftigen. In diesen Studien wurde ein überraschend negativer Effekt selbsterstellter Skizzen auf die mathematische Leistung von Schülerinnen und Schülern bei der Lösung nichtlinearer Geometrieprobleme festgestellt, wobei sich das Phänomen der sogenannten linearen Übergeneralisierungen als besonders bedeutsame Fehlerquelle erwiesen hat.

    In diesem Projekt sollen zunächst Faktoren identifiziert werden, die zu dem beschriebenen negativen Effekt beitragen. Unter anderem soll die Untersuchung der Blickbewegung bei der Lösung nichtlinearer Geometrieaufgaben Erkenntnisse darüber liefern, wie selbsterstellte Skizzen bei der Aufgabenbearbeitung verwendet werden. Anschließend sollen Interventionsmaßnahmen, die einen positiven Effekt der Skizzenerstellung auf die Lösungsqualität bewirken, abgeleitet und überprüft werden.

    Projektbeteiligte: Prof. Dr. Stanislaw Schukajlow-Wasjutinski, Prof. Dr. Gilbert Greefrath, Jun.-Prof. Dr. Janina Krawitz (Uni Köln), Gudula Volbers

Abgeschlossene Projekte

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    OModA - Offene Modellierungsaufgaben in einem selbständigkeitsorientierten Mathematikunterricht (Laufzeit: 2020-2024)

    Offene Problemstellungen, die mehrere Lösungen zulassen, sind schon lange wichtige Bestandteile des Fachunterrichts in Mathematik und Naturwissenschaften. Diesen Problemstellungen werden lernförderliche Eigenschaften zugeschrieben. Eine wichtige Art von offenen Aufgaben bezieht sich auf die realitätsbezogenen Problemstellungen, die mithilfe mathematischer Modellierungen bearbeitet werden (Modellierungsaufgaben) und nicht alle für die Lösung notwendigen numerischen Angaben enthalten. In diesen Aufgaben ist der Anfangszustand des Problems offen. Die Bearbeitung von offenen Modellierungsaufgaben im Schulunterricht soll Lernende darauf vorbereiten, ihr mathematisches Wissen im Alltag und im Beruf zu verwenden. Im Anschluss an Forschungen zum mathematischen Modellieren, zu offenen Aufgaben und selbständigkeitsorientierten Lehr-Lern-Formen wird im OModA-Projekt untersucht, welche Effekte (1) eine auf die Anforderungen der offenen Aufgaben zugeschnittene Instruktion und (2) der Unterricht mit offenen Modellierungsaufgaben auf kognitive und motivationale Faktoren hat. In der experimentellen Instruktionsstudie werden die Effekte der Instruktion zur Identifikation von fehlenden Informationen und die Wirkungen der Festlegung dieser Informationen untersucht. Anschließend werden in einer quasi-experimentellen Unterrichtsstudie der Unterricht mit offenen Modellierungsaufgaben und der Unterricht mit geschlossenen realitätsbezogenen Aufgaben im Feld kontrastiert. Das Projekt ist in kognitiven und motivationalen Theorien und Konzeptionen verankert und soll neue Erkenntnisse über die Bedeutsamkeit der Offenheit von Modellierungsaufgaben im selbständigkeitsorientierten Unterricht für die kognitive und motivationale Entwicklung von Schülerinnen und Schüler bringen. Ein weiteres Ziel des Projekts ist, Wirkmechanismen der Behandlung von offenen Aufgaben im selbständigkeitsorientierten Unterricht zu untersuchen und Faktoren zu identifizieren, die die Effektivität des Unterrichts mit offenen Modellierungsaufgaben beeinflussen. Während der vorliegende Antrag auf die Offenheit des Anfangszustandes beim Modellieren fokussiert, ist im Fortsetzungsantrag geplant, die Offenheit des Endzustandes beim Modellieren zu erforschen.

    Projektbeteiligte: Prof. Dr. Stanislaw Schukajlow-Wasjutinski, Prof. Dr. Katrin Rakoczy (Uni Gießen), Jun.-Prof. Dr. Janina Krawitz (Uni Köln), Prof. Dr. Werner Blum (Uni Kassel), Jonas Kanefke, Katharina Wiehe

  • DOModA - Diagnose von Schülerlösungen zu Offenen Modellierungsaufgaben

    Bisherige Forschung betont die Bedeutung des Unterrichts von Lernenden im Umgang mit offenen Modellierungsaufgaben, um Modellierungskompetenzen zu vermitteln. Dies erfordert, dass (zukünftige) Lehrkräfte in der Lage sind, die Leistungen der Lernenden im Unterricht zu beurteilen und zu bewerten. Die Diagnosekompetenz der Lehrkräfte beinhaltet das Erkennen und Beurteilen von Schülerlösungen in Klassenarbeiten und im Unterricht. Bisher gibt es jedoch keine empirischen Ergebnisse zur Diagnosekompetenz im Zusammenhang mit offenen Modellierungsaufgaben. Das DOModA Projekt (Diagnose von Schülerlösungen zu Offenen Modellierungsaufgaben) setzt hier an. In einer qualitativen und einer quantitativen Studie wird die Diagnosekompetenz von angehenden Lehrkräften im Kontext offener Modellierungsaufgaben untersucht. Eine inhaltliche Basis des Projekts bildet das Modell der kognitiven Anforderungen beim Bearbeiten von Modellierungsaufgaben mit dem offenen Anfangszustand, welches im dem Projekt OModA entwickelt und empirisch validiert wurde (Schukajlow et al., 2023).

    Projektbeteiligte: Prof. Dr. Stanislaw Schukajlow-Wasjutinski, Katharina Wiehe

  • Prozesse beim Problem Posing zu gegebenen realweltlichen Situationen und die Verbindung zum Modellieren

    In einer qualitativ-explorativen Studie untersucht Luisa-Marie Hartmann die Prozesse beim Problem Posing zu gegebenen realweltlichen Situationen und die Verbindung zum mathematischen Modellieren. Dazu wurden die Entwicklungs- und Bearbeitungsphasen angehender Lehrkräfte mit Hilfe einer inhaltlich-strukturierenden qualitativen Inhaltsanalyse tiefgehend analysiert. Sowohl bei der Entwicklung als auch bei der Bearbeitung der eigenen Aufgaben konnten Problem Posing- und Modellierungsaktivitäten identifiziert werden. Basierend auf den identifizierten Aktivitäten und deren Verbindungen entwickelt die Autorin Hypothesen, die zur Erweiterung des Modellierungskreislaufs aus einer Problem Posing-Perspektive genutzt werden.

    Projektbeteiligte: Prof. Dr. Stanislaw Schukajlow-Wasjutinski, Dr. Luisa-Marie Hartmann

  • Die Rolle der Position der Fragestellung beim Textverstehen von mathematischen Modellierungsaufgaben - Zwei empirische Studien mit Befragungen und Eye-Tracking-Technologie

    Das Verstehen der Realsituation in Modellierungsaufgaben ist eine notwendige Bedingung für einen korrekten Lösungsprozess. Eine Determinante des Textverstehens ist das Leseziel. Durch dieses kann die Aufmerksamkeit beim Lesen und Verstehen eines Textes auf lesezielrelevante Informationen gerichtet werden. Das Leseziel sollte sich konkretisieren lassen, indem die zu einer Modellierungsaufgabe zugehörige Fragestellung dem Aufgabentext vorangestellt wird. Frühere Studien zeigen, dass die Spezifizierung des Leseziels über die Voranstellung von Fragestellungen vor den Text positive Effekte auf das Leseverhalten, das Textverstehen und die Effizienz dabei induzieren kann. In zwei Studien mit Lernenden der gymnasialen Oberstufe und aus Erweiterungskursen der Realschule wurde überprüft, inwiefern diese Ergebnisse sich auf Modellierungsaufgaben übertragen lassen. In Studie 1 (N = 192) wurde der Einfluss der Position der Fragestellung auf die Lese- und Bearbeitungsdauer, das Textverstehen unddas Mathematisieren bei Modellierungsaufgaben untersucht. In Studie 2 (N = 75) wurde zudem überprüft, inwiefern die Position der Fragestellung das Leseverhalten und die Aufmerksamkeitsallokation auf (ir-)relevante Informationen in den verschiedenen Phasen des Leseprozesses beeinflusst.

    Projektbeteiligte: Prof. Dr. Stanislaw Schukajlow-Wasjutinski, Dr. Valentin Böswald

  • Dekorative und repräsentative Bilder beim mathematischen Modellieren

    Der Fähigkeit, realitätsbezogene Aufgaben zu bearbeiten, wird eine hohe Bedeutung beigemessen. Realistische Bilder, die zusammen mit Textaufgaben präsentiert werden, bieten eine Möglichkeit den Realitätsbezug von Modellierungsaufgaben zu verstärken. In bisherigen Studien konnte bereits festgestellt werden, dass Bildern mit verschiedenen Funktionen auch ein differenzierter Nutzen zum Lösen und Verstehen der Aufgabe zugewiesen wird. Unklar ist, ob und inwiefern Bilder während des Modellierens wirklich verwendet werden. Die quantitative Analyse von Blickbewegungsdaten soll in diesem Projekt Aufschluss über die Verwendung verschiedener Bilder und die Auswirkungen auf den Modellierungsprozess liefern.

    Projektbeteiligte: Prof. Dr. Stanislaw Schukajlow-Wasjutinski, Dr. Marcus Schmitz

  • Selbst erstellte Skizzen beim mathematischen Modellieren - Ergebnisse einer empirischen Untersuchung

    Johanna Rellensmann untersucht, wie Schülerinnen und Schüler selbst erstellte Skizzen beim Lösen mathematischer Modellierungsaufgaben zum Satz des Pythagoras nutzen. In der explorativ-deskriptiven Untersuchung analysiert sie Aufgabenbearbeitungen von Schülerpaaren mithilfe einer typenbildenden qualitativen Inhaltsanalyse. Die Ergebnisse weisen eine große Bandbreite unterschiedlicher Skizzen und deren Nutzung aus. Durch den Vergleich von erfolgreichen und nicht erfolgreichen Modellierungsprozessen mit Skizzen leitet die Autorin Hypothesen über die Merkmale wirksamer Skizzen(-nutzung) ab.

    Projektbeteiligte: Prof. Dr. Stanislaw Schukajlow-Wasjutinski, Jun.-Prof. Dr. Johanna Schönherr (geb. Rellensmann)

  • Vorwissen als nötige Voraussetzung und potentieller Störfaktor beim mathematischen Modellieren

    Um erfolgreich modellieren zu können, muss Vorwissen über mathematische und realitätsbezogene Sachverhalte verknüpft und sinnbringend zum Lösen eines Problems eingesetzt werden. Janina Krawitz untersucht mit inhaltsanalytischen Methoden, wie sich die Aktivierung verschiedenen Vorwissens auf die Lösungsprozesse von mathematischen Modellierungsaufgaben auswirkt. Die Ergebnisse zeigen, wie eine inadäquate Aktivierung von Vorwissen die Bearbeitung von Modellierungsaufgaben behindert. Die Autorin leitet Ursachen für die Schwierigkeiten der Lernenden ab und diskutiert Faktoren für eine flexible Vorwissensaktivierung.

    Projektbeteiligte: Prof. Dr. Stanislaw Schukajlow-Wasjutinski, Jun.-Prof. Dr. Janina Krawitz (Uni Köln)

  • ViMo - Visualisierungen bei der Bearbeitung von mathematischen Modellierungsaufgaben (Laufzeit: 2015-2022)

    Selbst erstellte Skizzen haben das Potential, Schüler:innen beim mathematischen Modellieren im Bereich der Geometrie zu unterstützen. Jedoch zeichnen Schüler:innen selten spontan eine Skizze. Die Aufforderung zum Zeichnen einer Skizze ist daher ein vielversprechendes Instrument, die Modellierungsleistung der Schüler:innen zu verbessern. Im DFG-Projekt ViMo wird der Frage nachgegangen, unter welchen Bedingungen unterschiedliche Zeichenaufforderungen die Modellierungsleistungen im Bereich der Geometrie verbessern. Insbesondere wird die Rolle von kognitiven und affektiven Lernvoraussetzungen (u.a. Strategiewissen und Selbstwirksamkeitserwartungen) sowie vermittelnden Variablen (u.a. Skizzenart und Skizzenqualität) für die Wirksamkeit selbst erstellter Skizzen untersucht. Dafür werden unterschiedliche Studiendesigns genutzt (u.a. Laborstudien, experimentelle Studien und Unterrichtsstudien) und verschiedene Methoden eingesetzt (u.a. Eyetracking).

    Die Fähigkeit, realitätsbezogene Mathematikaufgaben (Modellierungsaufgaben) zu lösen, hat eine hohe Bedeutung für die Lebens- und Berufsweltwelt von Schülerinnen und Schülern. Empirische Befunde zeigen, dass diese Fähigkeit im Fachunterricht oft unzureichend ausgebildet ist (Blum, 2011; Blum, Galbraith, Henn, & Niss, 2007). Eine Maßnahme, die das Potential hat, die Modellierungskompetenz zu fördern, ist das Erstellen von Visualisierungen bzw. Skizzen zu einem gegebenen Problem. Beim Bearbeiten von realitätsbezogenen Mathematik-aufgaben wurden jedoch häufig keine oder nur schwache Zusammenhänge zwischen der Aufforderung, eine Visualisierung zu erstellen, und Leistungen von Lernenden beobachtet (De Bock, Verschaffel, Janssens, Van Dooren, & Claes, 2003). Eine Ursache dieser Inkonsistenz ist, dass das Strategiewissen zu Visualisierungen und die Qualität von Skizzen bisher unzureichend berücksichtigt wurden. Diesem Erkenntnisdesiderat wird im Projekt "Visualisierungen bei der Bearbeitung von mathematischen Modellierungsaufgaben" (ViMo) Rechnung getragen, indem Bedingungen untersucht werden, unter denen Visualisierungsaufforderungen zu Leistungssteigerungen im Jahrgang 9 führen. Visualisierungen werden in Anlehnung an mathematikdidaktische Prozessanalysen in situations- und mathematikbezogene Skizzen eingeteilt. Es werden Wirkungen des Schülerwissens über geeignete bzw. ungeeignete Skizzen zur Situation und zum mathematischen Modell auf die Qualität von Visualisierungen und auf Leistungen untersucht. Dabei werden motivationale Lernvoraussetzungen berücksichtigt.

    Projektbeteiligte: Prof. Dr. Stanislaw Schukajlow-Wasjutinski, Prof. Dr. Claudia Leopold, Judith Blomberg, Jun.-Prof. Dr. Johanna Schönherr

  • Textverstehen im Mathematikunterricht unterstützen (Laufzeit: 2016-2022)

    Das Ziel des Projekts TeMo ist es, Lehramtsstudierenden frühzeitig im Studium eine reflektierte Praxiserfahrung zu ermöglichen. Inhaltlich setzen sich Lehramtsstudierende in Theorie und Praxis mit den Themen Textverstehen, Heterogenität und Modellieren im Mathematikunterricht auseinander. Dabei sind folgende Fragen zentral: Welche Heterogenitätsmerkmale der Lernenden sind im Fach Mathematik beim Modellieren und Textverstehen relevant? Wie können Lernende bei der Texterschließung zu realitätsbezogenen Problemstellungen unterstützt werden? Wie kann ein Strategietraining zum Textverstehen im Mathematikunterricht in der Praxis aussehen? Welches Potential haben Modellierungsaufgaben zur Binnendifferenzierung in heterogenen Lerngruppen?

    Eine Möglichkeit zur Binnendifferenzierung im Unterricht bieten offene Aufgaben (Leuders & Prediger, 2016). Am Beispiel von Modellierungsaufgaben (Jg. 9) werden im Seminar Möglichkeiten zur Förderung des Textverstehens besprochen und von den Studierenden im Unterricht erprobt. Dabei ist die Reflexion der Praxiserfahrung ein zentraler Bestandteil des Projekts. Die Praxiserfahrung wird anhand von Leitfragen reflektiert. In den Kooperationsschulen bekommen Studierende von teilnehmenden Lehrkräften Rückmeldung zu ihrem Unterricht.

    Das Seminar besteht aus drei Blöcken: Zuerst werden in einem einleitenden Theorieteil sprachliche Hürden bei der Bearbeitung von Modellierungsaufgaben thematisiert und Möglichkeiten zur methodischen Unterstützung der Schüler*innen aufgezeigt (Leiss & Tropper, 2014). Anschließend erfolgt ein zweiwöchiger Praxisblock (fünf bis sechs Unterrichtsstunden) in Kooperationsschulen, in dem die Aufgaben und Methoden von den Studierenden im Unterricht eingesetzt werden. Das Unterrichtsmaterial wird im Seminar zur Verfügung gestellt. Im dritten Block werden die Praxiserfahrungen im Seminar reflektiert.

    Projektbeteiligte: Prof. Dr. Stanislaw Schukajlow-Wasjutinski, Dr. Valentin Böswald