New PDF release: Statistisch denken und forschen lernen mit der Software

By Daniel Frischemeier

ISBN-10: 3658153229

ISBN-13: 9783658153229

ISBN-10: 3658153237

ISBN-13: 9783658153236

Daniel Frischemeier entwickelt eine Lehrveranstaltung für Lehramtsstudierende der Mathematik (für Grund-, Haupt-, genuine- 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 review 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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Dennoch sind Lernende verleitet, Einzelfälle abzuleiten. Ebenso stellen die im Boxplot ablesbaren Dichteunterschiede in den Daten eine Hürde für Lernende dar. Die Situation, dass „bei einer schmaleren Box, die Daten in diesem Intervall umso dichter liegen“ stellt sich für viele Lernende als kognitive Herausforderung dar. , 2005) Ähnliches stellt auch Biehler (1997a, 37-38) fest: „Gravierender sind die Probleme im Boxplot, wo abweichende Graphikkonventionen angewendet werden, die offensichtlich nicht genügend im Unterricht reflektiert wurden.

Typ2: Explorative Fragestellungen: Welche Unterschiede/Gemeinsamkeiten können identifiziert werden? Typ3: Hypothesen-gestützte Fragestellungen: Ist das arithmetische Mittel in Gruppe 1 größer als in Gruppe 2? Tendieren Jungen dazu mehr Zeit pro Woche in Stunden am PC zu verbringen als Mädchen? Konold et al. ”) Für eine genauere Unterscheidung siehe Biehler (2001, 98). ”)” (vgl. Konold et al. 1997, 7) Im Folgenden befassen wir uns ausschließlich mit Vergleichen vom Szenario 2. Wie Rossman et al.

Lem et al. 2014, 1) Wie oben schon erwähnt, bietet der Boxplot eine ganzheitliche Sicht auf Daten an, da er aus den fünf Tukey´schen Zahlen konstruiert wird. Dennoch sind Lernende verleitet, Einzelfälle abzuleiten. Ebenso stellen die im Boxplot ablesbaren Dichteunterschiede in den Daten eine Hürde für Lernende dar. Die Situation, dass „bei einer schmaleren Box, die Daten in diesem Intervall umso dichter liegen“ stellt sich für viele Lernende als kognitive Herausforderung dar. , 2005) Ähnliches stellt auch Biehler (1997a, 37-38) fest: „Gravierender sind die Probleme im Boxplot, wo abweichende Graphikkonventionen angewendet werden, die offensichtlich nicht genügend im Unterricht reflektiert wurden.

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Statistisch denken und forschen lernen mit der Software TinkerPlots by Daniel Frischemeier


by Christopher
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