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Theresa Büchter: Unterschied zwischen den Versionen
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*Büchter, T., Steib, N., [[Katharina Böcherer-Linder|Böcherer-Linder, K.]], [[Andreas Eichler|Eichler, A.]], [[Stefan Krauss|Krauss, S.]], [[Karin Binder|Binder, K.]] & [[Markus Vogel|Vogel, M.]] (2022). Designing Visualisations for Bayesian Problems According to Multimedia Principles. <i>Education Sciencses, 12</i>(11), 739. https://doi.org/10.3390/educsci12110739 | |||
== Arbeitsgebiete == | == Arbeitsgebiete == | ||
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* Visualisierungen bedingter Wahrscheinlichkeiten | * Visualisierungen bedingter Wahrscheinlichkeiten | ||
* Förderung statistischen Denkens | * Förderung statistischen Denkens | ||
* Förderung Bayesianischen Denkens | |||
* Interdisziplinäres Verständnis und Förderung von Risikokompetenz | |||
== Projekte == | == Projekte == | ||
<!-- Auflistung der Forschungsprojekte, mit [[...]] verweisen! --> | <!-- Auflistung der Forschungsprojekte, mit [[...]] verweisen! --> | ||
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[//bayesianreasoning.de/br_simint.html/ siMINT] - BMBF-Projekt zur Förderung von Risikokompetenz mit Hilfe von Simulationen | |||
== Mitgliedschaften == | == Mitgliedschaften == | ||
Aktuelle Version vom 26. Oktober 2022, 12:06 Uhr
Wissenschaftliche Mitarbeiterin Theresa Büchter.
Universität Kassel.
E-Mail
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Kurzvita
- seit 2020: Wissenschaftliche Mitarbeiterin der Universität Kassel bei Andreas Eichler
- 2019-2020: Teaching Assistant an der Carleton University, Ottawa, ON Canada
- 2014-2019: Studium Gymnasiallehramt an der Universität Würzburg (Fächer: Mathematik, Englisch, Schulpsychologie), Abschluss: Staatsexamen
- 2012-2014: Studium Psychologie an der Universität Würzburg, Abschluss: Bachelor of Science
- 2011: Abitur in Kempten
Veröffentlichungen
- Büchter, T., Eichler, A., Steib, N., Binder, K., Böcherer-Linder, K., Krauss, S. & Vogel, M. (2022). How to Train Novices in Bayesian Reasoning. Mathematics, 10(9), 1558. https://doi.org/10.3390/math10091558
- Büchter, T., Steib, N., Böcherer-Linder, K., Eichler, A., Krauss, S., Binder, K. & Vogel, M. (2022). Designing Visualisations for Bayesian Problems According to Multimedia Principles. Education Sciencses, 12(11), 739. https://doi.org/10.3390/educsci12110739
Arbeitsgebiete
- Visualisierungen bedingter Wahrscheinlichkeiten
- Förderung statistischen Denkens
- Förderung Bayesianischen Denkens
- Interdisziplinäres Verständnis und Förderung von Risikokompetenz
Projekte
TrainBayes - DFG-Projekt zur Förderung statistischen Denkens und der Risikoeinschätzung unter MedizinerInnen und JuristInnen
siMINT - BMBF-Projekt zur Förderung von Risikokompetenz mit Hilfe von Simulationen
Mitgliedschaften
- Mitglied der Nachwuchsvertretung der GDM, seit 2021
- Mitglied des Arbeitskreis Stochastik, seit 2021
- Mitglied des khdm (Kompetenzzentrum Hochschuldidaktik Mathematik), seit 2020
- Mitglied der GDM (Gesellschaft für Didaktik der Mathematik), seit 2020