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Henrik ossadnik

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 <hr>
 '''Henrik Ossadnik''' (Landau)<br />
-<span style="color:#0000FF">Titel</span>
+<span style="color:#0000FF">Hypothesentests verständnisorientiert unterrichten</span>
+Batanero und Kollegen bezeichnen Hypothesentests als das „missverstandenste, verwirrendste und missbrauchteste statistische Thema“ (Batanero et al. 1994). Untersuchungen haben zum Teil gravierende Fehlvorstellungen bei unterschiedlichsten Personengruppen beim Thema Hypothesentests festgestellt (Haller & Krauss 2002 ; Krishnan & Noraini 2015 ; Sotos et al. 2007). Gleichzeitig spielen sie als Standardverfahren der induktiven Statistik eine wichtige Rolle in den empirischen Wissenschaften. Woran liegt es, dass Hypothesentests inhaltlich nicht verstanden werden? Wie kann ein Stochastikunterricht aussehen, der dazu führt, dass Lernende die mathematischen Fachinhalte angemessen durchdringen und adäquate Vorstellungen aufbauen? Und um welche grundlegenden Vorstellungen handelt es sich dabei? Zur Beantwortung dieser Fragestellungen und der Konzeption geeigneter Unterrichtsmaterialien, die derartige Vorstellungen fördern, ist das Promotionsvorhaben in mehrere aufeinander aufbauende Phasen untergliedert.
+Als Grundlage und Bezugspunkt wird zunächst eine Konzeptualisierung des Grundvorstellunsgbegriffs mit seinen wichtigsten Eigenschaften erarbeitet (Roth & Siller 2016; Fahse 2022 ; Rembowski 2016 ; Roth & vom Hofe 2023).
+Anschließend werden in der ersten Phase auf Basis der Konzepte nach Salle & Clüver 2021 und Hußmann & Prediger 2016 in einem theoretisch fundierten Herleitungsprozess (prä-)normative Grundvorstellungen zum Hypothesentest herausgearbeitet (Roth & Siller 2016; Fahse 2022; Rembowski 2016). Erste Analysen haben die Vielschichtigkeit des Hypothesentests und die Komplexität der ihm zugrundeliegenden und ineinandergreifenden, Konstrukte (bspw. Zufallsvariable, Verteilungsfunktion, Signifikanzniveau oder Alternativ- und Nullhypothese) offenbart. In der Folge gestaltet es sich schwierig, den Hypothesentest in Form einer einzigen Vorstellung zu greifen. Stattdessen liegt die Vermutung nahe, dass unterschiedliche Vorstellungen zu den einzelnen Konstrukten miteinander vernetzt werden müssen, um Hypothesentests inhaltlich zu verstehen.
+Daher muss zunächst geklärt werden, welche zentralen Vorstellungen mindestens erforderlich sind, um einen mündigen Umgang mit Hypothesentests („Hypothesis Literacy“) aufzubauen. Genügt möglicherweise bereits eine Auswahl solcher Vorstellungen, um Hypothesentests und deren Ergebnisse für Fragestellungen wie „Ist die Münze fair“ oder einer alltagsrelevanteren Frage wie „Weniger Mädchen in Gorleben“ (Schäfer 2016) inhaltlich nachvollziehen und interpretieren zu können? Wenn ja, welche Vorstellungen sind notwendig und welche nicht? Lassen sich womöglich theoriegeleitet Verständnisebenen herausstellen, die jeweils aufeinander aufbauende Vorstellungen beinhalten?
+Das weitere Vorgehen strebt in Phase zwei zur empirischen Evaluation dieser minimal notwendigen Vorstellungen die Entwicklung einer verständnisorientierten Lernumgebung für Lernende der Sek II auf Basis der vorangegangenen Erkenntnisse an. Sie adressiert das vorstellungsbasierte Arbeiten und die Ausbildung ebenjener zuvor herausgestellten Vorstellungen zum Hypothesentest.
+Anschließend werden in Phase drei im Sinne einer Mixed-Methods-Auswertung die quantitativen und qualitativen Daten trianguliert. Sie werden aus der Bearbeitung der Lernumgebung, den dabei aufgezeichneten Gruppendiskussionen, einem angegliederten Pre-Post-Interventionsdesign, und nach der Bearbeitung geführten thinking-out-loud-Interviews gewonnen. Insgesamt soll damit einerseits die Minimalität, die Passung und die Tragfähigkeit der hergeleiteten Vorstellung evaluiert und gleichzeitig auch Aufschluss über einen mündigen Umgang mit Hypothesentests geliefert werden. Andererseits wird anhand des Hypothesentests ein Konzept zur Herleitung normativer Grundvorstellungen beschrieben, welches in Zukunft weiterentwickelt werden kann.
+Infolge des aktuellen Forschungsstands wird im Vortrag die Idee eines mündigen Umgang mit Hypothesentest und die Möglichkeit einer empirischen Evaluation detailliert diskutiert.
+Literatur
+<br/>Batanero, C., Godino, J.D., Vallecillos, A., Green, D.R., & Holmes, P. (1994). Errors and difficulties in understanding elementary statistical concepts. International Journal of Mathematical Education in Science and Technology, 25(4), 527-547.
+<br/>Fahse, C. (2022). Materialien zum Grundvorstellungsbegriff: Sichtung ausgewählter Literatur und ein weiterer Vorschlag zur Begriffsklärung. https://cloud.uni-landau.de/index.php/s/rKjbGAZLJkrrG5w
+<br/>Haller, H., & Kraus, S. (2002). Misinterpretations of significance: A problem students share with their teachers? Methods of Psychological Research, 7(1), 1-20.
+<br/>Hußmann, S., Prediger, S. (2016). Specifying and Structuring Mathematical Topics. Journal für Mathematik-Didaktik, 37 (Supplement 1), 33–67. https://doi.org/10.1007/s13138-016-0102-8
+<br/>Rembowski, V. (2016). Eine semiotische und philosophisch-psychologische Perspektive auf Begriffsbildung im Geometrieunterricht. Begriffsfeld, Begriffsbild und Begriffskonvention und ihre Implikationen auf Grundvorstellungen. Dissertation, Universität Saarbrücken.
+<br/>Roth, J. & Siller, H.-S. (2016). Bestand und Änderung − Grundvorstellungen entwickeln und nutzen. Mathematik lehren, 199, 2-9.
+<br/>Roth, J. & vom Hofe, R. (2023). Verständnisvoll lernen – Grundvorstellungen vernetzen und Verständnisanker nutzen. Mathematik lehren, 236, 6-9.
+<br/>Salle, A., Clüver, T. (2021). Herleitung von Grundvorstellungen als normative Leitlinien – Beschreibung eines theoriebasierten Verfahrensrahmens. Journal für Mathematik-Didaktik, 42(2), 553-580. https://doi.org/10.1007/s13138-021-00184-5
+<br/>Schäfer, A. (2016). Weniger Mädchen in Gorleben – Statistische Signifikanz verstehen. Mathematik lehren, 197, 40-44.
-[abstract folgt]
 === Teilnehmerliste ===