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Mathematisches Modellieren in einer digitalen Lernumgebung

Über Mathematisches Modellieren in einer digitalen Lernumgebung

Lena Frenken untersucht in der Studie, welche im Rahmen des eigens initiierten Projekts Modi ¿ Modellieren digital durchgeführt wurde, die Auswirkungen einer digitalen Lernumgebung zum mathematischen Modellieren mit metakognitiven Wissenselementen. Dabei stehen die Kompetenzentwicklung des mathematischen Modellierens sowie die Entwicklung des metakognitiven Wissens über mathematisches Modellieren im Fokus der Analysen. Mithilfe der Item Response Theory werden Personenfähigkeitsparameter ermittelt, die hinzugezogen werden können, um bivariate sowie multivariate Analysen durchzuführen. Außerdem werden explorative Regressionsanalysen beschrieben, mit deren Hilfe Prädiktoren für die Entwicklung der Teilkompetenzen mit aus den computergenerierten Prozessdaten extrahierten Variablen ermittelt werden. Es zeigt sich, dass für den Kompetenzerwerb selbstregulative sowie sprachliche Fähigkeiten und die Sicherheit im Umgang mit einer eingebetteten Dynamischen Geometriesoftware äußerst relevant sind. Daraus können Konsequenzen für weitere Forschungsprojekte sowie für die Schulpraxis hergeleitet werden, die von hoher Relevanz sind.

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  • Sprache:
  • Deutsch
  • ISBN:
  • 9783658373290
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 356
  • Veröffentlicht:
  • 20 Mai 2022
  • Ausgabe:
  • 22001
  • Abmessungen:
  • 148x20x210 mm.
  • Gewicht:
  • 461 g.
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Beschreibung von Mathematisches Modellieren in einer digitalen Lernumgebung

Lena Frenken untersucht in der Studie, welche im Rahmen des eigens initiierten Projekts Modi ¿ Modellieren digital durchgeführt wurde, die Auswirkungen einer digitalen Lernumgebung zum mathematischen Modellieren mit metakognitiven Wissenselementen. Dabei stehen die Kompetenzentwicklung des mathematischen Modellierens sowie die Entwicklung des metakognitiven Wissens über mathematisches Modellieren im Fokus der Analysen. Mithilfe der Item Response Theory werden Personenfähigkeitsparameter ermittelt, die hinzugezogen werden können, um bivariate sowie multivariate Analysen durchzuführen. Außerdem werden explorative Regressionsanalysen beschrieben, mit deren Hilfe Prädiktoren für die Entwicklung der Teilkompetenzen mit aus den computergenerierten Prozessdaten extrahierten Variablen ermittelt werden. Es zeigt sich, dass für den Kompetenzerwerb selbstregulative sowie sprachliche Fähigkeiten und die Sicherheit im Umgang mit einer eingebetteten Dynamischen Geometriesoftware äußerst relevant sind. Daraus können Konsequenzen für weitere Forschungsprojekte sowie für die Schulpraxis hergeleitet werden, die von hoher Relevanz sind.

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