Advertisement

Mathematik erkunden und verstehen mit unterrichtsintegrierten Lern-Apps – Fachdidaktische Kriterien für die kognitive Aktivierung und Verstehensunterstützung

  • Timo LeudersEmail author
Chapter

Zusammenfassung

Apps als thematisch fokussierte und flexibel nutzbare Programme können als „Lern-Apps“ mit unterschiedlichen Funktionen in den Mathematikunterricht eingebunden werden. Im Entwicklungsforschungsprojekt KOSIMA wurden solche Lern-Apps vor allem in Form von interaktiven Simulationen in Erkundungsphasen entwickelt und erprobt. Dabei zeigt sich, wie solche Lern-Apps nicht nur hinsichtlich technischer, methodischer und allgemeindidaktischer Aspekte, sondern auch hinsichtlich fachdidaktischer Aspekte durchdacht werden müssen, damit sie zur Qualität der Prozesse und Ergebnisse der Lernumgebungen beitragen können. Für das KOSIMA-Unterrichtskonzept geht es dabei vor allem um die kognitive Aktivierung und Verstehensunterstützung beim Erkunden auf eigenen Wegen innerhalb genetischer, sinnstiftender Lernumgebungen. In diesem Beitrag werden drei konkrete Beispiele analysiert: Potenzdarstellungen in der wissenschaftliche Schreibweise, Modellierung mehrstufiger Zufallsversuche und der Satz des Pythagoras.

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  1. Barzel, B. (2012). Computeralgebra im Mathematikunterricht: ein Mehrwert – aber wann? Münster: WaxmannGoogle Scholar
  2. Barzel, B., Hußmann, S., Leuders, T. & Prediger, S. (2016). mathewerkstatt 9. Berlin: Cornelsen.Google Scholar
  3. Barzel, B., Leuders, T., Prediger, S. & Hußmann, S. (2013). Designing Tasks for Engaging Students in Active Knowledge Organization. In A. Watson, M. Ohtani, J. Ainley, J. Bolite Frant, M. Doorman, C. Kieran, A. Leung, C. Margolinas, P. Sullivan, D. Thompson, & Y. Yang (Eds.), ICMI Study 22 on Task Design (pp. 285-294). OxfordGoogle Scholar
  4. Bastian, J., & Aufenanger, S. (Eds.). (2016). Tablets in Schule und Unterricht: Forschungsmethoden und-perspektiven zum Einsatz digitaler Medien. Springer Verlag.Google Scholar
  5. Böcherer-Linder, K., Eichler, A. & Vogel, M. (2018). Die Formel von Bayes. Kognitionspsychologische Grundlagen und empirische Untersuchung zur Bestimmung von Teilmenge-Grundmenge-Beziehungen. Journal für Mathematikdidaktik, 39 (1), 127–146.Google Scholar
  6. Clark, R. C., & Mayer, R. E. (2016). E-learning and the science of instruction: Proven guidelines for consumers and designers of multimedia learning. John Wiley & Sons.Google Scholar
  7. Drijvers, P., Ball, L., Barzel, B., Heid, M. K., Cao, Y. & Maschietto, M. (2016). Uses of Technology in Lower Secondary Mathematics Education. Springer, Cham.Google Scholar
  8. Drollinger-Vetter, B. (2011). Verstehenselemente und strukturelle Klarheit: Fachdidaktische Qualität der Anleitung von mathematischen Verstehensprozessen im Unterricht. Münster: Waxmann.Google Scholar
  9. Hirsh-Pasek, K., Zosh, J. M., Golinkoff, R. M., Gray, J. H., Robb, M. B., & Kaufman, J. (2015). Putting education in “educational” apps: Lessons from the science of learning. Psychological Science in the Public Interest, 16(1), 3–34.Google Scholar
  10. Hußmann, S., Leuders, T., Prediger, S. & Barzel, B. (2011). Kontexte für sinnstiftendes Mathematiklernen (KOSIMA) – ein fachdidaktisches Forschungs- und Entwicklungsprojekt Beiträge zum Mathematikunterricht (pp. 419–422). Münster: WTM Verlag.Google Scholar
  11. Johnson, E. D., & Tubau, E. (2015). Comprehension and computation in Bayesian problem solving. Frontiers in psychology, 6(938), 1–19.Google Scholar
  12. Leuders, T. (2018). Vom Rechnen zum Beweisen – Konkrete Zugänge zum Satz des Pythagoras. Mathematik lehren 210, 24–28.Google Scholar
  13. Leuders, T. & Neumann, R. (2016). Von den Quarks bis ins Universum – Mit riesigen und winzigen Größen umgehen. In B. Barzel, S. Hußmann, T. Leuders, & S. Prediger (Eds.), mathewerkstatt 9 (pp. 25–44). Berlin: Cornelsen.Google Scholar
  14. Leuders, T., & Holzäpfel, L. (2011). Kognitive Aktivierung im Mathematikunterricht. Unterrichtswissenschaft, 39(3), 213–230.Google Scholar
  15. Leuders, T., & Prediger, S. (2016). Flexibel differenzieren und fokussiert fördern im Mathematikunterricht. Berlin: Cornelsen Scriptor.Google Scholar
  16. Leuders, T., Holzäpfel, L. & Storz, R. (2017). Verteilung von Jungen und Mädchen – Wahrscheinlichkeiten vorhersagen. In S. Hußmann, T. Leuders, S. Prediger, & B. Barzel (Eds.), mathewerkstatt 10 (pp. 5–25). Berlin: Cornelsen.Google Scholar
  17. Leuders, T., Hußmann, S., Barzel, B., & Prediger, S. (2011). „Das macht Sinn!“ Sinnstiftung mit Kontexten und Kernideen. Praxis der Mathematik in der Schule (37), 2–9.Google Scholar
  18. Meyer, M. & Voigt, J. (2008): Entdecken mit latenter Beweisidee – Analyse von Schulbuchseiten. Journal für Mathematik-Didaktik 29(2), 124–151.Google Scholar
  19. Plötzner, R., Leuders, T.,& Wichert, A. (2009). Lernchance Computer. Strategien für das Lernen mit digitalen Medienverbünden. Münster: Waxmann.Google Scholar
  20. Prediger, S., Glade, M. & Schmidt, U. (2011). Wozu rechnen wir mit Anteilen? Herausforderungen der Sinnstiftung am schwierigen Beispiel der Bruchoperationen. Praxis der Mathematik in der Schule, 53(37), 28–35.Google Scholar
  21. Renkl, A. (2014). Lernaufgaben zum Erwerb prinzipienbasierter Fertigkeiten: Lernende nicht nur aktivieren, sondern aufs Wesentliche fokussieren. Ralle B. u.a. (Hrsg.): Lernaufgaben entwickeln, bearbeiten und überprüfen – Ergebnisse und Perspektiven fachdidaktischer Forschung. Reihe: Fachdidaktische Forschungen Bd, 6, 12–22.Google Scholar
  22. Richter-Gebert, J., & Kortenkamp, U. H. (1999). The interactive geometry software Cinderella. Berlin: Springer.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019

Authors and Affiliations

  1. 1.Pädagogische Hochschule FreiburgFreiburgDeutschland

Personalised recommendations