Projektübersicht
In diesem Projekt werden Lehrkräftefortbildungen zur Erkennung und Nutzung typischer Fehlvorstellungen beim Rechnen in der Grundschule entwickelt. Diese Fortbildungen nutzen digitale Tools wie Simulationen und werden forschungsbasiert weiterentwickelt.
Das Ziel des Projekts ist es, die Zusammenhänge zwischen Bruchzahl- und Algebrawissen zu untersuchen, um das Verständnis der Beziehungen zwischen numerischen und nicht-numerischem Denken beim Lernen zu verbessern.
Das Projekt untersucht die Lern- und Transfereffekte von Schülern beim Aufbau von Größenvorstellungen für Brüche. Hierbei werden Verhaltens- und neuronale Daten mittels funktioneller Magnet-Resonanz-Tomographie (fMRT) erfasst.
Das Projekt untersucht die wahrgenommenen Herausforderungen, die praktizierende Lehrkräfte beim Unterrichten von Statistik erleben. Der Fokus liegt dabei auf den affektiven Merkmalen der Lehrkräfte und ihrem statistischen Fachwissen. Das Ziel ist, Erkenntnisse zu gewinnen, um das Lehramtsstudium in diesem Bereich zu verbessern.
Das Projekt untersucht die Diagnoseprozesse von Lehrkräften in einer aufgabenbasierten Simulation. Korrekte Diagnosen sind notwendig, um Fördermaßnahmen und adaptives Unterrichten zu ermöglichen. Das Projekt soll dazu beitragen, Diagnoseprozesse bei angehenden und praktizierenden Lehrkräften auf hochauflösender Ebene zu beschreiben.
Das Projekt untersucht den Einsatz des digitalen Schulbuchs ALICE im Unterricht und den Zusammenhang mit dem Professionswissen der Lehrkräfte. Ziel ist es, Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie digitale Medien sinnvoll im Unterricht eingesetzt werden können und welches Wissen dafür notwendig ist.
Das Projekt FracVisET untersucht verschiedene Arten von Visualisierungen für Brüche und deren Eignung, um Schülerinnen und Schüler beim Aufbau von Größenvorstellungen für Bruchzahlen zu unterstützen. Dabei wird unter anderem die Blickbewegung mit Eye-Tracking gemessen, um Rückschlüsse auf kognitive Verarbeitungsprozesse zu ermöglichen.
In diesem Projekt wird die Rolle von individuellen und aufgabenbezogenen Merkmalen auf die Qualität und den Prozess von Urteilen zu Mathematikaufgaben von Personen mit unterschiedlichem Wissen und Erfahrung untersucht. Dabei werden neben verbalen Äußerungen auch Blickbewegungen mit Eye-Tracking erfasst. Die Ergebnisse könnten Hinweise für gezielte Maßnahmen zur Förderung diagnostischer Kompetenzen in der Aus- und Fortbildung geben.
Das Projekt untersucht den Einfluss von Situationseigenschaften auf die diagnostischen Urteilsprozesse von Lehrkräften bezüglich Fehlvorstellungen im Bereich Brüche. Dabei werden Informationen aus Schülerlösungen und fachdidaktischem Wissen genutzt und die Informationsverarbeitung durch episodische Erfahrungen und Zeitdruck beeinflusst. Die Urteilsprozesse werden durch Lautes Denken und Eye-Tracking erfasst.
RocketTutor ist ein intelligentes Tutorensystem, das personalisierte Lernpfade und Lerninhalte auf Grundlage von Web Analytics erstellt, um Schülerinnen und Schüler bei der Vorbereitung auf das Mathematikabitur unterstützt.
