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Mathematisches Modellieren in einer digitalen Lernumgebung

Konzeption und Evaluation auf der Basis computergenerierter Prozessdaten

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  • 356 stron
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Lena Frenken untersucht in ihrer Studie die Auswirkungen einer digitalen Lernumgebung zum mathematischen Modellieren, die metakognitive Wissenselemente integriert. Im Mittelpunkt stehen die Entwicklung der Kompetenz im mathematischen Modellieren und das metakognitive Wissen darüber. Mit der Item Response Theory werden Personenfähigkeitsparameter ermittelt, die für bivariate und multivariate Analysen genutzt werden. Zudem werden explorative Regressionsanalysen durchgeführt, um Prädiktoren für die Entwicklung von Teilkompetenzen aus computergenerierten Prozessdaten zu identifizieren. Die Ergebnisse zeigen, dass selbstregulative und sprachliche Fähigkeiten sowie die Sicherheit im Umgang mit einer Dynamischen Geometriesoftware entscheidend für den Kompetenzerwerb sind. Diese Erkenntnisse haben weitreichende Konsequenzen für zukünftige Forschungsprojekte und die Schulpraxis. Die Studie umfasst eine Einleitung, Abschnitte zu mathematischer Kompetenz, mathematischem Modellieren, digitaler mathematischer Kompetenz, Metakognition, die Verknüpfung dieser Themen sowie die Herleitung der Forschungsfragen, den methodischen Rahmen, die Ergebnisse und einen abschließenden Ausblick.

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Mathematisches Modellieren in einer digitalen Lernumgebung, Lena Frenken

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Rok wydania
2022
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(miękka)
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Tytuł
Mathematisches Modellieren in einer digitalen Lernumgebung
Podtytuł
Konzeption und Evaluation auf der Basis computergenerierter Prozessdaten
Język
niemiecki
Rok wydania
2022
Oprawa
miękka
Liczba stron
356
ISBN13
9783658373290
Seria
Tagi
Opis
Lena Frenken untersucht in ihrer Studie die Auswirkungen einer digitalen Lernumgebung zum mathematischen Modellieren, die metakognitive Wissenselemente integriert. Im Mittelpunkt stehen die Entwicklung der Kompetenz im mathematischen Modellieren und das metakognitive Wissen darüber. Mit der Item Response Theory werden Personenfähigkeitsparameter ermittelt, die für bivariate und multivariate Analysen genutzt werden. Zudem werden explorative Regressionsanalysen durchgeführt, um Prädiktoren für die Entwicklung von Teilkompetenzen aus computergenerierten Prozessdaten zu identifizieren. Die Ergebnisse zeigen, dass selbstregulative und sprachliche Fähigkeiten sowie die Sicherheit im Umgang mit einer Dynamischen Geometriesoftware entscheidend für den Kompetenzerwerb sind. Diese Erkenntnisse haben weitreichende Konsequenzen für zukünftige Forschungsprojekte und die Schulpraxis. Die Studie umfasst eine Einleitung, Abschnitte zu mathematischer Kompetenz, mathematischem Modellieren, digitaler mathematischer Kompetenz, Metakognition, die Verknüpfung dieser Themen sowie die Herleitung der Forschungsfragen, den methodischen Rahmen, die Ergebnisse und einen abschließenden Ausblick.