Symbolisch-mathematisches Modellieren in der Physikalischen Chemie
Komor, Ines, Vorst, Helena van , Sumfleth, Elke, Roelle, Julian & Hasselbrink, Eckart
Beitrag auf der GDCP-Jahrestagung 2019
Symbolisch-mathematisches Modellverständnis beschreibt die Fähigkeiten, die zum erfolgreichen Modellieren in der Chemie nötig sind. Wesentliche Schritte sind das Erfassen des chemischen Problems, die Mathematisierung und das mathematische Arbeiten. Symbolisch-mathematisches Modellieren spielt insbesondere beim Lösen physikalisch-chemischer Aufgaben eine wichtige Rolle. Daraus ergeben sich die Untersuchung des Einflusses des symbolisch-mathematischen Modellverständnisses auf Leistungen in der Physikalischen Chemie und die Verbesserung dieser Studienleistungen als zentrale Ziele dieses Projekts. Dazu wurde ein Test zur Diagnose sowie ein beispielbasiertes Training zur Förderung des symbolisch-mathematischen Modellverständnisses entwickelt. Neben Strategien zum Lösen von Modellierungsaufgaben werden in diesem Training Fachinhalte aus der Physikalischen Chemie und relevante mathematische Arbeitsweisen vermittelt. Die Evaluation des Trainings erfolgt im Rahmen einer Interventionsstudie im prä-post-Kontrollgruppendesign.
Referenz:
Komor, Ines, Vorst, Helena van , Sumfleth, Elke, Roelle, Julian & Hasselbrink, Eckart (2020). Symbolisch-mathematisches Modellieren in der Physikalischen Chemie. In: S. Habig (Hrsg.), Naturwissenschaftliche Kompetenzen in der Gesellschaft von morgen. Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik, Jahrestagung in Wien 2019. (S. 888). Universität Duisburg-Essen
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