Messdaten auswerten lernen – besser argumentieren? Erste Ergebnisse
Ludwig, Tobias, Kardaş, Engin , Donner, Tim & Priemer, Burkhard
Beitrag auf der GDCP-Jahrestagung 2019
In verschiedenen Studien mit über 1500 Probanden haben wir untersucht, wie Lernende auf der Grundlage selbstständig erhobener, experimenteller Messdaten argumentieren (Ludwig, 2017; Ludwig & Priemer, 2012, 2013; Ludwig, Priemer & Lewalter 2014, 2015, 2016). Es konnte u. a. gezeigt werden, dass das Vorwissen ein eher rationales Argumentieren begünstigt und zum anderen ein adäquater Umgang mit Daten und Messunsicherheiten wichtig für das Lernen beim Experimentieren ist. Vor diesem Hintergrund ist es nun das Ziel, diese Ergebnisse in die Praxis zu transferieren. Dazu wurden zwei digitale Lernumgebungen zur Streuung von Messwerten und zum Vergleich von Mittelwerten entwickelt und in einem längsschnittlichen Design mit n = 75 SchülerInnen der Mittelstufe überprüft. Die Lernumgebungen ermöglichen es, dass Daten unterschiedlicher Qualität interaktiv „simuliert“ und ausgewertet werden können. Erste Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine gezielte Förderung im Umgang mit Messdaten zu adäquateren Argumentationen führt und sich dies wiederum lernförderlich in Experimentiersituationen auswirkt.
Referenz:
Ludwig, Tobias, Kardaş, Engin , Donner, Tim & Priemer, Burkhard (2020). Messdaten auswerten lernen – besser argumentieren? Erste Ergebnisse . In: S. Habig (Hrsg.), Naturwissenschaftliche Kompetenzen in der Gesellschaft von morgen. Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik, Jahrestagung in Wien 2019. (S. 118). Universität Duisburg-Essen
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