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dc.date.accessioned2007-01-19T09:02:34Z
dc.date.available2007-01-19T09:02:34Z
dc.date.issued2004
dc.identifier.isbn3-88120-393-1
dc.identifier.uriurn:nbn:de:hebis:34-2006092214718
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/2006092214718
dc.format.extent773401 bytes
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoger
dc.publisherFranzbecker, Hildesheimger
dc.publisherFranzbecker
dc.rightsUrheberrechtlich geschützt
dc.rights.urihttps://rightsstatements.org/page/InC/1.0/
dc.subjectStochastikunterrichtger
dc.subjectSekundarstufe Iger
dc.subjectSatz von Bayesger
dc.subjectBayessche Regelger
dc.subjectUnterrichtsmaterialger
dc.subjectanwendungsorientierte Aufgabenger
dc.subjectrealitätsnahe Aufgabenger
dc.subjectauthentische Problemeger
dc.subjectBewerten und Urteilen unter Unsicherheitger
dc.subject.ddc370
dc.subject.ddc510
dc.titleAuthentisches Bewerten und Urteilen unter Unsicherheit - Arbeitsmaterialien und didaktische Kommentare für den Themenbereich "Bayessche Regel" für den Stochastikunterricht der Sekundarstufe Iger
dc.typeTeil eines Buches
dcterms.abstractDie vorliegende Unterrichtsreihe basiert auf zwei grundlegenden Vorstellungen zum Lernen und Lehren von Wahrscheinlichkeitsrechnung für Anfänger in der Sekundarstufe I. Zum einen ist die grundsätzliche Überzeugung der Autoren, dass ein sinnvoller und gewinnbringender Unterricht in Stochastik über den aufwendigeren Weg möglichst authentischer und konkreter Anwendungen im täglichen Leben gehen sollte. Demzufolge reicht eine Einkleidung stochastischer Probleme in realistisch wirkende Kontexte nicht, sondern es sollte eine intensive Erarbeitung authentischer Problemstellungen, z.B. mit Hilfe von realen Medientexten, erfolgen. Die Schüler sollen vor allem lernen, reale Probleme mathematisch zu modellieren und gefundene mathematische Ergebnisse für die reale Situation zu interpretieren und kritisch zu diskutieren. Eine weitere Besonderheit gegenüber traditionellen Zugängen zur Wahrscheinlichkeitsrechnung basiert auf kognitionspsychologischen Ergebnissen zur menschlichen Informationsverarbeitung. Durch eine Serie von Studien wurde gezeigt, dass Menschen – und natürlich auch Schüler – große Probleme haben, mit Wahrscheinlichkeiten (also auf 1 normierte Maße) umzugehen. Als viel einfacher und verständnisfördernder stellte sich die kognitive Verarbeitung von Häufigkeiten (bzw. Verhältnissen von natürlichen Zahlen) heraus. In dieser Reihe wird deshalb auf eine traditionelle formale Einführung der Bayesschen Regel verzichtet und es werden spezielle, auf Häufigkeiten basierende Hilfsmittel zur Lösungsfindung verwendet. Die erwähnten Studien belegen den Vorteil dieser Häufigkeitsdarstellungen gegenüber traditionellen Methoden im Hinblick auf den sofortigen und insbesondere den längerfristigen Lernerfolg (vgl. umfassend zu diesem Thema C. Wassner (2004). Förderung Bayesianischen Denkens, Hildesheim: Franzbecker, http://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hebis:34-2006092214705). Die vorliegende Schrift wurde zuerst im Jahre 2004 als Anhang zur o.g. Schrift bei Franzbecker Hildesheim veröffentlicht. Der Verlag hat einer elektronischen Veröffentlichung in der KaDiSto-Reihe zugestimmt.ger
dcterms.accessRightsopen access
dcterms.bibliographicCitationIn: Wassner, Christoph: Förderung Bayesianischen Denkens - Kognitionspsychologische Grundlagen und didaktische Analysen. Hildesheim : Franzbecker, 2004.
dcterms.creatorWassner, Christoph
dcterms.creatorBiehler, Rolf
dcterms.creatorSchweynoch, Stefan
dcterms.creatorMartignon, Laura
dcterms.isPartOfKaDiSto ;; 5ger
dc.publisher.placeHildesheim
dc.subject.msc62Cxxeng
dc.subject.msc97Cxxeng
dc.subject.swdStochastikger
dc.subject.swdMathematikunterrichtger
dc.subject.swdSekundarstufe 1ger
dcterms.source.collectionFörderung Bayesianischen Denkens - Kognitionspsychologische Grundlagen und didaktische Analysen
dcterms.source.editorWassner, Christoph
dcterms.source.identifier3-88120-393-1
dcterms.source.pageinfoS. 1-41
dcterms.source.seriesKaDiStoger
dcterms.source.volume5ger


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