Entwicklung und Evaluation von Unterrichtsmaterial zu Data Science und mathematischer Modellierung mit Schülerinnen und Schülern

Sube, Maike; Walcher, Sebastian (Thesis advisor); Frank, Martin (Thesis advisor)

Aachen (2019) [Doktorarbeit]

Seite(n): 1 Online-Ressource (V, 349 Seiten) : Illustrationen, Diagramme

Kurzfassung

Die Lebenswelt von Schülerinnen und Schülern ist von Digitalisierung und Daten geprägt. Damit Lernende anwendungsbezogene Problemstellungen mit Hilfe von Daten lösen können, sind Kenntnisse über mathematische Modellierung und über Methoden aus dem Bereich Data Science notwendig. Letzteres ist aktuell nicht explizit in unterrichtlichen Vorgaben vorgesehen, allerdings sind erste Ideen in der didaktischen Forschung bereits zu finden. Um einen Beitrag zu diesem Diskurs zu leisten, werden in der Dissertation eine Entwicklung und Evaluation von Unterrichtsmaterial zu Data Science und mathematischer Modellierung mit Schülerinnen und Schülern an Fragestellungen zur "Datensicherheit in sozialen Netzwerken" und zu "evolutionären Abständen" verdeutlicht. Dazu wird Hintergrundwissen zu Data Science und mathematischer Modellierung vermittelt (Kap. 2). Kapitel 3 widmet sich der "Datensicherheit in sozialen Netzwerken" und Kapitel 4 den "evolutionären Abständen". In beiden Kapiteln werden fachliche Hintergründe und eine Beschreibung sowie eine didaktische Reflexion der Arbeitsmaterialien präsentiert. Zudem werden erste Erfahrungswerte aus Erprobungen der Materialien und ein Ausblick auf weitere Arbeitsschritte gegeben. Die Themen werden jeweils stoffdidaktisch aufbereitet: Bereits existierende Methoden und Modelle werden elementar dargestellt bzw. verknüpft, Aspekte von Data Science und mathematischer Modellierung herausgearbeitet sowie auf echte Daten angewendet und analysiert. Dies geschieht beim Thema Datensicherheit basierend auf einer Masterarbeit durch Erweiterung der Untersuchungen. Beim Thema Evolution wird die fachliche Arbeit neu vollzogen. Verschiedene Modelle zur Abstands- und Stammbaumerstellung werden miteinander zu einer umfassenden Modellierung verknüpft und aufbereitet. Die Ergebnisse der Anwendung auf echte Daten werden ausführlich evaluiert und die Modelle vor allem bezogen auf die Strukturierungen diskutiert. Dieser Teil der Arbeit richtet sich an Mathematik- und Biologieinteressierte auf Hochschulniveau. Er dient insbesondere Lehrkräften in Mathematik bzw. Biologie als Grundwissen für die Nutzung der dazu entwickelten Materialien. Das auf der fachlichen Arbeit aufbauende Unterrichtsmaterial wird anschließend vorgestellt und evaluiert. Das Thema Datensicherheit kann in einer Abiturprüfung für Mathematikleistungskurse und das Thema Evolution in einem Projekttag in Mathematik ab der 9. Klasse oder in Biologie auf Leistungskursniveau behandelt werden. Die Materialien zeigen eine Balance zwischen der Erfüllung von Rahmenbedingungen (z.B. Lehrpläne) und weiterer didaktischer Gütekriterien: Das Material kann als innovativ gesehen werden; die Problemstellungen sind authentisch, relevant und reichhaltig. Sie zeigen Data Science und mathematische Modellierung in sich ergänzender Form. Zudem können problemorientierte Konzepte erstellt werden, die aktiv und selbstständig von den Lernenden bearbeitet werden. Die Eignung der Konzepte für die Zielgruppen wird theoretisch durch Bezug auf Lehrpläne und praktisch durch Tests unterstützt.

Identifikationsnummern

  • REPORT NUMBER: RWTH-2019-10240

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