Abstract:
Die Fähigkeit, Daten und Datendarstellungen kritisch zu interpretieren und darauf basierend Schlussfolgerungen zu ziehen, ist ein wesentlicher Bestandteil des Mathematikunterrichts und eine Schlüsselkompetenz unserer Zeit. Viele Lernende neigen jedoch dazu, eine Datenverteilung als eine Sammlung von Einzelwerten und nicht als eine konzeptionelle Einheit zu betrachten (lokale vs. globale Sicht auf die Datenverteilung). Solche Schwierigkeiten scheinen auch nach dem Statistikunterricht weiter zu bestehen. Im Vortrag wird eine Studie vorgestellt, die Eye-Tracking und Eye-Tracking Stimulated Recall Interviews methodisch kombiniert, um die visuelle Aufmerksamkeit und das statistische Denken von Schülerinnen und Schülern (N = 67 der Klassenstufen 4, 6 und 8) beim Vergleich von Datenverteilungen zu untersuchen. Es wird aufgezeigt, wie bestimmte Blickmuster mit typischen Strategien und Schwierigkeiten einhergehen. Zudem werden Einflüsse durch das Alter der Lernenden und ihrem bereichsspezifischen Vorwissen adressiert. In einem abschließenden Ausblick wird das aktuell laufende EU-Projekt „eye-teach-stats“ vorgestellt, welches auf schulbezogener Eye-Tracking-Forschung aufbaut. Im Projekt werden innovative Lehrmodule entwickelt, die sog. „Eye-Tracking-Vignetten“ nutzen. Diese Vignetten stellen typische Unterrichtssituationen dar und sollen Lehrkräfte dabei unterstützen, gängige statistische Vorstellungen und Schwierigkeiten von Lernenden in praxisnahen Kontexten zu diagnostizieren und gezielt zu fördern.