Authors: | Schadl, Constanze Lindmeier, Anke |
Title: | Digitales Testen am Beispiel des proportionalen Schließens auf dem Prüfstand |
Language (ISO): | de |
Abstract: | Umfassender Evidenz zufolge sagen Fähigkeiten zum proportionalen Schließen Lernerfolg in der Bruchrechnung vorher (Schadl, 2020). Bruchrechenfähigkeiten prädizieren wiederum schulischen und beruflichen Erfolg (Siegler et al., 2012). In der Literatur wird der Zusammenhang zwischen den Fähigkeiten zum proportionalen Schließen und Bruchrechenfähigkeiten häufig mit Prädiktionsmodellen beschrieben (z.B. Hansen et al., 2015), welche keine differenzierte Beschreibung über ein „mehr ist besser“ hinaus erlauben. In jüngster Zeit beschreibt Schadl (2020) diese Zusammenhänge auf Grundlage von IRT-skalierten Stufenmodellen über die Linearität hinaus. Diese Befunde basieren jedoch auf papierbasierten Testungen, sodass sie im praktischen Schulkontext bislang noch kaum nutzbar sind. Hinderlich ist hier vor allem die hohe Material- und Auswertungsintensität. Diesbezüglich bieten digitale Tests hohes Potential. Gleichzeitig wird ein solcher Unterricht als lernwirksam betrachtet, in dem Lerngelegenheiten adaptiv auf Lern- und Leistungsentwicklungen abgestimmt sind. Daher erweist sich im Speziellen die Diagnostik von Lernverläufen als zentraler, aber auch herausfordernder Bestandteil von Lehrkräfteprofession. Fuchs (2004) postuliert im Kontext von Lernverlaufsdiagnostik, zuerst die psychometrische Qualität der Instrumente zu prüfen, bevor Leistungsentwicklungen und in einer weiteren Phase die praktische Nutzbarkeit durch Lehrkräfte untersucht werden. Für die Validierung von Lernverlaufsskalierungen gelten IRT-basierte Raschskalierungen als gängiges Verfahren (Lobato & Walters, 2017). Im Bruchrechenkontext fehlen bisher digitale Tests für Lernverlaufsmessungen. Der vorliegende Beitrag fokussiert daher am Beispiel eines digitalen Tests zum proportionalen Schließen zunächst einmal die Prüfung der psychometrischen Qualität. |
Subject Headings: | Proportionalität Bruchrechnung Digitalisierung Lernverlaufsdiagnostik IRT-Skalierung Sek I Algebra Digitalisierung & Mathematik Arithmetik |
URI: | http://hdl.handle.net/2003/41554 http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-23397 |
Issue Date: | 2023 |
Provenance: | Gesellschaft für Didaktik der Mathematik |
Is part of: | Beiträge zum Mathematikunterricht 2022 |
Appears in Collections: | 2022 |
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