Ein quantitativer empirischer Vergleich 14 verschiedener Visualisierungsformate zu Bayesianischen Aufgaben

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dc.contributor.authorBinder, Karin
dc.contributor.authorRößner, Michael
dc.contributor.authorBüchter, Theresa
dc.contributor.authorEichler, Andreas
dc.contributor.authorSteib, Nicole
dc.date.accessioned2025-11-17T16:41:13Z
dc.date.available2025-11-17T16:41:13Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractBayesianische Aufgaben, in denen bedingte Wahrscheinlichkeiten eine zentrale Rolle einnehmen, werden häufig falsch gelöscht. Es ist bekannt, dass 1) natürliche Häufigkeiten (z.B. „80 von 100 Erkrankten erhalten ein positives Testergebnis“) statt Wahrscheinlichkeiten und 2) manche Visualisierungen die Lösungsfindung unterstützen. Jedoch gibt es uneinheitliche Befunde bezüglich des Vergleichs von Visualisierungen und es steht die Frage im Raum, ob Anteile besser verstanden werden als Wahrscheinlichkeiten. Diese Fragen werden im Rahmen des DFG-Projekts FehlBa in einer Studie mit 2400 beantwortet.de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2003/44160
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.17877/DE290R-25928
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Didaktik der Mathematik
dc.relation.ispartofBeiträge zum Mathematikunterricht 2025
dc.relation.ispartofseriesBeiträge zum Mathematikunterricht; 58
dc.subjectStochastikde
dc.subjectDarstellende
dc.subjectSekundarstufe II allgemeinbildendde
dc.subjectHochschulede
dc.subjectLernumgebungende
dc.subjectDarstellungen und Vorstellungende
dc.subjectQuantitative Studiede
dc.subject.ddc510
dc.titleEin quantitativer empirischer Vergleich 14 verschiedener Visualisierungsformate zu Bayesianischen Aufgabende
dc.typeText
dc.type.publicationtypeConferencePaper
dcterms.accessRightsopen access
eldorado.dnb.deposittrue
eldorado.secondarypublicationfalse

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