Visuelle Aufmerksamkeit und Statistisches Denken beim Verteilungsvergleich: Eine Eye-Tracking Studie

Schreiter, Saskia; Vogel, Markus

Visuelle Aufmerksamkeit und Statistisches Denken beim Verteilungsvergleich: Eine Eye-Tracking Studie

dc.contributor.author	Schreiter, Saskia
dc.contributor.author	Vogel, Markus
dc.date.accessioned	2023-06-07T13:47:31Z
dc.date.available	2023-06-07T13:47:31Z
dc.date.issued	2023
dc.description.abstract	Aufgaben, die einen Vergleich von Datenverteilungen beinhalten, stellen in der Schule eine motivierende Lerngelegenheit dar, um statistisches Denken anzubahnen bevor formale Verfahren der Inferenzstatistik bekannt sind (Konold & Higgins, 2003). Zahlreiche Forschungsarbeiten untersuchten, welche Vorstellungen Schüler*innen von Datenverteilungen haben und welche Merkmale von Verteilungen (z. B. Zentrum, Streuung, Form) sie anführen, um eine getroffene Entscheidung in Bezug auf den Verteilungsvergleich zu begründen (z. B. Bakker & Gravemeijer, 2004; Ben-Zvi, 2004). Wenig bekannt ist hingegen über zugrundeliegende Wahrnehmungs- und Aufmerksamkeitsprozesse, die stattgefunden haben, bevor eine Entscheidung zum Verteilungsvergleich getroffen wurde. Diese werden in der hier vorgestellten Studie adressiert und potenzielle Zusammenhänge zum statistischen Denken von Lernenden untersucht.	de
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2003/41565
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-23408
dc.language.iso	de	de
dc.publisher	Gesellschaft für Didaktik der Mathematik
dc.relation.ispartof	Beiträge zum Mathematikunterricht 2022
dc.subject	Verteilungsvergleich	de
dc.subject	Statistisches Denken	de
dc.subject	Eye-Tracking	en
dc.subject	Grundschule	de
dc.subject	Sek I	de
dc.subject	Digitalisierung & Mathematik	de
dc.subject	Stochastik	de
dc.subject.ddc	510
dc.title	Visuelle Aufmerksamkeit und Statistisches Denken beim Verteilungsvergleich: Eine Eye-Tracking Studie	de
dc.type	Text	de
dc.type.publicationtype	conferenceObject	de
dcterms.accessRights	open access
eldorado.secondarypublication	false	de

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