Identifikation von Heurismen mithilfe von Eye-Tracking: eine explorative Studie

Abstract

Beim mathematischen Problemlösen geht es um die Bearbeitung von Aufgaben, für die den Problemlöser*innen keine Algorithmen oder Routinen bekannt sind (vgl. Rott, 2018). Gefragt sind stattdessen (math.) Intuition und der Einsatz von Problemlösestrategien bzw. Heurismen, die helfen können, das Problem besser zu verstehen, sowie Ideen zu seiner Lösung und zur Begründung einer Lösung zu finden bzw. zu entwickeln (ebd.). Da es sich bei intuitiven Ideen und dem Einsatz von Heurismen um kognitive Aktivitäten handelt, stoßen eine empirische Identifikation und Erforschung ebendieser schnell an die bekannten Grenzen: Eine Rekonstruktion rein aus Produkten, d. h. schriftlichen Problembearbeitungen, bedeutet Interpretation und teilweise Spekulation. Eine Analyse von beobachteten Prozessen beruht, um an die Gedankenwelt der Problemlöser*innen heranzukommen, in der Regel auf lautem Denken, Partnergesprächen oder unterbrechenden Interviewfragen. All dies kann Denkprozesse stören und nimmt damit Einfluss auf die jeweiligen Problemlöseprozesse. Bei nachgelagerten (stimulated recall) Interviews wird der Prozess zwar nicht unterbrochen, es ist aber nicht sichergestellt, dass die interviewten Personen sich an entsprechende Gedanken aus dem Prozess (unverfälscht) erinnern können. Im vorliegenden Beitrag möchten wir daher eine – in der mathematikdidaktischen Forschung, vor allem aber in der Forschung zum Problemlösen – relativ neue Methode erproben und kritisch reflektieren: die Interpretation von Prozessen mittels Eye-Tracking (ET) erhobenen Daten. Hierfür schlagen wir auch neue Begriffe in Bezug auf Heurismen vor.