Präferenzen bei Visualisierungen von Bayesianischen Aufgaben - eine Eyetracking-Studie

Das Lösen Bayesianischer Aufgaben erfordert das anspruchsvolle Umgehen mit bedingten Wahrscheinlichkeiten, was häufig mit Schwierigkeiten und fehlerhaften Schlussfolgerungen verbunden ist. Es gibt zahlreiche empirisch gestützte didaktische Ansatzpunkte, wie Bayesianisches Denken gefördert werden kann, bspw. indem die statistischen Informationen im Häufigkeits- statt im Wahrscheinlichkeitsformat präsentiert werden. Hinsichtlich der zusätzlichen Unterstützung durch Visualisierungen wie Vierfeldertafeln oder Baumdiagramme gibt es jedoch noch Forschungsdesiderate. So ist bspw. noch unklar, ob und welche Visualisierungen gegenüber rein textuellen Darstellungen überhaupt bevorzugt werden. Die vorliegende Studie untersucht solche Präferenzen mittels der Methoden Eyetracking und Think-aloud.

Schlagwörter

Fachgebiet (DDC)

510 - Mathematik
370 - Erziehung, Schul- und Bildungswesen

Projekt

Veranstaltung

57. Jahrestagung der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik

Startdatum der Ausstellung

Enddatum der Ausstellung

Startdatum der Konferenz

04.03.2024

Enddatum der Konferenz

08.03.2024

Datum der letzten Prüfung

ISBN

978-3-95987-277-5
978-3-95987-278-2

ISSN

Sprache

Deutsch

Während FHNW Zugehörigkeit erstellt

Ja

Zukunftsfelder FHNW

Publikationsstatus

Veröffentlicht

Begutachtung

Keine Begutachtung

Open Access-Status

Closed

Lizenz

Zitation

Sirock, J., Vogel, M., Bruckmaier, G., & Krauss, S. (2024). Präferenzen bei Visualisierungen von Bayesianischen Aufgaben - eine Eyetracking-Studie. In P. Ebers, F. Rösken, B. Barzel, A. Büchter, F. Schacht, & P. Scherer (eds.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2024 (pp. 1349–1352). WTM. https://doi.org/10.37626/GA9783959872782.0

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