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Frühjahrestagung des GDM Arbeitskreises Affekt, Motivation und Beliefs

Am 21. Und 22.03.2024 findet die diesjährige Frühjahrestagung des Arbeitskreises Affekt, Motivation und Beliefs am Campus Golm der Universität Potsdam statt. Neben eingeladenen Vorträgen (Titel und Abstracts werden noch ergänzt) wird es auch eine Postersession geben.

Das genaue Programm wird in Kürze hier bekannt gegeben.

Wir beginnen am 21.03. gegen 13 Uhr und beenden die Tagung am 22.03. ebenfalls gegen 13 Uhr. Die Tagungsgebühren (für Verpflegung in den Kaffeepausen) werden ca. 20 € betragen und vor Ort entrichtet.

Für Alle, die vorher bereits an der GEBF in Potsdam teilnehmen, bieten wir am 21.03. vormittags eine Stadtführung  an. Je nach Teilnehmendenzahl belaufen sich die Kosten für die Führung auf maximal 20 €. Zudem findet am 21.03. ein gemeinsames Abendessen (Selbstzahler) im Restaurant Seerose statt. Bitte geben Sie bei Ihrer Anmeldung an, ob Sie an Stadtführung und/oder Abendessen teilnehmen möchten.

Programmübersicht für Donnerstag, 21.03.2024

Ab 12:00

Ankommen und ggf. gemeinsamer Mensabesuch

13:30 – 14:30

Begrüßung/Organisatorisches/Vorstellungsrunde

14:30 – 15:30

Vortrag Menzel et al.

15:30 – 16:00

Kaffeepause

16:00 – 17:00

Vortrag Krawitz

17:00 – 18:00

Vortrag Quarder et al.

Ab 19:00

Abendessen (Seerose)

Programmübersicht für Freitag, 22.03.2024

Ab 8:30Ankommen und Begrüßung
9:00 – 10:00Vortrag Dilling

10:00 – 11:00

Postersession + Kaffeepause

11:00 – 11:30

Diskussionsrunde: Modellierung und Affekt

11:30 – 12:00

Angelegenheiten des AK und Abschluss

Ab 12:00

Ggf. gemeinsamer Mensabesuch

 

Vorträge

Das Projekt Ex2MoMa – Wie beeinflussen Experimente beim Modellieren die Motivation der Schüler*innen?

Marielena Menzel, Michael Jonscher, Stefanie Rach, Sebastian Geisler

Das Projekt untersucht die Förderung von Modellierungskompetenzen und Motivation durch die Kombination von Modellierungsaufgaben und Experimentieren. In einer Interventionsstudie wurde untersucht, inwiefern Modellierungsaufgaben mit Experimenten die Wertüberzeugungen der Schüler*innen gegenüber Mathematik besser fördern als klassische Modellierungsaufgaben. Darüber hinaus wurde untersucht, inwiefern situationale Wertüberzeugungen beim Bearbeiten von Modellierungsaufgaben die Entwicklung der stabilen mathematikbezogenen Wertüberzeugungen beeinflussen.

 

Sind selbstentwickelte Aufgaben interessanter? – Effekte von Problem Posing und Aufgabeneigenschaften selbstentwickelter Aufgaben auf Leistung und Interesse von Lernenden

Janina Krawitz

Problem Posing - das Entwickeln eigener Aufgaben - gilt als wirksame Unterrichtsmethode, um die Motivation von Lernenden zu steigern. Es gibt jedoch kaum Forschung, die den Zusammenhang zwischen den Eigenschaften selbstentwickelter Aufgaben und affektiv-motivationalen Variablen wie dem Interesse von Schüler*innen untersucht. In dem Vortrag wird eine Studie mit 210 Neunt- und Zehntklässlern vorgestellt. Ein zentrales Ziel der Studie war es, zu untersuchen, ob das Entwickeln eigener Aufgaben einen positiven Effekt auf die Leistung und das Interesse am Lösen der Aufgaben hat. Des Weiteren wurde analysiert, ob Aufgabeneigenschaften der selbstentwickelten Aufgaben im Zusammenhang mit dem Interesse stehen und ob sich dies bei Schüler*innen mit verschiedenen mathematischen Leistungsniveaus unterscheidet. Ein Ergebnis der Studie ist, dass bestimmte Eigenschaften selbstentwickelter Aufgaben wie ein authentischer Realitätsbezug insbesondere für leistungsschwächere Schüler*innen motivationssteigernd sind.

 

Kompetenzerleben, Autonomieerleben und ihre Wechselwirkungen: Die Bedeutung von Unterricht mit offenen Modellierungsaufgaben

Jascha Quarder, Stanislaw Schukajlow, Janina Krawitz, Katharina Wiehe, Katrin Rakoczy

Die Selbstbestimmungstheorie postuliert die Bedeutung von Grundbedürfnissen für das menschliche Verhalten und Motivation. In Mathematik wurde beispielweise festgestellt, dass Kompetenzerleben die Auswirkungen des Unterrichts auf Interesse vermittelt. Es ist jedoch wenig darüber bekannt, wie sich Kompetenz- und Autonomieerleben beim Lernen gegenseitig beeinflussen und wie mathematikdidaktische Unterrichtsinterventionen die Erfüllung dieser beiden psychologischen Grundbedürfnisse vorhersagen. Ziel des Vortrags ist daher u. a. die Beantwortung folgender Forschungsfragen: (1) Beeinflusst das Kompetenzerleben das Autonomieerleben und umgekehrt? und (2) Inwieweit hängen Kompetenz- und Autonomieerleben während des Mathematikunterrichts von der Unterrichtsmethode ab? Zur Beantwortung dieser Fragen wurde eine randomisierte Interventionsstudie mit Schüler:innen der Sekundarstufe I (N = 295) durchgeführt. In einer Bedingung haben die Schüler:innen offene Modellierungsprobleme bearbeitet, in der anderen Bedingung beschäftigten sich die Lernenden mit geschlossenen realitätsbezogenen Aufgaben. Während des Unterrichts wurde in beiden Bedingungen das Kompetenz- und Autonomieerleben der Schüler:innen zu mehreren Messzeitpunkten erhoben. Im Vortrag präsentieren wir erste Ergebnisse dieser Studie.

 

Welche Auffassung von Mathematik hat eigentlich ChatGPT? – Eine explorative Studie

Frederik Dilling

Die Auffassung einer Person von Mathematik, auch Belief-System (Schoenfeld, 1985, Green, 1971) genannt, bestimmt wesentlich, wie diese Person in mathematischen Situationen handelt, z.B. argumentiert, Probleme löst oder kommuniziert. Ein Fokus der Forschung zu Beliefs über Mathematik liegt seit jeher auf Mathematiklehrer*innen. Dem liegt die Annahme zugrunde, dass das Belief-System der Lehrer*innen durch die verantwortliche Rolle bei der Gestaltung der mathematischen Lehr-Lernprozesse wesentlich die Entwicklung von Beliefs auf Seiten der Schüler*innen beeinflusst (Grigutsch, Raatz & Törner, 1998). Neben den Lehrer*innen selbst, können auch die verwendeten Unterrichtsmaterialien direkten Einfluss auf die Beliefsentwicklung der Schüler*innen nehmen.

In diesem Vortrag soll die generative Künstliche Intelligenz ChatGPT betrachtet werden, welche seit einigen Monaten im Alltag vieler Personen eine zunehmend wichtige Rolle spielt und den Bildungsbereich vor einige Herausforderungen stellt. Auch wenn hierzu bisher verlässliche Zahlen fehlen, ist davon auszugehen, dass bereits jetzt viele Schüler*innen ChatGPT für das Mathematiklernen nutzen. Daher stellt sich neben der Frage der Korrektheit der Antworten von ChatGPT bei mathematischen Zusammenhängen auch unweigerlich die Frage, welche Auffassungen von Mathematik in diesen Antworten präsent sind. Hierzu wurden in einer qualitativen empirischen Studie Antworten auf Fragen wie „Was ist eine Ableitung in der Mathematik?“ oder „Was ist eine Wahrscheinlichkeit in der Mathematik?“ hinsichtlich der Charakteristika gängiger Einteilungen von Auffassungstypen (Witzke & Spies, 2016; Grigutsch, Raatz & Törner, 1998, Ernest, 1989, Stoffels, 2020, Dilling, 2022, Schoenfeld, 1985) analysiert. In einem weiteren Schritt wurde untersucht, wie sich das Auftreten der Auffassungen durch passende Megaprompts oder Customized Bots gezielt steuern lässt. Die Ergebnisse sollen die Grundlage für weiterführende Forschung in diesem Bereich bilden, z.B. empirischen Studien zum Einfluss von ChatGPT auf die Beliefs von Schüler*innen.

Anmeldung für die Frühjahrstagung AK Affekt, Motivation und Beliefs

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