mathematica didactica ist eine wissenschaftliche und referierte Open-Access-Zeitschrift für Didaktik der Mathematik. Sie enthält Originalbeiträge zum Lehren und Lernen von Mathematik. Veröffentlicht werden sowohl empirische Studien, als auch theoretische Konzeptualisierungen.
Fachdidaktische Qualitätssicherung von Machine-Learning-Modellen in der Hochschuldidaktik
Dieser Beitrag befasst sich im Rahmen einer Machbarkeitsstudie mit Forschungsfragen, die klären, (1) ob KI-Modelle, die auf Basis von Nutzenden-Selbst-Label-Ansätzen trainiert wurden, eine Klassifikationsqualität erreichen, die mit der von geschulten Mathematikdidaktiker*innen vergleichbar ist und (2) ob diese als Teil eines individuellen Feedbacksystems im webbasierten Videoanalyse-Tool ViviAn ge-nutzt werden können. Der Mixed-Methods-Ansatz umfasst eine qualitative Inhaltsanalyse der Trainingsdaten durch Experten zur Erstellung eines validierten Trainingssets. Anschließend erfolgt eine quantitative Modellierung eines Klassifikationssystems durch supervised-learning, dessen Leistung mit statistischer Interrater-Reliabilität durch fachdidaktische Experten evaluiert wird. Die Analysen der vorliegenden Machbarkeitsstudie zeigen, dass dieses Vorgehen ausreichen kann, um KI-Modelle zu erstellen, die fachdidaktischen Experten-Ratings nahekommen.
Themenschwerpunkt 2026 'Künstliche Intelligenz'
Copyright (c) 2026 Tim Lutz, Marc Bastian Rieger, Jürgen Roth https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Chancen und Grenzen in der Integration von ChatGPT in fachmathematischen, fachdidaktischen und praxisorientierten Lehrveranstaltungen
Aufgrund des rasanten Fort-schritts im Bereich von KI, ist es verstärkt notwendig, dass die Chancen, Grenzen und Einsatzmöglichkeiten von KI-Chatbots für die Mathematiklehrkräftebildung als Lern- und Reflexionswerkzeug differenziert dargestellt werden. Die Befragung von 32 Mathematik(-didaktik)dozierenden in der Lehrkräftebildung der Universität Duisburg-Essen ergab, dass die verschiedenen Lehrveranstaltungstypen (fachmathematisch, fachdidaktisch und praxisorientiert) einen unterschiedlichen Einsatz von KI-Chatbots wie Chat-GPT bedingen. Dafür braucht es jedoch konkrete Konzepte, um die KI-Kompetenzen zunächst der Dozierenden und somit langfristig auch die der Studie-renden gezielt zu schulen.
Copyright (c) 2026 Svenja Bruhn, Florian Schacht, Julia Marie Stechemesser https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Das Concept Image in Studierendenantworten mit Large Language Models klassifizieren
Gerade bei fächerübergreifenden Konzepten ist es für Lehrende wichtig, das Concept Image der Lernenden zu einem Begriff zu erfassen. Wir untersuchen, wie Large Language Models (LLMs) dabei unterstützen können. Dazu arbeiten wir mit Studierendentexten zum Thema Graphentheorie und untersuchen, ob die Studierenden Graphen aus einer graphentheoretischen Perspektive betrachten oder sich auf andere Begriffsbilder stützen. Die Klassifizierung wurde mit vier LLMs durchgeführt, um das Concept Image automatisiert zu erfassen. In unserem Vergleich schneidet GPT 4.0 mit einem F1-Score von 0,56 zwar am besten ab, insgesamt erkennen die LLMs das Concept Image jedoch noch nicht zufriedenstellend.
Copyright (c) 2026 Aenne Knierim, Theresa Kruse https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Förderung digitaler Kompetenzen durch LLMs
In dieser Arbeit wird der Einsatz von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT in Verbindung mit dem Wolfram Alpha Plugin zur Förderung digitaler Kompetenzen von Lehramtsstudie-renden untersucht. Der Fokus liegt auf dem Darstel-lungswechsel zwischen der graphischen und der verbalen Darstellung quadratischer Funktionen. In einer explorativen qualitativen Studie mit N=12 Lehramtsstudierenden wurde analysiert, welche Herausforderungen beim Einsatz solcher Technologien auftreten und wie diese gemeistert werden können. Die Ergebnisse zeigen, dass LLMs innovative Lernumgebungen ermöglichen, die technologische Kompetenzen fördern und die Reflexion sowie die präzise sprachliche Beschreibung mathematischer Inhalte unterstützen.
Copyright (c) 2026 Valentin Katter, Judith Huget https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Entwicklung einer Lernumgebung zu Maschinellem Lernen und algorithmischer Verzerrung für den Mathematikunterricht der Primarstufe
Im vorliegenden Beitrag wird eine mittels Design Science Research entwickelte Lernumgebung zu maschinellem Lernen und algorithmischer Verzerrung evaluiert. Dazu wird eine multiple Fallstudie mit qualitativen Erhebungs- und Auswertungsmethoden durchgeführt. Als Rahmen für die Unterstützung des didaktischen Designs wird auf Theory of Didactical Situations zurückgegriffen und mit Abstraction in Context kombiniert, um Lernprozesse auf mikroanalytischer Ebene untersuchen zu können. Die Ergebnisse zeigen, dass einzelne Lernende zentrale Aspekte algorithmischer Verzerrung konstruieren, dennoch sollte die Funktionsweise sowie die Güte der Ausgabe eines KI-Systems intensiver mit den Lernenden besprochen werden.
Copyright (c) 2026 Melanie Platz https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Beliefs and belief-change of in-service mathematics teachers on the use of generative artificial intelligence
Der Beitrag befasst sich mit den Beliefs von Mathematiklehrer:innen zum Einsatz von generativer Künstlicher Intelligenz (KI) für die Planung von Unterricht sowie als Lehr- und Lernwerkzeug im Unterricht. Auf der Basis von halbstandardisierten Interviews konnte eine Vielzahl unterschiedlicher Beliefs identifiziert werden. Die interviewten Lehrkräfte waren mehrheitlich Novizen im Bereich von generativer KI. Nach einer explorativen Phase, in welcher die Lehrkräfte erste Erfahrungen mit dem Einsatz generativer KI zur Planung von Mathematikunterricht sammeln konnten, wurden weitere Interviews geführt. Anhand von drei Fallbeispielen zeigt der Beitrag auf, dass dies zu teilweise grundlegenden Änderungen der Beliefs führen kann.
Copyright (c) 2026 Marc Herrmann, Frederik Dilling, Ingo Witzke https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
AI Literacy und Computational Thinking im Mathematikunterricht
Im Beitrag wird untersucht, wie KI-Algorithmen – im Kontext von AI Literacy und Computational Thinking – aus mathematischer Perspektive mithilfe fiktiver Settings thematisiert werden können. In der Untersuchung wurden Schüler:innen der Oberstufe bei der Erschließung des Q-Learning-Algorithmus videographiert und die Transkripte mittels qualitativer Inhaltsanalyse analysiert. Die Ergebnisse weißen darauf hin, dass Lernende das fiktive Setting zielführend nutzen und dass durch die Erarbeitung Komponenten des Computational Thinking – insbesondere Abstraktionsprozesse – angeregt werden, was auf Potenziale von KI für die mathematische Bildung über AI Literacy hinaus hindeutet.
Copyright (c) 2026 Alissa Fock, Norbert Noster, Hans-Stefan Siller https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Wie nutzen mathematisch interessierte Kinder KI beim Problemlösen?
Generative Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend als Werkzeug mit Poten-zial für das Mathematiklernen diskutiert. Insbesondere beim mathematischen Problemlösen, bei dem Schüler:innen auf Barrieren und inhaltliche Hürden stoßen, könnten KI-Chatbots Unterstützung bieten. Die konkreten Potenziale dieser Technologien sind bislang jedoch kaum empirisch untersucht. Die vorliegende Studie gewährt daher explorative Einblicke in die Nutzung generativer KI beim mathematischen Problemlösen. Dazu wurden 27 mathematisch interessierte Schüler:innen der Klassenstufen drei bis fünf in Paaren bei der freiwilligen Nutzung eines KI-Chatbots während des Problemlösens videografiert. Qualitative Analysen ihres Nutzungsverhaltens zeigen, dass der KI-Chatbot unterschiedliche Funktionen im Problemlöseprozess einnehmen kann. Jene KI-Nutzungsweisen sind eng mit bestimmten Phasen des Problemlöseprozesses verknüpft und wirken sich auf den Heurismeneinsatz aus.
Copyright (c) 2026 Julian Kriegel, Lukas Baumanns https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Lassen sich Wertüberzeugungen und Selbstkonzept zum Verständnis Künstlicher Intelligenz durch KI-Modellierungsworkshops fördern?
Inwiefern Lernende bereit sind, sich mit Künstlicher Intelligenz (KI) und ihrer Funktionsweise auseinanderzusetzen, hängt auch stark von ihrer Motivation ab. Im Beitrag stellen wir das Konzept von KI-Modellierungsworkshops im Rahmen von CAMMP vor und untersuchen in einer längsschnittlichen quantitativen Studie mit N=123 Schüler*innen, inwiefern die Workshops zu einer Motivationssteigerung in Bezug auf das Verstehen von KI beitragen. Dazu wurde Motivation im Rahmen der Erwartungs-Wert-Theorie konzeptualisiert und operationalisiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Workshops zwar nicht zu einer Zunahme der Wertüberzeugungen der Lernenden führen, jedoch das Selbstkonzept zum Verständnis von KI im Laufe der Workshops steigt.
Copyright (c) 2026 Sebastian Geisler, Marielena Menzel, Stephanie Hofmann, Benedikt Weygandt, Sebastian Bauer, Sarah Schönbrodt https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Einsatz von generativer KI zur Unterstützung mathematischer Modellierungsprozesse
Der Beitrag zeigt Chancen und Herausforderungen beim Einsatz generativer KI im Mathematikunterricht. In einer explorativen Studie wurden zwei generative KI-Modelle auf ihr Potenzial erkundet, Schüler:innen bei der Bearbeitung einer mathematischen Modellierungsaufgabe als Dialogpartner zu unterstützen. Ziel war es, Unterschiede in der Leistungsfähigkeit sowie die Akzeptanz dieser Technologien zu analysieren. Beide Modelle zeigten Potenziale, unterschieden sich jedoch in der Quali-tät, insbesondere hinsichtlich der adäquaten Umsetzung der im Prompt hinterlegten didaktischen Überlegungen. Nichtsdestotrotz äußerten die Schüler:innen eine große Akzeptanz bezüglich der Nutzung beider Modelle.
Copyright (c) 2026 Katrin Rolka, Michael Kallweit https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analyse der Einstellung von Lehramtsstudierenden der Mathematik zur Nutzung von KI-Tools mittels Q-Methode
Der europäische Kompetenzrah-men DigCompEdu fordert von Lehrkräften zukünftig die Vermittlung von Kompetenzen im reflektierten Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI) an ihre Schüler:innen. Um auf diese Aufgabe vorbereitet zu sein, müssen angehende Lehrkräfte selbst über fundierte Kenntnisse und KI-Kompetenzen verfügen. Anhand der Q-Methode analysiert dieser Beitrag die Einstellungen von Lehramtsstudierenden der Mathematik zur Nutzung von KI-Tools und gleicht diese mit den Vorgaben des europäischen Kompetenzrahmens DigComp 2.2 ab. Es können drei zentrale Einstellungsprofile klassifiziert, besondere Ausprägungen dieser Gruppen identifiziert und Handlungsempfehlungen für die Lehrkräftebildung abgeleitet werden.
Copyright (c) 2026 Laura Jotschke https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Einsatzmöglichkeiten von generativer künstlicher Intelligenz bei der mathematischen Fehleranalyse
Generative künstliche Intelligenz (genKI) besitzt Potenzial für die Unterstützung von Lehrkräften bei Routineaufgaben. Diese Studie untersucht den Einsatz von genKI bei diagnostischen Tätigkeiten anhand von 200 simulierten fehlerhaften Aufgabenbearbeitungen zu schriftlichen Rechenoperationen. Die KI-basierten Fehleranalysen wurden zunächst mit einem Basis-Prompt durchgeführt und in einer zweiten Phase gezielt durch Prompt-Engineering optimiert. Insgesamt zeigen sich erste positive Ansätze, doch die Ergebnisse verdeutlichen, dass das untersuchte GenKI-System ohne spezifisches Training keine verlässliche Fehlerdiagnose leistet.
Copyright (c) 2026 Prof. Dr. Nils Buchholtz, Dr. Franziska Peters https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Spezialisierte KI-Agenten als Partner im mathematischen Task Design:
Die zunehmende Integration von Künstlicher Intelligenz in Bildungskontexte hat ein breites Forschungsinteresse geweckt. Während KI-Technologien im Bildungssektor bereits vielfältig eingesetzt werden, fehlen explorative Untersuchungen zur partnerschaftlichen Zusammenarbeit zwischen Lehrkräften und KI. Die vorliegende Interviewstudie analysiert, wie Lehrkräfte spezialisierte KI-Agenten im mathematischen Task Design nutzen. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass der Einsatz von KI-Agenten ein breites Spektrum an Kompetenzen – von analytischen über technische bis hin zu reflexiven Fähigkeiten – erfordert und fördert. Die Lehrkräfte erkennen in den KI-Ausgaben wertvolle Impulse für Differenzierung und Kompetenzorientierung, setzen diese jedoch erst nach kritischer Reflexion und gezielter Anpassung ein.
Copyright (c) 2026 Franziska Peters, Sebastian Schorcht https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Künstliche Intelligenz in der Mathematikdidaktik: KI-gestütztes Forschen, Lehren und Lernen – Editorial
Künstliche Intelligenz entwickelt sich zu einer Schlüsseltechnologie, die mathematik-didaktische Forschung, Lehrkräftebildung und Mathematikunterricht nachhaltig verändert. Das vorliegende Themenheft ordnet diese Entwicklung ein und diskutiert Chancen, Herausforderungen sowie offene Forschungsfragen. Es zeigt, dass Künstliche Intelligenz weit über ein neues digitales Werkzeug hinausgeht und mathematische Erkenntnis-, Lehr- und Lernprozesse grundlegend verändert. Das Heft versammelt theoretische, empirische und entwicklungsorientierte Beiträge und gibt einen Überblick über den aktuellen Stand sowie zukünftige Perspektiven der mathematikdidaktischen Forschung zu Künstlicher Intelligenz.
Copyright (c) 2026 Sebastian Schorcht, Nils Buchholtz, Franziska Peters, Birgit Pepin https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Diskussionsimpuls zum Aufgreifen von Fragen der Angewandten Ethik im Mathematikunterricht
Es besteht breite Forderung zum Aufgreifen überfachlicher, gesellschaftlich-politisch relevanter Themen im Mathematikunterricht, oft verbunden mit der Notwendigkeit zum Austausch und der Reflexion über Normen. Dies stellt eine hohe Anforderung an Mathematiklehrkräfte und Unterrichtsmaterialien dar. In Form eines theoriegeleiteten Diskussionsimpulses wird in diesem Beitrag die Frage nach dem Einbeziehen von Themen der Angewandten Ethik im Mathematikunterricht erörtert. Bezugnehmend auf theoretische Analysen der Mathematik- als auch Philosophiedidaktik wird ein konstruktiver Vorschlag, die Erarbeitung von Orientierungswissen, unterbreitet sowie ein Unterrichtsvorschlag zu Klimagerechtigkeit skizziert. Auf diese Weise soll eine Anregung für eine aus Sicht des Autors notwendige Debatte entfaltet werden.
Copyright (c) 2026 Lukas Donner https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Um- und Neudeuten - Prozesse beim Deuten von Darstellungen
Wenn Schüler*innen mathematische Aufgaben bearbeiten, kann ein Darstellungswechsel z. B. dazu verhelfen, dass sie neue Bearbeitungswege erkennen. Mithilfe der Abduktion wird untersucht, inwiefern Lernende bereits entwickelte Bearbeitungsideen (mit oder ohne Änderungen) auf andere Darstellungen übertragen können. Ausgehend von Situationen, in denen ein Wechsel der Darstellung nicht wie erwartet zu gelingen scheint, werden hierfür denkbare Erkenntnisprozesse beim Darstellungswechsel rekonstruiert. Im Fokus steht die Herausarbeitung der Prozesse des Umdeutens und Neudeutens beim Darstellungswechsel.
Copyright (c) 2026 Anna Breunig, Michael Meyer https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Variablen und ihre Aspekte im gebärdensprachlichen Mathematikunterricht – Eine Fallstudie mit Österreichischer Gebärdensprache
Im Beitrag wird eine Unterrichtsreihe in Österreichischer Gebärdensprache über Variablen vorgestellt und in einer Fallstudie, an der drei gehörlosen Schülerinnen und Schülern teilnahmen, die folgende Frage untersucht: Welche syntagmatischen Relationen bestehen zwischen den Gebärden der Lernenden über Variablen? Das Ziel ist, gebärdensprachorientierten Lernenden einen Unterricht anzubieten, der die Potenziale visuell-gestischer Sprachen fördert. Grundlagen sind Ergebnisse zu Relationen zwischen Gebärden über Variablen unter verschiedenen Aspekten. Die Ergebnisse zeigen, dass die Lernenden die meisten Relationen im Bereich des Kalkülaspektes bildeten.
Copyright (c) 2026 Flavio Angeloni https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Mathematische Studierfähigkeit in MINT-Studiengängen
In der hier berichteten Online-Befragung wurden 84 Fachleitende als Expertenlehrkräfte darum gebeten einzuschätzen, inwieweit sich Lernvoraussetzungen, die seitens der Hochschulen von MINT-Studienanfängerinnen und -anfängern erwartet werden, sinnvoll im Unterricht an Schulen thematisieren lassen (implementiertes Curriculum) und inwieweit Abiturientinnen und Abiturienten schließlich über diese verfügen (realisiertes Curriculum). Dabei zeigte sich, dass die erwarteten mathematischen Lernvoraussetzungen größtenteils im Unterricht gefördert werden können, während nur wenige dieser Lernvoraussetzungen aus Expertensicht von mindestens 50 % der Abiturientinnen und Abiturienten sicher beherrscht werden.
Copyright (c) 2026 Christoph Deeken, Irene Neumann, Aiso Heinze https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Zur Auffassung und Rekonstruktion individueller Vorstellungen im Rahmen des Grundvorstellungskonzeptes
Im Grundvorstellungskonzept ist eine Herleitung von Grundvorstellungen als Leitlinien für die Gestaltung von Lehr-Lern-Prozessen (normative Ebene) sowie eine Rekonstruktion individueller Vorstellungen (deskriptive Ebene) angelegt. Wie jedoch individuelle Vorstellungen erstens im Grundvorstellungskonzept aufgefasst und zweitens rekonstruiert werden können, wird in der Fachliteratur unterschiedlich erläutert oder bleibt implizit. Im Beitrag wird eine Auffassung individueller Vorstellungen für das Grundvorstellungskonzept vorgeschlagen und mit einem Vorgehen zur Rekonstruktion verknüpft. Die Auffassung und das Vorgehen werden illustriert an Analysen von Interviewausschnitten einer Studie zu Sinus und Kosinus.
Copyright (c) 2026 Tomma Jetses, Alexander Salle https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Zivilstatistische Datenkompetenz in Zeiten von Fake News:
Digitale Medien und die Verfügbarkeit von Daten in nahezu unbegrenztem Umfang verändern unseren Zugang zu Informationen radikal. Während einerseits mehr und mehr Information öffentlich zur Verfügung stehen, weisen andere Trends im öffentlichen Diskurs auf eine postfaktische Welt hin, die empirische Evidenz zu ignorieren oder falsch darzustellen scheint. Basierend auf dem von ProCivicStat entwickeltem Rahmenkonzept zivilstatistischer Datenkompetenz wird im folgenden Beitrag ein innovatives interdisziplinäres Lehrkonzept vorgestellt mit dem Ziel, kritisches Denken im Umgang mit Daten und Resilienz gegenüber Fehlinformationen zu stärken. Das Konzept wurde für Lehramtsstudierende der Fächer Mathematik und Politikwissenschaft umgesetzt.
Themenschwerpunkt 2025: data literacy - theoretische Perspektiven, unterrichtliche Konzepte, Ansätze der Entwicklung
Copyright (c) 2025 Joachim Engel, Florian Weber-Stein, Dominik Kleinknecht https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Umgang mit großen Datensätzen zur Untersuchung von Medienaussagen
Die Untersuchung von Medienaussagen ist wegen der Zunahme von Falschmeldungen unumgänglich. Dabei können Mathematik und Daten helfen. Eine Typologie, welche die zur Untersuchung von Medienaussagen wesentlichen Praktiken beschreibt und klassifiziert, wird theoretisch hergeleitet. Anschließend werden Hinweise auf die Ausführung und exemplarische Ausgestaltung der Praktiken bei einer Aufgabenbearbeitung einer in dem Projekt „Strengthening Teachers’ Instructional Capabilities with Big Data“ entstandenen Aufgabe exemplarisch identifiziert. Qualitative Auswertungen zeigen, dass viele Hinweise auf die in der Typologie postulierten Praktiken bei der Aufgabenbearbeitung identifiziert werden konnten.
Copyright (c) 2025 Nina Unshelm, Hans-Stefan Siller, Sarah Digan, Vincent Geiger https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Introducing Data-Based Modeling with Functions in a Student Laboratory:
This paper presents the development and implementation of a process framework for data-based modeling of functional relationships between two numeric variables, designed as an introductory experience for upper secondary school students. We describe the design process and the current concept of a student laboratory, that integrates this process model into a learning setting, following specific content and methodological design principles. Our approach aims to provide students with initial opportunities to engage with real data and mathematical modeling in meaningful contexts, thereby advancing their statistical literacy.
Copyright (c) 2025 Matthias Mohr, Luzia Hofer, Stefan Ufer https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Doch was sind Daten? Bedeutungsdimensionen eines vielschichtigen Begriffs
Im Fokus des Beitrags stehen Überlegungen zum Begriff der Daten, der im Diskurs zur ‚data literacy‘ als verbindendes Element erscheint. Zunächst setzt sich der Beitrag mit dem Datenbegriff in konzeptionellen Überlegungen zur ‚data literacy‘ an Hand ausgewählter Beiträge auseinander, die aus unterschiedlichen Fachkulturen hervorgehen. Daran anschließend werden Bedeutungen des Datenbegriffs durch eine begriffsgeschichtliche Annäherung aufgespürt. Der Beitrag schließt mit einem Ausblick auf Möglichkeiten, wie unterschiedliche Begriffsdimensionen und epistemische Konnotation an Hand von Beispielen thematisiert werden können.
Copyright (c) 2025 Eva Jablonka, Katharina Jablonka-Cohen https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Kommunikative Rationalität für Statistical Literacy
Statistical Literacy beschreibt die Fähigkeit einer Person, datenbasierte Argumente einer anderen Person zu interpretieren und Reaktionen darauf kommunizieren zu können. Die kommunikative Reaktion auf datenbasierte Argumente ist in der Forschung dabei allerdings nicht ausreichend spezifiziert. Im Beitrag wird ein Framework vorgestellt, welches dazu die Konstrukte der kommunika-tiven Rationalität von Habermas adaptiert. Das Framework erlaubt in einer empirischen Studie tiefgehende Einsichten in die Fähigkeit zur Kommunikation über datenbasierte Argumente durch Lernende. Dadurch wird auch die Rolle von Daten und Data Literacy für Statistical Literacy verortet.
Copyright (c) 2025 Christian Büscher https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Simulationsbasiert Signifikanztests verstehen
Data Literacy umfasst auch Kompetenzen zur Interpretation von Daten und Analysen, beispielsweise mithilfe von Signifikanztests. Die Bedeutung von Signifikanztests unterliegt jedoch vielen Fehlvorstellungen. Im Rahmen eines Kurses für begabte Schüler:innen wurden inferenzstatistische Methoden (simulationsbasiert mit R) eingeführt. Der Nachtest zeigt: Während die Schüler:innen nach dem Workshop qualitativ einschätzen können, was es bedeutet, wenn der p-Wert das Signifikanzniveau unterschreitet, unterliegen noch viele dem sogenannten Relevanzfehlschluss. Abschließend werden Vorschläge für die Weiterentwicklung des Workshops vorgestellt.
Copyright (c) 2025 Michael Rößner, Karin Binder, Stefan Ufer https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Civic Statistical Literacy: Konzept und praxisnahe Umsetzung am Beispiel des Klimawandels
Ein wirksames zivilgesellschaftliches Engagement in lebendigen Demokratien erfordert aktive Beteiligung und ein umfassendes Verständnis von Daten und Statistiken zu gesellschaftlichen Themen. Die Ausbildung in Statistik und Datenanalyse an Schulen und Hochschulen ist jedoch oftmals weder darauf ausgelegt, einschlägige Fähigkeiten zu vermitteln, noch die statistische Kompetenz der Lernenden zu verbessern. In Erweiterung von Statistical Literacy stellt dieser Aufsatz das Konzept der Zivilstatistik vor. Zivilstatistik konzentriert sich auf das Verstehen und Kommunizieren von statistischen Informationen zu gesellschaftlichen Themen, wie sie von den Medien, Statistikämtern oder Nichtregierungsorganisationen bereitgestellt werden. In diesem Beitrag stellen wir exemplarisch mögliche Einsatzszenarien für die Lehramtsausbildung vor und leiten Implikationen für die Thematisierung zivilstatistischer Inhalte im Rahmen der Lehramtsausbildung ab.
Copyright (c) 2025 Rolf Biehler, Joachim Engel, Daniel Frischemeier, Susanne Podworny https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Algorithmische Mündigkeit als ein Aspekt von Data Literacy
Der zunehmend verbreitete Einsatz algorithmischer Entscheidungssysteme hat gesellschaftliche Auswirkungen, die mündige Bürger:innen verstehen sollten. In diesem Beitrag wird insbesondere das Reflektieren als wichtige Grundlage gesehen, um eine entsprechende Algorithmische Mündigkeit als Teil einer Data Literacy auszubilden. Ziel dieses Beitrags ist es, Reflexionen von Studierenden zum Thema empiriebasiert zu charakterisieren.
Copyright (c) 2025 Carina Büscher, Katja Lengnink https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Data Literacy im Wissenschaftsjournalismus – Facetten journalistischer Datenkompetenz und Fortbildungsbausteine zu deren Schulung
Die Data Literacy Charta des Stifterverbandes (2021) betont die Wichtigkeit der Förderung von Datenkompetenz. Journalist:innen spielen durch die Verbreitung von Daten und Fakten eine besondere Rolle und können maßgeblich zur Meinungsbildung in der Gesellschaft beitragen. Erstaunlicherweise gibt es bislang zwar anekdotische Berichte zu typischen Fehlern in medialen Darstellungen, aber kaum empirisch gesicherte Erkenntnisse zur Data Literacy von Journalist:innen. Im vorliegenden Beitrag werden inhaltsbezogene Kompetenzfacetten zur Konzeptualisierung der Data Literacy vorgeschlagen sowie ein entsprechendes Training zur Förderung der Data Literacy von Wissenschaftsjournalist:innen vorgestellt (evaluiert mit Prä- und Post-Test).
Copyright (c) 2025 Karin Binder, Markus Vogel https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Mit neuem Blick auf Statistik: Conceptual Change und systematische Fehler bei der Interpretation statistischer Graphen
In der heutigen Zeit spielen Daten eine bedeutende Rolle, weshalb der richtige Umgang mit statistischen Graphen, wie Histogrammen, Boxplots und Dotplots ein wichtiger Teil von data literacy darstellt. Bei der Interpretation dieser statistischen Graphen zeigen sich jedoch systematische Fehler. Der vorliegende Beitrag untersucht diese Fehler im Lichte der Conceptual Change Theorie. Dabei zeigt sich, dass systematische Fehler bei der Interpretation statistischer Graphen auf konzeptuellen Schwierigkeiten basieren. Solche konzeptuellen Schwierigkeiten lassen sich darauf zurückführen, dass zuvor gelernte Grundvorstellungen nicht richtig auf neue statistische Graphen angepasst werden.
Copyright (c) 2025 Ayline Heursen, Saskia Schreiter, Markus Vogel https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Zum Themenschwerpunkt „Data Literacy – Theoretische Perspektiven, unterrichtliche Konzepte und Ansätze der Entwicklung“
Editorial zum Themenschwerpunkt Data Literacy
Copyright (c) 2025 Markus Vogel, Katja Lengnink https://creativecommons.org/licenses/by/4.0