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Konzeptuelles und prozedurales Wissen als latente Variablen: Ihre ...

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Inhaltsspezifisches konzeptuelles <strong>und</strong> <strong>prozedurales</strong> <strong>Wissen</strong> 109<br />

Einheiten messen lassen, <strong>als</strong> auch kontinuierliche Quantitäten. Dezimalbrüche können<br />

kontinuierliche Quantitäten mit einer beliebigen Genauigkeit angeben. <strong>Ihre</strong> jeweilige<br />

Genauigkeit entspricht der Anzahl ihrer Nachkommastellen. Weil diese Anzahl prinzipiell<br />

unbegrenzt ist, gilt: (1) Dezimalbrüche können Quantitäten mit beliebiger Genauigkeit<br />

angeben. (2) Zwischen zwei gegebenen Dezimalbrüchen liegen stets unendlich viele<br />

weitere Dezimalbrüche.<br />

Da <strong>prozedurales</strong> <strong>Wissen</strong> stets aufgabenspezifisch ist <strong>und</strong> Dezimalbrüche Teil vieler<br />

verschiedener Aufgabentypen sein kann, lassen sich hier, im Gegensatz zum konzeptuellen<br />

<strong>Wissen</strong>, nicht einige wenige ihm zugr<strong>und</strong>e liegende Regeln angeben. Prozedurales <strong>Wissen</strong><br />

über Dezimalbrüche wurde bisher lediglich in den Domänen der Gr<strong>und</strong>rechenarten<br />

untersucht. In der vorliegenden Arbeit wurden jedoch, wie auch von Rittle-Johnson et al.<br />

(2001), Aufgaben benutzt, die die Lokalisierung eines Dezimalbruchs auf einem<br />

Zahlenstrahl erfordern. Über die prozeduralen Anforderungen dieses Aufgabentyps ist<br />

bisher nichts bekannt, da Rittle-Johnson et al. (2001) ihre Daten lediglich quantitativ, aber<br />

nicht qualitativ auswerteten.<br />

Hiebert <strong>und</strong> Wearne (1986) benutzen das Beispiel von Dezimalbruchaufgaben, um zu<br />

illustrieren, dass konzeptuelles <strong>und</strong> <strong>prozedurales</strong> <strong>Wissen</strong> zu drei Zeitpunkten während des<br />

Problemlöseprozesses interagieren können: bei der Aufgabeninterpretation, der<br />

Prozedurausführung <strong>und</strong> der Antwortäußerung.<br />

6.3 Zahlenstrahlwissen<br />

6.3.1 <strong>Wissen</strong> über die externe <strong>Wissen</strong>srepräsentation<br />

Diagramme, wie beispielsweise der Zahlenstrahl, können in Unterricht <strong>und</strong> Alltagsleben<br />

wertvolle Hilfsmittel sein (z.B. Novick, 2000; Shah & Hoeffner, 2002). Piktorale<br />

Darstellungen, wie Fotos, sind zwar anschaulich <strong>und</strong> konkret, jedoch ungeeignet zur<br />

Darstellung abstrakter Relationen. Texte können abstrakte <strong>und</strong> fiktive Aussagen zum<br />

Ausdruck bringen, sind jedoch wesentlich weniger anschaulich <strong>und</strong> konkret <strong>als</strong> piktorale<br />

Darstellungen. Diagramme kombinieren die Vorteile beider<br />

<strong>Wissen</strong>srepräsentationsformen, indem sie abstrakte Zusammenhänge anschaulich<br />

darstellen <strong>und</strong> strukturieren (Hardy & Stadelhofer, unter Begutachtung; Stern et al., 2003).<br />

Larkin <strong>und</strong> Simon (1987) erklären in ihrem bekannten Artikel „Why a Diagram is<br />

(Sometimes) Worth Ten Thousand Words“ die Effektivität von Diagrammen unter<br />

Zuhilfenahme der Konstrukte der Informations- <strong>und</strong> der Komputationseffizienz. Zwei<br />

verschiedene externe <strong>Wissen</strong>srepräsentationen besitzen eine gleiche Informationseffizienz,<br />

wenn man aus ihnen dieselben Informationen ableiten kann. Sie besitzen die gleiche

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