Internalisierbare Mengenbilder im individualisierten Mathematikunterricht

Eine Studie zur Entwicklung eines Lernmaterials für Personen mit Besonderheiten in der Simultanerfassung

de

Éditeur :

Springer VS


Paru le : 2022-09-12



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Description
In diesem Open.Access-Buch wird gezeigt, dass eine verminderte Fähigkeit zur Simultanerfassung eine Ursache von Rechenschwäche sein kann. Mathematische Lernschwierigkeiten offenbaren sich häufig schon im frühen Grundschulunterricht. Die gängigen Lernmaterialien im mathematischen Anfangsunterricht verwenden zur Mengendarstellung die Kraft der Fünf, die für betroffene Schüler*innen eine besondere Hürde darstellt.
In einem Educational Design Research-Projekt wurde gemeinsam mit Personen mit Trisomie 21, dem Down-Syndrom, das mathildr-System entwickelt. Das System eignet sich in der Binnendifferenzierung als Alternative zur Kraft der Fünf und kann zur Entwicklung einer Mengenvorstellung und zum Erlernen des Kopfrechnens verwendet werden. In einer formativen Evaluation wurden die Lernfortschritte von 30 Schüler*innen mit Trisomie 21 im Alter von vier bis 17 Jahren im Zusammenhang mit dem mathildr-System dokumentiert. Ein abschließendes Quasi-Experiment mit 36 Schüler*innen mit Trisomie21 zeigt zudem, dass sich mathildr zur quasi-simultanen Mengenerfassung eignet. Im Rahmen des Forschungsprojektes wurden Lernmaterialien entwickelt, die Einzug an Schulen gehalten haben.

Pages
237 pages
Collection
n.c
Parution
2022-09-12
Marque
Springer VS
EAN papier
9783658389444
EAN PDF
9783658389451

Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
23
Taille du fichier
4454 Ko
Prix
0,00 €
EAN EPUB
9783658389451

Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
23
Taille du fichier
35604 Ko
Prix
0,00 €

Der Autor 
Torben Rieckmann hat als wissenschaftlicher Mitarbeiter der Universität Hamburg an der weltweit größten Studie zu Trisomie 21 mitgewirkt. Als Gründer des Vereins Guter Unterricht für alle e. V. und der neurodactics GmbH hat er sich auf die Entwicklung evidenzbasierter digitaler Lernmaterialien spezialisiert, die Neurodiversität berücksichtigen.

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