Didaktik der Stochastik - Vorlesung 2

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Jana Esser
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Jana Esser
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Vorlesung 2 Planung und Durchführung statistischer Erhebungen
PPDAC-Zyklus Ablauf statistischer Erhebungen 5 Schritte: 1. Problem 2. Plan 3. Data 4. Analysis 5. Conclusion dann wieder Rückbezug zu 1.!!!
Zweck PPDAC Strukturierte Darstellung des Ablaufs statistischer Untersuchungen Planungsinstrument für LEhrende Orientierung für Lernende bei Durchführung von stat. Projekten
Zentrale Ideen PPDAC SchülerInnen als Datendetektive Statistische Untersuchung als Werkzeug zu Lösen realer Probleme
Forschendes Lernen so weit wie möglich selbstständi denken und handeln, Lehrer gewinnt neue Einsichten in besondere Denkabläufe, entwickelt verlässliche Kriterien für die den Schülern zumutbare eigene Denkarbeit Zentrale Merkmale: - selbstständige Formulierung von Forschungsfragen - Eigenständiges Vorgehen bei Methodenwahl - Reflexion des Forschungsprozesses - Berücksichtigung verschiedener Perspektiven und Zugänge (ggf. interdisziplinär) - Angemessene Aufbereitung und Vermittlung der Ergebnisse
Ziele Forschendes Lernen in Unterrichts - Autonomie und Kompetenzerleben - Erleben von sozialer Eingebundenheit - Förderung von soziaen Kompetenzen - Entfaltung wissenschaftlicher Grundhaltung - Individualisiertes Lernen und differenzierendes Vorgehen - Förderung ib und pb Kompetenzen ZENTRAL: Eignung der Fragestellung für stat. Projekt
Kriterien für gute Fragestellungen für PPDAC •Subjektiv unbekanntes & komplexes Themenfeld •Bezug zu Lebenswelt & Vorwissen der Lernenden •Ausdruck persönlichen Interesses •Handlungsaufforderung & Offenheit (nicht ja/nein, nicht durch reine Recherche beantwortbar) •Beantwortung durch Daten möglich / nötig
Deskriptive Fragestellung Überblick über Zusammensetzung von Stichprobe/Grundgesamtheit Keine Konsequenzen zu ziehen z.B. Wer geht auf unsere Schule, Wie oft kommen die Tiere vor etc.
Explorative Fragestellung Erkundung von Zusammenhängen Im Idealfall echte Konsequenzen aus Untersuchungen z.B. Brauchen wir mehr Spielgeräte auf dem Pausenhof?
Definition Merkmalsträger Merkmalsausprägungen Eigeschaften, die von Interesse für die Untersuchung sind Werte, in denen sich Merkmal realisiert
Definition Merkmalsträger Grundgesamtheit Stichprobe Statistische Einheit mit zu untersuchendem Merkmal Menge aller Merkmalsträger Teilmenge der GG
Mögliche Erhebungsmethoden Befragung Experiment Beobachtung
Nominalskala Merkmalsausprägungen sind Begriffe, die keiner Rangfolge genügen
Ordinalskala Merkmalsausprägungen genügen einer Rangfolge, aber besitzen keine fest definierten Abstände dazwischen
Metrische Skalierung Merkmalsausprägungen genügen einer Rangfolge und besitzen fest definierte Abstände zwischeneinander
Definition Daten sind Angaben, Zahlenwerte oder formulierbare Befunde, die durch Messung, Beobachtung oder Befragung gewonnen wurden. "ZAhlen mit Kontext"
Gute Daten Repräsentation eines Ausschnitts der Realität ermöglichen Erkenntnisgewinn über Realitot bei geeigneter Auswertung/Interpretation Schlechte Daten verzerren Aussage über Realität und führen trotz sauberer Auswertung nicht zu gutem Erkenntnisgewinn -> Qualität der Daten entscheidet über Repräsentativität der Stichprobe
Aufbau statistischen Denkens als Lernziel im MU (5 Kriterien) 1. Erkennen der Notwendigkeit für Daten 2. Verbinden von Kontext und Statistik 3. Flexible Repräsentation der relevanten Daten 4. Berücksichtigung von Variabilität stat. Daten 5. Erkennen von Mustern und Beschreibung mit Modellen
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