Beweiskompetenz diagnostizieren lernen: Adaptive Echtzeitanpassung von Scaffolding für Lehramtsstudierende in einer video-basierten Simulation
Conference contribution (Article) › Research
Publication data
| By | Michael Nickl, Daniel Sommerhoff, Anika Radkowitsch, Sina A. Huber, Elisabeth Bauer, Stefan Ufer, Jan L. Plass, Tina Seidel |
| Original language | German |
| Published in | P. Ebers, F. Rösken, B. Barzel, A. Büchter, F. Schacht, P. Scherer (Eds.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2024: 57. Jahrestagung der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik |
| Pages | 1161-1164 |
| Editor (Publisher) | WTM |
| ISBN | 978-3-95987-277-5, 978-3-95987-278-2 |
| DOI/Link | https://doi.org/10.17877/DE290R-24775 |
| Publication status | Published – 11.2024 |
Um Schüler*innen beim mathematischen Argumentieren möglichst gut unterstützen zu können, brauchen Lehrkräfte gute Diagnosekompetenzen in diesem Bereich. In diesem Beitrag untersuchen wir das Potential einer auf Echtzeitauswertung von Textprozessdaten basierenden adaptiven Unterstützung für die Förderung der Diagnosekompetenzen im Bereich mathematischer Beweiskompetenz. Die Ergebnisse deuten keine höheren Lernzuwächse durch die Adaptivität von Scaffolding für die Diagnoseakkuratheit an. Die Gelingensbedingungen adaptiver Unterstützung werden systematisch diskutiert.
