Zum Erwerb, zur Messung und zur Förderung studentischen (Fach-)Wissens in der Vorlesung „Arithmetik für die Grundschule“ – Ergebnisse aus dem KLIMAGS-Projekt
“…Cho & Heron, 2015;Dent & Koenka, 2016;Griese, 2017). While there is a positive correlation between domain-specific learning strategies and performance in mathematics, and between elaboration and performance as well, there is a negative correlation between performance in mathematics and rehearsal (Kolter et al, 2018). However, Liebendörfer et.…”
Section: Learning Strategies In Mathematics In Higher Educationmentioning
Background
There are different teaching methods and learning content in the academic field of mathematics between school and university. Many students fail in their studies when the proportion of mathematics is high. Additionally, dropout rates, due to mathematical performance, are high. However, there are different strategies used to improve mathematical skills. Based on the process model of self-regulated learning, an analysis of the association between motivational aspects in the pre-action phase as well as seven special cognitive learning strategies for mathematics in the action phase was conducted. The variables were compared with student performance. The study drew on data from 548 retrospective interviews of cooperative students, using a cross-sectional research design.
Results
The analysis via structural equation modeling shows a direct association between motivational aspects, such as academic self-concept and curiosity, and the seven learning strategies in mathematics. Furthermore, there is a direct effect of academic self-concept on performance. However, the learning strategy of practicing was the only variable with associations to performance. Additionally, the indirect effect of curiosity on performance via practicing is analyzed.
Conclusion
It can be seen, that curiosity on its own is not enough to ensure a good level of performance in mathematics. The findings suggest student learning strategies focusing on harnessing their curiosity and on practicing. A high academic self-concept is also relevant to the performance level achieved. Lecturers should create a learning environment to support such student behavior.
“…Cho & Heron, 2015;Dent & Koenka, 2016;Griese, 2017). While there is a positive correlation between domain-specific learning strategies and performance in mathematics, and between elaboration and performance as well, there is a negative correlation between performance in mathematics and rehearsal (Kolter et al, 2018). However, Liebendörfer et.…”
Section: Learning Strategies In Mathematics In Higher Educationmentioning
Background
There are different teaching methods and learning content in the academic field of mathematics between school and university. Many students fail in their studies when the proportion of mathematics is high. Additionally, dropout rates, due to mathematical performance, are high. However, there are different strategies used to improve mathematical skills. Based on the process model of self-regulated learning, an analysis of the association between motivational aspects in the pre-action phase as well as seven special cognitive learning strategies for mathematics in the action phase was conducted. The variables were compared with student performance. The study drew on data from 548 retrospective interviews of cooperative students, using a cross-sectional research design.
Results
The analysis via structural equation modeling shows a direct association between motivational aspects, such as academic self-concept and curiosity, and the seven learning strategies in mathematics. Furthermore, there is a direct effect of academic self-concept on performance. However, the learning strategy of practicing was the only variable with associations to performance. Additionally, the indirect effect of curiosity on performance via practicing is analyzed.
Conclusion
It can be seen, that curiosity on its own is not enough to ensure a good level of performance in mathematics. The findings suggest student learning strategies focusing on harnessing their curiosity and on practicing. A high academic self-concept is also relevant to the performance level achieved. Lecturers should create a learning environment to support such student behavior.
“…Eine noch höhere oder mindestens ähnlich hohe prädiktive Validität (und auch inkrementelle Validität zusätzlich zur HZB-Note) kann jedoch ebenso über so genannte studienfachbezogene Kenntnistests -welche explizit fachspezifisches Vorwissen und nicht allgemeine Intelligenz erheben -erzielt werden (Hell et al 2007;Schult et al 2019;Tarazona 2006). Dies gilt insbesondere für mathematikspezifische Kenntnistests, die sich oft als sehr gute Prädiktoren für Studienerfolg sowohl im Mathematik(-Lehramts-)Studium (Hailikari et al 2008;Kolter et al 2018;Pustelnik 2018; Rach und Heinze 2017; Rach und Ufer 2020) als auch in verwandten Studiengängen mit hohem Mathematikanteil erweisen (Buschhüter et al 2017;Greefrath et al 2017;Laging und Voßkamp 2017;Müller et al 2018). Hierüber hinaus bringt der Einsatz solcher Kenntnistests K weitere Vorteile mit sich: Empirische Erkenntnisse über das mathematische Vorwissen von Studierenden zu Studienbeginn sind -neben einem Rückgriff auf diese in universitären Auswahlverfahren -auch für die Ausgestaltung von Lehrveranstaltungen von theoretischem und praktischem Interesse.…”
Section: (Mathematisches) Fachwissen Als Eignungskriterium In Universunclassified
“…"Am besten" darf dabei nach einem Urteil des Bundesverfassungsgerichts vom Dezember 2017 jedoch nicht allein über die Hochschulzugangsberechtigungsnote definiert werden. Da neben institutionellen Rahmenbedingungen (Kleickmann und Anders 2013) insbesondere das individuelle Vorwissen die Entwicklung mathematischen Fachwissens von (angehenden) Lehrkräften bedingt (Kolter et al 2018;Rach und Ufer 2020) und da so genannte "Studienfachbezogene Kenntnistests 1 " -die derartiges Fachwissen erfassen -nachweislich eine prognostische Validität für Studienerfolg besitzen sowie eine hohe Akzeptanz bei Bewerberinnen und Bewerbern auf ein Studium vorweisen (Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft 2005), stellt die Erfassung mathematischen Vorwissens 2 von Bewerberinnen und Bewerbern auf ein Mathematik-Lehramtsstudium ein mögliches, zusätzliches Auswahlinstrument für Universitäten dar. Im vorliegenden Beitrag sollen die Entwicklung und Güte eines solchen Testinstruments (sowie hiermit einhergehend Erkenntnisse bzgl.…”
Zusammenfassung
Ausgehend von der Tatsache, dass viele Universitäten bei steigender Zahl an Bewerberinnen und Bewerbern die „richtigen Studierenden“ für ein Lehramtsstudium auswählen müssen und dass diese Auswahl laut einem Urteil des Bundesverfassungsgerichts vom Dezember 2017 nicht allein auf der Hochschulzugangsberechtigungsnote basieren darf, werden belastbare Instrumente zur Unterstützung universitärer Auswahlprozesse benötigt. Mit Blick auf den späteren Studienerfolg besitzen dabei vor allem fachspezifische Kenntnistests eine gute prognostische Validität, für Lehrkräfte gilt Fachwissen hierüber hinaus sogar als Prädiktor für Berufserfolg. Neben symbolischem, formalem und technischem (deklarativem wie prozeduralem) Vorwissen zu mathematischen Inhalten (vor allem der Sekundarstufe I), das in den meisten zu Studienbeginn eingesetzten mathematikspezifischen Kenntnistests operationalisiert wird, wird von Hochschullehrenden jedoch auch Vorwissen in Form prozessbezogener Fähigkeiten im Argumentieren und Beweisen, Problemlösen, Modellieren und Kommunizieren als wesentliche Voraussetzungen für ein erfolgreiches Studium angesehen. Ein empirisch erprobtes Instrument, das derartiges Vorwissen systematisch erfasst und das zur Auswahl von Bewerberinnen und Bewerbern auf ein Mathematik-Lehramtsstudium herangezogen werden kann, liegt jedoch nicht vor. Im Beitrag wird daher die Entwicklung eines fachspezifischen Kenntnistests, der inhalts- und prozessbezogenes mathematisches Vorwissen der Sekundarstufe I operationalisiert, empirisch diskutiert. Zentrale Ergebnisse sind: Schulbezogenes mathematisches Vorwissen zu Inhalten der Sekundarstufe I kann in dieser Breite über hochgradig objektiv auswertbare Aufgaben im Multiple-Choice-Format mittels eines klassischen Paper-Pencil-Tests auch bei Probandinnen und Probanden mit vorhandener Hochschulzugangsberechtigung reliabel und valide erfasst werden. Ein solcher mathematikspezifischer Kenntnistest liefert differenzierte Informationen über mathematisches Wissen, das kaum durch Schulnoten oder allgemeine kognitive Fähigkeiten erfasst wird. Der mathematikspezifische Kenntnistest bietet hierdurch eine ergänzende Grundlage für Zulassungsentscheidungen und hochschuldidaktische Lehrentwicklung.
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