Potenziale der MINT-Fächer beim Aufbau von Statistical und Data Literacy als Schlüsselkompetenzen im 21. Jahrhundert – MINT-SDL21

Typ

Verbundprojekt (Lead: Universität des Saarlandes)

Finanzierung

Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Förderkennzeichen: 16MF1006
Laufzeit: Februar 2022 bis Oktober 2022

Mitarbeiterinnen / Mitarbeiter

Kooperationspartner

  • Prof. Dr. Jochen Kuhn (Lehrstuhl für Physikdidaktik, Ludwig-Maximilians-Universität München)
  • Prof. Dr. Markus Vogel (Institut für Mathematik und Informatik, Pädagogische Hochschule Heidelberg)

Kurzbeschreibung

Der kompetente Umgang mit Daten, Statistiken und ihren Darstellungsformen wird zu den Schlüsselkompetenzen des 21. Jahrhunderts gezählt. Vorläufer- und Basisfähigkeiten dafür sollen laut Bildungsplänen ab dem Grundschulalter im Mathematik- und Sachunterricht, sowie an den weiterführenden Schulen in allen MINT-Fächern unterrichtet werden. Das geplante Vorhaben beschäftigt sich mit der Frage, auf welche Art die schulische MINT-Bildung dazu beitragen kann, Grundsteine für die Entwicklung von Statistical und Data Literacy zu legen, indem Basiskompetenzen dafür über die gesamte Schullaufbahn hinweg aufgebaut werden. Zwei parallele systematische Reviews mit sich ergänzenden Fragestellungen arbeiten dazu relevante Ergebnisse der internationalen Forschung auf, systematisieren diese und interpretieren sie hinsichtlich der zukünftigen Rolle der MINT-Fächer zum Aufbau von Statistical und Data Literacy. Review 1 soll eine Überblicksarbeit zu internationalen Studien darstellen, die explizit instruktionale Methoden zur Erreichung von Lernzielen im Bereich Statistical oder Data Literacy im Kontext der MINT-Fächer untersuchen. Die Interpretation der internationalen Datenlage soll durch Interviews mit Fach- und Praxisexperten unterstützt werden. Review 2 adressiert eine spezifische Form des Umgangs mit Daten, die bereits im Unterricht etabliert ist, eine zentrale Bedeutung für den Erkenntnisgewinn in den MINT-Fächern besitzt und gleichzeitig bereits umfassend beforscht ist: das Erstellen von konventionsbasierten graphischen Darstelllungen von (authentischen Mess-/Erhebungs-) Daten. Das methodische Vorgehen bei beiden Reviews erfolgt parallel und orientiert an den aktuellen Standards zur Durchführung systematischer Reviews. Die Ergebnisse ermöglichen abschließend die Ableitung von Weiterentwicklungsmöglichkeiten fächerübergreifender Ansätze sowie eines Forschungsplanes zur evidenzbasierten Stärkung der Rolle der MINT-Fächer beim Aufbau von Statistical und Data Literacy.