PRO-AD - Problemlösen mithilfe Algorithmischen Denkens

Problemlösekompetenz wird als eine der Schlüsselkompetenzen unserer modernen Gesellschaft gehandelt. Durch seine tehoretische Nähe zum Computational Thinking und insbesondere zum algorithmischem Denken wird oft davon ausgegangen, dass Programmiertätigkeiten zu einer verbesserten Problemlösekompetenz führen. Gerade im Bereich der Primarstufe (bis etwa Klasse 6) gibt es hierzu aber kaum Studien die diesen zusammenhang untersuchen. An dieser Stelle versucht sich das Projekt Pro-AD zu etablieren und als Schwerpunkt Programmiertätigkeiten mit visuellen Programmiersprachen an Robotern zu setzen. Hierbei entstehen durch dei Artifact-Centric Activity Theory (Ladel & Kortenkamp, 2016) wissenschaftlich fundierte Unterrichtseinheiten, die als Open Education Ressources (OER) veröffentlicht werden. Neben der Auswirkung auf das Lösen der Problemlösekompetenz in Programmieraufgaben wird untersucht, ob auch eine Veränderung beim Problemlöseprozess von Alltagsproblemen festgestellt werden kann. Hierbei wird das Phasenmodell nach Betsch et al. (2011) zu Grunde gelegt. Außerdem wird untersucht, ob das Interesse und die Motivation zur Bearbeitung mathematische und allgemeiner Problemlöseaufgaben durch die Programmiertätigkeiten mit visuellen Programmiersprachen an Robotern gesteigert wird, die nach Kipman (2020) ebenfalls wichtige Faktoren zum Problemlösen darstellen.

Literatur:
Betsch T., Funke J. & Plessner H. (2011) Problemlösen: Grundlegende Konzepte. In: Denken – Urteilen, Entscheiden, Problemlösen. Springer-Lehrbuch. Heidelberg: Springer.
Kipman, U. (2020). Komplexes Problemlösen. Begriff – Einflussgrößen – Korrelate – Erkenntnisse am Beispiel der PISA-Studie. Heidelberg: Springer.
Ladel, S. & Kortenkamp, U. (2016). Artifact-Centric Activity Theory - A Framework for the Analysis of the Design and Use of Virtual Manipulatives. In: International Perspectives on Teaching and Learning Mathematics with Virtual Manipulatives. New York: Springer, S. 25-40.

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