Arbeitskreise

Bei der GDM 2022 wird es am Montag- und am Donnerstagnachmittag jeweils ein AK-Slot mit 90 Minuten geben.
Folgende Arbeitskreise haben sich für die GDM 2022 angemeldet:

Montag, 29.08.2022, 16:00-17:30 Uhr

AK Mathematik und Bildung

Tanja Hamann und Stefan Pohlkamp
SH 1.109
Die im Arbeitskreis angestoßene Diskussion zur mathematischen Bildung und Digitalität wird anhand eines Inputs „Allgemeinbildender Mathematikunterricht mit und über digitale Medien am Beispiel des 3D-Drucks“ von Frederik Dilling (Universität Siegen) fortgeführt:
„Im Mathematikunterricht wird zunehmend die Medienbildung, also das Lernen über (digitale) Medien, zu einer zentralen Aufgabe des Fach- und damit auch des Mathematikunterrichts. Dass Fach- und Medienbildung im Unterricht keine konkurrierenden Ziele darstellen müssen, sondern Hand in Hand zu einem modernen allgemeinbildenden Mathematikunterricht führen können, soll im Vortrag am Beispiel des 3D-Drucks expliziert werden. Es findet unter anderem eine stoffdidaktische Analyse der Technologie statt und es wird auf die Entwicklung von räumlichem Vorstellungsvermögen und den Umgang mit unterschiedlichen Darstellungen eingegangen.“
Da 2023 keine GDM-Tagung stattfindet, bietet das Sprecherteam an, die Wahl des Sprecherteams vorzuziehen.

AK Geometrie

Andreas Filler und Anselm Lambert
SH 1.108
Auf dem Treffen werden traditionell aktuelle Fragen des AK Geometrie besprochen. Im Mittelpunkt steht wieder die inhaltliche Vorbereitung der Herbsttagung des Arbeitskreises im September 2022, auf der unter der Überschrift "Allgemein-bildender Geometrieunterricht" an Bausteinen eines Konzept für Schulgeometrie von Vorschule bis Schulabschluss gearbeitet werden soll, wobei unser Blick diesmal vor allem dem „mittleren Drittel“ (der Schüler*innen sowie auch der Lehrer*innen) gilt. Auf dem AK-Treffen wollen wir uns dazu austauschen und das Thema der Herbsttagung ausschärfen.

AK Mathematikunterricht und digitale Werkzeuge

Frank Reinhold und Florian Schacht
SH 1.106
Der Arbeitskreis (AK MdW) ist eine Plattform für die mathematikdidaktische Diskussion der Einsatzmöglichkeiten und Potenziale digitaler Werkzeuge – sowie digitaler Medien und Plattformen im weitesten Sinne – für das Lehren und Lernen von Mathematik in Schule und Hochschule. Dabei lebt dieser Diskurs von unterschiedlichen Perspektiven auf diese Aspekte: den theoretischen Überlegungen zum gewinnbringenden Einsatz, den praktischen Ausgestaltungen konkreter Sequenzen zu spezifischen Inhalten, empirischen Ergebnissen über die Nutzung und Wirkung digitaler Werkzeuge, dem fachdidaktischen Anschluss an übergeordnete Entwicklungen des digitalen Lehrens und Lernens, uvm.
Wir laden ein, sich während dieses Treffens in Frankfurt über die Tätigkeiten des AK MdW zu informieren und sich in die Diskussionen künftiger Aktivitäten einzubringen. Die vorgesehene Tagesordnung umfasst:

  • Bericht über die Jahre 2020 und 2021
  • Digitalisierung in unterschiedlichen Facetten des Mathematikunterrichts: Vorstellung eines Überblickswerks
  • Organisation der Herbsttagung 2023
  • Verschiedenes
AK Empirische Bildungsforschung in der Mathematikdidaktik

Gabriele Kaiser und Timo Leuders
SH 0.109
Kulturübergreifende Perspektiven auf Noticing 
Die Forschung Noticing hat sich in den letzten Jahrzehnten stark entwickelt. Obwohl jedoch immer wieder die Kulturabhängigkeit des Konstrukts Noticing betont wird, gibt es bisher nur wenige Studien, die Noticing unter einer kulturell-vergleichenden Perspektive analysieren. In der Sitzung sollen die Ergebnisse internationalen Vergleichsstudien zu Noticing von Mathematiklehrkräften aus ostasiatischen und westlichen Kulturen dargestellt werden. Die Ergebnisse der Studien zeigen deutliche kulturabhängige Unterschiede bzgl. der Zusammenhänge von kognitiven Dispositionen und Noticing, die darauf hindeuten, dass Normen, die durch gesellschaftliche und kulturelle Faktoren bedingt sind, zentrale Einflussfaktoren für Noticing von Lehrkräften darstellen. Kulturübergreifende Unterschiede im Noticing zeigten sich auch in einem Novizen-Experten-Vergleich von Mathematiklehrkräften, in denen sich Noticing eher logistisch bzw. eher linear entwickelte über verschiedene Expertisegruppen hinweg. 

AK Frauen und Mathematik

Renate Motzer und Andrea Blunck
SH 2.105
Beim Treffen des Arbeitskreises wird über die Aktivitäten in den letzten Jahren berichtet und das Programm für die kommende Herbsttagung (6. - 7.10.) vorgestellt.
Außerdem gibt es einen Kurzvortrag von Renate Motzer zu "Fußball als gendersensibles Thema im Mathematikunterricht?"

AK Mathematiklehren und -lernen in Ungarn

Gabriella Ambrus und Johann Sjuts
SH 1.107
Wie üblich, besteht das Programm der Sitzung aus Kurzberichten, Kurzvorträgen und Diskussionen. Vorgesehen sind Rück- und Ausblicke auf die Aktivitäten des Arbeitskreises, das mehrjährige internationale Projekt „Guided Discovery Learning in Mathematics Education“ und die CERME-Tagung 2023 in Budapest. Angefragt sind Diskussionsbeiträge zum mathematischen Denken, die einen Niederschlag finden sollen im Band 5 der Buchreihe „Mathematiklehren und -lernen in Ungarn“ mit dem Titel „Mathematik und mathematisches Denken“. Es können weitere thematisch dazu passende Kurzvorträge noch kurzfristig hinzukommen.

AK Hochschulmathematikdidaktik

Christine Bescherer, Walther Paravicini und Angela Schmitz
SH 2.106
Bei unserem diesjährigen Arbeitskreistreffen wollen wir einerseits die Planung für unsere nächste Tagung diskutieren. Andererseits wollen wir das Arbeitskreistreffen zum Austausch über hochschuldidaktische Projekte und Ansätze an den im Arbeitskreis vertretenen Standorten benutzen. Das Thema wird rechtzeitig auf der Seite des Arbeitskreises  sowie über den Verteiler des Arbeitskreises bekannt gegeben.
Der Arbeitskreis Hochschulmathematikdidaktik versteht sich als Forum zu Fragen der Hochschullehre in Mathematik und zum Übergang Schule-Hochschule. Speziell unsere Tagungen dienen dabei dem Austausch von Interessierten aus Universitäten und Fachhochschulen aus Fachdidaktik, allgemeiner Hochschuldidaktik und natürlich aus dem Fach Mathematik selbst. Weitere Informationen finden Sie unter https://madipedia.de/wiki/Arbeitskreis_Hochschulmathematikdidaktik.
Wir freuen uns auf einen regen Austausch auf der GDM-Jahrestagung.

Donnerstag, 01.09.2022, 14:00-15:30 Uhr

AK Weltbilder

Sarah Beumann, Sebatsian Geisler
ca. 13:00 vor der Mensa Casino
Der AK Weltbilder soll auf dieser GDM wieder ins Leben gerufen werden. Aufgrund neuerer Strömungen sollen zukünftig alle Themen rund um Beliefs und Affekt (inkl. Motivation, Emotionen etc.) in diesem AK Bedeutung finden.
Dazu laden wir alle interessierten Personen zu einem gemeinsamen Mittagessen, am Donnerstag, den 01.09.2022 ca. 13:00 vor der Mensa Casino ein. Dort wollen wir über eine (Online-) Tagung im Frühjahr sprechen.
Bei Fragen wenden Sie sich bitte an Sarah Beumann (beumann@uni-wuppertal.de) oder Sebastian Geisler (geisler@imai.uni-hildesheim.de).

AK Stochastik

Karin Binder und Susanne Schnell
SH 1.107
Der Arbeitskreis Stochastik beschäftigt sich mit allen Themen rund um das Lehren und Lernen von Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung von der Primarstufe bis zur Hochschule. Bei dem Treffen des Arbeitskreises wird ein Austausch über aktuelle Projekte und Interessen stattfinden, um einen Überblick und eine Vernetzung zu relevanten Themen zu ermöglichen. Außerdem erhalten Sie Informationen zu thematisch passenden Tagungen, interessanten Zeitschriften und den Verein „Stochastik in der Schule“. Sie dürfen sich außerdem auf einen Vortrag von Sven Hilbert freuen, der an der Universität Regensburg die Professur für Methoden der empirischen Bildungsforschung leitet. Der Titel seines Vortrags lautet: „Fundamentale Prozesse des Maschinellen Lernens vermitteln – Statistik und Lernen aus der Perspektive der Vorhersageoptimierung“.
Interessierte Neulinge sind ebenso herzlich willkommen wie erfahrene AK-Stochastik-Besucher*innen.

AK Mathematikgeschichte und Unterricht

Barbara Schmidt-Thieme, Sebastian Schorcht und Ysette Weiss
SH 1.108
Die Verwendung historischer Quellen im Mathematikunterricht und in der mathematikdidaktischen Lehre kann mathematisches Verständnis unterstützen, die Motivation zur Beschäftigung mit Mathematik positiv beeinflussen als auch das Selbstvertrauen in individuelle Zugänge sowohl bei der Lehrperson als auch bei Schülerinnen und Schülern stärken. Mathematikgeschichte eröffnet auch die Möglichkeit, Mathematik als eine sich verändernde, von gesellschaftlichen Entwicklungen beeinflusste, menschliche Tätigkeit zu erleben.
Welche historischen Texte und Instrumente sind jedoch für den Unterricht in welcher Klassenstufe und mit welcher Unterrichtsform geeignet? Welche Beispiele eignen sich für die Lehrer:innenbildung? Wir hoffen auf einen angeregten Erfahrungsaustausch.
Wie bei jedem unserer Jahrestagungsarbeitskreise geben wir einen kurzen Überblicke über relevante Tagungen des letzten und des kommenden Jahres.

AK Interpretative Forschung in der Mathematikdidaktik

Birgit Brandt und Kerstin Tiedemann 
SH 1.106
Der Arbeitskreis „Interpretative Forschung in der Mathematikdidaktik“ lädt alle interpretativ Forschenden, Neugierigen und Zaungäste herzlich ein!
Wir stellen den Arbeitskreis mit seinem Anliegen, seinen Angeboten und neuen Plänen vor. Danach bieten wir für alle Interessierten eine Interpretationsrunde zum Kennenlernen und gemeinsamen Arbeiten an: Wie gehen interpretative Forscher methodisch vor? Wie entwickeln sie alternative Deutungen? Worauf achten sie dabei? Wie entstehen lokale Theorien?
Bei allen Rückfragen stehen die beiden Sprecherinnen des Arbeitskreises jederzeit gern zur Verfügung.

AK Lehr-Lern-Labore

Katja Lengnink, Tim Lutz und Franziska Strübbe
SH 0.109
An vielen Standorten gibt es außerschulische Lernorte, mit denen mehrere Ziele verfolgt werden: Schülerlabore bieten ein attraktives mathematisches Angebot zum forschenden Lernen anhand von analogen Materialien und zum Teil auch computergestützten Simulationen für Schüler/innen. So soll bei Schüler/inne/n das Interesse an Mathematik geweckt und weiter gefördert werden. Oft dienen diese als Lehr-Lern-Labore zudem dazu, eine theorie- und forschungsbasierte, praxisnahe Ausbildung von Lehramtsstudierenden mit dem Fach Mathematik zu ermöglichen. Lehr-Lern-Labore sind nicht zuletzt auch ideale Forschungsumgebungen für fachdidaktische und bildungswissenschaftliche empirische Forschung.
Auf dem Treffen des Arbeitskreises soll nach langer Zeit des digitalen Arbeitens nun in Präsenz ein Austausch über die derzeitigen Aktivitäten an den einzelnen Standorten initiiert werden. Dafür werden alle Standorte eingeladen, einen Gegenstand bzw. ein Lernmittel aus ihrem Labor zum Besprechen mitzubringen.

AK ISTRON-Gruppe

Gilbert Greefrath und Hans-Stefan Siller
SH 0.101
ISTRON-Gruppe: Realitätsbezüge im Mathematikunterricht 
In der ISTRON-Bay auf Kreta wurde 1990 die internationale ISTRON-Gruppe gegründet. Ziel dieser Gruppe war eine Verbesserung des Mathematikunterrichts durch Realitätsbezüge. Die Gründung einer deutschsprachigen ISTRON-Gruppe danach war von der Idee von ISTRON geprägt, dass der Mathematikunterricht stärker anwendungsorientiert werden sollte. Lernende sollten Situationen aus Alltag und Umwelt mit Hilfe von Mathematik verstehen lernen sowie allgemeine mathematische Kompetenzen und Haltungen erwerben. Bei Lernenden soll damit ein adäquates Bild von Mathematik aufgebaut werden, das auch die tatsächliche Verwendung von Mathematik einschließt, und das Lernen von Mathematik soll mithilfe von Realitätsbezügen unterstützt werden.
Über interessierte Personen, die gerne im Bereich des realitätsbezogenen Mathematikunterrichts mitwirken möchten, freuen wir uns immer. So möchten wir auf das Treffen der ISTRON-Gruppe während der GDM-Tagung hinweisen. Dort wird es zwei Vorträge von Mitgliedern der Gruppe zu aktuellen Themen geben:
Angela Schmitz, Susanne Hilger und Laura Ostsieker:
Anwendungsbeispiele in Mathematikvorlesungen für Ingenieurwissenschaften
Sarah Schönbrodt:
Authentische Modellierung am Beispiel von Data Science und Künstlicher Intelligenz


Angela Schmitz, Susanne Hilger und Laura Ostsieker
Anwendungsbeispiele in Mathematikvorlesungen für Ingenieurwissenschaften
Wir präsentieren ein Konzept, möglichst authentische Anwendungsbeispiele in die Mathematikveranstaltungen für Ingenieurwissenschaften zu integrieren. Dabei beziehen wir sowohl in die Entwicklung als auch in die Vorstellung der Anwendungsbeispiele Studierende höherer Semester mit ein. Außerdem stellen wir Ergebnisse aus Untersuchungen zu einem möglichen Zusammenhang zwischen dem mathematischen Weltbild der Studierenden und ihrer Bewertung der Anwendungsbeispiele vor.
Sarah Schönbrodt
Authentische Modellierung am Beispiel von Data Science und Künstlicher Intelligenz
Methoden aus den Bereichen Data Science (DS) und Künstliche Intelligenz (KI) verbergen sich hinter zahlreichen Anwendungen unseres Alltags, sei es bei Empfehlungssystemen für Filme oder bei Gesichtserkennungssystemen zum Entsperren unseres Smartphones. Aus der enormen Relevanz derartiger Anwendungen für unsere Gesellschaft ergibt sich die Forderung nach einer stärkeren Einbindung von Fragestellungen aus DS und KI in den schulischen Unterricht. Unsere These ist, dass dies zu einem guten Teil im Mathematikunterricht stattfinden kann und sollte, denn letztlich ist das, was bei der Bearbeitung von DS-Fragestellungen betrieben wird, mathematische Modellierung mit besonderem Fokus auf dem Umgang mit (zahlreichen) Daten. Die verwendeten mathematischen Methoden sind oftmals elementar und mit Schulwissen zugänglich, z. B. mit analytischer Geometrie. Im Vortrag werden atomistische und holistische Ansätze zur Gestaltung von mathematischem Modellierungsunterricht zu DS-Fragestellungen vorgestellt und Erfahrungen aus Projekten mit Schüler:innen geteilt. Es wird diskutiert, inwieweit sich Probleme aus dem Bereich DS eignen, um mehrere Ziele zugleich anzugehen: authentisches Modellieren erlauben, Data Literacy im Sinne einer umfassenden Datenkompetenz zu fördern und Lernenden einen Einblick in die Funktionsweise von DS-Methoden sowie Risiken und Chancen von KI-Systemen zu geben.
AK Problemlösen

Benjamin Rott und Nina Sturm
SH 1.109

Neue Technologie beeinflusst Bildungsforschung: zuerst Tonaufzeichnungen, dann Videokameras, und heute mobile Kameras, Lehr-Lern-Labore und Eye-Tracking, die das Erheben von neuartigen Daten erlauben. Hinzu kommen selbstlernende Algorithmen zur Auswertung. Technologie beeinflusst nicht nur Forschende, sondern auch Problemlösende: U.a. erlauben Apps zur Förderung der Selbstregulation, Tabellenkalkulations- und dynamische Geometriesoftware neue Herangehensweisen und Heurismen.

Wir möchten Chancen/Risiken von Technologie in der Problemlöseforschung diskutieren; gerne auch mitgebrachte Beispiele.