@phdthesis{Schreiter,
  author    = {Saskia Schreiter},
  title     = {Diagnostische Urteile von Lehrkr{\"a}ften zur Schwierigkeit von Mathematikaufgaben. Eine prozessorientierte Untersuchung mit Eye-Tracking und Stimulated Recall Interviews.},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:he76-opus4-4398},
  pages     = {191},
  abstract  = {Die F{\"a}higkeit, Aufgabenschwierigkeiten f{\"u}r Lernende ad{\"a}quat zu beurteilen, stellt eine wesentliche Facette der diagnostischen Kompetenz von Mathematiklehrkr{\"a}ften dar. {\"U}ber ihre zentrale Bedeutung, zum Beispiel f{\"u}r die Anpassung von Unterricht entsprechend dem F{\"a}higkeitsniveau der Sch{\"u}ler*innen, besteht in der Bildungsforschung ein breiter Konsens. Die Schwierigkeit von Mathematikaufgaben wird neben spezifischen fachlichen Aufgabenmerkmalen unter anderem auch von instruktionalen Merkmalen des Aufgabendesigns beeinflusst. Schwierigkeitsgenerierende Aufgabenmerkmale sollten von Lehrkr{\"a}ften identifiziert und hinsichtlich der Schwierigkeit f{\"u}r Sch{\"u}ler*innen ad{\"a}quat evaluiert werden k{\"o}nnen. Der gegenw{\"a}rtige Forschungsstand hinsichtlich solcher Informationsverarbeitungsprozesse beim Diagnostizieren, sowie potenzieller Einflussfaktoren auf den Urteilsprozess, wird jedoch als unbefriedigend angesehen. An diesem Forschungsbedarf setzt die vorliegende Dissertation an. Auf Basis eines Modells der Informationsverarbeitung wurden in drei Teilstudien Annahmen {\"u}ber Informationsverarbeitungsprozesse beim Diagnostizieren formuliert und experimentell gepr{\"u}ft. Hierbei wurden sowohl potenzielle Einflussfaktoren der Lehrkraft (Berufserfahrung, spezifisches Wissen) wie auch der Diagnosesituation (Inhaltsbereich der Aufgabe, schwierigkeitsgenerierende Aufgabenmerkmale, Prompt zur Sensibilisierung {\"u}ber diagnoserelevante Merkmalskategorien) in den Blick genommen. Als Diagnosegegenst{\"a}nde wurden Mathematikaufgaben aus den Inhaltsbereichen der Bruchrechnung und der Winkelberechnung eingesetzt. Um interne Informationsverarbeitungsprozesse beim Diagnostizieren zu untersuchen, wurden sowohl Ergebnisindikatoren {\"u}ber ein Paper-Pencil Test als auch direkte Prozessindikatoren mittels Eye-Tracking und Eye-Tracking Stimulated Recall Interviews herangezogen. Die Daten wurden in einem Mixed-Methods Ansatz sowohl qualitativ als auch quantitativ ausgewertet.},
  language  = {de}
}