Zusammenfassung
Insbesondere fachsprachliche Kenntnisse erweisen sich hinsichtlich der Mathematikleistung als einflussreich. Es ist daher anzunehmen, dass sich hohe Kompetenzen in Bezug auf die Unterrichtssprache positiv auf das Mathematiklernen und folglich die Leistung in Mathematik auswirken. Gleichzeitig sollte es mathematisch leistungsstarken im Vergleich zu weniger leistungsstarken Lernenden auch leichter fallen, mathematikbezogene Kognitionen zu versprachlichen. Aufgrund impliziter Wissensbestände bzw. automatisierter Handlungsabläufe könnten allerdings auch gegenläufige Effekte vermutet werden, was durch den vorliegenden Forschungsbeitrag mit Fokus auf Schülerinnen und Schüler im Primarbereich (vierte Klasse; N = 576) näher untersucht wird.
Abstract
Language proficiency, especially in regard to the jargon of mathematics, prove to be influential on mathematics performance. Therefore, it can be supposed that high proficiency in the language of instruction has a positive effect on mathematics learning and consequently on mathematics performance. At the same time, it should be also easier for high-performing learners to verbalize math-related cognitions compared to lower-performing learners. However, due to tacit knowledge or automated courses of action, opposite effects could also be assumed. In the present research paper this is examined more closely with a focus on primary school students (fourth grade; N = 576).
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28 June 2024
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Die Datenerhebung fand im Rahmen des vom BMBF geförderten Projekts Eva Prim: Evaluation im Primarbereich – Sprachförderung in alltäglichen und fachlichen Kontexten statt. Es handelt sich dabei um ein Verbundprojekt der Universität Regensburg und der Universität Koblenz-Landau unter der Leitung von Prof. Dr. Astrid Rank, Prof. Dr. Anita Schilcher, Prof. Dr. Stefan Krauss, Prof. Dr. Anja Wildemann und Prof. Dr. Gerlinde Lenske. Das Projekt, in dessen Kontext, betreut von Frau Prof. Dr. Wildemann und Frau Prof. Dr. Lenske, auch das SAMT-Verfahren (Merkert, 2022) entwickelt wurde, ist eingebettet in die bundesweite Forschungs- und Entwicklungsinitiative BiSS – Bildung durch Sprache und Schrift (Henschel, Gentrup und Stanat, 2018). Hinzuweisen ist vor diesem Hintergrund auf eine Überschneidung der vorliegenden Stichprobe mit der, die der Validierung des SAMT-Verfahrens (Merkert, 2022) zugrunde liegt.
- 3.
Für die Berechnungen wird das Signifikanzniveau auf α = .05 gesetzt. Die Konsequenzen von Alpha- und Betafehler sind dabei unter inhaltlichen Gesichtspunkten kritisch zu diskutieren (Rost, 2022). Im Sinne einer möglichst transparenten Ergebnisdarstellung werden im Folgenden die genauen p-Werte berichtet.
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Merkert, A., Lenske, G. (2024). Sprachliche Heterogenität im Mathematikunterricht: Eine Analyse von Schülerinnen- und Schülertexten unterschiedlicher Leistungsgruppen. In: Bien-Miller, L., Michalak, M. (eds) Aufgabenstellungen für sprachlich heterogene Gruppen. Edition Fachdidaktiken. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-42822-8_2
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