DENKSTOFF – Mathematik lehren lernenFolge
1: Wenn Aufgaben das Lernen unnötig schwer machen
Warum fällt manchen Schüler:innen eine mathematische
Aufgabe schwerer, als sie eigentlich sein müsste?
Eine komplizierte Aufgabenstellung, unübersichtliche
Darstellungen oder zu viele Informationen auf einmal können das
mathematische Lernen unnötig erschweren. Doch wie lässt sich
unterscheiden, welche Anforderungen tatsächlich zum
Lerngegenstand gehören und welche lediglich zusätzliche Hürden
darstellen?
In dieser Folge von DENKSTOFF beschäftigen wir
uns mit der Cognitive Load Theory – der Theorie der kognitiven
Belastung. Sie erklärt, warum unser Arbeitsgedächtnis beim Lernen
eine wichtige Rolle spielt und welche Konsequenzen sich daraus
für die Gestaltung mathematischer Lernaufgaben ergeben.
Anhand eines Beispiels zur schriftlichen Division schauen wir uns
an, wie ausgearbeitete Lösungsbeispiele Lernende unterstützen
können, warum Hilfen zum Vorwissen passen müssen und weshalb eine
Aufgabe nicht möglichst einfach sein sollte, um lernwirksam zu
sein.
Das nimmst du aus dieser Folge mit
Kognitive Belastung verstehen: Warum die
begrenzte Kapazität des Arbeitsgedächtnisses für
mathematisches Lernen bedeutsam ist.
Notwendige und vermeidbare Schwierigkeiten
unterscheiden: Wie die Gestaltung einer Aufgabe
zusätzliche Anforderungen erzeugen kann.
Mit Beispielen arbeiten: Warum
ausgearbeitete Lösungswege insbesondere beim Einstieg in ein
neues Verfahren hilfreich sein können.
Unterstützung passend dosieren: Weshalb
Hilfen für Anfänger:innen sinnvoll sein können, für
fortgeschrittene Lernende aber unter Umständen überflüssig
werden.
Aufgaben bewusster gestalten: Wie sich
mathematische Herausforderungen erhalten und unnötige
Hindernisse reduzieren lassen.
DENKSTOFF – Was bleibt?
Gute Lernaufgaben reduzieren nicht die mathematische
Herausforderung, sondern vermeiden unnötige Hindernisse auf dem
Weg zum Verständnis.
Dein Denkimpuls: Schau dir bei deiner nächsten
Unterrichtsvorbereitung eine Aufgabe genauer an. Welche
Schwierigkeit ist für das mathematische Lernziel notwendig – und
welche entsteht möglicherweise nur durch die Art, wie du die
Aufgabe gestaltet hast?
Wissenschaftliche Grundlagen und weiterführende
Literatur
Sweller, J., van Merriënboer, J. J. G. & Paas, F.
(2019). Cognitive Architecture and Instructional Design:
20 Years Later. Educational Psychology Review, 31, 261–292.
Chen, O., Retnowati, E., Chan, B. B. Y. & Kalyuga, S.
(2023). The effect of worked examples on learning
solution steps and knowledge transfer. Educational Psychology,
43(8), 914–928.
Kalyuga, S. (2007). Expertise reversal effect
and its implications for learner-tailored instruction.
Educational Psychology Review, 19, 509–539.
Die Literatur vertieft die theoretischen Grundlagen der Cognitive
Load Theory, die Bedeutung ausgearbeiteter Lösungsbeispiele und
den Einfluss des Vorwissens auf die Wirksamkeit von Lernhilfen.
DENKSTOFF – Mathematik lehren lernen
Ein Podcast von Tim Kantereit für Mathematik-Referendar:innen,
Mathematiklehrkräfte und alle, die Mathematikunterricht
verstehen, reflektieren und weiterentwickeln möchten.
Hinweis: Dieser Podcast ist durch KI unterstützt produziert
worden.
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