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Test zur Erfassung von Grundvorstellungen zu Ableitungen und Integralen (GV-AI), Empirische Erfassung von Grundvorstellungen zur ersten Ableitung einer Funktion an einer Stelle und zum bestimmten Integral

Titelangaben

Greefrath, Gilbert ; Oldenburg, Reinhard ; Siller, Hans-Stefan ; Ulm, Volker ; Weigand, Hans-Georg:
Test zur Erfassung von Grundvorstellungen zu Ableitungen und Integralen (GV-AI), Empirische Erfassung von Grundvorstellungen zur ersten Ableitung einer Funktion an einer Stelle und zum bestimmten Integral.
In: HAL open science.
8 Januar 2021

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Abstract

A test is presented which measures whether and to what extent persons have developed basic mental models of the concepts of the first derivative of a function and of the definite integral.
The main idea for measuring basic mental models is to offer participants argumentations that use certain basic mental models and to ask them to what extent these argumentations are close to or consistent with their own thinking.
Each task presents a mathematical situation as a stimulus and four correct argumentations within the context of this situation as possible responses (corresponding to four basic mental models). Participants are asked to mark for each item on a five-point Likert scale to what extent the respective answer corresponds to their thinking.

Weitere Angaben

Publikationsform: Online-Beitrag
Keywords: Grundvorstellung; Ableitung; Integral
Institutionen der Universität: Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik und ihre Didaktik
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik und ihre Didaktik > Lehrstuhl Mathematik und ihre Didaktik - Univ.-Prof. Dr. Volker Ulm
Fakultäten
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik
Eingestellt am: 11 Jan 2022 06:15
Letzte Änderung: 11 Jan 2022 06:15
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/68278