Diese Arbeit möchte ihren Beitrag zur ‚Bildung für nachhaltige Entwicklung‘ im Mathematikunterricht der Primarstufe leisten, indem sie untersucht, wie man Schüler*innen dazu befähigen kann, statistikhaltige Informationen zu interpretieren und als Basis argumentativer Prozesse heranzuziehen. Hierfür ist es notwendig, sich mit den innewohnenden Prozessen der Komponenten des datenbasierten Argumentierens in der Grundschule zu beschäftigen.
Aufgrund der zunehmenden Masse von Argumenten, Meinungen und ‚Fake News‘ in sozialen Massenmedien, ist die Fähigkeit, statistikhaltige Informationen zu verstehen und kritisch Stellung dazu nehmen zu können, für eine nachhaltige Bildung von zunehmender Bedeutung. Statistikhaltige Informationen sind allgegenwärtig und werden zunehmend als Mittel präsentiert, um Werbeanzeigen, (politischen) Äußerungen oder Ratschlägen Glaubwürdigkeit zu verleihen. Der kompetente Umgang mit Medien und Informationen kann daher in Zeiten des Informationsüberflusses und der ‚Fake News‘ dazu beitragen, verantwortungsbewusstes Handeln im Sinne einer nachhaltigen Entwicklung langfristig zu begünstigen. Auch statistische Daten zum Klimawandel und den resultierenden Veränderungen unserer Umwelt können bewusst oder fahrlässig graphisch verzerrt und manipuliert werden, um die eigene politische Agenda voranzubringen oder wirtschaftliche Interessen durchzusetzen.
In der Schulbildung beschränkt sich Nachhaltigkeitsbildung noch oft auf den gesellschafts- und naturwissenschaftlichen Unterricht oder, in der Primarstufe, auf den Sachunterricht, der u.a. politische und naturwissenschaftliche Bildung beinhaltet. Doch auch im Mathematikunterricht lassen sich interdisziplinäre Grundlagen schaffen, um sich eigenständig Wissen anzueignen und so befähigt zu werden, an gesellschaftlichen Entscheidungsprozessen teilzunehmen und individuelles Handeln nachhaltiger zu gestalten.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Bildung für nachhaltige Entwicklung
2.1 BNE in der Praxis und im Curriculum der Primarstufe
3 Daten in der Primarstufe
3.1 Grundlagen der Statistik
3.2 Statistik im Curriculum der Primarstufe
4 Kompetenzmodelle im Umgang mit Daten
4.1 Datenkompetenz, Data Literacy und Statistical Literacy
4.2 Lesen und Interpretieren von Daten
4.3 Reading Levels
5 Argumentationskompetenz
5.1 Bedeutung des Argumentierens
5.2 Argumentieren, Begründen und Beweisen
5.3 Die Bedeutung des Argumentierens im Mathematikunterricht
5.4 Argumentieren im Curriculum der Grundschule
6 Analyse von Argumenten und Argumentationsprozessen
6.1 Allgemeine Kategorisierung von Argumenten
6.2 Funktionale Argumentationsanalyse nach Toulmin
6.3 Datenbasiertes Argumentieren in der Primarstufe
7 Studiendesign
7.1 Konzeption als Entwicklungsforschung
7.2 Forschungsinteresse
7.3 Design der Lernumgebung
7.3.1 Fachinhaltliche Analyse
7.3.2 Fachdidaktische Analyse
8 Durchführung der Studie
8.1 Feldzugang
8.2 Datenerhebung
8.3 Datenanalyse
9 Auswertung der Interviews
9.1 Interview 1: Lena und Tim
9.2 Interview 2: Jana und Stefan
9.3 Interview 3: Bruno und Zelda
9.4 Interview 4: Anton
9.5 Interview 5: Mariam und Oscar
9.6 Interview 6: Rita und Carola
9.7 Interview 7: Dennis und Nina
9.8 Interview 8: Karla
10 Zusammenfassung der Ergebnisse
10.1 Kritische Reflexion der Lernumgebung
11 Fazit und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht, wie Grundschulkinder im Mathematikunterricht darin befähigt werden können, statistische Informationen zu interpretieren und als Grundlage für argumentative Prozesse heranzuziehen. Ziel ist es, durch die Förderung der datenbasierten Argumentationskompetenz einen Beitrag zur „Bildung für nachhaltige Entwicklung“ (BNE) zu leisten, indem Kinder lernen, datengestützte Aussagen im Kontext globaler Herausforderungen wie dem Klimawandel kritisch zu hinterfragen.
- Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) im Primarstufen-Curriculum
- Statistische Grundlagen und Umgang mit Daten in der Grundschule
- Kompetenzmodellierung von „Statistical Literacy“ und Datenkompetenz
- Struktur und Analyse von Argumentationsprozessen (Toulmin-Modell)
- Entwicklung und Erprobung einer Lernumgebung zum Thema Klimawandel
Auszug aus dem Buch
1 EINLEITUNG
"Eine chancengerechte Entwicklung, die ein Leben in Frieden und ein dauerhaft tragfähiges Ökosystem ermöglicht" - so lautet das selbsterklärte Ziel der UNESCO-Bildungskampagne ‚Bildung für nachhaltige Entwicklung‘ (zit. nach Kühnert 2019). ,Bildung für nachhaltige Entwicklung‘ (BNE) bedeutet die Orientierung von Bildungszielen, Lehrplänen und ähnlichem an Grundsätzen der Nachhaltigkeit. Sie hat zum Ziel, die Dialogfähigkeit und Orientierungswissen, kreatives und kritisches Denken sowie ein ganzheitliches Lernen unter Berücksichtigung religiöser Orientierung und kultureller Werte zu fördern (vgl. BMBF o.J.).
Die Bewältigung der Klimakrise und der Schutz unseres Ökosystems ist eine der dringlichsten Aufgaben unserer Zeit. Wissenschaftler und Ingenieure stehen daher vor einer gewaltigen Aufgabe: Sie müssen der Gesellschaft den Weg in Richtung eines ökologisch nachhaltigen Managements des Planeten im Zeitalter des Anthropozäns weisen. Dies erfordert angemessenes menschliches Verhalten auf allen Ebenen (vgl. Crutzen et al. 2011).
Aufgrund der zunehmenden Masse von Argumenten, Meinungen und ‚Fake News‘ in sozialen Massenmedien (vgl. Engel, 2017) ist die Fähigkeit, statistikhaltige Informationen zu verstehen und kritisch Stellung dazu nehmen zu können für eine nachhaltige Bildung von zunehmender Bedeutung. Statistikhaltige Informationen sind allgegenwärtig und werden zunehmend als Mittel präsentiert, um Werbeanzeigen, (politischen) Äußerungen oder Ratschlägen Glaubwürdigkeit zu verleihen. Der kompetente Umgang mit Medien und Informationen kann daher in Zeiten des Informationsüberflusses und der ‚Fake News‘ (vgl. Österreichische Jugendinfos 2020; Engel 2017) dazu beitragen, verantwortungsbewusstes Handeln im Sinne einer nachhaltigen Entwicklung langfristig zu begünstigen. Auch statistische Daten zum Klimawandel und den resultierenden Veränderungen unserer Umwelt können bewusst oder fahrlässig graphisch verzerrt und manipuliert werden, um die eigene politische Agenda voranzubringen oder wirtschaftliche Interessen durchzusetzen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung benennt die Bedeutung von BNE und die Relevanz kritischen Umgangs mit statistischen Daten im Zeitalter von Fake News als Forschungsanlass.
2 Bildung für nachhaltige Entwicklung: Dieses Kapitel erläutert das Konzept der BNE als Querschnittsthema und dessen Verankerung in den Curricula der Primarstufe.
3 Daten in der Primarstufe: Es werden statistische Grundbegriffe geklärt und die curriculare Bedeutung von Daten in der Primarstufe beleuchtet.
4 Kompetenzmodelle im Umgang mit Daten: Dieses Kapitel führt theoretische Modelle wie *Data Literacy* und *Statistical Literacy* zur Klassifizierung von Kompetenzen für den Datenumgang ein.
5 Argumentationskompetenz: Die Bedeutung des Argumentierens als mathematische Prozesskompetenz wird erarbeitet und begrifflich abgegrenzt.
6 Analyse von Argumenten und Argumentationsprozessen: Hier werden Modelle zur Rekonstruktion von Argumenten vorgestellt, insbesondere die funktionale Analyse nach Toulmin.
7 Studiendesign: Dieses Kapitel beschreibt das methodische Vorgehen als Entwicklungsforschung und erläutert die Konzeption der eingesetzten Lernumgebung.
8 Durchführung der Studie: Die methodische Umsetzung der qualitativen Studie an einer Düsseldorfer Grundschule wird dargelegt.
9 Auswertung der Interviews: Hier erfolgt eine detaillierte, beispielhafte Analyse der transkribierten Schülerinterviews.
10 Zusammenfassung der Ergebnisse: Die Ergebnisse aus den Schülerinterviews werden synthetisiert und hinsichtlich der Kompetenzentwicklung reflektiert.
11 Fazit und Ausblick: Diese abschließenden Reflexionen fassen die Erkenntnisse der Arbeit zusammen und geben Impulse für künftige Unterrichtsentwürfe.
Schlüsselwörter
Bildung für nachhaltige Entwicklung, BNE, Datenkompetenz, Statistical Literacy, mathematisches Argumentieren, Primarstufe, Klimawandel, Entwicklungsforschung, Diagrammverständnis, Toulmin-Modell, Argumentationsanalyse, Datenbasiertes Lernen, Grundschule, Statistikunterricht, Medienkompetenz
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht, wie Grundschulkinder durch die Förderung datenbasierter Argumentationskompetenz befähigt werden können, statistische Informationen – insbesondere zum Thema Klimawandel – kritisch zu interpretieren.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Arbeit verknüpft die Bereiche "Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE)", fachdidaktische Statistikgrundlagen für die Primarstufe und die Kompetenz des mathematischen Argumentierens.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist die Entwicklung und Erprobung einer speziellen Lernumgebung, die Schüler*innen anregt, statistische Daten in Diagrammen zu deuten und auf Basis dieser Daten fundierte Argumente zu bilden oder zu prüfen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Autorin nutzt einen qualitativen Forschungsansatz im Rahmen der Entwicklungsforschung (Design-based Research), um durch die Analyse von Schülerinterviews Einblicke in Argumentationsprozesse zu gewinnen.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Fundierung zu Statistik und Argumentation sowie in einen empirischen Teil, in dem die Lernumgebung konzipiert, durchgeführt und die Schülerdaten ausgewertet werden.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zentrale Begriffe sind *Statistical Literacy*, *Datenkompetenz*, *Klimawandel-Daten*, *Toulmin-Modell* und die Förderung *argumentativer Kompetenzen* im Grundschulunterricht.
Inwiefern spielt das Toulmin-Modell eine Rolle?
Das Toulmin-Modell dient als theoretisches Werkzeug, um die Qualität und Struktur der von den Kindern geäußerten Argumente (etwa die Verbindung von Daten als 'Datum' und Schlussfolgerungen als 'Konklusion') systematisch zu analysieren.
Welche Rolle spielt die kritische Haltung gegenüber Daten?
Ein wichtiges Lernziel ist die Förderung einer "kritischen Haltung" (dispositionelle Komponente von *Statistical Literacy*), bei der die Kinder lernen, dass Daten graphisch manipuliert sein können und daher hinterfragt werden müssen.
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- Sonja Heering (Autor), 2023, Datenbasierte Argumentationskompetenz in der Grundschule. Bildung für nachhaltige Entwicklung, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1356534
