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Individuelle Förderung von Rechenfertigkeiten in der Grundschule durch ein computergestütztes Übungsprogramm
Individualized computer assisted training of basic arithmetic skills in elementary school
URN: urn:nbn:de:bsz:291-psydok-15569
URL: http://psydok.sulb.uni-saarland.de/volltexte/2008/1556/
pdf-Format:
Dokument 1.pdf (84 KB)
SWD-Schlagwörter:
Fertigkeit , Rechnen , Individualisierung , Computerunterstütztes Lernen , Grundschule
Freie Schlagwörter (Deutsch):
Fertigkeitserwerb
Freie Schlagwörter (Englisch):
Arithmetic , individualized instruction , computer assisted instruction
APA Klassifikation:
3550
Institut:
Universität Bayreuth: Lehrstuhl Psychologie
DDC-Sachgruppe:
Psychologie
Dokumentart:
Aufsatz
Sprache:
Deutsch
Erstellungsjahr:
2005
Publikationsdatum:
15.04.2008
Kurzfassung auf Deutsch:
Zur individuellen Förderung von Rechenfertigkeiten in der Grundschule entwickelten wir das computergestützte Übungsprogramm, ?Merlins Rechenmühle?, das auf eine Datenbank von über 2300 Aufgaben verschiedener Typen und Schwierigkeiten zurückgreift. Die Größe des Aufgabenpools und die Möglichkeiten des Computers zu unmittelbarer Rückmeldung ermöglichen die Individualisierung von Übung in einer Gruppensituation. Vorgestellt werden die Algorithmen zur Vorhersage der Aufgabenschwierigkeit und zur Aufgabenauswahl, sowie zwei empirische Studien, in denen die Wirksamkeit der Algorithmen empirisch nachgewiesen wurde. Die Erfahrungen aus diesen Studien sollen in die Entwicklung einer neuen Programm¬version fließen, bei der die sehr zeitaufwändige individuelle Aufgabenauswahl automatisiert wird.
Kurzfassung auf Englisch:
We present our computer assisted training program ?Merlin?s Rechenmühle?, which was developed for individualized practice of arithmetic skills in elementary school. The software connects to a database with more than 2300 problems of different types and difficulties. The size of the database and the facility of computer software to give immediate feedback permit individualization of practice in a group situation. We present the algorithms for predicting problem difficulties and for problem selection. In two studies, we showed the effectiveness of these algorithms. Results and experience from these studies will be exploited in a new version of the software, which will automize the time-consuming task of individual problem selection.
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