Lehrstuhl für Mathematik und ihre Didaktik Walter Olbricht, Doris ...

Die voreingestellten Parameter wurden wie folgt gewählt:
Min. No. Of Obs. Before Split: 3
Min. Node Size: 6
Min. Node Deviance: 0.00.
Es soll in keiner Weise behauptet werden, dass die obigen Bäume optimal oder die einzig möglichen
sind. Ihre Rechtfertigung ergibt sich vielmehr daraus, dass sie ex post leicht verifizierbar sind und
durch verschiedene Parametersätze und Optimierungen sehr beharrlich in ähnlicher Weise herauskommen.
Welche „innere Struktur“ deutet sich durch diesen Ansatz an? Man kann wohl – bei allen Vorbehalten
– folgende Beobachtungen und darauf fußende Kommentare festhalten:
1. Auf der obersten Hierarchieebene wird bei binären Bäumen nach Klassensatz unterteilt. Dies ist in
gewisser Weise nicht überraschend, da Klassensatz auch die meisten möglichen Ausprägungen besitzt
und somit bei gleich starkem Einfluss eine bessere Regressionsvorhersage ermöglichen würde
als Variablen mit geringerem Ausprägungsvorrat. Andererseits sollten sich aber wirklich deutliche
Effekte (z. B. etwa durch Geschlecht oder Alter) – soweit vorhanden – auch entsprechend deutlich
manifestieren – und würden dies auch tun, wenn man ein eindeutig geschlechtsbezogenes oder altersbezogenes
Merkmal untersucht hätte.
(Kommentar: Dies suggeriert – oder steht zum mindesten nicht im Widerspruch zu – einem sehr starken
Einfluss der „Klassensituation“, den man wohl unschwer auf Lehrer und Klassengemeinschaft
zurückführen kann. Das würde auch implizieren, dass an diesem Punkt für eine möglichst ertragreichen
Einsatz von GEONExT angesetzt werden sollte (Lehrerschulung, „Klimaverbesserung“). Der
Einfluss des Lehrpersonals ist auch hier nicht zu unterschätzen.)
2. Bei den Klassensätzen, bei denen GEONExT „gut“ ankommt, spielt Klassensatz auch auf der
nächsten Stufe eine entscheidende Rolle. Bei den Klassensätzen, bei denen GEONExT nicht so „gut“
ankommt, schieben sich dann in zweiter Linie andere Distinktionen (Note, Geschlecht) nach vorne –
hier greift dann übrigens das Argument vom größeren Wertevorrat eben nicht mehr
(Kommentar: Auch das ist an sich leicht interpretierbar: Ist die „Klassensituation“ nicht mehr „überragend“,
muss der Enthusiasmus vom einzelnen Schüler herkommen. Das gelingt „besseren“ (Note)
und „trainierteren“ (Anzahl) Schülern besser. Zudem sind Jungen eher aufgeschlossen für GEONExT
als Mädchen. Gerade hier sind aber Vermengungen von Effekten leicht möglich.)
Die obigen Kommentare sind ausdrücklich als letztlich etwas subjektive Lesart der beobachteten –
und insofern kaum bestreitbaren – Sachverhalte gedacht. Sie werden unseres Erachtens aber nicht
dadurch wertlos, dass es sich um im Grunde wohlbekannte didaktisch Erkenntnisse handelt (Bedeutung
des Lehrers bzw. der Lerngruppe für das „Lernen“). Eine wichtige Konsequenz: Computereinsatz
sollte nicht automatisch mit einer Individualisierung des Lernens identifiziert werden.
5.2. Längsschnittbetrachtung
Die Befragung war nicht explizit als Längsschnittstudie angelegt. Die zweimalige Teilnahme einer
Realschulklasse bietet allerdings die Chance eine zumindest rudimentäre längsschnittliche Betrachtung
anzustellen. Allerdings ist dies wegen fehlender und nicht wieder herstellbarer Zuordnungen nur
in sehr begrenztem Umfang möglich.
Die erste Erhebung fand im Herbst 2004 nach der Bearbeitung des dritten dynamischen Arbeitsblattes
– in diesem Fall zum Thema Thales – und die zweite nach der Bearbeitung des zehnten Arbeitsblattes
– zum Thema Brüche – im Frühjahr 2005 statt. Von Interesse ist primär, inwiefern sich die Beurteilung
der dynamischen Arbeitsblätter im Laufe der Zeit verändert hat. Des Weiteren soll analysiert werden,
ob sich die längere Benutzung von GEONExT auf die Haltung zum Medium Computer und auf allgemeine
Einstellungen zum Themengebiet auswirkt– insbesondere ob es Gewöhnungs- bzw. sogar
Abnutzungseffekte gibt.
Die Werte aus der Herbstbefragung liegen bereits recht nahe an der Bestnote 1,0, so dass eine deutliche
Verbesserung gar nicht mehr möglich ist. Trotzdem zeigt sich für den Gesamtmittelwert im
Herbst und Frühjahr noch eine leichte positive Veränderung. Dies gilt ebenso für die Mittelwerte der
einzelnen Skalen. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse im Zusammenhang (angegeben sind
jeweils die Mittelwerte und – in Klammern – die Standardabweichungen):
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