Einführung
Wenn man den Artikel “An Experiment in Three Approaches to Teaching Average to Elementary School Children” von John D. Baker und Raymond W. Beisel, den berühmten und kompetenten Wissenschaftlern, aus der glaubwürdigen und zuverlässigen Quelle “School Science and Mathematics” bespricht, muss man darauf hinweisen, dass die vorliegende Arbeit einen großen Beitrag zum Prozess des Mathematikunterrichts der Grundschulkinder geleistet hat. Deshalb ist es wichtig, die wichtigsten Punkte und die grundlegenden Lehrmethoden, die in diesem Artikel dargestellt werden, zu analysieren.
Hauptteil
Allgemein gesagt, basiert diese Arbeit auf der Untersuchung der verschiedenen Arten von Erfahrungen, die die Kinder machen sollten, um die sogenannte Durchschnittsmathematik am besten zu verstehen. Die vorliegende Studie wurde anhand der Informationen durchgeführt, die von der Versuchsgruppe der Kinder der vierten bis sechsten Klasse erhalten wurden.
In diesem Artikel heißt es: “Die Unterschiede zwischen den Leistungen in den Pretests, den Posttests und den Interviews deuten auf einen gewissen Vorteil bei der Verwendung eines visuellen Unterrichtsstils hin” (Baker, Beisel, 2001, S. 23). In dem Experiment wurde auch festgestellt, dass die gemeinsamen Überlegungen ebenfalls zu positiven Ergebnissen im Mathematikunterricht der jeweiligen Altersgruppe führten.
Um die oben beschriebene Aufgabe zu erfüllen, wurde den Lehrern vorgeschlagen, den Kindern zu empfehlen, die Verteilungen der entsprechenden Datensätze zu vergleichen. Um die Datensätze zu verstehen, wurde den Kindern (der 6. und 8. Klasse) auch empfohlen, die Maße der Mitte, einschließlich des Mittelwertes, zu verwenden. Diesbezüglich kann man festhalten, dass den Kindern beim Lernen über den Mittelwert verschiedene Aufgaben im Zusammenhang mit den Datenverteilungen gestellt werden sollten.
In ihrer Arbeit verweisen John D. Baker und Raymond W. Beisel auf andere kompetente und glaubwürdige Wissenschaftler wie Russell und Mokros, die erklären, dass “das Lehren des Algorithmus wahrscheinlich bis zur sechsten Klasse verschoben werden sollte, um Störungen des konzeptionellen Verständnisses zu vermeiden. [Sie begründen dies mit folgendem Argument: “Ein Lehrer der vierten oder fünften Klasse, der eine Lehrbuchlektion mit dem Schwerpunkt Algorithmus in Erwägung zieht, könnte sich fragen, wie er ein umfassenderes konzeptionelles Verständnis vermitteln kann” (Russell und Mokros, zitiert nach Baker und Beisel, 2001, S. 24). Man kann dieser Aussage uneingeschränkt zustimmen, aber auch darauf hinweisen, dass die Art der Erfahrungen, die die Schüler in erster Linie machen sollten, große Aufmerksamkeit erfordert. Und hier wäre der Unterrichtsstil in Bezug auf das Lernen und die Leistung, der in dem genannten Artikel dargestellt wird, wirklich nützlich.
Es ist erwähnenswert, dass die Tabellenkalkulationen einen auf visuellem Unterricht basierenden Unterrichtsstil sehr unterstützen, da sie ein praktisches und recht einfach zu verwendendes Werkzeug für den Vergleich und die Analyse verschiedener Darstellungen derselben Daten bis zur dritten und fünften Klasse sind. Sie helfen den Kindern der sechsten bis achten Klasse auch dabei, die Korrespondenz der Datensätze zu verstehen und die grafischen Darstellungen zu übernehmen. In Bezug auf diese Informationen kann man vermuten, dass ein solcher Ansatz den Rechenprozess zwischen dem Lehrer und seinen Schülern vereinfacht, hilft, schnell genaue Diagramme zu erstellen (da die Zeichnungen der Kinder wahrscheinlich ungenau sind); es ist auch hilfreich, die richtigen Lösungen zu finden und zu erkennen.
Schlussfolgerung
Daraus kann man schließen, dass die Leistungen bei den allgemeinen Problemen (wie dem Durchschnitt) Aufmerksamkeit verdienen und durch verschiedene Unterrichtsmethoden beeinflusst werden, da man mit Sicherheit behaupten kann, dass der Unterrichtsstil und die Techniken das Verständnis der Kinder für die mathematischen Probleme stark beeinflussen.
Zitierte Werke
Baker, John D., und Raymond W. Beisel. “Ein Experiment mit drei Ansätzen zum Unterrichten von Grundschulkindern im Durchschnitt”. Schulwissenschaft und Mathematik 101.1 (2001): 23-26.