Die Studieneingangsphase Mathematik ist von extrinsischer Motivation geprägt. Der unterschiedliche Umgang der Studierenden mit den Anforderungen (z. B. selbstständiges Bearbeiten von Übungsaufgaben oder Abschreiben, aber auch Studienabbruch) könnte darüber erklärt werden, welchen Wert die Handlungen für die eigene Identität haben. Dies soll mithilfe von Attainment Value (Eccles, 2009) geschehen, einem Konstrukt innerhalb der Expectancy-Value Theory. Es konnte im Kontext der Mathematik Studienverbleib erklären (Robinson et al., 2019), ist aber für das Mathematikstudium bislang schwer zu fassen, z. B. zu messen. Dafür wird dieser Zugang mit dem Konzept der „positional identity“ (Holland et al., 2008) auf wahrgenommene Selbst- und Fremdbilder in der Mathematik erweitert und bezieht individuell verschiedene Handlungsräume ein. In einem Mixed-Methods Design werden relevante „positions“ und „positional identities“ rekonstruiert und entlang der Values mit dem Lernverhalten in Beziehung gesetzt.
Motivation wird als wichtiges Merkmal für erfolgreiche, mathematische Lernprozesse angesehen. Jedoch ist die Bezeichnung „Motivation“ sicherlich missverständlich, denn unter Motivation werden häufig verschiedene Konstrukte wie Interesse, Wert, Selbstkonzept, Selbstwirksamkeitserwartung etc. subsummiert. Ausgangspunkt dieses Vortrages bilden Modelle, insbesondere aus der pädagogischen Psychologie, die einen Zusammenhang zwischen den Konstrukten und Lernhandlungen bzw. dem Lernerfolg herstellen. Anschließend werden anhand verschiedener Projekte die Bedeutung dieser Konstrukte für das Lernen von Mathematik, exemplarisch von universitärer Mathematik, vorgestellt. Insgesamt wird diskutiert, welche Bedeutung Motivation beim Mathematiklernen zugeschrieben wird, welche offenen Fragen sich für die Mathematikdidaktik ergeben und welche Besonderheiten bei deren Beantwortung zu beachten sind.
Nach dem Modell von Lindmeier (2011) befähigt aktions-bezogene Kompetenz (AC) Lehrpersonen auf Basis ihres professionellen Wissens, Anforderungen, die während der Implementation von mathematischen Lehr-/Lernprozessen auftreten, zu bewältigen. Zusammen mit der reflexiven Kompetenz (RC), die sich auf die Bewältigung von Anforderungen der Vor- und Nachbereitung bezieht, bildet sie die Grundlage professionellen Handelns. Im Vortrag wird aus zwei Projekten berichtet, die mit Hilfe des Modells und auf Basis von standardisierten (videobasierten) Tests zentrale Fragen zur Lehrerkompetenz bearbeiten. Im WILMA-Projekt (Elementarbereich) fokussieren wir dabei auf die differenzielle Förderbarkeit der Kompetenzen sowie deren Wirkung für die Qualität von Lehr/Lernprozessen. Im ELMaWi-Projekt (Sekundarbereich) berichten wir, inwiefern die Kompetenzen im Fächerkontrast Mathematik-Wirtschaftswissenschaften als fachspezifisch zu verstehen sind. Wir diskutieren, inwiefern die Ergebnisse zentrale Annahmen des Kompetenzmodells bestätigen können.
Die vorliegende Eye Tracking-Studie untersuchte experimentell den Einfluss von Stress auf Wahrnehmungs- sowie Interpretationsprozesse von schwierigkeitsgenerierenden Textaufgabenmerkmalen (Bruchschwierigkeit, Anzahl der Rechenschritte, Lexikologie und Syntax) anhand lokaler Blickbewegungsparameter in Kombination mit Verbalprotokollen. Aufgrund der physiologischen Stressreaktion wird angenommen, dass Stress kognitive Kapazitäten bindet, die für Prozesse der Wahrnehmung sowie der kognitiven Verarbeitung nicht mehr zur Verfügung stehen. Als physiologischer Indikator von Stress wurden messwiederholt erhobene Cortisolwerte analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass schwierigkeitsgenerierende Aufgabenmerkmale – von der Kontrollgruppe sowie der Experimentalgruppe unter Stress – wahrgenommen werden, höhere Interpretationsprozesse bei der Stressgruppe jedoch beeinträchtigt sind. Es konnte gezeigt werden, dass die Beeinträchtigungen durch eine höhere Arbeitsgedächtniskapazität abgemildert werden.