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Charakterisierung von Leistungsgruppen beim algorithmischen Problemlösen

dc.contributor.authorHildebrandt, Claudia
dc.contributor.authorMatzner, Matthias
dc.contributor.editorHellmig, Lutz
dc.contributor.editorHennecke, Martin
dc.date.accessioned2023-09-13T11:24:01Z
dc.date.available2023-09-13T11:24:01Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractDamit Schülerinnen und Schüler in der Informatik entsprechend ihrer Leistungsstärke gezielt gefördert werden können, muss diese zunächst erkannt werden. Im vorliegenden Artikel werden zur Diagnose der Leistungsniveaus von Schülerinnen und Schülern im Bereich des algorithmischen Problemlösens Diagnoseaufgaben zur Einteilung in drei Leistungsgruppen vorgestellt. Daraufhin erfolgt ein Vergleich dieser Leistungsgruppen anhand charakterisierender Merkmale wie zum Beispiel der Selbsteinschätzung der eigenen Kompetenz bezüglich Informatik, der schulbezogenen Selbstwirksamkeitserwartung, des kreativen Potenzials und des Geschlechts. Es zeigt sich, dass innerhalb der leistungsstarken Gruppe keine Unterschiede bzgl. des Geschlechts zu finden sind. Allerdings unterscheiden sich die Leistungsstarken von der mittelstarken und leistungsschwachen Gruppe statistisch signifikant in den untersuchten Merkmalen. Die Ergebnisse werden schließlich diskutiert.de
dc.identifier.doi10.18420/infos2023-012
dc.identifier.isbn978-3-88579-730-2
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/42310
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofINFOS 2023 - Informatikunterricht zwischen Aktualität und Zeitlosigkeit
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-336
dc.subjectAlgorithmisches Problemlösen
dc.subjectDifferenzierung
dc.titleCharakterisierung von Leistungsgruppen beim algorithmischen Problemlösende
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage146
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage137
gi.conference.date20.-22. September 2023
gi.conference.locationWürzburg, Rostock
gi.conference.reviewfull

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