Integration von Computational Thinking in den Mathematikunterricht der Sekundarstufe: Eine Literaturübersicht

Zusammenfassung Computational Thinking (CT) hat sich als grundlegende Fähigkeit für das 21. Jahrhundert etabliert und wird in verschiedenen Disziplinen, insbesondere in der Mathematik, integriert. Diese systematische Literaturübersicht hatte zum Ziel, zu analysieren, wie die Integration von CT im Mathematikunterricht im Kontext der Sekundarbildung konzipiert und umgesetzt wurde. Entsprechend den Richtlinien des Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta‐Analyses (PRISMA) wurde eine Suche in wissenschaftlichen Datenbanken durchgeführt, die zur Auswahl von 30 relevanten Artikeln führte, die mit hoher Interrater-Relevanz kodiert wurden (Fleiss's Kappa = 0.88). Die Ergebnisse präsentieren eine Synthese der methodologischen Ansätze, technologischen Werkzeuge und Variablen, die in den analysierten Artikeln bewertet wurden, und zeigen einen Konsens über den positiven Einfluss von CT auf Problemlösung und algorithmisches Denken. Die Analyse zeigt jedoch, dass dieser Erfolg nicht nur den technologischen Werkzeugen zugeschrieben wird, sondern auch deren Implementierung innerhalb aktiver pädagogischer Rahmenbedingungen, hauptsächlich dem problemorientierten Lernen. Dies führt uns zu einer wesentlichen Schlussfolgerung: Die Notwendigkeit eines Übergangs in der Forschung zu einem ganzheitlicheren Ansatz, sodass die effektive Implementierung von CT von der Synergie zwischen aktiver Pädagogik, der beabsichtigten und durchdachten Auswahl von Werkzeugen und der expliziten Berücksichtigung der sozio-emotionalen Dimension des Lernens abhängt. Kontext und Implikationen Begründung für diese Studie: Diese Übersicht identifiziert die zentralen Merkmale der Forschung zu Computational Thinking und Mathematiklernen in der K-12 Bildung. Ihr primäres Ziel ist es, Forschern zu helfen, empirische Arbeiten zu computerbezogenen Fähigkeiten—wie Algorithmen, Zerlegung und Mustererkennung—im Kontext des mathematischen Denkens zu entwickeln. Warum die neuen Erkenntnisse wichtig sind: Heutzutage ist es möglich, bibliografische Verweise auf Übersichten über Computational Thinking in K-12, über Computational Thinking und spezifische Methoden wie problemorientiertes Lernen in K-12, über Computational Thinking zur Verbesserung von STEAM- und Ingenieurausbildung, über das Lehren und Bewerten von Abstraktion in der K-12-Ausbildung zu Computational Thinking oder über Computational Thinking in der Hochschulbildung zu finden. Es gibt jedoch keine Übersicht, die sich auf die Analyse von Arbeiten konzentriert hat, die das allgemeine Mathematiklernen mit der Entwicklung von Computational Thinking-Fähigkeiten in der K-12 Bildung ansprechen. Daher stellt diese Arbeit einen wichtigen Beitrag zum aktuellen Paradigma dar, diese Fähigkeiten in der Entwicklung und im Lernen von Schülern in der K-12 Bildung zu integrieren. Implikation: Diese Übersicht hebt die Forschungsanforderungen des aktuellen Paradigmas des Computational Thinking für seine effektive Einbeziehung in die K-12 Bildung hervor und das Potenzial, das sie zur Verbesserung des Mathematiklernens bieten könnte. Somit könnten die Diskussionen und Schlussfolgerungen, die in dieser Literaturübersicht erreicht wurden, von großem Interesse für Forscher in diesem Bereich sein, die empirische Erfahrungen sammeln möchten, um die Entwicklung von Computational Thinking-Fähigkeiten und das Mathematiklernen in der K-12 Bildung zu verbinden. Es könnte auch ein interessantes Argument für politische Entscheidungen sein, die darauf abzielen, die Entwicklung dieses Bildungsbereichs zu fördern, um Investitionen in innovationsbezogene Bildungsbereiche zu unterstützen.