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Masterarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Didaktik - Mathematik, Note: 1,0, Universität Duisburg-Essen (Mathematikdidaktik), Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit möchte ihren Beitrag zur ‚Bildung für nachhaltige Entwicklung‘ im Mathematikunterricht der Primarstufe leisten, indem sie untersucht, wie man Schüler*innen dazu befähigen kann, statistikhaltige Informationen zu interpretieren und als Basis argumentativer Prozesse heranzuziehen. Hierfür ist es notwendig, sich mit den innewohnenden Prozessen der Komponenten des datenbasierten Argumentierens in der Grundschule zu beschäftigen. Aufgrund der zunehmenden Masse von Argumenten, Meinungen und ‚Fake News‘ in sozialen Massenmedien, ist die Fähigkeit, statistikhaltige Informationen zu verstehen und kritisch Stellung dazu nehmen zu können, für eine nachhaltige Bildung von zunehmender Bedeutung. Statistikhaltige Informationen sind allgegenwärtig und werden zunehmend als Mittel präsentiert, um Werbeanzeigen, (politischen) Äußerungen oder Ratschlägen Glaubwürdigkeit zu verleihen. Der kompetente Umgang mit Medien und Informationen kann daher in Zeiten des Informationsüberflusses und der ‚Fake News‘ dazu beitragen, verantwortungsbewusstes Handeln im Sinne einer nachhaltigen Entwicklung langfristig zu begünstigen. Auch statistische Daten zum Klimawandel und den resultierenden Veränderungen unserer Umwelt können bewusst oder fahrlässig graphisch verzerrt und manipuliert werden, um die eigene politische Agenda voranzubringen oder wirtschaftliche Interessen durchzusetzen. In der Schulbildung beschränkt sich Nachhaltigkeitsbildung noch oft auf den gesellschafts- und naturwissenschaftlichen Unterricht oder, in der Primarstufe, auf den Sachunterricht, der u.a. politische und naturwissenschaftliche Bildung beinhaltet. Doch auch im Mathematikunterricht lassen sich interdisziplinäre Grundlagen schaffen, um sich eigenständig Wissen anzueignen und so befähigt zu werden, an gesellschaftlichen Entscheidungsprozessen teilzunehmen und individuelles Handeln nachhaltiger zu gestalten.
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