Lisa Schneider entwickelt und implementiert ein Untersuchungsinstrument zur Analyse von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren, das Modelling-Activity-Interaction-Tool (MAI-Tool). Das MAI-Tool zeichnet sich durch eine digitale Erfassung sowie eine automatisierte Darstellung und algorithmische Auswertung der Daten aus. Im Rahmen einer empirischen Studie wird das MAI-Tool angewendet, in der Modellierungsprozesse von Lernenden beim Lösen einer mathematischen Modellierungsaufgabe untersucht werden: Die Hälfte der Lernenden erhielt eine Unterweisung in idealtypische Modellierungsprozesse, die andere Hälfte nicht. Der Einfluss der Unterweisung auf die Struktur individueller Lösungsprozesse kann nachgewiesen werden und daraus ableitend Hürden während des Modellierens identifiziert werden. Außerdem werden Ergebnisse hinsichtlich des Zusammenhangs von Interaktionen und der Gruppenstruktur präsentiert. Die in der Studie erhobenen Daten werden zur Entwicklung eines Algorithmus mitMachine Learning verwendet, der individuelle Lösungsprozesse anhand von Strukturmerkmalen klassifiziert. 

Insgesamt leistet diese Forschungsarbeit einen Beitrag zur Grundlagenforschung in mathematischer Modellierung auf technologischer, empirischer und algorithmischer Ebene. 

Lisa Schneider entwickelt und implementiert ein Untersuchungsinstrument zur Analyse von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren, das Modelling-Activity-Interaction-Tool (MAI-Tool). Das MAI-Tool zeichnet sich durch eine digitale Erfassung sowie eine automatisierte Darstellung und algorithmische Auswertung der Daten aus. Im Rahmen einer empirischen Studie wird das MAI-Tool angewendet, in der Modellierungsprozesse von Lernenden beim Lösen einer mathematischen Modellierungsaufgabe untersucht werden: Die Hälfte der Lernenden erhielt eine Unterweisung in idealtypische Modellierungsprozesse, die andere Hälfte nicht. Der Einfluss der Unterweisung auf die Struktur individueller Lösungsprozesse kann nachgewiesen werden und daraus ableitend Hürden während des Modellierens identifiziert werden. Außerdem werden Ergebnisse hinsichtlich des Zusammenhangs von Interaktionen und der Gruppenstruktur präsentiert. Die in der Studie erhobenen Daten werden zur Entwicklung eines Algorithmus mitMachine Learning verwendet, der individuelle Lösungsprozesse anhand von Strukturmerkmalen klassifiziert. 

Insgesamt leistet diese Forschungsarbeit einen Beitrag zur Grundlagenforschung in mathematischer Modellierung auf technologischer, empirischer und algorithmischer Ebene. 

Lisa Schneider entwickelt und implementiert ein Untersuchungsinstrument zur Analyse von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren, das Modelling-Activity-Interaction-Tool (MAI-Tool). Das MAI-Tool zeichnet sich durch eine digitale Erfassung sowie eine automatisierte Darstellung und algorithmische Auswertung der Daten aus. Im Rahmen einer empirischen Studie wird das MAI-Tool angewendet, in der Modellierungsprozesse von Lernenden beim Lösen einer mathematischen Modellierungsaufgabe untersucht werden: Die Hälfte der Lernenden erhielt eine Unterweisung in idealtypische Modellierungsprozesse, die andere Hälfte nicht. Der Einfluss der Unterweisung auf die Struktur individueller Lösungsprozesse kann nachgewiesen werden und daraus ableitend Hürden während des Modellierens identifiziert werden. Außerdem werden Ergebnisse hinsichtlich des Zusammenhangs von Interaktionen und der Gruppenstruktur präsentiert. Die in der Studie erhobenen Daten werden zur Entwicklung eines Algorithmus mitMachine Learning verwendet, der individuelle Lösungsprozesse anhand von Strukturmerkmalen klassifiziert. 

Insgesamt leistet diese Forschungsarbeit einen Beitrag zur Grundlagenforschung in mathematischer Modellierung auf technologischer, empirischer und algorithmischer Ebene.