Handbuch

Point und Set Paradigmen []

Die Forschung über das Verständnis von Lernenden bezüglich Messunsicherheiten hat zwei Paradigmen identifiziert, siehe Tab. 1: das Point- und Set-Paradigma [1]. Diese Paradigmen beschreiben zwei Extreme in der Sichtweise der Lernenden im Bezug auf Messdaten. Dieser Teil beginnt mit einer Beschreibung der beiden Paradigmen, die dann als Grundlage verwendet wird, um auf Schwierigkeiten der Lernenden im Bezug auf Messunsicherheiten zu fokussieren.

Point Paradigma []

Im Point-Paradigma betrachten die Lernenden Messungen als einzelne isolierte Ereignisse, die mit den richtigen Instrumenten und der richtigen Vorgehensweise zu dem "wahren Wert" führen, der in einem Experiment gemessen werden kann. Messunsicherheiten sind das Ergebnis von Unzulänglichkeiten in den Messinstrumenten und/oder -verfahren, die im Prinzip beseitigt werden können.

Set Paradigma []

Im Gegensatz dazu betrachten die Lernenden beim Set-Paradigma einen Datensatz als Ganzes. Die Schwankungen in den Messungen werden zur Bestimmung der Messunsicherheit herangezogen und sind somit ein Hinweis auf die Datenqualität. Die Lernenden lassen die Vorstellung von einem wahren Wert hinter sich und versuchen stattdessen, das ⓘ UnsicherheitsintervallDer Wertebereich, der durch den Mittelwert und die Unsicherheit aufgespannt wird. zu bestimmen, das als eine Spanne von Werten angesehen werden kann. Das Ergebnis einer Messung kann also niemals ein einzelner Wert sein, sondern ist immer ein Wertebereich.

Tabelle 1: Einige kontrastierende Charakteristika des Point- und des Set-Paradigmas.

Point Paradigma Set Paradigma
Jedes Experiment hat einen "wahren Wert", der mit dem richtigen Verfahren und den richtigen Messinstrumenten bestimmt werden kann. In einem Experiment kann eine bestimmte Messgröße bestimmt werden. Diese Messgröße ist eine möglichst genaue Beschreibung dessen, was gemessen werden soll.
Unsicherheiten können beseitigt, vermieden oder auf Null reduziert werden. Sie sind ein Anzeichen dafür, dass etwas schief gelaufen ist. Unsicherheiten sind in jedem Experiment allgegenwärtig. Ziel ist es, sie zu kontrollieren, sie auf ein gewünschtes Maß zu reduzieren und sie zu quantifizieren. Sie sind ein Indikator für die Qualität eines Experiments.
Wiederholte Messungen werden durchgeführt, um ein Ergebnis zu bestätigen, das Messen zu üben oder einen Mittelwert berechnen zu können. Wiederholte Messungen werden durchgeführt, um die Streuung der Messungen abzuschätzen und die Messunsicherheit zu quantifizieren.
Der Mittelwert stellt den "wahren Wert" eines Experiments dar. Jedes Messergebnis—unabhängig davon, ob es aus einer einzigen oder aus mehreren Messungen stammt—enthält einen Bestwert (oft den Mittelwert) und ein Unsicherheitsintervall (den Wertebereich) um diesen Wert herum.

Ziel []

Die Forschung hat wiederholt gezeigt, dass die überwiegende Mehrheit der Lernenden, auch auf Hochschulebene, im Point-Paradigma verortet ist. Ziel vieler Laborkurse für Studienanfänger ist es, das Denken der Lernenden vom Point- zum Set-Paradigma zu bringen. Die Forschung hat auch gezeigt, dass dies am besten gelingt, wenn zunächst die Grundlagen der Messunsicherheit behandelt werden [2, 3], bevor man sich statistischen Verfahren zuwendet. Dieser Ansatz wird auch in der Digitalen Lernumgebung (DLE) verfolgt, die für Lernende der Sekundarstufe I und II entwickelt wurde.

Die Tabelle 1 zeigt einige Vorstellungen, die mit dem Point-Paradigma und dem Set-Paradigma der Lernenden verbunden sind. Die Konzepte in dieser Tabelle werden in den folgenden Unterabschnitten weiter ausgeführt.

Relevanz der Messunsicherheit []

Abhängig von der Zielsetzung des Experiments ist die Abschätzung der Messunsicherheit eine Notwendigkeit für den Erfolg des Experiments. Messunsicherheiten müssen immer dann berücksichtigt werden, wenn mit den Daten der Messungen Schlussfolgerungen gezogen werden. In anderen Fällen ist diese Abschätzung nicht erforderlich, z.B. wenn ein Zusammenhang nur illustriert werden soll. Für weitere Informationen siehe Kok et al., [4].

Für Lehrstrategien zur Messunsicherheit siehe Holz and Heinicke [5].

https://www.youtube.com/watch?v=uMvT02mHkss

Literatur