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ZusammenfassungDie Schwierigkeit von Mathematikaufgaben wird neben fachlichen Aufgabenmerkmalen auch von instruktionalen Merkmalen bestimmt. Auf der Grundlage eines Modells der Informationsverarbeitung wird angenommen, dass angehende Lehrkräfte ihr Wissen nutzen, um schwierigkeitsgenerierende Aufgabenmerkmale zu identifizieren und hinsichtlich ihrer Schwierigkeit für Schülerinnen und Schüler zu evaluieren. Zur Prüfung dieser Modellannahmen wurden in der vorliegenden Studie drei Studiengruppen beiN = 46 Lehramtsstudierenden verglichen: In der ersten Gruppe erwarben die Teilnehmenden Wissen über typische Schwierigkeiten von Lernenden und spezifische schwierigkeitsgenerierende Aufgabenmerkmale (Wissensbedingung). Die zweite Gruppe (Sensibilisierungsbedingung) diente der Kontrolle, dass mögliche Unterschiede beim diagnostischen Urteilen in der Wissensbedingung nicht nur auf einer reinen Sensibilisierung hinsichtlich diagnoserelevanter Merkmalskategorien basieren. Entsprechend wurden die Teilnehmenden lediglich über einen kurzen Prompt auf Merkmalskategorien hingewiesen, die beim Diagnostizieren zu berücksichtigen sind. Die dritte Gruppe diente zur zusätzlichen Kontrolle und erhielt kein Treatment. Als Diagnosegegenstand wurden Mathematikaufgaben aus zwei Inhaltsbereichen (Brüche und Winkel) eingesetzt, zwischen denen schwierigkeitsgenerierende fachliche und instruktionale Aufgabenmerkmale systematisch variiert sind. Anhand von Eye-Tracking Technologie und Stimulated Recall Interviews wurden Indikatoren für die angenommenen Informationsverarbeitungsprozesse beim Diagnostizieren erhoben und zwischen den Bedingungen verglichen. Die Ergebnisse zeigten, dass angehende Lehrkräfte der Wissensbedingung im Vergleich zur Kontrollbedingung schwierigkeitsgenerierende Aufgabenmerkmale häufiger identifiziertenundhinsichtlich ihrer Schwierigkeit für Schülerinnen und Schüler korrekt evaluierten. Eine reine Sensibilisierung hinsichtlich diagnoserelevanter Merkmalskategorien führte hingegen überwiegend nur dazu, dass angehende Lehrkräfte bei der Identifikation, nicht jedoch bei der Evaluation von schwierigkeitsgenerierenden Aufgabenmerkmalen besser abschnitten im Vergleich zur Kontrollbedingung. Dies zeigte sich bei beiden Inhaltsbereichen (Brüche und Winkel) und Merkmalskategorien (fachlich und instruktional). Die Analyse der Blickbewegungsdaten legt darüber hinaus nahe, dass spezifisches Wissen schnellere Informationsverarbeitungsprozesse und ein effizienteres Vorgehen beim Diagnostizieren von Aufgabenschwierigkeiten ermöglicht. Die Befunde werden in Hinblick auf Implikationen für die Lehrkräfteausbildung und weiteren Forschungsbedarf diskutiert.

Comparing data distributions is a fundamental activity in statistics and a motivating learning opportunity in schools to initiate statistical thinking. Research has shown that many students tend to perceive a data distribution as a collection of individual values rather than as a conceptual entity that has certain features such as center, spread, and shape. These difficulties are reflected in students’ tendency to focus on local details of the distribution (so-called local view of data) instead of referring to differences between the distributions as a whole (so-called global view of data). While many authors refer to school students’ conceptions and difficulties related to their view of data, there is, to the best of our knowledge, no empirical study that investigated their actual viewing behavior (local vs. global) when comparing distributions. The central assumption of this study is that specific eye-tracking measures constitute indicators for the perceiving and processing of local vs. global distributional features. For this purpose, hypotheses for differences in certain eye-tracking measures (fixation count, saccade amplitude, and saccade direction) between students with a local and global view of data were theoretically derived and empirically investigated using a methodological combination of eye-tracking and stimulated recall interviews. We analyzed data of 25 sixth-grade students who each completed four items on distributional comparisons. The results showed strong positive inter-item correlations for all eye-tracking measures, indicating high internal consistency in participants’ gaze behavior across all items. Based on the analysis of the eye-tracking stimulated recall interviews, we split our sample into those students who perceived and processed global features in half or more of the items (global view) and those below that threshold (local view). In line with our theoretically derived hypotheses, students with a global compared to a local view of data had on average significantly fewer fixations, longer saccade amplitudes, and a higher relative number of horizontal saccades. These results suggest that eye-tracking can assist in identifying students’ conceptions and difficulties related to a local vs. global view of data. Implications for school practice and further research are discussed.