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Bayesianische Probleme sind eine Klasse statistischer Probleme, die durch die Anwendung des Satzes von Bayes gelöst werden können und im täglichen Leben häufig auftreten. Die Informationen solcher Probleme können als Wahrscheinlichkeiten oder als natürliche Häufigkeiten dargestellt werden. Die mathematisch äquivalenten Darstellungen führen zu unterschiedlichen mentalen Lösungsalgorithmen. Im vorliegenden Buch wird eine Übersicht über empirische Studien gegeben, die belegen, dass die Leistung beim Bayesianischen Denken vom Zahlenformat der Angaben abhängt. Es werden bessere Ergebnisse erzielt, wenn die gegebenen Daten als natürliche Häufigkeiten verarbeitet werden. Trainiert man Menschen darin, die gegebenen Wahrscheinlichkeiten in natürliche Häufigkeiten umzuwandeln, so stellen sich langfristige Erfolge ein. Um Bayesianisches Denken zu fördern, sollte ein möglichst intuitiver Zugang zu Bayesianischen Problemen im Mathematikunterricht an Schulen gewählt werden. Die Bayesianischen Aufgaben aus vier Mathematik-Schulbüchern der zehnten Jahrgangsstufe werden analysiert und klassifiziert. Werden die Informationen als Wahrscheinlichkeiten oder als natürliche Häufigkeiten dargestellt?

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Florian Altmann wurde 1991 in München geboren. Er studierte gymnasiales Lehramt in den Fächern Mathematik und Physik an der Technischen Universität München. Im Jahr 2015 schloss er sein Studium als Master of Education ab. Sein Erstes Staatsexamen absolvierte der angehende Lehrer 2016.

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