Liebe Mitglieder der GDM,

die August-Mail bringt sehr unterschiedliche Hinweise auf unsere Tagung auf auf Publikationen:

1) Die GDM-Tagung in Essen nähert sich und am 1.9 endet die Frist für die Anmeldung von AK-Sitzungen und Minisymposien. Alle Fristen findet man unter https://gdm-tagung.de/Termine

2) Es gibt einen Call für den aktuellen Themenschwerpunkt "data literacy - theoretische Perspektiven, unterrichtliche Konzepte, Ansätze der Entwicklung" bei mathematica didactica - Einreichung von Abstracts sind bis 31.10.23 möglich. Weitere Informationen findet man unten und unter: https://journals.ub.uni-koeln.de/index.php/mathematica_didactica

3) Das Journal für Mathematikdidaktik entwickelt sich sehr gut und darin zu publizieren, wird durch zwei Entwicklungen noch attraktiver: - Ab sofort haben wir ein double-blind Begutachtungsverfahren (siehe neue Hinweise: https://www.springer.com/journal/13138/submission-guidelines) - Das JMD hat nun erstmalig einen Impact factor (0,9) vorzuweisen hat (https://www.springer.com/journal/13138).

4) Der Wissenschaftsrat hat ein weitreichendes Gutachten zum Lehramtsstudium Mathematik vorgelegt, das aktuell intensiv diskutiert wird: https://www.wissenschaftsrat.de/SharedDocs/Pressemitteilungen/DE/PM_2023/PM_...

Mit freundlichen Grüßen Reinhard Oldenburg (1. Vorsitzender der GDM)

Zu 2) Call für den aktuellen Themenschwerpunkt bei mathematica didactica Themenschwerpunkt data literacy - theoretische Perspektiven, unterrichtliche Konzepte, Ansätze der Entwicklung Der Call in voller Länge mit allen Fristen findet sich unter: https://journals.ub.uni-koeln.de/index.php/mathematica_didactica Ausschreibung (Kurzform) Mit Hilfe von Daten manifestieren sich Phänomene, Geschehnisse, Abläufe und Zusammenhänge der natürlichen, technischen und sozialen Umwelt. Im Prozess einer digitalgestützten Datafizierung wird die analoge Welt zunehmend in eine digitale überführt (vgl. Schüller et al., 2019) und infolgedessen werden Daten in nahezu allen verschiedenen Lebensbereichen der modernen Welt zur Entscheidungsfindung herangezogen. Die jüngsten Entwicklungen im Bereich von riesigen und heterogenen Datenmengen (Big Data) und der Künstlichen Intelligenz (KI) beschleunigen diesen Prozess noch weiter. Diesem Prozess folgend ist die Frage der Aufbereitung, der Repräsentation, Kommunikation und Interpretation von Daten in Feldern des wissenschaftlichen und öffentlichen Diskurses eine drängende und weitreichende, insbesondere auch deshalb, weil im Unterschied noch von vor etwa 20 Jahren mittlerweile jede Person über die sozialen Medien prinzipiell Einfluss auf diesen Diskurs nehmen kann. In diesem Zusammenhang ist zu verstehen, wenn ein kompetenter Umgang mit Daten als eine wesentliche Fähigkeit des 21. Jahrhunderts betrachtet wird (OECD, 2021). In der Diskussion darum, welche Kompetenzen damit gemeint sind und wie diese ausgebildet werden können, hat sich im angelsächsischen Sprachraum in jüngerer Zeit die Begrifflichkeit einer data literacy herausgebildet. Die begriffliche Entwicklung unter dem Einfluss einer zunehmenden Digitalisierung macht deutlich, dass data literacy sich nicht allein auf den Mathematikunterricht bezieht, sondern fächerübergreifender Natur ist, etwa wenn auf falschen Daten beruhende oder frei erfundene „Fake-News“ Gegenstand etwa des Geschichts- oder Politikunterrichts werden müssen. Mit diesem Themenschwerpunkt data literacy sollen bisher diskutierte theoretische Perspektiven, unterrichtliche Konzepte, Ansätze der Entwicklung von data literacy und neue Herausforderungen durch Künstliche Intelligenz gebündelt werden. Der Themenschwerpunkt ist offen für grundlegende Beiträge, die sich mit mindestens einem der folgenden Schwerpunkte befassen: - Welche theoretischen Facetten von data literacy gibt es und wie können diese konzeptualisiert werden? - Welche Konzepte zum unterrichtlichen Umgang mit data literacy liegen vor? Wie lassen sich diese charakterisieren? - Wie kann data literacy über die Schulcurricula des Primar- und Sekundarbereichs hinweg gefördert werden? Welche Ansätze dazu gibt es im tertiären Bildungsbereich? - Welche Konsequenzen für data literacy ergeben sich aus den Methoden der Künstlichen Intelligenz und des machine learnings? Informationen für die Einreichung von Beiträgen Es handelt sich bei der Beitragseinreichung um ein zweistufiges Verfahren. Zunächst werden Abstracts zu den geplanten Beiträgen (s. u.) eingereicht. Auf der Basis der Abstracts wird entschieden, welche Autor:innen zu einer vollen Beitragseinreichung eingeladen werden. Alle eingeladenen Beiträge gehen nach Eingang in ein „Single Blind Review“. Interessierte Autor:innen bekunden ihr Interesse, indem sie bis zum 31.10.2023 die folgenden Informationen an die Herausgeber des Themenschwerpunkts (Markus Vogel & Katja Lengnink) schicken: (1) Arbeitstitel für das Manuskript (2) Namen, Institutszugehörigkeiten und Kontaktinformationen aller Autor:innen sowie (3) Abstract von nicht mehr als 500 Wörtern (zuzüglich Literaturverweisen), das den Inhalt des geplanten Manuskripts zusammenfasst. Die Veröffentlichung des Themenschwerpunktes ins im Sommer 2025 geplant.

Herausgeber:innen des Themenschwerpunkts: Prof. Dr. Markus Vogel, Pädagogische Hochschule Heidelberg, vogel@ph-heidelberg.de Prof. Dr. Katja Lengnink, Justus-Liebig-Universität Gießen, katja.lengnink@math.uni-giessen.de