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Wir präsentieren Argumente für einen interdisziplinären Ansatz im Mathematikunterricht. Als Beispiel sei kurz in Erinnerung gerufen, wie kognitive Neuropsychologen schon in jungen Jahren den intensiven Erwerb der Fingergnosis förderten, dh den Erwerb der Fähigkeit, die eigenen Finger mental zu repräsentieren. Mathematikpädagogen empfahlen durchaus die Entwicklung der Fingergnosis, prüften aber deren Grenzen. Sie präsentierten auch Argumente dafür, flexibles Kopfrechnen als Ziel des Rechenunterrichts in der Grundschule zu entwickeln. In diesem Zusammenhang beschreiben wir das Training von „Zahlenblick“ als eine Möglichkeit, flexibles Kopfrechnen zu fördern und verbinden es mit Konzepten aus der Metakognitionstheorie. Wir veranschaulichen, wie gerade dieser Zweig der Metakognition weitere interdisziplinäre Forschung erfordert. In unserer Analyse „Zahlenblick“ erstreckt sich auf den Blick für Proportionen, über die ganzen Zahlen hinaus. Wir veranschaulichen, wie nützlich es wäre, die neuronalen Untermauerungen besser zu verstehen, die für die Vorteile sogenannter natürlicher Häufigkeiten im Vergleich zu Prozentsätzen oder Wahrscheinlichkeiten und von Symbolarrays zu ihrer Darstellung verantwortlich sind. Solche Eigenfrequenzen sind adäquate Formate für die frühzeitige Auseinandersetzung mit Entscheidungen unter Risiko.
Heutzutage kombiniert diagnostisches Schließen allgemeines und spezialisiertes Wissen, Elemente der Mathematik, eine gewisse Leichtigkeit mit den Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und nicht zuletzt die Leichtigkeit im Umgang mit KI-Tools. Wir stellen Verfahren und Werkzeuge zur Erstellung von Bäumen vor, die zu verständlichen, transparenten, einfachen und robusten Klassifikationen und Entscheidungen führen. Diese Werkzeuge sind heuristischer als optimale Modelle, inspiriert von der Perspektive der begrenzten Rationalität. Wir beschreiben, wie die Grundsätze der begrenzten Rationalität einen Rahmen für die Mensch-Maschine-Interaktion bieten, der sich dieser Artikel widmet. Wir behaupten, dass unsere vorgeschlagenen Tools aufgrund dieser Rationalität eine maschinengestützte Entscheidungsfindung erleichtern, die reibungslos, transparent und erfolgreich ist.