Dynamisches SAS‑Modell erklärt Verbreitung von Mathematikangst unter Studenten

USA: Dynamisches SAS‑Modell erklärt Verbreitung von Mathematikangst unter Studenten

Modellierung von Mathematikangst

Ein Forschungsteam um Shobha Islam et al. hat ein dynamisches mathematisches Modell namens SAS (Susceptible‑Anxious‑Susceptible) entwickelt, um die Entstehung und Weitergabe von Mathematikangst unter Studenten im Zeitverlauf zu untersuchen.

Grundlegende Reproduktionszahl R₀

Durch Anwendung epidemiologischer Konzepte wird eine Basisreproduktionszahl R₀ abgeleitet, die angibt, ob die Angst in der Population bestehen bleibt (R₀ > 1) oder verschwindet (R₀ < 1).

Stabilitätsanalyse

Die Analyse zeigt, dass das angstfreie Gleichgewicht lokal und global asymptotisch stabil ist, wenn R₀  1. Bei R₀ = 1 tritt eine transkritische Bifurkation auf.

Sensitivitätsuntersuchung

Eine Sensitivitätsanalyse mittels Partial Rank Correlation Coefficient (PRCC) identifiziert die Universitätsaufnahme‑Rate (π) und die soziale Übertragungsrate (β) als positive Einflussfaktoren auf R₀, während die Erholungsrate (α) und die Austrittsrate (μ) negative Effekte besitzen. Besonders π und μ haben den größten Einfluss.

Numerische Simulationen

Simulationen belegen, dass die Anzahl der ängstlichen Studenten stark auf Änderungen von β und μ reagiert, während Schwankungen von π und α die Population relativ stabil halten.

Praktische Implikationen

Die Ergebnisse legen nahe, dass Maßnahmen zur Reduktion der sozialen Übertragung von Angst und zur Förderung der Erholung – etwa durch unterstützende Lernumgebungen – die Prävalenz von Mathematikangst wirksam senken könnten.

Ausblick

Die Autoren empfehlen weiterführende Studien, um das Modell mit empirischen Daten zu kalibrieren und gezielte Interventionsstrategien zu testen.

Dieser Bericht basiert auf Informationen von PLOS ONE, lizenziert unter Creative Commons BY 4.0 (Open Access). Wissenschaftliche Inhalte, offen zugänglich.