Algorithmisches Denken im Mathematikunterricht umfasst mehr als das Ausführen von Anweisungen, wenngleich keine einheitliche Definition vorliegt. Auch die Bedeutung der Repräsentationsebenen zur Förderung algorithmischen Denkens ist noch wenig erforscht.

Im Zuge eines Design-Based Research-Projekts wurde die Theorie ausgeschärft und eine Lernumgebung mit dem Fokus entwickelt, den Euklidischen Algorithmus enaktiv, ikonisch, tabellarisch, diagrammatisch und via Scratch abzubilden. Ausgewählte Pilotierungsergebnisse zur Bedeutung der Darstellungsebenen für algorithmisches Denken werden skizziert.

Computational Thinking (CT) umfasst Denkprozesse, die für das Formu-lieren und Lösen von Problemen in computergerechter Form erforderlich sind, und wird zunehmend als zentrale Kompetenz unserer digitalen Gesellschaft betrachtet. In einer qualitativen Studie wurde untersucht, warum Lernende beim Programmieren geometrischer Figuren testen, um über die Testgründe die CT-Aktivität des Testens und Evaluierens präziser zu cha-rakterisieren. Die Analyse zeigt, dass Lernende über die Fehlerbehebung hinaus Gründe zum Testen haben, z. B. zur (mathematischen) Hypothesenprüfung oder gezielten Beobachtung.