Aktualisiert: 2023-06-15
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Aktualisiert: 2023-06-15
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Diagnostizieren ist ein elementarer Bestandteil des Lehrerhandelns im Unterricht. Es umfasst das Analysieren von Aussagen, Produkten und des Verhaltens von Schüler*innen sowie das Analysieren von Aufgabenanforderungen mit dem Ziel der Förderung. Es ist davon auszugehen, dass Lehrkräfte differenzierter diagnostizieren können, wenn sie im Diagnoseprozess kognitive Ressourcen nutzen, z. B. Wissen über Theorien und empirische Befundlagen (Theorie- und Empiriebezüge).
Ziel der Studie war es, Diagnoseprozesse von Studierenden und die darin hergestellten Theorie- und Empiriebezüge zu untersuchen. Dazu wurden Studierende beim Bearbeiten von Diagnoseaufgaben in einem Seminar videografiert. Es wurden kategoriengestütze Verfahren genutzt, um Komponenten des Diagnoseprozesses (Beobachtung, Deutung, Ursache, Konsequenz) sowie die Theorie- und /Empiriebezüge zu erfassen. In einer ergänzenden qualitativen Analyse wurde die Nutzung von Learning Progressions in der Mechanik als Bezugsrahmen untersucht.
Die Befunde deuten darauf hin, dass den Studierenden Deutungen sowie Theorie- und Empiriebezüge auf Learning Progressions zu Mechanik in einem Setting gelingen, das diese Prozesse fördert. Es zeigt sich auch, dass Überlegungen zu Ursachen und Konsequenzen ebenso wie Theorie-/Empiriebezüge ohne Learning Progressions eher schwach ausgeprägt sind. Hier gilt zukünftig zu klären, welche Förderpotentiale sich ergeben, aber auch, wo diese in der ersten Phase der Lehrkräftebildung an Grenzen stoßen.
Die Befunde deuten darauf hin, dass den Studierenden Deutungen sowie Theorie- und Empiriebezüge auf Learning Progressions zu Mechanik in einem Setting gelingen, das diese Prozesse fördert. Es zeigt sich auch, dass Überlegungen zu Ursachen und Konsequenzen ebenso wie Theorie-/Empiriebezüge ohne Learning Progressions eher schwach ausgeprägt sind. Hier gilt zu klären, welche Förderpotentiale sich ergeben, aber auch, wo diese in der ersten Phase der Lehrerbildung an Grenzen stoßen.
Aktualisiert: 2023-05-15
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In dieser Arbeit wurde eine Learning Progression für das Konzept der chemischen Reaktion im Chemieunterricht der Sekundarstufe I entwickelt. Dabei wurden die beiden Progressionsvariablen "Struktur der Materie" und "Chemische Reaktion" mit je drei Progressionsstufen angenommen. Es wurden Annahmen über die Abfolge des Erwerbs einzelner Fähigkeiten getroffen und so eine feinkörnige Learning Progression entworfen. Im Anschluss an ein Expertenrating der Learning Progression wurden die Fähigkeiten in Testitems operationalisiert. Die Testitems wurden von 590 Schülerinnen und Schüler der Jahrgangsstufen 7 bis 9 an nordrhein-westfälischen Gymnasien bearbeitet. Mittels Rasch-Modellierung und Klassischer Testtheorie wurden die Daten zur Validierung der Learning Progression analysiert.
Die Ergebnisse bestätigen die Progressionsvariablen, aber nur zwei Progressionsstufen. Mit Hilfe von Bayes'schen Netzen konnten die angenommenen Zusammenhänge zwischen den zu erwerbenden Fähigkeiten der Learning Progression weitestgehend gestützt werden.
Aktualisiert: 2023-05-15
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In dieser Arbeit wurde eine Learning Progression für das Konzept der chemischen Reaktion im Chemieunterricht der Sekundarstufe I entwickelt. Dabei wurden die beiden Progressionsvariablen "Struktur der Materie" und "Chemische Reaktion" mit je drei Progressionsstufen angenommen. Es wurden Annahmen über die Abfolge des Erwerbs einzelner Fähigkeiten getroffen und so eine feinkörnige Learning Progression entworfen. Im Anschluss an ein Expertenrating der Learning Progression wurden die Fähigkeiten in Testitems operationalisiert. Die Testitems wurden von 590 Schülerinnen und Schüler der Jahrgangsstufen 7 bis 9 an nordrhein-westfälischen Gymnasien bearbeitet. Mittels Rasch-Modellierung und Klassischer Testtheorie wurden die Daten zur Validierung der Learning Progression analysiert.
Die Ergebnisse bestätigen die Progressionsvariablen, aber nur zwei Progressionsstufen. Mit Hilfe von Bayes'schen Netzen konnten die angenommenen Zusammenhänge zwischen den zu erwerbenden Fähigkeiten der Learning Progression weitestgehend gestützt werden.
Aktualisiert: 2023-05-15
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Zur Unterstützung von kumulativem Lehren und Lernen wurde in dieser Studie in enger Zusammenarbeit mit der Schulpraxis eine Learning Progression zu den drei Basiskonzepten "Struktur der Materie", "Chemische Reaktion" und "Energie" für die ersten beiden Lernjahre im Fach Chemie entwickelt. Im Mittelpunkt stehen Kernideen, d. ,h. grundlegende inhaltliche Aussagen, die in einer Strand Map logisch miteinander vernetzt wurden. Ziel der Studie war es, die Abhängigkeit des Verständnisses einer Kernidee von dem einer anderen zu untersuchen, um mögliche Lernwege empirisch zu bestätigen.
Dazu wurden zu jeder Kernidee Fachwissensaufgaben entwickelt, pilotiert und in einer Quasi-Längsschnittstudie kombiniert mit einer echten Längsschnittstudie Schülerinnen und Schülern der ersten drei Lernjahre der Sekundarstufe I vorgelegt.
Die Qualität des Fachwissenstests wurde mit Hilfe von IRT-Modellen bestimmt. Anhand des McNemar-Tests konnte ein Großteil der angenommenen Abhängigkeiten bestätigt werden, während sich gleichzeitig ein geringes Wissen der Schülerinnen und Schüler zeigte. Mit Hilfe Bayes'scher Netze konnte die Qualität der Strand Map insgesamt untersucht und weitestgehend gestützt werden. Beispielsweise konnte hierdurch gezeigt werden, dass die Wahrscheinlichkeit Aufgaben zur Kernidee "Stoffe können aufgrund messbarer Eigenschaften unterschieden und identifiziert werden" richtig zu bearbeiten steigt, wenn auch solche zur Kernidee "Stoffe besitzen charakteristische Eigenschaften" richtig bearbeitet wurden, die Kernidee also verstanden wurde.
Aktualisiert: 2023-05-15
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Zur Unterstützung von kumulativem Lehren und Lernen wurde in dieser Studie in enger Zusammenarbeit mit der Schulpraxis eine Learning Progression zu den drei Basiskonzepten "Struktur der Materie", "Chemische Reaktion" und "Energie" für die ersten beiden Lernjahre im Fach Chemie entwickelt. Im Mittelpunkt stehen Kernideen, d. ,h. grundlegende inhaltliche Aussagen, die in einer Strand Map logisch miteinander vernetzt wurden. Ziel der Studie war es, die Abhängigkeit des Verständnisses einer Kernidee von dem einer anderen zu untersuchen, um mögliche Lernwege empirisch zu bestätigen.
Dazu wurden zu jeder Kernidee Fachwissensaufgaben entwickelt, pilotiert und in einer Quasi-Längsschnittstudie kombiniert mit einer echten Längsschnittstudie Schülerinnen und Schülern der ersten drei Lernjahre der Sekundarstufe I vorgelegt.
Die Qualität des Fachwissenstests wurde mit Hilfe von IRT-Modellen bestimmt. Anhand des McNemar-Tests konnte ein Großteil der angenommenen Abhängigkeiten bestätigt werden, während sich gleichzeitig ein geringes Wissen der Schülerinnen und Schüler zeigte. Mit Hilfe Bayes'scher Netze konnte die Qualität der Strand Map insgesamt untersucht und weitestgehend gestützt werden. Beispielsweise konnte hierdurch gezeigt werden, dass die Wahrscheinlichkeit Aufgaben zur Kernidee "Stoffe können aufgrund messbarer Eigenschaften unterschieden und identifiziert werden" richtig zu bearbeiten steigt, wenn auch solche zur Kernidee "Stoffe besitzen charakteristische Eigenschaften" richtig bearbeitet wurden, die Kernidee also verstanden wurde.
Aktualisiert: 2023-04-17
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Diagnostizieren ist ein elementarer Bestandteil des Lehrerhandelns im Unterricht. Es umfasst das Analysieren von Aussagen, Produkten und des Verhaltens von Schüler*innen sowie das Analysieren von Aufgabenanforderungen mit dem Ziel der Förderung. Es ist davon auszugehen, dass Lehrkräfte differenzierter diagnostizieren können, wenn sie im Diagnoseprozess kognitive Ressourcen nutzen, z. B. Wissen über Theorien und empirische Befundlagen (Theorie- und Empiriebezüge).
Ziel der Studie war es, Diagnoseprozesse von Studierenden und die darin hergestellten Theorie- und Empiriebezüge zu untersuchen. Dazu wurden Studierende beim Bearbeiten von Diagnoseaufgaben in einem Seminar videografiert. Es wurden kategoriengestütze Verfahren genutzt, um Komponenten des Diagnoseprozesses (Beobachtung, Deutung, Ursache, Konsequenz) sowie die Theorie- und /Empiriebezüge zu erfassen. In einer ergänzenden qualitativen Analyse wurde die Nutzung von Learning Progressions in der Mechanik als Bezugsrahmen untersucht.
Die Befunde deuten darauf hin, dass den Studierenden Deutungen sowie Theorie- und Empiriebezüge auf Learning Progressions zu Mechanik in einem Setting gelingen, das diese Prozesse fördert. Es zeigt sich auch, dass Überlegungen zu Ursachen und Konsequenzen ebenso wie Theorie-/Empiriebezüge ohne Learning Progressions eher schwach ausgeprägt sind. Hier gilt zukünftig zu klären, welche Förderpotentiale sich ergeben, aber auch, wo diese in der ersten Phase der Lehrkräftebildung an Grenzen stoßen.
Die Befunde deuten darauf hin, dass den Studierenden Deutungen sowie Theorie- und Empiriebezüge auf Learning Progressions zu Mechanik in einem Setting gelingen, das diese Prozesse fördert. Es zeigt sich auch, dass Überlegungen zu Ursachen und Konsequenzen ebenso wie Theorie-/Empiriebezüge ohne Learning Progressions eher schwach ausgeprägt sind. Hier gilt zu klären, welche Förderpotentiale sich ergeben, aber auch, wo diese in der ersten Phase der Lehrerbildung an Grenzen stoßen.
Aktualisiert: 2023-04-17
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Aktualisiert: 2023-04-03
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In dieser Arbeit wurde eine Learning Progression für das Konzept der chemischen Reaktion im Chemieunterricht der Sekundarstufe I entwickelt. Dabei wurden die beiden Progressionsvariablen "Struktur der Materie" und "Chemische Reaktion" mit je drei Progressionsstufen angenommen. Es wurden Annahmen über die Abfolge des Erwerbs einzelner Fähigkeiten getroffen und so eine feinkörnige Learning Progression entworfen. Im Anschluss an ein Expertenrating der Learning Progression wurden die Fähigkeiten in Testitems operationalisiert. Die Testitems wurden von 590 Schülerinnen und Schüler der Jahrgangsstufen 7 bis 9 an nordrhein-westfälischen Gymnasien bearbeitet. Mittels Rasch-Modellierung und Klassischer Testtheorie wurden die Daten zur Validierung der Learning Progression analysiert.
Die Ergebnisse bestätigen die Progressionsvariablen, aber nur zwei Progressionsstufen. Mit Hilfe von Bayes'schen Netzen konnten die angenommenen Zusammenhänge zwischen den zu erwerbenden Fähigkeiten der Learning Progression weitestgehend gestützt werden.
Aktualisiert: 2023-04-17
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Aktualisiert: 2023-04-15
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