TY - JOUR A1 - Wulff, Peter A1 - Mientus, Lukas A1 - Nowak, Anna A1 - Borowski, Andreas T1 - Utilizing a pretrained language model (BERT) to classify preservice physics teachers' written reflections JF - International journal of artificial intelligence in education N2 - Computer-based analysis of preservice teachers' written reflections could enable educational scholars to design personalized and scalable intervention measures to support reflective writing. Algorithms and technologies in the domain of research related to artificial intelligence have been found to be useful in many tasks related to reflective writing analytics such as classification of text segments. However, mostly shallow learning algorithms have been employed so far. This study explores to what extent deep learning approaches can improve classification performance for segments of written reflections. To do so, a pretrained language model (BERT) was utilized to classify segments of preservice physics teachers' written reflections according to elements in a reflection-supporting model. Since BERT has been found to advance performance in many tasks, it was hypothesized to enhance classification performance for written reflections as well. We also compared the performance of BERT with other deep learning architectures and examined conditions for best performance. We found that BERT outperformed the other deep learning architectures and previously reported performances with shallow learning algorithms for classification of segments of reflective writing. BERT starts to outperform the other models when trained on about 20 to 30% of the training data. Furthermore, attribution analyses for inputs yielded insights into important features for BERT's classification decisions. Our study indicates that pretrained language models such as BERT can boost performance for language-related tasks in educational contexts such as classification. KW - Reflective writing KW - NLP KW - Deep learning KW - Science education Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1007/s40593-022-00290-6 SN - 1560-4292 SN - 1560-4306 IS - 33 SP - 439 EP - 466 PB - Springer CY - New York ER - TY - JOUR A1 - Wulff, Peter A1 - Mientus, Lukas A1 - Nowak, Anna A1 - Borowski, Andreas T1 - KI-basierte Auswertung von schriftlichen Unterrichtsreflexionen im Fach Physik und automatisierte Rückmeldung JF - PSI-Potsdam: Ergebnisbericht zu den Aktivitäten im Rahmen der Qualitätsoffensive Lehrerbildung (2019-2023) (Potsdamer Beiträge zur Lehrerbildung und Bildungsforschung ; 3) N2 - Für die Entwicklung professioneller Handlungskompetenzen angehender Lehrkräfte stellt die Unterrichtsreflexion ein wichtiges Instrument dar, um Theoriewissen und Praxiserfahrungen in Beziehung zu setzen. Die Auswertung von Unterrichtsreflexionen und eine entsprechende Rückmeldung stellt Forschende und Dozierende allerdings vor praktische wie theoretische Herausforderungen. Im Kontext der Forschung zu Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelte Methoden bieten hier neue Potenziale. Der Beitrag stellt überblicksartig zwei Teilstudien vor, die mit Hilfe von KI-Methoden wie dem maschinellen Lernen untersuchen, inwieweit eine Auswertung von Unterrichtsreflexionen angehender Physiklehrkräfte auf Basis eines theoretisch abgeleiteten Reflexionsmodells und die automatisierte Rückmeldung hierzu möglich sind. Dabei wurden unterschiedliche Ansätze des maschinellen Lernens verwendet, um modellbasierte Klassifikation und Exploration von Themen in Unterrichtsreflexionen umzusetzen. Die Genauigkeit der Ergebnisse wurde vor allem durch sog. Große Sprachmodelle gesteigert, die auch den Transfer auf andere Standorte und Fächer ermöglichen. Für die fachdidaktische Forschung bedeuten sie jedoch wiederum neue Herausforderungen, wie etwa systematische Verzerrungen und Intransparenz von Entscheidungen. Dennoch empfehlen wir, die Potenziale der KI-basierten Methoden gründlicher zu erforschen und konsequent in der Praxis (etwa in Form von Webanwendungen) zu implementieren. N2 - For the development of professional competencies in pre-service teachers, reflection on teaching experiences is proposed as an important tool to link theoretical knowledge and practice. However, evaluating reflections and providing appropriate feedback poses challenges of both theoretical and practical nature to researchers and educators. Methods associated with artificial intelligence research offer new potentials to discover patterns in complex datasets like reflections, as well as to evaluate these automatically and create feedback. In this article, we provide an overview of two sub-studies that investigate, using artificial intelligence methods such as machine learning, to what extent an evaluation of reflections of pre-service physics teachers based on a theoretically derived reflection model and automated feedback are possible. Across the sub-studies, different machine learning approaches were used to implement model-based classification and exploration of topics in reflections. Large language models in particular increase the accuracy of the results and allow for transfer to other locations and disciplines. However, entirely new challenges arise for educational research in relation to large language models, such as systematic biases and lack of transparency in decisions. Despite these uncertainties, we recommend further exploring the potentials of artificial intelligence-based methods and implementing them consistently in practice (for example, in the form of web applications). KW - Künstliche Intelligenz KW - Maschinelles Lernen KW - Natural Language Processing KW - Reflexion KW - Professionalisierung KW - artificial intelligence KW - machine learning KW - natural language processing KW - reflexion KW - professionalization Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-616363 SN - 978-3-86956-568-2 SN - 2626-3556 SN - 2626-4722 IS - 3 SP - 103 EP - 115 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Wulff, Peter A1 - Buschhüter, David A1 - Westphal, Andrea A1 - Nowak, Anna A1 - Becker, Lisa A1 - Robalino, Hugo A1 - Stede, Manfred A1 - Borowski, Andreas T1 - Computer-based classification of preservice physics teachers’ written reflections JF - Journal of science education and technology N2 - Reflecting in written form on one's teaching enactments has been considered a facilitator for teachers' professional growth in university-based preservice teacher education. Writing a structured reflection can be facilitated through external feedback. However, researchers noted that feedback in preservice teacher education often relies on holistic, rather than more content-based, analytic feedback because educators oftentimes lack resources (e.g., time) to provide more analytic feedback. To overcome this impediment to feedback for written reflection, advances in computer technology can be of use. Hence, this study sought to utilize techniques of natural language processing and machine learning to train a computer-based classifier that classifies preservice physics teachers' written reflections on their teaching enactments in a German university teacher education program. To do so, a reflection model was adapted to physics education. It was then tested to what extent the computer-based classifier could accurately classify the elements of the reflection model in segments of preservice physics teachers' written reflections. Multinomial logistic regression using word count as a predictor was found to yield acceptable average human-computer agreement (F1-score on held-out test dataset of 0.56) so that it might fuel further development towards an automated feedback tool that supplements existing holistic feedback for written reflections with data-based, analytic feedback. KW - reflection KW - teacher professional development KW - hatural language KW - processing KW - machine learning Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.1007/s10956-020-09865-1 SN - 1059-0145 SN - 1573-1839 VL - 30 IS - 1 SP - 1 EP - 15 PB - Springer CY - Dordrecht ER - TY - JOUR A1 - Wulff, Peter A1 - Buschhüter, David A1 - Westphal, Andrea A1 - Mientus, Lukas A1 - Nowak, Anna A1 - Borowski, Andreas T1 - Bridging the gap between qualitative and quantitative assessment in science education research with machine learning BT - a case for pretrained language models-based clustering JF - Journal of science education and technology N2 - Science education researchers typically face a trade-off between more quantitatively oriented confirmatory testing of hypotheses, or more qualitatively oriented exploration of novel hypotheses. More recently, open-ended, constructed response items were used to combine both approaches and advance assessment of complex science-related skills and competencies. For example, research in assessing science teachers' noticing and attention to classroom events benefitted from more open-ended response formats because teachers can present their own accounts. Then, open-ended responses are typically analyzed with some form of content analysis. However, language is noisy, ambiguous, and unsegmented and thus open-ended, constructed responses are complex to analyze. Uncovering patterns in these responses would benefit from more principled and systematic analysis tools. Consequently, computer-based methods with the help of machine learning and natural language processing were argued to be promising means to enhance assessment of noticing skills with constructed response formats. In particular, pretrained language models recently advanced the study of linguistic phenomena and thus could well advance assessment of complex constructs through constructed response items. This study examines potentials and challenges of a pretrained language model-based clustering approach to assess preservice physics teachers' attention to classroom events as elicited through open-ended written descriptions. It was examined to what extent the clustering approach could identify meaningful patterns in the constructed responses, and in what ways textual organization of the responses could be analyzed with the clusters. Preservice physics teachers (N = 75) were instructed to describe a standardized, video-recorded teaching situation in physics. The clustering approach was used to group related sentences. Results indicate that the pretrained language model-based clustering approach yields well-interpretable, specific, and robust clusters, which could be mapped to physics-specific and more general contents. Furthermore, the clusters facilitate advanced analysis of the textual organization of the constructed responses. Hence, we argue that machine learning and natural language processing provide science education researchers means to combine exploratory capabilities of qualitative research methods with the systematicity of quantitative methods. KW - Attention to classroom events KW - Noticing KW - NLP KW - ML Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1007/s10956-022-09969-w SN - 1059-0145 SN - 1573-1839 VL - 31 IS - 4 SP - 490 EP - 513 PB - Springer CY - Dordrecht ER - TY - JOUR A1 - Mientus, Lukas A1 - Wulff, Peter A1 - Nowak, Anna A1 - Borowski, Andreas T1 - Algorithmen als Dozierende? BT - Akzeptanz von KI-basierten Lernangeboten in der Physik-Lehrkräftebildung JF - PSI-Potsdam: Ergebnisbericht zu den Aktivitäten im Rahmen der Qualitätsoffensive Lehrerbildung (2019-2023) (Potsdamer Beiträge zur Lehrerbildung und Bildungsforschung ; 3) N2 - Auf maschinellem Lernen basierende Tools haben schon längst Einzug in unseren Alltag gefunden und so konnten auch in der Lehrkräftebildung erste Anwendungen entwickelt, erprobt und evaluiert werden. Im Teilprojekt Physikdidaktik des Schwerpunktes 2 „Schulpraktische Studien“ wurden auf Basis eines Rahmenmodells für Reflexion (Nowak et al., 2019) automatisierte Analysemethoden (Wulff et al., 2020) entwickelt und fanden Einzug in universitäre fachdidaktische Lehre (Mientus et al., 2021a). Mit dem Projekt konnten Potenziale KI-basierter Unterstützung aufgezeigt und verstetigt sowie spezifische Herausforderungen identifiziert werden. Dieser Beitrag skizziert ausgewählte Anwendungsmöglichkeiten und weiterführende Forschungen unter dem Gesichtspunkt der Akzeptanz computerunterstützter Lehre. N2 - Tools based on machine learning have entered our everyday lives, and so it has been possible to develop, test and evaluate first applications in teacher training. In the physics education research group of the focus project 2 “Practical School Studies”, automated analysis methods were developed (Nowak et al., 2019) on the basis of a reflection-supporting model (Wulff et al., 2020). These analysis methods were then employed in university teacher teaching (Mientus et al., 2021a). With this project, potentials of machine learning-based feedback were explored, and challenges were identified. This article outlines selected applications and further research with regards to the acceptance of computer-supported teaching. KW - Reflexion KW - Feedback KW - Lehrkräftebildung KW - KI-Anwendung KW - reflexion KW - feedback KW - teacher training KW - application of artificial intelligence Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-616407 SN - 978-3-86956-568-2 SN - 2626-3556 SN - 2626-4722 IS - 3 SP - 117 EP - 129 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Mientus, Lukas A1 - Nowak, Anna A1 - Wulff, Peter A1 - Borowski, Andreas ED - Mientus, Lukas ED - Klempin, Christiane ED - Nowak, Anna T1 - Unterrichtsanalyse und Reflexion BT - Ableitung eines Workshopangebots für die zweite und dritte Phase der Lehrkräftebildung JF - Reflexion in der Lehrkräftebildung: Empirisch – Phasenübergreifend – Interdisziplinär (Potsdamer Beiträge zur Lehrerbildung und Bildungsforschung ; 4) N2 - Schulpraktische Phasen stellen eine bedeutende praxisnahe Lerngelegenheit im Lehramtsstudium dar, da sie Raum für umfangreiche Reflexionen der eigenen Lernerfahrung bieten. Das im Studium erworbene theoretisch-formale Wissen steht hierbei dem praktischen Wissen und Können gegenüber. Mit der professionellen Entwicklung im Referendariat, besonders im Kompetenzbereich des Unterrichtens, kann geschlussfolgert werden, dass sich eine Reflexion über eher fachliche Aspekte unter den Studierenden im Referendariat auf eine Reflexion über eher überfachliche und pädagogische Aspekte weitet. Infolge der Analyse von N = 55 schriftlichen Fremdreflexionen von angehenden Physiklehrkräften aus Studium und Referendariat konnte diese Hypothese für den Bereich der Unterrichtsanalyse und -reflexion unterstützt werden. Weiter wurde aus der Videovignette ein Workshopangebot für Lehrkräfte der zweiten und dritten Phase der Lehrkräftebildung entwickelt, erprobt und evaluiert. KW - Reflexion KW - Unterrichtsanalyse KW - Referendariat KW - Fortbildung Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-632005 SN - 978-3-86956-566-8 SN - 2626-3556 SN - 2626-4722 IS - 4 SP - 445 EP - 452 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Mientus, Lukas A1 - Klempin, Christiane A1 - Nowak, Anna A1 - Wyss, Corinne A1 - Aufschnaiter, Claudia von A1 - Faix, Ann-Christin A1 - te Poel, Kathrin A1 - Wahbe, Nadia A1 - Pieper, Martin A1 - Höller, Katharina A1 - Kallenbach, Lea A1 - Förster, Magdalena A1 - Redecker, Anke A1 - Dick, Mirjam A1 - Holle, Jörg A1 - Schneider, Edina A1 - Rehfeldt, Daniel A1 - Brauns, Sarah A1 - Abels, Simone A1 - Ferencik-Lehmkuhl, Daria A1 - Fränkel, Silvia A1 - Frohn, Julia A1 - Liebsch, Ann-Catherine A1 - Pech, Detlef A1 - Schreier, Pascal A1 - Jessen, Moiken A1 - Großmann, Uta A1 - Skintey, Lesya A1 - Voerkel, Paul A1 - Vaz Ferreira, Mergenfel A. A1 - Zimmermann, Jan-Simon A1 - Buddeberg, Magdalena A1 - Henke, Vanessa A1 - Hornberg, Sabine A1 - Völschow, Yvette A1 - Warrelmann, Julia-Nadine A1 - Malek, Jennifer A1 - Tinnefeld, Anja A1 - Schmidt, Peggy A1 - Bauer, Tobias A1 - Jänisch, Christopher A1 - Spitzer, Lisa A1 - Franken, Nadine A1 - Degeling, Maria A1 - Preisfeld, Angelika A1 - Meier, Jana A1 - Küth, Simon A1 - Scholl, Daniel A1 - Vogelsang, Christoph A1 - Watson, Christina A1 - Weißbach, Anna A1 - Kulgemeyer, Christoph A1 - Oetken, Mandy A1 - Gorski, Sebastian A1 - Kubsch, Marcus A1 - Sorge, Stefan A1 - Wulff, Peter A1 - Fellenz, Carolin D. A1 - Schnell, Susanne A1 - Larisch, Cathleen A1 - Kaiser, Franz A1 - Knott, Christina A1 - Reimer, Stefanie A1 - Stegmüller, Nathalie A1 - Boukrayâa Trabelsi, Kathrin A1 - Schißlbauer, Franziska A1 - Lemberger, Lukas A1 - Barth, Ulrike A1 - Wiehl, Angelika A1 - Rogge, Tim A1 - Böhnke, Anja A1 - Dietz, Dennis A1 - Großmann, Leroy A1 - Wienmeister, Annett A1 - Zoppke, Till A1 - Jiang, Lisa A1 - Grünbauer, Stephanie A1 - Ostersehlt, Dörte A1 - Peukert, Sophia A1 - Schäfer, Christoph A1 - Löbig, Anna A1 - Bröll, Leena A1 - Brandt, Birgit A1 - Breuer, Meike A1 - Dausend, Henriette A1 - Krelle, Michael A1 - Andersen, Gesine A1 - Falke, Sascha A1 - Kindermann-Güzel, Kristin A1 - Körner, Katrina A1 - Lottermoser, Lisa-Marie A1 - Pügner, Kati A1 - Sonnenburg, Nadine A1 - Akarsu, Selim A1 - Rechl, Friederike A1 - Gadinger, Laureen A1 - Heinze, Lena A1 - Wittmann, Eveline A1 - Franke, Manuela A1 - Lachmund, Anne-Marie A1 - Böttger, Julia A1 - Hannover, Bettina A1 - Behrendt, Renata A1 - Conty, Valentina A1 - Grundmann, Stephanie A1 - Ghassemi, Novid A1 - Opitz, Ben A1 - Brämer, Martin A1 - Gasparjan, David A1 - Sambanis, Michaela A1 - Köster, Hilde A1 - Lücke, Martin A1 - Nordmeier, Volkhard A1 - Schaal, Sonja A1 - Haberbosch, Maximilian A1 - Meissner, Maren A1 - Schaal, Steffen A1 - Brüchner, Melanie A1 - Riehle, Tamara A1 - Leopold, Bengta Marie A1 - Gerlach, Susanne A1 - Rau-Patschke, Sarah A1 - Skorsetz, Nina A1 - Weber, Nadine A1 - Damköhler, Jens A1 - Elsholz, Markus A1 - Trefzger, Thomas A1 - Lewek, Tobias A1 - Borowski, Andreas ED - Mientus, Lukas ED - Klempin, Christiane ED - Nowak, Anna T1 - Reflexion in der Lehrkräftebildung BT - Empirisch – Phasenübergreifend – Interdisziplinär T3 - Potsdamer Beiträge für Lehrkräftebildung und Bildungsforschung N2 - Reflexion ist eine Schlüsselkategorie für die professionelle Entwicklung von Lehrkräften, welche als Ausbildungsziel in den Bildungsstandards für die Lehrkräftebildung verankert ist. Eine Verstetigung universitär geprägter Forschung und Modellierung in der praxisnahen Anwendung im schulischen Kontext bietet Potentiale nachhaltiger Professionalisierung. Die Stärkung reflexionsbezogener Kompetenzen durch Empirie und Anwendung scheint eine phasenübergreifende Herausforderung der Lehrkräftebildung zu sein, die es zu bewältigen gilt. Ziele des Tagungsbandes Reflexion in der Lehrkräftebildung sind eine theoretische Schärfung des Konzeptes „Reflexive Professionalisierung“ und der Austausch über Fragen der Einbettung wirksamer reflexionsbezogener Lerngelegenheiten in die Lehrkräftebildung. Forschende und Lehrende der‚ drei Phasen (Studium, Referendariat sowie Fort- und Weiterbildung) der Lehrkräftebildung stellen Lehrkonzepte und Forschungsprojekte zum Thema Reflexion in der Lehrkräftebildung vor und diskutieren diese. Gemeinsam mit Teilnehmenden aller Phasen und von verschiedenen Standorten der Lehrkräftebildung werden zukünftige Herausforderungen identifiziert und Lösungsansätze herausgearbeitet. T3 - Potsdamer Beiträge zur Lehrkräftebildung und Bildungsforschung - 4 KW - Reflexion KW - Lehrkräftebildung KW - Reflexionskompetenz KW - Reflexivität KW - Feedback KW - Reflection KW - Teacher Education KW - Reflection Skills KW - Reflexivity KW - Feedback Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-591717 SN - 978-3-86956-566-8 SN - 2626-3556 SN - 2626-4722 IS - 4 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Mientus, Lukas A1 - Hume, Anne A1 - Wulff, Peter A1 - Meiners, Antoinette A1 - Borowski, Andreas T1 - Modelling STEM teachers’ pedagogical content knowledge in the framework of the refined consensus model BT - A systematic literature review JF - Education Sciences : open access journal N2 - Science education researchers have developed a refined understanding of the structure of science teachers’ pedagogical content knowledge (PCK), but how to develop applicable and situation-adequate PCK remains largely unclear. A potential problem lies in the diverse conceptualisations of the PCK used in PCK research. This study sought to systematize existing science education research on PCK through the lens of the recently proposed refined consensus model (RCM) of PCK. In this review, the studies’ approaches to investigating PCK and selected findings were characterised and synthesised as an overview comparing research before and after the publication of the RCM. We found that the studies largely employed a qualitative case-study methodology that included specific PCK models and tools. However, in recent years, the studies focused increasingly on quantitative aspects. Furthermore, results of the reviewed studies can mostly be integrated into the RCM. We argue that the RCM can function as a meaningful theoretical lens for conceptualizing links between teaching practice and PCK development by proposing pedagogical reasoning as a mechanism and/or explanation for PCK development in the context of teaching practice. KW - pedagogical content knowledge (PCK) KW - refined consensus model (RCM) KW - pedagogical reasoning KW - teaching practice KW - science teaching KW - literature review Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.3390/educsci12060385 SN - 2227-7102 VL - 12 SP - 1 EP - 25 PB - MDPI CY - Basel, Schweiz ET - 6 ER - TY - GEN A1 - Mientus, Lukas A1 - Hume, Anne Christine A1 - Wulff, Peter A1 - Meiners, Antoinette A1 - Borowski, Andreas T1 - Modelling STEM Teachers’ Pedagogical Content Knowledge in the Framework of the Refined Consensus Model: A Systematic Literature Review T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - Science education researchers have developed a refined understanding of the structure of science teachers’ pedagogical content knowledge (PCK), but how to develop applicable and situation-adequate PCK remains largely unclear. A potential problem lies in the diverse conceptualisations of the PCK used in PCK research. This study sought to systematize existing science education research on PCK through the lens of the recently proposed refined consensus model (RCM) of PCK. In this review, the studies’ approaches to investigating PCK and selected findings were characterised and synthesised as an overview comparing research before and after the publication of the RCM. We found that the studies largely employed a qualitative case-study methodology that included specific PCK models and tools. However, in recent years, the studies focused increasingly on quantitative aspects. Furthermore, results of the reviewed studies can mostly be integrated into the RCM. We argue that the RCM can function as a meaningful theoretical lens for conceptualizing links between teaching practice and PCK development by proposing pedagogical reasoning as a mechanism and/or explanation for PCK development in the context of teaching practice. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 1273 KW - pedagogical content knowledge (PCK) KW - refined consensus model (RCM) KW - pedagogical reasoning KW - teaching practice KW - science teaching KW - literature review Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-569127 SN - 1866-8372 SP - 1 EP - 25 ER - TY - JOUR A1 - Kubsch, Marcus A1 - Sorge, Stefan A1 - Wulff, Peter ED - Mientus, Lukas ED - Klempin, Christiane ED - Nowak, Anna T1 - Emotionen beim Reflektieren in der Lehrkräftebildung JF - Reflexion in der Lehrkräftebildung: Empirisch – Phasenübergreifend – Interdisziplinär (Potsdamer Beiträge zur Lehrerbildung und Bildungsforschung ; 4) N2 - Eine beständige Weiterentwicklung der eigenen pädagogischen und fachdidaktischen Praxis stellt ein zentrales Leitbild für die Arbeit von Lehrkräften dar. Damit dieses Leitbild umgesetzt werden kann, wird angenommen, dass Lehrkräfte ihre eigene Praxis kontinuierlich reflektieren müssen. Reflektieren angehende Lehrkräfte im Kontext von Lehrveranstaltungen, hat dies einerseits Elemente einer Prüfungssituation und andererseits Elemente einer Erkenntnisgewinnungssituation. Für beide Situationen spielen Emotionen eine wichtige Rolle. So können sich beispielsweise negative und deaktivierende Emotionen hinderlich auf den (Lern-)Erfolg auswirken. Allerdings ist bislang wenig darüber bekannt, welche Emotionen beim Reflektieren von videobasierten Fallanalysen auftreten und inwieweit individualisiertes Feedback hier eine Rolle spielt. Es wird daher eine Untersuchung zu den Emotionen von N = 15 Lehramtsstudierenden der Physik zu mehreren Reflexionsanlässen vorgestellt. Hierbei wurde über verschiedene Reflexionsanlässe hinweg Feedback gegeben. Diskutiert werden Implikationen für die Gestaltung von Reflexionsanlässen in der Lehrkräftebildung sowie Perspektiven für zukünftige Forschung. KW - Reflexion KW - Lehrkräftebildung KW - Emotionen Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-631452 SN - 978-3-86956-566-8 SN - 2626-3556 SN - 2626-4722 IS - 4 SP - 261 EP - 269 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Hermanns, Jolanda A1 - Böhme, Katrin A1 - Meyering, Meike A1 - Fuchs, Isabelle A1 - Wagner, Simon A1 - Krauskopf, Karsten A1 - Knigge, Michel A1 - Rother, Stefanie A1 - Tosch, Frank A1 - Wendland, Mirko A1 - Wulff, Peter A1 - Mientus, Lukas A1 - Nowak, Anna A1 - Borowski, Andreas A1 - Baer, Ella A1 - Bosch, Jannis A1 - Wilbert, Jürgen A1 - Bräsel, Tim A1 - Fenn, Monika A1 - Kortenkamp, Ulrich A1 - Kuzle, Ana A1 - Reitz-Koncebovski, Karen A1 - Burg, Paula A1 - Lampart, Fabian A1 - Leubner, Martin A1 - Freitag-Hild, Britta A1 - Bitmann, Anna A1 - Reinhardt, Susanne A1 - Roos, Jana A1 - Hußner, Isabell A1 - Börner, Dustin A1 - Lazarides, Rebecca A1 - Glowinski, Ingrid A1 - Autenrieth, Marijke A1 - Radke, Thea A1 - Ehlert, Antje A1 - Menke, Anne A1 - Haupenthal, Anna A1 - Schramm, Satyam Antonio A1 - Kruse, Julia A1 - Körner, Dorothea A1 - Fischer, Jakob Thomas A1 - Kayser, Daniela Niesta ED - Hermanns, Jolanda T1 - PSI-Potsdam BT - Ergebnisbericht zu den Aktivitäten im Rahmen der Qualitätsoffensive Lehrerbildung (2019-2023) T3 - Potsdamer Beiträge für Lehrkräftebildung und Bildungsforschung N2 - An der Universität Potsdam wird seit 2015 im Rahmen der „Qualitätsoffensive Lehrerbildung“ das Projekt „Professionalisierung – Schulpraktische Studien – Inklusion“ (PSI-Potsdam) durchgeführt und am Zentrum für Lehrerbildung und Bildungsforschung (ZeLB) koordiniert. Zur ersten Projektförderphase (2015-2018) erschien der Band „PSI-Potsdam – Ergebnisbericht zu den Aktivitäten im Rahmen der Qualitätsoffensive Lehrerbildung (2015-2018)“ zum Auftakt der Reihe „Potsdamer Beiträge zur Lehrerbildung und Bildungsforschung“. Der vorliegende Band aus der gleichen Reihe gibt in den Kapiteln „Erhebungen“, „Lehrkonzepte“ und „Vernetzungen“ einen Überblick über alle Teilprojekte der zweiten Projektförderphase (2019-2023). Wissenschaftler:innen aus verschiedenen Fachdidaktiken, Fachwissenschaften sowie aus den Bildungswissenschaften und der Inklusionspädagogik haben im Rahmen des Projektes kooperiert. Sowohl praxisnahe Forschung als auch die Entwicklung neuer Lehrkonzepte sowie Strategien zur Vernetzung innerhalb der Lehrkräftebildung stehen im Fokus dieses Bandes. Die Praxisphasen, die im Rahmen des „Potsdamer Modells der Lehrerbildung“ eine zentrale Rolle spielen, wurden in einer großen Studie über alle Praxisphasen untersucht. Der Band gibt interessante Einblicke in die Ergebnisse der Teilprojekte und Anregungen sowohl für die eigene Forschung als auch für Entwicklungsarbeit wie zum Beispiel die Entwicklung neuer Lehrkonzepte. Herausgegeben wird dieser Band von PD Dr. Jolanda Hermanns (Gesamtkoordinatorin PSI-Potsdam und Chemiedidaktikerin). T3 - Potsdamer Beiträge zur Lehrkräftebildung und Bildungsforschung - 3 KW - Lehrerbildung KW - Evaluation KW - Testinstrumente KW - Konzepte KW - Vernetzung KW - teacher education KW - evaluation KW - test instruments KW - concepts KW - networking Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-601875 SN - 978-3-86956-568-2 SN - 2626-3556 SN - 2626-4722 IS - 3 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -