TY - JOUR A1 - Borowski, Andreas A1 - Glowinski, Ingrid T1 - Vorwort JF - Kohärenz in der universitären Lehrerbildung Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-418503 SN - 978-3-86956-438-8 SP - 9 EP - 13 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Borowski, Andreas A1 - Lohwaßer, Roswitha T1 - Grußworte JF - Potsdamer Beiträge zur Lehrerbildung und Bildungsforschung Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-420149 SN - 978-3-86956-442-5 SN - 2626-3556 SN - 2626-4722 SP - 9 EP - 10 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Glowinski, Ingrid A1 - Unverricht, Katja A1 - Borowski, Andreas T1 - Erweitertes Fachwissen für den schulischen Kontext als konzeptuelle Grundlage von berufsspezifischen Anteilen des fachwissenschaftlichen Studiums sowie von Fachdidaktik und Fachwissenschaft vernetzenden Lehrveranstaltungen JF - Kohärenz in der universitären Lehrerbildung Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-418535 SN - 978-3-86956-438-8 SP - 103 EP - 124 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 - 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 - Nowak, Anna A1 - Ackermann, Peter A1 - Borowski, Andreas T1 - Rahmenthema „Reflexion“ im Praxissemester Physik JF - Potsdamer Beiträge zur Lehrerbildung und Bildungsforschung N2 - Der Beitrag beschreibt nach einer kurzen Klärung des Begriffs Reflexion und der Klärung der Bedeutung dieses Prozesses für das Lehrkrafthandeln eine spezielle Lerngelegenheit für diesen Prozess im Rahmen des Praxissemesters für Lehramtsstudierende. Um die Reflexionen der Studierenden theoriegeleitet analysieren zu können, wurde ein Modell des Reflexionsprozesses entwickelt, welches kurz vorgestellt wird. Der Schwerpunkt des Beitrags liegt in der Schilderung des (idealtypischen) Ablaufs der Lernsituation. Auf der Basis mehrerer Abläufe mit Lehramtsstudierenden werden am Ende Erfahrungen mit verschiedenen Ausprägungen des Reflexionsprozesses dargestellt. Eine Weiterentwicklung dieses Formats und sein über das Praxissemester hinausgehender Einsatz werden empfohlen. N2 - After a brief clarification of the concept of reflection and from the significance of this process for teacher action, the article describes a special learning opportunity for this process within the framework of the practical semester for teacher training students. In order to be able to analyse the students’ reflections in a theory-based manner, a model of the reflection process was developed, which is briefly presented. The focus of the article is the description of the (ideal-typical) course of the learning situation. On the basis of several processes with teacher training students, experiences with different forms of the reflection process are presented at the end. A further development of this format and its use beyond the practical semester is recommended. Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-420340 SN - 978-3-86956-442-5 SN - 2626-4722 SN - 2626-3556 SP - 217 EP - 230 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam 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 -