@phdthesis{Mientus2023,
  author    = {Mientus, Lukas},
  title     = {Reflexion und Reflexivit{\"a}t},
  doi       = {10.25932/publishup-61000},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-610003},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {121},
  year      = {2023},
  abstract  = {Reflexion gilt in der Lehrkr{\"a}ftebildung als eine Schl{\"u}sselkategorie der professionellen Entwicklung. Entsprechend wird auf vielf{\"a}ltige Weise die Qualit{\"a}t reflexionsbezogener Kompetenzen untersucht. Eine Herausforderung hierbei kann in der Annahme bestehen, von der Analyse schriftlicher Reflexionen unmittelbar auf die Reflexivit{\"a}t einer Person zu schließen, da Reflexion stets kontextspezifisch als Abbild reflexionsbezogener Argumentationsprozesse angesehen werden sollte und reflexionsbezogenen Dispositionen unterliegt. Auch kann die Qualit{\"a}t einer Reflexion auf mehreren Dimensionen bewertet werden, ohne quantifizierbare, absolute Aussagen treffen zu k{\"o}nnen. Daher wurden im Rahmen einer Physik-Videovignette N = 134 schriftliche Fremdreflexionen verfasst und kontextspezifische reflexionsbezogene Dispositionen erhoben. Expert*innen erstellten theoriegeleitet Qualit{\"a}tsbewertungen zur Breite, Tiefe, Koh{\"a}renz und Spezifit{\"a}t eines jeden Reflexionstextes. Unter Verwendung computerbasierter Klassifikations- und Analyseverfahren wurden weitere Textmerkmale erhoben. Mittels explorativer Faktorenanalyse konnten die Faktoren Qualit{\"a}t, Quantit{\"a}t und Deskriptivit{\"a}t gefunden werden. Da alle konventionell eingesch{\"a}tzten Qualit{\"a}tsbewertungen durch einen Faktor repr{\"a}sentiert wurden, konnte ein maximales Qualit{\"a}tskorrelat kalkuliert werden, zu welchem jede schriftliche Fremdreflexion im Rahmen der vorliegenden Vignette eine computerbasiert bestimmbare Distanz aufweist. Diese Distanz zum maximalen Qualit{\"a}tskorrelat konnte validiert werden und kann die Qualit{\"a}t der schriftlichen Reflexionen unabh{\"a}ngig von menschlichen Ressourcen quantifiziert repr{\"a}sentieren. Abschließend konnte identifiziert werden, dass ausgew{\"a}hlte Dispositionen in unterschiedlichem Maße mit der Reflexionsqualit{\"a}t zusammenh{\"a}ngen. So konnten beispielsweise bezogen auf das Physik-Fachwissen minimale Zusammenh{\"a}nge identifiziert werden, wohingegen Werthaltung sowie wahrgenommene Unterrichtsqualit{\"a}t eng mit der Qualit{\"a}t einer schriftlichen Reflexion in Verbindung stehen k{\"o}nnen. Es wird geschlussfolgert, dass reflexionsbezogene Dispositionen moderierenden Einfluss auf Reflexionen nehmen k{\"o}nnen. Es wird empfohlen bei der Erhebung von Reflexion mit dem Ziel der Kompetenzmessung ausgew{\"a}hlte Dispositionen mit zu erheben. Weiter verdeutlicht diese Arbeit die M{\"o}glichkeit, aussagekr{\"a}ftige Quantifizierungen auch in der Analyse komplexer Konstrukte vorzunehmen. Durch computerbasierte Qualit{\"a}tsabsch{\"a}tzungen k{\"o}nnen objektive und individuelle Analysen und differenzierteres automatisiertes Feedback erm{\"o}glicht werden.},
  language  = {de}
}
@article{WulffMientusNowaketal.2023,
  author    = {Wulff, Peter and Mientus, Lukas and Nowak, Anna and Borowski, Andreas},
  title     = {KI-basierte Auswertung von schriftlichen Unterrichtsreflexionen im Fach Physik und automatisierte R{\"u}ckmeldung},
  series = {PSI-Potsdam: Ergebnisbericht zu den Aktivit{\"a}ten im Rahmen der Qualit{\"a}tsoffensive Lehrerbildung (2019-2023) (Potsdamer Beitr{\"a}ge zur Lehrerbildung und Bildungsforschung ; 3)},
  journal   = {PSI-Potsdam: Ergebnisbericht zu den Aktivit{\"a}ten im Rahmen der Qualit{\"a}tsoffensive Lehrerbildung (2019-2023) (Potsdamer Beitr{\"a}ge zur Lehrerbildung und Bildungsforschung ; 3)},
  number    = {3},
  publisher = {Universit{\"a}tsverlag Potsdam},
  address   = {Potsdam},
  isbn      = {978-3-86956-568-2},
  issn      = {2626-3556},
  doi       = {10.25932/publishup-61636},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-616363},
  pages     = {103 -- 115},
  year      = {2023},
  abstract  = {F{\"u}r die Entwicklung professioneller Handlungskompetenzen angehender Lehrkr{\"a}fte stellt die Unterrichtsreflexion ein wichtiges Instrument dar, um Theoriewissen und Praxiserfahrungen in Beziehung zu setzen. Die Auswertung von Unterrichtsreflexionen und eine entsprechende R{\"u}ckmeldung stellt Forschende und Dozierende allerdings vor praktische wie theoretische Herausforderungen. Im Kontext der Forschung zu K{\"u}nstlicher Intelligenz (KI) entwickelte Methoden bieten hier neue Potenziale. Der Beitrag stellt {\"u}berblicksartig zwei Teilstudien vor, die mit Hilfe von KI-Methoden wie dem maschinellen Lernen untersuchen, inwieweit eine Auswertung von Unterrichtsreflexionen angehender Physiklehrkr{\"a}fte auf Basis eines theoretisch abgeleiteten Reflexionsmodells und die automatisierte R{\"u}ckmeldung hierzu m{\"o}glich sind. Dabei wurden unterschiedliche Ans{\"a}tze 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 F{\"a}cher erm{\"o}glichen. F{\"u}r 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 gr{\"u}ndlicher zu erforschen und konsequent in der Praxis (etwa in Form von Webanwendungen) zu implementieren.},
  language  = {de}
}