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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.
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.
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.
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.
Algorithmen als Dozierende?
(2023)
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.
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.
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.
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.
PSI-Potsdam
(2018)
In Brandenburg kommt der Universität Potsdam eine besondere Rolle zu: Sie ist die einzige, an der zukünftige Lehrerinnen und Lehrer die erste Phase ihres Werdegangs – das Lehramtsstudium – absolvieren können. Vor diesem Hintergrund wurde bereits kurz nach der Gründung im Jahr 1991 das „Potsdamer Modell der Lehrerbildung“ entwickelt. Dieses Modell strebt fortlaufend eine enge Verzahnung von Theorie und Praxis über das gesamte Studium hinweg an und bindet hierfür die schulpraktischen Studienanteile in besonderer Weise ein. Eine erneute Stärkung erfuhr die Lehrerbildung im Dezember 2014 mit der Gründung des Zentrums für Lehrerbildung und Bildungsforschung (ZeLB). Aus der koordinierenden Arbeit des Zentrums entstand das fakultätsübergreifende Projekt „Professionalisierung – Schulpraktische Studien – Inklusion“ (PSI-Potsdam) das im Rahmen der Qualitätsoffensive Lehrerbildung des Bundesministeriums für Bildung und Forschung erfolgreich gefördert wurde (2015–2018) und dessen Verlängerung (2019–2023) bewilligt ist.
Der vorliegende Band vermittelt in den drei großen Kapiteln „Erhebungsinstrumente“, „Seminarkonzepte“ und „Vernetzungen“ einen Überblick über einige der praxisnahen Forschungszugänge, hochschuldidaktischen Ansätze und Strategien zur Vernetzung innerhalb der Lehrerbildung, die im Rahmen von PSI-Potsdam entwickelt und umgesetzt wurden. Die Beiträge wurden mit dem Ziel verfasst, Kolleginnen und Kollegen an Universitäten und Hochschulen, Akteur_innen des Vorbereitungsdiensts sowie der Fort- und Weiterbildung von Lehrkräften möglichst konkrete Einblicke zu gewähren.
Unter der Herausgeberschaft von Prof. Dr. Andreas Borowski (Fachdidaktik Physik), Prof. Dr. Antje Ehlert (Inklusionspädagogik mit dem Förderschwerpunkt Lernen) und Prof. Dr. Helmut Prechtl (Fachdidaktik Biologie) vereinen sich Autor_innen mit breit gestreuter fachdidaktischer und bildungswissenschaftlicher Expertise.
PSI-Potsdam
(2023)
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).