Refine
Document Type
- Article (11)
- Monograph/Edited Volume (3)
- Part of Periodical (1)
- Preprint (1)
Is part of the Bibliography
- yes (16)
Keywords
- Reflexion (6)
- Lehrkräftebildung (3)
- Feedback (2)
- Lehrerbildung (2)
- NLP (2)
- Reflexivität (2)
- machine learning (2)
- reflexion (2)
- Air showers (1)
- Attention to classroom events (1)
Recent investigations propose the acid sphingomyelinase (ASM)/ceramide system as a novel target for antidepressant action. ASM catalyzes the breakdown of the abundant membrane lipid sphingomyelin to the lipid messenger ceramide. This ASM‐induced lipid modification induces a local shift in membrane properties, which influences receptor clustering and downstream signaling. Canonical transient receptor potential channels 6 (TRPC6) are non‐selective cation channels located in the cell membrane that play an important role in dendritic growth, synaptic plasticity and cognition in the brain. They can be activated by hyperforin, an ingredient of the herbal remedy St. John’s wort for treatment of depression disorders. Because of their role in the context of major depression, we investigated the crosstalk between the ASM/ceramide system and TRPC6 ion channels in a pheochromocytoma cell line 12 neuronal cell model (PC12 rat pheochromocytoma cell line). Ca2+ imaging experiments indicated that hyperforin‐induced Ca2+ influx through TRPC6 channels is modulated by ASM activity. While antidepressants, known as functional inhibitors of ASM activity, reduced TRPC6‐mediated Ca2+ influx, extracellular application of bacterial sphingomyelinase rebalanced TRPC6 activity in a concentration‐related way. This effect was confirmed in whole‐cell patch clamp electrophysiology recordings. Lipidomic analyses revealed a decrease in very long chain ceramide/sphingomyelin molar ratio after ASM inhibition, which was connected with changes in the abundance of TRPC6 channels in flotillin‐1–positive lipid rafts as visualized by western blotting. Our data provide evidence that the ASM/ceramide system regulates TRPC6 channels likely by controlling their recruitment to specific lipid subdomains and thereby fine‐tuning their physical properties.
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.
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.
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.
Ground-based gamma-ray astronomy has had a major breakthrough with the impressive results obtained using systems of imaging atmospheric Cherenkov telescopes. Ground-based gamma-ray astronomy has a huge potential in astrophysics, particle physics and cosmology. CTA is an international initiative to build the next generation instrument, with a factor of 5-10 improvement in sensitivity in the 100 GeV-10 TeV range and the extension to energies well below 100 GeV and above 100 TeV. CTA will consist of two arrays (one in the north, one in the south) for full sky coverage and will be operated as open observatory. The design of CTA is based on currently available technology. This document reports on the status and presents the major design concepts of CTA.
Twenty-three scientists met at Krobielowice, Poland to discuss the role of growth, nutrition and economy on body size. Contrasting prevailing concepts, re-analyses of studies in Indonesian and Guatemalan school children with high prevalence of stunting failed to provide evidence for an association between nutritional status and body height. Direct effects of parental education on growth that were not transmitted via nutrition were shown in Indian datasets using network analysis and novel statistical methods (St. Nicolas House Analysis) that translate correlation matrices into network graphs. Data on Polish children suggest significant impact of socioeconomic sensitivity on child growth, with no effect of maternal money satisfaction. Height and maturation tempo affect the position of a child among its peers. Correlations also exist between mood disorders and height. Secular changes in height and weight varied across decades independent of population size. Historic and recent Russian data showed that height of persons whose fathers performed manual work were on average four cm shorter than persons whose fathers were high-degree specialists. Body height, menarcheal age, and body proportions are sensitive to socioeconomic variables. Additional topics included delayed motherhood and its associations with newborn size; geographic and socioeconomic indicators related to low birth weight, prematurity and stillbirth rate; data on anthropometric history of Brazil, 1850-1950; the impact of central nervous system stimulants on the growth of children with attention-deficit/hyperactivity disorder; and pituitary development and growth hormone secretion. Final discussions debated on reverse causality interfering between social position, and adolescent growth and developmental tempo.
Introducing the CTA concept
(2013)
The Cherenkov Telescope Array (CTA) is a new observatory for very high-energy (VHE) gamma rays. CTA has ambitions science goals, for which it is necessary to achieve full-sky coverage, to improve the sensitivity by about an order of magnitude, to span about four decades of energy, from a few tens of GeV to above 100 TeV with enhanced angular and energy resolutions over existing VHE gamma-ray observatories. An international collaboration has formed with more than 1000 members from 27 countries in Europe, Asia, Africa and North and South America. In 2010 the CTA Consortium completed a Design Study and started a three-year Preparatory Phase which leads to production readiness of CTA in 2014. In this paper we introduce the science goals and the concept of CTA, and provide an overview of the project.
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.
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).