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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.
Die Fachausbildung des Vorbereitungsdiensts im Land Brandenburg bietet Lehramtskandidat:innen (LAK) gemeinsame Fachgruppenarbeit, individuelle Fachkonsultationen sowie Hospitationen als unterstützende Angebote im Entwicklungsprozess. Um diesen Professionalisierungsprozess sichtbar zu machen und Zielperspektiven entwickeln und verfolgen zu können, wurden aus einem Spinnennetzdiagramm zwei Praxistools zur Reflexion und Diagnose entwickelt.
(1) Reflexionstool: Die Übertragung eines tabellarischen Kompetenzprofils (Arnold & Iffert nach MBJS [Ministerium für Bildung, Jugend und Sport des Landes Brandenburg], 2014) in das Spinnennetzdiagramm bietet den LAK niederschwellige Gelegenheit der kontinuierlichen, prozessbegleitenden Selbstreflexion. Die Selbstwahrnehmung von positiven Entwicklungen kann zur Stärkung der Selbstwirksamkeit führen, schafft gleichzeitig jedoch eine Bewusstmachung für einzelne Herausforderungen. Die Abbildung individueller Entwicklungsaufgaben und Professionalisierungsbedarfe ermöglicht eine bedarfsorientierte Gestaltung der Fachgruppenarbeit.
(2) Diagnosetool: Analog wird Fachausbilder:innen durch die Übertragung der Beobachtungskriterien des MBJS (2014) in das Diagramm eine übersichtliche Bestandsaufnahme einzelner Unterrichtssituationen zur Diagnose von Grundkoordinaten des Unterrichts transparent. Auf diese Weise können Fachausbilder:innen mögliche blinde Flecken identifizieren und Feedback zur Auswahl von Beobachtungskriterien geben. Darüber hinaus ergeben sich Aspekte zur Gestaltung von Fachkonsultationen sowie Diskussionsgrundlagen für Gruppenhospitationen.
Reflexion – unhinterfragt eines der wichtigsten Worte im Kontext der Lehrkräftebildung. Fest verankert in den bundesdeutschen Bildungsstandards sind in Forschung und Lehre die Suche nach Evidenz und die Unterstützung (angehender) Lehrkräfte ständiger Antrieb unzähliger Akteur:innen aller Phasen der Lehrkräftebildung. Wenngleich begriff liche Unklarheiten die Kommunikation von Forschungsergebnissen nicht immer intuitiv und die Unterstützung in der Lehre nicht immer praktikabel werden lassen, besteht Einigkeit darüber, dass ein Diskurs zur reflexiven Professionalisierung von Lehrkräften geführt werden muss. Aus diesem Grund veranstalteten die beiden QLB-Projekte PSI-Potsdam der Universität Potsdam und K2teach der Freien Universität Berlin vom 5. bis 7. Oktober 2022 die Onlinetagung „Reflexion in der Lehrkräftebildung. Empirisch – Phasenübergreifend – Interdisziplinär“. Ausgehend von den verschiedensten Fachdisziplinen diskutierten Akteur:innen aller Phasen der Lehrkräftebildung unterschiedlicher Standorte Ergebnisse empirischer Studien und Erfahrungen aus der Arbeit mit (angehenden) Lehrkräften. Beiträge der Tagung sind in diesem Buch festgehalten und sind als Momentaufnahme eines sich ständig entwickelnden Themenfelds zu verstehen. Forschende und Lehrende haben mit dieser Momentaufnahme die Möglichkeit, Eindrücke für die eigene Arbeit aufzunehmen und weiterzuentwickeln.
Im Rahmen des PSI-Projekts wurde eine Lehrveranstaltung konzipiert, die Lehramtsstudierenden einen vertieften Einblick sowohl in den Ablauf von Forschung als auch eine Bearbeitung einer eigenen experimentellen Forschungsaufgabe ermöglichen soll. Anlass waren die Berücksichtigung eines „Wissens über Erkenntnisgewinnung in der Disziplin“ im Modell des „Erweiterten Fachwissens für den schulischen Kontext“ (PSI) sowie Erkenntnisse empirischer Studien, die die Relevanz eigener Forschungserfahrung für das Unterrichten naturwissenschaftlicher Erkenntnisgewinnungsprozesse zeigen. Hier stellen wir eine neue Lehrveranstaltung (4 SWS) vor, die den angehenden Lehrkräften Forschungserfahrung ermöglicht (Seminar und Praktikum). Die Lehrveranstaltung vermittelt Einblicke in Forschung und die „Natur der Naturwissenschaften“, ermöglicht das Durchführen eigener wissenschaftlicher und schulrelevanter Experimente und bietet eine angemessene Reflexion über die verschiedenen Kurselemente. Die Evaluationsergebnisse sind überwiegend positiv, zeigen aber auch, dass für die Studierenden die wahrgenommene Schulrelevanz und die fachdidaktischen Aspekte ein wichtiges Kriterium für die positive Bewertung sind.
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.
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.
Lehramtsstudierende äußern vielfach den Wunsch nach umfangreichen praktischen Lerngelegenheiten. Insbesondere fallbasierte Lehr-Lern-Konzepte scheinen diesen Ansprüchen gerecht zu werden. Dieser Beitrag stellt ein an der Universität Potsdam entwickeltes Seminarkonzept vor, welches diesen Transfer zu fördern versucht. Die Basis des Konzepts bildet der Einsatz erfahrungsbasiert entwickelter Textvignetten pädagogischer Situationen. Im Rahmen der Begleitseminare zum Praktikum in pädagogisch-psychologischen Handlungsfeldern (PppH) wurde die kollegiale Fallbesprechung als eine Form zur angestrebten Transferförderung in dieses Seminarkonzept integriert. Dieser Beitrag skizziert zunächst die erfahrungsbasierte Entwicklung der Vignetten sowie die theoretischen Grundlagen des Seminarkonzepts. Im Anschluss werden die praktische Implementation und erfahrungsbasierte konzeptionelle Änderung (design-based-research) in der Lehre beschrieben sowie erste Ergebnisse der systematischen empirischen Erprobung im Rahmen des PppH vorgestellt. Abschließend diskutieren die Autoren die Herausforderungen der praktischen Umsetzung auch mit Blick auf das Verstetigungsvorhaben.
Vorwort
(2023)
Die Königlich Preußische Seehandlung, nach der heute die „Stiftung Preußische Seehandlung“ benannt ist, besitzt eine lange und vielseitige Geschichte. Der anlässlich des Stiftungsjubiläums erscheinende Band wirft einen Blick auf die Gründungskonstellation 1772, als König Friedrich II. die Gewerbe in Preußen fördern wollte. Er zeichnet die Aktivitäten von Männern an der Spitze der Seehandlung nach, wie Finanzminister Carl August von Struensee und dem unter- nehmerisch denkenden Karrierebeamten Christian Rother.
Das Gebäude der Seehandlung wurde nach 1900 neu erbaut und ist heute in der Berlin-Brandenburgischen Akademie am Gendarmenmarkt lebendige Gegenwart. Die Seehand- lung erhielt von ihren Zeitgenossen im 19. Jahr- hundert ambivalente Urteile. Ein Ausblick auf die Geschichte der Stiftung Preußische Seehandlung seit 1983 zeigt das Bemühen um Kunst- und Kul- turförderung als zentrale Aufgabe.
Im 19. Jahrhundert waren Konversationslexika, wie der Name schon andeutet, dazu gedacht, die Konversation in Salon und Vereinen mit Informationen zu bereichern. In den einzelnen Artikeln wurde auf Präzision, Genauigkeit und Überprüfbarkeit gesetzt, um der Leserschaft auch ein eigenes Urteil zu ermöglichen. Die „Seehandlungs-Societät in Preußen“ oder „Seehandlung, preußische“, wie sie in deutschen Lexika vorkommt, wandelte sich im 19. Jahrhundert zur Staatsbank. In der ersten Hälfte des 19. Jahrhunderts fielen die Urteile der Lexika meist ablehnend aus: Die Seehandlung erschien als eine wirtschaftspolitisch katastrophale Fehlentwicklung. Eine besondere Rolle spielte der Präsident Christian (von) Rother, der die Seehandlung zum selbständigen Unternehmen gemacht hatte. Der Wandel der allgemeinen Lexika in der zweiten Hälfte des 19. Jahrhunderts veränderte auch die Sicht auf die Seehandlung. Die Geschäfte der Bank wurden positiv hervorgehoben, die Beurteilungen verwiesen auf Statistiken und Bilanzen. Der Fokus rückte von den leitenden Personen der Seehandlung hin zum Kampf um Handelsmonopole und den preußischen Landtag als öffentlichem Forum. Das vernichtende Urteil der ersten Hälfte des 19. Jahrhunderts war einer differenzierten Bewertung der Bankentätigkeit gewichen.
Kein anderer Akteur prägte die ersten Dezennien der Preußischen Seehandlung so sehr wie Carl August von Struensee. Als deren Direktor und dann als preußischer Finanzminister initiierte er zwischen 1782 und seinem Tod im Jahr 1804 bereits maßgeblich den langen Transformationsprozess der Seehandlung vom königlichen Wachs- und Salzmonopol hin zu einer Staatsbank, der erst im 20. Jahrhundert zum Abschluss kommen sollte. In dem Beitrag wird Struensee sowohl als Wirtschaftstheoretiker in den ökonomischen Diskursen der Aufklärung zwischen Physiokratie und Frühliberalismus situiert als auch als ein Finanzpolitiker mit konsequent europäischem Handlungshorizont vor dem Hintergrund einer beschleunigten globalen und kolonialen Mächtekonkurrenz porträtiert.
No evidence of growth impairment after forced migration in Polish school children after World War II
(2023)
Background: Migration is omnipresent. It can come hand in hand with emotional stress which is known to influence the growth of children.
Objective: The aim of this study was to analyse whether type of migration (forced or voluntary) and the geographic direction had influenced the growth of Polish children after World War II.
Sample and Methods: A sub dataset of 2,208 individuals between the ages of 2-20, created from data of the 2nd Polish Anthropological Survey carried out in 1966–1969, including anthropometrical data and social and demographic information based on questionnaire, was used to analyse migration effects.
Results: No association could be found between the direction of migration and the height of the children. The confidence intervals of the means of all classified migration categories overlap significantly and the effect size of the influence of migration category on height is ds=.140, which is too low to see any effects, even if there were one.
Conclusion: Neither forced nor voluntary migration in Poland after World War II led to a change in height in children of migrating families.
Background: Assessing short-term growth in humans is still fraught with difficulties. Especially when looking for small variations and increments, such as mini growth spurts, high precision instruments or frequent measurements are necessary. Daily measurements however require a lot of effort, both for anthropologists and for the subjects. Therefore, new sophisticated approaches are needed that reduce fluctuations and reveal underlying patterns.
Objectives: Changepoints are abrupt variations in the properties of time series data. In the context of growth, such variations could be variation in mean height. By adjusting the variance and using different growth models, we assessed the ability of changepoint analysis to analyse short-term growth and detect mini growth spurts.
Sample and Methods: We performed Bayesian changepoint analysis on simulated growth data using the bcp package in R. Simulated growth patterns included stasis, linear growth, catch-up growth, and mini growth spurts. Specificity and a normalised variant of the Matthews correlation coefficient (MCC) were used to assess the algorithm’s performance. Welch’s t-test was used to compare differences of the mean.
Results: First results show that changepoint analysis can detect mini growth spurts. However, the ability to detect mini growth spurts is highly dependent on measurement error. Data preparation, such as ranking and rotating time series data, showed negligible improvements. Missing data was an issue and may affect the prediction quality of the classification metrics.
Conclusion: Changepoint analysis is a promising tool to analyse short-term growth. However, further optimisation and analysis of real growth data is needed to make broader generalisations.
Human growth data analysis and statistics – the 5th Gülpe International Student Summer School
(2023)
The Summer School in Gülpe (Ecological Station of the University of Potsdam) offers an exceptional learning opportunity for students to apply their knowledge and skills to real-world problems. With the guidance of experienced human biologists, statisticians, and programmers, students have the unique chance to analyze their own data and gain valuable insights. This interdisciplinary setting not only bridges different research areas but also leads to highly valuable outputs. The progress of students within just a few days is truly remarkable, especially when they are motivated and receive immediate feedback on their questions, problems, and results. The Summer School covers a wide range of topics, with this year’s focus mainly on two areas: understanding the impact of socioeconomic and physiological factors on human development and mastering statistical techniques for analyzing data such as changepoint analysis and the St. Nicolas House Analysis (SNHA) to visualize interacting variables. The latter technique, born out of the Summer School’s emphasis on gaining comprehensive data insights and understanding major relationships, has proven to be a valuable tool for researchers in the field. The articles in this special issue demonstrate that the Summer School in Gülpe stands as a testament to the power of practical learning and collaboration. Students who attend not only gain hands-on experience but also benefit from the expertise of professionals and the opportunity to engage with peers from diverse disciplines.
Twenty-four scientists met for the annual Auxological conference held at Krobielowice castle, Poland, to discuss the diverse influences of the environment and of social behavior on growth following last year’s focus on growth and public health concerns (Hermanussen et al., 2022b). Growth and final body size exhibit marked plastic responses to ecological conditions. Among the shortest are the pygmoid people of Rampasasa, Flores, Indonesia, who still live under most secluded insular conditions. Genetics and nutrition are usually considered responsible for the poor growth in many parts of this world, but evidence is accumulating on the prominent impact of social embedding on child growth. Secular trends not only in the growth of height, but also in body proportions, accompany the secular changes in the social, economic and political conditions, with major influences on the emotional and educational circumstances under which the children grow up (Bogin, 2021). Aspects of developmental tempo and aspects of sports were discussed, and the impact of migration by the example of women from Bangladesh who grew up in the UK. Child growth was considered in particular from the point of view of strategic adjustments of individual size within the network of its social group. Theoretical considerations on network characteristics were presented and related to the evolutionary conservation of growth regulating hypothalamic neuropeptides that have been shown to link behavior and physical growth in the vertebrate species. New statistical approaches were presented for the evaluation of short term growth measurements that permit monitoring child growth at intervals of a few days and weeks.
In this paper, we investigate the continuous version of modified iterative Runge–Kutta-type methods for nonlinear inverse ill-posed problems proposed in a previous work. The convergence analysis is proved under the tangential cone condition, a modified discrepancy principle, i.e., the stopping time T is a solution of ∥𝐹(𝑥𝛿(𝑇))−𝑦𝛿∥=𝜏𝛿+ for some 𝛿+>𝛿, and an appropriate source condition. We yield the optimal rate of convergence.
In this study, we analyze interactions in lake and lake catchment systems of a continuous permafrost area. We assessed colored dissolved organic matter (CDOM) absorption at 440 nm (a(440)(CDOM)) and absorption slope (S300-500) in lakes using field sampling and optical remote sensing data for an area of 350 km(2) in Central Yamal, Siberia. Applying a CDOM algorithm (ratio of green and red band reflectance) for two high spatial resolution multispectral GeoEye-1 and Worldview-2 satellite images, we were able to extrapolate the a()(CDOM) data from 18 lakes sampled in the field to 356 lakes in the study area (model R-2 = 0.79). Values of a(440)(CDOM) in 356 lakes varied from 0.48 to 8.35 m(-1) with a median of 1.43 m(-1). This a()(CDOM) dataset was used to relate lake CDOM to 17 lake and lake catchment parameters derived from optical and radar remote sensing data and from digital elevation model analysis in order to establish the parameters controlling CDOM in lakes on the Yamal Peninsula. Regression tree model and boosted regression tree analysis showed that the activity of cryogenic processes (thermocirques) in the lake shores and lake water level were the two most important controls, explaining 48.4% and 28.4% of lake CDOM, respectively (R-2 = 0.61). Activation of thermocirques led to a large input of terrestrial organic matter and sediments from catchments and thawed permafrost to lakes (n = 15, mean a(440)(CDOM) = 5.3 m(-1)). Large lakes on the floodplain with a connection to Mordy-Yakha River received more CDOM (n = 7, mean a(440)(CDOM) = 3.8 m(-1)) compared to lakes located on higher terraces.
Prediction of hybrid biomass in Arabidopsis thaliana by selected parental SNP and metabolic markers
(2009)
A recombinant inbred line (RIL) population, derived from two Arabidopsis thaliana accessions, and the corresponding testcrosses with these two original accessions were used for the development and validation of machine learning models to predict the biomass of hybrids. Genetic and metabolic information of the RILs served as predictors. Feature selection reduced the number of variables (genetic and metabolic markers) in the models by more than 80% without impairing the predictive power. Thus, potential biomarkers have been revealed. Metabolites were shown to bear information on inherited macroscopic phenotypes. This proof of concept could be interesting for breeders. The example population exhibits substantial mid-parent biomass heterosis. The results of feature selection could therefore be used to shed light on the origin of heterosis. In this respect, mainly dominance effects were detected.
Many widely used observational data sets are comprised of several overlapping instrument records. While data inter-calibration techniques often yield continuous and reliable data for trend analysis, less attention is generally paid to maintaining higher-order statistics such as variance and autocorrelation. A growing body of work uses these metrics to quantify the stability or resilience of a system under study and potentially to anticipate an approaching critical transition in the system. Exploring the degree to which changes in resilience indicators such as the variance or autocorrelation can be attributed to non-stationary characteristics of the measurement process – rather than actual changes in the dynamical properties of the system – is important in this context. In this work we use both synthetic and empirical data to explore how changes in the noise structure of a data set are propagated into the commonly used resilience metrics lag-one autocorrelation and variance. We focus on examples from remotely sensed vegetation indicators such as vegetation optical depth and the normalized difference vegetation index from different satellite sources. We find that time series resulting from mixing signals from sensors with varied uncertainties and covering overlapping time spans can lead to biases in inferred resilience changes. These biases are typically more pronounced when resilience metrics are aggregated (for example, by land-cover type or region), whereas estimates for individual time series remain reliable at reasonable sensor signal-to-noise ratios. Our work provides guidelines for the treatment and aggregation of multi-instrument data in studies of critical transitions and resilience.
Background
The association between bivariate variables may not necessarily be homogeneous throughout the whole range of the variables. We present a new technique to describe inhomogeneity in the association of bivariate variables.
Methods
We consider the correlation of two normally distributed random variables. The 45° diagonal through the origin of coordinates represents the line on which all points would lie if the two variables completely agreed. If the two variables do not completely agree, the points will scatter on both sides of the diagonal and form a cloud. In case of a high association between the variables, the band width of this cloud will be narrow, in case of a low association, the band width will be wide. The band width directly relates to the magnitude of the correlation coefficient. We then determine the Euclidean distances between the diagonal and each point of the bivariate correlation, and rotate the coordinate system clockwise by 45°. The standard deviation of all Euclidean distances, named “global standard deviation”, reflects the band width of all points along the former diagonal. Calculating moving averages of the standard deviation along the former diagonal results in “locally structured standard deviations” and reflect patterns of “locally structured correlations (LSC)”. LSC highlight inhomogeneity of bivariate correlations. We exemplify this technique by analyzing the association between body mass index (BMI) and hip circumference (HC) in 6313 healthy East German adults aged 18 to 70 years.
Results
The correlation between BMI and HC in healthy adults is not homogeneous. LSC is able to identify regions where the predictive power of the bivariate correlation between BMI and HC increases or decreases, and highlights in our example that slim people have a higher association between BMI and HC than obese people.
Conclusion
Locally structured correlations (LSC) identify regions of higher or lower than average correlation between two normally distributed variables.