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Der vorliegende Beitrag stellt eine Lehrveranstaltungskooperation zur Verzahnung von Fachwissenschaften (Sprachwissenschaft) und Fachdidaktik im Lehramtsstudium Englisch an der Universität Potsdam vor. Die Kooperation besteht aus zwei Seminaren. Während andere Fächer (u. a. Mathematik, Naturwissenschaften, Geschichte) bereits in der ersten Phase des PSI-Projekts Erkenntnisse zur Erfassung des erweiterten Fachwissens für den schulischen Kontext (eFWsK) vorgelegt haben, widmet sich die Englischdidaktik der Strukturierung des Professionswissens im Fach erst seit wenigen Jahren. Der Versuch, das eFWsK-Modell auf das Fach Englisch zu übertragen, stellt die Disziplin aus diversen Gründen vor eine besondere Herausforderung. Am Beispiel zweier verzahnter Lehrveranstaltungen zur Entwicklung von Diagnosefähigkeiten angehender Lehrkräfte zur Beurteilung von Sprechleistungen wird erörtert, welches fachwissenschaftliche und fachdidaktische Wissen durch die Verzahnung der beiden Disziplinen erworben wird. Zugleich werden offene Fragen diskutiert, die sich aus der Kooperation mit Blick auf eine Systematisierung relevanter fachwissenschaftlicher Inhalte für das Lehramtsstudium ergeben. Im Ausblick wird erörtert, warum eine Systematisierung des fachlichen Professionswissens mittels einer Delphi-Studie im Fach Englisch sinnvoll erscheint.
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.
Verbraucherbildung ist bundesweit vielfältig in curricularen Vorgaben verankert. Fachfremde Lehrpersonen benötigen Professionalisierungsangebote, um die Verbraucherbildung
als Querschnittsaufgabe in ihren Fächern implementieren zu können. Erkenntnisse aus der Professionalisierungsforschung werden daher im Beitrag in Bezug auf das cLEVER-Projekt
zusammengetragen, um sie für Fortbildungsangebote nutzbar zu machen.