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This paper investigates private university students’ language learning activities in MOOC platforms and their attitude toward it. The study explores the development of MOOC use in Chinese private universities, with a focus on two modes: online et blended. We conducted empirical studies with students learning French and Japanese as a second foreign language, using questionnaires (N = 387) and interviews (N = 20) at a private university in Wuhan. Our results revealed that the majority of students used the MOOC platform more than twice a week and focused on the MOOC video, materials and assignments. However, we also found that students showed less interest in online communication (forums). Those who worked in the blended learning mode, especially Japanese learning students, had a more positive attitude toward MOOCs than other students.
The massive growth of MOOCs in 2011 laid the groundwork for the achievement of SDG 4. With the various benefits of MOOCs, there is also anticipation that online education should focus on more interactivity and global collaboration. In this context, the Global MOOC and Online Education Alliance (GMA) established a diverse group of 17 world-leading universities and three online education platforms from across 14 countries on all six continents in 2020. Through nearly three years of exploration, GMA has gained experience and achieved progress in fostering global cooperation in higher education. First, in joint teaching, GMA has promoted in-depth cooperation between members inside and outside the alliance. Examples include promoting the exchange of high-quality MOOCs, encouraging the creation of Global Hybrid Classroom, and launching Global Hybrid Classroom Certificate Programs. Second, in capacity building and knowledge sharing, GMA has launched Online Education Dialogues and the Global MOOC and Online Education Conference, inviting global experts to share best practices and attracting more than 10 million viewers around the world. Moreover, GMA is collaborating with international organizations to support teachers’ professional growth, create an online learning community, and serve as a resource for further development. Third, in public advocacy, GMA has launched the SDG Hackathon and Global Massive Open Online Challenge (GMOOC) and attracted global learners to acquire knowledge and incubate their innovative ideas within a cross-cultural community to solve real-world problems that all humans face and jointly create a better future. Based on past experiences and challenges, GMA will explore more diverse cooperation models with more partners utilizing advanced technology, provide more support for digital transformation in higher education, and further promote global cooperation towards building a human community with a shared future.
Seit John Dewey und Donald Schön besteht weitgehender Konsens, dass Reflexivität eine wichtige Kompetenz von Lehrkräften darstellt und die Reflexion in den Unterrichtsalltag einer Lehrkraft integriert sein sollte. Es wird davon ausgegangen, dass Reflexion, wenn sie absichtsvoll und zielgerichtet eingesetzt wird, die berufliche Entwicklung einer Lehrkraft positiv beeinflussen kann. Überzeugungen, Einstellungen und Verhaltensweisen können durch die Reflexion bewusster wahrgenommen und verändert werden. Sie regt Lernprozesse an, stärkt Eigenverantwortung und Autonomie und steigert die Berufszufriedenheit. Allerdings birgt die Förderung von Reflexivität im Rahmen der Lehrkräftebildung einige Schwierigkeiten und trotz nunmehr über 40 Jahren theoretischer sowie empirischer Erörterung bleiben bis heute auch verschiedene Fragen unbeantwortet. Im Beitrag werden auf Grundlage der aktuellen Diskussion das Konzept der Reflexion sowie Möglichkeiten und Grenzen der Förderung von Reflexivität dargelegt und es wird aufgezeigt, welche besonderen Herausforderungen der Lehrberuf hierbei birgt. Abschließend wird erörtert, welche aktuellen Forschungslücken und -desiderate bestehen.
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.
Reformen bei Elterngeld und Ehegattensplitting könnten gleichstellungspolitische Impulse setzen
(2023)
Germany is characterised by large gender gaps in the labour market. Both the gender pay gap as well as the gender gap in working hours are among the highest in Europe. Family policy reforms such as increasing the parental leave period that is ear-marked for fathers as well as reducing the high marginal tax rates for secondary earners resulting from the joint taxation of married couples with full income splitting (“Ehegattensplitting”) could help to mitigate the existing gender gaps in the labour market. These reforms are also paramount due to the increasing labour scarcity stemming from the demographic change.
Elterngeld
(2023)
Poor dietary quality is a major cause of morbidity, making the promotion of healthy eating a societal priority. Older adults are a critical target group for promoting healthy eating to enable healthy aging. One factor suggested to promote healthy eating is the willingness to try unfamiliar foods, referred to as food neophilia. This two-wave longitudinal study explored the stability of food neophilia and dietary quality and their prospective relationship over three years, analyzing self-reported data from N = 960 older adults (MT1 = 63.4, range = 50–84) participating in the NutriAct Family Study (NFS) in a cross-lagged panel design. Dietary quality was rated using the NutriAct diet score, based on the current evidence for chronic disease prevention. Food neophilia was measured using the Variety Seeking Tendency Scale. The analyses revealed high a longitudinal stability of both constructs and a small positive cross-sectional correlation between them. Food neophilia had no prospective effect on dietary quality, whereas a very small positive prospective effect of dietary quality on food neophilia was found. Our findings give initial insights into the positive relation of food neophilia and a health-promoting diet in aging and underscore the need for more in-depth research, e.g., on the constructs’ developmental trajectories and potential critical windows of opportunity for promoting food neophilia.
Wirtschafts- und Sozialverträglichkeit des Klimaschutzes als Verfassungsgebot und Staatsräson
(2023)
PyFin-sentiment
(2023)
Responding to the poor performance of generic automated sentiment analysis solutions on domain-specific texts, we collect a dataset of 10,000 tweets discussing the topics of finance and investing. We manually assign each tweet its market sentiment, i.e., the investor’s anticipation of a stock’s future return. Using this data, we show that all existing sentiment models trained on adjacent domains struggle with accurate market sentiment analysis due to the task’s specialized vocabulary. Consequently, we design, train, and deploy our own sentiment model. It outperforms all previous models (VADER, NTUSD-Fin, FinBERT, TwitterRoBERTa) when evaluated on Twitter posts. On posts from a different platform, our model performs on par with BERT-based large language models. We achieve this result at a fraction of the training and inference costs due to the model’s simple design. We publish the artifact as a python library to facilitate its use by future researchers and practitioners.
Im Zentrum dieser Forschungsnotiz steht die Frage nach der Bewertung von Einkommensungleichheit in der österreichischen Gegenwartsgesellschaft. Anhand von ISSP- und SSÖ-Daten können unsere Analysen diesbezüglich zeigen, dass Einkommensungleichheit von einer großen Mehrheit aktuell als zu hoch wahrgenommen wird. Zudem sehen die Menschen in Österreich sehr häufig den Staat in der Verantwortung Einkommensungleichheit abzubauen; viel häufiger als das in anderen europäischen Ländern der Fall ist. Während der Bereich Gesundheit und Pension seit Mitte der 1980er von der überwiegenden Mehrheit als staatliche Aufgabe gesehen wurde, liegt die Verantwortung für den Abbau von Einkommensungleichheit auf einem niedrigeren Zustimmungsniveau. Die Befürwortung der Absicherung von Arbeitslosen als Verantwortung des Staats nimmt aktuell eher ab, trotz der gestiegenen Arbeitslosigkeit zu Beginn der Pandemie. Schließlich zeigen unsere Regressionsanalysen, dass Unterschiede in der Beurteilung von Einkommensungleichheiten u. a. durch sozio-demographische Faktoren, die berufliche Stellung, das Haushaltseinkommen aber auch durch persönliche Einstellungen und Gerechtigkeitsüberzeugungen erklärt werden können.