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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.
The goal of this research was to highlight the role social regulatory processes play in making students’ teamwork in reciprocal teaching (RT) groups (a classroom activity in which students take the teacher’s role in small group reading sessions) effective. In addition to teamwork quality, we expected peer feedback to be a key factor in enhancing students’ reading comprehension achievements. Because previous research (Schünemann et al. in Contemp Educ Psychol 38:289–305, 2013) has shown that procedures of self-regulated learning (SRL) augment the effects of RT methods, we further assumed that such procedures would promote the quality of students’ collaborative efforts. In a cluster-randomized trial, students in 12 fifth-grade classes practiced a strategic approach to reading either in a RT condition or in a RT + SRL condition. In one of the 14 sessions, students’ interactive behavior was videotaped. Strategy use and reading comprehension were assessed at pretest, posttest, and maintenance. Performance differences between conditions were reliable only at maintenance. A multilevel mediation analysis showed that relative to RT students, RT + SRL students were better able to provide their teammates with informative feedback and organize their group work in a task-focused manner. Only feedback quality mediated the sustainability of treatment effects on strategy use and reading comprehension. In essence, this research suggests that effective reading comprehension trainings should integrate explicit instruction and practice in reading strategies, SRL, and focus on supportive peer processes in small groups with extensive instruction and practice in peer feedback.
Gespräche mit Lehrenden unterschiedlicher Hochschulen eigten einen enormen Mehrwert für die Gestaltung der Lehre mittels der Selbstreflexion und dem gemeinsamen Austausch über effektive Evaluationsmethoden. Regelmäßiges Training ist der Schlüssel für eine dialogorientierte Qualitätskultur in der eigenen Lehre. So wird die zielgerichtete Selbstreflexion zum festen Bestandteil des eigenen Habitus, des eigenen Lehrhandelns. Nachfolgende Ausführungen richten sich an Dozierende in der Erwachsenenbildung. Sie zeigen einen Einblick in die Vielfalt der Möglichkeiten, mit Hilfe der Selbstevaluation und insbesondere des Feedbacks, die eigene Lehre immer wieder lebendig zu gestalten. Selbstevaluation bietet die Möglichkeit, Informationen und Eindrücke zur Wirksamkeit der eigenen Lehre auf der Basis empirischen Datenmaterials zu gewinnen und abzusichern.
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.
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.
Theoretischer Hintergrund: Einflüsse von therapeutenorientiertem Kompetenz-Feedback in der Psychotherapieausbildung wurden bislang wenig untersucht.
Fragestellung: Wie gehen Ausbildungstherapeuten mit Feedback um? Welchen Einfluss hat ein regelmäßiges Kompetenz-Feedback auf die Qualität psychotherapeutischer Behandlungen (insbesondere Therapiesitzungen, therapeutische Beziehung, Person des Therapeuten, Supervision)?
Methode: Elf Therapeuten wurden mithilfe eines halbstrukturierten Interviewleitfadens befragt. Die Auswertung erfolgte mittels qualitativer Inhaltsanalyse nach Mayring (2015).
Ergebnisse: Das auf Basis der Interviews erstellte Kategoriensystem umfasste die Kategorien „Erwartungen an das Feedback“, „Wahrnehmung des Feedbacks“, „Verarbeitung von und Umgang mit Feedback“, „Folgen, Auswirkungen und Veränderungen durch Feedback“ sowie „Verbesserungswünsche“.
Schlussfolgerungen: Therapeuten streben eine Umsetzung des Feedbacks an, welches sich auf die Behandlung, die Supervision, die eigene Person und die therapeutische Beziehung auswirkt.
The goal of a Brain-Computer Interface (BCI) consists of the development of a unidirectional interface between a human and a computer to allow control of a device only via brain signals. While the BCI systems of almost all other groups require the user to be trained over several weeks or even months, the group of Prof. Dr. Klaus-Robert Müller in Berlin and Potsdam, which I belong to, was one of the first research groups in this field which used machine learning techniques on a large scale. The adaptivity of the processing system to the individual brain patterns of the subject confers huge advantages for the user. Thus BCI research is considered a hot topic in machine learning and computer science. It requires interdisciplinary cooperation between disparate fields such as neuroscience, since only by combining machine learning and signal processing techniques based on neurophysiological knowledge will the largest progress be made. In this work I particularly deal with my part of this project, which lies mainly in the area of computer science. I have considered the following three main points: <b>Establishing a performance measure based on information theory:</b> I have critically illuminated the assumptions of Shannon's information transfer rate for application in a BCI context. By establishing suitable coding strategies I was able to show that this theoretical measure approximates quite well to what is practically achieveable. <b>Transfer and development of suitable signal processing and machine learning techniques:</b> One substantial component of my work was to develop several machine learning and signal processing algorithms to improve the efficiency of a BCI. Based on the neurophysiological knowledge that several independent EEG features can be observed for some mental states, I have developed a method for combining different and maybe independent features which improved performance. In some cases the performance of the combination algorithm outperforms the best single performance by more than 50 %. Furthermore, I have theoretically and practically addressed via the development of suitable algorithms the question of the optimal number of classes which should be used for a BCI. It transpired that with BCI performances reported so far, three or four different mental states are optimal. For another extension I have combined ideas from signal processing with those of machine learning since a high gain can be achieved if the temporal filtering, i.e., the choice of frequency bands, is automatically adapted to each subject individually. <b>Implementation of the Berlin brain computer interface and realization of suitable experiments:</b> Finally a further substantial component of my work was to realize an online BCI system which includes the developed methods, but is also flexible enough to allow the simple realization of new algorithms and ideas. So far, bitrates of up to 40 bits per minute have been achieved with this system by absolutely untrained users which, compared to results of other groups, is highly successful.
Spiele und spieltypische Elemente wie das Sammeln von Treuepunkten sind aus dem Alltag kaum wegzudenken. Zudem werden sie zunehmend in Unternehmen oder in Lernumgebungen eingesetzt. Allerdings ist die Methode Gamification bisher für den pädagogischen Kontext wenig klassifiziert und für Lehrende kaum zugänglich gemacht worden.
Daher zielt diese Bachelorarbeit darauf ab, eine systematische Strukturierung und Aufarbeitung von Gamification sowie innovative Ansätze für die Verwendung spieltypischer Elemente im Unterricht, konkret dem Mathematikunterricht, zu präsentieren. Dies kann eine Grundlage für andere Fachgebiete, aber auch andere Lehrformen bieten und so die Umsetzbarkeit von Gamification in eigenen Lehrveranstaltungen aufzeigen.
In der Arbeit wird begründet, weshalb und mithilfe welcher Elemente Gamification die Motivation und Leistungsbereitschaft der Lernenden langfristig erhöhen, die Sozial- und Personalkompetenzen fördern sowie die Lernenden zu mehr Aktivität anregen kann. Zudem wird Gamification explizit mit grundlegenden mathematikdidaktischen Prinzipien in Verbindung gesetzt und somit die Relevanz für den Mathematikunterricht hervorgehoben.
Anschließend werden die einzelnen Elemente von Gamification wie Punkte, Level, Abzeichen, Charaktere und Rahmengeschichte entlang einer eigens für den pädagogischen Kontext entwickelten Klassifikation „FUN“ (Feedback – User specific elements – Neutral elements) schematisch beschrieben, ihre Funktionen und Wirkung dargestellt sowie Einsatzmöglichkeiten im Unterricht aufgezeigt. Dies beinhaltet Ideen zu lernförderlichem Feedback, Differenzierungsmöglichkeiten und Unterrichtsrahmengestaltung, die in Lehrveranstaltungen aller Art umsetzbar sein können. Die Bachelorarbeit umfasst zudem ein spezifisches Beispiel, einen Unterrichtsentwurf einer gamifizierten Mathematikstunde inklusive des zugehörigen Arbeitsmaterials, anhand dessen die Verwendung von Gamification deutlich wird.
Gamification offeriert oftmals Vorteile gegenüber dem traditionellen Unterricht, muss jedoch wie jede Methode an den Inhalt und die Zielgruppe angepasst werden. Weiterführende Forschung könnte sich mit konkreten motivationalen Strukturen, personenspezifischen Unterschieden sowie mit mathematischen Inhalten wie dem Problemlösen oder dem Wechsel zwischen verschiedenen Darstellungen hinsichtlich gamifizierter Lehrformen beschäftigen.