530 Physik
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Computer-based analysis of preservice teachers' written reflections could enable educational scholars to design personalized and scalable intervention measures to support reflective writing. Algorithms and technologies in the domain of research related to artificial intelligence have been found to be useful in many tasks related to reflective writing analytics such as classification of text segments. However, mostly shallow learning algorithms have been employed so far. This study explores to what extent deep learning approaches can improve classification performance for segments of written reflections. To do so, a pretrained language model (BERT) was utilized to classify segments of preservice physics teachers' written reflections according to elements in a reflection-supporting model. Since BERT has been found to advance performance in many tasks, it was hypothesized to enhance classification performance for written reflections as well. We also compared the performance of BERT with other deep learning architectures and examined conditions for best performance. We found that BERT outperformed the other deep learning architectures and previously reported performances with shallow learning algorithms for classification of segments of reflective writing. BERT starts to outperform the other models when trained on about 20 to 30% of the training data. Furthermore, attribution analyses for inputs yielded insights into important features for BERT's classification decisions. Our study indicates that pretrained language models such as BERT can boost performance for language-related tasks in educational contexts such as classification.
Reflexion wird als notwendig für die professionelle Entwicklung von Lehrer:innen und die Verbesserung von Unterricht angesehen, wenngleich aus theoretischer Sicht große Uneinigkeit über den Begriff selbst, den Reflexionsprozess und die damit verbundenen Kompetenzen herrscht.
Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung, Untersuchung und Weiterentwicklung eines Reflexionsmodells mit einem theoriebasierten, klaren Konzept des Reflexionsprozesses und einem passenden Anspruch an die Reflexionsleistung der Reflektierenden. Grundlage für die empirische Untersuchung waren N = 132 Selbstreflexionstexte von N = 22 Studierenden aus dem Praxissemester Physik. Zur Codierung der Texte wurden vier mittels qualitativer Inhaltsanalyse entwickelte Manuale angewandt. Mit quantitativen Methoden wurden Zusammenhänge zwischen strukturellen Elementen, Begründungen, Inhalten und dem Qualitätsmerkmal Reflexionstiefe überprüft.
Es zeigte sich ein "Überhang an Negativität": negative Bewertungen, negative Reflexionsauslöser und negative Inhalte hängen signifikant positiv mit größerer Reflexionstiefe zusammen. Auf Grundlage der empirischen Ergebnisse wurde das Reflexionsmodell mit externaler und internaler Zielorientierung (REIZ) entwickelt. Zudem wurde darauf aufbauend eine Definition für Reflexionstiefe in vier Argumentationsclustern formuliert. Für die Lehrkräftebildung wird der in REIZ dargestellte differenzierte Ansatz der Zielorientierung von Reflexion empfohlen.