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Diagnostische Fähigkeiten mit Videovignetten und Feedback fördern - Gruppenarbeitsprozesse zur Bestimmung von Längen, Flächen- und Rauminhalten (Quelltext anzeigen)
Version vom 30. März 2022, 08:00 Uhr
, 08:00, 30. Mär. 2022Neue Dissertation
<!-- Dissertationen grundsätzlich mit der folgenden Vorlage "diss" erstellen! -->
<!-- Falls Sie weitere Angaben machen möchten, dann bitte im darauf folgenden Freitext. -->
{{diss
| name= Patrizia Enenkiel
| titel = {{PAGENAME}}
| hochschule= Universität Koblenz-Landau
| jahr = 2021
| typ = Dissertation
| betreut = Jürgen Roth
| begutachtet = Jürgen Roth, Björn Risch
| download = https://doi.org/10.1007/978-3-658-36529-5
| sprache = deutsch
| note = magna com laude
| pruefungam =
| schulart =
| stufe =
| matheduc =
}}
== Zusammenfassung ==
Das Diagnostizieren gilt als eine der zentralen Tätigkeiten einer Lehrkraft. Lernrelevante Merkmale von Schülerinnen und Schülern müssen in verschiedensten Situationen wahrgenommen, gesammelt und verarbeitet werden. Bisherige Forschungsergebnisse legen nahe, dass Lehramtsstudierende Schwierigkeiten haben, Fähigkeiten und Lernschwierigkeiten von Schülerinnen und Schülern zu erkennen und zu interpretieren, insbesondere in Unter�richtssituationen, die von vielen Interaktionen geprägt sind. Eine Ursache liegt vermutlich darin, dass Studierende im Lehramtsstudium nur selten Gelegenheit haben, ihr im Studium
erworbenes fachliches und fachdidaktisches Wissen zu nutzen, um lernrelevante Merkmale von Schülerinnen und Schülern zu diagnostizieren. Um der Problematik entgegenzuwirken, wird in den Mathematikdidaktik-Veranstaltungen an der Universität Koblenz-Landau am Campus Landau die videobasierte Lernumgebung [https://vivian.uni-landau.de ViviAn] eingesetzt, durch die Mathematiklehramtsstudierende die Möglichkeit haben, videografierte Gruppenarbeitsprozesse von Schülerinnen und Schülern zu analysieren. Da die Studierenden eigenständig mit [https://vivian.uni-landau.de ViviAn] arbeiten, erhalten sie in der Lernumgebung Feedback in Form von einer Musterlösung, mit dem sie ihre Antworten evaluieren können.
Diese Arbeit geht der Frage nach, ob diagnostische Fähigkeiten von Mathematiklehramtsstudierenden durch die Analyse von Videovignetten in ViviAn gefördert werden können und wie mögliche Unterstützungsmaßnahmen, insbesondere die Musterlösungen, in ViviAn gestaltet und eingebettet werden sollten. Hierfür wird zunächst erarbeitet, was unter dem Diagnostizieren gefasst wird und welchen Einfluss die Situation hat, in der diagnostiziert werden soll. Vor diesem Hintergrund werden dann Möglichkeiten dargestellt, um Lehramtsstudierende in ihren diagnostischen Fähigkeiten zu fördern und Aspekte erarbeitet, die für das Fördern von zentraler Bedeutung sind. Unter Berücksichtigung der lernförderlichen Aspekte wird anschließend erläutert, wie die Videovignetten, Diagnoseaufträge und Musterlösungen erstellt, gestaltet und in [https://vivian.uni-landau.de ViviAn] implementiert wurden. Um zu untersuchen, wann die Studierenden die Musterlösungen in [https://vivian.uni-landau.de ViviAn] erhalten sollten, wurde eine Interventionsstudie mit Vor- und Nachtest durchgeführt, in der zwei Experimentalgruppen (EG1 und EG2) über mehrere Wochen hinweg
Videovignetten zum Thema Bestimmung von Längen, Flächen- und Rauminhalten analy�sierten und Feedback in Form einer Musterlösung erhielten. Die Studierenden der EG1 erhielten die Musterlösungen am Ende der jeweiligen Videoanalyse, die Studierenden der EG2 direkt nach jedem Diagnoseauftrag. Die Ergebnisse zeigen, dass beide Gruppen ihre diagnostischen Fähigkeiten durch die Arbeit mit ViviAn verbessern konnten. Der Zeitpunkt, wann die Studierenden die Musterlösungen erhielten, hatte jedoch keinen Einfluss auf ihre Lernentwicklung, was unter anderem dadurch begründet werden kann, dass die Experimentalgruppen die Musterlösungen gleichermaßen als nützlich wahrnahmen. Kon�sequenterweise stellt die Arbeit mit [https://vivian.uni-landau.de ViviAn], unabhängig vom Zeitpunkt des Feedbacks, ein gutes Lernarrangement dar, um Lehramtsstudierende bereits im Lehramtsstudium im Diagnostizieren von lernrelevanten Merkmalen zu fördern.
== Auszeichnungen ==
<!-- Hier bitte eventuell erhaltene Auszeichnungen/Preise als Liste aufführen.
Beispiele:
* Erster Preis
* Zweiter Preis -->
== Kontext ==
<!-- Hier ist Raum, um die Arbeit in den Forschungskontext einzubetten -- verwandte
Dissertationen sollten genannt werden, Arbeitsgruppen oder Konferenzen,
die sich mit dem Thema beschäftigen, etc. -->
=== Literatur ===
<!-- ggf. Literaturangaben -->
<!-- Bitte wie folgt angeben: -->
<!-- [[Vorname Nachname|Nachname, V.]] (Jahr). Buchtitel. Dissertation, Ort: Verlag -->
=== Links ===
<!-- ggf. Literaturangaben -->
<!-- Falls Sie weitere Angaben machen möchten, dann bitte im darauf folgenden Freitext. -->
{{diss
| name= Patrizia Enenkiel
| titel = {{PAGENAME}}
| hochschule= Universität Koblenz-Landau
| jahr = 2021
| typ = Dissertation
| betreut = Jürgen Roth
| begutachtet = Jürgen Roth, Björn Risch
| download = https://doi.org/10.1007/978-3-658-36529-5
| sprache = deutsch
| note = magna com laude
| pruefungam =
| schulart =
| stufe =
| matheduc =
}}
== Zusammenfassung ==
Das Diagnostizieren gilt als eine der zentralen Tätigkeiten einer Lehrkraft. Lernrelevante Merkmale von Schülerinnen und Schülern müssen in verschiedensten Situationen wahrgenommen, gesammelt und verarbeitet werden. Bisherige Forschungsergebnisse legen nahe, dass Lehramtsstudierende Schwierigkeiten haben, Fähigkeiten und Lernschwierigkeiten von Schülerinnen und Schülern zu erkennen und zu interpretieren, insbesondere in Unter�richtssituationen, die von vielen Interaktionen geprägt sind. Eine Ursache liegt vermutlich darin, dass Studierende im Lehramtsstudium nur selten Gelegenheit haben, ihr im Studium
erworbenes fachliches und fachdidaktisches Wissen zu nutzen, um lernrelevante Merkmale von Schülerinnen und Schülern zu diagnostizieren. Um der Problematik entgegenzuwirken, wird in den Mathematikdidaktik-Veranstaltungen an der Universität Koblenz-Landau am Campus Landau die videobasierte Lernumgebung [https://vivian.uni-landau.de ViviAn] eingesetzt, durch die Mathematiklehramtsstudierende die Möglichkeit haben, videografierte Gruppenarbeitsprozesse von Schülerinnen und Schülern zu analysieren. Da die Studierenden eigenständig mit [https://vivian.uni-landau.de ViviAn] arbeiten, erhalten sie in der Lernumgebung Feedback in Form von einer Musterlösung, mit dem sie ihre Antworten evaluieren können.
Diese Arbeit geht der Frage nach, ob diagnostische Fähigkeiten von Mathematiklehramtsstudierenden durch die Analyse von Videovignetten in ViviAn gefördert werden können und wie mögliche Unterstützungsmaßnahmen, insbesondere die Musterlösungen, in ViviAn gestaltet und eingebettet werden sollten. Hierfür wird zunächst erarbeitet, was unter dem Diagnostizieren gefasst wird und welchen Einfluss die Situation hat, in der diagnostiziert werden soll. Vor diesem Hintergrund werden dann Möglichkeiten dargestellt, um Lehramtsstudierende in ihren diagnostischen Fähigkeiten zu fördern und Aspekte erarbeitet, die für das Fördern von zentraler Bedeutung sind. Unter Berücksichtigung der lernförderlichen Aspekte wird anschließend erläutert, wie die Videovignetten, Diagnoseaufträge und Musterlösungen erstellt, gestaltet und in [https://vivian.uni-landau.de ViviAn] implementiert wurden. Um zu untersuchen, wann die Studierenden die Musterlösungen in [https://vivian.uni-landau.de ViviAn] erhalten sollten, wurde eine Interventionsstudie mit Vor- und Nachtest durchgeführt, in der zwei Experimentalgruppen (EG1 und EG2) über mehrere Wochen hinweg
Videovignetten zum Thema Bestimmung von Längen, Flächen- und Rauminhalten analy�sierten und Feedback in Form einer Musterlösung erhielten. Die Studierenden der EG1 erhielten die Musterlösungen am Ende der jeweiligen Videoanalyse, die Studierenden der EG2 direkt nach jedem Diagnoseauftrag. Die Ergebnisse zeigen, dass beide Gruppen ihre diagnostischen Fähigkeiten durch die Arbeit mit ViviAn verbessern konnten. Der Zeitpunkt, wann die Studierenden die Musterlösungen erhielten, hatte jedoch keinen Einfluss auf ihre Lernentwicklung, was unter anderem dadurch begründet werden kann, dass die Experimentalgruppen die Musterlösungen gleichermaßen als nützlich wahrnahmen. Kon�sequenterweise stellt die Arbeit mit [https://vivian.uni-landau.de ViviAn], unabhängig vom Zeitpunkt des Feedbacks, ein gutes Lernarrangement dar, um Lehramtsstudierende bereits im Lehramtsstudium im Diagnostizieren von lernrelevanten Merkmalen zu fördern.
== Auszeichnungen ==
<!-- Hier bitte eventuell erhaltene Auszeichnungen/Preise als Liste aufführen.
Beispiele:
* Erster Preis
* Zweiter Preis -->
== Kontext ==
<!-- Hier ist Raum, um die Arbeit in den Forschungskontext einzubetten -- verwandte
Dissertationen sollten genannt werden, Arbeitsgruppen oder Konferenzen,
die sich mit dem Thema beschäftigen, etc. -->
=== Literatur ===
<!-- ggf. Literaturangaben -->
<!-- Bitte wie folgt angeben: -->
<!-- [[Vorname Nachname|Nachname, V.]] (Jahr). Buchtitel. Dissertation, Ort: Verlag -->
=== Links ===
<!-- ggf. Literaturangaben -->