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Research has identified 10 high-leverage teaching practices (HLTPs) that can impact student learning of a foreign language. While acknowledging the importance of this work, more research is needed to inform the preparation of novice teachers to enact these practices. In response, the researchers conducted a case study involving two foreign language teacher preparation programs in the United States and Germany, to better understand how the two very different programs prepare their candidates to implement HLTPs, which HLTPs are emphasized, and how successful they are at preparing their aspiring teachers to implement one practice that has been identified in the research as particularly important (facilitating target language comprehensibility). Survey, teaching observation, and interview data collected from teacher candidates and their instructors suggested the critical nature of select HLTPs, that some of the subcomponents of one of these practices may be more challenging for novice teachers to master than others, and that there may be multiple approaches to preparing foreign language teachers to implement HLTPs.
This volume is largely about nontraditional data; this paper is about a nontraditional visualization: classification trees. Using trees with data will be new to many students, so rather than beginning with a computer algorithm that produces optimal trees, we suggest that students first construct their own trees, one node at a time, to explore how they work, and how well. This build-it-yourself process is more transparent than using algorithms such as CART; we believe it will help students not only understand the fundamentals of trees, but also better understand tree-building algorithms when they do encounter them. And because classification is an important task in machine learning, a good foundation in trees can prepare students to better understand that emerging and important field. We also describe a free online tool—Arbor—that students can use to do this, and note some implications for instruction.
Naturwissenschaftliche Bildung für alle! – Eine Antwort auf die wachsende Diversität der Schülerschaft ist der inklusive Naturwissenschaftsunterricht. Empfehlungen zur Verknüpfung inklusiver und naturwissenschaftlicher Prinzipien sind bisweilen mehr normativ als praxisorientiert. Im SchülerInnenlabor der PH Ludwigsburg werden inklusive Lernumgebungen entwickelt und umgesetzte, die allen Lernenden eine aktive Teilhabe und das Forschende Lernen ermöglichen. Diese werden von Lerngruppen bewertet. Es werden Evaluationsergebnisse aus zwei Perspektiven hinsichtlich des Gelingens der aktiven Teilhabe aller Lernenden und des Forschenden Lernens vorgestellt, die andeuten, dass kontextorientierte und Lernhilfen-gestützte Lernumgebungen sowie das Arbeiten in kooperativen Teams und mit Tablets sich beim Experimentieren im SchülerInnenlabor positiv auf das Gelingen und das situative Interesse der Lernenden auswirken.
The notion of “bounded rationality” was introduced by Simon as an appropriate framework for explaining how agents reason and make decisions in accordance with their computational limitations and the characteristics of the environments in which they exist (seen metaphorically as two complementary scissor blades).We elaborate on how bounded rationality is usually conceived in psychology and on its relationship with logic. We focus on the relationship between heuristics and some non-monotonic logical systems. These two categories of cognitive tools share fundamental features. As a step further, we show that in some cases heuristics themselves can be formalized from this logic perspective. We have therefore two main aims: on the one hand, to demonstrate the relationship between the bounded rationality programme and logic, understood in a broad sense; on the other hand, to provide logical tools of analysis of already known heuristics. This may lead to results such as the characterization of fast and frugal binary trees in terms of their associated logic program here provided.
Since students’ knowledge of scientific language can be one of the main difficulties when learning science, teachers must have adequate knowledge of scientific language as well as the teaching and learning of it. Currently, little is known about teachers’ practices and, thus, teachers’ knowledge of scientific language, in general, and the teaching and learning of it (Pedagogical Scientific Language Knowledge, PSLK) in particular. For this reason, with this systematic review, we seek to identify elements of pre- and in-service primary and secondary science teachers’ PSLK. The search was conducted on the database Education Resources Information Center (ERIC) and resulted in 35 articles with empirical evidence after the selection process. The results have been deductively and inductively categorized following the framework of the Refined Consensus Model of Pedagogical Content Knowledge, elaborating elements of different knowledge categories that shape PSLK, as well as PSLK itself (e.g., knowledge of (i) scientific language role models, (ii) making scientific terms and language explicit, (iii) providing a discursive classroom, and (iv) providing multiple representations and resources). We can conclude that more research on PSLK is needed as analyzed articles are mainly based on case studies. Additionally, this paper shows a need for a stronger focus on scientific language in teacher education programs. Implications for further research and teacher education are discussed.
Wir präsentieren Argumente für einen interdisziplinären Ansatz im Mathematikunterricht. Als Beispiel sei kurz in Erinnerung gerufen, wie kognitive Neuropsychologen schon in jungen Jahren den intensiven Erwerb der Fingergnosis förderten, dh den Erwerb der Fähigkeit, die eigenen Finger mental zu repräsentieren. Mathematikpädagogen empfahlen durchaus die Entwicklung der Fingergnosis, prüften aber deren Grenzen. Sie präsentierten auch Argumente dafür, flexibles Kopfrechnen als Ziel des Rechenunterrichts in der Grundschule zu entwickeln. In diesem Zusammenhang beschreiben wir das Training von „Zahlenblick“ als eine Möglichkeit, flexibles Kopfrechnen zu fördern und verbinden es mit Konzepten aus der Metakognitionstheorie. Wir veranschaulichen, wie gerade dieser Zweig der Metakognition weitere interdisziplinäre Forschung erfordert. In unserer Analyse „Zahlenblick“ erstreckt sich auf den Blick für Proportionen, über die ganzen Zahlen hinaus. Wir veranschaulichen, wie nützlich es wäre, die neuronalen Untermauerungen besser zu verstehen, die für die Vorteile sogenannter natürlicher Häufigkeiten im Vergleich zu Prozentsätzen oder Wahrscheinlichkeiten und von Symbolarrays zu ihrer Darstellung verantwortlich sind. Solche Eigenfrequenzen sind adäquate Formate für die frühzeitige Auseinandersetzung mit Entscheidungen unter Risiko.
Eine Pandemie stellt die Entscheidungsfindung vor besondere Herausforderungen, da Entscheidungen kontinuierlich an sich schnell ändernde Beweise und verfügbare Daten angepasst werden müssen. Welche Gegenmaßnahmen sind zum Beispiel in einem bestimmten Stadium der Pandemie angemessen? Wie lässt sich die Schwere der Pandemie messen? Wie wirkt sich die Impfung in der Bevölkerung aus und welche Gruppen sollten zuerst geimpft werden? Der Prozess der Entscheidungsfindung beginnt mit der Datenerhebung und -modellierung und setzt sich bis zur Verbreitung der Ergebnisse und den anschließend getroffenen Entscheidungen fort. Das Ziel dieser Arbeit ist es, einen Überblick über diesen Prozess zu geben und Empfehlungen für die verschiedenen Schritte aus statistischer Sicht zu geben. Insbesondere diskutieren wir eine Reihe von Modellierungstechniken, darunter mathematische, statistische und entscheidungsanalytische Modelle sowie deren Anwendungen im COVID-19-Kontext. Mit dieser Übersicht möchten wir das Verständnis für die Ziele dieser Modellierungsansätze und die spezifischen Datenanforderungen fördern, die für die Interpretation der Ergebnisse und für erfolgreiche interdisziplinäre Kooperationen unerlässlich sind. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Rolle, die Daten in diesen verschiedenen Modellen spielen, und wir beziehen in die Diskussion die Bedeutung statistischer Grundkenntnisse und einer effektiven Verbreitung und Kommunikation von Erkenntnissen ein.
Redoxreaktionen auf Goldsiebdruckelektroden (SPE) können elektrochemisch mit zyklischer Voltammetrie (Cyclovoltammetrie, CV) und spektroskopisch mit der optischen und der Ramanspektroskopie gemessen werden. Die Kombination aus CV und optischer oder Raman Spektroskopie, die sog. Absorpto- oder Ramanvoltammetrie, bietet neben elektrochemischen Informationen über Redoxreaktionen an Elektroden auch Informationen über die Änderung der optischen und Schwingungseigenschaften der beteiligten Stoffe. Der didaktische Hintergrund der Arbeit ist die Hypothese, dass die Kombination der beiden unterschiedlichen Gebiete der physikalischen Chemie dazu beitragen kann, Elektrodenreaktionen besser zu verstehen. Die Ramanspektroskopie ist eine leistungsfähige Technik zum Nachweis von sehr geringen Konzentrationen des Analyten auf Elektroden (im Bereich von Picomol), wenn diese durch elektrochemische Maßnahmen oder durch Verwendung von entsprechenden Nanoteilchen modifiziert werden. Eine einfache elektrochemische in-situ Modifikation führt zum oberflächenverstärkten Ramaneffekt (EC-SERS). Damit können chemische Reaktionen anhand der Änderung von Schwingungszuständen charakterisiert werden, ohne die manchmal langwierige Herstellung von Metall-Nanopartikeln als Substrat für SERS.