Fakultät für Kultur- und Naturwissenschaften
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„Red Bull verleiht Flügel“?! Eine theoretische Diskussion über Energy Drinks und Neuroenhancement
(2019)
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit Neuroenhancement und Energy Drinks. Dazu werden beide Themen in Bezug auf ihre Geschichte, Verbreitung und Nebenwirkungen vorgestellt. Bezüglich Neuroenhancement werden gebräuchliche Neuroenhancer, deren Wirkung und allgemeiner Nutzen vorgestellt. Energy Drinks werden hinsichtlich ihrer einzelnen Inhaltsstoffe untersucht. Ziel der Arbeit ist es zu beantworten, inwiefern Energy Drinks in den Bereich Neuroenhancement eingeordnet werden können oder nicht. Dazu werden Unklarheiten der Definitionen herausgearbeitet und die Wirkung von Energy Drinks auf kognitive Leistungen analysiert. Des Weiteren wird die Wirkung von Energy Drinks mit der Wirkung der gebräuchlichsten Neuroenhancer verglichen. Zusätzlich werden Nebenwirkungen und Nutzen in die Untersuchung miteinbezogen. Die Ergebnisse lassen schlussfolgern, dass Energy Drinks in den Bereich Neuroenhancement eingeordnet werden können. Die Wirkung auf kognitive Leistungen ist nachweisbar. Im direkten Vergleich zu anderen Neuroenhancern zeigen sich Ausprägungen auf dem gleichen Niveau. Die Nebenwirkungen und Abhängigkeitsgefahren zeigen sich in ähnlichen Symptomen. Bezogen auf den Nutzen der Substanzen als Neuroenhancer lassen sich ähnliche Kritikpunkte festhalten. Die Relevanz der Thematik für die Sekundarstufe I ist aufgrund der Verbreitung unter Jugendlichen, in Kombination mit den erhöhten Risiken für Kinder und Jugendliche gegeben.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit verschiedenen Fragestellungen, die sich aus physikdidaktischer Perspektive aus der Tatsache ergeben, dass das Internet von Jugendlichen für das Lernen im schulischen Kontext genutzt wird. Zum einen beschäftigt sich die Arbeit im Rahmen einer Vorstudie mit der Nutzung von Physik-Internetforen durch Schüler. Gleichzeitig untersucht die Vorstudie die Qualität fachlicher Aussagen in Physik-Internetforen. Dadurch soll exemplarisch das Ausmaß fehlerhafter Informationen in physikbezogenen Internetinhalten abgeschätzt werden. Da die Rezeption fehlerhafter Informationen zur Entstehung von Fehlvorstellungen führen kann, beschäftigt sich die Arbeit zum anderen mit dem Erkennen widersprüchlicher Aussagen zu einem Sachverhalt als eine für Schüler realisierbare Möglichkeit, Fehler in Internetinhalten zum Thema Physik zu entdecken. Zwei Studien, die die zentralen Forschungsanliegen dieser Arbeit darstellen, wurden zum Erkennen fachlicher Widersprüche in internetbasierten Physiktexten durchgeführt: In einer experimentellen Studie wurde untersucht, ob das Erkennen fachlicher Widersprüche von äußeren Merkmalen der Webseite abhängt. In einer Interventionsstudie wurde untersucht, wie sich das Erkennen fachlicher Widersprüche im Rahmen des Physikunterrichts fördern lässt.
Die Ergebnisse der Vorstudie zeigen, dass Beiträge in Physik-Internetforen fachlich überwiegend richtig sind. Außerdem lassen sich Schüler, die Physik-Internetforen verwenden, in zwei Nutzertypen einteilen: In pragmatische Wenignutzer, die Hilfe bei den Hausaufgaben suchen, und in physikinteressierte Vielnutzer, die Hilfen geben. Die Interventionsstudie ergab, dass die Schüler der Treatmentgruppe fünf Wochen nach der Intervention signifikant mehr Widersprüche in einem internetbasierten Physiktext erkannten als die Schüler der Kontrollgruppe. Die Ergebnisse der experimentellen Studie zeigen, dass die Erkennensleistung in Abhängigkeit von den äußeren Webseitenmerkmalen „Autor der Information“ und „Art der Webseite“ differiert.
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.
Demokratie lebt von Argumenten, die auf nachweisbaren Fakten basieren. Lebendige Demokratien brauchen gut informierte Bürger, die relevante gesellschaftliche Fragen verstehen, diskutieren und sich in öffentliche Entscheidungsprozesse einbringen können. Dieser Aufsatz stellt in Erweiterung von Statistical Literacy eine Teildisziplin vor, die wir Zivilstatistik nennen. Zivilstatistik konzentriert sich auf das Verstehen statistischer Informationen über die Gesellschaft, wie sie von den Medien, Statistikämtern und anderen Statistikanbietern bereitgestellt werden. Die Herausforderung, Menschen zu befähigen, Sinn aus diesen Daten zu erschließen, richtet sich gleichermaßen an Bildungseinrichtungen (Schulen und Hochschulen) wie auch an Medien und Statistikanbieter. Im vorliegenden Aufsatz beschreiben wir die spezifischen Charakteristika von Zivilstatistik und begründen die Notwendigkeit dieser Teildisziplin, die im Schnittfeld von Statistik, Gesellschaftswissenschaften und – wegen ihres Bildungsauftrages – Erziehungswissenschaften liegt. Wir beschreiben ein Rahmenkonzept für Kompetenzen im Bereich Zivilstatistik und weisen auf reichhaltiges, frei verfügbares Lehr- und Lernmaterial hin, das im Rahmen einer europäischen Zusammenarbeit von sechs Hochschulen im Projekt ProCivicStat erarbeitet wurde. Aus unseren Analysen ergeben sich curriculare und bildungspolitische Empfehlungen, die diesen Aufsatz abschließen.
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.
Hintergrund
Funktionales Denken wird als spezifisches Denken in Zusammenhängen, Abhängigkeiten und Veränderungen charakterisiert. Daher ist es über die Mathematik hinaus auch für andere (MINT-)Fächer sowie für Alltagssituationen von entscheidender Bedeutung. Insbesondere der Umgang mit unterschiedlichen Funktionsdarstellungen und der Wechsel zwischen ihnen sind funktionsbezogene Kernkompetenzen, die für die Bildung angemessener Konzepte und die flexible Problemlösung in unterschiedlichen Situationen entsprechend benötigt werden. Daher untersuchte diese Studie Studenten ( N = 856) Kompetenzen im Zusammenhang mit repräsentationalen Veränderungen elementarer Funktionen und insbesondere eingeschätzt, welche Veränderungen den Studierenden besonders leicht oder schwer fallen. Darüber hinaus wurden mögliche Schullaufbahn- und Geschlechtsunterschiede durch die Durchführung von DIF-Analysen im Rahmen der Rasch-Modellierung untersucht. Die Datenerhebung erfolgte mittels eines Papier-Bleistift-Tests, der durchgeführt wurde, nachdem die Studierenden die Unterrichtseinheit zu linearen Funktionen im Mathematikunterricht absolviert hatten.
Ergebnisse
Insgesamt wurde festgestellt, dass die Schüler über begrenzte Kompetenzen in Bezug auf repräsentative Veränderungen elementarer Funktionen verfügen. Es gab kein klares Muster hinsichtlich der Arten von Repräsentationsänderungen, die ihnen schwer oder leicht fielen. Darüber hinaus schnitten Mädchen bei rein mathematischen Aufgaben besser ab, während Jungen bei einer komplexen Modellierungs- und Problemlösungsaufgabe besser abschnitten. Klassen aus dem akademischen Track erzielten bessere Ergebnisse bei Aufgaben mit situativem Kontext als ihre Klassenkameraden aus dem nicht-akademischen Track, die bei rein mathematischen Aufgaben relativ gut abschnitten.
Schlussfolgerungen
Diese Ergebnisse implizieren, dass verschiedene Repräsentationen und Repräsentationsänderungen in den Funktionsunterricht aufgenommen werden sollten, um die Schüler beim Aufbau eines reichhaltigen Funktionskonzepts und flexibler Problemlösungsfähigkeiten zu unterstützen und so die curricularen Anforderungen zu erfüllen und didaktischen Überlegungen Rechnung zu tragen. Insbesondere die Vermittlung von Funktionen sollte durch Mischaufgaben mit und ohne situativen Kontext und den entsprechenden Darstellungswechseln ausgewogener gestaltet werden. Diese Erkenntnisse sollten Lehrende, insbesondere Lehrende in nicht-akademischen Bildungsgängen, dazu motivieren, situativen Kontexten im Funktionsunterricht eine stärkere Rolle zu geben, um das Lernen ihrer Schülerinnen und Schüler zu fördern und eine Brücke zwischen Mathematik und realen Situationen zu schlagen.
E‐Learning ist seit einigen Jahren fester Bestandteil der Hochschullehre. Trotzdem wird das Potenzial von E‐Learning an deutschen Hochschulen nicht annähernd ausgeschöpft. Die Nutzung beschränkt sich häufig auf die Distribution von Materialien. Einerseits sind die Hochschulen aufgefordert, sich mit technologischen Innovationen und Entwicklungen zu beschäftigen und in die Lehre zu integrieren. Anderseits fehlt grundlegendes Wissen bei den Lehrenden darüber, in welchen Situationen und in welcher Form E‐Learning in der Hochschullehre sinnvoll eingesetzt werden kann. Vor diesem Hintergrund werden in der vorliegenden Arbeit didaktische E‐Learning‐Szenarien für die Hochschullehre systematisch entwickelt. Diese didaktischen E‐Learning‐Szenarien entstehen durch die Verknüpfung von herkömmlichen didaktischen Szenarien mit dafür geeigneten E‐Learning‐Methoden. E‐Learning‐Methoden werden empirisch mithilfe einer Befragung von E‐Learning‐Experten ermittelt. Die Befragten geben an, welche E‐Learning‐Technologie (eine oder mehrere) sich für die Umsetzung der ausgewählten Methoden mit E‐Learning eignet. Für die Erfassung und Identifizierung von Methoden, die sich besonders gut für die Umsetzung mit E‐Learning eignen, wird ein eigenes Vorgehen entwickelt. Zudem werden praktische Empfehlungen für den Einsatz der neu entwickelten didaktischen E‐Learning‐Szenarien in Form von Entscheidungstabellen herausgearbeitet.
Vielfältige Analytik
(2020)
Die chemische Analytik hat das Ziel, Antworten auf die Fragen nach dem „Was?“ und dem „Wieviel?“ zu finden. Wie vielfältig die Antworten auf diese Fragen sein können, zeigt sich darin, dass die chemische Analytik aus zahlreichen Teilgebieten besteht, etwa der Spektroskopie, der Elektrochemie, der Sensorik etc. Derzeit gibt es ca. 70 verschiedene Chemieanalytik-Zeitschriften weltweit...
Kompetenzmessungen im Bereich der statistischen Grundbildung haben gezeigt, dass Lernerfolge durch hierarchische Modelle beschrieben werden können. Empirische Studien, die sich auf mögliche Einflussfaktoren konzentrieren, sind jedoch rar. In dieser Arbeit analysieren wir die Leistungen der Schülerinnen und Schüler in Bezug auf die Kompetenz unter Verwendung von Modellen und Darstellungen in statistischen Kontexten, ein Kernelement statistischer Grundbildung. Wir untersuchen weiter, inwieweit mehrere Lernervariablen wie Leseverständnis und allgemeine kognitive Fähigkeiten mit dieser Kompetenz zusammenhängen. Dazu wurden 503 deutsche Achtklässler mit einem entsprechenden Kompetenzmaß und standardisierten psychometrischen Tests zum Leseverständnis und zu allgemeinen kognitiven Fähigkeiten untersucht. In die Analyse flossen zusätzliche Informationen über Noten in Mathematik und den sozioökonomischen Status ein. Die Ergebnisse weisen auf die Kompetenz der Studierenden hin, Modelle und Repräsentationen in statistischen Kontexten zu verwendenist innerhalb unserer Stichprobe relativ homogen und zeigt hohe Lösungsquoten bei grundlegenden Aufgaben und wenig Erfolg bei den schwierigsten Aufgaben. Multilevel-Regressionen deuten darauf hin, dass diese Kompetenz eher mit allgemeinen kognitiven Fähigkeiten, aber weniger mit dem Leseverständnis zusammenhängt. Implikationen werden im Hinblick auf die theoretische und praktische Ebene diskutiert.
The problem-solving performance of primary school students depend on their attitudes and beliefs. As it is not easy to change attitudes, we aimed to change the relationship between problem-solving performance and attitudes with a training program. The training was based on the assumption that self-generated external representations support the problem-solving process. Furthermore, we assumed that students who are encouraged to generate representations will be successful, especially when they analyze and reflect on their products. A paper-pencil test of attitudes and beliefs was used to measure the constructs of willingness, perseverance, and self-confidence. We predicted that participation in the training program would attenuate the relationship between attitudes and problem-solving performance and that non-participation would not affect the relationship. The results indicate that students’ attitudes had a positive effect on their problem-solving performance only for students who did not participate in the training.