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Big Data im Physikunterricht

Datenrepositorien als Türöffner für „Big Data“ im Physikunterricht

In diesem vom Kolleg Didaktik:digital der Joachim Herz Stiftung geförderten Lehrprojekt steht die zunehmende Bedeutung von Informationstechnologien in unserem Alltag und insbesondere im naturwissenschaftlichen Unterricht im Fokus. Einen Blick auf moderne naturwissenschaftliche Forschung werfend ist es gängige Praxis große Datenmengen vor allem auch nicht experimenteller Daten (wie z.B. meteorologische oder Umweltdaten) zu untersuchen.

Laut österreichischem Lehrplan sind auch im Physikunterricht moderne Medien und Technologien der Informationsbeschaffung, Datenauswertung und -analyse einzubeziehen. Dennoch haben diese Entwicklungen noch wenig Einzug in die Physiklehramtsausbildung in Österreich gefunden. Das hier beschriebene Lehrprojekt setzt genau an dieser Stelle an, um einen Teil dazu beizutragen, diese fachdidaktische Forschungs- als auch Entwicklungslücke ein Stück weit zu schließen. Der Erwerb professioneller Kompetenz im Umgang mit digitalen Medien als ein Teil professioneller Handlungskompetenz (Baumert und Kunter 2006) der Studierenden ist ein Hauptziel dieses Projekts. Im Speziellen lernen die Studierenden geeignete Wege kennen, um an Daten zu gelangen, die im Physikunterricht ansonsten nicht zugänglich sind (wie z.B. Umwelt- oder astrophysikalische Daten). Außerdem werden sie mit dafür geeigneten und passenden digitalen Tools vertraut gemacht, um diese Aspekte auch in ihrem eigenen späteren Unterrichtshandeln umsetzen zu können. Als zweites Ziel sollen die Studierenden ihre Kompetenzen im Bereich des naturwissenschaftlichen Argumentierens erweitern. Dieser Bereich erweist sich als besonders relevant, weil sich „Argumentieren“ nicht in instruktionale Routinen einbetten lässt (Carpenter et al. 2004).

In einem ersten Schritt wurde eine Lernumgebung entwickelt, bei der Physik-Lehramtsstudierende die wesentlichen Einflussfaktoren auf die Feinstaubkonzentration in Graz anhand eines realen, multivariaten Datensatzes identifizieren sollen.

Diese Analysen basieren auf vom Land Steiermark in der „open-government“ Initiative zur Verfügung gestellten Daten des Luftgütemessnetzwerkes Steiermark. Insgesamt analysieren Lehramtsstudierende in der aktuellen Version der Lernumgebung über 35000 Messungen der Jahre 2014-2018. Um in diesen Analysen nicht auf inferenzstatistische Methoden angewiesen zu sein, sondern einen intuitiven Zugang zur Datenanalyse zu ermöglichen, wird auf Konzepte explorativer Datenanalyse sowie „informal inferential reasoning“ (Makar et al. 2011) zurückgegriffen. Als digitales Tool wird aufgrund seiner Interaktivität und dem intuitiven Zugang die Software TinkerPlots (Konold und Miller 2005) verwendet.

Diese und weitere im Zuge des Projekts entwickelte Lernumgebungen werden anhand der durchgeführten Begleitforschung weiterentwickelt. Eine bereits in diesem Projekt entstandene Publikationen finden Sie hier. Weitere Publikationen und Abschlussarbeiten folgen.

Ansprechperson: Thomas Schubatzky

Aktuelle Publikationen

Haagen-Schützenhöfer, C., Obczovsky, M., & Kislinger, P.: Design-based research–Tension between practical relevance and knowledge generation–What can we learn from projects?. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 20(1), em2378, 2024. 

Feser, M. S., & Haagen-Schützenhöfer, C.: A minority language as language of instruction in the science classroom: A case study of a science teacher teaching at a German-speaking school in Namibia. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 19(12), em2372, 2023. 

Schubatzky, T., Burde, J. P., Große-Heilmann, R., Haagen-Schützenhöfer, C., Riese, J., & Weiler, D.: Predicting the development of digital media PCK/TPACK: The role of PCK, motivation to use digital media, interest in and previous experience with digital media. In: Computers & Education, 104900, 2023. 

Obczovsky, M., T. Schubatzky, and C. Haagen-Schützenhöfer: Supporting Preservice Teachers in Analyzing Curriculum Materials. In: Education Sciences 13(5), 518, 2023.  

 

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