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„Big Data“ im Physikunterricht

Mittwoch, 10.06.2020

Mit dem Start des geförderten Projekts wird der Frage des Einsatzes von modernen Medien im Unterricht nachgegangen.

 

Thomas Schubatzky, aus dem Fachbereich Physikdidaktik widmet sich in einem vom Kolleg Didaktik:digital der Joachim Herz Stiftung geförderten Lehrprojekt der zunehmende Bedeutung von Informationstechnologien im naturwissenschaftlichen Unterricht.

Moderne Medien und Technologien der Informationsbeschaffung, Datenauswertung und -analyse sind im österreichischen Physiklehrplan fest verankert. Insbesondere Analysen von (großen) Datenmengen sind im naturwissenschaftlichen Unterricht aber nicht einfach einzubinden. Besonders wenn es sich dabei um nicht-experimentelle Untersuchungen anhand von umwelt- oder astrophysikalische Daten handelt. Im geförderten Lehrprojekt sollen Physik-Lehramtsstudierenden Möglichkeiten aufgezeigt werden, diesen Anforderungen gerecht zu werden. Der Erwerb professioneller Kompetenz im Umgang mit digitalen Medien als ein Teil professioneller Handlungskompetenz der Studierenden ist ein Hauptziel dieses Projekts. Im Speziellen lernen die Studierenden geeignete Wege kennen, um an Daten zu gelangen, die im Physikunterricht ansonsten in der Regel nicht genutzt werden (wie z.B. Umwelt- oder astrophysikalische Daten). Sie lernen den Umgang mit dafür geeigneten und passenden digitalen Tools als Voraussetzung für reflektierten Einsatz dieser im eigenen Unterrichtshandeln. Außerdem sollen die Studierenden ihre Kompetenzen im Bereich des naturwissenschaftlichen Argumentierens erweitern.

Aufgrund der aktuellen Situation liegt der Fokus des Projekts im Sommersemester 2020 auf einer Analyse des Einflusses des „Corona-Lockdowns“ auf die Luftgüte in Graz. Analysiert werden dabei vom Land Steiermark in der „open government“ Initiative zur Verfügung gestellten Daten. Da im Physikunterricht der Sekundarstufe auf keine inferenzstatistischen Methoden zurückgegriffen werden kann, wird ein intuitiver Zugang zu Datenanalysen verfolgt, bei dem vor allem explorative Datenanalysen und „informelles statistisches Schließen“ im Vordergrund steht.

 

 

 

 

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