{"title":"Evidenzbasierung und Zusammenhangsanalysen in der Lehrkräftebildung","authors":"Alexander Wedel, J. Pfetsch, A. Ittel","doi":"10.30820/0942-2285-2019-2-356","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Die Lehrkraftebildung verwendet das wissenschaftliche Konstrukt der Evidenz als Grundlage von Entscheidungsprozessen in der Gestaltung von Lerngelegenheiten zu inklusivem Unterrichten. Zwar ist der Zusammenhang von Diagnosewissen und positiver Einstellung zu inklusivem Unterrichten anerkannt, die dazu verfugbare quantitative Evidenz unterliegt jedoch zahlreichen Einschrankungen. Wir diskutieren die Bedingungen der Herstellung von Evidenz in der Lehrkraftebildung und zeigen im Kontext von Zusammenhangsanalysen typische Fehlerquellen klassischer Berechnungsverfahren auf. Datengrundlage ist eine quasi-experimentelle Studie mit 63 Lehramtsstudierenden, die problemorientiert oder instruktionsbasiert padagogisches Diagnostizieren lernen. Durch die Anwendung eines innovativen statistischen Verfahrens, mit dem manifeste Wachstumskurvenmodelle in kleinen Stichproben berechnet werden konnen, zeigen wir, dass ein Zuwachs an Diagnosewissen mit einer Steigerung positiver Einstellungen zu inklusivem Unterrichten einhergehen kann. Im Anschluss diskutieren wir die Bedeutung der Ergebnisse fur den Ubergang angehender Lehrkrafte in die Schulpraxis.","PeriodicalId":15874,"journal":{"name":"Journal of Functional Programming","volume":"27 1","pages":"356-381"},"PeriodicalIF":1.1000,"publicationDate":"2020-05-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of Functional Programming","FirstCategoryId":"94","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30820/0942-2285-2019-2-356","RegionNum":3,"RegionCategory":"计算机科学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING","Score":null,"Total":0}
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Abstract
Die Lehrkraftebildung verwendet das wissenschaftliche Konstrukt der Evidenz als Grundlage von Entscheidungsprozessen in der Gestaltung von Lerngelegenheiten zu inklusivem Unterrichten. Zwar ist der Zusammenhang von Diagnosewissen und positiver Einstellung zu inklusivem Unterrichten anerkannt, die dazu verfugbare quantitative Evidenz unterliegt jedoch zahlreichen Einschrankungen. Wir diskutieren die Bedingungen der Herstellung von Evidenz in der Lehrkraftebildung und zeigen im Kontext von Zusammenhangsanalysen typische Fehlerquellen klassischer Berechnungsverfahren auf. Datengrundlage ist eine quasi-experimentelle Studie mit 63 Lehramtsstudierenden, die problemorientiert oder instruktionsbasiert padagogisches Diagnostizieren lernen. Durch die Anwendung eines innovativen statistischen Verfahrens, mit dem manifeste Wachstumskurvenmodelle in kleinen Stichproben berechnet werden konnen, zeigen wir, dass ein Zuwachs an Diagnosewissen mit einer Steigerung positiver Einstellungen zu inklusivem Unterrichten einhergehen kann. Im Anschluss diskutieren wir die Bedeutung der Ergebnisse fur den Ubergang angehender Lehrkrafte in die Schulpraxis.
期刊介绍:
Journal of Functional Programming is the only journal devoted solely to the design, implementation, and application of functional programming languages, spanning the range from mathematical theory to industrial practice. Topics covered include functional languages and extensions, implementation techniques, reasoning and proof, program transformation and synthesis, type systems, type theory, language-based security, memory management, parallelism and applications. The journal is of interest to computer scientists, software engineers, programming language researchers and mathematicians interested in the logical foundations of programming.