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Laborpraktika können für Studierende immer noch viel Unsicherheit hinsichtlich der Vorbereitung mit sich bringen, gerade dann, wenn das Praktikum einen Themenbereich adressiert, zu dem Studierende wenig Lerngelegenheiten hatten. Flow Chemistry ist eine bedeutende Synthesemethode in Industrie und Forschung, die aufgrund ihrer Relevanz auch in der Hochschule im Rahmen eines Laborpraktikums implementiert werden soll. Um die Studierenden bei der Vorbereitung auf dieses Laborpraktikum zu unterstützen, wurden Scaffolding-Maßnahmen auf Basis von Vorerhebungen konzipiert und mit Studierenden getestet, um ihren Nutzen in einem Partizipativen Aktionsforschungsdesign erforschen zu können und sie für darauffolgende Laborzyklen weiterzuentwickeln. Dabei zeigte sich, dass besonders Scaffolds, die den Aufbau und die Funktionsweise von im Labor eingesetzten neuartigen Geräten betreffen, von Studierenden als besonders hilfreich bewertet werden und sich die Mehrheit digitale Unterstützungsmaßnahmen als Vorbereitung auf ein Laborpraktikum wünscht.

In diesem Beitrag wird ein fachdidaktisches Konzept vorgestellt, das den Einsatz eines grundlegenden Algorithmus des maschinellen Lernens zur Erarbeitung von Struktur-Eigenschafts-Beziehungen im Chemieunterricht ermöglicht. Im Zentrum steht die Untersuchung der Siedetemperaturen von 1-Alkanolen sowie kurzkettigen, verzweigten, einwertigen Alkanolen. Die Schülerinnen und Schüler analysieren dabei mithilfe einer haptisch gestützten Datenorganisation, wie molekulare Strukturmerkmale die Siedetemperatur beeinflussen. Der verwendete Algorithmus ist didaktisch reduziert und mathematisch so vereinfacht, dass er auch ohne Programmierkenntnisse in der Sekundarstufe II nachvollziehbar ist. Die Methode erlaubt ferner eine Einführung in grundlegende Prinzipien des maschinellen Lernens, ohne an eine spezifische Programmiersprache gebunden zu sein. Das vorgestellte Unterrichtsvorhaben wurde im ersten Jahr der gymnasialen Oberstufe erprobt. Es zeigt, wie aktuelle Entwicklungen der digitalen Bildung und der KI fachdidaktisch sinnvoll in den Chemieunterricht integriert werden können, um analytisches Denken, den Umgang mit Daten und ein vertieftes Verständnis chemischer Zusammenhänge zu fördern.

Kontextbasiertes Lernen erfährt viel Aufmerksamkeit zur Förderung des Interesses an Chemie, ebenso wie die authentische Gestaltung von Lerngelegenheiten. Die Ergebnisse zur Förderung von situationalem Interesse bleiben aber weitgehend uneindeutig. Im vorliegenden Artikel wird eine Überlappung zwischen der Medizin als interessantes, alltagsnahes Themenfeld und der Chemie als Basis für die Gestaltung von authentischen Kontexten erläutert. Aus Gestaltungsrichtlinien für solche Kontexte und einer Eingrenzung des weiten Themenfelds basierend auf dem chemischen Curriculum werden drei geeignete Kontexte skizziert. Eine dieser Lernumgebungen (zum Blut- und Atemkreislauf) wird anschließend näher erläutert und in einem ersten Erfahrungsbericht mit Daten aus dem Schüler:innenlabor evaluiert (N = 155). Abschließend wird der künftige Einsatz medizinischer Kontexte diskutiert.

Der Einsatz von grünem Wasserstoff als Reduktionsmittel im Hochofenprozess könnte in Zukunft eine Alternative für die Eisenproduktion sein. Auf dem Titelbild sowie im Kurzartikel von Rosenberg et al. ab S. 197 wird ein einfacher Modellversuch dargestellt, welcher den Hochofenprozess mit Wasserstoff im Unterricht veranschaulicht und didaktisch aufbereitet integriert.