[{"author":[{"id":"9605","full_name":"Webersen, Yvonne","last_name":"Webersen","first_name":"Yvonne"},{"id":"429","first_name":"Josef","orcid":"0000-0003-2927-2619","last_name":"Riese","full_name":"Riese, Josef"}],"title":"„Die Erde ist eine Scheibe und wir waren nie auf dem Mond!“?  Ein Seminar zur Nature of Science und Techniken der Wissenschaftsleugnung","status":"public","year":"2025","has_accepted_license":"1","date_updated":"2025-07-15T09:18:16Z","language":[{"iso":"ger"}],"_id":"35659","page":"764-767","editor":[{"last_name":"van Vorst","first_name":"Helena","full_name":"van Vorst, Helena"}],"ddc":["370"],"user_id":"9605","citation":{"mla":"Webersen, Yvonne, and Josef Riese. “„Die Erde ist eine Scheibe und wir waren nie auf dem Mond!“?  Ein Seminar zur Nature of Science und Techniken der Wissenschaftsleugnung.” <i>Entdecken, lehren und forschen im Schülerlabor. Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik. 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Fähigkeitsprofile im Physikdidaktischen Wissen mithilfe von Machine Learning. In: van Vorst H, ed. <i>Frühe naturwissenschaftliche Bildung, Tagungsband der GDCP Jahrestagung 2023</i>. Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik; 2024:122-125.","mla":"Zeller, Jannis, and Josef Riese. “Fähigkeitsprofile im Physikdidaktischen Wissen mithilfe von Machine Learning.” <i>Frühe naturwissenschaftliche Bildung, Tagungsband der GDCP Jahrestagung 2023</i>, edited by Helena van Vorst, Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik, 2024, pp. 122–25.","short":"J. Zeller, J. Riese, in: H. van Vorst (Ed.), Frühe naturwissenschaftliche Bildung, Tagungsband der GDCP Jahrestagung 2023, Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik, Hamburg, 2024, pp. 122–125.","chicago":"Zeller, Jannis, and Josef Riese. “Fähigkeitsprofile im Physikdidaktischen Wissen mithilfe von Machine Learning.” In <i>Frühe naturwissenschaftliche Bildung, Tagungsband der GDCP Jahrestagung 2023</i>, edited by Helena van Vorst, 122–25. Hamburg: Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik, 2024.","ieee":"J. Zeller and J. Riese, “Fähigkeitsprofile im Physikdidaktischen Wissen mithilfe von Machine Learning,” in <i>Frühe naturwissenschaftliche Bildung, Tagungsband der GDCP Jahrestagung 2023</i>, Hamburg, 2024, pp. 122–125.","apa":"Zeller, J., &#38; Riese, J. (2024). Fähigkeitsprofile im Physikdidaktischen Wissen mithilfe von Machine Learning. In H. van Vorst (Ed.), <i>Frühe naturwissenschaftliche Bildung, Tagungsband der GDCP Jahrestagung 2023</i> (pp. 122–125). 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Bislang liegen Ergebnisse zu Zusammenhängen des FDW mit anderen Professionswissensbereichen, zur Performanz in prototypischen Handlungssituationen und erste datengestützte inhaltlich-hierarchische Analysen auf Basis von Item Response Modellen (IRT-Modellen) vor. Im Zusammenhang mit einem projektübergreifend durchgeführten Vergleich entsprechender IRT-Modelle haben sich jedoch Limitationen bei der Vereinbarkeit und der inhaltlichen Reichhaltigkeit entsprechender Ergebnisse gezeigt, wie im Beitrag vorgestellt wird . Daher werden Analysemethoden aus dem Bereich des Machine Learning (unsupervised) vorgeschlagen, welche im Gegensatz zu IRT-Modellen auch nicht-hierarchische inhaltliche Strukturen aufdecken können. Es werden Ergebnisse entsprechender Clusteranalysen sowie Analysepläne zur Unterstützung dieser auf Basis der authentischen Sprachproduktionen von Proband:innen mithilfe von Natural Language Processing vorgestellt.","lang":"ger"}]},{"abstract":[{"text":"<jats:title>Zusammenfassung</jats:title><jats:p>In den letzten Jahren wurde das Professionswissen (angehender) Lehrkräfte intensiv untersucht. Neben Aussagen zur inneren Struktur liegen auch Ergebnisse über den Zusammenhang zwischen Professionswissen, Performanz in prototypischen Handlungssituationen sowie Unterrichtserfolg vor. In diesen Analysen hat sich gezeigt, dass insbesondere dem fachdidaktischen Wissen eine zentrale Rolle zukommt. Es mangelt bisher jedoch an empirisch fundierten Beschreibungen von Niveaustufen des fachdidaktischen Wissens. Zwar liegen einzelne Vorschläge vor, diese sind jedoch entweder empirisch nicht fundiert oder post hoc generiert, so dass unklar ist, inwieweit die Beschreibung der Ausprägungen auch außerhalb der jeweiligen Projektkontexte anwendbar ist. Der vorliegende Artikel stellt eine projektübergreifende Analyse des fachdidaktischen Wissens mithilfe zweier Ansätze zur Bildung von Niveaustufen vor. Dazu werden Niveaumodelle mit Daten zum fachdidaktischen Wissen aus zwei Projekten (<jats:inline-formula><jats:alternatives><jats:tex-math>$$N=427$$</jats:tex-math><mml:math xmlns:mml=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\">\r\n                <mml:mi>N</mml:mi>\r\n                <mml:mo>=</mml:mo>\r\n                <mml:mn>427</mml:mn>\r\n              </mml:math></jats:alternatives></jats:inline-formula> und <jats:inline-formula><jats:alternatives><jats:tex-math>$$N=779$$</jats:tex-math><mml:math xmlns:mml=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\">\r\n                <mml:mi>N</mml:mi>\r\n                <mml:mo>=</mml:mo>\r\n                <mml:mn>779</mml:mn>\r\n              </mml:math></jats:alternatives></jats:inline-formula>) mithilfe des Scale-Anchoring-Verfahrens sowie eines regressionsanalytischen Ansatzes auf Basis eines Modells hierarchischer Komplexität erstellt. Das Scale-Anchoring-Verfahren liefert Niveaubeschreibungen, die sich zwar bezüglich fachlicher und fachdidaktischer Inhalte unterschieden, aber Parallelen bezüglich lernpsychologisch interpretierbarer Operatoren zeigten. Projektübergreifend deuteten die Ergebnisse daraufhin, dass sich das fachdidaktische Wissen in niedrigen Ausprägungen auf reproduktive Aspekte beschränkt, in höheren Ausprägungen aber kreative und evaluierende Elemente hinzukommen. Das Modell hierarchischer Komplexität zeigte sich nur für einen der Datensätze als geeignet, um ein Niveaumodell abzuleiten und konnte daher für projektübergreifende Analysen nicht weiter genutzt werden. Nichtsdestotrotz lieferte die projektübergreifende Analyse mithilfe des Scale-Anchoring-Verfahrens kontextunabhängige Beschreibungen von Ausprägungen des fachdidaktischen Wissens und ermöglicht so erste Schritte in Richtung eines empirisch fundierten, inhaltlich reichhaltigen Assessments, welches über eine Einordnung mittels eines Scores hinaus geht.</jats:p>","lang":"eng"}],"citation":{"chicago":"Zeller, Jannis, Dustin Schiering, Christoph Kulgemeyer, Knut Neumann, Josef Riese, and Stefan Sorge. “Empirisch-kriterienorientierte Analyse des fachdidaktischen Wissens angehender Physiklehrkräfte: Welche inhaltlichen Strukturen zeigen sich über unterschiedliche Projekte hinweg?” <i>Unterrichtswissenschaft</i>, 2024. <a href=\"https://doi.org/10.1007/s42010-024-00200-w\">https://doi.org/10.1007/s42010-024-00200-w</a>.","short":"J. Zeller, D. Schiering, C. Kulgemeyer, K. Neumann, J. Riese, S. 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Evaluation of a university seminar on the use of digital media in the physics classroom. In: <i>Journal of Physics: Conference Series</i>. Vol 2750. IOP Publishing; 2024. doi:<a href=\"https://doi.org/10.1088/1742-6596/2750/1/012041\">10.1088/1742-6596/2750/1/012041</a>","mla":"Weiler, David, et al. “Evaluation of a University Seminar on the Use of Digital Media in the Physics Classroom.” <i>Journal of Physics: Conference Series</i>, vol. 2750, no. 1, 012041, IOP Publishing, 2024, doi:<a href=\"https://doi.org/10.1088/1742-6596/2750/1/012041\">10.1088/1742-6596/2750/1/012041</a>.","short":"D. Weiler, J.-P. Burde, R.I. Große-Heilmann, A. Lachner, J. Riese, T. 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Assessment des physikdidaktischen Wissens mithilfe von Machine Learning. <i>Entdecken, lehren und forschen im Schülerlabor. GDCP Jahrestagung 2024</i>. Entdecken, lehren und forschen im Schülerlabor. GDCP Jahrestagung 2024, Bochum.","ieee":"J. Zeller and J. Riese, “Assessment des physikdidaktischen Wissens mithilfe von Machine Learning,” presented at the Entdecken, lehren und forschen im Schülerlabor. GDCP Jahrestagung 2024, Bochum."},"file_date_updated":"2024-11-08T07:39:37Z","publication":"Entdecken, lehren und forschen im Schülerlabor. GDCP Jahrestagung 2024","abstract":[{"lang":"ger","text":"Das Fachdidaktische Wissen (FDW) steht als zentrale Komponente des Professionswissens angehender Lehrkräfte bereits länger im Fokus der fachdidaktischen Forschung. Bisherige Ergebnisse zu möglichen Entwicklungsstufen oder prototypischen Ausprägungen des FDW ermöglichen eine differenzierte Einordnung von Lernenden auf Basis der Bearbeitung erprobter, validierter Testinstrumente. Diese Testinstrumente sind häufig mit offenen Antwortformaten gestaltet und die nachträgliche Schließung solcher Testinstrumente hat sich als nicht unproblematisch in Hinblick auf Validität und Authentizität erwiesen. Um ein automatisiertes reichhaltiges Assessment-System auf Basis der bisherigen Forschungsergebnisse zu entwickeln, können alternativ erprobte offene Testinstrumente in Kombination mit Machine-Learning basierten Auswertungsverfahren genutzt werden. Im Vortrag werden Ergebnisse einer entsprechenden Analyse auf Basis eines vergleichsweise großen (844 Bearbeitungen) Datensatzes präsentiert. Dabei wird ein zweistufiger Assessment Prozess, in dem zunächst die offenen Aufgaben mithilfe eines Sprachmodells bepunktet werden und anschließend aus den Bepunktungen inhaltlich reichhaltiges Feedback erstellt wird, genutzt."}],"date_created":"2024-11-08T07:39:57Z","file":[{"date_created":"2024-11-08T07:39:37Z","creator":"jzeller","content_type":"application/pdf","success":1,"file_id":"56949","file_size":622347,"access_level":"closed","file_name":"Tagungsbandbeitrag-Jannis-Zeller-GDCP2024_preprint.pdf","date_updated":"2024-11-08T07:39:37Z","relation":"main_file"}],"department":[{"_id":"15"},{"_id":"299"}],"keyword":["Physikdidaktisches Wissen","Assessment","Machine Learning"],"type":"conference","author":[{"id":"99022","full_name":"Zeller, Jannis","last_name":"Zeller","orcid":"0000-0002-1834-5520","first_name":"Jannis"},{"id":"429","orcid":"0000-0003-2927-2619","first_name":"Josef","last_name":"Riese","full_name":"Riese, Josef"}],"conference":{"end_date":"2024-09-12","location":"Bochum","start_date":"2024-09-09","name":"Entdecken, lehren und forschen im Schülerlabor. 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