[{"publication_status":"inpress","year":"2026","intvolume":"         3","citation":{"short":"Y. Webersen, J. Riese, in: A. Becher, B. Bloh, B. Herzig, P. Pollmeier (Eds.), Demokratiebildung in der Lehrkräftebildung (Arbeitstitel). Paderborner Beiträge zur Bildungsforschung und Lehrkräftebildung., Waxmann, n.d.","bibtex":"@inbook{Webersen_Riese, series={Paderborner Beiträge zur Bildungsforschung und Lehrkräftebildung.}, title={Wie funktionieren (Pseudo)wissenschaften? Ein Seminarkonzept für angehende Lehrkräfte naturwissenschaftlicher Fächer}, volume={3}, booktitle={Demokratiebildung in der Lehrkräftebildung (Arbeitstitel). 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Paderborner Beiträge zur Bildungsforschung und Lehrkräftebildung.</i> (Vol. 3). Waxmann.","ieee":"Y. Webersen and J. Riese, “Wie funktionieren (Pseudo)wissenschaften? Ein Seminarkonzept für angehende Lehrkräfte naturwissenschaftlicher Fächer,” in <i>Demokratiebildung in der Lehrkräftebildung (Arbeitstitel). Paderborner Beiträge zur Bildungsforschung und Lehrkräftebildung.</i>, vol. 3, A. Becher, B. Bloh, B. Herzig, and P. Pollmeier, Eds. Waxmann.","chicago":"Webersen, Yvonne, and Josef Riese. “Wie funktionieren (Pseudo)wissenschaften? Ein Seminarkonzept für angehende Lehrkräfte naturwissenschaftlicher Fächer.” In <i>Demokratiebildung in der Lehrkräftebildung (Arbeitstitel). Paderborner Beiträge zur Bildungsforschung und Lehrkräftebildung.</i>, edited by Andrea Becher, Bea Bloh, Bardo Herzig, and Pascal Pollmeier, Vol. 3. Paderborner Beiträge zur Bildungsforschung und Lehrkräftebildung. Waxmann, n.d.","ama":"Webersen Y, Riese J. Wie funktionieren (Pseudo)wissenschaften? 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Additionally, we investigated how physics students’ engagement in the Physiktreff—a holistic support program for first-year physics students to help them cope with academic and social challenges during their studies—impacts the development of their sense of belonging to physics over time. Our findings indicated that students with a stronger sense of belonging to physics performed better academically. Moreover, students who actively participated in the support program experienced a positive shift in their sense of belonging to physics. However, our findings also revealed that physics students with a higher initial sense of belonging to physics tended to experience a decline in their sense of belonging to physics during their first semester. 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In der fachdidaktischen Forschung liegt daher bereits seit längerem ein Fokus auf der Analyse des FDW, wobei mittlerweile vor allem Auswirkungen auf die Handlungsqualität und auf Lernergebnisse in den Blick genommen werden. Nach wie vor stellt aber auch die empirisch fundierte inhaltliche Beschreibung des FDW sowie der Transfer entwickelter FDW-Testverfahren auf Basis von Testinstrumenten mit offenem Antwortformat in die Ausbildungspraxis ein Forschungsdesiderat dar. In diesem Dissertationsprojekt werden daher auf Basis eines Datensatzes von 846 Bearbeitungen eines FDW-Testinstruments im Fach Physik (1) projektübergreifende FDW-Kompetenzniveaus auf Basis von Item-Response-Modellierungen exploriert, (2) nicht-hierarchische FDW-Kompetenzprofile auf Basis von (probabilistischen) Cluster- und Textanalysen beschrieben und (3) ein vollständig automatisiertes FDW-Assessment-System auf Basis von Machine Learning entwickelt. 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However, there is still a lack of detailed empirically backed descriptions of the intricacies of PCK and of methodologies for translating developed PCK assessment procedures based on open-ended questionnaires into educational practice. In this dissertation project, therefore, three objectives are pursued, based on a dataset of 846 responses to a physics PCK test instrument. First, cross-project PCK competency levels are explored based on item response modeling. Second, non-hierarchical PCK competency profiles are described based on (probabilistic) cluster and text analyses. Third, a fully automated FDW assessment system based on Machine Learning is developed. In particular, cognitive requirement categories were considered as subscales of the test instrument used. The assessment system was evaluated based on these and other subscales, as well as the assignment of respondents to the competency profiles, and demonstrated high performance values both in relation to inter-rater agreement and in absolute terms."}],"status":"public","type":"dissertation","language":[{"iso":"ger"},{"iso":"eng"}],"_id":"59608","department":[{"_id":"299"}],"user_id":"99022","year":"2025","citation":{"mla":"Zeller, Jannis. <i>Strukturanalysen des physikdidaktischen Wissens mithilfe von Machine Learning</i>. Universität Paderborn, 2025, doi:<a href=\"https://doi.org/10.17619/UNIPB/1-2238\">10.17619/UNIPB/1-2238</a>.","bibtex":"@book{Zeller_2025, title={Strukturanalysen des physikdidaktischen Wissens mithilfe von Machine Learning}, DOI={<a href=\"https://doi.org/10.17619/UNIPB/1-2238\">10.17619/UNIPB/1-2238</a>}, publisher={Universität Paderborn}, author={Zeller, Jannis}, year={2025} }","short":"J. 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","author":[{"first_name":"David","last_name":"Weiler","full_name":"Weiler, David"},{"last_name":"Burde","full_name":"Burde, Jan-Philipp","first_name":"Jan-Philipp"},{"first_name":"Kasim","last_name":"Costan","full_name":"Costan, Kasim"},{"full_name":"Große-Heilmann, Rike Isabel","last_name":"Große-Heilmann","first_name":"Rike Isabel"},{"full_name":"Kulgemeyer, Christoph","id":"84533","last_name":"Kulgemeyer","first_name":"Christoph"},{"last_name":"Lässer","full_name":"Lässer, Armin","first_name":"Armin"},{"first_name":"Josef","orcid":"0000-0003-2927-2619","last_name":"Riese","id":"429","full_name":"Riese, Josef"},{"first_name":"Thomas","last_name":"Schubatzky","full_name":"Schubatzky, Thomas"}],"date_created":"2024-11-19T11:38:10Z","date_updated":"2024-11-19T11:39:16Z","citation":{"chicago":"Weiler, David, Jan-Philipp Burde, Kasim Costan, Rike Isabel Große-Heilmann, Christoph Kulgemeyer, Armin Lässer, Josef Riese, and Thomas Schubatzky. “Bedürfnisse von Lehrkräften Zu Digitalen Medien Adressieren! .” <i>Lernen, Lehren Und Forschen Im Schülerlabor. 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However, descriptions of the internal structure of pPCK and possible knowledge domains that might develop independently are still limited, being either primarily theoretically motivated or strictly hierarchical and therefore of limited use, for example, for formative feedback and further development of the RCM. Meanwhile, a non-hierarchical differentiation for the ePCK regarding the plan-teach-reflect cycle has emerged. In this study, we present an exploratory computational approach to investigate pre-service teachers' pPCK for a similar non-hierarchical structure using a large dataset of responses to a pPCK questionnaire (N=846). We drew on theoretical foundations and previous empirical findings to achieve interpretability by integrating this external knowledge into our analyses using the Computational Grounded Theory (CGT) framework. The results of a cluster analysis of the pPCK scores indicate the emergence of prototypical groups, which we refer to as competency profiles: (1) a group with low performance, (2) a group with relatively advanced competency in using pPCK to create instructional elements, (3) a group with relatively advanced competency in using pPCK to assess and analyze described instructional elements, and (4) a group with high performance. These groups show tendencies for certain language usage, which we analyze using a structural topic model in a CGT-inspired pattern refinement step. We verify these patterns by demonstrating the ability of a machine learning model to predict the competency profile assignments. Finally, we discuss some implications of the results for the further development of the RCM and their potential usability for an automated formative assessment."}],"type":"journal_article","publication":"Journal of Research in Science Teaching","language":[{"iso":"eng"}],"article_type":"original","keyword":["computational grounded theory","language analysis","machine learning","pedagogical content knowledge","unsupervised learning"],"user_id":"99022","department":[{"_id":"299"}],"_id":"58885","citation":{"ama":"Zeller J, Riese J. Competency Profiles of PCK Using Unsupervised Learning: What Implications for the Structures of pPCK Emerge From Non-Hierarchical Analyses? <i>Journal of Research in Science Teaching</i>. Published online 2025. doi:<a href=\"https://doi.org/10.1002/tea.70001\">10.1002/tea.70001</a>","ieee":"J. Zeller and J. 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Mithilfe von Topic Modeling werden anschließend Tendenzen in der Sprachnutzung der FDW-Profile untersucht. Um die Ergebnisse im Sinne der Computational Grounded Theory durch den Nachweis latenter Zusammenhänge zwischen den Testantworten der Proband:innen und der FDW-Profil-Zuordnung zu bestätigen, wird im Anschluss ein Machine-Learning-basiertes System zur automatisierten Zuordnung von Testbearbeitungen zu den FDW-Profilen erstellt. Es zeigen sich vier latente Kompetenzprofile mit nicht-hierarchischem Charakter. In einer längsschnittlichen Betrachtung wird abschließend die Entwicklung von Proband:innen im Kontext dieser FDW-Profile dargestellt. 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This is a goal that all subjects should pursue equally from their respective disciplinary perspectives. &amp;#xD;The paper presents a teaching approach to protect physics students from misinformation and pseudoscience by combining these three common strategies: First, understanding the fundamental principles of the Nature of Science. Second, identifying techniques of Science Denial. And third, applying heuristics for evaluating (supposedly) scientific information. 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Weiler, J.-P. Burde, K. Costan, R.I. Gieshoff, C. Kulgemeyer, A. Lässer, K. Plicht, J. Riese, T. Schubatzky, in: PhyDid B - Didaktik Der Physik - Beiträge Zur DPG-Frühjahrstagung, 2025, pp. 71–78.","mla":"Weiler, David Christoph, et al. “Online-Selbstlernkurs zu digitalen Medien im Physikunterricht.” <i>PhyDid B - Didaktik Der Physik - Beiträge Zur DPG-Frühjahrstagung</i>, 2025, pp. 71–78.","apa":"Weiler, D. C., Burde, J.-P., Costan, K., Gieshoff, R. I., Kulgemeyer, C., Lässer, A., Plicht, K., Riese, J., &#38; Schubatzky, T. (2025). Online-Selbstlernkurs zu digitalen Medien im Physikunterricht. <i>PhyDid B - Didaktik Der Physik - Beiträge Zur DPG-Frühjahrstagung</i>, 71–78.","ieee":"D. C. 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(2025). Physik in der Lehrerinnen- und Lehrerbildung - Empirisch fundierte Curricula in einer digitalen Welt. In C. Cramer, J. König, &#38; M. Rothland (Eds.), <i>Handbuch Lehrerinnen- und Lehrerbildung</i> (2nd ed.). Verlag Julius Klinkhardt. <a href=\"https://doi.org/10.35468/hblb2025-076\">https://doi.org/10.35468/hblb2025-076</a>","short":"J. Riese, P. Reinhold, in: C. Cramer, J. König, M. 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