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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.","lang":"eng"}],"author":[{"last_name":"Zeller","orcid":"0000-0002-1834-5520","id":"99022","full_name":"Zeller, Jannis","first_name":"Jannis"},{"full_name":"Riese, Josef","id":"429","last_name":"Riese","orcid":"0000-0003-2927-2619","first_name":"Josef"}],"date_created":"2025-03-04T08:08:37Z","date_updated":"2025-03-04T08:08:42Z","oa":"1","doi":"10.1002/tea.70001","main_file_link":[{"open_access":"1","url":"https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/tea.70001"}],"title":"Competency Profiles of PCK Using Unsupervised Learning: What Implications for the Structures of pPCK Emerge From Non-Hierarchical Analyses?","publication_identifier":{"issn":["0022-4308"],"eissn":["1098-2736"]},"publication_status":"published","citation":{"apa":"Zeller, J., &#38; Riese, J. (2025). 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Bisher sind entsprechende Ansätze allerdings zumeist primär theoretisch-normativ begründet oder auf hierarchische Betrachtungen beschränkt. Im vorliegenden Beitrag wird daher ein Ansatz zur nicht-hierarchischen datenbasierten Beschreibung latenter Kompetenzprofile des FDW orientiert an der Computational Grounded Theory vorgestellt. Dabei wird zunächst mithilfe eines Datensatzes von 846 Bearbeitungen des Physik-FDW-Testinstruments in überwiegend offenem Antwortformat aus dem Projekt ProfiLe-P+ eine latente Profilanalyse zur Untersuchung latenter FDW-Profile unter Fokus auf kognitive Anforderungen als empirisch trennbare Subskalen des FDW durchgeführt. 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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Während angehende Lehrkräfte bereits von neuen Entwicklungen in der\r\nAusbildung profitieren, sind viele aktive Lehrkräfte bislang nicht ausreichend auf die digitalen Möglichkeiten\r\nim Unterricht vorbereitet. Der Kompetenzverbund lernen:digital setzt genau hier an und\r\nunterstützt gezielt Lehrkräfte beim Erwerb digitalisierungsbezogener Kompetenzen. Im Rahmen des\r\nVerbundprojekts ComeMINT wurde unter anderem ein Online-Selbstlernkurs entwickelt, der sich\r\nmit dem Einsatz digitaler Medien im Physikunterricht befasst. Grundlage des Kurses bilden zum\r\neinen eine Bedürfnisanalyse unter praktizierenden Physiklehrkräften und zum anderen bereits bestehende\r\nMaterialien aus der Lehrkräfteausbildung. Der Kurs vermittelt grundlegende Kompetenzen\r\nim Umgang mit physikspezifischen digitalen Medien, wie zum Beispiel digitaler Messwerterfassung,\r\nAugmented Reality oder Simulationen. 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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.","short":"D.C. Weiler, J.-P. Burde, K. Costan, R.I. Gieshoff, C. Kulgemeyer, A. Lässer, K. Plicht, J. Riese, T. 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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.). 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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.","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.","bibtex":"@inproceedings{Zeller_Riese_2024, place={Hamburg}, title={Fähigkeitsprofile im Physikdidaktischen Wissen mithilfe von Machine Learning}, booktitle={Frühe naturwissenschaftliche Bildung, Tagungsband der GDCP Jahrestagung 2023}, publisher={Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik}, author={Zeller, Jannis and Riese, Josef}, editor={van Vorst, Helena}, year={2024}, pages={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). Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik.","ama":"Zeller J, Riese J. 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.","ieee":"J. Zeller and J. 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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."}],"language":[{"iso":"ger"}],"keyword":["Physikdidaktisches Wissen","Fähigkeitsprofile","Machine Learning"],"ddc":["370"],"year":"2024","date_created":"2024-07-01T14:33:40Z","publisher":"Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik","title":"Fähigkeitsprofile im Physikdidaktischen Wissen mithilfe von Machine Learning"},{"author":[{"orcid":"0000-0002-1834-5520","last_name":"Zeller","full_name":"Zeller, Jannis","id":"99022","first_name":"Jannis"},{"first_name":"Dustin","full_name":"Schiering, Dustin","last_name":"Schiering"},{"last_name":"Kulgemeyer","full_name":"Kulgemeyer, Christoph","first_name":"Christoph"},{"last_name":"Neumann","full_name":"Neumann, Knut","first_name":"Knut"},{"first_name":"Josef","orcid":"0000-0003-2927-2619","last_name":"Riese","full_name":"Riese, Josef","id":"429"},{"first_name":"Stefan","full_name":"Sorge, Stefan","last_name":"Sorge"}],"date_created":"2024-04-18T10:28:15Z","date_updated":"2024-08-19T12:44:06Z","publisher":"Springer Science and Business Media LLC","doi":"10.1007/s42010-024-00200-w","title":"Empirisch-kriterienorientierte Analyse des fachdidaktischen Wissens angehender Physiklehrkräfte: Welche inhaltlichen Strukturen zeigen sich über unterschiedliche Projekte hinweg?","publication_identifier":{"issn":["0340-4099","2520-873X"]},"publication_status":"published","citation":{"mla":"Zeller, Jannis, et al. “Empirisch-kriterienorientierte Analyse des fachdidaktischen Wissens angehender Physiklehrkräfte: Welche inhaltlichen Strukturen zeigen sich über unterschiedliche Projekte hinweg?” <i>Unterrichtswissenschaft</i>, Springer Science and Business Media LLC, 2024, doi:<a href=\"https://doi.org/10.1007/s42010-024-00200-w\">10.1007/s42010-024-00200-w</a>.","bibtex":"@article{Zeller_Schiering_Kulgemeyer_Neumann_Riese_Sorge_2024, title={Empirisch-kriterienorientierte Analyse des fachdidaktischen Wissens angehender Physiklehrkräfte: Welche inhaltlichen Strukturen zeigen sich über unterschiedliche Projekte hinweg?}, DOI={<a href=\"https://doi.org/10.1007/s42010-024-00200-w\">10.1007/s42010-024-00200-w</a>}, journal={Unterrichtswissenschaft}, publisher={Springer Science and Business Media LLC}, author={Zeller, Jannis and Schiering, Dustin and Kulgemeyer, Christoph and Neumann, Knut and Riese, Josef and Sorge, Stefan}, year={2024} }","short":"J. 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Empirisch-kriterienorientierte Analyse des fachdidaktischen Wissens angehender Physiklehrkräfte: Welche inhaltlichen Strukturen zeigen sich über unterschiedliche Projekte hinweg? <i>Unterrichtswissenschaft</i>. Published online 2024. doi:<a href=\"https://doi.org/10.1007/s42010-024-00200-w\">10.1007/s42010-024-00200-w</a>"},"year":"2024","department":[{"_id":"299"}],"user_id":"99022","_id":"53567","language":[{"iso":"ger"}],"alternative_title":["Cross-project empirical and criteria-oriented analysis of pre-service physics teachers’ pedagogical content knowledge: What content structures emerge in the context of different models?"],"keyword":["Education"],"publication":"Unterrichtswissenschaft","type":"journal_article","status":"public","abstract":[{"lang":"eng","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>"}]},{"doi":"10.1088/1742-6596/2750/1/012041","date_updated":"2024-08-19T14:20:08Z","volume":2750,"author":[{"first_name":"David","full_name":"Weiler, David","last_name":"Weiler"},{"full_name":"Burde, Jan-Philipp","last_name":"Burde","first_name":"Jan-Philipp"},{"first_name":"Rike Isabel","last_name":"Große-Heilmann","orcid":"0000-0001-8713-3014","id":"99511","full_name":"Große-Heilmann, Rike Isabel"},{"last_name":"Lachner","full_name":"Lachner, Andreas","first_name":"Andreas"},{"orcid":"0000-0003-2927-2619","last_name":"Riese","full_name":"Riese, Josef","id":"429","first_name":"Josef"},{"last_name":"Schubatzky","full_name":"Schubatzky, Thomas","first_name":"Thomas"}],"intvolume":"      2750","citation":{"ieee":"D. 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