[{"keyword":["Physikdidaktisches Wissen","Fähigkeitsprofile","Machine Learning"],"type":"conference","department":[{"_id":"15"},{"_id":"299"}],"file":[{"date_created":"2024-07-01T14:27:20Z","creator":"jzeller","success":1,"content_type":"application/pdf","file_id":"54961","date_updated":"2024-07-01T14:27:20Z","relation":"main_file","access_level":"closed","file_size":389778,"file_name":"Zeller, Riese (2024) Fähigkeitsprofile im Physikdidaktischen Wissen mithilfe von ML.pdf"}],"date_created":"2024-07-01T14:33:40Z","abstract":[{"text":"Das Fachdidaktische Wissen (FDW) wird als zentrale Komponente des Professionswissens von Lehrkräften bereits lange intensiv untersucht. 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"}],"publication":"Frühe naturwissenschaftliche Bildung, Tagungsband der GDCP Jahrestagung 2023","language":[{"iso":"ger"}],"date_updated":"2024-07-03T08:47:31Z","publication_status":"published","year":"2024","title":"Fähigkeitsprofile im Physikdidaktischen Wissen mithilfe von Machine Learning","author":[{"id":"99022","full_name":"Zeller, Jannis","first_name":"Jannis","orcid":"0000-0002-1834-5520","last_name":"Zeller"},{"orcid":"0000-0003-2927-2619","first_name":"Josef","last_name":"Riese","full_name":"Riese, Josef","id":"429"}],"place":"Hamburg","file_date_updated":"2024-07-01T14:27:20Z","citation":{"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.","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.","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.","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.","ama":"Zeller J, Riese J. Fähigkeitsprofile im Physikdidaktischen Wissen mithilfe von Machine Learning. 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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."}],"file_date_updated":"2024-11-08T07:39:37Z","publication":"Entdecken, lehren und forschen im Schülerlabor. GDCP Jahrestagung 2024","citation":{"chicago":"Zeller, Jannis, and Josef Riese. “Assessment des physikdidaktischen Wissens mithilfe von Machine Learning.” In <i>Entdecken, lehren und forschen im Schülerlabor. GDCP Jahrestagung 2024</i>, n.d.","short":"J. Zeller, J. Riese, in: Entdecken, lehren und forschen im Schülerlabor. GDCP Jahrestagung 2024, n.d.","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.","apa":"Zeller, J., &#38; Riese, J. (n.d.). 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.","bibtex":"@inproceedings{Zeller_Riese, title={Assessment des physikdidaktischen Wissens mithilfe von Machine Learning}, booktitle={Entdecken, lehren und forschen im Schülerlabor. GDCP Jahrestagung 2024}, author={Zeller, Jannis and Riese, Josef} }","ama":"Zeller J, Riese J. Assessment des physikdidaktischen Wissens mithilfe von Machine Learning. In: <i>Entdecken, lehren und forschen im Schülerlabor. 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