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Ein Messinstrument zur Analyse und Typisierung von MINT-Aufgaben – Entwicklung, Validierung und Anwendung

  • Aufgaben spielen eine bedeutende Rolle im Hinblick auf den Kompetenzaufbau und die Kompetenzentwicklung. Damit ein entsprechender Kompetenzaufbau nachhaltig initiiert und strukturiert werden kann, treten Sets von aufeinander aufbauenden Aufgaben in den Fokus. Ziel des Dissertationsvorhabens ist es, der Fachdidaktik, der Lehrpersonenbildung sowie der Bildungsforschung ein empirisch validiertes und erprobtes Messinstrument zur Verfügung zu stellen, mit dem die Aufgabenqualität analysiert und anschließend zentralen Aufgabentypen im Lernprozess (Konfrontation, Erarbeitung, Übung, Synthese und Transfer) zugeordnet werden können. Die neun Merkmale des Aufgaben-Analyse-Instruments (AAI) sind: Kompetenzabbild, Lebensweltbezug, Lernendenvorstellung, Wissensart, Wissensaktivität, Repräsentationsform, Offenheit, Lernunterstützung und Lernweg. Das operationalisierte AAI ist aus bestehenden und teilweise erprobten Kategoriensystemen entwickelt und unter Berücksichtigung unterschiedlicher Testgütekriterien mehrfach validiert worden. Die zur Validierung verwendeten Aufgaben (N = 146) stammen aus dem „MINT unterwegs“-Projekt (Teilstudie I). Das AAI wurde in der Folge in drei Anwendungsstudien erprobt (Teilstudien II bis IV). In der ersten Anwendung werden MINT-Aufgaben gemäß den Autor:innen den entsprechenden Aufgabentypen zugewiesen (z.B. nKonfrontationsaufgaben = 25) und mit dem AAI von geschulten Rater:innen beurteilt. Anschließend werden die Aufgabenbeurteilungen einem theoretischen Expert:innenvorschlag gegenübergestellt. Die Ergebnisse dieser Teilstudie lassen den Schluss zu, dass Qualitätsmerkmale in Form von Aufgabenprofilen mit dem AAI gemessen und in Bezug zu einer theoretischen Norm gestellt werden können. Die ausgewiesenen Abweichungen der Analyse und des Expert:innenvorschlags in Bezug auf die Qualitätsmerkmale, aufbereitet in Form eines Ampelsystems, können dazu genutzt werden, Aufgaben gezielt zu überarbeiten. In der zweiten Anwendungsstudie werden mit dem AAI erfasste MINT-Aufgaben (n = 58) aufgrund ihrer beurteilten Qualitätsmerkmale mittels einer Clusteranalyse gruppiert. Die Befunde dieser Studie zeigen, dass eine Zuordnung möglich ist, sich die Aufgabengruppen jedoch nicht in allen Merkmalen signifikant unterscheiden. Die gewonnenen Erkenntnisse können dazu dienen, Aufgaben bei der Entwicklung von Lernarrangements den verschiedenen Lernphasen zuzuordnen. Die dritte AAI-Anwendung untersucht, wie Lernende (N = 805) in ausgewählten MINT-Aufgaben (N = 16) den Lebensweltbezug, ein Merkmal des AAI, wahrnehmen und wie sich diese Beurteilungen von der Setzung der Lehrmittelautor:innen unterscheiden. Die Ergebnisse dieser Teilstudie verdeutlichen, dass die Lehrmittelautor:innen die Authentizität in den Aufgaben generell höher beurteilen als die Lernenden. Um diesem Problem entgegenzuwirken, wäre ein iterativer Aufgabenentwicklungsprozess zusammen mit der Praxis, wie sie der Design-Based-Research-Ansatz in der Forschung verfolgt, in Betracht zu ziehen. Insgesamt zeigen die Befunde dieses Dissertationsvorhabens, dass das entwickelte und validierte AAI MINT-Aufgaben in neun Qualitätsmerkmalen messen kann. Die Resultate können in weiteren Analysen dazu genutzt werden, Aufgaben den verschiedenen Typen nach dem Lernprozessmodell zuzuordnen und gemäß einer theoretischen Norm zu überarbeiten. Somit lassen sich einerseits Schlüsse zur Aufgabenanalyse ziehen und andererseits Folgerungen für zukünftige Aufgabenentwicklungsprojekte diskutieren.

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Metadaten
Author:Sebastian Stuppan
Publishing Institution:Pädagogische Hochschule Heidelberg
Granting Institution:Pädagogische Hochschule Heidelberg, Fakultät für Natur- und Gesellschaftswissenschaften (Fak. III)
Date of final exam:2023/06/27
DDC classes:500 Naturwissenschaften und Mathematik
Tag:Aufgabenqualität; Aufgabenset; Clusteranalyse; Lebensweltbezug; MINT-Lernmaterialien
GND Keyword:Aufgabenanalysen; MINT - Aufgaben; Messinstrument; Skalenentwicklung; Validierungsstrategie
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
URN:urn:nbn:de:bsz:he76-opus4-15866
DOI:https://doi.org/10.60497/opus-1586
Referee:Markus Wilhelm, Markus Rehm
Advisor:Markus Wilhelm, Markus Rehm, Katrin Bölsterli Bardy
Year of Completion:2023
Release Date:2023/10/12
Page Number:IV, 74
Institutes:Fakultät für Natur- und Gesellschaftswissenschaften (Fak. III)
hasSourceSWB:withoutPPN
Licence (German):License LogoVeröffentlichungsvertrag mit Print-on-Demand