Physical Computing als Mittel der wissenschaftlichen Erkenntnisgewinnung in der Informatik und als fächerverbindende MINT-Arbeitsweise
Sandra Schulz
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Sandra Schulz, Physical Computing als Mittel der wissenschaftlichen Erkenntnisgewinnung in der Informatik und als fächerverbindende MINT-Arbeitsweise (2019), Logos Verlag, Berlin, ISBN: 9783832588281
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Beschreibung / Abstract
Physical-Computing-Geräte wie Roboter und Mikrocontroller spielen als Lernmedium eine wichtige Rolle. Insbesondere für schulische Kontexte existiert eine große Vielfalt an Geräten, die aus didaktischer Perspektive bereits untersucht wird.
Im Rahmen dieser Dissertation wird von einem geräteunabhängigen Physical-Computing-Prozess als Problemlöseprozess ausgegangen, um ein Fundament für nachhaltige und geräteunabhängige Forschung zu schaffen sowie Physical Computing als Unterrichtsgegenstand zu beschreiben. Aufgrund von Merkmalen, wie der Arbeit mit Sensorik und Aktuatorik sowie dem iterativen Testen und Evaluieren, scheint Physical Computing Ähnlichkeiten zu dem naturwissenschaftlichen Experiment aufzuweisen. Dieser Zusammenhang und die potentiellen Auswirkungen auf die Informatikdidaktik werden mittels Design-Based-Research-Ansatz in drei Ausprägungsformen untersucht. Zuerst wird ein Modell des Physical-Computing-Prozesses modelliert und mit der Arbeitsweise des Experimentierens aus der naturwisseschaftlichen Erkenntnisgewinnung verglichen. Dabei werden diverse Gemeinsamkeiten ermittelt, die die Basis zur Untersuchung eines MINT-Problemlöseprozesses schaffen. Anschließend werden Probleme von Schülerinnen und Schülern während des Problemlösens analysiert und in einer Problemtaxonomie zusammengefasst. Darauf basierend wird ein mehrstufiges Feedback-Modell entwickelt und evaluiert, dass Schülerinnen und Schüler beim Problemlösen in Physical-Computing-Aktivitäten unterstützen kann und eine Grundlage für kognitive Tutorensysteme für Physical Computing bildet.
Im Rahmen dieser Dissertation wird von einem geräteunabhängigen Physical-Computing-Prozess als Problemlöseprozess ausgegangen, um ein Fundament für nachhaltige und geräteunabhängige Forschung zu schaffen sowie Physical Computing als Unterrichtsgegenstand zu beschreiben. Aufgrund von Merkmalen, wie der Arbeit mit Sensorik und Aktuatorik sowie dem iterativen Testen und Evaluieren, scheint Physical Computing Ähnlichkeiten zu dem naturwissenschaftlichen Experiment aufzuweisen. Dieser Zusammenhang und die potentiellen Auswirkungen auf die Informatikdidaktik werden mittels Design-Based-Research-Ansatz in drei Ausprägungsformen untersucht. Zuerst wird ein Modell des Physical-Computing-Prozesses modelliert und mit der Arbeitsweise des Experimentierens aus der naturwisseschaftlichen Erkenntnisgewinnung verglichen. Dabei werden diverse Gemeinsamkeiten ermittelt, die die Basis zur Untersuchung eines MINT-Problemlöseprozesses schaffen. Anschließend werden Probleme von Schülerinnen und Schülern während des Problemlösens analysiert und in einer Problemtaxonomie zusammengefasst. Darauf basierend wird ein mehrstufiges Feedback-Modell entwickelt und evaluiert, dass Schülerinnen und Schüler beim Problemlösen in Physical-Computing-Aktivitäten unterstützen kann und eine Grundlage für kognitive Tutorensysteme für Physical Computing bildet.
Beschreibung
Dr. Sandra Schulz studierte ab 2009 Informatik und Sport auf Lehramt an der Humboldt-Universität zu Berlin. Anschließend began sie ebenda ihre Promotion als Stipendiatin des Humboldt-ProMINT-Kollegs und am Lehrstuhl Didaktik der Informatik/Informatik und Gesellschaft. Zusätzlich evaluierte sie das strukturierte Promotionsprogramm ProMINTion. Im Rahmen ihrer Arbeit am Informatiklehrstuhl baute sie Schulnetzwerke aus und gründete mit weiteren Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen die "Schülergesellschaft Informatik" als Lehr-Lern-Labor der HU Berlin. Seit Sommer 2018 ist sie Post-Doc an der HU Berlin und absolviert den Vorbereitungsdienst an einem Berliner Gymnasium.
Inhaltsverzeichnis
- BEGINN
- Tabellenverzeichnis
- Abbildungsverzeichnis
- Abkürzungsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Theoretische und methodische Einordnung
- 1.2 Struktur dieser Arbeit
- 1.3 Untersuchungsdesigns
- 2 Theoretische Grundlagen
- 2.1 Stand der Forschung im Physical Computing
- 2.2 Stand der Forschung in der wissenschaftlichen Erkenntnisgewinnung der Naturwissenschaften
- 2.3 Zusammenfassung
- 3 Empirisches Modell des Physical-Computing-Prozesses
- 3.1 Theoriegeleiteter Vergleich der Prozesse des Physical Computing und der wissenschaftlichen Erkenntnisgewinnung
- 3.2 Methoden und Instrumente I
- 3.3 Empirische Untersuchung des Physical-Computing-Prozesses
- 3.4 Zusammenfassung und Diskussion
- 4 Probleme während des Physical-Computing-Prozesses
- 4.1 Stand der Forschung zu Problemen im Physical-Computing-Prozess
- 4.2 Untersuchungsmethode
- 4.3 Ergebnisse
- 4.4 Diskussion und Zusammenfassung
- 5 Hilfestellungen für den Physical-Computing-Prozess
- 5.1 Forschungsergebnisse zur Gestaltung von Feedback durch Tutorensysteme
- 5.2 Methoden und Instrumente II
- 5.3 Teilstudie zur Intensivierung der Evaluationsphase
- 5.4 Teilstudien Wizard-of-Oz I und II
- 5.5 Zusammenfassung
- 6 Zusammenfassung und Ausblick
- 6.1 Zusammenfassung
- 6.2 Ausblick
- Literatur
- Anlagen
- A Verwendete Testinstrumente
- B Verwendete Hilfestellungen
- B.1 Hilfestellung 4-Phasen analog
- B.2 Hilfestellung Evaluationsphase digital
- B.3 Hilfestellung Problemtaxonomie gestuft
- C Exemplarische Antworten der SuS unter Verwendung der Hilfestellungen
- C.1 Hilfestellung 4-Phasen analog Beispiel I
- C.2 Hilfestellung 4-Phasen analog Beispiel II
- C.3 Hilfestellung 4-Phasen analog Beispiel III
- C.4 Hilfestellung Evaluationsphase digital Beispiel I
- D Testdaten der Wizard-of-Oz-Studien
- E Transkriptionsregeln