Problemlöse-Expertise – Modellieren als entscheidende Kompetenz in kontextualisierten Problemlöseprozessen?!

Problemlöse-Expertise – Modellieren als entscheidende Kompetenz
in kontextualisierten Problemlöseprozessen?!

Digel, Susanne, Löffler, Patrick, Scheid, Jochen & Kauertz, Alexander

Beitrag auf der GDCP-Jahrestagung 2016

Dem positiven Einfluss von Kontext auf das Interesse der Lernenden steht eine höher wahrgenommene Schwierigkeit kontextualisierter Problemstellungen gegenüber. Tatsächlich werden bei deren Lösung Unterschiede in den Schülerleistungen besonders deutlich. Dies lässt sich bislang nicht über unterschiedliche Niveaus an Fachwissen erklären und selbst Lernenden mit angemessenen Problemlösestrategien gelingt es nicht, diese in Kontexten geeignet einzusetzen. Der Versuch physikalische Modelle im Problemlöseprozess zu nutzen hat jedoch einen signifikant positiven Einfluss auf die Leistung. Modelle als theoriebasierte Erklärungskonstrukte zu Phänomenen verkörpern eine Form flexiblen Wissens und können daher Ausgangspunkt sein, um vorhandenes Fachwissen und Strategien beim Problemlösen zielgerichtet einzusetzen. Daher wird in diesem Projekt die Frage untersucht, wie naturwissenschaftliche Modellierungskompetenz zur Problemlösefähigkeit in kontextualisierten Aufgaben beträgt. Ergebnisse der Pilotierung eines Instruments zur Erfassung physikspezifischer Modellierungskompetenz werden präsentiert.

Referenz:

Digel, Susanne, Löffler, Patrick, Scheid, Jochen & Kauertz, Alexander (2017). Problemlöse-Expertise – Modellieren als entscheidende Kompetenz in kontextualisierten Problemlöseprozessen?!. In: C. Maurer (Hrsg.), Implementation fachdidaktischer Innovation im Spiegel von Forschung und Praxis. Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik, Jahrestagung in Zürich 2016. (S. 616). Universität Regensburg

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