Individuelle Online-Hilfen zu physikochemischen Aufgaben im Studium

Buschmann, Jana-Kim, Kappe, Matthias & Schwedler, Stefanie

Beitrag auf der GDCP-Jahrestagung 2020

Die Integration von Verfahren des maschinellen Lernens ist in vielen gesellschaftlichen Bereichen fortgeschritten. Auch über die Einbindung der Verfahren in Lehr-Lern-Prozesse wurde in den letzten Jahrzehnten eine Fülle von Forschungsarbeiten publiziert.

Eingebettet in das Promotionskolleg LernMINT (www.lernmint.org) soll das systematische Review eine Übersicht über derartige Arbeiten liefern und die interdisziplinäre Kommunikation fördern. Auf Grundlage des PRISMA Statements wurden aus sieben Literaturdatenbanken und 27 Fachzeitschriften / Konferenzen insgesamt 11.161 Publikationen identifiziert und eine Auswahl einer kategorienbasierten Analyse unterzogen, die folgende Fragestellungen enthielten, u. a.: Welche naturwissenschaftsdidaktischen Theorieelemente wurden berücksichtigt? Welche Verfahren des maschinellen Lernens werden verwendet? Inwiefern wurden der Datenschutz und ethische Grundsätze beachtet?

Das Poster präsentiert ausgewählte Ergebnisse des Reviews und mit Blick auf die gegenseitigen Potentiale einer stärkeren Vernetzung von Naturwissenschaftsdidaktik und Informatik.

Referenz:

Buschmann, Jana-Kim, Kappe, Matthias & Schwedler, Stefanie (2021). Individuelle Online-Hilfen zu physikochemischen Aufgaben im Studium. In: S. Habig (Hrsg.), Naturwissenschaftlicher Unterricht und Lehrerbildung im Umbruch?. Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik, Online Jahrestagung 2020. (S. 445). Universität Duisburg-Essen

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