Kompetenzmodellbasierte Lernsequenzen im Bereich Erkenntnisgewinnung
Bollmann, Benjamin , Götz, Theresa, Akram, Anam, Walkowiak, Malte & Nehring , Andreas
Beitrag auf der GDCP-Jahrestagung 2018
Der Transfer zwischen Grundlagenorientierung und Anwendung stellt, gerade im Bereich der kompetenzorientierten Forschung, ein besonderes fachdidaktisches Desiderat dar. Auf Grundlage des Modells zur Vernetzung der Erkenntnisgewinnung („VerE-Modell“) und einer Learning Progression zum Verständnis des Aufbaus der Materie werden in diesem Projekt Lernaufgaben für Fachkontexte der Chemie entwickelt und in sog. teaching experiments validiert, die einen kumulativen Erwerb von Kompetenz ermöglichen sollen. Die Aufgaben werden so konzipiert, dass sie nacheinander bearbeitet werden und sowohl eine Progression im Bereich der prozessorientierten Kompetenzen als auch im Verständnis des Materiekonzeptes zulassen. Das Poster präsentiert die theoretische Fundierung dieser Progression, Aufgabenbeispiele für den Bereich des Experimentierens unter Nutzung der Variablenkontrollstrategie sowie Ergebnisse aus den teaching experiments mit Schülerinnen und Schülern.
Referenz:
Bollmann, Benjamin , Götz, Theresa, Akram, Anam, Walkowiak, Malte & Nehring , Andreas (2019). Kompetenzmodellbasierte Lernsequenzen im Bereich Erkenntnisgewinnung. In: C. Maurer (Hrsg.), Naturwissenschaftliche Bildung als Grundlage für berufliche und gesellschaftliche Teilhabe. Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik, Jahrestagung in Kiel 2018. (S. 767). Universität Regensburg
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