Fachliches Wissen Physik in der Hochschulausbildung : Konzeptualisierung, Messung, Niveaubildung.

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Detalles Bibliográficos
Clasificación:Libro Electrónico
Autor principal: Woitkowski, David
Formato: Electrónico eBook
Idioma:Alemán
Publicado: Berlin : Logos Verlag Berlin, 2015.
Colección:Studien Zum Physik- und Chemielernen Ser.
Temas:
Physics > Study and teaching (Higher)
Acceso en línea:Texto completo

MARC

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505 0 |a Intro; 1 Einleitung; 1.1 Fokus und Gegenstand dieser Arbeit; 1.2 Zentrale Fragestellungen und Argumentationslinien; 1.2.1 Begriffliche KlÃÞrung von Wissensfacetten; 1.2.2 Betrachtung der Kompetenz von Fachphysikern; 1.2.3 Differenzierte Diagnose fachlichen Wissens; 1.2.4 Technische Aspekte der durchgefÃơhrten Messung; 2 Zum Kompetenzbegriff; 2.1 Der Kompetenzbegriff von Weinert; 2.1.1 Wissen und Kompetenz; 2.1.2 Wissen und Handlungen in spezifischen Kontexten; 2.1.3 Wissen und Wollen; 2.1.4 Kompetenzerwerb; 2.1.5 Kompetenz-Evaluation; 2.2 Vier Teilkompetenzen in der Physik. 
505 8 |a 3 Fachliches Wissen von (angehenden) LehrkrÃÞften3.1 Fachliches Wissen als Komponente des Professionswissens; 3.2 Die Bedeutung fachlichen Wissens fÃơr LehrkrÃÞfte; 3.3 Graduierungen als Teilkompetenzen des Fachwissens; 3.3.1 Graduierungen in der Mathematik; 3.3.2 Graduierungskonzepte der Mathematik im amerikanischen Raum; 3.3.3 Graduierungen in den Naturwissenschaften; 3.4 Erkenntnisgewinnung als Bestandteil fachlichen Wissens; 3.4.1 Scientific Reasoning; 3.4.2 Das Scientific Discovery as Dual Search-Modell (SDDS); 3.4.3 Practical Work; 3.4.4 Modellkompetenz; 3.4.5 Epistemologie. 
505 8 |a 3.4.6 Bedeutung fÃơr die Lehrerbildung3.5 Ã#x9C;berblick Ãơber verschiedene Studien; 3.6 Zusammenfassung und Ausblick; 4 Fachliches Wissen von (angehenden) Physikern; 4.1 Ausbildung und Berufsbild des Physikers; 4.1.1 Physiker als Spezialisten; 4.1.2 Physiker als Generalisten; 4.2 Berufs- und ausbildungsbezogene Kompetenz von Physikern; 4.2.1 Fachliches Wissen; 4.2.2 Physikbezogene (motivationale) Einstellungen; 4.2.3 Epistemologische Beliefs; 4.2.4 (Erneute) Spezialisierung; 4.3 Unterschiede zur Kompetenz von Physik-LehrkrÃÞften; 4.3.1 Innere Struktur; 4.3.2 Relevanz der Kompetenzfacetten. 
505 8 |a 4.3.3 Empirische PrÃơfung4.4 Zusammenfassung; 5 Kompetenzmodellierung; 5.1 Funktionen von Kompetenzmodellen; 5.2 Typisierung von Kompetenzmodellen; 5.2.1 Deskriptive und normative Modelle; 5.2.2 Struktur-, Niveau- und Entwicklungsmodelle; 5.3 Anforderungsmerkmale in Kompetenzmodellen; 5.3.1 Inhalt; 5.3.2 Anforderungsstufe; 5.3.3 Graduierung; 5.3.4 Kompetenzbereich; 5.3.5 Wissenschaftsbezogene Elaboration; 5.3.6 Kognitive Stufung; 5.3.7 Kontext; 5.3.8 KomplexitÃÞt; 5.4 Zusammenfassung; 6 Testtheorie; 6.1 Klassische Testtheorie; 6.1.1 Axiomatische Grundlagen; 6.1.2 Anwendbarkeit. 
505 8 |a 6.1.3 Itemschwierigkeit6.1.4 Umgang mit MehrdimensionalitÃÞt; 6.2 Probabilistische Testtheorie; 6.2.1 Axiomatische Grundlagen; 6.2.2 Anwendbarkeit; 6.2.3 Itemschwierigkeit; 6.2.4 Umgang mit MehrdimensionalitÃÞt; 6.3 Das Itemformat; 6.3.1 Geschlossene Formate; 6.3.2 Offene Formate; 6.4 Zusammenfassung; 7 GÃơtekriterien in der Kompetenzmessung; 7.1 ObjektivitÃÞt; 7.1.1 DurchfÃơhrungsobjektivitÃÞt; 7.1.2 AuswertungsobjektivitÃÞt; 7.1.3 InterpretationsobjektivitÃÞt; 7.2 ReliabilitÃÞt; 7.2.1 Allgemeine Definition; 7.2.2 Bestimmung der ReliabilitÃÞt; 7.3 ValiditÃÞt; 7.3.1 KriteriumsvaliditÃÞt. 
500 |a 7.3.2 KonstruktvaliditÃÞt. 
520 8 |a Annotation  |b Der Erwerb fachlichen Wissens, ein zentrales Ziel der universitaren Physik-Ausbildung, verlauft nicht immer problemlos. Ausgehend von einer Verortung des fachlichen Wissens in ubergeordneten Kompetenzmodellen aus der Lehrerbildungsforschung und einem neu erstellten Modell der Kompetenz von Fachphysikern werden zentrale Aspekte (Fachwissen im engeren Sinne, kognitive Aspekte der Erkenntnisgewinnung) in ihrer Struktur modelliert und in einem Testinstrument operationalisiert. Im Fokus steht dabei insbesondere eine vertiefte, starker vernetzte Wissensstufe. Zur inhaltsvaliden Item-Modell-Zuordnung werden entscheidungsbaumunterstutzte Expertenratings eingesetzt. Empirisch lassen sich die erfassten Wissensfacetten sinnvoll in Teilskalen trennen. Eine Charakterisierung nach eher mathematisch und eher konzeptionell dominierten Facetten gelingt mittels linearer Regression. Auch konnen fur Lehramts- und Fachstudierende unterschiedliche Wissensprofile (z. B. in Bezug auf die Relevanz schulischen oder universitaren Wissens) herausgearbeitet werden. Aufbauend auf diesen Ergebnissen wird fur jede Teilskala ein Niveaumodell erstellt, welches wesentlich auf der hierarchischen Komplexitat der Items basiert. Die so erhaltenen Niveaus konnen vor dem theoretischen Hintergrund analysiert werden, einige deuten dabei auf problematische Lernstande der jeweiligen Studierenden hin. 
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