DigiProMIN (BMBF, 04/2023-09/2025)
Digitalisierungsbezogene und digital gestützte Professionalisierung von MIN-Lehrkräften
Projektlaufzeit: 01.04.2023 – 30.09.2025
Beteiligte Personen im Cluster SimBio:
Prof. Dr. Ute Harms (IPN Kiel), Prof. Dr. Birgit J. Neuhaus (LMU München), Prof. Dr. Anette Upmeier zu Belzen (HU Berlin), Prof. Dr. Helmut Prechtl (Uni Potsdam), Dr. Jana Stelzner (IPN Kiel), Asst. Prof. Dr. Daniela Fiedler (UCPH Kopenhagen), Dr. Dagmar Traub (LMU München), Dr. Patrizia Weidenhiller (LMU München), Sabine Meister (HU Berlin)
Im Rahmen des Kompetenzverbundes lernen:digital wird im Projekt DigiProMIN (Kompetenzzentrum MINT) die Professionalisierung von MIN-Lehrkräften mit Hilfe digitaler Medien gefördert. Das Cluster SimBio beschäftigt sich mit der Förderung der Diagnosekompetenz von Biologielehrkräften. Dazu werden zwei verschiedene Simulationen (DiKoBi und SKRBio) für die zweite und dritte Phase der Lehrkräftebildung genutzt. Die Simulation DiKoBiTrain am Standort LMU München beschäftigt sich mit der Diagnose des Lehrkräftehandelns zum Qualitätsmerkmal Umsetzung der Erkenntnisgewinnung im Biologieunterricht. Die Simulation SKRBio wird eingesetzt, um Schüler*innenkompetenzen zu diagnostizieren. Dabei wird der Kompetenzbereich Erkenntnisgewinnung am Beispiel des Modellierens am Standort HU Berlin in der Simulation umgesetzt. Am IPN Kiel werden Sachkompetenz (Evolution), Erkenntnisgewinnungskompetenz (Experimentieren) und Kommunikations- und Bewertungskompetenz (Argumentieren) fokussiert.
Weiterentwicklung der simulationsbasierten Videolernumgebung DiKoBi (Standort LMU München)
Das fachdidaktische Wissen (Pedagogical Content Knowledge, PCK) kann mit dem Refined Consensus Model of PCK (RCM) beschrieben werden, welches das PCK in verschiedene Bereiche collective PCK (= gesammeltes fachdidaktisches Wissen), personal PCK (= persönliches fachdidaktisches Wissen) und enacted PCK (= in Anwendung gebrachtes fachdidaktisches Wissen) untergliedert (Carlson & Daehler, 2019). Für das enacted PCK wird der Plan-Teach-Reflect-Cycle von Alonzo et al. (2019) zugrunde gelegt, welcher das enacted PCK in den drei Phasen Planung (plan), Unterrichten (teach) und Reflektieren (reflect) beschreibt. Um eine Transformation von personal PCK zu enacted PCK zu ermöglichen bedarf es einer guten professionellen Wahrnehmung der Lehrkräfte (Behling et al. 2022). Um die professionelle Wahrnehmung (Seidel & Stürmer, 2014) von Studierenden zu schulen, wurde die videobasierte Simulation DiKoBi (Kramer et al., 2020) entwickelt. Die Studierenden analysieren in DiKoBi geskriptete Videos hinsichtlich des Lehrkrafthandelns (Noticing), und beschreiben dabei mögliche fachdidaktische Schwachstellen, welche sie fachdidaktisch begründen und dazu Ideen für Handlungsalternativen generieren (Knowledge-based Reasoning). Daran anknüpfend soll im Projekt DigiProMIN am Standort LMU München überprüft werden inwiefern die Simulation DiKoBi (Kramer et al., 2020) auch in die zweite und dritte Phase der Lehrkräftebildung integriert werden kann, um das fachdidaktische Wissen von Lehrkräften zu fördern.
Die adaptierte Simulation DiKoBiTrain konzentriert sich dabei auf die Qualität des Biologieunterrichts in Bezug auf den Erkenntnisgewinnungsprozess mit den naturwissenschaftlichen Erkenntnismethoden Experimentieren und Modellieren. Die Simulation ist in eine Lehrkräftefortbildung integriert, welche fachdidaktisches Wissen (collective PCK) zum Erkenntnisprozess vermittelt. Die Arbeit mit der Simulation orientiert sich am Plan-Teach-Reflect Cycle von Alonzo et al. (2019) und ermöglicht es den Lehrkräften das Lehrkrafthandeln im Video zu reflektieren (reflect) und die theoriegeleitete Umsetzung im eigenen Unterricht zu planen (plan), umzusetzen (teach) und zu reflektieren (reflect). Ziel des Projekts ist es, eine den Erwartungen der Lehrkräfte gerecht werdende Unterrichtssimulation zu gestalten, die Lehrkräfte in der zweiten und dritten Phase der Lehrkräftebildung unterstützt ihr eigenes unterrichtliches Handeln theoriegeleitet zu diagnostizieren und Handlungsalternativen im eigenen Unterricht einzusetzen, also ihr enacted PCK zu verbessern.
Quellen:
Alonzo, A. C., Berry, A., & Nilsson, P. (2019). Unpacking the Complexity of Science Teachers‘ PCK in Action: Enacted and Personal PCK. In A. Hume, R. Cooper, & A. Borowski (Eds.), Repositioning Pedagogical Content Knowledge in Teachers‘ Knowledge for Teaching Science (pp. 271–286). Springer.
Behling, F., Förtsch, C., & Neuhaus, B. J. (2022). The Refined Consensus Model of Pedagogical Content Knowledge (PCK): Detecting Filters Between the Realms of PCK. Education Sciences, 12(9). https://doi.org/10.3390/educsci12090592
Carlson, J., & Daehler, K. R. (2019). The Refined Consensus Model of Pedagogical Content Knowledge in Science Education. In A. Hume, R. Cooper, & A. Borowski (Eds.), Repositioning Pedagogical Content Knowledge in Teachers‘ Knowledge for Teaching Science (pp. 77–92). Springer.
Kramer, M.; Förtsch, C.; Stürmer, J.; Förtsch, S.; Seidel, T.; Neuhaus, B. J. (2020): Measuring Biology Teachers' Professional Vision: Development and Validation of a Video-based Assessment Tool. In: Cogent Journal.
Seidel, T., & Stürmer, K. (2014). Modeling and Measuring the Structure of Professional Vision in Preservice Teachers. American Educational Research Journal, 51(4), 739–771. https://doi.org/10.3102/0002831214531321
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