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Lernstrategien

Lernstrategien Lernstrategien beschreiben Verhaltensweisen wie etwa Lernformen, Lernstile und Lernfertigkeiten sowie Kognitionen, die gezielt den Erwerb von Wissen beeinflussen. Oftmals werden Lernstrategien mit kognitiven Fähigkeiten verbunden, die v. a. den Umgang mit neuen Informationen beim Lernen beschreiben. Allerdings findet durch Lernstrategien eine Steuerung von Lernprozessen statt (vgl. Friedrich & Mandl, 2006), wodurch auch persönliche Zielsetzungen, Motivation und damit auch affektive Handlungen zum Tragen kommen. (vgl. Wild & Schiefele, 1994; Wild, 2005)

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Erfahrungen und Gedanken zu Selbstlernzeiten – Erfahrungen von Studierenden in Reaktion auf den KiWiSS Beitrag der TURN Conference 2024

Erfahrungen und Gedanken zu Selbstlernzeiten – Erfahrungen von Studierenden in Reaktion auf den KiWiSS Beitrag der TURN Conference 2024 In Reaktion auf den KiWiSS Beitrag auf der TURN Conference 2024 berichten Leon Richter und Johann-Nikolaus Seibert nun im Austausch mit Studierenden über die Erfahrungen der Studierenden zum Selbststudium. Bisher wurde von uns zumeist auf die wissenschaftliche Literatur und die Erfahrung anderer Forscherinnen und Forscher geschaut, denn diese bietet Evidenz und Orientierung für mögliche temporäre Reaktionen auf einen erhöhten Studienabbruch und weiteren Aspekten in der Studieneingangsphase, welche zum Studienerfolg oder -misserfolg führen können.

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Kann KI das Lernen in Schule und Studium ersetzen?

Künstliche Intelligenz (KI) in der Schule Anlässlich ihres Interviews im SWR Fernsehen am 12.12.2024 berichtet Lisa Häßel von ihrem Pilotprojekt an einer RPTU Netzwerkschule, dem Veldenz Gymnasium in Lauterecken, über den Einsatz von KI und Möglichkeiten von Selbstlernanlässen in der Schule. Im Zeitalter immer leistungsstärkerer KI-Systeme können sich Schülerinnen und Schüler schnell die Frage stellen, ob sie Hausaufgaben noch selbst lösen müssen oder die KI dies nicht ohnehin schneller und auch besser kann und man auf das Lernen nicht gänzlich verzichten könnte.

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Tagungsbeitrag in Berlin

Erfahrungen und Gedanken zu Selbstlernzeiten – Nachlese zum KiWiSS Beitrag auf der TURN Conference 2024 in Berlin Leon Richter und Johann-Nikolaus Seibert berichten im Folgenden über ihre Erfahrungen aus dem Vortrag „Kontinuität im Workload durch inhaltliche Strukturierung von Selbstlernzeiten (KiWiSS) - Bausteine zur Verbesserung der Studieneingangsphase in MINT-Lehramtsstudiengängen“ anlässlich der TURN Conference 2024 am 15. November 2024 in Berlin. Dass ein Studium nicht nur aus dem Besuch von Lehrveranstaltungen besteht, sondern auch einer gewissen individuellen Eigenleistung in Form eines Selbststudiums bedarf, wird kaum in Zweifel gezogen.

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Tagungsbeitrag in Aachen

Mit (ko-)kreativen Bildungsprozessen im Selbststudium zu mehr Kontinuität im Workload – Tagungsbeitrag in Aachen Stefen Müller berichtet anlässlich seines Vortrags auf der Tagung „Evaluation ko-kreativ gestalten“ vom 02.bis 03. September 2024 in Aachen. Bildungsprozesse sind komplex und vielschichtig. Neben fachlichen Inhalten gewinnen immer mehr überfachliche Kompetenzen wie bspw. Kreativität, analytisches Denken oder Lernen zu lernen an Bedeutung. Den wachsenden Anforderungen gegenüber stehen prall gefüllte fachliche Curricula, die scheinbar wenig Raum für zusätzliche Inhalte oder Themen in der Lehre lassen.

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Studienabbruch

Studienabbruch im MINT- und Lehramtsbereich Studienabbruch wird in der Literatur unterschiedlich definiert. Eine Definition, die in der Forschung einen breiten Konsens findet, ist die von Heublein und Wolter (2011): Studienabbruch wird definiert als eine „spezielle Form von Schwund […], die nur diejenigen umfasst, die das Hochschulsystem ohne (ersten) Abschluss verlassen und ihr Studium nicht zu einem späteren Zeitpunkt wieder aufnehmen“ (Heublein & Wolter, 2011, S. 216). Dies bedeutet, dass es sich um ein endgültiges Verlassen des Hochschulsystems ohne ersten Abschluss handelt (vgl.

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Peer Training

Dass Peer Trainings digitale Kompetenz von Studierenden fördern können, legen die Ergebnisse der Studie von Ianiro-Dahm et al. 2024 nahe. In einem Kontrollgruppendesign zeigen Trainings-Teilnehmende im Vergleich zur Kontrollgruppe hinsichtlich ihrer digitalen Kompetenz eine signifikante Steigerung. Ein Peer-Ansatz im Lehr-Lern Kontext kann sich aufgrund mehrerer Faktoren eignen, um Kompetenzen zu fördern. Besonders hinsichtlich der Gestaltung einer vertrauensvollen Lernumgebung auf Augenhöhe, modellbasierten Lernens, der Anpassung an Bedarfe der Zielgruppe, (z. B. Flexibilität und Aktualität), des interdisziplinären Austauschs und Vernetzung sowie der Entwicklung von Soft Skills scheint ein Peer-Ansatz erfolgsversprechend (vgl.

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Studieneingangsvoraussetzungen

Studieneingangsvoraussetzungen Studieneingangsvoraussetzungen sind kognitive und nicht-kognitive Fähigkeiten wie z. B. Kenntnisse oder Interessen also Gegebenheiten, mit denen Studierende in ihr Studium starten. Zu den Studieneingangsvoraussetzungen zählen z. B. nach Klostermann (2014) folgende Konstrukte: Vorwissen (speziell bei Chemiestudierenden das voruniversitäre Fachwissen in den Bereichen der Chemie und Mathematik), Fachinteresse, Motivation, Selbstkonzept, Selbstwirksamkeitserwartungen, Erwartungen an das Studium, Metakognition aber auch Kenntnis und Nutzung von Lernstrategien. Studierende haben heterogene Studieneingangsvoraussetzungen, weil ihr voruniversitärer Bildungsweg stark variieren kann.

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Mathematik in der Chemie

Mathematik in der Chemie Zwar steht die Mathematik nicht im Mittelpunkt der Chemie, dennoch ist Sie ist an vielen Stellen präsent. Mathematik ist quasi die Sprache der Naturwissenschaften. Physikalische, chemische und technische Phänomene lassen sich mit Hilfe der Sprache der Mathematik exakt beschreiben und modellieren. Deshalb bedient sich auch die Chemie an vielen Stellen der Mathematik - insbesondere, wenn es um physikalische Phänomene innerhalb der Chemie geht. Eine besondere mathematische Begabung ist für diesen Anwendungsbereich nicht erforderlich, wohl aber eine kontinuierliche Weiterentwicklung der eigenen mathematischen Fähigkeiten.

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Prädiktoren für den Studienerfolg

Prädiktoren für den Studienerfolg Ein Prädiktor für den Studienerfolg ist ein Merkmal oder eine Eigenschaft, die es ermöglicht, den zukünftigen Studienerfolg von Studierenden vorherzusagen. Sie werden seit Jahrzehnten erforscht und müssen auch weiterhin erforscht werden, da sich die Studierendenpopulationen ständig ändern, die Kriterien für den Studienerfolg von Hochschule zu Hochschule variieren und die Erwartungen je nach Lehrveranstaltung und Lehrenden variieren (Obrentz, 2012). Prädiktoren für das Studienfach Chemie und damit auch für das Chemielehramt wurden bereits in einigen nationalen und internationalen Studien beforscht.

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