Das Seminar Einführung in die Forschungsmethodik ist am Standort Hannover in den Fächern Chemie und Biologie für das Lehramt an Gymnasien mit einem Workload von 60 Stunden (2 ECTS) und 2 Semesterwochenstunden angesetzt. Etwa 25–30 Mas-terstudierende haben das Seminar zeitgleich belegt.
3.1 Ziele und inhaltliche Gestaltung der Module
Die inhaltlichen Ziele orientieren sich an den eingangs skizzierten Anforderungen an Lehrkräfte im Sinne eines professionstheoretischen Verständnisses. Die Seminar-konzeption gliedert sich in drei Module (siehe Abbildung 1). Sie umfassen Phasen des selbstgesteuerten und selbstorganisierten Lernens innerhalb der
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heiten, umgesetzt in der Lernplattform ILIAS (siehe Online-Anhang1) und Präsenz-phasen zur gemeinsamen praktischen Anwendung und Reflexion der Inhalte. Ein exemplarischer Semesterplan ist als Online-Anhang verfügbar.
3.1.1 Modul 1 – Einführung in die empirische Sozialforschung
Modul 1 führt in die Grundlagen fachdidaktischer Forschung ein (siehe Abbildung 1) und beschreibt neben allgemeinen Zielen auch den Gegenstand fachdidaktischer Forschung in Abgrenzung zu benachbarten Disziplinen wie Psychologie oder Fach-wissenschaft (Krüger et al., 2014). In der E-Learning-Einheit erarbeiten die Studie-renden die Bedeutung des theoretischen Hintergrunds und wie sich darauf basierend Forschungsfragen ableiten lassen. Das Thema Forschungsdesigns ist ein zentraler Inhaltsbereich, wobei Designs nach dem Erkenntnisinteresse, ihrem wissenschafts-theoretischen Ansatz, dem möglichen Zeitpunkt der Erhebung und nach dem Grad einer möglichen Randomisierung kategorisiert werden. In der gemeinsamen Übung analysieren die Studierenden Studien der Chemie- und Biologiedidaktik (z. B. in Be-zug auf Studiendesign, Forschungsfrage), wodurch ‚Berührungsängste‘ beim Lesen 1 Ergänzendes Material steht unter www.waxmann.com/buch4349 zum Download zur
Verfügung.
Abb. 1: Übersicht der Ziele und inhaltliche Gestaltung der Module
23 Forschungsmethodik in der naturwissenschaftsdidaktischen Lehrkräftebildung empirischer Studien reduziert und theoretische Inhalte aus den E-Learning-Einheiten angewendet werden.
3.1.2 Modul 2 – Quantitative Forschungsmethoden
Modul 2 behandelt quantitative Verfahren der Datenerhebung sowie -auswertung und orientiert sich an der klassischen Testtheorie (Moosbrugger & Kelava, 2020). Grund-begriffe der quantitativen Forschungsmethoden werden anhand von Beispielstudien erarbeitet (z. B. VASI-Testinstrument, Lederman et al., 2014). Die Studierenden ler-nen geschlossene Aufgabenformate (z. B. MC-Items, Likert-Items, Semantisches Dif-ferenzial) für den kognitiven (z. B. Wissen, Überzeugungen) und affektiven Bereich (z. B. Einstellungen, Interesse) kennen, wobei die Frage nach geeigneten Konstruk-tionsprinzipien im Fokus steht. Auf dieser Grundlage werden Prinzipien der psycho-logischen Testkonstruktion erarbeitet.
In einer gemeinsamen Übung stellen Studierende höherer Semester ihre empiri-schen Bachelor- und Masterarbeiten im Seminar vor (siehe Abbildung 1). Die Teil-nehmenden des Seminars analysieren das Forschungsdesign und die Forschungsfra-gen der Arbeiten und diskutieren Aufbau, Aufgabenformate und ItemformulierunForschungsfra-gen der verwendeten Testinstrumente. Sie lernen Herausforderungen beim empirischen Arbeiten aus der Peer-Perspektive kennen und können das theoretische Wissen mit realistischen Anwendungssituationen verbinden. Die forschungsmethodische Dis-kussion bereitet zudem für Kolloquien im Rahmen von Bachelor- und Masterarbeiten vor.In weiteren E-Learning-Einheiten erarbeiten die Studierenden Verfahren der Skalenbildung und statistischen Datenanalyse. Diese umfassen Maße zentraler Ten-denz, Dispersionsmaße, Testen von Unterschiedshypothesen sowie einfache lineare Zusammenhangsmaße. Zur Förderung anwendungsbezogener Kompetenzen werden Verfahren zur Datenauswertung softwarebasiert (Open Source Software PSPP) ein-geführt. Damit sollen Hürden zur Auseinandersetzung mit quantitativen Methoden abgebaut und Handlungssicherheit bei der Datenanalyse aufgebaut werden.
3.1.3 Modul 3 – Qualitative Forschungsmethoden
In diesem Modul lernen die Studierenden die grundlegenden forschungsmethodi-schen Paradigmen, Ziele sowie die Prinzipien der Erhebung, Auswertung und Be-urteilung qualitativer Daten kennen (Abbildung 1; vgl. Hussy et al., 2010). Die Basis stellen für die qualitative Forschung typische Datenquellen z. B. aus Befragungen, Be-obachtungen oder individuellen Artefakten dar.
In den E-Learning-Einheiten werden exemplarisch die qualitativen Erhebungs-methoden ‚Lautes Denken‘ und ‚leitfadengestützten Interviews‘ vorgestellt. Das Laute Denken wird als Befragungs- und Beobachtungsverfahren von Denkprozessen einge-führt (Konrad, 2010). In einer gemeinsamen Übung wenden die Studierenden das Laute Denken an einem allgemeinen Beispiel (Lösungsstrategien von Sudokus) und einem
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fachspezifischen Beispiel exemplarisch an (z. B. Wissenstest organische Chemie). Im anschließenden Plenum werden die Erfahrungen reflektiert. Als weitere Erhebungsme-thode wird das leitfadengestützte Interview dargestellt (Niebert & Gropengießer, 2014).
Die Bandbreite qualitativer Auswertungsmethoden ist groß und erfordert für jede einzelne Methode eine spezifische Expertise. Der Fokus in der Einheit wurde auf die Grundzüge der Qualitativen Inhaltsanalyse gelegt (Kuckartz, 2018; Mayring, 2015).
Es werden Ziele, die Grundgedanken im Vorgehen bei der Datenaufbereitung und -analyse sowie die Unterscheidung verschiedener Formen (z. B. inhaltlich strukturie-rend) und Spezifikationen für die fachdidaktische Lehr-Lernforschung (Gropengie-ßer, 2008) dargestellt. Zu Beginn wird in einer gemeinsamen Sitzung eine inhaltlich strukturierende Qualitativen Inhaltsanalyse durchgeführt. Mithilfe eines Manuals kodieren die Studierenden einen Ausschnitt aus einem Transkript. Als Maß für die Beurteilung der Güte wurden die Intercoder-Reliabilität und die kommunikative Va-lidierung (Flick, 2014) eingeführt. Die Studierenden lernen, die prozentuale Überein-stimmung und das Maß Cohens Kappa zu bestimmen. Am Beispiel der Beschreibung des Konzeptverständnisses von Schülerinnen und Schülern zu einem fachwissen-schaftlichen Inhaltsbereich (z. B. Blutkreislauf oder Verbrennung von Metallen) wird eine spezifische Weiterentwicklung der Qualitativen Inhaltsanalyse für die Naturwis-senschaftsdidaktik nach Gropengießer (2008) dargestellt.
3.2 Gestaltung der E-Learning-Einheiten in ILIAS 3.2.1 Gestaltung der Benutzeroberfläche
Der Aufbau aller Seiten ist strukturell identisch und orientiert sich an oben dargestell-ten Usability-Kriterien (Abschnitt 2.2). Die responsive Benutzeroberfläche in ILIAS ermöglicht eine Nutzung mittels unterschiedlicher Endgeräte. Zentrale Elemente las-sen sich wiederkehrend finden, um eine intuitive Anwendung und Orientierung zu ermöglichen. Ausgehend von einer Übersichtsseite wird auf die einzelnen Module verlinkt. Auf den Übersichtsseiten sind allgemeine Lernziele eines Moduls formuliert und es wird ein Überblick über die Themen dargestellt, die von hier aus aufgerufen werden können (siehe Online-Anhang).
3.2.2 Methodische Überlegungen
In jedem Modul erfolgt eine Progression der Schwierigkeit, z. B. indem zunächst Grundlagen erarbeitet und Begrifflichkeiten geklärt werden, bevor zunehmend ver-tiefend in die Inhalte eingestiegen wird (siehe Abschnitte 3.1.1–3.1.3). Darüber hinaus sind Fachbegriffe und Quellenangaben auf ein Glossar und ein Literaturverzeichnis verlinkt. Durch Verlinkungen werden wiederkehrend Bezüge zwischen den Inhalten und Modulen hergestellt.
An den entsprechenden Stellen innerhalb eines Moduls sind zudem die für den Präsenzunterricht relevanten Arbeitsaufträge und Materialien zur Verfügung gestellt.
25 Forschungsmethodik in der naturwissenschaftsdidaktischen Lehrkräftebildung Zu jedem Modul werden Übungs- und Wiederholungsaufgaben angeboten (siehe Abbildung 1). Die Inhalte sind in naturwissenschaftsdidaktisch relevante Kontexte in Form von kurzen, zusammenfassenden Texten dargestellt und werden durch Abbil-dungen und Diagramme unterstützt. Bei Bedarf wurden Erklärvideos und Screen-casts als Form der Informationsvermittlung integriert (z. B. Berechnungen mit Statis-tikprogrammen oder Vorgehen beim ‚Lauten Denken‘).