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Wirkung von Professionswissen und Praxiserfahrung auf Erklärfähigkeit

Authors:
Christoph Kulgemeyer at University of Bremen
Christoph Kulgemeyer
Christoph Vogelsang at Paderborn University
Christoph Vogelsang
Maren Kempin at University of Bremen
Maren Kempin
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Abstract

Es ist nach wie vor eine offene Forschungsfrage, ob und wie Professionswissen kausal dafür verantwortlich ist, dass sich Fähigkeiten entwickeln, die zur qualitativ hochwertigen Durchführung von Unterricht notwendig sind (Cauet et al., 2015; Vogelsang, 2014). Das ist allerdings eine Kernfrage der Ausbildung von Lehrkräften insgesamt: die universitäre Ausbildung konzentriert einen erheblichen Teil der Ressourcen darauf, bei angehenden Lehrkräften Professionswissen in den drei Bereichen Fachwissen (FW), fachdidaktisches Wissen (FDW) und pädagogisches Wissen (PW) auszubilden. Das ist theoretisch eine gut zurechtfertigende Ausrichtung, z.B. durch zwei zentrale Modelle. Das Kontinuumsmodell der Kompetenz von Blömeke, Gustafsson und Shavelsson (2015) nimmt an, dass Professionswissen eine Disposition für handlungsnahe Fähigkeiten ist, die wiederum in der Performanz beobachtet werden können. Professionswissen ist nach diesem Modell eine zentrale Voraussetzung für handlungsnahe Fähigkeiten. Das Refined Consensus Model (RCM) des Pedagogical Content Knowledge (PCK) (Hume, Cooper & Borowski, 2019) betrachtet Fachwissen und pädagogisches Wissen als wesentliche Einflussgrößen für u.a. personal PCK (deklaratives PCK, das eine Person besitzt). Dieses personal PCK äußert sich dem Modell zufolge in enacted PCK, das nur in einer Unterrichtshandlung beobachtbar ist. Beide Modelle sind also sehr ähnlich in ihrer Annahme, dass Professionswissen für Unterrichtshandeln leitend ist. Insbesondere Praxisphasen wird in der Ausbildung von Lehrkräften häufig die Rolle zugeschrieben, den sogenannten "Theory-Practise-Gap" zu schließen und dafür zu sorgen, dass theoretisches Wissen für Handlungen nutzbar wird. Es ist also naheliegen, insbesondere solche Phasen der Lehramtsausbildung zu untersuchen, wenn die Frage des Zusammenhangs von Professionswissen und Unterrichtshandlung auch empirisch analysiert werden soll. Die vorliegende Studie greift zurück auf den Datensatz von ProfiLe-P+. Untersucht werden soll, ob es einen kausalen Zusammenhang zwischen einer Gesamtskala des Professionswissen und der Entwicklung von Erklärfähigkeit im Praxissemester von Physik-Lehramtsstudierenden gibt. Diese Kausalzusammenhänge werden von beiden oben genannten Modellen impliziert. Die Analyse trägt also dazu bei, beide Modelle in dieser Hinsicht zu überprüfen. Anlage der Studie Um einen Einblick in Kausalzusammenhänge zwischen Variablen zu bekommen, können Längsschnittstudien unter bestimmten Bedingungen verwendet werden. Zu diesem Zweck wurde ein sogenanntes Cross-lagged Panel analysiert, also die wiederholte Messung derselben Variablen über einen Interventionszeitraum hinweg. Im Falle dieser Studie wurden dazu Professionswissen (fachdidaktisches Wissen, Fachwissen und pädagogisches Wissen) sowie Erklärfähigkeit vor und nach dem Praxissemester erhoben (zwei Wellen). Cross-lagged Panels erlauben Rückschlüsse auf Kausalität, indem Argumente für Kausalzusammenhänge gesammelt werden (Reinders, 2006). In diesem Fall sind dies insbesondere: 1. Wenn es einen Kausalzusammenhang zwischen Professionswissen und Erklärfähigkeit gibt, dann lässt der Stand des Professionswissens vor dem Praxissemester eine Vorhersage der Entwicklung der Erklärfähigkeit im Praxissemester zu. Dies wird überprüft, indem verglichen wird, ob die partielle Korrelation von Professionswissen
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Christoph Kulgemeyer1
Christoph Vogelsang2
Maren Kempin1
1Universität Bremen
2Universität Paderborn
Wirkung von Professionswissen und Praxiserfahrung auf Erklärfähigkeit
Es ist nach wie vor eine offene Forschungsfrage, ob und wie Professionswissen kausal dafür
verantwortlich ist, dass sich Fähigkeiten entwickeln, die zur qualitativ hochwertigen
Durchführung von Unterricht notwendig sind (Cauet et al., 2015; Vogelsang, 2014). Das ist
allerdings eine Kernfrage der Ausbildung von Lehrkräften insgesamt: die universitäre
Ausbildung konzentriert einen erheblichen Teil der Ressourcen darauf, bei angehenden
Lehrkräften Professionswissen in den drei Bereichen Fachwissen (FW), fachdidaktisches
Wissen (FDW) und pädagogisches Wissen (PW) auszubilden. Das ist theoretisch eine gut
zurechtfertigende Ausrichtung, z.B. durch zwei zentrale Modelle.
Das Kontinuumsmodell der Kompetenz von Blömeke, Gustafsson und Shavelsson (2015)
nimmt an, dass Professionswissen eine Disposition für handlungsnahe Fähigkeiten ist, die
wiederum in der Performanz beobachtet werden können. Professionswissen ist nach diesem
Modell eine zentrale Voraussetzung für handlungsnahe Fähigkeiten. Das Refined Consensus
Model (RCM) des Pedagogical Content Knowledge (PCK) (Hume, Cooper & Borowski,
2019) betrachtet Fachwissen und pädagogisches Wissen als wesentliche Einflussgrößen für
u.a. personal PCK (deklaratives PCK, das eine Person besitzt). Dieses personal PCK äußert
sich dem Modell zufolge in enacted PCK, das nur in einer Unterrichtshandlung beobachtbar
ist. Beide Modelle sind also sehr ähnlich in ihrer Annahme, dass Professionswissen für
Unterrichtshandeln leitend ist.
Insbesondere Praxisphasen wird in der Ausbildung von Lehrkräften häufig die Rolle
zugeschrieben, den sogenannten „Theory-Practise-Gap“ zu schließen und dafür zu sorgen,
dass theoretisches Wissen für Handlungen nutzbar wird. Es ist also naheliegen, insbesondere
solche Phasen der Lehramtsausbildung zu untersuchen, wenn die Frage des Zusammenhangs
von Professionswissen und Unterrichtshandlung auch empirisch analysiert werden soll.
Die vorliegende Studie greift zurück auf den Datensatz von ProfiLe-P+. Untersucht werden
soll, ob es einen kausalen Zusammenhang zwischen einer Gesamtskala des
Professionswissen und der Entwicklung von Erklärfähigkeit im Praxissemester von Physik-
Lehramtsstudierenden gibt. Diese Kausalzusammenhänge werden von beiden oben
genannten Modellen impliziert. Die Analyse trägt also dazu bei, beide Modelle in dieser
Hinsicht zu überprüfen.
Anlage der Studie
Um einen Einblick in Kausalzusammenhänge zwischen Variablen zu bekommen, können
Längsschnittstudien unter bestimmten Bedingungen verwendet werden. Zu diesem Zweck
wurde ein sogenanntes Cross-lagged Panel analysiert, also die wiederholte Messung
derselben Variablen über einen Interventionszeitraum hinweg. Im Falle dieser Studie wurden
dazu Professionswissen (fachdidaktisches Wissen, Fachwissen und pädagogisches Wissen)
sowie Erklärfähigkeit vor und nach dem Praxissemester erhoben (zwei Wellen).
Cross-lagged Panels erlauben Rückschlüsse auf Kausalität, indem Argumente für
Kausalzusammenhänge gesammelt werden (Reinders, 2006). In diesem Fall sind dies
insbesondere:
1. Wenn es einen Kausalzusammenhang zwischen Professionswissen und Erklärfähigkeit
gibt, dann lässt der Stand des Professionswissens vor dem Praxissemester eine
Vorhersage der Entwicklung der Erklärfähigkeit im Praxissemester zu. Dies wird
überprüft, indem verglichen wird, ob die partielle Korrelation von Professionswissen
vor dem Praxissemester und Erklärfähigkeit nach dem Praxissemester (unter Kontrolle
der Erklärfähigkeit vor dem Praxissemester) signifikant größer ist als die Korrelation
von Erklärfähigkeit vor dem Praxissemester und Professionswissen nach dem
Praxissemester (unter Kontrolle des Professionswissens vor dem Praxissemester).
2. Aus dem Stand des Professionswissens vor dem Praxissemester muss sich die
Entwicklung der Erklärfähigkeit stärker vorhersagen lassen als aus dem Stand der
Erklärfähigkeit vor dem Praxissemester (Granger, 1969). Dies wird überprüft durch
einem Vergleich der Korrelationen zwischen Erklärfähigkeit vor dem Praxissemester
und nach dem Praxissemester einerseits und andererseits dem Professionswissen vor
dem Praxissemester und der Erklärfähigkeit nach dem Praxissemester unter Kontrolle
der Erklärfähigkeit vor dem Praxissemester.
3. Das Professionswissen sollte der Hauptfaktor sein, der die Entwicklung der
Erklärfähigkeit im Praxissemester erklärt.
Stichprobe
Für diese Studie wurden Studierende aller Lehrämter Physik von vier Universitäten befragt,
die das Praxissemester absolvieren. Insgesamt wurden N = 47 Studierende befragt, die im
Durchschnitt im 8. Semester ihres Lehramtsstudiums Physik waren. Die Stichprobe ist an
der Grenze dazu, große Effekte auflösen zu können. Es handelt sich allerdings um eine
Vollerhebung des achten Semesters an vier Universitäten bezüglich des Physik-
Lehramtsstudiums.
Instrumente
Die Studierenden haben vor und nach dem Praxissemester jeweils Tests absolviert, die in
ProfiLe-P+ entwickelt wurden (Vogelsang et al., 2019). Dazu gehören Tests des
Fachwissens Mechanik, des fachdidaktischen Wissens mit Fokus auf Mechanik sowie des
pädagogischen Wissens (Teilskala von Seifert & Schaper (2012)). Um Erklärfähigkeit zu
erheben, wurde der Test von Kulgemeyer und Tomczyszyn (2015) bzw. Kulgemeyer und
Riese (2018) eingesetzt. Dabei handelt es sich um einen sogenannten Performanztest. Es
wurden also authentische Erklärhandlungen simuliert, indem die Probandinnen und
Probanden Schülerinnen und Schülern jeweils ein vorgegebenes Thema der Physik der
Mittelstufe erklärten (z.B. „Warum gleitet man auf nasser Straße eher aus der Kurve als auf
trockener?“). Die Schülerinnen und Schüler waren allerdings darauf trainiert, standardisierte
Fragen und Impulse in den Erklärdialog einzubringen (z.B. „Das habe ich noch nicht
verstanden, kann man das in anderen Worten sagen?“). Analysiert wurden Videos der
jeweils zehnminütigen Erklärungen danach, ob die Probandinnen und Probanden erkennen,
dass die Erklärversuche adaptiert werden müssen und welche Adaptionen sie in der Folge
vornehmen. Dabei wurde ein Manual der kategorienbasierten Analyse im Anschluss an die
Gütekriterien des Erklärens aus Witter und Renkl (2008) bzw. Kulgemeyer (2018)
entwickelt. Die Summe der auftretenden Gütekriterien in einer Erklärsituation wurde als
Maß für die Instruktionsqualität angenommen und reflektiert die Erklärfähigkeit in dieser
Situation. Verglichen wurde also eine Handlungssituation (das Erklären) mit Wissenstests,
die curricular valide das universitäre Studium repräsentieren. Zur Validität und Reliabilität
aller Instrumente wurden umfangreiche Studien durchgeführt, die im Überblick in
Vogelsang et al. (2019) dargestellt sind.
Was passiert im Praxissemester?
Die Umsetzung des Praxissemesters ist von Universität zu Universität graduell
unterschiedlich. Deswegen wurden Fragebögen eingesetzt, um Einblicke darin zu
bekommen, wie die Studierenden das Praxissemester erleben. Die Studierenden haben im
Schnitt 19,0 (Spannweite zwischen 5 und 50) Stunden Physik unterrichtet, davon im Schnitt
3,3 (Spannweite von 0 bis 15) zum Themengebiet Mechanik. Außerdem haben sie im
Schnitt 64 Stunden Physikunterricht hospitiert (Spannweite von 12 bis 140). Sie wurden im
Schnitt in 2,0 Stunden von Universitätsdozierenden im Unterricht besucht (Spannweite von
1 bis 11) und haben sowohl mit ihren Dozierenden als auch mentorierenden Lehrkräften über
Unterricht reflektiert. Es kann also davon ausgegangen werden, dass sie umfangreiche
Praxiserfahrungen gesammelt haben, die dazu beitragen könnten, dass theoretisches,
universitäres Wissen in praktische Handlungsfähigkeit überführt wird.
Ergebnisse und Diskussion
In Abbildung 1 wird ein Pfadmodell dargestellt, das die Ergebnisse der Analysen
zusammenfasst. Dazu wurde aus den Tests zum Professionswissen eine eigene Skala des
gesamten Professionswissens abgeleitet (ähnlich wie bei Hill, Rowan & Ball (2005)). Die
Stichprobengröße lässt eine feinere Differenzierung nicht zu. Die Gesamtskala wurde
berechnet, indem alle Teilskalen der Tests mit dem gleichen Gewicht (also normiert auf 1) in
die Gesamtskala eingehen.
Abbildung 1: Pfadmodell des Cross-lagged Panels (angegeben sind beta-standardisierte
Pfadkoeffizienten). *p<0.05, **p<0.01, CFI=1.000, RMSEA=0.000
Bezüglich der Argumente für Kausalität lässt sich festhalten, dass der Stand des
Professionswissen vor dem Praxissemester des Zuwachs von Erklärfähigkeit stärker
vorhersagt (β = 0,467) als der Stand der Erklärfähigkeit den Zuwachs an Professionswissen
(β = -0,073). Dies spricht für einen Kausalzusammenhaben zwischen Professionswissen und
Entwicklung von Erklärfähigkeit. Aus dem Stand an Professionswissen vor dem
Praxissemester lässt sich der Stand der Erklärfähigkeit nach dem Praxissemester zudem eher
vorhersagen (β = 0,467) als aus dem Stand der Erklärfähigkeit vor dem Praxissemester (β =
0,242). Einschränkend muss allerdings betont werden, dass die Analyse nur die
zusammengefasste Skala von Professionswissen umfasst und die Stichprobengröße eine stärkere
Differenzierung nicht zulässt. Auch daher ist unklar, ob das Professionswissen wirklich der
Hauptfaktor ist, der die Entwicklung der Erklärfähigkeit vorhersagt. Es zeigt sich allerdings, dass
diese Argumente für Kausalität auch auf Ebene der Teilskalen anwendbar sind: keine der
Teilskalen der Professionswissenstests zeigt andere Zusammenhänge, während die Teilskalen
Instruktionsqualität (fachdidaktisches Wissen) und Schulwissen (Fachwissen) die Zunahme der
Erklärfähigkeit am stärksten vorhersagen. Dies ist theoretisch gut interpretierbar und lässt sich als
Argument für die Validität der Gesamtskala anführen: es kann zudem durchaus sein, dass nur
bestimmte Formen des Professionswissens für Erklärsituationen wichtig sind (Kulgemeyer &
Riesen, 2018) und durch die Gesamtskala, in der die ganze Breite repräsentiert ist, die Stärke der
Zusammenhänge eher unterschätzt wird. Es lässt sich allerdings festhalten, dass der Stand des
Professionswissens essentiell dafür zu sein scheint, dass sich während des Praxissemesters
Erklärfähigkeit entwickelt. Während die besten 50 % Studierenden bezüglich des
Professionswissens signifikante Entwicklungen zeigen (d = 0,63), entwickeln die unteren 50 %
der Studierenden ihre Erklärfähigkeit gar nicht. Ein Grund dafür könnte sein, dass das
Professionswissen die Kategorien bereitstellt, die bei der Reflexion über Unterrichtssituationen
auch ohne explizite Anleitung dafür dienlich sind, die Instruktionsqualität zu verbessern.
Professionskompetenz.im.Lehramtsstudium.Physik.
Ergebnisse: Cross Lagged Panel
§ Basis: Pfadmodell
§ *p<0.05, **p<0.01, standardisierte Koeffizienten
§ CFI=1.000, RMSEA=0.000
17.
Erklärfähigkeit.
Professionswissen.
Erklärfähigkeit.
Professionswissen.
0.242
0.656**
-0.073
0.467**
-0.010 0.200
Literatur
Blömeke, S., Gustafsson, J., & Shavelsson, R. (2015). Beyond dichotomies. Competence viewed as a
continuum. Zeitschrift für Psychologie, 223(1), 3–13.
Cauet, E., Liepertz, S., Kirschner, S., Borowski, A., & Fischer, H. E. (2015). Does it Matter What We
Measure? Domain-specific Professional Knowledge of Physics Teachers. Revue Suisse des sciences de
l’éducation, 37(3), 462–479.
Granger, C. W. J. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods.
Econometrica, 37, 424-438.
Hill, H. C., Rowan, B., & Ball, D. L. (2005). Effects of teachers' mathematical knowledge for teaching on
student achievement. American Educational Research Journal, 42(2), 371–406.
Hume, A., Cooper, R., & Borowski, A. (Eds.) (2019). Repositioning Pedagogical Content Knowledge in
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Kulgemeyer, C. (2018). Towards a framework for effective instructional explanations in science
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Kulgemeyer, C. & Riese, J. (2018). From professional knowledge to professional performance: The impact of
CK and PCK on teaching quality in explaining situations. Journal of Research in Science Teaching 55
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Kulgemeyer, C. & Tomczyszyn, E. (2015). Physik erklären – Messung der Erklärensfähigkeit angehender
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Reinders, H. (2006). Kausalanalysen in der Längsschnittforschung. Diskurs Kindheits- und Jugendforschung
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Vogelsang, C. (2014). Validierung eines Instruments zur Erfassung der professionellen Handlungskompetenz
von Physiklehrkräften - Zusammenhangsanalysen zwischen Lehrerkompetenz und Lehrerperformanz.
Berlin, Germany: Logos.
Vogelsang, C., Bowoski, A., Buschhüter, D., Enkrott, P., Kempin, M., Kulgemeyer, C., Reinhold, P., Riese,
J., Schecker, H. & Schröder, J. (2019). Entwicklung von Professionswissen und Unterrichtsperformanz
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Wittwer, J. & Renkl, A. (2008). Why Instructional Explanations Often Do Not Work: A Framework for
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Does it matter what we measure? Domain-specific professional knowledge of physics.
Article
Full-text available
  • Nov 2015
Can we be confident that extensively validated tests for teachers on their professional knowledge actually measure what matters for effective teaching? This study investigated the relations between physics teachers’ domain-specific professional knowledge, students’ cognitive activation — as a measure for the quality of instruction in each of the teachers’ classrooms — and the achievement of their students using multi-level analysis. Neither teachers’ content knowledge (CK) nor their pedagogical content knowledge (PCK) correlated significantly with their support of students’ cognitive activation in the classroom; nor did their professional knowledge explain any variance of student learning gains. While these results have to be interpreted carefully for various reasons, they question in particular the validity of the PCK test, which is dealing with content accepted in the community, but normatively set. Moreover, the findings of this study emphasize the importance of connecting professional knowledge to classroom and student variables in order to prove that what tests measure matters for effective teaching.
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Beyond Dichotomies Competence Viewed as a Continuum
Article
Full-text available
  • Jan 2015
In this paper, the state of research on the assessment of competencies in higher education is reviewed. Fundamental conceptual and methodological issues are clarified by showing that current controversies are built on misleading dichotomies. By systematically sketching conceptual controversies, competing competence definitions are unpacked (analytic/trait vs. holistic/real-world performance) and commonplaces are identified. Disagreements are also highlighted. Similarly, competing statistical approaches to assessing competencies, namely itemresponse theory (latent trait) versus generalizability theory (sampling error variance), are unpacked. The resulting framework moves beyond dichotomies and shows how the different approaches complement each other. Competence is viewed along a continuum from traits that underlie perception, interpretation, and decision-making skills, which in turn give rise to observed behavior in real-world situations. Statistical approaches are also viewed along a continuum from linear to nonlinear models that serve different purposes. Item response theory (IRT) models may be used for scaling item responses and modeling structural relations, and generalizability theory (GT) models pinpoint sources of measurement error variance, thereby enabling the design of reliable measurements. The proposed framework suggests multiple new research studies and may serve as a "grand" structural model.
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Why Instructional Explanations Often Do Not Work: A Framework for Understanding the Effectiveness of Instructional Explanations
Article
Full-text available
  • Jan 2008
Although explanations are a common means of instruction, research shows that they often do not contribute to learning. To unravel the factors giving rise to the ineffectiveness of instructional explanations, we propose a framework that brings together empirical work on instructional explanations from a variety of research fields, including classroom instruction, tutoring, cooperative learning, cognitive skill acquisition, learning from texts, computer-supported learning, and multimedia learning. In our framework, we identify the distinctive characteristics of instructional explanations, present general guidelines for designing instructional explanations, and describe factors influencing both the generation and use of instructional explanations. It is argued that future research should uncover in more detail the interrelations between the different aspects of providing and using instructional explanations and their specific effects on learning.
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Entwicklung von Professionswissen und Unterrichtsperformanz im Lehramtsstudium Physik – Analysen zu valider Testwertinterpretation
Article
  • Jul 2019
  • Z PADAGOGIK
Angehende Physiklehrkräfte sollen im Rahmen ihres Studiums fachliches und fachdidaktisches Wissen erwerben, welches die Gestaltung lernförderlichen Unterrichts ermöglicht. Es ist allerdings empirisch nur wenig geklärt, wie sich dieses Wissen im Laufe des Studiums entwickelt und ob es zur Ausbildung von Handlungsfähigkeiten beiträgt. Um derartige Wirkungsaussagen treffen zu können, müssen Instrumente entwickelt werden, die eine valide Testwertinterpretation zulassen. In diesem Beitrag werden auf Basis von im Projekt Profile-P+ entwickelten Instrumenten Validitätsanalysen zur längsschnittlichen Entwicklung des Professionswissens von Physiklehramtsstudierenden im Verlauf des Bachelorstudiums und ihrer Fähigkeiten zur Planung und Reflexion von Physikunterricht sowie zum Erklären von physikalischen Sachverhalten vor und nach dem Praxissemester dargestellt. Neben Wissenstests kamen standardisierte Performanztests zum Einsatz. Die vorliegenden Ergebnisse sprechen dafür, dass die erhobenen Messwerte im Sinne von Wirkungsaussagen interpretiert werden können.
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Towards a framework for effective instructional explanations in science teaching
Article
  • Apr 2019
Instructional explanations have sometimes been described as an ineffective way to teach science, representing a transmissive view of learning. However, science teachers frequently provide instructional explanations, and students also offer them in cooperative learning. Contrary to the transmissive view regarding explanation, studies suggest that instructional explanations might be successful if they are based on an interaction between explainers and explainees, including the diagnosis of understanding and adaptation to the explainee’s needs. The present article has three goals: (1) It will propose a framework for potentially effective instructional explanations, presenting five core ideas of what constitutes effective instructional explanations and two concerning how they should be implemented into science teaching. (2) To justify the framework, the article will review studies on the effectiveness of instructional explanations. It will identify factors that have been researched for their impact on the effectiveness of instructional explanations and discuss them for their applicability to science teaching. (3) This article will connect the research on instructional explanations with the idea of basic dimensions of instructional quality in science. It will discuss the core ideas as particular expressions of the basic dimensions of instructional quality, specifically ‘cognitive activation’ and ‘constructive support’.
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Repositioning Pedagogical Content Knowledge in Teachers’ Knowledge for Teaching Science
Book
  • Jan 2019
This book enhances readers’ understanding of science teachers’ professional knowledge, and illustrates how the Pedagogical Content Knowledge research agenda can make a difference in teachers’ practices and how students learn science. Importantly, it offers an updated international perspective on the evolving nature of Pedagogical Content Knowledge and how it is shaping research and teacher education agendas for science teaching. The first few chapters background and introduce a new model known as the Refined Consensus Model (RCM) of Pedagogical Content Knowledge (PCK) in science education, and clarify and demonstrate its use in research and teacher education and practice. Subsequent chapters show how this new consensus model of PCK in science education is strongly connected with empirical data of varying nature, contains a tailored language to describe the nature of PCK in science education, and can be used as a framework for illuminating past studies and informing the design of future PCK studies in science education. By presenting and discussing the RCM of PCK within a variety of science education contexts, the book makes the model significantly more applicable to teachers’ work.
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From professional knowledge to professional performance: The impact of CK and PCK on teaching quality in explaining situations
Article
  • Apr 2018
In recent years, many studies have researched the impact of teachers' professional knowledge on teaching quality. Those findings are still ambiguous providing unclear evidence for supporting teacher education programs that aim at developing professional knowledge. In this study, we followed a new approach and used a “performance test” to take a closer look at the impact of professional knowledge on teaching quality. We simulated one particular teaching situation in a controlled, standardized setting in which student teachers (N = 109) enrolled in physics teacher training courses at five German universities had to explain given phenomena to high‐school students. These high‐school students were trained to behave in a standardized way and to ask standardized questions. Videos of these situations were analyzed using an established model of explaining physics. The validity, reliability, and objectivity of these performance tests for explaining physics were examined in previous studies. In this article, we report on the analysis and interpretation of the results of our study concerning the impact of physics content knowledge (CK), pedagogical content knowledge (PCK), and two groups of beliefs (specific aspects of (i) self‐efficacy and (ii) teaching and learning) that mediate the effect of CK and PCK on student teachers' explaining performance. Using path analysis, we can show that student teachers' PCK mediates the influence of their CK on explaining performance in that CK only has a positive influence if PCK has also increased as well. Our findings stress the key role of PCK. For one particular teaching situation, we can show the positive influence of student teachers' CK and their PCK they acquired in academic teacher education on their teaching quality.
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Validierung eines Instruments zur Erfassung der professionellen Handlungskompetenz von (angehenden) Physiklehrkräften: Zusammenhangsanalysen zwischen Lehrerkompetenz und Lehrerperformanz: Dissertation
Book
  • Jan 2014
Viele Tests zur Kompetenzdiagnose von Lehrkräften beruhen auf Modellen, die als zentrale Kompetenzfacetten das Professionswissen einer Lehrkraft (fachliches Wissen, fachdidaktisches Wissen, pädagogisches Wissen) sowie Einstellungen und motivationale Orientierungen modellieren. Verfahren zur Kompetenzerfassung sind daher meist schriftliche Fragebögen. Dabei wird angenommen, dass das erfasste Wissen auch eine tatsächlich relevante Voraussetzung für das erfolgreiche Unterrichten ist. Ob diese Annahme zutreffend ist, wird allerdings meist nicht empirisch überprüft. Am Beispiel des Paderborner Instruments zur Erfassung der prof. Handlungskompetenz von (angehenden) Physiklehrkräften wurde daher ein derartiges Validierungsverfahren erprobt. Hierzu wurde jeweils eine zweistündige Unterrichtseinheit von 22 angehenden Physiklehrkräften videografiert, die Unterrichtsqualität mit Hilfe eines entwickelten Ratingsystems beurteilt und Zusammenhangsanalysen zum erfassten Professionswissen vorgenommen. Um die subjektive Sicht der Akteure auf ihren Unterricht berücksichtigen zu können, wurden zusätzlich Stimulated-Recall-Interviews geführt. Es ergab sich, dass das Paderborner Instrument nur eingeschränkt Voraussetzungen für erfolgreiches Unterrichtshandeln erfasst und universitär erworbenes Wissen wenig mit der Qualität des Unterrichts korreliert. Dieses Ergebnis liefert Hinweise auf die Grenzen von Evaluationen des Lehrerbildungssystems, die mit schriftlichen Diagnosemethoden arbeiten.
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Physik erklären – Messung der Erklärensfähigkeit angehender Physiklehrkräfte in einer simulierten Unterrichtssituation
Article
  • Apr 2015
Link: http://link.springer.com/article/10.1007/s40573-015-0029-5 Gut erklären zu können wird als wichtige Eigenschaft von Lehrkräften oft genannt, aber nur selten erforscht. In diesem Beitrag wird zunächst der theoretische Hintergrund von Unterrichtserklärungen herausgearbeitet, um diese von wissenschaftlichen Erklärungen abzugrenzen und spezifisch zu modellieren. Anschließend wird eine Methode vorgestellt, mit der es auf Basis dieses Modells gelingen kann, aus Videos von Erklärungen auf die Ausprägung der Erklärensfähigkeit der Erklärenden zurückzuschließen. Dazu wird eine standardisierte Erhebungsmethode verwendet, die möglichst real eine Erklärenssituation nachstellt: die Experten-Novizen-Dialogmethode. Dabei erklärt eine angehende Physiklehrkraft einer Schülerin ein physikalisches Phänomen. Die Schülerin darauf wurde trainiert, in jeder Erklärenssituation vergleichbare Fragen zu stellen bzw. Prompts zu geben. Die Situationen werden gefilmt und kategorienbasiert ausgewertet. Die Kategorien, aus denen sich das Maß für Erklärensfähigkeit zusammensetzt, werden präsentiert (z. B. Umschreibung von Fachbegriffen in Alltagssprache). Aus dem Auftreten der Kategorien in den Erklärungen wird ein quantitatives Maß entwickelt, das die Ausprägung von Erklärensfähigkeit repräsentieren soll. Dazu wurde eine Expertenbefragung durchgeführt, um die Validität des Testverfahrens überprüfen zu können. Die Ergebnisse zeigen, dass das Maß in der Lage ist, die Expertenentscheidung bei Paarvergleichen über den besseren von zwei Erklärern vorherzusagen (κ= 0,750), es ist zudem ausreichend reliabel (α = 0,772). Auch bei einem zweiten Erhebungszeitpunkt derselben Erklärer mit anderen Themen und Adressaten der Erklärung zeigen sich weitgehend stabile Urteile über den besseren Erklärer (Übereinstimmung des Urteils in zwei Messzeitpunkten: κ = 0,600). _____________ Explaining physics: assessing physics explaining competence with a teaching performance test Explaining is often regarded as an integral part of science teachers’ professional competence. In this paper we present a way to measure explaining competence. As a theoretical framework we use a model on science teaching explanations. We adopt an assessment method for science communication competence that is close to real teaching situations. This method is based on an expert-novice dialogue: A teacher trainee (expert) explains a physics phenomenon to a high-school student (novice) in a controlled test setting which is standardized by topic, duration (10 min) and especially by standardized prompts given by the high-school student (e.g., “Can you give me another example?”). We videotape this dialogue. To measure explaining competence we firstly analyse the videos qualitatively. Categories and indicators for the quality of explaining were derived inductively from the reactions to these prompts, and deductively from the theory of explaining. These categories were used to develop am initial quantitative measure for explaining skills. In a successive process of improving the reliability of the measure and its validity by comparing it with what the experts regard as good explaining, we reduced the number of categories needed to identify the level of explaining skills.
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