
Fostering Knowledge Facets of the TPACK Framework
To prepare pre-service teachers for the multiple requirements of their future math teaching within the digital age, they need to develop all facets of knowledge mentioned in the Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) framework to enhance their digital competences. Research has shown that teachers learn to use technology by designing educational technologies for authentic use while activating and extending their knowledge regarding the interplay of technology, pedagogy, and content. In this study, 58 pre-service primary and secondary teachers from three German universities created and evaluated their own digital mathematical escape games (DIMEG) within a seminar. Since it has scarcely been researched how the design process of DIMEG addresses pre-service teachers’ technological, pedagogical and content knowledge, this study aims to investigate their subjectively reported learnings and challenges. For this, an online-based questionnaire with four open-ended items on their learnings and five open-ended items on the encountered challenges during the design process allowed them to reflect on their knowledge and skill development. All 471 answers were categorized by applying qualitative content analysis. Results indicate most learnings in the pre-service teachers’ pedagogical content knowledge (PCK), technological knowledge (TK), and technological pedagogical content knowledge (TPCK).
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Kausale Inferenz, Maschinelles Lernen und Reproduzierbare Forschung
Das Projekt KMR strebt an, moderne empirische Verfahren der kausalen Inferenz, des maschinellen Lernens und der reproduzierbaren Forschung in große verpflichtende Lehrveranstaltungen der Ökonometrie in wirtschaftswissenschaftlichen Studiengängen zu tragen, hier zunächst konkret die Einführung in die Ökonometrie (Wintersemester, 6 ECTS) an der Universität Duisburg-Essen (UDE). Umfangreiche open source-Materialien machen die Projektergebnisse anderen Studierenden und Lehrenden zugänglich. Der Arbeitsplan des Projektes gliedert sich in die vier Arbeitspakete Identifikationsstrategien (AP1), Maschinelles Lernen (AP2), Implementierung empirischer Forschung (AP3) und einem open-source-Kompendium (AP4). AP1 macht moderne kausale empirische Strategien wie difference-in-differences oder regression discontinuity zugänglich für Bachelorstudierende. AP1 adressiert erfolgreiche prädiktive Verfahren wie decision und regression trees und random forests. AP3 widmet sich der Vermittlung von Kompetenzen zur reproduzierbaren Forschung. Hierzu gehören die Integration von Text und statistischer Analyse ("RMarkdown"), interaktive Präsentation ("Shiny"), Versionskontrolle ("Github") oder die Erstellung von Paketen. AP4 erstellt ein open source-Online Kompendiums (AP4), das die Inhalte des Moduls frei zugänglich veranstaltungsbegleitend, aber auch zum Selbststudium bereitstellt.
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Evaluation der Lehrangebote
In Massnahme 5 werden die im Projekt VR-Hybrid (https://transferkiosk.net/p/101442) durchgeführten durch Virtual Reality gestützten Lehrangebote durch qualitative und quantitative Forschungsmethoden angemessen evaluiert und Optimierungspotenziale für die VR-Lösungen erarbeitet. Zielgruppe sind Studierende im Fach Erziehungswissenschaften. Die Ergebnisse der Evaluationen werden veröffentlicht (siehe Maßnahme 1: https://transferkiosk.net/p/101442/act/100698).
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Kollaboratives Arbeiten in Lehre und Studium – Beiträge des Verbundprojektes Co3Learn beim Hochschulforum Digitalisierung
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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