Antinomien der Naturwissenschaft – Chance zum produktiven und reflektierten Meinungsbildungsprozess im naturwissenschaftlichen Unterricht .

Arndt, Laura; Billion-Kramer, Tim; Wilhelm, Markus; Rehm, Markus

doi:10.1002/ckon.201900020

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“…Ein angemessenes Wissenschaftsverständnis wird als Teil der Allgemeinbildung innerhalb von Naturwissenschaft und Technik geprägter Gesellschaftsformen und als wichtige Voraussetzung gesellschaftlicher Teilhabe verstanden (Menthe et al 2013;Arndt et al 2019). Am entsprechenden bildungswissenschaftlichen Diskurs beteiligen sich die Allgemeine Didaktik (z.…”

Section: Introductionunclassified

Prospective Teachers’ Professional Knowledge About Nature of Science (NOS)—Development and Validation of a Vignette Test (EKoL-NOS)

Billion-Kramer

Lohse-Bossenz

Dörfler

et al. 2020

ZfDN

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Zusammenfassung Unter der Bezeichnung Nature of Science (NOS) werden in der Naturwissenschaftsdidaktik Grundlagen der Erkenntnisgewinnung sowie Eigenschaften naturwissenschaftlichen Wissens diskutiert. Zentrales fachdidaktisches Anliegen ist, Lernende mit Erkenntnisprozessen naturwissenschaftlicher Disziplinen vertraut zu machen, diese aber auch kritisch zu hinterfragen. Im Fokus des Beitrags stehen die Ausprägungen des Professionswissen von Lehrkräften zum Bereich NOS und dessen situierte Erfassung. Bisher fehlen quantitativ messende Instrumente, die Professionswissen von Lehrkräften zu Nature of Science in Unterrichtskontexten und somit in einem möglichst realitätsnahen Bezugsrahmen erheben. Der Vignettentest EKoL-NOS soll einen Beitrag zur Bearbeitung dieser Lücke leisten. Im Test werden den Lehrkräften kurze authentische Beschreibungen von Unterrichtssituationen mit verschiedenen Handlungsalternativen präsentiert. Die Lehrkräfte bewerten die situationsspezifische Angemessenheit der Handlungsalternativen. Der vorliegende Beitrag beschreibt die theoriegestützte Entwicklung, die Dimensionalitätsprüfung auf Basis dreier zentraler Nature of Science-Facetten in Form von Strukturgleichungsmodellen sowie eine empirische Validierung anhand demographischer Daten, diskriminanter und konvergierender Konstrukte. Mit einer Stichprobe von N = 289 angehenden Lehrkräften im Vorbereitungsdienst weist sowohl ein dreidimensionales Modell (je Nature of Science-Facette ein Faktor), als auch ein eindimensionales Modell eine sehr gute Anpassungsgüte auf. Ein Vergleich zwischen beiden Modellen zeigt keinen signifikanten Unterschied. Demographische Variablen (z. B. die kognitive Leistungsfähigkeit) lassen sich weitgehend erwartungskonform in Strukturgleichungsmodellen spezifizieren. Mit einer zweiten Stichprobe von N = 137 wird ein Strukturgleichungsmodell mit einem diskriminanten und konvergierenden Konstrukt spezifiziert.

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Section: Introductionunclassified