Strukturanalysen des physikdidaktischen Wissens mithilfe von Machine Learning / vorgelegt von Jannis Zeller ; Gutachter: Prof. Dr. Josef Riese (Erstgutachten), Prof. Dr. Oliver Tepner (Zweitgutachten). Paderborn, 2025
Inhalt
- 1. Einleitung
- 2. Theoretische und Methodische Grundlagen
- 2.1. Professionswissen von (Physik-)Lehrkräften
- 2.2. Fachdidaktisches Wissen
- 2.3. Hierarchische Niveaumodelle auf Basis von Item-Response-Modellen
- 2.4. Machine Learning
- 2.5. Machine-Learning-Rahmenmodelle für naturwissenschaftsdidaktische Forschung
- 2.6. Machine-Learning-basierte Sprachanalyse
- 2.7. Deep-Learning-basierte Sprachanalyse
- 3. Projektstruktur und Forschungsfragen
- 4. Empirisch-kriterienorientierte Analyse des fachdidaktischen Wissens angehender Physiklehrkräfte (Artikel 1)
- Einordnung in das Gesamtprojekt
- 4.1. Einleitung
- 4.2. Theoretischer Hintergrund
- 4.3. Ziele der Analyse
- 4.4. Methoden
- 4.4.1 Testinstrumente und Stichproben
- 4.4.2 Item-Response-Modellierungen
- 4.4.3 Scale-Anchoring-Verfahren
- 4.4.4 Regressionsanalytisches Verfahren auf Basis eines Modells hierarchischer Komplexität des FDW
- 4.5. Ergebnisse
- 4.5.1 Scale-Anchoring-Verfahren: Niveauformulierungen und Vergleich
- 4.5.2 Passung eines Modells hierarchischer Komplexität des FDW zu den Testdaten
- 4.6. Diskussion
- 4.7. Kommentare und Ergänzungen
- 5. Competency Profiles of PCK Using Unsupervised Learning (Artikel 2)
- Einordnung in das Gesamtprojekt
- 5.1. Introduction
- 5.2. Theoretical Background
- 5.2.1 Conceptualization of Pedagogical Content Knowledge
- 5.2.2 Structure and Development of Personal Pedagogical Content Knowledge (pPCK)
- 5.2.3 Unsupervised Learning in the framework of Computational Grounded Theory
- 5.3. Goal and Research Questions
- 5.4. Methods
- 5.4.1 Data Collection and Dataset
- 5.4.2 RQ1: Exploring Possible Competency Profiles with Score-Cluster Analyses
- 5.4.3 RQ2: Refining the Score-Clusters to Competency Profiles via Topic Analysis
- 5.4.4 RQ3: Confirming Competency Profiles by Automatized Prediction
- 5.5. Results
- 5.5.1 RQ1: Score-Clusters in pPCK Data
- 5.5.2 RQ2: Typical Language Use of Participants Belonging to the Score-Clusters
- 5.5.3 RQ3: Prediction of Competency Profiles
- 5.5.4 Summary of the Competency Profiles
- 5.6. Discussion
- 5.6.1 Interpretation of the Competency Profiles
- 5.6.2 Scope of Validity and Open Questions
- 5.6.3 Perspectives and Outlook
- 5.7. Kommentare und Ergänzungen
- 6. Machine-Learning-basiertes automatisiertes Assessment von Kompetenzprofilen des physikdidaktischen Wissens (Artikel 3)
- Einordnung in das Gesamtprojekt
- 6.1. Einleitung
- 6.2. Theoretischer Hintergrund
- 6.2.1 Konzeptualisierung des Fachdidaktischen Wissens
- 6.2.2 Empirische Analyse der inneren Struktur des Fachdidaktischen Wissens
- 6.2.3 Machine-Learning-basierte Analysen im Rahmen der Computational Grounded Theory
- 6.3. Ziele und Forschungsfragen
- 6.4. Methode
- 6.4.1 Testinstrument und Datensatz
- 6.4.2 FF1: Latente Profilanalyse des FDW
- 6.4.3 FF2a: Automatisiertes Scoren des FDW-Testinstruments
- 6.4.4 FF2b: Automatisierte Zuordnung zu Kompetenzprofilen
- 6.5. Ergebnisse
- 6.5.1 FF1: Latente Kompetenzprofile des FDW
- 6.5.2 FF2a: Maschine-Mensch Übereinstimmung des Scoring-LMs
- 6.5.3 FF2b: Maschine-Mensch Übereinstimmung der latenten Kompetenzprofile
- 6.6. Diskussion
- 6.7. Kommentare und Ergänzungen
- 6.7.1 Zusätzliche Daten zu den latenten Kompetenzprofilen
- 6.7.2 Keine direkte Vorhersage von Clustern ohne Scoring
- 6.7.3 Zusätzliche Anmerkungen zum Workflow
- 6.7.4 Zusätzliche Analysen zu den bestehenden Modellen
- 6.7.5 Aufgabenweise Performanzanalysen
- 6.7.6 Embedding Basierte Scoring-Modelle
- 6.7.7 Auswirkung von Vorverarbeitungsschritten und Modellwahl auf die Performanz des Assessment-Systems
- 6.7.8 Finegetunete Scoring-Modelle und ChatGPT als Scorer
- 7. Zusammenfassende Diskussion
- 7.1. Beiträge und Limitationen der einzelnen Artikel
- 7.2. Beitrag des Dissertationsprojekts als Ganzes
- 7.3. Ausblick
- 7.4. Beiträge des Dissertationsprojekts als Übersicht
- Literaturverzeichnis
- Anhang