Forschung und Projekte

Die Forschungsinteressen des Lehrstuhls sind der empirischen, chemiebezogenen Lehr-Lern-Forschung zuzuordnen. Wir sind daran interessiert, wie chemiebezogene Lerngelegenheiten gestaltet werden können, um zu gelingenden Lernprozessen bei Lernenden zu führen, und welche Rolle individuelle Lernvoraussetzungen dabei spielen. So gehen wir beispielsweise der Frage nach, wie chemiebezogene Visualisierungen sinnvoll in Lerngelegenheiten eingebettet werden können und über welche Kompetenzen Lernende verfügen sollten, um von diesen zu profitieren.

Weitere Informationen folgen in Kürze.

Aktuelle Projekte

Räumliche Fähigkeiten in der Chemie – Mehr als nur mentale Rotation?

Räumliche Fähigkeiten in der Chemie – Mehr als nur mentale Rotation?

Ausgangslage & theoretischer Hintergrund

Abbildung 1: Cattell-Horn-Carroll-Modell nach Schneider und McGrew (2012)
Abbildung 1: Cattell-Horn-Carroll-Modell nach Schneider und McGrew (2012)

In der Chemie spielen visuelle Repräsentationen eine Schlüsselrolle beim Verständnis von fachlichen Konzepten (Kozma & Russell, 2007) und beim Lösen von Problem (Rau, Zahn, Misback, Herder, & Burstyn, 2021). Die Darstellung von Daten mithilfe von Diagrammen, Strukturen von Molekülen und Reaktionsmechanismen in 2D und 3D sind nur einige Beispiele, wofür Repräsentationen in der Chemie eingesetzt werden (Harle & Towns, 2011). Dafür sind spezifische Kompetenzen nötig, wie die Fähigkeit Repräsentationen ineinander zu überführen und Verbindungen zwischen ihnen zu erkennen (Kozma & Russell, 2007).

In diesem Zusammenhang spielen räumliche Fähigkeiten ebenfalls eine wichtige Rolle: Sie wirken sich positiv auf den Umgang und das Lernen mit Repräsentationen aus (Carter, LaRussa, & Bodner, 1987; Buckley, Seery, & Canty, 2018). Bei räumlichen Fähigkeiten handelt es sich um eine von 16 Facetten der allgemeinen Intelligenz nach dem Cattell-Horn-Carroll-Modell (Carroll, 1993; Schneider & McGrew, 2012). Sie lassen sich als die Fähigkeit verstehen, abstrakte visuelle Bilder zu erzeugen, mental zu speichern und zu manipulieren (Lohman, 1979). Räumliche Fähigkeiten lassen sich in 11 Faktoren differenzieren (Abb. 1), beispielsweise die mentale Rotation, die räumliche Visualisierung und die räumliche Orientierung (Buckley, Seery, & Canty, 2018).

In den meisten Studien im MINT-Bereich, in denen räumliche Fähigkeiten berücksichtigt werden, wird zumeist ein Faktor räumlicher Fähigkeiten zugrunde gelegt, z. B. die mentale Rotation. Wie verschiedene Faktoren räumlicher Fähigkeiten die Bearbeitung repräsentationsbasierter Chemieaufgaben beeinflussen, ist aktuell jedoch noch wenig untersucht und bedarf weiterer Forschung.

Forschungsfragen & Methodik

  1. Welche Faktoren räumlicher Fähigkeiten spielen beim Lösen repräsentationsbasierter Chemie-
    aufgaben eine Rolle?

Es wird ein Test zur Erfassung räumlicher Fähigkeiten zusammengestellt mit selbst entwickelten und adaptierten (Averbeck, 2021; Taskin, Bernholt, & Parchmann, 2015) Test-Items, die verschiedene Teilbereiche der Chemie abdecken. Die Konstruktvalidität wird mithilfe der Interrater-Reliabilität (Zuordnung der Test-Items durch Fachkolleg:innen) bestimmt. Die Faktoren räumlicher Fähigkeiten werden mit validierte Testinstrumenten nach Ekstrom, French, Harmann und Derman (1976) erhoben, z. B. Hidden Figure Test und Paper Folding Test. Die Daten sollen nach einer Validierung des entwickelten Tests in Form eines Multi-Matrix-Sampling (Childs & Jaciw, 2002) eingesetzt werden. Sie sollen als Quasi-Längsschnitt mit B. Sc. Studierende im Fach Chemie bzw. chemienahen Fächern zu Beginn und am Ende des Bachelorstudiums erhoben werden. Der Zusammenhang zwischen den Faktoren räumlicher Fähigkeiten und spezifischen Repräsentationen und Repräsentationskompetenzen wird durch Korrelations- und Regressionsanalysen geprüft.

  1. Inwiefern beeinflusst eine Förderung spezifischer Faktoren räumlicher Fähigkeiten den Lernerfolg von Chemiestudierenden?

Basierend auf den Ergebnissen der ersten Forschungsfrage soll eine Interventionsstudie gestaltet werden, die gezielt die Faktoren räumlicher Fähigkeiten fördern soll, die als relevant hervorgegangen sind. Dazu wird ein Pre-Post-Design mit Interventionsgruppe(n) und Kontrollgruppe angestrebt, um zu prüfen, ob sich durch diese Förderung der Lernerfolg mit repräsentationsbasierten Chemieaufgaben steigern lässt.

Ertrag des Projekts

Die Ergebnisse des Projekts leisten einen Beitrag zur Untersuchung der Wirkmechanismen von Faktoren räumlicher Fähigkeiten auf den Lernerfolg mit externen Repräsentationen in der Chemie. Dadurch können Möglichkeiten aufgedeckt werden, wie der Lernerfolg von Studierenden durch gezielte Förderung spezifischer Faktoren räumlicher Fähigkeiten verbessert werden kann.

Sebastian Nickel

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Literatur

  • Averbeck, D. (2021). Zum Studienerfolg in der Studieneingangsphase des Chemiestudiums – Der Einfluss kognitiver und affektiv-motivationaler Variablen. Berlin: Logos.
  • Buckley, J., Seery, N., & Canty, D. (2018). A Heuristic Framework of Spatial Ability: a Review and Synthesis of Spatial Factor Literature to Support its Translation into STEM Education. Educational Psychology Review, 30(3), S. 947–972.
  • Carroll, J. B. (1993). Human cognitive abilities – A survey of factor-analytic studies. Cambridge: Cambridge University Press.
  • Carter, C. S., LaRussa, M. A., & Bodner, G. M. (1987). A study of two measures of spatial ability as predictors of success in different levels of general chemistry. Journal of Research in Science Teaching, 24(7), S. 645-657.
  • Childs, R. A., & Jaciw, A. P. (2002). Matrix Sampling of Items in Large-Scale Assessments. Practical Assessment, Research, and Evaluation, 8(Artikel 16).
  • Ekstrom, R. B., French, J. W., Harman, H. H., & Derman, D. (1976). Coverbild für Manual for kit of factor-referenced cognitive tests. Princeton, New Jersey: Education Testing Service.
  • Harle, M., & Towns, M. (2011). A Review of Spatial Ability Literature, Its Connection to Chemistry, and Implications for Instruction. Journal of Chemical Education, 88(3), S. 351-360.
  • Kozma, R., & Russell, J. (2007). Students Becoming Chemists: Developing Representational Competence. In J. K. Gilbdert (Hrsg.), Visualization in Science Education (S. 121-146). Dordrecht: Springer.
  • Lohman, D. F. (1979). Spatial ability: A review and reanalysis of the correlational literature . Stanford (CA): Aptitudes Research Project, School of Education und Stanford University.
  • Rau, M. A., Zahn, M., Misback, E., Herder, T., & Burstyn, J. (2021). Adaptive support for representational competencies during technology-based problem solving in chemistry. Journal of the Learning Sciences, 30(2), S. 163-203.
  • Schneider, J., & McGrew, K. (2012). The Cattell-Horn-Carroll (CHC) Model of Intelligence. In D. P. Flanagan, & E. M. McDonough, Contemporary Intellectual Assessment – Theories, Tests, and Issues (3. Ausg., S. 99-144). New York: Guilford Publications.
  • Taskin, V., Bernholt, S., & Parchmann, I. (2015). An inventory for measuring student teachers’ knowledge of chemical representations: design, validation, and psychometric analysis. Chemistry Education Research and Practice, 16(3), S. 460-477.

Aktivitätsgebundene Erfassung motivationaler Faktoren im Schüler:innenlabor

Aktivitätsgebundene Erfassung motivationaler Faktoren im Schüler:innenlabor 

Schüler:innenlabore sind längst fester Bestandteil der deutschen Bildungslandschaft und gelten mit ihrem positiven Einfluss auf affektive und motivationale Merkmale (Tillmann & Wegner, 2021) der teilnehmenden Schüler:innen als vielversprechender Ansatzpunkt zur Interessenssteigerung von MINT-Fächern, die eher als unbeliebt gelten (Eilks & Hofstein, 2015). 

Interesse ist nach der Person-Gegenstands-Konzeption von Krapp (1992; 1998) definiert als die Beziehung einer Person mit einem Interessensgegenstand (z.B. Objekt, Idee, Tätigkeit). Aus der Interaktion von Person mit Interessensgegenstand kann situatives Interesse resultieren, welches als zeitlich instabiler und situationsabhängiger psychologischer Zustand (State) beschrieben werden kann (Kelava et al., 2020). Durch Internalisierung kann dieser Zustand in das individuelle Interesse überführt werden, welches dann als zeitlich relativ stabiles Persönlichkeitsmerkmal (Trait) (Krapp, 1992; Kelava et al., 2020) angesehen wird. 

Schüler:innenlabore haben oft zum Ziel die Entstehung von situativem Interesse anzuvisieren, da dieses durch Tätigkeiten oder einer Umgebung getriggert werden kann (Su et al., 2019). An dieser Stelle stellt sich eine entscheidende Frage: Ist das vorherrschende Interesse der SuS in einem Schüler:innenlabor tatsächlich situativ oder überwiegt der Anteil an individuellem Interesse? Je nach Ergebnislage würden umfassende Umstrukturierungsmaßnamen in solchen Laborangeboten erforderlich sein. 

Um die Anteile einer Interessensmessung aufzuschlüsseln, die auf die Person (individuelles Interesse) bzw. auf die Situation/Wechselwirkung von Situation mit Person (situatives Interesse) zurückzuführen sind, bieten sich Latent-State-Trait-Analysen an (Kelava et al., 2020). Dies soll zudem mit den bisher wenig erforschten motivationalen Kosten (Rosenzweig et al., 2019) wiederholt werden. 

Diese Überlegungen führen zu den folgenden Forschungsfragen:
 

FF1: Inwiefern verändern sich  

  1. situatives Interesse 
  2. motivationale Kosten 

in Abhängigkeit der Aktivitätsphase im außerschulischen Lernort Schüler:innenlabor?
 

FF2: Zu welchem Anteil  

  1. ist das Interesse  
  2. sind die motivationalen Kosten 

in der jeweiligen Aktivitätsphase dispositional (Trait) bzw. situativ (State) bedingt? 

 

Für die Untersuchung wurde ein Schüler:innenlaborprogramm zum Thema Ozeanversauerung (Zielgruppe Sek I der Realschule) entwickelt, welches sieben Ranking-Situationen beinhaltet, die dem RIASEC+N-Modell von Interessensdimensionen während naturwissenschaftlicher Tätigkeiten (Dierks et al., 2016) entlehnt sind. 

Das Ranking der entsprechenden Aktivitäten erfolgt nach der jeweiligen Aktivitätsdurchführung per Fragebogen am Tablet im Sinne einer quantitativen Fragebogenstudie mit Messwiederholungen. Dabei werden die Konstrukte „situatives Interesse“, „motivationale Kosten“ und „Cognitive Load“ mithilfe von insgesamt 8 Items via Likert-Skala abgefragt. Vor dem Laborprogramm und im Anschluss an die theoretische Einführung erfolgt zudem die Erhebung von individuellem Interesse bezogen auf das Fach Chemie und weiteren individuellen Lernvoraussetzungen (z.B. Selbstkonzept im Fach Chemie) sowie demografischen Daten.  

Nach einer Pilotierungsphase befindet sich die Studienphase I aktuell in den letzten Zügen der Datenerhebung bis eine Stichprobengröße von etwa 350 erreicht ist. 

Die aktivitätsgebundenen Rankings werden nicht nur deskriptiv-statistisch aufgeschlüsselt, sondern auch mithilfe von Extremgruppen-, Korrelations- und Regressionsanalysen, einer ANOVA mit Messwiederholungen und einer Latent-State-Trait-Analyse (inkl. konfirmatorischer Analyse sowie Varianzdekomposition und daraus resultierender Bestimmung von Konsistenz- und Spezifitätskoeffizienten) näher beleuchtet, um neben der Beantwortung der Forschungsfragen auch Implikationen für den Schülerlaborbetrieb zu ziehen sowie weitere Forschungsdesiderate u.a. für Studienphase II (z.B. Interventionsstudie zur binnendifferenzierten Interessenssteigerung) abzuleiten. 

Literatur: 

  •  Dierks, P., Höffler, T.; Blankenburg, J., Peters, H. & Parchmann, I. (2016) Interest in science: a RIASEC-based analysis of students’ interests, International Journal of Science Education, 38:2, 238-258 
  • Eilks, I., & Hofstein, A. (2015). Relevant Chemistry Education – From Theory to Practice (1-10). Rotterdam: Sense Publishers. 
  • Kelava, A., Schermelleh-Engel, K. & Mayer, A. (2020). Latent-State-Trait-Theorie (LST-Theorie). In H. Moosbrugger & A. Kelava (Hrsg.), Testtheorie und Fragebogenkonstruktion (3., vollständig überarbeitete und ergänzte Auflage). Heidelberg: Springer  
  • Krapp, A. (1992). Das Interessenskonstrukt. Bestimmungsmerkmale der Interessenshandlung und des individuellen Interesses aus der Sicht einer Person-Gegenstands-Konzeption. In A. Krapp & M. Prenzel (ed.), Interesse, Lernen, Leistung. Neuere Ansätze einer pädagogisch-psychologischen Interessensforschung, (26, 297-330). Münster: Aschendorff. 
  • Krapp, A. (1998). Entwicklung und Förderung von Interessen im Unterricht. Psychologie in Erziehung und Unterricht, 44(3), 185-201. 
  • Rosenzweig, E. Q., Wigfield, A., & Eccles, J. S. (2019). Expectancy-value theory and its relevance for student motivation and learning.
    In Renninger, K. A., & Hidi, S. E. (Eds.), The Cambridge handbook of motivation and learning. 617–644. Cambridge University Press. 
  • Su R., Stoll G., Rounds J. (2019). The nature of interests: Toward a unifying theory of trait–state interest dynamics. In Nye C. D., Rounds J. (Eds.), Vocational interests: Rethinking their role in understanding workplace behavior and practice. SIOP organizational Frontiers series. New York, NY: Routledge. 
  • Tillmann, J., & Wegner, C. (2021). Weiterentwicklung eines klassischen Schülerlabors – Darstellung des aktuellen Forschungsstandes. Progress in Science Education (PriSE), 4(2) 

 

 

Abgeschlossene Projekte

Förderung internaler Modellrepräsentation in Organischer Chemie durch Augmented Reality

ARCWorum geht es im Projekt?

Im Projekt untersuchen wir die Potentiale von Augmented Reality (AR) gestützten, externen Repräsentationen beim Lernen von organisch-chemischen Fachinhalten. Im Rahmen zweier experimenteller Studien wird die Annahme geprüft, dass Studierende durch die Einbettung von interaktiven, dreidimensionalen Visualisierungen in klassische Text-Bild-basierte Instruktionsmaterialen beim Lernprozess entlastet werden, da das digitale Medium bei der Translation impliziter räumlicher informationen entlastet. Ebenso werden die individuellen Lernvoraussetzungen der teilnehmenden Studierenden berücksichtigt, da von einer moderierenden Rolle der generellen räumlichen Fähigkeiten ausgegangen wird. Zur Durchführung der Studien wurde die Lernanwendung ARC (Augmented Reality Chemistry) entwickelt, die künftig Studierenden und auch Schülerinnen und Schülern zur Verfügung gestellt werden soll.

Projektbeteiligte:

Sebastian Keller (Uni Duisburg-Essen)

Prof. Dr. Stefan Rumann (Uni Duisburg-Essen)

Projektbezogene Publikationen:

  • Keller, S., Rumann, S., & Habig, S. (2021). Cognitive Load Implications for Augmented Reality Supported Chemistry Learning. Information, 12(3), 96.
  • Habig, S. (2020). Who can benefit from augmented reality in chemistry? Sex differences in solving stereochemistry problems using augmented reality. British Journal of Educational Technology, 51(3), 629-644.

DFG

Projektnummer 415026237

Sicherheit im Chemielabor 360° (SiL:360)

Informationen zum Projekt SiL:360 folgen in Kürze.

Auswirkungen des Klimawandels auf Ozeane und Atmosphäre im Schülerlabor untersuchen (KOAla)

Der Ozean im Reagenzglas:
Das Akronym KOALa steht für „Auswirkungen des Klimawandels auf Ozean und Atmosphäre im Labor untersuchen“ und macht sich die Problematik rund um die Versauerung der Ozeane zur Leitthematik. Darüber hinaus gewinnen Schüler:innen im Rahmen des Programms einen Einblick in typische Tätigkeiten von Labor-assoziierten Berufsfeldern.

Weil Grün zu Gelb wird, ist vom Korallenriff nicht mehr viel übrig: Der Labortag beginnt mit der Klärung, was hinter dieser Rätselfrage steckt. Angelehnt an das Spielprinzip von Black Stories sollen die SuS durch experimentelle Bearbeitung der Laborstationen in Kleingruppen sowie einem vorgeschalteten Säure-Base-Crashkurs die relevanten Informationen zur Problemlösung zusammentragen. Die Stationenarbeit thematisiert dabei Ursachen, Folgen und chemische Basics zum Leitthema Ozeanversauerung. Unterstützt werden die Schüler:innen dabei vom fachkundigen Laborpersonal sowie von einem digitalen Laborjournal am Tablet, welches neben den Versuchsanleitungen auch interaktive, H5P-basierte Lernelemente und kurze Videos bereitstellt.

Problem identifiziert – und wie löst man dieses nun?

Im zweiten Teil des Labortages modellieren die Schüler:innen als Ocean Designer die „perfekten“ Bedingungen für einen Ozean, in dem sich möglichst wenig Kohlenstoffdioxid lösen soll, um die daraus resultierende Versauerungsproblematik einzuschränken. Die dafür benötigten Hintergrundinformationen (chemisch-physikalische Einflüsse z.B. durch Druck oder Temperatur auf die Löslichkeit von Kohlenstoffdioxid im Wasser) werden ebenfalls an verschiedenen Stationen praktisch erarbeitet.

Im Plenum wird das so entwickelte Ocean Design besprochen und insbesondere hinsichtlich der Umsetzung und dahinter verborgener Problematik kritisch evaluiert. Schließlich stellt sich die entscheidende Frage was man als Einzelperson für Optionen hat, um der Versauerungsproblematik entgegenzusteuern. Ein Brainstorming soll „food for thought“ für die Heimreise mitgeben und für einen verantwortungsvollen Umgang mit Ressourcen im Alltag sensibilisieren.

Das Projekt wurde im Zeitraum vom 1.1.22 – 31.12.22 im Rahmen des Aktionsprogramms „Aufholen nach Corona für Kinder und Jugendliche“ vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.