Forschung und Projekte

Aktivitätsgebundene Erfassung motivationaler Faktoren im Schülerlabor  Schülerlabore sind längst fester Bestandteil der deutschen Bildungslandschaft und gelten mit ihrem positiven Einfluss auf affektive und motivationale Merkmale (Tillmann & Wegner, 2021) der teilnehmenden Schülerinnen und Schüler 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. 

Schülerlabore 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 Schülerlabor 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 Schülerlabor?
 

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 Schülerlaborprogramm 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) 

CO2ral – Eine Web-Anwendung zur chemischen Modellierung mariner Carbonatsystem

(Drittmittelfinanzierte Einzelförderung)

Project leader: Sebastian Habig
Term: 1. Juni 2025 – 31. März 2030
Funding source: andere Förderorganisation

Abstract

Das Projekt CO₂RAL zielt auf die Entwicklung einer interaktiven, webbasierten Open-Source-Anwendung zur Modellierung mariner Carbonatsysteme. Aufbauend auf dem Python-Paket PyCO2SYS ermöglicht die Anwendung die Berechnung chemischer Gleichgewichte in Meeres- und Süßwassersystemen in Echtzeit. Lehrkräfte und Lernende können Parameter wie CO₂-Partialdruck, pH-Wert oder Alkalinität variieren und deren Einfluss auf das chemische Gleichgewicht und die Carbonatsättigung analysieren. Ziel ist die Förderung von Modellierungs-, System- und Problemlösekompetenzen im Chemieunterricht im Sinne einer Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE). In einer anschließenden Implementations- und Evaluationsphase werden didaktische Lernszenarien entwickelt, erprobt und frei zugänglich bereitgestellt.

⛶

Worum 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.

Projektnummer 415026237

Im Labor gibt es eine Vielzahl von Regeln und Aspekten, die man kennen und beachten sollte. Auch die Liste der Geräte und Apparaturen, die einem im Labor begegnen, ist lang. SiL:360 soll einen ersten Einblick in eine sichere Laborpraxis geben und den Start in die Laborarbeit vereinfachen. Daher richtet sich der Kurs vor allem an Studieeinsteiger:innen in einem chemiebezogenen Fach – er ist aber auch für Lehrkräfte, Schüler:innen und andere Interessierte zugänglich. Der Kurs ist in die folgenden acht Kapitel gegliedert: 

• Sicherheitseinrichtungen im Chemielabor 

• Gerätekunde 

• Grundlegende Versuchsaufbauten 

• Das GH-System 

• Erstellen von Gefährdungsbeurteilungen mit Hilfe von DEGINTU 

• Experimente für den Chemieunterricht an Schulen und Substitutionsversuche 

• Entsorgung 

• Erste Hilfe und Brandbekämpfung 

Im Kurs finden Sie neben schriftlichen Informationen auch interaktive Inhalte und 360°-Umgebungen, die mit wichtigen und interessanten Informationen und Videos gestaltet sind. Die Inhalte des OPEN vhb-Kurses und die 360°-Lernumgebungen ergänzen sich und sind beide erforderlich, um interaktive Aufgaben zu lösen. 

⛶

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 Schülerinnen und Schüler 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 Schülerinnen und Schüler 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 Schülerinnen und Schüler 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.

Repräsentationen sind im Fach Chemie unverzichtbar, stellen Lernende jedoch zugleich vor Herausforderungen. Ein erfolgreicher Umgang mit ihnen erfordert Repräsentationskompetenzen, fachliches Wissen sowie räumliche Fähigkeiten. Die Struktur und die wechselseitigen Beziehungen dieser drei Faktoren sind bislang jedoch nicht hinreichend untersucht. 

Im Rahmen des vorliegenden Projekts wurde zunächst das Chemical Representation Inventory: Translation, Interpretation, Construction (CRI:TIC) entwickelt und anhand einer Stichprobe von N = 185 Studierenden aus einem Chemievorkurs evaluiert. In einer Folgestudie wurden das überarbeitete CRI:TIC sowie Instrumente zur Erfassung des deklarativen Fachwissens und verschiedener räumlicher Faktoren erneut in Chemievorkursen eingesetzt (N = 494). Zur vertieften Analyse der Zusammenhänge zwischen den drei Konstrukten wurden die quantitativen Daten durch qualitative Erhebungen mit N = 25 Teilnehmenden ergänzt. 

Die Ergebnisse zeigen unter anderem, dass mentale Rotations- und Manipulationsfähigkeiten neben dem deklarativen Fachwissen eine zentrale Rolle bei der erfolgreichen Bearbeitung repräsentationsbasierter Chemieaufgaben einnehmen. Für eine Optimierung von Lehr-Lern-Prozessen mit chemischen Repräsentationen sollten daher Repräsentationskompetenzen sowie relevante räumliche Faktoren gezielt und systematisch – ergänzend zum (deklarativen) Fachwissen – gefördert und entwickelt werden. 

Für einen vertieften Einblick in das Projekt: 

Nickel, S. (2026). Repräsentationskompetenzen im Fach Chemie. Eine empirische Untersuchung zur Dimensionalität des Konstrukts und zu dessen Zusammenhang mit Fachwissen und räumlichen Fähigkeiten. Logos Verlag. https://doi.org/10.30819/6074 

Nickel, S., Brockmüller, S., Boone, W. J., & Habig, S. (2025). Measuring representational competence – analyses of dimensionality and the relationship to general content knowledge. International Journal of Science Education, 1-25. https://doi.org/10.1080/09500693.2025.2515621