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Physical Computing als Mittel der wissenschaftlichen Erkenntnisgewinnung in der Informatik und als fächerverbindende MINT-Arbeitsweise

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Produktnummer: 1830fc6de61c144ee58db728d8765f18c4
Autor: Schulz, Sandra
Themengebiete: Design-Based-Research Informatikdidaktik MINT Physical Computing wissenschaftliche Erkenntnisgewinnung
Veröffentlichungsdatum: 22.10.2019
EAN: 9783832550073
Sprache: Deutsch
Seitenzahl: 275
Produktart: Kartoniert / Broschiert
Verlag: Logos Berlin
Produktinformationen "Physical Computing als Mittel der wissenschaftlichen Erkenntnisgewinnung in der Informatik und als fächerverbindende MINT-Arbeitsweise"
Physical-Computing-Geräte wie Roboter und Mikrocontroller spielen als Lernmedium eine wichtige Rolle. Insbesondere für schulische Kontexte existiert eine große Vielfalt an Geräten, die aus didaktischer Perspektive bereits untersucht wird. Im Rahmen dieser Dissertation wird von einem geräteunabhängigen Physical-Computing-Prozess als Problemlöseprozess ausgegangen, um ein Fundament für nachhaltige und geräteunabhängige Forschung zu schaffen sowie Physical Computing als Unterrichtsgegenstand zu beschreiben. Aufgrund von Merkmalen, wie der Arbeit mit Sensorik und Aktuatorik sowie dem iterativen Testen und Evaluieren, scheint Physical Computing Ähnlichkeiten zu dem naturwissenschaftlichen Experiment aufzuweisen. Dieser Zusammenhang und die potentiellen Auswirkungen auf die Informatikdidaktik werden mittels Design-Based-Research-Ansatz in drei Ausprägungsformen untersucht. Zuerst wird ein Modell des Physical-Computing-Prozesses modelliert und mit der Arbeitsweise des Experimentierens aus der naturwisseschaftlichen Erkenntnisgewinnung verglichen. Dabei werden diverse Gemeinsamkeiten ermittelt, die die Basis zur Untersuchung eines MINT-Problemlöseprozesses schaffen. Anschließend werden Probleme von Schülerinnen und Schülern während des Problemlösens analysiert und in einer Problemtaxonomie zusammengefasst. Darauf basierend wird ein mehrstufiges Feedback-Modell entwickelt und evaluiert, dass Schülerinnen und Schüler beim Problemlösen in Physical-Computing-Aktivitäten unterstützen kann und eine Grundlage für kognitive Tutorensysteme für Physical Computing bildet.

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