ALICE
Analyse von Lernen für eine individualisierte Kompetenzentwicklung in Mathematik und Naturwissenschaften

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Das Projekt ALICE soll die theoretischen und methodischen Grundlagen einer individualisierten Kompetenzentwicklung in Mathematik und Naturwissenschaften mittels automatisierter Analyse von beim Lernen mit digitalen Technologien anfallenden Daten schaffen

Projektdaten


ForschungslinienForschungslinie Professionelle Kompetenz von Lehrkräften und pädagogischem Personal, Forschungslinie Fachliches Lernen im vorschulischen und schulischen Bereich
AbteilungenDidaktik der Biologie, Didaktik der Chemie, Didaktik der Mathematik, Didaktik der Physik
FörderungLeibniz-Gemeinschaft (1.4.202131.3.2024)
Laufzeit1.4.202131.3.2024
Statusabgeschlossen
Beteiligte am IPNProf. Dr. Knut Neumann (Projektleitung), Dr. David Bednorz, Berrit Katharina Czinczel, Jaika Hott, Jannik Lossjew, Tobias Wyrwich
Verbundbeteiligte

IPN Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik (Koordination), DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Leibniz-Gemeinschaft, Leibniz-Institut für Wissensmedien, Ruhr-Universität Bochum

Um die Vision eines individualisiertem Unterrichts umzusetzen, der es mit Hilfe digitaler Technologien allen Lernenden ermöglicht, ihre Potentiale auszuschöpfen, müssen zunächst grundlegende theoretische und methodische Fragen geklärt werden. Es bedarf eines theoretischen Rahmens, der individuelle Lernprozesse mit domänenspezifischer Kompetenzentwicklung verknüpft. Digitale Technologien müssen so in den Unterricht integriert werden, dass (ausreichende) Daten zur automatisierten Erfassung von Lernfortschritten generiert werden und es bedarf entsprechender Methoden, diese Daten theoriegeleitet auszuwerten. Dabei darf Unterricht nicht zu einer Aneinanderreihung von Messungen verkommen, sondern muss pädagogisch und fachdidaktisch wertvolle Lernmöglichkeiten bieten, während gleichzeitig die benötigen Daten entstehen.

Mit dem Ziel, diese Herausforderungen zu bewältigen, kooperieren in ALICE das Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik (IPN) das Leibniz-Institut für Wissensmedien (IWM) und das Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation (DIPF) sowie die Ruhr Universität Bochum (RUB) in diesem von der Leibniz-Gemeinschaft geförderten Projekt. Die Partner bringen dabei jeweils ihre spezifische Expertise ein. Das IPN deckt den Bereich des fachlichen Lernens in Mathematik und Naturwissenschaften ab, das IWM die Gestaltung (digitaler) Wissensmedien, die Arbeitsgruppe um Nikol Rummel an der RUB bringt ihre Expertise zur Gestaltung von Instruktion und zur Analyse von Lernprozessen ein und das DIPF ist ausgewiesen im Bereich der technologiebasierten Erfassung von Lernprozessen und Lernergebnissen ein.

In dieser Konstellation werden nun basierend auf aktuellen Forschungserkenntnissen zuerst digitale Unterrichtseinheiten für die Naturwissenschaften sowie die Mathematik entwickelt. Diese Unterrichtseinheiten bilden dann die Grundlage, um zu erforschen, wie Daten aus diesen Einheiten genutzt werden können, um individuelle Lernstände zu erfassen, inwieweit sich hieraus Informationen für die längerfristige Kompetenzentwicklung gewinnen lassen und inwieweit im Falle von Lernschwierigkeiten die Gründe für diese identifiziert werden können.