On CK, PCK and student dropout in the early phase of math (teacher) education at university

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Zitierfähiger Link (URI): http://hdl.handle.net/10900/83026
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-830266
http://dx.doi.org/10.15496/publikation-24417
Dokumentart: Dissertation
Erscheinungsdatum: 2018-07-12
Sprache: Englisch
Fakultät: 7 Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Fachbereich: Mathematik
Gutachter: Loose, Frank (Prof. Dr.)
Tag der mündl. Prüfung: 2018-07-06
DDC-Klassifikation: 370 - Erziehung, Schul- und Bildungswesen
500 - Naturwissenschaften
510 - Mathematik
Schlagworte: Mathematik , Fachdidaktik , Methode , Psychometrie , Maschinelles Lernen
Freie Schlagwörter:
mathematics
PCK
machine learning
teacher education
Lizenz: http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_mit_pod.php?la=de http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_mit_pod.php?la=en
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Inhaltszusammenfassung:

Die DIssertation beschreibt zentrale Themen der Lehrerbildung im Fach Mathematik. In einer theoretischen Auseinandersetzung, beginnend mit Lee S. Shulmans viel zitierten Artikeln von 1986 und 1987, wird auf mögliche Gliederungen des professionellen Wissens einer Lehrkraft eingegangen. Hierbei wird besonders der Begriff der Fachdidaktik genauer betrachtet, da diese (nach Shulman) als Übergang zwischen der Fachwissenschaft und der Pädagogik eine besondere Relevanz für die Lehrperson hat. Neben der Eingliederung der Fachdidaktik in die Topologie des professionellen Wissens einer Lehrkraft, spielt hierbei auch ihre innere Struktur eine zentrale Rolle. Dieses Thema wurde bereits von internationalen Forschergruppen behandelt, die erreichten Ergebnisse lassen aber Einigkeit und empirische Evidenz oft vermissen. In dieser Arbeit wird eine eigene Gliederung und Sichtweise, zusammen mit empirischen Ergebnissen vorgestellt. Ein weiterer, unbestreitbar relevanter Punkt in der Lehrerbildung ist die mathematisch, fachwissenschaftliche Ausbildung selbst. Es werden Analysen zur Prädiktion des Studienerfolgs im ersten Semester (Analysis 1) vorgestellt. Diese angewandten Prädiktionsmodelle basieren auf jüngeren statistischen Verfahren (aus dem Bereich des maschinellen Lernens) und erlauben, bereits zu Beginn des Studiums, eine Identifikation von Risikogruppen, aufgrund von wenigen, leicht zugänglichen Hintergrundinformationen der Studierenden. Die Ergebnisse erlauben eine differenzierte Betrachtung des Studienerfolgs von Mathematik Lehramtskandidatinnen und -kandidaten, im Vergleich zu ihren Kommilitoninnen und Kommilitonen.

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