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Erarbeitung der Videofälle im VideoWeb: Ergebnisse einer Vorstudie mit EFL Lehramtstudierenden

Erarbeitung der Videofälle im VideoWeb: Ergebnisse einer Vorstudie mit EFL Lehramtstudierenden. Tomas Janik, Eva Minarikova, Miroslav Janik Forschungsinstitut für Schulbildung, Pädagogische Fakultät, Masaryk Universität, Brno (CZ). Gliederung. Einleitung Fallbasiertes Lernen (mit Videos)

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Erarbeitung der Videofälle im VideoWeb: Ergebnisse einer Vorstudie mit EFL Lehramtstudierenden

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Presentation Transcript


  1. Erarbeitung der Videofälle im VideoWeb: Ergebnisse einer Vorstudie mit EFL Lehramtstudierenden Tomas Janik, Eva Minarikova, Miroslav Janik Forschungsinstitut für Schulbildung, Pädagogische Fakultät, Masaryk Universität, Brno (CZ)

  2. Gliederung • Einleitung • Fallbasiertes Lernen (mit Videos) • Unser Ansatz • Videofälle im VideoWeb • Methodisches Vorgehen und Ergebnisse • Fazit und Ausblick

  3. Kontext ZweiForschungsprojekte • Exploring professional vision and its development through video-based analysis (from the perspective of teachers of English as a foreign language) (GA13-21961S) • Producing pedagogical knowledge for improvement: altering teaching situation for the better (GA14-06480S)

  4. Fallbasiertes Lernen • Situiertes Lernen – Erweiterung vom deklarativen und situativen Wissen: Ressource zur Reflexion und Lösung der Probleme in Praxis(Tribelhorn, 2007, S. 47) • In Lehrerbildung seit zwanziger Jahren der 19. Jahrnundert benutzt (McAninch, 1995) • Fallbasiertes Lernen als professionelles Lernen • mit dem Hinweis zur Logik des Lehrerhandelns begründet

  5. Videofälle „Professionelle ... nehmen ihre Aufgaben in einer besonderen, doppelt verankerten Handlungslogik vor: Sie müssen situativ (und intuitiv) in der Lage sein zu individuellem Fallverstehen und können dies in hermeneutischer Haltung auf der Basis universellen Regelwissens, also wissenschaftlicher Theorien.“(Radtke, 2009, S. 2) „Sie applizieren ihr theoretisches, situationsunabhängiges Wissen bei der Interpretation von Situationen, …bei der Formulierung des Angebots von Therapie/Lösungsstrategien in einer "klinisch" zu nennenden Weise.“ (Radtke, 2009, S. 2) • Arbeitan/mitFällen – LernenausFällen – Lernen „für“ den Fall • Video(fall) alsrealitätsnaheRepresentation der Praxis • Videosanschauen≠ von Videoslernen • Komplexität des Videos – Unterstützung der Beobachtungistnotwendig (van den Berg, 2001) – Beobachtungsrahmen

  6. Unser Ansatz: Fälle im VideoWeb

  7. VideoWeb • Realisierung: fakultative Veranstaltung (BA/MA Programm) • Dauer: 1 Semester • Zielgruppe: (künftige) EnglischlehrerInnen • Ziel: Entwicklung der professionellen Wahrnehmung • Bereitstellung eines Beobachtungsrahmens • Methode: Videobasierte online Lernumgebung • Videofälle in thematischen Modulen

  8. Videofall TA (Teilafugabe) – aufSubprozesse der knowledge-basedreasoninggezielt, d.h. Beobachtungsrahmenwirdimpliziteingeführt

  9. Beobachtungsrahmen • Beschreiben • Interpretieren • Erklären • Konsequenzenüberlegen (Prädiktion) • Bewerten • Alternativenvorschlagen (vgl. Sherin, 2007; Seidel et al., 2011; Schwindt, 2008; Davis, 2006; Gonzalez & Carter, 1996; Kerrins & Cushing, 2000; Copeland et al., 1994 u.a.)

  10. Videofall

  11. VideoWeb – Modul

  12. VideoWeb (Winter 2011 – Sommer 2013) 4 online Module – 1 Modul pro 2 Wochen online online online online online online

  13. VideoWeb Innovation (Winter 2013) 4 online Module – 1 Modul pro 2 Wochen+ 2 Präsenzveranstaltungen online Präsenz online online online online Präsenz online

  14. Zwei Arbeitsweisen Gruppe OE (ohne Einführung) Gruppe ME (mitEinführung) Der Beobachtungsrahmenwird (gezieltaufdieeinzelnenSubprozesse der knowledge-basedreasoning) nurIMPLIZIT durch Struktur der Videofälleeingeführt BeobachtungsrahmenwirdEXPLIZITwährend der Präsenzveranstaltungdiskutiertundistdannimplizit in den Videofällenvorhanden 12 Respondenten 13 Respondenten

  15. Methodisches Vorgehen und Ergebnisse

  16. Fragestellung

  17. Methodisches Vorgehen KonkreteFragestellungundDatenerhebungwerdenspäterpräsentiert • Datenanalyse • QualitativeInhaltsanalyse – theoriegeleitetesKategoriensystemfürknowledge-basedreasoning (Cohen Kappa 0,85) • Beschreibung • Interpretation • Erklärung • Prädiktion • Bewertung • Alternativen

  18. Fragestellung

  19. Fragestellung – strukturierte VF • EnthaltendieKommentareHinweiseaufdieSubprozesse der knowledge-basedreasoning, aufdenendieTeilaufgabengezieltsind? • WieunterscheidensichinhaltlichdieKommentarebei den Studierenden in den zweiGruppen (ME x OE)?

  20. Datenerhebung – strukturierter VF Modul: Ziele der Aktivitäten

  21. Datenerhebung – strukturierter VF

  22. Ergebnisse – Strukturierter VF

  23. Ergebnisse – Strukturierter VF

  24. Ergebnisse – Strukturierter VF

  25. Ergebnisse – Strukturierter VF

  26. Ergebnisse – Strukturierter VF

  27. Ergebnisse – Strukturierter VF

  28. Ergebnisse – strukturierter VF • EnthaltendieKommentareHinweiseaufdieSubprozesse der knowledge-basedreasoning, aufdenendieTeilaufgabengezieltsind? • Die Kommentarezu den einzelnenTeilaufgabensindinhaltlichsignifikantunterschiedlich. • Die Kommentarestimmenmit dem Ziel der Teilafugabeüberein.

  29. Ergebnisse – strukturierter VF • WieunterscheidensichinhaltlichdieKommentarebei den Studierendenin den zweiGruppen(ME x OE)? • Teilaufgabe: Beschreibung. KeinUnterschied. • Teilaufgabe: Interpretation. KeinUnterschied. • Teilaufgabe: Prädiktion. UnterschiedimSubprozessBeschreibung– mehrbei OE alsbei ME. • Teilaufgabe: Bewertung. KeinUnterschied. • Teilaufgabe: Alternativen. KeinUnterschied.

  30. Zusammenfassung– strukturierter VF • Die Teilafugabenbeeinflussen den Inhalt der Kommentare. • Bei dem strukturiertenVideofallspieltekeinewichtigeRolle, ob der Beobachtungsrahmenexplizit (ME) oder implizit (OE) eingeführtwurde.

  31. Fragestellung

  32. Fragestellung – unstrukturierte VF • WieunterscheidensichdieKommentarebei den Studierenden in den zweiGruppen? • Die Kommentarenlänge(gesamteZahl der Einheiten der Analyse – Subprozessen) • Die Zahl der einzelnenSubprozessenin den Kommentaren

  33. Datensammlung – unstrukturierte VF UnstrukturierteVideofälleaus allen vierthematischenModulen

  34. Ergebnisse – Unstrukturierte VF

  35. Ergebnisse – unstrukturierte VF • WieunterscheidensichinhaltlichdieKommentarebei den Studierendenin den zweiGruppen? • Die Kommentarenlänge(gesamteZahl der Einheiten der Analyse – Subprozessen) • KeinUnterschiedzwischen den zweiGruppen • Die Zahl der einzelnenSubprozessenin den Kommentaren • KeinUnterschiedzwischen den zweiGruppen

  36. Fragestellung– unstrukturierte VF • WeiterführendeFrage:WieunterscheidensichdieKommentarein den verschiedenenthematischenModulen? • Die Kommentarenlänge • Die Zahl der einzelnenSubprozessenin den Kommentaren

  37. Ergebnisse – unstrukturierte VF • WeiterführendeFrage:WieunterscheidensichdieKommentarein verschiedenenthematischenModulen? • Die Kommentarenlänge • SignifikanteUnterschiede: Aufgabenstellung (M=14,1; SD=1,8); Ziele der Aktivitäten (M=6,9; SD=1) Einheiten der Analyse • Die Zahl der einzelnenSubprozessenin den Kommentaren • SignifikanteUnterschiedein den Subprozessen: • Beschreibung. Aufgabenstellung(M=8,6; SD=1,2), Ziele der Aktivitäten (M=3; SD=0,5) • Prädiktion. Feedback (M=0,7; SD=0,16), Aufgabenstellung (M=0,2; SD=1,3) • Bewertung. Aufgabenstellung (M=1,7; SD=0,34), Ziele der Aktivitäten (M=0,6; SD=0,2)

  38. Zusammenfassung – unstrukturierte VF Es habensichkeineUnterschiedezwischen den Gruppen in Erarbeitung der Videofälleherausgestellt (hinsichtlich der Subprozessedes knowledge-basedreasoning). Es habensichsignifikanteUnterschiedezwischen den unstrukturiertenVideofällen in verschiedenenModulenherausgestellt– vor allemwelcheund „wieviele“ Subprozesse der knowledge-basedreasoningsieerregten.

  39. Fazit und Ausblick

  40. Fazit • Gegen Erwartungen, nur geringe Unterschiede zwischen den Gruppen • Strukturierte Videofälle und ihre Teilaufgaben erregten die „gezielten“ Suprozesse der knowledge-based reasoning • Das Thema (der Modulen) spielt Rolle im Bezug auf: • die Kommentarenlänge • die erregten Subprozesse

  41. Beschränkungen der Studie • Begrenzte Aussagekraft der Studie – ein Modul = ein Video, Einfluss des Themas oder des konkreten Videos? • Geringe Teilnehmerzahl

  42. Ausblick • WelchenEinflusshatdieexpliziteEinführung des Beobachtungsrahmens: • aufdieprofessionelleWahrnehmung der Studierenden? • aufdieEinschätzung der VideoWeb-Veranstaltung von den Studierenden?

  43. Danke für ihre Aufmerksamkeit

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