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Arbeitskreis Lehr-Lern-Labore/Fruehjahrstagung 2023: Unterschied zwischen den Versionen

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Arbeitskreis Lehr-Lern-Labore/Fruehjahrstagung 2023 (Quelltext anzeigen)

Version vom 4. März 2023, 08:41 Uhr

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|9.00 bis 10.00 Uhr
|9.00 bis 10.00 Uhr
|Vortrag mit Diskussion:  Zur besonderen Förderung fachdidaktischen Wissens und der Fähigkeit zur Unterrichtsreflexion bezüglich Muster und Strukturen als Thema der LLL-Arbeit (Heike Hagelgans)
|Vortrag mit Diskussion:  Zur besonderen Förderung fachdidaktischen Wissens und der Fähigkeit zur Unterrichtsreflexion bezüglich Muster und Strukturen als Thema der LLL-Arbeit (Heike Hagelgans & Jaqueline Simon)
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|10.00 bis 10.30 Uhr
|10.00 bis 10.30 Uhr
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|Kurzvorträge, Runde 2
|Kurzvorträge, Runde 2


• Lehren und Forschen im Schülerlabor - Professionalisierung von Mathematiklehramtsstudierenden im Lehr-Lern-Labor durch Lernprozessbegleitung mithilfe eines ePortfolios (Sarah-Marie Grabeck & Katrin Rolka)
• Entdeckendes Lernen mit Zahlenmauern: Von der bekannten Zahlenmauer zu neuen Mustern (Karin Richter & Maria Kötters)


• Künstliche Intelligenz: Anwendungen aus Medizin und Industrie übertragen in die Mathematikdidaktik, KI für Lernumgebungen nutzbar machen (Tim Lutz)
• Künstliche Intelligenz: Anwendungen aus Medizin und Industrie übertragen in die Mathematikdidaktik, KI für Lernumgebungen nutzbar machen (Tim Lutz)
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|13.00 bis 14.15 Uhr
|13.00 bis 14.15 Uhr
|Workshoprunde 2
|Workshoprunde 2
• Entdeckendes Lernen mit Zahlenmauern: Von der bekannten Zahlenmauer zu neuen Mustern (Karin Richter & Maria Kötters)


• Mathematik in MINT – unterschätzt!? Förderung und Beispiele aus dem Würzburger Mathematik-Labor (Janina Just, Nina Unshelm & Christian Heinz)
• Mathematik in MINT – unterschätzt!? Förderung und Beispiele aus dem Würzburger Mathematik-Labor (Janina Just, Nina Unshelm & Christian Heinz)
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==== Vortrag mit Diskussion:  Zur besonderen Förderung fachdidaktischen Wissens und der Fähigkeit zur Unterrichtsreflexion bezüglich Muster und Strukturen als Thema der LLL-Arbeit ====  
==== Vortrag mit Diskussion:  Zur besonderen Förderung fachdidaktischen Wissens und der Fähigkeit zur Unterrichtsreflexion bezüglich Muster und Strukturen als Thema der LLL-Arbeit ====  


Heike Hagelgans
Heike Hagelgans & Jaqueline Simon


Zur besonderen Förderung fachdidaktischen Wissens und der Fähigkeit zur Unterrichtsreflexion bezüglich Muster und Strukturen als Thema der LLL-Arbeit   
Zur besonderen Förderung fachdidaktischen Wissens und der Fähigkeit zur Unterrichtsreflexion bezüglich Muster und Strukturen als Thema der LLL-Arbeit   
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Das Lehr-Lern-Labor ZahlenRaum der Universität Paderborn bietet in verschiedenen Seminaren Studierenden die Möglichkeit, Praxiserfahrungen zu sammeln und diese mit ihrem theoretischen Wissen zu verknüpfen und zu reflektieren. Im Seminar Zahlenstark haben Studierende der sonderpädagogischen Förderung die Möglichkeit, zu zweit ein Kind mit Schwierigkeiten in arithmetischen Basiskompetenzen über ein Semester (ca. 9-10 Sitzungen) zu fördern. Entsprechend werden die Studierenden vor die Anforderungen gestellt, eine Förderung zu priorisieren, zu planen, durchzuführen und zu evaluieren.
Das Lehr-Lern-Labor ZahlenRaum der Universität Paderborn bietet in verschiedenen Seminaren Studierenden die Möglichkeit, Praxiserfahrungen zu sammeln und diese mit ihrem theoretischen Wissen zu verknüpfen und zu reflektieren. Im Seminar Zahlenstark haben Studierende der sonderpädagogischen Förderung die Möglichkeit, zu zweit ein Kind mit Schwierigkeiten in arithmetischen Basiskompetenzen über ein Semester (ca. 9-10 Sitzungen) zu fördern. Entsprechend werden die Studierenden vor die Anforderungen gestellt, eine Förderung zu priorisieren, zu planen, durchzuführen und zu evaluieren.
Das Forschungsprojekt fokussiert die Professionalität der Studierenden in der Umsetzung der Förderung. Dafür werden die Studierenden zu zweit unmittelbar nach einer Fördersitzung über die gehaltene Fördersitzung interviewt. Sie werden dazu aufgefordert, über eine von ihnen als entscheidend für den Lernprozess des Kindes empfundene Situation zu berichten. Zunächst interessiert, welche Situationen die Studierenden als entscheidend empfinden und welche Orientierungen die Handlungen der Studierenden leiten. In einem weiteren Schritt soll gezielt das fachdidaktische Verständnis der Studierenden in den Blick genommen werden.
Das Forschungsprojekt fokussiert die Professionalität der Studierenden in der Umsetzung der Förderung. Dafür werden die Studierenden zu zweit unmittelbar nach einer Fördersitzung über die gehaltene Fördersitzung interviewt. Sie werden dazu aufgefordert, über eine von ihnen als entscheidend für den Lernprozess des Kindes empfundene Situation zu berichten. Zunächst interessiert, welche Situationen die Studierenden als entscheidend empfinden und welche Orientierungen die Handlungen der Studierenden leiten. In einem weiteren Schritt soll gezielt das fachdidaktische Verständnis der Studierenden in den Blick genommen werden.
==== Lehren und Forschen im Schülerlabor - Professionalisierung von Mathematiklehramtsstudierenden im Lehr-Lern-Labor durch Lernprozessbegleitung mit ePortfolios ====
Sarah-Marie Grabeck (Ruhr-Universität Bochum) & Katrin Rolka (Ruhr-Universität Bochum)
Lehr-Lern-Labore können einen wichtigen Beitrag zur Professionalisierung angehender Lehrkräfte leisten. Durch die starke Verzahnung von Theorie und Praxis können Lehramtsstudierende sowohl unterrichtspraktische Erfahrungen sammeln als auch eigene Forschungsprojekte umsetzen. Vor diesem Hintergrund führten Mathematikstudierende im Seminar „Lehren und Forschen im Schülerlabor“ eigene Lehr- und Forschungsprojekte zu bereits bestehenden Projekttagen in einem Schülerlabor durch. Die Lehr- und Forschungsprojekte wurden mithilfe von ePortfolios dokumentiert, um eine Begleitung der studentischen Lernprozesse zu ermöglichen. Es wurde untersucht, welche Professionalisierungsprozesse in den ePortfolios erkennbar sind. Weiterhin wurden Vor- und Nachteile der Arbeit mit ePortfolios herausgearbeitet. Die Auswertung der ePortfolios erfolgte durch eine qualitative Inhaltsanalyse. Im Vortrag werden Einblicke in die Professionalisierungsprozesse der Studierenden gegeben.


==== Künstliche Intelligenz: Anwendungen aus Medizin und Industrie übertragen in die Mathematikdidaktik, KI für Lernumgebungen nutzbar machen ====
==== Künstliche Intelligenz: Anwendungen aus Medizin und Industrie übertragen in die Mathematikdidaktik, KI für Lernumgebungen nutzbar machen ====
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