Umgang mit Bildern in den Naturwissenschaften – Ein sequenziertes Training der Piktorialen Literalität

Unterrichtswissenschaft - Tập 48 Số 1 - Trang 91-112 - 2020
Jenna Koenen1, Julia Kobbe2, Stefan Rumann2
1TUM School of Education, Didaktik der Chemie, Technische Universität München, München, Deutschland
2Fakultät für Chemie, Didaktik der Chemie, Universität Duisburg-Essen, Essen, Deutschland

Tóm tắt

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Abd-El-Khalick, F., & Lederman, N. G. (2000). Improving science teachers’ conceptions of nature of science: a critical review of the literature. International Journal of Science Education, 22(7), 665–701.

Anderson, L., & Krathwohl, D. E. (2001). A Taxonomy for learning teaching and assessing: A revision of Bloom’s taxonomy of educational objectives. Boston: Addison Wesley. abridged

Austin, P. C. (2011). Optimal caliper widths for propensity-score matching when estimating differences in means and differences in proportions in observational studies. Pharmaceutical Statistics, 10(2), 150–161.

Bloom, B. S. (1965). Taxonomy of educational objectives I: Cognitive domain. New York: Longman Green.

Clark, J. M., & Paivio, A. (1991). Dual coding theory and education. Educational Psychology Review, 3, 149–210.

Cromley, J. G., Perez, T. C., Fitzhugh, S. L., Newcombe, N. S., Wills, T. W., & Tanaka, J. C. (2013). Improving students’ diagram comprehension with classroom instruction. The Journal of Experimental Education, 81(4), 511–537.

Davidowitz, B., & Chittleborough, G. (2009). Linking the macroscopic and sub-microscopic levels: Diagrams. In J. Gilbert & D. F. Treagust (Hrsg.), Multiple representation in chemical education (Bd. 4, S. 169–191). Dordrecht: Springer.

Dickmann, T., Opfermann, M., Dammann, E., Lang, M., & Rumann, S. (2019). What you see is what you learn? The role of visual model comprehension for academic success in chemistry. Chemistry Education Research and Practise. https://doi.org/10.1039/C9RP00016J.

Fisher, K. (2013). Foreword. In D. Treagust & C.-Y. Tsui (Hrsg.), Multiple representations in biological education. Models and modeling in science education. Dordrecht: Springer.

Florian, C., Sandmann, A., & Schmiemann, P. (2014). Modellierung kognitiver Anforderungen schriftlicher Abituraufgaben im Fach Biologie. Zeitschrift für Didaktik der Naturwissenschaften, 20(1), 175–189.

Gilbert, J. (Hrsg.). (2007). Visualisation in science education. Dordrecht: Springer.

Gilbert, J., Boulter, C., & Elmer, R. (2000). Positioning models in science education and in design and technology education. In J. K. Gilbert & C. J. Boulter (Hrsg.), Developing models in science education (S. 3–17). Dordrecht: Kluwer.

Griffard, P. B. (2013). Deconstructing and decoding complex process diagrams in university biology. In D. Treagust & C.-T. Tsui (Hrsg.), Multiple representations in biological education. Models and modeling in science education (S. 165–183). Dordrecht: Springer.

Heller, K., & Perleth, C. (2000). KFT 4–12+R, Kognitiver Fähigkeiten-Test für 4. bis 12. Klassen: Revision-Materialien-Koffer. Weinheim: Beltz.

JKP IBM SPSS (2015a). FUZZY (1.4.7) (Software). Zugriff: 29.06.2019, https://www.ibm.com/developerworks/community/files/app?lang=en#/file/75aa2b53-8db8-469a-ac60-26681cba671a. Zugegriffen: 29.06.2019

JKP IBM SPSS (2015b). PSM (1.5.0) (Software). https://www.ibm.com/developerworks/community/files/app?lang=en#/file/faa521f8-c57a-4e29-acc2-9e0b9d2b0934. Zugegriffen: 29.06.2019.

Kline, P. (1999). The handbook of psychology testing. London: Routledge.

Kohl, P. B., & Finkelstein, N. D. (2006). Effects of representation on students solving physics problems. A fine-grained characterization. Physical Review Physics Education Research, 2(1), 10106.

Lachmeyer, S. (2008). Entwicklung und Überprüfung eines Strukturmodells der Diagrammkompetenz für den Biologieunterricht. Kiel: Universitätsbibliothek.

Lipowsky, F. (2015). Unterricht. In E. Wild & J. Möller (Hrsg.), Pädagogische Psychologie (S. 69–105). Heidelberg, Berlin, New York: Springer.

Mayer, R. (2009). Multimedia learning. Cambridge, New York: Cambridge University Press.

Mayer, R. E. (Hrsg.). (2014). The Cambridge handbook of multimedia learning. New York: Cambridge University Press.

Mevarech, Z. R., & Kramarski, B. (1997). IMPROVE: A multidimensional method for teaching mathematics in heterogeneous classrooms. American Educational Research Journal, 34(2), 365–394.

Nerdel, C. (2017). Grundlagen der Naturwissenschaftsdidaktik – Kompetenzorientiert und aufgabenbasiert für Schule und Hochschule. Wiesbaden: Springer Spektrum.

Niegemann, H. M., Domagk, S., Hessel, S., Hein, A., Hupfer, M., & Zobel, A. (2008). Kompendium multimediales Lernen. Heidelberg, Berlin, New York: Springer.

Opfermann, M., Schmeck, A., & Fischer, H. E. (2017). Multiple representations in physics and science education—Why should we use them? In D. F. Treagust, R. Duit & H. E. Fischer (Hrsg.), Multiple representations in physics education (S. 1–22). Cham: Springer.

Paivio, A. (1986). Mental representations: A dual coding approach. New York: Oxford University Press.

Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in oberservational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41–55.

Roth, W.-M., & Pozzer-Ardenghi, L. (2013). Pictures in biology education. In D. F. Treagust & C. Y. Tsui (Hrsg.), Multiple representations in biological education, models and modeling in science education (Bd. 7, S. 39–53). Heidelberg, Berlin, New York: Springer.

Schneider, W., Schlagmüller, M., & Ennemoser, M. (2007). Lesegeschwindigkeits- und verständnistest für die Klassen 6–12 (LGVT 6–12). Göttingen: Hogrefe.

Schnotz, W. (2005). An integrated model of text and picture comprehension. In R. E. Mayer (Hrsg.), The Cambridge handbook of multimedia learning (S. 49–69). Cambridge: Cambridge University Press.

Schnotz, W., Baadte, C., Müller, A., & Rasch, R. (2010). Creative thinking and problem solving with depictive and descriptive representations. In L. Verschaffel, E. de Corte, T. de Jong & J. Elen (Hrsg.), Use of representations in reasoning and problem solving—analysis and improvement (S. 11–35). London: Routledge.

Ständige Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundesrepublik Deutschland (KMK) (2004). Einheitliche Prüfungsanforderungen in der Abiturprüfung Chemie. Beschluss der Kultusministerkonferenz vom 01.12.1989 i.d.F. 05.02.2004

Ständige Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundesrepublik Deutschland (KMK) (2005a). Bildungsstandards im Fach Biologie für den Mittleren Schulabschluss. Beschluss vom 16.12.2004. München: Luchterhand.

Ständige Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundesrepublik Deutschland (KMK) (2005b). Bildungsstandards im Fach Chemie für den Mittleren Schulabschluss. Beschluss vom 16.12.2004. München: Luchterhand.

Ständige Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundesrepublik Deutschland (KMK) (2015). Bildungsstandards im Fach Mathematik für die Allgemeine Hochschulreife. Beschluss vom 18.10.2012. Köln: Wolters Kluwer.

Treagust, D., & Chittleborough, G. (2001). Chemistry: A matter of understanding representations. Advances in Research on Teaching, 8, 239–267.

Tsui, C.-Y., & Treagust, D. F. (2013). Introduction to multiple representations: their importance in biology and biological education. In D. Treagust & C.-T. Tsui (Hrsg.), Multiple representations in biological education. Models and modeling in science education (S. 3–18). Dordrecht: Springer.

Ullrich, M., Schnotz, W., Horz, H., McElvany, N., Schroeder, S., & Baumert, J. (2012). Kognitionspsychologische Aspekte eines Kompetenzmodells zur Text-Bild-Integration. Psychologische Rundschau, 63, 11–17.

Weidenmann, B. (1994). Lernen mit Bildmedien. Psychologische und didaktische Grundlagen. Weinheim: Beltz.

Wu, H.-K., & Shah, P. (2004). Exploring visuospatial thinking in chemistry learning. Science Education, 88(3), 465–492.

Zumbach, J., & Astleitner, H. (2016). Effektives Lehren an der Hochschule. Stuttgart: Kohlhammer.