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Neuerscheinungen 2016

Stand: 2020-02-01
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Andreas Zendler

Versuchspläne für die Unterrichtsforschung mit Anwendungsbeispielen


Unterrichtsmethoden für den Informatikunterricht
9. Aufl. 2016. 176 S. 210 mm
Verlag/Jahr: EPUBLI 2016
ISBN: 3-7418-1378-8 (3741813788)
Neue ISBN: 978-3-7418-1378-8 (9783741813788)

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Das Buch behandelt fünf wesentliche Typen von Versuchsplänen, die besonders dann indiziert sind, wenn die durch Unterricht bewirkten Änderungen von Schülereigenschaften untersucht werden sollen.
Unterrichtsforschung auf der Grundlage des experimentellen Paradigmas als Teildiszip-lin der empirischen Unterrichtsforschung stellt besondere Anforderungen an die Ver-suchsplanung. Neben der Forderung, dass in der Versuchsplanung mehrere Faktoren (z.B. Unterrichtsmethoden, Klassenstufen, Geschlecht) und auch der Klassenkontext zu berücksichtigen sind, wird die Verwendung von Versuchsplänen mit Messwiederholung(en) empfohlen. Der vorliegende Band 1 der Reihe Empirische Didaktik / Fachmethodik behandelt fünf wesentliche Typen von Versuchsplänen (RB-p, CR-p, CRF-pžq, SPF-p-q, SPF-pžr-q), die besonders dann indiziert sind, wenn die durch Unterricht bewirkten Änderungen von Schülereigenschaften (z.B. Lernzuwachs über die Zeit, Behaltensleistungen) untersucht werden sollen. Die Versuchspläne werden exemplifiziert durch experimentelle Untersuchungen, die Antworten geben auf Fragen, wie Unterrichtsmethoden den Lernvorgang unterstützen.
Zendler, Andreas
Prof. Dr. 1978-1983 Studium der Psychologie in Regensburg. 1983-1988 Studium der Informatik in München. 1988 Promotion in Experimentalpsychologie (Dr. phil.). 1997 Promotion in Praktische Informatik (Dr. rer. nat.). 2000 Habilitation in Praktische Informatik (Dr. rer. nat. habil.). Von 1983-1987 Wissenschaftlicher Assistent. Von 1988-2004 Berater für Software Engineering. Ab 2005 Professor für Informatik und ihre Didaktik an der Pädagogischen Hochschule Ludwigsburg. Forschungs-schwerpunkte: Empirische Informatikdidaktik, Experimentelle Versuchsplanung in der pädagogisch-psychologischen Forschung, Large Scale Software Engineering, Data Science.