Skip to main content
SpringerLink
Log in

Modelle und das Modellieren in den Naturwissenschaften

  • Chapter
  • First Online:
Theorien in der naturwissenschaftsdidaktischen Forschung

Zusammenfassung

Modelle sind die zentralen Arbeits- und Hilfsmittel in den Naturwissenschaften. Einerseits werden sie als Medien für die Kommunikation bereits bekannter Fakten eingesetzt, andererseits werden sie als Werkzeuge für die Gewinnung neuer Erkenntnisse genutzt, wofür im Beitrag eine epistemologische, an der Funktion vonModellen und ihrer Einsatzweise zum Erkenntnisgewinn ausgerichtete Perspektive entwickelt wird. DieModellierung wird dabei als zyklischer Prozess aufgefasst, dessen Bewältigung Modellkompetenz erfordert. Das Modell der Modellkompetenz bietet eine Strukturierung in Teilkompetenzen und Niveaustufen, die als Grundlage für Forschung einerseits, für Diagnose und Förderung andererseits dienen kann.

Aus Gründen der besseren Lesbarkeit wird im Text verallgemeinernd das generische Maskulinum verwendet. Diese Formulierungen umfassen gleichermaßen weibliche und männliche Personen; alle sind damit gleichberechtigt angesprochen.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Log in via an institution
Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 29.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as EPUB and PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD 39.99
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Literatur

  • Agassi, J. (1995). Why there is no theory of models? In W. Herfel, W. Krajewski, I. Niiniluoto & R. Wójcicki (Hrsg.), Theories and models in scientific processes. Proceedings of AFOS ’94 workshop, August 15–26, Madralin and IUHPS ’94 conference, Warszawa, 27–29. August. (S. 17–26). Amsterdam, Atlanta: Rodopi.

    Google Scholar 

  • Bailer-Jones, D. (2003). When scientific models represent. International Studies in the Philosophy of Science, 17(1), 59–74.

    Article  Google Scholar 

  • Black, M. (1962). Models and metaphors. Studies in language and philosophy. Ithaca, New York: Cornell University Press.

    Google Scholar 

  • Blum, W., & Leiss, D. (2007). How do students’ and teachers deal with modelling problems? In C. Haines & al (Hrsg.), Mathematical modelling: education, engineering and economics (S. 222–231). Chichester: Horwood.

    Chapter  Google Scholar 

  • Boulter, C. J., & Buckley, B. C. (2000). Constructing a typology of models for science education. In J. K. Gilbert & C. J. Boulter (Hrsg.), Developing models in science education (S. 41–57). Dodrecht: Kluwer Academic Publishers.

    Chapter  Google Scholar 

  • Buckley, B. C., & Boulter, C. J. (2000). Investigating the role of representations and expressed models in building mental models. In J. K. Gilbert & C. J. Boulter (Hrsg.), Developing models in science education (S. 119–135). Dodrecht: Kluwer Academic Publishers.

    Chapter  Google Scholar 

  • Clement, J. (1989). Learning via model construction and criticism. In J. Glover, C. Reynolds & R. Royce (Hrsg.), Handbook of creativity (S. 341–381). Berlin: Springer.

    Chapter  Google Scholar 

  • Clement, J. (2009). Creative model construction in scientists and students. Dordrecht: Springer.

    Google Scholar 

  • Crawford, B., & Cullin, M. (2005). Dynamic assessments of preservice teachers’ knowledge of models and modelling. In K. Boersma, M. Goedhart, O. de Jong & H. Eijkelhof (Hrsg.), Research and the quality of science education (S. 309–323). Dordrecht: Springer.

    Chapter  Google Scholar 

  • Dobzhansky, T. (1973). Nothing in biology makes sense except in the light of evolution. American Biology Teacher, 35(3), 125–129.

    Article  Google Scholar 

  • Fleige, J., Seegers, A., Upmeier zu Belzen, A., & Krüger, D. (2012). Förderung von Modellkompetenz im Biologieunterricht. Der mathematische und naturwissenschaftliche Unterricht, 65, 19–28.

    Google Scholar 

  • Giere, R. (2010). An agent-based conception of models and scientific representation. Synthese, 172(2), 269–281. https://doi.org/10.1007/s11229-009-9506-z.

    Article  Google Scholar 

  • Giere, R. N. (2004). How models are used to represent reality. Philosophy of Science, 71(5), 742–752.

    Article  Google Scholar 

  • Giere, R. N., Bickle, J., & Mauldin, R. F. (2006). Understanding scientific reasoning (5. Aufl.). Belmont: Thomson.

    Google Scholar 

  • Gilbert, J., & Osborne, R. (1980). The use of models in science and science teaching. International Journal of Science Education, 2(1), 3–13.

    Google Scholar 

  • Gilbert, J. K., & Justi, R. (2016). Modelling-based teaching in science education. Bd. 9. Cham: Springer.

    Google Scholar 

  • Gobert, J., O’Dwyer, L., Horwitz, P., Buckley, B. C., Levy, S., & Wilensky, U. (2011). Examining the relationship between students’ understanding of the nature of models and conceptual learning in biology, physics, and chemistry. International Journal of Science Education, 33(5), 653–684.

    Article  Google Scholar 

  • Godfrey-Smith, P. (2006). The strategy of model-based science. Biology & Philosophy, 21(5), 725–740. https://doi.org/10.1007/s10539-006-9054-6.

    Article  Google Scholar 

  • Gouvea, J., & Passmore, C. (2017). ‘Models of’ versus ‘Models for’. Science & Education, 26(1–2), 49–63. https://doi.org/10.1007/s11191-017-9884-4.

    Article  Google Scholar 

  • Greca, I. M., & Moreira, M. A. (2000). Mental models, conceptual models, and modelling. International Journal of Science Education, 22(1), 1–11.

    Article  Google Scholar 

  • Gropengießer, H. (1981). Vom Original zum Modell: Modellentwicklung am Beispiel Osmose. Unterricht Biologie, 5(60/61), 28–33.

    Google Scholar 

  • Grosslight, L., Unger, C., Jay, E., & Smith, C. (1991). Understanding models and their use in science: conceptions of middle and high school students and experts. Journal of Research in Science Teaching, 28(9), 799–822.

    Article  Google Scholar 

  • Grünkorn, J., Upmeier zu Belzen, A., & Krüger, D. (2014). Assessing students’ Understandings of Biological Models and their Use in Science to Evaluate a Theoretical Framework. International Journal of Science Education, 36(10), 1651–1684.

    Article  Google Scholar 

  • Harrison, A. G., & Treagust, D. F. (2000). A typology of school science models. International Journal of Science Education, 22(9), 1011–1026.

    Article  Google Scholar 

  • Hartig, J., & Frey, A. (2012). Konstruktvalidierung und Skalenbeschreibung in der Kompetenzdiagnostik durch die Vorhersage von Aufgabenschwierigkeiten. Psychologische Rundschau, 63, 43–49.

    Article  Google Scholar 

  • Hartmann, S., Upmeier zu Belzen, A., Krüger, D., & Pant, H. (2015). Scientific reasoning in higher education. Zeitschrift für Psychologie, 223, 47–53.

    Article  Google Scholar 

  • Helmke, A., & Hosenfeld, I. (2004). Vergleichsarbeiten – Standards – Kompetenzstufen: Begriffliche Klärung und Perspektiven. In M. Wosnitza, A. Frey, R. Jäger & P. Nenniger (Hrsg.), Lernprozess, Lernumgebung und Lerndiagnostik: Wissenschaftliche Beiträge zum Lernen im 21. Jahrhundert (S. 56–75). Landau: Empirische Pädagogik.

    Google Scholar 

  • Hestenes, D. (1992). Modeling games in the Newtonian World. American Journal of Physics, 60(8), 732–748.

    Article  Google Scholar 

  • Jockisch, M., & Rosendahl, J. (2010). Klassifikation von Modellen. In G. Bandow & H. Holzmüller (Hrsg.), „Das ist gar kein Modell!“ (S. 23–52). Wiesbaden: Gabler.

    Chapter  Google Scholar 

  • Johnson-Laird, P. N. (1983). Mental models: towards a cognitive science of language, inference and consciousness. Cambridge: Cambridge University Press.

    Google Scholar 

  • Justi, R., & Gilbert, J. (2006). The role of analog models in the understanding in the nature of models in chemistry. In P. Aubusson, A. Harrison & S. Ritchie (Hrsg.), Metaphor and analogy in science education (S. 119–130). Dordrecht: Springer.

    Chapter  Google Scholar 

  • Justi, R., & Gilbert, J. K. (2002). Philosophy of chemistry in university chemical education: the case of models and modelling. Foundations of Chemistry, 4(3), 213–240.

    Article  CAS  Google Scholar 

  • Justi, R. S., & Gilbert, J. K. (2003). Teachers’ view on the nature of models. International Journal of Science Education, 25(11), 1369–1386.

    Article  Google Scholar 

  • Kauertz, A., Fischer, H., Mayer, J., Sumfleth, E., & Walpulski, M. (2010). Standardbezogene Kompetenzmodellierung in den Naturwissenschaften der Sekundarstufe I. Zeitschrift für Didaktik der Naturwissenschaften, 16, 135–153.

    Google Scholar 

  • Kircher, E. (2015). Modellbegriff und Modellbildung in der Physikdidaktik. In E. Kircher, R. Girwidz & P. Häußler (Hrsg.), Physikdidaktik: Theorie und Praxis (3. Aufl. S. 783–807). Berlin, Heidelberg: Springer.

    Google Scholar 

  • KMKa,b,c [Sekretariat der Ständigen Konferenz der Kultusminister der Länder in der BRD] (2005). Bildungsstandards im Fach (a) Biologie, (b) Chemie, (c) Physik für den Mittleren Schulabschluss. München & Neuwied: Wolters Kluwer.

    Google Scholar 

  • Knuuttila, T. (2011). Modelling and representing: an artefactual approach to model-based representation. Studies in History and Philosophy of Science, 42(2), 262–271.

    Article  Google Scholar 

  • Koch, S., Krell, M., & Krüger, D. (2015). Förderung von Modellkompetenz durch den Einsatz einer Blackbox. Erkenntnisweg Biologiedidaktik, 14, 93–108.

    Google Scholar 

  • Krell, M., Reinisch, B., & Krüger, D. (2014a). Analyzing students’ understanding of models and modeling referring to the disciplines biology, chemistry, and physics. Research in Science Education, 45(3), 367–393.

    Article  Google Scholar 

  • Krell, M., Upmeier zu Belzen, A., & Krüger, D. (2014b). Context-Specificities in Students’ Understanding of Models and Modelling: An Issue of Critical Importance for Both Assessment and Teaching. In C. Constantinou, N. Papadouris & A. Hadjigeorgiou (Hrsg.), E-Book proceedings of the ESERA 2013 conference. Science education research for evidence-based teaching and coherence in learning. Part 6. Nicosia: European Science Education Research Association. Verfügbar unter http://www.esera.org/media/esera2013/Moritz_Krell_07Feb2014.pdf.

    Google Scholar 

  • Krell, M., Upmeier zu Belzen, A., & Krüger, D. (2014c). How year 7 to year 10 students categorise models: moving towards a student-based typology of biological models. In D. Krüger & M. Ekborg (Hrsg.), Research in Biological Education. 2009. (S. 117–131). Berlin: Freie Universität.

    Google Scholar 

  • Krell, M., Upmeier zu Belzen, A., & Krüger, D. (2016). Modellkompetenz im Biologieunterricht. In A. Sandmann & P. Schmiemann (Hrsg.), Biologiedidaktische Forschung: Band 1. Schwerpunkte und Forschungsstände (S. 83–102). Berlin: Logos.

    Google Scholar 

  • Krell, M., Walzer, C., Hergert, S., & Krüger, D. (2017). Development and application of a category system to describe preservice science teachers’ activities in the process of scientific modelling. Research in Science Education. https://doi.org/10.1007/s11165-017-9657-8.

    Article  Google Scholar 

  • Krell, M. (2013). Wie Schülerinnen und Schüler biologische Modelle verstehen (Dissertation). Berlin: Logos.

    Google Scholar 

  • Leisner-Bodenthin, A. (2006). Zur Entwicklung von Modellkompetenz im Physikunterricht. Zeitschrift für Didaktik der Naturwissenschaften, 12, 91–109.

    Google Scholar 

  • Löffler, P. (2016). Modellanwendung in Problemlöseaufgaben: Wie wirkt Kontext? In E. Sumfleth & H. Fischler (Hrsg.), Studien zum Chemie- und Physiklernen Bd. 205. Berlin: Logos.

    Google Scholar 

  • Louca, L., & Zacharia, Z. (2012). Modeling-based learning in science education: cognitive, metacognitive, social, material and epistemological contributions. Educational Review, 64(4), 471–492.

    Article  Google Scholar 

  • Mahr, B. (2012). On the epistemology of models. In G. Abel & J. Conant (Hrsg.), Rethinking epistemology. Berlin studies in knowledge research, (Bd. 1, S. 301–352). Berlin, Boston: De Gruyter.

    Google Scholar 

  • Mahr, B. (2015). Modelle und ihre Befragbarkeit: Grundlagen einer allgemeinen Modelltheorie. Erwägen Wissen Ethik, 26(3), 329–342.

    Google Scholar 

  • Mäki, U. (2005). Models are experiments, experiments are models. Journal of Economic Methodology, 12, 303–315.

    Article  Google Scholar 

  • Mathesius, S., Upmeier zu Belzen, A., & Krüger, D. (2014). Kompetenzen von Biologiestudierenden im Bereich der naturwissenschaftlichen Erkenntnisgewinnung: Entwicklung eines Testinstruments. Erkenntnisweg Biologiedidaktik, 13, 73–88.

    Google Scholar 

  • Matthews, M. (2012). Changing the focus: from nature of science (NOS) to features of science (FOS). In M. Khine (Hrsg.), Advances in nature of science research (S. 3–26). Dordrecht: Springer.

    Chapter  Google Scholar 

  • Meisert, A. (2008). Vom Modelwissen zum Modelverständnis. Zeitschrift für Didaktik der Naturwissenschaften, 14, 243–261.

    Google Scholar 

  • Mikelskis-Seifert, S., & Fischler, H. (2003). Die Bedeutung des Denkens in Modellen bei der Entwicklung von Teilchenvorstellungen: Empirische Untersuchung zur Wirksamkeit der Unterrichtskonzeption. Zeitschrift für Didaktik der Naturwissenschaften, 9, 89–103.

    Google Scholar 

  • Mittelstraß, J. (2005). Anmerkungen zum Modellbegriff. In Modelle des Denkens: Streitgespräch in der Wissenschaftlichen Sitzung der Versammlung der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften am 12. Dezember 2003 (S. 65–67).

    Google Scholar 

  • Morgan, M. (2005). Experiments versus models: new phenomena, inference and surprise. Journal of Economic Methodology, 12(2), 317–329.

    Article  Google Scholar 

  • Morrison, M., & Morgan, M. (1999). Introduction. In M. Morgan & M. Morrison (Hrsg.), Models as mediators: perspectives on natural and social science (S. 1–9). Cambridge: Cambridge.

    Google Scholar 

  • Nersessian, N. J. (2008). Creating scientific concepts. Cambridge: MIT Press.

    Google Scholar 

  • Nersessian, N. J. (2013). Mental modeling in conceptual change. In S. Vosniadou (Hrsg.), International handbook of research on conceptual change (2. Aufl. S. 395–411). New York: Taylor & Francis.

    Google Scholar 

  • NGSS Lead States (2013). Next generation science standards: for states, by states. Washington, D.C.: National Academies Press.

    Google Scholar 

  • Nicolaou, C., & Constantinou, C. (2014). Assessment of the modeling competence. Educational Research Review, 13, 52–73.

    Article  Google Scholar 

  • Oh, P., & Oh, S. (2011). What teachers of science need to know about models: an overview. International Journal of Science Education, 22, 1109–1130.

    Article  Google Scholar 

  • Ornek (2008). Models in science education: applications of models in learning and teaching science. International Journal of Environmental & Science Education, 3(2), 35–45.

    Google Scholar 

  • Orsenne, J. (2016). Aktivierung von Schülervorstellungen zu Modellen durch praktische Tätigkeiten der Modellbildung (Dissertation). Humboldt Universität zu Berlin. Verfügbar unter http://edoc.hu-berlin.de/dissertationen/orsenne-juliane-2015-11-26/PDF/orsenne.pdf

  • Passmore, C., Gouvea, J. S., & Giere, R. N. (2014). Models in science and in learning science: focusing scientific practice on sense-making. In M. R. Matthews (Hrsg.), International handbook of research in history, philosophy and science teaching (S. 1171–1202). Dordrecht: Springer.

    Google Scholar 

  • Patzke, C., Krüger, D., & zu Belzen, U. A. (2015). Entwicklung von Modellkompetenz im Längsschnitt. In M. Hammann, J. Mayer & N. Wellnitz (Hrsg.), Lehr- und Lernforschung in der Biologiedidaktik (S. 43–58). Innsbruck: Studienverlag.

    Google Scholar 

  • Podolefsky, N. S., & Finkelstein, N. D. (2006). Use of analogy in learning physics: the role of representations. Physical Review Special Topics-Physics Education Research, 2(2), 20101.

    Article  Google Scholar 

  • Popper, K. (1994). Logik der Forschung. Tübingen: Mohr.

    Google Scholar 

  • Prenzel, M., Häußler, P., Rost, J., & Senkbeil, M. (2002). Der PISA-Naturwissenschaftstest: Lassen sich die Aufgabenschwierigkeiten vorhersagen? Unterrichtswissenschaft, 30, 120–135.

    Google Scholar 

  • Reinisch, B., & Krüger, D. (2014). Vorstellungen von Studierenden über Gesetze, Theorien und Modelle in der Biologie. Erkenntnisweg Biologiedidaktik, 13, 41–56.

    Google Scholar 

  • Ritchey, T. (2012). Outline for a morphology of modelling methods: contribution to a general theory of modelling. Acta Morphologica Generalis, 1, 1–20.

    Google Scholar 

  • Saam, N. J., & Gautschi, T. (2015). Modellbildung in den Sozialwissenschaften. In N. Braun & N. J. Saam (Hrsg.), Handbuch Modellbildung und Simulation in den Sozialwissenschaften (S. 15–60). Wiesbaden: Springer.

    Google Scholar 

  • Schwarz, C., & White, B. (2005). Metamodeling knowledge: developing students’ understanding of scientific modeling. Cognition and Instruction, 23(2), 165–205.

    Article  Google Scholar 

  • Schwarz, C., Reiser, B., Davis, E., Kenyon, L., Achér, A., Fortus, D., et al. (2009). Developing a learning progression for scientific modeling. Journal of Research in Science Teaching, 46(6), 632–654.

    Article  Google Scholar 

  • Stachowiak, H. (1973). Allgemeine Modelltheorie. Wien: Springer.

    Book  Google Scholar 

  • Terzer, E., Hartig, J., & Upmeier zu Belzen, A. (2013). Systematisch Konstruktion eines Tests zur Modellkompetenz im Biologieunterricht unter Berücksichtigung von Gütekriterien. Zeitschrift für Didaktik der Naturwissenschaften, 19, 51–76.

    Google Scholar 

  • Terzer, E. (2013). Modellkompetenz im Kontext Biologieunterricht (Dissertation). Humboldt Universität zu Berlin. Verfügbar unter http://edoc.hu-berlin.de/dissertationen/terzer-eva-2012-12-19/PDF/terzer.pdf

  • Tipler, P. A., Mosca, G., & Wagner, J. (2015). Physik für Wissenschaftler und Ingenieure (7. Aufl.). Heidelberg: Springer.

    Google Scholar 

  • Treagust, D. F., Duit, R., & Fischer, H. E. (Hrsg.). (2017). Multiple representations in physics education. Bd. 10. Berlin, Heidelberg: Springer.

    Google Scholar 

  • Trier, U., Krüger, D., & Upmeier zu Belzen, A. (2014). Students’ versus scientists’ conceptions of models and modelling. In D. Krüger & M. Ekborg (Hrsg.), Research in biological education (S. 103–115). Verfügbar unter http://www.bcp.fu-berlin.de/biologie/arbeitsgruppen/didaktik/eridob_2012/eridob_proceeding/7-Students_Versus.pdf?1389177503.

    Google Scholar 

  • Upmeier zu Belzen, A. (2013). Unterrichten mit Modellen. In H. Gropengießer, U. Harms & U. Kattmann (Hrsg.), Fachdidaktik Biologie (S. 325–334). Hallbergmoos: Aulis.

    Google Scholar 

  • Upmeier zu Belzen, A., & Krüger, D. (2010). Modellkompetenz im Biologieunterricht. Zeitschrift für Didaktik der Naturwissenschaften, 16, 41–57.

    Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

  1. Didaktik der Biologie, Freie Universität Berlin, Berlin, Deutschland

    Prof. Dr. Dirk Krüger

  2. Physikdidaktik und Techniklehre, Universität Koblenz–Landau, Koblenz, Deutschland

    Prof. Dr. Alexander Kauertz

  3. Fachdidaktik und Lehr-/Lernforschung Biologie, Humboldt-Universität zu Berlin, Berlin, Deutschland

    Prof. Dr. Annette Upmeier zu Belzen

Authors
  1. Prof. Dr. Dirk Krüger
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

  2. Prof. Dr. Alexander Kauertz
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

  3. Prof. Dr. Annette Upmeier zu Belzen
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

Corresponding author

Correspondence to Dirk Krüger .

Editor information

Editors and Affiliations

  1. FB Biologie, Chemie und Pharmazie, FU Berlin, Berlin, Berlin, Germany

    Dirk Krüger

  2. Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik (IPN), Universität Kiel, Kiel, Schleswig-Holstein, Germany

    Ilka Parchmann

  3. Didaktik der Physik, Universität Bremen, Bremen, Bremen, Germany

    Horst Schecker

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2018 Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature

About this chapter

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this chapter

Krüger, D., Kauertz, A., Upmeier zu Belzen, A. (2018). Modelle und das Modellieren in den Naturwissenschaften. In: Krüger, D., Parchmann, I., Schecker, H. (eds) Theorien in der naturwissenschaftsdidaktischen Forschung. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-56320-5_9

Download citation

Publish with us

Policies and ethics

Search

Navigation