Bewertung von Unterrichtsmethoden durch Informatiklehrer

Chapter

Zusammenfassung

Herausfordernde Aufgaben der allgemeinen Didaktik wie auch der Fachdidaktik sind Antworten auf die Fragen, welche Methoden für den Schulunterricht geeignet sind, welche Unterrichtsmethoden im Fachunterricht eingesetzt werden sollen, und wie Unterrichtsmethoden den Lernvorgang unterstützen. Dieses Kapitel legt den Schwerpunkt auf die empirische Untersuchung von Unterrichtsmethoden in Bezug zu Wissensprozessen beim Lernvorgang. In einer Fragebogenaktion bewerten Informatiklehrer 20 Unterrichtsmethoden hinsichtlich der folgenden Wissensprozesse: Aufbauen, Durcharbeiten, Anwenden, Übertragen, Bewerten und Integrieren. Das Ergebnis der Untersuchung zeigt, dass bestimmte Unterrichtsmethoden besonders für den Informatikunterricht prädestiniert sind: problemorientierter Unterricht, Lernaufgaben, entdeckendes Lernen, Computersimulation, Projektmethode und direkte Instruktion.

Literatur

  1. Agneli, C., Kadijevich, D. & Schulte, C. (2013). Improving computer science education. London: Routledge Chapman & Hall.Google Scholar
  2. Brenner, G. & Brenner, K. (2011). Lernen lehren: Methoden für alle Fächer: Sekundarstufe I und II. Berlin: Cornelsen Scriptor.Google Scholar
  3. Bruner, J. S. (1966). The process of education. Cambridge: Harvard University Press.Google Scholar
  4. Bruner, J. S. (1974). Entwurf einer Unterrichtstheorie. Berlin: Berlin-Verlag.Google Scholar
  5. Davis, Gross B. (2009). Tools for teaching. San Francisco: Jossey-Bass.Google Scholar
  6. Dillman, D. A. (2000). Mail and Internet surveys: the tailored design method. New York: Wiley.MATHGoogle Scholar
  7. Eigler, G., Judith, H., Künzel, M. & Schönwäldler, A. (1973). Grundkurs lehren und lernen. Weinheim: Beltz.Google Scholar
  8. Everitt, B. S., Landau, S. & Leese, M. (2001). Cluster analysis. London: Arnold.MATHGoogle Scholar
  9. Fincher, S. & Petre, M. S. (2004). Computer science education research. London: RoutledgeFalmer.Google Scholar
  10. Ginnis, P. (2001). The teacher’s toolkit. Classroom achievement. Carmarthen: Crown House Publishing.Google Scholar
  11. Hartmann, W., Näf, M. & Reichert, R. (2006). Informatikunterricht planen und durchführen. Berlin: Springer.Google Scholar
  12. Hattie, J. (2009). Visible learning. New York: Routledge.Google Scholar
  13. Hattie, J., Beywl, W. & Zierer, K. (2013). Lernen sichtbar machen. München: Schneider.Google Scholar
  14. Hazzan, O., Lapidot, T. & Ragonis, N. (2011). Guide to teaching computer science: an activity-based approach. New York: Springer.CrossRefMATHGoogle Scholar
  15. Hubert, L. J. & Levin, J. R. (1976). A general statistical framework for assessing categorical clustering in free recall. Psychological Bulletin, 83, 1072–1080.CrossRefGoogle Scholar
  16. Hubwieser, P. (2007). Didaktik der Informatik: Grundlagen, Konzepte, Beispiele. Berlin: Springer.Google Scholar
  17. Humbert, L. (2006). Didaktik der Informatik. Wiesbaden: Teubner.Google Scholar
  18. Irons, A., Alexander, S. & Alexander, S. (2004). Improving computer science education. London: Routledge Chapman & Hall.Google Scholar
  19. Kirk, E. (2012). Experimental design. Belmont: Wadsworth.Google Scholar
  20. Koffmann, E. & Brinda, T. (2003). Teaching programming and problems solving. In L. Cassel & R. A. Reis (2003). Informatics curricula and teaching methods. (S. 125–130). Amsterdam: Kluwer Academic Publishers.Google Scholar
  21. Modrow, E. & Strecker, K. (2016). Didaktik der Informatik. Berlin: de Gruyter.CrossRefGoogle Scholar
  22. Mueller, K. E. & Barton, C. N. (1989). Approximate power for repeated-measures ANOVA lacking sphericity. Journal of the American Statistical Association, 84(406), 549–555.MathSciNetCrossRefGoogle Scholar
  23. Mueller, K. E., LaVange, L. E., Ramey, S. L. & Ramey, C. T. (1992). Power calculations for general linear multivariate models including repeated measures applications. Journal of the American Statistical Association, 87(420), 1209–1226.CrossRefGoogle Scholar
  24. Olson, D. R. (2007). Jerome Bruner: The cognitive revolution in educational theory. New York: Continuum.Google Scholar
  25. Petty, G. (2009). Teaching today: a practical guide. Cheltenham: Nelson Thornes.Google Scholar
  26. Reich, K. (2017). Unterrichtsmethoden im konstruktiven und systemischen Methodenpool. http://methodenpool.uni-koeln.de/index.html. Zugegriffen am 01.10.2017
  27. Reinmann-Rothmeier, G. & Mandl, H. (2001). Unterrichten und Lernumgebungen gestalten. Forschungsbericht. In A. Krapp & B. Weidenmann (Hrsg.), Pädagogische Psychologie (S. 613–658). Weinheim: Beltz.Google Scholar
  28. Roth, G. (1971). Pädagogische Psychologie des Lehrens und Lernens. Hannover: Schrödel.Google Scholar
  29. Schubert, S. & Schwill, A. (2012). Didaktik der Informatik. Heidelberg: Spektrum.MATHGoogle Scholar
  30. Straka, G. A. & Macke, G. (2006). Lern-lehr-theoretische Didaktik. Münster. Waxmann.Google Scholar
  31. Vaux, A. & Briggs, C. S. (2005). Conducting mail and Internet surveys. In F. T. L. Leong & J. T. Austin, The psychology research handbook (S. 186–209). Thousand Oaks, CA: Sage.Google Scholar
  32. Wiechmann, J. (Hrsg.) (2011). Zwölf Unterrichtsmethoden (5. Auflage). Weinheim: Beltz.Google Scholar
  33. Winer, B. J., Brown, D. R. & Michels, K. M. (1991). Statistical principles in experimental design. Boston: McGraw-Hill.Google Scholar
  34. Zendler, A. & Klaudt, D. (2014). Booklet für den Fragebogen zum Umgang mit Unterrichtsmethoden im Informatikunterricht. Berlin: epubli.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2018

Authors and Affiliations

  1. 1.University of Education LudwigsburgLudwigsburgDeutschland

Personalised recommendations