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Physical Computing als Mittel der wissenschaftlichen Erkenntnisgewinnung

in der Informatik und als fächerverbindende MINT-Arbeitsweise
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iconZusammenfassungen

Physical Computing als Mittel der wissenschaftlichen ErkenntnisgewinnungPhysical computing devices like robots and microcontrollers play an important role as learning devices for students. These devices as well as the learning contexts are multifaceted. The complexities of the systems are diverse and the existing research is usually concentrated on the devices. This thesis develops as a starting point a device-independent physical computing process by seeing it as problem-solving process. The goal is to construct a base for sustained and device-independent physical computing research and to describe physical computing as a school subject. The physical computing process seems to share similarities with the scientific inquiry process, because of characteristics like working with sensors and actuators and iterativ testing and evaluating. This relation and the implications on computer science education are explored in the following three facets. Based on existing literature, a model of the physical computing process is derived and supplemented by empirical data. In the comparison of the scientific inquiry and the physical computing processes substantial commonalities are identified. Hence, a base for a joint STEM problem-solving process is built. So far, concrete students’ problems during the activities with physical computing devices are described as a side product. In this thesis problem sources are uncovered and occurring problems categorized. Problems having more than one problem source are uncovered and a problem taxonomy is derived from that. Based on the problem taxonomy, a multilevel feedback model to support problem solving during physical computing activities is developed. With an empirical exploration, the taxonomy is evaluated. Results indicate that the taxonomy is supportive for achieving the physical computing process. Finally a model for a cognitive tutoring system for physical computing is outlined.
Von Sandra Schulz in der Dissertation Physical Computing als Mittel der wissenschaftlichen Erkenntnisgewinnung (2018)
Physical Computing als Mittel der wissenschaftlichen ErkenntnisgewinnungPhysical-Computing-Geräten wie Robotern und Mikrocontrollern wird eine wichtige Rolle als Lernmedium für Schülerinnen und Schüler zugesprochen. Zu lernende Kontexte sind ähnlich vielfältig wie die inzwischen existierenden Geräte. Die Komplexität der Systeme ist mannigfaltig und bisherige Forschung geht zumeist von dem Gerät als Forschungsgegenstand aus. Im Rahmen dieser Dissertation wird von einem geräteunabhängigen Physical- Computing-Prozess als Problemlöseprozess ausgegangen, um ein Fundament für nachhaltige und geräteunabhängige Forschung zu schaffen sowie Physical Computing als Unterrichtsgegenstand zu beschreiben. Aufgrund von Merkmalen, wie der Arbeit mit Sensorik und Aktuatorik sowie dem iterativen Testen und Evaluieren, scheint Physical Computing Ähnlichkeiten zu dem naturwissenschaftlichen Experiment aufzuweisen. Dieser Zusammenhang und die potentiellen Auswirkungen auf die Informatikdidaktik werden in den folgenden drei Ausprägungsformen untersucht. Basierend auf Modellen aus der Literatur wird ein Modell des Physical-Computing- Prozesses abgeleitet und mithilfe empirischer Studien adaptiert. Bei dem Vergleich der Prozesse der wissenschaftlichen Erkenntnisgewinnung und des Physical Computing können diverse Gemeinsamkeiten festgestellt werden. Insbesondere verlaufen die Prozesse parallel zueinander, was die Grundlage für einen MINT-Problemlöseprozess bildet. Bislang wurden konkrete Probleme von Schülerinnen und Schülern bei der Interaktion mit den Geräten peripher beschrieben. In dieser Arbeit wird eine Analyse von Problemursachen vorgenommen und auftretende Probleme werden kategorisiert. Probleme, die gleichzeitig mehrere Problemursachen haben, werden aufgedeckt und eine Problemtaxonomie zur Beschreibung von Problemursachen abgeleitet. Ein mehrstufiges Feedback-Modell zur Unterstützung des Problemlösens in Physical- Computing-Aktivitäten wird basierend auf der Problemtaxonomie entwickelt. Durch eine empirische Untersuchung wird es als unterstützend für den Physical-Computing-Prozess evaluiert und bildet damit ein Modell zur Entwicklung von kognitiven Tutorensystemen für Physical Computing.
Von Sandra Schulz in der Dissertation Physical Computing als Mittel der wissenschaftlichen Erkenntnisgewinnung (2018)

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Personen
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Torsten Brinda, Ann L. Brown, Esther Care, Richard E. Clark, Albert Corbett, Peter Denning, Sharon Derry, Ira Diethelm, Pierre Dillenbourg, Patrick Griffin, Idit Harel, Margaret Honey, Ton de Jong, Yasmin B. Kafai, David Kanter, Paul A. Kirschner, Eckhard Klieme, Kenneth R. Koedinger, Susanne Lajoie, Emily MacLeod, Bernd Mahr, Barry McGaw, Seymour Papert, Niels Pinkwart, Mitchel Resnick, Nicholas Reynolds, Ralf Romeike, Sandra Schulz, Scarlet Schwiderski-Grosche, Sue Sentance, John Sweller, Marco Thomas, Allen Tucker, Jane Waite, Lucy Yeomans

Begriffe
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Didaktikdidactics, Informatikcomputer science, Informatik-Didaktikdidactics of computer science, Informatik-Unterricht (Fachinformatik)Computer Science Education, Komplexitätcomplexity, Lernenlearning, MINTscience, technology, engineering, mathematics, Naturwissenschaftnatural sciences, physical computing, Roboterrobot, Unterricht, Wissenschaftscience
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
1982 local web Mindstorms (Seymour Papert) 22, 13, 7, 10, 13, 15, 19, 16, 15, 15, 17, 1426245145582
1990Constructionism (Idit Harel, Seymour Papert) 7, 12, 5, 5, 6, 8, 20, 10, 13, 13, 9, 1111170111388
1993Computers as Cognitive Tools (Susanne Lajoie, Sharon Derry) 1, 4, 2, 6, 8, 11, 13, 12, 8, 8, 8, 71957733
1996  Constructionism in Practice (Yasmin B. Kafai, Mitchel Resnick) 8, 13, 6, 4, 12, 9, 21, 17, 11, 11, 11, 154254151146
1999Collaborative Learning (Pierre Dillenbourg) 4, 10, 11, 9, 9, 10, 22, 11, 8, 8, 8, 9583592326
2002 local web Informatische Modellbildung (Marco Thomas) 3, 5, 3, 3, 6, 12, 11, 10, 11, 11, 12, 9142491549
2006 local The Cambridge Handbook of the Learning Sciences (R. Keith Sawyer) 6, 14, 7, 5, 3, 11, 22, 13, 9, 9, 10, 9647591063
2010 local web Teaching Fundamental Concepts of Informatics (Juraj Hromkovic, Rastislav Královic, Jan Vahrenhold) 6, 10, 7, 9, 10, 14, 15, 14, 13, 13, 7, 121412612846
2011 local Assessment and Teaching of 21st Century Skills (Patrick Griffin, Barry McGaw, Esther Care) 4, 8, 6, 5, 5, 13, 18, 9, 10, 10, 11, 921679623
2012WIPSCE '121, 3, 4, 2, 4, 13, 19, 11, 6, 6, 10, 121214412419
2013 local Design, Make, Play (Margaret Honey, David Kanter) 3, 9, 4, 5, 5, 10, 15, 10, 7, 7, 6, 97119426
2014 local web KEYCIT 2014 (Torsten Brinda, Nicholas Reynolds, Ralf Romeike) 14, 2, 2, 6, 6, 8, 13, 7, 10, 10, 8, 84128288
2015Proceedings of the Workshop in Primary and Secondary Computing Education, WiPSCE 2015, London, United Kingdom, November 9-11, 2015 (Judith Gal-Ezer, Sue Sentance, Jan Vahrenhold) 8, 10, 3, 8, 7, 14, 17, 10, 7, 7, 11, 9262829445
2016Proceedings of the 11th Workshop in Primary and Secondary Computing Education (WiPSCE 2016) (Jan Vahrenhold, Erik Barendsen) 7, 15, 2, 5, 8, 12, 17, 14, 9, 9, 12, 101816310408
2017 local Informatische Bildung zum Verstehen und Gestalten der digitalen Welt (Ira Diethelm) 5, 18, 5, 6, 11, 19, 17, 15, 17, 17, 14, 1112166611641
2017Proceedings of the 12th Workshop on Primary and Secondary Computing Education, WiPSCE 2017, Nijmegen, The Netherlands, November 8-10, 2017 (Erik Barendsen, Peter Hubwieser) 2, 6, 1, 4, 7, 13, 22, 18, 13, 13, 12, 11368311342
icon
Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
1990 local web Situating Constructionism (Seymour Papert, Idit Harel) 2, 4, 4, 5, 8, 8, 15, 9, 9, 9, 8, 10441110807
1992 local web Design Experiments (Ann L. Brown) 5, 4, 5, 4, 8, 10, 16, 10, 9, 9, 8, 13351113538
2004 local web Was sind Kompetenzen und wie lassen sie sich messen (Eckhard Klieme) 7, 3, 5, 6, 5, 9, 17, 12, 12, 12, 10, 981491376
2005 local web Is computer science science? (Peter Denning) 2, 1, 3, 4, 10, 9, 13, 11, 8, 8, 6, 77227709
2006 local web Why Minimal Guidance During Instruction Does Not Work (Paul A. Kirschner, John Sweller, Richard E. Clark) 4, 3, 5, 3, 3, 7, 14, 12, 8, 8, 10, 928219853
2006Cognitive Tutors (Kenneth R. Koedinger, Albert Corbett) 6000
2006 local web Technological Advances in Inquiry Learning (Ton de Jong) 2, 3, 1, 1, 1, 3, 2, 5, 4, 1, 1, 421481
2009 local web Die Informatik und die Logik der Modelle (Bernd Mahr) 1, 1, 1, 4, 3, 7, 6, 1, 5, 5, 1, 7257125
2010 local web K-12 Computer Science (Allen Tucker) 7600
2012Challenge and creativity2400
2015 local web Physical Computing in STEM Education (Sandra Schulz, Niels Pinkwart) 4700
2016 local web Towards Supporting Scientific Inquiry in Computer Science Education (Sandra Schulz, Niels Pinkwart) 2500
2017 local web A Categorizing Taxonomy for Occurring Problems During Robotics Activities (Sandra Schulz, Niels Pinkwart) 1100
2017 local web Teaching with physical computing devices (Sue Sentance, Jane Waite, Lucy Yeomans, Emily MacLeod) 4100

iconDiese Doktorarbeit  erwähnt vermutlich nicht ... Eine statistisch erstelle Liste von nicht erwähnten (oder zumindest nicht erfassten) Begriffen, die aufgrund der erwähnten Begriffe eine hohe Wahrscheinlichkeit aufweisen, erwähnt zu werden.

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Auf dem WWW Physical Computing als Mittel der wissenschaftlichen Erkenntnisgewinnung: Gesamtes Buch als Volltext (lokal: PDF, 19712 kByte; WWW: Link OK 2021-03-21)

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iconBeat und diese Dissertation

Beat hat diese Dissertation während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Er hat diese Dissertation einmalig erfasst und bisher nicht mehr bearbeitet. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Es gibt bisher nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.

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