NICHT im Fachraum essen

NICHT im Fachraum essen Team
Since 08/2023 31 Episoden
Unser Podcast „Nicht im Fachraum essen!“ beschäftigt sich mit naturwissenschaftsdidaktischer Forschung, den daraus resultierenden Ergebnissen für das Lehren und Lernen in den Naturwissenschaften sowie der Kommunikation darüber.
 
Naturwissenschaftliches Lehren und Lernen ist vor dem Hintergrund der zukünftigen gesellschaftlichen Herausforderungen wichtiger denn je. Die naturwissenschaftsdidaktische Forschung möchte einen Beitrag dazu leisten, das Lehren und Lernen in den Naturwissenschaften stetig weiterzuentwickeln und unsere Gesellschaft durch eine naturwissenschaftliche Grundbildung auf zukünftige Herausforderungen vorbereiten.
 
Was all unsere Gäst*innen gemeinsam haben: Sie sind junge Wissenschaftler*innen, die innovative, zukunftsorientierte Forschung in den Naturwissenschaftsdidaktiken betreiben. Ihre Forschungsergebnisse teilen sie normalerweise in wissenschaftlichen Publikationen und auf Konferenzen, wie der GDCP-Jahrestagung, mit einem ausgewählten Fachpublikum. Auch wenn einige unserer Gäst*innen ihre Forschungsergebnisse bereits in die Praxis des Lehrens und Lernens in Schule und Hochschule tragen, besteht der Wunsch weitere Agierende im Bildungssystems zu erreichen.
 
Der Podcast ist für alle, die sich für das Lehren und Lernen in den Naturwissenschaften interessieren: alle Wissenschaftler*innen in der (naturwissenschaftsdidaktischen) Bildungsforschung, Politiker*innen, Lehrende an Hochschulen und Lehrkräfte.

Weitere Infos unter https://stiftung.gdcp-ev.de/podcast/.
 
Wir wünschen sehr viel Freude beim Zuhören!
 
 
„NICHT im Fachraum essen“ wird gefördert durch die GDCP-Stiftung zur Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses in der Didaktik der Chemie und Physik. Vielen Dank für diese Unterstützung!
In dieser Episode von ‚NICHT im Fachraum essen‘ sprechen Ann-Katrin und David mit Jasmin Kneuper (TU Dortmund) und Kevin Kärcher (PH Ludwigsburg) über die besondere Beziehung zwischen Mathematik und Chemie. 
Ihre geteilte Begeisterung für diese Fächerkombination haben unsere beiden Gäst*innen nicht nur im Lehramtsstudium, sondern auch in ihren Promotionsprojekten zum Beruf gemacht:
Quasi nach dem Motto „Inhaltliches Denken vor Kalkül“ forscht Jasmin in der Studieneingangsphase u. a. dazu, wie Lerngelegenheiten für Studierende gestaltet werden können, damit diese algorithmische Lösungsprozesse nicht bloß auswendig lernen, sondern auch die Zusammenhänge dahinter verstehen und begründen können.
Kevin untersucht nicht nur, wie (un)beliebt chemisches Rechnen als solches tatsächlich bei Schüler*innen ist. In Think Aloud-Interviews widmet er sich außerdem der Frage, welche Vorstellungen bei Schüler*innen auftreten, wenn diese elementare Berechnungen im chemischen Kontext durchführen.
Welche Besonderheiten gilt es zu beachten, wenn die beiden Fächer sich einander annähern? Wo treten Herausforderungen auf? Und warum sollte ich mich als Chemiker*in überhaupt mit der Mathematik herumplagen, wenn die meisten Berechnungen am Ende von Maschinen durchgeführt werden? All diese Fragen diskutieren wir in dieser Podcast-Episode. Also hört rein, wenn auch ihr euch fragt, wie die Mathematik womöglich euch dabei helfen kann, die Natur(wissenschaft) besser zu verstehen!

Publikationen der Gäst*innen: 
 

In der Episode referenziert:

·      Geyer, M.-A. (2020). Physikalisch-mathematische Darstellungswechsel funktionaler Zusammenhänge: Das Vorgehen von SchülerInnen der Sekundarstufe 1 und ihre Schwierigkeiten. Dissertation. Studien zum Physik- und Chemielernen: Band 291. Logos Verlag Berlin. https://www.logos-verlag.de/cgi-bin/engbuchmid?isbn=5047&lng=deu&id=

·      Goldhausen, I. (2015). Mathematische Modelle im Chemieunterricht. Dissertation. Beiträge zur Chemiedidaktik: Band 1. Uni-Edition. 

Ergänzend zur mathematisch-chemischen Modellierung: 
·      Ye, S., Elmgren, M., Jacobsson, M. & Ho, F. M. (2024). How much is just maths? Investigating problem solving in chemical kinetics at the interface of chemistry and mathematics through the development of an extended mathematical modelling cycle. Chemistry Education Research and Practice, 25(1), 242–265. https://doi.org/10.1039/d3rp00168g
Einstieg in die Gestaltung lernwirksamer Worked Examples:
·      Atkinson, R. K., Derry, S. J., Renkl, A. & Wortham, D. (2000). Learning from Examples: Instructional Principles from the Worked Examples Research. Review of Educational Research, 70(2), 181–214. https://doi.org/10.3102/00346543070002181

Grundvorstellungen in der Mathematik:
·      Vom Hofe, R. (1992). Grundvorstellungen mathematischer Inhalte als didaktisches Modell. Journal für Mathematik-Didaktik, 13(4), 345-364.

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