Tomas Janik, Eva Minarikova, Miroslav Janik Forschungsinstitut für Schulbildung, Pädagogische Fakultät, Masaryk Universität, Brno (CZ) Erarbeitung der Videofälle im VideoWeb: Ergebnisse einer Vorstudie mit EFL Lehramtstudierenden Gliederung —Einleitung —Fallbasiertes Lernen (mit Videos) —Unser Ansatz —Videofälle im VideoWeb —Methodisches Vorgehen und Ergebnisse —Fazit und Ausblick Kontext —Zwei Forschungsprojekte —Exploring professional vision and its development through video-based analysis (from the perspective of teachers of English as a foreign language) (GA13-21961S) —Producing pedagogical knowledge for improvement: altering teaching situation for the better (GA14-06480S) Fallbasiertes Lernen —Situiertes Lernen – Erweiterung vom deklarativen und situativen Wissen: Ressource zur Reflexion und Lösung der Probleme in Praxis (Tribelhorn, 2007, S. 47) —In Lehrerbildung seit zwanziger Jahren der 19. Jahrnundert benutzt (McAninch, 1995) —Fallbasiertes Lernen als professionelles Lernen —mit dem Hinweis zur Logik des Lehrerhandelns begründet — Videofälle —„Professionelle ... nehmen ihre Aufgaben in einer besonderen, doppelt verankerten Handlungslogik vor: Sie müssen situativ (und intuitiv) in der Lage sein zu individuellem Fallverstehen und können dies in hermeneutischer Haltung auf der Basis universellen Regelwissens, also wissenschaftlicher Theorien.“ (Radtke, 2009, S. 2) — —„Sie applizieren ihr theoretisches, situationsunabhängiges Wissen bei der Interpretation von Situationen, … bei der Formulierung des Angebots von Therapie/Lösungsstrategien in einer "klinisch" zu nennenden Weise.“ (Radtke, 2009, S. 2) — —Arbeit an/mit Fällen – Lernen aus Fällen – Lernen „für“ den Fall —Video(fall) als realitätsnahe Representation der Praxis —Videos anschauen ≠ von Videos lernen —Komplexität des Videos – Unterstützung der Beobachtung ist notwendig (van den Berg, 2001) – Beobachtungsrahmen Unser Ansatz: Fälle im VideoWeb — VideoWeb —Realisierung: fakultative Veranstaltung (BA/MA Programm) —Dauer: 1 Semester —Zielgruppe: (künftige) EnglischlehrerInnen —Ziel: Entwicklung der professionellen Wahrnehmung —Bereitstellung eines Beobachtungsrahmens —Methode: Videobasierte online Lernumgebung —Videofälle in thematischen Modulen Videofall TA (Teilafugabe) – auf Subprozesse der knowledge-based reasoning gezielt, d.h. Beobachtungsrahmen wird implizit eingeführt Auf einer Videosequenz (bzw. zwei Videosequenzen) aufgebaut Die Teilaufgaben (offene Fragen) sollen Subprozesse der knowledge-based reasoning erregen Es wird mit theoretischen Materialien gearbeitet (Schemas etc.) Experten-Kommentare – Feedback zu den Antworten online (kein direkter Kontakt mit dem Seminarleiter) Beobachtungsrahmen —Beschreiben —Interpretieren —Erklären —Konsequenzen überlegen (Prädiktion) —Bewerten —Alternativen vorschlagen — —(vgl. Sherin, 2007; Seidel et al., 2011; Schwindt, 2008; Davis, 2006; —Gonzalez & Carter, 1996; Kerrins & Cushing, 2000; Copeland et al., 1994 u.a.) Videofall Auf einer Videosequenz (bzw. zwei Videosequenzen) aufgebaut Die Teilaufgaben (offene Fragen) sollen Subprozesse der knowledge-based reasoning erregen Es wird mit theoretischen Materialien gearbeitet (Schemas etc.) Experten-Kommentare – Feedback zu den Antworten online (kein direkter Kontakt mit dem Seminarleiter) VideoWeb – Modul VideoWeb —(Winter 2011 – Sommer 2013) —4 online Module – 1 Modul pro 2 Wochen online online online online online online VideoWeb —Innovation (Winter 2013) —4 online Module – 1 Modul pro 2 Wochen + 2 Präsenzveranstaltungen online online online online online online Präsenz Präsenz Zwei Arbeitsweisen —Gruppe OE —(ohne Einführung) —Gruppe ME —(mit Einführung) Der Beobachtungsrahmen wird (gezielt auf die einzelnen Subprozesse der knowledge-based reasoning) nur IMPLIZIT durch Struktur der Videofälle eingeführt Beobachtungsrahmen wird EXPLIZIT während der Präsenzveranstaltung diskutiert und ist dann implizit in den Videofällen vorhanden 12 Respondenten 13 Respondenten Methodisches Vorgehen und Ergebnisse — Fragestellung Mit Einführung (ME) Ohne Einführung (OE) Strukturierte VF Unstrukturierte VF Methodisches Vorgehen —Konkrete Fragestellung und Datenerhebung werden später präsentiert — —Datenanalyse —Qualitative Inhaltsanalyse – theoriegeleitetes Kategoriensystem für knowledge-based reasoning (Cohen Kappa 0,85) —Beschreibung —Interpretation —Erklärung —Prädiktion —Bewertung —Alternativen — Statistika – neparametrické testy, independent samples; Kruskal-Wallis test (porovnání více skupin), Mann-Whitney U Test (porovnání dvou skupiny) Fragestellung Fragestellung – strukturierte VF 1.Enthalten die Kommentare Hinweise auf die Subprozesse der knowledge-based reasoning, auf denen die Teilaufgaben gezielt sind? 2.Wie unterscheiden sich inhaltlich die Kommentare bei den Studierenden in den zwei Gruppen (ME x OE)? — — — Datenerhebung – strukturierter VF Modul: Ziele der Aktivitäten Datenerhebung – strukturierter VF Ergebnisse – Strukturierter VF — Ergebnisse – Strukturierter VF — Ergebnisse – Strukturierter VF — Ergebnisse – Strukturierter VF — Ergebnisse – Strukturierter VF — Ergebnisse – Strukturierter VF — Ergebnisse – strukturierter VF 1.Enthalten die Kommentare Hinweise auf die Subprozesse der knowledge-based reasoning, auf denen die Teilaufgaben gezielt sind? — —Die Kommentare zu den einzelnen Teilaufgaben sind inhaltlich signifikant unterschiedlich. — —Die Kommentare stimmen mit dem Ziel der Teilafugabe überein. — — Ergebnisse – strukturierter VF 2.Wie unterscheiden sich inhaltlich die Kommentare bei den Studierenden in den zwei Gruppen (ME x OE)? — —Teilaufgabe: Beschreibung. Kein Unterschied. —Teilaufgabe: Interpretation. Kein Unterschied. —Teilaufgabe: Prädiktion. Unterschied im Subprozess Beschreibung – mehr bei OE als bei ME. —Teilaufgabe: Bewertung. Kein Unterschied. —Teilaufgabe: Alternativen. Kein Unterschied. — — Zusammenfassung– strukturierter VF —Die Teilafugaben beeinflussen den Inhalt der Kommentare. — —Bei dem strukturierten Videofall spielte keine wichtige Rolle, ob der Beobachtungsrahmen explizit (ME) oder implizit (OE) eingeführt wurde. Fragestellung Mit Einführung (ME) Ohne Einführung (OE) Strukturierte VF Unstrukturierte VF ? ? Fragestellung – unstrukturierte VF 3.Wie unterscheiden sich die Kommentare bei den Studierenden in den zwei Gruppen? 4. —Die Kommentarenlänge (gesamte Zahl der Einheiten der Analyse – Subprozessen) — —Die Zahl der einzelnen Subprozessen in den Kommentaren — Datensammlung – unstrukturierte VF — Unstrukturierte Videofälle aus allen vier thematischen Modulen — Ergebnisse – Unstrukturierte VF Ergebnisse – unstrukturierte VF 3.Wie unterscheiden sich inhaltlich die Kommentare bei den Studierenden in den zwei Gruppen? — —Die Kommentarenlänge (gesamte Zahl der Einheiten der Analyse – Subprozessen) —Kein Unterschied zwischen den zwei Gruppen —Die Zahl der einzelnen Subprozessen in den Kommentaren —Kein Unterschied zwischen den zwei Gruppen — Fragestellung– unstrukturierte VF —Weiterführende Frage: Wie unterscheiden sich die Kommentare in den verschiedenen thematischen Modulen? — —Die Kommentarenlänge — —Die Zahl der einzelnen Subprozessen in den Kommentaren — — — — — — Ergebnisse – unstrukturierte VF —Weiterführende Frage: Wie unterscheiden sich die Kommentare in verschiedenen thematischen Modulen? — —Die Kommentarenlänge —Signifikante Unterschiede: Aufgabenstellung (M=14,1; SD=1,8); Ziele der Aktivitäten (M=6,9; SD=1) Einheiten der Analyse —Die Zahl der einzelnen Subprozessen in den Kommentaren —Signifikante Unterschiede in den Subprozessen: —Beschreibung. Aufgabenstellung (M=8,6; SD=1,2), Ziele der Aktivitäten (M=3; SD=0,5) —Prädiktion. Feedback (M=0,7; SD=0,16), Aufgabenstellung (M=0,2; SD=1,3) —Bewertung. Aufgabenstellung (M=1,7; SD=0,34), Ziele der Aktivitäten (M=0,6; SD=0,2) — Zusammenfassung – unstrukturierte VF —Es haben sich keine Unterschiede zwischen den Gruppen —in Erarbeitung der Videofälle herausgestellt —(hinsichtlich der Subprozesse des knowledge-based reasoning). Es haben sich signifikante Unterschiede zwischen den unstrukturierten Videofällen in verschiedenen Modulen herausgestellt – vor allem welche und „wie viele“ Subprozesse der knowledge-based reasoning sie erregten. Fazit und Ausblick — Fazit —Gegen Erwartungen, nur geringe Unterschiede zwischen den Gruppen —Strukturierte Videofälle und ihre Teilaufgaben erregten die „gezielten“ Suprozesse der knowledge-based reasoning —Das Thema (der Modulen) spielt Rolle im Bezug auf: —die Kommentarenlänge —die erregten Subprozesse Beschränkungen der Studie —Begrenzte Aussagekraft der Studie – ein Modul = ein Video, Einfluss des Themas oder des konkreten Videos? —Geringe Teilnehmerzahl Ausblick — — —Welchen Einfluss hat die explizite Einführung des Beobachtungsrahmens: — —auf die professionelle Wahrnehmung der Studierenden? — —auf die Einschätzung der VideoWeb-Veranstaltung von den Studierenden? Danke für ihre Aufmerksamkeit —