Describing the Development of Conceptual Knowledge About Evolution : From Elements to Patterns to Networks
Die Evolutionstheorie stellt trotz ihrer Bedeutung eine Herausforderung für Lernende und Lehrkräfte dar. Lehrkräften stehen Instrumente wie formatives Assessment zur Verfügung, doch deren Umsetzung ist komplex. Digitale Technologien haben das Potenzial solche Praktiken zu unterstützen, doch es fehlt an umfassenden Ansätzen für authentischen naturwissenschaftlichen Unterricht. Im Rahmen dieser Dissertation wurden vier Studien durchgeführt, die diese Herausforderungen in der Evolutionsdidaktik angehen. Studie 0 beschreibt Learning Progression Analytics als theoretischen Rahmen des IPN-Projekts ALICE. Darin wird ECD4LPA als theoretische Grundlage für Lernumgebungen erarbeitet, in denen Daten über das schulische Lernen gesammelt werden können. Studie 1 beschreibt die Entwicklung und Umsetzung einer solchen Unterrichtseinheit zur Evolution. Darin beantworteten die Lernenden zu fünf Zeitpunkten Fragen aus dem ACORNS-Instrument. Studie 2 beschreibt die Analyse dieser Antworten mithilfe binärer Muster, die das (Nicht-)Vorhandensein bestimmter Schlüsselkonzepte und Fehlvorstellungen anzeigen. Studie 3 konzentriert sich auf fünf Concept Maps, die die Lernenden im Laufe der Unterrichtseinheit erstellten. Diese wurden mit Hinblick auf Unterschiede zwischen Lernenden mit unterschiedlichem Lernzuwachs analysiert. In dieser Arbeit wurde das Potenzial zweier analytischer Ansätze zur Nachverfolgung von konzeptuellem Lernen untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass die musterbasierte Analyse der ACORNS-Items den Verlauf des konzeptuellen Lernens gut abbildet. Die Concept Maps legen die Entwicklung des konzeptuellen Wissens gut dar und die Ergebnisse geben vielversprechende Hinweise für weitere Forschung. Insgesamt erfassen die Assessments die konzeptuelle Komplexität des Themas gut und haben das Potenzial, in ECD4LPA basierte Lernumgebungen eingebettet zu werden.
Despite its importance, the theory of evolution presents a challenge for learners and teachers. Teachers have tools such as formative assessment at their disposal, but implementing them is complex. Digital technologies have the potential to support such practices, yet there is a lack of comprehensive approaches for authentic science teaching. Within this dissertation, four studies were conducted to address these challenges in the teaching of evolution. Study 0 describes Learning Progression Analytics as the theoretical framework of the IPN project ALICE. It develops ECD4LPA as a theoretical basis for learning environments in which data on school-based learning can be collected. Study 1 describes the development and implementation of such a unit on evolution. In this unit, learners answered questions from the ACORNS instrument at five different points in time. Study 2 describes the analysis of these responses using binary patterns that indicate the presence or absence of certain key concepts and misconceptions. Study 3 focuses on five concept maps created by the learners during the course of the unit. These were analysed with regard to differences between learners with varying levels of learning gain. This study investigated the potential of two analytical approaches for tracking conceptual learning. The results show that the pattern-based analysis of the ACORNS items accurately reflects the progression of conceptual learning. The concept maps effectively illustrate the development of conceptual knowledge, and the findings provide promising insights for further research. Overall, the assessments capture the conceptual complexity of the topic well and have the potential to be embedded in ECD4LPA-based learning environments.
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