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En:dissertation:physical_computing_als_mittel_der_wissenschaftlichen_erkenntnisgewinnung

Physical Computing als Mittel der wissenschaftlichen Erkenntnisgewinnung (PhD Thesis) đŸ‡©đŸ‡Ș

Reference

Schulz, Sandra: Physical Computing als Mittel der wissenschaftlichen Erkenntnisgewinnung. Dissertation, Humboldt-UniversitÀt zu Berlin, 2018

Publication

Abstract

Physical-Computing-GerĂ€ten wie Robotern und Mikrocontrollern wird eine wichtige Rolle als Lernmedium fĂŒr SchĂŒlerinnen und SchĂŒler zugesprochen. Zu lernende Kontexte sind Ă€hnlich vielfĂ€ltig wie die inzwischen existierenden GerĂ€te. Die KomplexitĂ€t der Systeme ist mannigfaltig und bisherige Forschung geht zumeist von dem GerĂ€t als Forschungsgegenstand aus. Im Rahmen dieser Dissertation wird von einem gerĂ€teunabhĂ€ngigen Physical-Computing-Prozess als Problemlöseprozess ausgegangen, um ein Fundament fĂŒr nachhaltige und gerĂ€teunabhĂ€ngige 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 AusprĂ€gungsformen 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 fĂŒr einen MINT-Problemlöseprozess bildet. Bislang wurden konkrete Probleme von SchĂŒlerinnen und SchĂŒlern bei der Interaktion mit den GerĂ€ten 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 UnterstĂŒtzung des Problemlösens in Physical- Computing-AktivitĂ€ten wird basierend auf der Problemtaxonomie entwickelt. Durch eine empirische Untersuchung wird es als unterstĂŒtzend fĂŒr den Physical-Computing-Prozess evaluiert und bildet damit ein Modell zur Entwicklung von kognitiven Tutorensystemen fĂŒr Physical Computing.

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