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Vorhersagen generieren lassen als Mittel zur Indizierung von kognitivem Konflikt und Conceptual Change bei Kindern

Fachliche Zuordnung Entwicklungspsychologie und Pädagogische Psychologie
Förderung Förderung von 2019 bis 2023
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 421935104
 
Das Unterrichten von Naturwissenschaften ist eine besondere Herausforderung, da es die Änderung von hartnäckigen und weit verbreiteten Fehlvorstellungen bei den Lernenden beinhaltet. Jüngste Forschungen legen nahe, dass das Generieren von Vorhersagen eine vielversprechende Strategie ist, die die Revision von Fehlvorstellungen bei Kindern erleichtert. Es wurde festgestellt, dass diese Erleichterung mit einer verstärkten physiologischen Überraschungsreaktion auf erwartungswidrige Ergebnisse zusammenhängt, wenn Kinder vorher eine explizite Vorhersage erstellt haben. Es konnte außerdem gezeigt werden, dass das Ausmaß der Überraschungsreaktion sowohl vom Vertrauen der Lernenden in ihre Vorhersage als auch von der Größe des Vorhersagefehlers abhängt. Das übergeordnete Ziel der zweiten Projektphase ist es, den Effekt der Generierung von Vorhersagen auf die Überraschung und die anschließende Revision von Fehlvorstellungen genauer zu erfassen. Zu diesem Zweck werden wir ein formales Modell der Ausgangsvorstellungen der Kinder erstellen und ihre physiologische Überraschungsreaktion und die Revision ihrer Vorstellungen mit einem optimalen Bayes'schen Lerner vergleichen. Die Bayes'sche Inferenz ist für diesen Zweck besonders nützlich, weil sie ein mathematisches Modell des Zusammenspiels zwischen Vertrauen in die Vorhersage, Vorhersagefehler und Revision von Überzeugungen bietet. Es sagt uns genau, wie, gemäß der Wahrscheinlichkeitstheorie, erwartungsverletzende Ergebnisse verwendet werden sollten, um Ausgangsvorstellungen zu aktualisieren. Wir können somit untersuchen, a) ob Kinder, die ihre Ausgangsvorstellungen durch eine explizite Vorhersage aktivieren, erwartungswidrige Evidenz besser nutzen als Kinder, die ihre Ausgangsvorstellungen nicht aktivieren, und b) welche Rolle das Vertrauen in die Vorhersage und der Vorhersagefehler für diesen Vorteil spielen.
DFG-Verfahren Sachbeihilfen
Internationaler Bezug USA
Kooperationspartnerin Professorin Elizabeth Bonawitz
 
 

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