Liegen die Ursachen für den Lehrkräftemangel schon in der universitären Lehrkräftebildung? Erste Antworten auf Basis des Projekts "Wege aus dem Lehramtsstudium"

Die Zahl der Lehramtsstudierenden, die ihr Studium abbrechen und die Universität ohne Abschluss verlassen, ist seit Jahren weitgehend unverändert – so reduziert sich die Zahl potenzieller Lehrkräfte, die dem System Schule nicht zur Verfügung stehen, bereits recht früh, was zur weiteren Verschärfung des Lehrkräftemangels beiträgt. Die Frage nach Gründen für solche Abbrüche beantwortet die Forschung mit Hinweisen auf die multikausale Bedingtheit und Prozesshaftigkeit des Phänomens. Während es einige Studien zu allgemeinen Ursachen und Bedingungskonstellationen für den Abbruch des Lehramtsstudiums gibt, mangelt es bis dato jedoch an Arbeiten, die den Verlauf des Abbruchs in einem biographischen Gesamtzusammenhang betrachten. In diesem Beitrag werden erste Ergebnisse einer qualitativen Studie mit (ehemaligen) Lehramtsstudierenden vorgestellt, die den Abbruch bereits vollzogen haben. Auf der Basis von narrativ-autobiographischen Interviews erfolgt eine rekonstruktive Analyse von Anlässen, Verläufen und Bedingungskonstellationen des Studienabbruchs, und es wird Stellung zur Frage genommen, ob bzw. inwiefern die universitäre Lehrkräftebildung Ursachen des Lehrkräftemangels bedingt. Eine Diskussion möglicher Ansatzpunkte zur Verminderung des Lehrkräftemangels rundet den Beitrag ab. (DIPF/Orig.

Climate-fever: A Dataset for Verification of Real-World Climate Claims

Our goal is to introduce CLIMATE-FEVER, a new publicly available dataset for verification of climate change-related claims. By providing a dataset for the research community, we aim to help and encourage work on improving algorithms for retrieving climate-specific information and detecting fake news in social and mass media to reduce the impact of misinformation on the formation of public opinion on climate change. We adapt the methodology of FEVER [1], the largest dataset of artificially designed claims, to real-life claims collected from the Internet. Although during this process, we could count on the support of renowned climate scientists, it turned out to be no easy task. We discuss the surprising, subtle complexity of modeling real-world climate-related claims within the FEVER framework, which provides a valuable challenge for general natural language understanding. We hope that our work will mark the beginning of an exciting long-term joint effort by the climate science and AI community to develop robust algorithms to verify the facts for climate-related claims

Becoming a Teacher in Times of Corona – A Qualitative Study on the Professionalisation of (Prospective) Teachers under Pandemic Condition: A Qualitative Study on the Professionalisation of (Prospective) Teachers under Pandemic Conditions

Die Corona-Pandemie mit ihren Auswirkungen und Einschränkungen stellt das Schulsystem vor große Herausforderungen, die umfangreich erforscht werden. Zum Gesamtbild gehört auch die Lehrer*innenbildung, die ebenfalls von den Folgen der Pandemie betroffen ist (z.B. Wegfall von Praxiserfahrungen aufgrund von Schulschließungen), jedoch bislang keinen Schwerpunkt der Forschung darstellt. Hier setzt der vorliegende Beitrag an mit dem Ziel, die Bedeutung der Pandemie für die Professionalisierung von (angehenden) Lehrkräften zu untersuchen. In der vorgestellten, auf zwölf problemzentrierten Interviews basierenden qualitativen Studie wurde untersucht, wie diese das Lehrer*in-Werden in unterschiedlichen Phasen ihres Bildungsgangs (Lehramtsstudium, Vorbereitungsdienst und Berufseinstieg) erleben und deuten, wie sie Entwicklungsaufgaben begegnen und welche Handlungs- und Gestaltungsmöglichkeiten sich für sie daraus ergeben. Im Ergebnis zeigen sich sieben relevante Aspekte der Handlungspraxis, die auf jeweils kontrastierende Orientierungen verweisen und mit denen es in komparativer Analyse möglich ist, die Fälle voneinander zu unterscheiden. Von den Besonderheiten der Einzelfälle abgelöst werden drei Typen gebildet: Fällen vom Typ 1 gelingt es, sich mit der Pandemiesituation zu arrangieren (etwa durch die Etablierung neuer, an die Situation angepasster Handlungsroutinen). Typ 2 umfasst Fälle, die die Pandemie als Zeit des Leidens erleben, wodurch die eigene Professionalisierung erheblich beeinträchtigt wird. Fälle vom Typ 3 begreifen die Corona-Zeit als Möglichkeitsraum und ergreifen Gelegenheiten (z.B. Verkürzung des Masterstudiums durch die mit den weitgehend digital angelegten Semestern einhergehende zeitliche Flexibilisierung des Studiums). Eine Zusammenfassung und Diskussion notwendiger Handlungskonsequenzen für die verschiedenen Akteur*innen in der Lehrer*innenbildung runden den Beitrag ab.The Corona pandemic with its effects and restrictions poses major challenges for the school system, which are being extensively researched. The overall picture includes teacher training, which is also affected by the consequences of the pandemic (e.g., loss of practical experience due to school closures), but has not yet been a focus of research. This is where this article comes in with the aim of examining the importance of the pandemic for the professionalisation of (prospective) teachers. The qualitative study presented, based on twelve problem-centered interviews, examined how teachers experience and interpret becoming a teacher in different phases of their education programme (teaching degree, preparatory service and career entry), how they encounter development tasks and what options for action and design result for them. The result shows seven relevant aspects of practice, each of which refers to contrasting orientations, with which it is possible to distinguish the cases from one another in comparative analysis. Abstracted from the peculiarities of the individual cases, three types are formed: Type 1 cases manage to come to terms with the pandemic situation (e.g., by establishing new routines that are adapted to the situation). Type 2 includes cases who experience the pandemic as a time of suffering, which significantly impairs their own professionalisation. Type 3 cases see the Corona period as a space of opportunities and seize them. A summary and discussion of the necessary consequences for action for the various actors in teacher education complete the article

Wissen und Macht an der Universität. Studentische Erfahrungen analysieren

Bartels BH. Wissen und Macht an der Universität. Studentische Erfahrungen analysieren. In: Böttcher J, Graber J, Lieb D, Kleinitzke S, Nagel S, eds. Studentisches Symposium Bildung. 2023

Meta Answering for Machine Reading

We investigate a framework for machine reading, inspired by real world information-seeking problems, where a meta question answering system interacts with a black box environment. The environment encapsulates a competitive machine reader based on BERT, providing candidate answers to questions, and possibly some context. To validate the realism of our formulation, we ask humans to play the role of a meta-answerer. With just a small snippet of text around an answer, humans can outperform the machine reader, improving recall. Similarly, a simple machine meta-answerer outperforms the environment, improving both precision and recall on the Natural Questions dataset. The system relies on joint training of answer scoring and the selection of conditioning information

NEST 2.14.0

NEST is a simulator for spiking neural network models that focuses on the dynamics, size and structure of neural systems rather than on the exact morphology of individual neurons. For further information, visit http://www.nest-simulator.org. The release notes for this release are available at https://github.com/nest/nest-simulator/releases/tag/v2.14.

NEST 2.14.1

NEST is a simulator for spiking neural network models that focuses on the dynamics, size and structure of neural systems rather than on the exact morphology of individual neurons. For further information, visit http://www.nest-simulator.org. The release notes for this release are available at https://github.com/nest/nest-simulator/releases/tag/v2.14.