Probabilistic Perspectives on Collecting Human Uncertainty in Predictive Data Mining

In many areas of data mining, data is collected from humans beings. In this contribution, we ask the question of how people actually respond to ordinal scales. The main problem observed is that users tend to be volatile in their choices, i.e. complex cognitions do not always lead to the same decisions, but to distributions of possible decision outputs. This human uncertainty may sometimes have quite an impact on common data mining approaches and thus, the question of effective modelling this so called human uncertainty emerges naturally. Our contribution introduces two different approaches for modelling the human uncertainty of user responses. In doing so, we develop techniques in order to measure this uncertainty at the level of user inputs as well as the level of user cognition. With support of comprehensive user experiments and large-scale simulations, we systematically compare both methodologies along with their implications for personalisation approaches. Our findings demonstrate that significant amounts of users do submit something completely different (action) than they really have in mind (cognition). Moreover, we demonstrate that statistically sound evidence with respect to algorithm assessment becomes quite hard to realise, especially when explicit rankings shall be built

Alles Reibung oder was? Welchen Effekt oft genannte Einflüsse tatsächlich auf Messergebnisse haben

Eine typische Situation aus dem Physikunterricht: Die Ergebnisse einer Experimentierphase werden an die Tafel geschrieben und weichen deutlich von den theoretischen Erwartungen ab. Die Erklärung der Diskrepanz erfolgt mit den üblichen Verdächtigen: Reibung, Reaktionszeit, Luftfeuchtigkeit, ungenaue Messgeräte … aber wie groß ist der Einfluss solcher Größen auf das Ergebnis tatsächlich?Wir halten ein adäquates Verständnis von physikalischen Messwerten, deren (Un-)Genauigkeit und Aussagekraft für die Ausbildung werdender Physiklehrkräfte für grundlegend wichtig. Insbesondere wird dies für ein sinnvolles Einbringen und Vorleben von Fehlerkultur und dem fachlich angemessenen Umgang mit Messunsicherheiten im Unterricht benötigt.Die dazu konzipierte Lernumgebung beinhaltet daher im Wesentlichen drei Aspekte:Die Berücksichtigung der Vorstellungen der StudierendenEine moderne fachliche Modellierung von Messwerten durch Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen, wie durch den ISO-Standard GUM vorgeschlagenZwei hierzu erstellte Apps, die es ermöglichen a)Messdaten nach GUM zu verrechnen und darzustellen und b) die auf ein konkretes Experiment einflussnehmenden Faktoren zu variieren und deren Auswirkungen zu beobachten.Im Rahmen des Vortrages wurden insbesondere die letzteren Applikationen vorgestellt

Selbstgesteuertes Lernen mit digital erweiterten Workbooks

Die Zeit des Distanzlernens hat die Digitalisierung schulischen Lernens auch im Physikunterricht weiter vorangebracht. Gleichzeitig wird offenkundig welche sozialen, persönlichen und individuellen Aspekte des unterrichtlichen Lernens durch das vornehmlich digitale Format nicht ersetzt werden können. Es heißt also, Lehren aus den Erfahrungen der vergangenen Monate zu ziehen und digitale Elemente gewinnbringend unter Beachtung der Lernförderlichkeit in den Unterricht zu integrieren. Auf Basis forschungsseitiger Erkenntnisse (Einzelstudien und Metastudien wie z.B. Hattie 2013, Herzig 2014), theoretischer Überlegungen und einer empirischen Fallstudie leiten wir Empfehlungen für die inhaltliche Auswahl und Strukturierung von digital erweitertem Lehr-Lernmaterial ab. Grundlagen, Studienergebnisse sowie Erfahrungen aus der prototypischen Realisierung solchen Lehr-Lernmaterials an der Universität Münster stellen wir in diesem Beitrag vor

Der Rest ist dann halt Messfehler. Wie angehende Lehrkräfte in Unterrichtssituationen mit Messdaten umgehen

Der Umgang mit Messdaten ist ein essenzieller Teil physikalischer Fachmethoden. Als solche stellt er auch einen Teil eines nature of science einbeziehenden Physikunterrichtes dar und wird entsprechend in den Lehrplänen vieler Bundesländer gefordert. Die Bedeutung dieser Thematik beschränkt sich aber nicht darauf: Vielmehr weist der Umgang mit experimentellen Daten eine noch größere Relevanz in Bezug auf die Bewertung und Interpretation von Messdaten auf. Ohne die Betrachtung derer begrenzten Genauigkeit ist eine Bewertung gar nicht möglich. Lässt man diese Diskussion aus, prägt dies ebenfalls ein Bild vom Umgang mit Messdaten in der Physik [1]. Physikunterricht, der Experimente einbezieht, kann nicht ohne einen Umgang mit experimentellen Daten stattfinden und vermittelt damit zumindest indirekt (Modelllernen, [2]) ein Bild vom physikalischen Umgang mit Messdaten.Eine Studie von Ruhrig und Höttecke [3] stellte anhand von Videovignetten heraus, dass es Lehrkräften an Kompetenzen zum Umgang mit unsicheren Evidenzen im Unterricht mangelt. Wie aber findet der Umgang mit Messdaten im tatsächlichen unterrichtlichen Handeln statt? Im Rahmen eines Lehr-Lern-Labors führten angehende Lehrkräfte kurze Unterrichtseinheiten mit quantitativen Experimenten mehrfach durch. Dabei entstanden insgesamt etwa 80 Videos, in denen dieses Handeln analysiert und kategorisiert wurde. Nach einer Vorstellung des übergreifenden Studiendesigns werden Ergebnisse dieser Videoanalyse dargelegt

Gestaltung von Lernmaterial und Didaktische Typografie – wie sich die Lesbarkeit von Texten auch ohne sprachliche Anpassungen verändern lässt

Zahlreiche Studien haben in den letzten Jahren aufgezeigt, dass naturwissenschaftsbezogene Texte, wie sie üblicherweise in Schulbüchern und Lernmaterialien verwendet werden, allgemein- und fachsprachliche Herausforderungen an die Lernenden stellen (Busch & Ralle, 2011; Merzyn, 1994; Prediger, 2013; Sumfleth & Schüttler, 1995; Fraas, 1998; Hoffmann, 1998). Kohnen et al. (2017) zeigen außerdem auf, dass Änderungen allein auf morphosyntaktischer Ebene kaum signifikante Effekte in Bezug auf die Erhöhung der Lesbarkeit hervorbringen. Die Ergebnisse einer aktuellen Studie unter 200 Schülerinnen und Schülern zeigen, wie bereits durch typografische Maßnahmen das sinnentnehmende Lesen deutlich erleichtert werden kann. Der Beitrag wird zum einen die Ergebnisse der Studie vorstellen, daraus Empfehlungen der didaktischen Typografie ableiten und zum anderen evidenz- und theoriebasierte (Cognitive Load Theory nach Sweller, 2005; Theory of Multimedia Learning nach Mayer, 2005) Designs zur Gestaltung von Lernmaterial vorstellen, die anhand dieser Basis an der Universität Münster entwickelt werden

Der Rest ist dann halt Messfehler. Wie angehende Lehrkräfte in Unterrichtssituationen mit Messdaten umgehen

Der Umgang mit Messdaten ist ein essenzieller Teil physikalischer Fachmethoden. Als solche stellt er auch einen Teil eines nature of science einbeziehenden Physikunterrichtes dar und wird entsprechend in den Lehrplänen vieler Bundesländer gefordert. Die Bedeutung dieser Thematik beschränkt sich aber nicht darauf: Vielmehr weist der Umgang mit experimentellen Daten eine noch größere Relevanz in Bezug auf die Bewertung und Interpretation von Messdaten auf. Ohne die Betrachtung derer begrenzten Genauigkeit ist eine Bewertung gar nicht möglich. Lässt man diese Diskussion aus, prägt dies ebenfalls ein Bild vom Umgang mit Messdaten in der Physik [1]. Physikunterricht, der Experimente einbezieht, kann nicht ohne einen Umgang mit experimentellen Daten stattfinden und vermittelt damit zumindest indirekt (Modelllernen, [2]) ein Bild vom physikalischen Umgang mit Messdaten.Eine Studie von Ruhrig und Höttecke [3] stellte anhand von Videovignetten heraus, dass es Lehrkräften an Kompetenzen zum Umgang mit unsicheren Evidenzen im Unterricht mangelt. Wie aber findet der Umgang mit Messdaten im tatsächlichen unterrichtlichen Handeln statt? Im Rahmen eines Lehr-Lern-Labors führten angehende Lehrkräfte kurze Unterrichtseinheiten mit quantitativen Experimenten mehrfach durch. Dabei entstanden insgesamt etwa 80 Videos, in denen dieses Handeln analysiert und kategorisiert wurde. Nach einer Vorstellung des übergreifenden Studiendesigns werden Ergebnisse dieser Videoanalyse dargelegt

Alles Reibung oder was? Welchen Effekt oft genannte Einflüsse tatsächlich auf Messergebnisse haben

Eine typische Situation aus dem Physikunterricht: Die Ergebnisse einer Experimentierphase werden an die Tafel geschrieben und weichen deutlich von den theoretischen Erwartungen ab. Die Erklärung der Diskrepanz erfolgt mit den üblichen Verdächtigen: Reibung, Reaktionszeit, Luftfeuchtigkeit, ungenaue Messgeräte … aber wie groß ist der Einfluss solcher Größen auf das Ergebnis tatsächlich?Wir halten ein adäquates Verständnis von physikalischen Messwerten, deren (Un-)Genauigkeit und Aussagekraft für die Ausbildung werdender Physiklehrkräfte für grundlegend wichtig. Insbesondere wird dies für ein sinnvolles Einbringen und Vorleben von Fehlerkultur und dem fachlich angemessenen Umgang mit Messunsicherheiten im Unterricht benötigt.Die dazu konzipierte Lernumgebung beinhaltet daher im Wesentlichen drei Aspekte:Die Berücksichtigung der Vorstellungen der StudierendenEine moderne fachliche Modellierung von Messwerten durch Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen, wie durch den ISO-Standard GUM vorgeschlagenZwei hierzu erstellte Apps, die es ermöglichen a)Messdaten nach GUM zu verrechnen und darzustellen und b) die auf ein konkretes Experiment einflussnehmenden Faktoren zu variieren und deren Auswirkungen zu beobachten.Im Rahmen des Vortrages wurden insbesondere die letzteren Applikationen vorgestellt

„Und für wen ist dieser Kontext?“- Studien zu Kontexten und Interessen im Physikunterricht unter Beachtung von Gender und Selbstkonzept

Das Interesse der Schülerinnen und Schüler am Physikunterricht lässt im Verlauf der Sekundarstufe 1 stark nach. Schulbücher versuchen die physikalischen Themen durch geeignete Kontexte interessant zu gestalten. Es findet sich fast zu jedem physikalischen Themengebiet ein Kontext, mit dem sich Lernende im Unterricht beschäftigen sollen und der bestenfalls Mädchen und Jungen gleichsam interessiert. In verschiedenen Studien wurde bereits festgestellt, dass Mädchen mehr an Kontexten interessiert sind, die die Natur, Umwelt und den eigenen Körper betreffen, Jungen hingegen mehr an technischen Kontexten oder an allen gleichermaßen. In studentischen Forschungsarbeiten am Institut für Didaktik der Physik der WWU Münster wurde das Interesse an Kontexten und die Wahrnehmung von Mädchen und Jungen untersucht, deren Ergebnisse hier zusammengetragen werden. In einem weiteren Projekt wurden Rollenverteilungen beim Experimentieren in Bezug auf Selbstwirksamkeitserwartungen untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass insbesondere Mädchen entgegen stereotypischer Verhaltensformen agieren und sich selbst meist anders einschätzen, als sie es für ihre eigene Bezugsgruppe, demnach Mädchen allgemein, tun

smart for science - Gelingensbedingungen für den Einsatz schülereigener Smartphones im mathematisch-natur-wissenschaftlichen Unterricht

Angesichts der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Smartphones in Schulen erforscht das BMBF-Projekt smart for science Gelingensbedingungen für den Einsatz von Smartphones im naturwissen-schaftlichen Unterricht. Distraktionen können dabei sowohl durch den Einsatz schülereigener (BYOD) wie schuleigener (COPE) Geräte auftreten.Die Untersuchung von BYOD- und COPE-Bedingung erfolgt im Rahmen dreier Workshops der Fächer Mathematik, Physik und Chemie zum Thema Elektromobilität, wobei das Smartphone sowohl fachspezifisch als auch in fächerübergreifenden Nutzungsvarianten eingesetzt wird. Durch die Erhebung fachbezogener und psychologischer Variablen auf Seiten der Lernenden sowie durch die Videografie des Nutzungsverhaltens werden Gelingensbedingungen und Distraktionen identifiziert. In der Physik wird fachspezifisch die App phyphox genutzt, um Echtzeit-Messungen des elektri-schen Stroms sowie der elektrischen Spannung und Leistung einer Solarzelle vorzunehmen. Die Dokumentation und Auswertung der Daten erfolgen ebenfalls per Smartphone

smart for science - Gelingensbedingungen für den Einsatz schülereigener Smartphones im mathematisch-natur-wissenschaftlichen Unterricht

Angesichts der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Smartphones in Schulen erforscht das BMBF-Projekt smart for science Gelingensbedingungen für den Einsatz von Smartphones im naturwissen-schaftlichen Unterricht. Distraktionen können dabei sowohl durch den Einsatz schülereigener (BYOD) wie schuleigener (COPE) Geräte auftreten.Die Untersuchung von BYOD- und COPE-Bedingung erfolgt im Rahmen dreier Workshops der Fächer Mathematik, Physik und Chemie zum Thema Elektromobilität, wobei das Smartphone sowohl fachspezifisch als auch in fächerübergreifenden Nutzungsvarianten eingesetzt wird. Durch die Erhebung fachbezogener und psychologischer Variablen auf Seiten der Lernenden sowie durch die Videografie des Nutzungsverhaltens werden Gelingensbedingungen und Distraktionen identifiziert. In der Physik wird fachspezifisch die App phyphox genutzt, um Echtzeit-Messungen des elektri-schen Stroms sowie der elektrischen Spannung und Leistung einer Solarzelle vorzunehmen. Die Dokumentation und Auswertung der Daten erfolgen ebenfalls per Smartphone