Bindungsverhalten zu Mutter und Vater und Bindungsrepräsentation bei Kindern im Alter von fünf und sieben Jahren

Bindungsqualitäten können im Vorschulalter und bei Schulbeginn unterschiedlich erhoben werden, auf der Verhaltensebene über die Fremde Situation (FS) oder auf der Repräsentationsebene, erfasst über semiprojektive Verfahren mittels Geschichten oder Bildern. Beide Methoden verschaffen Zugang zu unterschiedlichen Ebenen eines theoretisch angenommenen mentalen Bindungsmodells, wobei die auf der Verhaltensebene erfasste Bindung als personspezifisch, die auf der Repräsentationsebene erfasste Bindung als generalisiert gilt. Untersucht wurde, ob Mutter- und Vaterbindung übereinstimmen und wie beide mit der generalisierten Bindungsrepräsentation zusammenhängen. Zudem wurde geprüft, ob bei Nichtübereinstimmung von Mutter- und Vaterbindung eher das Bindungsverhalten zur Hauptbezugsperson mit der Bindungsrepräsentation übereinstimmt. 67 Kinder im Alter von 5;3 Jahren wurden in der FS mit der Mutter und 31 davon auch mit dem Vater untersucht. Im Alter von durchschnittlich 6;7 Jahren wurde mit ihnen ein Geschichtenergänzungsverfahren zur Bindung durchgeführt. Bei Übereinstimmung der personspezifischen Bindung zu Mutter und Vater (sechs Kinder sicher, acht Kinder unsicher gebunden) fiel die Bindungsrepräsentation übereinstimmend aus, bei Nichtübereinstimmung der personspezifischen Bindungen zu Vater und Mutter war kein systematischer Zusammenhang feststellbar. Somit bestätigen die Daten die Annahme eines stärkeren Einflusses der hauptsächlichen Betreuungsperson auf die Bindungsrepräsentation nicht. (ZPID

Attachment security and attention to facial emotional expressions in preschoolers: An eye‐tracking study

According to attachment theory, internal working models of attachment affect the way in which social and emotional information is processed. The current study examined this theoretical claim by investigating the association between attachment security and attention to facial emotional expressions in 5‐year‐old children. Attachment security was assessed on a representational level using an Attachment Story Completion Task. Children's attention to facial emotional expressions was measured during an eye‐tracking task. Gaze data (fixation duration) were collected during the presentation of pictures displaying five different facial emotional expressions (neutral, angry, fearful, sad, and happy) of unfamiliar persons. Moreover, the Emotionality‐Activity‐Sociability Temperament Inventory was used to control for children's temperament and was filled out by children's mothers. Regression analyses revealed that attachment security was a significant predictor of children's attention to neutral and sad expressions while controlling for age, gender, and temperament. Moreover, a t ‐test revealed that securely attached children looked longer at the fearful expression than insecurely attached children. These findings provide direct evidence that even on a basic perceptional level attachment security is a predictor of children's emotional information processing

Heterogenität und Inklusion gestalten - Zukunftsstrategie Lehrer*innenbildung (ZuS). Lehrer*innen-Bildungsmonitoring. Befragung von Lehramtsstudierenden und Referendar*innen. Studiendesign und SkalendokumentationTeil II: Messzeitpunkte 2022 und 2023

Die vorliegende Skalendokumentation ist Teil eines Bildungsmonitorings, das im Rahmen des an der Universität zu Köln durchgeführten Projekts „Zukunftsstrategie Lehrer*innenbildung Köln – Heterogenität und Inklusion gestalten“ (ZuS) im Handlungsfeld Qualitätssicherung (QS) in den ersten beiden Förderphasen (2015 bis 2018) und (2019 bis 2023) durchgeführt wurde. Zu den ersten beiden Messzeitpunkten (2016 und 2017) liegen Skalendokumentationen von Rühl et al. (2016) und Podlecki et al. (2017) vor. Die hier vorliegende Skalendokumentation Teil II führt die Messzeitpunkte 2022 und 2023 auf und ist somit eine Ergänzung der Skalendokumentation Teil I (Jäger-Biela et al., 2024). Das Bildungsmonitoring soll auf einer Makroebene Einblick geben in Prozesse des Kompetenzerwerbs während des Lehramtsstudiums und dazu beitragen, Merkmale der Ausbildung zu erkennen, die dabei von Bedeutung sind. Drei wesentliche Maßnahmen werden im Bildungsmonitoring ergriffen: Die Erfassung der Kompetenzentwicklung von Lehramtsstudierenden, die angebotenen und genutzten Lerngelegenheiten als Bedingungen der Kompetenzentwicklung und die Prüfung des Einflusses der Lerngelegenheiten auf die Kompetenzentwicklung. Verwendet wird ein Mehr-Kohorten-Längsschnitt-Design. Primäre Zielgruppe sind Bachelor- und Masterstudierende, diese werden seit 2016 wissenschaftlich begleitet, um während der Projektlaufzeit ein umfassendes Bild über den Kompetenzerwerb während der gesamten Lehramtsausbildung an der Universität zu Köln zu erhalten. Die hier abgebildete Skalendokumentation umfasst den allgemeinen Teil des Bildungsmonitorings 2022 bis 2023. Sie informiert über die verwendeten Variablen, Items und Skalen, die bei der Befragung der Studierenden eingesetzt wurden. Zusätzlich werden technische Variablen berichtet, die bei der Datenerhebung und -aufbereitung relevant waren

Heterogenität und Inklusion gestalten - Zukunftsstrategie Lehrer*innenbildung (ZuS). Lehrer*innen-Bildungsmonitoring. Befragung von Lehramtsstudierenden und Referendar*innen. Studiendesign und Skalendokumentation Teil I: Messzeitpunkte 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021

Die vorliegende Skalendokumentation ist Teil eines Bildungsmonitorings, das im Rahmen des an der Universität zu Köln durchgeführten Projekts „Zukunftsstrategie Lehrer*innenbildung Köln – Heterogenität und Inklusion gestalten“ (ZuS) im Handlungsfeld Qualitätssicherung (QS) in den ersten beiden Förderphasen (2015 bis 2018) und (2019 bis 2023) durchgeführt wurde. Zu den ersten beiden Messzeitpunkten (2016 und 2017) liegen Skalendokumentationen von Rühl et al. (2016) und Podlecki et al. (2017) vor. Die hier vorliegende Skalendokumentation Teil I integriert die bestehenden Dokumentationen und ergänzt die Messzeitpunkte 2018, 2019, 2020 und 2021. Die Messzeitpunkte 2022 und 2023 sind in der Skalendokumentation Teil II (Jäger-Biela et al., 2024) aufgeführt. Das Bildungsmonitoring soll auf einer Makroebene Einblick geben in Prozesse des Kompetenzerwerbs während des Lehramtsstudiums und dazu beitragen, Merkmale der Ausbildung zu erkennen, die dabei von Bedeutung sind. Drei wesentliche Maßnahmen werden im Bildungsmonitoring ergriffen: Die Erfassung der Kompetenzentwicklung von Lehramtsstudierenden, die angebotenen und genutzten Lerngelegenheiten als Bedingungen der Kompetenzentwicklung und die Prüfung des Einflusses der Lerngelegenheiten auf die Kompetenzentwicklung. Verwendet wird ein Mehr-Kohorten-Längsschnitt-Design. Primäre Zielgruppe sind Bachelor- und Masterstudierende, diese werden seit 2016 wissenschaftlich begleitet, um während der Projektlaufzeit ein umfassendes Bild über den Kompetenzerwerb während der gesamten Lehramtsausbildung an der Universität zu Köln zu erhalten. Die hier abgebildete Skalendokumentation umfasst den allgemeinen Teil des Bildungsmonitorings 2016 bis 2021. Sie informiert über die verwendeten Variablen, Items und Skalen, die bei der Befragung der Studierenden eingesetzt wurden. Zusätzlich werden technische Variablen berichtet, die bei der Datenerhebung und -aufbereitung relevant waren

JuliaData/CSV.jl: v0.10.12

<h2>CSV v0.10.12</h2> <p><a href="https://github.com/JuliaData/CSV.jl/compare/v0.10.11...v0.10.12">Diff since v0.10.11</a></p> <p><strong>Merged pull requests:</strong></p> <ul> <li>Bump Parsers compat to 2.5 (#1097) (@JackDunnNZ)</li> <li>Fix multithreaded fail on trailing empty column (#1098) (@Liozou)</li> <li>Selectively reduce multithreaded parsing @error (#1099) (@Liozou)</li> <li>doc(examples.md): fix extraneous ``` (#1100) (@stephen-huan)</li> <li>Fix the problem in Example page since v0.10 (#1106) (@hungpham3112)</li> <li>fix typos (#1119) (@musvaage)</li> </ul> <p><strong>Closed issues:</strong></p> <ul> <li>A couple of failing tests on Julia 1.7.3 (#1005)</li> <li>Writing large DataFrame extremely slow (#1017)</li> <li>[Bug] CSV.read randomly changes eltype of column (#1089)</li> <li>Multithreaded parsing error should be warning (#1095)</li> <li>Load error with Parsers.Options (#1101)</li> <li>Precompilation issue in Ubuntu 22.04.2 LTS (libLLVM-14jl.so (unknown line)) (#1103)</li> <li>Can't transfer CSV.jl v0.10.11 from Windows to Linux (#1110)</li> <li>Add Zenodo badge to README (#1112)</li> <li>can not read the csv with large cells written by itself (#1115)</li> </ul&gt