Abstract
Die Anwendung von pädagogischer Diagnostik benötigt sowohl konzeptuelles als auch strate-gisches Wissen über diagnostische Entscheidungsprozesse. Um diese Entscheidungsprozesse für die Ausbildung im Lehramt Sonderpädagogik der Hochschule möglichst anwendungsbezo-gen nachzustellen, wurde ein digitales fallbasiertes Simulationsspiel entwickelt. Ziel ist es, an-gehende Sonderpädagog:innen im Studium zu ökonomischen diagnostischen Entscheidungen im Rahmen pädagogischer Diagnostik zu befähigen und den Aufbau von Handlungsschablonen zu fördern. Diese Studie untersucht mittels Learning Analytics, inwieweit die Simulationsspiele zur Weiterentwicklung der diagnostischen Entscheidungskompetenz von Studierenden (N = 30) beitragen. Untersucht wird, wie treffsicher und effizient Studierende aus fünf Testverfahren den jeweils passenden Test auswählen. Der wiederholte Einsatz der Simulationsspiel führt zu signi-fikanten Veränderungen in der Entscheidungsheuristik. Studierende treffen ihre Entscheidun-gen nach der Übung mit durchschnittlich 2,1 Tests und einer Treffsicherheit von 41,39%. Die Einsatzmöglichkeiten und der Mehrwert von digitalen Simulationsspielen wird für die Leh-rer:innenausbildung diskutiert
Dokumententyp: | Zeitschriftenartikel |
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Keywords: | Diagnostische Kompetenzen; Lehrer:innenbildung; Simulationen; interaktive Simulationsspiele; Sonderpädagogik; Professionalisierung |
Fakultät: | Psychologie und Pädagogik > Department Pädagogik und Rehabilitation > Abt. 3: Präventions-, Inklusions- und Rehabilitationsforschung
Psychologie und Pädagogik > Department Pädagogik und Rehabilitation > Abt. 3: Präventions-, Inklusions- und Rehabilitationsforschung > Lernbehindertenpädagogik |
Themengebiete: | 300 Sozialwissenschaften > 370 Bildung und Erziehung |
URN: | urn:nbn:de:bvb:19-epub-122879-9 |
Sprache: | Deutsch |
Dokumenten ID: | 122879 |
Datum der Veröffentlichung auf Open Access LMU: | 03. Dez. 2024 06:39 |
Letzte Änderungen: | 03. Dez. 2024 06:39 |
Literaturliste: | Agarwal, S., Pandey, G. N. & Tiwari, M. D. (2012). Data mining in Education: Data Classification and Decision Tree Approach. International Journal of e-Education, e-Business, e-Manage-ment and e-Learning, 2(2), 140–144. doi: 10.7763/IJEEEE.2012.V2.97 Bauer, E., Sailer, M., Kiesewetter, J., Schulz, C., Gurevych, I., Fischer, M. R. et al. (2022). Learning to Diagnose Students’ Behavioral, Developmental, and Learning Disorders in a Simulation-Based Learning Environment for Pre-Service Teachers. In F. Fischer & A. Opitz (Hrsg.), Learning to Diagnose with Simulations. Examples from Teacher Education and Med-ical Education (S. 97–107). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-030-89147-3_8 Beckstein, G. & Sroka, S. (2022). Ein Erfahrungsbericht aus Bayern – Mobiler Sonderpädago-gischer Dienst Sprache, Lernen, emotionale und soziale Entwicklung. In M. Gebhardt, D. Scheer & M. Schurig (Hrsg.), Handbuch der sonderpädagogischen Diagnostik. 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