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Nachhaltigkeit in fachdidaktisch-bildungswissenschaftlichen Projekten für Öffentlichkeitsarbeit in Sonderforschungsbereichen: Fokus Evaluation – Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik

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In diesem Beitrag wird anhand zweier Sonderforschungsbereiche (SFB 990, SFB 1528) erläutert, wie durch fachdidaktisch-bildungswissenschaftlich angelegte Projekte der Öffentlichkeitsarbeit (Ö-Projekte) zu Nachhaltigkeit beigetragen werden kann. Primär geht es bei Nachhaltigkeit hier um Förderung der Wirksamkeit von Maßnahmen im Bereich Bildung und Wissenschaftskommunikation bei Zielgruppen (u.a. mit Bildungsmodulen, -materialien und weiteren Produkten). Zu Zielgruppen zählen beispielsweise Multiplikator*innen wie Lehrende, Studierende und Schüler*innen. Am Beispiel des Ö-Projekts des SFB 990 wird zu nachhaltigem Ölpalmenanbau vertieft, wie in Evaluationen unter Verwendung von Design-Based Research längerfristige Wirksamkeit bildungsrelevant nachgewiesen werden kann (Nachhaltigkeit). Flankierend werden weitere nachhaltigkeitsrelevante Bezüge angesprochen: über Arbeiten in Professional Learning Communities Qualität (weiter)entwickeln; breite Nachnutzung mit Open Educational Resources ermöglichen; Sustainable Development Goal 4: Quality Education fördern. Fachdidaktisch-bildungswissenschaftliche Forschung und Nachhaltigkeit(sbezüge) sind dabei eng verknüpft. Beide Ö-Projekte greifen SFB-spezifisch Forschungsgegenstände der jeweiligen Förderphasen auf. Entsprechend wird die Abfolge von Entwicklungs- und Grundlagenforschung ausgestaltet. Abschließend werden Herausforderungen und Gelingensbedingungen für fachdidaktisch-bildungswissenschaftlich angelegte Ö-Projekte aufgezeigt.
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SWK präsentiert neues Arbeitsprogramm 2025–2027: Fokus auf datenbasierter Bildungssteuerung und Studierfähigkeit – Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik

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Die Ständige Wissenschaftliche Kommission hat im Einvernehmen mit der Kultusministerkonferenz ihr neues Arbeitsprogramm für den Zeitraum 2025 bis 2027 verabschiedet. Seit ihrer Konstituierung im Mai 2021 hat die SWK in mehreren Stellungnahmen und Gutachten Handlungsempfehlungen ausgesprochen.
Dies setzt voraus, dass alle Instrumente an denselben Qualitätsstandards ausgerichtet

Lernförderlicher Einsatz von Chat GPT und Co. ist entscheidend – Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik

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Die Ständige Wissenschaftliche Kommission der Kultusministerkonferenz (SWK) legt ein Impulspapier zu „Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem“ vor. Darin gibt sie Anregungen für den Einsatz im Unterricht, Forschungs- und Entwicklungsaufgaben sowie bildungspolitische Diskussionen.
Mir als KMK-Präsidentin ist es wichtig, dass alle Kinder und Jugendliche bei dieser

Künstliche Intelligenz als Gamechanger für inklusive Bildung? Neue Folge des IPN-Podcasts „Im Dialog" jetzt online – Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik

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Wie kann Künstliche Intelligenz die Inklusion im Bildungssystem unterstützen – oder stellt sie vielleicht sogar neue Herausforderungen dar? Diesen Fragen widmen wir uns in der neuesten Folge des IPN-Podcasts „Im Dialog“. Ab sofort fast überall zu hören, wo es Podcasts gibt.
er untersucht, wie künstliche Intelligenz aufgestellt werden kann, dass sie für alle

#PositivelyPurple: Das IPN setzt ein Zeichen für Inklusion am Internationalen Tag der Menschen mit Behinderungen – Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik

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Am 3. Dezember ist der Internationale Tag der Menschen mit Behinderungen. Diesen Aktionstag nutzen Organisationen, Unternehmen und öffentliche Einrichtungen weltweit, um auf die Rechte und Anliegen von Menschen mit Behinderungen aufmerksam zu machen. Auch das IPN beteiligt sich an der Kampagne #PositivelyPurple, die auf die Bedeutung von Inklusion und Diversität aufmerksam macht. Mit der Farbe Lila setzen wir ein sichtbares Zeichen für Chancengleichheit und die ökonomische Selbstbestimmung von Menschen mit Behinderungen.
Barrieren abbauen und dazu beitragen, dass Teilhabe und Entwicklungsmöglichkeiten für alle

Jetzt anmelden: SWK setzt Talk-Reihe zum Gutachten "Lehrkräftegewinnung und Lehrkräftebildung für einen hochwertigen Unterricht" fort – Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik

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Bereits im Dezember 2023 legte die SWK das Gutachten „Lehrkräftegewinnung und Lehrkräftebildung für einen hochwertigen Unterricht“ vor. Die dritten Folge der mittlerweile dritten Staffel widmet sich dem Thema „Gewinnung von Studierenden und Optimierung des Ausbildungserfolgs“.
Alle Episoden finden Sie im Nachgang auch auf den IPN-Kanälen bei Youtube und Spotify

Bundesregierung beruft Expertenkommission „Kinder- und Jugendschutz in der digitalen Welt“: Olaf Köller übernimmt Co-Vorsitz – Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik

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Bundesbildungsministerin Karin Prien hat heute in der Bundespressekonferenz die Expertenkommission „Kinder- und Jugendschutz in der digitalen Welt“ vorgestellt. Das 16-köpfige Gremium aus Wissenschaft und Praxis soll noch im Herbst 2025 seine Arbeit aufnehmen und konkrete Handlungsempfehlungen für einen wirksamen Kinder- und Jugendmedienschutz entwickeln.
interdisziplinär und unter Einbeziehung der Fachpraxis zu besetzen und von Anfang an alle

Bias reduction in robust mean-geometric mean linking via SIMEX – Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik

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Robust mean–geometric mean (MGM) linking is a method for comparing the performance of two groups on a test involving dichotomous items and is particularly suited to settings with fixed and sparse differential item functioning (DIF). However, robust MGM linking has been shown to yield biased estimates in finite samples because the estimated item parameters are affected by sampling error, which in turn induces bias in the estimated linking parameters. To address this issue, the simulation extrapolation (SIMEX) method is applied to robust MGM linking to reduce bias in the linking parameter estimates. Results from a simulation study demonstrate that SIMEX reduces bias in robust MGM linking. Moreover, SIMEX with a linear extrapolation function also reduces the variance of the parameter estimates in the absence of DIF effects. These findings indicate that the application of SIMEX in robust MGM linking methods can be generally recommended for empirical research aimed at removing DIF items from group comparisons.
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