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Having to deal with uncertainty is familiar to scientists working in fields that range from the life sciences to data science, but it can be difficult to support students to embrace and make sense of uncertainty in the middle school classroom. In this article, we argue that teaching about uncertainty in science education is not only beneficial but necessary for helping students develop a deeper understanding of scientific reasoning and data analysis. We introduce the ABCs of Data-Account for what you know, Be open to evidence, and Consider your confidence – a framework designed to help students evaluate their knowledge and update their understanding based on evidence. To support this process, we present the Confidence Updater, a free online tool that guides students in quantifying their confidence in a hypothesis, interpreting to what extent evidence such as data supports their hypothesis, and adjusting their confidence accordingly. We also demonstrate how these strategies integrate into OpenSciEd materials. We conclude with a brief discussion of the value in making uncertainty something your students can comfortably and confidently navigate.
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Having to deal with uncertainty is familiar to scientists working in fields that range from the life sciences to data science, but it can be difficult to support students to embrace and make sense of uncertainty in the middle school classroom. In this article, we argue that teaching about uncertainty in science education is not only beneficial but necessary for helping students develop a deeper understanding of scientific reasoning and data analysis. We introduce the ABCs of Data-Account for what you know, Be open to evidence, and Consider your confidence – a framework designed to help students evaluate their knowledge and update their understanding based on evidence. To support this process, we present the Confidence Updater, a free online tool that guides students in quantifying their confidence in a hypothesis, interpreting to what extent evidence such as data supports their hypothesis, and adjusting their confidence accordingly. We also demonstrate how these strategies integrate into OpenSciEd materials. We conclude with a brief discussion of the value in making uncertainty something your students can comfortably and confidently navigate.
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Existing estimators of parameters of item response theory (IRT) models exploit the likelihood function. In small samples, however, the IRT likelihood oftentimes contains little informative value, potentially resulting in biased and/or unstable parameter estimates and large standard errors. To facilitate small-sample IRT estimation, we introduce a novel approach that does not rely on the likelihood. Our estimation approach derives features from response data and then maps the features to item parameters using a neural network (NN). We describe and evaluate our approach for the three-parameter logistic model; however, it is applicable to any model with an item characteristic curve. Three types of NNs are developed, supporting the obtainment of both point estimates and confidence intervals for IRT model parameters. The results of a simulation study demonstrate that these NNs perform better than Bayesian estimation using Markov chain Monte Carlo methods in terms of the quality of the point estimates and confidence intervals while also being much faster. These properties facilitate (1) pretesting items in a real-time testing environment, (2) pretesting more items and (3) pretesting items only in a secured environment to eradicate possible compromise of new items in online testing.
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Assessing conceptual understanding in mathematics education requires students to explain meanings and to make connections between concept elements explicit. However, many students struggle with written answers to open-ended questions in assessments, but are able to explain their thought processes orally. The growing availability of devices capable of automatic speech recognition (ASR) and the improved performance of ASR models calls for research on integrating speech input into digital formative assessments. This study explores how speech-input answers (n = 354) from 53 Grades 5 and 6 students differed from typed answers (n = 595) in a between-group comparison and analyses in detail which individual and item factors shaped the features of the speech-input answers. Results from multi-level models indicated that speech input answers were substantially longer, belonged more often to an everyday language register, but were richer, including more arguments and explanative discourse practices so that shallow understanding became more visible. Especially for low-achieving students, speech input seemed to be beneficial, independent from the chosen input format, for both dictation tools and voice messages.
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Das vorliegende Aktionsheft möchte Jugendlichen im Alter von 10 bis 16 Jahren eine handlungsorientierte Auseinandersetzung mit dem Themenkomplex Meere und Ozean im Allgemeinen und dem Plastikmüllproblem in den Meeren und Fließgewässern im Speziellen geben. Zentrale Fragestellungen der Plastic Pirates sind dabei: Wie stark sind europäische Fließgewässer und Meere mit Plastikmüll belastet? Welche Arten von Kunststoffen lassen sich besonders häufig in der Umwelt finden und welche Auswirkungen hat das auf unsere Meere und unseren Ozean? Dieses Aktionsheft dient den Jugendlichen dabei als Hilfestellung und Orientierung für die Exkursion sowie als wissenschaftliche Anleitung zur Datenerhebung. Das Aktionsheft richtet sich in der Ansprache an die Jugendlichen selbst. Es ist so angelegt, dass diese weitestgehend selbstständig die einzelnen Schritte der Aktion durchlaufen können. Helfen Sie als pädagogische Begleitung den Jugendlichen bei der Durchführung! Das Aktionsheft ist für den Einsatz in einer Gruppe von 6 bis maximal 30 Jugendlichen konzipiert – egal ob Schulklasse, Arbeitsgemeinschaft oder Vereinsgruppe. Der Zeitaufwand für die Durchführung liegt, inklusive Vor- und Nachbereitung, bei etwa drei Tagen bzw. sechs bis acht Unterrichtsstunden zuzüglich ca. zwei Stunden für die Probennahme. Da die einzelnen Schritte unterschiedlich zeitintensiv gestaltet werden können, lässt sich das Aktionsheft aber auch gut in eine Projektwoche integrieren.
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All feedback variants effectively enhanced students’ error correction in a posttest – (i.e., recall on initially incorrect responses) and students across all feedback
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Am 1. Juli von 13:30 bis 14:30 Uhr findet der nächste SWK-Talk zum Gutachten „Kompetenzen für den erfolgreichen Übergang von der Sekundarstufe I in die berufliche Ausbildung sichern“ statt; vorgestellt von Prof. Dr. Susanne Prediger und Prof. Dr. Olaf Köller.
Wie kann Unterricht so gestaltet werden, dass er für alle Lernenden kognitiv und

Heute wurden die Ergebnisse der International Computer and Information Literacy Study (ICILS 2023) im Rahmen einer gemeinsamen Pressekonferenz der KMK und dem BMBF im Sekretariat der Kultusministerkonferenz in Berlin veröffentlicht.
Die ICILS-Studie untersucht seit 2013 alle fünf Jahre die computer- und informationsbezogenen

Existing estimators of parameters of item response theory (IRT) models exploit the likelihood function. In small samples, however, the IRT likelihood oftentimes contains little informative value, potentially resulting in biased and/or unstable parameter estimates and large standard errors. To facilitate small-sample IRT estimation, we introduce a novel approach that does not rely on the likelihood. Our estimation approach derives features from response data and then maps the features to item parameters using a neural network (NN). We describe and evaluate our approach for the three-parameter logistic model; however, it is applicable to any model with an item characteristic curve. Three types of NNs are developed, supporting the obtainment of both point estimates and confidence intervals for IRT model parameters. The results of a simulation study demonstrate that these NNs perform better than Bayesian estimation using Markov chain Monte Carlo methods in terms of the quality of the point estimates and confidence intervals while also being much faster. These properties facilitate (1) pretesting items in a real-time testing environment, (2) pretesting more items and (3) pretesting items only in a secured environment to eradicate possible compromise of new items in online testing.
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Das vorliegende Aktionsheft möchte Jugendlichen im Alter von 10 bis 16 Jahren eine handlungsorientierte Auseinandersetzung mit dem Themenkomplex Meere und Ozean im Allgemeinen und dem Plastikmüllproblem in den Meeren und Fließgewässern im Speziellen geben. Zentrale Fragestellungen der Plastic Pirates sind dabei: Wie stark sind europäische Fließgewässer und Meere mit Plastikmüll belastet? Welche Arten von Kunststoffen lassen sich besonders häufig in der Umwelt finden und welche Auswirkungen hat das auf unsere Meere und unseren Ozean? Dieses Aktionsheft dient den Jugendlichen dabei als Hilfestellung und Orientierung für die Exkursion sowie als wissenschaftliche Anleitung zur Datenerhebung. Das Aktionsheft richtet sich in der Ansprache an die Jugendlichen selbst. Es ist so angelegt, dass diese weitestgehend selbstständig die einzelnen Schritte der Aktion durchlaufen können. Helfen Sie als pädagogische Begleitung den Jugendlichen bei der Durchführung! Das Aktionsheft ist für den Einsatz in einer Gruppe von 6 bis maximal 30 Jugendlichen konzipiert – egal ob Schulklasse, Arbeitsgemeinschaft oder Vereinsgruppe. Der Zeitaufwand für die Durchführung liegt, inklusive Vor- und Nachbereitung, bei etwa drei Tagen bzw. sechs bis acht Unterrichtsstunden zuzüglich ca. zwei Stunden für die Probennahme. Da die einzelnen Schritte unterschiedlich zeitintensiv gestaltet werden können, lässt sich das Aktionsheft aber auch gut in eine Projektwoche integrieren.
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