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Deutsches Team mit fünf Medaillen bei der Europäischen PhysikOlympiade 2024 in Kutaissi, Georgien, ausgezeichnet – Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik

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Physiknachwuchstalente aus 54 Nationen kamen bei der 8. Europäischen PhysikOlympiade in Kutaissi, Georgien zusammen. Die fünf Mitglieder des deutschen Teams konnten eine tolle Leistung zeigen und haben mit einer Gold- sowie vier Silbermedaillen einen Platz unter den besten zehn Nationen errungen.
In den theoretischen Aufgaben gelang es zwei Olympioniken, alle drei Aufgaben vollständig

Stellungnahme zur Demokratiebildung: SWK empfiehlt Stärkung der Fächer Politik und Geschichte – Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik

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Die Ständige Wissenschaftliche Kommission der Kultusministerkonferenz (SWK) empfiehlt, die Fächer Politik und Geschichte in der Schule zu stärken. Ein besonderer Fokus sollte nach Auffassung der Kommission auf politischem und historischem Wissen, Handlungs- und Urteilskompetenz sowie der Förderung von politischem und historischem Interesse liegen.
besonderen Auftrag für Demokratiebildung, denn sie ist die einzige Institution, die alle

Veranstaltungsarchiv – Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik

https://www.leibniz-ipn.de/de/das-ipn/aktuelles/veranstaltungsarchiv

Die Sommeruniversität bietet Lehrkräften aus Schleswig-Holstein die Gelegenheit, mit Befunden der Bildungsforschung auseinanderzusetzen und mit Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern in den Dialog zu treten. Es werden aktuelle Fragen rund um Schule, Unterricht und Bildung diskutiert.
Unter dem Motto „Wissenschaft erleben“ laden alle Hochschulen und wissenschaftliche

LPA – Learning Progression Analytics – Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften und Mathematik

https://www.leibniz-ipn.de/de/forschen/projekte/lpa

Künstliche Intelligenz ermöglicht die adaptive Anpassung von Inhalten und Methoden in digitalen Lernumgebungen an den Lernfortschritt. Um die Lernumgebung kontinuierlich an die Bedürfnisse der Lernenden anzupassen, ist es jedoch notwendig, kontinuierlich den individuellen Lernfortschritt zu erfassen. Digitale Lernumgebungen stellen hierfür ein breites Spektrum von Daten zur Verfügung. Diese Daten so auszuwerten, dass reliable und valide Rückschlüsse auf den individuellen Lernfortschritt möglich werden, bleibt allerdings eine Herausforderung. Learning Progression Analytics (LPA) untersucht, wie sich Modelle des fachlichen Lernens (Learning Progressions) mit Erkenntnissen der allgemeinen Lehr-Lern Psychologie (Learning Sciences) verknüpfen lassen, um indivduelle Lernfortschritte reliabel und valide aus Prozess- und Produktdaten mit Methoden der Data Science (Learning Analytics) rekonstruieren zu können.
Jannik Lossjew Alle Lernenden entsprechend ihrer Potentiale individuell zu fördern