Improving learning by connecting chemistry curriculum to students' experiences

The purpose of the study was to design, implement, and assess the effects of a teaching unit about fuel sources and chemical energy on students’ learning. The unit was designed to incorporate students’ experiences in a way that was aligned with the Michigan High School Content Expectations. The study was completed with all of the students taking General Chemistry in a rural Michigan high school in the 2010-11 school year. There were 138 participants total. The participants were mostly Caucasian and the majority were in the 11th grade. Of these, 77 constituted the experimental group and were taught the unit. The additional 61 participants in the control group were given the posttest only. Data was derived from the results of pre/post tests, final assessment projects, and the researcher’s observations. A pretest that contained questions about the fuel sources was administered at the beginning of the unit. An identical posttest was administered at the completion of the unit. A final assessment project required students to choose the best fuel source for the area, and support their opinion with facts and data from their research or the learning activities and labs performed in class. The results of the study revealed that the teaching unit did produce significant learning gains in the experimental group. The results also indicated that the teaching unit added value to the current General Chemistry curriculum by expanding what students were learning. The instructional goals of the unit were aligned with the Michigan High School Content Expectations. The results also revealed that the students were able to learn to support their thinking and decisions with explanations based on the data and labs. These are essential science literacy skills. The study supported the view that connecting the required curriculum with students’ experiences and interests was effective, and that students can learn important science literacy skills, such as providing support for arguments and communicating scientific explanations, when given adequate teacher support.

Computergestützte Lehre an Hochschulen (Blended Learning). Der Virtuelle Campus Erziehungswissenschaft der Universität Bern

Blended Learning-Angebote - Lehrveranstaltungen, die aus Präsenzanteilen und virtuellen Anteilen im Internet bestehen - halten zunehmend Einzug an Universitäten, Fachhochschulen und Pädagogischen Hochschulen. Diese neuen Lehrformen stehen im Spannungsfeld zwischen technischen Möglichkeiten, ökonomischen Erfordernissen und hochschuldidaktischen Anforderungen. Den Mittelpunkt des Buches bildet das computerunterstützte Lehrangebot des «Virtuellen Campus Erziehungswissenschaft» an der Universität Bern, das der Ausbildung zukünftiger Lehrpersonen an der Pädagogischen Hochschule Bern dient. Zum einen soll dieses in der Praxis bewährte Lehrangebot theoretisch analysiert werden. Zum anderen erfolgt ein Einblick in die Praxis des «Virtuellen Campus Erziehungswissenschaft», um anderen Bildungsinstitutionen Anregungen zur Einrichtung ähnlicher Angebote oder zur Modifizierung ihrer Blended-Learning-Kurse zu geben. Dabei werden die Bereiche (a) Planung und Entwicklung von Lehrangeboten, (b) Methoden der Vermittlung und Einsatz neuer Technologien, (c) Betreuung von Studierenden, (d) Assessment der Studierenden, (e) Qualitätssicherung der Lehre und der eigenen Lehrtätigkeit und (f) Selbstmanagement und Professionalität im Hochschulkontext abgedeckt. Schliesslich wird auch nach der hochschuldidaktischen Vernunft solcher Angebote gefragt.

Blended Learning in der Musiklehrerbildung. Erfahrungen und Perspektiven am Beispiel eines Praxisprojekts

In der Lehrerbildung zu Beginn des 21. Jahrhunderts wird einem hohen Bezug zum Berufsfeld Schule, phasenübergreifender Zusammenarbeit und lebenslangem Lernen zunehmend Bedeutung geschenkt. Mehr und mehr kommt in Veröffentlichungen und auf den Internetseiten von Lehrerbildungszentren deutscher Universitäten ein umfassendes Verständnis von Lehrerbildung zum Ausdruck, das alle Phasen der Aus- und Fortbildung von Lehrkräften einschließt: Studium, Vorbereitungsdienst („Referendariat“) und Fortbildungen für Lehrkräfte im Schuldienst. Wenn Lehrerbildung in diesem Sinne gestaltet und nicht reduziert wird auf eine Phase der Ausbildung, die der Tätigkeit im Schuldienst vorangeht, wenn neben den Qualifizierungsmaßnahmen in Studium und Vorbereitungsdienst auch Fortbildungsangebote für bereits im Beruf stehende Lehrkräfte als Selbstverständlichkeit im Rahmen eines lebenslangen Lernprozesses aufgefasst werden, eröffnet die Implementierung digitaler Medien besondere Chancen – etwa im Hinblick auf kooperatives Lernen sowie auf die Arbeit mit und den Zugriff auf Unterrichtsmaterialien. Am Beispiel eines interdisziplinär angelegten Projekts, dessen Ausgangspunkt und Zentrum das Fach Musik bildet und in dem phasenverbindendes und lebenslanges Lernen einen hohen Stellenwert einnehmen, thematisiert dieser Beitrag Möglichkeiten, Perspektiven und Herausforderungen von Blended Learning in der Lehrerbildung. Es handelt sich um einen Einblick in die Verknüpfung von Präsenz- und Online-Anteilen des Projekts und in erste Ergebnisse aus der Projektevaluation. Vorgestellt werden Teilergebnisse aus einer explorativen Studie zur Bedeutung von Kooperationen und phasenübergreifender Vernetzung, im Rahmen derer unter anderem die Akzeptanz und die Relevanz des E-Learning-Angebots thematisiert wird.

Learning by the Dendritic Prediction of Somatic Spiking

Recent modeling of spike-timing-dependent plasticity indicates that plasticity involves as a third factor a local dendritic potential, besides pre- and postsynaptic firing times. We present a simple compartmental neuron model together with a non-Hebbian, biologically plausible learning rule for dendritic synapses where plasticity is modulated by these three factors. In functional terms, the rule seeks to minimize discrepancies between somatic firings and a local dendritic potential. Such prediction errors can arise in our model from stochastic fluctuations as well as from synaptic input, which directly targets the soma. Depending on the nature of this direct input, our plasticity rule subserves supervised or unsupervised learning. When a reward signal modulates the learning rate, reinforcement learning results. Hence a single plasticity rule supports diverse learning paradigms.