Beschreibung
Der Band beschreibt 20 Unterrichtsmethoden für den Informatik-, Mathematik- und Englischunterricht. Die Unterrichtsmethoden sind ausgewählt vor dem Hintergrund, dass diese tatsächlich im Mathematik-, Informatik- bzw. Englischunterricht eingesetzt werden. Die Darstellung der Unterrichtsmethoden erfolgt nach einem einheitlichen Schema, mit Kurzbeschreibung, Ausführungen zu Sozialform, Dauer, Medien und Klassenstufen. Die Kapitel 2, 3 und 4 geben Antworten auf die Fragen, welche Unterrichtsmethoden im Informatik-, Mathematik- bzw. Englischunterricht eingesetzt werden sollten. In drei Fragebogenaktionen bewerteten Informatik-, Mathematik- und Englischlehrer 20 Unterrichtsmethoden hinsichtlich der folgenden Wissensprozesse: Aufbauen, Durcharbeiten, Anwenden, Übertragen, Bewerten und Integrieren. Die Ergebnisse der Untersuchungen zeigten, dass bestimmte Unterrichtsmethoden besonders für den Informatik-, Mathematik- bzw. Englischunterricht prädestiniert sind. Kapitel 5 liefert einen Beitrag zur Lernwirksamkeit von Unterrichtmethoden für die Schulfächer Informatik, Mathematik und Englisch aus einer validierungstechnischen Perspektive. Kapitel 6 legt den Schwerpunkt auf die Einbindung von Unterrichtsmethoden in den Kontext bedeutsamer Lerntheorien. In einer Expertenbefragung bewerteten Hochschullehrer die Bedeutung der behavioristischen, kognitivistischen und konstruktivistischen Lerntheorien für 20 Unterrichtsmethoden
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Autorenportrait
Prof. Dr. 1978-1983 Studium der Psychologie in Regensburg. 1983-1988 Studium der Informa¬tik in München. 1988 Promotion in Experimentalpsychologie (Dr. phil.). 1997 Promotion in Prak¬tische Informatik (Dr. rer. nat.). 2000 Habilitation in Praktische Informatik (Dr. rer. nat. habil.). Von 1983-1987 Wissenschaftlicher Assistent. Von 1988-2004 Berater für Software Engineering. Ab 2005 Professor für Informatik und ihre Didak¬tik an der Pädagogischen Hochschule Ludwigsburg. Forschungs-schwerpunkte: Empirische Informatikdidaktik, Experimentelle Versuchsplanung in der pädagogisch-psychologischen Forschung, Large Scale Software Engineering, Data Science.