Den Baum des Lebens verstehen. Modellierung der Fähigkeiten im Umgang mit evolutionären Stammbäumen.

Autor/in	Schramm, Thilo
Titel	Den Baum des Lebens verstehen. Modellierung der Fähigkeiten im Umgang mit evolutionären Stammbäumen.
Quelle	Duisburg; Essen: Universität Duisburg-Essen (2022), X, 199 S. PDF als Volltext kostenfreie Datei (1); PDF als Volltext kostenfreie Datei (2); PDF als Volltext kostenfreie Datei (3) Link als defekt meldenVerfügbarkeit Dissertation, Universität Duisburg-Essen, 2022.
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; Monographie
DOI	10.17185/duepublico/75321
URN	urn:nbn:de:hbz:464-20220208-124036-1
Schlagwörter	Dissertation; Evolution; Modellierung; Stammbaum; Evolution; Stammbaum; Dissertation; Modellierung
Abstract	Phylogenetische Stammbäume, die diagrammatische Darstellung evolutionärer Verwandtschaft, sind eine biologiespezifische Darstellungsform die in Lehre, Wissenschaftskommunikation und Forschung eine kaum zu unterschätzende Rolle spielen. Verschiedene Studien konnten allerdings zeigen, dass Lernende aller Bildungsebenen große Schwierigkeiten zeigen, Stammbäume korrekt zu lesen und zu interpretieren. Insbesondere sind eine große Anzahl an typischen Fehlern und Lernendenvorstellungen bekannt, eine große Rolle spielen hier Vorstellungen, die auf teleologischen Vorstellungen beruhen (siehe Veröffentlichung 1). In der Vergangenheit gab es verschiedene Ansätze, das Konstrukt des Stammbaumlesens zu systematisieren, dabei wurden auf Grundlage theoretischer Überlegungen und persönlicher Erfahrung verschiedene Fähigkeitsmodellierungen erstellt. Diese Modellierungen wurden nur selten empirisch untersucht und beziehen sich in ihrer Genese nicht aufeinander. Daher wurde basierend auf diesen bestehenden Arbeiten das Synthetic Tree-Reading Model, kurz STREAM entwickelt (siehe Veröffentlichung 2). Dieses Modell besteht aus sechs Fähigkeitsstufen, die in einem hierarchischen System angeordnet sind. Es soll die Fähigkeiten von Novizen bis Experten abbilden können. [...] Als Grundlage für die Erstellung eines Erhebungsinstruments für diese Fähigkeitsstufen wurde eine Analyse aktueller Universitätslehrwerke durchgeführt. Hier wurden auf Basis einer Studie von Catley und Novick (2008) insgesamt 1197 Abbildungen aus 11 deutschen und 11 amerikanischen Lehrwerken auf ihre Darstellung evolutionärer Stammbäume untersucht (siehe Veröffentlichung 3). [...] Im weiteren Verlauf der Arbeit wird eine empirische Testung des STREAM bei deutschen Studierenden vorgestellt (siehe Veröffentlichung 4). Basierend auf den theoretischen Grundlagen (Veröffentlichung 1 und 2) sowie der Analyse der Abbildungen in Lehrwerken (Veröffentlichung 3) wurde ein 28-Item Multiple-Choice Single-Select Erhebungsinstrument entwickelt. Dieses Instrument wurde mit Lautem-Denken-Interviews validiert und zur Erhebung der Stammbaumlesefähigkeit bei 455 Studierenden von vier deutschen Universitäten eingesetzt. Zur Analyse des STREAM wurden die Daten mithilfe der Item-Response-Theory (IRT) ausgewertet. Die Ergebnisse dieser Studie widersprechen der theoriebasierten hierarchischen Systematisierung der Teilfähigkeiten. Die Schwierigkeit der Items der einzelnen Teilfähigkeiten folgen keiner direkten Hierarchie und ihre Konfidenzintervalle überlappen substanziell. Darüber hinaus konnte durch eine Dimensionsanalyse gezeigt werden, dass die einzelnen Teilfähigkeiten besser als distinkte Konstrukte aufgefasst werden sollten, denn als ein lineares Konstrukt. Auf Basis dieser Erkenntnisse wird eine Überarbeitung des STREAM vorgestellt. Um eine praktische Anwendung von Ergebnissen dieser Studie bieten zu können, wurde eine Lernumgebung zum Lesen elementarer Stammbäume konstruiert. Mithilfe von Abbildungen von elf Drachen sowie vereinfachten Darstellungen eines genetischen Codes dieser fiktiven Kreaturen können Lernende verschiedene Konzepte des Arbeitens mit evolutionären Stammbäumen erarbeiten. Zentral ist dabei die Erkenntnis, dass eine phänotypische Klassifikation von Organismen fehleranfälliger sein kann als eine Klassifikation über die Gensequenz. [...] (Orig. gekürzt) .
Erfasst von	Deutsche Nationalbibliothek, Frankfurt am Main
Update	2022/3