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Autor/inBahls, Anika
TitelDie fachliche und sprachliche Komplexität von Lernaufgaben in Politik-Schulbüchern.
Eine merkmalspezifische Aufgabenanalyse.
QuelleLüneburg: Leuphana Universität Lüneburg (2023), 265 S.
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Dissertation, Lüneburg, Leuphana Universität Lüneburg, 2023.
BeigabenDiagramme; Literaturangaben S. 207-217
Sprachedeutsch
Dokumenttyponline; gedruckt; Monographie
URNurn:nbn:de:gbv:luen4-opus4-13131
SchlagwörterBildungsziel; Kompetenz; Evaluation; Inhaltsanalyse; Pretest; Qualitative Forschung; Quantitative Forschung; Kognitiver Prozess; Curriculum; Deutschland; Inhaltsanalyse; Politik; Politische Bildung; Schulbuch; Sprache; Unterricht; Unterrichtsfach; Evaluation; Fachdidaktik; Kompetenz; Kognitiver Prozess; Kategorisierung; Modellierung; Pretest; Rahmenrichtlinie; Fachwissen; Sekundarstufe I; Sekundarstufe II; Fachwissen; Curriculum; Rahmenrichtlinie; Schulbuch; Unterricht; Fachdidaktik; Unterrichtsfach; Sprache; Politik; Politische Bildung; Seminarleiter; Aufgabenstellung; Kategorisierung; Modellierung; Deutschland
AbstractDie Aufgabe ist zentrales Gestaltungsmittel von Unterricht. Verschiedene Fachdidaktiken untersuchen, aus welchen fachlichen und sprachlichen Merkmalen ihre Aufgabenstellungen aufgebaut sind und welche Bedarfe daraus für die Lehr-Lern-Situationen resultieren. Im Fach Politik bestehen diesbezüglich nur unzureichende und nicht systematisierte Forschungsergebnisse. Das Ziel dieser Dissertation ist es, sich diesem politikdidaktischen Desiderat anzunehmen und die fachliche und sprachliche Komplexität von Politiklernaufgaben näher zu bestimmen, indem das Untersuchungsfeld kategorisiert wird. Hierfür wird die Erstellung und Evaluation eines fachlichen und sprachlichen Kategoriensystems für Lernaufgaben im Fach Politik dargeboten. Mithilfe dieser Kategoriensysteme werden 669 Lernaufgaben zum Thema "Das politische System der Bundesrepublik Deutschland" analysiert, 210 Lernaufgaben aus der Sekundarstufe I und 459 Lernaufgaben aus der Sekundarstufe II. Die Analyseergebnisse werden geordnet nach den folgenden Forschungsfragen präsentiert: 1. Welche fachlichen Merkmale kennzeichnen Lernaufgaben in (ausgewählten) Politik-Schulbüchern? 2. Welche sprachlichen Merkmale kennzeichnen Lernaufgaben in (ausgewählten) Politik-Schulbüchern? 3. Welche fachlichen und sprachlichen Zusammenhänge kennzeichnen Lernaufgaben in (ausgewählten) Politik-Schulbüchern? 4. Welche Schulbuch-Spezifika lassen sich auf Lernaufgabenebene identifizieren? (DIPF/Orig.).

The task is a central means of shaping a school lesson. Various subject didactics are investigating the subject-related and linguistic features from which their tasks are constructed, and which requirements result from this for the teaching-learning situations. In the subject of politics, there are only insufficient and non-systematised research results in this regard. The aim of this dissertation is to address this desideratum in political didactics and to determine the subject-specific and linguistic complexity of political learning tasks in more detail by categorising the field of investigation. The creation and evaluation of a subject-related and linguistic category system for learning tasks in the subject of politics is presented. With the help of that category system, 669 learning tasks on the topic "The Political System of the Federal Republic of Germany" are analysed, 210 learning tasks from secondary level I and 459 learning tasks from secondary level II. The results of the analysis are presented according to the following research questions: 1. Which subject-related features characterise learning tasks in (selected) schoolbooks for political education? 2. Which linguistic features characterise learning tasks in (selected) schoolbooks for political education? 3. Which subject-related and linguistic contexts characterise learning tasks in (selected) schoolbooks for political education. 4. Which schoolbook specifics can be identified at the level of learning tasks?
Erfasst vonDIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update2023/1
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